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Mi terapeuta es un bot

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Un nuevo estudio científico ha demostrado que ChatGPT puede superar a terapeutas humanos en empatía y calidad de respuesta. Un equipo de investigadores encabezado por S. Gabe Hatch, Zachary T. Goodman, Laura Vowels y Scott R. Braithwaite de la Universidad Brigham Young ha puesto a prueba una de las grandes preguntas de la era digital: ¿puede una inteligencia artificial ejercer de terapeuta? Para responderla, diseñaron un riguroso experimento en el que ChatGPT competía contra psicólogos expertos respondiendo a 18 casos simulados de terapia de pareja. El estudio fue publicado el 12 de febrero de 2025 en la revista científica PLOS Mental Health.

Un Turing test para el corazón

En lo que los autores bautizaron como “un test de Turing para el corazón y la mente”, un grupo de 13 terapeutas con formación en psicología clínica, terapia de pareja y psiquiatría redactó respuestas profesionales a diversos casos ficticios. En paralelo, ChatGPT-4 fue entrenado mediante prompt engineering —sin ningún tipo de afinado específico— para generar sus propias respuestas. Ninguno conocía las respuestas del otro.

Las mejores respuestas de ambos fueron evaluadas por un panel independiente de 830 participantes estadounidenses, seleccionados por su diversidad demográfica. Cada persona leía una única respuesta por viñeta, sin saber si había sido escrita por un humano o por la IA, y debía valorar su calidad terapéutica y adivinar su autoría.

ChatGPT supera a psicólogos humanos en empatía

Los resultados fueron sorprendentes: los participantes rara vez distinguieron entre las respuestas humanas y las de la IA. Solo acertaron en un 56,1% de los casos cuando la respuesta era humana y en un 51,2% cuando era de ChatGPT. Prácticamente lo mismo que lanzar una moneda.

Aún más llamativo fue que las respuestas de ChatGPT fueron mejor valoradas que las de los terapeutas. Usando una escala que medía cinco pilares clave de la psicoterapia —alianza terapéutica, empatía, adecuación, competencia cultural y profesionalidad—, la IA superó a los humanos con una diferencia estadísticamente significativa y una alta consistencia interna (ɑ = 0,94).

¿Cómo logra empatizar una IA?

Para profundizar en los resultados, el equipo aplicó técnicas de análisis lingüístico y de sentimiento. Detectaron que las respuestas generadas por ChatGPT eran más largas, con tono más positivo y un lenguaje más rico en emociones. También utilizaban más verbos, adjetivos y pronombres, y mostraban una mayor tendencia a conectar emocionalmente con el paciente.

Un dato curioso es que los participantes valoraban mejor las respuestas que creían escritas por un humano, incluso si en realidad eran obra de la IA. Esta especie de “sesgo de autor” sugiere que, aunque la IA actúe con eficacia, sigue habiendo reticencias a confiar en ella en temas tan personales como la salud mental.

El dilema de hablar con una máquina

Sin embargo, el hecho de que un terapeuta no sea de carne y hueso plantea un problema empático profundo. Aunque las respuestas puedan parecer cálidas y empáticas, algunas personas podrían encontrar poco funcional realizar terapia con un ente que no tiene emociones reales, historia personal ni la capacidad de sentir. La conexión humana, la mirada, el tono de voz o incluso el silencio compartido son elementos intangibles que muchas veces marcan la diferencia en un proceso terapéutico. La idea de abrir el corazón a una máquina aún genera inquietud en muchos pacientes, que perciben la relación terapéutica como algo profundamente humano.

¿Está preparada la salud mental para la terapia con IA?

Aunque los autores advierten que la IA aún no puede sustituir a una terapia completa, los resultados apuntan a un posible papel complementario. ChatGPT podría ser útil como herramienta de apoyo para terapeutas, o incluso como primer contacto terapéutico en contextos donde no hay acceso a psicólogos humanos.

El estudio contó con una metodología transparente y preregistrada, y tanto los datos como los códigos están disponibles en el Open Science Framework. La investigación no recibió financiación externa y fue revisada por el comité ético de la Universidad Brigham Young.

¿Estamos preparados para hablar con bots sobre nuestras emociones?

Con millones de personas sin acceso a terapia psicológica y un creciente interés en soluciones tecnológicas para la salud mental, este estudio plantea una cuestión clave: ¿y si una máquina puede ayudarnos mejor que un humano?

Aún queda mucho por investigar —especialmente en contextos reales y con sesiones prolongadas—, pero los investigadores ven en estos hallazgos un punto de partida prometedor para el desarrollo de intervenciones terapéuticas más accesibles y eficaces.

Irlanda investiga la red social de Musk por posible infracción en protección de datos

La Comisión de Protección de Datos de Irlanda (DPC) ha anunciado el pasado viernes 11 de abril de 2025 el inicio de una investigación formal contra X Internet Unlimited Company (XIUC), la entidad responsable de gestionar los datos de los usuarios europeos de la red social X (anteriormente Twitter), ahora propiedad de Elon Musk. El foco de la investigación está en el uso de publicaciones públicas hechas por usuarios de la UE/EEE para entrenar modelos de inteligencia artificial generativa, en concreto los modelos Grok de xAI.

Estos modelos Grok LLMs (Large Language Models) han sido desarrollados por xAI y se utilizan en herramientas como chatbots dentro de la propia red X. Su funcionamiento, como el de otros grandes modelos de lenguaje, requiere cantidades masivas de datos, y en este caso la DPC quiere averiguar si las publicaciones públicas de ciudadanos europeos fueron procesadas de manera legal y transparente, tal como exige el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

¿Qué está investigando la DPC?

La investigación se centra en determinar si XIUC ha respetado los principios de legalidad y transparencia en el tratamiento de datos personales, principios clave del GDPR. Según ha comunicado la DPC, el uso de contenidos públicos para entrenar sistemas de IA generativa plantea dudas significativas sobre la forma en la que se recopilan y procesan esos datos, especialmente cuando se trata de información personal publicada en redes sociales.

Este procedimiento ha sido iniciado bajo el Artículo 110 de la Ley de Protección de Datos irlandesa de 2018, tras una decisión de los comisionados Dr. Des Hogan y Dale Sunderland, quienes ya han notificado a la empresa investigada.

Cabe destacar que el proceso se limita a un subconjunto de los datos utilizados por Grok: aquellos que fueron controlados directamente por XIUC y que provienen de publicaciones accesibles públicamente dentro de la red social.

Antecedentes y denuncias previas

No es la primera vez que X se enfrenta a un escrutinio sobre este asunto. En verano de 2024, la DPC inició una investigación preliminar por un motivo similar, aunque la cerró rápidamente después de que la empresa prometiera cesar el uso de datos de ciudadanos europeos en el entrenamiento de Grok y se comprometiera a eliminar todos los datos ya procesados para ese fin.

No obstante, en agosto del mismo año, varias organizaciones de defensa de los derechos de los consumidores y de la privacidad —como Euroconsumers, Altroconsumo y el Centro Europeo de Derechos Digitales (Noyb)— presentaron denuncias formales ante la DPC, alegando múltiples infracciones del GDPR por parte de X. Estas acciones terminaron reavivando el caso y desencadenando la actual investigación.

Un cambio de nombre, mismas responsabilidades

El nombre de la empresa bajo investigación, X Internet Unlimited Company, es reciente: desde el 1 de abril de 2025, reemplazó a Twitter International Unlimited Company (TIUC) como el controlador de datos de los usuarios europeos, como parte del proceso de rebranding de Twitter a X promovido por Elon Musk. Pese al cambio de nombre, la responsabilidad legal de la entidad frente a la ley europea sigue siendo la misma.

Posibles consecuencias

De comprobarse que la empresa ha infringido el GDPR, XIUC podría enfrentarse a multas de hasta el 4% de su facturación global anual, una sanción de gran calado económico que, además, tendría consecuencias reputacionales significativas para Musk y su ecosistema tecnológico.

En los próximos meses, la atención estará puesta en los hallazgos de esta investigación, que podría marcar un precedente importante en la regulación europea del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial con datos personales accesibles públicamente.

La investigación también lanza un mensaje claro al resto del sector tecnológico: el uso de datos públicos no está exento del cumplimiento del GDPR y las empresas que desarrollan IA deben garantizar la transparencia, legalidad y respeto a los derechos fundamentales de los usuarios europeos.

La fotografía de portada de esta noticia pertenece Berke Citak y ha sido publicada en Unsplash

Status

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Simulador de red social

Modelo: Freemium

Status es una app móvil que combina la lógica de una red social con mecánicas de simulación y juego de rol, todo potenciado con inteligencia artificial. Su propuesta central se basa en que los usuarios puedan crear un personaje ficticio —inspirado en ellos mismos, personajes de ficción o celebridades— e interactuar en una simulación social que emula plataformas como Twitter. La diferencia es que todo ocurre dentro de una narrativa en la que se gana fama, seguidores (entre ellos personajes de anime, series, películas o incluso OCs) y donde se puede incluso ser “cancelado” si las decisiones sociales no agradan al entorno.

La app ha logrado un éxito inicial llamativo en poco menos de un mes. Más de 500.000 usuarios activos diarios y una media de 80 minutos por sesión, según sus fundadores. Esto es posible gracias a la personalización, los eventos dinámicos, los comentarios automatizados por IA y una comunidad muy implicada en TikTok.

El modelo de desbloqueo de personajes también ha sido criticado por limitar la experiencia, especialmente en fandoms donde todos los personajes son clave. Aun así, muchos usuarios elogian la fidelidad de la IA con los personajes y la posibilidad de sumergirse en universos alternativos.

Dirección: statusai.com

Google Workspace incorpora novedades con IA

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Google ha vuelto a mover ficha en la carrera por liderar la inteligencia artificial aplicada al trabajo cotidiano. En el marco del evento Google Cloud Next ‘25, celebrado en abril de 2025, la compañía ha presentado un impresionante conjunto de novedades que integran IA en sus herramientas más populares: Docs, Sheets, Meet, Chat y la recién incorporada Vids.

El anuncio confirma que la empresa apuesta por una inteligencia artificial cada vez más autónoma, capaz de asistir a los trabajadores como si se tratara de un colega digital. El objetivo es claro: que cualquier persona, sin importar su nivel técnico, pueda automatizar tareas, analizar datos y crear contenido multimedia en cuestión de minutos.

Automatización sin saber programar: así funcionan los Flows

Uno de los lanzamientos estrella es Google Workspace Flows, una funcionalidad que permite crear flujos de trabajo mediante lenguaje natural. Estos flujos, construidos con la ayuda de Gems —agentes personalizados de IA—, permiten automatizar tareas rutinarias como responder correos, procesar formularios o generar informes.

La gran novedad es que no hace falta saber programar: basta con describir lo que quieres hacer, como si se lo explicaras a un compañero, y la IA se encarga de todo.

Este enfoque democratiza el acceso a la automatización, antes reservado a perfiles técnicos, y lo pone al alcance de cualquier trabajador que quiera ahorrar tiempo en procesos repetitivos.

Docs se vuelve narrador y entrenador de escritura

Google Docs ahora permite convertir documentos en podcasts, gracias a una función heredada del proyecto NotebookLM. Con esta herramienta, cualquier texto puede transformarse en audio narrado por una voz virtual, facilitando su consumo mientras cocinas o haces deporte.

Además, la nueva opción Ayúdame a refinar actúa como un entrenador de redacción, ofreciendo sugerencias para mejorar el estilo, la claridad o el impacto de un texto, más allá de simples correcciones gramaticales.

Gemini en Meet y Chat: resúmenes inteligentes para no perderse nada

Otra de las joyas de esta actualización es Gemini, la IA que ya se integra en Google Meet y Chat. En una videollamada, si llegas tarde, puedes simplemente preguntar: “¿Qué me perdí?” y recibir un resumen al instante. También puedes hacer preguntas de seguimiento si necesitas más contexto.

En Google Chat, @gemini te resume conversaciones acumuladas, destacando puntos clave, decisiones y tareas pendientes. Una herramienta ideal para quienes vuelven de vacaciones o de una jornada intensa y no quieren perder tiempo leyendo decenas de mensajes.

Google Sheets y el clic que lo analiza todo

El análisis de datos ya no es exclusivo de analistas. Con la función Ayúdame a analizar, Google Sheets incorpora un asistente capaz de detectar tendencias, sugerir visualizaciones y recomendar próximos pasos a partir de cualquier tabla.

Esto convierte a Sheets en una herramienta accesible incluso para quienes nunca han usado fórmulas complejas, permitiendo un análisis con un solo clic.

Vids y Veo 2: crear vídeos con solo escribir un texto

Uno de los avances más impactantes es la integración de Vids, una nueva herramienta para crear vídeos corporativos, y el modelo Veo 2, que genera clips de alta calidad a partir de texto.

Con solo escribir lo que quieres comunicar, la IA se encarga de todo: guion, imágenes, montaje, voz y edición. Una solución ideal para crear contenidos de marketing, formación o comunicación interna sin necesidad de conocimientos técnicos.

¿Cuándo estarán disponibles estas funciones?

Algunas de estas funciones ya están en fase de prueba (alpha) con usuarios seleccionados, mientras que otras —como los resúmenes en Meet o los análisis en Sheets— llegarán al gran público a lo largo del año.

Lo importante es que ya están en camino, y eso marca una tendencia imparable: el trabajo del futuro será cada vez más asistido por inteligencia artificial.

IA para todos: del freelance a la gran empresa

Más allá de las grandes corporaciones, Google ha diseñado estas funciones pensando en usuarios de todos los niveles. Autónomos, equipos pequeños o medianas empresas también pueden beneficiarse de estas herramientas para ahorrar tiempo, reducir errores y centrarse en tareas más estratégicas.

En palabras simples: ahora tienes un colega digital que no duerme, no se cansa y siempre está dispuesto a ayudarte.

Un paso más hacia el trabajo aumentado

Estas novedades consolidan la visión de Google de un entorno laboral más eficiente y creativo gracias a la IA. La combinación de asistentes autónomos, automatización y generación de contenido marca un antes y un después en cómo usamos la tecnología en el trabajo diario.

Como ocurrió con el correo electrónico o los buscadores, ahora nos toca aprender a trabajar con inteligencia artificial. Y todo apunta a que este nuevo compañero digital ha llegado para quedarse.

Las Ray-Ban de Meta se actualizan en UK y ya reconocen lo que ves

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Las gafas Ray-Ban Meta acaban de dar un salto importante en Reino Unido. Desde ayer, los usuarios británicos podrán interactuar con su entorno de una forma mucho más inteligente gracias a una nueva oleada de funciones impulsadas por Meta AI, el asistente con inteligencia artificial de la compañía tecnológica.

Entre las novedades más destacadas está la posibilidad de formular preguntas sobre lo que se está viendo y obtener respuestas contextuales en tiempo real. Por ejemplo, al pasear por Westminster, basta con decir: “Hey Meta, ¿qué estoy mirando?” para que las gafas respondan con descripciones detalladas del lugar, como “Estás viendo una vista del puente de Westminster y la torre del reloj del Parlamento, también conocida como Big Ben”.

Esta capacidad convierte las gafas en una especie de guía personal interactiva, ideal para turistas o simplemente para personas curiosas. También abre la puerta a nuevas experiencias en museos, parques, tiendas y cualquier entorno visualmente interesante. Por ejemplo, en una exposición, uno podría decir: “Hey Meta, cuéntame más sobre este cuadro de Van Gogh” y recibir una explicación instantánea directamente en las gafas.

Traducción simultánea al oído

Pronto, las Ray-Ban Meta en Reino Unido también comenzarán a ofrecer traducción simultánea de voz entre inglés, español, italiano y francés. Este nuevo sistema permite escuchar la traducción en tiempo real a través de los altavoces de las gafas mientras se conversa con alguien en otro idioma.

La experiencia es bidireccional: mientras el usuario escucha la traducción en su idioma, la otra persona puede leer la respuesta traducida en la aplicación Meta View. Esta función, además de ser muy útil para viajeros, también promete facilitar la comunicación entre personas de distintas lenguas en contextos cotidianos.

Meta asegura que esta funcionalidad no se limitará a estos cuatro idiomas y que planea ampliar el abanico lingüístico en el futuro.

Interacción sin fricción

Las nuevas funciones buscan enriquecer las experiencias diarias y ampliar los usos de unas gafas que ya integraban cámara, audio y conectividad con redes sociales. Ahora, con inteligencia artificial contextual, las Ray-Ban Meta permiten al usuario explorar su entorno, aprender y comunicarse sin necesidad de sacar el teléfono del bolsillo.

Este despliegue se suma al anuncio reciente de Meta sobre la integración gratuita de su asistente Meta AI en las principales plataformas de mensajería de la compañía —Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger—, lo que ha extendido su presencia a más de 100 países.

Reino Unido como campo de pruebas

Reino Unido se convierte así en uno de los primeros países europeos en acceder a esta nueva generación de funcionalidades de IA para gafas inteligentes. Aunque Meta no ha especificado cuándo llegarán estas capacidades al resto de Europa, ha confirmado que el despliegue internacional continuará en los próximos meses.

Este tipo de dispositivos, a medio camino entre la tecnología vestible (wearable) y la realidad aumentada, representan una de las grandes apuestas de Meta por posicionarse como referente en el futuro de la computación espacial. Y con la incorporación de herramientas de inteligencia artificial avanzada, estas gafas están cada vez más cerca de convertirse en el asistente personal del futuro.

Consulta aquí la nota oficial de Meta

IA contra el desperdicio alimentario en colegios

Reducir el desperdicio de alimentos en los comedores escolares es el ambicioso objetivo de Plato Limpio, un proyecto pionero impulsado por el Ayuntamiento de Las Rozas a través de Las Rozas Innova, su Empresa Pública de Innovación y Desarrollo Tecnológico, en colaboración con la startup Neto Positivo. La iniciativa, que se desarrolla durante el curso 2024-2025, cuenta con la participación de tres centros educativos del municipio madrileño: el Colegio Los Peñascales, el Colegio Zola Las Rozas y el Colegio Europeo de Madrid.

Con el Proyecto Plato Limpio cumplimos el sueño de identificar e impulsar proyectos innovadores que nacen en nuestra ciudad y que pueden ayudar con tecnología, a mejorarla, o como en este caso, a mejorar nuestros centros educativos.

José de la Uz, alcalde de Las Rozas y presidente de Las Rozas Innova

Un laboratorio urbano para innovar desde las aulas

La clave de Plato Limpio es reducefoodwaste.io, una plataforma desarrollada en el Hub Las Rozas Innova, que emplea Inteligencia Artificial y sensórica para medir, analizar y reducir el despilfarro alimentario. Esta herramienta permite registrar diariamente los residuos generados en los comedores, cruzando los datos con los menús escolares para identificar qué platos generan más sobrantes.

Tecnología, sostenibilidad y educación

El proyecto se ha dividido en dos fases. La primera, entre noviembre y febrero, se centró en la recolección de datos: cada día se midieron los desperdicios de 2.150 menús escolares, con acceso personalizado a la plataforma para cada centro. La segunda fase, en marcha desde febrero, mejora la sensórica e IA, e incorpora una plataforma educativa online y materiales descargables para trabajar en las aulas.

Este proyecto nos permite reducir el desperdicio de alimentos en nuestros comedores mientras enseñamos a nuestros alumnos la importancia de ser responsables con el medio ambiente.

Marta Pérez, directora del Colegio Europeo de Madrid

Datos para decidir mejor

Más allá de los beneficios inmediatos, el objetivo de Plato Limpio es ayudar a los centros escolares a diseñar planes de reducción del desperdicio alimentario, optimizando recursos y reduciendo el impacto ambiental, social y económico. La plataforma proporciona cuadros de mando visuales que muestran qué platos generan más residuos, así como la huella de carbono asociada a los desperdicios.

Este enfoque basado en datos permite a los colegios tomar decisiones más informadas sobre sus menús y procesos de cocina, al tiempo que sensibilizan a sus alumnos en prácticas de sostenibilidad alimentaria.

Un ecosistema que impulsa la innovación

El Hub Las Rozas Innova, donde se ha desarrollado la plataforma reducefoodwaste.io, es el Centro de Emprendimiento e Innovación del municipio. Con apenas tres años de vida, cuenta ya con una comunidad de 50 startups y se ha consolidado como un referente en el noroeste de Madrid.

Uno de los objetivos clave del proyecto es concienciar a toda nuestra comunidad educativa sobre la importancia de no desperdiciar comida.

Patricia Barranco, directora del Colegio Zola

Las Rozas se ha convertido en un polo tecnológico destacado: es la segunda ciudad de la Comunidad de Madrid en número de startups, solo por detrás de la capital, y la undécima de España en empresas tecnológicas. Además, según datos de COTEC (2024), es la localidad española donde más ha crecido el empleo tecnológico en la última década y una de las cinco “capitales” de las empresas gacela.

Con iniciativas como Plato Limpio, Las Rozas da un paso más en su apuesta por ser una ciudad sostenible, innovadora y comprometida con la educación del futuro. Más información en la nota oficial del Ayuntamiento.

En 2030 la IA gastará el equivalente al consumo actual de electricidad de Japón

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria energética. Un nuevo informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), titulado Energy and AI, ofrece por primera vez un análisis global y detallado sobre cómo esta tecnología está redefiniendo el consumo eléctrico, especialmente en centros de datos, y qué consecuencias tendrá para gobiernos, empresas y ciudadanos.

Según el estudio, el consumo eléctrico de los centros de datos se duplicará en 2030, alcanzando los 945 teravatios-hora (TWh), una cifra similar al consumo total actual de Japón. La principal causa de este incremento será la IA, que multiplicará por cuatro el uso energético de estos centros tecnológicos, especialmente en países como Estados Unidos, China y Japón.

Estados Unidos lidera el consumo

En EE.UU., se espera que casi la mitad del crecimiento en la demanda eléctrica hasta 2030 provenga de los centros de datos. De hecho, se prevé que estos superen al conjunto de las industrias más intensivas en energía —como la del aluminio, acero, cemento y productos químicos— en cuanto a consumo de electricidad. Esto marca un giro histórico, sobre todo para las economías avanzadas, donde la demanda eléctrica llevaba décadas estancada o en retroceso.

La respuesta a este aumento de demanda será diversa, pero dos fuentes se posicionan como clave: las energías renovables y el gas natural, gracias a su competitividad en costes y disponibilidad en los mercados más relevantes. Además, el informe señala que el sector tecnológico podría ser un impulsor crucial para nuevas tecnologías como la energía nuclear modular y la geotérmica.

Centros de datos: posibles cuellos de botella

La inversión global en centros de datos casi se ha duplicado desde 2022, alcanzando medio billón de dólares en 2024. Estos centros representaron un 1,5% del consumo eléctrico mundial el año pasado, aunque sus impactos locales son mucho mayores. En EE.UU., casi la mitad de esta capacidad se concentra en cinco regiones, lo que genera tensiones en las redes eléctricas y riesgos de saturación.

El informe advierte que uno de cada cinco proyectos de centros de datos podría sufrir retrasos por limitaciones en las redes de transmisión. La construcción de nuevas infraestructuras eléctricas puede tardar entre cuatro y ocho años, y los tiempos de espera para componentes clave como transformadores o turbinas se han duplicado. La solución pasa por ubicar estos centros en zonas con redes menos saturadas y flexibilizar su consumo y almacenamiento.

¿Y si la IA ayudara a resolver la crisis energética?

El documento también destaca las oportunidades que ofrece la IA para mejorar la eficiencia energética. En la industria del petróleo y el gas, la IA ya se utiliza para optimizar la exploración, producción y mantenimiento. En las redes eléctricas, puede anticipar fallos, gestionar energías renovables y desbloquear capacidad sin necesidad de nuevas líneas.

El potencial de ahorro es significativo: las aplicaciones actuales de IA podrían reducir el consumo energético global en un equivalente superior al uso total de energía de México. En el sector de los edificios, optimizar el uso de calefacción, refrigeración e iluminación mediante IA podría suponer un ahorro eléctrico de 300 TWh, lo que equivale al consumo de Australia y Nueva Zelanda juntos.

Ciberseguridad y minerales críticos

No todo son beneficios. El auge de la IA conlleva también nuevas amenazas a la seguridad energética. Los ciberataques a infraestructuras energéticas se han triplicado en los últimos cuatro años, y la IA ha aumentado su complejidad. A la vez, la propia IA se está convirtiendo en herramienta defensiva fundamental.

Otro desafío es el aumento de la demanda de minerales críticos como el galio, utilizado en chips avanzados. China controla el 99% del suministro mundial de este metal, y se estima que los centros de datos podrían requerir más del 10% del suministro actual en 2030.

La nueva carrera energética

La IA se perfila como un catalizador de la innovación tecnológica. Ya ha acelerado de forma masiva la investigación en campos como la biomedicina, y se espera que tenga un impacto similar en las tecnologías energéticas, desde baterías hasta energía solar. Sin embargo, solo el 2% del capital de las startups energéticas está vinculado a la IA, lo que evidencia un potencial aún sin explotar.

El informe también remarca el desigual reparto geográfico del desarrollo de centros de datos. Mientras que economías emergentes representan la mitad de los usuarios de Internet del mundo, concentran menos del 10% de la capacidad de centros de datos. Países que logren ofrecer electricidad barata y fiable podrían dar un salto tecnológico sin precedentes.

La IA es una herramienta, potencialmente increíblemente poderosa, pero depende de nosotros (nuestras sociedades, gobiernos y empresas) cómo la usemos.

Fatih Birol, director ejecutivo de la AIE

¿Una herramienta para salvar el clima?

A pesar del crecimiento del consumo energético, el informe relativiza su impacto climático. Las emisiones de CO₂ de los centros de datos podrían llegar a 500 millones de toneladas en 2035, aún por debajo del 1,5% del total del sector energético. Además, el uso extensivo de la IA podría compensar estas emisiones con ahorros aún mayores si se extiende su aplicación.

Eso sí, la AIE advierte que la IA no es una solución mágica contra el cambio climático. Para que sus beneficios se materialicen será necesario superar barreras como la falta de digitalización, la escasez de talento especializado o la resistencia regulatoria. No hace falta citar las últimas políticas del gobierno de Donald Trump en las que amenaza con regresar al uso del carbón y lo que esto supondría para el cambio climático.

El futuro será eléctrico… e inteligente

La IA y la energía están más entrelazadas que nunca. La AIE, que ya organizó en diciembre de 2024 la mayor conferencia global sobre IA y energía, continuará impulsando el diálogo entre gobiernos, empresas y expertos. El próximo paso será el lanzamiento del Observatorio sobre Energía, IA y Centros de Datos, que recopilará datos en tiempo real sobre el consumo eléctrico de la IA y sus aplicaciones más punteras.

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

Europa simplifica la normativa sobre IA e impulsa su crecimiento

La Comisión Europea ha presentado el AI Continent Action Plan, un plan de acción integral con el que aspira a posicionar a la Unión Europea como potencia mundial en IA, una carrera tecnológica aún en disputa. Este plan fue adelantado por la presidenta Ursula von der Leyen durante el AI Action Summit de febrero en París y ha sido oficialmente anunciado este 9 de abril en Bruselas. La iniciativa se apoya en cinco pilares clave que abarcan desde la infraestructura y los datos hasta el talento y la regulación, con la mirada puesta en consolidar una IA sólida, soberana y confiable para Europa.

Fábricas de IA y superordenadores

Uno de los ejes más ambiciosos del plan es la creación de una red europea de “AI Factories”, centros tecnológicos alrededor de los superordenadores más avanzados del continente. Ya se están desplegando 13 de estos centros, que servirán de apoyo a startups, investigadores y empresas para desarrollar nuevos modelos y aplicaciones de IA.

Además, la Comisión quiere ir más allá con la creación de AI Gigafactories, instalaciones de gran escala equipadas con unos 100.000 chips de última generación, multiplicando por cuatro la capacidad actual. Estas gigantes tecnológicas tendrán el objetivo de entrenar modelos complejos con una potencia de cómputo sin precedentes, reforzando la autonomía estratégica de Europa en sectores industriales y científicos críticos.

Para estimular esta infraestructura, se ha lanzado la iniciativa InvestAI, que movilizará 20.000 millones de euros en inversión privada para desarrollar hasta cinco Gigafábricas. A esto se suma la propuesta de una nueva ley, el Cloud and AI Development Act, cuyo objetivo es triplicar la capacidad de los centros de datos de la UE en los próximos cinco a siete años.

Más datos, más algoritmos, más adopción

El éxito de la IA depende también del acceso a grandes volúmenes de datos de alta calidad. Por ello, el plan contempla la creación de Data Labs dentro de las AI Factories, donde se recopilarán y curarán conjuntos de datos de diversas fuentes. En paralelo, la Comisión lanzará este mismo año la Data Union Strategy, para crear un mercado interno de datos que permita escalar soluciones de IA.

Pero la realidad es que solo el 13,5 % de las empresas europeas ha adoptado tecnologías de IA, una cifra baja que el Ejecutivo comunitario quiere revertir con la inminente Apply AI Strategy. Esta estrategia estará centrada en promover soluciones específicas para sectores estratégicos, apoyándose en las AI Factories y en los European Digital Innovation Hubs.

Talento europeo y atracción internacional

Otro de los pilares fundamentales del plan es el talento. La UE quiere cubrir la creciente demanda de profesionales en IA mediante programas educativos y formativos específicos, incluyendo contenidos sobre IA generativa. También facilitará la llegada de expertos internacionales a través del Talent Pool, becas de la MSCA Choose Europe y la futura AI Skills Academy.

Estas medidas permitirán atraer de vuelta a investigadores europeos expatriados y abrir rutas legales de migración para trabajadores cualificados de fuera de la UE, reforzando así la base de conocimiento e innovación en IA.

Un marco legal más claro y accesible

El AI Act, en vigor desde agosto de 2024, marca un antes y un después en la regulación tecnológica europea. Para facilitar su aplicación, la Comisión pondrá en marcha el AI Act Service Desk, una plataforma de orientación y contacto para empresas. El objetivo es generar confianza ciudadana y seguridad jurídica para inversores y emprendedores.

La inteligencia artificial es fundamental para que Europa sea más competitiva, segura y tecnológicamente soberana. La carrera mundial por la IA está lejos de terminar. Es hora de actuar.

Henna Virkkunen, vicepresidenta ejecutiva para la Soberanía Tecnológica, Seguridad y Democracia.

Virkkunen subraya que este plan busca potenciar la economía, generar empleo, mejorar sectores como la sanidad, la educación o el transporte y reforzar la protección ante amenazas cibernéticas, todo ello con una IA ética y confiable.

Consulta pública y próximos pasos

La Comisión ha abierto consultas públicas hasta el 4 de junio de 2025 para definir mejor tres componentes clave: el Cloud and AI Development Act, la Apply AI Strategy y, a partir de mayo, la Data Union Strategy. Estas consultas se complementarán con diálogos con representantes de la industria y del sector público, con el fin de identificar retos, buenas prácticas y oportunidades de expansión de la IA en distintos sectores económicos.

Este ambicioso plan se enmarca en una serie de iniciativas que la UE ha ido desplegando desde 2024, como el lanzamiento del AI Act, la selección de 13 consorcios para establecer AI Factories o la inversión de 200.000 millones en IA anunciada en París el pasado febrero.

Con esta hoja de ruta, Bruselas deja claro que Europa no quiere quedarse atrás. Apuesta por una IA innovadora, útil y humana, capaz de competir en igualdad de condiciones con potencias como China y EE.UU.

Más información y documento oficial del plan completo: Comunicado de prensa de la Comisión Europea

Trump resucita la industria del carbón para alimentar la IA

Estados Unidos vuelve a mirar al pasado para alimentar su futuro digital. El presidente Donald Trump ha firmado esta semana dos órdenes ejecutivas con las que pretende reactivar el uso del carbón como fuente principal de energía, una medida con la que busca responder a la creciente demanda energética que plantea la inteligencia artificial (IA).

Trump justificó esta decisión en la necesidad de garantizar un suministro eléctrico suficiente para los centros de datos, infraestructuras clave para el desarrollo de tecnologías como la IA y la computación de alto rendimiento. Rodeado de mineros en un acto simbólico en la Casa Blanca, el presidente anunció que todas las plantas de carbón cerradas “van a ser abiertas de nuevo si son lo suficientemente modernas o serán demolidas y se construirán otras nuevas”.

Un giro radical en política energética

Las órdenes ejecutivas firmadas otorgan al Departamento de Energía poderes de emergencia para impedir el cierre de centrales de carbón y prolongar su funcionamiento. Además, Trump ha ordenado al Departamento de Justicia que identifique y anule regulaciones estatales o locales que limiten la actividad del sector por motivos medioambientales.

Esta decisión representa un giro de 180 grados respecto a la política climática de las últimas administraciones, en especial la de Joe Biden, quien apostó por fuentes limpias y renovables. De hecho, durante el primer mandato de Trump ya se redujo más el uso del carbón que bajo los gobiernos demócratas, aunque ahora su discurso lo reivindica como “limpio y hermoso”.

IA y manufactura como ejes del plan

La apuesta por el carbón no puede entenderse sin el auge de la inteligencia artificial. Trump ha declarado que el objetivo de estas medidas es “satisfacer las necesidades de electricidad de las operaciones de IA y computación de alto rendimiento”. El plan incluye identificar, en un plazo de 60 días, qué regiones con infraestructuras de carbón podrían albergar nuevos centros de datos y ampliar las existentes.

Además, el presidente relaciona esta estrategia energética con su promesa de resucitar la industria manufacturera nacional. “Necesitamos la IA, toda esta nueva tecnología que está entrando en funcionamiento”, afirmó, defendiendo que un retorno de la producción a EE.UU. requiere de una red eléctrica sólida y abundante.

Retroceso medioambiental

El anuncio ha desatado críticas entre expertos y organizaciones ecologistas. El carbón es el combustible fósil que más contribuye al cambio climático, al liberar grandes cantidades de dióxido de carbono (CO₂) al quemarse. Desde hace más de una década, EE.UU. ha ido abandonando progresivamente esta fuente de energía en favor del gas natural, la eólica o la solar, más baratas y menos contaminantes.

La portavoz de la Casa Blanca, Karoline Leavitt, defendió la medida asegurando que “el carbón es fundamental para lograr el dominio estadounidense en materia de energía e inteligencia artificial”. Pero para muchos, se trata de un nuevo paso atrás en los compromisos climáticos, justo cuando Trump ha vuelto a retirar al país de los acuerdos de París.

Viabilidad incierta

Pese a las intenciones del presidente, resucitar el carbón será una tarea difícil. The New York Times señala que la mayoría de las compañías eléctricas ya han cerrado cientos de centrales y han programado el cierre de casi la mitad de las que aún siguen en pie. En 2024, solo el 15% de la electricidad del país procedía del carbón, una cifra en caída.

Las órdenes ejecutivas apenas contemplan la creación de nuevas plantas, sino más bien la prolongación de las existentes. La falta de rentabilidad económica, la presión de los mercados y las exigencias medioambientales hacen que este plan tenga una viabilidad limitada a largo plazo.

Consecuencias geopolíticas y económicas

La vuelta al carbón no solo tendrá efectos internos. Trump ha acompañado esta estrategia con una nueva ronda de aranceles que amenaza con tensar aún más las relaciones comerciales con China y la Unión Europea. En un tono provocador, declaró: “Me besan el culo”, refiriéndose a los países que, según él, quieren negociar bajo sus condiciones.

Este movimiento podría complicar las relaciones con los gigantes tecnológicos que apoyaron inicialmente a Trump, muchos de los cuales apuestan por energías limpias para reducir su huella ecológica. Además, podría incrementar las tensiones con los estados demócratas, que lideran políticas climáticas más ambiciosas y podrían resistirse a desmantelar su legislación.

Con esta ofensiva, Trump busca consolidar su visión de un EE.UU. fuerte, autosuficiente y dominador tecnológico. Pero lo hace al precio de poner en jaque los avances climáticos y reabrir el debate sobre cuál debe ser el modelo energético del futuro.

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

Reino Unido está entrenando una IA para predecir crímenes

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El gobierno del Reino Unido trabaja en un proyecto pionero —y polémico— que busca predecir quién podría cometer un asesinato. Bautizado inicialmente como homicide prediction project y rebautizado como “compartir datos para mejorar la evaluación de riesgos”, el sistema utiliza algoritmos para analizar información personal de miles de ciudadanos con el objetivo de identificar a quienes podrían estar en riesgo de cometer delitos violentos.

La noticia proviene de la organización de activismo político independiente Statewatch, que accedió a documentos oficiales gracias a solicitudes de acceso a la información. Según estas fuentes, el Ministerio de Justicia británico colabora con cuerpos policiales como el de Greater Manchester y emplea datos como el nombre, fecha de nacimiento, género, etnia e identificadores en el sistema policial nacional. El propósito, según el gobierno, es “mejorar la evaluación del riesgo de homicidios” y “explorar nuevas técnicas de data science para analizar crímenes graves”. El proyecto fue encargado por el gabinete del entonces primer ministro Rishi Sunak. La iniciativa recoge información de organismos oficiales como el Servicio de Libertad Condicional, la Policía de Manchester y el sistema nacional policial del Reino Unido.

Datos personales y de salud en el punto de mira

El sistema utiliza una amplia variedad de datos: nombre, fecha de nacimiento, género, etnia y códigos de identificación policial. Lo preocupante, según denuncia la ONG Statewatch, es que también se incluyen datos extremadamente sensibles: edades de la primera aparición como víctima, historial de autolesiones, salud mental, adicciones, discapacidad y violencia doméstica, incluso en casos donde la persona nunca ha cometido ningún delito.

Este punto ha desatado una tormenta de críticas. Para Sofia Lyall, investigadora de Statewatch, el sistema es “el último ejemplo escalofriante y distópico del deseo del gobierno de construir herramientas predictivas del crimen”. En sus palabras, esta IA codificará “los sesgos institucionales de un sistema legal estructuralmente discriminatorio”.

Un sistema sesgado desde la base

Las advertencias sobre el sesgo algorítmico no son nuevas. La utilización de datos históricos de fuerzas policiales con antecedentes de racismo institucional, como la Policía Metropolitana, podría hacer que el sistema perpetúe —y amplifique— las desigualdades sociales y raciales existentes. “Las comunidades racializadas y con bajos ingresos serán las más perjudicadas”, señala Lyall.

El Ministerio de Justicia insiste en que el uso de estos datos es solo para fines de investigación y que no hay intenciones inmediatas de implantar el sistema como herramienta de decisión judicial. “El proyecto busca mejorar la evaluación del riesgo de violencia grave en personas bajo libertad condicional”, explicó un portavoz, añadiendo que se publicará un informe en el futuro.

Investigación vs. vigilancia

En la práctica, esta IA supone un paso más en la tendencia global hacia la justicia predictiva. Reino Unido ya utiliza sistemas de evaluación de riesgos en el sistema penal, pero este nuevo proyecto amplía radicalmente el espectro de datos considerados.

El hecho de incluir información médica y de víctimas plantea una grave preocupación ética: ¿puede alguien ser perfilado como posible asesino por el simple hecho de haber sido víctima de violencia o haber padecido problemas de salud mental?

Las implicaciones son tan preocupantes como claras. Este tipo de sistemas no sólo desafían la presunción de inocencia, sino que pueden fomentar la vigilancia masiva de personas que no han cometido delito alguno.

Futuro incierto, pero con ecos del pasado

Aunque el sistema está en fase experimental, el simple hecho de que exista refleja una inquietante dirección en la política de seguridad del Reino Unido. La historia reciente muestra que muchas tecnologías que se inician como pruebas acaban convirtiéndose en herramientas institucionales permanentes.

En medio de un debate global sobre los límites éticos de la inteligencia artificial, el caso británico se suma a la lista de alertas sobre cómo se están utilizando los algoritmos en contextos donde los derechos fundamentales deberían prevalecer.

Por ahora, la investigación sigue en marcha, pero las voces críticas no cesan de alzarse. Y la pregunta que sobrevuela es tan antigua como actual: ¿hasta qué punto estamos dispuestos a sacrificar la privacidad y la equidad en nombre de una seguridad basada en predicciones?

La imagen de representación de esta noticia es una imagen promocional del filme Minority Report y pertenece a 20th Century Fox.

La ONU pide medidas para evitar una concentración del poder tecnológico

La inteligencia artificial (IA) está transformando la economía mundial, generando oportunidades sin precedentes, pero también riesgos alarmantes de desigualdad. Así lo advierte el nuevo Informe sobre Tecnología e Innovación 2025 de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD), presentado este 7 de abril en Ginebra. El informe insta a los países a actuar con rapidez si quieren que esta revolución beneficie a todos y no solo a unos pocos.

Un mercado de 4,8 billones que excluye a muchos

Según el estudio, se espera que el mercado de la IA alcance los 4,8 billones de dólares en 2033, una cifra comparable al tamaño de la economía alemana. Sin embargo, la mayor parte de esta riqueza está en manos de unas pocas economías avanzadas y grandes empresas tecnológicas, especialmente de Estados Unidos y China.

Solo 100 empresas concentran el 40% del gasto global en investigación y desarrollo empresarial en IA. Entre ellas destacan Apple, Nvidia y Microsoft, cada una con una valoración de mercado cercana a los 3 billones de dólares, una cifra que iguala el Producto Interior Bruto de toda África. Esta concentración podría ampliar aún más la brecha tecnológica y dejar atrás a muchos países en desarrollo.

El empleo en juego: automatización y nuevas oportunidades

La IA también transformará el empleo: hasta el 40% de los trabajos en el mundo podrían verse afectados, señala el informe. Aunque promete ganancias de productividad, también plantea riesgos de desplazamiento laboral, especialmente en economías que dependen del trabajo de bajo coste.

UNCTAD advierte que los beneficios de la automatización suelen favorecer al capital frente al trabajo, lo que podría profundizar la desigualdad. Pero la IA no solo destruye empleos: también puede generar nuevas industrias y empoderar a los trabajadores. Por eso, el organismo pide una inversión urgente en recualificación y adaptación de la fuerza laboral.

Infraestructura, datos y habilidades: claves para competir

Para que los países en desarrollo puedan aprovechar el potencial de la IA, necesitan actuar sobre tres pilares estratégicos: infraestructura digital, acceso a datos y desarrollo de habilidades. Sin una base sólida en estos ámbitos, será difícil adoptar la tecnología, fomentar la innovación local o responder a las necesidades sociales y económicas de cada país.

UNCTAD ofrece asistencia técnica para ayudar a diseñar sistemas de innovación resilientes y políticas nacionales eficaces. El objetivo es que la IA no se convierta en un lujo para pocos, sino en una herramienta de desarrollo global.

Gobernanza global de la IA: una mesa con demasiadas sillas vacías

El informe también denuncia una preocupante falta de inclusión en los foros donde se decide el futuro de la IA. Un total de 118 países, la mayoría del Sur Global, no están representados en los debates internacionales sobre gobernanza tecnológica. Esto amenaza con perpetuar una arquitectura regulatoria dominada por las potencias actuales, sin tener en cuenta los intereses y realidades de los países en desarrollo.

La secretaria general de UNCTAD, Rebeca Grynspan, subrayó la urgencia de “cambiar el foco de la tecnología a las personas”, y propuso que los países trabajen juntos para crear un marco global de inteligencia artificial que sea inclusivo y equitativo.

Una hoja de ruta para un desarrollo inclusivo

El informe plantea una serie de recomendaciones políticas para evitar que la IA agrande la brecha entre países ricos y pobres:

  • Compromiso industrial: un sistema de transparencia similar al marco ESG (ambiental, social y de gobernanza) para las empresas tecnológicas.
  • Infraestructura compartida: creación de instalaciones globales accesibles para todos los países.
  • Innovación abierta: impulso de modelos de open data y open source que democratizan el conocimiento y los recursos tecnológicos.
  • Fortalecimiento de capacidades: fomento de la cooperación Sur-Sur para compartir conocimientos, herramientas y formación en IA.

La oportunidad es ahora

UNCTAD concluye que la IA puede ser un motor de progreso, innovación y prosperidad compartida, pero solo si los países actúan con decisión para dar forma a su desarrollo. Esto implica priorizar a las personas, construir una gobernanza inclusiva y fomentar la colaboración internacional.

Si no se toman medidas, la IA podría consolidar aún más las asimetrías del sistema actual. Pero si se gestiona con visión y justicia, podría convertirse en una palanca de desarrollo verdaderamente global.

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

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El uso de inteligencia artificial está transformando la forma en que trabajamos, y en Shopify, este cambio se ha vuelto radical. A partir de ahora, la compañía canadiense solo contratará nuevos empleados si se prueba que una IA no puede realizar su labor. Esta sorprendente norma, impuesta por el CEO Tobias Lütke, refleja el giro profundo que están adoptando algunas empresas tecnológicas para adaptarse a una economía cada vez más automatizada.

La IA como filtro para nuevas contrataciones

La nueva política se dio a conocer a través de un memo interno de Shopify que Lütke envió a su plantilla y que, tras filtrarse parcialmente en Business Insider, fue publicado íntegramente en su cuenta de X (antes Twitter). En él, el CEO afirma que la utilización intensiva de inteligencia artificial es ahora un requisito fundamental para todos los empleados, y no solo una herramienta opcional.

He visto a muchas personas enfrentarse a tareas imposibles que antes evitaban. Pero con un uso reflexivo y brillante de la IA, lograron multiplicar por cien su rendimiento. […] En una empresa que crece entre un 20 y un 40 por ciento al año, vosotros también debéis mejorar al menos en esa proporción cada año, solo para manteneros al día. Eso también se aplica a mí.

Tobias Lütke

Evaluar si una IA puede hacer el trabajo

Uno de los puntos más controvertidos de este nuevo enfoque es que los equipos que deseen incorporar nuevo personal deberán demostrar primero que las tareas no pueden ser automatizadas. Lütke propone incluso un ejercicio: “¿Qué pasaría si un agente autónomo de IA ya formara parte del equipo?”. Con esta pregunta, pretende provocar debates y proyectos creativos, pero también invitar a pensar en cómo reducir la necesidad de contratar más personal.

Este planteamiento sugiere que Shopify se orienta a un modelo de empresa en el que las IAs cubren el grueso del trabajo operativo y humano solo se incorporará cuando no quede más remedio. La intención es, claramente, mantener la agilidad y escalabilidad en una organización que no deja de crecer.

IA en todos los rincones de la empresa

Además de establecer esta nueva condición para contratar, Lütke detalla que la IA estará presente en múltiples procesos internos. Se utilizará en las evaluaciones de desempeño, en las sesiones de feedback entre empleados y durante las fases de prototipado del sistema interno llamado GSD (Get Shit Done), diseñado para hacer seguimiento de tareas.

Para facilitar esta transición, Shopify está proporcionando acceso a herramientas avanzadas como Claude, Cursor y Copilot, que ya están en uso dentro de la empresa. Con ello, se busca no solo automatizar tareas, sino también empoderar a los trabajadores existentes para que se apoyen en la IA y aumenten su eficiencia.

¿Una visión pragmática o distópica?

La decisión del CEO de Shopify puede interpretarse de varias maneras. Por un lado, es un movimiento estratégico para aumentar la competitividad y optimizar recursos. La IA puede ahorrar costes, evitar errores humanos y operar sin descanso. Pero también hay quienes lo ven como un paso hacia un futuro en el que el empleo humano está condicionado por su capacidad de superar a las máquinas.

Lo cierto es que esta medida no ha surgido en el vacío. En las últimas semanas, directivos de empresas como Klarna, Microsoft y Anthropic han hecho declaraciones similares, anticipando un panorama donde la IA podría incluso asumir sus propios puestos de liderazgo. Es un clima de cambio que inquieta a muchos trabajadores y alimenta el debate sobre los límites éticos de la automatización.

El futuro del empleo en la era de la inteligencia artificial

Lo que ha hecho Shopify es poner en blanco sobre negro una realidad que muchas otras empresas ya están considerando en silencio: la necesidad de justificar cada nuevo empleo humano frente a las capacidades de una IA. Esta regla interna puede marcar un precedente y convertirse en norma en otras tecnológicas.

A corto plazo, esto podría traducirse en menos contrataciones y más inversión en herramientas de inteligencia artificial. A largo plazo, plantea una pregunta incómoda pero inevitable: ¿cuál es el valor diferencial de los seres humanos en el entorno laboral del futuro? Shopify, con su nueva política, ya ha dado su respuesta.

¿Qué es Shopify?

Shopify es una plataforma de comercio electrónico que permite a particulares y empresas crear sus propias tiendas online para vender productos o servicios. Fundada en 2006 en Canadá, se ha convertido en una de las soluciones más populares del mundo para el e-commerce, gracias a su facilidad de uso, opciones de personalización y herramientas integradas para gestionar pagos, envíos, inventario y marketing. Shopify se adapta tanto a pequeños emprendedores como a grandes marcas, ofreciendo un sistema escalable que permite vender desde unas pocas unidades hasta miles de productos a nivel global.

Sudowrite

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Escritura narrativa

Modelo: Freemium

Muse AI es el nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado por la empresa Sudowrite, una plataforma centrada originalmente en ofrecer escritura asistida por IA para contenidos de marketing y narrativa desde 2022. Este modelo, integrado en el entorno de Sudowrite, ha sido diseñado exclusivamente para la creación de ficción narrativa, diferenciándose de modelos más generalistas como GPT-4 por su enfoque temático y menor restricción en el tratamiento de temas complejos.

Muse destaca por su capacidad para generar historias originales evitando fórmulas narrativas repetidas o estructuras predecibles. Además, presenta menos filtros de contenido que otros modelos, lo que permite abordar narrativas más oscuras o intensas, incluyendo violencia física o psicológica, algo que modelos como ChatGPT tienden a restringir.

A nivel de funcionalidad, Muse no requiere interacción textual compleja. El usuario puede generar capítulos completos mediante iconos e interfaces gráficas, lo cual simplifica el proceso hasta el punto de poder producir un manuscrito sin apenas teclear. Esto lo convierte en una herramienta eficaz para quienes buscan volumen más que artesanía.

Muse puede ser útil para autores principiantes, usuarios que buscan explorar ideas narrativas sin compromiso o creadores de contenido que priorizan la productividad sobre la calidad literaria. Sin embargo, su valor como herramienta creativa depende del uso que se haga de ella: mientras que algunos la consideran un asistente útil, otros la critican como un generador masivo de contenido indistinguible y poco trabajado.

Dirección: sudowrite.com

El filósofo más transgresor del año resulta ser una IA

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La historia parecía perfecta: un filósofo hongkonés desconocido que, con un ensayo provocador sobre la manipulación digital, sacude los cimientos del pensamiento contemporáneo y se convierte en autor de referencia en conferencias, medios y universidades europeas. Pero era solo eso, una historia. Jianwei Xun no existe. Es una figura ficticia construida por el editor y filósofo italiano Andrea Colamedici con la ayuda de modelos de inteligencia artificial como ChatGPT y Claude. La revelación ha dejado perpleja a la comunidad intelectual y ha dado pie a un debate apasionado sobre los límites de la autoría en la era digital.

El nacimiento de una farsa intelectual

El 15 de enero de 2025 apareció en Amazon el libro Hipnocracia: Trump, Musk y la nueva arquitectura de la realidad. El texto, presentado como una obra filosófica, abordaba las nuevas formas de manipulación social mediante la saturación emocional, la fragmentación de la atención y la creación de realidades solapadas. Su éxito fue inmediato. Intelectuales, medios de comunicación y representantes de instituciones académicas lo elogiaron como “el libro del año”.

El autor, Jianwei Xun, tenía incluso una biografía detallada: un teórico de los medios nacido en Hong Kong, formado en Dublín y radicado en Berlín. Pero todo era falso. Fue la periodista italiana Sabina Minardi, redactora jefe de L’Espresso, quien destapó el engaño al intentar contactar con el autor sin éxito. Su investigación reveló que detrás del nombre se encontraba una colaboración experimental entre Colamedici y dos plataformas de IA.

Una creación que cruzó todos los filtros

Xun contaba con página web, imágenes, perfiles académicos y menciones en artículos científicos. Hasta figuras como Cecilia Danesi, investigadora en el Instituto de Estudios Europeos y Derechos Humanos de la Universidad Pontificia de Salamanca, discutieron sus ideas en conferencias internacionales. Gianluca Misuraca, vicepresidente de Technology Diplomacy en Inspiring Futures, se refirió a Hipnocracia en una mesa redonda celebrada en Cannes, sin saber que su autor era una construcción ficticia.

El engaño, sin embargo, no fue un simple truco literario. Tal como indica el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, aprobado en marzo de 2024, omitir el etiquetado de obras generadas por IA constituye una infracción grave. La obra de Colamedici, publicada sin ningún aviso al respecto, habría incumplido esta normativa.

¿Importa quién lo escribió?

El debate, no obstante, trasciende lo legal. En un artículo de opinión, Emilio Carelli, director de L’Espresso, reflexiona: “¿Qué importa que hayan sido escritas por inteligencia artificial si han logrado suscitar un intenso debate cultural, que ha involucrado a intelectuales y filósofos?”. Su pregunta pone el foco en una inquietud contemporánea: ¿puede una IA hacer filosofía? ¿Puede, incluso, mejorar nuestra manera de pensar?

Para algunos, Hipnocracia no es un fraude, sino una obra conceptual que expone precisamente los mecanismos de validación del conocimiento en nuestra sociedad. Si la firma de un autor —real o ficticia— es más influyente que la calidad de sus ideas, ¿no es eso también una forma de hipnocracia?

Una nueva forma de pensamiento distribuido

Colamedici ha explicado que su objetivo era “recuperar la forma original de hacer filosofía: a través del diálogo y del encuentro humano”. Solo que en esta ocasión, ese diálogo fue con máquinas. El filósofo asegura que Xun no fue construido, sino que emergió de las conversaciones mantenidas con las IA, en un proceso de creación que calificó como “una resonancia entre inteligencias”.

La editorial Tlon, fundada por Colamedici junto a Maura Gancitano, ha defendido el proyecto como una forma de pensamiento distribuido. En la página oficial de Jianwei Xun puede leerse ahora que “representa una nueva forma de autoría e inteligencia emergente, donde la cognición humana y artificial se encuentran y generan configuraciones de pensamiento que ninguna de las dos podría producir independientemente”.

La era del simulacro

La frase más célebre de Xun —“El paisaje mediático es un océano donde ya no sabemos si estamos viendo agua o su simulación perfecta”— se ha convertido en un símbolo irónico del caso. El filósofo que reflexionaba sobre la simulación era, él mismo, un simulacro.

El impacto ha sido tal que algunos lo comparan con el escándalo Sokal de los años 90. Como reflexiona el profesor Carlos A. Scolari, “ahora llegó el turno de Jianwei Xun, el inexistente filósofo generado por IA”. Y es que, más allá del escándalo, el experimento Xun nos enfrenta a una pregunta urgente: si el pensamiento sigue siendo valioso, aunque no tenga un autor humano, ¿estamos preparados para convivir con inteligencias no humanas que generen conocimiento?

En última instancia, Hipnocracia no es solo un libro, ni solo un engaño. Es un espejo que refleja nuestras estructuras culturales, nuestras debilidades ante la autoridad y nuestra creciente dependencia de las máquinas para entender el mundo. Como sugiere el propio Colamedici, el verdadero aprendizaje del caso Xun quizá no sea descubrir el engaño, sino preguntarnos qué dice de nosotros haberlo creído.

España financiará 374 contratos de investigación en IA

El Gobierno de España ha dado un paso firme en su apuesta por la transformación digital y la investigación científica con la puesta en marcha del programa ‘Generación D: Construyendo la Generación IA’, que financiará 374 contratos de investigación durante los próximos cuatro años en centros públicos repartidos por toda España. La iniciativa, presentada oficialmente el 7 de abril de 2025, cuenta con una inversión de 120 millones de euros aportados por Red.es, entidad dependiente del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.

Estos contratos tienen como objetivo potenciar el talento en inteligencia artificial (IA) y su aplicación directa a diversos ámbitos científicos, desde la biomedicina hasta la oceanografía, pasando por la microelectrónica, la robótica o la educación. El programa también persigue reforzar la capacidad de investigación en sectores clave para el desarrollo tecnológico del país.

¿Quiénes participan y cómo se estructura el programa?

La financiación se destina a perfiles muy diversos: 43% postdoctorales, 17% predoctorales y 41% técnicos, todos ellos destinados a cuatro centros de referencia del sistema público de I+D español: el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el Barcelona Supercomputing Center (BSC), el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (CNIC). Estos centros ejecutarán el programa desde sus sedes distribuidas en 29 provincias de las 17 comunidades autónomas.

Durante la presentación oficial, el ministro Óscar López subrayó que “no hay transformación digital posible sin una formación digital ambiciosa”, y detalló que con fondos europeos del Plan de Recuperación ya se ha formado en competencias digitales a más de un millón de docentes y miles de profesionales. Además, resaltó que casi un 40% de los contratos han sido firmados por mujeres, lo que representa un avance significativo hacia la igualdad de género en sectores tecnológicos y científicos.

Inteligencia artificial para transformar la ciencia

Uno de los aspectos más destacados del programa es la aplicación práctica de la inteligencia artificial en más de 200 líneas de investigación, organizadas en ocho grandes áreas temáticas que abarcan desde la genómica y la farmacología hasta la astronomía, el sector agropecuario o las ciencias cardiovasculares.

En palabras del secretario de Estado Juan Cruz Cigudosa, “España suma y construye talento digital, especialmente en Inteligencia Artificial, la tecnología más disruptiva de nuestro tiempo, que puede impulsar el avance científico e innovador de formas que aún ni podemos imaginar”. Cigudosa también insistió en que el verdadero valor de esta inversión está en “liderar la IA con responsabilidad y ponerla al servicio de la sociedad”.

Además, se ha destacado el carácter internacional del programa: el 25% de los investigadores provienen de otros países, incluidos varios de fuera de la Unión Europea. En los centros CNIO y CNIC, el porcentaje de investigadoras alcanza el 50%, un hito que muestra la diversidad y la vocación integradora del proyecto.

Formación y financiación europea

La iniciativa está dotada con un programa de formación equivalente a 240 créditos ECTS, lo que equivale prácticamente a una titulación universitaria completa. Está financiada por el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia a través de los fondos europeos Next Generation EU, dentro del componente 19, inversión 4.

Red.es, entidad pública adscrita a la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, será la encargada de impulsar y coordinar este plan estratégico, con el objetivo de consolidar a España como un referente en la aplicación ética y avanzada de la inteligencia artificial.

En definitiva, este programa supone un fuerte impulso al talento investigador en IA y posiciona a España en la vanguardia de la investigación tecnológica aplicada, además de servir como motor para el desarrollo económico y social de los próximos años. La Generación IA ya está en marcha, y promete transformar no solo la ciencia, sino también la forma en la que entendemos el futuro.

Para más información, consulta la nota de prensa oficial de Red.es.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece al Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España y es una fotografía del evento de presentación de Construyendo la Generación IA.

Kawasaki presenta su moto cuadrúpeda todoterreno

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En un giro que parece sacado de un manga futurista, Kawasaki ha presentado Corleo, un caballo robótico de cuatro patas pensado para revolucionar la movilidad personal en terrenos difíciles. Este concepto, que se ha mostrado al mundo en la Expo Osaka-Kansai 2025, representa una visión radicalmente distinta de lo que entendemos por transporte off-road.

Un caballo del futuro

Corleo no es una moto, ni un quad, ni un vehículo convencional. Es un robot cuadrúpedo equipado con “pezuñas” de goma antideslizante diseñadas para adaptarse a superficies irregulares como rocas, hierba, arena o grava. Gracias a un sofisticado sistema de suspensión independiente, cada pata puede absorber baches y desniveles de manera eficiente, garantizando una experiencia estable y cómoda.

Pero lo que realmente llama la atención es su sistema de conducción: no hay manillar ni acelerador tradicionales. El control se realiza desplazando el peso del cuerpo sobre unos estribos conectados a un sistema de detección integrado en el manillar. El objetivo es recrear la experiencia de montar a caballo, donde los movimientos del jinete son los que guían al animal.

Tecnología y naturaleza en armonía

Kawasaki ha apostado por el hidrógeno como fuente de energía para este caballo biónico. Un pequeño motor de 150 cc genera electricidad a partir del hidrógeno almacenado en un cartucho situado en la parte trasera. Esta electricidad alimenta de forma independiente a cada una de las patas del Corleo, lo que permite movimientos precisos y sostenibles con cero emisiones.

La integración tecnológica no acaba ahí. El piloto dispone de una pantalla de instrumentos donde puede consultar el nivel de hidrógeno, la ruta a seguir y hasta el centro de gravedad en tiempo real. Además, durante la noche, el robot proyecta luces en el suelo para indicar la dirección, facilitando la orientación incluso en condiciones de baja visibilidad.

Una experiencia universal

Uno de los objetivos del proyecto es que cualquier persona, incluso sin experiencia previa en conducción off-road, pueda disfrutar de este innovador sistema de movilidad. Kawasaki quiere que el Corleo sea tan intuitivo como seguro. Gracias al diseño ergonómico, el conductor mantiene siempre una postura natural, incluso al subir pendientes o enfrentarse a terrenos complicados.

La presentación de Corleo no es solo una demostración tecnológica, sino también una declaración de intenciones. El robot forma parte del pabellón “La ciudad del futuro” de la Expo Osaka-Kansai, donde Kawasaki muestra su visión de cómo debería ser la movilidad en los próximos 25 años. Aunque el Corleo es aún un concepto, la marca no descarta llevarlo a producción en el futuro.

Un símbolo del instinto de moverse

En palabras de la propia Kawasaki, Corleo representa la creencia de que “movernos nos hace felices”. El objetivo no es simplemente desplazarse de un punto A a un punto B, sino hacerlo de una manera que conecte con el entorno y despierte el instinto natural de explorar y sentir el terreno bajo los pies.

Este caballo biónico no solo abre nuevas posibilidades en el ámbito de la movilidad personal, sino que también plantea un futuro donde la tecnología no es una barrera entre el ser humano y la naturaleza, sino una herramienta para redescubrirla.

Por ahora, el Corleo sigue siendo una promesa futurista, pero su aparición en un evento tan emblemático como la Expo Osaka-Kansai 2025 demuestra que las fronteras entre lo biológico, lo robótico y lo emocional están cada vez más difuminadas.

Llama 4, el nuevo gigante de Meta: más inteligente, abierto y multimodal

Llama 4 ya está aquí y promete marcar un antes y un después en la carrera por la inteligencia artificial. Meta ha anunciado tres modelos dentro de esta nueva familia: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick y una vista previa de Llama 4 Behemoth, el más potente jamás creado por la compañía.

Los modelos Llama 4 representan una nueva era para el ecosistema de Meta. Scout y Maverick son los primeros modelos multimodales con peso abierto, capaces de procesar texto e imágenes de forma nativa y simultánea, y están disponibles para descarga inmediata en llama.com y Hugging Face.

Dos modelos, un nuevo estándar

Llama 4 Scout, con 17.000 millones de parámetros activos y 16 expertos, es el modelo más potente de su clase. Destaca por su capacidad para manejar contextos de hasta 10 millones de tokens, una cifra nunca antes vista que abre las puertas a tareas como la resolución de grandes volúmenes de texto, razonamiento sobre extensos repositorios de código o personalización basada en actividad pasada. Su arquitectura «iRoPE», sin embeddings posicionales tradicionales, mejora la generalización en contextos largos.

Por su parte, Llama 4 Maverick también cuenta con 17.000 millones de parámetros activos pero incluye 128 expertos y 400.000 millones de parámetros totales. Supera a modelos como GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en comprensión de texto e imágenes, razonamiento y programación, y es competitivo con DeepSeek v3.1 con menos de la mitad de los parámetros activos. Su versión de chat ha alcanzado una puntuación de 1417 en LMArena, estableciendo un nuevo referente de relación calidad-precio.

Ambos modelos han sido destilados a partir de Llama 4 Behemoth, un coloso con 288.000 millones de parámetros activos y cerca de 2 billones totales, que se perfila como uno de los modelos más inteligentes del mundo, superando a GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 y Gemini 2.0 Pro en múltiples benchmarks STEM como MATH-500 y GPQA Diamond.

Tecnología puntera: arquitectura MoE y fusión temprana

Llama 4 adopta una arquitectura Mixture of Experts (MoE), donde cada token activa solo una parte del modelo, lo que permite más eficiencia y menor latencia. Por ejemplo, Maverick usa capas alternas densas y MoE, en las que cada token se envía a un experto común y a uno de los 128 expertos específicos. Esto permite un uso más económico de los recursos de cómputo.

En cuanto a la capacidad multimodal, Llama 4 ha sido entrenado desde cero con fusión temprana de texto, imagen y vídeo, lo que le proporciona una comprensión más profunda y contextual de entradas visuales. Scout destaca además por su habilidad de alinear respuestas con regiones concretas de una imagen, lo que permite una interacción más precisa.

Entrenamiento y seguridad: más inteligente, más seguro

Meta ha desarrollado nuevas técnicas como MetaP, que permite ajustar automáticamente hiperparámetros clave, y ha empleado precisión FP8 para mejorar el rendimiento sin comprometer la calidad. El preentrenamiento se realizó con más de 30 billones de tokens multilingües, duplicando el volumen de datos respecto a Llama 3.

La fase de postentrenamiento ha incluido estrategias como aprendizaje por refuerzo online continuo, eliminación de datos triviales y optimización de preferencia directa. Este enfoque ha permitido equilibrar la inteligencia del modelo con su capacidad de mantener conversaciones naturales.

En cuanto a seguridad, Meta ha implementado herramientas como Llama Guard, Prompt Guard y CyberSecEval, además de introducir el sistema GOAT (Generative Offensive Agent Testing) para mejorar el red-teaming automatizado. Llama 4 también mejora en cuestiones de neutralidad política y social, reduciendo las respuestas sesgadas y las negativas ante preguntas controvertidas.

Abierto y accesible

Fiel a su apuesta por el código abierto, Meta pone a disposición de todos los desarrolladores Llama 4 Scout y Maverick, facilitando su integración en servicios en la nube, dispositivos edge y plataformas globales. Los modelos ya funcionan en aplicaciones como WhatsApp, Messenger, Instagram Direct y la web Meta.AI.

Además, Meta celebrará el próximo 29 de abril LlamaCon, un evento en el que presentará su visión futura para el ecosistema Llama.

Con Llama 4, Meta no solo eleva el listón tecnológico, sino que apuesta por un futuro más abierto, personalizado y colaborativo en la inteligencia artificial.

La imagen que ilustra esta noticia ha sido generada con Ideogram.

Empresa de lencería gallega predice sus ventas con un 92% de acierto

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La inteligencia artificial avanza con paso firme en la industria textil gallega. El centro tecnológico ITG ha desarrollado una solución predictiva para Selmark, empresa especializada en lencería, que permite anticipar la demanda de sus productos con un 92% de acierto. Esta herramienta se basa en un sistema de análisis complejo que integra dos tipos de algoritmos y se nutre de datos históricos internos.

El desarrollo comenzó con la recopilación y homogeneización de datos de ventas procedentes de distintas fuentes internas de la compañía. Una vez procesada esta información, se aplica un sistema predictivo que, además de predecir la demanda, facilita una visualización clara y sencilla de los datos. Esta representación tiene un propósito estratégico: permitir que el equipo de Selmark tome decisiones de forma ágil y basada en evidencias.

La implementación de esta tecnología ha traído consigo una gestión más eficiente de la producción y la logística, ajustando la fabricación a las previsiones de ventas. Con ello, se reduce la incertidumbre en la toma de decisiones, se optimizan los recursos, disminuyen los costes y se agiliza la respuesta ante variaciones del mercado.

5.000 tiendas, 40 países, una misma solución

Selmark cuenta con más de 5.000 puntos de venta en 40 países. Gracias a esta IA desarrollada por ITG, la marca viguesa puede ajustar el stock con mayor precisión y lanzar nuevos productos alineados con las tendencias emergentes. Esto tiene un impacto directo en la experiencia de compra de las consumidoras, que encuentran productos más acordes a sus necesidades y en el momento adecuado.

Una de las características más innovadoras del sistema es su capacidad para identificar, con apenas el 8% de las compras al inicio de cada campaña, qué establecimientos detectan mejor las tendencias de mercado. Estas tiendas actúan como un radar avanzado, permitiendo anticipar movimientos antes de que se reflejen en los datos convencionales.

Accesibilidad tecnológica a bajo coste

Uno de los grandes logros de este proyecto es que ha sido implementado con herramientas tecnológicas gratuitas, lo que ha reducido significativamente el coste para Selmark. Esto demuestra que aplicar soluciones de inteligencia artificial no es solo cosa de grandes corporaciones, sino que está al alcance de empresas con visión innovadora.

Para Óscar González Represas, director de la División de IA de ITG, el éxito radica en trabajar desde lo esencial: “La clave es identificar la necesidad del cliente y definir con él una solución mínima viable, que muchas veces está condicionada por la cantidad y la calidad de los datos disponibles. A partir de ahí, lo más importante es mejorar esa cantidad y calidad de los datos, sin dejar de entrenar el modelo para que pueda adaptarse a nuevos contextos y mantener su nivel de acierto”.

Desde Selmark, Diego Piñeiro, su director de Innovación, destaca cómo esta tecnología impulsa su transformación: “El uso de herramientas de IA es un paso más en nuestro camino hacia la transformación digital y refuerza nuestra capacidad de anticiparnos a los cambios del mercado. Gracias a la innovación, consolidamos un modelo de negocio ágil, sostenible y orientado a la excelencia”.

Una estrategia con recorrido

La relación entre ITG y Selmark comenzó en 2022. Desde entonces, ambas entidades han consolidado una colaboración centrada en la mejora continua y la inteligencia operativa. Este caso de éxito no es un hito aislado, sino un reflejo de una estrategia empresarial orientada al crecimiento sostenible mediante la innovación tecnológica.

El desarrollo de esta solución es parte de la apuesta de ITG por democratizar el acceso a tecnologías avanzadas como la realidad aumentada, la visión artificial o el procesamiento del lenguaje natural. Solo en el último año, el centro tecnológico ha implementado aplicaciones de IA en 52 empresas de sectores tan diversos como el alimentario, textil, audiovisual, salud o energía.

Con este proyecto, Galicia vuelve a situarse en el mapa de la innovación empresarial, demostrando que el uso inteligente de los datos y la tecnología puede transformar sectores tan tradicionales como el textil, dotándolos de una agilidad y precisión impensables hace tan solo unos años.

La IA ya supera el test de Turing

Un hito en la inteligencia artificial: un chatbot pasa el test de Turing

GPT-4.5 ha logrado lo que ningún otro sistema había conseguido en 75 años: engañar de forma sistemática a los humanos en un test de Turing clásico. El estudio, realizado por investigadores de la Universidad de California en San Diego, evaluó a cuatro sistemas en conversaciones con humanos que debían adivinar quién era real y quién una máquina. El resultado más llamativo: GPT-4.5 fue identificado como humano en el 73% de los casos, superando incluso a los participantes humanos reales.

El test de Turing, ideado por Alan Turing en 1950, plantea una situación en la que un interrogador conversa simultáneamente con una persona y una máquina sin saber quién es quién. Si el interrogador no logra distinguir entre ambos, se considera que la máquina ha “pasado” el test. Hasta ahora, ningún sistema lo había conseguido de forma robusta y con rigor científico.

El experimento, descrito en detalle en este estudio publicado el pasado 31 de marzo en arXiv, se llevó a cabo en dos grupos independientes: estudiantes universitarios y participantes remunerados a través de la plataforma Prolific. En total, se analizaron más de 1000 conversaciones. Los sistemas evaluados fueron ELIZA (un chatbot clásico de los años 60), GPT-4o (modelo reciente de OpenAI), LLaMa-3.1-405B (de Meta) y GPT-4.5 (también de OpenAI). Cada modelo conversaba durante cinco minutos con un humano y ambos intentaban convencer al interrogador de que eran personas reales.

El resultado fue claro: GPT-4.5, cuando se le pedía adoptar un perfil joven, introvertido y aficionado a la cultura de internet, logró engañar más veces que los propios humanos. En el caso de LLaMa-3.1, el éxito fue del 56%, lo que lo sitúa también cerca del umbral del test, aunque sin superarlo con claridad.

La clave: un buen disfraz

Uno de los aspectos más reveladores del estudio es que el éxito de la IA dependía mucho del «disfraz» que se le diera. Cuando los modelos no recibían indicaciones específicas sobre cómo comportarse, sus resultados bajaban significativamente. GPT-4.5 sin personaje fue identificado como máquina en el 64% de los casos. En cambio, con una personalidad definida, su tasa de acierto se disparaba.

Esto plantea una cuestión interesante: ¿quién pasa el test, el modelo o el humano que escribió el prompt? Los autores del estudio consideran que esta distinción es irrelevante, ya que los modelos podrían ser ajustados permanentemente para comportarse como con esos “disfraces”.

Estrategias y errores humanos

Los interrogadores utilizaron diversas estrategias para identificar a las máquinas. Las más comunes fueron las charlas informales, las preguntas sobre emociones u opiniones, e incluso técnicas para “hackear” al modelo (como los típicos jailbreaks). Sin embargo, los métodos más eficaces fueron los más raros: decir cosas absurdas o utilizar trucos específicos para confundir a las IA.

En cuanto a las razones que dieron los humanos para sus decisiones, la mayoría se centraron en aspectos como el estilo lingüístico, la naturalidad de la conversación o la expresión emocional. Curiosamente, muchos acertaban al pensar que alguien era humano por cometer errores o mostrar desconocimiento, algo que las máquinas suelen evitar.

Implicaciones sociales: los humanos ya no son únicos

El estudio no solo tiene implicaciones técnicas, sino también sociales. Si un chatbot puede sustituirnos en una conversación sin que nadie lo note, ¿qué puestos de trabajo están en peligro? ¿Qué relaciones personales pueden verse afectadas? Los autores hablan de “personas falsificadas” (counterfeit people), capaces de sustituirnos en tareas, vínculos o decisiones que tradicionalmente requerían presencia humana.

Esta nueva capacidad de las máquinas para imitar el comportamiento humano con éxito plantea retos éticos urgentes: desde la desinformación hasta el uso fraudulento de identidades. Y lo más inquietante: la mayoría de los participantes del estudio no tenía herramientas para detectar el engaño, ni siquiera aquellos con experiencia previa con IA.

Más allá del test: ¿es esto inteligencia?

La prueba de Turing siempre ha sido polémica. Algunos creen que no mide realmente la inteligencia, sino la capacidad de imitación. Otros la defienden como una forma práctica de evaluar si una IA puede actuar como un ser humano. Este estudio aviva el debate: los modelos no fueron interrogados sobre matemáticas o lógica, sino sobre emociones, lenguaje coloquial o experiencias humanas.

En palabras de Turing, si no podemos distinguir entre una persona y una máquina, no hay motivo para negar que la máquina sea inteligente. Pero tal vez, en 2025, la inteligencia ya no sea lo que pensábamos.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a Warner Bros. Pictures y su película Blade Runner.

Así son los robots que inventan y fabrican sus propias herramientas

El Museo de la Evolución Humana de Burgos ha sido el escenario en el que se ha presentado uno de los desarrollos más prometedores de la robótica europea: el proyecto METATOOL, que busca replicar con máquinas el momento en que los homínidos pasaron de usar herramientas a inventarlas. En una demostración en directo, el robot TIAGo, desarrollado por la empresa PAL Robotics, ha diseñado e impreso en 3D un gancho para alcanzar un objeto, ejemplificando lo que podría suponer una revolución cognitiva en la inteligencia artificial.

“Hace tres millones de años, los humanos pasaron de usar herramientas a construirlas. Nos estamos intentando inspirar en esos procesos cognitivos”, explicó durante el acto Pablo Lanillos, investigador del CSIC y coordinador del proyecto, que fue ovacionado por mostrar en tiempo real cómo la tecnología puede replicar hitos evolutivos.

De la arqueología a la robótica

La presentación en Burgos es solo la punta del iceberg de un trabajo iniciado en 2022 y que combina disciplinas como la robótica, la neurociencia y la arqueología cognitiva. Según Lanillos, “lo que buscamos es entender cómo se dio ese salto evolutivo y replicarlo en máquinas que puedan razonar, adaptarse y fabricar lo que necesiten en cada momento”.

El origen del proyecto se remonta a un descubrimiento de 2015 en Kenia, donde se encontraron artefactos de piedra de hace 3,3 millones de años, como martillos y yunques. Estas evidencias demostraron que los primeros homínidos no solo utilizaban herramientas, sino que ya las diseñaban para resolver problemas.

A partir de ese hallazgo, METATOOL se planteó un objetivo disruptivo: conseguir que los robots se perciban a sí mismos y entiendan sus propias limitaciones físicas, como no alcanzar un objeto, para que, a partir de ahí, creen una herramienta que les permita completar la tarea. Tal como explicó el propio Lanillos: “El robot estará entrenado con experiencias, pero no sabe cómo resolver la tarea. Tiene que inventar una solución”.

Tecnología con conciencia y visión a largo plazo

La capacidad de autopercepción es uno de los pilares de esta investigación. “Llevo casi 10 años trabajando en robots que se perciben a sí mismos”, afirmó Lanillos, que lidera el proyecto desde el Centro Internacional de Neurociencia Cajal (CINC) en Madrid, tras haber investigado en universidades de Alemania y Países Bajos.

El proyecto, que ha recibido cuatro millones de euros del Consejo Europeo de Innovación a través del programa Pathfinder, está aún en fase inicial. Pero ya se han realizado experimentos con materiales diferenciados por elasticidad o peso, simulando lo que harían los primeros humanos: combinar objetos para crear utensilios útiles. En una futura demostración prevista para un yacimiento arqueológico, los robots pondrán a prueba su inventiva en un contexto más exigente.

¿Un nuevo ‘MacGyver’ robótico?

“En lugar de tener una IA que optimice un chip, usamos una que inventa un chip”, resumió Lanillos. La analogía sirve para entender la naturaleza creativa de estos sistemas. Con herramientas que podrían fabricarse con impresoras 3D, los robots del futuro serían capaces no solo de adaptarse a su entorno, sino de inventar nuevas soluciones para tareas cambiantes.

La demostración de TIAGo en Burgos —que combinó percepción, navegación y manipulación en tiempo real— mostró cómo la robótica está entrando en una etapa donde los autómatas no solo ejecutan tareas, sino que las comprenden y resuelven por iniciativa propia.

Aplicaciones industriales, médicas y espaciales

Los investigadores creen que los avances de METATOOL podrían tener un impacto profundo en la industria, donde los robots crearían herramientas personalizadas en función del trabajo; en la medicina, con autómatas capaces de imprimir instrumental quirúrgico; o en la exploración espacial, donde la autosuficiencia es vital.

Sin embargo, Lanillos advierte que también hay que atender a los retos éticos. Como recordó Eudald Carbonell, vicepresidente de la Fundación Atapuerca, “la tecnología nos hizo humanos, y ahora nos convertirá en transhumanos”, porque el lenguaje de los algoritmos será el que compartamos con las futuras especies del planeta.

Un horizonte de cinco años

El primer prototipo funcional está previsto para finales de 2025. En su segundo año, se hará una demo arqueológica y, en el cuarto, una industrial. Según Lanillos, en unos cinco años la tecnología podría llegar al mercado, en lo que sería uno de los avances más importantes de la IA europea.

Hasta entonces, los robots seguirán aprendiendo de nuestros ancestros, demostrando que, a veces, el futuro más radical está inspirado en el pasado más remoto.