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Actualmente, hay dos bandos cuando se trata de la programación apoyada por la inteligencia artificial. Primero están los que mantienen una postura restrictiva ante asistentes virtuales en el desarrollo y, por otro, está el grupo de los que acepta las ventajas de herramientas como Claude Code.

Esta discusión está lejos de terminar, pero dentro de todo este contexto, están proyectos de gran magnitud como el kernel de Linux que muestra una perspectiva pragmática. De hecho, es Linus Torvalds, el creador, quien ha dicho que su trabajo no es «anti-IA» como muchos piensan.

En vez de ir en contra de este tipo de tecnología, recomienda analizar bien su uso porque, si bien es uno de los mayores temores dentro del sector, tiene sus beneficios y negarse al cambio solo es una barrera para avanzar.

Linus Torvalds defiende el uso de la IA desde una perspectiva práctica

Linus Torvalds ha hablado en varias ocasiones de la inteligencia artificial y toda la situación que se está generando con respecto a esta herramienta en la programación, siendo uno de los veteranos más admirados del sector.

Desde que el famoso ingeniero de software finlandés ha sido tajante con los «anti-IA», la polémica ha ido creciendo cada vez más. Todo ha comenzado con una conversación en las listas de correo del kernel de Linux sobre Sashiko.

Se trata de una herramienta de IA que sirve para inspeccionar los parches propuestos y así detectar problemas antes de que puedan llegar a formar parte del código del sistema principal.

Lo bueno de esta opción es que no modifica el código ni aprueba cambios por sí sola, sino que requiere de intervención y supervisión para determinar si las soluciones que selecciona son las correctas.

Ante las críticas de algunos desarrolladores que creen que el uso de estos asistentes puede aumentar el volumen de falsos positivos o generar trabajo extra para los mantenedores, Torvalds respondió de manera contundente.

«Me doy cuenta de que a algunas personas realmente no les gusta la IA, pero esta es un área en la que estoy dispuesto a poner mi pie absolutamente como mantenedor de alto nivel».

También añadió que “la IA es una herramienta, al igual que otras herramientas que utilizamos. Y es claramente útil”, determinando así que mantiene una postura a favor, pero no «a ciegas» sobre esta tecnología.

Es decir, a lo que se refiere es que, mientras sea utilizada adecuadamente en las circunstancias necesarias, puede ser una ventaja realmente grande para los equipos de trabajo. Ahora, si hay una dependencia, ahí sí que se puede poner un pero.

Según explicó, el objetivo es garantizar que los modelos de lenguaje ayuden a los mantenedores en lugar de crearles más inconvenientes de los que hay.

De hecho, dejó claro que nadie estará obligado a utilizar estas herramientas, aunque tampoco respaldará intentos de impedir que otros desarrolladores las empleen dentro de sus flujos de trabajo.

El mérito técnico pesa más que el miedo a las nuevas herramientas

El aspecto más relevante de sus declaraciones es que Torvalds sostuvo que Linux existe para construir tecnología de calidad y que todas las decisiones deben ser tomadas si hay buenos resultados. que las decisiones dentro del proyecto deben tomarse en función de los resultados obtenidos.

«En la comunidad del kernel hacemos código abierto porque da como resultado una mejor tecnología» es lo que dijo sobre el tema, agregando que también y «tomamos decisiones basadas principalmente en el mérito técnico. No tengo miedo a las nuevas herramientas«.

Tener miedo es solo una barrera para avanzar hacia el futuro y eso es lo que quiere dar a entender el ingeniero del pingüino Tux. Diversos informes señalan que el proyecto puede aceptar contribuciones creadas con ayuda de inteligencia artificial siempre que el autor humano asuma la responsabilidad.

Aunque hay muchos asistentes virtuales enfocados en programación, Sashiko representa un enfoque diferente con su revisión técnica. Por lo tanto, adaptarse poco a poco a esto es lo que va a garantizar trabajo, estabilidad y buena praxis de la IA.

 

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Este verano, antes de preparar las maletas, hay un detalle que muchas personas pasan por alto, que es comprobar si el móvil funcionará correctamente en el lugar al que van a viajar.

Y es que tener una buena tarifa no siempre significa disfrutar de una buena conexión en cualquier punto de España. Un pueblo pequeño, una casa rural o una zona alejada de una ciudad pueden ofrecer una experiencia completamente diferente.

Para evitar sorpresas, la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) cuenta con un mapa interactivo que permite consultar la cobertura móvil y la calidad de las conexiones antes de desplazarse.

Cabe mencionar que la herramienta, que es gratuita para todos, permite conocer qué ocurre con operadores como Movistar, Orange, Vodafone, DIGI o una OMV, además de consultar diferentes datos sobre el rendimiento de la red.

La CNMC permite comprobar la cobertura antes de viajar

Durante años, muchos usuarios han descubierto los problemas de cobertura cuando ya estaban en su destino, donde el móvil funcionaba perfectamente en casa, pero al llegar a una zona de vacaciones aparecían problemas para navegar, realizar llamadas o cargar contenido.

El mapa de la CNMC busca solucionar precisamente esta situación, ya que se trata de una plataforma pública donde cualquier usuario puede consultar información sobre las redes de telecomunicaciones disponibles en diferentes zonas del territorio español.

La herramienta no depende únicamente de la información proporcionada por cada operador, sino que recopila datos sobre la calidad de las conexiones para ofrecer una visión más completa del estado de las redes.

El funcionamiento es sencillo, cualquier usuario puede acceder al mapa desde la plataforma de calidad de telecomunicaciones de la CNMC y buscar una localidad concreta, desplazarse por el mapa o consultar una zona determinada.

Una vez seleccionada la ubicación, la herramienta muestra información relacionada con la disponibilidad de las redes móviles. Esto permite comprobar qué operadores tienen presencia en ese punto y qué tipo de conexión puede esperarse.

El mapa permite consultar datos de compañías como Movistar, Orange, Vodafone o DIGI, además de información sobre las tecnologías disponibles, como redes 4G o 5G e incluso WiFi.

No solo muestra cobertura: también analiza la calidad de la conexión

Uno de los aspectos más interesantes del mapa es que no se limita a indicar si existe señal móvil, ya que tener cobertura no siempre significa contar con una conexión rápida o estable.

Por eso, la herramienta incorpora datos relacionados con el rendimiento de la red, como la velocidad de descarga, la velocidad de subida y la latencia. Estos valores permiten conocer mejor cómo será la experiencia al utilizar internet desde el móvil.

La velocidad de descarga influye al ver vídeos, descargar archivos o utilizar aplicaciones que necesitan muchos datos, mientras que la velocidad de subida es importante para enviar fotografías, realizar videollamadas o subir contenido.

Por otro lado, es importante mencionar que la latencia mide el tiempo que tarda la conexión en responder, que es un dato relevante para juegos online o comunicaciones en tiempo real.

Una forma sencilla de elegir la mejor opción para tus vacaciones

Consultar esta información antes de viajar puede ser especialmente útil para quienes se desplazan a lugares donde la cobertura puede variar mucho entre operadores.

Una persona que trabaja desde el portátil durante sus vacaciones, necesita hacer videollamadas o simplemente quiere compartir fotos y utilizar mapas; puede comprobar previamente si la conexión será suficiente.

También puede servir para decidir si conviene llevar una segunda SIM, contratar otra tarifa temporal o depender de la red WiFi del alojamiento. La conexión móvil se ha convertido en una parte esencial de cualquier viaje.

El mapa de la CNMC ofrece una forma sencilla de comprobar qué puede esperar cada usuario antes de llegar a su destino.

Aunque ninguna herramienta puede garantizar una experiencia idéntica en todos los momentos del día, consultar estos datos permite viajar con más información y reducir el riesgo de quedarse sin conexión cuando más se necesita.

 

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La ventaja que Estados Unidos le sacaba a China en inteligencia artificial se ha reducido a cuestión de meses, si no de semanas. El culpable es Kimi K3, un nuevo modelo creado por la compañía china Moonshot AI que ha cogido al mundo entero totalmente descolocado mientras GPT-5.6 Sol y Claude Fable 5 acaparan los titulares.

Durante mucho tiempo se dio por hecho que los bloqueos comerciales y las trabas para venderles microchips servirían para frenar el avance chino. Sin embargo, esto ya definitivamente demuestra que en Asia no solo están sorteando con maestría el bache, sino que van camino de controlar todo el proceso de fabricación.

Hasta ahora, la excusa de OpenAI o Anthropic para restarle mérito a estos avances era decir que en China solo sabían copiar. Aseguran que estos modelos se limitaban a entrenarse leyendo las respuestas de las IA americanas para ahorrar costes.

Con Kimi K3 también ha sucedido. Es más, Anthropic acusó públicamente a varias empresas chinas, entre ellas la propia Moonshot, de organizar una campaña masiva de espionaje.

Según explican, usaron unas 24.000 cuentas falsas para interrogar sin parar a su modelo Claude, robándole las respuestas para entrenar gratis a sus propias inteligencias artificiales a base de copiar su comportamiento.

Aunque algo de eso probablemente ha existido, la realidad es que nadie puede explicar el nivel de Kimi K3 solo a base de trampas. El rendimiento que da la herramienta en tareas complicadas demuestra que hay mucho más allá de copia y que China se está preparando para el sorpasso.

Lo curioso de todo esto es que Pekín le está ganando la batalla a Estados Unidos usando la propia receta americana del libre mercado. El presidente Xi Jinping ha dado un apoyo total al software de código abierto, lo que significa regalar la tecnología para que empresas de todo el planeta la usen gratis sin pagar licencias.

Teniendo en cuenta la situación, las grandes tecnológicas de EEUU parece que ya están planeando boicotear este modelo y otros tantos, sacando simplemente avisos sobre potenciales fallos de seguridad en los modelos chinos para meter miedo a las empresas.

¿Está perdiendo Estados Unidos la carrera de la inteligencia artificial frente a China?

De lo que no cabe duda es que el modelo tradicional de estas pocas empresas tecnológicas americanas cobrando ingentes cantidades de dinero por usar sus sistemas cerrados tiene los días contados.

Muchos analistas tienen claro que la mejor respuesta de Estados Unidos al empuje chino no es ponerle vallas al campo con leyes, sino lanzar sus propios modelos abiertos que les devuelvan la medalla de oro. Meta es un buen ejemplo de ello.

Por mucho que las grandes empresas como OpenAI o Anthropic insistan en que la única forma de crear una inteligencia segura es dejando que solo ellas lo hagan, esto ya queda claro que no funciona así.

Los grandes avances, tanto tecnológicos como de otra índole, siempre han sido fruto de la colaboración y de la competencia entre muchos. De hecho, que firmas como Moonshot AI regalen modelos como Kimi K3 está permitiendo que miles de pequeñas empresas y programadores de todo el mundo creen herramientas sin arruinarse por el camino. Esto con los modelos de OpenAI es literalmente imposible.

 

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Movistar lanzó en España hace poco Fast Pass, un servicio premium de experiencia de red móvil mejorada en situaciones de alta concentración como festivales, pero no está acabando de convencer a algunos clientes que lo han contratado este verano.

La explicación sincera ha llegado ahora a través del foro de la comunidad: no puedes esperar que solucione todos tus problemas con los datos móviles, porque sigue dependiendo de las mismas antenas que son responsables de que tu internet vaya lento o rápido en el móvil.

Es un poco intrincado, así que deja que te cuente al detalle lo que ha pasado con Fast Pass y qué puedes esperar de este servicio supuestamente VIP de Movistar.

Qué es Fast Pass

Desde principios de junio, Movistar permite que cualquier cliente de uno de sus contratos de móvil añada Fast Pass, un complemento que cuesta 3 euros si se compra 1 días, 7 euros para una semana, y 10 euros para un mes.

Como explicó el operador de Telefónica en su momento, se activa solo con enviar un SMS eligiendo el tipo de pase, con lo que proporciona un acceso preferente a los datos móviles a los usuarios incluso en situaciones de alta concentración como eventos deportivos o musicales.

A nivel técnico, para que lo entiendas, básicamente se reserva una parte del espectro para Fast Pass (mediante una técnica conocida como network slicing), lo que permite seguir accediendo a datos móviles a estas personas, pese a que el resto de usuarios tengan una conexión lenta o incluso no tengan cobertura.

Movistar no es el único operador que ofrece servicios de este tipo, ya que por ejemplo Orange permite contratarlo desde marzo.

La queja de un usuario y la respuesta honesta de un experto

Aunque la teoría suena bien, la experiencia de Movistar Fast Pass no parece haber estado a la altura para un usuario llamado Victor que ha contado su experiencia a través de uno de los foros de la comunidad del operador azul.

En la discusión, el cliente afectado explica que contrató el pase Fast Pass de 1 mes y que lo está usando en el municipio castellonense de Benicàssim, para mejorar su conexión debido a que la red de esta localidad, muy frecuentada por veraneantes, está muy saturada en estas fechas.

Sin embargo, pese a tener un móvil de gama alta (Samsung Galaxy S25 Ultra) y estar conectado a la red de última generación 5G SA, el consumidor denuncia que la experiencia no mejora la experiencia «ni en velocidad, ni en latencia ni en funcionamiento respecto a los clientes que no tienen este servicio».

En una respuesta, un usuario de la comunidad de nombre Theliel explica que el servicio Fast Pass no se ajusta a situaciones como la del cliente afectado, sino a conciertos o partidos de fútbol en los que la concentración de personas en un mismo lugar es mucho más extrema, pero donde las antenas son suficientes en condiciones normales.

En el caso de un destino vacacional como Benicàssim, «no hay tecnología que valga, manda la física pura y dura», es decir, la cantidad de antenas, el tipo de red, la distancia entre el usuario y la antena y el número de personas conectadas. Vamos, lo mismo que pasa habitualmente.

«No hay solución para ello, la conectividad por datos, al ser tecnología inalámbrica siempre va a estar sujeta a las condiciones de cada momento«, apostilla el experto en el foro.

Movistar lo recomienda para vacaciones y usar el móvil como punto de acceso, pero reconoce limitaciones

Lo cierto es que en su página web oficial, Movistar promociona este servicio no solo para eventos deportivos y musicales, sino también para mejorar la experiencia en vacaciones en lugares con alta afluencia, así como también para compartir datos con el móvil como punto de acceso, que pueden encajar con lo que esperaba el cliente afectado.

Pese a ello, tanto en la web como en el foro, la empresa deja claro que este servicio tiene limitaciones y que no garantiza una experiencia fluida en todos los casos.

«Movistar Fast Pass es una solución diseñada para dar prioridad a tu tráfico de datos y ayudarte a tener una conexión más estable cuando la red presenta alta demanda. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no garantiza una velocidad mínima específica ni una mejora en el 100% de los casos«, como ha explicado en el foro John, un técnico del operador.

«El desempeño de la red móvil depende de diferentes factores que pueden variar en cada momento y ubicación […]. Aunque Movistar Fast Pass está diseñado para optimizar la estabilidad de tu conexión en entornos muy saturados, no podemos garantizar una velocidad mínima ni que la conectividad mejore en absolutamente todos los escenarios«, concluye.

Es importante recordar que, pese a los problemas de Fast Pass, Movistar es reconocida actualmente como la compañía de telecomunicaciones con una red móvil más rápida de España.

 

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Xiaomi está poniendo a prueba a robots humanoides en su fábrica de coches eléctricos de Pekín (China), donde se produce de forma masiva el popular sedán Xiaomi SU7.

Según refieren varios medios locales, estos robots ejecutan tareas de ensamblaje con un ritmo frenético, con una estimación aproximada de un coche cada 76 segundos y prácticamente con la misma precisión que un trabajador humano.

Esto supone prácticamente el salto de este tipo de robots de ferias de demostración con bailes a un caso real de aplicación en el que las máquinas trabajan codo a codo con los seres humanos y, en consecuencia, la automatización se consigue en casi toda la fábrica.

Hay que subrayar que el robots humanoide desarrollado por Xiaomi llegó hace 4 años, conocido como el CyberOne, aunque ahora ya ha alcanzado la capacidad de realizar tareas más complejas que simplemente ajustar tornillos.

«Uno de los mayores desafíos de los robots en las fábricas es manipular piezas grandes, irregulares y flexibles de manera confiable durante largo períodos», explica Lei Jun, CEO de Xiaomi, en su cuenta de X, a la vez que muestra un vídeo donde se ve a estos robots en plena acción.

En la publicación, un vídeo de 3 minutos en el que no hay ningún tipo de corte, se puede observar cómo 2 robots humanoides realizan su trabajo de forma ininterrumpida, organizando diferentes elementos de la fábrica y con una precisión realmente asombrosa.

Y esto se debe al entrenamiento que Xiaomi ha realizado con ellos, ya que durante las primeras pruebas lograron mantener 3 horas continuas al mismo ritmo, con una tasa de éxito del 90,2%.

Después de 4 meses de entrenamiento, y en combinación con datos de teleoperadores físicos, millones de simulaciones y aprendizaje por refuerzo, su precisión alcanzó el 98%, mientras que el estándar exigido para un trabajador humano es del 99%, por lo que aún le queda algo de margen de mejora.

De esta forma, el robot humanoide ha pasado de poner simples tuercas a realizar otras tareas de mayor dificultad, como clasificar los paneles de la consola central, que son componentes grandes, irregulares y flexibles.

Además, también han realizado el plegado y el reciclaje de cajas de transporte, con la manipulación y el apilado de contenedores; en ambas tareas, la precisión de los robots ha alcanzado un 90% de éxito sostenido, teniendo en cuenta que manejar piezas flexibles es bastante más complicado que simplemente repetir trayectorias fijas.

En tal caso, la visión tridimensional permite que el robot pueda reaccionar si algo falla, por lo que corregirá su trayectoria y podrá reajustar la pieza sin que el proceso se detenga, algo crucial en una fábrica automatizada.

Para Jun, se espera que la implantación comercial de este tipo de robots en líneas de producción masiva mejore aún más durante los próximos 5 años, aunque en ningún caso reemplazarán a los humanos, ya que estos seguirán siendo necesarios.

Sea como sea, cada vez con más frecuencia se verán más y más robots de este tipo en las fábricas, una situación que en China ya parece bastante común.

 

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La nueva generación del reloj inteligente más popular de Apple está a la vuelta de la esquina, ya que podría lanzarse el mes de septiembre. En los últimos meses son muchas las características innovadoras que se ha rumoreado que tendrá, así que te las hemos recopilado todas, de más a menos probables.

Septiembre acostumbra a ser temporada alta para Apple, que inaugura con el otoño su año fiscal con nuevos lanzamientos protagonizados por los nuevos iPhones, que este año parece que incluirán el iPhone 18 Pro y su primer plegable iPhone Ultra. Pero sus smartwatches serán previsiblemente otros de los protagonistas.

Los Apple Watch 12 serán los sucesores de la serie 11 lanzada el año pasado, siendo los modelos base por debajo de los modelos premium para deportes extremos como el Watch Ultra 3 y por encima de los gama media como el Watch SE 3. Y así es cómo se espera que sean, como recoge MacRumors.

Lo más probable: nuevo chip y mejor batería

En la Serie 11, la tecnológica estadounidense no actualizó el procesador de sus relojes, que tuvieron el chip S10, el mismo modelo que la décima generación.

Sin embargo, el Apple Watch 12 pondrá fin a la espera de 2 años con un nuevo modelo de chip, que no está claro si se llamará S11 o S12, pero en el que sí que se espera una mejora en el rendimiento.

Junto con este chip, los rumores más probables señalan también que el Apple Watch Series 12 tiene entre sus principales mejoras una mayor autonomía. La batería de su predecesor dura 24 horas en modo normal, y hasta 38 en modo ahorro de energía.

Hay rumores de Touch ID y sensores en la banda

Entrando en el terreno de los rumores menos probables, se ha hablado de otras novedades que, de confirmarse, harían del Apple Watch 12 uno de los dispositivos más innovadores de su categoría.

Como se ha dado a conocer a través de código de Apple que se ha filtrado, la nueva generación de smartwatches de la marca californiana podría tener desbloqueo mediante Touch ID, con reconocimiento de la huella dactilar en el botón o la corona del lateral.

Otra novedad interesante que podría llegar es la incorporación de sensores de salud en la correa del reloj, directamente en contacto con la piel de la muñeca, algo en lo que Apple sería pionera, ya que todos los smartwatches actuales sitúan sus sensores en la parte trasera de la caja. Pero que encarecería las pulseras y complicaría su compatibilidad.

 

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La batalla por ver quién está en lo más alto en lo que a avances en inteligencia artificial se refiere se acaba de poner bastante tensa. El Gobierno de Donald Trump ha vuelto a la carga para intentar frenar el uso de las inteligencias artificiales chinas en Estados Unidos, y el detonante de todo esto ha sido el lanzamiento de Kimi K3.

En concreto, hablamos del nuevo modelo de lenguaje de la compañía china Moonshot AI. La gran diferencia con respecto a los modelos GPT 5.6 o Claude Fable 5 es que, mientras que las grandes empresas de Estados Unidos prefieren guardar bajo llave el funcionamiento interno de sus sistemas para cobrar suscripciones caras, estos han tomado otro camino.

Han prometido liberar todos los datos y pesos del modelo para que cualquier programador del mundo pueda descargárselo gratis e instalarlo en sus propios servidores. Esto parece que a Trump no le ha gustado.

Para que te hagas una idea de la diferencia de precio, procesar un millón de datos con el modelo DeepSeek-V4-Pro (otro modelo chino) cuesta apenas 87 céntimos, mientras que hacer exactamente lo mismo con Claude de Anthropic te sale por 50 euros.

La diferencia es tan grande que empresas americanas como Coinbase han reconocido que usar la IA china les ha permitido reducir a la mitad lo que se gastaban en tecnología.

El problema que tienen los altos cargos en EEUU es que, como ya se ha comentado, funciona con un formato llamado open-weight, que significa que cualquier programador se puede bajar el archivo con el cerebro de la IA a su ordenador y usarlo sin necesidad de conectarse a internet.

Por mucho que el Departamento de Comercio de Estados Unidos amenace con poner a estas empresas chinas en una lista negra, los archivos ya están circulando por la red y no hay un botón para borrarlos de los PC de quienes ya los tienen instalados.

¿Se puede prohibir de verdad una inteligencia artificial abierta que casi cualquiera se puede descargar en casa?

Técnicamente, es casi imposible de cumplir. Si el Gobierno de Estados Unidos aprueba el veto, lo que hará será prohibir que las páginas web americanas vendan o den acceso directo a esta IA.

Pero para un usuario normal o una empresa pequeña, saltarse ese bloqueo es tan fácil como encender una conexión VPN para disimular que estás en otro país y bajarte los archivos del modelo en un par de minutos a tu disco duro.

Donde sí puede hacer daño de verdad el Gobierno de Trump es en las grandes empresas. La Casa Blanca está preparando leyes para multar y hacer responsables a las compañías americanas si sufren un problema de seguridad por usar modelos chinos. Ese miedo es el que realmente sí que podría obligar a empresas como la propia Coinbase a borrar Kimi K3 de sus servidores, aunque la opción americana les salga diez veces más cara.

Afirman que, aunque el modelo sea abierto, auditar cada parte de 2,8 billones de parámetros (2.8T en inglés) es una locura. En EEUU existe el miedo (o la excusa perfecta) de que estos modelos vengan con sesgos programados, datos manipulados o pequeñas trampas de código que puedan colar respuestas erróneas o filtrar información sensible.

Sin embargo, para un programador que trabaja por su cuenta o para cualquiera que quiera usar la IA en el ordenador de su casa, el veto no sirve de nada. No necesita enviar datos a servidores en China ni estar conectado a internet para responderte, así que ningún gobierno puede controlar lo que haces con él.

Pero cuidado, porque todo esto se centra en Donald Trump y la cúspide del gobierno americano, pero OpenAI y Anthropic también están a favor de este veto. Si desde China regalan una IA casi idéntica por unos pocos céntimos, el modelo de negocio americano se hunde. Y esto no les interesa tampoco a ellos.

Directivos como David Sacks ya han avisado de que las grandes tecnológicas de EEUU son las que realmente están presionando al Gobierno para que prohíba la competencia abierta china y así mantener un monopolio donde solo ellos puedan cobrarte.

 

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Es bastante común pensar que la inteligencia artificial generativa tuvo su pistoletazo de salida a finales de 2022, cuando OpenAI lanzó ChatGPT y logró conquistar a muchísimos usuarios alrededor de todo el mundo.

Pero su arquitectura nació muchas décadas atrás, con lo que se conoce como redes neuronales, la forma de pensamiento que usamos los seres humanos y que forman la base teórica y práctica de estos grandes modelos de lenguaje natural que se han popularizado en los últimos años.

En aquel entonces, durante el siglo XX, numerosos intelectuales, matemáticos e informáticos ya avisaron sobre lo que esto supondría en el futuro –el presente que vivimos–, también con advertencias sobre los riesgos de tener una IA desbocada.

Se suele pensar que el desembarco de ChatGPT supuso un antes y un después, pero anteriormente Google ya había publicado en 2017 un artículo de investigación titulado Attention is all you need –atención es todo lo que necesitas, por su traducción al castellano–.

Este estudio del equipo de investigación de Google no solo presentó una nueva arquitectura para la IA que conocemos, sino que también avanzó un tipo de red neuronal que marcó una revolución en el procesamiento del lenguaje natural de las máquinas.

Antes de este, los modelos tan solo eran capaces de leer de forma secuencial cada palabra, mientras que el equipo de Google introdujo el concepto de la «atención», con lo cual el algoritmo es capaz de analizar todo el texto al mismo tiempo y comprender el contexto.

Mayor comprensión, más parámetros y mucha más potencia

OpenAI, la compañía detrás del modelo de ChatGPT, lanzó su primera versión tan solo un año después del artículo de investigación de Google; con la llegada de GPT-3 en 2025, ya habían conseguido un modelo con 175.000 millones de parámetros.

Estos marcan la capacidad de entrenamiento de cada modelo, como otros conocidos –Claude, Gemini, etc.–, lo que resulta en una IA mucho más «inteligente», por denominarlo de alguna forma.

Curiosamente, algunas de las capacidades más extendidas a día de hoy, como la programación o la ciberseguridad, nacieron por pura casualidad: cuando el modelo se entrenaba con datos masivos y aumentaba su potencia de cálculo, conseguía este tipo de habilidades.

Es decir, que se pasó de una IA capaz de procesar y generar texto hacia modelos multimodales, con la posibilidad de comprender también imágenes, vídeos o código, de forma tan realista que incluso a los seres humanos ya les costaba diferencia lo real de lo artificial.

Ante este incremento espectacular de los LLM en apenas 4 años, se han hecho más que evidentes otras realidades dolorosas para la industria, como el increíble consumo que necesitan para «aprender» de sus errores.

Según algunas de las investigaciones más importantes, como las realizadas por la Agencia Internacional de la Energía (AIE), el consumo mundial relacionado con la IA generativa en los centros de datos se ha duplicado desde 2020.

Por su parte, la Organización de las Naciones Unidas (ONU) proyecta para 2030 un escenario poco alentador para el consumo mundial de energía: la infraestructura que sostiene estos modelos llegarán a consumir hasta 945 teravatios cada año. O lo que es lo mismo, el consumo de electricidad de países como Nigeria, Pakistan o Bangladesh.

Y esto no solo aplica al consumo energético a nivel mundial, sino también al de agua dulce, un apartado en el que los centros de datos tienen mucho que decir. Estudios como el publicado en Patterns aseguran que cada vez que un usuario plantea una conversación con uno de estos modelos, se evaporan 500 mililitros de agua, lo habitual en una botella de agua.

Precisamente, siguiendo la estela de su investigación, estos sistemas de IA generativa supusieron un consumo de 765.000 millones de litros de agua dulce, mucho más del volumen total de agua embotellada consumida por todo el mundo durante un solo año.

Este modelo podría colapsar y el futuro es bastante incierto

De seguir por este camino, la ONU prevé que para finales de esta misma década la huella hídrica de la IA será la misma que la necesaria para los hogares de hasta 1.300 millones de personas.

Y en cualquier sistema económico, como es lógico, el dinero es infinito, pero los recursos no lo son, con lo cual gestionar estos es vital para poder cubrir las necesidades básicas de todos los hogares.

Las grandes tecnológicas –Microsoft, Meta, Alphabet y Amazon– han realizado diferentes inyecciones de capital que ascienden a los 700.000 millones de dólares, una cifra que prácticamente se destina en su totalidad a la adquisición de hardware (GPU) que pueda mantener la infraestructura necesaria para la IA.

Tanto a nivel energético como a nivel económico y financiero, no obstante, la industria se enfrenta a un reto mayúsculo, ya que el retorno de la inversión no parece ser el deseable para que este tipo de negocio continúen siendo rentables.

Incluso la Reserva Federal de Estados Unidos ya avisó de que esta tecnología está catalogada como una de las principales para la estabilidad de la economía, a lo que se suma la vida útil del hardware necesario cada 5 años, un aspecto vital para el sector, pero que supone nuevas inversiones multimillonarias.

Por ejemplo, si una compañía ha realizado una inversión de este tipo en infraestructuras para la IA, pero no consigue un retorno económico en un plazo de 5 años, podrían enfrentar una grave crisis y, en consecuencia, cerrar el negocio y no devolver la inversión realizada por los capitalistas.

Esto mismo puede llevar a una reacción en cadena que no solo sufrirían dichas compañías, sino también los usuarios, con menor cantidad de herramientas de este tipo, así como la asunción de costes negativos por parte de los propios inversores.

En cualquier caso, la IA generativa no corre el riesgo de desaparecer, aunque sí de sufrir una profunda reconversión hacia modelos pequeños y más especializados, con datos de entrenamiento de alta calidad, con el objetivo de afinar las respuestas y ahorrar costes energéticos y monetarios.

Para ello, por supuesto, las grandes tecnológicas tienen que adaptar sus centros de datos a las nuevas formas más sostenibles de producir energía, sin que esto conlleve una externalización negativa para los ciudadanos de uno u otro país.

En definitiva, es más que probable que el auge espectacular que vemos hoy en día sufra una profunda transformación durante los próximos años, al menos si las compañías que han apostado por la IA generativa quieran seguir usando esta tecnología.

 

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La popular plataforma china de comercio electrónico AliExpress tendrá que pagar una multa de 550 millones de euros por no cumplir la Ley de Servicios Digitales (DSA) de la Unión Europea. Es la mayor sanción impuesta por la UE a través de esta ley.

El comunicado de la Comisión Europea básicamente viene a decir que AliExpress ha pasado del tema, y no ha hecho apenas nada para impedir que se vendan productos ilegales, inseguros o falsificados en su plataforma de comercio electrónico. Incluso los ha promocionado.

La Unión Europea lleva un tiempo presionando a las compañías chinas como AliExpress, Temu o Shein con aranceles al transporte y multas por incumplir las leyes que sí cumple su competencia europea.

Por qué la UE multa a AliExpress

La Comisión Europea investigó en 2023 los productos anómalos que AliExpress vendía en su tienda online en Europa: productos ilegales, inseguros o falsificados en su plataforma de comercio electrónico. Impuso al comercio chino una serie de medidas para corregirlo, pero según la Comisión, se lo ha tomado con bastante desgana.

La UE acusa a AliExpress de no asignar suficiente personal para localizar productos ilegales y eliminarnos.

Las pruebas realizadas por los servicios de la Comisión también mostraron que muchos productos ilegales se recomendaban o anunciaban a los consumidores antes de su eliminación efectiva.

Los expertos de la UE también comprobaron que los productos ilegales han seguido vendiéndose en gran volumen pese a las advertencias. Desde productos falsificados hasta juguetes inseguros y cosméticos peligrosos.

AliExpress no aplicó sanciones a las tiendas que venden productos ilegales, y siguieron operando con normalidad.

AliExpress no asignó suficiente personal para verificar si los productos están correctamente categorizados. Se ha comprobado que vendedores malintencionados colocan productos en categorías incorrectas en donde hay menos control, para eludir la vigilancia.

Por todas estas razones, AliExpress ha sido multada con 550 millones de euros. Ahora tiene hasta el 20 de octubre de 2026 para presentar un plan de acción a la Comisión que demuestre que va corregir todo esto. El Comité Europeo de Servicios Digitales dispondrá de un mes a partir de la recepción del plan para evaluarlo. Con ese informe la Comisión Europea decidirá si AliExpress cumple con la ley. Si no lo hace queda expuesta a multas aún mayores, e incluso a la expulsión del territorio de la UE.

Hace unas semanas, La Unión Europea también impuso a Temu una multa de 200 millones de euros por el mismo motivo: vender productos ilegales.

 

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La forma en la que almacenamos información podría cambiar radicalmente en las próximas décadas. Mientras los discos duros, SSD y cintas magnéticas siguen siendo la base de los sistemas de almacenamiento actuales, Microsoft está trabajando en una tecnología que promete llevar la conservación de datos a un nivel completamente distinto.

Investigadores de Microsoft Research han presentado los avances de Project Silica, una plataforma capaz de guardar información digital en láminas de vidrio. Lo más llamativo es que, según las pruebas realizadas por el equipo, los datos podrían permanecer intactos y ser legibles durante más de 10.000 años, una cifra muy superior a la vida útil de cualquier tecnología de almacenamiento comercial utilizada en la actualidad.

El proyecto busca resolver uno de los mayores problemas de la era digital: la preservación a largo plazo de enormes cantidades de información.

La tecnología desarrollada por Microsoft utiliza pulsos láser ultrarrápidos para crear modificaciones microscópicas dentro del cristal. Estas alteraciones reciben el nombre de «vóxeles», una especie de versión tridimensional de los píxeles que permiten almacenar información en múltiples capas dentro del material.

A diferencia de un disco duro tradicional, donde los datos se escriben sobre una superficie concreta, Project Silica aprovecha el volumen completo del vidrio. Esto permite distribuir la información en cientos de capas superpuestas y aumentar considerablemente la capacidad de almacenamiento.

Uno de los avances más importantes del proyecto es el uso de vidrio de borosilicato, un material barato y ampliamente disponible que se emplea habitualmente en laboratorios, utensilios de cocina y otros productos resistentes al calor. Gracias a ello, Microsoft reduce costes y facilita una futura adopción comercial de la tecnología.

Los prototipos actuales almacenan datos en una lámina de vidrio de apenas 120 x 120 milímetros y 2 milímetros de grosor. Cada pieza puede guardar hasta 4,8 terabytes de información, una capacidad comparable a la de muchos discos duros modernos.

Además, los investigadores han simplificado tanto los sistemas de escritura como los de lectura, reduciendo el número de componentes necesarios y mejorando la eficiencia energética. Las pruebas de envejecimiento acelerado realizadas por el equipo indican que los datos seguirían siendo estables durante más de diez milenios.

Aunque todavía no está lista para sustituir a los SSD o discos duros de uso doméstico, la tecnología de Microsoft podría convertirse en una solución revolucionaria para archivos históricos, bibliotecas digitales, centros de investigación y grandes organizaciones que necesiten conservar información durante siglos.