sábado, 31 de enero de 2026

Aunque no lo parezca, 'Matrix' nunca fue sobre la inteligencia artificial: va sobre algo mucho más importante

Aunque no lo parezca, 'Matrix' nunca fue sobre la inteligencia artificial: va sobre algo mucho más importante

En 1999, parecía haber en el ambiente un cierto interés platónico sobre el concepto de la realidad virtual/manipulada: ese año se estrenaron 'Matrix', 'eXistenZ' y 'Nivel 13', y unos meses antes había hecho lo propio 'Dark City', todas ellas unidas por tramas que giraban en torno a premisas muy similares.

Sólo una de esas cuatro películas logró el (re)conocimiento del gran público: 'Matrix', el film de estética ciberpunk y rompedores efectos especiales protagonizado por Keanu Reeves y dirigido por las hermanas Wachowski.

Esa primera entrega de Matrix, originalmente concebida como una película en solitario, fue pronto premiada con dos secuelas ('Matrix Reloaded' y 'Matrix Revolutions', ambas en 2003) ciertamente irregulares, que permanecen muy lejos de la originalidad de la primera y que, para más inri, la mancillan con numerosos giros (cuando no meras enmiendas, o incluso incoherencias) argumentales.

Y ambos defectos se perciben aún con más fuerza con la que vendría a ser la cuarta película de la saga, la recopilación de cortos 'Animatrix', un experimento animado con estética manga carente de cohesión interna o de excesiva consistencia argumental con la trilogía de imagen real.

NO, Matrix no es una película sobre IA

Pero la atención de este artículo se centra en la condición de esta saga de puerta de entrada para toda una generación al concepto de 'inteligencia artificial'. Y esto es ciertamente irónico, porque en el fondo 'Matrix' no trata de esta tecnología (ni de ninguna otra).

Antes de nada, hagamos una parada para traer a colación uno de los múltiples criterios de clasificación de las obras de ciencia ficción: la división entre la sci-fi 'hard' y 'soft':

  • Hard: Aquellas obras que conceden una especial relevancia a los detalles científico-técnicos de la narración.
  • Soft: Obras más especulativas, en las que la verosimilitud y consistencia de las descripciones tecnológicas pierden peso frente a las reflexiones de carácter filosófico.

Hay que dejar claro que 'Matrix' se adscribe claramente a esta última corriente: antes que reflexionar sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial (nada vemos sobre redes neuronales, deep learning o unas tristes 'leyes de la robótica') lo que preocupa a las Wachowski son los simbolismos religiosos.

Sí, religiosos, piénsalo: la primera película cuenta con un villano llamado Cifra -Cypher en inglés, que rima con Lucifer- que traiciona a Trinity -la Trinidad- y al mesías que ésta ama... muy disimulado tampoco está.

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A su vez, dichos simbolismos religiosos están al servicio de una ¿confusa? ¿sutil? reflexión filosófico-política sobre la relación entre elección y causalidad, y sobre la influencia de dicha relación con la dominación sociopolítica.

Finalmente, las malas lenguas añadirán también que, en una cuarta y más profunda capa de análisis, la reflexión sobre la dominación queda supeditada a su vez al lucimiento de los protagonistas en esas deslumbrantes escenas de acción con 'bullet time' a mansalva.

¿Cómo crearon Matrix las máquinas?

La historia de Matrix parte de una premisa muy similar a la de Terminator: una vez adquieren autoconciencia, las máquinas se rebelan contra su creador, nos declaran la guerra… y ganan. La diferencia radica en que, en el mundo de Matrix, la guerra no se solventa en un solo día, por lo que la ONU tiene la oportunidad de lanzar un ataque aparentemente brillante: dado que la mayor fuente de energía de las máquinas era el propio Sol, los humanos deciden tapar el cielo y sumir al planeta en la oscuridad.

El problema es que, a partir de ese momento, las máquinas dejan de buscar el exterminio de los humanos y pasan a recolectarnos como pilas: en adelante, nos criarán en cápsulas para aprovechar nuestro calor y energía eléctrica (no hay que irse al futuro para ver algo similar). Pero para mantenernos vivos el mayor tiempo posible, no pueden limitarse a tenernos en coma, deben mantener activas nuestras mentes de algún modo.

Matrix2 Matrix2

Y ahí es donde entra una IA que, años después, Neo conocerá bajo el nombre de El Arquitecto. Él crea la realidad simulada conocida como la Matriz (Matrix) y conecta a ella a todos los humanos, que en adelante nada sabrán del mundo exterior, ni de la guerra contra las máquinas. Siendo una máquina la diseñadora de esta nueva realidad, ésta es perfecta, una utopía inhumanamente perfecta… y, como el propio Arquitecto explica:

"Un éxito solo equiparable a su monumental… fallo. Su ineluctable fracaso se me antoja ahora como una consecuencia de la imperfección inherente a todos los humanos".

La perfección logra que las mentes humanas se rebelen, y la realidad virtual misma se desmorona. Toca instalar Matrix 2.0 y reiniciar el servidor: el nuevo sistema apuesta por el camino contrario e inserta a los humanos en una realidad distópica de guerra y violencia. El resultado es idéntico. El Arquitecto, creado fundamentalmente para diseñar la red eléctrica perfecta, no es capaz de comprender cómo funcionan sus baterías.

"Entonces comprendí que la respuesta se me escapaba porque requería una mente […] no tan limitada por los parámetros de la perfección. Quien dio con la respuesta de un modo fortuito, fue otro programa intuitivo que yo había creado, en principio, para investigar ciertos aspectos de la psique humana".

Dicho programa, convertido más tarde en aliado de la humanidad bajo el nombre de El Oráculo, descubre que la mente humana puede ser dominada mientras conserve, aunque sea inconscientemente, un resquicio de elección. La pastilla azul, que Neo tomará años más tarde (4 versiones de Matrix más tarde, en realidad) será la forma de echar un vistazo por ese resquicio y abandonar la realidad simulada.

Pero lo interesante de estos dos programas es que muestran el modo en que los programas se relacionan con los caóticos humanos: calculando todas sus posibles decisiones. O quizá, si la tecnología de las máquinas de 'Matrix' desciende de la de AlphaZero, sólo tengan que calcular las decisiones más probables en base a la experiencia previa.

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Recordemos la escena de las múltiples pantallas con diferentes reacciones de Neo en la oficina del Arquitecto: no son mundos alternativos, sino opciones que se ofrecen al jugador humano y, cuando éste elige, la cámara se acerca a dicha pantalla y la acción sigue a partir de ahí.

El Oráculo es tan eficiente en esta tarea de calcular el curso más probable de las acciones humanas que, a ojos de los humanos, parece predecir el futuro. Pero ella avisa: "No podemos ver más allá de las elecciones que no entendemos". Y, pese al siglo (o al milenio, según los cálculos) transcurridos desde el fin de la guerra entre humanos y máquinas, sigue habiendo algo en los primeros capaz de escapar al más complejo algoritmo.

Matrix, un sistema operativo confusamente explicado

Sí, podemos equiparar a la Matriz con un sistema operativo: para minimizar la probabilidad de que los humanos 'elijan mal', se recurre a parches (los cambios en el sistema que generan los sospechosos déja vu) y a antivirus (los temibles agentes). Pero, como descubrimos durante la segunda película, las reinstalaciones del sistema constituyen un hecho, a la larga, ineludible. Como un Windows cualquiera.

Las citadas incoherencias entre la película original y sus dos secuelas provocan que sea difícil hacerse a la idea de qué es exactamente Matrix. En la primera, el espectador llega a hacerse una idea más o menos clara: Matrix es una simulación, en la que se insertan tanto la mente de los humanos (algunos, con capacidad para desconectarse) como los softwares conocidos como 'agentes'.

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Sin embargo, en las siguientes entregas todo se complica mucho más: Matrix cuenta con varios 'niveles' o compartimentos separados (el andén del Ferroviario, la oficina del Arquitecto, el pasillo de infinitas puertas usado por Seraph) y existe una enorme multitud de programas de todo tipo insertados en Matrix, muchos de ellos al margen de (o en abierta rebeldía hacia) las directrices de la supuesta autoridad central de 'las máquinas', a la que curiosamente, en el caso de que efectivamente exista, nunca se menciona por su nombre.

También evoluciona a lo largo de la saga la actitud de los programas hacia lo humano: si de los agentes de la primera entrega sólo nos queda claro cuánto odian el 'hedor' humano del 'zoológico' que es Matrix, más tarde encontramos a programas que persiguen deseos tan humanos como el sexual, o que se sienten 'agradecidos' por tener descendencia.

Sí, pequeños programas "sin un propósito concreto" nacidos de la coyunda digital de otras dos piezas de código. Bueno, el amor paterno-filial artificial nos puede sonar a marcianada, pero eso de crear programas nuevos a partir del código reutilizado de otros es algo con lo que actualmente ya contamos (DeepCoder, de Microsoft, es un ejemplo de ello).

Y es que los seres humanos no aprendemos

En 'Matrix: Reloaded' observamos una interesante escena sobre la relación humanos-máquinas entre los humanos liberados que viven en la última ciudad humana, la subterránea Sión (de nuevo, simbología religiosa). Conversando con Neo, uno de los líderes de la comunidad humana afirma:

La gente es así, a nadie le importa cómo funcionan las cosas mientras funcionen. Me gusta bajar aquí y recordar que esta ciudad sobrevive gracias a estas máquinas. Tienen el poder para dar la vida y para quitarla. [...] Si quisiéramos, podríamos apagar estas máquinas. Tú lo has dicho. Eso es el dominio, ¿no crees? [...] Pero si lo hiciéramos, ¿qué pasaría con nuestra electricidad, nuestra calefacción, nuestro aire?

Los humanos han perdido su mundo por culpa de las máquinas, pero por mucho que puedan odiarlas son incapaces de sobrevivir sin ellas. Es cierto que, al menos, la tecnología de Sión no parece ser inteligente, siendo fundamentalmente mecánica.

Así, los humanos no cruzan el límite señalado por el agente Smith en la primera película: "Al empezar a usarnos para pensar, [su civilización] se convirtió en nuestra civilización. Lo cual es, por supuesto, la esencia de todo esto". Espera... ¿o sí lo hacen? Recordemos los programas de entrenamiento para los nuevos miembros de la Resistencia presentados en la primera película. ¿Qué es la Mujer del Vestido Rojo sino una IA?

Y sería debatible si aquello de "¡Ya sé kung fu!" no fue la inspiración de otro humano que cree poder usar las armas de la inteligencia artificial para vencerla: Elon Musk y su NeuraLink. Definitivamente, en un siglo (o milenio), tampoco los humanos han sido capaces de comprender a las máquinas.

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Claude empieza a parecer imparable: la NASA ya lo ha usado para planificar rutas del rover Perseverance en Marte

Claude empieza a parecer imparable: la NASA ya lo ha usado para planificar rutas del rover Perseverance en Marte

Durante los últimos años, la inteligencia artificial se ha colado en nuestras rutinas como una herramienta práctica: genera imágenes, resume, analiza, programa. Pero en los últimos tiempos está cruzando una frontera más exigente, la de los sistemas que toman decisiones con consecuencias físicas en el mundo real. Y eso también incluye el espacio. El JPL de la NASA acaba de anunciar de que el rover Perseverance ha completado las primeras conducciones en otro mundo cuya ruta fue planificada por IA. En términos de exploración planetaria, no hablamos de un gran salto en distancia, sino de algo más delicado: probar que una tecnología pensada para interpretar información y proponer acciones puede empezar a integrarse, con supervisión, en la forma en la que se exploran otros mundos.

Qué hizo exactamente la IA. La prueba se materializó en dos conducciones realizadas el 8 y el 10 de diciembre de 2025, ambas dentro del cráter Jezero. En esos dos días, el equipo incorporó modelos de IA con capacidad visual para una tarea muy concreta: proponer waypoints, es decir, las ubicaciones intermedias sobre las que después se construye el plan de conducción que se envía al rover. Este tipo de planificación normalmente se hace de forma manual por especialistas que analizan imágenes y datos del terreno. En esta ocasión, la IA generó esos puntos de paso para que Perseverance pudiera navegar con seguridad por una zona compleja, bajo el liderazgo del propio centro de operaciones del rover en JPL y en colaboración con Anthropic.

Una limitación básica. Marte está lejos, y no se puede conducir un rover como si fuera un coche teledirigido. El propio JPL recuerda que el planeta rojo está, de media, a unos 225 millones de kilómetros de la Tierra, una distancia que genera retrasos en la comunicación y hace inviable el control en tiempo real. Por eso, las misiones operan con una lógica distinta: se analiza el terreno, se trazan rutas por tramos y se envían instrucciones a través de la Red del Espacio Profundo. El rover las ejecuta y el resultado se confirma con retraso. Es un flujo de trabajo muy probado, pero también lento, especialmente cuando el objetivo es avanzar por zonas complejas sin poner en riesgo el vehículo.

Las cifras del hito. El JPL detalla que, en la primera demostración del 8 de diciembre de 2025, Perseverance avanzó unos 210 metros. En la segunda, el 10 de diciembre, recorrió alrededor de 246 metros. En total, algo más de cuatrocientos metros en dos jornadas. No es una gesta épica ni pretende serlo. Lo relevante es que esos recorridos se apoyaron en un esquema distinto al habitual: la planificación se construyó a partir de los mencionados waypoints y el rover ejecutó después el plan sobre un terreno que exige precisión porque no perdona errores.

Claude Nasa Claude Nasa

Una demostración de que la IA sigue ganando terreno. “Esta demostración muestra hasta qué punto han avanzado nuestras capacidades y amplía la forma en que exploraremos otros mundos.”, afirmó el administrador de la NASA, Jared Isaacman. Y remató con una idea que funciona como guía editorial de todo el experimento: “Tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a las misiones a operar de manera más eficiente, responder a terrenos desafiantes y aumentar el rendimiento científico a medida que aumenta la distancia de la Tierra”. Por ahora, la demostración es limitada, pero es difícil no leerla como un aviso. La autonomía ya no se discute solo en los laboratorios, también se está probando en Marte.

En contexto. No hablamos de cualquier IA. Claude, los modelos Anthropic, lleva tiempo ganando terreno como herramienta para tareas de programación, convirtiéndose en una opción de referencia, incluso amenazando a ChatGPT. Y esa reputación no se ha quedado en la comunidad de desarrolladores: según Mark Gurman (Bloomberg), Apple lo estaría empezando a integrar de forma estructurada en su estrategia de IA para Xcode; y, de acuerdo con Insider, Meta ha incorporado Claude en “Devmate”, una herramienta interna orientada a depuración.

Imágenes | NASA | Anthropic

En Xataka | Anthropic ha reescrito su "Constitución" de 25.000 palabras para Claude. Es el manual de cómo debe comportarse la IA



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viernes, 30 de enero de 2026

No todos los robots humanoides quieren parecer humanos: Sprout ha sido diseñado con otro objetivo en mente

No todos los robots humanoides quieren parecer humanos: Sprout ha sido diseñado con otro objetivo en mente

La robótica humanoide lleva años alimentando la misma promesa: cuanto más se parezca un robot a una persona, más útil y más natural será a nuestro lado. Por eso hemos aprendido a asociar los humanoides con cuerpos cada vez más estilizados, movimientos cada vez más realistas y una estética que busca borrar la frontera entre máquina y asistente. Sin embargo, esa carrera hacia el parecido no es la única dirección posible. En este contexto han empezado a aparecer propuestas con un objetivo distinto: diseñar robots que no intenten impresionar por su fuerza o agilidad, sino por su capacidad para resultar seguros y cercanos.

El robot. Fauna Robotics ha presentado Sprout, un robot humanoide con un planteamiento distinto al que suele dominar la conversación. En lugar de prometer un “robot persona”, la compañía insiste en algo más concreto: construir un humanoide capaz de estar cerca de gente y funcionar con seguridad en espacios humanos. Su idea es que el futuro de la robótica no se juega solo en la fábrica, sino en casas, colegios, oficinas y lugares de paso, donde la interacción importa tanto como la capacidad mecánica. Y ahí, sostienen, el parecido con un ser humano no lo es todo: para ganarse un lugar en ese entorno, Sprout necesita moverse con control, evitar situaciones peligrosas y comunicarse de manera comprensible, con gestos y señales que inviten a acercarse, no a apartarse.

Diseño blando y a escala humana. Sprout mide 107 cm y pesa 22,7 kg, lo bastante compacto como para que una sola persona pueda moverlo y manipula. Esa escala no es accidental. Fauna Robotics lo describe como un robot ligero, silencioso y suave al tacto, con un exterior acolchado que prioriza el contacto seguro. La empresa asegura que el diseño evita puntos de pinzamiento y bordes afilados, dos detalles importantes cuando un robot comparte espacio con humanos. Y remata la idea con una decisión poco habitual en esta categoría: un rostro expresivo, con cejas articuladas y una matriz LED facial que no está ahí para decorar, sino para comunicar intención.

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En detalle. El autómata tiene 29 grados de libertad, es decir, un número alto de articulaciones y movimientos posibles para caminar y manipular objetos. Monta, además, un ordenador basado en NVIDIA Jetson AGX Orin con 64 GB de memoria y un SSD de 1 TB, pensado para ejecutar percepción y control a bordo. En sensores, incluye visión estereoscópica, varios sensores de profundidad para medir distancias y un sensor inercial en el torso para orientación y equilibrio. En locomoción se habla de piernas de 5 grados de libertad y pies de bajo impacto. La batería es intercambiable, con entre 3 y 3,5 horas de autonomía.

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En lugar de entregar un cuerpo y dejar al comprador resolver el resto, la compañía asegura que su humanoide integra ya movimiento, control y comportamientos sociales listos, además de percepción, navegación y mapeo para operar en el mundo físico. A eso añade conversación guiada por interacción y expresiones dinámicas, que son la base de su enfoque “social”. Es una manera de reducir el listón de entrada: si el robot ya se mueve, ya se orienta y ya reacciona, el trabajo del desarrollador pasa a ser el interesante, crear aplicaciones, probar interfaces de voz o explorar nuevas formas de interacción humano-robot.

Pensado para que otros construyan encima. La estrategia de Fauna Robotics con Sprout es, por ahora, menos “robot doméstico” y más “herramienta para crear robots”. La compañía lo ofrece primero como plataforma para desarrolladores, investigadores y universidades, un tipo de comprador que suele acabar atrapado en el mismo cuello de botella: tener una buena idea, pero no el presupuesto ni el tiempo para levantar un humanoide completo. Sprout busca resolver ese punto de partida. Fauna lo presenta como un lienzo modular sobre el que desarrollar manipulación, planificación de tareas e interacción, con un enfoque casi de comunidad: alguien resuelve un problema, lo comparte, y el siguiente equipo puede centrarse en el paso siguiente.

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¿Una nueva categoría? Si miramos a los humanoides más conocidos, se ve rápido que la forma es solo una parte de la historia. Atlas, de Boston Dynamics destaca por su versión eléctrica que apunta a usos industriales. Optimus, de Tesla, se mueve en el terreno del propósito general, con la idea de asumir tareas repetitivas o poco seguras. Figure 02, de Figure AI, apunta también a industria y fuerza laboral comercial, con pruebas en una planta de BMW. En China, Unitree empuja la democratización con el G1, un humanoide de precio bajo orientado a educación e investigación, mientras que Walker S2, de UBTECH, ya se prueba en la frontera con Vietnam. En Europa, Neo (Beta), de 1X, representa la ambición de un robot doméstico más seguro. Sprout se sitúa cerca de esa última idea.

Precio y disponibilidad. Sprout no se presenta como un robot de consumo, y eso también se nota en cómo se ofrece. Fauna Robotics lo enmarca dentro de una edición orientada a creadores y desarrolladores (Creator Edition). En cuanto al precio, se ofrece por 50.000 dólares. A partir de ahí, conviene no rellenar huecos: la compañía no detalla un calendario público de entregas masivas ni plantea, por ahora, un despliegue para hogares al estilo de un electrodoméstico.

Imágenes | Fauna Robotics 

En Xataka | Google tenía un dilema prácticamente irresoluble con la IA y su buscador. Así que ha optado por crear una suscripción



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Amazon negocia invertir 50.000 millones en OpenAI. El dinero entraría por la puerta para salir por la ventana

Amazon negocia invertir 50.000 millones en OpenAI. El dinero entraría por la puerta para salir por la ventana

Andy Jassy, CEO de Amazon, está en conversaciones con Sam Altman para cerrar una inversión de hasta 50.000 millones de dólares en OpenAI. Lo ha desvelado The Wall Street Journal y lo ha confirmado la CNBC aludiendo a sus propias fuentes.

El acuerdo puede cerrarse en cuestión de semanas como parte de una ronda de financiación récord de 100.000 millones que dispararía la valoración de OpenAI hasta los 830.000 millones. A día de hoy solo hay catorce empresas cotizadas en el mundo con una valoración superior. Y ninguna entre las no cotizadas.

Por qué es importante. Amazon se convertiría en el mayor inversor de la ronda, superando los 30.000 millones que negocia otra vieja conocida de las megainversiones tecnológicas, SoftBank. Y lo hace apenas dos meses después de que OpenAI alcanzara una valoración de medio billón de dólares.

Entre líneas. Amazon tiene una importante alianza con Anthropic desde 2023, es decir, con el rival directo de OpenAI. AWS es su proveedor principal de nube, y en octubre inauguró un campus de centros de datos de 11.000 millones exclusivo para Anthropic en Indiana.

Apostar a la vez por dos empresas tan competidoras entre sí suena a paradoja, pero no lo es tanto si pensamos en Amazon como en uno de los vendedores de picos y palas en la fiebre del oro de la IA. Les da igual quién encuentre las pepitas porque ellos cobran por las herramientas.

El rastro del dinero. Además de los 50.000 millones de Amazon, NVIDIA negocia invertir 20.000 millones y Microsoft "varios miles de millones más" . Las tres empresas venden a OpenAI justo lo que necesita para existir: chips y capacidad de cómputo en centros de datos.

Sí, pero. Este esquema circular no está pasando desapercibido y ha hecho arquear más de una ceja:

  • OpenAI, que sigue siendo un pozo de pérdidas, recibe grandes inversiones de quienes le cobran por usar su infraestructura.
  • Como si el dinero entrase por la puerta para saltar por la ventana.
  • Amazon ya tiene un contrato a siete años con OpenAI por valor de 38.000 millones en servicios de computación.
  • Y ahora añadiría 50.000 millones más.

Amazon básicamente se asegura muchos años de ingresos garantizados (al menos mientras no quiebre OpenAI, algo que nadie se puede permitir) mientras diversifica riesgos al apostar también por Anthropic. Por si acaso.

X7dd8 Donde Quedaria Openai Entre Las Mayores Cotizadas Del Mundo X7dd8 Donde Quedaria Openai Entre Las Mayores Cotizadas Del Mundo

En detalle. Aunque no se ha filtrado nada que pueda darlo por hecho, esta inversión perfectamente podría incluir cláusulas para que OpenAI adopte los chips propios de AWS. O que Amazon venda suscripciones de ChatGPT Enterprise a sus clientes de empresa. Será por vías de negocio paralelo.

OpenAI tiene unos costes demenciales con los nubarrones que le supuso la llegada de Gemini 3 y su gran acogida. Así que están valorando formas de sostener un crecimiento que le devora el capital, como la muy rumoreada salida a bolsa.

El contexto. Hace unos días, Amazon anunció el despido de 16.000 empleados "de oficina", no de almacén o logística. Es su segunda ronda de despidos para ellos tras los 14.000 de octubre. En total, 30.000 bajas. Mientras tanto, ha proyectado inversiones que ya suman 125.000 millones para 2026 solo en centros de datos. No hay otra gran tecnológica con una proyección de gasto tan alta.

Es una contradicción que tiene una lógica aplastante: si con la IA va a ser capaz de hacer más con menos empleos, opta por recortar en salarios para destinarlos a inversión.

Profundiza. Este movimiento es otro clavo más en el... patrón: las grandes tecnológicas ya no compiten tanto por desarrollar la mejor IA sino por controlar la infraestructura que la sustenta. Quien tenga el control de centros de datos y chips va a tener el control del negocio. Independientemente de qué chatbot triunfe.

Imagen destacada | Dima Solomin

En Xataka | Hubo un tiempo no muy lejano en el que el futuro de los supermercados parecía de Amazon Go. Ahora Amazon Go está muerto



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Apple acaba de pagar 2.000 millones por una startup israelí que lleva cuatro años en secreto: ahora sabemos a qué se dedica

 Apple acaba de pagar 2.000 millones por una startup israelí que lleva cuatro años en secreto: ahora sabemos a qué se dedica

Apple acaba de soltar 2.000 millones de dólares por Q.ai, una startup israelí que lleva cuatro años operando en el más absoluto silencio.

Es la segunda mayor compra de su historia, solo por detrás de los 3.000 millones que desembolsó por Beats en 2014. Pero a diferencia de entonces, cuando compró una marca de auriculares muy afamada y un servicio de streaming que sería el germen de Apple Music, ahora está apostando por una tecnología desconocida para la inmensa mayoría.

Q.ai desarrolla sistemas de IA capaces de interpretar lo que llaman "habla silenciosa": tecnología que lee los micromovimientos faciales para entender qué estás diciendo aunque no pronuncies las palabras. Sus patentes muestran sensores ópticos integrados en auriculares o gafas que detectan contracciones musculares casi imperceptibles en mejillas, mandíbula y labios. No hace falta voz audible, basta con la intención de hablar.

La empresa condensa su propuesta en la siguiente frase: "En un mundo lleno de ruido, creamos un nuevo tipo de silencio". Es la descripción de lo que promete su tecnología: comunicarte con un dispositivo sin tener que emitir sonido alguno.

El patrón que se repite

El CEO de Q.ai, Aviad Maizels, ya vendió una empresa a Apple en 2013: PrimeSense. Fue la que desarrolló la tecnología de profundidad del olvidado Kinect de Xbox. Apple la transformó en lo que acabaría siendo Face ID, su sistema de reconocimiento facial que debutó en el iPhone X de 2017. Ahora vuelve a Cupertino con una startup que busca definir la próxima década de interacción con dispositivos.

Junto a Maizels hay otros dos nombres reconocidos en la industria:

El patrón que les une es el de convertir tecnología puntera en productos para el mercado de gran consumo.

Google Ventures fue uno de los primeros inversores en Q.ai. En 2022, cuando anunció su inversión, describió su trabajo como "el colapso de la brecha entre la intención humana y la ejecución digital". Tom Hulne, uno de los socios de GV, ha dicho tras esta compra que "siempre me pregunté qué pasaría cuando el ordenador finalmente 'desaparezca' en nuestra vida cotidiana. Gracias a este equipo, puede que lo descubramos pronto".

Por qué esto importa ahora

Ni el público más fiel y entusiasta de Apple es capaz de negar que Apple ha llegado tarde a la carrera de la IA generativa y conversacional. Su propuesta está muy por detrás de lo que ofrecen hoy OpenAI, Google o Anthropic. Siri, pese a llevar en el mercado casi quince años, sigue siendo extremadamente limitada en comparación al resto.

La compra de Q.ai no va a resolver eso a corto plazo, pero sí apunta hacia dónde apunta Apple a medio plazo.

El problema no es solo una cuestión de capacidad técnica, también hay un techo social en la interacción con los chatbots: escribir es algo lento y tedioso, hablar es más cómodo y rápido pero no siempre es factible. En entornos públicos se pierde intimidad y a menudo no es una opción. Q.ai ofrece una tercera vía: interactuar con la IA sin que nadie más se entere y sin romper el flujo de lo que haces.

Esta tecnología encaja bien en lo que creemos saber que Apple tiene en desarrollo gracias a filtraciones y patentes:

Es decir: dispositivos pensados para estar siempre contigo, activos todo el día y conscientes del entorno, pero sin exigir que cambies tu comportamiento social para usarlos.

El negocio de desaparecer

Las grandes tecnológicas se han pasado los últimos tres lustros compitiendo por captar nuestra atención bombardeándonos a notificaciones, recurriendo al scroll infinito y optimizando algoritmos para maximizar el engagement. Ahora vamos hacia algo opuesto: tecnología tan integrada que se vuelve invisible. No interrumpe ni distrae, simplemente está ahí cuando la necesitas. Más y menos conectados al mismo tiempo.

Históricamente, esa ha sido una promesa muy vinculada a Apple: interfaces pensadas para sentirse como extensiones naturales de nosotros mismos. Además, Apple rara vez compra una empresa por una función aislada, suele comprar equipos capaces de cambiar la forma de interactuar con sus dispositivos. Q.ai, con esos 2.000 kilos sobre la mesa, es una señal de que la apuesta va por ahí.

Ahora queda ver cómo lo implementa Apple, cómo lo integra en un producto que llegue al mercado y si estamos preparados para que nuestros dispositivos nos entiendan sin que digamos nada en voz alta. Donde la comunicación con las máquinas ocurre a un nivel tan íntimo que ni el de al lado lo percibe.

Apple acaba de pagar 2.000 millones por el futuro del silencio y ahora nos queda saber si querremos vivir en él.

Imagen destacada | Nandaperin

En Xataka | Apple ha dado el giro más silencioso de su historia: sus equipos de diseño ya no reportan a diseño



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jueves, 29 de enero de 2026

Estudiar con IA sin pensar no enseña nada: estos consejos pueden servirte para sacarle partido y aprender de verdad

La inteligencia artificial (IA) está cambiando muchas cosas, y una de ellas es cómo estudiamos y aprendemos. Pero una cosa es hablar de IA en abstracto y otra, muy distinta, es usarla en serio para sacar adelante una asignatura. Ahí es donde empiezan las dudas reales: qué herramienta merece la pena, por dónde empezar o, sobre todo, cómo evitar que el chatbot acabe convirtiéndose en una máquina de hacer resúmenes y que no se te queda nada. En un nuevo vídeo del canal de YouTube de Xataka hemos querido ir justo a ese punto, con un enfoque práctico y una experiencia de uso real que probablemente te resulte familiar si eres estudiante.

Francisco Franconi hoy nos comparte su experiencia. Es estudiante universitario y en este camino ha descubierto auténticas joyas para exprimir Gemini (sí, en esta ocasión dejamos momentáneamente a un lado ChatGPT para probar una alternativa distinta y, sobre el papel, muy prometedora). Aun así, lo interesante de su propuesta no está tanto en la herramienta concreta como en el método: nuestro compañero insiste en que sus consejos pueden aplicarse a cualquier chatbot, porque lo que marca la diferencia no es el modelo, sino cómo lo utilizas.

La clave no está en el chatbot, sino en el método

De hecho, su primer consejo es muy directo: “El primer consejo que te voy a dar es que, si vas a usar la IA de forma pasiva, no vas a aprender nada”. Y cuesta discutirlo. Franconi profundiza en una de las trampas más habituales: pedirle a la IA que resuma un tema, copiarlo en un documento y asumir que eso equivale a estudiar. Según explica, ese enfoque solo crea una ilusión de productividad. La alternativa es usarla como apoyo real, como un acompañante de aprendizaje, no como un sustituto que te ahorra el trabajo mental, y en el vídeo deja caer un consejo concreto para empezar a hacerlo bien desde el minuto uno.

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El segundo consejo apunta a una de las ventajas más potentes de la IA en el contexto educativo: su capacidad para adaptarse a distintos niveles de dificultad. Aquí la clave está en convertir al chatbot en una especie de profesor particular a demanda, capaz de explicarte lo mismo con enfoques progresivos hasta que lo entiendas de verdad. “Lo que yo hago es pedirle a la IA que me explique los temas de la forma más simple, digamos, como se lo explicaría a un niño. A partir de ahí le vas aumentando la dificultad”, nos cuenta Franconi. Y el matiz es importante: no se trata solo de simplificar, sino de construir comprensión por capas.

"Lo que yo hago es pedirle a la IA que me explique los temas de la forma más simple"

A lo largo del vídeo aparecen más consejos igual de valiosos. Uno de los más interesantes tiene que ver con el contexto, algo que muchos pasan por alto cuando usan un chatbot para estudiar: el contenido importa, pero también importa cómo se enseña. “Cuando cursamos una asignatura no solo importa el temario, también cómo da los contenidos el profesor. Aquí lo importante es que la IA tenga todos los apuntes, textos o diapositivas necesarios para que pueda usarlos de base para enseñarte”. Es decir, si quieres que la IA te ayude de verdad, no basta con lanzarle una pregunta genérica: hay que alimentarla con el material real que estás usando en clase para que su respuesta tenga sentido dentro del marco de tu asignatura.

Y, por supuesto, Franconi también entra en el terreno donde se separa el usuario casual del que realmente sabe lo que hace: el de los prompts. En el vídeo comparte ejemplos muy trabajados, como este: “Eres un acompañante de estudio experto en Arte Contemporáneo. Tu objetivo es enseñarme los contenidos de los documentos que he subido, siguiendo un orden estricto y pausado. Tu forma de trabajar es la siguiente:”, y a partir de ahí despliega instrucciones detalladas para orientar al modelo. Lo potente no es solo el texto, sino la lógica detrás: definir un rol, marcar objetivos, imponer un ritmo y establecer reglas. Y lo mejor es que ese esquema se puede adaptar fácilmente a cualquier materia.

Como decimos, en el vídeo hay mucho más. Ya está publicado en el canal de YouTube de Xataka, así que si quieres ver todos los consejos en contexto, te invitamos a verlo y a dejarnos tus comentarios tanto allí como en este artículo.

Imágenes | Xataka

En Xataka | El cambio del buscador de Google con la IA era un misterio sobre su monetización. Finalmente será otra suscripción



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El cambio del buscador de Google con la IA era un misterio sobre su monetización. Finalmente será otra suscripción

El cambio del buscador de Google con la IA era un misterio sobre su monetización. Finalmente será otra suscripción

Durante meses, la industria tecnológica ha estado muy pendiente de cómo Google resuelve su dilema particular: cómo integrar la inteligencia artificial en su buscador sin destruir el negocio publicitario que sustenta su imperio. Las dudas se van despejando poco a poco, y todo nos indica que la compañía ya lo tiene resuelto: mediante AI Plus, una suscripción con un coste de 7,99 euros al mes.

Dilema. Los resultados de búsqueda tradicionales con enlaces azules generan miles de millones en publicidad, siendo uno de los negocios más lucrativos de la empresa y también una de las razones por las que está donde está. En la otra cara tenemos su incursión en la carrera de la IA, un negocio en el que están quemando dinero en infraestructura con la esperanza de que a largo plazo salga rentable. Este último negocio también choca con el sistema de publicidad tradicional, con el que Google saca un gran partido también.

Abrazar lo nuevo significa potencialmente enterrar lo que les da de comer. La compañía busca con Google AI Plus una solución a este dilema.

Qué incluye la suscripción de 8 euros. AI Plus ha llegado recientemente a 35 nuevos países, entre ellos España. Por 7,99 euros al mes, los usuarios obtienen acceso mejorado a Gemini 3 Pro, el generador de imágenes Nano Banana Pro, la herramienta de investigación Deep Research, 200 GB de almacenamiento en la nube y la posibilidad de usar Gemini directamente en Gmail, Documentos y otras aplicaciones de Google. También incluye 200 créditos mensuales para Flow y Whisk, las plataformas de creación de vídeo con IA de la compañía.

Duelo con OpenAI. El precio es ajustado e incluso inferior a la oferta de ChatGPT Go, que se encuentra en España a un precio de 9,99 euros al mes. Ambas compañías están peleando por atraer a usuarios que quieren más que la versión gratuita, un filón para conseguir más financiación para su operativa de IA y, con el tiempo, captar aún más clientes que quieran sumergirse a planes más completos y de mayor coste.

Limitaciones para justificar el precio. La versión de Gemini 3 Pro incluida en AI Plus tiene restricciones significativas comparada con la suscripción AI Pro de 22 euros al mes. Por ejemplo, la ventana de contexto se reduce drásticamente de 1 millón de tokens a 128.000, lo que significa que el modelo "olvidará" información mucho antes en conversaciones largas o al analizar documentos extensos. Los créditos mensuales para herramientas de creación también son cinco veces inferiores: 200 frente a 1.000 en la versión Pro.

Google regala IA a sus clientes de almacenamiento. La compañía está añadiendo todas las funciones de AI Plus automáticamente a los suscriptores existentes de Google One Premium (2 TB por 9,99 euros al mes) sin coste adicional. Esto evita la situación absurda de que pagar más resultara en tener menos funciones, pero también muestra la apuesta de Google por hacer que sus usuarios que pagan por almacenamiento se familiaricen con Gemini sin que tengan que pensárselo dos veces.

Un cambio para los medios de comunicación. Google está confeccionando una estrategia de monetización en torno a la IA, y eso afecta a los medios de comunicación. De esta forma, los medios pasan de ser el destino final del usuario a convertirse en proveedores de datos para entrenar y alimentar las respuestas de la IA. Cuando Gemini responde directamente en lugar de mostrar enlaces azules, el tráfico hacia las webs originales se evapora, junto con los ingresos publicitarios que generaban. El tema es un tanto peliagudo y aún es una incógnita sobre cómo se van a poner de acuerdo todas las partes implicadas.

Suscripciones. Google está apostando por un modelo freemium que le permita rentabilizar su inversión en IA sin abandonar completamente su negocio publicitario tradicional. La pregunta es si los usuarios estarán dispuestos a pagar por algo que hasta ahora consideraban gratuito. A diferencia de Netflix o Spotify, las suscripciones de IA son todavía un concepto relativamente nuevo para el público general. Tendremos que esperar para conocer si este ejercicio de equilibrio funambulista de Google acaba convenciendo a largo plazo.

En Xataka | La cantidad de nuevas aplicaciones que llegan a la App Store se ha disparado. Tenemos un culpable: el "vibe coding"



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miércoles, 28 de enero de 2026

Los centros de datos son tan importantes que Meta se ha gastado millones en publicidad para cambiar nuestra percepción sobre ellos

Los centros de datos son tan importantes que Meta se ha gastado millones en publicidad para cambiar nuestra percepción sobre ellos

Meta ha desembolsado 6,4 millones de dólares en una campaña publicitaria entre noviembre y diciembre del año pasado para convencer a la opinión pública estadounidense de las bondades de sus centros de datos, según el New York Times. Los anuncios, emitidos en ocho capitales estatales y en Washington D.C., mostraban imágenes idealizadas de pueblos americanos revitalizados gracias a estas instalaciones.

Existe un rechazo social cada vez más significativo sobre la instalación de centros de datos dedicados a IA, sobre todo por el impacto que suponen en cuanto al desmesurado consumo de recursos básicos como luz y agua. Y claro, primero hay que convencer de que son clave para que Meta y el resto de grandes tecnológicas puedan continuar con sus operaciones.

La campaña de Meta. Según comparte el medio, los anuncios presentaban historias emotivas sobre Altoona (Iowa) y Los Lunas (Nuevo México), dos localidades donde Meta opera centros de datos. Con música de guitarra y planos de granjas y campos de fútbol americano, los vídeos prometían empleo y prosperidad. "Estamos trayendo trabajos aquí, para nosotros y para nuestra próxima generación", decía la voz en off.

Según Michael Beach, director ejecutivo de Cross Screen Media, Meta “podría haber comprado estos anuncios con el objetivo de influir en decisiones políticas y llegar a legisladores”. Ryan Daniels, portavoz de Meta, se limitó a afirmar al NYT que la compañía paga los costes completos de la energía que utilizan sus centros de datos, sin hacer comentarios sobre la campaña publicitaria.

Meta no está sola. Tal y como cuenta NYT, Amazon financia una campaña similar en Virginia a través de Virginia Connects, una organización sin ánimo de lucro creada por Data Center Coalition. Desde el medio Financial Times apuntan además que otros operadores como Digital Realty, QTS y NTT Data también están actuando de manera más intensa para defender la construcción de nuevas instalaciones.

Resistencia. En Estados Unidos, el rechazo social ha provocado la cancelación de proyectos multimillonarios en Oregon, Arizona, Misuri, Indiana y Virginia. El senador demócrata Chris Van Hollen explicaba al NYT que el asunto se ha convertido en algo “prioritario en el Capitolio” cuando sus votantes empezaron a quejarse masivamente de las facturas eléctricas. 

Tal y como comparte el medio, este mes, Van Hollen presentó una ley para regular el consumo energético de los centros de datos. Incluso el presidente Donald Trump se pronunció al respecto: "Las grandes empresas tecnológicas que los construyen deben pagar su propio camino", escribía hace unas semanas en Truth Social.

Factura de la luz. Los centros de datos se han convertido en infraestructuras críticas para el desarrollo de la inteligencia artificial, pero cada vez hay más tensión social sobre la instalación de los mismos. En octubre, Bloomberg contaba que en los últimos cinco años el precio mayorista de la electricidad en zonas cercanas a grandes concentraciones de centros de datos en Estados Unidos había aumentado hasta un 267%. En Baltimore, los residentes pagaban 17 dólares por megavatio-hora en 2020; en 2025 esa cifra alcanza los 38 dólares.

Por otro lado, el medio demostraba en su investigación que el 70% de los puntos donde se registraron aumentos de precios en la electricidad se encontraban a menos de 80 kilómetros de centros de datos con actividad significativa. Desde Bloomberg estiman que la demanda energética de estas instalaciones en Estados Unidos se duplicará para 2035, convirtiéndose en el mayor incremento desde los años 60.

La situación en España. Nuestro país también experimenta un auge en la construcción de centros de datos. La Comunidad de Madrid, paradójicamente la región con mayor déficit energético de España, concentra buena parte de estos proyectos y se espera que alcance una potencia de 1,7 gigavatios en 2030. La consultora CBRE señalaba en un informe que "no existe un inversor, un operador o una tecnológica grande que no tenga en sus planes estratégicos establecer su proyecto de centro de datos en el mercado ibérico".

Madrid, junto a Barcelona, compiten ya con ciudades como Milán, Zúrich o Berlín, aunque todavía lejos del grupo líder europeo en cuanto a capacidad de potencia formado por Fráncfort, Londres, Ámsterdam, París y Dublín.

Lo que nos espera. Según Bloomberg, las previsiones apuntan a que los centros de datos consumirán más del 4% de la electricidad mundial en 2035. Si estas instalaciones fueran un país, serían el cuarto en consumo energético, solo por detrás de China, Estados Unidos e India. Mientras tanto, las grandes tecnológicas ya exploran soluciones como reactores nucleares modulares (SMR) para alimentar sus instalaciones, o enviar los centros de datos al espacio.

Imagen de portada | Mark Zuckerberg, Meta

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