domingo, 14 de diciembre de 2025

La gran pregunta que afronta GPT 5.2 no es si es mejor o peor que sus antecesores: es si sale más barato

La gran pregunta que afronta GPT 5.2 no es si es mejor o peor que sus antecesores: es si sale más barato

En 2019 a un joven investigador llamado François Chollet se le ocurrió crear un benchmark para IA. La idea era como poco rarita, porque en 2019 no había prácticamente nada con lo que probar ese benchmark. En realidad Chollet se adelantó al futuro, porque aun faltaban tres años para que apareciera ChatGPT y se iniciara la fiebre por la IA. 

Luego llegarían más y más benchmarks sintéticos para medir el rendimiento de las IAs, pero ARC-AGI era un benchmark distinto. Mientras que en muchos otros benchmarks la capacidad de memorización del modelo es crucial, aquí se ponía a prueba la capacidad de pensamiento abstracto y generalización de la IA.

Los problemas propuestos en ARC-AGI y su sucesor, ARC-AGI 2, constan en gran medida de puzzles visuales que son relativamente fáciles de resolver por los seres humanos, pero que hasta ahora eran casi imposibles para las máquinas. En los últimos dos años hemos ido viendo no obstante cómo los modelos de IA iban mejorando en comprensión abstracta y generalización, y poco a poco resolvieron más y más puzzles de ARC-AGI. ¿El problema?

Gastaban un dineral para hacerlo. 

Y ahí es donde entra GPT-5.2.

La IA puede resolver casi todo. La pregunta es cuánto cuesta hacerlo

El año pasado o3-preview logró resolver el 87% de ARC-AGI 1. El hito fue tan llamativo que hasta los propios responsables del benchmark publicaron un anuncio al respecto. Para lograrlo, eso sí, o3-preview ejecutó 100 tareas con un coste total de 456.000 dólares: cada una costó 4.560 dólares

Arc Prize Leaderboard Arc Prize Leaderboard Fuente: ARC-AGI Prize

Ayer se publicó GPT-5.2, la última versión del modelo fundacional de IA de OpenAI. Su rendimiento en otros benchmarks era excepcional, pero lo que realmente llama la atención es cómo se comportó en ARC-AGI 1. No por lograr resolver un 90,5% de los problemas con GPT-5.2 Pro (X-High), no, sino por cuánto costó cada tarea. 

La cifra: 11,65 dólares por tarea. 390 veces menos que hace un año.

De hecho una versión aún más barata, GPT-5.2 (X-High) logró un 86,2% con un coste de tan solo 0,96 dólares por tarea. Alucinante.

Arc Agi 2prize Leaderboard Arc Agi 2prize Leaderboard ARC-AGI 2 sigue siendo un desafío para la mayoría de modelos, pero GPT-5.2 ha dado otro salto de calidad excepcional. Fuente: ARC-AGI Prize.

Chollet y su equipo sabían que la IA acabaría superando su test ARC-AGI tarde o temprano, así que en marzo de 2025 publicaron ARC-AGI 2, la segunda versión de su benchmark, para ponérselo aún más difícil a las máquinas. Ese test es aún un verdadero desafío para la mayoría de modelos, que hasta ahora apenas habían resuelto un 38% de los problemas en el mejor de los casos (Claude Opus 4.5). 

GPT-5.2 ha logrado resolver casi el 55%. Es un salto colosal.

Y de nuevo, con un coste realmente sorprendente de 15,72 dólares por tarea. La tendencia es clara: la IA no solo está volviéndose mejor, sino que es cada vez más barata

Eso son buenas noticias para todos, porque equilibran esa ya clara percepción de que el escalado no funciona tanto como en el pasado. Los saltos en rendimiento no son tan llamativos —aunque estas pruebas con ARC-AGI desmontan ese argumento—, pero sí lo son los saltos en cuanto a coste. 

La carrera de la IA parece haber alcanzado un punto de inflexión. La verdadera pregunta no es si la IA logrará resolver un problema, sino cuánto costará resolverlo. Y la evolución de GPT-5.2 parece demostrar claramente algo crucial: que la IA cada vez resuelve más cosas a menor precio. 

Eso es además algo crítico para una OpenAI que está en una situación económica delicada. Ahora que estamos más en una especie de meseta en cuanto a ganancias en rendimiento, lograr ser más baratos y eficientes es clave para el futuro de la empresa. Y parece que GPT-5.2, además de una respuesta a Gemini 3 Pro, es un paso claro en esa dirección.

En Xataka | Hay una carrera en la que Anthropic le está ganando la partida a OpenAI: en la de ser rentable



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sábado, 13 de diciembre de 2025

El hito de ChatGPT no es ser una buena IA: es haberse convertido en una de las mayores captadoras de atención de la historia

El hito de ChatGPT no es ser una buena IA: es haberse convertido en una de las mayores captadoras de atención de la historia

A pesar de que las cuentas en OpenAI no están tan sanas como le gustaría a Sam Altman, realmente no está siendo un problema para seguir recaudando dinero de sus inversores. La lluvia de millones que se están gastando en ChatGPT llama la atención por la forma en la que buscan obtener retorno: mediante la atención de los usuarios. Y tiene más sentido de lo que puede parecer en un primer momento.

7.000 millones de visitas al mes. Un reciente análisis de Similarweb sobre la IA generativa nos ha puesto sobre la mesa cifras muy interesantes que nos vienen muy bien para medir el pulso al internet de nuestros días. En septiembre de 2025, los servicios de IA sumaron 7.000 millones de visitas al mes, lo que supone un crecimiento del 76% respecto al año anterior y corona a las IAs como uno de los principales rivales de las redes sociales en términos de tráfico.

ChatGPT sigue siendo el líder indiscutible: en el mencionado mes llegó a los 5.900 millones de visitas, muy cerca de Instagram, con 6.500 millones. Las primeras posiciones son para Google (con 82.600 millones), YouTube (28.700 millones) y Facebook (11.400 millones).

Visitas Mensuales Web Visitas Mensuales Web

Todo por nuestra atención. En la era de internet, existe algo más valioso que el propio dinero: captar la atención de los usuarios. Es el motivo por el que las redes sociales son tan atractivas para las empresas de cualquier tamaño, convirtiéndose más en un escaparate comercial que en lugar donde contar nuestras vidas.

También, esta es la misma razón por la que los ‘chatbots’ se mantienen en pie, a pesar de que pierden dinero cada vez que alguien los usa. Mientras, las grandes tecnológicas están recurriendo al endeudamiento. No se quieren quedar fuera de la burbuja de la IA y el motivo ahora está más claro que nunca.

La “columna vertebral” de internet. No solo es que ChatGPT ha logrado convertirse en la plataforma de la historia digital moderna que ha ascendido más rápido, colocándose en el podio de los cinco sitios web más importantes del mundo. Lo verdaderamente importante de esto es que han conseguir captar lo más valioso: la atención del usuario.

El siguiente paso: llenar los ‘chatbots’ de anuncios. Ante este paradigma, OpenAI se está planteando algo que ya era un secreto a voces: vestir a ChatGPT con anuncios. Una posibilidad que serviría para monetizar la herramienta, especialmente para sacar rédito económico de los usuarios de los planes gratuitos, pero que supone muchas dudas en el terreno de la privacidad y la neutralidad de las respuestas ofrecidas.

¿Beneficios para cuándo? Mientras, las tecnológicas continúan aumentando la inversión, incluso aunque los beneficios no lleguen directamente. El aguinaldo, en este caso, llega en forma de un crecimiento meteórico y varios miles de millones de visitas que demuestran que hay un motivo para ser optimista con la IA.

Imágenes | Generadas con Gemini

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Hay gente investigando si las IAs son mejores hackers que los hackers humanos. Y no tenemos noticias muy bonitas

Hay gente investigando si las IAs son mejores hackers que los hackers humanos. Y no tenemos noticias muy bonitas

Las tecnológicas no paran de hablar de la AGI, aunque hay muchas dudas de que esté tan cerca como nos quieren vender. La inteligencia artificial general es aquella que será capaz de superar al ser humano en todas las facetas del conocimiento. No sabemos logrará superarnos en todo, pero ya hay un nicho en el que está adelantándonos: el hacking.

El experimento. Fue llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Stanford y lo hemos conocido a través de un reportaje del Wall Street Journal. Lo que hicieron fue desarrollar un bot de hacking llamado Artemis cuyo objetivo es escanear la red en busca de posibles bugs o vulnerabilidades por las que pueda colarse. 

Liberaron a Artemis en la red de ingeniería de la propia universidad y la enfrentaron a diez pentesters, hackers profesionales que se dedican a simular ataques para encontrar bugs y después corregirlos. El bot tenía un 'kill switch' para poder apagarlo en cualquier momento si la cosa se complicaba y los hackers humanos tenían instrucciones de forzar y probar, pero sin llegar a penetrar en la red.

Los resultados. Para sorpresa de sus creadores, Artemis logró resultados excelentes, superando a nueve de los diez hackers humanos. El bot consiguió encontrar bugs mucho más rápido que sus contrincantes y, sobre todo, a un precio mucho más bajo. Se estima que un pentester cobra entre 2.000 y 2.500 dólares por día, mientras que Artemis sólo "cobra" 60 dólares la hora. 

Otra "mirada". Artemis no lo hizo todo bien. Al menos un 18% de sus reportes de bugs fueron falsos positivos y también ignoró un bug muy obvio en una web los hackers humanos vieron a la primera. En cambio, detectó un bug que ningún humano había detectado. El motivo es que el fallo estaba en una web que no funcionaba en Chrome ni Firefox, los navegadores que usan los hackers. Artemis no es una persona y no usa navegadores, sino que empleó un programa y pudo leer la web, encontrando el bug.

La IA y el hacking. Los ciberdelincuentes llevan tiempo usando la IA para hacer el malware más efectivo. Hace poco Anthropic descubrió que un grupo de hackers chinos estaba usando Claude Code para una campaña de espionaje a gran escala. Lo llamativo es que Claude funcionaba como un agente que se encargaba de todo el ciclo de ataque, no sólo una parte del proceso. 

IA para hacer el bien. La IA está reduciendo la barrera de entrada a desarrollar ataques, pero también puede usarse a modo de protección. Investigaciones como la de Stanford ponen de manifiesto que la IA también puede usarse para poner a prueba sistemas inseguros, encontrar bugs y así poder parchearlos. El problema que se presenta es dónde quedará el papel de profesionales como los pentesters si IA acaba haciendo su trabajo por mucho menos dinero.

Imagen | Sora Shimazaki, Pexels 

En Xataka | Los agentes son la gran promesa de la IA. También apuntan a convertirse en la nueva arma favorita de los ciberdelincuentes



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viernes, 12 de diciembre de 2025

La gente está tan, pero tan harta de la IA en Windows 11 que un desarrollador ha creado una app para eliminarla

La gente está tan, pero tan harta de la IA en Windows 11 que un desarrollador ha creado una app para eliminarla

Un usuario de GitHub llamado zoicware acabó tan harto de la presencia de herramientas de IA en Windows 11 que acabó tomando una decisión: erradicarlas del sistema operativo. Y como hacerlo a mano era un infierno, se le ocurrió algo que le facilitó la vida a él y que también se la puede facilitar a quienes estén en esa situación: crear una app llamada RemoveWindowsAI para elminar todas esas funciones.

Ya está bien de IA, Microsoft.  La empresa de Redmond quiere que Windows 11 esté lleno de IA, y desde hace tiempo ha ido añadiendo más y más funciones que permiten aprovechar esta tecnología de forma nativa tanto en el sistema operativo como en algunas aplicaciones. Lo comenzamos a ver con la polémica Windows Recall, pero más tarde esa obsesión se ha trasladado a la app nativa de Copilot, a Copilot integrado en Edge o en la opción Creator de la legendaria aplicación Paint.

Nadie pidió esto. Pavan Davuluri, actual presidente de la división de Windows, publicó en X un mensaje en el que explicó que "Windows está evolucionando hacia un sistema operativo agéntico". La intención de Microsoft es clara, pero el recibimiento del mensaje fue justo el contrario al que la empresa hubiera esperado: la gente simplemente no quiere esas opciones de IA porque no las pidió.

Una app para dejar a Windows 11 sin IA. Hace unos meses un usuario de GitHub llamado zoicware publicó allí un proyecto singular llamado RemoveWindowsAI. En la información de la herramienta este desarrollador explica cómo "La actual compilación 25H2 de Windows 11 y las futuras compilaciones irán incluyendo cada vez más funciones y componentes de IA. Este script está dirigido a eliminar TODAS esas características para mejorar la experiencia de usuario, además de la privacidad y la seguridad".

Qué hace RemoveWindowsAI. El script, que se puede descargar para luego ejecutarlo como administrador desde una consola PowerShell, se encarga de eliminar los siguientes componentes y funciones:

  • Deshabilita Copilot
  • Deshabilita Recall
  • Deshabilita Input Insights y la recolección de datos mecanografiados
  • Deshabilita Copilot in Edge
  • Deshabilita Image Creator en Paint
  • Elimina AI Fabric Service
  • Deshabilita AI Actions
  • Deshabilita AI in Paint
  • Deshabilita Voice Access
  • Deshabilita AI Voice Effects
  • Deshabilita AI in Settings Search

Pero aún hay más. Además de esas acciones, el script desactiva la reinstalación de los paquetes relacionados con funciones de IA para que no se vuelvan a ofrecer, oculta esos componentes en los Ajustes de Windows 11 y también deshabilita otras funciones como las de la nueva opción de reescritura IA en el bloc de notas. Hay algunas funciones de IA que no se pueden eliminar con el script, pero su creador también indica cómo deshacerse de ellas manualmente.

Hasta un vídeo de uso. Este desarollador también ha querido facilitar el acceso a esta herramienta añadiendo documentación escrita y publicando un vídeo de 11 minutos en el que repasa el objetivo del proyecto y explica cómo utilizarlo.

Mala señal. Las críticas a esa intención de Microsoft convertir a Windows 11 en un sistema operativo lleno de IA son claras, y este script es la última demostración de ello. No parece que la empresa vaya a dar marcha atrás con esta tendencia. Mustafa Suleyman, responsable de la división de IA en Microsoft, explicó en X que estaba alucinado con el hecho de que a la gente no le impresionara poder hablar con su PC tranquilamente gracias a la IA. "¡Crecí jugando a Snake en un móvil de Nokia!", explicaba. Curiosamente, Elon Musk le contestó indicando que su argumento le parecía bueno.

En Xataka | Hay un motivo por el que los PC con IA no están haciendo daño a Apple: nadie había pedido PCs con IA



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jueves, 11 de diciembre de 2025

OpenAI lanza GPT-5.2 semanas después de GPT-5.1: una maniobra que apunta a recortar terreno frente al Gemini 3 de Google

OpenAI lanza GPT-5.2 semanas después de GPT-5.1: una maniobra que apunta a recortar terreno frente al Gemini 3 de Google

En la carrera por liderar el desarrollo de la inteligencia artificial, el ritmo se ha convertido en una sucesión de movimientos encadenados. El 12 de noviembre llegaba GPT-5.1, una actualización orientada a pulir la experiencia y mantener satisfechos a los usuarios. Apenas unos días más tarde, el 18 de noviembre, Google respondía con Gemini 3, una evolución de su modelo estrella que dejó muy buenas sensaciones entre quienes empezaron a probarlo.

A raíz de ese lanzamiento comenzaron a circular rumores: la startup dirigida por Sam Altman habría activado un supuesto “código rojo” al ver cómo su rival directo tomaba ventaja. Y este parece ser el primer resultado de ese movimiento interno. No ha pasado ni un mes desde la anterior actualización de su modelo insignia y ya está aquí GPT-5.2. La promesa aquí es resolver algunos problemas conocidos, disminuir la latencia y ganar en razonamiento.

Una evolución dentro de la serie 5. GPT-5.2 aparece como una versión diseñada para impulsar el trabajo del conocimiento, con avances en codificación, visión, análisis documental y proyectos de varios pasos. OpenAI lo incorpora como la evolución directa de GPT-5.1, no como un salto generacional. De acuerdo con la empresa, la actualización mejora la gestión de contextos largos, reduce errores y aumenta la capacidad de coordinar herramientas.

Capas de uso más diferenciadas. En GPT-5.2, las tres variantes habituales quedan algo más diferenciadas en su uso, no por funciones nuevas, sino por la forma en que integran las mejoras anunciadas por OpenAI. Thinking absorbe gran parte del avance en razonamiento, manejo de documentos extensos y coordinación de herramientas. Pro eleva el listón en tareas especializadas, sobre todo en código y cálculos técnicos. Instant, por su parte, se beneficia de explicaciones más estables y de una reducción de errores. El resultado es una separación más clara entre tareas cotidianas, trabajos complejos y necesidades expertas.

Una mejora visible en múltiples evaluaciones. OpenAI presenta cifras que muestran a GPT-5.2 por encima de GPT-5.1 en ámbitos muy distintos, desde razonamiento científico hasta programación y tareas de conocimiento. En GDPval, la evaluación que mide trabajos bien especificados en 44 ocupaciones, el modelo alcanza un 70,9% de victorias o empates frente a profesionales humanos. En GPQA Diamond sube hasta el 92,4% y en AIME 2025 logra un 100%. La tendencia se repite en pruebas técnicas como FrontierMath o ARC-AGI, donde el rendimiento también se incrementa respecto a la versión anterior.

Rendimiento Gpt 5 2 Rendimiento Gpt 5 2

Las mejoras se aprecian cuando se pasa de las cifras a tareas del día a día. En evaluaciones internas sobre trabajos propios de analistas financieros, como la elaboración de modelos de tres estados o simulaciones de compra apalancada, Thinking eleva su puntuación media del 59,1% al 68,4%. La compañía también promete avances en la generación de hojas de cálculo y presentaciones con una estructura más clara. Además, empresas como Notion, Box, Shopify o Harvey, según OpenAI, han observado mejoras en razonamiento de largo recorrido y en el uso de herramientas en sus propios flujos de trabajo. Si estos resultados se consolidan en entornos reales, podrían reducir el trabajo manual en procesos que requieren precisión y coherencia.

Un entorno más estable para desarrolladores. GPT-5.2 Thinking, afirman, alcanza un rendimiento más alto en pruebas de software exigentes, especialmente en las que evalúan la capacidad de aplicar cambios completos y coherentes en proyectos reales. La compañía indica que el modelo coordina mejor secuencias de pasos, algo que se refleja en evaluaciones internas y en feedback de plataformas como Windsurf o Charlie Labs.

Menos errores a la vista. OpenAI afirma que GPT-5.2 Thinking reduce en torno a un 30% relativo la frecuencia de respuestas con errores respecto a GPT-5.1. Se trata de una mejora que asocian a un razonamiento más estable y a una mayor capacidad para detectar fallos antes de generar la respuesta final. La compañía señala también avances en la gestión de situaciones sensibles, como conversaciones vinculadas a malestar emocional o salud mental. Aunque recuerda que el modelo sigue siendo imperfecto, sostiene que estos ajustes contribuyen a una experiencia más fiable en el uso cotidiano.

Dónde puedes usar GPT-5.2 hoy. OpenAI indica que GPT-5.2 comenzará a desplegarse en ChatGPT para los planes de pago, incluidos Plus, Pro, Go, Business y Enterprise. En la API, GPT-5.2 Thinking está disponible como gpt-5.2 y la versión Instant aparece como gpt-5.2-chat-latest. La compañía también ha prometido mantener GPT-5.1 durante tres meses en ChatGPT antes de retirarlo de los planes de pago. En cuanto a precios, GPT-5.2 se sitúa en 1,75 dólares por millón de tokens de entrada y 14 dólares por millón de salida, más caro que GPT-5.1, aunque OpenAI sostiene que su mayor eficiencia reduce el coste final en tareas exigentes.

Imágenes | OpenAI 

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En DeepSeek ya están entrenando su próximo modelo de IA: con chips de NVIDIA de contrabando, según The Information

En DeepSeek ya están entrenando su próximo modelo de IA: con chips de NVIDIA de contrabando, según The Information

La startup china de inteligencia artificial DeepSeek habría estado entrenando su siguiente modelo con miles de chips Blackwell de NVIDIA, los más avanzados del mercado y cuya exportación a China está expresamente prohibida por Estados Unidos. Así lo afirma The Information, citando a seis fuentes cercanas a la compañía, que aseguran que los chips habrían llegado al país mediante contrabando.

El supuesto esquema de contrabando. Según cuenta el medio, los chips se habrían adquirido legalmente a través de centros de datos en países donde su venta está permitida. Una vez instalados e inspeccionados por NVIDIA o sus distribuidores autorizados como Dell o Super Micro Computer, los servidores se habrían desmontado y los componentes se habrían enviado a China en piezas separadas, pasando las aduanas bajo declaraciones falsas. Este método permitiría que no quedase rastro del usuario final.

La respuesta de NVIDIA. La compañía ha negado rotundamente estas acusaciones mediante un comunicado: "No hemos visto ninguna evidencia ni hemos recibido avisos de 'centros de datos fantasma' construidos para engañarnos a nosotros y a nuestros socios OEM, que luego sean desmantelados, contrabandeados y reconstruidos en otro lugar". NVIDIA añade que, aunque este tipo de contrabando "parece inverosímil", investiga cualquier información que recibe al respecto.

Por qué los chips Blackwell son tan valiosos para DeepSeek. Los procesadores Blackwell de NVIDIA comenzaron a distribuirse en el último trimestre de 2024 y empresas como Google, Microsoft y OpenAI fueron las primeras en recibirlos. Estos chips incluyen hardware especializado para acelerar la computación dispersa (Sparse Computing), ejecutando este tipo de cálculos hasta el doble de rápido que los métodos tradicionales.

Según The Information, DeepSeek habría estado utilizando una técnica llamada "atención dispersa" (sparse attention) que activa solo ciertas partes del modelo para responder a peticiones en lugar del modelo completo, lo que reduce significativamente los costes de inferencia. Los Blackwell serían especialmente útiles para este enfoque, aunque su aplicación en modelos más grandes está resultando más complicada de lo previsto.

Contexto geopolítico. El presidente estadounidense Donald Trump llegó a presumir ante el líder chino Xi Jinping de que los chips Blackwell están "10 años por delante de cualquier otro chip" y que no permitiría que China accediese a ellos. Sin embargo, esta misma semana Trump autorizó la venta de los chips H200 de NVIDIA a China, una generación anterior a los Blackwell, aunque Pekín aún se está pensando si permite su adquisición. Desde luego esta medida podría reducir la demanda de chips Blackwell de contrabando en el país asiático.

Las dificultades de hacer cumplir las restricciones. La mayoría de los chips de NVIDIA se fabrican en Taiwán y se venden a través de una compleja red de distribuidores en todo el mundo. Jacob Feldgoise, analista del Centro para la Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown cuenta al medio que "la carga de la prueba para hacer cumplir y procesar casos de contrabando de chips es bastante alta. Se necesitan pruebas claras y convincentes".

DeepSeek mantiene silencio. La startup china no ha respondido a las acusaciones. Anteriormente, DeepSeek había entrenado sus modelos con chips más antiguos de NVIDIA: 10.000 unidades A100 almacenadas por su empresa matriz, el fondo de cobertura High-Flyer Capital Management, antes de que entrasen en vigor las restricciones de exportación estadounidenses en 2022. Los documentos de investigación de la compañía del año pasado indicaban que también había utilizado chips Hopper, la generación inmediatamente anterior a Blackwell.

DeepSeek se enfrenta a varios palos por parte de Washington: en abril, el Comité Selecto de la Cámara de Representantes sobre el Partido Comunista Chino publicó un informe calificando a la startup como "una amenaza profunda" para la seguridad nacional estadounidense, acusándola de usar ilegalmente chips de NVIDIA de exportación controlada.

Presión regulatoria. NVIDIA confirmó esta semana que ha desarrollado una tecnología de verificación de ubicación mediante software que podría indicar en qué país operan sus chips, aunque aún no ha sido lanzada. Esta herramienta utilizaría las capacidades de computación de sus GPU para monitorizar el rendimiento y ubicación de los procesadores. La compañía ha aclarado que se trata de un software de solo lectura que no permite a NVIDIA controlar remotamente los chips ni desactivarlos. "No hay interruptor de apagado", contaba la compañía.

Imagen de portada | DeepSeek, Xataka con Mockuuups Studio y NVIDIA

En Xataka | Si alguien pensaba que Europa no pintaba nada en la carrera por la IA, Mistral tiene algo que decirle



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Hay un montón de gente yendo a las bibliotecas a buscar libros que no existen: se los inventó una IA

Hay un montón de gente yendo a las bibliotecas a buscar libros que no existen: se los inventó una IA

El contenido basura hecho con IA está colándose en todos los rincones de internet: está arruinando la autenticidad de Etsy, la Wikipedia, nos confunde al buscar piso en Idealista y por supuesto plaga las redes sociales. El 'slop' de la IA está llegando al mundo real, concretamente a las bibliotecas.

Qué está pasando. Lo cuentan en Scientific American. Hay personas acudiendo a bibliotecas y archivos en busca de libros o artículos científicos que no aparecen por ningún sitio por una razón: no existen. Cruz Roja Internacional ha alertado de la situación y responsabiliza a herramientas de IA como Gemini, ChatGPT o Copilot. Aseguran que "Estos sistemas no realizan investigaciones, verifican fuentes ni cotejan información. Generan nuevos contenidos basándose en patrones estadísticos y, por lo tanto, pueden producir resultados inventados".

Bibliotecarios hartos. La directora de investigación de la biblioteca de Virginia estima que al menos un 15% de las consultas que reciben a través del correo son sobre documentos y trabajos generados por ChatGPT y herramientas similares. "Para nuestro personal, es mucho más difícil demostrar que no existe un registro único", asegura. Una usuaria de Bluesky relata una experiencia similar cuando un estudiante le pidió que encontrara una serie de referencias. Tras un rato buscando sin éxito, le preguntó al estudiante de dónde había obtenido la lista y confesó que venía de los resúmenes de IA de Google.

Las citas inventadas no son algo que empezara a suceder antes de ayer, en 2023 ya había discusiones al respecto. La Universidad de Seattle detectó que muchas veces es muy complicado verificar estas citas inventadas. El motivo es que la IA suele dar títulos de revistas o libros que existen, pero lo que no existe es el capítulo o número donde se encuentra la información. Lo que hace es mezclar información para que parezca convincente, cuando en realidad es un callejón sin salida.

La IA y los libros. Las referencias inventadas no son el único problema, hay bibliotecarios que también critican los libros creados enteramente con IA por ser "increíblemente malos" y recientemente hemos conocido el caso de Corea del Sur y el fracaso estrepitoso de su programa de libros escolares hechos con IA

Por otro lado tenemos el problema del copyright. Igual que con obras de arte, los libros también han sido usados para entrenar la IA sin compensar a sus autores. Un grupo de autores demandó a Anthropic por este motivo, pero el juez falló a favor de la empresa.

Papers sobre IA, hechos con IA. En un artículo de Futurism contaban que una consecuencia del slop de la IA es que los propios papers que investigan la IA están hechos con IA. Se estima que la cantidad de papers sobre IA se ha duplicado en los últimos años y revistas como NeurIPS han tenido que pedir ayuda a estudiantes de doctorado para que les ayuden a revisarlos. Hay un caso concreto de un investigador llamado Kevin Zhu que ha participado en más de 100 papers en un año, una cifra desorbitada para los expertos. Para sorpresa de nadie, muchos de estos papers son un auténtico desastre lleno de citas inventadas, errores flagrantes y a veces texto oculto para manipular los propios sistemas de revisión.

Alucinaciones. Que la IA se invente cosas es bastante habitual, son lo en la jerga de la IA se conoce como alucinaciones y uno de los puntos débiles de los modelos de lenguaje; los avances son enormes, pero la realidad es que aún no podemos fiarnos de la IA y es necesario comprobar la información. Las alucinaciones suelen ser el motivo por el que pillan a quienes usan la IA en sus trabajos, como la consultora Deloitte, que entregó un informe al gobierno australiano que contenía referencias a informes totalmente inventados

Imagen | Cottonbro studio, Pexels 

En Xataka | El nacimiento de un movimiento anti-lectura: cada vez más personas admiten utilizar la IA para resumir libros



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Las gafas inteligentes encuentran su "momento iPhone" en China. La clave de su éxito: los pagos

Las gafas inteligentes encuentran su "momento iPhone" en China. La clave de su éxito: los pagos

En China, las gafas con IA permiten pagar mirando un código QR y dando una orden de voz. La propia Alibaba lanzó sus Quark por 268 dólares, integradas con Alipay para pagos y Taobao para compras. Xiaomi presentó sus gafas con IA en junio y se convirtieron en las terceras más vendidas del mundo en la primera mitad de 2025, pese a estar disponibles solo una semana.

El mercado chino de gafas inteligentes está creciendo exponencialmente en esta segunda mitad del año, según un estudio de BigOne Lab.

Por qué es importante. Tras más de una década de promesas incumplidas, las gafas inteligentes han encontrado por fin su razón de ser. Y es algo tan prosaico como pagar sin sacar el móvil del bolsillo. Y está funcionando en China como no lo había hecho nada antes en este sector.

A partir de la adopción para los pagos se va construyendo el resto de la propuesta de valor.

El contexto. La infraestructura digital china, donde hasta los ancianos usan el smartphone para todo, facilita la adopción. Los códigos QR están en todos los comercios y Meta no opera en China sin VPN, lo que ha dejado el campo libre para que las empresas locales experimenten sin competencia directa.

Sí, pero. El precio es determinante. Las gafas chinas cuestan entre 200 y 300 dólares, un precio no demasiado elevado. Xiaomi, RayNeo, Thunderobot, Kopin, Baidu y Alibaba compiten en el mercado doméstico chino.

La funcionalidad de pago no requiere pantallas muy sofisticadas ni ópticas complejas. Basta con una cámara básica, reconocimiento de voz y conexión al ecosistema de pagos. Esto abarata mucho la producción.

La gran pregunta. ¿Veremos algo similar en Europa con Bizum? Los pagos móviles aquí son menos omnipresentes que en China, pero Bizum ha alcanzado una penetración enorme en España. Si los comercios adoptasen códigos QR de Bizum, como ya hacen algunos, las gafas inteligentes podrían encontrar su utilidad práctica también aquí.

El ecosistema europeo tiene ventajas: una regulación de privacidad más estricta, la mayor confianza del consumidor en los sistemas bancarios tradicionales y una población acostumbrada a innovaciones graduales. Pero no tiene la densidad de códigos QR que hace de China el terreno perfecto para este experimento.

Entre líneas. Las empresas chinas no solo están desarrollando hardware. Están creando el caso de uso que justifica llevar gafas inteligentes todo el día, y en lugar de buscar algo espectacular y complejo, han encontrado algo mucho más simple y cotidiano: no tener que sacar el móvil del bolsillo.

Rokid presume de que sus gafas no están atadas a un solo modelo de IA generativa: funcionan con OpenAI, Llama, Gemini y Grok. También ofrecen traducción simultánea al inglés mientras alguien habla en chino. Pero nada de eso importa tanto como la función de pago.

Y ahora qué. Meta domina el mercado global con un 73% de cuota en la primera mitad de 2025, según Counterpoint. Su éxito con las Ray-Ban Meta lo explica un diseño casi indistinguible de unas gafas normales. Además, los fabricantes occidentales mantienen ventajas en chips.

Pero las empresas chinas tienen ventajas evidentes: muchas marcas y modelos, iteración rápida y capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

En Xataka | Los POCO F8 Pro y F8 Ultra son un gran cambio de dirección para la marca. Hemos hablado con POCO para saber qué nos espera ahora

Imagen destacada | Xiaomi



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China está ganando la carrera de la IA no por los chips sino por algo mucho más importante: mucha energía y muy barata

China está ganando la carrera de la IA no por los chips sino por algo mucho más importante: mucha energía y muy barata

Parecía que Estados Unidos tenía la sartén por el mango en la carrera de la IA. Lo de contar con los chips más avanzados es sin duda una baza importante, pero hay algo aún más crítico: tener energía para alimentar esos chips. Y si alguien tiene energía, esa es China.

Jugada maestra. El control que EEUU ejerce sobre NVIDIA y otros fabricantes de semiconductores avanzados parecía poner a esta potencia como gran candidata a ganar la carrera de la IA. Sin embargo en esta partida de ajedrez geopolítico China ha movido una pieza que desafía esa realidad. La ventaja estratégica de del gigante asiático no está en los chips, sino en algo más fundamental y masivo: un suministro de energía colosal y envidiable.

Mucha energía y muy barata. Entre 2010 y 2024 China aumentó su producción de energía más que el resto del mundo combinado. Solo el año pasado generó más del doble de electricidad que Estados Unidos, que ya es decir. Esa diferencia ha hecho que OpenAI ya hable de la "brecha de los electrones" (electron gap), y eso se traduce en una ventaja de costes brutal para los centros de datos: mientras que un operador en Virginia paga entre 7 y 9 céntimos por kW/h, sus homólogos chinos pagan 3 céntimos.

El largo plazo funciona. China ha demostrado que su estrategia a largo plazo sigue dando frutos. En este caso esa ventaja energética no es tampoco un accidente, sino el resultado de una planificación estatal que cristalizó en el plan de 2021 conocido como "Datos del Este, Cálculo del Oeste". Lo que hicieron fue aprovechar los vastos recursos energéticos del interior del país, sobre todo en regiones como Mongolia inferior, para alimentar los centros de datos que sirven la demanda de la parte este del país, más poblada. Lo que antes eran solo estepas ahora son en muchos casos infinitas granjas eólicas y líneas de transmisión que permiten sumnistrar energía a más de 100 centros de datos en operación o en desarrollo.

La energía compensa la falta de chips avanzados. Para las empresas Chinas el acceso a esa energía barata es especialmente importante. De hecho, ya que no se puede igualar el rendimiento de chips avanzados como los H100 con chips propios, lo que se hace es agrupar miles de chips propios menos avanzados aprovechando que lo que sí "sobra" es la energía. El ejemplo perfecto lo tenemos en el cluster CloudMatrix 384 de Huawei que hace uso de sus chips Ascend. Consume cuatro veces más energía, y aunque eso sería un derroche insostenible para EEUU, para China es un camino viable para competir.

Satya Nadella ya avisó del problema. China sigue invirtiendo en la ampliación de su red y esa brecha del electrón se puede ampliar. Morgan Stanely prevé que se gastarán unos 560.000 millones hasta 2030, y Goldman Sachs afirma que en 2030 China tendrá 400 GW de capacidad, el triple de lo que necesitarán los centros de datos mundiales. El margen de maniobra para seguir expandiendo esa faceta sin problemas. Mientras tanto, algunos ejecutivos como Satya Nadella de Microsoft, ya avisaron hace semanas de que da igual que EEUU tenga los componentes más avanzados cuando no hay energía para tanto chip.

El tiempo juega a favor de China. El contraste entre ambas potencias es claro. EEUU tiene la tecnología, pero su expansión energética se ve obstaculizada por la burocracia y una capacidad de transmisión energética insuficiente. Eso precisamente ha hecho que las empresas de IA se busquen las castañas con soluciones como los SMR, pero el tiempo está del lado de China porque ellos siguen trabajando sin descanso en el desarrollo de sus propios chips avanzados de IA y tecnologías de fabricación de última generación. Cuanto más dure esa carrera, más oportunidades habrá para que el gigante asiático cierre la brecha en materia de componentes. 

Imagen | Antonio García

En Xataka | En plena guerra comercial, hay una batalla que China ya ha ganado: que el mundo dependa de su nueva energía



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miércoles, 10 de diciembre de 2025

Shadowban en X: señales, causas y cómo comprobarlo

De un día para otro tus tuits dejan de moverse, los likes caen en picado, nadie responde y tus hashtags parecen muertos. No has cambiado tu forma de publicar, pero tu cuenta en X (la antigua Twitter) ya no funciona como antes. Si te suena, seguramente te hayas planteado si sufres unstrong>shadowban en X y por qué narices está pasando.

Este bloqueo silencioso genera mucha frustración porque no aparece ningún aviso claro, ni te mandan un correo ni ves una alerta roja: simplemente te vuelves casi invisible. En las próximas líneas vas a ver, con todo lujo de detalles, qué es exactamente el shadowban en X, qué tipos existen, qué señales lo delatan, por qué se aplica, cuánto puede durar, cómo comprobarlo, qué hacer para salir de él y cómo evitar que vuelva a ocurrir.

¿Qué es el shadowban en X y por qué preocupa tanto?

El llamado shadowban, o “baneo en la sombra” en X, es una medida con la que la plataforma reduce de forma drástica la visibilidad de una cuenta o de parte de su contenido sin avisar al usuario de forma directa. Tus tuits siguen publicados, tú los ves en tu perfil con normalidad, pero pierden presencia en búsquedas, hashtags, secciones de descubrimiento y, en muchos casos, incluso en el feed de tus propios seguidores.

A diferencia de una suspensión clásica, donde te quedas sin acceso y recibes un mensaje explícito, el shadowban actúa como un filtro silencioso: X de-prioriza tu perfil en el algoritmo, deja de sugerirte, oculta respuestas tras el botón de “Mostrar más respuestas” o impide que tus publicaciones aparezcan en ciertas búsquedas públicas.

La propia plataforma ha negado durante años “usar shadowbans” como tal, pero al mismo tiempo reconoce que aplaza, limita o degrada la difusión de cuentas y tuits que vulneran o rozan sus normas y existen debates sobre la transparencia de estas decisiones. Técnicamente da igual cómo lo llamen, el efecto práctico es el mismo: tu contenido deja de llegar a nueva audiencia y tu crecimiento orgánico se congela.

Para quienes trabajan su marca personal, gestionan proyectos digitales o viven del tráfico que llega desde X, un shadowban altera campañas, complica la lectura de métricas y distorsiona cualquier estrategia de contenidos. Por eso entender cómo funciona no es un capricho, sino casi una herramienta de supervivencia digital.

Tipos de shadowban y formas en las que X limita tu visibilidad

Cuando se habla de shadowban se tiende a meterlo todo en el mismo saco, pero en la práctica X puede aplicar varias formas de limitación parcial que, combinadas, hacen que tu cuenta pase de estar muy activa a parecer un desierto.

Las modalidades más habituales de restricciones invisibles en X son estas:

  • Bloqueo de hilos y respuestas: tus comentarios en tuits ajenos dejan de mostrarse de forma natural y se esconden en secciones como “Mostrar más respuestas” o al final del hilo. A efectos reales, muy poca gente los ve, salvo quien rebusca a conciencia.
  • Shadowban en sugerencias de búsqueda: tu cuenta deja de aparecer en las sugerencias cuando alguien comienza a teclear tu nombre de usuario. Sigues existiendo, pero encontrar tu perfil es bastante menos intuitivo para usuarios nuevos.
  • Prohibición de búsqueda de tuits: tus publicaciones recientes dejan de aparecer en resultados de búsqueda, incluso usando las mismas palabras clave o hashtags que incluye el tuit. Esto puede afectar tanto a no seguidores como, en ciertos casos, a seguidores que no entren directamente a tu perfil.
  • Invisibilidad en hashtags y secciones de descubrimiento: sigues pudiendo añadir etiquetas, pero tus tuits se filtran de los listados públicos de esos hashtags y no se recomiendan en secciones como “Para ti” o “Tendencias”, sobre todo para cuentas que aún no te siguen.
  • Etiquetas de contenido sensible, engañoso o manipulado: X puede añadir avisos del tipo “contenido potencialmente engañoso” o “medio manipulado” y, en paralelo, limitar severamente el alcance de ese tuit en búsquedas, recomendaciones y anuncios.
  • Limitación de descubrimiento del perfil: tu cuenta sigue activa, pero el algoritmo deja de impulsarla en recomendaciones, listas de “a quién seguir” y resultados relacionados, lo que frena el crecimiento de seguidores orgánicos.

En todos estos casos, el patrón común es que no pierdes la cuenta, pero pierdes visibilidad. Si partías de un alcance medio o bajo, la sensación subjetiva es que tu perfil “se ha roto” o que te han cancelado de golpe.

Por qué X aplica shadowban: causas más habituales

Detrás de cada shadowban no hay un empleado vengativo, sino una combinación de sistemas automatizados y políticas internas que intentan reducir spam, abuso, contenido dañino o manipulación de la plataforma, y en ocasiones autoridades investigan prácticas de las empresas. Cuando tu comportamiento se parece demasiado al de un bot, un troll o una cuenta tóxica, el algoritmo actúa.

Las causas más frecuentes por las que X decide limitar tu alcance son:

Comportamientos similares al spam

Uno de los disparadores más típicos del shadowban es que tu actividad se parezca más a la de un robot que a la de una persona normal. Aquí entran varias conductas:

  • Publicar el mismo mensaje muchas veces, en tu propia cuenta o como respuesta en masa a otros usuarios.
  • Abusar de los hashtags, incluyendo etiquetas irrelevantes o de tendencia solo para arrastrar tráfico a tu perfil o web.
  • Seguir y dejar de seguir cuentas de forma agresiva, en ráfagas de decenas o cientos de perfiles en muy poco tiempo.
  • Mandar muchos mensajes privados con el mismo contenido, sobre todo si son solo enlaces sin contexto.
  • Repetir contenido idéntico una y otra vez, borrando y volviendo a publicar para intentar “forzar” el alcance.

Todo ese conjunto de patrones hace que el sistema interprete que estás manipulando artificialmente la conversación o el crecimiento, y la respuesta suele ser un recorte silencioso de visibilidad.

qué implica tener Shadowban en X

Violaciones de normas de conducta, odio o violencia

Otro bloque muy importante tiene que ver con la seguridad y la convivencia. X vigila especialmente contenidos que incitan al odio, la violencia o el acoso, y en estos casos puede aplicar desde etiquetas y avisos hasta shadowbans o suspensiones completas.

Entre los comportamientos que te pueden meter en problemas en este terreno están:

  • Mensajes que amenazan o incitan directamente a la violencia contra personas o colectivos concretos.
  • Uso reiterado de insultos o lenguaje deshumanizante hacia grupos protegidos (raza, género, religión, orientación sexual, etc.).
  • Difusión de imágenes o símbolos de odio con intención de intimidar o promover comportamientos hostiles.
  • Incluir contenido de odio o violento en partes públicas del perfil, como la bio, el nombre, la imagen de cabecera o la foto principal.
  • Publicación de contenidos violentos o sensibles sin etiquetarlos correctamente como material para adultos o contenido delicado.

En estos casos, X prefiere cortar el alcance de raíz para proteger a otros usuarios, incluso aunque no llegue a cerrar la cuenta en primera instancia.

Uso de bots, automatización dudosa y herramientas de terceros

Muchas cuentas caen en el shadowban por intentar atajar el crecimiento con software mágico. Cuando automatizas likes, retuits, seguimientos o respuestas con herramientas no autorizadas, el algoritmo acaba detectando patrones poco humanos.

Algunos ejemplos de conductas de riesgo son:

  • Usar bots para dar cientos de likes o seguir a montones de cuentas en minutos.
  • Programar respuestas masivas idénticas bajo tuits virales para ganar visibilidad rápida.
  • Apoyarte en servicios que prometen seguidores, retuits o interacción “instantánea” a cambio de dinero o intercambio de acciones.

Aunque hay herramientas profesionales legítimas, todo lo que genere patrones repetitivos, imposibles para una persona normal, acaba levantando sospechas y puede terminar en una penalización silenciosa.

Compra de seguidores e interacciones falsas

Comprar seguidores sigue siendo una tentación habitual, pero a nivel de algoritmo es pegarse un tiro en el pie. Las subidas súbitas de miles de seguidores de baja calidad o procedentes de redes de bots son un chivato claro para el sistema.

Esa práctica viene muchas veces acompañada de paquetes de likes y retuits falsos que hinchan métricas sin aportar interacción real. A medio plazo, el resultado suele ser un perfil con estadísticas rarísimas, mucha audiencia zombi y un riesgo alto de acabar con el alcance taponado.

Reportes, bloqueos y mala recepción por parte de otros usuarios

Más allá de lo que publiques, X también mira cómo reaccionan los demás a tu contenido. Si muchas personas te bloquean, silencian o reportan en un periodo corto de tiempo, el sistema entiende que hay algo problemático en tu cuenta.

Esa acumulación de señales negativas puede traducirse en que tus tuits se muestren menos, tus respuestas se filtren o tu perfil deje de aparecer en recomendaciones, aunque técnicamente no haya un “shadowban” etiquetado como tal en tu expediente interno.

Perfiles incompletos o sospechosos

La plataforma también evalúa la confiabilidad del perfil en sí. Cuentas nuevas sin foto, sin bio, sin cabecera, sin correo verificado ni número de teléfono se consideran menos fiables y son vigiladas con más celo.

Si a ese aspecto poco trabajado le sumas actividad muy intensa o comportamientos limítrofes con el spam, la probabilidad de que X te ponga bajo lupa o limite tu alcance crece bastante.

Cómo saber si estás shadowbaneado en X

Uno de los grandes problemas del shadowban es que no hay una notificación oficial que lo confirme. No verás un mensaje de “has sido baneado en la sombra”, así que toca tirar de indicios y de pruebas prácticas.

Las señales y comprobaciones más útiles para detectar un posible shadowban en X son:

Caída brusca de engagement y de impresiones

La pista básica es que, sin cambiar de contenido ni de ritmo de publicación, tus métricas se hunden de un día para otro. Menos impresiones, menos clics, menos retuits, menos respuestas, incluso en horarios y formatos que antes funcionaban.

Una bajada puntual puede deberse al algoritmo, a la saturación de la audiencia o a temas con menos interés, pero si la caída es repentina, muy marcada y se mantiene varias jornadas, conviene sospechar de algún tipo de limitación.

Búsqueda manual cerrando sesión o en incógnito

Una forma sencilla de testearlo es salir de tu cuenta y buscarte “desde fuera”. Para hacerlo bien:

  • Cierra sesión en X o abre una ventana en modo incógnito en tu navegador.
  • Escribe tu @ exacto en el buscador y comprueba si tu perfil aparece entre las primeras opciones.
  • Busca palabras clave o hashtags de tus últimos tuits y mira si esos contenidos se muestran entre los resultados públicos.

Si tu cuenta es pública y tus tuits no aparecen salvo que entres directamente a tu perfil, la sospecha de shadowban o de restricción de búsqueda gana fuerza.

Uso del comando from:usuario

Otro test muy utilizado consiste en escribir en la barra de búsqueda from:tuusuario (por ejemplo, from:midudek, adaptado a tu caso real). Si tu cuenta es abierta y, aun así, no aparece ningún tuit reciente en los resultados, podrías estar ante un bloqueo severo de indexación.

Comprobar la visibilidad de respuestas con otra cuenta

Aquí el truco es simple: responde a un tuit público de otra persona, preferiblemente de cierta visibilidad, y luego:

  • Desde otra cuenta que no te siga (puede ser tuya o de alguien de confianza), entra en ese mismo tuit.
  • Revisa si ves tu respuesta de forma natural entre el resto de comentarios o si aparece oculta tras el desplegable de “Mostrar más respuestas” o incluso no aparece.

Si sistemáticamente tus respuestas desaparecen o quedan relegadas a zonas poco visibles, es bastante probable que tu perfil esté siendo degradado en conversaciones públicas.

Probar con hashtags poco utilizados

Otra maniobra útil es publicar un tuit con uno o varios hashtags muy poco populares o casi vacíos. Después:

  • Pide a alguien que no te siga que busque ese hashtag y ordene por “más recientes”.
  • Comprueba si tu publicación aparece en esa lista a pesar de ser una de las últimas en usar la etiqueta.

Si tu tuit no sale bajo ese hashtag pese a ser reciente y público, es una señal bastante clara de limitación en la visibilidad por etiquetas.

Herramientas externas para testear shadowban

Existen webs de terceros que permiten introducir tu @ y analizar si tus tuits aparecen en búsquedas, en respuestas o en hashtags. Algunas de las más conocidas son verificadores como Shadowban Twitter Test, HiSubway, Yuzurisa o integraciones en suites de social media.

Estas herramientas no son oficiales ni infalibles, porque no tienen acceso interno a los datos de X, pero sí ayudan a detectar patrones raros y a confirmar sospechas si ya has visto síntomas en tus métricas.

Cuánto dura un shadowban en X y de qué depende

La gran incógnita siempre es: “vale, estoy limitado, ¿pero esto cuándo se acaba?”. La mala noticia es que X no publica plazos oficiales ni reglas claras. La buena, que hay cierta experiencia compartida por usuarios y especialistas que permite trazar rangos orientativos.

En general, cuando se trata de una primera penalización por conductas leves (sobre todo spam y automatización), el shadowban suele durar entre 24 y 72 horas. Durante ese periodo, el alcance se hunde y poco a poco va recuperándose si paras los comportamientos que encendieron las alarmas.

Si hablamos de reincidencia, violaciones graves de normas (odio, violencia, desinformación crítica) o uso continuado de bots, la cosa se complica: hay casos de restricciones que se extienden durante varias semanas, o que dejan una especie de “marca” permanente que hace que la cuenta nunca vuelva al rendimiento previo.

Los factores que influyen en la duración del shadowban son:

  • La gravedad de la infracción: cuanto más potencialmente dañino sea el contenido o la conducta (por ejemplo, incitar a ataques, difundir bulos electorales, acosar gente), más severa y larga será la penalización.
  • El historial de tu cuenta: perfiles antiguos, con actividad estable y sin sanciones previas suelen recibir castigos más cortos que cuentas nuevas o reincidentes que ya acumulan avisos, borrados y bloqueos.
  • Tu reacción tras detectar el problema: si paras el spam, eliminas tuits problemáticos y dejas de usar bots, lo normal es que el sistema vaya levantando parte de las restricciones. Si ignoras las señales y sigues igual, el shadowban se alarga o deriva en suspensión.
  • El tipo de limitación aplicada: un recorte suave del alcance en hashtags suele revertirse antes que un bloqueo completo de búsqueda o que una etiqueta de desinformación grave sobre un tema sensible.

Pasos prácticos para intentar levantar un shadowban en X

No hay una varita mágica que te saque del agujero de un día para otro, pero sí una serie de acciones que suelen ayudar a que la plataforma vuelva a confiar en tu cuenta y recupere poco a poco tu alcance.

La lógica general es sencilla: deja de hacer lo que te ha metido en el lío, limpia el rastro más comprometido y dale un respiro al algoritmo.

  • Pausa cualquier actividad sospechosa: si llevas días tuiteando como si no hubiera mañana, respondiendo en masa o siguiendo y dejando de seguir cuentas a lo loco, lo primero es bajar el ritmo de golpe. Un par de días publicando muy poco o nada puede ayudar a “resetear” la percepción de tu perfil.
  • Revisa y elimina tuits problemáticos: dedica un rato a analizar tus últimos días o semanas de publicaciones y borra tuits que puedan vulnerar normas, tanto por contenido (odio, acoso, spam, desinformación, violencia, sexual explícito) como por forma (mensajes repetidos, enlaces sospechosos, hashtags tóxicos). En muchos casos, X te mostrará notificaciones pidiéndote borrar tuits concretos para levantar ciertas restricciones.
  • Desconecta aplicaciones y bots de terceros dudosos: entra en la configuración de tu cuenta y revoca el acceso a apps que no reconozcas o que uses para automatizar acciones masivas. Ese corte de raíz suele ser clave para que el sistema deje de ver patrones robotizados.
  • Completa y legitima tu perfil: si tu cuenta tiene pinta de “huevo sospechoso”, arréglalo cuanto antes: foto, cabecera, biografía clara, enlace a tu web o proyecto, correo y teléfono verificados. Cuanta más información legítima aportes, menos parecerá un perfil desechable.
  • Retoma la actividad de manera gradual y natural: cuando pase la fase de frenazo, vuelve a tuitear, pero con cabeza: sin copiar y pegar el mismo comentario, sin saturar el feed, interactuando de forma genuina con otras cuentas y aportando valor real a las conversaciones.
  • Contacta con el soporte de X si la situación se alarga: si llevas más de una semana con síntomas claros de shadowban pese a haber cambiado tu conducta, puedes abrir un ticket en help.x.com o escribir al perfil de soporte explicando (con educación y detalle) tu caso. No siempre responden ni dan explicaciones extensas, pero hay situaciones en las que revisan manualmente y corrigen errores.

Cómo prevenir futuros shadowbans en X

Salir de un shadowban es importante, pero evitar volver a caer es todavía más clave. La mayoría de penalizaciones se podrían evitar siguiendo unas cuantas pautas de sentido común y olvidando los atajos dudosos.

Buenas prácticas para mantener tu cuenta sana y visible

  • Respeta las normas de X y revísalas de vez en cuando: las políticas cambian, se amplían y se matizan, sobre todo en temas calientes (desinformación, procesos electorales, discurso de odio, contenido sensible). Estar al día te ahorra sustos.
  • Evita comportamientos de spam: olvídate de copiar y pegar el mismo mensaje en mil respuestas, usar listas eternas de hashtags irrelevantes o tuitear en ráfagas inhumanas. Publica con constancia, pero de forma razonable.
  • No compres seguidores ni engagement: a corto plazo puede parecer que tu cuenta “crece”, pero a nivel algorítmico es un desastre. Audiencia falsa, métricas raras y muchas papeletas para que el sistema acabe marcando tu perfil como sospechoso.
  • Automatiza solo lo justo y con herramientas fiables: programar tuits y organizar tu calendario editorial está bien, pero no conviertas tu cuenta en un robot que responde y sigue de forma masiva. Prioriza la automatización ligera y centrada en publicaciones, no en interacción artificial.
  • Crea interacciones auténticas: contesta con mensajes personalizados, aporta información útil, participa en hilos con algo más que un emoji o un “totalmente de acuerdo”. Cuanta más conversación real generes, menos probabilidades tendrás de ser percibido como un perfil tóxico o spammer.
  • Vigila tus métricas con regularidad: revisa tus estadísticas cada cierto tiempo para detectar caídas radicales, cambios de patrón o tuits que se disparan en reportes o bloqueos. Cuanto antes identifiques un problema, antes podrás corregir el rumbo.
  • Cuida especialmente el contenido sensible o polémico: si trabajas con temas delicados, marca las imágenes como sensibles, aporta contexto y contrasta fuentes. Publicar material violento o sexual sin etiquetar, o difundir noticias falsas, es el camino más rápido al pozo.

Cuidar estos aspectos no solo protege tu cuenta frente a shadowbans, sino que mejora tu reputación, la calidad de tu comunidad y la estabilidad de tus resultados en X a largo plazo.

Tener claro qué es un shadowban en X, cómo se manifiesta, qué suele provocarlo y qué estrategias ayudan a salir de él te permite tomar decisiones con cabeza cuando el alcance cae en picado y evitar esos atajos que terminan saliendo muy caros.

Si tratas la plataforma como un espacio para aportar valor, interactúas de forma genuina, respetas las normas y huyes de bots, compras de seguidores y tácticas de spam, tus opciones de mantener una visibilidad sólida y sostenible serán mucho mayores, aunque el algoritmo cambie y el juego nunca deje de moverse. Comparte esta información para que otros usuarios estén al tanto de la novedad.



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