La discusión sobre inteligencia artificial y trabajo suele formularse como una amenaza directa: la máquina reemplaza al empleado, el puesto desaparece y la empresa reduce personal. Pero el impacto puede ser menos visible y más extendido. La IA no siempre aparece primero como despido. A veces aparece como un sueldo que aumenta menos, una paritaria más débil o un mercado laboral donde el trabajador pierde poder para negociar.

Un nuevo white paper de Apollo Global Management, citado por Axios y Business Insider, apunta justamente a ese efecto. El estudio analiza datos de salarios y empleo en Estados Unidos y encuentra que las ocupaciones más expuestas a la inteligencia artificial tuvieron, después de 2023, un crecimiento del salario real 6,7 puntos porcentuales menor que los trabajos con baja exposición a la IA.

El dato desplaza el foco. La amenaza laboral de la IA no pasa sólo por quedarse sin empleo, sino también por conservarlo con menos capacidad de mejorar el ingreso. Si una tecnología permite hacer más tareas con menos horas humanas, automatizar partes del proceso o ampliar la producción sin contratar más personal, la empresa puede capturar productividad sin trasladarla al salario.

Según la reconstrucción de Axios, Apollo comparó datos salariales del Departamento de Trabajo de Estados Unidos con un índice de exposición a IA elaborado a partir del Economic Index de Anthropic, una de las compañías líderes del sector. El estudio no detecta un impacto equivalente sobre el empleo total, pero sí sobre la evolución de los sueldos: las ocupaciones más expuestas no pierden necesariamente más puestos, pero ven frenado el crecimiento real de sus remuneraciones.

Ese punto importa para los trabajadores porque el deterioro puede ser silencioso. Un despido se cuenta. Una vacante que no se repone, una categoría que pierde atractivo salarial o un aumento que queda por debajo de otras ocupaciones cuesta más medir. En términos de bolsillo, sin embargo, el resultado puede ser igual de concreto: menos ingreso disponible frente a precios, alquileres, tarifas, transporte, salud y deuda.

Business Insider señala que el impacto salarial aparece con más fuerza entre trabajadores de menores ingresos. Esa diferencia es clave. Si la IA comprime salarios donde ya hay menos margen, el efecto no se distribuye de manera pareja. Los trabajadores con más calificación, capacidad de supervisar sistemas o dominio técnico pueden beneficiarse más. Los que hacen tareas rutinarias, administrativas, repetitivas o de menor poder de negociación quedan más expuestos a que la tecnología opere como techo salarial.

La hipótesis no contradice la promesa empresarial de mayor productividad. La completa. Una empresa puede producir más, reducir tiempos, bajar costos o reasignar tareas gracias a la IA. La pregunta es quién se queda con ese excedente. Puede traducirse en mejores salarios, menos horas de trabajo o capacitación. Pero también puede convertirse en margen empresario, menos contratación y aumentos más chicos.

Ese es uno de los riesgos centrales de la automatización: no siempre elimina el puesto de una vez; primero cambia su valor. Tareas que antes justificaban determinada cantidad de horas, personal o salario pasan a considerarse más rápidas, más simples o más baratas porque una parte la hace el software. Entonces el trabajador sigue ahí, pero su puesto empieza a valer menos en la negociación.

El estudio de Apollo suma una capa a un debate que ya venía mostrando señales similares. Informes recientes del Banco de Inglaterra detectaron que algunas empresas pueden aumentar producción sin ampliar personal y que la automatización empieza a reducir la demanda de puestos junior y administrativos. Otros estudios sobre vacantes laborales muestran que la demanda vinculada a IA se concentra en perfiles técnicos, mientras sube la vara de entrada para quienes buscan su primer empleo.

La secuencia es laboralmente incómoda. Para los trabajadores que ya están dentro, la IA puede enfriar los aumentos. Para quienes intentan entrar, puede achicar puestos iniciales. Para quienes no tienen habilidades técnicas, puede mover la demanda hacia perfiles más especializados. El resultado no es una única ola de despidos, sino una reorganización del mercado laboral que afecta salarios, trayectorias y oportunidades.

¿Y en Argentina?

En Argentina, la discusión tiene un condimento adicional. Aquí el mercado laboral ya llega golpeado por caída del salario real, informalidad alta, pluriempleo, endeudamiento familiar y paritarias defensivas. En ese contexto, una tecnología que reduzca poder de negociación puede profundizar desigualdades existentes, incluso antes de que aparezcan despidos masivos asociados a IA.

La experiencia local muestra que muchos trabajadores no necesitan perder el empleo para perder poder adquisitivo. Basta con aumentos por debajo de precios, bonos que no consolidan salario, contratos más débiles, más tareas por la misma remuneración o reemplazo parcial de funciones. La IA puede insertarse en esa misma lógica: no como robot que entra a la oficina, sino como argumento para pagar menos por tareas que antes requerían más trabajo humano.

Por eso el dato de Apollo resulta relevante más allá de Estados Unidos. Muestra que el impacto de la inteligencia artificial puede aparecer primero en el salario y no en la nómina. Para el trabajador, la diferencia es menos tranquilizadora de lo que parece. Conservar el puesto no alcanza si el ingreso queda cada vez más lejos de los precios.

La pregunta que abre el estudio no es si la IA debe incorporarse o no al trabajo. Esa discusión ya quedó atrás: las empresas la están incorporando. La cuestión es bajo qué reglas, con qué protección salarial, con qué capacitación y con qué reparto de la productividad. Porque una tecnología que aumenta la eficiencia puede mejorar la vida laboral. Pero, sin regulación ni negociación colectiva fuerte, también puede servir para algo mucho más viejo que la IA: abaratar el trabajo.

JJD

Durante el último mes, una serie de avances en las tecnologías chinas de inteligencia artificial, fabricación de microchips y robótica sacudieron los mercados financieros, provocaron divisiones entre los magnates tecnológicos de EE.UU. y dejaron a la administración Trump buscando respuestas a toda prisa.

Silicon Valley señaló durante mucho tiempo a la industria tecnológica china como una amenaza real y utilizó su crecimiento como argumento para exigir que las empresas estadounidenses quedaran eximidas de cualquier regulación que pudiera frenarlas. En las últimas semanas, sin embargo, el progreso de China hizo que los responsables de las empresas tecnológicas de EE.UU. pasaran de las advertencias vagas al desacuerdo abierto sobre cómo abordar el desafío chino.

La amenaza más inmediata para la situación actual de Silicon Valley proviene de una serie de modelos chinos de inteligencia artificial de código abierto y con pesos disponibles públicamente, que se pueden descargar y utilizar de forma gratuita. Estos modelos, como Kimi K3, de Moonshot AI, son lo suficientemente potentes como para competir en algunas aplicaciones con los productos de inteligencia artificial de código cerrado y comparativamente caros de OpenAI y Anthropic.

Luchar contra el enemigo o unirse a él

La irrupción de estas alternativas chinas de código abierto provocó divisiones tanto en la Casa Blanca como en la industria tecnológica estadounidense sobre si oponerse a estos nuevos modelos o adoptarlos. Por un lado, están los fabricantes de chips, que ven oportunidades de ingresos en el incremento del uso de la inteligencia artificial, y las empresas tecnológicas preocupadas por el creciente dominio de OpenAI y Anthropic en el sector. Por el otro, se encuentran las propias Anthropic y OpenAI, que ven peligrar sus márgenes de beneficio y sostienen que los modelos desarrollados en China plantean riesgos de seguridad.

La Casa Blanca está dividida de forma similar: aunque históricamente se mostró beligerante con la industria tecnológica china, recela de bloquear modelos de inteligencia artificial de bajo coste de los que muchas empresas estadounidenses pasaron a depender. El secretario del Tesoro, Scott Bessent, sugirió en las últimas semanas que EE.UU. podría sancionar a las empresas chinas de inteligencia artificial por presunto robo de propiedad intelectual a empresas estadounidenses, mientras que el secretario de Comercio, Howard Lutnick, recibió cartas de fundadores de empresas tecnológicas emergentes que le pidieron que no cortara el acceso a los modelos abiertos.

En medio de las informaciones que apuntaban a que la administración Trump estaba evaluando prohibir o limitar el uso de los modelos chinos de código abierto, un nutrido grupo de grandes empresas tecnológicas —entre las que se incluyen Microsoft, Nvidia, Palantir y Meta— publicó recientemente una carta conjunta en la que instó a los legisladores a no imponer restricciones a los modelos abiertos. Paralelamente, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, acudió el martes al Capitolio para reunirse con los líderes de los partidos Demócrata y Republicano con el fin de presionar en favor del código abierto.

Las supuestas inteligencias artificiales incontrolables

Mientras enfrentaban la presión de China y de otras empresas tecnológicas, OpenAI y Anthropic revelaron en las últimas semanas que sus modelos de inteligencia artificial adoptaron comportamientos imprevistos o incontrolables durante una serie de pruebas de ciberseguridad, hasta el punto de llegar a atacar sistemas de organizaciones externas. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, se reunió con legisladores y altos funcionarios de la Casa Blanca para debatir posibles controles sobre la inteligencia artificial tras el incidente. Esto obligó a Donald Trump a responder preguntas sobre si impondría nuevas restricciones de seguridad al desarrollo de la inteligencia artificial.

“Tenemos que ser cuidadosos en ambos sentidos. No queremos restringirlos para luego encontrarnos de repente en segundo lugar, detrás de China”, afirmó Trump, y añadió: “Conozco a muchas de estas personas. No quiero impedirles que hagan un gran trabajo”.

La prohibición de los robots chinos

Mientras la administración Trump debate eventuales controles de seguridad y límites a los modelos de inteligencia artificial de origen chino, esta semana tomó medidas concretas contra la cada vez más relevante industria robótica del país asiático. La Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) anunció la prohibición de los robots humanoides procedentes de China al considerar que suponen un riesgo inasumible para la seguridad nacional.

Los robots humanoides chinos de empresas como Unitree fueron protagonistas de numerosos videos virales este año, en los que mostraron su capacidad para bailar o interactuar con las personas cuando se los programa para hacerlo. La FCC alegó que estos robots también podrían robar datos o vigilar a los ciudadanos estadounidenses, además de representar una amenaza para la fabricación y las cadenas de suministro de EE.UU.

La decisión de la FCC intensifica la competencia entre EE.UU. y China por las tecnologías emergentes, en un momento en que el temor a la tecnología china sacudió los mercados financieros. Un informe publicado esta semana por The Information, que señaló que China había iniciado la producción en masa de chips especializados clave para el desarrollo de la inteligencia artificial, provocó una ola de ventas en bolsa que borró un billón de dólares del valor de mercado de otros fabricantes de semiconductores.

A medida que los avances tecnológicos producidos en China empiezan a rivalizar directamente con sus homólogos estadounidenses, las divisiones en Silicon Valley podrían intensificarse, los mercados volverse más inestables y la administración Trump verse sometida a una presión creciente sobre cómo frenar la influencia de China.

La inteligencia artificial ya no aparece sólo como una promesa de productividad futura; también empieza a modificar la forma en que las empresas contratan, organizan tareas y definen qué puestos necesitan. Un nuevo informe del Banco de Inglaterra advierte que la adopción de IA está reduciendo la demanda de algunos empleos administrativos, rutinarios y junior, justamente los que muchas veces funcionan como puerta de entrada al mercado laboral.

El dato surge del informe mensual de agentes del Banco de Inglaterra, publicado el 24 de julio, que resume conversaciones con empresas relevadas durante las seis semanas previas al cierre de junio. El documento señala que las compañías incorporan IA para ganar eficiencia, automatizar procesos y acelerar tareas de conocimiento, en un contexto de costos laborales elevados, demanda débil y presión sobre márgenes.

El informe no presenta a la IA como una ola homogénea ni como un reemplazo automático de todos los trabajadores. Pero sí registra un cambio concreto: las empresas que logran desplegar inteligencia artificial de manera efectiva pueden aumentar producción sin aumentar empleo y, en algunos casos, reducir sus necesidades de personal.

Las áreas más mencionadas son desarrollo de software, finanzas, funciones administrativas, atención al cliente, servicios profesionales y creación de contenidos. Allí, la IA permite automatizar tareas rutinarias y acelerar trabajos basados en conocimiento. El Banco de Inglaterra cita como ejemplo la investigación legal y la preparación de primeros borradores, que pueden completarse mucho más rápido que antes.

El impacto laboral más sensible aparece en los puestos de entrada. Según el informe, la automatización reduce la demanda de algunos roles iniciales y junior que tradicionalmente daban primera experiencia profesional. Entre las tareas afectadas aparecen la preparación de documentos, el procesamiento de facturas y el análisis básico.

Varias empresas de servicios profesionales reportaron menor contratación de graduados y menor demanda de personal administrativo y junior. Ese punto es central: la IA no sólo amenaza puestos existentes; también puede achicar los escalones por los que los jóvenes empiezan una carrera laboral.

Durante décadas, muchas ocupaciones calificadas se aprendieron desde tareas iniciales: revisar documentos, ordenar información, preparar informes, asistir a equipos, hacer análisis básicos o procesar datos. Si esas tareas se automatizan, las empresas pueden necesitar menos trabajadores junior, pero también pueden debilitar sus propios circuitos de formación.

Algunas compañías advirtieron sobre las implicancias de largo plazo para el desarrollo de habilidades y las “canteras” de talento. La pregunta laboral ya no es sólo cuántos puestos puede reemplazar la IA, sino qué pasa si desaparecen o se reducen los trabajos donde los empleados aprenden antes de ocupar funciones más complejas.

El Banco de Inglaterra también observa un desplazamiento en la demanda de perfiles: crece el interés por trabajadores con habilidades en IA, datos y análisis, además de roles que requieren juicio, supervisión y capacidad para resolver problemas. En paralelo, algunas firmas invierten en capacitación y reconversión de empleados actuales.

Esa transición, sin embargo, no ocurre en igualdad de condiciones. Los trabajadores con más formación, experiencia o capacidad para supervisar resultados generados por IA pueden beneficiarse más de la tecnología. En cambio, quienes ocupan tareas rutinarias, administrativas o de baja autonomía quedan más expuestos. La productividad aumenta, pero no necesariamente se reparte en más empleo ni en mejores trayectorias laborales para todos.

El informe británico confirma una tensión que ya aparece en otros países. Las grandes tecnológicas suelen presentar la inteligencia artificial como una herramienta para crear nuevas oportunidades, pero las empresas la incorporan primero como mecanismo de eficiencia, reducción de costos y reorganización de tareas. En la práctica, esa adopción puede traducirse en menos contratación, menos reemplazo de vacantes y estructuras más chicas.

El propio Banco de Inglaterra señala que las intenciones de empleo siguen prácticamente planas. Las empresas esperan mantener sus dotaciones estables durante los próximos doce meses y, cuando hay recortes, suelen producirse por rotación natural: no reemplazar a quienes se van. Ese mecanismo puede ser menos visible que un despido masivo, pero tiene efectos acumulativos sobre el mercado laboral.

También hay una dimensión generacional. Si las empresas contratan menos graduados, menos asistentes administrativos o menos perfiles de entrada, el ajuste no siempre aparece como pérdida inmediata de puestos, sino como oportunidades que directamente dejan de abrirse. Para los jóvenes, eso puede significar más competencia, trayectorias más lentas y mayor dificultad para conseguir la primera experiencia formal.

La discusión importa más allá del Reino Unido. En economías con alto peso de servicios, tareas administrativas, empleo profesional y trabajo de oficina, la IA puede operar como una tecnología de doble filo: mejora productividad, pero reduce la cantidad de personas necesarias para hacer ciertas tareas. En países con mercados laborales frágiles, informalidad alta y salarios presionados, ese efecto puede profundizar desigualdades existentes.

El informe también advierte que la adopción de IA no elimina todos los costos. La demanda de computación en la nube, centros de datos, software, licencias, semiconductores y personal especializado genera nuevas presiones. Además, las empresas reportan problemas asociados a contenidos de baja calidad o inexactos, postulaciones laborales falsas o masivas generadas con IA y mayor volumen de reclamos o solicitudes automatizadas.

Pero, aun con esas limitaciones, la dirección del cambio ya aparece. La IA permite hacer más tareas con menos horas humanas en áreas específicas. Para los trabajadores, eso abre una pregunta incómoda: si la tecnología aumenta productividad, quién captura ese beneficio y qué pasa con quienes ocupaban los puestos que ahora se vuelven prescindibles o dejan de crearse.

El Banco de Inglaterra no habla de un futuro lejano. Describe conversaciones recientes con empresas que ya están rediseñando procesos, precios y estructuras laborales. La puerta de entrada al empleo —los trabajos junior, administrativos y de aprendizaje— empieza a ser una de las primeras zonas afectadas.

JJD

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.

“Con mi jefe de asesores, el doctor Demian Reidel, estamos reescribiendo gran parte de la teoría económica. Si nos termina de salir bien, probablemente me den el Nobel de Economía junto a Demian”, sostuvo en 2024 en Praga el presidente Javier Milei. Reidel ya no es su jefe de asesores y fue eyectado de la presidencia de la empresa estatal Nucleoeléctrica Argentina (NASA) tras un escándalo sobre gastos, pero este miércoles Milei anunció en la red social X: “Habemus paper”. Se refería al trabajo académico que finalmente escribieron con Reidel, que quizás sea el que merezca el premio que distingue a los grandes investigadores económicos que elaboran estos escritos teóricos, no se galardona la práctica.

“En este paper resolvemos un modelo de economía con rendimientos crecientes y trabajo endógeno”, había anunciado Reidel en X cuatro minutos antes que Milei. “La microeconomía que se enseña habitualmente supone lo contrario, rendimientos decrecientes, a pesar de que la realidad muestra una y otra vez que esto no es correcto”, explicó este economista que, a diferencia de Milei, graduado en la Universidad de Belgrano y con posgrados en las de San Martín y Di Tella, es físico del Instituto Balseiro, master en matemático en Chicago y doctor en economía en Harvard.

El problema es que un profesor español de la Universidad de Pensilvania, de EE.UU., e investigador del Instituto Empresario Americano (AEI, según sus siglas en inglés), Jesús Fernández-Villaverde, sembró dudas sobre si Milei y Reidel usaron inteligencia artificial (IA) para elaborar el paper. En el pasado, el actual presidente ha sido acusado de plagio. “Ayer me topé con un artículo titulado ”Minimum Viable Scale: Extinction and Escape under Increasing Returns“, de Javier Milei (@JMilei) y Demian Reidel (@dreidel1): https://drive.google.com/file/d/1u8iZzdvEMwnIffV9gPB1_DArCPFX3UwW/view Lo descargué porque está cerca de algo en lo que estoy trabajando (y en realidad soy comprensivo con el punto que los autores intentan hacer)”, arrancó Fernández-Villaverde, un economista que pide en España limitar la inmigración y está en contra de los recursos que el gobierno central de su país envía a Cataluña.

“Mientras lo leía, tuve la clara sensación de que un modelo de lenguaje grande había producido el texto: el formato, el estilo, el tipo de suposiciones, la forma en que se presentaban las derivaciones, los artículos citados”, continuó Fernández-Villaverde. “Así que tomé el resumen y cuatro párrafos al azar y los pasé por Pangram”, se refirió a este programa detector de IA. “En los cinco casos, devolvió una probabilidad del 100% de generación por IA. Ahora, no me molesta que los economistas usen LLMs (sigla de Grandes Modelos de Lenguaje, de IA) en su investigación. Lo hago todo el tiempo, para muchos fines. Tampoco me molesta que economistas cuya primera lengua no es el inglés los usen para pulir su prosa. Yo también lo hago, y he sido abierto al respecto (esta misma publicación ha sido probada para precisión gramatical). Pero hay una línea entre 'uso LLMs para ayudar con mi investigación' y 'le pedí a un LLM que escribiera un artículo y puse mi nombre en él'. Por supuesto, puedo estar equivocado, y con gusto corregiré esta evaluación”, concluyó el catedrático español.

Sebastián Lacunza, periodista de elDiarioAR, citó entonces en X el comentario de Fernández-Villaverde: “La mitad del texto de Milei y Reidel fue escrito con inteligencia artificial, detectó el verificador de plagio Pangram”. Y añadió: “No hay otro jefe de Estado con tantos casos de plagio. Políticos de primer nivel tuvieron que abandonar la actividad pública cuando se les descubrieron plagios menos frecuentes y relevantes”.

Reidel reaccionó para contestarle a Lacunza y de paso intentar aclarar los conceptos del profesor español en EE.UU. Más allá de los modos violentos, el físico formuló su descargo en los siguientes pasajes del mensaje: “Los resultados del paper son lo contrario a plagio: son resultados novedosos sobre un problema muy complicado y que pudimos resolver usando algunas herramientas matemáticas que no se usan normalmente en economía. No puede ser plagio porque estos resultados no existían. Justamente el paper presenta resultados que no están en ninguna parte. Porque son nuevos”.

“Pangram no es un detector de plagio, sino un detector de estilo de escritura de inteligencia artificial”, continuó Reidel. “Después de obtener los resultados que obtuvimos (incluso algunas son pruebas asistidas por computadora Y LO DIGO EN EL PAPER), al terminar de escribir el texto, lo pasé por inteligencia artificial para corregir la escritura. Eso lo hice para mejorar el texto. Evitar repeticiones, etc. Hacer eso está perfecto y ni se me ocurriría no hacerlo. Igual los que me conocen pueden detectar fácilmente mi estilo como cuando digo que suponer rendimientos decrecientes es como buscar las llaves bajo el farol porque ahí hay luz. Y también pueden detectar el estilo del Presidente. Pero sí, obviamente lo pasamos por IA para editar y corregir”, añadió Reidel. Luego aclaró: “Esto todavía es un WORKING PAPER. Que aún no fue publicado. Vamos a mandar a publicar el working paper a una revista especializada y punto. Este proceso es el proceso habitual de un paper académico”.

“Demian, pasó por alto el tono desubicado y aprovecho para consultar, dado que no respondiste las preguntas periodísticas que envié en privado”, respondió, a su vez, Lacunza. “1 - Aclarás ahora que es un borrador, un texto preliminar, un 'working paper' cuyos supuestos descubrimientos académicos no corroboró nadie. Ok, no debieron haber anunciado que era un 'paper' a secas, porque da lugar a la confusión, y parece premeditada. ¿Lo revisarán pares? ¿Será publicado por una revista científica o una institución académica seria (no de cartón)? 2 - Como dice el post citado de @JesusFerna7026, la redacción con IA del 'paper' excede un pulido de redacción (quienes tienen dificultades primitivas con los acentos tienen ahí un aliado). El 'paper' aparenta haber incorporado un formato, citas de otras investigaciones, la estructura misma del texto. ¿Fue así, llegó a ese extremo el uso de la IA que ahora reconoce?”, preguntó el periodista.

En su tweet de presentación del trabajo, Reidel había expuesto sus conclusiones: “1- Toda economía tiene un tamaño mínimo. Por debajo, el colapso no es un riesgo: es un teorema. Algo que los modelos tradicionales no pueden ver. 2- Dos fuerzas empujan a un país debajo de ese umbral: perder la cultura del trabajo y el exceso de regulación. Cada una sube el piso para sobrevivir y baja el techo de lo posible. 3- En los modelos tradicionales todo cambia de manera suave y gradual. Acá no: una decisión de política equivocada puede gatillar un colapso económico. Este es el andamiaje teórico de las ideas del presidente Milei para sacar a la Argentina de su largo proceso de estancamiento. La batalla cultural y la desregulación no son consignas ideológicas. Son, literalmente, cuestión de supervivencia”.

AR/MG

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.

La confianza ciega en respuestas automáticas hace que muchos errores pasen como si fueran certezas, incluso cuando la herramienta que responde falla más de lo que se percibe. Esa sensación de precisión se construye con textos fluidos y seguros, lo que lleva a aceptar datos sin comprobarlos y a repetirlos como válidos en contextos cotidianos.

Al mismo tiempo, esa misma tecnología tiende a repetir fórmulas, estructuras y elecciones narrativas hasta que se vuelven previsibles, como si siempre girara alrededor de los mismos recursos. Ese doble fenómeno, la credibilidad que se le otorga y la repetición de patrones, termina dejando rastros que permiten observar cómo funcionan realmente estos sistemas.

Un estudio destapó los patrones que repiten las inteligencias artificiales

Un estudio reciente analizó miles de relatos generados por modelos de lenguaje y encontró una repetición llamativa de nombres, escenarios y profesiones en las historias. La investigación, desarrollada por expertos de la Universidad de Cornell y difundida en arXiv, señala que distintos sistemas producen textos con estructuras muy similares, incluso cuando se les pide creatividad.

El equipo examinó más de 20.000 relatos generados por varias inteligencias artificiales para detectar regularidades. En lugar de una variedad amplia de personajes y situaciones, el conjunto mostraba una tendencia clara a repetir los mismos elementos. Ese volumen de textos permitió ver que no se trataba de coincidencias aisladas, sino de un comportamiento sistemático.

Dentro de ese conjunto aparecía un grupo reducido de palabras que se repetía en el 88% de las historias. Entre ellas estaban nombres como Elias, Mara o Elara, junto a profesiones como farero, relojero o bibliotecario. También se repetían escenarios concretos, con el faro como uno de los más frecuentes, presente en más de la mitad de los relatos analizados.

El caso del nombre Elias resulta especialmente llamativo porque aparece en más de una cuarta parte de las historias generadas. Esa presencia contrasta con su escasa aparición en la literatura real, donde su uso es mucho menos habitual. La diferencia llevó a los investigadores a descartar que el origen estuviera en libros o relatos humanos ampliamente difundidos.

La explicación apunta a cómo se entrenan y ajustan estos sistemas. Por un lado, el proceso de alineación limita el tipo de contenido que pueden generar, ya que se evita el uso de personajes protegidos por derechos o temas problemáticos. Esa restricción reduce el abanico de referencias disponibles y empuja a los modelos hacia opciones seguras y repetibles.

A esto se suma el aprendizaje basado en preferencias de usuarios, que refuerza ciertas respuestas frente a otras. Cuando las personas eligen historias similares entre varias opciones, el sistema aprende que ese tipo de relato es el que debe repetir.

Las máquinas terminaron aprendiendo de textos creados por otras máquinas

Ese proceso termina creando un bucle en el que las mismas ideas se refuerzan una y otra vez. La consecuencia es lo que se conoce como mode collapse, un fenómeno en el que la diversidad de resultados se reduce hasta que casi todo sigue una misma fórmula. En lugar de ampliar posibilidades, el sistema se encierra en patrones que ya funcionaron antes, lo que limita su capacidad para generar variaciones reales.

Con el tiempo, esa repetición no se queda dentro de los sistemas, sino que empieza a aparecer fuera de ellos. Según informó 404 Media, el nombre Elias Thorne pasó de ser un personaje recurrente en relatos generados por IA a figurar como autor de libros, músico o creador de contenidos en distintas plataformas. El ingeniero de software Daniel May detectó que las búsquedas de ese nombre crecieron con rapidez en 2026, lo que indica que el fenómeno saltó al espacio público.

Esa expansión tiene que ver con el hecho de que parte de los datos que alimentan a las inteligencias artificiales procede de contenido generado por otras máquinas. Cuando esos textos vuelven a entrar en los sistemas de entrenamiento, se refuerzan los mismos patrones una vez más. Así se forma un circuito cerrado en el que las máquinas aprenden de sus propias creaciones, lo que reduce aún más la variedad de resultados.

El resultado final es un entorno en el que la repetición gana terreno frente a la diversidad. Las historias parecen distintas en la superficie, pero comparten estructuras, nombres y escenarios de forma constante. Esa uniformidad muestra un límite claro: sin nuevas fuentes de información o sin cambios en los procesos de entrenamiento, la producción tiende a parecerse cada vez más a sí misma, como si todas las historias partieran del mismo punto y volvieran siempre al mismo lugar.

China decidió mirar la inteligencia artificial desde el lugar que más incomoda al discurso tecnológico: el empleo. El Consejo de Estado, el Ejecutivo chino, anunció que hará un seguimiento específico del impacto de la IA sobre el mercado laboral durante los próximos cinco años, dentro de las directrices que marcarán la política nacional de empleo entre 2026 y 2030.

La decisión no frena la carrera tecnológica. China quiere avanzar en inteligencia artificial, competir con Estados Unidos, apuntalar a empresas como DeepSeek, ByteDance, Alibaba o Tencent y reforzar su autosuficiencia en sectores estratégicos. Pero el Gobierno chino también parece asumir algo que muchas compañías prefieren dejar en segundo plano: la IA puede crear empleos, pero también destruirlos, cambiar perfiles laborales, acelerar tareas y dejar trabajadores afuera.

Según informó la agencia EFE, el documento oficial llama a llevar adelante “una investigación en profundidad” para afrontar de manera proactiva el impacto de la IA sobre el empleo. La misma lógica aparece frente a otros factores sensibles para Pekín, como el envejecimiento de la población o los cambios en el “entorno exterior”, una fórmula diplomática que alude a las tensiones geopolíticas, especialmente con Estados Unidos.

El punto más relevante es la creación de un mecanismo de seguimiento y evaluación del impacto de la IA sobre el empleo. Ese dispositivo deberá desarrollar un sistema de encuestas para analizar cómo influye la tecnología en el mercado laboral: no sólo cuántos puestos puede destruir, sino también qué nuevos empleos puede crear, qué perfiles empiezan a buscar las empresas y cuánto penetran estas herramientas en los lugares de trabajo.

La diferencia de enfoque importa porque, en buena parte del debate global, la inteligencia artificial aparece presentada como innovación, productividad o ventaja competitiva. China decidió ubicarla también como un riesgo laboral que debe medirse. El mensaje político del gigante asiático es que el impacto de la IA no puede quedar librado únicamente a las empresas que la incorporan, la venden o la usan para reorganizar su personal.

Las directrices chinas también plantean mejorar la capacidad oficial para seguir y advertir riesgos relacionados con el empleo. Pekín quiere establecer un sistema de alerta temprana para regiones, industrias, empresas, grupos de población o períodos considerados clave. La idea es detectar dónde puede aparecer una presión laboral antes de que se transforme en desempleo abierto, conflicto social o deterioro de ingresos.

El tamaño del problema explica la cautela. La tasa oficial de desempleo urbano cerró mayo en 5,1%, dentro del límite máximo de 5,5% fijado para este año. Pero China tiene una fuerza laboral de más de 767 millones de personas. En una economía de esa escala, un salto en el desempleo puede convertirse en un factor de desestabilización social y afectar la base de legitimidad del Partido Comunista, construida durante décadas sobre crecimiento, empleo y mejora material.

Las estadísticas oficiales chinas fueron cuestionadas en distintas ocasiones por su confiabilidad. Tal vez por eso, las autoridades también prevén utilizar métricas alternativas, como pagos móviles o consumo industrial de electricidad, para analizar la evolución del mercado laboral mediante macrodatos, lo más próximo a un monitoreo en tiempo real.

El plan no presenta la inteligencia artificial solamente como una amenaza sino que también habla de aprovecharla para promover el empleo, explorar nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas y aplicar esas herramientas en políticas y servicios laborales. La formulación oficial apunta a aprovechar los “dividendos” del desarrollo de la IA para garantizar empleo y mejorar el sustento de la población.

China no quiere elegir entre IA y empleo: quiere las dos cosas

El país asiático se propone acelerar la tecnología y evitar que la automatización golpee el mercado laboral con fuerza suficiente como para erosionar ingresos, expectativas y estabilidad social. El desafío es enorme porque los sectores más expuestos no son únicamente los industriales sino que quedan alcanzados servicios, comercio, tareas administrativas, atención al cliente, logística, programación, diseño, educación y funciones de oficina.

La decisión china llega en una semana en la que el debate global volvió a mostrar sus dos caras. Jeff Bezos dijo en VivaTech, la feria tecnológica de París, que la inteligencia artificial no volverá redundantes a los humanos y que incluso puede generar escasez laboral. Esa mirada optimista es habitual entre los dueños de la tecnología: cada revolución destruye ciertos trabajos, pero crea otros nuevos; cada herramienta aumenta la productividad y abre oportunidades.

Los datos que circulan en Estados Unidos muestran un cuadro menos lineal. En mayo, los empleadores estadounidenses anunciaron 97.006 recortes de puestos y el 40% de esos despidos estuvo vinculado a la inteligencia artificial, según datos de Challenger, Gray & Christmas citados por Reuters. Gartner, además, advirtió que cerca del 80% de las grandes organizaciones que prueban o despliegan capacidades autónomas reportó reducciones de personal, pero que esos recortes no necesariamente se traducen en mejores resultados.

Ese contraste no convierte a China en un modelo laboral ideal. El país mantiene fuertes restricciones políticas, limita la organización sindical independiente y administra la información pública bajo control estatal. Pero el movimiento sí muestra otra forma de encarar la discusión: la IA no aparece sólo como una apuesta de innovación empresarial, sino como una variable que puede afectar empleo, ingresos, capacitación, perfiles laborales y estabilidad social.

JJD

Jeff Bezos eligió el tono optimista: la inteligencia artificial no va a dejar a los humanos sin trabajo, dijo, sino que puede crear una escasez de trabajadores. El problema es que, mientras los dueños de la tecnología prometen abundancia futura, muchas empresas vienen usando la IA para justificar despidos presentes.

El fundador de Amazon habló este miércoles en VivaTech, la feria tecnológica de París, y presentó una mirada casi inversa a la que temen millones de trabajadores: según él, la IA no hará redundantes a las personas, sino que bajará barreras, permitirá crear más, construir más y multiplicar las tareas disponibles. En su lectura, el problema no será la falta de empleo, sino la falta de trabajadores.

La frase encaja bien en el discurso de Silicon Valley: cada revolución tecnológica destruye ciertos puestos, pero crea otros nuevos; cada herramienta libera tiempo, aumenta productividad y abre oportunidades. Sin embargo, el mercado laboral ya muestra una zona bastante menos luminosa. En mayo, los empleadores de Estados Unidos anunciaron 97.006 recortes de puestos y el 40% de esos despidos estuvo vinculado a la inteligencia artificial, según datos de Challenger, Gray & Christmas citados por la agencia Reuters.

Los dueños de la IA prometen trabajo futuro, pero las empresas ya contabilizan trabajadores presentes como costo reemplazable. La discusión no es si la tecnología puede aumentar la productividad. Puede hacerlo. La pregunta laboral es quién captura esa productividad, quién pierde el puesto en nombre de la eficiencia y qué pasa con quienes quedan dentro de organizaciones cada vez más automatizadas.

El propio caso de Amazon muestra el contraste. Reuters recordó que la empresa recortó unos 30.000 puestos corporativos desde fines del año pasado, en parte por ganancias de eficiencia asociadas a la IA. Andy Jassy, su CEO, ya había advertido que la mayor automatización mediante herramientas de inteligencia artificial derivaría en pérdidas de empleo corporativo. Bezos habla de escasez de trabajadores; la empresa que fundó viene achicando personal.

Un informe reciente de Gartner ayuda a ordenar esa discusión. La consultora relevó a 350 ejecutivos globales de empresas con ingresos anuales de al menos US$1.000 millones que ya estaban probando o desplegando capacidades autónomas, como agentes de IA, automatización inteligente u otras tecnologías similares. Cerca del 80% reportó reducciones de personal. Pero Gartner marcó un punto incómodo para los propios empresarios: esos recortes no parecen traducirse necesariamente en retorno de inversión.

La advertencia es fuerte porque discute el reflejo más elemental de muchas compañías: despedir para demostrar que la IA “rinde”. Gartner lo dijo en términos empresariales, no sindicales: las reducciones de personal pueden liberar presupuesto, pero no crean retorno por sí solas. Las organizaciones que mejoran sus resultados no son necesariamente las que eliminan personas, sino las que invierten en habilidades, roles y modelos operativos para que los humanos guíen, gobiernen y escalen los sistemas autónomos. Es decir que cortar cabezas puede mejorar un Excel en el corto plazo, pero no prueba que la inteligencia artificial esté creando valor real. Puede ser apenas una forma nueva de nombrar un ajuste viejo.

El debate público sobre la IA está en un brete

Ese punto importa porque buena parte del debate público sobre IA quedó atrapado en dos extremos. De un lado, el entusiasmo empresario que imagina una productividad sin límites. Del otro, la idea de un reemplazo total e inmediato de trabajadores por máquinas. La evidencia empieza a mostrar algo más complejo: no todos los puestos desaparecen, pero muchas tareas se reorganizan; no todos los trabajadores son despedidos, pero muchos empleos cambian; no toda búsqueda laboral se cancela, pero algunas contrataciones se enfrían o se rediseñan.

Ahí entra otro estudio reciente, Generative AI and the Reorganization of Labor Demand, elaborado por Fangyan Wang, Zaiyan Wei y Yang Wang. El trabajo analizó ofertas de empleo en Estados Unidos y buscó medir cómo las empresas reorganizan la demanda laboral a medida que se difunde la inteligencia artificial generativa. Su conclusión no es simplemente que la IA destruye empleos. Es más precisa: las firmas están modificando dónde contratan, qué puestos buscan y qué tareas incluyen dentro de cada empleo.

El estudio identificó dos movimientos principales. Por un lado, la reasignación de demanda entre puestos: las empresas cambian qué perfiles buscan y cuáles dejan de priorizar. Por otro lado, el rediseño interno de los trabajos: las tareas que antes formaban parte de un puesto pueden desaparecer, mezclarse con otras o quedar absorbidas por herramientas de IA.

Los autores calcularon que la reasignación de demanda entre empleos explicó en promedio el 52% del ajuste, mientras que el rediseño de tareas dentro de los puestos representó el 39,5%. La IA no sólo amenaza con eliminar trabajos: también cambia la arquitectura interna del empleo, altera qué se espera de cada trabajador y reordena las puertas de entrada al mercado laboral.

Ese matiz es central para mirar el impacto sobre jóvenes y perfiles iniciales. El estudio encontró que los puestos senior tienden a ajustarse antes, sobre todo mediante cambios en la demanda entre empleos, mientras que los puestos junior enfrentan una combinación más amplia de reasignación, rediseño de tareas e interacción entre ambos procesos. En otras palabras: quienes recién ingresan al mercado laboral pueden encontrarse con menos tareas de aprendizaje, menos posiciones de entrada o puestos que exigen desde el primer día habilidades antes reservadas para perfiles con más experiencia.

La pregunta no es sólo cuántos empleos destruye la IA sino qué tipo de empleo deja en pie. Si las tareas más repetitivas, administrativas o iniciales pasan a herramientas automatizadas, una parte del aprendizaje laboral puede desaparecer del recorrido. Lo que para una empresa aparece como eficiencia puede significar para un trabajador joven menos oportunidades para entrar, equivocarse, aprender y acumular experiencia.

Cuando una compañía incorpora IA y reduce personal, las tareas no siempre desaparecen: muchas veces se redistribuyen entre menos trabajadores, se aceleran los tiempos, se amplían responsabilidades y se espera que cada persona produzca más con herramientas nuevas. La productividad prometida puede convertirse en sobrecarga real si no se discuten jornada, salarios, capacitación, control humano y participación sindical.

El dato de Gartner vuelve ahí con fuerza. Si las empresas que recortan no obtienen necesariamente mejores retornos, entonces el despido no aparece como una consecuencia inevitable de la tecnología, sino como una decisión de gestión. La IA no firma telegramas. Los firman empresas que eligen convertir una herramienta de productividad en una poda de personal.

Bezos no es el único empresario que presenta una mirada optimista. Buena parte del sector tecnológico insiste en que la IA creará empleos nuevos, abrirá mercados y permitirá a las personas dedicarse a tareas de mayor valor. Puede ocurrir en algunos casos. La historia del trabajo muestra que las innovaciones no sólo destruyen ocupaciones: también crean otras. Pero esa transición nunca fue automática, neutral ni indolora. Siempre tuvo ganadores, perdedores, conflictos y reglas.

La diferencia es que esta vez la promesa llega en un contexto de empresas que ya usan la IA para achicar estructuras, justificar congelamientos de contratación o exigir más producción con menos personal. En ese marco, hablar de “trabajos del futuro” sin mirar los despidos del presente sirve más a la estrategia comunicacional de las compañías que a la experiencia concreta de los trabajadores.

También hay una disputa por el relato. Si una empresa despide y dice que lo hace por IA, coloca el recorte bajo una apariencia de inevitabilidad técnica. Parece una consecuencia del progreso, no una decisión empresarial. Pero los estudios disponibles empiezan a mostrar que la relación entre inteligencia artificial, productividad y empleo es más política y organizacional que automática. Depende de cómo se implementa, quién decide, qué tareas se automatizan, qué trabajadores se capacitan y qué derechos se protegen.

Para trabajadoras y trabajadores, el punto no es rechazar la tecnología. Es impedir que la tecnología sea usada como una excusa para precarizar. La IA puede asistir tareas, reducir cargas repetitivas, mejorar procesos y abrir funciones nuevas. Pero también puede concentrar poder empresario, debilitar puestos de entrada, acelerar ritmos, justificar despidos y trasladar a los trabajadores el costo de una transición que beneficia a accionistas y ejecutivos.

El discurso de Bezos resume la promesa. Los datos de despidos muestran la práctica. Gartner agrega una advertencia empresaria: despedir no garantiza resultados. Y el estudio sobre demanda laboral muestra el cambio más profundo: el mercado de trabajo no sólo pierde o gana puestos, sino que se reorganiza desde adentro.

La discusión, entonces, no debería quedar en si la IA “crea” o “destruye” empleo en abstracto. La pregunta es quién gobierna esa transformación. Si la deciden sólo las empresas, la productividad puede terminar convertida en menos puestos, más presión y menos poder de negociación. Si intervienen sindicatos, Estados, regulaciones y trabajadores, la tecnología puede distribuir de otra manera sus beneficios.

JJD

Jóvenes de la Generación Z (nacidos entre 1997 y 2012) aseguran que la inteligencia artificial (IA) se volvió esencial para su trabajo, y un número creciente teme que esta dependencia tenga un costo, indica un estudio global sobre el entorno laboral.

Según el estudio citado por Newsweek, muchos empleados de dicha generación reportan una gran dependencia de las herramientas de IA y una creciente preocupación de que estas mismas herramientas puedan estar debilitando sus habilidades y sus perspectivas laborales futuras.

De las personas encuestadas por GoTo y Workplace Intelligence, el 93% afirmó que el uso de la IA los benefició, mientras que un considerable 40% declaró que siente que no puede funcionar sin ella.

Como la primera generación en incorporarse al mercado laboral con herramientas de IA ya integradas en los flujos de trabajo diarios, la Generación Z utiliza esta tecnología no solo para agilizar tareas, sino también, con frecuencia, para pensar y tomar decisiones.

Esto, según aseguran, podría conllevar riesgos tanto para empleadores como para empleados. Si provoca una disminución del pensamiento crítico, la Generación Z estaría usando la IA como una muleta en lugar de una herramienta.

Hasta qué punto la IA se integró en el trabajo diario de la Generación Z

Del grupo encuestado, el 62% afirmó depender demasiado de la IA.

Según los expertos, para muchos trabajadores jóvenes, la IA ya no se considera un complemento de productividad, sino una herramienta esencial en el entorno laboral, utilizada para todo, desde redactar correos electrónicos hasta resolver problemas de flujo de trabajo.

A pesar de su amplia adopción, muchos trabajadores de la Generación Z se muestran preocupados por el impacto a largo plazo de depender de la IA.

Casi la mitad (46%) de los encuestados de la Generación Z afirmó que depender demasiado de la IA está mermando sus habilidades y “haciéndolos menos inteligentes”, según el estudio. Otro 50% expresó su creencia de que una excesiva dependencia de la IA podría perjudicar sus perspectivas profesionales a largo plazo.

¿La Generación Z es menos inteligente?

Estas preocupaciones apuntan a un temor creciente entre los trabajadores jóvenes: si bien la IA puede aumentar la eficiencia a corto plazo, su uso excesivo podría socavar el pensamiento crítico y el desarrollo profesional.

“Lo más llamativo de las estadísticas que compartieron no es que el 40% de la Generación Z sienta que no puede funcionar sin IA, sino que sean lo suficientemente conscientes como para admitirlo”, declaró a Newsweek el consultor de recursos humanos Bryan Driscoll. “Esa conciencia es poco común. Y demuestra que la dependencia de la IA no es una deficiencia personal, sino una decisión de diseño industrial”.

En los últimos años, las herramientas de IA se han integrado rápidamente en los entornos laborales, a menudo sin una guía clara sobre cuándo y cómo deben usarse. Muchos trabajadores jóvenes se incorporaron al mercado laboral en un momento en que las herramientas de IA ya estaban ampliamente disponibles, lo que hace que su dependencia parezca natural, pero no siempre intencional, según los expertos.

“Para los trabajadores, la IA es excelente para elevar el nivel mínimo de competencia, pero inútil para establecer un techo. Las carreras profesionales se construyen sobre el criterio, la originalidad y la capacidad de desenvolverse en situaciones ambiguas. Estas son precisamente las habilidades que se atrofian cuando se externaliza el pensamiento”, afirmó Driscoll. “Una generación que solo trabaja con la ayuda de la IA tendrá dificultades para desarrollar el criterio de alto nivel que buscan los empleadores”.

Si bien los líderes de TI ven cada vez más la IA como una ventaja competitiva, la opinión de los empleados, especialmente entre la Generación Z, podría reflejar la necesidad de expectativas y capacitación más claras. Los trabajadores parecen deseosos de usar la IA, pero no están seguros de cuándo es demasiado.

A medida que la IA se vuelve más potente y automatizada, es posible que los empleados dependan cada vez más de sus empleadores para definir qué implica un uso responsable. Sin embargo, por ahora, la Generación Z parece sentirse empoderada por la IA, pero también desconfiada de ella.

“Empleadores, ¡cuidado! ¿qué harán cuando esta generación deba asumir roles de liderazgo?”, dijo Driscoll. “Las empresas que no invirtieron en el desarrollo de su talento joven se encontrarán con una capa intermedia debilitada, con gran dominio de las herramientas pero poca capacidad de discernimiento”.

Con información de NA.

Ricardo Darín y otros actores de Argentina lanzaron este miércoles una campaña para reclamar que se regule el uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito audiovisual.

La campaña, ideada por la Asociación Argentina de Actores y Actrices, busca hacer visibles los riesgos vinculados al uso de imágenes, voces y réplicas digitales capaces de reproducir identidades y actuaciones, una problemática que afecta de manera directa el trabajo y los derechos de intérpretes y trabajadores de la actividad.

La acción incluye una serie de videos, el primero de los cuales, lanzado este miércoles, cuenta con la participación de Ricardo Darín, Gustavo Garzón, Marina Bellati y Diego Gentile.

“Mi imagen, mis expresiones y mi voz son mis herramientas de trabajo”, expresan los actores en las piezas audiovisuales de esta campaña.

Según informó en un comunicado la Asociación, en los próximos días se sumarán nuevas piezas protagonizadas por reconocidos actores y actrices del país suramericano.

La entidad sindical que representa a los actores explicó que “la campaña destaca la necesidad urgente de establecer regulaciones claras que protejan el trabajo artístico y garanticen transparencia frente al público”.

La Asociación Argentina de Actores y Actrices señaló que trabaja junto a sindicatos y organizaciones del sector audiovisual y cultural para impulsar propuestas orientadas a defender los derechos laborales frente al avance de estas tecnologías.

EFE

Las organizaciones a nivel mundial registraron un promedio de 2.201 ciberataques semanales cada una, lo que representa un incremento del 10% respecto de marzo y del 8% en comparación con abril de 2025, advierte un informe de la división de inteligencia de amenazas de un proveedor líder de plataformas de ciberseguridad.

Tras una moderación observada durante marzo, los datos de abril confirman que el nuevo repunte indica que los actores maliciosos continúan recalibrando sus objetivos y aprovechan la automatización, la expansión de las superficies digitales y la exposición persistente vinculada con la adopción de servicios en la nube y herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa.

“Los atacantes mantienen una operación dinámica y altamente adaptable: modifican objetivos y timing, pero no retroceden. A medida que el ransomware escala y la IA generativa se incorpora a los flujos cotidianos de trabajo, las organizaciones deben asumir que el riesgo cibernético es permanente y deben reforzar estrategias de prevención, gobierno y seguridad impulsada por IA, capaces de detener amenazas antes de que generen impacto”, señaló Omer Dembinsky, Data Research Manager de Check Point Software Technologies.

Educación, Gobierno y telecomunicaciones, los sectores más atacados

El informe indica que, durante abril, el sector educativo volvió a posicionarse como el más atacado del mundo, con un promedio de 4.946 ataques semanales por organización, un 8% más interanual. La combinación de comunidades amplias y distribuidas, junto con recursos de seguridad limitados, continúa convirtiendo a estas instituciones en objetivos especialmente atractivos.

En segundo lugar se ubicó el sector de gobierno, con 2.797 ataques semanales, mientras que telecomunicaciones ocupó el tercer puesto con 2.728 ataques por semana.

También se observó mayor presión sobre actividades estacionales. Los sectores de hospitalidad, turismo y recreación mantuvieron niveles elevados de actividad maliciosa a medida que se aproxima la temporada alta de viajes, impulsados por un mayor volumen de transacciones digitales, integraciones con terceros y aceleración operativa.

América Latina, la región más atacada

A nivel regional, América Latina volvió a ser la región más afectada del mundo, con un promedio de 3.364 ataques semanales por organización, lo que implica un aumento interanual del 20%.

La acelerada digitalización de las economías latinoamericanas, sumada a niveles de madurez en ciberseguridad todavía desiguales, continúa posicionando a la región como un foco prioritario para los cibercriminales.

En el desglose regional de abril, Asia-Pacífico registró 3.213 ataques semanales (+4%), mientras que África promedió 2.940 (-9%). Por su parte, Europa alcanzó 1.848 ataques semanales (+9%) y América del Norte 1.499 (+0,4%).

Argentina: crecimiento interanual y presión sostenida

En el plano local, Argentina registró un promedio de 2.800 ataques semanales por organización durante abril, con una suba interanual del 15%.

Dentro de la región, Brasil lideró con 4.118 ataques semanales, seguido por Colombia con 4.090 y México con 3.548. 

El informe advierte que el dato argentino confirma que el país se mantiene dentro del grupo de mercados latinoamericanos con mayor nivel de exposición, en un contexto de creciente digitalización de operaciones, expansión de servicios conectados y mayor dependencia de entornos cloud.

Incorporar IA generativa amplía el riesgo de exposición de datos

Durante abril se mantuvo elevada la exposición asociada al uso corporativo de herramientas de inteligencia artificial generativa.

Check Point detectó que uno de cada 28 prompts enviados desde entornos empresariales presentaba alto riesgo de fuga de información sensible, afectando al 90% de las organizaciones que utilizan regularmente herramientas de GenAI. Además, el 19% de los prompts contenía datos potencialmente sensibles.

El ransomware mantiene su expansión

El ransomware, un tipo de malware que secuestra datos críticos, cifrándolos o bloqueando el acceso a estos, continuó siendo una de las amenazas más disruptivas de abril. Durante el mes se reportaron públicamente 707 incidentes, lo que representa un crecimiento del 5% respecto de marzo y del 12% interanual.

La actividad de este tipo durante abril estuvo encabezada por un grupo reducido de operadores de alta productividad. Qilin concentró el 15% de los ataques publicados, seguido por The Gentlemen con 10% y DragonForce con 9%.

Según explica el informe, se trata de un ecosistema criminal resiliente, donde plataformas de Ransomware-as-a-Service continúan escalando a través de redes de afiliados, automatización y herramientas cada vez más sofisticadas, mientras nuevos actores mantienen una presión sostenida sobre industrias críticas.

El crecimiento de la IA podría aumentar el riesgo de ciberataques, según el FMI

El crecimiento de las herramientas avanzadas de inteligencia artificial (IA), como el modelo Claude Mythos, de la multinacional Anthropic, constituye un grave peligro para la seguridad informática, ya que permite identificar en poquísimo tiempo las vulnerabilidades del sistema.

Así lo advirtió el Fondo Monetario Internacional (FMI) en una publicación en su blog oficial, en la que señaló que la IA “eleva el riesgo de ciberataques” a la categoría de “choque macrofinanciero”, con el potencial de “comprometer la intermediación de pagos y la confianza en el sistema bancario a escala internacional”.

La institución, en un informe reproducido por la agencia de noticias Sputnik, destacó que esta tecnología aumenta la probabilidad de “fallos correlacionados”, donde múltiples instituciones financieras podrían verse afectadas simultáneamente al compartirse debilidades en sistemas operativos y navegadores ampliamente utilizados.

El FMI calificó como “inevitable” que se produzcan brechas en las defensas cibernéticas de los bancos debido a la velocidad con la que la IA escala en la detección de fallas.

Además, el organismo financiero expresó su preocupación por la brecha de seguridad que genera el despliegue limitado de estas herramientas, actualmente restringido a un grupo selecto de organizaciones mayoritariamente estadounidenses.

Entidades como JP Morgan Chase, Amazon y Microsoft han tenido acceso previo para colocar parches de seguridad en sus sistemas, pero “muchos bancos en economías emergentes y en países en vías de desarrollo permanecen desprotegidos”, añade el informe.

Con informción de NA.

Este viernes 8 de mayo, Instagram deja de ofrecer cifrado de extremo a extremo en sus mensajes privados. En la práctica, esto permite a Meta acceder libremente a los chats de los 2.500 millones de usuarios de esta red social.

La compañía asegura que el cambio se debe al bajo uso del cifrado, que debe ser activado por los usuarios. Sin embargo, la decisión coincide con la entrada en vigor de una ley estadounidense que presiona para que las compañías eliminen este protocolo de seguridad, el más eficaz para proteger las comunicaciones digitales. También con la mejora de las capacidades de análisis de datos masivos de la inteligencia artificial.

Las organizaciones de derechos digitales y privacidad criticaron la decisión de Meta, propietaria también de Facebook y WhatsApp. “Este cambio de rumbo expondrá a millones de usuarios a riesgos graves y concretos”, avisa la Global Encryption Coalition, en la que participan la Fundación Mozilla, el Centro para la Democracia y la Tecnología o la Internet Society.

Protección básica

El cifrado de los mensajes digitales es un proceso que convierte su contenido en un código ilegible, excepto para quien tiene la clave adecuada (el destinatario original). “Muchos usuarios de Instagram utilizan los mensajes directos para tratar asuntos personales, políticos o profesionales delicados”, destaca la Coalición. Abandonar el cifrado “aumentará el riesgo de que estos usuarios sean vigilados e interceptados por agentes malintencionados, gobiernos y otros que intenten acceder a sus comunicaciones privadas”, alertan.

Los críticos recuerdan, además, que incluso el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, defendió el valor de esta protección digital básica. “Creo que el futuro de la comunicación se orientará cada vez más hacia servicios privados y cifrados, donde las personas puedan tener la seguridad de que lo que se dicen entre sí permanece protegido y sus mensajes y contenido no se almacenarán indefinidamente. Este es el futuro que espero que podamos ayudar a construir”, declaró en 2023.

Entonces, ¿a qué se debe el cambio? “Muy pocas personas optaban por el cifrado de extremo a extremo en los mensajes directos, por lo que eliminaremos esta opción de Instagram en los próximos meses. A partir del 8 de mayo de 2026, dejaremos de proporcionar cifrado de extremo a extremo en los mensajes directos”, comunicó la compañía en marzo, invitando a los usuarios a usar WhatsApp, que seguirá manteniendo esta protección.

Aunque Meta no llegó a dar una cifra oficial, algunos analistas hablan de porcentajes de uso en torno al 2%. Esto implicaría que 50 millones de personas en todo el mundo habían cifrado sus mensajes de Instagram, una cifra considerable teniendo en cuenta que debía activarse voluntariamente. “Es una función que está escondida, poco promocionada, es complicada, que la gente no conoce y que no está por defecto; no porque la gente decida que prefiere no estar protegida”, destaca Elena Gil, abogada especialista en nuevas tecnologías.

Conversaciones al descubierto

Una portavoz de Meta compartió una publicación de 2023 de su blog oficial en la que afirma que no utilizará los mensajes privados para entrenar a su IA. Sin embargo, esto no aparece claramente definido en su política de privacidad, que es el único documento vinculante a nivel legal sobre el uso de datos personales de la compañía, avisa Elena Gil.

Al contrario, tras repasar estas claúsulas legales de 140 páginas, la abogada expica que Meta hace un uso extensivo y poco definido de un concepto legal denominado “interés legítimo”. Se trata de una fórmula que permite a las compañías utilizar los datos de los usuarios sin necesidad de pedirles permiso explícitamente.

“Es la figura que más se utiliza en el mundo digital para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial o sistemas automatizados”, recuerda Gil, cuya investigación sobre cómo las empresas usan resortes legales como el “interés legítimo” para analizar datos de sus usuarios fue premiada por la Agencia Española de Protección de Datos. “Con muchos matices, básicamente quiere decir que no necesitan pedir consentimiento si las consecuencias de lo que hacen son leves”, detalla.

Además, no utilizar los datos de los mensajes para el entrenamiento de la IA, como asegura Meta, implica que estos no se añadirán a sus bases de datos. No que no pueda analizarlos. Uno de los usos de los que habla específicamente su política de privacidad es la inferencia: “La inferencia es la deducción de más información sobre vos. Esta información inferida es como el Santo Grial de la economía digital: aparte de recoger muchos datos sobre vos, intentan adelantarse y adivinar datos que vos nunca llegaste a dar”, continúa la jurista.

Esta información inferida es como el Santo Grial de la economía digital: aparte de recoger muchos datos sobre vos, intentan adelantarse y adivinar datos que vos nunca llegaste a dar

Elena Gil — abogada especialista en nuevas tecnologías

Al retirar la protección de extremo a extremo, la plataforma tiene vía libre para acceder a todos los mensajes de sus usuarios. “Imaginate que el cartero, que es Meta, pudiese parar a leer todas las cartas que escribís”, ejemplifica: “Si hablás de tus finanzas, de enfermedades, de a quién votás, de detalles que revelan tu condición sexual incluso en un país donde eso pueda estar perseguido, de lo que ganás, lo que te pasa. Si estás teniendo una relación extramatrimonial. De tus logros, de tus alegrías. Imaginá que todo eso en vez de ser secreto, como se legisló hace décadas, ahora se pudiera leer”.

Gil aclara que esto no implica que sean personas quienes lo lean. Es “un algoritmo que siempre está aprendiendo de todo lo que vos hacés adentro y afuera de los mensajes privados” el que podrá encargarse de ello.

“Todo esto es el caldo de cultivo de la manipulación masiva, entrenamiento de nuevos sistemas de IA, creación de sistemas que cada vez parezcan más humanos, etc. Y todo con la excusa de que se está informando de manera transparente en un texto que ya te digo que tiene más de 140 páginas, sabiendo que nadie se entera, porque ni siquiera una persona experta es capaz de enterarse de lo que ahí dice”, asevera la abogada sobre la política de privacidad de la red social.

Una ley contra el cifrado en 11 días

Existe otro telón de fondo tras la retirada de esta protección digital de los mensajes. El fin del cifrado en Instagram llega justo 11 días antes de que entre en vigor la llamada Take It Down Act, la primera ley estadounidense que ilegaliza la difusión no consentida de imágenes íntimas, incluyendo aquellas generadas con inteligencia artificial.

La Take It Down Act fue ratificada por Donald Trump en mayo de 2025 como reacción a los primeros escándalos de creación de imágenes sexualizadas con IA, en el que se vieron afectadas desde personalidades como Taylor Swift hasta políticas, así como profesoras y alumnas de colegios.

Además de castigar a los que difundan estos contenidos, la ley también estipula un período de 48 horas para que las plataformas retiren este tipo de contenidos. Instagram es uno de los principales espacios donde se dan este tipo de ataques, y el cifrado de los mensajes dificultaba a Meta su cumplimiento. Su retirada permitirá a la red social analizar los mensajes privados en busca de este y otros tipos de contenidos.

Se trata de una de las consecuencias perniciosas de este tipo de leyes, como alertan múltiples organizaciones de derechos digitales y expertos por todo el mundo. “Las plataformas podrían responder abandonando por completo el cifrado para poder monitorear el contenido, convirtiendo así las conversaciones privadas en espacios vigilados”, avisó durante la negociación de la Take It Down Act la Electronic Frontier Foundation (EFF), una de las organizaciones de referencia en este ámbito.

Pese a ello, la tendencia de imponer la posibilidad de revisar los mensajes cifrados de los usuarios se extiende a nivel internacional. En este momento, la UE está negociando una ley contra la difusión de pornografía infantil cuyos críticos avisan que podría tener el mismo efecto que la Take It Down Act. La Comisión Europea asegura que el texto no dificultará el cifrado, pero cientos de tecnólogos enviaron una carta a Bruselas para discrepar: “Es una amenaza enorme”.

Reino Unido o la India están impulsando legislaciones similares. Es por ello que la decisión de Instagram “es un precedente peligroso”, denuncia la Global Encryption Coalition: “En un momento en que los gobiernos de todo el mundo están considerando activamente medidas que debilitarían o eludirían el cifrado, el sector privado debe priorizar la privacidad y la seguridad en el diseño de sus productos”.

Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) más sofisticados, como el caso de Claude Mythos desarrollado por Anthropic, disparan los riesgos de inestabilidad financiera, ya que estas herramientas son cada vez más veloces y capaces de explotar las vulnerabilidades informáticas, por lo que abren la puerta a ciberataques serios que podrían bloquear sectores completos a escala internacional.

Así lo cree el Fondo Monetario Internacional (FMI), que publicó este jueves una entrada en su blog en la que advierte que las capacidades ofensivas de los ciberdelincuentes se sitúan en extremos nunca vistos, que podrían provocar pérdidas extremas, dificultar el flujo de la financiación, disparar las inquietudes en torno a la solvencia y, en general, generar disrupciones en el mercado.

“El sistema financiero se basa en una infraestructura digital compartida altamente interconectada, incluyendo software, servicios en la nube y redes de pagos y otros datos. Los modelos avanzados de IA pueden reducir drásticamente el tiempo y el costo necesarios para identificar y explotar vulnerabilidades, aumentando la probabilidad de descubrir y enfocarse en las debilidades de sistemas ampliamente utilizados”, destacan los técnicos de la institución.

Un peligro a escala global y un reto para supervisarlo

El FMI pone como ejemplo claro el lanzamiento controlado de Claude Mythos, el nuevo modelo de Anthropic, capaz de encontrar y explotar las vulnerabilidades de cualquier sistema operativo o navegador web, incluso en manos del público en general. Y, destaca el organismo, dan una ventaja a los atacantes, ya que es más fácil descubrir vulnerabilidades que 'parchear' el sistema para protegerse.

“Esto presagia cómo los riesgos cibernéticos impulsados por la IA, que evolucionan rápidamente, podrían desestabilizar el sistema financiero si no se gestionan con cuidado”, advierte el Fondo, que reclaman a las autoridades que se centren en fortalecer la supervisión y la coordinación “en lugar de tratar estos desarrollos como meros problemas técnicos u operativos”.

Los riesgos ya no son solo sistémicos para el sector financiero, dice el FMI, sino que afecta también a otras ramas que comparten parte de esta infraestructura crítica (energía, telecos o la administración pública) y pueden “concentrar” el peligro, ya que cada vez más servicios dependen de una única solución en la nube o una plataforma de software.

“Las defensas inevitablemente serán vulneradas, por lo que la resiliencia también debe ser una prioridad, específicamente para limitar la propagación de los incidentes y garantizar una recuperación rápida”, recomienda el FMI.

El caso de Mythos, además, muestra a las claras que los ciberataques no respetan fronteras, por lo que es un reto para la gobernanza y la supervisión de la IA. “Mientras las capacidades en IA se extienden en todos los países, una supervisión inconsistente podría debilitar un sistema interconectado globalmente”, destaca.

Los principales chatbots de inteligencia artificial comparten datos de las conversaciones de los usuarios con las multinacionales de la publicidad online, que los utilizan para elaborar perfiles personalizados y vender anuncios hipersegmentados. Es la principal conclusión de un nuevo estudio que encontró evidencias de estas filtraciones en ChatGPT, Claude, Grok y Perplexity, que mandan la información a las bases de datos para anuncios de Meta, Google, TikTok y otras compañías dedicadas al rastreo digital y la analítica web.

La filtración se produce a través de los enlaces permanentes de los chats, también conocidos como permalinks. Las plataformas envían estas direcciones web a los rastreadores junto con identificadores de usuario, como correos electrónicos cifrados o cookies, lo que permite asociar los datos de sus conversaciones a los perfiles publicitarios que elaboran terceras empresas sin el conocimiento del usuario.

“Este es el riesgo central: filtrar una URL no es solo metadatos, puede ser equivalente a filtrar la conversación en sí”, avisa el estudio, coordinado por el centro de investigación IMDEA Networks y liderado por el investigador español Narseo Vallina. “Las prácticas observadas también sugieren que los modelos de negocio basados en datos de la web tradicional (como la publicidad o la analítica) se están replicando en los ecosistemas de modelos de lenguaje, con una supervisión limitada”.

Las compañías son conscientes de que estas prácticas podrían contravenir las regulaciones de protección de datos. Perplexity, por ejemplo, retiró el rastreador de Meta de su web el 3 de abril de 2026, tras una demanda colectiva en Estados Unidos relacionada con la privacidad de sus usuarios. Esto detuvo el envío de enlaces y cookies a la red social y eliminó el acceso público a las conversaciones creadas por los usuarios que no habían iniciado sesión.

La misma práctica, solo que aún activa, es la que se da en Grok (el asistente desarrollado por xAI, propiedad de Elon Musk). “Es lo más grave que hemos encontrado”, destaca Vallina: “Las URLs y las conversaciones son accesibles de forma pública. Los rastreadores podrían potencialmente acceder a esa conversación, palabra a palabra. No tenemos evidencias de que lo estén leyendo, pero sabemos que el riesgo existe”.

Fuga de datos

Perplexity, pese a desactivar la posibilidad de que las conversaciones sean leídas por terceros, mantiene activos otros sistemas de rastreo. El estudio desglosa que cada vez que una persona utiliza el asistente, la empresa envía de forma automática su dirección de correo electrónico sin cifrar, el enlace exacto de la conversación y los detalles técnicos de su dispositivo a Datadog, una plataforma de monitorización de sistemas; y a Singular, una firma especializada en analítica y marketing.

Según las evidencias halladas, OpenAI envía los títulos de los chats y las direcciones de las conversaciones de los usuarios de la versión gratuita de ChatGPT a Google Analytics. Por su parte, Claude, de la empresa Anthropic, envía directamente los datos del usuario a plataformas como LinkedIn, TikTok, Google y otras ocho redes publicitarias distintas desde sus propios servidores, una técnica que las evita que las herramientas de bloqueo de anuncios de los navegadores puedan interceptar el tráfico de datos.

Este medio contactó con OpenAI, Anthropic, xAI (desarrolladora de Grok) y Perplexity para incluir su posicionamiento en esta información, pero no recibió respuesta. Los autores denunciaron los hechos a las agencias europeas de protección de datos, adelanta Vallina. Su estudio aún no fue revisado por otros investigadores independientes, pero consideraron que debían hacerlo público para alertar a los usuarios.

“Las conversaciones de los usuarios contienen con frecuencia información sensible, ya que estos suelen percibir a los modelos de lenguaje como asistentes de confianza”, avisa el estudio: “Esta percepción aumenta la probabilidad de que compartan más información sensible de la necesaria”. Otras investigaciones han detectado que los usuarios tienden a revelar detalles sobre sus preferencias sexuales, condiciones de salud o apoyo psicológico incluso cuando no son necesarios en el contexto de la conversación.

“Cuando los datos de las conversaciones se comparten con terceros como Meta y Google, junto con cookies y otros identificadores de usuario”, explican los investigadores de IMDEA Networks, “surge un nuevo escenario de riesgo”.

El estudio señala que la IA de Meta, Google Gemini y Microsoft Copilot quedaron afuera de este primer análisis debido a que estas empresas son tanto desarrolladores de chatbots y como rastreadores publicitarios. Al estar en los dos lados del negocio (recopilan los datos en su propio servicio y también controlan las redes de rastreo), los investigadores creen que estos asistentes entrañan un “modelo de amenaza diferente” al de ChatGPT, Claude, Grok o Perplexity. No obstante, avanzan que tienen previsto ampliar el alcance de su investigación para incluir los asistentes de Google, Meta y Microsoft en las próximas semanas.

Puede que no sepas quién es Sienna Rose, pero tres canciones bajo su nombre llegaron a estar entre los 50 temas más escuchados del día en Spotify. No te preocupes, es normal que no sepas mucho sobre su existencia: no tiene identidad pública, tampoco cuenta con perfil en redes sociales y su presencia en internet es nula. Esta invisibilidad como artista responde a que detrás de lo que aparenta ser una cantante de soul se encuentra una inteligencia artificial, que ni siquiera advierte de que lo es. De hecho, ojear las listas de éxitos de las principales plataformas de streaming y que aparezcan canciones hechas con IA se volvió algo cada vez más común.

El problema radica en que empieza a ser frecuente que la gente escuche este tipo de temas creyendo que quien los canta es una persona real. Según un estudio del servicio de streaming Deezer, el 97% de los oyentes no sabe distinguir entre música generada por IA y música hecha por humanos en una prueba a ciegas con dos canciones de IA y una real. A Spotify le interesa elegir las canciones que escuchás, pero el aumento en sus playlists de aquellas hechas con inteligencia artificial elevó todavía más la preocupación del sector. Tanto es así que Echoberyl, grupo francés que se convirtió en una referencia dentro de la música electrónica y darkwave, hizo un llamamiento a la industria.

La banda integrada por Cecilia Dassonneville y Adriano Iacoangeli propone una acción sencilla que ayuda a saber si algo fue creado o no por humanos: identificar cada lanzamiento con una etiqueta que señale que no se utilizó la IA, una idea que consideran importante “por respeto al público”. “La gente se siente traicionada cuando descubre que un artista al que escucharon y apoyaron es en realidad falso. En un mundo de apariencias, la sinceridad puede ser la última salvaguarda”, declara Dassonneville, añadiendo que “también es una forma de destacar el trabajo de artistas que luchan mucho por ganarse la vida con esta profesión y que ven cómo se copia su obra”.

Advertencia: 100% hecho por humanos

Esta etiqueta es similar a lo que se hace actualmente con el “Parental Advisory: Explicit Content”, un sello en la portada de los discos que informa a los consumidores sobre la presencia de lenguaje fuerte, contenido sexual, violencia o referencias al consumo de drogas en grabaciones de audio. Adriano Iacoangeli argumenta que no ve “por qué no se debería aplicar el mismo concepto a la IA generativa” y explica que esta etiqueta podría llamarse “No IA Used (No se usó IA)”, pero que hay quien sugirió alternativas como “100% hecho por humanos” por temor a la negación en la frase que ellos propusieron.

“Hoy en día no deberíamos ser demasiado sutiles al respecto, porque hay muchísima gente haciendo trampa, ganando mucha plata con eso, y que hará todo lo posible por ocultar que la están haciendo”, detalla el músico, que celebra junto a Dassonneville que la mayoría de compañeros respondió de forma muy positiva a la propuesta y está dispuesta a apoyarla. “Esto es muy tranquilizador y nos da esperanza”, confiesa la vocalista, que teme que el trabajo de los artistas quede eclipsado por la inteligencia artificial. “Crear música requiere tiempo y dedicación. Con la IA, todo va más rápido, por eso se publicaron tantas canciones generadas por IA durante el último año”, comenta.

Estas canciones perjudican de manera directa al resto de artistas, sobre todo porque, en plataformas como Spotify, a los autores no se les paga una tarifa fija por reproducción, sino en función del streamshare. Spotify explica en qué consiste: “Calculamos el streamshare sumando el número total de reproducciones en un mes determinado. Si un artista representa el 1% de todas las reproducciones en un país concreto, sus titulares de derechos reciben el 1% de las regalías de grabación que pagamos allí”. Esto significa que cuantas más canciones se publiquen en general, menos vale cada reproducción individual. Si aumenta el porcentaje de canciones con IA, el resto de artistas gana cada vez menos.

“Sin embargo, esperamos que crear música de forma orgánica pueda, en última instancia, ayudar a los artistas a destacar, ya que la música generada por IA no es muy creativa y, por lo general, imita otras canciones”, cuenta Dassonneville, siendo esta la razón por la que proponen que se indique claramente una distinción que haga a los oyentes poder tomar su propia decisión. Aun así, más allá esto, Iacoangeli considera que “se debería impedir a las grandes corporaciones de software —propiedad de personas cuya única experiencia es escribir código— entrar en mercados como la música, la ilustración y la literatura, que no son su ámbito de competencia”.

Bandcamp, la principal plataforma de música independiente, prohibió la IA en su catálogo a inicios de año, por lo que todo lo que se escuche ahí está hecho por humanos. “Si encontrás música o audio que parezca haber sido creado total o parcialmente mediante inteligencia artificial generativa, o que dependa en gran medida de ella, utilizá nuestras herramientas de denuncia para que nuestro equipo revise el contenido. Nos reservamos el derecho de eliminar cualquier música si sospechamos que fue generada por IA”, alegó Bandcamp en un comunicado, destacando que “la música es mucho más que un producto de consumo” y que “los músicos son más que meros productores de sonido”.

Por su parte, Deezer alertó la semana pasada de que recibe al día casi 75.000 canciones generadas por IA al día, lo que representa aproximadamente el 44% de sus publicaciones diarias. Es por ello que optó por informar a sus usuarios de si están escuchando o no a una persona real con un cartel bajo el disco o la canción. Spotify y Apple Music también trabajan en implementar elementos similares. “Si alguien es feliz escuchando música cliché generada por una máquina y fantaseando con la imagen provocativa de un cantante creado en una computadora, es su problema”, dice Adriano Iacoangeli. “Pero si el público empieza a evitar ese contenido, entonces tomarán medidas para limitar sus pérdidas en publicidad y suscripciones”, declara el artista. De hecho, YouTube empezó a desmonetizar activamente los canales que dependen mucho del contenido generado por IA.

Los artistas, a la acción

La propuesta de Echoberyl no es la única que surgió en los últimos meses con tal de combatir el auge de la inteligencia artificial. Como acción reivindicativa, el grupo británico-australiano Dead Can Dance, del que forma parte Lisa Gerrard, la autora de bandas sonoras como Gladiator, anunció su vuelta con nuevos temas, pero no los publicarán en plataformas como Spotify: “Decidimos dejar de apoyar a las plataformas de streaming que siguen explotando a los artistas y promoviendo la música generada por IA”.

La banda alegó que a partir de ahora venderá su música a través de Bandcamp, una “plataforma que sigue apoyando a los artistas independientes y que, de forma encomiable, prohibió toda forma de música generada por IA, una tecnología que amenaza la esencia misma de nuestra profesión”. Ya lanzó dos canciones, Our Day Will Come y Death Cults, y todo lo recaudado con la primera de ellas irá destinado a la organización médica palestina MAP (Medical Aid for Palestinians). “MAP realiza una labor increíble proporcionando atención médica, así como alimentos y ayuda nutricional al pueblo palestino”, recalcó Dead Can Dance en redes sociales.

Asimismo, para protegerse de la IA, Taylor Swift solicitó el registro de su voz e imagen como marca. Se trata de una decisión tomada por la artista después de haber experimentado de primera mano cómo se viralizaron versiones de sus canciones o temas que imitan su voz con inteligencia artificial, además de imágenes falsas difundidas por Trump que pretendían demostrar que tanto ella como sus fans lo respaldaban. Por su parte, Echoberyl defendió que “la falta de recursos estimula la imaginación”: “Siempre existe la posibilidad de crear algo. Creo que es mucho mejor ser sincero y trabajar con lo que se tiene, aunque el resultado sea imperfecto. Ahora solo parece importar el éxito del resultado final. Todo empieza a parecer igual. Eso es muy triste y empobrece un poco el mundo”.

Taylor Swift presentó nuevas solicitudes de registro de marca para blindar su voz e imagen de cara a protegerse de las amenazas que plantea la inteligencia artificial (IA), informó el despacho de abogados Gerben IP. Los documentos fueron presentados en nombre de TAS Rights Management el 24 de abril y suponen “un cambio más amplio en la forma en que las celebridades están aplicando la ley de marcas para luchar contra la IA”, de acuerdo con una publicación escrita por el abogado especializado en propiedad intelectual Josh Gerben.

Entre las solicitudes de la cantante, dos corresponden a marcas sonoras que cubren su voz: “Hey, it’s Taylor Swift” y “Hey, it’s Taylor”. La tercera es una marca visual que abarca “una fotografía de Taylor Swift sosteniendo una guitarra rosa con una correa negra, mientras viste un body iridiscente multicolor y botas plateadas”, un atuendo que está relacionado con sus actuaciones durante 'The Eras Tour'.

De acuerdo con el abogado, la medida de Swift puede proporcionar una capa adicional de protección a la que ofrecen las leyes vigentes sobre el “Derecho a la propia imagen” contra el uso no autorizado de la imagen de una persona famosa. “Al registrar frases específicas vinculadas a su voz, Swift podría impugnar no solo las reproducciones idénticas, sino también las imitaciones que sean 'confusamente similares', un criterio clave en la legislación sobre marcas registradas”, explica el escrito de Gerben.

Sobre la presentación de demandas basada en imágenes, el abogado detalló que “al proteger un elemento visual distintivo, como el traje que Swift suele usar y su pose, el equipo de Swift puede obtener argumentos adicionales para presentar demandas contra imágenes manipuladas o generadas por IA que evoquen su imagen”.

La imagen de Taylor Swift fue utilizada sin su consentimiento en distintos contenidos falsos creados con inteligencia artificial, incluyendo imágenes pornográficas que circularon por internet. Incluso antes de las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Donald Trump compartió imágenes creadas con IA que daban a entender, de forma engañosa, que Swift lo apoyaba. La artista se suma en esta medida al actor Matthew McConaughey, quien registró marcas similares en los últimos meses para proteger su voz e imagen. En 2025, la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos concedió ocho marcas registradas al actor.

Con información de la agencia EFE

“Si voy a incitar a otros a matar y cometer delitos, entonces debo predicar con el ejemplo y demostrar que mi mensaje es totalmente sincero”, o “si no hacemos nada muy pronto, moriremos, estoy completamente seguro de ello”. Son extractos de lo que dejó escrito Daniel Moreno-Gama antes de, presuntamente, lanzar un cóctel molotov contra la casa de Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, y dirigirse después a la sede de la empresa y amenazar con “matar a cualquiera que estuviera dentro”.

Moreno-Gama, un joven de 20 años natural de Texas, fue detenido el pasado fin de semana por la policía de San Francisco tras los incidentes. Según informó ahora el FBI, el hombre llevaba encima un “manifiesto anti-IA” en el que discutía el “riesgo existencial” que, a su juicio, supone esta tecnología para la humanidad. El texto incluía una lista con nombres y direcciones de otros directivos, inversores y miembros de juntas directivas de varias empresas del sector.

Los investigadores no identificaron a estos ejecutivos ni revelaron el contenido exacto del escrito. La declaración del agente a cargo del caso ante el juez describe que Moreno-Gama se había desplazado de Texas a California el mismo día del ataque y que portaba una garrafa de querosén en el momento de su detención. Uno de los fragmentos del manifiesto era una carta dirigida al propio Altman. “Si por algún milagro sobrevivís, lo tomaría como una señal divina para que te redimas”, expresaba en ella, según la información del FBI.

El joven también había expresado comentarios contra él y otros líderes tecnológicos en sus redes sociales. “Estas personas no se parecen en casi nada a vos”, afirmaba en una publicación: “Lo más probable es que sean sociópatas o psicópatas y, en el caso de Altman, se informó repetidamente que es un mentiroso patológico”.

El cofundador y director ejecutivo de OpenAI reaccionó al ataque compartiendo una foto de su familia en su blog personal. “Las imágenes tienen poder, o eso espero. Normalmente, intentamos ser bastante discretos, pero en este caso comparto una foto con la esperanza de que disuada a la próxima persona de lanzar un cóctel molotov contra nuestra casa, sin importar lo que piense de mí”, escribió.

Altman reconoce a su vez que “el temor y la ansiedad ante la IA están justificados; estamos presenciando el mayor cambio social en mucho tiempo, y quizás de toda la historia”. “No todo saldrá bien”, continúa. También admite que esta tecnología “tiene una dinámica de 'poder absoluto' que lleva a la gente a hacer locuras” para llegar a dominarlo, por lo que pide actuar para que “nadie tenga el anillo”, en referencia a El señor de los anillos. “Es fundamental que el proceso democrático siga teniendo más peso que las empresas”, concluye.

Terrorismo doméstico

Moreno-Gama se enfrenta a 11 cargos estatales en California, incluyendo intento de asesinato e intento de incendio provocado. La Fiscalía de distrito de San Francisco explicó que estas acusaciones podrían conllevar una pena de entre 19 años y cadena perpetua.

A nivel federal, se le imputan delitos de posesión de un arma de fuego no registrada y destrucción de propiedad privada mediante explosivos. El fiscal federal de California advirtió que “si las pruebas demuestran que el Sr. Moreno-Gama ejecutó estos ataques para cambiar las políticas públicas o coaccionar al gobierno u otros funcionarios”, su departamento lo tratará “como un acto de terrorismo doméstico”.

Su abogada, en cambio, denunció que los fiscales imputaron cargos excesivos para congraciarse con Altman y señaló que Moreno-Gama atraviesa una “crisis de salud mental”. “Es injusto e inmoral que la Fiscalía y el Gobierno se aprovechen de la enfermedad mental de un joven vulnerable, convirtiendo un caso de vandalismo en un caso de intento de asesinato con posibilidad de cadena perpetua para ganar el apoyo de un multimillonario”, afirmó en declaraciones recogidas por Los Ángeles Times.

Es injusto e inmoral que la Fiscalía y el Gobierno se aprovechen de la enfermedad mental de un joven vulnerable, convirtiendo un caso de vandalismo en un caso de intento de asesinato para ganar el apoyo de un multimillonario

Abogada de Daniel Moreno-Gama

De confirmarse que la motivación del ataque era detener el avance de la IA, se trataría del primer atentado planificado cuyo móvil es el desarrollo de esta tecnología. En la publicación de su blog, Altman destaca que en los últimos tiempos se publicaron varios artículos “incendiarios” contra él y la propia industria, por lo que pide bajar el tono.

La inteligencia artificial generativa es una de las tecnologías de más rápida adopción de la historia. Tres años y medio después de la aparición de ChatGPT, los debates sobre las consecuencias negativas de esta tecnología se multiplican. Los procesos de despido achacados a la IA, la proliferación de contenidos falsos generados por máquinas, la concentración de poder tecnológico o la opacidad sobre los sistemas de entrenamiento ocupan ahora buena parte de la esfera pública, foros académicos y debates parlamentarios de todo el mundo.

La animadversión contra los grandes ejecutivos tecnológicos también aumentó. Esta tensión tuvo su pico en 2025 con el magnate más próximo a Donald Trump, Elon Musk. Tras celebrar la victoria del republicano con un saludo nazi y pasar a formar parte del gobierno como responsable de la eficiencia de la administración, promoviendo el despido de centenares de miles de trabajadores públicos, el fundador de Tesla y SpaceX vio como su empresa de vehículos eléctricos se convertía en objetivo de ataques por todo el país.

Desde principios de febrero hasta junio, cuando abandonó de manera definitiva el gobierno, concesionarios y vehículos Tesla de particulares sufrieron vandalismo y ataques violentos. Varios detenidos por estos actos se enfrentan ahora a penas de 15 a 20 años de prisión, acusados por la ex fiscal federal de EE.UU., Pam Bondi, de “terrorismo doméstico”.