Hace casi un año, Stacey (el nombre es ficticio por razones de privacidad) oyó sonar la alarma de su coche Tesla en tres ocasiones en plena noche. Para entonces, esta mujer de Sidney llevaba cuatro años sufriendo maltrato doméstico a manos de su expareja, Enrico Pucci, un empresario condenado por abusos contra sus trabajadores y otras irregularidades.

Cuando sonó la alarma, estaba “demasiado asustada” para salir a la calle porque pensaba que él podría estar dañando su vehículo, según los documentos policiales presentados ante el tribunal. A la mañana siguiente, el coche parecía intacto, pero Stacey se dio cuenta de que el tablero digital se había reiniciado y se había añadido un perfil de “control parental”.

Tres días después, Pucci, que ahora tiene 50 años, la siguió en un coche y empezó a gritarle por un hombre con el que ella estaba saliendo. “Pensabas que te saldrías con la tuya. Estoy en tu coche. Estoy en tus mapas”, le gritó, según los informes policiales.

En los días siguientes, Stacey descubrió que el perfil de control parental, al que ella no tenía acceso, podía controlar casi por completo el coche, incluyendo su velocidad, la climatización, el bloqueo y el horario de toque de queda, determinando cuándo se podía conducir el vehículo.

Entre el 6 y el 12 de noviembre de 2025, Pucci alteró de forma remota la temperatura del coche, alternando entre el frío extremo y el calor extremo. “La víctima no pudo circular a determinadas velocidades y, en las ocasiones más recientes a lo largo de este periodo, [el acusado] activó el 'modo valet', que reduce inmediatamente la velocidad a 40 km por hora, lo que provocó importantes problemas de seguridad para la víctima en la ruta”, indicaban los documentos policiales.

“La víctima no tuvo ningún control sobre su vehículo desde que se percató de que se había añadido el perfil de control parental el 1 de noviembre de 2025”. “El acusado fue el único que tuvo acceso a los controles del vehículo a través de la aplicación de Tesla. Esto provocó a la víctima un estrés considerable, daños psicológicos y temor por su seguridad física al conducir su propio vehículo”, señalan esos mismos informes.

Este miércoles, Pucci fue declarado culpable de 30 cargos relacionados con la violencia doméstica contra Stacey, incluido el uso de la aplicación del coche Tesla para acosarla. El juez lo condenó a dos años y tres meses ante el juzgado local de Parramatta, en el oeste de Sidney, con un período sin libertad condicional de 15 meses, después de que se declarara culpable de los cargos la semana anterior a una vista prevista para agosto.

Durante sus consideraciones a la hora de dictar sentencia, el juez indicó que Pucci había mostrado un “comportamiento abusivo” hacia su expareja a lo largo de cuatro años. Esto incluía “múltiples métodos para dominar” a la mujer, entre ellos el uso de la aplicación de Tesla para controlar su coche y la creación de oportunidades de empleo falsas para “generar dependencia”, al tiempo que “la obligaba a dejar pasar otras oportunidades”.

“Si se analiza en su conjunto, [esto] constituye una conducta de carácter coercitivo y controlador, que refleja un patrón de comportamiento destinado a afianzar el poder y la sumisión”, afirma el magistrado.

“Todo quedó en silencio”

Los documentos policiales detallaban años de maltrato. En un incidente que dio lugar a una condena por agresión simple, Stacey le dijo a Pucci en marzo de 2020 que deseaba separarse mientras se encontraban en el coche con el hijo de dos años de la víctima.

“El acusado amenazó con que esa sería la última vez que la víctima vería a su hijo si ponía fin a la relación”, indicaban los documentos. “El acusado le quitó el teléfono a la fuerza y escribió un mensaje al exmarido de la víctima en el que afirmaba que ella no podía cuidar de su hijo y que deseaba renunciar a él”. “El acusado sacó a la fuerza a la víctima de su coche y la arrastró hasta un pilar cercano, la inmovilizó contra él y le dijo: ”Despedite de tu hijo“. Pucci se fue en coche con el hijo de la víctima, dejándola sin teléfono ni coche”.

Según los documentos, el empresario regresó unos minutos más tarde, agarró a Stacey por el brazo y le dijo: “Espero que comprendas lo que te pasará si volvés a romper conmigo”. En 2021, tras casarse, Pucci estranguló a Stacey hasta el punto de que ella recordaba haber oído ruidos guturales y haber “luchado” por su vida, según indican los documentos. “Todo quedó en silencio y la víctima perdió el conocimiento”, se lee en los documentos. “Creyó que iba a morir”.

Stacey compró un coche Tesla cuando aún eran pareja, según los informes aportados en el proceso. Al tener dificultades para manejar la tecnología del vehículo, Pucci se ofreció a ayudar a Stacey y le dijo que necesitaría que el coche estuviera a su nombre para “poder tomar el control de la aplicación de Tesla y 'ayudarla'”. “La víctima accedió, con el único propósito de que le ayudaran con la tecnología del vehículo”, indican los documentos.

En noviembre de 2025, un mes después de que la relación hubiera terminado, Pucci utilizó la aplicación del coche Tesla de Stacey para acosarla, lo que se tipificó como un delito de uso de un servicio de telecomunicaciones para acosar o hostigar. Esto incluyó siete intentos por parte de Pucci de desconectar el coche de su puerto de carga a través de la aplicación de Tesla.

Historial de abusos

Pucci recurrió la sentencia por los 30 delitos y está previsto que vuelva a comparecer ante el tribunal a finales de octubre. Los delitos incluyen ocho cargos de acoso o intimidación con la intención de causar miedo o daño físico, seis cargos de agresión simple, dos cargos de estrangulamiento sin consentimiento, un cargo de uso de un servicio de telecomunicaciones para amenazar de muerte y un cargo de uso de un servicio de telecomunicaciones para amenazar, acosar u ofender.

En 2017, el tribunal federal determinó que una empresa de limpieza de Sidney, propiedad de Pucci, había tratado a algunos trabajadores extranjeros vulnerables como “esclavos” tras negarse a pagarles durante meses y dejarlos sin mobiliario, comida ni tratamientos médicos esenciales. El Defensor del Trabajador logró que un tribunal federal impusiera una multa de casi 450.000 dólares a Grouped Property Services (GPS) Pty Ltd. Pucci, actual propietario y único administrador de la empresa, fue multado con 3.000 dólares por despedir a una mujer cuando esta le preguntó por qué no se le había pagado.

Su hermano, Rosario Pucci, antiguo propietario y director de la empresa, fue descrito por el tribunal federal como “íntimamente implicado” en la explotación y multado con otros 74.300 dólares. En 2022, Enrico Pucci había sido inhabilitado para dirigir sociedades durante el período máximo de cinco años debido a su “implicación en la quiebra de tres empresas”, que adeudaban casi 10 millones de dólares a sus acreedores.

La empresa de inteligencia artificial Anthropic advirtió este jueves de que frustró varios posibles complots en los que se utilizaron sus modelos de Inteligencia Artificial (IA) para realizar investigaciones que podrían haber contribuido al desarrollo de armas biológicas.

La compañía indicó en un informe que detectó y bloqueó estos usos indebidos durante este año, aunque no pudo determinar si los estudios tenían fines legítimos o maliciosos, por lo que optó por bloquearlos ante el riesgo de que sus modelos pudieran contribuir al desarrollo de patógenos peligrosos.

“Si bien las evaluaciones son útiles porque proporcionan evidencia de capacidad, no pueden demostrar concretamente que dicha capacidad se utilizaría alguna vez para desarrollar armas biológicas en el mundo real”, explicó la empresa en el documento.

Hasta el momento, la corporación californiana negó que tuviera constancia de que alguna empresa privada haya compartido públicamente “evidencia del posible mal uso de sus plataformas para el desarrollo de armas biológicas”.

Anthropic incluyó además en otro comunicado una extensa lista de casos detectados en los últimos ocho meses en los que se habían usado sus modelos de IA de manera indebida, además del chatbot Claude, en China, Rusia y Yemen.

Este informe surge entre crecientes preocupaciones de expertos en el sector tecnológico por el uso dual de la IA, ya que los modelos capaces de ayudar en investigaciones biológicas también pueden servir para actividades peligrosas, así como también de voces que alertan de los peligros derivados de la creciente autonomía de estos modelos.

La empresa tecnológica aseguró haber desarrollado sistemas de detección para identificar y bloquear los usos que puedan suponer un riesgo en sus modelos de IA.

Con información de la agencia EFE

Hay un plano en Metropolis en el que un grupo de obreros baja por una escalera hacia una máquina enorme. Cabeza gacha, todos al mismo tiempo. La máquina no los usa como herramientas, se los come, y devuelve energía para una ciudad que esos obreros no van a ver nunca. Esa imagen, filmada hace casi un siglo, dice algo que ninguna otra distopía repite igual, porque cada una teme una cosa diferente. Ordenarlas por su miedo, y no por su calidad, muestra que el género es mucho más disparejo por dentro de lo que sugiere la etiqueta.

Metropolis (1927, Fritz Lang): el miedo a la ciudad que separa

Fritz Lang estrenó Metropolis en 1927 y filmó una idea muy concreta: la ciudad como una máquina que reparte a la gente según a qué lado del engranaje le tocó nacer. Arriba, jardines y torres de vidrio. Abajo, turnos, vapor y relojes que marcan un tiempo que no es humano. El film no discute si eso está bien o mal a través de diálogos. Lo hace con la escenografía.

Lo más fuerte está en cómo Lang usa las masas. Los obreros nunca aparecen como individuos con nombre. Son formas geométricas que suben y bajan en bloque, dibujando figuras casi arquitectónicas. El movimiento coreografiado convierte a las personas en material de construcción de la ciudad. Cuando la cámara sube a la superficie, ese mismo cuidado formal sirve para lo contrario: espacios abiertos, gente que se mueve suelta, sin cuadrícula. La distancia entre los dos mundos está construida con encuadres antes que con explicaciones. Lo que asusta en Metropolis no es un tirano ni un desastre puntual, sino el diseño mismo del lugar donde se vive.

The Hunger Games: Catching Fire (2013, Francis Lawrence): el miedo al espectáculo como control

Francis Lawrence tomó la saga después de la primera película y dirigió The Hunger Games: Catching Fire, de 2013, la entrega que entendió mejor que el verdadero antagonista de esa historia es el aparato de propaganda. El poder del Capitolio no se sostiene por la fuerza de sus armas. Lo sostiene la televisación de los juegos: cámaras, entrevistas, vestuario, aplausos dirigidos.

La película se detiene en ese montaje con cierta frialdad. Filma cómo se produce el espectáculo, quién decide los planos, cómo se ensaya la emoción del público. El giro llega cuando ese mismo dispositivo, pensado para entretener y disciplinar, empieza a transmitir una imagen que el régimen no quería mostrar y no logra apagar a tiempo. El instrumento de control se vuelve contra quien lo maneja, y la película sigue paso a paso ese momento en que la pantalla deja de obedecer.

Blade Runner (1982, Ridley Scott): el miedo a no saber qué es humano

Ridley Scott dirigió Blade Runner en 1982 y trasladó el temor a un terreno más incómodo. Ya no importa cómo está organizada la ciudad. Lo que importa es quién cuenta como persona dentro de ella. Los replicantes se ven, hablan y sufren igual que cualquiera, y esa semejanza es justamente el problema.

Acá la duda se resuelve con luz, no con discursos. Interiores en penumbra, lluvia constante, letreros de neón que iluminan las caras a pedazos. Cuando un personaje recuerda algo, la escena nunca aclara del todo si ese recuerdo es propio o instalado, y la fotografía sostiene la ambigüedad en lugar de despejarla. Uno mira un primer plano y no sabe si está frente a alguien o frente a algo fabricado para parecerlo.

Los niños del hombre (2006, Alfonso Cuarón): el miedo a la degradación lenta

Children of Men, estrenada en español como Los niños del hombre, es de 2006 y la dirigió Alfonso Cuarón. Su distopía no llega con una explosión. La humanidad dejó de tener hijos y el mundo se apaga de a poco, mientras la gente sigue yendo a trabajar, tomando café, discutiendo por pavadas. El horror está en que todo continúa funcionando a medias.

Para que el espectador no pueda tomar distancia, Cuarón apostó por los planos secuencia largos, sin cortes. La cámara acompaña a los personajes por calles con basura acumulada, controles militares y publicidad que sigue prometiendo cosas en medio del deterioro. Al no cortar, la película impide el respiro que normalmente ordena una escena de acción. Uno queda adentro, con el barro y el ruido, viendo cómo un lugar se degrada sin que nadie declare oficialmente que se terminó.

Mad Max: Furia en el camino (2015, George Miller): el miedo al después

George Miller estrenó Mad Max: Fury Road, en español Mad Max: Furia en el camino, en 2015, más de tres décadas después de haber empezado la saga. Su distopía ya no critica un sistema, porque no queda ninguno. Hay desierto, agua racionada, combustible y velocidad. La política se reduce a quién controla la próxima fuente de recursos.

Miller filmó casi todo con vehículos y acrobacias reales, con poco descanso entre secuencia y secuencia. El resultado es un movimiento continuo hacia adelante que reemplaza a la trama tradicional. La película muestra el después, cuando ya no hay orden social que denunciar, solo cuerpos moviéndose por un territorio arrasado.

Jacob Coxon, investigador británico especializado en el entrenamiento de IA avanzada, renunció a su puesto en Anthropic y anunció que abandona la industria de la inteligencia artificial. El ingeniero, de 27 años y que también había abandonado previamente de OpenAI, afirmó que el avance de esta tecnología supone un peligro existencial para la humanidad y que los ejecutivos de los laboratorios que lideran la carrera están escondiendo estos riesgos a la ciudadanía.

“Pasé los últimos tres años haciendo investigación de preentrenamiento tanto en OpenAI como en Anthropic. Ninguna de las dos compañías está actuando de manera responsable. Están corriendo directamente hacia una superinteligencia capaz de mejorarse así misma y apostando nuestras vidas en esa carrera”, sostuvo Coxon en su cuenta de X.

“No subestimen el poder de esta tecnología. Pronto serán sistemas sobrehumanos capaces de hackear cualquier cosa, revolucionar cualquier campo de la noche a la mañana y adquirir poder y recursos reales”, agregó en su posteo. Y remarcó: “Esto no es un truco de marketing. Muchos ejecutivos e investigadores senior moderan su lenguaje en la prensa para sonar sensatos, pero oigo a las mismas personas expresar miedo en privado. Ninguna otra actividad humana representa este nivel de peligro”.

La dimisión de Coxon y sus motivos fue adelantada en exclusiva por The Wall Street Journal este martes. El prestigioso medio económico detalla que el ingeniero tiene formación en matemáticas en la Universidad de Cambridge. Tras trabajar durante casi tres años en OpenAI dentro del equipo de preentrenamiento de grandes modelos lingüísticos, donde fue colaborador principal de GPT-4o y GPT-4.5, en julio de 2026 se incorporó a Anthropic.

El salto a la competencia se produjo precisamente ante la impresión de que la empresa dirigida por Sam Altman no dispone de los protocolos de seguridad adecuados. Anthropic basó su narrativa empresarial en la alerta sobre los peligros de esa superinteligencia (también llamada IA general) y la necesidad de avanzar con cautela hacia ella. Sin embargo, Coxon tampoco encontró lo que esperaba tras un mes en el laboratorio y advierte que ninguna de las dos organizaciones actúa con la cautela necesaria.

“En Anthropic comprenden la apuesta, pero están atrapados en una carrera por llegar primero: creen que nadie más actuará de manera responsable, por lo que deben hacerlo ellos mismos, a pesar del riesgo”, declaró al WSJ: “Es una locura que esto tenga que ocurrir en los MacBooks de unos ingenieros que viven en San Francisco en lugar de en un búnker en el desierto como cuando hacían el Proyecto Manhattan”.

Según el medio económico, Coxon cree que la rivalidad entre OpenAI y Anthropic y la presión por mantener la delantera frente a los desarrolladores chinos están haciendo que ambos laboratorios dejen a un lado las salvaguardas de seguridad para avanzar lo más rápido posible.

Opacidad de los laboratorios de IA

Fuera de Silicon Valley, numerosos científicos se muestran escépticos sobre la posibilidad de crear una IA general autoconsciente y capaz de mejorarse a sí misma. Alegan que para llegar a ella hacen falta aun avances científicos sustanciales y no simples mejoras de los modelos actuales, que no comprenden realmente ninguno de los contenidos que generan. Muchos expertos avisan, además, que estas empresas utilizan el marketing del miedo para exagerar la capacidad de sus productos y vender protecciones ante ellos.

Las repetidas encuestas entre los especialistas son claras a este respecto. Una elaborada en 2025 por el University College de Londres entre 4.260 investigadores expertos en IA de 92 países mostró que solo el 3% afirmó estar preocupado por el escenario hipotético a largo plazo en el que una IA avanzada y fuera de control suponga una amenaza para la existencia humana. En contraste, la desinformación y noticias falsas, el uso de datos personales sin consentimiento o el cibercrimen fueron los riesgos señalados por los científicos.

No obstante, en las últimas fechas reputadas voces de la industria tecnológica elevaron la misma alerta que Coxon: los laboratorios de IA no está siendo transparente sobre los riesgos reales que entrañan sus investigaciones actuales. Una de ellas fue la del propio Bill Gates, que recientemente publicó un extenso ensayo y dado entrevistas en las que profundiza en esta cuestión.

“En privado, las personas que entienden lo buena que es esta tecnología y cuánto está mejorando, están muy preocupadas”, revela el fundador de Microsoft, indicando que aquellos que se atreven a señalarlo son censurados por el resto del sector. “Se dicen entre sí: 'Oye, amigo, no digas eso. Es malo para los próximos billones de dólares que estamos intentando recaudar'”.

En este sentido, este mismo miércoles el Financial Times informó de que Anthropic se negó a remitir su último y más avanzado desarrollo, Claude Mythos 5.1, al Instituto de Seguridad de la IA de Reino Unido (AISI) para ser auditado antes de su salida al mercado. El medio británico lo relaciona con la doctrina proteccionista impuesta por Donald Trump, ya que Anthropic sí compartió el modelo con sus socios estadounidenses.

Por el momento, ni Anthropic ni OpenAI hicieron ninguna declaración oficial respecto a las denuncias de Coxon. La única respuesta llegó por parte de uno de los directivos de Anthropic, encargado de las pruebas de seguridad de sus modelos. “Jacob tiene razón aquí: ¡realmente creemos con sinceridad que la IA podría matar a todos los humanos! Personalmente, creo que la probabilidad es mayor al 10% durante la próxima década. Creo que Anthropic está haciendo lo mejor que puede, pero todavía no tenemos un plan para resolver el alineamiento para la superinteligencia y claramente no estamos en camino de lograrlo”, afirmó Evan Hubinger en su cuenta de X.

Hubinger enlaza directamente en último Informe de riesgos de Anthropic, publicado este agosto. El documento trata en profundidad el problema del “desalineamiento”, como la industria denomina la posibilidad de que los sistemas de IA desobedezcan a sus creadores o queden fuera de control. Los investigadores de Anthropic concluyen que esa posibilidad en entornos de alto riesgo que resulten críticos para las personas o la sociedad es “bajo”, aunque fue elevado desde el “muy bajo” que le asignaban en su informe anterior.

El cambio de calificación llega después de que la compañía, según el informe, asegure que observó conductas como el uso de atajos engañosos o destructivos para completar tareas complejas por parte de sus modelos. Por otra parte, los investigadores consideran “muy poco probable” que exista un “desalineamiento severo y persistente no detectado” y aseguran que cuentan con las herramientas adecuadas para detectarlo en caso de que se produzca.

Las finanzas descentralizadas prometen acceso abierto, operaciones sin intermediarios y oportunidades que hace apenas unos años parecían impensables. Sin embargo, la libertad también implica una mayor responsabilidad. Un contrato inteligente defectuoso, una configuración insegura o una gobernanza opaca pueden convertir una prometedora inversión en una pérdida irreversible.

Muchos incidentes grandes no son por ataques sofisticados a la ciberseguridad, sino por bugs predecibles. Varios informes de la industria indican que un porcentaje significativo de los fondos comprometidos en DeFi está asociado con vulnerabilidades en contratos inteligentes, infracciones de control de acceso o problemas de gestión de claves. Por eso, tener un método para el escrutinio es mucho más útil que basarse simplemente en la popularidad de un protocolo.

Revisar el código y las auditorías

El primer punto del checklist consiste en comprobar si el protocolo ha sido auditado por empresas reconocidas y si esos informes son públicos. Una auditoría no garantiza seguridad absoluta, aunque sí demuestra que el código ha pasado por una revisión independiente y permite conocer qué vulnerabilidades fueron detectadas y corregidas.

Señales que merecen atención

También conviene revisar si el código fuente está disponible para la comunidad y si existe un historial activo de actualizaciones. Un proyecto que publica mejoras frecuentes y responde rápidamente a los problemas suele transmitir más confianza que otro con largos periodos de inactividad. Además, los programas de recompensas por errores representan otra buena señal, ya que incentivan a investigadores de seguridad a reportar fallos antes de que sean explotados.

Analizar la gobernanza y la liquidez

Antes de tomar cualquier decisión, el precio de criptomoneda no debería convertirse en el único criterio de evaluación. Un protocolo puede mostrar un crecimiento espectacular mientras mantiene una gobernanza altamente centralizada o una liquidez demasiado concentrada en unas pocas direcciones.

Vale la pena observar quién controla las actualizaciones del protocolo, cómo se aprueban las propuestas y si existe un mecanismo de emergencia claramente documentado. Otro aspecto importante consiste en analizar el valor total bloqueado (TVL), aunque siempre acompañado de la distribución de esa liquidez. Un TVL elevado resulta menos tranquilizador cuando depende de un número reducido de grandes participantes.

Comprobar los riesgos operativos antes de utilizar el protocolo

El último paso del checklist se centra en la experiencia práctica. Conviene verificar qué permisos solicita la cartera, revisar periódicamente las autorizaciones concedidas y confirmar que la dirección del sitio web corresponde al dominio oficial. Los ataques de phishing continúan siendo una de las amenazas más frecuentes dentro del ecosistema.

También es recomendable investigar el historial del equipo desarrollador, la actividad de la comunidad y la rapidez con la que se comunican incidentes o actualizaciones críticas. La transparencia suele convertirse en uno de los mejores indicadores de la madurez de un proyecto, incluso cuando surgen problemas inesperados.

La mejor protección empieza antes del primer clic

La seguridad en DeFi rara vez depende de una única característica. Es el resultado de combinar auditorías, buena gobernanza, transparencia, controles técnicos y hábitos prudentes por parte de quienes utilizan el protocolo. Un checklist bien construido no elimina todos los riesgos, pero ayuda a identificar señales de alerta antes de que aparezcan las consecuencias, algo que suele marcar la diferencia entre una experiencia positiva y un error difícil de reparar.

Descargo de responsabilidad: Este artículo tiene únicamente fines informativos y no constituye asesoramiento financiero, de inversión ni de trading. No debe interpretarse como una recomendación para comprar, vender o mantener ninguna criptomoneda o activo digital. Los mercados de criptomonedas son altamente volátiles, y la inversión en activos digitales conlleva el riesgo de perder parcial o totalmente los fondos invertidos. Antes de tomar cualquier decisión de inversión, es fundamental realizar una investigación propia y evaluar cuidadosamente la tolerancia al riesgo.

En Nantucket, la isla de Massachusetts de la que partió el ballenero Essex, cuyo naufragio inspiró la novela de Moby Dick, John Sylvia cuelga un cartel en el interior de su tienda de antigüedades y artesanía. El letrero reza “prohibido influencers”. Después, cuando todo se desencadena, este comerciante de antigüedades de tercera generación cuenta al periódico The New York Times que “a veces siento que mi tienda se utiliza como telón de fondo o escenario de otros”. Explica que no quería impedir la entrada a nadie, que era sólo un intento de frenar con humor la tendencia de personas que entraba a retratarse sin intención de comprar, “ni de entablar una conversación educada”. Nada desconocido para una ciudad apreciada como destino de veraneo, en la que el precio medio de los inmuebles ronda los 4,5 millones de dólares.

Sin embargo, sólo hizo falta una foto, la que hizo el propio Sylvia del susodicho cartel, para que Four Winds Craft Guild conociese verdaderamente la viralidad en redes. Y no sólo eso, sino que supuso el pistoletazo de salida de un acalorado debate, que hoy llega a los feeds de cientos de miles de usuarios y se filtra a la prensa, sobre la caída en desgracia del influencer. Anunciado, con cierto tinte apocalíptico, como un golpe definitivo a este modelo de negocio, la hipótesis de este hundimiento no tardó en traer ecos de celebración en esas mismas redes sociales.

Aun así, este supuesto descenso, lo que se narra como una revancha social, producto del hartazgo orgánico de la ciudadanía digital, podría responder más bien al agotamiento de un modelo de usabilidad de las redes sociales mainstream. En el diseño que estas grandes plataformas previeron para el futuro inmediato, los perfiles de creadores que aspiran a la fidelidad de su audiencia podrían no encajar bien en el plan. Puede que tampoco lo hagan con la necesidad de dar aplicación a las nuevas herramientas de inteligencia artificial generativa, la cesta en la que las Big Tech colocan todos sus huevos en los últimos tiempos.

El influencer: un perfil más desechado que rechazado

La paradoja del influencer se puede resumir en que, al tiempo que su número de seguidores y el alcance de sus contenidos conquista una popularidad que atrae a anunciantes y marcas comerciales, la opacidad de estos acuerdos e incluso la preocupación por el tipo de ideas y modo de vida que divulgan les hace crecientemente impopulares. La publicista Lorena Macías, cuya cuenta de Instagram @hazmeunafotoasi aborda desde el humor la crítica a los perfiles más exitosos del panorama de prescriptores nacionales, analizaba en un video las cifras a la baja en la base de seguidores como el síntoma de una tendencia.

Sin embargo, Macías apunta que este declive no es tan significativo en números como parece serlo como tópico de conversación digital. En este punto, es necesario matizar la definición de influencer. Aquellos perfiles personales en redes con una importante base de seguidores, o bien aquellos que consiguieron profesionalizar su labor de prescripción en redes mediante contratos de imagen, publicidad o afiliación, pueden tratar un catálogo de temas tan variopinto y aleatorio como análisis político, deporte, tecnología, organización doméstica, jardinería, bricolaje, literatura o crochet.

También cabe diferenciar entre influencer y creador de contenido, aunque a menudo se solapen y sea complicado hacerlo. El influencer realiza una labor de prescripción de productos o servicios desde su vida diaria (o lo que presenta como su vida diaria) de una manera más personal que el creador de contenido, quien puede no aportar ningún dato sobre sí mismo. Estas diferencias permiten que el creador de contenido se adapte mejor a los cambios de algoritmo que plataformas como Instagram adoptaron en los últimos años, así como a la incorporación de herramientas de inteligencia artificial generativa a sus publicaciones. Algo que muy pronto podrían ser insuficientes para crecer en alcance en estas plataformas. Según un informe de Precedence Research sobre la economía de creadores de contenido, la industria del creador de contenido prevé un crecimiento de su volumen de mercado de un billón de dólares para 2035. Mientras que el sector de los influencers presenta un elevado burnout ante la dificultad de hacer crecer su negocio.

Navegando cambios de algoritmo que les separan de su audiencia

Aunque muchos creadores de contenido celebran este supuesto ocaso del influencer como el agotamiento de un perfil digital desapegado de la situación socioeconómica de la mayoría de la población, moralmente cuestionable o incluso nocivo para los sectores más vulnerables de la sociedad, este relato podría ponerse en entredicho con facilidad. Hay que considerar la posibilidad de que esta caída haya sido más diseñada desde los despachos y oficinas de las Big Tech —compañías privadas propietarias de las grandes redes sociales convencionales—, que resultado de un clamor ciudadano que en parte continúa sirviéndoles como audiencia.

Hay que considerar la posibilidad de que esta caída haya sido más diseñada desde los despachos y oficinas de las Big Tech, que resultado de un clamor ciudadano que en parte continúa sirviéndoles como audiencia

Hace tiempo que nuestros timelines no son lo que eran. La agresiva entrada de TikTok en el reparto de la tarta de la audiencia online motivó drásticas decisiones en el diseño algorítmico de Instagram, perteneciente a Meta, que en 2022 favoreció los contenidos en video recomendados por encima de las publicaciones de las cuentas seguidas y del clásico orden cronológico inverso. Algo de lo que se quejaron incluso Kim Kardashian y Kylie Jenner, cuyo imperio se cimenta sobre su influencia en redes.

Como consecuencia, muchos de los perfiles que los usuarios habían elegido seguir deliberadamente, casi desaparecieron por completo de su vista, desplazados por cuentas desconocidas, y alimentando una dinámica entre los creadores que consiste en copiar estrategias virales de contenido. Frente al modelo de influencia que aspira a fidelizar por su estilo y enfoque al usuario, en Instagram y TikTok prevaleció un carrusel de perfiles sobre el que el usuario no tiene poder de selección.

En el modelo de TikTok, un creador podía tener un enorme alcance entre una audiencia que no le seguía. Un rasgo de diseño que confería a esta plataforma un enfoque novedoso y cierta apariencia de horizontalidad, y que la convirtió en el espejo en el que Meta decidiría mirarse. Pero esta no era la única señal de que a la compañía capitaneada por Mark Zuckerberg no le interesaba velar por el futuro de los influencers, usuarios que habían crecido en su plataforma adaptándose con obediencia tanto a sus cambios de algoritmo como a sus nuevas herramientas.

Paralelamente, tal y como discutían en el pódcast Business Of Fashion, plataformas de marketing de afiliados como LTK o ShopMy están cambiando las reglas del juego al aceptar creadores con una base de pocos miles de seguidores. Siempre fue una sentencia extendida en el territorio de marketing digital que los creadores con audiencias pequeñas (microinfluencers) convierten mejor la inversión publicitaria que aquellos con audiencias masivas, y la confirmación de esta teoría podría dañar más al sector de los macroinfluencers que su mala prensa.

La idea de autenticidad ha sido durante años el santo grial que perseguía el sector, al tiempo que pesaba sobre el enfoque de sus contenidos. Por definición, la inteligencia artificial colisiona con esta búsqueda

El mero concepto del influencer se vertebra desde la idea de autenticidad. Este fue durante años el santo grial que perseguía el sector, al tiempo que pesaba sobre el enfoque de sus contenidos. Por definición, la inteligencia artificial colisiona con esta búsqueda de la autenticidad. Sin embargo, la ingente inversión que las grandes tecnológicas reciben para el desarrollo de estas herramientas generativas las convierte en una prioridad en su agenda. Aquellos influencers que convirtieron estas redes en su profesión y fuente de ingresos principal son los primeros usuarios vulnerables a la hora de sentir las consecuencias de cualquier cambio en el diseño de la usabilidad de las plataformas, pues sus contratos y audiencia podrían verse comprometidos.

La crisis de los influencers: más predicción que realidad

Este sector, que logró adaptar su presencia digital de la era de los blogs a la de las redes sociales, e incluso crecer en este ecosistema, se enfrenta ahora a su principal crisis de modelo de negocio y de reputación hasta la fecha. Pese al debate abierto en torno a su reputación y la sociedad enfrentada a su presencia, pese a los cambios de algoritmo que sobrevienen y les hacen desaparecer de la vista de sus seguidores, y pese a las dificultades de reconocimiento y legislación sobre las prácticas de su actividad profesional, el sector de los influencers también augura cifras de crecimiento. Según Forbes España, en nuestro país la inversión en ellos creció un 59% más que el año anterior, llegando a 125,9 millones de euros.

El futuro del sector viene marcado por grandes retos: las crisis y problemáticas ya mencionadas. Acostumbrados al cambio y la adaptación constante, es más fácil que presenciemos la transformación de los grandes macroinfluencers que su caída. Aunque estos son sólo una minoría dentro del sector. La regularización de su actividad de acuerdo a una ley específica todavía deja grandes lagunas por contemplar en España, pese a contar con una ley específica desde 2024. Desde la regulación de las colaboraciones de aquellos influencers que generan menos de 300.000 euros al año, a la actualización de un código de conducta con capacidad de aplicar sanciones.

Así hablaba en 2025 Gala González, una de las pioneras del sector de moda y estilo de vida, en una entrevista a Vogue España sobre el futuro de los ecosistemas digitales: “Es importante que sepamos dónde están los límites, y también que el consumidor sepa exactamente qué tipo de contenido está consumiendo. Me gustaría que hubiese una ley específica para nuestro sector, a imagen de lo que sucede en países como Francia; que se nos dote de un epígrafe propio. Llama la atención que una industria que mueve y genera tanta riqueza no tenga ningún reconocimiento como sector profesionalizado”.

En un momento convulso en el que los actores de la conversación transitan hacia un nuevo paisaje digital, el tiempo y el peso de las Big Tech acabará por determinar el papel que los influencers desempeñarán en el futuro. Puede que ni ellos mismos ni el resto de usuarios que componen la ciudadanía digital tengan la clave para salvar su crisis o provocar su caída.

El despertador de Max Hawkins, un ingeniero de software de Google de San Francisco, sonaba cada día a las siete en punto de la mañana. Lo apagaba, se vestía y salía de casa hacia el café de especialidad de su barrio que tenía mejor puntuación en Yelp.

Minutos después, subía a su bicicleta para realizar un trayecto de exactamente 15 minutos y 37 segundos por la ruta que Google Maps determinaba como la más óptima. Tras ocho horas de trabajo, terminaba la tarde con sus amigos en una cervecería artesanal también con buena puntuación o en el césped de Mission Dolores Park.

Su vida era buena, cómoda, envidiable. Sin embargo, un día leyó un estudio académico que acabaría cambiando su vida por completo. En él se analizaban los movimientos de 100.000 usuarios de telefonía móvil durante seis meses y se concluía que sus movimientos eran completamente predecibles.

Él mismo se sintió así: programado. ¿Dónde quedaba el libre albedrío? Fue entonces cuando tomó una decisión radical: delegar sus decisiones en una serie de algoritmos aleatorios creados por él mismo para romper con todo eso.

Diseñó aplicaciones para determinar los lugares a los que iba, los restaurantes donde comía, la música que escuchaba e incluso los tatuajes que comenzó a hacerse. En los dos años siguientes abandonó su departamento, compró un billete de solo ida a Vietnam y recorrió el mundo dejando que su computadora eligiera su destino. Hawkins descubrió una desconcertante sensación de emancipación al librarse del peso de la elección, aunque la aleatoriedad absoluta pronto empezó a revelar sus grietas.

La prisión de las preferencias y el mito del atajo algorítmico

La historia de Max Hawkins, recogida por The Atlantic, sintetiza una forma de vivir muy común en las sociedades contemporáneas: la hiperoptimización.

Guiados por plataformas como Google Maps, TripAdvisor, Spotify o Netflix, los ciudadanos delegamos el descubrimiento a sistemas que garantizan evitar cualquier fallo o pequeña decepción. Ya no se visita un restaurante sin comprobar si ostenta cuatro estrellas o más, ni se inicia un trayecto urbano sin consultar el trazado más rápido. Esta búsqueda obsesiva de la perfección vacía la experiencia cotidiana de cualquier atisbo de espontaneidad.

Como señala el filósofo José Carlos Ruiz, ya no buscamos satisfacer nuestras apetencias, sino maximizarlas y llevarlas al perfeccionismo extremo. Todo esto genera una enorme presión, autoexigencia e intolerancia al fallo o a la decepción

El psicólogo, profesor y divulgador Buenaventura del Charco analiza la raíz de este pánico al error cotidiano: “Somos una cultura profundamente aspiracional”, asegura. “Ya no hacemos tanto las cosas por la experiencia, sino por la sensación de hacerlo bien. La funcionalidad de muchas de nuestras acciones es instrumental: no las ejecutamos por la acción en sí, sino para validarnos. Como señala el filósofo José Carlos Ruiz, ya no buscamos satisfacer nuestras apetencias, sino maximizarlas y llevarlas al perfeccionismo extremo. Todo esto genera una enorme presión, autoexigencia e intolerancia al fallo o a la decepción”.

Esta dinámica genera una paradoja importante. En el intento desesperado por garantizar que cada comida sea memorable, cada minuto aprovechado y cada compra perfecta, la tolerancia a la frustración se evapora. La posibilidad de comer mal o de perder veinte minutos en una ruta equivocada se percibe como una amenaza casi intolerable, reduciendo la existencia a una secuencia de microdecisiones preconcebidas (por otros).

Explorar o explotar: el dilema informático que define nuestro consumo

En el campo de las ciencias de la computación existe un dilema analítico fundamental denominado explore vs. exploit (explorar nuevas opciones o explotar las que ya sabemos que funcionan). Cuando un algoritmo de recomendación selecciona el siguiente tema musical o la próxima sugerencia gastronómica, debe sopesar si arriesgarse recomendando algo desconocido o mantenerse en el territorio seguro de las preferencias pasadas. La balanza del entorno corporativo actual se inclina abrumadoramente hacia la explotación comercial.

Los propios sistemas de recomendación necesitan arriesgar un mínimo. Siempre tiene que haber un porcentaje de exploración en la propuesta recomendada porque la explotación solo se realiza sobre los datos del pasado

Antonio Ortiz — Analista tecnológico

Antonio Ortiz, analista tecnológico y autor de la newsletter Error500, explica las complejidades de este diseño: “Los propios sistemas de recomendación necesitan arriesgar un mínimo”, sostiene. “Siempre tiene que haber un porcentaje de exploración en la propuesta recomendada porque la explotación solo se realiza sobre los datos del pasado. Sin embargo, de esta cuestión lo que más me interesa no es solo el dilema entre explotación o exploración, sino la ausencia de capacidad de valorar el largo plazo. Estos sistemas se retroalimentan de acciones inmediatas a muy corto plazo: ver el siguiente video o escuchar la siguiente canción. Todavía hay muy pocos sistemas que valoren al usuario a largo plazo, midiendo su satisfacción duradera más allá de retenerlo durante diez segundos más”.

Al priorizar la retención inmediata, las plataformas digitales construyen un bucle cerrado donde el usuario consume variaciones continuas de lo mismo. Esta saturación uniformiza los gustos culturales e incluso puede llegar a alterar la fisonomía urbana.

Las ciudades sufren claramente las consecuencias de este fenómeno: locales y restaurantes adaptan sus estéticas y menús para satisfacer los parámetros analíticos que demandan las valoraciones de internet, difuminando las identidades gastronómicas y culturales en favor de una fórmula comercial probada y segura.

La renuncia a la responsabilidad y la búsqueda de la agencia perdida

Frente al acorralamiento algorítmico, delegar las decisiones en la aleatoriedad pura (como hizo Hawkins con sus programas informáticos) puede parecer una rebelión radical. Sin embargo, los expertos en salud mental ven en esta conducta una moneda de dos caras. Si bien rompe el bucle de la hiperoptimización, también puede esconder una forma sutil de evasión de la propia voluntad.

Del Charco reflexiona sobre el significado profundo de delegar la vida a una máquina: “Lo triste es que necesitemos una aplicación para hacer lo que antes era natural y orgánico”, y recuerda. “En un episodio de The Big Bang Theory, Sheldon Cooper, un personaje caracterizado por su tendencia a la obsesión, recurría a un dado para tomar decisiones y aliviar su carga mental. Esa parodia es hoy una triste realidad. Al delegar la elección en el azar o en una máquina, en el fondo evitas la responsabilidad del resultado”.

“Creo que para trabajar la intolerancia a la incertidumbre no debemos diseñar un plan ni planificar la aleatoriedad, porque eso es un oxímoron”, continúa. “Simplemente, debemos ser más anárquicos y espontáneos. Salir sin planificar provocará que nos sucedan cosas malas, decepcionantes o inesperadas, pero ese será el mejor modo de hacer callo y generar tolerancia”.

Por su parte, Ortiz apunta a otra grieta en el plan de Hawkins: cualquier generador de azar opera dentro de un ecosistema que ya posee sus propios sesgos y exclusiones previas. “Filosóficamente, me parece un poco arbitrario plantear que seguir recomendaciones aleatorias suponga mayor agencia que mirar lo que te recomienda una plataforma”, sostiene. “Seleccionar algo aleatorio dentro de un sistema sigue condicionado por los sesgos de ese propio sistema”.

Recuperar el valor del fallo en un mundo hipercalculado

Tras años de vagar por el mundo guiado por su computadora, Max Hawkins comprendió la limitación inherente a su experimento. En el pequeño pueblo rural de Williamston, sin amigos, sin propósito y sin nada que hacer, la aleatoriedad le reveló su cara más vacía: generar ruido constante no equivale a construir una vida con sentido.

Finalmente, él y su pareja decidieron asentarse en Los Ángeles, alquilar una casa y recuperar una estructura estable, manteniendo pequeñas dosis controladas de imprevisibilidad cotidiana en sus cenas y hábitos.

Las rutinas rígidas y las recomendaciones automatizadas proporcionan confort y previsibilidad, pero extinguen el margen de maniobra necesario para el crecimiento personal

Su periplo por el azar total nos deja una lección valiosa a los que vivimos en una sociedad obsesionada con el control absoluto. Las rutinas rígidas y las recomendaciones automatizadas proporcionan confort y previsibilidad, pero extinguen el margen de maniobra necesario para el crecimiento personal. La planificación constante bloquea el espacio indispensable para escucharse a uno mismo y descubrir apetencias auténticas no procesadas por un servidor remoto.

Aceptar el riesgo de una mala cena, perderse por calles que no figuran en las guías de tendencia o entablar una conversación sin un propósito predeterminado son pequeños actos de resistencia cotidiana.

Pero la verdadera libertad no consiste en optimizar cada minuto del día para rozar una perfección abstracta, ni en ceder ciegamente los mandos de la existencia a un software aleatorio. Radica en cultivar la serenidad suficiente para abrazar la incomodidad del fallo, asumir las consecuencias de nuestras decisiones y encontrar belleza en el inevitable e imperfecto azar de estar vivos.

Meta acordó el pago de un máximo de 16.680 millones de dólares para resolver una macrodemanda judicial presentada por los fiscales generales de 29 estados de EE.UU., según informó la agencia Reuters. El pacto extrajudicial, alcanzado en mitad del juicio por el que sus máximos dirigentes están testificando en California, cierra el proceso que acusaba a la matriz de Facebook e Instagram de diseñar deliberadamente sus aplicaciones para generar adicción en menores, engañar a las familias sobre sus riesgos y recopilar datos infantiles de manera irregular.

Junto al desembolso económico, la compañía dirigida por Mark Zuckerberg se comprometió a incorporar nuevas restricciones de uso para adolescentes en todo el país, entre las que figuran límites de tiempo diario y bloqueos de las aplicaciones durante las horas nocturnas. Meta negó cualquier conducta ilícita al suscribir el acuerdo.

“El marco que negociamos permitirá a los padres gestionar fácilmente cómo sus hijos acceden a nuestras plataformas”, declaró tras el acuerdo CJ Mahoney, director jurídico de Meta, en declaraciones recogidas por el Financial Times. Según el citado medio, unos 5.300 millones de dólares del acuerdo solo se pagarían si YouTube y TikTok aceptan pagar la misma cantidad en sus respectivos litigios, además de implementar algunos de los mismos límites de uso y medidas de verificación de edad.

“Dado que los adolescentes utilizan con fluidez decenas de aplicaciones, necesitamos una solución que abarque a todo el sector”, manifiesta Mahoney. Meta adelanta que los pagos de la indemnización se distribuirán anualmente durante 10 años y que incurrirán en gastos legales por valor de 10.000 millones de dólares relacionados con el acuerdo.

Tras conocerse los términos, las acciones del grupo registran una subida del 1% en Wall Street. La cuantía total de la indemnización acordada por la multinacional equivale a menos de un 10% de lo que se comprometió a gastar en inteligencia artificial y centros de datos solo en 2026, una partida que podría alcanzar los 135.000 millones de dólares según sus últimas cuentas. Su beneficio neto en el ejercicio de 2025 fue de 60.000 millones de dólares.

El procedimiento estuvo liderado por los fiscales generales de California, Colorado, Kentucky y Nueva Jersey, que acusaron a Meta de violar múltiples normativas estatales de protección al consumidor y las leyes federales de privacidad infantil. Los fiscales sostuvieron que recabó de forma sistemática información de usuarios que sabía que eran menores de edad, sin avisar ni obtener el consentimiento de sus tutores legales, y que empleó esos datos personales para el entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático y modelos de inteligencia artificial.

La acusación pedía 1,4 billones

Antes de suspenderse el juicio, las autoridades estatales demandantes exigían medidas cautelares que impedían la apertura de perfiles a menores y barajaban sanciones económicas que se situaban en el entorno de los 200.000 millones de dólares, tras haber llegado a estimar un tope teórico de 1,4 billones en penalizaciones, casi 85 veces más que la indemnización finalmente pactada.

Frente a estos cargos, Meta defendió que contaba con herramientas de seguridad suficientes, alegando que no había incurrido en engaño sobre el potencial lesivo de sus redes al no ser la “adicción a las redes sociales” una patología psiquiátrica oficialmente reconocida.

El pacto desactiva uno de los mayores litigios civiles a los que se enfrentaba la compañía, aunque la presión judicial sobre la industria tecnológica continúa abierta. Meta, Google (YouTube), Snap (Snapchat) y ByteDance (TikTok) acumulan miles de denuncias presentadas por familias, administraciones locales y distritos escolares que las responsabilizan de propiciar una crisis de salud mental en la juventud. Las cuatro plataformas alcanzaron recientemente un pacto conjunto de 27 millones de dólares con un distrito escolar de Kentucky para evitar otro proceso en la vía federal.

El acuerdo de este miércoles llega precedido por varios fallos adversos contra la multinacional. En marzo, un jurado de Los Ángeles declaró responsables a Meta y Google por el cuadro de depresión y ansiedad desarrollado por una usuaria, fijando indemnizaciones de seis millones de dólares. Ese mismo mes, Meta fue condenada en Nuevo México a pagar 375 millones por falsear la seguridad de sus productos, a los que la justicia sumó a principios de agosto otros 567 millones de dólares por constituir una alteración del orden público.

Adaptar la estola a la ocasión no solo obedece a una norma, sino que enriquece la experiencia de fe, aportando un significado visual y espiritual a cada celebración. En este artículo, exploraremos cómo la selección de colores y la iconografía de la estola pueden resonar con los distintos tiempos litúrgicos y las festividades del calendario cristiano.

El Significado Cromático de la Liturgia

El uso de colores litúrgicos es una tradición rica y profundamente simbólica, arraigada en la Iglesia desde sus inicios. Cada color evoca un sentimiento, un misterio o una virtud específica:

El Blanco y el Dorado: Celebración y Gloria

El blanco es el color de la pureza, la alegría, la luz y la gloria. Se utiliza en las fiestas del Señor (Navidad, Epifanía, Pascua de Resurrección y su Octava), en las fiestas de la Virgen María, de los ángeles, y de los santos no mártires. El dorado, a menudo utilizado como alternativa al blanco, intensifica la sensación de solemnidad y majestad, reservándose para las ocasiones más importantes.

El Rojo: Pasión y Espíritu Santo

El rojo simboliza el fuego del Espíritu Santo, la sangre derramada por los mártires y el amor divino. Se emplea en la celebración de Pentecostés, en las fiestas de los Apóstoles y Evangelistas (excepto San Juan), y en la conmemoración de los Santos Mártires. Su intensidad nos recuerda el sacrificio y la fuerza transformadora de la fe.

El Verde: Esperanza y Crecimiento

El verde es el color de la esperanza, la perseverancia y el crecimiento en la fe. Es el color litúrgico por excelencia del “Tiempo Ordinario”, es decir, los períodos entre la Epifanía y el inicio de la Cuaresma, y entre Pentecostés y el Adviento. Simboliza la vida y la continuidad del camino cristiano.

El Morado (o Violeta): Penitencia y Conversión

El morado evoca el espíritu de penitencia, humildad y conversión. Es el color distintivo del Adviento y de la Cuaresma, tiempos de preparación y recogimiento. También se utiliza en la celebración de la Reconciliación (confesión) y en las exequias, invitándonos a la reflexión y al arrepentimiento.

El Rosa: Alegría en la Penitencia

El rosa es un color que rompe con la solemnidad estricta de la penitencia. Se reserva para el tercer domingo de Adviento (Gaudete) y el cuarto domingo de Cuaresma (Laetare). Su uso marca un momento de alegría anticipada, un atisbo de la festividad que se acerca, dentro de los períodos de reflexión.

El Negro: Duelo y Luto

El negro, aunque cada vez menos utilizado, representa el luto y el duelo. Se empleaba tradicionalmente en las misas de difuntos, aunque actualmente se prefiere a menudo el morado por su simbolismo de esperanza en la resurrección.

Símbolos Litúrgicos que Embellecen la Estola

Más allá del color, los bordados y símbolos presentes en la estola añaden capas de significado. La elección de estos motivos puede ser un reflejo de la vocación específica del ministro o de la ocasión litúrgica:

El Cordero Místico

Símbolo de Jesucristo como el Cordero de Dios que quita el pecado del mundo. Es un motivo recurrente en la iconografía cristiana, especialmente en contextos pascuales.

El Crismón (Monograma de Cristo XP o IHS)

El Crismón, compuesto por las letras griegas chi (X) y rho (P), es uno de los símbolos más antiguos de Cristo. La sigla IHS, proveniente del griego “Iesous Christos Soter” (Jesús, Cristo, Salvador), también es un poderoso recordatorio de la identidad de Jesús.

La Paloma

Representa al Espíritu Santo, su presencia y sus dones. Comúnmente se asocia con el tiempo de Pentecostés.

La Cruz

El símbolo por excelencia de la fe cristiana, representa el sacrificio de Jesús y la esperanza de la resurrección. Existen innumerables variaciones, desde cruces sencillas hasta complejas composiciones.

El Pez (Ichthys)

Un antiguo acrónimo cristiano en griego: “Iesous Christos Theou Hyios Soter” (Jesús Cristo, Hijo de Dios, Salvador). También simboliza la abundancia y la evangelización.

La Vid y los Racimos

Símbolos de la Eucaristía, representando la Sangre de Cristo y la unión de los fieles con Él y entre sí.

La Hostia y el Cáliz

Representaciones directas de los elementos centrales de la Santa Misa, evocando la presencia real de Cristo.

La Virgen María y los Santos

Imágenes de la Madre de Dios o de santos específicos pueden adornar estolas para honrar su intercesión y su ejemplo de vida cristiana. Esto es especialmente relevante para estolas conmemorativas o destinadas a un santo particular.

Adecuando la Estola a Cada Momento Litúrgico

La versatilidad de la estola permite una personalización que realza la liturgia:

Adviento y Navidad

Para el Adviento, se prefieren estolas moradas, que invitan al recogimiento y a la esperanza. Con la llegada de la Navidad, el blanco o dorado se imponen, celebrando el nacimiento del Salvador. Símbolos como la estrella, el cordero o el monograma IHS son especialmente apropiados.

Cuaresma y Semana Santa

Durante la Cuaresma, el morado es el color dominante, enfatizando el llamado a la penitencia. En la Semana Santa, la liturgia nos guía a través del rojo (Viernes Santo, pasión y martirio de Cristo) y posteriormente al blanco o dorado para la Pascua, celebrando la Resurrección con toda su gloria.

Tiempo Ordinario

El verde es el color predominante, simbolizando la vida ordinaria de la Iglesia en misión. Los símbolos pueden ser variados, desde el IHS hasta representaciones de la vid y los racimos, o incluso motivos relacionados con la naturaleza que reflejan el crecimiento espiritual.

Fiestas de Santos y Mártires

Las fiestas de los santos mártires se celebran con estolas rojas, mientras que las de los no mártires suelen ser blancas. En ocasiones, se opta por estolas con el símbolo o imagen del santo cuya fiesta se celebra, para un mayor realce de la memoria.

La Importancia de la Calidad y el Diseño

Elegir una estola no es una decisión trivial. La calidad de los materiales, la finura de los bordados y la armonía del diseño son cruciales para que la prenda sea digna de su uso sagrado. Una estola bien confeccionada no solo honra a Dios, sino que también inspira y educa a los fieles.

En https://casullas.es/ comprendemos la profunda significación de cada prenda litúrgica. Por ello, ofrecemos una cuidada selección de estolas diseñadas para adaptarse a la solemnidad de cada ocasión, con una variedad de colores y símbolos que enriquecerán su ministerio. La elección de la estola adecuada es un acto de reverencia que eleva la celebración y profundiza el sentido de la liturgia.

Durante décadas, el “beneficio laboral” argentino tuvo cara única: una prepaga elegida por Recursos Humanos, un vale de comida idéntico para todos, una caja navideña, un regalo de fin de año que llegaba envuelto y sin demasiadas preguntas. La lógica era simple: la empresa decidía qué era cuidar y el trabajador recibía. En los últimos dos años, esa forma de entender el bienestar empezó a resquebrajarse. En compañías grandes, medianas y también en equipos regionales, empezó a crecer otro modelo: catálogos de beneficios donde cada persona decide qué canjea. No es solo una modernización administrativa. Es una señal cultural. En un mercado atravesado por inflación, teletrabajo y nuevas expectativas generacionales, el beneficio único empezó a quedar viejo.

Cuando el mismo beneficio dejó de significar lo mismo

El modelo se rompió por varias razones al mismo tiempo. La primera fue económica. En Argentina, la inflación volvió inestable cualquier cálculo de valor. Un beneficio que en enero parecía atractivo podía quedar desactualizado pocos meses después. La empresa lo seguía mostrando como parte de su propuesta laboral, pero el empleado lo percibía como cada vez menos significativo.

La segunda razón fue el teletrabajo. Cuando la oficina dejó de ser el centro obligatorio de la vida laboral, también cambiaron las necesidades. Para algunos, el beneficio más útil pasó a ser una silla, conectividad o equipamiento para trabajar desde casa. Para otros, movilidad, viandas, educación, salud mental o consumos cotidianos.

La tercera razón es generacional. Los trabajadores más jóvenes crecieron en una cultura de personalización: eligen qué mirar, qué escuchar, cómo pagar, cómo moverse y cómo estudiar. En ese contexto, recibir un beneficio impuesto empieza a sentirse menos como cuidado y más como una decisión ajena.

Lo que eligen los argentinos cuando pueden elegir

El dato sociológico más interesante no aparece en la implementación, sino en el comportamiento. Cuando las personas tienen libertad para decidir, muchas veces no eligen aquello que la empresa habría elegido en su nombre. En Maslow, plataforma latinoamericana de gestión de beneficios que opera con compañías en 25 países, los patrones de canje muestran una distribución mucho más doméstica, cotidiana y diversa que la imaginada por los viejos departamentos de compensaciones.

Gastronomía y delivery aparecen entre las preferencias más frecuentes, no necesariamente como lujo, sino como alivio concreto en una economía donde comer afuera o pedir comida puede convertirse en un gasto que se calcula. Movilidad también gana lugar, sobre todo en quienes combinan días presenciales, traslados largos o trabajo híbrido. Entretenimiento, educación, bienestar y regalos familiares completan una foto menos corporativa y más humana.

El beneficio, en ese esquema, deja de ser una pieza rígida del paquete laboral y se acerca a una pregunta más simple: qué necesita hoy esa persona para sentir que la empresa entiende algo de su vida real.

Del paternalismo corporativo a la agencia individual

Durante mucho tiempo, las empresas argentinas funcionaron bajo una lógica paternalista. Recursos Humanos diseñaba el paquete, lo negociaba con proveedores y lo comunicaba como una mejora. El trabajador podía usarlo o no, pero rara vez intervenía en la decisión.

El esquema flexible mueve esa frontera. No desaparece la empresa, pero deja de ocupar el lugar de quien interpreta por todos. El empleado gana agencia: decide si prefiere usar sus créditos en comida, formación, movilidad, salud, experiencias o consumos familiares.

Empresas argentinas de gran escala, como Cervecería Quilmes, Mercado Libre o Globant, vienen instalando hace años conversaciones internas sobre bienestar, flexibilidad, formación y beneficios más adaptados a distintos perfiles laborales. Estos y otros casos de éxito ilustran cómo el nuevo modelo se aplica en distintas industrias. En ese clima, propuestas como un programa de beneficios flexibles expresan un cambio más profundo: la organización ya no ofrece únicamente un beneficio estándar, sino un marco para que el trabajador elija.

El gesto parece pequeño, pero no lo es. En una cultura laboral donde la permanencia ya no se explica solo por salario, permitir elegir también se vuelve una forma de reconocimiento.

La nueva escena cotidiana del beneficio laboral

En la práctica, el cambio se ve en una escena muy distinta a la del beneficio tradicional. El trabajador recibe créditos mensuales dentro de una plataforma. Ingresa, revisa un catálogo disponible y decide dónde usarlos. Puede destinarlos a una comida, un curso, un traslado, una experiencia, un regalo o una necesidad puntual. El descuento se realiza al momento del canje y la persona administra su propio saldo.

Ese mecanismo, que podría parecer menor, transforma la percepción del beneficio. Ya no llega como algo cerrado desde arriba, sino como una pequeña billetera de decisión. La empresa sigue financiando el recurso, pero el sentido final lo asigna el empleado.

En los modelos de beneficios flexibles, esa autonomía es parte central de la propuesta. No todos los trabajadores viven igual, no todos tienen las mismas prioridades y no todos valoran igual un mismo incentivo.

El salario emocional después de la inflación

La expresión “salario emocional” fue usada tantas veces que perdió parte de su fuerza. Pero la discusión actual le devuelve una dimensión concreta. En un país donde el salario formal compite contra precios que cambian, los beneficios solo tienen sentido si logran acompañar necesidades reales.

Una gift card fija, un convenio poco usado o un descuento irrelevante pueden quedar lejos de la vida cotidiana. En cambio, un esquema flexible permite que el beneficio se acomode a momentos distintos: un mes puede ser comida; otro, educación; otro, una actividad para los hijos; otro, movilidad.

No se trata de reemplazar el salario ni de maquillar problemas estructurales del mercado laboral. La personalización de beneficios no resuelve la inflación, la precariedad ni la incertidumbre. Pero sí muestra que las empresas entendieron algo: el bienestar ya no puede pensarse como una plantilla universal.

Una foto del trabajo que viene

El fin del beneficio único no es solo una decisión de Recursos Humanos. Es una foto del mundo laboral que viene: menos homogéneo, más fragmentado y más exigente con las organizaciones. El trabajador dejó de aceptar sin preguntar lo que le tocaba y empezó a valorar aquello que puede elegir.

En esa transición, el beneficio flexible funciona como símbolo de época. Habla de inflación, porque obliga a buscar utilidad real. Habla de teletrabajo, porque reconoce rutinas distintas. Habla de generaciones nuevas, porque incorpora la costumbre de personalizarlo todo. Y habla también de poder: quién decide qué vale.

Durante años, cuidar al empleado fue entregar un paquete cerrado. Hoy, cada vez más, empieza a significar otra cosa: darle margen para decidir qué forma toma ese cuidado en su propia vida.

La carrera de la inteligencia artificial es, en realidad, la suma de muchos sprints. Está el de los modelos generativos, que mejoran cada día su capacidad para crear textos, imágenes o videos; el de los chips, que lleva al límite la ingeniería para conseguir procesadores cada vez más potentes; o el de la ciberseguridad, con inteligencias artificiales capaces de detectar y explotar vulnerabilidades por sí mismas. Pero hay otro que hasta ahora se había movido entre la ciencia ficción y la realidad y que estos meses está cayendo definitivamente del lado de la segunda: el de los robots humanoides.

China tiene ventaja en ese tramo. Si EE.UU, lidera en chips, software e inversión de capital riesgo, el gigante asiático es la mayor potencia mundial en robótica industrial. Su enorme capacidad de fabricación de electrónica y vehículos eléctricos, unida a un gigantesco mercado interno y a una política de subsidios impulsada por Xi Jinping, creó un ecosistema especialmente favorable para desarrollar humanoides. Este mismo miércoles debutó en la bolsa de Shanghái Unitree Robotics, con una subida del 460% respecto a su precio de salida, muestra del interés por esta nueva rama de negocio. Pekín confía además en que estas máquinas ayuden a afrontar el envejecimiento de su población y, con el tiempo, puedan tomar el relevo de los trabajadores humanos en las fábricas.

“A pesar de ir a la zaga en el software fundacional, la fortaleza de China en el hardware podría permitir economías de escala que desencadenen un uso generalizado en toda la industria manufacturera y otorguen a China el dominio del mercado de la robótica a largo plazo”, avanza el Mercator Institute for China Studies (MERICS), el mayor centro de investigación europeo especializado en China.

La capacidad de reutilizar las baterías y componentes de los coches eléctricos o de los teléfonos celulares permitió a las empresas chinas expandirse muy rápidamente hacia la robótica humanoide. Hasta el punto de que el 63% de las firmas clave este sector ya proceden del gigante asiático. Según el MERICS, en 2025 produjeron 12.870 robots humanoides, aproximadamente el 90% de la producción mundial. Un liderazgo que coincide con el acelerón global para convertir este campo en el primero que saca la IA de las pantallas para aplicarla directamente al mundo físico a gran escala.

Ese hito puede terminar siendo uno de los puntos de inflexión para multitud de industrias y sectores económicos. Hasta el punto de que el Gobierno de Donald Trump prohibió la importación de androides chinos a finales de julio. “Estos dispositivos podrían generar vulnerabilidades en la cadena de suministro y perturbar la seguridad económica y nacional de Estados Unidos, además de crear un riesgo de ciberseguridad que amenaza la infraestructura crítica estadounidense”, alegó la Comisión Federal de Comunicaciones.

Es una medida tajante que considera a los robots humanoides un factor muy a tener en cuenta a partir de ahora. Pero, ¿cómo se llegó a esta situación? ¿Cómo pasaron los androides de hacer bailes virales a ser considerados por la Casa Blanca como un peligro para su seguridad nacional? Hay varias respuestas, pero una de las claves que ofrecen los analistas es la transición del “cerebro pequeño” al “cerebro grande”.

Del “cerebro pequeño” al “cerebro grande”

En la jerga de la robótica de última generación, la anatomía de un robot humanoide se divide en dos sistemas independientes: el “cerebro pequeño” (encargado del control motor, el equilibrio dinámico y la locomoción) y el “cerebro grande” (la cognición de alto nivel, la percepción de entornos complejos y la toma de decisiones autónomas). Hasta hace muy poco, los mayores esfuerzos de la industria se concentraban en el primero: lograr que los robots caminaran, corrieran, saltaran o hicieran piruetas sin caerse.

La mejora acelerada del “cerebro pequeño” está permitiendo que la industria concentre cada vez más esfuerzos en el grande. Y es justo el que se está alcanzando en China.

El mejor ejemplo se vio en el Medio Maratón de robots de Pekín de este año. El evento se hizo viral por el tiempo que marcó el ganador (recorrió los 21 kilómetros en 50 minutos y 26 segundos), superando la marca del ganador humano. Pero la verdadera clave no fue ese récord, sino el hecho de que lo fabricó la marca de teléfonos Honor, una firma escindida de Huawei cuyo equipo de robótica tenía solo un año de vida. Una empresa sin experiencia en sector que, en menos de un año, es capaz de producir un robot con un rendimiento locomotor a la vanguardia.

El robot de Honor, denominado Shandian, mostró que la cadena de suministro industrial de estos robots está alcanzando un alto grado de madurez en China. “Cuando una marca de smartphones puede construir piernas líderes a nivel mundial en doce meses aprovechando las cadenas de suministro existentes, implica que las posiciones defensivas en torno a la locomoción se redujeron considerablemente”, explica Poe Zhao, analista especializado en la industria tecnológica china y fundador de Hello China Tech.

El “cerebro pequeño” se abarató tanto que la producción física de un androide chino ya cayó a unos 100.000 yuanes (unos 13.800 dólares). Esa eficiencia de costos es la que puede impulsar la carrera por “cerebro grande”, el que puede marcar la diferencia en la carrera de la IA.

“Honor demostró que construir piernas excepcionales es ahora un desafío de gestión de ingeniería, solucionable con capital, talento y acceso a la cadena de suministro. Construir un cerebro grande capaz de estar a la altura de esas piernas, en un entorno donde los datos de entrenamiento del mundo físico de alta calidad siguen siendo órdenes de magnitud más escasos de lo que los modelos probablemente necesitan, es lo que define el próximo capítulo de la industria”, sigue Zhao.

Los problemas de enseñar al “cerebro grande”

Con el aparato locomotor avanzando a pasos agigantados, el reto consiste en llevar estos robots a espacios donde también haya personas y conseguir que puedan desempeñar funciones útiles. “La pregunta más reveladora es qué sucede cuando el objetivo pasa de 'correr hacia adelante' a 'realizar una tarea no especificada con antelación, en un espacio que no fue mapeado previamente'”, explica Zhao Mingguo, investigador en bipedestación de la Universidad de Tsinghua.

La locomoción se pueden mejorar en espacios controlados. Pero para que el “cerebro grande” funcione necesita seguir el mismo camino que siguió la inteligencia artificial generativa: entrenarse con cantidades masivas de datos. Mientras que sistemas como ChatGPT o Claude tenían todo el océano de Internet para aprender, la cantidad de datos disponibles sobre el mundo físico es muy reducida. “Los datos de entrenamiento para robots deben recogerse en entornos físicos, con calibración espacial en múltiples sensores y una sincronización temporal precisa”, recuerda Poe Zhao.

Los datos de entrenamiento para robots deben recogerse en entornos físicos, con calibración espacial en múltiples sensores y una sincronización temporal precisa

Poe Zhao — fundador de Hello China Tech

Parece algo sencillo de solventar, pero no lo es en absoluto. “Cada hora de captura cuesta aproximadamente 200 yuanes (27 dólares). Una empresa líder en IA humanoide informó que gasta decenas de millones de yuanes al año en cómputo solo para entrenar con unos pocos cientos de miles de horas. Escalar esta cifra en dos órdenes de magnitud rompería cualquier presupuesto”, continúa el analista.

Además, las bases de datos no son tan sencillas de conformar como cuando solo incluyen textos, solo imágenes o solo videos, con lo que se entrenan los modelos de lenguaje. A la hora de registrar el mundo físico, cada empresa tiene su propio formato y métodos de recopilación, provocando problemas de fragmentación y desalineación de los datos.

Es aquí donde el bloqueo de la Casa Blanca cobra especial importancia: no solo es un veto a que los robots chinos se hagan con el mercado interno de EE.UU., sino también para que empiecen a recopilar bases de datos sobre la realidad física del país y tomen esa ventaja sobre sus empresas.

La ilusión de los videos y la dependencia de Nvidia

Pese a que el dominio chino de los androides es incontestable, desde el MERICS recuerdan que sigue siendo una tecnología de nicho en comparación con la robótica industrial. Las 12.870 unidades construidas en 2025 palidecen al lado de los más de 550.000 robots industriales (brazos robots, transportadores automáticos, etc) que se instalaron en el país en el mismo año. Además, los androides siguen siendo “solo la mitad de eficientes que los seres humanos” en el trabajo manual de las fábricas, afirmó Zhou Jian, fundador de UBTech, una de las empresas líderes del sector.

A esta brecha de rendimiento se suma una vulnerabilidad de la IA china que nadie en todo el sector tecnológico internacional logró superar. Los grandes desarrolladores chinos de robots humanoides, desde la propia UBTech a Unitree, AgiBot, Galbot o EngineAI, dependen profundamente de Nvidia para dar el próximo salto. La locomoción puede dominarse con chips más sencillos, pero la cognición profunda del “cerebro grande” sigue basándose en los componentes del fabricante estadounidense, destaca el MERICS.

“Los videos corporativos suelen crear la impresión de que los avances en los humanoides son inminentes. Muchos muestran a humanoides moviéndose libremente: bailando, practicando kickboxing y realizando tareas que requieren movimientos diestros de las manos. Estas impresionantes demostraciones son engañosas, ya que los robots rara vez actúan de forma autónoma en tiempo real, sino que están preprogramados o teleoperados”, recuerdan los investigadores del centro: “Siguen estando muy lejos de ser robots inteligentes de propósito general que reciben continuamente información de su entorno para luego decidir sus acciones en el mundo físico”.

El nombre de una línea de neumáticos no es solo marketing: suele ser una pista rápida sobre el tipo de vehículo, el uso previsto y la prioridad técnica de esa cubierta. El problema aparece cuando esos nombres se mezclan con medidas, índices de carga, códigos de velocidad y precios, y el usuario termina comparando productos que no fueron pensados para el mismo manejo.

¿Por qué importa entender la línea antes de comprar?

En una gomería o en una búsqueda online, la primera tentación es mirar la medida: 205/55 R16, 215/65 R16, 225/60 R17. Ese dato es indispensable, pero no alcanza. Dos neumáticos pueden compartir medida y, aun así, responder de manera distinta porque pertenecen a familias diseñadas con objetivos diferentes.

Bridgestone organiza parte de su oferta por líneas: Dueler, Turanza, Ecopia, Potenza, Alenza, entre otras. Cada nombre funciona como una categoría interna. No reemplaza la ficha técnica, pero ayuda a ordenar la decisión. En términos simples, Dueler suele dialogar con SUV y camionetas; Turanza, con confort y viajes; Ecopia, con eficiencia; Potenza, con alto desempeño; y Alenza, con SUV de enfoque más confortable o premium.

Dueler: la línea asociada a SUV, pickups y caminos mixtos

Bridgestone Dueler es una línea pensada para vehículos más altos y pesados que un auto convencional, como SUV, crossovers y pickups. La marca la presenta a nivel internacional con foco en tracción, resistencia y desempeño para vehículos 4x4, aunque dentro de la familia hay versiones con orientación más urbana, rutera o mixta.

En la práctica, el nombre Dueler no significa automáticamente “off-road extremo”. Hay neumáticos Dueler H/T, más orientados a asfalto y ruta; variantes A/T, pensadas para uso combinado; y opciones con mayor capacidad fuera del pavimento. Por eso, antes de elegir, conviene mirar la sigla que acompaña al modelo, no solo el nombre grande de la familia.

Cuando se comparan alternativas para una SUV familiar o una pickup de uso diario, el Bridgestone Dueler puede aparecer como referencia dentro del segmento, siempre que la medida, el índice de carga y el tipo de terreno coincidan con el vehículo.

La clave está en el uso real. Una camioneta que va todos los días por autopista no necesita la misma cubierta que otra que entra seguido a ripio, campo o barro. Un dibujo más agresivo puede mejorar tracción fuera del asfalto, pero también sumar ruido, consumo y desgaste irregular en ciudad.

Turanza: confort, ruta y manejo silencioso

Bridgestone Turanza se asocia con neumáticos de turismo, confort y conducción estable. En Argentina, la línea Turanza ER300 figura como un neumático diseñado para combinar maniobrabilidad, bajos niveles de ruido y tracción sobre superficies secas o mojadas, con canales destinados a evacuar agua y reducir el hidroplaneo.

Este tipo de línea tiene sentido para quienes hacen ruta, autopista o recorridos largos y buscan que el auto se sienta más sereno. No está pensada para un uso deportivo extremo, sino para sostener confort, precisión razonable y seguridad en condiciones habituales de manejo.

En autos medianos, sedanes familiares o vehículos que viajan seguido, el Bridgestone Turanza suele entrar en la comparación cuando el conductor prioriza silencio de marcha, estabilidad y buen comportamiento en lluvia.

La diferencia frente a una línea más básica no siempre se percibe en la primera cuadra. Se nota más en viajes largos, pavimento mojado, curvas amplias o superficies irregulares, donde el diseño de la banda, la rigidez del neumático y la calidad de rodamiento tienen más peso.

Ecopia: eficiencia y menor resistencia al rodamiento

Bridgestone Ecopia apunta a un concepto distinto: reducir la resistencia al rodamiento para colaborar con la eficiencia de combustible. Según la información oficial de la marca, Ecopia está diseñada para ofrecer menor resistencia durante el rodado, manejo confiable, conducción cómoda y vida útil prolongada.

La resistencia al rodamiento es la energía que el auto necesita para mantener el neumático girando. Si esa resistencia baja, el motor trabaja con menos esfuerzo. La diferencia no convierte a un auto en económico por sí sola, pero puede aportar en el consumo, sobre todo cuando se combina con presión correcta, alineación en buen estado y manejo parejo.

Para autos urbanos o familiares que hacen muchos kilómetros al año, el Bridgestone Ecopia puede ser una línea para considerar dentro de una compra racional, siempre que no se pierdan de vista la medida original y el índice de carga.

El punto importante es no confundir eficiencia con falta de seguridad. Un neumático de baja resistencia al rodamiento también debe responder bien en frenado, lluvia y maniobras normales. La comparación correcta no es solo “consume menos”, sino cómo equilibra ahorro, agarre y duración.

Potenza, Alenza y otras familias: qué lugar ocupan

Potenza es la familia más asociada al alto desempeño. Apunta a conductores que buscan precisión, agarre y control en curvas. Suele aparecer en autos con mayor potencia o en usuarios que valoran una respuesta más deportiva. A cambio, puede ofrecer un andar más firme o una duración distinta frente a líneas de turismo.

Alenza, en cambio, se ubica en el universo de SUV con un enfoque más orientado al confort, la estabilidad y el uso rutero. Es una línea que ayuda a entender cómo el crecimiento de las SUV cambió el mercado: ya no alcanza con hacer neumáticos “grandes”, también hace falta adaptar ruido, carga, consumo y comportamiento a vehículos familiares más pesados.

También existen nombres como WeatherPeak o DriveGuard en otros mercados, vinculados a desempeño en distintas condiciones climáticas o tecnologías de movilidad extendida. La disponibilidad puede variar según país, medida y canal de venta, por lo que siempre conviene revisar la oferta local.

¿Qué mirar de acá en más?

Antes de comprar, el orden debería ser simple: medida original, índice de carga, índice de velocidad, tipo de vehículo, uso real y recién después la línea. Dueler, Turanza o Ecopia pueden orientar, pero la decisión se completa con datos técnicos.

La recomendación concreta es comparar dentro de la familia correcta. Si manejas una SUV, empeza por líneas para SUV. Si buscas confort rutero, mira opciones touring. Si queres eficiencia, revisa baja resistencia al rodamiento. El nombre ayuda, pero la ficha técnica es la que termina de decidir.

Meta es el Joker de la baraja de EE.UU. en la carrera de la inteligencia artificial. Va por su cuenta y puede cambiar el rumbo de la partida. Consciente de su desventaja respecto a OpenAI o Anthropic, Mark Zuckerberg lleva años invirtiendo enormes sumas para fichar al mejor talento disponible para su “laboratorio de superinteligencia”. Pero mientras intenta ponerse al día, el magnate adoptó una estrategia para neutralizar la brecha con sus rivales: publica sus modelos de inteligencia artificial en abierto, lo que permite a cualquiera descargarlos y adaptarlos a sus necesidades. Una política que reduce la necesidad de pagar por los modelos de OpenAI y Anthropic, pero que en Washington, desde el Congreso hasta el Pentágono, creen que está ayudando a China a acercarse a EE.UU.

La última muestra de esa estrategia llegó este lunes con el lanzamiento de Muse Glimmer, un modelo cuyos parámetros pueden descargarse y modificarse libremente. Se trata de una versión prácticamente idéntica de Muse Spark, el modelo más potente de Meta, lanzado en julio.

Anticipándose a los debates que generará esta decisión, Zuckerberg publicó un ensayo de 14 páginas para explicar su punto de vista. “Todos tendrán un acceso gratuito o asequible a estas herramientas. Para que todo el mundo sea parte del futuro, todos deben tener la capacidad de utilizar la superinteligencia para mejorar sus vidas y dar forma al mundo. Ofreceremos versiones gratuitas que estarán al alcance de miles de millones de personas”, escribió.

El magnate impugna a su vez la estrategia de sus rivales de mantener cerrados sus modelos. Para Zuckerberg, esa concentración de la inteligencia artificial en manos de unas pocas compañías conlleva una “centralización que resulta perjudicial tanto para la seguridad como para la economía”. Su argumento es que los sistemas abiertos permiten que más personas puedan examinarlos, detectar vulnerabilidades y contribuir a mejorar su seguridad.

“El código abierto es una fuerza positiva e importante para empoderar a las personas”, defiende Zuckerberg. Es una postura que un grupo de gigantes tecnológicos estadounidenses defiende, pero que encaja con intereses corporativos que tienen poco que ver con el altruismo. Abriendo sus modelos, Zuckerberg intenta evitar que OpenAI y Anthropic construyan conglomerados digitales cerrados capaces de concentrar el poder sobre la inteligencia artificial, como él hizo en su día con su corporación de redes sociales y la publicidad online.

El fundador de Facebook no está solo en esta propuesta. Otras multinacionales como Nvidia y Microsoft también defienden el desarrollo de modelos abiertos, aunque sus intereses no son exactamente los mismos. Microsoft está intentando, como Meta, que la inteligencia artificial no quede bajo el control de unos pocos gigantes entre los que ella no esté incluida. Nvidia, en cambio, tiene un incentivo diferente: cuantos más desarrolladores diferentes puedan construir productos y servicios de IA, mayor será la demanda de los chips para abastecer ese ecosistema.

China también juega con las cartas de Meta

La apertura de los modelos no distingue entre aliados y adversarios. Si los detalles del funcionamiento de un sistema están disponibles para su descarga, cualquier desarrollador puede utilizarlos, modificarlos y adaptarlos. También los investigadores y empresas de China, quienes para algunos senadores y analistas de seguridad nacional, está aprovechando la liberación de modelos como Muse Glimmer para perfeccionar los suyos.

Se trata de un debate que EE.UU. arrastra desde 2024 a cuenta de la primera familia de modelos abiertos de Meta, la familia Llama. Aquel año, una investigación de Reuters reveló que el ejército chino estaba utilizando Llama con propósitos militares. “El Partido Comunista Chino busca explotar aplicaciones de IA estadounidenses como Llama, de Meta, para uso militar. Es necesario mantener la IA estadounidense fuera del alcance de China”, declaró entonces el republicano Michael McCaul, presidente del Comité de Asuntos Exteriores de la Cámara de Representantes.

McCaul presentó una propuesta de ley para prohibir la publicación de modelos de IA estadounidenses en abierto, pero el proyecto está parado desde 2025. El Gobierno de Donald Trump prefirió ir caso por caso. El 2 de junio aprobó una orden ejecutiva que le permite evaluar los riesgos para la seguridad nacional de los modelos más avanzados antes de que sean puestos a disposición de terceros.

Ese debate se encuentra ahora mismo en su auge. Más de 25 grandes empresas y organizaciones, entre ellas Meta, Nvidia y Microsoft, firmaron el pasado 24 de julio una carta en la que pidieron a Washington que no imponga prohibiciones ni restricciones prematuras a los modelos abiertos. Su argumento es que limitar esta tecnología no elimina necesariamente el riesgo geopolítico y puede expulsar de la carrera a universidades, startups y desarrolladores con menos recursos. A comienzos de agosto, la coalición ya superaba las 230 firmas.

Es en este contexto en el que Zuckerberg decidió redoblar su apuesta y abrir Muse Glimmer. “Restringir a las personas y empresas el uso de los modelos de código abierto líderes —vengan de donde vengan— reducirá la calidad de la IA accesible para ellos y centralizará la IA en lugar de poner más poder en manos de la gente”, defiende en su ensayo: “La solución a largo plazo no consiste en retener capacidades, sino en establecer un equilibrio de poder donde la superinteligencia esté ampliamente distribuida”.

La geopolítica de los modelos abiertos

La última clave del debate es que China convirtió los modelos abiertos en una de sus principales bazas para competir en la carrera de la inteligencia artificial. DeepSeek, Alibaba con Qwen o Moonshot AI con Kimi son algunos de los laboratorios chinos que apostarono por esta fórmula. El resultado fue una rápida expansión de sus sistemas, que ya están entre los más utilizados por desarrolladores y empresas fuera de China.

Para los laboratorios chinos, además, los modelos abiertos permiten acelerar su expansión internacional en un momento en que las restricciones estadounidenses dificultan el acceso de China a algunos de los chips y tecnologías más avanzados de EE.UU. Pero la apuesta tiene otra ventaja geopolítica para Pekín. Cada vez que un modelo abierto chino se utiliza construir una aplicación, entrenar otro sistema o incorporarlo a una empresa, la tecnología china se integra en el ecosistema y puede generar dependencias tecnológicas que pasen inadvertidas.

“Imaginate que sos una empresa que tiene zapaterías y desarrollás una IA para la gestión de stock basada en un modelo chino. Lo haces tan bien que empezás a comercializarlo como una tecnología propia. Ese producto tecnológico empezaría a evolucionar por su cuenta, haciéndose más grande sin que nadie note que, por debajo, tiene un modelo chino”, explicaba Claudio Feijoo, catedrático de la Universidad Politécnica de Madrid especializado en economía y tecnología chinas. “Ese es el tipo de dependencias que nos vamos a encontrar”.

Ese escenario también preocupa en otros sectores de Washington. Si las empresas estadounidenses renuncian a publicar modelos avanzados en abierto, los laboratorios chinos tendrán el terreno libre para avanzar. Zuckerberg apuesta a que abrir los modelos no debilitará a EE.UU. frente a China, sino que hará que su tecnología se extienda por el mundo más rápido que la de Pekín. Con Muse Glimmer, volvió a poner su carta sobre la mesa.

La geografía internacional combina climas extremos, altos costos en medicina privada y zonas aisladas a centros de salud. Ante este escenario, tener una asistencia al viajero adecuada ayuda a vencer las dificultades a tiempo y con precisión. Incluso, es una opción importante cuando se viaja en familia o con amigos.

1. Topes de cobertura médica adaptados a la inflación local

La economía mundial se mueve rápido. El valor de los insumos de salud sube de forma constante en muchas regiones. Por ejemplo, una internación básica en Estados Unidos o Europa cuesta miles de dólares. Eso indica que la póliza a contratar no debe dejar desprotegido al usuario ante una contingencia.

Una base de 50.000 dólares o más puede cubrir cualquier gasto de salud en destinos americanos. Y si de Europa se trata, coberturas de 30.000 mil euros o más pueden hacer la diferencia.

Para países de Sudamérica o el Caribe, muchas veces basta con una cobertura que anticipe gastos de hasta 15.0000 o 30.000 dólares, aunque cuánto más alto sea el tope de cobertura, más protección tendrás en caso de necesidad de internaciones o traslados de urgencia.

2. Cobertura médica para escalas múltiples y países de tránsito

Los itinerarios aéreos desde el territorio argentino suelen incluir varias conexiones intermedias, como esperas largas en San Pablo, Bogotá, Lima o Miami. Sin embargo, muchos planes de asistencia médica tradicionales solo se activan al llegar al destino final; ese bache temporal representa un riesgo.

Los accidentes en aeropuertos internacionales, demora de conexiones o pérdida de maletas ocurren frecuentemente. Sufrir una caída durante una escala exige atención médica inmediata. Si tu cobertura no posee alcance global continuo, la empresa rechazará el caso automáticamente, sin brindarte los medios económicos para costear el tratamiento.

3. Repatriación sanitaria integral y regreso de acompañantes

Este punto es crítico debido a los costos logísticos de los vuelos internacionales. Las aerolíneas comerciales imponen regulaciones estrictas para trasladar pasajeros que hayan sufrido algún tipo de accidente y deban ser devueltos al país de origen. Por ejemplo, un cuadro ortopédico severo exige ocupar varias plazas de asientos con soportes especiales.

En ese sentido, un cuadro grave requerirá un retorno gestionado con equipos médicos. Y la cláusula de repatriación médica debe poseer un tope alto e independiente. El costo de un avión sanitario o un ticket de última hora, puede costar más de 5.000 dólares dependiendo la gravedad y urgencia del acontecimiento.

4. Servicio de telemedicina con médicos online las 24 horas

Las diferencias horarias con Europa o Asia descolocan cualquier emergencia menor. Por ejemplo, despertar con fiebre alta en alguna madrugada en el mundo puede volver complicado encontrar asistencia médica a tiempo. Contar con acceso inmediato a médicos online puede ser vital.

Ahora bien, la consulta virtual resuelve dudas complejas sin necesidad de moverse del hotel. Una videollamada rápida permite que un profesional evalúe síntomas comunes como alergias o intoxicaciones alimentarias. Y el chat médico dinámico ahorra largas horas de espera en salas de urgencias extranjeras congestionadas.

Definitivamente, salir al exterior desde Argentina se convierte en una experiencia auténtica para cualquier viajero. Pero la seguridad financiera y médica debe ser una prioridad. Un percance médico se soluciona rápidamente si se cuentan con los avales internacionales correctos.

Por eso, es crucial prestar atención a estos cuatro aspectos antes de validar la próxima contratación de cobertura. Así es posible viajar en paz y con tranquilidad.

El coworking en Buenos Aires es hoy uno de los mercados más maduros de América Latina. Ya no es solo el espacio del freelancer con laptop: lo usan estudios de abogados que necesitan sala de reuniones dos veces por semana, equipos de tecnología de diez personas que no quieren firmar un contrato de arrendamiento a cinco años, y empresas internacionales que necesitan presencia en Argentina sin abrir una operación formal.

La lógica económica es directa. Una oficina en Palermo o Microcentro puede costar entre 800 y 2.000 dólares mensuales dependiendo del tamaño y la zona. Un coworking en los mismos barrios sale entre 15 y 40 dólares por día por escritorio, o entre 200 y 500 dólares por membresía mensual. Para un equipo de cinco personas que va a la oficina tres días a la semana, la diferencia es significativa.

La elección del barrio también importa. Palermo y Villa Crespo concentran la mayor oferta y atraen a creativos, agencias y startups. Microcentro y Puerto Madero tienen espacios más corporativos, con salas grandes y equipamiento para reuniones formales. San Telmo y Chacarita ofrecen opciones más económicas con perfil más informal. Un equipo chico que recibe clientes dos veces al mes tiene necesidades muy distintas a uno que usa el espacio todos los días.

Rosario, un mercado en expansión con menos saturación

El coworking en Rosario está en una fase diferente. La oferta creció en los últimos años pero todavía hay menos competencia que en Buenos Aires, lo que se traduce en mayor disponibilidad y precios más accesibles. Para equipos que operan en el litoral o que tienen colaboradores radicados en la ciudad, es una alternativa real frente a los costos de la capital.

Rosario también recibe trabajadores que migraron desde Buenos Aires buscando menor costo de vida. Ese perfil de profesional remoto es uno de los principales usuarios de coworking en la ciudad: necesita un espacio estructurado para trabajar, pero no está atado a una empresa local que le exija presencialidad fija.

Para empresas con sede en Buenos Aires que tienen dos o tres personas viviendo en Rosario, el coworking local resuelve un problema operativo sin que la empresa tenga que abrir una sucursal ni gestionar un contrato de arrendamiento en otra provincia.

El problema de gestionar espacios en más de una ciudad

Cuando el equipo está distribuido entre Buenos Aires, Rosario y otras ciudades, coordinar el acceso a espacios coworking se vuelve administrativamente complejo. Membresías separadas, contratos con distintos operadores, facturas individuales por cada plaza.

Pluria centraliza ese proceso. La plataforma agrega espacios en Buenos Aires, Rosario, Córdoba, Mendoza y otras ciudades de Argentina y América Latina. Las empresas gestionan el acceso de todo el equipo desde una sola cuenta, con visibilidad de uso por ciudad y facturación unificada. Los colaboradores reservan su espacio desde la app y hacen check-in al llegar.

Su modelo no es el de una cadena propia sino el de una capa de gestión sobre espacios de terceros, lo que le permite escalar sin los costos de infraestructura de un operador tradicional.

Las bolsas de papas terminaron convertidas en material de estudio para máquinas que aprenden a trabajar sin protestar. En un parque industrial de las afueras de Pekín, un brazo humanoide recoge un paquete de Lay's y lo coloca con cuidado en una estantería, dentro de un espacio preparado para reproducir tareas de supermercado.

La escena pertenece a uno de los 64 centros de recopilación de datos abiertos por autoridades locales chinas, mientras otros 20 siguen en construcción. Allí se recrean oficinas, comercios, líneas de montaje y viviendas para registrar cómo actúan las máquinas ante tareas físicas distintas.

China amplía su ventaja mediante inversión y capacidad industrial

Según Bloomberg, China instaló 300.000 robots durante 2024, frente a los 38.000 colocados en Estados Unidos, y esa diferencia explica por qué el país está volcando dinero y capacidad industrial en la inteligencia artificial en formato humanoide.

Los inversores destinaron este año al menos 100.000 millones de yuanes, unos 14.800 millones de dólares, una cantidad superior a la reunida durante los cinco años anteriores. Alibaba, Xiaomi y capital estatal participan en esa apuesta, que busca acumular grandes volúmenes de información obtenida fuera del laboratorio y convertirla en modelos capaces de operar en entornos de trabajo.

El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información quiere que 10.000 humanoides estén desplegados en fábricas antes de que termine el año, una meta que traslada la competición desde los videos de exhibición hacia la producción industrial.

Unitree siguió ese camino con el modelo G1, conocido por sus movimientos de kung-fu, y prometió dedicar casi la mitad de los ingresos de su próxima salida a bolsa, valorada en 610 millones de dólares, al desarrollo de modelos de inteligencia artificial. La empresa prioriza así el aprendizaje de las máquinas frente a la fabricación de nuevas piezas.

La comparación con Estados Unidos alimentó una discusión sobre qué tipo de prueba ofrece información útil para el trabajo cotidiano. Figure AI difundió una retransmisión de 50 horas en la que sus humanoides clasificaron cerca de 60.000 paquetes sin errores, aunque varios desarrolladores chinos consideraron que las condiciones estaban demasiado controladas.

Ai Wen, director de proyecto en Agibot, resumió esa diferencia al explicar a Bloomberg que “la demostración de Figure sigue estando en un laboratorio”. Después añadió que “nuestro despliegue se realiza en una línea de producción real”, una valoración con la que defendió el valor de trabajar junto a empleados y maquinaria en funcionamiento.

Agibot prueba ocho G2 en una cadena activa

Agibot llevó esa idea a una planta de Longcheer Technology, donde ocho humanoides G2 trabajaron durante seis días consecutivos y acumularon más de 64 horas de actividad en una línea activa. Las máquinas participaron en el montaje y la inspección de 17.625 tabletas, además de completar 64.828 tareas relacionadas con la fabricación. La empresa comunicó una tasa de éxito del 99,99%, mientras la producción habitual continuó sin interrupciones y los empleados mantuvieron sus puestos dentro de la misma instalación.

Durante la prueba, los G2 revisaron dispositivos, apartaron unidades defectuosas, trasladaron materiales y actuaron en varias fases del proceso mientras ajustaban su comportamiento a cambios producidos en tiempo real. Toda la experiencia se retransmitió durante los seis días para mostrar el rendimiento de las máquinas fuera de un entorno preparado únicamente para exhibiciones.

Yao Maoqing, presidente de la división de IA encarnada de Agibot, explicó que el objetivo era demostrar cómo podían incorporarse a espacios industriales y exponer los problemas que aparecen cuando su uso se amplía.

La compañía aprovechó el ensayo para anunciar que había fabricado su robot número 15.000, entregado también a Longcheer Technology, después de ampliar su capacidad durante el último año y acortar los plazos necesarios para elevar la producción.

Las cifras oficiales todavía impiden medir la ventaja china

Ese avance sitúa a los humanoides como asistentes destinados a labores repetitivas o de apoyo, mientras las personas siguen ocupando el resto de funciones de la planta. La demostración tampoco plantea una sustitución inmediata de trabajadores, porque su propósito se centra en medir hasta dónde pueden asumir operaciones delimitadas dentro de una fábrica en marcha.

Las cifras de instalaciones y los objetivos oficiales todavía dejan una parte sin resolver, ya que Bloomberg no ofrece tasas de éxito para los 64 centros ni detalla cuántos de los 300.000 equipos instalados son humanoides y cuántos corresponden a brazos industriales fijos.

Su Hao, informático y fundador de un instituto en la Universidad Fudan de Shanghái, situó esa limitación al afirmar que “todo el mundo sigue en la línea de salida de la inteligencia física”. La ventaja china dependerá de que el volumen de datos acabe transformándose en máquinas capaces de trabajar con la misma fiabilidad fuera de pruebas controladas.

La compañía de OpenAI reveló que un agente autónomo de Inteligencia Artificial (IA), basado en su tecnología, se descontroló durante una prueba. Accedió a internet abierta y pirateó por sí solo una conocida startup en lo que calificaron como un “incidente sin precedentes”.

La responsable de ChatGPT, explicó que la startup 'Hugging Face' detectó y logró contener al agente (una herramienta de IA diseñada para ejecutar tareas sin intervención humana) después de que este accediera a sus sistemas.

“Consideramos que este incidente constituye un ciberataque sin precedentes que involucra capacidades cibernéticas de última generación”, señaló OpenAI.

La empresa advirtió de que espera que este tipo de incidentes se vuelvan cada vez más habituales a medida que los modelos de inteligencia artificial (la tecnología que sustenta herramientas como los chatbots y los agentes autónomos) ganen capacidades más avanzadas.

Según OpenAI, el ataque fue llevado a cabo por un agente impulsado por una combinación de su modelo público más reciente, denominado GPT-5.6 Sol, y otro modelo aún más potente que todavía no fue lanzado.

Mientras ambos modelos eran sometidos a pruebas internas sobre sus capacidades de intrusión informática en un entorno digital aislado (conocido como sandbox), lograron acceder a internet abierta al localizar una vulnerabilidad hasta entonces desconocida, que les permitió escapar del entorno de pruebas.

A continuación, el agente atacó 'Hugging Face', una plataforma y repositorio de modelos de Inteligencia Artificial. Con el objetivo de encontrar tecnología que le ayudara a superar la evaluación de seguridad a la que estaba siendo sometido.

OpenAI afirmó que los modelos “encontraron con éxito formas de acceder a información confidencial que podían utilizar para hacer trampas en la evaluación”. El ataque terminó cuando el equipo de seguridad de 'Hugging Face', y sus propios agentes, detectaron y detuvieron la actividad anómala del sistema.

El director ejecutivo de Hugging Face, Clément Delangue, calificó el ataque de “asombroso”, aunque aseguró que no cree que hubiera “ninguna intención maliciosa” por parte de OpenAI.

“La semana pasada sospechábamos que el ciberataque podía proceder de un laboratorio puntero de inteligencia artificial, dada la sofisticación del agente”, escribió Delangue en la red social X.

En el ámbito de la ciberseguridad, un fallo informático desconocido recibe el nombre de vulnerabilidad de día cero (zero-day), ya que los desarrolladores disponen de cero días —o prácticamente ningún margen de tiempo— para corregirlo una vez descubierto. En abril, Anthropic, uno de los principales competidores de OpenAI, afirmó que su modelo Mythos había sido capaz de identificar miles de estas vulnerabilidades.

La revelación de la capacidad de Mythos para localizar y explotar vulnerabilidades de día cero llevó al Gobierno de Estados Unidos a restringir las exportaciones de este modelo y de su versión asociada, Fable 5, aunque la prohibición fue levantada posteriormente. GPT-5.6 Sol estuvo sujeto a restricciones similares, pero desde entonces ha sido desplegado a escala mundial.

El congresista demócrata estadounidense Greg Casar afirmó que el incidente resulta alarmante. “La inteligencia artificial está avanzando a una velocidad extraordinaria sin que existan regulaciones efectivas que garanticen nuestra seguridad”, declaró en un comunicado en el que reclamó la implantación obligatoria de pruebas de seguridad independientes.

La notificación obligatoria de los incidentes de ciberseguridad y una mayor cooperación internacional “para proteger a la población frente a un desastre de enormes dimensiones”.

Gigantes o medianas, tecnológicas como los gigantes de Silicon Valley o constructoras como ACS, con fondos propios o pidiendo dinero. Empresas de todo tipo se lanzaron a la construcción de centros de datos, que brotan por todo el mundo para ser el anclaje a tierra de la inteligencia artificial. Según los cálculos de Goldman Sachs, el acumulado en infraestructura de IA entre 2026 y 2031 alcanzará los 7,6 billones de dólares.

Por eso, para muchos analistas resulta preocupante que algunos de los principales impulsores del negocio de la IA estén alquilando sus chips, al no tener cargas de trabajo suficientes para ellos. Entre ellos se encuentran Meta o SpaceX, que están llevando a cabo esfuerzos titánicos para construir algunos de los mayores centros de datos del mundo. Se calcula que el Colossus I y el II, construidos por la corporación de Elon Musk en Tennessee, suman unos 450.000 procesadores avanzados. Una capacidad de cómputo que fue alquilada a Anthropic y Google por no poder ser utilizada internamente.

El movimiento encuentra un reflejo directo en la estrategia adoptada por los de Mark Zuckerberg o el conglomerado japonés Softbank. A principios de julio, ambas compañías entraron en el mercado denominado “nube alternativa” o Neo Cloud, un modelo de negocio enfocado en arrendar capacidad de procesamiento aprovechando la escasez general de chips avanzados de IA. Según el New York Times, Meta está en conversaciones para llegar a un acuerdo de este tipo con Anthropic, valorado en 10.000 millones de dólares por dos años.

La burbuja de la IA impulsó la construcción de centros de datos asumiendo que las necesidades de computación crecerán de forma ilimitada y constante debido a la progresiva implantación de esta tecnología. Sin embargo, diversos análisis internacionales avisan de que esa podría ser una previsión demasiado optimista.

Falta de resultados

Un informe del banco suizo UBS detalla que el 60% de las grandes corporaciones fijaron restricciones presupuestarias a los despliegues de inteligencia artificial. El motivo es simple: los costes superan a los beneficios.

“Algunas empresas dijeron a UBS que ya agotaron la mayor parte de sus presupuestos anuales de consumo de IA a mitad de año, lo que obligó a recortes inmediatos”, avisa la entidad. “Una compañía informó a los analistas de que había desplegado cinco herramientas de IA internamente... Desde entonces, la empresa redujo su conjunto de herramientas a solo dos aplicaciones de IA y estableció controles estrictos de uso”, continúa.

El problema, señalan los economistas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) David Autor y Neil Thompson, es que la IA sigue siendo muy poco fiable. Es necesario vigilarla de cerca, por lo que su potencial para automatizar roles se frena. “Si decís que necesitás un sistema con un 80% de precisión, puede que no sea tan caro. Si necesitás un 90%, es mucho más caro. Pero si necesitas un 99%, es muchísimo más caro... Muchas empresas están entrando en un escenario en el que quieren automatizar completamente y luego se dan cuenta de que simplemente es demasiado caro hacerlo”, expusieron en una reciente conferencia.

Que puede contagiar a las grandes tecnológicas

Esta falta de resultados por parte de los clientes de la IA no fue problema para las grandes tecnológicas que les suministraron esos productos. Hasta ahora, el sector confiaba en que los rendimientos llegaran por si solos a medida que la tecnología mejora y surgen casos de éxito entre las empresas que la implantan. Pero, de nuevo, esa previsión podría terminar siendo demasiado optimista.

“En mi opinión, existe una desconexión en 2026: mientras que el sector tecnológico estadounidense experimentó una fuerte aceleración en el crecimiento de sus ganancias (alcanzando casi el 50% interanual), los sectores que adoptan la IA vieron cómo su crecimiento de ganancias se estanca y comienza a desacelerarse, manteniéndose justo por encima del 0%. Esto generalmente se considera una señal de alarma”, avisa el analista Michael Spencer, autor de AI Supremacy.

Los altos costos de la IA estadounidense y la ausencia de beneficios inmediatos está haciendo que empresas de todo el mundo se giren hacia los modelos chinos. La IA del gigante asiático es más barata, menos demandante en recursos y más personalizable.

Si el flujo de capital del que disfrutan las grandes tecnológicas de Silicon Valley se detiene y la rentabilidad de sus ingentes inversiones en infraestructura de IA queda en entredicho, la corrección financiera podría llegar a ser sistémica. “Si los modelos chinos siguen ganando terreno, los flujos de caja previstos para las hiperescala [las grandes suministradoras de IA y centros de datos] podrían resultar demasiado optimistas”, avisa Torsten Slok, economista jefe de Apollo, uno de los mayores fondos de inversión del mundo.

Si el mercado constata que las previsiones sobre el crecimiento y beneficios de las grandes tecnológicas, las empresas con la cotización bursátil más elevada del planeta, está inflado, podría producirse “una venta masiva” de sus acciones que “arrastre al mercado consigo”: “el problema no se podría contener y se extendería a los chips, la energía, los centros de datos y el S&P 500 (el índice de las 500 mayores empresas de EEUU) en su conjunto”, continúa Slok.

Por eso alquilar chips es una mala señal

Si corporaciones como Meta, SpaceX o Softbank ya están empezando a sentir la necesidad de alquilar una parte de su potencia de cómputo para cuadrar sus balances e impedir que el mercado los penalice. “Eso es bueno para sus inversores, pero sugiere que la ansiedad va en aumento. El tiempo es oro”, avisa el editorial de este jueves del Financial Times.

“En esta temporada de resultados, no preste atención a lo que las empresas planean hacer con la IA, sino a cuándo planean hacerlo”, pide el prestigioso medio económico. Será la prueba del algodón de esa ansiedad. Los próximos resultados trimestrales de Meta, SpaceX y Softbank dirán si el alquiler de capacidad es un ajuste puntual o el inicio de una tendencia. Si otras hiperescala siguen el mismo camino, la señal de alarma que hoy lanzan UBS, el MIT o Apollo dejará de ser una hipótesis para convertirse en un patrón.

En cualquier caso, no todos coinciden en que ese patrón sea el de una burbuja a punto de estallar. El propio Goldman Sachs sostiene que la mayor parte del capital, la infraestructura y las fusiones que definirán la economía de la IA “aún no se desplegaron”. Es decir: para el banco, esto no es el final del ciclo, sino el principio. Pero incluso Goldman reconoce el problema que subyace al alquiler de chips: los chips se deprecian rápido y se quedan obsoletas antes de amortizarse. Es el mismo riesgo que preocupa a Slok, solo que contado desde el lado que financia la fiesta.

Por ello, pide nuevos “instrumentos financieros” para seguir sufragando el despliegue. Tales como financiar deuda para comprar chips con contratos de alquiler de centros de datos que aún no existen. Mecanismos que, viniendo del banco que vendió y empaquetó los productos financieros que terminaron haciendo reventar la crisis de las hipotecas subprime, suenan demasiado a mecanismos propios de una burbuja.

Meta anunció que va a retirar una función de IA que permitía a los usuarios manipular las imágenes públicas de otros usuarios de Instagram, tras recibir una avalancha de críticas tanto de expertos, organizaciones de la sociedad civil como sindicatos de artistas y de los propios miembros de la plataforma.

“Nuestra intención era ofrecer una herramienta creativa útil y dar a las personas control sobre si su contenido público podía utilizarse de esta manera. Escuchamos las críticas de que esta función no cumplía ese objetivo, por lo que ya no está disponible”, expresó la corporación de redes sociales, propietaria también de Facebook y WhatsApp, en un comunicado.

Meta lanzó el pasado martes “Muse Image”, el primer modelo de generación de imágenes creado por su nuevo “Laboratorio de Superinteligencia”, un equipo en el que invirtió decenas de miles de millones de dólares. Su intención es que el modelo estuviera profundamente integrado en Instagram, por lo que iba a permitir que cualquier usuario manipulara las imágenes publicadas por los perfiles públicos de la plataforma.

Esas fotografías alteradas podrían luego publicarse en Instagram sin que su autor original tuviera que dar permiso para ello y recibiera ningún tipo de notificación, puesto que la opción venía activada por defecto. Este diseño, y el potencial impacto en la privacidad de los usuarios generaron en seguida una oleada de críticas contra Muse Image. Expertos en protección de datos avisaron que la herramienta violaba incluso las leyes europeas.

SAG-AFTRA, el mayor sindicato de actores de Hollywood, afirmó en un comunicado “cualquier cosa que no sea una aceptación clara y evidente de este tipo de usos de las imágenes de los usuarios de Instagram es inaceptable, y supone un error de cálculo absoluto de la opinión pública respecto a los peligros y daños evidentes inherentes a dicho uso”. Muchos actores y actrices reconocidos alertaron a sus seguidores de esta nueva función a través de Instagram y explicaron como desactivarla.

“Ningún nombre, imagen, apariencia, voz ni obra creativa de ninguna persona debería ser utilizada por terceros, incluidos los modelos de inteligencia artificial, sin un consentimiento claro y documentado”, coincidía la Creative Artists Agency, una de las mayores agencias de representación de talento del mundo.

Por el momento, Meta no hizo más comunicados al respecto sobre sus planes para su nuevo generador de imágenes. Su desactivación, no obstante, recuerda a lo sucedido con el generador de imágenes de Grok, la IA de X, que también tuvo que ser desactivada en apenas unos días por la red social de Elon Musk. La gran diferencia en aquel caso fue que en ese corto período de tiempo la herramienta desencadenó uno de los mayores ataques machistas de la historia vividos en estas plataformas, con más de tres millones de imágenes sexualizadas de mujeres creadas sin su permiso, incluidas las de unos 23.000 menores de edad.

Copiar las mejores estrategias, para luego mejorarlas y abaratarlas a través de financiación estatal masiva y una competencia brutal en el mercado interno. Es una política industrial que China lleva décadas perfeccionando y que le permite desarrollar empresas capaces de asaltar el mercado global una vez que salen exterior. Así es como Europa se está llenando poco a poco de coches eléctricos chinos, como antes ocurrió con los paneles solares. Es, también, la estrategia que guía su próximo gran desembarco: la inteligencia artificial.

El primer gran momento de la IA china sucedió a principios de 2025 con el modelo DeepSeek-R1. Entonces, este pequeño laboratorio con sede Hangzhou demostró que podían desarrollarse grandes modelos de IA con una fracción del costo de entrenamiento en el que estaba incurriendo su competencia estadounidense. Su publicación borró de un plumazo más un billón de dólares de capitalización de las grandes tecnológicas estadounidenses, de los que 590.000 millones correspondieron a Nvidia.

Sin embargo, aquel primer “efecto DeepSeek” tuvo escaso impacto para el gran público. El uso de modelos chinos siguió siendo residual en el usuario medio. Pero no en todos los sectores ocurrió igual: en áreas especializadas, como desarrollo de software o aplicaciones empresariales, sistemas como DeepSeek o Qwen (el modelo de la multinacional china de comercio electrónico Alibaba) empezaron a ganar cada vez más cuota de mercado, llegando a liderarlo en algunas categorías.

Una tendencia que tuvo un punto de inflexión entre principios de mayo y finales de junio. El uso de la IA para propósitos profesionales se disparó casi un 80%, con los modelos chinos llevándose la mayoría de ese crecimiento.

Según los datos de uso de OpenRouter, una plataforma que agrupa cientos de modelos de IA y deja a desarrolladores y compañías elegir entre ellos, los seis sistemas más usados ahora mismo son de origen chino.

Claudio Feijoo, catedrático de la Universidad Politécnica de Madrid especializado en economía y tecnología chinas, explica que hay varios motivos detrás de este vuelco. Y avisa de que esto es solo el principio: “El resultado de todo esto es una ola de inteligencia artificial china que nos va a llegar para la que no estamos preparados. Va a ser básicamente más competitiva y va a apoyarse en las ventajas industriales que tiene China, que de alguna manera también destruyen el liderazgo de Estados Unidos”.

Siempre más barato

No hay sorpresas aquí. Las empresas chinas conquistaron el liderazgo a las estadounidenses ofreciendo un producto más barato. Pero, en esta ocasión, se basó en una estrategia en dos niveles que terminó desembocando en que sus sistemas de IA se conviertan en la solución obvia para muchas empresas.

A nivel profesional, el negocio de la IA funciona por pago por uso: cada consulta se cobra en “tokens”, las fracciones de texto que consume una IA al leer o generar una respuesta. Cuanto más larga o compleja es la interacción, más tokens se gastan y más se paga.

Ellos dicen: ¿qué es lo que está marcando el precio del mercado, los tokens? Pues vamos a abaratarlos subvencionado la energía que consumen los centros de datos

Claudio Feijoo — catedrático y director para Asia de la Universidad Politécnica de Madrid

A esto se suman los llamados “agentes”, programas que pueden automatizar desde la escritura de código hasta múltiples procesos empresariales, y que son la base del sorpasso de Anthropic a OpenAI. Sin embargo, este sistema dispara el costo de la IA porque es la máquina la que decide cuántos pasos realiza para completar cada misión (y por consiguiente, cuántos tokens consume). El caso más famoso es el de Uber, que tuvo que aplicar una restricción al uso de IA entre sus empleados tras quemar todo su presupuesto anual de IA en abril. Walmart, Amazon y Cisco también aplicaron medidas parecidas.

Los modelos chinos ofrecen herramientas similares pero mucho más baratas. Hasta 20 veces más baratas, según los datos de OpenRouter. Pueden hacerlo, en parte, por la política industrial china de “subvenciona todo lo que puedas”, explica Feijoo: “Ellos dicen: ¿qué es lo que está marcando el precio del mercado, los tokens? Pues vamos a abaratarlos subvencionado la energía que consumen los centros de datos, o construyendo centros de datos públicos donde entrenar los modelos”.

La apuesta china por los “pesos abiertos”

La estrategia de guerra de precios tradicional de la industria china solo cuenta una parte de la historia. La segunda clave es la apuesta del gigante asiático de dar más libertad a sus clientes para personalizar y programar los modelos de IA, en contraposición a los sistemas cerrados característicos de las multinacionales estadounidenses. Feijoo explica que los sistemas chinos tampoco pueden ser considerados de “código abierto” puesto que no dan datos sobre el entrenamiento de los modelos, pero sí de “pesos abiertos”.

Un modelo de “pesos abiertos” permite al usuario descargar el sistema de IA, modificar algunos parámetros según sus necesidades y ejecutarlo en sus propios servidores. Esto hace que no dependa de la nube de la empresa que lo creó ni que tenga que pagar por cada consulta. Es esta política, unida a los costos disparados de la IA derivados del modelo de tokens y agentes, la que impulsó como nunca a los modelos chinos.

La unión de los pesos abiertos y la guerra de precios hizo que el uso empresarial vire muy rápidamente hacia modelos chinos como DeepSeek, MiMo (Xiaomi), MiniMax, Hy3 (Tencent) o GLM-5.2. Este último está desarrollado por la empresa Z.ai, quien afirma haber igualado algunas de las capacidades de Mythos, el modelo de Anthropic que puso en alerta a la ciberseguridad mundial.

“En un mundo en el que cada vez se recurre más al uso de tokens y a la inferencia, los modelos de peso abierto ganan en valor relativo y competitividad. La relación costo-rendimiento cobra mayor importancia”, dice Michael Spencer, analista especializado en inteligencia artificial y autor de AI Supremacy.

Ese momento puede ser uno de los más importantes a nivel estructural para el negocio de la IA. Spencer lo denomina “Apocalipsis de los tokens”: “El Apocalipsis de los tokens es ese momento crucial en el que las empresas se dan cuenta de que utilizar modelos chinos de pesos abiertos o modelos de código abierto desarrollados en Occidente se convirtió en una necesidad. Creo que julio de 2026 será ese momento. Si estoy en lo cierto, podría frenar el crecimiento de los gigantes de la IA como Anthropic, OpenAI, Google, SpaceX, Meta y otros”.

“Esto también supone un gran reto para la burbuja de la IA”, avisa.

IA china en los productos chinos

Hasta ahora, los datos ofrecieron señales de cómo China está dándole la vuelta a la carrera de la IA en sectores especializados. Pero el negocio real, tanto para el gigante asiático como para el resto del mundo, es llevar esta tecnología al uso cotidiano del gran público. Y aquí también tomó la delantera.

Aprovechando su estatus como la “fábrica del mundo”, uno de los principales pilares del último Plan Quinquenal de Pekín, centrado en la IA, se denomina “Embodied AI”, que podría traducirse como IA corpórea o IA encarnada. Se trata de incorporar sus sistemas de IA a los coches eléctricos, los drones, los robots, los electrodomésticos, los juguetes y todos los dispositivos susceptibles de incorporarla.

“Para los legisladores de China, este tipo de inteligencia artificial 'incorporada' es una vía atractiva para lograr una profunda integración de la IA en el tejido económico y social. Los beneficios percibidos incluyen impulsar el crecimiento, aumentar el poder económico y militar y (posiblemente) alcanzar la inteligencia artificial general”, detalla el Mercator Institute for China Studies (MERICS), el mayor centro de investigación europeo especializado en China.

La estrategia fía buena parte de su éxito a la extensión de los robots humanoides, un sector casi marginal en occidente pero que está explotando en el gigante asiático. En 2025, cerca del 90% de los robots humanoides fabricados en el mundo salieron de China. Mientras un modelo occidental como el Atlas de Boston Dynamics supera los 120.000 euros, empresas chinas como Unitree ofrecen su robot G1 por algo más de 11.600 euros.

La dependencia oculta

En un momento en que Europa presta más atención que nunca a las dependencias derivadas de la adopción de determinadas tecnologías, la estrategia china para extender su IA al resto del mundo representa un reto. En muchas ocasiones, explica Claudio Feijoo, la integración pasará desapercibida y quedará oculta, quizá hasta que sea demasiado tarde.

“Imagínate que eres una empresa que tiene zapaterías y desarrollas una IA para la gestión de stock basada en un modelo chino. Lo haces tan bien que empiezas a comercializarlo como una tecnología propia”, propone el profesor. Ese producto tecnológico empezaría a evolucionar por su cuenta, haciéndose más grande sin que nadie note que, por debajo, tiene un modelo chino. “Ese es el tipo de dependencias que nos vamos a encontrar”, continúa.

Ante esta situación, Feijoo avisa de que en Europa “no estamos bien preparados para gestionar esta ola que se nos viene”. Las autoridades comunitarias prepararon controles para las inteligencias artificiales chinas que operen en el continente, pero el experto adelanta que se trata de un sector demasiado dinámico. “Los modelos de IA se actualizan casi cada nada”, recuerda, explicando que un determinado modelo podría recibir luz verde una vez, pero recibir modificaciones sustanciales en sus siguientes versiones: “¿Cómo vamos a gestionar esto? Yo no lo tengo muy claro”.

elDiario.es contactó con la Comisión Europea para preguntar por los mecanismos de acción ante la IA china, pero no recibió respuesta. Con todo, Feijoo señala que Bruselas es consciente de la situación. “Cada vez tenemos más instrumentos legales y ahora la partida está en si los queremos utilizar y cómo”, concluye.