China quiere ganar la carrera de la IA regalando los servicios que otros cobran

Alibaba acaba de lanzar Qwen 3, su familia de modelos de IA con capacidades de razonamiento "híbrido", apenas tres meses después de que DeepSeek sacudiera la industria con R1. No es una coincidencias: ambas empresas chinas han adoptado una estrategia diametralmente opuesta a la de Estados Unidos.

Mientras OpenAI reserva las mejores funciones y amplía límites a quien paga al menos 20 dólares al mes (con más permisividad si son 200), y Google reserva sus funciones avanzadas a los suscriptores, los gigantes chinos publican modelos de código abierto con licencias casi sin restricciones, gratis para uso personal o comercial. No es altruismo, sino un ataque directo al modelo de negocio occidental, basado en que el mero acceso a un gran modelo justifica el pago.

Qwen 3 llega en ocho variantes: desde versiones ligeras de 600 M de parámetros que caben en un móvil hasta un titán de 235 B que rivaliza con o3 y Gemini 2.5 Pro. Todas permiten alternar entre respuestas rápidas y razonamiento paso a paso —el rasgo que OpenAI vende como diferencial—, pero sin peajes.

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Las alucinaciones siguen siendo el talón de Aquiles de la IA: los últimos modelos de OpenAI inventan más de la cuenta

Estamos ante el “momento Linux” de la IA. China no quiere levantar jardines vallados, sino dinamitar la lógica comercial que sostiene a las grandes tecnológicas estadounidenses.

Cada lanzamiento abierto que roza el nivel de los sistemas propietarios erosiona su valor percibido. ¿Por qué pagar 20 dólares al mes por ChatGPT si puedes montar gratis Qwen 3 con un rendimiento similar? La presión sobre OpenAI, Google o Anthropic crece con cada iteración asiática.

Marc Benioff lo resumió tras el terremoto de DeepSeek: "Los modelos y la interfaz ya son commodities; el valor está en los datos". China lo ha interiorizado antes que Silicon Valley.

La jugada supone ventajas claras:

1. Sortea en parte las restricciones de chips al exprimir la eficiencia.
2. Moviliza a una comunidad global que mejora y despliega su tecnología.
3. Fija estándares de facto que, con el tiempo, encauzarán todo el ecosistema.

La tesis es clara: los modelos básicos serán una utilidad más. El negocio estará en las aplicaciones y en los datos que las nutran. No es casual que Alibaba alardee de que Qwen ya acumula más de 100 000 derivados, por encima de los basados en Llama.

Silicon Valley se enfrenta a una disyuntiva: persistir y arriesgarse a la irrelevancia o abrirse y sacrificar ingresos a corto plazo. La paradoja también es clara: el libre mercado occidental está siendo retado por firmas chinas bajo la bandera del open source.

Mientras Musk acelera con Grok 3.5 y OpenAI sigue mostrando el camino a pasar por caja mes a mes, China avanza sin freno: más potencia por menos coste hasta que pagar por IA resulte tan absurdo como pagar por un sistema operativo.

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OpenAI primero fue a por Google: ahora está yendo a por Amazon y sus jugosos afiliados

ChatGPT acaba de integrar una función de compras que permite buscar productos, ver recomendaciones personalizadas y redirigir a tiendas para completar la compra. Esta novedad se va a ir desplegando para todos los usuarios, tanto de pago como gratuitos, incluso sin necesidad de registro.

Por qué es importante. OpenAI está invadiendo el territorio de gigantes del comercio electrónico con un enfoque que prioriza la conversación natural sobre las palabras clave.

Los resultados se basan en preferencias personales y reseñas de varias fuentes, incluyendo publicaciones editoriales y foros de usuarios, sin necesidad de que hayan pagado por el posicionamiento: "No son anuncios, no están patrocinados", ha dicho Adam Fry, de OpenAI, para dejar claro qué no es esta novedad.

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ChatGPT ha sido una herramienta. Si empieza a recordar todas nuestras conversaciones, va a ser otra cosa: una relación

Y ahora qué. Los editores que viven de ingresos por afiliación podrían ver cómo sus ingresos se reducen, aunque OpenAI no ha detallado cómo compartirá el valor generado.

Fry se limita a indicar que "experimentarán con diferentes modelos" después de perfeccionar la experiencia de usuario. Altman ha sugerido un sistema de comisiones por afiliación sin vender posiciones prioritarias.

Entre líneas. La integración de la función de memoria con las compras (excepto en Europa y otros países) aporta una ventaja diferencial: esta combinación permitirá recomendaciones ultrapersonalizadas basadas en conversaciones anteriores.

Por ejemplo, si un usuario menciona en chats previos que solo usa ropa negra de cierta marca y posteriormente busca "camisas para una entrevista", ChatGPT recordará esta preferencia y filtrará automáticamente los resultados, mostrando opciones en negro de esa marca específica, sin necesidad de repetir estos criterios cada vez. Esa mezcla es, comercialmente hablando, dinamita.

El contexto. Este movimiento da una vuelta de tuerca más, con ventajas importantes, a lo integrado por competidores como Perplexity con "Shop like a Pro" y la sección "Investigado con IA" de Google Shopping.

OpenAI ya había hecho una incursión en el comercio electrónico con Operator, su agente que puede navegar por webs para ayudar en compras, aunque con resultados iniciales menos fluidos que esta nueva implementación.

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Huawei planea asestar el golpe final a NVIDIA en China. Tiene una nueva GPU para IA que en teoría es extremadamente potente

Huawei está poniendo toda la carne en el asador para absorber tanta cuota en el mercado chino de las GPU para inteligencia artificial (IA) como pueda. Y es que la entrada en vigor del último paquete de sanciones de EEUU está comprometiendo con toda probabilidad el liderazgo de NVIDIA en China. El Departamento de Comercio estadounidense ha impuesto restricciones a la exportación al país liderado por Xi Jinping de la GPU H20, y esto en la práctica significa que este chip presumiblemente no va a llegar más a los clientes chinos de NVIDIA.

Esta última compañía ha anunciado que esta prohibición provocará un agujero en sus cuentas de 5.500 millones de dólares debido a los compromisos vinculados a la GPU H20 que había adquirido y a las reservas de este chip que finalmente no podrá satisfacer. Algunas de las empresas chinas que han comprado grandes cantidades del chip H20 a NVIDIA y que presumiblemente planeaban seguirlo haciendo son Tencent, Alibaba o ByteDance, pero en la coyuntura actual van a tener que recurrir a una alternativa. Y Huawei se lo ha puesto en bandeja.

La GPU Ascend 910D aspira a arrebatar a NVIDIA el liderazgo en rendimiento

Huawei reaccionó de una forma inmediata a las sanciones de EEUU. Y es que apenas unas horas después de la entrada en vigor de la nueva regulación del Departamento de Comercio presentó su chip para IA Ascend 920, una solución que está claramente destinada a ocupar en el mercado chino los huecos que va a dejar la GPU H20 de NVIDIA. Esta propuesta entrará en producción a gran escala durante la segunda mitad de 2025 empleando la tecnología de integración de 6 nm que presumiblemente han desarrollado codo con codo Huawei y SMIC.

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La base tecnológica de los ordenadores cuánticos se desarrolló en Europa: qué pasó para que a largo plazo perdiéramos la carrera

Hasta ahora Huawei quería conseguir que su hardware dominase los procesos de inferencia en IA

No obstante, esta no es la única baza que tiene Huawei para incrementar su cuota de mercado tanto en China como más allá de su país de origen. Y es que, según Reuters, esta compañía se está preparando para iniciar la fase de pruebas y validación de una nueva GPU para IA: el chip Ascend 910D. A diferencia de la GPU Ascend 920 que, como hemos visto, presumiblemente aspira a competir con el chip H20 de NVIDIA, la GPU Ascend 910D persigue superar el rendimiento del chip H100 de NVIDIA.

Si se confirma este movimiento, y a priori esta información es fiable, será evidente que Huawei habrá optado por pelear en todos los segmentos del mercado del hardware para IA en los que está presente NVIDIA. Hasta ahora esta compañía china quería conseguir que su hardware dominase los procesos de inferencia en IA, y no el entrenamiento de los modelos, tal y como apunta en esta declaración Georgios Zacharopoulos, un investigador sénior de IA que trabaja en la aceleración de la inferencia en el laboratorio de Huawei en Zúrich (Suiza).

"El entrenamiento es importante, pero solo ocurre unas pocas veces. Huawei se enfoca principalmente en la inferencia, que en última instancia nos dará acceso a más clientes", sostiene Zacharopoulos. La inferencia es a grandes rasgos el proceso computacional que llevan a cabo los modelos de lenguaje con el propósito de generar las respuestas que corresponden a las peticiones que reciben. En cualquier caso, la información que tenemos refleja que la GPU Ascend 910D permitirá a Huawei competir con los chips para IA más avanzados de NVIDIA tanto en inferencia como en entrenamiento.

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Más información | Reuters

En Xataka | En voz baja, China ha empezado a quitar algunos aranceles a los productos de EEUU. Su preocupación: los chips

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IA letal sin regulación: alertan de los 'robots asesinos' capaces de matar por su cuenta

Es el 27 de marzo de 2020. Después de más de diez años de guerra civil en Libia, el por entonces primer ministro, Fayez al Sarraj, da inicio a la Operación Tormenta de Paz, con la que espera acabar finalmente con la resistencia en el litoral del país. Y funcionó, los rebeldes acabaron replegando posiciones; y durante el enfrentamiento, de acuerdo con un informe de la ONU , se podría haber recurrido a armamento inteligente capaz de acabar con la vida de una persona sin necesidad de que ningún humano de la orden. Es decir, un 'killer robot'. Un 'robot asesino'. Desde hace años varios países dedican muchos recursos al desarrollo de armas 'con cerebro' capaces de tomar decisiones, ya sea en forma de dron, barco, tanque o de munición de merodeo , capaz de esperar a que aparezca un objetivo antes de lanzarse contra este. A pesar de los llamamientos realizados por parte de políticos, científicos y activistas para controlar el uso y fabricación de esta clase de armamento, capaz de acabar con vidas por decisión propia, no se han logrado grandes avances en materia de regulación. Y eso le preocupa, y mucho, a Mary Wareham, directora de la división de Crisis, Conflictos y Armas de la ONG Human Rights Watch (HRW), organización lleva alertando sobre el desarrollo y sus peligros desde hace más de una década. «Estos sistemas de armas, una vez activados, usan inteligencia artificial (IA) e información de sensores como cámaras, señales de radar o de calor y otros datos para identificar un objetivo. Tras encontrarlo, disparan o liberan su carga sin necesidad de aprobación ni revisión por parte de un operador humano. Esto significa que es una máquina, y no un humano, quien determina dónde, cuándo y contra qué se usa la fuerza», señala Wareham a ABC. «Permitir que las máquinas arrebaten vidas humanas en el campo de batalla o a nivel policial traspasa una línea moral y plantea diversas preocupaciones legales, éticas, de seguridad y tecnológicas», remarca la directiva de la ONG. HRW acaba de compartir un nuevo informe sobre la situación de esta tecnología movida por IA en colaboración con la Universidad de Harvard. Con el documento se busca aumentar la concienciación sobre el riesgo de su avance antes de la celebración los próximos 12 y 13 de mayo de la primera reunión de la Asamblea General de la ONU sobre sistemas de armas autónomas. En el informe, de 61 páginas, se remarca que el uso de armas autónomas no solo puede generar problemas en tiempos de guerra, sino también en los de paz; por ejemplo, si se acaba empleando para el control de manifestaciones populares pacíficas. También se teme el empleo de la tecnología para la creación de sistemas de vigilancia masiva que podrían comprometer la privacidad de los ciudadanos recopilando y procesando sus datos. La conclusión es clara: a juicio de la ONG, el uso de este tipo de armamento puede ir en contra del derecho a la vida, la reunión pacífica, la privacidad y la reparación , así como a los principios de dignidad humana y no discriminación. De este modo, se solicita que los países inicien «lo antes posible» negociaciones para la elaboración de un tratado internacional que lo regule y prohíba. Wareham señala que, actualmente, los grandes potencias armamentísticas representan los principales escoyos para legislar y poner cotos a las máquinas, y, evidentemente, también parece que son los que cuentan con más tecnología de esta clase: «Existe poca transparencia en el desarrollo de sistemas de armas autónomas, por lo que no es posible determinar qué países poseen la mayor cantidad, los estados que parecen estar invirtiendo más en sistemas de armas autónomas serían China, India, Israel, Corea del Sur, Rusia, Turquía y Estados Unidos». La directiva apunta que en 2021, dentro del conflicto del Alto Karabaj entre Armenia y Azerbaiyán, también fue empleado armamento de esta clase. En concreto «diversas municiones de merodeo, como el Harop, desarrollado por Israel Aerospace Industries». A pesar de que sigue sin encontrarse solución al problema, desde la ONG se pone en valor los «avances significativos» que se han conseguido en la última década «para concienciar sobre los peligros que plantean los sistemas». Desde 2014, la Convención sobre Armas Convencionales (CCW) en Ginebra ha servido como foro para el debate sobre 'robots asesinos'; sin embargo, para la toma de decisiones regulatorias dentro del marco de la convención hacía falta un consenso total entre los países que la conforman. Algo que ha sido imposible. «(En la CCW) un solo país puede rechazar una propuesta, incluso si todos los demás países la aprueban. Un puñado de grandes potencias militares que invierten en sistemas de armas autónomas —en particular, India, Israel, Rusia y Estados Unidos— han aprovechado este proceso para bloquear repetidamente las propuestas de negociación de un instrumento jurídicamente vinculante», dice Wareham. Humans Right Now se muestra esperanzada por los avances que se puedan realizar en la primera reunión de la Asamblea General de la ONU sobre sistemas de armas autónomas del próximo mayo. «Abordar el desafío de los robots asesinos bajo los auspicios de la Asamblea General de la ONU también permitiría una mayor consideración de preocupaciones que se han pasado por alto en gran medida en los debates anteriores, como la ética, los derechos humanos, la proliferación y los impactos en la seguridad global y la estabilidad regional e internacional, incluyendo el riesgo de una carrera armamentista y la reducción del umbral de conflicto», completa la directiva.

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La IA móvil promete, pero solo veo trucos repetidos. El verdadero as bajo la manga se llama "agente" y viene de camino

Como no podía ser de otra manera, la IA ha llegado también a nuestro móvil, principalmente de la mano de dos protagonistas: Apple Intelligence en un lado, Google Gemini en el otro. No obstante, en cuestión de un año, hemos pasado de que casi ningún fabricante tenga IA a que muchos protagonistas de la industria ahora peleen en la clásica carrera.

Samsung fue pionera en unos primeros pasos de Galaxy AI en las que envolvía a la IA generativa con unas utilidades: transcripción grabaciones de voz, traducción simultánea y generaciones de fondos de pantalla, por citar algunas. Más de un año después, las suites de IA para el smartphone se han multiplicado. Y aún así, todavía queda un largo camino por recorrer.

Aunque estas herramientas son un primer paso, la verdadera revolución pendiente es la IA agéntica, capaz de realizar tareas complejas de forma autónoma. Sin embargo, su implementación enfrenta obstáculos significativos que limitan su potencial actual.

El siguiente paso son los agentes

Después de presenciar el MWC 2025, queda claro que la IA no ha sido el tema central, aunque sí de los más mencionados. Evidentemente, ha tenido sus ratos de protagonismo, con rimbombantes "AI" por varios frentes: Motorola, Honor, Realme y Samsung han presumido de suites para Android.

MagicAI, Next AI, HyperAI... prolongan el recorrido de Galaxy AI, que por cierto, también se ha superado a sí misma con la llegada de los Galaxy S25. ¿Cómo de mejor es respecto a la versión primeriza? Básicamente hablamos de dos habilidades más, que giran en torno a la personalización. Un paso corto pero seguro, que en esencia no dista mucho de lo que pude poner a prueba el pasado año.

De las mencionadas, la que más me sorprendió fue MagicAI, la suite de IA de Honor (integrada en MagicOS) y su ambicioso Honor Alpha Plan. Por un simple motivo: ya introduce el concepto de agentes de IA.

No es solo una IA que responde, sino una que puede entender un objetivo complejo, planificar pasos y ejecutar acciones de forma proactiva a través de diferentes aplicaciones y servicios para lograrlo (por ejemplo, planificar y reservar un viaje completo, no solo buscar un vuelo).

Estos agentes o IA agéntica contrastan con las funciones actuales, que son más reactivas o limitadas a una sola tarea o app. Google ha dado unos pasos tímidos con las extensiones de Gemini, pero hay un problema a tratar: la interoperabilidad entre servicios.

Para que un agente reserve una mesa o pida comida, necesita interactuar fluidamente con cualquier app de restaurantes o reparto, que a su vez requiere APIs estandarizadas o un nivel profundo de integración que, de momento, no existe de forma generalizada. Por otro lado, estas demostraciones tienen una importante limitación: controlan la pantalla y no permiten al usuario seguir usando el móvil mientras el agente actúa. Deja esa sensación de que la máquina lo hace por nosotros, pero nos bloquea la propia máquina.

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Samsung Galaxy AI vs Apple Intelligence: así queda la gran batalla de las IA integradas en el móvil

En la demostración, la IA de Honor pudo interaccionar con el teléfono y el mundo real: ante la información de que el brillo de su pantalla estaba muy alto, el móvil respondió con las instrucciones a la vez que lo reducía. De igual manera, es capaz de reservar mesa en un restaurante, ejecutando su respectiva app automáticamente.

Seguramente esa sea la dirección correcta de la IA móvil, aunque es pronto para decirlo. En el camino, varios actores deben tomarse de la mano: no en vano, pedir comida online no es solo tarea de Google u Honor, en este caso. Ahora bien, no solo son útiles estos agentes, sino también el resto de herramientas que los fabricantes están sumando a sus capas de personalización.

Galaxy AI no es la única

Es sencillo destacar a la citada Galaxy AI de Samsung: fue pionera en incorporar herramientas basada en IA generativa, eso sí, junto a Google. 'Rodea para buscar' abrió el camino y ahora está presente en un gran número de móviles Android. Es por ello que tanto los Pixel y Galaxy, como el resto de fabricantes, poseen ahora unas funciones comunes. Que además quedan lejos de los citados agentes.

La diferencia la marca la capa de personalización. Fuera de lo que Google presta a sus socios, lo interesante es conocer la apuesta de fabricantes como Honor, Xiaomi, Realme que ya intentan seguir la pista de Galaxy AI. Esto es lo que me he encontrado.

Empiezo por la más desconocida en Europa, una Tecno que perfectamente podría rivalizar con las más fuertes del sector. Su Tecno AI, no se aleja de lo visto en otras suites de herramientas: restauración de fotografías antiguas, transformación de retratos en animaciones, un asistente de llamadas. En definitiva, nada nuevo bajo el sol.

Xiaomi, que ha anunciado la llegada de su HyperAI en los nuevos Xiaomi 15, también propone una conjunción de herramientas similar: AI Writing genera mensajes por nosotros, AI Speech convierte la voz en texto, tiene un traductor en tiempo real, generación de imágenes, borrador de objetos (ejem Google Fotos) e incluso una función destinada a la grabación de vídeo cinemático.

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Hay dos claros ganadores en la carrera de la IA en móviles. El resto llega mal y tarde

Es más extensa que en otros fabricantes, pues Xiaomi ya contaba con esta suite de IA en China desde hace tiempo. Como vemos, la fotografía es uno de los aspectos más manejados por la IA, a la par que herramientas de productividad. Hay otras que intentan diferenciarse, entre ellas la mítica Motorola, ahora bajo el amparo de Lenovo.

Las funciones IA de Motorola se asemejan a lo visto en Project Astra de Google (ahora integrado en Gemini Live)

Moto AI es el nombre que recibe su sistema de IA, y no solo incide sobre los teléfonos: Motorola añade su propio agente a los auriculares más avanzados del catálogo. Presencié una demostración que apuntaba maneras, por más que tuvo algún retraso puntual, dado por la conexión a Internet.

Este sistema incluye un asistente de voz al más puro estilo Gemini: capaz de organizar la agenda, guardar anotaciones en un diario personal y como no, mejoras en el procesado fotográfico para evitar tomas borrosas. Por ahora, Motorola no tiene muchos modelos compatibles con Moto AI: tan solo el Edge 50 Ultra y los Razr 50 y Razr 50 Ultra.

Realme, y su NextAI, miran de forma similar a la aplicación de la IA al teléfono móvil. HyperImage+ forma parte de ella, como un conjunto de algoritmos capaces de mejorar la fotografía. Como otras, añade herramientas para eliminar personas indeseadas, resumir grabaciones de voz y transformar bocetos, además de un curioso AI Smart Loop que permite arrastar cualquier elemento en pantalla para llevarlo a otras aplicaciones (por ejemplo para compartir una imagen en WhatsApp, desde el navegador).

Como has podido comprobar, la mayoría de estas funciones son comunes, y a menudo derivadas de capacidades de Google o réplicas de otras ya existentes. A pesar de sus utilidades concretas, no representan lo que se espera en el futuro próximo: son colecciones de funciones, no sistemas proactivos ni autónomos. Ningún fabricante, tampoco Samsung, ha implementado una IA verdaderamente agéntica a gran escala, debido a las limitaciones que mencioné.

Siento que puede (y debe) dar mucho más de sí

Después de conocer en profundidad todo el software rebozado con IA propuesto por las diversas firmas, emerge una conclusión clara sobre el estado actual y su potencial futuro. Si bien funciones como la traducción instantánea, la transcripción o la edición fotográfica son útiles en situaciones concretas –como estar en el extranjero o mejorar una imagen–, es fácil percibir que la mayoría de las suites ofrecen capacidades similares.

Sin embargo, repitiéndome, el verdadero salto cualitativo que transformaría la experiencia móvil reside en la IA agéntica: sistemas capaces de comprender objetivos complejos del usuario y actuar de forma proactiva y autónoma a través de diferentes aplicaciones y servicios para lograrlos. La razón por la que esta visión agéntica aún no es una realidad generalizada, y por la que muchas suites actuales pueden sentirse limitadas o iterativas, radica en obstáculos técnicos y de ecosistema fundamentales:

• Interoperabilidad Limitada: las aplicaciones no se comunican fácilmente entre sí, dificultando que los agentes realicen tareas complejas que involucren varios servicios.
• Ejecución en primer plano: los agentes vistos controlan la pantalla y bloquean el uso del móvil, en lugar de operar discretamente en segundo plano, lo cual requiere mayor integración con el sistema operativo.
• Dependencia de la nube y potencia: requieren conexión constante a internet para muchas tareas. La IA local está en pañales en comparación.
• Privacidad y seguridad: dar acceso autónomo a datos y apps a una IA será la próxima preocupación para el usuario. Conlleva importantes riesgos que necesitan controles y transparencia.

Sigue quedándome esa incógnita de cuándo será útil para el grueso de usuarios, fuera de situaciones concretas como estar en el extranjero o el sutil placer de convertir un garabato en una bonita imagen. La IA para el móvil necesita dar un paso más, ser útil para cada momento: en este sentido, pienso que Samsung ha dado un pasito, pero sí, uno más bien corto con Now Brief.

Del resto, pues sí, para situaciones en las que prima la productividad, son útiles. Sin embargo, nada nuevo que no sepamos de la IA generativa, y que el propio ChatGPT no pueda hacer. Luego, están las promesas en torno a la IA para la fotografía, poco tangibles, a excepción de alguna como el tremendo zoom del que presume Oppo y también Honor. Eso sí, se difuminan con el propio procesado de imagen de las cámaras Android.

No soy ni seré negacionista de la IA, mucho menos en mi dispositivo preferido. Sin embargo, para que la IA móvil despliegue sus potenciales posibilidades y se convierta en una herramienta verdaderamente transformadora en el uso diario, es necesario abordar estas limitaciones fundamentales. Quizá en la próxima generación veamos avances más significativos hacia un ecosistema que permita a los agentes de IA operar de forma integrada, autónoma y útil en cada momento, cumpliendo la promesa que hoy solo se vislumbra. El estado actual, aunque prometedor en algunos frentes, dista mucho de ese futuro agéntico.

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El nuevo analfabetismo no tiene que ver con saber leer o escribir: es usar la IA como oráculo en lugar de como herramienta

Hace un siglo, ser analfabeto era no saber leer ni escribir. En los países desarrollados ese problema hoy es residual. Pero está surgiendo otro tipo de analfabetismo. Más sutil, más difícil de detectar, con más grises y quizás igual de determinante: no saber interactuar con la IA.

Este nuevo alfabetismo no va de saber programar ni entender cómo funcionan los modelos. Es algo más básico: saber hacer buenas preguntas, saber leer las respuestas, y sobre todo, saber desconfiar. No de forma paranoica, sino con criterio. Distinguir cuándo estamos usando la IA... y cuándo la IA nos está usando a nosotros.

Es la diferencia entre ser un usuario pasivo de la IA —alguien que traga sin masticar— y utilizarla como palanca para el pensamiento, como una extensión de nuestra capacidad de análisis. Porque, bien usada, puede ser eso: un multiplicador cognitivo.

Ahí se juega una diferencia enorme:

• Hay quien usa estos sistemas como si fueran un Google vitaminado o una calculadora con esteroides. Le lanza una pregunta, copia la respuesta y listo.
• Otras personas —cada vez más— están aprendiendo a conversar con ellos. A estirar sus límites. A generar ideas que ni la máquina sola ni ellos solos habrían podido producir.

La clave no es la herramienta, es cómo la usas. Y para eso hace falta alfabetización en IA.

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o4-mini es mucho más que otro modelo de IA. Es el Tesla Model 3 de OpenAI

La cosa va más allá de quién hace qué con ChatGPT. Sistemas como Deep Research están empezando a automatizar tareas que, hasta hace poco, eran el punto de entrada a muchas profesiones. Informes, resúmenes, análisis preliminares... Justo ese tipo de trabajo que servía para formarse, para entender el oficio desde dentro. Si eso se lo das a un modelo, ¿cómo aprendes a pensar como un experto?

Ese es el agujero negro que se avecina en muchas empresas. Si automatizas las tareas formativas, ¿cómo vas a formar a los nuevos? Si no rediseñamos bien —y rápido— cómo se transmite la experiencia, podríamos tener generaciones enteras sin base real. Gente con títulos pero sin criterio.

Y no solo eso: este nuevo analfabetismo puede ser hereditario. Igual que los padres que no leían no criaban hijos lectores, los que no sepan usar bien estas herramientas difícilmente enseñarán a usarlas. El aprendizaje quedará en manos del colegio… o del algoritmo.

Lo paradójico es que todo esto se disfraza muy bien. Alguien puede generar un informe brillante, una presentación perfecta, un análisis aparentemente sólido… sin comprensión profunda ni mucho menos. Basta con que sepa pedirlo bien.

El riesgo no es solo que se imponga la mediocridad. Es que nadie se dé cuenta. Como viene avisando Antonio Ortiz, el verdadero problema no es que la IA piense por nosotros. Es que, poco a poco, dejamos de pensar por nosotros mismos y empiece nuestra atrofia.

Por eso la verdadera alfabetización digital del futuro no será técnica. Será ética, crítica, cognitiva. Saber cuándo pedirle a la IA que piense por ti.

Y, sobre todo, cuándo decirle que no.

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Los desiertos de EEUU tienen 1.200 GW solares para la IA. El único problema es que las Big Tech no se atreven a usarlos

Los centros de datos son las nuevas fábricas del siglo XXI. Y como cualquier fábrica, necesitan energía. Mucha energía. Las principales empresas tecnológicas están construyendo y operando grandes centros de datos que permiten ofrecer servicios (el vídeo o los videojuegos en streaming, por ejemplo), pero también donde se entrenan los diferentes modelos de inteligencia artificial. El problema es que cada vez necesitan más y más, lo que se traduce en una demanda creciente de energía.

Y aunque hay quien apuesta por la energía nuclear y por la reactivación de los combustibles fósiles, un estudio considera que el futuro está en la energía solar fuera de la red energética. El problema es que, aunque la solución suena genial, no se está aplicando.

Hiperescalistas. Este es un término importante. Las empresas tecnológicas que operan infraestructuras de computación en la nube a escala global son los conocidos como ‘hiperescalistas’. Sus centros de datos son cruciales para el desarrollo de servicios digitales, pero también para el ‘big data’ y el avance de la IA, y el término “hiperescalistas” responde a que esos centros de datos se pueden escalar de manera rápida y bajo demanda.

¿Escalar… cómo? Pues, dependiendo de las necesidades de esa empresa y el abanico que quiera cubrir, esa escalabilidad se traduce en más almacenamiento, un procesamiento más rápido o un mayor ancho de banda en la red.

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Tenemos un grave problema con el aire acondicionado: consume mucha más electricidad que los centros de datos

Demanda. Los principales jugadores en esto son Google, Microsoft, Meta o Amazon y aunque tienen capacidad para ampliar sus centros de datos, se están topando con un problema enorme: la cantidad de recursos que consumen. En los grandes centros de servidores, el consumo de agua siempre ha sido un problema que las compañías han ido resolviendo de diferentes maneras para ser más responsables con el medioambiente, pero la llegada de la IA ha sido una revolución.

Entrenar y mantener estos modelos consume una gran cantidad de recursos energéticos y, aparte del agua para disipar el calor de los servidores, se necesita una gran capacidad energética. Tanto es así que, aunque hay empresas construyendo centros de datos más sostenibles a nivel estructural, la demanda energética es tan brutal que requieren carbón y gas natural para satisfacer la demanda. Y algunas como Google o Meta que van a usar energía nuclear para alimentar sus necesidades

Energía fuera de la red. Contextualizado el problema y viendo que esas necesidades energéticas juegan en contra de la descarbonización, investigadores de empresas como Stripe, Paces o Scale Microgrids se han puesto manos a la obra para determinar la mejor solución para alimentar a esos centros de datos de manera sostenible. Su conclusión la han presentado en un estudio en el que estiman que la demanda total de energía de la IA para 2030 oscilará entre 30 y 300 GW.

En el caso de los centros en los que se realice el entrenamiento de la IA, esa demanda será de entre 15 y 150 GW. Es un abanico enorme, pero la solución que plantean y que consideran óptima es la de creación de microrredes fuera de la red, alimentadas por energía solar. Según ellos, sistemas con un 44% de energía solar ya son competitivos en costes frente a los basados solo en gas, y los que alcanzan el 90% de renovables pueden ser aún más rentables que proyectos nucleares como Three Mile Island de Microsoft.

Las manchas verdes son las parcelas verdes para un escenario 90/10

Construir donde pegue el Sol. La ventaja de este sistema es que su construcción es rápida porque no tienes que reactivar una central nuclear. No estás atado a lo que demande el mercado energético, conflictos geopolíticos no te dejan sin suministro, es energía limpia, comprar paneles solares es cada vez más barato y, sobre todo, es fácilmente escalable. Si se necesita más energía, es tan sencillo como añadir más paneles, pero lo más importante de esta ecuación es que pueden construir estos centros en los lugares óptimos.

A diferencia de los centros de servidores, que sí requieren estar cerca del usuario final para ofrecer un mejor servicio, los centros de datos en los que se realiza el entrenamiento de la IA tienen flexibilidad geográfica. Esto implica que pueden instalarlos en zonas con una radiación solar óptima y en sitios en los que los terrenos sean baratos.

Zonas óptimas

Zonas óptimas. En el estudio han identificado parcelas en Estados Unidos con un potencial para hasta 1.200 GW de energía solar fuera de la red, con respaldo del gas y una zona óptima con grandes explanadas y radiación durante un gran porcentaje del año. Así, California, Nevada, Arizona, Nuevo México y el este de Texas serían lugares ideales para albergar esos centros de datos alimentados por energía solar fuera de la red en un 90%, con el 10% restante respaldados por gas.

Más allá de esto, el estudio apunta que la mayor parte de la tierra adecuada es privada, por lo que se puede comprar para construir estas instalaciones y que, además, muchos se encuentran dentro de tierras que permitirían obtener subvenciones. Si se empieza hoy, el lazo de construcción sería de entre 12 y 24 meses y todo parece positivo, pero no se está haciendo.

Si tan bueno es… ¿por qué no se hace? Según los investigadores, hay tres cuestiones que entran en juego. Dos están muy relacionadas y tienen que ver con que esto del entrenamiento de la IA es un fenómeno muy reciente. Los diseñadores de los centros de datos han sido, históricamente, escépticos a la hora de desengancharse de la red debido a que lo que querían era potenciar, sobre todo, la fiabilidad. No pueden quedarse un segundo sin energía, vaya.

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Los centros de datos son un agujero de energía. Así que Google quiere construirlos junto a parques eólicos y solares

Relacionado con la tendencia histórica está la inercia: nunca se ha hecho antes, pese a que la tecnología actual permitiría operar sólo con renovables (como ya hacen algunos países). Y el tercer motivo es el coste, 23 dólares por MWh, concretamente. Los paneles son cada vez más asequibles, pero es más caro que no comprar esos paneles -evidentemente-. Ahora bien, los investigadores señalan que ese coste extra se amortiguaría por el coste de las emisiones y compensaciones que se evitarían a corto plazo.

Por tanto, estas microrredes solares fuera de la red parecen una vía rápida para alimentar los centros de datos a gran escala, pero aunque la tecnología está madura, parece que pasar´un tiempo hasta que veamos grandes centros de datos alimentados en un 90% por su propia energía renovable. Estiman que, en definitiva, la tecnología está lista, pero las tecnológicas… no tanto.

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En Xataka | El boom de la infraestructura para IA empieza a mostrar grietas:  China acumula centros de datos sin estrenar, y no es la única

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Windows 11 empieza a materializar su apuesta por la IA: cómo funcionan Recall y las otras funciones que llegan desde hoy

Microsoft llevaba tiempo hablando de inteligencia artificial en Windows 11. Y aunque ya había lanzado funciones como los subtítulos en directo o los efectos de Windows Studio, su gran apuesta seguía sin materializarse. Hoy la historia cambia: la compañía ha iniciado el despliegue de Recall, su función estrella, y lo hace acompañada de otras novedades como Click to Do y una búsqueda mejorada. Es su movimiento más claro hasta ahora para marcar terreno en la carrera por la IA en el escritorio, donde Apple juega con Apple Intelligence.

Recall, problemas, soluciones y lanzamiento

Recall es una función diseñada para capturar lo que ves en pantalla y permitirte buscarlo más tarde. Si recuerdas haber visto el nombre de un restaurante hace días pero no sabes dónde, Recall puede ayudarte a encontrarlo mediante coincidencias de texto e imágenes, organizadas automáticamente según su relevancia. Además, te permite volver directamente al contenido donde lo dejaste.

Presentada en mayo de 2024, Recall debía llegar junto a los primeros PC Copilot+, la gran apuesta de Microsoft por la IA. Sin embargo, su lanzamiento se retrasó tras críticas de seguridad que cuestionaban su diseño. La función toma capturas de pantalla de forma periódica, las analiza mediante OCR y las almacena en una base de datos local. Esa base, tal y como señalaron varios expertos, podía ser accedida con demasiada facilidad por software malicioso, incluso sin privilegios de administrador. En la práctica, podía dejar expuesta toda la actividad visual del usuario, incluidos datos personales, mensajes eliminados o información confidencial.

Microsoft respondió tras estas críticas introduciendo cambios importantes. Para empezar, Recall ya no está activada por defecto: durante la configuración inicial del sistema, el usuario debe aceptar de forma explícita si quiere habilitarla. También es posible desactivarla en cualquier momento desde Configuración.

Además, el sistema ahora incorpora filtros automáticos para evitar guardar contenido sensible, como contraseñas o números de tarjetas de crédito. El procesamiento y la gestión de los datos se aíslan mediante enclaves seguros (VBS Enclaves), y el acceso a la función requiere autenticación a través de Windows Hello. Aun así, la compañía reconoce que Recall sigue en fase preliminar, sujeta a cambios y mejoras.

Este tipo de despliegue no es exclusivo de Microsoft. Apple Intelligence, aunque disponible sin necesidad de betas, también se encuentra en fase preliminar. La inteligencia artificial de escritorio, por ahora, se lanza para evolucionar sobre la marcha.

Click to Do y la nueva búsqueda: IA también en pequeñas acciones

Junto a Recall, Microsoft ha lanzado Click to Do, una función que recuerda a Circle to Search de Google. Se activa con la tecla Windows y un clic izquierdo del ratón, y permite interactuar directamente con textos e imágenes de lo que estás viendo: desde resumir un párrafo hasta eliminar un objeto de una imagen.

La búsqueda de Windows también se refuerza. Ahora permite introducir descripciones no detalladas y encontrar resultados sin necesidad de recordar nombres de archivo o palabras exactas.

Qué necesitas para usarlas

Todas las funciones presentadas hoy, incluyendo Recall, Click to Do y la nueva búsqueda, están disponibles únicamente en ordenadores con la etiqueta PC Copilot+. Aunque tengas un equipo potente, si no cuenta con esta certificación, no podrás acceder a ellas. El motivo está en las NPU (unidades de procesamiento neuronal) con al menos 40 TOPS, necesarias para procesar IA de forma local y con bajo consumo energético.

El despliegue comienza con la actualización de abril de 2025 no relacionada con seguridad. Si no formas parte del programa Windows Insider, recibirás estas novedades en una actualización que llegará durante el próximo mes.

Imágenes | Microsoft

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