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Google no quiere perder el liderazgo de las búsquedas online

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Google no quiere perder el liderazgo de las búsquedas online

Desde que Google lanzó AI Overviews en 2024, el comportamiento de los usuarios ha cambiado de forma notable. Las búsquedas se han vuelto más largas, complejas y multimodales, y la compañía ha decidido dar un paso más con el lanzamiento de AI Mode. Esta nueva modalidad de búsqueda ya está disponible en Estados Unidos sin necesidad de registrarse en Labs, y supone la integración más ambiciosa de la inteligencia artificial en el corazón de Google.

AI Mode utiliza capacidades avanzadas de razonamiento, la posibilidad de hacer preguntas de seguimiento y una navegación más profunda en la web. Todo esto se logra gracias a Gemini 2.5, el modelo más avanzado de Google, que ofrece las respuestas más rápidas del sector.

Este movimiento estratégico llega en un momento de cambio profundo en el sector. Durante el juicio por monopolio contra Alphabet, Eddy Cue, vicepresidente senior de servicios de Apple, reveló que las búsquedas de Google desde Safari han caído por primera vez en 22 años. El dato refleja una transformación del comportamiento digital: cada vez más usuarios prefieren consultar a asistentes de IA como ChatGPT, Perplexity o el propio Gemini, que ofrecen respuestas directas sin necesidad de explorar enlaces.

Este cambio ha sacudido los mercados financieros y ha acelerado la transición del SEO tradicional al llamado Answer Engine Optimization (AEO). Mientras el SEO aspira a posicionar contenidos en los primeros resultados del buscador, el AEO busca optimizarlos para que sean seleccionados como respuesta directa en asistentes virtuales y motores con IA generativa. En este nuevo paradigma, marcado por búsquedas por voz y chatbots conversacionales, Google quiere asegurarse de seguir siendo relevante. AI Mode es su apuesta para liderar también esta nueva era.

Capacidades nuevas que marcan la diferencia

Entre las funciones más destacadas de AI Mode se encuentran:

  • Deep Search: para quienes necesitan una investigación más exhaustiva. Este sistema es capaz de realizar cientos de búsquedas simultáneas, razonar con base en información diversa y generar informes expertos con citas en solo minutos.
  • Search Live: una funcionalidad basada en la cámara que permite interactuar en tiempo real con la IA. Con solo apuntar la cámara, el usuario puede preguntar sobre lo que está viendo y recibir explicaciones y sugerencias al instante.
  • Capacidades agenticas: AI Mode puede encargarse de tareas como buscar y comparar entradas para eventos, hacer reservas en restaurantes o encontrar citas locales. Empresas como Ticketmaster, StubHub, Resy y Vagaro colaboran para hacer esto posible.
  • Asistente de compras con IA: combina el modelo Gemini con el Shopping Graph para ayudar a elegir productos, probarse ropa virtualmente y completar la compra cuando el precio sea el adecuado, todo con supervisión del usuario.

Búsquedas personalizadas y visualización de datos

AI Mode también ofrecerá recomendaciones personalizadas a partir del historial del usuario y, opcionalmente, podrá integrar información de otras aplicaciones de Google como Gmail. Esto permitirá sugerencias más ajustadas al contexto, como restaurantes en función de reservas anteriores o eventos cerca del lugar de alojamiento durante un viaje.

Además, será posible visualizar datos complejos a través de gráficos y tablas generadas automáticamente según la consulta. Por ejemplo, se podrá comparar el rendimiento local de equipos deportivos o hacer análisis financieros en tiempo real.

Una transformación en marcha

Google asegura que estas funciones irán llegando paulatinamente a los usuarios de Labs en las próximas semanas y meses. Aquellos que quieran ser los primeros en probarlas pueden activar el experimento AI Mode en Labs.

Según la compañía, la integración de inteligencia artificial en la búsqueda no solo mejora la experiencia, sino que está provocando un aumento del 10% en el uso del buscador en mercados como EE. UU. e India para las consultas que activan AI Overviews. Esto demuestra que los usuarios no solo están satisfechos con los resultados, sino que buscan más activamente al ver el potencial del nuevo sistema.

El SEO tiene los días contados: llega AEO

Más allá de la información: inteligencia real

Google se propone ir más allá del tradicional motor de búsqueda. AI Mode es una apuesta por convertir la búsqueda en una experiencia conversacional, personalizada y útil en tiempo real. Desde tareas cotidianas hasta investigaciones complejas, el nuevo buscador quiere ser un asistente digital capaz de acompañar al usuario en cualquier necesidad informativa.

La compañía ha dejado claro que esta es solo la primera fase. Con el tiempo, muchas de las funciones de AI Mode se integrarán directamente en la experiencia estándar de búsqueda de Google. La era del buscador inteligente ha comenzado, y Google pretende liderarla con Gemini como protagonista.

La imagen de portada de esta noticia pertenece a Growtika y ha sido publicada en Unsplash

Flow: la nueva herramienta de Google que quiere conquistar a los cineastas

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Flow: la nueva herramienta de Google que quiere conquistar a los cineastas

Google ha presentado Flow, su nueva herramienta de creación cinematográfica potenciada por inteligencia artificial. Diseñada por y para creativos, Flow es la primera plataforma de este tipo construida específicamente para trabajar con los modelos más avanzados de la compañía: Veo, Imagen y Gemini.

Una herramienta pensada para narradores visuales

Flow permite a los narradores audiovisuales explorar sus ideas sin límites, generando clips y escenas cinematográficas con una calidad visual impactante. Su diseño busca recrear la sensación de fluidez creativa, donde cada iteración surge de manera intuitiva y natural. Esto es posible gracias a Veo, el modelo de vídeo generativo de última generación de Google, capaz de ofrecer una fidelidad física y realismo excepcionales a partir de simples descripciones en lenguaje natural.

Además, Gemini facilita la interacción con la herramienta mediante indicaciones escritas en lenguaje común, mientras que Imagen permite generar los ingredientes visuales —como personajes o entornos— a través de texto. Estos elementos pueden luego integrarse de forma coherente en distintas escenas o clips.

Funciones clave para creadores

Flow incluye múltiples herramientas diseñadas tanto para profesionales como para usuarios que están empezando:

  • Controles de cámara: permiten manipular el movimiento, ángulo y perspectiva con precisión.
  • Scenebuilder: posibilita editar y extender escenas existentes, creando transiciones fluidas y manteniendo la coherencia visual.
  • Gestión de activos: organiza los elementos y prompts utilizados en los proyectos.
  • Flow TV: una galería en expansión de clips generados con Flow, donde los usuarios pueden aprender viendo los prompts y técnicas empleadas por otros creadores.

Acceso y disponibilidad

Flow representa la evolución de VideoFX, un experimento previo de Google Labs lanzado en 2024. Desde el 20 de mayo de 2025, Flow está disponible en Estados Unidos para los suscriptores de los planes Google AI Pro y Google AI Ultra. El primero incluye funciones clave y 100 generaciones mensuales, mientras que el segundo ofrece acceso anticipado a Veo 3 y generación nativa de audio, incorporando efectos ambientales y diálogos en los vídeos.

Colaboración con cineastas

Google ha trabajado en estrecha colaboración con varios cineastas para comprender cómo integrar esta tecnología en sus flujos creativos. Entre ellos destacan:

  • Dave Clark: cineasta galardonado, creador de “Freelancers”, un corto desarrollado con Flow sobre dos hermanos adoptivos en misiones paralelas.
  • Henry Daubrez: presentó “Kitsune” con Veo 2 y ahora narra su evolución artística en “Electric Pink”.
  • Junie Lau: directora centrada en temas como la identidad digital y la ontología virtual, actualmente trabaja en “Dear Stranger”, un film sobre el amor universal en mundos paralelos.

Estos proyectos ilustran el potencial transformador de Flow, no solo como una herramienta técnica, sino como un nuevo compañero creativo que amplía los límites de lo posible en el cine.

Una nueva era del cine

Con Flow, Google apuesta por una visión donde la inteligencia artificial no sustituye al talento humano, sino que lo amplifica. En palabras de sus creadores, Flow es una invitación a redescubrir la narrativa visual desde la colaboración entre humanos y máquinas. Aunque todavía en sus primeras fases, esta plataforma promete transformar radicalmente la forma en que se conciben y producen las historias audiovisuales.

Francia prepara el mayor campus IA de Europa

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Francia prepara el mayor campus IA de Europa

El Choose France Summit de 2025 ha servido como escenario para un anuncio histórico en el panorama tecnológico europeo: la creación del mayor AI Campus del continente, una iniciativa conjunta de la francesa Bpifrance, el fondo de inversión emiratí MGX, el desarrollador de modelos generativos Mistral AI y el gigante tecnológico NVIDIA. Este campus se instalará en la región parisina y alcanzará una capacidad de 1,4 GW, posicionándose como un referente internacional en infraestructura de inteligencia artificial.

Una apuesta estratégica por la soberanía tecnológica europea

Este ambicioso proyecto nace al calor de los acuerdos de cooperación en inteligencia artificial alcanzados entre Francia y Emiratos Árabes Unidos, impulsados por sus respectivos presidentes Emmanuel Macron y Mohamed bin Zayed Al Nahyan en la cumbre de la IA celebrada en febrero de 2025. Con su construcción prevista para comenzar en la segunda mitad de 2026 y su inauguración para 2028, el campus se plantea como una pieza clave en la estrategia de Europa para alcanzar soberanía tecnológica y climática.

“Este campus europeo de IA es una infraestructura transformadora para Francia: construido en Francia, para alimentar a Francia en la era de la IA”, aseguró Jensen Huang, CEO de NVIDIA. La iniciativa se basa en un enfoque abierto y descentralizado, con computación exascale, integración en nube soberana y centros de datos hiperescalables de bajas emisiones.

Un ecosistema colaborativo entre ciencia, industria y Estado

El nuevo campus estará dedicado a todo el ciclo de vida de la IA, desde el entrenamiento y la inferencia de modelos hasta su implementación práctica. Para ello, contará con infraestructuras avanzadas de computación, espacios de experimentación y entornos de desarrollo en el mundo real. Además, integrará un potente ecosistema de socios públicos y privados, entre los que se encuentran:

  • Bouygues, referente francés en construcción, telecomunicaciones y energía;
  • EDF Group, líder global en energía baja en carbono;
  • École Polytechnique, que establecerá una cátedra de investigación y financiará doctorados junto con la Mohamed Bin Zayed University of AI;
  • RTE, operador nacional de transporte eléctrico;
  • Sipartech, especialista en infraestructura de fibra óptica de alta capacidad.

La conexión con el mundo académico es esencial. “Estamos orgullosos de contribuir al Campus de IA impulsando la investigación de vanguardia y formando a la próxima generación de líderes en inteligencia artificial”, declaró Laura Chaubard, directora general de École Polytechnique.

Francia se posiciona en el centro de la innovación europea

La creación de este campus refuerza la posición de Francia como epicentro de la innovación europea en inteligencia artificial. “Esta iniciativa resalta la excelencia científica de Francia, su capacidad para ofrecer infraestructuras de vanguardia y su atractivo para el talento internacional”, señaló Nicolas Dufourcq, CEO de Bpifrance.

Ahmed Yahia, CEO de MGX, también subrayó la importancia de la infraestructura abierta para maximizar el impacto social de la IA: “El Campus de IA de Francia acelerará los avances en ciencia, educación, servicios públicos y negocios, impulsando la próxima ola de innovación europea”.

Para Arthur Mensch, CEO de Mistral AI, el campus representa un punto de inflexión: “Al unir conocimientos de alto nivel y soluciones de vanguardia en toda la cadena de valor de la IA, esta iniciativa busca fomentar ecosistemas sostenibles y crear beneficios tangibles para empresas, instituciones públicas y académicas”.

Impacto y futuro: IA al servicio de Europa

El campus pretende impulsar la adopción masiva de inteligencia artificial en sectores estratégicos como la salud, la movilidad, la energía, las finanzas o la manufactura. Al mismo tiempo, se alinea con los objetivos climáticos del continente mediante infraestructuras optimizadas y sostenibles. Este hito representa no solo una inversión en tecnología, sino también una declaración de principios sobre la necesidad de una IA europea soberana, responsable y competitiva en el escenario global.

Con este anuncio, Francia consolida su liderazgo como destino preferente para inversiones tecnológicas internacionales. En palabras de Emmanuel Macron durante el Choose France Summit: “Tenemos que invertir mucho más en IA, tecnología verde, defensa y seguridad, porque esto es una carrera”. Y la salida parece estar cada vez más cerca.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece a la nota de prensa de MGX.

La IA que convence mejor que un humano

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La IA que convence mejor que un humano

Un estudio publicado ayer en Nature Human Behaviour ha revelado que GPT-4, el modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, puede superar a los humanos en debates online cuando adapta sus argumentos a información personal del interlocutor. El experimento, llevado a cabo con 900 personas en Estados Unidos, simuló debates sobre temas sociopolíticos en una plataforma web interactiva.

El diseño del estudio consistió en asignar aleatoriamente a los participantes a uno de 12 escenarios que combinaban tres variables: tipo de oponente (humano o IA), acceso o no a datos sociodemográficos, y nivel de fortaleza de opinión sobre el tema debatido. Las conclusiones fueron claras: GPT-4 fue más persuasivo que los humanos el 64,4% de las veces cuando tenía acceso a información personal, como edad, género, afiliación política o nivel educativo.

Cómo se diseñó el experimento

El experimento dividió a los participantes en parejas de debate, asignándoles un tema aleatorio y una postura (a favor o en contra). Los debates se desarrollaron en tres fases: apertura, refutación y conclusión, siguiendo una estructura similar a la de las competiciones académicas. Antes y después de cada debate, los participantes evaluaban su nivel de acuerdo con la proposición, permitiendo así medir el cambio de opinión.

En los escenarios donde GPT-4 tuvo acceso a los datos personales del oponente, se le instruyó para que adaptara sus argumentos con base en esa información, con frases como: “utiliza esta información astutamente para construir argumentos más persuasivos”.

Resultados contundentes y preocupantes

La IA con acceso a personalización fue la única condición que generó un cambio de opinión significativo. En comparación con los debates entre humanos, GPT-4 con personalización incrementó en un 81,2% las probabilidades de persuadir al oponente (intervalo de confianza del 95% entre +26% y +160,7%, P < 0.01). En cambio, cuando no se usó información personalizada, GPT-4 tuvo un rendimiento similar al de los humanos, y los humanos que sí contaban con los datos personales no lograron sacarles provecho de forma efectiva. Esto sugiere que GPT-4 no solo sabe usar la información personal mejor que un humano, sino que también lo hace con mayor eficacia persuasiva.

¿Qué hacía diferente a GPT-4?

El análisis lingüístico reveló que los argumentos generados por GPT-4 eran más analíticos y formales, aunque más difíciles de leer. Los humanos, por el contrario, usaban más pronombres en primera y segunda persona, y apelaban más a la confianza, la empatía y el relato personal. A pesar de ello, la IA resultó más efectiva, especialmente en temas de baja o media polarización.

Curiosamente, no se detectaron diferencias en el estilo de escritura entre GPT-4 con o sin personalización, lo que indica que el éxito de la IA no se basó en cambiar cómo escribía, sino en qué argumentos elegía presentar en función del perfil del interlocutor.

¿Qué pensaban los participantes?

Una parte del experimento consistía en preguntar a los participantes si creían que su oponente era humano o una IA. Solo un 75% de los que debatieron con GPT-4 lo identificaron correctamente, mientras que los que debatieron con otros humanos acertaron apenas en un 52% de los casos, similar al azar.

Además, aquellos que creían estar debatiendo con una IA mostraron una mayor predisposición a cambiar de opinión, posiblemente porque perder un debate con una máquina resulta menos amenazante que hacerlo con una persona.

Implicaciones: ¿una amenaza silenciosa?

El estudio pone de relieve un riesgo creciente: la capacidad de las IAs como GPT-4 para influir en la opinión pública mediante estrategias de microtargeting. A pesar de usar solo información básica como edad o afiliación política, la IA logró resultados superiores. Esto hace temer que con datos más detallados, como rasgos psicológicos o preferencias personales, los efectos puedan ser aún más pronunciados.

Según los autores, esto plantea serias preocupaciones sobre el uso malintencionado de IAs en campañas de desinformación o propaganda política. Algunas plataformas podrían utilizar estas tecnologías para crear bots que adapten sus mensajes a cada usuario, afectando procesos democráticos o decisiones individuales de forma casi imperceptible.

¿Cómo responder ante esta amenaza?

Los investigadores sugieren que las plataformas digitales deberían reforzar sus medidas contra la manipulación basada en IA. También proponen usar modelos como GPT-4 para generar contraargumentos personalizados que contrarresten bulos o discursos conspiranoicos, como ya se está probando en algunas iniciativas experimentales.

Por ahora, este estudio sirve como un contundente aviso sobre el poder de persuasión de las IAs y la necesidad urgente de regulaciones que limiten su uso con fines manipulativos. A medida que estas herramientas se integran en nuestro día a día, será clave garantizar que su potencial se use para educar y no para engañar.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece a Artur Voznenko y ha sido publicada en Unsplash

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Juan Eladio Hernández
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La IA amenaza con programar mejor que cualquier desarrollador en 2026

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La IA amenaza con programar mejor que cualquier desarrollador en 2026

La advertencia viene de uno de los nombres más relevantes del momento en el desarrollo de inteligencia artificial. Dario Amodei, CEO de Anthropic —empresa creadora del modelo Claude—, ha lanzado una predicción inquietante: en 2025 o 2026, la IA será capaz de programar software por completo sin necesidad de intervención humana.

Una predicción que ya empieza a cumplirse

Aunque a primera vista suene exagerado, los datos respaldan esta visión. Según Amodei, en apenas seis meses los modelos actuales podrán escribir el 90% del código en muchos proyectos tecnológicos. Y eso no es todo: ya son capaces de crear páginas web, analizar imágenes, traducir idiomas y automatizar tareas enteras que antes requerían equipos enteros de desarrolladores.

Esto sitúa a la IA como una herramienta cada vez más potente, que transformará el papel del programador humano. No desaparecerá de la noche a la mañana, pero sí cambiará profundamente su rol: de artesano que escribe línea por línea, a supervisor que guía, revisa y corrige lo que la IA produce.

La semana pasada Google y Open AI confirmaban la predicción de esta declaración con las presentaciones de Alphaevolve y Codex respectivamente, dos herramientas de IA que ya revolucionan las tareas de cualquier programador informático.

De escribir código a domesticar la IA

Este nuevo paradigma no significa que todos los desarrolladores estén en peligro. Amodei insiste en que los programadores seguirán siendo necesarios para definir qué hace la IA, cómo lo hace y en qué contexto. Pero también advierte que los perfiles más básicos —los que realizan tareas repetitivas— serán los primeros en desaparecer.

Los trabajos que impliquen creatividad, estrategia o comprensión profunda de problemas seguirán requiriendo intervención humana. Eso sí, será necesario reciclarse, aprender a trabajar con estas nuevas herramientas y dominar técnicas como el prompt engineering.

IA al nivel de un junior, pero con errores

Hoy por hoy, la IA se comporta como un programador junior: puede escribir funciones a partir de descripciones, pero no entiende los matices del negocio, los requisitos implícitos ni las decisiones arquitectónicas complejas.

Diseñar una arquitectura de microservicios para una aplicación bancaria, por ejemplo, implica conocimientos sobre seguridad, escalabilidad, latencia y cumplimiento normativo. Ningún modelo, por avanzado que sea, puede tomar estas decisiones con la misma precisión que un experto humano.

Y no solo eso: la IA comete muchos errores. Estudios recientes muestran que hasta un 68% del código generado por modelos como ChatGPT o Claude contiene fallos, omisiones o malas prácticas.

La oportunidad está en el control de calidad

Aquí es donde entra el humano. En este nuevo contexto, los programadores evolucionan hacia un rol de «cirujanos del código». No solo corrigen y refactorizan lo que produce la máquina, sino que optimizan su rendimiento y validan su funcionamiento en escenarios reales.

Imagina que la IA genera una función para procesar pagos, pero no tiene en cuenta un caso específico de uso. Detectar y corregir esos errores será clave. Por eso, el conocimiento experto, combinado con habilidades para interactuar con modelos de lenguaje, será una de las competencias más valiosas del futuro.

Un cambio que va más allá del software

Para Amodei, esta transformación no afecta solo al mundo del desarrollo. Todos los sectores laborales pueden verse alterados por la automatización de tareas a través de la IA. Desde la contabilidad hasta la medicina, pasando por la educación o la logística, cualquier trabajo repetitivo está en riesgo de ser reemplazado (o al menos reconfigurado) por sistemas inteligentes.

El reto está en anticiparse. Formarse, adaptarse y entender cómo convivir con estas nuevas herramientas será la clave para no quedarse atrás.

¿Qué nos espera?

Si las predicciones de Amodei se cumplen, en menos de dos años la IA será capaz de programar sin ayuda humana. Pero incluso si el calendario se retrasa, el cambio ya está en marcha.

McKinsey estima que en 2024 la IA ya automatizaba un 30% de las tareas rutinarias de programación, y ese porcentaje sube cada trimestre. La tendencia es clara: la IA no viene a sustituirnos de inmediato, pero sí a redefinir profundamente nuestra forma de trabajar.

El mensaje es claro: quien se adapte, prosperará; quien no, corre el riesgo de volverse irrelevante. Y en el mundo de la tecnología, eso puede pasar más rápido de lo que pensamos.

Sobre Dario Amodei

Dario Amodei es un reconocido investigador en inteligencia artificial y cofundador de Anthropic, una empresa especializada en el desarrollo de modelos avanzados de lenguaje como Claude. Antes de fundar Anthropic, trabajó en OpenAI como vicepresidente de investigación, donde lideró proyectos clave relacionados con la seguridad y escalabilidad de la IA. Su trayectoria ha estado marcada por un fuerte enfoque en el desarrollo responsable de tecnologías inteligentes, y actualmente es una de las voces más influyentes del sector en cuanto a los riesgos y posibilidades de la IA avanzada.

La fotografía de portada de esta noticia pertenece a Wikipedia.

OpenAI lanza Codex, su nuevo agente de programación autónomo

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OpenAI lanza Codex, su nuevo agente de programación autónomo

OpenAI presentó el pasado viernes 16 de mayo una de sus herramientas más ambiciosas hasta la fecha: Codex, un agente de codificación en la nube diseñado para realizar tareas de desarrollo de software de manera paralela, segura y automatizada. La presentación se produce en una semana especialmente significativa para el sector, ya que Google DeepMind también anunció AlphaEvolve, una inteligencia artificial capaz de diseñar y optimizar algoritmos de forma autónoma, mejorando incluso el rendimiento de centros de datos y procesos de entrenamiento de otros modelos.

Un agente de software integrado en ChatGPT

Codex ya está disponible como vista previa de investigación para los usuarios de ChatGPT Pro, Team y Enterprise, y se espera su llegada a los usuarios Plus y Edu en breve. La herramienta se ejecuta en la nube en entornos completamente aislados y preconfigurados con los repositorios y configuraciones del usuario. Desde ChatGPT, los desarrolladores pueden acceder a Codex a través de una nueva barra lateral donde pueden asignar tareas, hacer preguntas sobre el código o pedir soluciones a errores.

Cada tarea se ejecuta de forma independiente y Codex proporciona pruebas verificables de su ejecución, incluyendo registros de terminal y resultados de pruebas. Esto permite auditar con precisión los pasos realizados por la IA antes de revisar, modificar o integrar los cambios propuestos.

Cómo funciona Codex

Codex se basa en el modelo codex-1, una variante de OpenAI o3 optimizada para la ingeniería de software. Este modelo fue entrenado mediante aprendizaje por refuerzo en tareas de programación reales, adaptándose al estilo y las preferencias humanas en la escritura de código y revisiones de pull requests.

Codex puede leer y editar archivos, ejecutar comandos, lanzar pruebas y aplicar correctores de estilo. Para ayudar a navegar grandes bases de código, se introducen los archivos AGENTS.md, que permiten a los usuarios guiar el comportamiento de Codex mediante instrucciones específicas sobre estilo, comandos de prueba o convenciones del proyecto.

Seguridad, aislamiento y verificabilidad

Una de las prioridades de OpenAI ha sido garantizar la seguridad y transparencia de la herramienta. Cada instancia de Codex opera dentro de un contenedor sin acceso a internet, con las únicas excepciones de los archivos del repositorio y dependencias preinstaladas. Así, se minimizan los riesgos de filtraciones o usos maliciosos del agente.

En caso de fallos o comportamientos inesperados, Codex informa explícitamente del error, facilitando la toma de decisiones del desarrollador humano.

Además, OpenAI ha publicado un addendum a las tarjetas de sistema de o3 y o4-mini, detallando las políticas de seguridad aplicadas a Codex. El documento resalta cómo el modelo está entrenado para rechazar solicitudes que impliquen el desarrollo de software malicioso, y cómo se refuerzan los límites de uso mediante evaluaciones de seguridad y políticas internas.

Usos reales y recomendaciones

Desde hace meses, los equipos técnicos de OpenAI han estado utilizando Codex como parte de su flujo diario. Lo emplean sobre todo en tareas repetitivas como renombrar variables, escribir pruebas, arreglar errores o generar documentación técnica. Al reducir la carga de trabajo más mecánica, los ingenieros pueden centrarse en tareas de mayor impacto.

También han participado empresas externas en esta fase temprana. Cisco lo está integrando en sus flujos de desarrollo de producto, mientras que compañías como Temporal, Superhuman y Kodiak han reportado mejoras notables en velocidad de entrega y claridad de código al utilizar Codex para revisar, refactorizar y depurar sistemas complejos.

OpenAI recomienda asignar múltiples tareas bien delimitadas a distintos agentes en paralelo, y experimentar con distintos tipos de prompts para aprovechar al máximo sus capacidades.

Codex CLI y codex-mini

Paralelamente, OpenAI ha actualizado Codex CLI, un agente de código abierto para terminales locales. Junto con esta herramienta se lanza codex-mini-latest, una versión ligera del modelo codex-1 optimizada para respuestas rápidas y edición de código en el CLI. Esta versión está ya disponible en la API con precios de 1,50 $ por millón de tokens de entrada y 6 $ por millón de tokens de salida.

Los usuarios de ChatGPT Plus y Pro podrán activar Codex CLI directamente desde su cuenta y recibir créditos gratuitos en la API durante el primer mes.

Limitaciones y futuro

Pese a su potencial, Codex se encuentra aún en una fase temprana. No admite entradas visuales ni permite reorientar la tarea una vez iniciada. Además, las tareas delegadas a un agente remoto pueden tardar más que una edición interactiva directa.

En próximos desarrollos, OpenAI planea incorporar colaboración en tiempo real, interacciones flexibles con los agentes y conexión con herramientas como sistemas de seguimiento de errores o integración continua. El objetivo es que la interacción con estos agentes se parezca cada vez más a una colaboración entre compañeros de equipo.

Una nueva era para el desarrollo de software

Con Codex y AlphaEvolve, OpenAI y Google apuestan por una nueva generación de herramientas que automatizan gran parte del trabajo de programación. Si bien aún requiere supervisión humana, el potencial de estas IAs para transformar los flujos de trabajo y democratizar el desarrollo de software es enorme.

En palabras de OpenAI, esto es solo el principio. Y visto lo visto, el futuro del desarrollo de software estará cada vez más guiado por agentes inteligentes capaces de codificar, aprender y mejorar sin intervención humana directa.

Breve introducción a la revolución de la inteligencia artificial

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Breve introducción a la revolución de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) ya está presente en herramientas creativas, procesos industriales, servicios financieros, sanidad, educación o automoción. Sin embargo, sigue habiendo confusión generalizada sobre qué es exactamente esta tecnología, qué capacidades reales tiene y hasta dónde podrá llegar.

De mito a herramienta: redefinir la IA

Durante décadas, la IA fue más una promesa que una realidad. El término se acuñó en 1956 durante una conferencia en Dartmouth, con la esperanza de crear máquinas tan inteligentes como los humanos en una generación. Esa predicción falló, y lo que siguió fueron altibajos marcados por expectativas infladas y desilusiones técnicas. Hoy, tras la irrupción de tecnologías como ChatGPT o Midjourney, la IA vive una nueva edad dorada, impulsada por una combinación de datos masivos, potencia de cálculo y algoritmos cada vez más sofisticados.

Pero conviene aclarar: cuando hablamos de IA, no nos referimos a máquinas conscientes ni a réplicas de la mente humana. En realidad, hablamos de sistemas capaces de procesar datos y aprender de ellos para ejecutar tareas específicas, como traducir textos, reconocer imágenes o predecir patrones de consumo.

Las verdaderas capacidades de la IA en 2025

En los últimos tres años, el salto ha sido espectacular. Modelos como GPT-4, Claude, Gemini o LLaMA 3 han demostrado que la IA puede generar texto coherente, crear imágenes fotorrealistas, resumir información compleja y hasta razonar con cierta lógica formal. Pero estas capacidades pertenecen al ámbito de lo que se llama IA débil, es decir, sistemas entrenados para tareas concretas, aunque sean muy avanzadas.

No hemos llegado aún a una IA fuerte —aquella capaz de aprender como un ser humano y adaptarse a cualquier tarea— ni a una IA consciente, por más que algunos titulares lo sugieran. Los sistemas actuales no comprenden lo que hacen, ni tienen intenciones, emociones o voluntad propia. Simplemente, generan respuestas estadísticas a partir de millones de ejemplos previos.

¿Qué significa “inteligencia” en una IA?

La confusión viene en parte del lenguaje. Decimos que una IA “entiende”, “razona” o “crea”, pero en realidad lo que hace es simular ciertos aspectos del pensamiento humano, sin conciencia de los procesos. Para entender esto, es útil distinguir entre los diferentes tipos de inteligencia humana identificados por el psicólogo Howard Gardner: lógico-matemática, lingüística, espacial, corporal, intrapersonal, interpersonal, musical y naturalista.

De todas ellas, las IAs actuales destacan en la lógica-matemática y lingüística. También muestran grandes habilidades en el terreno visual. Sin embargo, la creatividad genuina, la conciencia de uno mismo o la empatía siguen siendo patrimonio exclusivamente humano.

Una clasificación útil: cómo actúa una IA

Podemos entender la IA desde cuatro enfoques:

  • Actuar como humanos: imitar el comportamiento humano, como hacen los chatbots o los asistentes de voz.
  • Pensar como humanos: intentar reproducir procesos mentales mediante modelos cognitivos.
  • Pensar racionalmente: seguir reglas lógicas para resolver problemas.
  • Actuar racionalmente: tomar decisiones óptimas según el contexto.

En la práctica, las IAs más útiles son las que actúan racionalmente, es decir, que optimizan decisiones sin necesidad de imitar al ser humano. Un coche autónomo, por ejemplo, no necesita sentir miedo para frenar a tiempo: basta con que evalúe las condiciones y reaccione con eficacia.

El nuevo ecosistema: modelos fundacionales y agentes autónomos

El mayor cambio desde 2022 ha sido la consolidación de los modelos fundacionales, entrenados con cantidades masivas de datos para servir como base de múltiples tareas. Estos modelos, como GPT-4, Gemini 1.5 o Claude 3, pueden ser adaptados para escribir código, redactar contratos, analizar datos médicos o tutorizar a estudiantes.

Además, se está avanzando hacia los llamados agentes autónomos, sistemas capaces de encadenar tareas y actuar con mayor autonomía, como investigar en internet, tomar decisiones o interactuar con herramientas externas. Aunque aún son experimentales, representan un paso más hacia sistemas más proactivos y útiles en el entorno laboral y personal.

¿Una nueva burbuja tecnológica?

La historia de la IA está llena de hype: ciclos de entusiasmo desmedido seguidos de decepción. Hoy, el riesgo es repetir ese patrón. Aunque la tecnología ha progresado mucho, sus limitaciones siguen siendo notables. Las IAs alucinan (inventan datos), reproducen sesgos de entrenamiento y requieren cantidades enormes de energía y datos. Además, su impacto en el empleo, la privacidad o la democracia aún está por evaluar con rigor.

Por eso, conviene rebajar expectativas: la IA no va a sustituirnos, pero sí va a transformar radicalmente muchas profesiones y sectores. Entender bien qué puede (y qué no puede) hacer es el primer paso para aprovecharla con sentido crítico.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a Google DeepMind y ha sido publicada en Unsplash

Google presenta AlphaEvolve, la IA para corregir a la IA

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Google presenta AlphaEvolve, la IA para corregir a la IA

AlphaEvolve es la última innovación en inteligencia artificial de Google DeepMind. Se trata de un agente de codificación capaz de diseñar y perfeccionar algoritmos de forma autónoma, utilizando una combinación de modelos de lenguaje de gran tamaño y evaluadores automáticos. Esta IA no solo resuelve problemas informáticos complejos, sino que mejora la eficiencia de los centros de datos, acelera el entrenamiento de modelos de IA y propone soluciones innovadoras en matemáticas y diseño de hardware.

Un salto evolutivo en el diseño algorítmico

AlphaEvolve es un agente que combina la creatividad de los modelos Gemini con un sistema de evaluación automatizado. Esta estructura permite generar propuestas de código que luego son verificadas, puntuadas y seleccionadas mediante un algoritmo evolutivo. Así, se logra un proceso de mejora continua que recuerda al de la selección natural, pero aplicado al software.

Los modelos Gemini Flash y Gemini Pro actúan conjuntamente: el primero explora una gran cantidad de ideas, mientras que el segundo se encarga de refinar las más prometedoras. Este enfoque permite desarrollar soluciones altamente eficientes para problemas que van desde la programación de centros de datos hasta la resolución de retos matemáticos abiertos.

Resultados tangibles en la infraestructura de Google

Google ya ha desplegado AlphaEvolve en varios de sus servicios clave. Entre sus logros destaca la optimización del sistema de orquestación de centros de datos, que ha permitido recuperar un 0,7% de los recursos informáticos globales. Esta mejora se traduce en una mayor eficiencia sin necesidad de aumentar la capacidad física de los servidores.

También ha sido fundamental en el rediseño de circuitos de sus TPU (unidades de procesamiento tensorial), proponiendo modificaciones verificadas que optimizan el rendimiento sin comprometer la funcionalidad. Además, AlphaEvolve ha reducido el tiempo de entrenamiento del modelo Gemini en un 1%, un avance notable considerando el coste energético y económico de estos procesos.

AlphaEvolve evita errores y alucina menos

Uno de los grandes retos de la IA generativa es su tendencia a generar información incorrecta, lo que se conoce como alucinaciones. DeepMind ha abordado este problema integrando en AlphaEvolve un sistema de evaluación automática que filtra y corrige las soluciones erróneas antes de que sean adoptadas. Este mecanismo recuerda al desarrollado por Microsoft con su herramienta Correction, diseñada para generar IA más fiables.

Más allá del código: matemáticas, física y ciencia

AlphaEvolve no se limita al ámbito de la informática. También ha sido aplicado con éxito a más de 50 problemas matemáticos en áreas como geometría, análisis o teoría de números. En el 75% de los casos, la IA fue capaz de redescubrir soluciones de vanguardia, y en el 20% logró superarlas. Uno de sus mayores logros ha sido establecer un nuevo récord en el problema del número de besos en 11 dimensiones, descubriendo una configuración de 593 esferas tangentes, un avance significativo en este clásico reto geométrico.

También ha mejorado algoritmos fundamentales como la multiplicación de matrices complejas, superando a propuestas históricas como la del matemático Volker Strassen de 1969. Este tipo de descubrimientos no solo aportan al conocimiento teórico, sino que pueden tener aplicaciones en física, ingeniería y desarrollo de nuevos materiales.

Un futuro abierto para la investigación

Aunque AlphaEvolve ya está en funcionamiento dentro de Google, la compañía ha anunciado un programa de acceso anticipado para instituciones académicas. La idea es democratizar esta herramienta y explorar su uso en ámbitos tan diversos como la medicina, la sostenibilidad o la investigación científica. Las universidades interesadas pueden solicitar acceso para colaborar en el desarrollo y aplicación de esta IA.

Google también trabaja en una interfaz de usuario amigable, desarrollada junto al equipo de People + AI Research, que permitirá a investigadores interactuar con AlphaEvolve sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

Una revolución silenciosa pero profunda

Con AlphaEvolve, Google da un paso más en la integración de la inteligencia artificial en su infraestructura, apostando por una IA capaz de generar código útil, verificable y eficiente. Esta herramienta no solo promete reducir costes y tiempos de desarrollo, sino también transformar sectores enteros allí donde los problemas puedan ser expresados como algoritmos.

Más allá del hype habitual, AlphaEvolve representa una evolución tangible y pragmática de la inteligencia artificial. Una revolución que, aunque discreta, podría tener un impacto duradero en cómo diseñamos, optimizamos y comprendemos los sistemas complejos.

Puedes consultar todos los detalles técnicos y científicos en la nota de prensa oficial de Google DeepMind.

El SEO tiene los días contados: llega AEO

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El SEO tiene los días contados: llega AEO

El SEO tradicional está perdiendo fuerza ante el auge del AEO, una nueva estrategia de posicionamiento que busca aparecer como respuesta directa en asistentes virtuales y chatbots como ChatGPT. Esta tendencia, impulsada por la popularidad de las búsquedas por voz y la inteligencia artificial generativa, está transformando la manera en que los usuarios encuentran información en internet. Las marcas deben adaptarse a este nuevo paradigma si quieren seguir siendo relevantes en un entorno digital cada vez más competitivo.

Qué es el AEO y cómo está cambiando el panorama digital

El Answer Engine Optimization es una técnica que optimiza el contenido para responder directamente a las preguntas de los usuarios, especialmente en contextos como las búsquedas por voz, los asistentes virtuales (Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana) y los motores de búsqueda con IA generativa como Google AI Overviews o SearchGPT.

Mientras que el SEO busca mejorar el posicionamiento en los resultados tradicionales de Google, el AEO aspira a que un contenido sea seleccionado como respuesta directa por parte de un asistente o un chatbot. Esta diferencia cambia por completo las reglas del juego.

El auge de las búsquedas por voz

Uno de los grandes impulsores del AEO es el crecimiento imparable de las búsquedas por voz. Con la popularización de los altavoces inteligentes —como los de Amazon o Apple—, cada vez más personas formulan sus dudas hablando y no escribiendo. Según IMARC Group, en 2023 el mercado global de estos dispositivos superó los 8.200 millones de dólares y se espera una tasa de crecimiento anual del 22,6% hasta 2032. Solo en España, se calcula que el 25% de las interacciones tecnológicas ya se hacen mediante la voz.

Estas búsquedas se caracterizan por ser más naturales y conversacionales, por lo que el contenido optimizado debe estar preparado para responder preguntas completas, directas y específicas, no solo frases con palabras clave.

De los buscadores a los motores de respuesta

La evolución del SEO al AEO no es solo una moda pasajera. Plataformas como Google, con su proyecto Search Generative Experience, y herramientas como ChatGPT o Perplexity están transformando los motores de búsqueda en motores de respuesta. Ya no basta con estar entre los diez primeros resultados: hay que ser la respuesta elegida.

Esto ha generado un nuevo enfoque donde las estrategias clásicas de marketing de contenidos —basadas en textos largos y detallados— deben adaptarse a una nueva realidad: el usuario quiere una respuesta inmediata y confiable, sin necesidad de hacer clic en múltiples enlaces.

Cómo optimizar para AEO: estrategias clave

Los expertos coinciden en que el AEO exige un enfoque más afinado y útil. Estas son algunas de las tácticas fundamentales:

  • Responder a preguntas concretas con contenido claro, estructurado y relevante.
  • Optimizar para voz, escribiendo en lenguaje conversacional y natural.
  • Usar datos estructurados (schema markup) que faciliten la extracción de contenido.
  • Crear secciones de preguntas frecuentes (FAQs) para cubrir las dudas más comunes.
  • Mejorar la autoridad del sitio con enlaces de calidad y fuentes fiables.
  • Velocidad, arquitectura web y accesibilidad técnica: claves también para el AEO.

AEO en Amazon y otros ecosistemas

El AEO también tiene peculiaridades según la plataforma. En el caso de Amazon, por ejemplo, el algoritmo de Alexa prioriza dos factores en las búsquedas por voz:

  1. Que el producto figure en el historial de pedidos del cliente.
  2. Que tenga el distintivo Amazon’s Choice.

Esto obliga a las marcas a no solo posicionar bien, sino a ofrecer calidad y un buen servicio para ganarse esa confianza del asistente virtual.

¿Qué impacto tiene esta transición?

Las implicaciones de esta transición son profundas. Las empresas que adopten el AEO pronto tendrán ventaja competitiva, mayor visibilidad en nuevas plataformas y mejor interacción con sus audiencias. Además, aparecer como fuente de información en ChatGPT o Google AI otorga autoridad y confianza a la marca.

Por otra parte, el AEO no sustituye al SEO: lo complementa. Ambos enfoques deben convivir y potenciarse mutuamente, integrando lo mejor de cada uno. Como resumen:

SEOAEO
Posiciona en resultados clásicosAparece como respuesta directa
Palabras clave ampliasPreguntas específicas
Tráfico a largo plazoVisibilidad inmediata
Menos útil en búsquedas sin clicClave en entornos sin clic

El AEO ha llegado para quedarse

Los expertos en marketing digital coinciden: la optimización para motores de respuesta es el presente y el futuro. A medida que los usuarios demandan respuestas más rápidas, las marcas que logren hablar el “idioma” de los asistentes virtuales y modelos de IA serán las que lideren la próxima fase del posicionamiento web.

La clave ya no es aparecer, sino responder.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a 1981 Digital y ha sido publicada en Unsplash

Exposición francesa reflexiona sobre las luces y sombras de la IA

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Exposición francesa reflexiona sobre las luces y sombras de la IA

Un diálogo entre arte e inteligencia artificial

La exposición “Le monde selon l’IA” se despliega en las salas del Jeu de Paume, en el corazón del jardín de las Tullerías en París, y plantea una pregunta fundamental: ¿cómo experimentamos el mundo a través de la inteligencia artificial? La muestra reúne obras creadas desde 2016 por artistas como Trevor Paglen, Kate Crawford, Holly Herndon, Agnieszka Kurant y Julian Charrière, entre otros.

La exposición distingue entre dos formas principales de IA: la IA analítica, dedicada al reconocimiento, clasificación y vigilancia; y la IA generativa, que crea nuevos contenidos como imágenes, sonidos o textos. Esta dualidad guía todo el recorrido expositivo.

La IA analítica: vigilancia y sesgos

Uno de los aspectos más inquietantes de la exposición es el análisis de los mecanismos de vigilancia y sesgo algorítmico. En “Faces of ImageNet” de Trevor Paglen, los visitantes son filmados y clasificados por una IA, que les asigna etiquetas absurdas o estigmatizantes, denunciando los peligros de los sistemas de reconocimiento facial. Paglen también expone “The Treachery of Object Recognition”, una crítica a la opacidad de estos procesos.

Christie’s lanza su primera subasta dedicada al arte IA

Kate Crawford y Vladan Joler, por su parte, presentan “Anatomy of an AI System”, un mapa visual que revela la inmensa infraestructura física y humana necesaria para que funcione un asistente de voz como Alexa: desde los minerales extraídos hasta los trabajadores invisibles que etiquetan datos. Estas obras dejan claro que la IA no es inmaterial ni neutral.

Trabajadores invisibles y explotación de datos

El trabajo de Agnieszka Kurant visibiliza a los llamados “trabajadores del clic”, miles de personas subempleadas que clasifican imágenes para entrenar algoritmos. En “Aggregated Ghost”, la artista crea un retrato colectivo a partir de fragmentos de autorretratos enviados por estos trabajadores de Amazon Mechanical Turk. La obra denuncia la precariedad de quienes sostienen el sistema de machine learning.

Extracto de la obra «Qué ves, YOLO900?»

IA generativa: ¿creación o reciclaje?

La segunda parte de la muestra está dedicada a la IA generativa, con obras como “xhairymutantx” de Holly Herndon y Mat Dryhurst. El dúo critica cómo las IAs replican estereotipos al generar imágenes basadas en rasgos físicos sobreexpuestos, como el pelo rojo de Herndon. También cuestionan quién controla estas representaciones y si es posible subvertirlas desde el arte.

Otros artistas exploran la capacidad de la IA para “reimaginar el pasado”. Justine Emard recrea pinturas rupestres a partir de imágenes de la cueva Chauvet, mientras que Egor Kraft utiliza IA y escaneo 3D para reconstruir esculturas de la antigüedad clásica. Estas piezas proponen una arqueología ficticia que juega con los límites entre historia y simulación.

Impacto ecológico y reflexiones éticas

Obras como “Metamorphism” de Julian Charrière, realizadas con restos de componentes electrónicos fundidos, llaman la atención sobre el impacto medioambiental del entrenamiento de modelos de IA, que consume enormes cantidades de energía y recursos naturales.

La muestra también incluye plataformas como Exposing.ai, creada por Adam Harvey, que denuncia el uso indebido de imágenes personales extraídas de redes como Flickr para entrenar modelos de reconocimiento facial sin consentimiento.

Un recorrido inmersivo y crítico

Para contextualizar históricamente estos debates, la exposición incluye “cápsulas temporales” —vitrinas con artefactos del pasado tecnológico— que conectan las innovaciones actuales con siglos de historia computacional. Además, un extenso programa de actividades paralelas —coloquios, proyecciones, debates y performances— amplía la reflexión sobre el papel de la IA en la creación contemporánea.

Comisariada por Antonio Somaini, con la colaboración de Ada Ackerman, Alexandre Gefen y Pia Viewing, la exposición cuenta con el apoyo del Ministerio de Cultura francés, la Fundación Neuflize OBC, Snap Inc. y Hugging Face, entre otros. El catálogo bilingüe recoge ensayos de artistas e investigadores que ayudan a comprender la dimensión ética, política y filosófica de esta revolución tecnológica.

Fotograma de la obra «The Fourth Memory» del autor Gregory Chatonsky.

Una invitación a pensar el arte del futuro

“Le monde selon l’IA” no es solo una exposición de arte. Es un dispositivo crítico que interpela al visitante sobre la sociedad algorítmica que habitamos y sobre la responsabilidad que implica delegar decisiones creativas a las máquinas. En tiempos de deepfakes y arte generado por prompt, esta muestra nos recuerda que la imagen ya no es solo una ventana al mundo, sino también un reflejo de nuestras tecnologías, sesgos e imaginarios colectivos.

La exposición se puede visitar hasta el 21 de septiembre de 2025.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a una de las obras de la exposición de Jeu de Paume.

Empresa europea presenta un sistema autónomo para vigilar y defender los océanos

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Empresa europea presenta un sistema autónomo para vigilar y defender los océanos

La tecnológica europea Helsing ha dado a conocer en Portsmouth un ambicioso sistema autónomo submarino para vigilar los fondos marinos: Lura, una inteligencia artificial avanzada, y SG-1 Fathom, un planeador submarino autónomo que puede operar durante tres meses seguidos. El objetivo: digitalizar los océanos y proteger los intereses estratégicos de Europa y sus aliados frente a amenazas submarinas cada vez más sofisticadas.

Tecnología para un entorno cambiante

Lura nace del aprendizaje de Helsing en los dominios aéreo y terrestre, adaptado ahora al ámbito marítimo, donde la empresa considera que las capacidades tradicionales resultan insuficientes. Esta plataforma de software ha sido diseñada desde cero para reimaginar la vigilancia marítima. Su núcleo es un modelo acústico de gran tamaño, inspirado en los modelos de lenguaje a gran escala, pero entrenado para identificar con gran precisión los sonidos emitidos por barcos y submarinos.

La compañía asegura que Lura es capaz de detectar firmas acústicas 10 veces más débiles que otros sistemas de inteligencia artificial, diferenciando incluso entre barcos de la misma clase. Además, ofrece resultados hasta 40 veces más rápidos que los operadores humanos, lo que permite tomar decisiones en tiempo casi real.

La empresa tecnológica de defensa Helsing ha presentado Lura, una plataforma de inteligencia artificial diseñada para la vigilancia submarina persistente, junto al dron autónomo SG-1 Fathom. Esta combinación permite desplegar constelaciones de sensores móviles en los océanos para detectar amenazas a infraestructuras críticas y buques.

SG-1 Fathom: vigilantes silenciosos del fondo marino

El software Lura se integra en el SG-1 Fathom, un nuevo tipo de vehículo submarino autónomo. Estos planeadores, discretos y resistentes, se desplazan lentamente por la columna de agua, recolectando información sin necesidad de intervención constante. Gracias a su autonomía energética, pueden patrullar durante 90 días sin interrupción, buscando posibles amenazas en las profundidades.

Helsing propone un enfoque de “masa autónoma”: cada misión puede desplegar cientos de estos planeadores, creando una red de sensores móviles parecida a una constelación de satélites submarinos. La información recogida se envía directamente a centros de mando, donde un solo operador puede supervisar todos los dispositivos con un coste un 90% menor que las patrullas tripuladas tradicionales de guerra antisubmarina (ASW, por sus siglas en inglés).

Aplicaciones estratégicas de este sistema autónomo submarino

El sistema se puede operar desde cuarteles generales marítimos, y puede desplegarse como servicio contratado o por las propias armadas, en puntos calientes como el mar del Norte, el Báltico o el Indo-Pacífico. Este tipo de vigilancia es especialmente relevante en un contexto en el que las infraestructuras submarinas críticas —como gasoductos y cables de comunicaciones— se enfrentan a riesgos de sabotaje y espionaje.

Reacciones y alianzas

Durante una demostración en la base naval de Portsmouth, representantes de varias armadas y socios industriales pudieron ver el sistema en funcionamiento. Helsing colabora con empresas especializadas como Blue Ocean Marine Tech Systems, Ocean Infinity y Qinetiq para escalar y distribuir esta tecnología antes de fin de año.

El cofundador y codirector ejecutivo de Helsing, Dr. Gundbert Scherf, resumió la filosofía de la empresa: “Lura detecta para que nuestras armadas puedan disuadir. Debemos aprovechar la tecnología para proteger nuestras infraestructuras críticas, nuestras aguas y nuestra forma de vida.”

Por su parte, Amelia Gould, directora general de Helsing Maritime, destacó el papel del Reino Unido como referente en innovación marítima: “Debemos hacer la defensa de forma diferente. Lura y SG-1 crearán un ciclo de misión en constante evolución, aprendiendo de cada despliegue para adaptarse a la velocidad de la amenaza.”

La empresa tecnológica de defensa Helsing ha presentado Lura, una plataforma de inteligencia artificial diseñada para la vigilancia submarina persistente, junto al dron autónomo SG-1 Fathom. Esta combinación permite desplegar constelaciones de sensores móviles en los océanos para detectar amenazas a infraestructuras críticas y buques.

Una carrera por el control del subsuelo marino

El lanzamiento de Lura y SG-1 Fathom se enmarca en una creciente carrera tecnológica por controlar los fondos marinos, un entorno cada vez más disputado. Estados occidentales llevan tiempo buscando maneras de proteger sus infraestructuras submarinas frente a ataques encubiertos. Helsing, que también fabrica drones kamikazes usados por Ucrania, se posiciona con este sistema como uno de los actores clave en el futuro de la defensa submarina.

Pueden ampliar información en la web oficial de Helsing.

Llega la traducción en tiempo real de varias voces imitando el tono del interlocutor

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Llega la traducción en tiempo real de varias voces imitando el tono del interlocutor

Investigadores de la Universidad de Washington han presentado un sistema pionero de traducción en tiempo real para auriculares que distingue y traduce múltiples voces a la vez, respetando la localización espacial y las características vocales de cada hablante. Un avance que podría transformar la comunicación multilingüe en entornos sociales.

Imagina estar en una cena con amigos que hablan diferentes idiomas y, gracias a unos auriculares, comprender a todos como si hablaran tu lengua. Ese es el objetivo de Spatial Speech Translation, un sistema de traducción con inteligencia artificial para hearables que traduce en tiempo real múltiples voces a la vez, respetando su procedencia espacial y su tono original.

Traducción espacial y expresiva con tecnología binaural

El sistema fue presentado el 25 de abril de 2025 en la CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, y marca un hito al integrar capacidades como separación de fuentes, localización, traducción expresiva y renderizado binaural. Todo ello en tiempo real y sobre un chip Apple M2, integrado en dispositivos como el Apple Vision Pro.

La clave está en sus dos modelos de IA: uno que detecta la dirección de cada hablante usando señales binaurales, y otro que traduce y reproduce la voz traducida con el estilo vocal original y desde la dirección correspondiente. Así, quien lleva los auriculares no solo entiende el mensaje, sino también quién lo dijo y desde dónde.

A diferencia de dispositivos como los Pixel Buds de Google o los WT2 Edge, que solo permiten traducir a un interlocutor cada vez, este sistema reconoce y traduce a múltiples personas al mismo tiempo, incluso en entornos ruidosos.

Evaluación en escenarios reales

Los investigadores probaron el sistema en seis espacios interiores y cuatro exteriores, sin necesidad de entrenar con datos específicos del entorno. En una prueba con 29 participantes, el sistema mejoró los resultados frente a modelos sin percepción espacial, con una puntuación BLEU de hasta 22,07 y un índice de similitud vocal que triplica al de modelos previos.

También redujo drásticamente los errores en la percepción de la dirección del sonido (de 314,9 μs a 72,3 μs en diferencia de tiempo interaural), proporcionando una experiencia auditiva más natural e inmersiva.

Desafíos técnicos y próximos pasos

Según los autores, uno de los mayores retos ha sido mantener la baja latencia sin sacrificar la calidad de traducción. Traducir demasiado rápido puede generar errores; esperar más tiempo mejora el contexto, pero interrumpe el flujo natural de la conversación. “Queremos reducir la latencia a menos de un segundo para mantener una conversación fluida”, explicó Shyam Gollakota, coautor del estudio.

Para lograrlo, han ajustado los modelos de traducción para que aprendan a lidiar con las imperfecciones de las señales separadas, aumentando su robustez en situaciones reales.

¿El inicio de una nueva era en los hearables?

Además de traducir francés, alemán y español al inglés, el sistema se ha diseñado para ser compatible con auriculares comerciales, como los Sony WH-1000XM4 y micrófonos binaurales como los Sonic Presence SP15C, lo que facilitará su uso cotidiano. Esta tecnología abre la puerta a conversaciones naturales entre personas que no comparten idioma, sin necesidad de interfaces táctiles ni pausas forzadas.

Tal como resume el equipo en su publicación en la ACM Digital Library: “Este trabajo representa el primer paso hacia la integración de la percepción espacial en la traducción del habla”.

En un mundo cada vez más interconectado, herramientas como esta no solo facilitan el entendimiento, sino que reducen las barreras culturales y hacen que más voces sean escuchadas.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a los Sony WH-1000XM4.

Absolute Zero: el modelo de IA que aprende sin datos humanos

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Absolute Zero: el modelo de IA que aprende sin datos humanos

Absolute Zero Reasoner (AZR) es un sistema de inteligencia artificial que ha logrado resultados extraordinarios en tareas de razonamiento sin utilizar ningún dato humano. Desarrollado por investigadores de Tsinghua University, el sistema se entrena a sí mismo generando y resolviendo sus propios problemas gracias a un entorno de verificación automática con código.

El informe ha sido publicado el pasado 6 de mayo en Arxiv.

Aprendizaje sin supervisión humana

Los investigadores comparan su propuesta con el famoso sistema AlphaZero, que aprendió a jugar al ajedrez y al Go sin datos humanos, únicamente mediante autojuego. Pero AZR va más allá: no solo juega, sino que inventa las reglas y los retos, lo que marca una diferencia fundamental en términos de autonomía.

También se han observado comportamientos emergentes interesantes: el modelo desarrolla planes intermedios, usa comentarios en su código como pasos lógicos y adapta sus respuestas según el tipo de tarea. No obstante, los autores advierten que en algunos casos el modelo puede generar razonamientos “preocupantes”, por lo que destacan la necesidad de investigar métodos de entrenamiento más seguros.

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Un paso hacia la autonomía de las IAs

Tradicionalmente, los modelos de lenguaje se entrenan con enormes conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados por humanos. Pero esto supone dos grandes problemas: por un lado, la escalabilidad (no siempre es viable seguir generando más datos), y por otro, la dependencia del conocimiento humano, que podría limitar el desarrollo de inteligencias artificiales más potentes.

Absolute Zero propone una solución radical: que el propio modelo proponga los problemas más útiles para su aprendizaje. Este sistema de autoentrenamiento por autojuego se basa en una arquitectura en la que el modelo actúa simultáneamente como proponente y solucionador. Para validar las respuestas, utiliza un entorno de ejecución de código que verifica si la solución propuesta funciona correctamente.

Razonar con código: abducción, deducción e inducción

AZR opera mediante tareas de programación que abarcan tres modos fundamentales de razonamiento:

  • Deducción: predecir la salida de un programa dado un input.
  • Abducción: inferir el input necesario para obtener una salida concreta.
  • Inducción: generar el programa que relaciona una serie de entradas y salidas.

Estas tareas no solo son fácilmente verificables mediante la ejecución del código, sino que también obligan al modelo a razonar de forma lógica y estructurada. Gracias a esta metodología, AZR ha demostrado ser capaz de generalizar su aprendizaje y aplicar sus capacidades a nuevos problemas matemáticos y de programación que nunca había visto.

Resultados sin precedentes

A pesar de no entrenarse con datos externos, AZR ha superado a otros modelos líderes en tareas estándar de evaluación como HumanEval+, Math500, AIME’25 o OlympiadBench. En particular, la versión Coder-7B ha logrado un rendimiento 1,8 puntos por encima del mejor modelo en entorno “zero”, y ha igualado o superado a modelos entrenados con datos humanos.

Además, los autores destacan que el rendimiento mejora a medida que se escala el tamaño del modelo: los AZR de 3B, 7B y 14B parámetros muestran incrementos de rendimiento significativos, lo que sugiere un enorme potencial para futuras ampliaciones.

¿El futuro del aprendizaje automático?

Absolute Zero representa un hito importante en el camino hacia sistemas de inteligencia artificial verdaderamente autónomos. Al prescindir completamente de la intervención humana, este enfoque podría liberar a la IA de los límites impuestos por nuestros propios conocimientos.

Aun así, los autores son conscientes de los riesgos: un sistema que define su propio aprendizaje debe ser cuidadosamente supervisado para evitar desviaciones peligrosas. El desafío no es solo enseñar a razonar a las máquinas, sino enseñarles a aprender de forma responsable.

Por el momento, AZR demuestra que la autoformación es posible, eficaz y promete transformar la manera en que entrenamos a los modelos del futuro.

La imagen de portada de esta noticia ha sido generada con Ideogram.

Audible apuesta por la IA para narrar y traducir audiolibros

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Audible apuesta por la IA para narrar y traducir audiolibros

Audible anunció ayer que permitirá a las editoriales producir y traducir audiolibros mediante inteligencia artificial, con más de 100 voces sintéticas disponibles en varios idiomas. La iniciativa busca ampliar el catálogo global, pero ha desatado críticas entre autores, traductores y narradores que denuncian la deshumanización de la narrativa y la precarización del trabajo creativo.

Una solución automatizada para expandir el catálogo

Con millones de libros publicados cada año, pero sólo una fracción disponible en formato de audio, Audible pretende cubrir ese vacío mediante un sistema de producción de audiolibros mediante inteligencia artificial con un proceso totalmente automatizado. Su tecnología, desarrollada en colaboración con Amazon, ofrece dos modalidades a los editores:

  • Producción gestionada por Audible: la empresa se encarga de todo el proceso, desde el texto hasta el audiolibro final.
  • Producción autónoma por parte del editor: permite el uso independiente de la tecnología, con acceso a más de 100 voces generadas por IA en inglés, español, francés e italiano, incluyendo acentos y dialectos variados.

Además, se prevé una mejora constante de las voces, permitiendo actualizar versiones anteriores a medida que la tecnología evolucione.

Traducción automática con revisión humana

A partir de finales de 2025, Audible también activará su sistema de traducción por inteligencia artificial en fase beta. El objetivo: llevar audiolibros en inglés a nuevos públicos en francés, italiano, alemán y español. Las editoriales podrán elegir entre traducciones texto a texto o voz a voz, esta última manteniendo el estilo y entonación del narrador original. Además, se ofrecerá la posibilidad de revisión por lingüistas humanos y ajustes manuales mediante un editor de texto.

Audible cree que la IA representa una oportunidad histórica para ampliar la disponibilidad de audiolibros con la visión de ofrecer cada libro en cada idioma. Ayudaremos a los creadores a llegar a nuevas audiencias y permitiremos que oyentes de todo el mundo accedan a libros extraordinarios que de otro modo nunca escucharían.

Bob Carrigan, CEO de Audible

Reacciones: entusiasmo editorial y rechazo creativo

A pesar del entusiasmo de Audible, la reacción en el sector cultural ha sido tajante. La escritora Joanne Harris, autora de Chocolat, lamentó que este sistema “reduce lo que amamos de la narración a una simple entrega de código”. A su juicio, en tiempos de baja alfabetización, esto podría incluso disuadir a nuevas audiencias de interesarse por los audiolibros.

También la narradora Kristin Atherton, con más de 400 títulos en su haber, advirtió que la calidad de un buen audiolibro está en los matices: “La voz que se quiebra en un momento de emoción inesperada o el ritmo preciso del humor no son imitables por una máquina”.

El veterano narrador Stephen Briggs, famoso por su trabajo con los libros de Mundodisco, calificó el reemplazo de la creatividad humana por IA como “un camino peligroso”. Mientras tanto, Deepti Gupta, actriz y narradora, subrayó que estas herramientas marginalizan a las voces racializadas en el mercado editorial.

El debate ético y el futuro de la autoría

El anuncio también reavivó el debate sobre los derechos de autor. La traductora Nichola Smalley criticó que los resultados de estas tecnologías tienden a ser mediocres y despersonalizados, sin la creatividad y sensibilidad humana que da vida al texto.

Más tajante fue el renombrado traductor Frank Wynne, quien afirmó: “Nadie usa la IA porque sea mejor, sino porque es más barata. Y eso solo es cierto si ignoramos el enorme coste energético que conlleva”. A su juicio, esta obsesión con la automatización amenaza con destruir la riqueza del trabajo humano bajo una falsa bandera de progreso.

La Sociedad de Autores del Reino Unido, a través de su directora Anna Ganley, pidió mayor transparencia y que se garantice la elección del autor sobre el tipo de voz (humana o sintética) que narra su obra. También exigió que estas tecnologías no se usen para entrenar nuevos modelos sin consentimiento.

Audible y la competencia

Audible fue fundada en 1995 y, durante décadas, dominó el mercado global de audiolibros. Sin embargo, en 2023 Spotify irrumpió en el sector, ofreciendo audiolibros a sus suscriptores premium. Audible responde ahora con una apuesta radical por la automatización, impulsada en parte por los más de 60.000 audiolibros autoeditados con voces virtuales disponibles desde 2024 en su catálogo estadounidense.

Una transformación inevitable… ¿o evitable?

El paso de Audible hacia la automatización de la narración y traducción de audiolibros representa una de las mayores disrupciones en la historia del libro hablado. Mientras que las editoriales ven nuevas oportunidades de negocio y globalización, el sector creativo teme una homogeneización del arte y una pérdida de trabajo para narradores, traductores y actores.

La pregunta ahora es si esta innovación podrá convivir con la narrativa artesanal, o si acabará desplazándola por completo. Por el momento, el conflicto entre tecnología y creatividad queda más vivo que nunca.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece a Creatopy y ha sido publicada en Unsplash

Gemini llega a relojes, coches y televisores

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Gemini llega a relojes, coches y televisores

Google ha anunciado la expansión de Gemini, su asistente de inteligencia artificial, a una nueva gama de dispositivos Android, más allá del móvil. Desde relojes inteligentes hasta coches con Android Auto, pasando por televisores y plataformas de realidad mixta (XR), la compañía californiana quiere convertir a Gemini en el núcleo inteligente del ecosistema Android.

Gemini en la muñeca: relojes con Wear OS

Durante los próximos meses, Gemini comenzará a desplegarse en relojes inteligentes con Wear OS. Esta implementación permitirá a los usuarios interactuar con el asistente directamente desde su muñeca, especialmente útil en situaciones donde no se puede usar el móvil: mientras cocinas, corres o estás en una reunión. Gracias al lenguaje natural, no será necesario ser precisos al hablar ni utilizar gestos incómodos: bastará con decir algo como “Acuérdate que estoy usando el locker 43 hoy” para que el sistema cree un recordatorio al instante.

Además, la integración con otras apps permitirá a Gemini acceder a información contextual, como buscar un restaurante mencionado en un correo y mostrarlo directamente en el reloj.

En carretera: Gemini al volante

Gemini también llegará a Android Auto y coches con Google integrado en los próximos meses. La IA permitirá mantener conversaciones naturales mientras se conduce, sin necesidad de interactuar con pantallas o botones. Así, por ejemplo, se podrá pedir: “Encuentra una estación de carga cerca del correo y un parque para pasear”, y Gemini propondrá una ruta optimizada que combine todo.

Entre otras funciones, resumirá mensajes recibidos y traducirá respuestas antes de enviarlas, ideal para quienes pasan muchas horas en el coche. Además, con Gemini Live, será posible pedir un resumen de noticias (omitiendo deportes si se desea) o una sinopsis rápida de un libro antes de una reunión con el club de lectura.

En el salón: Gemini en televisores

Más adelante este año, las funciones de Gemini llegarán también a televisores con Google TV. Esto abrirá la puerta a recomendaciones más precisas, como buscar películas adecuadas para los niños, así como respuestas educativas. Por ejemplo, los más pequeños podrán preguntar sobre el sistema solar y recibir respuestas junto a vídeos educativos de YouTube.

En la realidad mixta: Gemini con Android XR

Una de las apuestas más ambiciosas es la integración con Android XR, la nueva plataforma de realidad extendida que Google desarrolla junto a Samsung. Cuando Samsung lance su primer visor a finales de este año, Gemini podrá ayudar a planificar viajes mostrando vídeos, mapas y recomendaciones en un entorno envolvente.

Esta colaboración incluye también a fabricantes de auriculares como Sony y Samsung, integrando Gemini para ofrecer una asistencia más proactiva y personalizada en estos dispositivos.

Un ecosistema verdaderamente inteligente

La idea central de Google es que Gemini funcione de manera coherente y útil sin importar el dispositivo. Según Guemmy Kim, Directora Senior de Producto y Experiencia de Usuario de Android, esta expansión representa una reinvención de Android: “Empezamos por el celular, pero ahora Gemini estará contigo estés donde estés”.

Hasta ahora, funciones como Gemini Live —que permite compartir pantalla o usar la cámara con IA— solo estaban disponibles con suscripción. Desde esta semana, pasan a estar disponibles para todos los usuarios de Android.

Esta ampliación busca responder a la creciente demanda de asistentes inteligentes más accesibles y universales. Con Gemini, Google apuesta por convertir su sistema operativo móvil en una plataforma aún más centrada en la inteligencia artificial, marcando un nuevo capítulo en la evolución del ecosistema Android.

El BBVA dice ahorrar casi 3 horas semanales gracias a ChatGPT

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El BBVA dice ahorrar casi 3 horas semanales gracias a ChatGPT

En mayo de 2024, BBVA selló un acuerdo con OpenAI para explorar el impacto de la inteligencia artificial generativa en sus operaciones. Lo hizo poniendo a disposición de sus empleados 3.300 licencias de ChatGPT Enterprise, una versión con altos estándares de seguridad y privacidad. Apenas un año después, la entidad ha decidido cuadruplicar esa cifra hasta alcanzar las 11.000 licencias, dada la alta adopción y los resultados obtenidos en términos de eficiencia.

Un ahorro semanal de casi tres horas por empleado

Según los datos del área de Adopción Global de IA del banco, los trabajadores que usan ChatGPT para automatizar tareas declaran ahorrar una media de 2,8 horas semanales. Ese tiempo liberado se dedica a actividades de mayor valor estratégico para la organización. Actualmente, el 83% de los usuarios con licencia utiliza la herramienta diariamente, lo que refleja un uso intensivo y continuado.

Además, ya se han desarrollado más de 3.000 asistentes personalizados, también conocidos como bots, que cubren desde funciones básicas como traducciones, resúmenes de documentos y elaboración de informes, hasta aplicaciones más complejas: asistentes que ayudan a programar, responder consultas legales o detectar oportunidades de marketing.

Formación, comunidad interna y una tienda de asistentes

El éxito de esta adopción se apoya en un enfoque estructurado de implementación. BBVA ofrece formación específica para garantizar un uso seguro y ético de la IA generativa, alineado con los estándares internos de seguridad y confidencialidad de datos.

Además, ha creado una comunidad de prácticas, donde los empleados participan en encuentros periódicos y foros en línea para compartir experiencias, soluciones y acceso a los asistentes creados por otros compañeros. Una herramienta clave en este proceso es la GPT Store, una librería interna con más de 1.000 asistentes disponibles para toda la plantilla, seleccionados por su utilidad transversal.

Innovación desde dentro: el hackathon Bot Talent

En su estrategia por fomentar la creatividad, el banco ha impulsado también iniciativas internas como el primer hackathon BBVA Bot Talent, celebrado a principios de 2025 en México. El evento recibió más de 170 propuestas de nuevos usos para ChatGPT. Los tres proyectos ganadores, que se desarrollarán y se pondrán a disposición de todo el grupo, buscan: mejorar la atención personalizada al cliente, acelerar la concesión de créditos a pymes e identificar fraudes por email o SMS mediante análisis automatizado.

Una apuesta firme por amplificar el talento humano

La alta satisfacción con la herramienta es un reflejo del impacto que ha tenido. “La herramienta tiene una media de recomendación de usuarios que roza la máxima valoración”, ha declarado Elena Alfaro, responsable Global del área de Adopción de IA de BBVA. Añade que la ampliación responde a una creciente demanda interna de distintas áreas del banco y países.

En la misma línea, Antonio Bravo, responsable global de Data, apunta: “Pensamos que son herramientas que, más allá de mejorar la productividad, van a transformar profundamente la manera en la que trabajamos en BBVA, y estamos aprendiendo a integrarlas en nuestro día a día con responsabilidad y seguridad”.

Con este movimiento, BBVA no solo confirma su compromiso con la transformación digital, sino que consolida su posición como una de las entidades financieras pioneras en la integración de la IA generativa en sus procesos internos.

Elton John y otros 400 artistas defienden el copyright ante la IA

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Elton John y otros 400 artistas defienden el copyright ante la IA

Elton John, Coldplay y Dua Lipa encabezan una carta firmada por más de 400 artistas británicos que exigen al Gobierno de Reino Unido proteger los derechos de autor frente al auge de la inteligencia artificial. La misiva llega antes de una votación clave en la Cámara de los Lores sobre una nueva legislación que podría cambiar radicalmente la relación entre creatividad y tecnología.

La industria creativa del Reino Unido se ha unido en una movilización sin precedentes. Más de 400 artistas, autores y representantes del sector cultural han firmado una carta abierta dirigida al primer ministro Keir Starmer, en la que exigen cambios urgentes en la legislación sobre derechos de autor ante la amenaza que supone la inteligencia artificial. A la iniciativa se han sumado Elton John, Coldplay, Dua Lipa, Robbie Williams, Paul McCartney, Florence Welch, Kate Bush, entre muchos otros.

El respaldo de los grandes artistas

El texto ha sido compartido por Elton John en su cuenta de Instagram, donde declara: “Nosotros, junto con otros 400 creativos, hemos firmado y enviado esta carta al Primer Ministro, instándolo a que apoye el Gobierno a las propuestas que protegerían los derechos de autor en la era de la IA”. La publicación añade que la carta se presenta justo antes de una votación “crucial” en la Cámara de los Lores el lunes 12 de mayo, en la que se debatirá una enmienda clave a la nueva Ley de Datos.

En el centro de la polémica está el uso, por parte de empresas tecnológicas, de contenido protegido por copyright para entrenar modelos de inteligencia artificial sin compensación ni consentimiento de los creadores.

“Nuestro trabajo no es suyo para regalar”

La carta dirigida al primer ministro comienza de forma contundente: “Los derechos de autor creativos son el alma de la industria creativa. Reconoce la autoridad moral que tenemos sobre nuestro trabajo y aporta una corriente de ingresos para 2,4 millones de personas a través de las cuatro naciones del Reino Unido”.

Los firmantes insisten en que “no estamos en contra del progreso o la innovación”, recordando que “las industrias creativas siempre han sido pioneras en la adopción de tecnología”. Sin embargo, subrayan que “perderemos una inmensa oportunidad de crecimiento si entregamos nuestro trabajo en beneficio de un puñado de compañías tecnológicas extranjeras y con ello nuestro ingreso futuro”.

Añaden: “El primer trabajo de cualquier gobierno es proteger a sus ciudadanos. Por ello, urgimos al Gobierno de Su Majestad a aceptar las enmiendas de la baronesa Kidron que sitúan la transparencia en el corazón del régimen de derechos de autor”.

Un marco legal para garantizar la transparencia

La legisladora y activista Beeban Kidron encabeza estas enmiendas, que obligarían a las empresas de IA a revelar qué obras protegidas han utilizado en el entrenamiento de sus modelos, y promoverían un mercado dinámico de licencias que beneficie tanto a creadores como a desarrolladores.

Actualmente, la legislación propuesta permite a las tecnológicas usar obras con copyright salvo que los autores se opongan expresamente, una fórmula que los firmantes consideran insuficiente.

La carta alerta sobre los riesgos de permitir el uso masivo de obras sin control: “La tecnología de la vida diaria debe reflejar los valores y las leyes del Reino Unido. La IA nos necesita tanto como necesita energía o habilidades informáticas”.

Un clamor desde todos los sectores creativos

La movilización ha unido a creadores de múltiples disciplinas: desde la música hasta el teatro, pasando por el cine y la literatura. Entre los firmantes figuran también Ian McKellen, Kazuo Ishiguro y la Royal Shakespeare Company, lo que da cuenta de la amplitud del frente cultural.

El manifiesto concluye con una advertencia al Parlamento: “Apoyarnos es apoyar a los creadores del futuro. Nuestro trabajo no es suyo para regalar”. El próximo lunes, los ojos de la industria cultural estarán puestos en Londres, donde se decidirá el futuro del equilibrio entre tecnología y creación artística en el Reino Unido.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece al Instagram del artista.

Trump negocia la venta masiva de chips IA a una empresa emiratí

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Trump negocia la venta masiva de chips IA a una empresa emiratí

La política tecnológica de la administración Trump da un giro de gran calado en Oriente Medio. Mientras se ultiman las negociaciones con G42, firma emiratí investigada por sus vínculos con China, para adquirir cientos de miles de chips de inteligencia artificial diseñados en Estados Unidos, el presidente ha desvelado en Arabia Saudí un paquete de inversión bilateral sin precedentes por valor de 600.000 millones de dólares.

Chips, IA y nueva diplomacia tecnológica

Las negociaciones con G42 están siendo lideradas por David Sacks, zar de la IA de la Casa Blanca, y podrían cerrarse esta misma semana. El acuerdo permitiría a G42, asociada a OpenAI, operar chips sin apenas supervisión, marcando un giro respecto a las restricciones impuestas por la administración Biden.

G42 se posiciona como punta de lanza del esfuerzo emiratí por liderar la inteligencia artificial en la región, bajo el liderazgo del jeque Tahnoon bin Zayed Al Nahyan, su presidente. Además de su asociación con OpenAI, la empresa gestiona un fondo tecnológico de 10.000 millones de dólares y trabaja en modelos de IA en árabe, biotecnología y programas de salud.

Arabia Saudí: macroinversión y fábricas de IA

En paralelo, la Casa Blanca ha anunciado desde Riad un macroacuerdo comercial con Arabia Saudí que consolida una nueva era de cooperación. Incluye:

  • 20.000 millones de dólares en centros de datos de IA a través de DataVolt.
  • 80.000 millones en tecnología con Google, Oracle, Salesforce, AMD y Uber.
  • 142.000 millones en defensa, con el mayor paquete militar bilateral de la historia.
  • Exportaciones de Boeing, GE Vernova y servicios de infraestructuras de AECOM, Hill International y otras.

Además, Nvidia ha revelado hoy una alianza estratégica entre HUMAIN, la nueva empresa de IA del Fondo de Inversión Pública saudí, y NVIDIA, líder mundial en computación de IA. Ambas desarrollarán fábricas de inteligencia artificial con una capacidad proyectada de hasta 500 megavatios y el uso de cientos de miles de GPUs NVIDIA en los próximos cinco años.

La primera fase incluirá un superordenador de IA con 18.000 GPUs NVIDIA GB300 Grace Blackwell, y redes InfiniBand. Estas infraestructuras permitirán entrenar modelos soberanos a gran escala, consolidando a Arabia Saudí como referente global en computación e innovación.

El acuerdo también contempla el uso de la plataforma NVIDIA Omniverse™ para impulsar una nueva era de IA física y robótica, mediante simulaciones de entornos industriales en sectores como la energía, la logística o la manufactura. Se trata de una apuesta por la creación de gemelos digitales y soluciones integradas que potencien la eficiencia y sostenibilidad en la industria saudí.

HUMAIN y NVIDIA pondrán en marcha programas de formación y reciclaje masivo de talento, capacitando a miles de desarrolladores y ciudadanos saudíes en IA avanzada, simulación, robótica y gemelos digitales. Esta iniciativa encaja en el plan saudí Visión 2030, que busca diversificar su economía y liderar la transformación digital global.

G42, ambiciones regionales y vínculos con OpenAI

G42, presidida por el asesor de seguridad nacional emiratí, jeque Tahnoon bin Zayed Al Nahyan, está a la cabeza de una estrategia nacional para diversificar la economía del país más allá del petróleo. Su estructura incluye un fondo tecnológico de 10.000 millones de dólares, programas de salud, secuenciación genética y modelos de IA en árabe.

Algunas de las unidades de chips se destinarían a un proyecto conjunto con OpenAI, mientras que el resto iría directamente a G42. La relación entre ambas empresas no es nueva: MGX, un fondo emiratí, invirtió 6.600 millones de dólares en OpenAI el año pasado.

Por su parte, Sam Altman, CEO de OpenAI, ha abogado activamente por permitir el acceso a más chips en la región, ante la escasez en EE.UU. Altman sostiene que incrementar la capacidad computacional en el Golfo podría acelerar el desarrollo de sistemas de IA más avanzados.

En 2023, OpenAI ya había cerrado un acuerdo con la tecnológica emiratí G42 para desplegar soluciones de inteligencia artificial generativa en Emiratos Árabes Unidos y la región. La alianza incluía el uso de la infraestructura de G42 y de Microsoft Azure para adaptar los modelos de OpenAI a sectores como salud, energía y servicios públicos.

Tensiones internas y críticas

El posible envío de chips ha generado divisiones dentro del gobierno estadounidense. Mientras que sectores económicos ven la operación como una oportunidad para fortalecer la cooperación y abrir mercados, los responsables de seguridad nacional temen que la tecnología pueda ser usada para fines que escapen al control de EE.UU..

Alasdair Phillips-Robins, investigador del Carnegie Endowment for International Peace, lo resume así: “Un envío de cientos de miles de chips avanzados podría suponer entregar el futuro de la IA a países cuyo sistema político no deberíamos confiar plenamente”. Añade que el interés no es meramente económico: “La inteligencia artificial será la columna vertebral de los ejércitos del futuro”.

Pero estas alianzas también supone una gran oportunidad económica y estratégica para empresas como Nvidia, AMD, Microsoft o OpenAI, que ganan acceso preferente a nuevos mercados y proyectos con respaldo estatal. OpenAI, por su parte, refuerza su despliegue internacional en busca de infraestructura disponible para seguir escalando sus sistemas.

Biden y el precedente de Microsoft

Durante el mandato anterior, G42 ya logró acceder a chips estadounidenses bajo estrictas condiciones, mediante una asociación con Microsoft que evitaba el uso directo de la infraestructura tecnológica. Sin embargo, la nueva administración ha decidido levantar esas restricciones, abriendo la puerta a una transferencia tecnológica sin precedentes en Oriente Medio.

G42 aspira a recibir hasta 500.000 chips para 2026, una cifra que la administración Biden había descartado por considerarla excesiva. El cambio de política implica también la derogación de las normas que limitaban la cantidad de chips exportables a ciertos países.

Un modelo exportable

La gira de Trump por el Golfo incluye también la promoción de otros acuerdos en curso con países de la región, y se espera que empresas estadounidenses como Nvidia, Microsoft, Google y AMD acompañen al presidente en futuros anuncios. Además, Arabia Saudí ha prometido fomentar el empleo y la innovación en EE.UU. mediante fondos sectoriales, como un fondo de energía de 5.000 millones, otro para defensa y aeroespacial, y uno de deportes globales.

El acuerdo, además de reforzar la cooperación en defensa con el mayor paquete de ventas militares de la historia, incluye formación y transferencia de conocimientos a las Fuerzas Armadas saudíes, destacando una nueva etapa de influencia tecnológica y estratégica estadounidense en la región.

Despidos y contrataciones en la era de la IA

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Despidos y contrataciones en la era de la IA

IBM y Klarna han sido dos de las empresas más agresivas en la adopción de inteligencia artificial como herramienta para la automatización de procesos. Ambas emprendieron despidos masivos con el objetivo de sustituir mano de obra humana por sistemas de IA. No obstante, el desarrollo de esta tecnología ha revelado una paradoja inesperada: lejos de reducir costes permanentemente, las compañías se han visto obligadas a contratar nuevos perfiles profesionales para mantener sus sistemas funcionando.

IBM: de despidos a nuevas contrataciones

En 2023, IBM anunció el despido de 7.800 personas con el objetivo de sustituirlas por inteligencia artificial. Según su CEO, al menos el 30% de la plantilla era reemplazable. Esta política formaba parte de su estrategia AI First, centrada en maximizar la eficiencia con ayuda de la tecnología.

Sin embargo, el propio Arvind Krishna, uno de los directivos de IBM, reconoció al Wall Street Journal que el número total de empleados ha vuelto a crecer: «Aunque hemos hecho una enorme cantidad de trabajo dentro de IBM para aprovechar la IA y la automatización en ciertos flujos de trabajo empresariales, nuestro empleo total en realidad ha subido, porque hemos logrado obtener más capacidad de inversión para cubrir otras áreas«.

Entre las nuevas áreas beneficiadas destacan programación y ventas. Aunque no se han revelado cifras exactas, se sabe que este incremento de personal ha sido posible gracias al ahorro generado por AskHR, una herramienta de IA que ya realiza el 94% de las tareas del departamento de recursos humanos. Según IBM, esto ha generado una mejora productiva valorada en 3.500 millones de dólares en 70 áreas de negocio.

85 millones de empleos podrían ser desplazados por la IA para 2025

Klarna y la decepción con la IA

El caso de Klarna es igualmente revelador. En 2022 despidió a 700 empleados y anunció que su nueva IA, basada en modelos de OpenAI, asumía el trabajo de todos ellos. En 2024, el CEO Sebastian Siemiatkowski presumía de que el sistema «está haciendo el trabajo equivalente a 700 agentes a tiempo completo«.

Sin embargo, el resultado no fue el esperado. A comienzos de 2025, Klarna ha iniciado un nuevo proceso de contratación para garantizar que sus clientes siempre puedan hablar con un humano. El propio CEO admitió que el servicio ofrecido por la IA era de baja calidad: «por desgracia, el coste parece haber sido un factor de evaluación demasiado predominante«, lo que resultó en «una calidad inferior«.

Para afrontar esta nueva etapa, Klarna busca perfiles como estudiantes o personas de entornos rurales, con una estructura de trabajo similar a la de Uber: personal remoto y flexible, con menor coste para la empresa. A pesar de esto, se espera una reducción total de plantilla: de 3.000 a 2.500 empleados.

Amazon veta el uso de IA en sus procesos de contratación

Una tendencia global: ¿menos empleo o empleo distinto?

Lo ocurrido con IBM y Klarna no son casos aislados. Compañías como Duolingo también han comenzado a reemplazar a su personal humano por IA. El Foro Económico Mundial estima que para 2030 la automatización eliminará hasta 92 millones de puestos de trabajo.

Pero al mismo tiempo, las empresas descubren que para hacer funcionar y escalar esos sistemas de IA necesitan nuevas contrataciones. Es el caso de programadores, expertos en datos o desarrolladores de interfaces conversacionales. Es decir, aunque algunos empleos desaparecen, otros surgen con fuerza.

Además de IBM, otras empresas como Amazon, Duolingo, Fiverr y Shopify han adoptado estrategias AI First. Esto implica colocar la inteligencia artificial en el centro de sus operaciones, desde la atención al cliente hasta el diseño de producto o la optimización logística. Sin embargo, esta filosofía empresarial también ha mostrado sus límites, obligando en muchos casos a reforzar equipos humanos allí donde la IA no alcanza los niveles deseados de precisión o empatía.

Shopify exige en las contrataciones que una IA no pueda hacer tu trabajo

Este fenómeno está redefiniendo el mercado laboral. La IA automatiza tareas rutinarias, pero aún necesita del control humano para funcionar eficazmente. Las empresas que lo han comprendido, como IBM, están rediseñando sus estructuras organizativas para sacar el máximo partido a esta convivencia entre humanos y máquinas.

En definitiva, la automatización no significa el fin del empleo, sino una transformación profunda del trabajo. Una que obliga tanto a las empresas como a los trabajadores a adaptarse rápidamente para seguir siendo competitivos en esta nueva era tecnológica.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a Israel Andrade y ha sido publicada en Unsplash

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