miércoles, 3 de diciembre de 2025

A la pregunta de qué sentido tiene competir con Google, OpenAI o Anthropic en IA, Mistral tiene respuesta: modelos pequeños y locales

A la pregunta de qué sentido tiene competir con Google, OpenAI o Anthropic en IA, Mistral tiene respuesta: modelos pequeños y locales

La startup francesa Mistral AI ha lanzado Mistral 3, una familia de 10 modelos de inteligencia artificial de código abierto que representan su apuesta más ambiciosa hasta la fecha. La compañía parisina, que a menudo es considerada la principal esperanza europea en el desarrollo de IA, busca diferenciarse de las grandes tecnológicas estadounidenses apostando por la flexibilidad y el despliegue en todo tipo de dispositivos en lugar de la potencia bruta. Bajo estas líneas te contamos todas las novedades.

Qué ha presentado Mistral. La familia Mistral 3 incluye un modelo insignia llamado Mistral Large 3, con 675.000 millones de parámetros, y nueve modelos compactos agrupados bajo el nombre Ministral 3 (en tres tamaños: 14.000, 8.000 y 3.000 millones de parámetros). Todos los modelos se lanzan bajo licencia Apache 2.0, permitiendo uso comercial sin restricciones. El modelo grande además cuenta con capacidad multimodal, pudiendo procesar texto e imágenes. También es multilingüe, con especial énfasis en idiomas europeos.

Por otro lado, los modelos pequeños pueden ejecutarse en dispositivos con apenas 4 GB de memoria, lo que los hace perfectos para portátiles modestos, móviles y sistemas embebidos sin necesidad de conexión a internet.

Por qué importa la estrategia. Mientras OpenAI, Google y Anthropic se centran en sistemas cada vez más potentes y cerrados con capacidades agénticas, Mistral se ha centrado en la amplitud y alcance de sus modelos, la eficiencia y lo que su cofundador Guillaume Lample denomina "inteligencia distribuida". Según declaró a VentureBeat, la compañía cree que el futuro de la IA no se define por la escala, sino por la ubicuidad: modelos suficientemente pequeños para funcionar en drones, vehículos, robots y dispositivos de consumo.

El argumento económico y práctico. Lample explicó al medio que en más del 90% de los casos, un modelo pequeño ajustado específicamente puede realizar el trabajo, especialmente si se entrena con datos sintéticos para tareas concretas. Según Lample, esto no solo resulta más barato y rápido, sino que elimina preocupaciones sobre privacidad, latencia y fiabilidad.

La compañía tiene además equipos que trabajan directamente con clientes para analizar problemas específicos y ajustar modelos pequeños que cumplen en tareas concretas. Esto sobre todo puede llegar a atraer a empresas que se frustran al optar por el mejor modelo posible para una tarea concreta y, si éste no cumple adecuadamente, se acaban rindiendo.

Europa va por detrás. Si hablamos de innovación y tecnología en torno a la IA, no nos tiembla el pulso en decir que Europa está a leguas de lo que empresas en Estados Unidos y China están ofreciendo. Es por ello que Mistral AI aboga por un enfoque diferente en el que prioriza el despliegue masivo en dispositivos y la flexibilidad de sus modelos más pequeños.

La capacidad que ofrecen los modelos abiertos puede ser una gran baza para seguir apostando por estas tecnologías. En China, por ejemplo, los modelos abiertos de DeepSeek, Alibaba o Kimi están despuntando ampliamente, por encima en determinadas tareas incluso de competidores tan grandes como ChatGPT. Lample explicaba que la mayoría de modelos chinos punteros son exclusivamente de texto, con sistemas de procesamiento de imágenes que van separados. Por ello quieren además apostar por un enfoque multimodal.

Un ecosistema completo. Mistral ya no solo ofrece modelos de lenguaje. La compañía ha construido todo un ecosistema que incluye Mistral Agents API, con conectores para ejecución de código, búsqueda web y generación de imágenes; Magistral, su modelo de razonamiento; Mistral Code para asistencia en programación; y AI Studio, una plataforma de despliegue de aplicaciones que cuenta además con capacidades analíticas y de registro.

Además, su asistente Le Chat ha incorporado un modo de investigación profunda, capacidades de voz y un listado con más de 20 integraciones empresariales. Así pues, además de su oferta de modelos, la compañía puede suministrar a otras empresas toda una capa de productos y servicios personalizados, con el objetivo de ser su principal fuente de financiación.

Soberanía digital. Aunque frecuentemente se caracteriza a Mistral como la respuesta europea a OpenAI, la compañía prefiere considerarse como ‘una colaboración transatlántica’. Su director ejecutivo, de hecho, está en Estados Unidos, tiene equipos en ambos continentes y entrena estos modelos en colaboración con equipos e infraestructura estadounidenses. No obstante, su posicionamiento como defensor de la soberanía digital europea, le ha valido asociaciones estratégicas con el ejército francés, la agencia de empleo del país, el gobierno de Luxemburgo y diversas organizaciones públicas europeas.

La Comisión Europea presentó en octubre una estrategia para promover herramientas de IA europeas que proporcionen seguridad y resiliencia mientras impulsan la competitividad industrial del continente.

Capacidades fuera de línea para democratización. Los casos de uso que Mistral ha diseñado para sus modelos pequeños incluyen, sobre todo, aplicaciones locales, como robots de fábrica que usan datos de sensores en tiempo real y sin depender de la nube, drones en desastres naturales o rescates que operan sin conexión, y coches inteligentes con asistentes de IA funcionales en áreas remotas.

Lample destacaba que hay miles de millones de personas sin acceso a internet pero con portátiles o móviles capaces de ejecutar estos modelos pequeños, lo que considera potencialmente revolucionario. Además, al funcionar en el dispositivo, estas aplicaciones preservan la privacidad de los datos de los usuarios.

Debate sobre "código abierto" real. No todos celebran el enfoque de Mistral. Algunos críticos cuestionan su decisión de optar por modelos ‘open weight’, es decir, gratuitos para acceder pero que proporcionan menos información sobre su código que los modelos verdaderamente de "código abierto", los cuales suministran el código y los datos de entrenamiento necesarios para entrenar un modelo desde cero.

Andreas Liesenfeld, profesor asistente en la Universidad Radboud y cofundador del European Open Source AI Index, declaró al Financial Times que los datos a escala son la clave que falta en el ecosistema europeo de innovación en IA y que Mistral no contribuye en absoluto a eso.

La apuesta estratégica a largo plazo. Lample reconoce que sus modelos van "un poco por detrás" de los sistemas cerrados más avanzados, pero argumentó que lo importante es que "están alcanzándolos rápidamente". El tiempo dirá si ese enfoque de Mistral por modelos de bajo coste, versátiles y con aplicaciones locales les acaba funcionando para acabar posicionándose como una de las grandes apuestas europeas por la IA.

Imagen de portada | Mistral AI

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martes, 2 de diciembre de 2025

ChatGPT está caído: el chatbot de OpenAI no funciona en todo el mundo

ChatGPT está caído: el chatbot de OpenAI no funciona en todo el mundo

Si estabas pensando en ayudarte en la inteligencia artificial para hacer los deberes, preparar un presupuesto o resolver cualquier tiop de duda este martes por la noche, malas noticias. Al menos si tu idea era usar ChatGPT. El chatbot más popular del mundo está caído en este momento.

Imágenes | Solen Feyissa

En desarrollo. 



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Google pulsó el botón rojo cuando se le vino encima ChatGPT. Ahora es OpenAI quien lo ha pulsado, según WSJ

Google pulsó el botón rojo cuando se le vino encima ChatGPT. Ahora es OpenAI quien lo ha pulsado, según WSJ

Sam Altman ha activado la alerta máxima en OpenAI. Tal y como comparten desde Wall Street Journal, el CEO de la compañía anunció este lunes en un memo interno que la empresa entra en "código rojo" para mejorar ChatGPT, la herramienta que ha catapultado a la compañía al estrellato pero que ahora ve cómo sus rivales recortan distancias a velocidad de vértigo.

Qué está pasando. OpenAI está posponiendo varios proyectos importantes para concentrar todos sus recursos en mejorar la experiencia diaria de ChatGPT, según se podía leer en el memo interno al que ha tenido acceso WSJ. Según Altman, el chatbot necesita avances urgentes en personalización, velocidad, fiabilidad y capacidad para responder a un rango más amplio de preguntas. Entre los proyectos aplazados figuran iniciativas para incluir publicidad en la versión gratuita de ChatGPT, agentes de IA para salud y compras (éste último se anunció hace muy poco), y Pulse, un asistente personal en desarrollo.

Por qué ahora. La presión viene principalmente de Google. Su modelo Gemini 3, lanzado el mes pasado, ha superado a OpenAI en las pruebas de referencia del sector y ha disparado las acciones del gigante de Mountain View. Tal y como asegura el medio, los usuarios activos mensuales de Gemini pasaron de 450 millones en julio a 650 millones en octubre, un crecimiento meteórico que enciende todas las alarmas en OpenAI. Aunque ChatGPT mantiene el liderazgo con, aproximadamente, más de 800 millones de usuarios semanales, la velocidad a la que Google está ganando terreno es preocupante.

El problema de fondo. OpenAI se encuentra en una posición delicada. La empresa no es rentable y necesita rondas de financiación constantes para sobrevivir, lo que la pone en desventaja frente a Google y otras tecnológicas que pueden financiar sus inversiones con ingresos propios. Además, está gastando más agresivamente que su principal rival entre startups, Anthropic.

Según sus propias proyecciones financieras, OpenAI necesitará alcanzar ingresos de aproximadamente 200.000 millones de dólares para ser rentable en 2030. Todo ello mientras está comprometida con inversiones de cientos de miles de millones en centros de datos.

Los últimos tropiezos. La compañía ha tenido dificultades últimamente para equilibrar la seguridad de su chatbot con hacerlo más atractivo para los usuarios. El modelo GPT-5 lanzado en agosto decepcionó a algunos usuarios, que se quejaron de su tono más frío y de problemas para responder preguntas sencillas de matemáticas y geografía. OpenAI tuvo que actualizar el modelo el mes pasado para hacerlo más cálido y capaz de seguir mejor las instrucciones de los usuarios.

La respuesta de OpenAI. Según apunta el medio, Altman ha establecido llamadas diarias para los responsables de mejorar ChatGPT y ha animado a realizar transferencias temporales de equipos. WSJ asegura que la compañía utiliza tres códigos de color: amarillo, naranja y rojo, para describir los distintos niveles de urgencia necesarios para abordar problemas.

Según el medio, antes de este "código rojo", OpenAI había declarado un "código naranja" en su esfuerzo por mejorar el chatbot. Nick Turley, responsable de ChatGPT en OpenAI, afirmó en X que ChatGPT representa el 70% de las actividades globales asistidas por IA y el 10% de las actividades de búsqueda.

Un giro de guion inesperado. Esto representa un cambio radical respecto a hace tres años, cuando era Google quien declaraba su propio código rojo como respuesta a la amenaza que suponía ChatGPT. Y es que tras un rompedor Google I/O el pasado mes de mayo, los de Mountain View han sido testigos de un brutal crecimiento hacia todas las direcciones a las que apunta la carrera de la IA actualmente, con mejoras en su chatbot, el despliegue de un sinfín de agentes de IA, mejora de sus aplicaciones y más. Ahora parece que es OpenAI quien debe defender su posición.

Y ahora qué. Altman anunció que la próxima semana OpenAI lanzará un nuevo modelo de razonamiento que, según evaluaciones internas, supera al Gemini 3 de Google. Sin embargo, reconoce que queda mucho trabajo por hacer en la experiencia cotidiana del chatbot.

Imagen de portada | OpenAI y Xataka Android

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DeepSeek ha lanzado su nuevo modelo razonador. Es gratis y supera a GPT-5

DeepSeek ha lanzado su nuevo modelo razonador. Es gratis y supera a GPT-5

DeepSeek ha presentado DeepSeek-V3.2 y DeepSeek-V3.2-Speciale. Son modelos de IA que combinan razonamiento complejo con capacidad para usar herramientas de forma autónoma.

Por qué es importante. La empresa de Hangzhou afirma que DeepSeek-V3.2 iguala el rendimiento de GPT-5 en múltiples pruebas de razonamiento. El modelo Speciale alcanza el nivel de Gemini-3 Pro y ha logrado medallas de oro en olimpiadas internacionales de matemáticas e informática.

El contexto. DeepSeek sorprendió al mundo en enero con un modelo revolucionario por eficiencia y coste. Ahora sube la apuesta con sistemas de código abierto que lanzan el guante directamente a OpenAI y Google en capacidades de razonamiento.

La innovación técnica. DeepSeek-V3.2 integra por primera vez el "pensamiento" directamente en el uso de herramientas. Puede razonar internamente mientras ejecuta búsquedas web, maneja una calculadora o escribe código.

El sistema funciona en dos modos:

  1. Con razonamiento visible (similar al razonamiento visto en ChatGPT y compañía).
  2. O sin razonamiento alguno.

La cadena de pensamiento persiste entre llamadas a herramientas y se reinicia solo cuando el usuario envía un nuevo mensaje.

Cómo lo han logrado. Los investigadores han desarrollado 'DeepSeek Sparse Attention (DSA)', una arquitectura que reduce mucho el coste computacional de procesar contextos largos.

El modelo mantiene 671.000 millones de parámetros totales pero activa solo 37.000 millones por token.

En cifras. DSA recorta el coste de inferencia en contextos largos aproximadamente un 50% comparado con la arquitectura densa anterior. El sistema procesa ventanas de contexto de 128.000 tokens en producción.

El entrenamiento por refuerzo ha consumido más del 10% del cómputo total de preentrenamiento. El equipo ha generado más de 1.800 entornos sintéticos y 85.000 tareas para entrenar capacidades de agente.

Los resultados. DeepSeek-V3.2-Speciale ha conseguido medalla de oro en la Olimpiada Matemática Internacional 2025, la Olimpiada Internacional de Informática 2025, las finales mundiales del ICPC 2025 y la Olimpiada Matemática China 2025.

Ambos modelos están disponibles ya.

  • V3.2 funciona en aplicación, web y API.
  • V3.2-Speciale solo por API, al menos por ahora.

Entre líneas. DeepSeek ha publicado los pesos completos y el informe técnico del proceso de entrenamiento. Esta transparencia contrasta con lo que suelen hacer las grandes tecnológicas americanas. Incluso las que ofrecen modelos de código abierto como Llama, con un asterisco.

La startup china quiere demostrar que los sistemas de código abierto pueden competir con los modelos propietarios más avanzados. Y lo hace mientras sigue reduciendo costes.

Sí, pero. Los benchmarks públicos no siempre reflejan el rendimiento en tareas del mundo rea. Las comparaciones directas con GPT-5 o Gemini-3 Pro dependen de métricas específicas que pueden no capturar todas las dimensiones relevantes.

Además, la integración de herramientas en modo razonador aún debe probarse en casos de uso complejos del mundo real. El coste reducido no es tan importante si la calidad de las respuestas no se sostiene.

En Xataka | Guía DeepSeek: 36 funciones y cosas que puedes hacer gratis con esta IA

Imagen destacada | Solen Feyissa



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OpenAI mostrará anuncios en ChatGPT porque no tiene más remedio: el negocio de la IA gratis es insostenible

OpenAI mostrará anuncios en ChatGPT porque no tiene más remedio: el negocio de la IA gratis es insostenible

OpenAI ha comenzado a preparar el terreno para introducir publicidad en ChatGPT. El código de la última versión beta de su aplicación Android incluye referencias explícitas a anuncios de búsqueda, carruseles publicitarios y contenido comercial.

Es algo que se ve venir desde lejos y venía siendo rumoreado, pero hay una huella de la propia OpenAI.

Por qué es importante. La empresa no puede sostener indefinidamente el acceso gratuito a una tecnología carísima de operar. Google y Meta se pueden permitir algo así porque financian sus chatbots con enormes negocios publicitarios previos, pero OpenAI sigue acumulando deuda y quemando efectivo sin un modelo rentable claro.

Un usuario del plan Pro de 200 dólares mensuales ya ha reportado haber visto un anuncio de Peloton durante una conversación. La publicidad parece inevitable, quizás incluso para quienes pagan... a falta de saber si eso fue un error o parte de la próxima nueva normalidad.

Entre líneas. Sam Altman ha pasado de llamar a los anuncios "el último recurso" en 2024 a elogiar el modelo publicitario de Instagram meses después. Las previsiones internas filtradas anticipaban mil millones de dólares en "monetización de usuarios gratuitos" para 2026.

La empresa ha estado contratando personal especializado en plataformas publicitarias, sistemas de atribución y herramientas de campaña. El discurso ha cambiado: ahora habla de encontrar un formato que "beneficie al usuario".

Sí, pero. Reuters informa que OpenAI ha declarado el "código rojo" interno para mejorar ChatGPT (justo lo opuesto a lo ocurrido cuando llegó ChatGPT) y está posponiendo iniciativas como la publicidad. La prioridad ahora es responder al lanzamiento de Gemini 3, no monetizar a los usuarios gratuitos.

La ventaja oculta. Las IA conversacionales conocen a sus usuarios mejor que cualquier cookie o píxel de seguimiento web. Les contamos nuestras preocupaciones, intimidades e intereses sin filtros. Navegamos obsesionados con no ser rastreados, pero a ChatGPT le regalamos un perfil publicitario perfecto.

Google sabe qué buscas. ChatGPT sabe qué piensas. La diferencia determina el valor del anuncio.

En juego. OpenAI maneja 800 millones de usuarios semanales procesando 2.500 millones de consultas diarias. Esa audiencia bestial convierte cualquier modelo publicitario en miles de millones potenciales de ingresos anuales.

  • El plan gratuito actual no desaparecerá, pero probablemente incluya anuncios.
  • Los planes de pago podrían encarecerse cuando llegue la restructuración.

La empresa necesita ingresos que no dependan únicamente de suscripciones para cerrar su enorme déficit operativo.

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

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John Giannandrea se marcha de Apple: el hombre que no logró transformar a Siri y cerebro de la estrategia de IA pone fin a su etapa

John Giannandrea se marcha de Apple: el hombre que no logró transformar a Siri y cerebro de la estrategia de IA pone fin a su etapa

Apple ha comunicado que John Giannandrea, uno de los ejecutivos más influyentes en su estrategia de IA de los últimos años, iniciará un proceso de retirada que culminará en 2026. La compañía explica que el directivo dejará su puesto como vicepresidente sénior de Machine Learning and AI Strategy, aunque seguirá colaborando como asesor durante los próximos meses. Este anuncio se produce meses después de un reajuste de responsabilidades relacionadas con Apple Intelligence y Siri.

Giannandrea aterrizó en Apple en 2018 como uno de sus fichajes más sonados, con el encargo de reforzar la estrategia de IA y dar un nuevo rumbo a Siri. Su equipo quedó a cargo de áreas como los Apple Foundation Models, el motor de búsqueda interno y la investigación en aprendizaje automático, piezas técnicas sobre las que Apple ha construido buena parte de su estrategia reciente. También asumió la responsabilidad de orientar la evolución de Siri y de coordinar proyectos de IA que afectaban a múltiples equipos de la compañía.

Un proyecto que empezó con ambición y terminó en aplazamientos. Apple Intelligence nació como una renovación profunda de la experiencia del usuario, pero los avances no fueron al ritmo esperado. The Information detalló que la demo mostrada en la WWDC 2024 no reflejaba plenamente las capacidades avanzadas que Apple había sugerido, y que gran parte de esas funciones no estaban implementadas en el momento de la presentación. La presión aumentó cuando la compañía confirmó que la nueva Siri con funciones personalizadas se retrasaría hasta 2026. Lo que debía ser el nuevo punto de inflexión acabó convirtiéndose en una cadena de aplazamientos.

Guerra interna en Cupertino por el rumbo de la IA. Las tensiones entre el grupo de AI/ML y el equipo de software venían de lejos, según publicó The Information. Mientras el área que lideraba Giannandrea apostaba por un avance más cauto y centrado en la privacidad, Craig Federighi defendía un enfoque más pragmático orientado a resultados tangibles. El choque de prioridades se hizo evidente cuando algunos ingenieros comenzaron a referirse al equipo de AI/ML como “AIMLess”, una muestra del malestar acumulado. La situación derivó en un giro de marzo de 2025 que colocó a Federighi y Mike Rockwell al frente del nuevo rumbo de Siri.

Una pérdida de influencia que se venía gestando. Según Bloomberg, la confianza de Tim Cook en Giannandrea se resintió tras los numerosos retrasos en el desarrollo de las funciones de Apple Intelligence prometidas durante la WWDC 2024. En un encuentro con su equipo, el directivo admitió que los retrasos eran “feos” y reconoció la vergüenza y el enfado que esa situación había generado entre el personal. Tras el cambio de liderazgo en 2025, buena parte de sus funciones empezó a quedar en manos de otros responsables, mientras él mantenía otras tareas en investigación de tecnologías de IA y robótica. Ese desplazamiento del foco operativo sirve de telón de fondo al anuncio de que pasará a ejercer como asesor antes de retirarse en 2026.

El desembarco de Amar Subramanya y la nueva arquitectura de poder. Apple ha incorporado a Amar Subramanya como vicepresidente de IA tras su etapa como vicepresidente corporativo de IA en Microsoft y 16 años en Google, donde fue responsable de ingeniería del asistente Gemini. Según la nota oficial, Subramanya se hará cargo de áreas clave como los Apple Foundation Models, la investigación en aprendizaje automático y los equipos de AI Safety and Evaluation. Reportará directamente a Craig Federighi, que refuerza así su peso en la estrategia de inteligencia artificial. El resto de la organización vinculada a este ámbito quedará bajo la supervisión de Sabih Khan y Eddy Cue, un reparto que busca alinear responsabilidades con sus departamentos respectivos.

La retirada de Giannandrea y la llegada de nuevos responsables marcan un punto de inflexión para Apple en su estrategia de inteligencia artificial. La compañía confía ahora en una estructura más definida, con Craig Federighi en el centro del proyecto y Amar Subramanya al frente de áreas clave de investigación y modelos fundacionales. El reto será convertir esta reorganización en mejoras visibles para los usuarios y recuperar competitividad en un mercado que evoluciona a gran velocidad.

Imágenes | Apple

En Xataka | Huawei tiene una patente con la que fabricar chips de 2 nm. El único problema es que solo es una patente



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lunes, 1 de diciembre de 2025

Etsy era el paraíso de la artesanía y la creatividad. Se ha convertido en un campo de minas de imágenes generadas por IA

Etsy era el paraíso de la artesanía y la creatividad. Se ha convertido en un campo de minas de imágenes generadas por IA

Que la IA nos deje sin trabajo es una de las grandes preocupaciones de los últimos años. Aún no está claro cuál será el impacto de la IA en el mercado laboral, lo que sí tenemos claro es que hay gente haciendo negocio aprovechándose de la IA generativa. Es lo que está pasando en Etsy, donde hay a la venta una abrumadora cantidad de "arte personalizado" que en realidad está hecho con IA.

Qué está pasando. Etsy es la plataforma para artistas por excelencia. En ella podemos encargar que nos hagan un retrato personalizado de nuestra mascota o familia en multitud de estilos. Todo normal, excepto porque muchos de los resultados si buscamos "retrato personalizado" son imágenes hechas por IA.

Si buscamos estilos concretos que se han viralizado recientemente como Ghibli, anime o Pixar, la IA lo domina prácticamente todo. Además, algunos no son precisamente baratos, como este retrato estilo Ghibli que cuesta casi 20 euros en formato digital. Si queremos imprimirlo sube a más de 46 euros. 

Por qué es importante. La IA ha venido para quedarse y el debate sobre si podemos considerarla arte está ahí. El problema es que, al menos de momento, la falta de transparencia es flagrante. He buceado por este tipo de "retratos personalizados" en Etsy y sólo he encontrado un par de vendedores que mencionaban el uso de IA en el proceso creativo, el resto no sólo es que no lo mencionan, es que dicen cosas del tipo "Obra de arte original" o "Estoy deseando dibujarte". 

Hay una clara intención por ocultar el uso de IA generativa. El objetivo es evidente: atrapar a un público que no conoce cómo funcionan las herramientas IA y al que pagar 20 euros por un "retrato personalizado" le parece un precio más que razonable. 

Etsy Ia2 Etsy Ia2 ¿Se lo decimos?

IA para todo. No sólo es que hagan los artículos con IA, es que hay tiendas que parecen gestionadas completamente por una. Algunos compradores comentan que se han sentido como si hablaran con una IA, que probablemente haya sido así. Hay tiendas donde todos los títulos, las descripciones y los comentarios en respuesta a las reseñas están claramente hechos con IA. De hecho, la propia Etsy lanzó hace unos meses una herramienta para crear títulos usando inteligencia artificial.

Etsy Ia3 Etsy Ia3 Cuando subes un artículo puedes marcar que está hecho con IA.

Qué dice Etsy. A pesar del rechazo de buena parte de la comunidad, la plataforma permite la venta de artículos generados con IA. Según las normas que publicaron en 2024, Etsy considera que el vendedor sigue aportando creatividad al diseñar el prompt, pero eso sí: "Los vendedores deben indicar en la descripción de su anuncio si un artículo ha sido creado con el uso de IA". Sin embargo, dado el volumen de productos generados con IA sin etiquetar, parece que son bastante laxos con esto. 

Amazon Ia Amazon Ia Imagen: Amazon

Más engaños. Además de vender imágenes generadas por IA haciéndolas pasar por hechas a mano, hay otros usos de la IA para potenciar las ventas. Ya lo vimos con los patrones de ganchillo imposibles de coser, hay vendedores usando imágenes IA para promocionar sus productos (reales) y también lo hemos encontrado en algunos artículos de Amazon; es el clásico "lo que pides vs lo que te llega". Y aún hay más. En Idealista también están usando la IA en anuncios de venta de casas "para  que veas cómo quedaría reformada".

Vertiginoso. A principios de año hablábamos de la IA basura que estaba llenando Instagram y TikTok; eran vídeos muy perturbadores, pero era muy evidente que estaban hechos con IA. Los ejemplos que hemos puesto también son fáciles de detectar para un ojo entrenado, pero los avances son vertiginosos. Hoy, distinguir qué es real y qué no es prácticamente imposible. Engaños como el del "arte IA" de Etsy serán una anécdota comparado con lo que se viene.

Imagen | Etsy

En Xataka | La IA está transformando la relación que tenemos con nuestras propias ideas: ya no creamos, solo nos "editamos"



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