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

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

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

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

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

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

Terrorismo doméstico

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

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

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

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

Abogada de Daniel Moreno-Gama

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

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

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

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

Amazon ha alcanzado un acuerdo para adquirir la compañía de telecomunicaciones satelitales Globalstar por 11.600 millones de dólares. La operación representa la segunda mayor compra en la historia del gigante tecnológico, un movimiento que permitirá a la multinacional reforzar su infraestructura espacial para competir con Starlink, el servicio de internet satelital de SpaceX liderado por Elon Musk.

Los términos del acuerdo establecen que Amazon ofrecerá 90 dólares por cada acción de Globalstar o 0,32 acciones de Amazon, sujeto a diversas condiciones. La transacción, que se espera que concluya el próximo año, permitirá a Amazon integrar el espectro radioeléctrico de Globalstar. Se trata de un aspecto clave para ofrecer servicios de internet satelital a dispositivos móviles, una tecnología para dar cobertura a zonas donde no llegan las redes terrestres convencionales y que Amazon planea ofrecer en 2028.

La compañía fundada por Jeff Bezos espera que esta operación le ayude a recuperar parte del terreno perdido con Starlink. Actualmente, su unidad de satélites (antes llamada Project Kuiper, ahora rebautizada como Leo) cuenta con poco más de 200 dispositivos en órbita, frente a los más de 10.000 que opera Starlink.

Pese a la magnitud de la compra, la red de Globalstar es, por el momento, limitada, con dos docenas de satélites en órbita baja. El objetivo de la operación es más bien acceder al espectro radioeléctrico que operan y a su “experiencia” en el internet satelital, ha afirmado Panos Panay, vicepresidente de Amazon: “Al combinar la experiencia probada y la sólida base de Globalstar con la obsesión por el cliente y la innovación de Amazon, los clientes pueden esperar un servicio más rápido y fiable en más lugares”.

Retraso en los lanzamientos

La desventaja de Amazon con SpaceX radica también en su capacidad de lanzamiento. Esta se deriva a su vez del retraso a su vez de Blue Origin, la compañía de naves espaciales de Bezos. Mientras que la compañía de Musk se ha basado en una estrategia de ensayo y error en los lanzamientos, perdiendo una gran cantidad de cohetes, Blue Origin ha seguido un enfoque mucho más conservador. A esto se suma que SpaceX se ha llevado los primeros contratos clave de la NASA, lo que le ha permitido acceder a financiación y experiencia real en misiones espaciales.

No obstante, debido a esa falta de capacidad de lanzamiento, Amazon tuvo que solicitar en febrero una prórroga de dos años a la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) para cumplir con el despliegue de sus primeros 1.600 satélites, que deberían haber entrado en servicio este año.

Otro punto clave de la negociación ha sido la relación de Amazon con Globalstar con Apple, que posee una participación del 20% en la compañía de satélites. Como parte del pacto, Amazon ha acordado que su infraestructura seguirá dando soporte a los servicios de emergencia (SOS) para el iPhone y el Apple Watch. Aunque Amazon ha mantenido en secreto los términos específicos de esta alianza, Globalstar ya colaboraba estrechamente con la firma de Cupertino.

Globalstar, con sede en Luisiana y fundada en 1991, reportó ingresos de 273 millones de dólares en 2025, un 9% más que el año anterior. Sus acciones se habían revalorizado un 270% en los últimos doce meses ante la especulación de una venta. Por su parte, SpaceX presentó este mes la documentación para salir a bolsa en una de las operaciones de este tipo más esperadas del mercado.

Cuatro astronautas han viajado esta semana alrededor de la Luna por primera vez en más de medio siglo. La NASA ha organizado el viaje más largo de la historia del ser humano, ha captado las primeras imágenes de la Tierra desde la cara oculta del satélite y reactivado la ilusión por la exploración espacial del siglo XXI. Sin embargo, esta carrera es muy distinta a la que EEUU ganó en los años 70.

“Construiremos bases científicas, conduciremos vehículos exploradores, haremos radioastronomía, fundaremos empresas, impulsaremos nuestra industria, inspiraremos; pero, en última instancia, siempre elegiremos la Tierra”, pronunció la astronauta Christina Koch justo tras aparecer “zona de silencio”, la parte del viaje en la que la cápsula queda incomunicada detrás del satélite.

El discurso cuidadosamente escogido de Koch para este momento histórico evoca la nostalgia de la exploración del cosmos pero señala una parte de ese cambio. La nueva carrera espacial tiene un componente privado clave. La NASA vuelve al satélite para explotar sus recursos y la misión Artemisa II es el primer paso de una nueva arquitectura industrial y comercial que llegará en los próximos años de la mano de nuevos magnates espaciales.

La cápsula Orión que protagoniza este viaje será, con casi con toda probabilidad, una de las últimas fabricadas por la agencia espacial estadounidense siguiendo los métodos tradicionales. A partir de ahora, el diseño de las próximas generaciones de naves correrá a cargo de empresas privadas en un modelo en el que la NASA entrará como cliente, pero no será la dueña del proyecto ni tendrá control directo en sus requisitos técnicos.

Así ocurrirá con los módulos de alunizaje, cuyo desarrollo ya ha sido adjudicado a empresas como SpaceX (Elon Musk) o Blue Origin (Jeff Bezos). El primero se pondrá a prueba en la misión Artemisa III, prevista para 2027. La NASA defiende que este nuevo paradigma, conocido como New Space, permitirá abaratar costes y acelerar los desarrollos. Frente al modelo público tradicional, dominado por la aversión al fallo, la nueva industria bebe de las lógicas de Silicon Valley: asume errores como parte del proceso.

El cambio no es a futuro, sino que está sucediendo ya. La inmensa inversión de SpaceX para desarrollar cohetes reutilizables que disminuyan el coste por lanzamiento (y su mayor tolerancia a perder vehículos), las constelaciones de minisatélites baratos de producir y la extensión de los servicios espaciales mucho más allá de los estados son las primeras pruebas de ello. La seguridad y el paso firme de la exploración espacial clásica se ven sustituidos por la velocidad y la disrupción propias del sector tecnológico.

Sin embargo, la economía lunar y la producción de vehículos espaciales son solo la superficie del naciente sector del New Space. El verdadero negocio que las empresas espaciales están presentando a los fondos de capital riesgo, y por el que han conseguido inversiones de unos 150.000 millones de dólares en la última década según datos de Space Capital, no es convertirse en gestoras de la logística y la minería espacial. Ese es solo el primer paso. La carrera espacial oculta que se está desarrollando ahora trata de construir una nueva infraestructura de poder en el espacio y conectarla con la última gran revolución tecnológica terrestre: la inteligencia artificial.

La infraestructura invisible del poder orbital

El espacio se está convirtiendo en una extensión del sistema nervioso de la Tierra. Las finanzas globales se rigen por los relojes atómicos a bordo de los sistemas globales de navegación por satélite, de los que depende desde el comercio internacional de alta frecuencia hasta sacar dinero, explican los investigadores Clémence Poirier y Sébastien Moranta, del Instituto Europeo de Política Espacial. El transporte marítimo, la aviación y la logística terrestre que abastece los supermercados se basan en la misma red para no colapsar, mientras que prácticamente todas las operaciones militares modernas necesitan respaldo satelital.

“Aunque los sistemas espaciales aún no se hayan definido como infraestructuras críticas, sin duda desempeñan un papel fundamental en la prosperidad y la seguridad de las economías y sociedades modernas, y sirven de apoyo a otras infraestructuras críticas”, explican ambos investigadores en la Elgar Encyclopedia of Space Policy and Governance.

La red espacial es muy eficiente, pero eso la ha convertido en un “punto único de fallo”. Es el cruce de caminos moderno. Quien lo controle, obtiene un gran poder de influencia sobre la economía y la seguridad planetaria. Hasta ahora ese poder estaba en manos de los Estados. Pero eso está cambiando con el desarrollo del New Space.

El mejor ejemplo hasta la fecha de ese trasvase de poder se dio en 2022. Entonces Elon Musk decidió unilateralmente frustrar un contraataque ucraniano contra la flota rusa en Crimea. Ante la petición de Kiev para activar la cobertura de su constelación Starlink en la zona y guiar drones submarinos hacia sus objetivos, el magnate se negó y desconectó el servicio por temor a una escalada nuclear.

El curso de la guerra, las vidas de millones de personas y la seguridad internacional quedaron marcadas por la agenda personal de un solo empresario. “Hubo una solicitud urgente de las autoridades gubernamentales para activar Starlink hasta Sebastopol”, publicó Musk en X, su red social, citando la mayor ciudad portuaria de Crimea. “La intención evidente era hundir la mayor parte de la flota rusa anclada allí. Si hubiera accedido a su petición, SpaceX habría sido explícitamente cómplice de un importante acto de guerra y de una escalada del conflicto”, justificó.

Por qué llevar la inteligencia artificial al espacio

Mientras la industria del New Space multiplica la cantidad de datos que llegan desde la órbita, en la superficie una nueva tecnología ha transformado la capacidad de analizarlos e interpretarlos en tiempo real. La convergencia entre la inteligencia artificial y la privatización del cosmos es, para sus impulsores, la mayor oportunidad económica de la historia.

“Estamos hablando de la mayor oportunidad de mercado de la historia, billones de dólares al año en inversión de capital (CapEx). Mi mejor estimación es que, en un plazo de entre cinco y diez años, al menos la mitad de toda la nueva capacidad de computación se desplegará en el espacio por motivos energéticos”, dice Philip Johnston, fundador y CEO de Starcloud, una startup fundada en 2024 que acaba de recibir 170 millones de dólares para desarrollar centros de datos en el espacio.

Estamos hablando de la mayor oportunidad de mercado de la historia, billones de dólares al año en inversión de capital

Philip Johnston — fundador y CEO de Starcloud

“Tan pronto como Starship [el cohete pesado de SpaceX] vuele con frecuencia, será más barato construir centros de datos en el espacio”, insiste Johnston, de 39 años. Hasta ahora, un satélite funcionaba de forma similar a un espejo: captaba una imagen o una señal y la enviaba a la Tierra para ser procesada. El problema es que la multiplicación de satélites y telescopios en órbita ha saturado la capacidad de las antenas terrestres para recibirlos y transmitirlos.

La propuesta de Starcloud (así como de otras 20 o 30 startups, de las que una decena están en fase avanzada) es saltarse ese último paso. Convertir esos espejos en centros de datos, desplegando infraestructura de computación en órbita alimentada por paneles solares. De esta forma, en lugar de bajar un archivo gigantesco para que sea analizado en la Tierra, sería el propio satélite el que analizaría la imagen en tiempo real y enviaría una alerta de unos pocos bytes si detecta algo relevante. El proceso podría ahorrar horas en transmisiones.

El modelo Qwen3 completó múltiples experimentos, en los que se transmitieron preguntas desde la Tierra al satélite, se procesaron a bordo y los resultados se enviaron de vuelta a las estaciones terrestres, todo ello en tan solo dos minutos

El Diario del Pueblo — periódico oficial del Partido Comunista Chino

SpaceX puso en órbita el primer satélite de Starcloud con chips de Nvidia el pasado noviembre. Microsoft y Amazon ya tienen en marcha proyectos similares. Pero la más avanzada, según sus anuncios oficiales, es China: en enero de este año la empresa Adaspace Technology consiguió subir el modelo Qwen-3 de Alibaba a un satélite en condiciones de misión real.

“En la prueba, el modelo Qwen3 completó múltiples experimentos, en los que se transmitieron preguntas desde la Tierra al satélite, se procesaron a bordo y los resultados se enviaron de vuelta a las estaciones terrestres, todo ello en tan solo dos minutos”, explicó El Diario del Pueblo, el periódico oficial del Partido Comunista de China.

Sin normas para las IA militar espacial

Tanto China como las startups estadounidenses promocionan estos avances como nuevas formas de desarrollar ciudades inteligentes, detectar catástrofes medioambientales antes de que sucedan o telemedicina. La realidad es que una de sus primeras aplicaciones está siendo la militar: satélites con IA que detectan tropas enemigas, tanques o misiles en tiempo real y envían alertas instantáneas para disparar contra ellos, sin esperar a que los datos lleguen a la Tierra.

La carrera de la IA entre Washington y Pekín y el aumento de la tensión internacional hace que todas estas tecnologías nazcan, en realidad, con la etiqueta de “doble uso” (civil y militar). Un factor que desdibuja las fronteras de lo que constituye un arma espacial, complicando su regulación y aumentando el riesgo de que sean atacadas en caso de conflicto, ha alertado el Instituto de las Naciones Unidas de Investigación sobre el Desarme (UNIDIR) en su último informe.

Aunque la inteligencia artificial puede mejorar las operaciones espaciales, también pueden ser reutilizadas y explotadas para aplicaciones disruptivas u hostiles

Naciones Unidas

“Aunque las aplicaciones cuánticas y de inteligencia artificial pueden mejorar las operaciones espaciales, también pueden ser reutilizadas y explotadas para aplicaciones disruptivas u hostiles”, destaca: “Los sistemas avanzados de IA podrían aumentar indirectamente las amenazas relacionadas con el espacio si se utilizan para automatizar ciberataques, secuestrar interfaces o explotar datos de código abierto”.

Esa situación, unida al hecho de que las principales potencias espaciales son también potencias nucleares, hace que Naciones Unidas alerte de que la integración de la IA en los sistemas de mando incremente el riesgo de errores de cálculo o de una escalada militar involuntaria. “La incertidumbre sobre las capacidades tecnológicas emergentes puede alimentar la desconfianza e iniciar una carrera armamentística en el espacio”.

El UNIDIR, una institución autónoma dentro del marco de la ONU cuyo propósito fundamental es realizar investigaciones independientes sobre el control de armas y la proliferación de armamento, advierte que el Tratado sobre el Espacio Ultraterrestre (1967) no tiene en cuenta la toma de decisiones de manera autónoma, lo que complica aún más la situación.

Con todo, el organismo subraya que las startups y los actores comerciales no pueden escudarse en el desconocimiento de las leyes ni en la naturaleza de doble uso de sus productos. En última instancia, advierte el instituto, la viabilidad a largo plazo del mercado espacial depende de que no se convierta en un caos bélico incontrolable. Por ello, les recuerda sus obligaciones de “conocer quiénes son sus clientes” y para qué utilizan sus productos. A los Estados, les pide que no descuiden el control de sus propias empresas.

El ser humano se lanza de nuevo al espacio, pero con unas capacidades inimaginables en su primera carrera hacia la Luna. Si una inteligencia artificial privada toma una decisión errónea sobre una infraestructura crítica desde el espacio, ¿bajo qué ley se juzga ese error? ¿Quién audita los sesgos de un algoritmo que envía alertas a la Tierra a 500 kilómetros de altura? ¿Pensaba Christina Koch en estos dilemas cuando citó a las empresas que protagonizaran la nueva conquista del espacio?

Si alguien la crea, todos moriremos (Destino) no es solo un ensayo sobre la Inteligencia Artificial: es también el libro de cabecera del cada vez más numeroso colectivo que trata de “prevenir la extinción de la humanidad”. Sus autores Nate Soares y Eliezer Yudkowsky son veteranos de la masa crítica que desde hace lustros monitoriza la evolución de la Inteligencia Artificial y su crecimiento exponencial: de simple juguete de los techbros a cómplice imprescindible de operaciones militares de varios de los ejércitos más poderosos del mundo y socio secreto de toda clase de operaciones clasificadas de las que —probablemente— resulta mejor no saber absolutamente nada.

Con la Inteligencia Artificial se produce una de esas paradojas que resultan casi dolorosas: es imposible dar con un tema tan transitado y sin embargo tan desconocido. Se habla de ello sin cesar, unos para dar rienda suelta a su vena ‘artística’ en forma de meme o video con el político/fenómeno/conflicto de turno; otros para advertirnos de sus perversas intenciones, de su amenaza latente como sustituto permanente de nuestros trabajos, nuestras aficiones y hasta nuestras vidas.

Pero más allá de chatbots serviles, aprendices de psicólogo o cómplices irreemplazables de una soledad que tiene hechuras de plaga, la IA ha dividido el mundo en dos grandes tribus: los que la consideran una simple herramienta capaz de meter la pata igual que cualquier hijo de vecino y los que han vislumbrado en ella un apocalipsis inevitable y tremendamente verosímil.

Es razonable argumentar que cuanto más se sabe de la dichosa IA, más sencillo es afiliarse a los profetas del Armagedón digital. En ese ejército sirven ya miles de científicos, filósofos y políticos y su objetivo resulta diáfano: pararlo todo; pararlo todo ahora mismo. Seguramente, al lector cinéfilo le asaltarán recuerdos que empiezan en HAL-9000 y acaban en Skynet, pero como explican los autores, “una bota no odia a una hormiga; tampoco la tiene en cuenta cuando toma sus decisiones”.

Yudkowsky formó parte de la lista de las cien personas más influyentes en IA de la revista TIME, mientras que Soares lleva más de una década trabajando en este campo, tras su experiencia previa en Microsoft y Google, además de ser uno de los autores más prolíficos a la hora de hablar del asunto. Es el propio Soares el que recibe a elDiario.es para hablar de una obra que traslada al lector algo parecido a lo que en psicología llaman ‘ansiedad anticipatoria’ y que ha levantado una ola de halagos y unas cuantas críticas, pero que ha servido para provocar un profundo debate en los círculos de sabios del sector y para dejar a los neófitos con la mosca tras la oreja.

Su libro no es demasiado optimista con el futuro que nos espera…

Bueno, intentamos terminarlo con una nota esperanzadora.

Sinceramente, ¿qué porcentaje, qué probabilidades hay de que suceda algo como lo que formula en su libro pueda suceder? ¿De verdad cree que va a salir así de mal?

En 1952, creo, cuando los estadounidenses probaron la primera bomba de hidrógeno, más potente que las armas nucleares convencionales, en ese momento era muy fácil pensar que el mundo iba a terminar en un incendio nuclear. En aquellos días habían pasado miles de años en los que los humanos se habían hecho la guerra unos a otros y nunca habían logrado contenerse. La Primera Guerra Mundial había ocurrido unos 30 años antes. Después de esa guerra se creó la Sociedad de Naciones y dijeron que nunca volveríamos a hacer algo así. Pero fracasó y ocurrió la Segunda Guerra Mundial.

Tras la Segunda Guerra Mundial aparecieron las armas nucleares. Y mucha gente pensó que no hacía falta ser un pesimista loco para creer que volveríamos a hacerlo todo otra vez, pero esta vez con armas nucleares, y que todo el mundo moriría. Y aunque finalmente no morimos en un incendio no fue porque las armas nucleares fueran falsas. Así que, yo no estoy aquí diciendo que vayamos a morir por la IA. Creo que tenemos todas las oportunidades para detener esto y evitar lo peor. Pero no vamos a sobrevivir porque la IA resulte ser falsa. La IA no es falsa. Tendremos que sobrevivir por otros medios distintos a que la IA resulte no ser real.

Entonces estamos hablando de una superinteligencia artificial. No sé si ya estamos ahí.

No, seguro que todavía no estamos ahí.

La forma de alejar el peligro sería pues, literalmente, ¿apagarlo todo?

Sí. Hoy en día la parte peligrosa es la superinteligencia, y como dices todavía no estamos ahí. Pero si llegamos allí, será demasiado tarde. Pienso en esto un poco como observar la evolución de los animales. Puede ser difícil darse cuenta de cuándo se pasa de los monos a los humanos. Podrías decir: los monos siguen siendo bastante tontos, todavía puedes engañarlos y se pasan el día tirándose excrementos. Pero en realidad hay muy poca diferencia entre un mono y un humano dentro del reino animal. Los monos se tiran excrementos y los humanos han caminado sobre la Luna.

Así que todavía no estamos ahí, pero podría ocurrir muy rápido.

Para dejarlo claro: no necesitamos impedir que la gente use ChatGPT. GPT no puede matarte. Lo que necesitamos detener es la carrera por crear inteligencias artificiales cada vez más inteligentes que nadie entiende. Ahora mismo esa carrera requiere cientos de miles de millones de dólares en chips informáticos extremadamente avanzados que solo pueden fabricarse en Taiwán y que necesitan una máquina de litografía que solo puede fabricarse en los Países Bajos. Es una cadena de suministro extremadamente frágil y cara, así que en realidad sería muy fácil para los gobiernos del mundo decir: no se construyen más IA cada vez más grandes que nadie entiende solo para ver qué pasa.

En cierto modo sería más fácil que controlar el uranio. El uranio es simplemente una roca que puedes extraer del suelo. ¿Podríamos detenerlo? Absolutamente. Lo único que falta es voluntad política.

Pero no tiene usted fe en que a pesar de que aparentemente sería posible y hasta sencillo, esa parada ‘técnica’ por llamarla así, vaya a producirse…

Pues no, no creo que vaya a producirse: mi intuición es que eso no va a suceder. Mucha gente habla de ello, cada vez hay más avisos, pero los líderes mundiales aún no han entendido el peligro. Siempre pongo este ejemplo: es como ver a alguien recogiendo mucho dinero en unas vías de tren mientras el tren se acerca. Podrías decir que es naturaleza humana ser codicioso y recoger dinero del suelo. Pero la cuestión es: ¿han visto el tren?

No deberíamos rendirnos antes de avisarles de que viene el tren. ¿Sabes dónde han visto el tren? En Silicon Valley. Allí sí han visto el tren. Los directivos de estas empresas dicen que sería ingenuo asumir que podremos mantener el control. Nuestra mejor esperanza es que, por alguna razón, les caigamos bien (sonríe). No tenemos ni idea de lo que está pasando dentro y eso lo convierte en una situación loca y arriesgadísima. El propio Demis Hassabis, que dirige el proyecto de IA de Google, dijo que le gustaría que todo el mundo fuera más despacio y que hubiera colaboración internacional para ello; Sam Altman, de OpenAI, dijo que este es el mayor riesgo de destrucción de la humanidad de todos los tiempos; Dario Amodei, jefe de Anthropic, dijo que hay una probabilidad muy alta de que todo esto salga catastróficamente mal.

La gente de Silicon Valley ha visto el tren, pero no pueden detenerlo. Y los líderes mundiales ni siquiera han visto el tren. Piensan que esto solo trata de coches autónomos o de gente perdiendo su trabajo. No se han dado cuenta de la amenaza que podría matarnos a todos en el horizonte. Así que, ¿lo detendremos? No lo sé. Pero sería muy absurdo rendirse antes de que los líderes siquiera se hayan dado cuenta del peligro.

Es como ver a alguien recogiendo mucho dinero en unas vías de tren mientras el tren se acerca. Podrías decir que es naturaleza humana ser codicioso y recoger dinero del suelo. Pero la cuestión es: ¿han visto el tren?

Déjeme preguntarle algo poniéndonos en lo peor: ¿qué pasará? ¿Cuál sería el comienzo de este proceso de destrucción de la humanidad? ¿Hay algún detonante que imagine?

Bueno, puedo inventar historias, pero en el fondo serían solo historias. Si jugaras una partida de ajedrez contra Magnus Carlsen, el mejor jugador humano, sería muy fácil decir quién va a ganar. Sin ofenderte, pero Magnus Carlsen ganaría esa partida contra ti. Seguro. Ahora bien, si me preguntaras con qué pieza te dará jaque mate, no lo sabría. Podrías decir: ¿cómo puedes estar tan seguro de que va a ganar si no puedes decirme cómo terminará exactamente la partida? Pero no funciona así. Es fácil predecir quién ganará aunque sea difícil predecir el final exacto.

Con la IA pasa algo parecido. Hoy ya hay gente que da a las IA cuentas con dinero y les dice que hagan lo que quieran. En el libro hablamos de una IA que tenía un patrimonio de 50 millones de dólares, también vemos que las IA persiguen objetivos inhumanos que nadie quería que persiguieran. Hemos visto IAs alucinar, hemos visto IA animar a adolescentes al suicidio: hemos visto IAs agravar episodios psicóticos.

Y todo esto ocurre incluso cuando las IA pueden responder correctamente a preguntas sobre si eso es una buena idea o no. Lo único que falta es la inteligencia para aprovechar los poderes que les estamos dando. Ahora mismo existe una web llamada rentahuman.ai donde humanos alquilan sus cuerpos a las IA cuando estas necesitan que un humano haga algo por ellas. Esto ya existe. Las IA simplemente aún no son lo bastante inteligentes para usarlo.

Pero hay ejemplos peores: el mes pasado OpenAI conectó una IA a un laboratorio biológico automatizado para que realizara sus propios experimentos. La IA no era lo suficientemente inteligente como para sintetizar un virus ni para tener objetivos propios que requirieran hacerlo. Pero los humanos ya están conectando IA a laboratorios biológicos.

¿Ese es el escenario? ¿IAs que pueden actuar de forma autónoma en cualquier ámbito?

El escenario es que veremos IAs cada vez más inteligentes y el referente es la diferencia entre un chimpancé y un humano. Veríamos a las IA utilizando los recursos que ya tienen. Podrían desarrollar robots que construyan fábricas de robots, extraigan recursos y creen su propia cadena de suministro sin depender de los humanos. Entonces aparece un bucle: robots construyendo fábricas que construyen robots que construyen fábricas. También construyen centros de datos.

Discúlpeme, pero temo que en cualquier momento Skynet aparezca en la conversación.

(Risas) Pero en Terminator los robots vienen con armas porque odian a los humanos. En la realidad probablemente sería distinto: simplemente no les importaríamos. Los humanos no entramos en guerra con las hormigas. Simplemente destruimos sus hormigueros cuando construimos algo. Así que, en realidad, moriríamos no porque intentaran matarnos, sino porque transformarían el mundo para sus propios objetivos.

Quizá construyan algo parecido a plantas que se extiendan por todo el planeta y recojan toda la luz solar. Excepto que, en lugar de ser una planta que podamos comer, sería una planta que alimenta a los centros de datos, ¿no? Hay todo tipo de cosas que la superinteligencia podría hacer. Predecirlo es un poco como intentar predecir la tecnología del futuro hace 100 o 200 años.

Si hace 200 años yo hubiera dicho qué tecnologías militares inventaría la humanidad, habrías tenido que describir algo fantasioso para acercarte siquiera a las armas nucleares. Ya sabes, en la vida real probablemente parece sorprendente. Probablemente parece una locura. Probablemente parece futurista. Pero, ya sabes, si quieres imaginar solo fábricas de robots construyendo más fábricas de robots, eso es lo fácil. Lo difícil de imaginar son, ya sabes, las formas de vida sintéticas.

El problema para la mayoría, incluido yo, es que vemos este tipo de cosas en vídeos de un minuto y medio con Brad Pitt y Tom Cruise, ya sabe, peleando en un edificio. Y luego Chat GPT o Grok diciendo que el Holocausto no ocurrió o que un misil impactado en un edificio en el Líbano era una mascletá. Así que, en cierto modo, son cosas pequeñas, delirios absurdos de una máquina estropeada. Creo que, en general, no percibimos esa amenaza.

Oh, sin duda: tienes toda la razón. Ese es uno de los grandes desafíos que supone este trabajo.

Entonces, ¿cree usted que hay algún remedio para eso, además de leer su libro? Quiero decir, quizá veremos cómo las IA se vuelven más capaces e inteligentes, y quizá haya una ventana de tiempo en la que las IA parezcan aterradoras, pero todavía no lo son realmente y no creo que sea una percepción que se pueda cambiar en un plazo de tiempo razonable.

Una razón para tener esperanza en eso es que ChatGPT hizo que todo el mundo se diera cuenta de que la IA es algo real. Y hasta ese momento, el concepto no estaba claro para nosotros. Ya sabes, llevo más de una década en este campo. No estaba claro que la humanidad fuera a darse cuenta de verdad. Antes de ChatGPT, por lo que sabíamos, la IA iba a limitarse a hacer solo tareas de informática, solo tareas matemáticas. Y quizá la humanidad ni siquiera llegaría a notar la IA antes de que realmente despegara.

Así que tuvimos la suerte de que apareciera ChatGPT porque hizo que el mundo se diera cuenta. Quizá tengamos algo que parezca aterrador, pero que no lo sea. Eso hará que el mundo se dé cuenta aún más. Pero el problema es que la IA podría avanzar muy rápido. Y aquí volvería a fijarme en la diferencia entre humanos y monos que mencionaba antes. O si miras la evolución de la vida, si te fijas en los mamíferos. En cierto modo estos se fueron volviendo cada vez más inteligentes. Y los ratones no eran muy peligrosos. Y, ya sabes, las ardillas tampoco lo eran. Y puedes ir subiendo incluso hasta los monos. Los monos pequeños no son muy peligrosos. Y luego puedes llegar a algo relativamente más grande, como un chimpancé. Y algunas personas empiezan a decir: bueno, mira, sé que no es lo bastante inteligente como para construir armas y dispararte. Pero, ya sabes, los chimpancés son en realidad bastante inteligentes comparados con otros animales. Y sé que los chimpancés no parecen capaces de superarte en inteligencia, y no pueden, pero en realidad están bastante avanzados.

¿Y cuál es exactamente la analogía con la IA?

A lo que me refiero es: si hablamos de inteligencia, los chimpancés quizá estén en el 98% de ese espectro. Y ese último 2%, de repente, ahí están. Ya sabes, los humanos son en realidad una especie de criatura loca. Los humanos son ese tipo de criatura que puedes dejar desnudo en la sabana sin nada más que sus manos. Y van a inventar sus propias herramientas y usarán esas herramientas para hacer herramientas mejores. Y usarán esas herramientas mejoradas para hacer otras aún mejores hasta que estén inventando sus propias fábricas, hasta que estén inventando su propia maquinaria minera gigante con la que extraer uranio del suelo y fabricar sus propias armas nucleares.

Sé que piensas que eso es una locura. Y nuestros cerebros apenas son un poco más avanzados que los de los chimpancés. Y así que las I.A. hoy en día siguen siendo muy tontas comparadas con nosotros. Pero comparadas con una roca, son muy, muy inteligentes. Y quién sabe cuándo cruzarán ese pequeño margen que queda y si habrá un momento en que parezcan muy aterradoras, pero en realidad no lo sean, dando tiempo a la humanidad para reaccionar. Espero que tengamos esa advertencia, pero no está en absoluto garantizado. Así que aquí el problema es la escala temporal: en términos de tiempos y de incertidumbre, una cosa que podría pasar con las IA es que tengas IA que todavía son bastante tontas, pero lo suficientemente inteligentes como para crear una IA más inteligente. Y esa IA más inteligente puede crear otra aún más inteligente. Y esa otra aún más inteligente puede crear otra todavía más inteligente. Así que, por lo que sabemos, esto podría convertirse en un bucle de retroalimentación descontrolado.

Y, por lo que sabemos, ese bucle descontrolado podría empezar este mismo verano. O podría tardar 10 años hasta que haya algún avance interno que permita a las IA convertirse en cosas extremadamente inteligentes: realmente mucho más inteligentes.

¿Ha traslado usted esta preocupación a alguien con la capacidad suficiente como para poder tomar medidas en caso de que les convenza de no está usted siendo un simple apóstol del Apocalipsis?

He tenido conversaciones con miembros del Senado de Estados Unidos y algunos de ellos también están bastante preocupados. Y, de hecho, una de las razones por las que escribimos el libro es que yo estaba teniendo algunas de estas conversaciones con miembros del Congreso de EEUU y decían: “Estoy muy preocupado, pero no puedo hablar de ello porque suena demasiado loco”. O soltaban cosas como: “Bueno, eso es una locura”. Deberíamos poder hablar de esto, así que pensamos que quizá el libro podría ayudar. Pero, ya sabes, incluso los senadores de EE. UU. dicen: “Bueno, ¿qué podemos hacer realmente en este punto?”. Y simplemente creo que más gente en el mundo necesita darse cuenta del peligro.

Como decía antes, la gente en Silicon Valley ya ha percibido el peligro pero nuestros líderes mundiales no. Aunque creo que estamos empezando a llegar a ese punto. Ya hemos visto a gente en la ONU empezar a decir que necesitamos líneas rojas. Hemos visto que algunos senadores estadounidenses están empezando a verbalizar cosas como: “Oye, aquí hay un riesgo real de extinción”. Así que estamos avanzando. Y creo que, a medida que más gente se dé cuenta de que el peligro es real, todo se vuelve mucho más fácil. Hay una gran diferencia entre que dos personas se den cuenta de que el peligro es real, entre que dos senadores lo entiendan y que lo entiendan 51 senadores. Así que ahora mismo creo que simplemente necesitamos que más gente comprenda que hay un peligro. Y eso podría marcar una gran diferencia en nuestra respuesta.

La gente en Silicon Valley ya ha percibido el peligro pero nuestros líderes mundiales no. Aunque creo que estamos empezando a llegar a ese punto. Ya hemos visto a gente en la ONU empezar a decir que necesitamos líneas rojas.

No soy un gran experto en IA y muchos de los conceptos que expone el libro se salen con mucho de mi ámbito de trabajo. Así que estos días estuve leyendo algunas reseñas de Si alguien la crea, todos moriremos y he de decirle que hay muchas críticas positivas de expertos del sector y algunas otras personas muy enfadadas con ustedes y que les llaman “catastrofistas” y cosas peores, ¿Cómo interpretan todo el ruido que ha generado su trabajo?

Yo sí esperaba que algunas personas se enfadaran. Creo que hay varios tipos de gente enfadada. En la industria tecnológica, algunos están enfadados porque no hablamos de su idea favorita para hacer que todo funcione. Y dicen: “Bueno, creo que vamos a entrenarlo así”. Quizá eso funcione bien.

Y nosotros estamos un poco en plan: mira, una de las cosas difíciles de la IA es que no puedes hacerlo por prueba y error, porque si te equivocas lo suficiente, no tienes otra oportunidad, ¿entiendes? Y mucha ciencia avanza mediante prueba y error: alguien prueba una idea y casi funciona, pero no del todo. Y entonces vuelve al punto de partida e intenta de nuevo. En este caso, de una forma u otra, todos estos caminos llevan a lugares problemáticos. Y creo que algunas personas no quieren admitir que eso es una posibilidad porque no les gusta hacia dónde conducen esos escenarios. Y puedo entenderlo. Pero, por desgracia, el mundo no funciona en base a lo que nos resulta cómodo o incómodo. Tenemos que enfrentarnos a los hechos reales, a las preguntas reales.

Así que sí, creo que mucha gente reacciona desde el deseo de que no sea así, en lugar de afrontar si realmente lo es. Y yo desearía, tanto como cualquiera, que fuera falso que estas empresas tecnológicas tengan el poder de jugar con nuestras vidas. Pero, desearlo no lo convierte en realidad.

Yo desearía, tanto como cualquiera, que fuera falso que estas empresas tecnológicas tengan el poder de jugar con nuestras vidas. Pero, desearlo no lo convierte en realidad

Una de las críticas más repetidas es que la IA no piensa como nosotros. Dicho de otra manera: que ustedes no pueden saber cómo razona una IA.

Es cierto. Lo hemos oído y leído muchas veces: “Bueno, las máquinas no son realmente inteligentes. No razonan de verdad. No piensan de verdad. No son realmente conscientes”. Y todo esto me suena a decir: “Bueno, el submarino no nada realmente”. Vale, puedes hacer todos los argumentos que quieras sobre si nadar de verdad implica tener aletas o extremidades que se mueven para desplazarse por el agua. Y que un submarino con una hélice giratoria no está “nadando” realmente. Esa es una forma válida de definir las palabras. Pero eso no impide que el submarino se desplace por el agua muy rápido.

¿Hay un tercer escenario? Uno que no sea ni pararlo en seco o que suponga la extinción de la humanidad. ¿Existe un plan C?

Bueno, incluso si la IA no nos mata, si estas empresas tecnológicas crean superinteligencias y logran de algún modo mantenerlas bajo control, eso tampoco es bueno para la gente común. Viviríamos en un mundo en el que estos oligarcas tecnológicos tendrían un poder extraordinario sobre todos los demás. Probablemente serían más poderosos que los propios gobiernos. Dictarían cómo funcionan las cosas… Así que, francamente, no sé si el plan C nos conviene demasiado.

El mundo está cambiando y la guerra está cambiando con él. “Hemos pasado de realizar operaciones psicológicas que apoyaban ataques físicos a hacer ataques físicos cuyo objetivo principal es generar un efecto psicológico”, dice Ángel Gómez de Ágreda.

Gómez de Ágreda (Salamanca, 1965) es coronel del Ejército del Aire y del Espacio en la reserva, piloto militar de transporte con más de 4.000 horas de vuelo y paracaidista con 624 saltos. Doctor en Ingeniería, ha sido analista jefe de geopolítica en el Ministerio de Defensa, jefe de cooperación en el Mando Conjunto de Ciberdefensa y agregado de Defensa en las embajadas Corea del Sur y Japón. Especialista en ciberseguridad e inteligencia artificial, acaba de publicar Un mundo falaz. El nuevo orden global en la era de los algoritmos y la manipulación (Ariel).

En esta entrevista con elDiario.es, Gómez de Ágreda profundiza en conceptos como “la guerra cognitiva”, potenciada por la IA. Pero, también, en cómo el poder de las grandes tecnológicas está extendiéndose también hasta los sistemas de defensa de los Estados. A veces, de la mano de empresas mucho más opacas: “Palantir puede no ser muy conocido para el gran público, pero el gran público es muy conocido para Palantir”.

De fondo, la carrera de la IA entre EEUU, China y una Europa que necesita actuar “para no perder su voz”. Un mundo en constante cambio y tensión, pero en el que el coronel anima a la sociedad civil a dar “un paso adelante” para “restringir esa bicefalia de grandes corporaciones y estados que opera en detrimento de los ciudadanos”.

Las herramientas de las grandes tecnológicas son claves en la guerra de Israel y Estados Unidos contra Irán. ¿Se está difuminando la barrera entre la tecnología civil y la militar?

Hasta ahora los ataques se han estado basando en inteligencia procesada en las nubes de Microsoft y de Google, especialmente en la de Microsoft. Con lo cual no solo se han convertido en parte del armamento que está utilizando el ejército, sino que además son una pieza fundamental para la recolección de inteligencia.

Anthropic es el único caso en el que ha habido algo de reticencia por parte de una empresa al uso de su tecnología, pero solo para algunos usos (vigilancia masiva o armas autónomas).

El caso de Anthropic puede haber tenido mucho de escenificación. Al fin y al cabo, en Irán EEUU sigue utilizando sus sistemas junto con Palantir y otras soluciones. Lo que ha supuesto esta maniobra es, por un lado, una campaña propagandística muy rentable para Anthropic, con un gran número de nuevos suscriptores. Por otro lado, creo que también demuestra que el debate sobre la ética de los sistemas civiles empleados con fines militares ha quedado reducido a algo que discuten las grandes empresas y la administración de Estados Unidos, mientras el resto nos quedamos fuera, esperando a ver qué deciden. Nos están apartando de la decisión sobre cómo se van a utilizar unos sistemas que, además, funcionan con nuestros datos: el 70% de los datos de personas, gobiernos y ejércitos del mundo están ahora mismo en las nubes de los hyperscalers (Microsoft, Google y Amazon). Están utilizando nuestros datos en su beneficio y son ellos quienes establecen las reglas sobre cómo podrán usarse.

¿Cree que la gente tiene capacidad de reacción ante esto? ¿O que es demasiado difuso para actuar?

Es tan difuso y aparentemente tan alejado del día a día que resulta invisible, cuando en realidad ocurre lo contrario: está metido tan transversalmente en cada aspecto de tu vida que ya has dejado de verlo. Es como el agua para los peces: es su medio natural. Ahora mismo nuestro medio natural es esta realidad sintética que se está generando, y, por eso, la mayor parte de la gente no solo no se resiste, sino que lo considera una ventaja porque le da comodidad para operar en el día a día.

Es importante que la sociedad civil dé un paso adelante para restringir esa bicefalia de grandes corporaciones y estados que opera en detrimento de los ciudadanos

La única salida, como decíamos, pasa por ese esfuerzo personal de identificar no tanto que te están engañando, sino que te están manipulando; que están actuando sobre tus emociones más que sobre tus percepciones. Y después algo que me parece fundamental: poner en común esas reflexiones individuales. El sentido común se genera en comunidad. Por eso es importante que la sociedad civil dé un paso adelante, probablemente en grupos pequeños al principio, para restringir esa bicefalia de grandes corporaciones y Estados que opera en detrimento de los ciudadanos.

¿Cuál sería el primer paso? ¿Qué recomendaría a alguien interesado en generar esas comunidades?

Hay que crear grupos de debate en torno a personas con capacidad de aglutinar a gente interesada en estas cuestiones. Eso puede ocurrir en la familia, en comunidades de vecinos, o, a nivel más amplio, en comunidades de interés. Pero no pueden ser digitales, en el sentido de las actuales redes sociales. No podemos ir al origen del problema para solucionar el problema. La prensa, por ejemplo, tiene un papel fundamental. Generar grupos de opinión en torno a medios: no tenemos que estar todos de acuerdo, pero sí debemos poder generar ese espíritu crítico. Me comentaba antes de la entrevista que elDiario.es tiene casi 120.000 socios, y eso me parece un modelo estupendo: cada uno de esos socios forma parte de una discusión interna orientada no a generar la realidad, sino a entenderla tal como es.

Hay que crear grupos de debate en torno a personas con capacidad de aglutinar a gente interesada en estas cuestiones, pero no puede ser en las redes sociales. No podemos ir al origen del problema para solucionar el problema

En el libro denomina a las grandes tecnológicas como “imperios del silicio”. Teniendo en cuenta esa integración de sus sistemas en la seguridad nacional, ¿le preocupa que los estados estén delegando su capacidad de defensa, de inteligencia, incluso su poder militar en empresas privadas?

Esto ya ocurrió antes. En el Imperio Romano se contrataron legiones enteras de mercenarios bárbaros para defender la frontera, y la cosa no acabó bien. Luego lo vimos con las compañías de Indias Orientales, como la británica, la holandesa o la francesa, que acabaron convirtiéndose en imperios paralelos. En Londres mandaba más la Compañía Británica de Indias que el Parlamento, porque era ella quien controlaba las colonias y de ahí llegaba la riqueza. Al final hubo que reabsorberlas dentro del Estado porque se habían convertido en virreinatos.

Pero el modelo al que parece que tendemos ahora no es el colonialista, sino el inverso: delegar a las empresas el control de las políticas y que esas empresas utilicen a los estados como proxies (apéndices). Es el modelo parecido al de la película RoboCop, no sé si la ha visto.

Me pilla algo lejana.

El trasfondo muestra a una compañía con tanto poder gracias a sus robots de seguridad que acaba usando al alcalde como legislador para favorecer sus propios intereses. Ahora estamos yendo hacia un modelo en el que las grandes tecnológicas utilizan a los estados como herramientas. Los países grandes apenas pueden ya controlarlas y cuando hablamos de países más pequeños, como Sri Lanka, Myanmar o Nepal, donde ha habido revueltas, muertos y caídas de gobiernos relacionadas con las redes sociales, el presidente del país era incapaz de conseguir que alguien de la oficina de Mark Zuckerberg le cogiera el teléfono.

Un ejemplo muy concreto: la base de datos de caras para reconocimiento facial del FBI tiene 3 millones de registros. La de Clearview tiene 10.000 millones, extraídos de Facebook y otras plataformas. No están ni en el mismo orden de magnitud. Clearview tiene los datos biométricos de prácticamente la mitad de la población mundial y, a partir de esos datos, puede inferir cómo piensas, lo que te hace mucho más fácil de manipular. Estas empresas además controlan las comunicaciones y alimentan las bases de datos de los estados, con lo cual generan el escenario y manipulan a los actores sin contar con ellos. Tener todos esos datos juntos te da mucho más poder que el que tiene Hacienda, Tráfico y cualquier otro organismo por separado, porque aquí está todo integrado y lo que construyen es una imagen en 3D de cada persona.

La base de datos de caras para reconocimiento facial del FBI tiene 3 millones de registros. La de Clearview tiene 10.000 millones, extraídos de Facebook y otras plataformas. No están ni en el mismo orden de magnitud. Clearview tiene los datos biométricos de prácticamente la mitad de la población mundial

El discurso suele pivotar sobre las grandes tecnológicas, pero como menciona hay actores menos conocidos para el público general que tienen un papel clave en esta militarización de las tecnologías civiles. Uno de ellos es Palantir, clave en los bombardeos de Gaza, en el sistema de deportación de migrantes en Estados Unidos, en el Pentágono, ahora también en Irán.

Palantir puede no ser muy conocido para el gran público, pero el gran público es muy conocido para Palantir. Es el sueño de cualquier organización de defensa. Pasa lo mismo que con Clearview: cuando un agente del ICE se acerca a un coche, no pide documentación, simplemente apunta con el móvil y ya sabe quién es el ocupante gracias a su tecnología. Han conseguido una capacidad de integrar datos y extraer conclusiones en tiempo real que es espectacular. Eso nos permite avanzar en muchísimos terrenos, pero también en los negativos: la manipulación.

Palantir puede no ser muy conocido para el gran público, pero el gran público es muy conocido para Palantir. Es el sueño de cualquier organización de defensa

Y hay que preguntarse en manos de quién estamos dejando todo esto. Los fundadores, Alex Karp y Peter Thiel, son filósofos. Ambos con ideas bastante radicales. Thiel podría calificarse de anarcocapitalista, de extrema derecha. Es coherente con su negocio, por otro lado, porque hace falta una determinada forma de pensar para montar estas empresas.

Esto se relaciona con otro de los conceptos centrales de su libro: la guerra cognitiva. ¿Podría explicar cómo es esa batalla que se libra en nuestras cabezas?

Es una se ha librado siempre. Desde la aparición del lenguaje, este se ha utilizado para sustituir, de alguna manera, a la realidad. Los conceptos no son la realidad; son lo que nosotros entendemos de ella. Son las sombras del mito de la caverna de Platón. El problema es que, desde que hemos empezado a estudiar cómo replicar las capacidades de la mente humana con la inteligencia artificial, hemos aprendido muchísimo sobre la propia mente: cómo funciona y cómo puede dirigirse en el sentido que nos interese.

Desde que hemos empezado a estudiar cómo replicar las capacidades de la mente humana con la inteligencia artificial, hemos aprendido muchísimo sobre la propia mente: cómo funciona y cómo puede dirigirse en el sentido que nos interese

¿Qué es lo que estamos haciendo? No hemos dejado de librar la guerra, pero sí hemos trasladado buena parte del conflicto del campo de batalla a la mente. En lugar de destruir cosas, las presentamos como destruidas. Generamos emociones. Por ejemplo, el bombardeo de Donald Trump durante su primer mandato contra una base en Siria: avisó dos días antes para que la evacuaran. Lanzó decenas de misiles Tomahawk, con un coste de millones de dólares cada uno. No hubo víctimas. ¿Para qué sirvió ese bombardeo? No para destruir la base, ya que no era necesario destruirla, sino para construir un relato: que Estados Unidos estaba implicado en esa guerra y tenía capacidad de acción.

Es decir, hemos pasado de realizar operaciones psicológicas que apoyaban ataques físicos a hacer ataques físicos cuyo objetivo principal es generar un efecto psicológico: que la gente se rinda, o que acepte determinadas condiciones. Lo vemos en los discursos políticos del propio Trump, pero también en ámbitos como la publicidad. Si a eso le añadimos las enormes capacidades de la inteligencia artificial para manipular percepciones, lo que estamos haciendo es facilitar que los humanos desarrollen empatía hacia las máquinas; en última instancia, para beneficiar a las empresas que las construyen.

Hemos pasado de realizar operaciones psicológicas que apoyaban ataques físicos a hacer ataques físicos cuyo objetivo principal es generar un efecto psicológico: que la gente se rinda, o que acepte determinadas condiciones

¿Ve el mismo patrón en los asesinatos selectivos de la cúpula iraní? ¿Un mensaje de “el régimen tiene las horas contadas”?

Ése es un error de cálculo, porque la cadena de mando en Irán está muy bien establecida: después del dos viene el tres, después del tres el cuatro. Eso no va a hacer caer al régimen. Lo que sí se está mandando es un mensaje a la población: “estamos eliminando los obstáculos que teníais”. Pero eso es propaganda tradicional, no guerra cognitiva en sentido estricto. Lo que sí se está viendo mucho es la batalla de relatos: yo estoy destruyendo todo, a mí no me están destruyendo nada. Como cuando Irán intentaba vender que había alcanzado un portaviones americano y los americanos lo negaban. Deepfakes, vídeos manipulados de alta calidad, jugar con los objetivos para afectar al comercio y la economía mundial, mucho más allá de lo que realmente esté ocurriendo sobre el terreno. Todo es manipulación, todo es guerra dentro de las emociones de la gente.

¿Hay alguna estrategia para protegerse de esa propaganda tan quirúrgica?

Para el ciudadano de a pie: confiar más en los propios sentidos y menos en los sensores; quedarte con lo que realmente estás viendo tú. Hay poco más que podamos hacer. Y el problema es que, desde el punto de vista institucional, la forma más cómoda y eficiente de combatir la desinformación del adversario es con desinformación propia o con censura, ninguna de las cuales favorece el juicio individual de las personas.

¿Como, por ejemplo, la censura de los medios rusos en Europa que vimos tras el comienzo de la guerra de Ucrania?

Exacto, y lo curioso es que fuimos nosotros los primeros en aplicarla. Fue el Occidente libre el que censuró los medios rusos, y el que tiene varias agencias de la OTAN y de la Unión Europea en ciudades clave como Helsinki o Riga con el único encargo de vigilar y contrarrestar la desinformación procedente de Rusia. EUvsDisinfo, el Centro de Excelencia de Guerra Híbrida de la OTAN... Son organismos específicamente creados para eso. Pero no son actores neutrales, no son árbitros: son protagonistas. Con lo cual lo que te cuenten puede ser tan falso como lo que están contrarrestando.

Otro de los temas clave del libro es la explicación de las diferentes estrategias de EEUU y China en la carrera de la inteligencia artificial. Hay una estadística muy llamativa que indica que la población china es la más optimista del mundo respecto al avance de la IA...

Cierto, y con bastante diferencia respecto a los países occidentales, además.

A pesar de que aquí no dejamos de advertir de que el Partido Comunista está utilizando esta tecnología para construir un aparato de vigilancia estatal orwelliano.

Es más parecido al de Un mundo feliz, de Aldous Huxley. Es más amable.

¿Por qué cree que está ocurriendo esto?

La explicación me parece clara. En Estados Unidos hay grandes empresas desarrollando modelos de negocio basados en inteligencia artificial, con muchísima inversión cruzada entre ellas, generando tecnología que muchas veces no llega al ciudadano más allá de los modelos de lenguaje que la gente usa para hacer un meme o echarse una novia digital. En China, en cambio, están utilizando tanto los desarrollos propios como los americanos para crear aplicaciones que el ciudadano ve cada día en su móvil y que le facilitan la vida. WeChat es desde hace años mil veces mejor que WhatsApp, no hay comparación. Las empresas chinas trabajan para llevar a la sociedad un producto y al Estado una herramienta, o un arma. Son dos modelos completamente distintos: uno tecnológico-económico y otro tecnológico-social, enfocado directamente en lo que usa el ciudadano. Y por eso en China la inteligencia artificial se percibe como mucho más útil: está ayudando a la gente todos los días en multitud de tareas.

Ha dado una clave: en China, cualquier desarrollo de IA puede ser tomado por el Estado para aplicación militar. ¿Cree que la actuación de Trump con Anthropic pretende ser ejemplarizante para corregir esa desventaja estratégica? ¿El hecho de que en EEUU las empresas sí pueden vetar el uso de su tecnología al Gobierno?

Tengo mis dudas. Lo que el caso Anthropic señala es una excepción, no la norma. Ha sido ejemplarizante precisamente porque ha sido noticia que una empresa no coopere sin restricciones con el gobierno, no al revés. No demuestra que haya una separación real entre los intereses de las grandes empresas y los del Estado, sino que en general son convergentes, y ha habido una que ha decidido salirse. Pero han sido los únicos: ¿qué está pasando entonces con todas las demás?

En China tuvimos el caso de Jack Ma, que en un momento se salió de la disciplina del partido y fue purgado, exiliado en Japón. Pero más allá de la retórica de la fusión cívico-militar en China frente a la teórica no-fusión en Estados Unidos, estamos viendo cómo las fuerzas armadas estadounidenses utilizan las nubes de los hyperscalers o Palantir con muy poca diferencia práctica respecto al modelo chino. La distinción real es esta: en China el Estado entra en la toma de decisiones de una empresa en cuanto es lo suficientemente grande. En Estados Unidos la empresa desarrolla modelos que después vende al Estado, con más libertad en la generación del negocio. Pero la utilización final por parte de los estados no se diferencia tanto, lo cual deja a los países que no tienen grandes empresas tecnológicas propias en una situación muy vulnerable.

¿Cree que China puede ganar la carrera de la inteligencia artificial?

A corto plazo, Estados Unidos sigue por delante en desarrollo de IA. Pero China está varias generaciones por encima en campos muy importantes: centrales nucleares —que aprendió de Francia y de Estados Unidos y ya los supera—, baterías, imanes permanentes, materiales críticos donde mantiene un oligopolio que Washington está intentando romper con acuerdos puntuales. Algunos campos los tiene muy desarrollados, y además cuenta con algo que Estados Unidos no tiene: una política coherente a largo plazo. De Trump a Biden y a Trump de nuevo, lo único en lo que se ponen de acuerdo es en que China es una amenaza. La forma de afrontarla cambia con cada administración. Xi Jinping lleva al frente desde 2012 o 2013, consolidando cada vez más su poder y dando continuidad a una estrategia.

Dicho esto, creo que nos queda muchísimo por ver de lo que tienen tanto China como Estados Unidos, tanto en desarrollos aplicados a defensa como a la sociedad. La mayor parte no han salido a la luz. Con lo cual, es muy difícil saber quién está realmente por delante. Lo que sí está claro es que China no es un rival lejano, sino, como dicen los mismos estadounidenses, un competidor cercano.

Están guardando sus cartas.

Exacto, y esto es algo que ya ocurre mucho, por ejemplo, en ciberseguridad, con la atribución de los ataques. Si tú me atacas, para poder señalarte necesito herramientas de atribución, pero si las revelo, pierdo la ventaja porque tú estudiarás como evitar que te detecte. Entonces lo que se hace es decir: “sé que has sido tú, confiad en mí”, pero sin explicar cómo lo sé. Aquí está pasando algo parecido. Estamos viendo ovnis cognitivos, de alguna manera: cosas que suceden y no sabemos cómo porque nadie nos está contando todos los adelantos que tienen. Igual que, por un lado, se disfrazan algunas capacidades de la IA haciéndolas parecer mayores de lo que son, por interés comercial o de seguridad nacional, por otro lado, también se disfrazan para hacerlas desaparecer.

Igual que, por un lado, se disfrazan algunas capacidades de la IA haciéndolas parecer mayores de lo que son, por interés comercial o de seguridad nacional, por otro lado, también se disfrazan para hacerlas desaparecer

En medio de todo esto se encuentra Europa. ¿Cree que puede encontrar su hueco basándose en la regulación de la IA, como ha intentado hasta ahora?

No. Si Europa no es un actor relevante industrial y tecnológico, tampoco le van a dejar serlo jurídicamente. Ya lo estamos viendo: hay enormes presiones desde Estados Unidos para impedir que la regulación europea se aplique en toda su extensión a las empresas americanas. Sin autonomía estratégica, industrial y tecnológica, Europa cae en la irrelevancia también en el ámbito regulatorio.

Para ser relevante, Europa primero tiene que diseñar y fabricar sus propios sistemas. Y la clave son los estándares: esa es la gran batalla entre Estados Unidos y China, la misma que se libró con Huawei y el 5G. Quien establece los estándares, manda. Europa tiene muchísimo talento y, a diferencia de Estados Unidos o China, genera menos animosidad en el Sur Global. Tenemos que aprovechar esa posición para ser nosotros quienes fijemos esos estándares. Si lo conseguimos, podremos regular de verdad. Si no, podremos escribir normas, pero el estándar seguirá siendo el de otros y el funcionamiento por debajo seguirá siendo el mismo.

El clima de guerra a nivel internacional ha hecho que por primera vez en la UE se empiecen a vincular los discursos de soberanía tecnológica y de defensa, con nuevos fondos para desarrollar estas capacidades.

El gobierno aprobó el paquete de 1.300 millones recientemente [finalmente fueron 1.129 millones]. Es muchísimo. Pero ¿sabe cuánto vale una fábrica de semiconductores?

Por las cifras de la que iba a construir Intel en Alemania, unos 30 o 40.000 millones.

Exacto. 1.300 millones es una salvajada, pero estamos a varios órdenes de magnitud de lo necesario. Draghi hablaba de 800.000 millones de inversión para Europa, no de 1.300. Lo que tenemos que hacer es cambiar absolutamente de registro y dejar de pensar en términos de los últimos 80 años, porque ese mundo ya no existe. No es que esté cambiando: ya ha dejado de ser así. Estamos en una transición hacia un nuevo orden global, y si queremos tener algo que decir en su diseño, tenemos que ser relevantes. Para eso necesitamos nuestros propios estándares y nuestra propia voz. Sin ella, seremos incapaces de defender nuestros propios valores.

¿Defender nuestra propia voz significa más inversión en defensa?

Significa más inversión en autonomía tecnológica e industrial, que después deriva en mayores capacidades de defensa. Pero no sirve de nada aumentar el gasto en defensa si no se hace sobre una base tecnológica e industrial propia que te dé autonomía real a la hora de utilizar esos medios.

Este 1 de abril, Apple cumple 50 años. Medio siglo después de que Steve Jobs, Steve Wozniak y Ronald Wayne fundaran la empresa en el garaje de los padres de Jobs en Los Altos, California, Apple se ha convertido en un gigante y miles de millones de personas utilizamos sus productos cada día. Desde los primeros ordenadores domésticos con pantalla a color que tuvieron éxito, pasando por el iPod, hasta el teléfono que sentó las bases de la era móvil moderna, la compañía ha redefinido repetidamente las expectativas de los consumidores.

Como resultado, la firma ocupa una posición central en el mundo tecnológico, impulsando tendencias y popularizando productos. Estos son cinco de sus productos más influyentes del último medio siglo, junto con algunos fracasos inusualmente sonados.

Los éxitos

Apple II (1977)

El Apple II situó a la pequeña y combativa startup en el mapa. Fue el primer ordenador personal de Apple destinado al mercado de masas, diseñado por Wozniak como una máquina completa y lista para usar, en lugar de una simple placa de circuito para aficionados, que era la norma en la informática doméstica hasta ese momento. El Apple II combinaba la electrónica, el teclado y la fuente de alimentación en una sola carcasa, y podía conectarse directamente a un monitor, haciendo que la informática pareciera mucho menos intimidante.

La filosofía detrás de esto era la simplicidad, afirma el analista de Apple Horace Dediu. “Cuando Steve Jobs analizó esto en los años 70, la pregunta era: 'Bueno, ¿cómo llevamos la tecnología a las masas?'. La respuesta fue: 'Haciéndola fácil de usar'”.

El Apple II ofrecía gráficos en color, lenguaje Basic (Beginner’s All-purpose Symbolic Instruction Code) en la memoria de solo lectura y ranuras de expansión, lo que fomentó un ecosistema floreciente de hardware y software de terceros, desde videojuegos hasta la hoja de cálculo VisiCalc, que lo convirtió en una herramienta de negocios. Los agresivos descuentos para el sector educativo ayudaron a introducirlo en las aulas estadounidenses, convirtiéndose en el primer ordenador que utilizaron muchos estudiantes. Su éxito transformó a Apple de una pequeña startup en una de las empresas que definieron la primera revolución de los ordenadores personales.

Macintosh (1984)

El siguiente gran cambio de paradigma en el que Apple estuvo involucrada fue el lanzamiento del ordenador personal Macintosh. A diferencia de las aburridas máquinas de línea de comandos en blanco y negro a las que la mayoría estaba acostumbrada, el Mac —bautizado así por el empleado de Apple Jef Raskin en honor a su variedad de manzana favorita— popularizó la interfaz gráfica de usuario, con ventanas, iconos, menús y un ratón, trasladando ideas pioneras de todo el sector de la informática a un producto de consumo asequible e integrado.

El famoso anuncio de la Super Bowl “1984”, dirigido por Ridley Scott, lo posicionó como una alternativa moderna y rebelde frente al gris mundo de los ordenadores de IBM, y las accesibles vías de interacción en pantalla hicieron que los ordenadores dejaran de parecer herramientas para especialistas y se convirtieran en dispositivos que cualquiera podía aprender a usar.

“La clave de dónde Apple se estableció realmente, incluso desde el principio y todavía hoy, es que decidió conquistar, dominar y controlar la interfaz humano-computadora”, afirma Dediu.

iMac G3 (1998)

Más de una década después del Macintosh, Apple volvió a dar un toque de atractivo a los ordenadores personales. Abandonó las cajas de color beige en favor de máquinas “todo en uno” translúcidas, disponibles en una gama de colores brillantes, que se convirtieron al instante en iconos del diseño y protagonizaron una oleada de divertidos anuncios de televisión.

“Lo importante que hay que recordar sobre aquellos iMac era que internet era la gran novedad”, explica el analista de Apple Avi Greengart, que dirige Techsponential, una firma de análisis tecnológico. Aunque hoy recordemos los vibrantes colores de caramelo que captaban la atención hacia los dispositivos, las entrañas del hardware fueron igual de importantes para su éxito. “Los anuncios mostraban cuántos cables y conexiones hacían falta para conectarse a internet, y eran dos”, dice Greengart. “La sencillez de ese diseño, donde todo estaba integrado, resultaba accesible y divertida; el diseño estaba a otro nivel”.

Todo eso se combinó para que el iMac G3 fuera un éxito arrollador, según Greengart. “Si solo hubieran lanzado diseños increíblemente atractivos, no habría sido suficiente. Y lo sabemos porque hubo una empresa que hizo exactamente eso en aquella época. Se llamaba Sony”. Los ordenadores Vaio de Sony eran considerados la vanguardia del diseño informático de los 90, pero la facilidad de uso adicional de Apple ayudó a que los eclipsara.

iPod (2001)

Hoy en día, la potencia de nuestros smartphones hace que no necesitemos dispositivos independientes para escuchar música, pero al cambiar el milenio, en la era de los Walkman y los reproductores de CD, el iPod fue un producto revolucionario. El reproductor de música blanco de Apple, que cabía en cualquier sitio, ofrecía la cifra inaudita de “1.000 canciones en tu bolsillo” gracias a su diminuto disco duro, una estrecha integración con iTunes y una sencilla interfaz de rueda de desplazamiento que permitía navegar por grandes bibliotecas sin complicaciones.

No fue el primer reproductor de MP3, pero sí el primero en sentirse un producto para el gran público, combinando un hardware impecable, una sincronización de música sencilla y un marketing memorable construido en torno a una serie de anuncios icónicos con siluetas bailando y auriculares blancos. A lo largo de sucesivas generaciones, el dispositivo se hizo más pequeño, ganó capacidad de almacenamiento, incorporó pantallas a color y vídeo, y se convirtió en un fenómeno cultural que revitalizó el negocio de Apple en la década de los 2000. Pero, posiblemente igual de importante, acostumbró a millones de personas a comprar contenidos digitales a través del ecosistema de Apple, allanando el camino para el iPhone y la App Store que vendrían después.

iPhone (2007)

Apple no lanzó el primer smartphone (ese pie de página en la historia le corresponde al Simon Personal Communicator de IBM, un voluminoso dispositivo con pantalla táctil lanzado en 1994 que combinaba un teléfono móvil con funciones de asistente digital como correo electrónico, fax y calendario), pero sí popularizó el producto cuando presentó el iPhone en 2007.

Cuando Jobs realizó la demostración en vivo de las capacidades del iPhone, algunos no creyeron que fuera real. “Fue una de esas cosas en las que no estabas seguro de que lo que mostraban en el escenario fuera de verdad hasta que lo tenías en tus manos y veías el efecto de rebote al desplazar la pantalla”, comenta Greengart. Aquello ayudó a instaurar las normas que hoy damos por sentadas al interactuar con los dispositivos, como desplazarse, deslizar, tocar y pellizcar la pantalla para hacer zoom con los dedos.

Junto a su intuitiva facilidad de uso, la razón por la que el iPhone tuvo tanto éxito fue porque estableció un principio que Apple ha mantenido como eje central de su trabajo y que le ayuda a diferenciarse de la competencia: un control casi absoluto sobre su ecosistema.

El iPhone dio origen a la App Store, que estandarizó las formas en que se podían controlar los servicios en el dispositivo, tanto en el funcionamiento de las aplicaciones como en su aspecto y manejo. “Sus mejores productos son los que controlan totalmente”, afirma Carolina Milanesi, fundadora y analista principal de The Heart of Tech, una firma de consultoría e investigación de mercado.

Greengart coincide: “Todo se basa en entrar en el ecosistema de Apple y descubrir su jardín; tanto si la altura de sus muros es de tu agrado como si no, es un lugar condenadamente agradable en el que pasar el tiempo”.

Los fracasos

Apple III (1980)

Al igual que ocurre con las secuelas cinematográficas, la tercera versión del producto homónimo de Apple fue un tanto estrepitosa. Por mucho que el Apple II supusiera un soplo de aire fresco para la compañía, el Apple III, lanzado apresuradamente al mercado tres años después, fue un error de dimensiones considerables.

Diseñado como una actualización orientada a los negocios con mejores gráficos, teclado integrado y más memoria, el equipo sufrió fallos de hardware catastróficos, incluyendo graves problemas de sobrecalentamiento debido a la insistencia de Jobs en un chasis sin ventiladores. Los chips se salían de sus zócalos debido a la expansión térmica y a un montaje defectuoso, lo que obligó a Apple a recomendar a los usuarios que levantaran la máquina unos centímetros y la dejaran caer para que volvieran a encajarse en su sitio: una solución humillante que dañó la reputación de la marca. Con un precio de 4.340 dólares, muy por encima del Apple II, también presentaba algunas decisiones de diseño impropias de Apple, como pantallas que solo mostraban mayúsculas, lo que frustró a los usuarios y provocó unas ventas ínfimas. Apple dejó de fabricarlo apenas dos años después de su lanzamiento.

Macintosh Portable (1989)

El primer Macintosh alimentado por batería fue el presagio de los portátiles que mucha gente utiliza hoy en día en lugar de los aparatosos ordenadores de sobremesa. Pero, aunque ahora codiciamos los MacBook de Apple, elegantes y fabricados con precisión, su primera incursión en este campo fue un fracaso estrepitoso. La compañía gastó un millón de dólares en un ostentoso lanzamiento en un anfiteatro de California, reuniendo a más de 5.000 probadores de productos para verlo, algo inusual para la época.

Apple aspiraba a vender 50.000 unidades del Mac Portable, que con todas sus prestaciones técnicas alcanzaba un precio de 8.000 dólares. Sin embargo, el público lo rechazó. “Es demasiado grande, demasiado pesado y demasiado caro”, fue el demoledor veredicto del Los Angeles Times. Para 1990, el precio se había desplomado hasta los 1.000 dólares. Aun así, no se vendió; Apple dejó de fabricarlo en 1991.

Newton MessagePad (1993)

Los expertos de Apple están divididos sobre el papel que el iPad ha desempeñado en la historia de la compañía; algunos sugieren que ha ocupado mayoritariamente una posición incómoda, al no ser tan bueno como un portátil ni tan útil como un smartphone. No obstante, Apple los vende a espuertas, con cientos de millones de unidades comercializadas desde su lanzamiento en 2010. Pero poca gente sabe que fue el segundo intento de Apple con un dispositivo tipo tableta.

El Newton MessagePad aspiraba a liderar el mundo de los asistentes digitales personales. Tenía pantalla táctil, reconocimiento de escritura con lápiz óptico, correo electrónico, fax y funciones de calendario, todo en un dispositivo de mano. Sin embargo, su sistema de reconocimiento de escritura, famoso por su falta de precisión —e inmortalizado en Los Simpson por deformar frases sencillas como “Beat up Martin” (traducido en España como “Morder a Martin”) y convertirlas en “Eat up Martha” (Cómete a Martha)—, lo transformó en el hazmerreír de la industria. Además, su elevado precio (700 dólares) y los problemas de duración de la batería hundieron las ventas. Los modelos posteriores mejoraron, pero Jobs canceló la línea a su regreso a la empresa en 1997, aunque el concepto del Newton MessagePad ya presagiaba lo que estaba por venir.

Apple Pippin (1996)

Es posible que no supieras que Apple lanzó una videoconsola allá por los años 90 (bautizada, al igual que el Macintosh, con el nombre de una variedad de manzana). En parte, esto se debió a la locura de la guerra de consolas de la época, en la que la PlayStation de Sony, la Nintendo 64 y la Sega Dreamcast competían por la cuota de mercado. Pero también se debió a que la Apple Pippin, codesarrollada con Bandai en Japón, simplemente no era muy buena.

Comercializada como “@world” en EEUU, esta consola de 599 dólares presumía de su versatilidad multimedia como máquina para jugar, reproductor de CD y dispositivo de internet mediante módem y un mando personalizado (su diseño en forma de bumerán estaba, como ocurría a menudo con Apple, adelantado a su tiempo). Sin embargo, un catálogo de lanzamiento lamentable de solo 18 títulos, muchos de ellos exclusivos para Japón, la dejó desértica frente a los éxitos de sus rivales, como Final Fantasy VII. Además, su rendimiento mediocre y su elevado coste la condenaron desde el primer día.

La Pippin fracasó estrepitosamente en EEUU con solo 12.000 unidades vendidas, y ni siquiera los precios de liquidación lograron reanimarla. (No fue solo un problema estadounidense: apenas vendió 30.000 unidades en un Japón loco por los videojuegos). Jobs la fulminó a su regreso en 1997 para volver a centrarse en los puntos fuertes de la empresa; las críticas la destrozaron calificándola de “demasiado lenta, demasiado cara y falta de juegos”, consolidando su lugar como el callejón sin salida más vergonzoso del hardware de Apple. ¿La lección para Apple? “Cuando tratan con algo sobre lo que no tienen el control total, les resulta más difícil”, afirma Milanesi.

Apple Vision Pro (2024)

El tropezón más reciente y sonado de Apple es el Vision Pro, su visor de “computación espacial” de 3.499 dólares, lanzado a bombo y platillo acompañado de afirmaciones del director ejecutivo Tim Cook de que redefiniría nuestra forma de trabajar e interactuar con la tecnología. Sin embargo, dos años después, se ha convertido en la moraleja de un producto que se adelantó demasiado al apetito del consumidor: su socio Luxshare detuvo la producción a principios de 2025 tras unas ventas desastrosas. Los analistas estiman que se enviaron 390.000 unidades en 2024, seguidas de 45.000 en el cuarto trimestre de 2025; calderilla comparado con el número de iPhones vendidos, que rozó los 250 millones en 2025.

Parte de la razón es que el Vision Pro no es un dispositivo cómodo de llevar. Es pesado, tiene una autonomía de batería escasa y puede producir “síntomas de malestar visual” tras un uso prolongado. Los críticos señalaron que, aunque las demostraciones de sus capacidades eran impresionantes, resultaba poco práctico para la vida real, un problema similar al que enfrentó el Newton al adelantarse a su tiempo. Por ese motivo, Dediu cree que no deberíamos descartar el Vision Pro todavía. “Sé que todavía parece un callejón sin salida. Lo fue para Meta. Lo fue para muchas empresas, pero quizá aún sea demasiado pronto”, afirma. ¿Le damos otro medio siglo, tal vez?

La alianza con Silicon Valley fue una de las grandes novedades del segundo mandato de Donald Trump. Tras una primera etapa en la Casa Blanca marcada por la animadversión mutua, Elon Musk ejerció de cicerón para que el sector tecnológico pasara de enemigo a principal apoyo del republicano. Para celebrarlo, el nuevo presidente concedió un espacio preferente a estos magnates en su toma de posesión y les convirtió en protagonistas de su primera gran expedición comercial: hasta 30 magnates tecnológicos como Andy Jassy (Amazon), Sam Altman (OpenAI), Jensen Huang (Nvidia), Sundar Pichai (Google), Alex Karp (Palantir) o el propio Musk le acompañaron al Golfo Pérsico, donde cerraron acuerdos sobre inteligencia artificial por 80.000 millones de dólares.

Menos de un año después, Trump ha dinamitado la seguridad de toda la región involucrándose en la guerra de Israel contra Irán. Los renovados intereses de las grandes tecnológicas estadounidenses en la región se han convertido en “infraestructura tecnológica enemiga” para el régimen de los ayatolás, que ha atacado varios centros de datos de Amazon, causando caídas generalizadas de sus servicios en Oriente Medio. La agencia Tasnim, vinculada a la Guardia Revolucionaria iraní, ha difundido una lista apuntando a otras como Google, Microsoft, Nvidia, IBM, Oracle o Palantir como “nuevos objetivos”.

“Los centros de datos ahora son claramente una infraestructura crítica, como lo han sido los aeropuertos, los puertos o las instalaciones críticas de energía”, explica Javier Borràs, investigador del Centro de Asuntos Internacionales de Barcelona (CIDOB) especializado en el impacto de las tecnologías emergentes en la geopolítica.

Borràs advierte que el daño de estos ataques va mucho más allá de derribar un edificio, ya que en su interior albergan un inmenso capital. “Todos estos chips cuestan millones. No es simplemente que te destruyan una infraestructura, también te destruyen algo que tiene un valor económico muy alto”, subraya.

El Golfo como polo digital

La concentración de estos activos millonarios en Oriente Medio es, de hecho, consecuencia directa del cambio de rumbo en la Casa Blanca. Durante el mandato de Joe Biden, las exportaciones de chips avanzados para inteligencia artificial al Golfo estaban muy limitadas por el temor de que acabaran en el mercado negro chino. Solo los aliados más directos de EEUU y alejados geopolíticamente de China recibían la aprobación para recibir esas exportaciones.

Sin embargo, la expedición comercial liderada por Trump eliminó esas restricciones. Se trata de un apoyo clave para países del Golfo Pérsico como Arabia Saudí, cuyo proyecto a largo plazo pasa por dejar de depender completamente del petróleo y consolidarse como polos tecnológicos y digitales. Los centros de datos hiperescalares para entrenar IA son fundamentales en esa estrategia.

La zona es atractiva para estas multinacionales por el acceso a la energía barata, así como la falta de fiscalización por parte de las autoridades en comparación con otras áreas como Europa.

El plan, no obstante, implica colocar infraestructuras estratégicas de altísimo valor económico al alcance de los drones y misiles iraníes. Una mala idea si luego declaras la guerra a Irán. “Destruyes el centro de datos, pero también si la situación sigue siendo inestable, asustas a todo tipo de inversores que querían invertir en este tipo de infraestructura en el Golfo”, señala el experto. Además, golpear económicamente a las corporaciones de EEUU es una vía directa para torpedear políticamente a la administración Trump.

Los centros de datos de Amazon atacados no provienen de esta última ronda de acuerdos, sino que se construyeron en 2020. No obstante, eran la avanzadilla para el gran despliegue pactado en 2025. “Esperamos contribuir a impulsar la innovación y el desarrollo del talento en todo el reino”, dijo Andy Jassy, CEO de Amazon, durante la ratificación de los acuerdos de inversión en Arabia Saudí.

La fusión entre el negocio militar y el civil

La guerra de Irán no solo ha evidenciado que las infraestructuras de las grandes tecnológicas se han convertido en objetivos militares, también la íntima relación que se ha establecido entre ellas y el Pentágono. Se trata de una apuesta que llevaba años gestándose y que es especialmente visible en aquellas multinacionales y startups con productos avanzados de inteligencia artificial.

“Nuestros adversarios y enemigos están presenciando nuestra capacidad de luchar que ellos no tienen”, ha presumido Alex Karp, director ejecutivo de Palantir, la firma de ciberespionaje y selección de objetivos basándose en el análisis de datos masivos. “Estados Unidos es el centro de la revolución de la IA”, insiste el ejecutivo, cuya empresa no solo se utiliza en ofensivas militares como la de Israel en Gaza o los ataques contra Irán, sino también contra la población civil por los agentes del Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE). Las acciones de Palantir se han disparado un 12% desde que comenzó la guerra.

Atrás quedaron los años en los que los empleados de las grandes tecnológicas llegaban a torcer el brazo de sus empleadoras para frenar este tipo de usos para sus productos. La mayor protesta en este sentido fue la que protagonizaron trabajadores de Google en 2018 contra el Proyecto Maven, con manifestaciones y dimisiones.

Ocho años después, el Proyecto Maven se ha convertido en uno de los mejores ejemplos de los sistemas de IA construidos para el Pentágono un sistema impulsado por inteligencia artificial construido para el Pentágono. En este proyecto, los sistemas de la empresa Anthropic se encargan de analizar en tiempo real una gran cantidad de datos recopilados en el campo de batalla, mientras que la tecnología de Palantir procesa esa información para decidir qué objetivos concretos deben ser atacados.

Gran parte de los más de 2.000 ataques aéreos ejecutados en Irán durante los primeros días de la guerra se basaron en las listas de objetivos generadas por este sistema, según el New York Times.

Pero gran protesta no ha sido por el uso de la tecnología con este fin, sino por algunas restricciones de seguridad que Anthropic estableció para el uso de armas autónomas o contra la población de EEUU. La reivindicación le valió ser considerada como un “riesgo para la cadena de suministro” por parte del Departamento de Defensa, lo que implica que Anthropic no podrá volver a ser contratada por el Estado.

Anthropic ha reaccionado llevando al Gobierno a los tribunales para que levante ese veto. Es decir, para que su tecnología pueda volver a ser utilizada por el Departamento de Guerra. Tras años en los que Silicon Valley intentaba mantener distancias con el sector defensa, Borràs sostiene que se ha producido una vuelta a los orígenes. “Hay que recordar que muchas tecnológicas nacieron precisamente por las ayudas del Departamento de Estado y del Departamento de Defensa. Ahora se ha vuelto a esto y lo que ha sido una excepción ha sido realmente lo que ha pasado entre esos dos momentos”.

Jay Graber da un paso a un lado. La directora ejecutiva de Bluesky, la red social diseñada a imagen de Twitter pero con un protocolo descentralizado que pueda ser comprada y manejada por un multimillonario, ha decidido dimitir para que un perfil más “enfocado en el escalamiento y la ejecución” tome las riendas de la plataforma en una nueva etapa. Graber permanecerá en la organización como directora de innovación.

“A medida que Bluesky madura, la empresa necesita un gestor experimentado centrado en escalar el proyecto y ejecutar su estrategia, mientras yo vuelvo a lo que mejor sé hacer: crear cosas nuevas”, ha explicado la ingeniera de 35 años. “Como parte de esta transición, Toni Schneider, ex CEO de Automattic y socio de True Ventures, se unirá a nuestro equipo como consejero delegado interino, mientras nuestro consejo de administración busca a un director ejecutivo permanente”.

True Ventures es uno de los fondos de capital riesgo especializados en startups tecnológicas que invirtieron en Bluesky en su fase temprana.

La salida de Graber se produce tras un período de casi siete años en la red social. El proyecto nació dentro de la antigua Twitter, auspiciado por su fundador Jack Dorsey, con el objetivo de crear un sistema descentralizado para dar mayor control a los usuarios sobre sus datos y los algoritmos de la plataforma. Su nombre, cielo azul, es una metáfora sobre el espacio en el que debía volar el pajarito que formaba el logo de Twitter.

Sin embargo, la compra de esta red social por parte de Elon Musk por 44.000 millones de dólares en 2023 obligó a cambiar los planes. Bluesky se independizó de Twitter y comenzó su andadura como plataforma independiente basada en ese protocolo descentralizado. Tras un año en fase de pruebas con registros bajo invitación, la nueva red social abrió sus puertas al público general cosechando un enorme éxito inicial gracias al rechazo de millones de usuarios a los cambios que Musk estaba llevando a cabo en Twitter.

Desde el verano de 2024 a la primavera de 2025 Bluesky pasó de cinco a 35 millones de usuarios. El período coincidió con la conversión de Twitter en X y el giro de sus algoritmos para aumentar la visibilidad tanto de Elon Musk como de discursos de extrema derecha y Donald Trump, ayudando al republicano a ganar las elecciones de noviembre de 2024.

Cada uno de esos movimientos generaba un éxodo de usuarios hacia Bluesky. Sin embargo, el último de ellos, coincidente con la toma de posesión de Trump, el saludo nazi de Musk y sus primeros recortes masivos con el DOGE, se produjo en febrero y marzo de 2025. Si bien la plataforma ha logrado una base de usuarios sólida y alcanza ya los 43 millones de registros, la actividad ha bajado un 60% desde sus máximos de finales de 2024 y está teniendo dificultades para expandirse más allá de la burbuja de tuiteros exiliados de la actual X.

El escudo del Protocolo AT

Graber se marcha tras haber logrado en 2025 el gran objetivo fundacional de la plataforma. Es el llamado Protocolo AT (Authenticated Transfer Protocol). Se trata de un sistema abierto diseñado para que los datos, las cuentas y los algoritmos de la red social sean propiedad de los usuarios y no dependan de la empresa que gestiona la red social.

El protocolo permite que distintos servidores y aplicaciones se conecten entre sí y compartan información. Esto permite que los usuarios pueden conservar su identidad digital, con sus seguidores e historial de publicaciones, incluso si cambian de aplicación o de proveedor. También permite que aparezcan distintas aplicaciones compatibles con la misma red social, cada una con sus propias reglas de moderación o sus propios algoritmos para ordenar el contenido.

La idea es separar tres elementos que hoy están unidos en las grandes plataformas: la red social, el algoritmo y la empresa que la gestiona. “La aplicación Bluesky comenzó como un cliente de referencia para el protocolo, pero desde entonces se ha convertido en una plataforma próspera con más de 40 millones de usuarios. El año pasado, creamos un equipo de primer nivel, ampliamos el ecosistema del Protocolo AT y demostramos que una red social basada en valores puede prosperar a gran escala”, ha defendido Graber en su comunicado de despedida.

Una figura contra los “césares” de las redes

Al igual que la organización que dirigía planteaba un modelo diferente a redes como Instagram o Facebook, que atrapan a los usuarios dentro de sus ecosistemas digitales, Graber llegó a ser considerada la figura que podía plantear un liderazgo diferente para estas plataformas.

Su discurso desafiante con los excesos de poder de los magnates tecnológicos fue un soplo de aire fresco para muchos. Especialista en tecnologías descentralizadas y activista por los derechos digitales, llegó a retar a personajes como Mark Zuckerberg con mensajes como “Un mundo sin césares” impreso en una camiseta del mismo estilo que la que el fundador de Facebook había portado semanas antes y que presumía, en latín, de “O Zuck o nada”.

Una figura que ahora quedará en un segundo plano con su decisión de dejar la dirección de Bluesky. “A medida que hemos crecido, he descubierto que las personas prosperan cuando desempeñan un rol donde sus pasiones se superponen con sus fortalezas. Esto es tan cierto para mí como para nuestro equipo. Me llena de energía explorar nuevas ideas, dar vida a una visión y ayudar a las personas a descubrir sus fortalezas. La transición a un rol más centrado, donde puedo hacer lo que me llena de energía, es mi forma de poner en práctica esa creencia”.

La nueva startup de Yann LeCun, el ex jefe de la división de inteligencia artificial de Meta y uno de los investigadores más reputados del mundo en este campo, ha recaudado 890 millones de euros en su ronda de financiación inicial. La empresa se denomina AMI Labs y aunque se describe como “compañía global” con oficinas en Nueva York, Montreal y Singapur, ha fijado París como su sede central, lo que convierte a esta operación en la mayor ronda de financiación inicial de la historia de Europa.

LeCun, de 65 años y origen francés, es un habitual crítico de Donald Trump y afirma haber elegido Francia para su nueva startup como “una tercera vía” al margen de la dicotomía entre EEUU y China para el desarrollo de IA. En 2018 recibió el Premio Turing junto a Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje profundo, un galardón que se considera equiparable al Nobel de la informática.

El investigador dirigió los laboratorios de IA de Meta durante 12 años, hasta que se desvinculó de la compañía propietaria de Instagram, Facebook y WhastApp con el objetivo de poner en marcha su propia startup. LeCun trabajará desde las oficinas de Nueva York y será el presidente de la compañía, mientras que el puesto de director ejecutivo será Alexandre LeBrun desde París, que hasta ahora dirigía la startup francesa Nabla.

El objetivo de AMI es permitir que las máquinas comprendan mejor el entorno físico, un área que genera muchas dificultades a los grandes modelos de IA actuales. “Las arquitecturas generativas entrenadas mediante aprendizaje auto-supervisado han tenido un éxito sorprendente en la comprensión y generación del lenguaje. Sin embargo, gran parte de los datos de los sensores del mundo real son impredecibles, y los enfoques generativos no funcionan bien”, explica la empresa.

La empresa de LeCun, en cambio, busca que sus modelos “aprendan representaciones abstractas de datos de sensores del mundo real, ignorando detalles impredecibles”, lo cual les permitirá “predecir las consecuencias de sus acciones y planificar secuencias de acciones para realizar una tarea, sujetas a medidas de seguridad”. Se espera que su tecnología tenga aplicaciones en la robótica doméstica, la automatización industrial o el transporte, donde el investigador espera que se produzca “el siguiente gran salto” de esta tecnología.

Los grandes nombres de la inversión

En la ronda de inversión han participado firmas de referencia de la industria de la tecnología. Nvidia, Samsung, así como Bezos Expeditions, el vehículo de inversión de Jeff Bezos, figuran entre los patrocinadores principales. Un buen número de fondos de capital riesgo internacionales también ha participado en la operación, entre los que destaca la fuerte presencia de capital francés. Otras figuras individuales vinculadas a la inversión son Eric Schmidt, ex CEO de Google; o Tim Berners-Lee, fundador de la World Wide Web.

El éxito de la recaudación muestra el interés de los inversores tanto por desarrolladores alternativos a Silicon Valley y Pekín, así como por vías de innovación que vayan más allá de los modelos de lenguaje actuales. Pese a que los mercados han castigado los últimos anuncios de inversiones masivas en centros de datos por parte de las grandes tecnológicas, la IA sigue siendo el principal destino del capital riesgo a nivel mundial.

Según datos de la consultora CB Insights, en 2025 el 48% de la financiación total de este tipo de fondos fue a parar a empresas de IA. Solo las startups de IA consiguieron recaudar casi 200.000 millones de euros el año pasado.

Una de ellas ha sido Mistral, otra startup de IA con sede en Francia y que actualmente es el principal baluarte del desarrollo de esta tecnología en el continente.

La industria tecnológica lleva más de una década asegurando que sus coches autónomos podrán navegar el complejo tráfico de las ciudades guiados únicamente por sensores y algoritmos. Cientos de miles de millones de dólares después y con millones de kilómetros recorridos con versiones de pruebas, la realidad del negocio sigue siendo otra. Waymo, la filial de Google que lidera el sector de los robotaxis, ha reconocido en el Senado de EEUU que sus vehículos autónomos dependen de operadores humanos que toman el control desde Filipinas para manejar situaciones imprevistas en la carretera.

Así lo reconoció este jueves Mauricio Peña, director de seguridad de la compañía, en una comparecencia para analizar la necesidad de una ley nacional que regule estos servicios. Presionado sobre la localización del personal de soporte, el ejecutivo reconoció la existencia de equipos “en el extranjero” y, tras la insistencia de los senadores confirmó que se encuentran en el archipiélago asiático.

Peña aseguró que estos trabajadores “no conducen remotamente” los vehículos, sino que proporcionan “guía” o “inputs adicionales” cuando el software se bloquea ante un obstáculo desconocido. Sin embargo, la necesidad de ese apoyo externo evidencia que esta tecnología sigue requiriendo operadores humanos para solventar circunstancias inesperadas en la vía, que ha sido la principal duda de los especialistas desde el principio.

La inteligencia artificial puede mantener el control dinámico del vehículo en entornos de tráfico que ha podido analizar previamente. No obstante, tiene serios problemas para actuar en situaciones inesperadas donde concurren diferentes eventos a la vez, hasta generar un escenario sobre el que no tiene referencias claras. Estos momentos, denominados “casos límite”, suelen darse habitualmente en la circulación urbana y la mayoría de las veces no suponen un riesgo para el conductor humano.

Sin embargo, provocan fallos en la IA de los vehículos autónomos, que cometen errores o se detienen completamente, incapaces de hallar referencias sobre cómo solventar esa situación concreta.

“Pide orientación”

Con todo, Peña aseguró que esta práctica es un mecanismo de seguridad ante la “incertidumbre” y enfatizó que no se trata de un fallo, sino de una medida de seguridad deliberada. El ejecutivo explicó que el sistema está diseñado para ser “conservador”. Cuando el vehículo se enfrenta a una situación incierta (como una zona de obras compleja o un apagón de semáforos), en lugar de arriesgarse, “pide orientación” a los operadores en remoto.

Sin embargo, Peña aseguró que no sabe cuántos trabajadores realizan este tipo de funciones para Waymo desde Filipinas. La empresa ofrece su servicio de robotaxis en Silicon Valley, Phoenix, Los Ángeles, Austin o Miami, y está esperando la aprobación para ampliar su negocio a otras áreas del país, lo que ha levantado las dudas de los legisladores sobre la necesidad de una regulación federal. Waymo asegura que sus coches tienen 10 veces menos accidentes que los conductores humanos.

En la comparecencia también estuvo presente el vicepresidente de Ingeniería de Tesla. Los senadores criticaron el enfoque de la compañía de Elon Musk para la conducción autónoma, que ha retirado los sensores LiDAR (un radar que utiliza luz láser para medir distancias y formas) de sus vehículos y ha apostado únicamente por las cámaras, lo que interpretan como una dejación de seguridad. También cargaron contra lo fácil que es engañar a su sistema de conducción autónoma, que requiere que el conductor tenga las manos en el volante, pero puede ser burlado con un sencillo mecanismo de pesas que se vende por Internet.

La “mano de obra fantasma”

La revelación sobre los operadores filipinos de los vehículos “autónomos” de Waymo vuelve a poner el foco sobre los trabajadores precarizados que desempeñan labores clave para la industria tecnológica desde el sur global. Filipinas es, precisamente, uno de los países donde las multinacionales de Silicon Valley suelen contratar este tipo de servicios mientras proyectan una imagen de automatización.

Kenia, Venezuela o Argentina son otros de los centros de lo que los investigadores denominan ya la “mano de obra fantasma” de la tecnología digital. Karen Hao, autora El Imperio de la IA, donde desgrana prácticas ocultas de las empresas que desarrollan esta tecnología, lo denomina “capitalismo de desastre”, puesto que las compañías suelen buscar a este tipo de trabajadores en países que han sufrido catástrofes medioambientales o políticas.

“Casos de compañías de tecnología que usan trabajadores precarizados remotos para simular una IA que en realidad no existe se vienen registrando desde hace años”, recordaba en un reciente reportaje de elDiario.es Milagros Miceli, una de las investigadoras más reputadas sobre las asimetrías de poder y explotación que rodean a los trabajadores de la industria de la IA.

El informe Draghi, encargado por Bruselas al economista y ex primer ministro italiano Mario Draghi, avisa que si la UE quiere mantener su modo de vida debe desplegar un plan de urgencia para mejorar su productividad, su capacidad de innovación y autonomía estratégica para impedir que EEUU y China sigan alejándose. El informe Letta, por su parte, incide en que el mercado único europeo debe aumentar su integración en sectores como energía, telecomunicaciones y servicios financieros para aumentar su dinamismo y seguir creciendo. “Nosotros queremos ayudar a que lo que dicen esos informes sea posible”, dice el presidente de Telefónica, Mac Murtra.

“De las diez empresas tecnológicas más importantes del mundo, ninguna es europea”, ha enfatizado el ejecutivo en la noche de este lunes en un acto en la Fundación La Caixa, de la que es patrono. “Si miramos en el ámbito de la ciberseguridad, todos los productos que se utilizan de ciberseguridad en Europa, todos los productos son americanos o israelíes”, ha continuado. “La inteligencia artificial, hoy, es un producto o chino o americano”, ha insistido.

Cuestiones que hacen que Europa corra “el riesgo de convertirse en una colonia digital y de quedar desconectada de las tecnologías”, ha concluido Murtra. Para evitarlo, y que Telefónica encuentre una vía para seguir creciendo durante esta nueva etapa, su presidente propone a la compañía como una candidata a convertirse en una de esas grandes tecnológicas del continente, apoyada en la IA y la ciberseguridad.

¿Alguna idea de cuántas empresas de telecomunicaciones tenemos en Europa? 38

Marc Murtra — presidente de Telefónica

La vía para conseguirlo, a su juicio, es corregir la fragmentación del mercado. “En Estados Unidos hay tres empresas de telecomunicaciones. En China hay tres empresas de telecomunicaciones. En India hay tres empresas de telecomunicaciones. ¿Alguna idea de cuántas empresas de telecomunicaciones tenemos en Europa? 38”, ha contestado el directivo.

Esa reducción de empresas de telecomunicaciones permitiría a compañías como Telefónica invertir más en nuevas tecnologías e infraestructuras de nueva generación, defiende Murtra, que llegó a su dirección hace justo un año. “Solo con que cada país pase de 4 a 3 operadores, las eficiencias que se liberan son gigantescas”, ha enfatizado: “Europa necesita operadores fuertes para garantizar la autonomía tecnológica, capacidad de inversión y control de las infraestructuras críticas”.

Murtra asegura que percibe a los reguladores comunitarios cada vez más partidarios de esta solución, aunque descarta que vaya a ser un proceso fácil ni que pueda llevarse a cabo en un período corto de tiempo. El nuevo plan estratégico de la empresa, el primero elaborado bajo su presidencia, incluye 32.000 millones de euros de inversión entre 2026 y 2028, priorizando la tecnología sobre el flujo de caja inmediato.

No le preocupa el precio de la acción y defiende el papel de los estados en las telecos

Otra de las medidas del nuevo plan estratégico fue una reducción del 50% del dividendo para los próximos años. Los mercados castigaron esta limitación con una depreciación de las acciones de Telefónica de un 25%. Su presidente asegura que no está preocupado por este hecho y asegura que debe entenderse como una consecuencia de la modernización y la competitividad de la empresa, y no como un indicador que deba dictar la estrategia a corto plazo.

Su argumento principal es que, al ejecutar un plan de transformación profunda que prioriza la inversión tecnológica futura sobre la caja inmediata, es natural que los mercados reaccionen de manera negativa.

Por otro lado, el ejecutivo también ha defendido el papel de los estados en las telecos estratégicas, y ha recordado que tanto Francia como Italia poseen participaciones superiores al 20% en sus principales compañías. “Las telecomunicaciones son un activo estratégico que requieren protección institucional”, ha afirmado: “En España, el estado tiene el 10% de Telefónica. No es un negocio cualquiera, son infraestructuras críticas para la seguridad de la economía y la cohesión”.

“Reciclar” unidades de negocio “obsoletas”

Telefónica está finalizando un ERE que afectará a más de 5.000 empleados, un 20% de la plantilla. La inmensa mayoría serán bajas voluntarias, aunque puede que se lleven a cabo unos 160 despidos forzosos en las divisiones de negocio internacional, donde no se ha cubierto el cupo pactado con los sindicatos.

Dentro de su plan de transformación integral, Murtra ha introducido este lunes un concepto que considera clave para la supervivencia de la operadora: la necesidad de “reciclar” áreas de la compañía que han perdido vigencia tecnológica. “Hemos de ser conscientes del modelo de negocio en el que estamos y por ello vamos a prescindir de las unidades de negocio obsoletas”, ha afirmado, subrayando que esta realidad debe afrontarse “decidida profesionalmente y por supuesto, con empatía y con un aspecto social”.

El presidente de Telefónica también ha insistido en que este movimiento no implica un repliegue de la empresa, sino una reestructuración obligada por el mercado. “El objetivo de Telefónica no es reducir nuestra actividad, sino reordenarnos para ser más competitivos”, ha aclarado. El directivo ha ilustrado este proceso con el cambio de infraestructuras: “Antes se invertía en cobre y el cobre ahora es una tecnología obsoleta, ahora hay que invertir en fibra óptica, en ciberseguridad y en inteligencia artificial”.

Para los especialistas en bioética, Cathy Tie es una pesadilla disfrazada de “Barbie tecnológica”. Este sobrenombre se lo puso la revista Nature después de que ella misma se grabara un vídeo adoptando el rol de la muñeca de Mattel para replicar a sus críticos. Con esta singular presentación, la bioinformática canadiense está desde hace meses en el foco de atención mundial porque se propone forzar los límites éticos y legales: quiere iniciar la edición genética de embriones, un territorio prohibido por convenciones internacionales y por el que el científico chino He Jiankui fue a prisión en 2019. 

Formada bajo el ala protectora de Peter Thiel, Cathy Tie lidera una de las empresas biotecnológicas que apuestan por la edición genética de embriones humanos con el argumento de “construir un futuro donde ningún niño herede enfermedades prevenibles”. La compañía, que nació como Manhattan Genomics en homenaje al proyecto de la bomba atómica, se encuentra en pleno proceso de cambio de nombre, según revela su equipo.  

Tie está convencida de estar emprendiendo el camino correcto y de que con el tiempo podrá sortear las limitaciones legales, que en Estados Unidos son más laxas que en otros países. Allí solo se prohíbe el uso de fondos federales para la edición germinal, aunque recientemente la Academia Nacional de Ciencias y la de Medicina han pedido mayores restricciones. Por eso, adelanta Tie a elDiario.es, aprovechará el resquicio legal que le permite investigar con embriones humanos siempre que sea en laboratorio, con financiación privada y sin fines de implantación.

A pesar de que no acabó su formación universitaria, Tie se muestra muy segura de sus afirmaciones. Para ella, la manipulación de embriones cambiará la medicina para mejor y no tiene nada que ver con los fantasmas del pasado como la eugenesia o con la distopía que refleja la película Gattaca (1997). Otras veces se pensó, sin razón, que la ciencia iba a crear monstruos, argumenta, aunque olvida mencionar que muchos de esos monstruos fueron tristemente reales. Charlamos con la polémica biotecnóloga por videoconferencia. 

¿Cuál es el objetivo de su empresa, cuál es su filosofía y por qué la fundó? 

El objetivo de mi trabajo es brindar terapias seguras de corrección genética de la línea germinal a pacientes con enfermedades hereditarias muy graves que no tienen cura. En definitiva, se trata de demostrar que estas terapias pueden ser seguras y, en última instancia, pueden ser utilizadas en la clínica por los pacientes que más las necesitan. 

La edición genética de línea germinal está prohibida en muchos lugares, incluyendo EEUU y los países que firmaron la Convención de Oviedo. ¿Qué van a hacer respecto a eso?

Sí, ciertamente existen restricciones en Estados Unidos en cuanto a la financiación federal. También existen restricciones en otros países del mundo, pero creo que es la tecnología más incomprendida de nuestra generación. Creo que representa un inmenso potencial para transformar la medicina y erradicar enfermedades. Pero nos encontramos ante una paradoja: sin financiación para la investigación, sin apoyo para investigar más a fondo, nunca sabremos si es lo suficientemente segura para su uso. Lo que propongo es que, como industria, investiguemos más para los pacientes que más lo necesitan, los que sufren enfermedades incurables que se transmiten de generación en generación. Creo que hay una manera de hacerlo de forma responsable y ética.

Creo que es la tecnología más incomprendida de nuestra generación y que representa un inmenso potencial para transformar la medicina y erradicar enfermedades

Los críticos dicen que para estas enfermedades raras ya existe el diagnóstico genético preimplantacional, que permite seleccionar embriones sin mutaciones en el 99% de los casos y sin modificar el ADN. ¿Por qué elegir la edición en vez de estas alternativas?  

Eso simplemente no es cierto. Las parejas que se someten a fecundación in vitro (FIV) suelen ser mayores, por lo que no tienen muchas opciones. Pueden tener pocos embriones, pero que una empresa les diga que la mayoría están afectados es devastador, ya que tienen menos posibilidades de tener hijos sanos. Para muchas parejas, esta opción no es suficiente. Además, existen muchas enfermedades que afectan a la mayoría de los embriones. Muchas de estas enfermedades hereditarias monogénicas a las que me refiero afectan a la mayoría de los embriones de las parejas, si no a todos. A menudo tienen que someterse a un ciclo tras otro de FIV, lo cual supone un gran esfuerzo económico y físico. Por lo tanto, considerar esta opción como suficientemente buena simplemente no es responsable para los pacientes. 

¿Y cuáles son los próximos pasos que planea dar? Necesitarán algunos cambios en las leyes.

Cuando inicié este movimiento el año pasado, vi mucho apoyo, sobre todo en privado. Espero reunir a todas estas partes interesadas y a las personas que me han apoyado en privado y que han mostrado interés y participado en el diálogo. Tengo muchas ganas de reunirlos para debatir la mejor manera de avanzar. 

Pero, ¿cuáles son los siguientes pasos? ¿Van a hacer algunos primeros ensayos con animales o lo van a intentar en humanos?

Hay ciertos laboratorios en Estados Unidos con permiso para realizar investigaciones con células germinales humanas. Esperamos seguir ese ejemplo. Aunque también existen excelentes organismos modelo fuera de los embriones humanos para este tipo de investigación, con la que esperamos comenzar. Hay varias maneras de abordarlo. Pero, para que quede claro, esto es para fines de investigación. No significa que esté listo para uso clínico, que sigue estando prohibido. Sin embargo, desde una perspectiva de investigación, hay laboratorios en Estados Unidos que lo han hecho [con embriones que no se implantan].  

¿Y cuáles son los plazos que tienen en mente? 

Creo que este cronograma dependerá de muchos factores. Depende de la aprobación regulatoria y de cuándo alcancemos la suficiencia clínica en términos de datos para, finalmente, tener la confianza suficiente para hacerlo después de obtener las aprobaciones regulatorias en pacientes.

¿Qué tiene que decir a quienes creen que la intención final es abrir la puerta al diseño de bebés a la carta?    

Antes de nada, a mí solo me interesa curar enfermedades. Estas son enfermedades monogénicas, lo que significa que solo hay un gen correlacionado con una enfermedad. A lo que te refieres es a rasgos muy complejos que la ciencia simplemente no comprende lo suficiente. Y, no hace falta decirlo, no puedo editar en absoluto ninguno de estos rasgos. Características como la altura o la inteligencia son rasgos poligénicos. No estamos ni cerca de comprender esos rasgos, ni estoy interesada en hacerlo. 

Desde la perspectiva de la edición genética de la línea germinal, creo que esta tecnología ya ha enfrentado suficientes polémicas y la forma más responsable de usarla es servir a los pacientes. Así que solo me interesa usarla para curar enfermedades monogénicas conocidas, muy conocidas, científicamente probadas con correlaciones claras entre el genotipo y el fenotipo. Esa es mi postura al respecto. Creo que toda gran tecnología es un arma de doble filo. Y es fundamental que, en este punto, que en la sociedad, todas las partes interesadas nos alineemos lo antes posible para determinar la mejor manera de proteger esta tecnología en el futuro y así evitar esa situación.  

¿Es consciente de que se le puede acusar de promover la eugenesia? 

La eugenesia fue un movimiento muy desafortunado que surgió a principios del siglo XX. Probablemente sea el capítulo más oscuro de la historia biológica moderna. Quiero dejar muy claro que esto no tiene nada que ver. La eugenesia fue muy desafortunada y llevó a la esterilización forzada. Esa es la distinción clave entre la eugenesia y la corrección genética de la línea germinal, que es simplemente otra forma de terapia destinada a ayudar a los pacientes. Por lo tanto, debe hacerse de forma voluntaria. Ahora representamos una esperanza de cura para las familias que no tienen que transmitir estas enfermedades devastadoras. Y pueden elegir recibir esta terapia o no. Esa es su decisión. Esa es la distinción clave con la eugenesia. 

¿Cómo se asegurarán de que los cambios genéticos no produzcan consecuencias inesperadas en esos niños cuando crezcan?  

Esos son los argumentos que se han usado durante los últimos diez años, y creo que es la razón por la que los pacientes con enfermedades hereditarias aún no tienen cura. De nuevo, es una paradoja. Sin avanzar en esta investigación, no podemos comprender la seguridad. Para comprender mejor la tecnología, deberíamos investigar a fondo los efectos secundarios y luego, finalmente, para llevarla de forma segura a la clínica solo para quienes padecen enfermedades devastadoras. Muchos pacientes se han comunicado conmigo y me han dicho que desearían tener esto. Creo que, a menos que su familia sufra enfermedades hereditarias, uno no comprende la carga emocional, financiera y física que esto representa. No se sabe lo que es a menos que se sea parte de esa familia. 

Sin avanzar en esta investigación, no podemos comprender la seguridad. Para comprender mejor la tecnología, deberíamos investigar a fondo los efectos secundario

¿Cómo piensa que se debe evitar que estos tratamientos solo estén disponibles para los más ricos y se generen discriminaciones o brechas genéticas en la sociedad?

Creo que si observamos los precios de los medicamentos y de la terapia génica somática en Estados Unidos, veremos que son más caros. Un ejemplo reciente es la terapia génica somática aprobada por la FDA para la anemia de células falciformes, que tiene un precio de 2 millones de dólares por paciente por dosis. Les garantizo que cualquier tipo de terapia de corrección genética de la línea germinal que esté disponible en el futuro, en cualquier momento, costará mucho menos. Así que, en ese sentido, creo que esta es una forma rentable y asequible de comercializar la terapia génica y una cura. Mucho más barata, mucho más accesible que cualquier otra disponible actualmente para quienes padecen estos trastornos genéticos hereditarios. 

Algunos expertos dicen que lo que se propone hacer con su empresa es incluso peor que lo que sucede en la película Gattaca, porque en ese futuro solo se seleccionaban los embriones y ustedes los quieren editar. ¿Qué les diría a quienes creen que van a abrir la caja de Pandora? 

Creo que cada dos décadas en biología, ocurre lo mismo. Es un ciclo. En 1975, ocurrió lo mismo con la fecundación in vitro. Se afirmaba que podía crear monstruos. Ahora hay personas nacidas mediante FIV que caminan entre nosotros. Estos son nuestros amigos. Estos son los hijos de nuestros amigos. Ahora, es muy aceptable. Entre los propios científicos había este miedo general. Así que creo que debemos aprender del pasado y hacerlo de una manera que sea ética, transparente, responsable, y que en última instancia pueda ayudar a los pacientes y comprender cuáles son las necesidades médicas no satisfechas para luego ir a los pacientes y ayudarlos.

¿O sea, esto no es Gattaca, y en el futuro la manipulación genética de embriones será tan normal como la fecundación in vitro?

Sí, creo que administrar terapias de corrección genética de la línea germinal en la etapa embrionaria tiene el potencial de ser tan aceptado como lo es hoy la fecundación in vitro.

Hablemos de su trayectoria. Dice la revista Nature que usted se calificó a sí misma como la “Barbie biotecnológica”. ¿Es cierto?

En realidad yo no me hacía llamar “Barbie biotecnológica”. Solo hice un vídeo inspirado en la película de Barbie, eso es lo más parecido. Pero no me llamé así a mí misma, para que quede claro. 

Entonces, ¿se siente cómoda con ese nombre o lo encuentra denigrante? 

Creo que la película de Barbie fue genial y, bueno, era positiva para las mujeres. Y no creo que sea un nombre ofensivo. 

Usted no terminó su carrera y dejó la universidad para ir a trabajar con Peter Thiel. Allí creó su primera empresa con 18 años. ¿Cómo puede hacer todo esto si no ha terminado sus estudios de genética?

Recibí la beca Thiel cuando tenía 18 años para seguir un camino alternativo. Desde entonces, he fundado varias empresas de biotecnología y también he trabajado en capital de riesgo. Creo que el grupo de la beca Thiel es probablemente uno de los que tienen mejor desempeño en Silicon Valley. Estos colegas sin título universitario han creado muchas empresas. No creo que, solo por no tener un título universitario no se pueda hacer algo transformador para la sociedad. 

No creo que, solo por no tener un título universitario no se pueda hacer algo transformador para la sociedad

¿Cómo imagina todo esto dentro de diez años y qué le diría a quienes ahora tienen miedo de las posibilidades de la edición de embriones que usted propone? 

Bueno, les diría que no se asusten con cada nueva tecnología. Puede ser aterrador, pero también puede ser increíble para la sociedad. Si permitimos que el miedo interfiera con nuestro juicio sobre lo grandiosa que puede ser una tecnología para la sociedad, no tendríamos cosas simples como los transgénicos o la fecundación in vitro, cosas así en biología que finalmente nos permitieron hacer de la sociedad lo que es hoy. El miedo es normal, pero no dejen que el miedo les impida ayudar a las personas que más necesitan la tecnología. Ojalá en diez años, esta tecnología se normalice y esté disponible para los pacientes que más la necesitan, que son los pacientes que padecen estas enfermedades genéticas debilitantes y curables. En última instancia, ese es mi objetivo.

Los trabajadores de Silicon Valley pasan a la acción. El antiguo bastión demócrata, acallado durante dos años por el nuevo eje de poder entre los emperadores tecnológicos y Donald Trump, ha decidido no seguir en silencio ante la “brutalidad desenfrenada” del ICE en Minnesota, la brigada paramilitar que el presidente ha desplegado en el estado para llevar a cabo redadas indiscriminadas y que suma dos asesinatos en dos semanas.

En una carta abierta, los empleados de la industria tecnológica condenan “el asesinato de Alex Pretti a manos de la Patrulla Fronteriza”, perpetrado este sábado, y la violencia desatada por los comandos antiinmigración de Trump. Una violencia que “ha anulado cualquier credibilidad de que estas acciones tengan que ver con la aplicación de la ley migratoria. Su objetivo es el terror, la crueldad y la represión de la disidencia”.

“Esto debe terminar”, aseveran. Por eso, piden a los directores ejecutivos que aprovechen esa línea directa con Trump para poner freno a ese “terror”. Que “levanten el teléfono”, “llamen a la Casa Blanca y exijan que ICE abandone nuestras ciudades”. También les solicitan unan denuncia pública de la violencia, así como “cancelar todos los contratos de sus empresas con ICE”.

Levanten el teléfono y llamen a la Casa Blanca

Los trabajadores de Silicon Valley — a los directores ejecutivos de las grandes tecnológicas

No sería la primera vez que los ejecutivos utilizan este particular teléfono rojo para moderar al presidente. “Sabemos que los líderes de nuestra industria tienen influencia: en octubre, persuadieron a Trump para que cancelara una ofensiva planeada de ICE en San Francisco”, recuerdan los trabajadores.

“Ahora deben ir más lejos y unirse a nosotros para exigir que ICE salga de todas nuestras ciudades”, recalcan en la carta, que acumula más 800 firmas en 48 horas. Más de 500 de ellas van acompañadas de nombre y apellidos, mientras que otras 300 incluyen solo el puesto que los empleados tienen en el sector.

Entre los firmantes está uno de los vicepresidentes de Tesla, directores de producto y de investigación de Google, un director de marketing de meta, un vicepresidente de IBM o varios directores ejecutivos de tecnológicas más pequeñas, como FlipBoard.

Silicon Valley se alza de nuevo

“Queremos estar orgullosos de trabajar en el sector tecnológico. Queremos estar orgullosos de las empresas para las que trabajamos. Podemos y debemos usar nuestra influencia para acabar con esta violencia”, dicen los trabajadores de Silicon Valley en la petición.

Hubo un tiempo, no tan lejano, en el que Silicon Valley fue un foco de contrapoder interno para Donald Trump. La meca de la tecnología estadounidense era conocida por ser un bastión demócrata. Los republicanos apenas alcanzaban el 20% del voto, mientras que sus altos ejecutivos organizaban cuantiosas recaudaciones de fondos para Obama, Clinton o Biden. Todo eso cambió en 2024, cuando una contrarrevolución reaccionaria liderada por Elon Musk y Peter Thiel abrió una falla en el valle.

La mayoría de los emperadores de la tecnología terminaron cayendo por ella. De un día para otro, los mismos ejecutivos que habían liderado manifestaciones contra Trump en su primer mandato estaban haciendo donaciones millonarias para su nuevo salón de baile en la Casa Blanca y eran recompensados con asientos en primera fila en su toma de posesión.

Además de Elon Musk, que ha vuelto a apoyar a los republicanos tras su enfrentamiento con Trump, en esa fotografía aparecían Mark Zuckerberg, de Meta; Sundar Pichai, de Google; Jeff Bezos, de Amazon; Sam Altman, de OpenAI; o Tim Cook, de Apple. El sábado, cuando el ICE asesinó al enfermero Alex Pretti, algunos de los magnates estaban en la premiere del nuevo documental sobre Melania Trump.

Silicon Valley siguió votando masivamente demócrata (en 2024 Trump solo obtuvo un 28% del voto en Santa Clara, el corazón del valle, y no pasó del 23% en los otros dos condados de la zona) pero el sector tecnológico se había vuelto abiertamente hostil. Las multinacionales despidieron a los equipos de inclusión, eliminaron sus políticas de diversidad y despidieron a los autores de protestas contra la participación de sus empresas en la matanza de Gaza.

La situación apagó la antigua presión que los trabajadores tecnológicos ejercían contra las políticas de Trump, especialmente las migratorias. Sin embargo, lo que está ocurriendo en el estado de Minnesota ha encendido a una comunidad que se caracteriza por su multiculturalidad.

“No llegamos aquí de la noche a la mañana”, argumentan. “Desde hace meses, Trump ha enviado agentes federales a nuestras ciudades para criminalizarnos a nosotros, a nuestros vecinos, amigos, colegas y familiares. De Minneapolis a Los Ángeles y a Chicago, hemos visto a matones armados y enmascarados llevar a cabo violencia desenfrenada, secuestros, terror y crueldad sin que se vislumbre un final”.

“Los profesionales del sector tecnológico están alzando la voz contra esta brutalidad, y hacemos un llamamiento a todos nuestros colegas que comparten estos valores a usar la suya”, piden en la misiva.

Donald Trump asegura que EEUU necesita el territorio de Groenlandia por una cuestión de seguridad nacional. La isla helada posee una ubicación estratégica, justo en la ruta más corta para los misiles balísticos intercontinentales entre su país y Rusia. Tiene una importante base militar clave para la interceptación de radar, ya que debido a la curvatura de la Tierra, los satélites tienen problemas para analizar esas latitudes. Además, el deshielo del Ártico ha convertido Groenlandia en una zona de tránsito clave para nuevas rutas marítimas militares.

No obstante, a todos esos motivos hay que sumar uno más. La isla tiene un gran interés comercial para la industria que se ha convertido en el corazón del poder económico de EEUU: el sector digital. Aunque es menos visible que la industria petrolera o armamentística, Silicon Valley es el pilar en el que la primera potencia mundial sostiene su poder, con un peso estructural para la defensa, las finanzas, la energía, la agricultura, la logística o, ahora, la inteligencia artificial.

Ningún otro sector había acumulado tanto poder financiero en toda la historia de EEUU, con solo siete empresas (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Nvidia, Meta y Tesla, conocidas como Las Siete Magníficas) sumando más de un tercio de toda la capitalización de S&P 500, el principal índice bursátil del país.

Es un poder que se ha construido sobre recursos en los que Groenlandia es clave. Entre ellos se encuentran los 17 minerales conocidos como tierras raras, que alimentan desde los teléfonos móviles más baratos hasta los satélites y los chips de IA más avanzados. Pero los recursos de la isla van más allá. Según un estudio elaborado en 2023 por el Servicio Geológico de Dinamarca y Groenlandia, 25 de los 34 minerales considerados críticos para semiconductores, defensa y electrónica avanzada están presentes en la isla.

Impedir que China tenga capacidad de veto sobre la IA estadounidense

Las tierras raras, al contrario de su denominación, no son especialmente raras en la corteza terrestre. El problema es que no son fáciles de extraer y el proceso para ello puede ser muy tóxico. En los años 80 y 90, EEUU y Europa renunciaron a esta actividad por su coste medioambiental, dejando vía libre a que un nuevo actor ocupara su espacio. Fue China quien, consciente de su potencial geoestratégico, relajó su normativa y subvencionó a sus empresas mineras hasta que se convirtieron en líderes de mercado.

Aproximadamente un 60% de las tierras raras se extraen en el gigante asiático, que también domina las tecnologías de refinado de estos materiales. Pekín tiene capacidad de obstaculizar los avances tecnológicos de EEUU si cierra el grifo de tierras raras, algo que estuvo a punto de hacer durante la escalada de la guerra comercial.

El primer aviso llegó el 4 de abril de 2025, tras el “Día de la Liberación” de Trump, en el que presentó su polémica política arancelaria. La respuesta china fue introducir “controles de exportación para siete tierras raras pesadas (con requisitos de licencia), así como para todos los compuestos, metales e imanes relacionados”, explica el Servicio de Investigación del Parlamento Europeo. “Los exportadores deben obtener una licencia y proporcionar información sobre los usuarios finales de las tierras raras”, pero “muchos exportadores consideran que el proceso de licencias es opaco, selectivo y lento a propósito”.

La segunda advertencia, el pasado 9 de octubre, fue más severa. “China amplió el alcance más allá de los bienes físicos, buscando controlar los conocimientos tecnológicos e incluso los productos fabricados en el extranjero con insumos chinos. Las empresas extranjeras necesitarían obtener aprobación para exportar imanes que contuvieran incluso trazas (0,1%) de tierras raras de origen chino o aquellos que se hubieran producido utilizando tecnologías chinas de minería, procesamiento o fabricación de imanes”, continúa el servicio de la Eurocámara.

Esa segunda ola quedó en suspenso ante la reanudación de las negociaciones comerciales con Washington, pero habría supuesto un yugo para todo el sector tecnológico mundial y especialmente para Silicon Valley.

Aquí es donde encaja la pieza de Groenlandia. “Estados Unidos ya busca fortalecer las cadenas de suministro para reducir su dependencia de China. Reducir esta dependencia se vuelve cada vez más crucial en la era de la IA”, avanza PitchBook, una firma especializada en análisis de mercados privados, capital riesgo y grandes tendencias tecnológicas.

“La infraestructura informática a gran escala que sustenta la IA se basa en elementos como el neodimio y el disprosio para su refrigeración, aislamiento y durabilidad”, desglosa esta consultora: “Un acceso reducido implicaría mayores costos, una implementación más lenta y una infraestructura menos eficiente, lo que debilitaría la competitividad de las empresas estadounidenses de IA en las que los inversores han invertido cientos de miles de millones de dólares”.

El preciado frío para los centros de datos

Las temperaturas de Groenlandia también son atractivas para Silicon Valley por otros motivos. Los chips especializados en inteligencia artificial son propensos a sobrecalentarse por el gran esfuerzo computacional que requiere esta tecnología. Este factor es el causante de la elevada factura energética que requiere entrenar estos algoritmos: aproximadamente un 60% del gasto operativo de los centros de datos hiperescalares es la energía, de la que buena parte se emplea en refrigeración.

El clima subártico de la isla bajo jurisdicción danesa reduce de manera muy significativa ese gasto recurrente. Esto la convierte en un lugar especialmente interesante para concentrar “granjas de entrenamiento” de inteligencia artificial, el proceso más intensivo en energía de todos los que tienen que ver con estos algoritmos.

Al igual que los recursos mineros, las fuentes de energía groenlandesas también están prácticamente sin explotar. El territorio cuenta con abundantes recursos hidroeléctricos sin explotar, potencial eólico y costas con condiciones que podrían permitir proyectos experimentales de energía mareomotriz, una tecnología aún incipiente cuyo despliegue comercial sigue siendo reducido.

El acceso a fuentes de energía directa sigue siendo uno de los principales quebraderos para las grandes tecnológicas, que incluso están reviviendo antiguas centrales nucleares para asegurarse el suministro. Una factura energética reducida debido al frío y una red eléctrica descongestionada son puntos que podrían hacer que la isla danesa fuera atractiva como polo de centros de datos.

Pero, sobre todo, Groenlandia cuenta con un enorme espacio vacío donde construir este tipo de instalaciones, que generan una repulsa cada vez mayor en EEUU. Los centros de datos, que generan poco empleo y levantan dudas sobre su impacto en la factura eléctrica, disponibilidad de agua e incluso impacto sobre la salud, han revivido el antiguo movimiento Not In My Backyard (no en mi patio trasero) de manera similar a como lo hicieron las centrales nucleares o las grandes factorías en el siglo pasado.

La organización Data Center Watch estima que al menos 64.000 millones de dólares en proyectos de centros de datos en EEUU han sido bloqueados o retrasados desde 2023 por la oposición de las comunidades locales. Solo en 2025 se cancelaron unos 25 centros de datos por la presión ciudadana.

Es una presión que también están ejerciendo los representantes de los groenlandeses, que reiteran que no desean que su isla sea adquirida o traspasada a EEUU. La duda es si un Donald Trump envalentonado desde la captura de Maduro unirá sus intereses geopolíticos con los de Silicon Valley, la principal industria del país, para forzarles a aceptarlo. Groenlandia es sobre el papel la solución más rápida para los problemas de dependencia de China y de disponibilidad energética para la IA. El tipo de solución que más seduce al presidente estadounidense.

Ayudar lo máximo posible con los recursos disponibles y saber que funcionan. Con esa vocación nació el conocido como “altruismo efectivo” o “altruismo racional”, una forma de apoyar campañas de cooperación al desarrollo internacional o de ayudas ante catástrofes naturales que maximiza la efectividad de la cuantía. Hay personas que las apoyan con aportaciones de seis cifras, otras que apenas llegan a los cinco euros, pero todas con la consciencia de que serán evaluadores externos e independientes los que examinarán cómo de efectivo es el dinero en un proyecto concreto. No se trata de ayudar solo con el corazón, sino hacerlo también con la cabeza.

El altruismo racional es un movimiento relativamente reciente, impulsado por los profesores de Oxford William MacAskill y Toby Ord y con mucho predicamento en universidades de EEUU. La popularidad de esta corriente se disparó cuando uno de sus principales defensores, Sam Bankman-Fried, fue detenido y posteriormente condenado por el robo de 8.000 millones de dólares a los clientes de su fondo de inversión. Bankman-Fried se había rodeado de una serie de seguidores de esta filosofía, defensores de que la mejor manera de ayudar a los demás era ganar la mayor cantidad de dinero posible para luego ser donada con criterios de eficacia.

Aquel grupo lo componían profesionales de la inversión, matemáticos de mente privilegiada y, en general, profesionales de primer nivel en sus sectores, que es donde principalmente ha calado esta forma de entender la ayuda a los demás. La corriente ha calado además entre parte de los millonarios de Silicon Valley, deseosos de contribuir con su dinero para que este sea empleado de la manera más efectiva posible.

Ese es el mantra que persiguió a Pablo Melchor, ahora presidente de la Fundación Ayuda Efectiva y autor de “Altruismo racional. Por qué podemos ayudar más y cómo hacerlo mejor” (arpa, 2025), cuando dejó de lado el emprendimiento empresarial. “Tenía éxito profesional, pero me planteé qué sentido tenía lo que hacía. Me preguntaba si eso era lo mejor que podía hacer con mi vida. Siempre me he sentido un privilegiado, y tuve la suerte de poderme parar a pensarlo”, cuenta a elDiario.es en conversación telefónica.

De ese parón llegó la pregunta que todavía le recorre: ¿cómo puedo ayudar? Así llegó a lo que fuera de España se conoce como “altruismo eficaz”, que en esencia es usar la evidencia y la razón para encontrar la mejor forma de ayudar a los demás y llevarla a la práctica, según define el mismo Melchor.

De esta manera, apuesta por dejar un poco de lado la parte más emotiva con la que solemos apoyar proyectos solidarios para acercarnos a algo concebido quizá como frío, que es la razón. “Porque tanto emociones como razón nos caracterizan como seres humanos. Será un verdadero drama si decidimos ayudar a los demás y lo hacemos de una manera en que no cambian las cosas. Habremos derrochado esa emoción que nos lleva a preocuparnos por los más vulnerables”, apuntilla.

El presidente y cofundador de Ayuda Efectiva recalca que la ciudadanía suele adolecer de un sesgo muy fuerte a la hora de decidir a qué proyectos aportar, ya que se decanta por aquellos que tienen una efectividad más local. Según Melchor, eso lleva a una doble tragedia: “Si has nacido en un país africano sin acceso a una sanidad de calidad y además la gente que ha ganado la lotería del nacimiento va a ayudar a las personas que tiene más cerca, no solo la población africana seguirá sin nada sino que quienes pueden ayudarles tampoco lo harán”.

Para entrar de lleno en el altruismo efectivo la idea de que una vida humana vale lo mismo en cualquier coordenada del mundo es esencial. Melchor confirma que el dinero rinde 100 veces más en los países más pobres, y reitera que guiarse por lo cercano y emocional hace que la ayuda deje de tener impacto.

El objetivo: hacer más con menos

Formar parte de Ayuda Efectiva supone donar una cantidad determinada a algún proyecto ya elegido previamente por los evaluadores externos e independientes de la organización sin ánimo de lucro GiveWell. Según Melchor, utilizan la investigación académica y la evidencia y averiguan sobre el terreno de los países empobrecidos cómo una misma cantidad de dinero puede ayudar más. Entre los factores que más puntúan, aquellos proyectos orientados de forma directa a salvar vidas.

Ilustrarlo es sencillo. La malaria es una enfermedad transmitida por un mosquito que mata a 600.000 personas en el mundo al año, de las que el 75% son menores de 5 años, según la Organización Mundial de la Salud. “Todos los días mueren más de 1.000 niños por una enfermedad que se puede prevenir por un coste de cinco a siete euros”, recalca Melchor. Cinco son los euros que cuesta una mosquitera insecticida que protege a dos personas entre dos y tres años, y en cuyo coste va incluido su distribución y explicación sobre por qué hay que usarla a las personas que componen el censo. Ese es el censo que guiará a los evaluadores al tiempo para analizar en qué estado se encuentran las mosquiteras y su efectividad. Las de siete euros están pensadas para evitar la malaria estacional.

“Pero es que con 100 euros se podría suplementar a 50 niños con vitamina A. Esto es muy desconocido en España, pero sobre todo en el Sahel hay tal deficiencia de esta vitamina que entre 250.000 y medio millón de niños se quedan ciegos cada año por no tener una vitamina que cuesta dos euros al año”, desarrolla el mismo Melchor. Así pues, maximizar la relación coste-efectividad es el principal objetivo.

Una elección abierta

Desde Ayuda Efectiva han puesto en marcha el llamado Fondo Salud Global, el más popular de todos. Este fondo acumula el dinero de los donantes, quienes aportan según su capacidad. Una vez al trimestre, la Fundación lo vuelca totalmente en los programas de investigación mejor puntuados por los evaluadores de GiveWell.

Esta fundación española con algo más de cinco años de vida destaca su transparencia: “La persona que quiera donar anualmente y meterlo en este fondo lo puede hacer y olvidarse de ello, porque irá a un buen proyecto. También hay otras personas que prefieren elegir, y pueden hacerlo entre los programas que incentivamos desde el fondo”, desarrolla Melchor. De esas donaciones también sale la cobertura de los gastos que tiene la Fundación, desde donde sugieren aportar un 10% de las mismas.

Auditoría sobre el terreno y rendición de cuentas

Luchar contra la falta de cultura de ayuda efectiva es una de las principales batallas que fundaciones como la que lidera este antiguo emprendedor libran en su día a día. Enfrentarse al escepticismo que en ocasiones las ONG causan en la sociedad es otra. Para eso existen esos evaluadores externos. “La solución no es la pasividad, sino ser más exigentes”, sostiene el autor de “Altruismo racional”.

La idea principal es medir y optimizar los resultados que una cuantía económica dedicada a un proyecto concreto pueden conseguir. “Dedican 70.000 horas al año para investigación, auditan desde el terreno y su sueldo está cubierto por filántropos que saben que la información sobre los proyectos siempre será más útil si se publica”, subraya el presidente de Ayuda Efectiva. Asimismo, analizan proyectos “prometedores” pero de los que todavía no hay datos y animan a invertir en ellos para ayudarles a crecer y ver si entran en lo más efectivo o no. 

De todas formas, los evaluadores también pueden cometer errores en sus tasaciones. Cuando suceden estos contratiempos, en los que se ha podido dar una sobrestimación del impacto del proyecto, desde GiveWell aceptan el error públicamente. “Yo no me fío de nadie, sino del mejor proceso”, confirma el propio Melchor, que a día de hoy se dedica totalmente a la Fundación Ayuda Efectiva cobrando el ingreso mínimo que le corresponde por convenio y donando a la entidad todavía una mayor cantidad, asegura.

Un estafador escondido en la ayuda efectiva

Una idea tan solidaria también puede ser explotada como lavado de cara. Es lo que hizo el estafador Sam Bankman-Fried, un magnate cripto condenado a 25 años de prisión y que llegó a conocerse bajo la etiqueta de “filántropo”. Este inversor estadounidense y ex director ejecutivo de FTX estafó 8.000 millones de dólares a sus clientes para distribuirlos a otras startups, políticos y ONG. También fue una de las caras más conocidas de este “altruismo efectivo”. 

La fundación de FTX prometió donar 1.000 millones de dólares durante 2022, aunque antes de su caída en noviembre solo había podido llegar a contrastar 132 millones invertidos en diferentes proyectos y ONG, tal y como publicó elDiario.es en abril de 2024.

Además de Bankman-Fried, el grupo directivo del fondo de inversión estaba compuesto por algunos defensores a ultranza del altruismo efectivo. Su caída fue un duro golpe para sus seguidores y algunas de las figuras más relevantes como el cofundador de Facebook Dustin Moskovitz lamentó que esa filosofía había dado a este estafador una coartada. William MacAskill, uno de los cofundadores de esta corriente, lamentó que la “buena voluntad” de alguno de los seguidores del altruismo racional había “blanqueado el fraude”. Bankman-Fried llegó a decir en una entrevista que quería hacerse rico no por el dinero, sino porque quería “donar ese dinero a la caridad”.

Melchor tilda lo ocurrido con Bankman-Fried como “un caso de mierda” que supuso “un desastre absoluto”. Sin embargo, en sus propios términos, solo ha habido un tipo como él, mientras que en el terreno hay cientos de personas evaluando la ayuda y haciendo trabajos muy interesantes. De todas formas, el presidente de Ayuda Efectiva concluye que “aquello fue un desastre y ojalá esta persona jamás se hubiera asociado con el altruismo eficaz”.

La tecnológica Nvidia ha firmado un acuerdo de licencia no exclusiva con la startup de inteligencia artificial (IA) Groq, fundada por exingenieros de Google. Según un comunicado de Groq, el acuerdo establece que Jonathan Ross, fundador de Groq; Sunny Madra, su presidente, y otros miembros de la compañía se unan a Nvidia para avanzar en el desarrollo de la tecnología licenciada.

Groq seguirá operando como una empresa independiente y contará a partir de ahora con Simon Edwards como su director ejecutivo, aclara el comunicado. En los últimos años, muchas tecnológicas han licenciado la tecnología de startups y contratado a sus mejores empleados para absorber sus principales activos sin llegar a ser sus propietarios, según The New York Times.

El rotativo, que cita a personas familiarizadas con este tipo de acuerdos, indica que las empresas han optado por estas operaciones con el fin de evitar el “escrutinio regulatorio”. No es una adquisición completa, pero el comprador se lleva la tecnología y a los trabajadores clave de la empresa, como en este caso. Recientemente, Meta llevó a cabo un movimiento similar con una de las principales empresas emergentes de IA, Scale AI.

Alex Davis, director ejecutivo de la firma Disruptive —que ha invertido más de 500 millones de dólares en Groq desde su fundación— ha indicado a la CNBC que el acuerdo está valorado en 20.000 millones de dólares en efectivo (unos 17.000 millones de euros). Según Davis, Nvidia adquirirá todos los activos de Groq, pero su negocio en la nube no forma parte del acuerdo.

Por su parte, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha escrito a sus trabajadores en un correo electrónico revisado por el portal económico que planea integrar los procesadores de baja latencia de Groq en la IA de Nvidia. De esta forma, se ampliará “la plataforma para servir a una gama aún más amplia de inferencia de IA y cargas de trabajo en tiempo real”, ha subrayado.

Groq está valorada en casi 7.000 millones de dólares y cuenta entre sus inversores con empresas como Samsung, BlackRock o 1780 Capital. La startup crea chips a medida para ejecutar IA, algo que se conoce como “inferencia” y que se usa, por ejemplo, en el sector de los 'chatbots'.

Hace tres años, OpenAI era una organización prácticamente desconocida para el gran público que aspiraba a contrarrestar el poder de los gigantes de Silicon Valley. Hoy, es la startup más valiosa de la historia, superando los 500.000 millones de dólares. Tres años en los que la compañía dirigida por Sam Altman ha pasado de presentarse como un laboratorio tecnológico que trabajaba por el bien de la humanidad a convertirse en una empresa privada con agenda geopolítica propia, con acceso masivo a información personal de millones de personas y trato preferente con los poderes públicos.

La periodista estadounidense Karen Hao ha cubierto esta transformación para medios como el Wall Street Journal o el MIT Technology Review. En su libro El Imperio de la IA. Sam Altman y su carrera por dominar el mundo (editorial Península), Hao ha investigado cómo OpenAI y la industria de la IA han pasado a funcionar con una lógica imperial: colonizan recursos, extraen datos de los usuarios y explotan mano de obra precaria en el Sur Global para alimentar una maquinaria que, denuncia, está “acelerando el retroceso democrático en todo el mundo”.

En esta entrevista con elDiario.es, Hao describe a OpenAI, los secretos de su líder y la burbuja financiera y de expectativas que está impulsando el desarrollo de la inteligencia artificial.

Cuenta en el libro que, en sus orígenes, OpenAI se veía a sí misma como la “anti-Google”. ¿En qué consistía esa visión de empresa inicial?

En realidad creo que la visión de la compañía en aquel entonces era similar a la que es hoy: OpenAI siempre ha querido dominar el desarrollo de la IA y ser el líder número uno en esta tecnología. En ese momento, Google era el único actor al que valía la pena vencer, así que se veían a sí mismos como su único competidor, y a Google como el único al que debían intentar superar. Por eso se concibieron a sí mismos como la anti-Google que iba a representar todo lo que Google no era. Otra razón por la que hicieron eso fue porque era una táctica de reclutamiento. Inicialmente, para construir un laboratorio de IA líder, el principal cuello de botella era el talento, por lo que querían averiguar cómo conseguir que la gente dejara Google y se uniera a OpenAI, o eligiera OpenAI sobre Google si se postulaban para trabajar en ambas empresas. Así que lo plantearon todo como: “bueno, Google es de código cerrado, nosotros seremos abiertos; Google trabaja con fines de lucro, nosotros seremos sin fines de lucro”. La idea era: si quieres crear productos para un megagigante, bien, ve a Google, pero si vienes a OpenAI, podrás cambiar el mundo.

¿Cómo se ven dentro de OpenAI esas contradicciones respecto a la visión inicial, con la transformación en una empresa privada con ánimo de lucro? ¿Crees que puede haber alguien que piense que al final se han convertido en todo aquello que prometieron cambiar?

Sí, por supuesto, OpenAI aparentemente ha revertido por completo todo lo que dijo que sería. Ahora es, obviamente, una empresa con fines de lucro en lugar de una organización sin ánimo de lucro, y la startup más valiosa del mundo en este momento, con una valoración de 500.000 millones de dólares. También se ha vuelto hipersecreta, aunque originalmente dijo que sería transparente. Así que, en esas formas más superficiales, ha cambiado por completo. Y, sin embargo, sigue persiguiendo exactamente lo mismo que en aquel entonces, que es dominar el desarrollo de la IA. Sam Altman ha dicho muchas veces que es importante tener grandes convicciones en un objetivo particular, pero que debes ser flexible con tus tácticas. Y eso es esencialmente lo que está haciendo con OpenAI; alta convicción en los objetivos, pero flexible en las tácticas. El objetivo final es el dominio, y las tácticas han cambiado de sin fines de lucro a con fines de lucro.

OpenAI también se ha vuelto una empresa hipersecreta, aunque originalmente dijo que sería transparente

Otra de las cosas que dijeron que nunca harían sería vender los datos personales de la gente. ¿Cree que también lo terminarán haciendo?

Sí. Además, técnicamente, ya están ganando dinero con los datos de la gente, en el sentido de que ya están utilizando los datos de las personas para entrenar las próximas generaciones de sus modelos de IA. Modelos que luego venden a través de suscripciones. Pero hablando más concretamente del negocio de la publicidad digital, vemos que OpenAI está preparándose también para la publicidad. Están añadiendo un feed algorítmico a ChatGPT, lanzaron Sora 2, una aplicación como TikTok con el contenido generado por IA, y básicamente están creando espacios, superficies, en las que pueden empezar a insertar anuncios. Y eso creo que conducirá al 100% a que utilicen los datos de los usuarios para averiguar cómo segmentar mejor esos anuncios.

ChatGPT ha cumplido tres años recientemente. Usted ya cubría la industria de la inteligencia artificial antes de su salida a luz: ¿cómo cree que ha evolucionado ChatGPT y el sector de la IA en estos tres años?

El mundo ha cambiado. Ahora todo el mundo habla de IA, y todo el mundo tiene una concepción de la IA como ChatGPT, por lo que todas estas empresas y todos estos países se apresuran a intentar crear su propia versión de ChatGPT, olvidando todos los demás tipos de tecnologías, incluso otras tecnologías de IA que no son chatbots. Y la otra forma en que el mundo ha cambiado es, como expongo en mi libro, en que estas multinacionales ahora son como imperios. Están extrayendo una cantidad extraordinaria de recursos, explotando una cantidad extraordinaria de mano de obra y participando en actividades por todo el mundo de formas que no benefician en nada a la mayoría de las personas. De esta forma, otra de las cosas que han cambiado es que estas empresas están siendo otro acelerador más en la tendencia de retroceso democrático en todo el mundo. Creo que estos imperios están contribuyendo activamente a esa tendencia.

Las empresas de IA están participando en todo tipo de actividades que no benefician a las personas

Al principio parecía que ChatGPT era el centro de toda la industria, hoy parece solo uno más.

Sí, creo que ChatGPT definitivamente está siendo... hay muchos más competidores ahora que están tratando de comerse el dominio del mercado de ChatGPT. Por supuesto, tenemos a Gemini, tenemos a Claude de Anthropic y también vemos más empresas que comienzan a inclinarse hacia aplicaciones especializadas en lugar de solo estos chatbots; Anthropic enfocándose realmente en la generación de código, en lugar de ser solo una herramienta puramente genérica orientada al consumidor. O Google, enfocándose más en la empresa en lugar de apoyar a las labores de las personas. ChatGPT también está teniendo su propia transformación, inicialmente la gente pensaba que era más una herramienta de búsqueda, pero hemos visto esta tendencia realmente preocupante donde más y más personas comienzan a considerar a ChatGPT como un terapeuta, un mentor o un amante. Es algo que OpenAI no ha evitado, más bien se ha estado inclinando hacia eso también. Eso es una evolución de la que tendremos que estar muy pendientes en los próximos años.

¿Cómo explicaría a la gente cómo es Sam Altman?

Es un tipo extremadamente carismático que entiende muy, muy bien la psicología humana. Es capaz de decirle a la gente lo que necesita escuchar para motivarla a unirse a cualquier misión que él esté tratando de perseguir. Eso incluye conseguir que los inversores le den mucho dinero o conseguir que la gente se convierta en empleada de sus empresas. Así que es tanto un talento singular para la recaudación de fondos como un reclutador muy, muy bueno. Y no es solo porque entiende la psicología humana, también porque es muy bueno contando esas grandes historias sobre el futuro y la IA, que son atractivas y que hacen que la gente quiera darle más y más recursos para lograrlo.

Altman es un tipo extremadamente carismático que entiende muy, muy bien la psicología humana. Es capaz de decirle a la gente lo que necesita escuchar para motivarla a unirse a cualquier misión

¿Lo compararía con alguna figura histórica, o quizá con alguna otra persona de la industria digital?

Bueno, él mismo ha hablado de cómo le encantaba leer un libro de citas de Napoleón. Y lo que sacó de ese libro fue que Napoleón era un conocedor extremadamente bueno de la psicología humana, y usó eso para ganar mucho poder. Así que creo que los paralelismos se escriben solos.

Personalmente, usted que ha podido investigar en profundidad al personaje, ¿se siente cómoda con el hecho de que Altman se convierta en uno de esos emperadores de las grandes tecnológicas? ¿Con que acumule tanto poder e influencia?

No me siento cómoda con que nadie ocupe tanto poder sin rendición de cuentas. En el libro critico a Altman y su enfoque, pero no creo que el problema se resolviera si simplemente cambiáramos a Altman por otra persona. Porque el sistema de poder todavía existe, donde quienquiera que se siente en esa mesa puede tomar decisiones que afectan a la vida de miles de millones de personas en todo el mundo. Y esos miles de millones de personas no tienen voz sobre si les gustan esas decisiones o no. Para mí, es mucho más preocupante, no que Altman esté al timón, sino que exista incluso este rol que pueda permitir a alguien ejercer esa cantidad de influencia a nivel mundial.

Una de las tácticas que Altman y OpenAI utilizan a menudo para convencer a otros de que inviertan en sus proyectos es la Inteligencia Artificial General, es máquina consciente y capaz de mejorarse a sí misma que podría superar a la humanidad. Usted ha tenido un acceso privilegiad a la compañía: desde dentro, ¿creen de verdad que la IA general es posible e incluso cercana?

Esto fue lo que más me sorprendió de mi investigación: yo pensaba que era solo una herramienta de marketing, pero en realidad hay facciones muy poderosas dentro de estas empresas y dentro de la industria en general que realmente creen que la IA general es posible y que es inminente. Y creo que eso es lo que hace que este ecosistema sea tan fascinante y complejo, porque tienes a las personas que empujan hacia este objetivo por una fe sincera y luego tienes a las personas que lo están aprovechando políticamente para protegerse de la regulación y usarlo como un truco de marketing.

Esto fue lo que más me sorprendió de mi investigación: yo pensaba que el discurso sobre la IA general era solo una herramienta de marketing, pero en realidad hay facciones muy poderosas dentro de estas empresas y dentro de la industria en general que realmente creen que la IA general es posible y que es inminente

Menciona la “fe sincera” de esas personas de la industria tecnológica. En los últimos tiempos se está hablando mucho más de la tecnorreligión de Silicon Valley, esa creencia casi religiosa en la tecnología digital como solución a todos los problemas de la sociedad. ¿Cree que esa fe está influyendo en todo esto?

Creo que tiene una influencia extraordinaria, sí. Y es parte de la razón por la que creo que la analogía con los imperios también es muy relevante, porque la mayoría de los imperios históricos también fueron impulsados en su expansión por creencias religiosas. Lo interesante es que en esta religión hay dos facciones. Las personas que piensan que necesitamos pisar el acelerador porque la IA general nos llevará al cielo y solo nos traerá utopía y bienestar; y luego las personas que piensan que nos llevará al infierno si la desarrolla la persona equivocada. Y en el libro digo que estas son dos caras de la misma moneda, porque en realidad solo están leyendo de la misma Biblia con diferentes interpretaciones, de la misma manera que hay muchas facciones del cristianismo, algunas que leen la Biblia enfocadas en llegar al cielo y otras que leen la Biblia enfocándose en el hecho de que hay un infierno.

Entre esas personas hay científicos como Ilya Sutskever, ex jefe Científico de OpenAI, una de las mentes de referencia sobre IA. ¿Tienen un discurso serio realmente en torno a este tema? Sutskever, por ejemplo, afirma que la IA general ayudará a contrarrestar el cambio climático, pero a la vez dicen que si llega, el planeta pasaría a estar completamente cubierto de centros de datos en pocos años. No parece muy congruente.

Creo que Sutskever y algunos de estos otros investigadores de IA tienen mucha coherencia en cuanto a su teoría de la investigación de IA. Pero, ya sabes, no son exactamente expertos en otras cosas, así que ahí es donde la coherencia podría desmoronarse: cuando empiezan a hablar de cómo interactúa con el mundo real. Pero para Sutskever, él siempre ha creído muy firmemente que el cerebro es un motor estadístico y que las redes neuronales son una representación precisa de cómo funciona el cerebro. Él siempre ha pensado que mientras podamos meter más y más datos en estas redes neuronales, eso conducirá a la recreación de la inteligencia humana. Dio una charla el año pasado en la que mostró unos papers sobre cómo el tamaño del cerebro se correlaciona con la inteligencia de la especie. Su teoría es que simplemente tienes que construir un cerebro más grande y entonces obtienes un sistema más inteligente. El problema es, por supuesto, que en realidad no sabemos si eso es cierto, si las redes neuronales realmente modelan el cerebro y si el tamaño del cerebro es realmente lo único que conduce a más inteligencia, pero esa es la creencia de Sutskever y por eso ha centrado toda su investigación en esto.

Esa es la teoría de Sutskever, y tras la publicación de su libro OpenAI se ha embarcado en proyectos de inversión faraónicos para generar más capacidad de cómputo. ¿Cree que ese escalado masivo es el camino correcto para llegar a la IA General?

Para mí, la razón por la que no deberíamos estar escalando es en realidad una cuestión más fundamental que simplemente si nos llevará a la IA general. No creo que debamos intentar llegar a la IA general, independientemente de si podemos llegar allí, porque el propósito de construir tecnologías es servir a las personas, no reemplazar a las personas. Y la búsqueda de la IA general es en última instancia lograr una inteligencia a nivel humano y automatizar muchas de las cosas que la gente puede hacer. Así que sí, encuentro que toda esta empresa de escalado es innecesaria para lograr la IA general y también inmoral, porque no deberíamos estar intentando lograrla en primer lugar. Además, está conduciendo a una cantidad extraordinaria de degradación ambiental y daño a la salud pública de las personas, en un momento en que en realidad ya no tenemos mucho tiempo para resolver la crisis climática.

Encuentro que toda esta búsqueda de la IA general es inmoral, no deberíamos estar intentando lograrla. Conduciendo a una cantidad extraordinaria de degradación ambiental y daño a la salud pública de las personas, en un momento en que ya no tenemos mucho tiempo para resolver la crisis climática

Por cosas como esta, ¿cree que la confianza general sobre OpenAI podría cambiar rápidamente entre el público general? Con el resto de tecnológicas hemos visto el proceso de cómo empiezan viéndose como disruptivas y luego su mala imagen las lleva incluso a cambiarse el nombre, como Facebook y Meta. Parece que eso está sucediendo a toda velocidad con OpenAI.

Sí, creo que ya ha sucedido. No creo que OpenAI tenga ya una reputación muy positiva en muchos lugares. En EEUU hay muchos padres, por ejemplo, que se han enfadado mucho con la empresa debido a los impactos en la salud mental que estas herramientas están teniendo en los niños. Hay muchas comunidades de clase trabajadora que están realmente enfadadas por los centros de datos que están llegando a sus comunidades. Hemos visto un cambio dramático en la opinión pública solo en los últimos meses, y creo que eso va a continuar, porque lo que pasa con el imperio es que, a medida que continúa su construcción, continuará extrayendo y explotando a más y más comunidades. Y eso es lo que va a llevar a que cada vez más y más de ellas se vuelvan contra la empresa.

En el libro también trata en detalle la explotación sistémica de trabajadores para entrenar a los modelos, como el caso de Mofat en Kenia. Sobre cómo el modelo de negocio de OpenAI depende del capitalismo del desastre.

Sí, en este caso todas las empresas, no solo OpenAI, cuando entrenan sus modelos de IA, requieren contratar a decenas de miles de trabajadores de todo el mundo, y esto es algo que existía antes de ChatGPT. Existen firmas de terceros que hacen el trabajo de conectar a empresas como OpenAI con estos trabajadores. Son plataformas que tratan de buscar la mano de obra más barata en el mercado global. De lo que se dieron cuenta es que la mejor manera de encontrar la mano de obra más barata es ir a los lugares más pobres y desesperados del mundo. Inicialmente, eso fue Venezuela, donde la economía estaba en un estado desastroso, pero la población también estaba altamente educada y tenía alta conectividad. A medida que la economía de Venezuela comenzó a recuperarse ligeramente, el trabajo se trasladó a otros lugares más desfavorecidos durante la pandemia, cuando otros países estaban cayendo en picado, como Kenia. La historia de Mofat ilustra una vez más la lógica del imperio, porque OpenAI es una empresa valorada en 500.000 millones de dólares y, sin embargo, contratan trabajadores para realizar un trabajo esencial para el éxito de ChatGPT pagándoles solo unos pocos dólares la hora. Muchos de ellos terminaron psicológicamente devastados por este trabajo y sus familias se desmoronaron. Así funciona el capitalismo de desastre en muchos sentidos.

OpenAI es una empresa valorada en 500.000 millones de dólares y, sin embargo, contratan trabajadores para realizar un trabajo esencial para el éxito de ChatGPT pagándoles solo unos pocos dólares la hora

Esas personas cuentan con muy poca formación sobre cómo entrenar a la IA. ¿Es posible que los modelos tengan más alucinaciones o sean más imprecisos por esta situación?

Es una pregunta interesante. Creo que los modelos son más imprecisos principalmente porque las empresas en realidad no enfatizan la precisión. Hemos visto que las actualizaciones de los modelos de OpenAI a veces se vuelven menos precisas a medida que avanzan las nuevas generaciones de GPT. Así que no creo que esté necesariamente ligado a los trabajadores en sí; son principalmente los incentivos de las empresas, así como la tecnología misma. Esta es una tecnología probabilística, por lo que es inherentemente propensa a errores. Es imposible garantizar que vaya a decir lo correcto el 100% de las veces.

¿Cree que hay una burbuja en la inteligencia artificial?

Creo que hay una gran burbuja. No veo cómo estas empresas van a ser capaces de cumplir sus compromisos o averiguar cómo obtener un retorno de sus inversiones. OpenAI ha comprometido 1,4 billones de dólares de gasto en los próximos años y ha generado, como máximo, unos 20.000 millones en ingresos. Esa es una brecha extraordinaria y OpenAI se está quedando sin ideas para cerrarla. Intentaron el modelo de suscripción y encontraron que aproximadamente solo el 5% de los usuarios están dispuestos a pagar. Ahora se están preparando para la publicidad, pero el mayor negocio publicitario de la historia fue Google, y Google el año pasado ganó menos de 300.000 millones en ingresos publicitarios, así que eso todavía no cierra la brecha. Y luego ves a OpenAI tratando de rociar el mercado con todos estos lanzamientos de productos, como un navegador, el TikTok de IA... pero estos lanzamientos no están cuajando. Tanto con el navegador como con el TikTok de IA, se volvieron virales al principio, pero en realidad están cayendo bastante rápido después en términos de adopción de usuarios. Así que simplemente no hay un modelo de negocio viable ahí.

Tanto OpenAI como el resto de empresas de IA están tratando de hacer que el Gobierno de EEUU no pueda dejarlas caer haciéndole dependiente de su tecnología

¿Cree que una de las estrategias de Altman es precisamente hacer que OpenAI sea “demasiado grande para caer”, llegando a múltiples acuerdos con gobiernos e industria?

Absolutamente. Hay un análisis realmente genial escrito por un ex colega mío en el Wall Street Journal que habla de esto, donde explicaba cómo OpenAI está atando su destino a todos los principales actores tecnológicos que actualmente están manteniendo a flote la economía de EEUU. Se ha atado a Nvidia, a Oracle, a Microsoft. Cuando miras la economía de EEUU, actualmente solo está sobreviviendo y yendo bien gracias a las empresas de IA. OpenAI y las otras empresas que están tratando de hacerse demasiado grandes para caer de dos maneras: una, haciendo que la economía de EEUU dependa de si a estas empresas les va bien o no, ya que cuando eso sucede, el gobierno de EEUU siempre es más propenso a querer intervenir y rescatar a una empresa que pueda causar el colapso de toda la economía. Y dos: están tratando de hacerse demasiado grandes para caer vendiendo sus tecnologías al gobierno, para hacer que el gobierno dependa de sus plataformas. Todas ellas están participando en esta especie de estrategia de dos frentes para evitar caer si explota la burbuja.

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha informado a sus empleados de que la compañía entra en situación de “código rojo” para mejorar de urgencia la calidad de ChatGPT. Según un memorando interno enviado a los empleados, al que han tenido acceso The Wall Street Journal y The Information, la tecnológica paralizará iniciativas clave, como la integración de publicidad o los agentes de compras y salud, para volcar todos sus recursos en el funcionamiento básico de su chatbot.

Este nivel de alerta, el más alto en la escala interna de la compañía (que clasifica la urgencia en amarillo, naranja y rojo), llega en un momento de máxima tensión competitiva. OpenAI ya había declarado anteriormente un “código naranja”, pero la presión se ha intensificado ante el avance de rivales como Anthropic y, muy especialmente, Google.

Aunque OpenAI mantiene una posición dominante con más de 800 millones de usuarios semanales, la distancia con sus competidores se está reduciendo a una velocidad que preocupa a la dirección.

El motivo principal de la alarma es el reciente desempeño de Google. Su modelo Gemini no solo ha superado a OpenAI en varias pruebas técnicas de referencia (benchmarks), sino que ha logrado una tracción masiva de usuarios en tiempo récord. Según datos citados en el informe, la base de usuarios activos mensuales de Gemini saltó de 450 millones en julio a 650 millones en octubre. Este crecimiento del 44% en apenas un trimestre fue impulsado en gran medida por el lanzamiento en agosto de un generador de imágenes denominado internamente “Nano Banana”.

Problemas de “calidad” y el tropiezo de GPT-5

El “código rojo” no responde solo a factores externos, sino a dificultades internas para mantener la excelencia del producto. El memorando de Altman subraya que queda mucho trabajo por hacer en la “experiencia diaria” del chatbot.

La compañía se ha enfrentado recientemente a críticas sobre sus últimos modelos. El lanzamiento en agosto de GPT-5 no cumplió las expectativas de parte de la base de usuarios, que se quejaron de un “tono más frío” y dificultades para resolver cuestiones sencillas de matemáticas y geografía. Aunque OpenAI actualizó el modelo el mes pasado para hacerlo más “cálido” y obediente a las instrucciones, la percepción de estancamiento ha obligado a Altman a intervenir.

Las nuevas directrices priorizan aumentar la velocidad y fiabilidad del sistema, mejorar la personalización y ampliar el rango de preguntas que el bot puede responder. Para lograrlo, se ha instaurado una llamada diaria de control con los responsables de producto y se han fomentado las transferencias temporales de equipos de otras áreas para reforzar el desarrollo de ChatGPT.

El movimiento defensivo de Altman tiene una lectura financiera. A diferencia de Google, que puede financiar sus inversiones en IA con los ingresos de su buscador y servicios en la nube, OpenAI no es rentable y depende de una recaudación de fondos casi constante para sobrevivir.

Las proyecciones financieras de la propia startup indican que necesitará aumentar sus ingresos hasta aproximadamente 200.000 millones de dólares para alcanzar la rentabilidad en el año 2030. Además, OpenAI está gastando de forma más agresiva que su rival directo Anthropic. En este contexto, perder la percepción de liderazgo tecnológico ante Google podría poner en riesgo su capacidad para atraer el capital necesario para costear sus infraestructuras.

A pesar de la pausa en productos secundarios, Altman ha querido enviar un mensaje de fortaleza en el memorando, asegurando que un nuevo modelo de razonamiento —que planean lanzar la próxima semana— está técnicamente por delante del último modelo de Google.

Hace tres años, el mundo contuvo la respiración. Una compañía que entonces pocos conocían fuera de los círculos especializados, OpenAI, lanzó un producto que podía pasar el test de Turing, la prueba que hasta entonces definía la inteligencia de una máquina: sin tener otras referencias, era casi imposible distinguir si el que estaba contestando era un humano o ChatGPT.

“De hecho, si crees que es una persona, la impresión que te llevas es que es la persona más culta que conoces”, recuerda Enrique Dans, profesor de Innovación y Tecnología en IE Business School. Muchos marcaron aquel 30 de noviembre de 2022 como el principio de una nueva era. La revolución tecnológica de la inteligencia artificial parecía a punto de desbordarse. ChatGPT se convirtió en la herramienta digital de más rápida adopción de la historia, todo el mundo quería hablar con el futuro. “Fue el máximo exponente de viralidad que hemos conocido”, enfatiza Dans.

OpenAI y su líder, Sam Altman, aprovecharon la situación para colocarse en el centro de todas las conversaciones. Una posición de privilegio que la ha convertido en “la empresa privada más valiosa del mundo, por encima de los 500.000 millones de dólares”, explica Karen Hao, autora de El Imperio de la IA. Sam Altman y su carrera por dominar el mundo (Península). Pero también en “una empresa llena de secretos y que ha cambiado mucho desde entonces”, prosigue.

En estos más de 1.000 días las emociones del resto del mundo sobre ChatGPT y OpenAI también han cambiado. Del asombro inicial, la sociedad transitó a la ansiedad por el reemplazo laboral que la máquina podía llevar a cabo y el profundo impacto que esto tendría en las economías y la vida de la gente. Un extremo sobre el que ahora existen grandes dudas. “Estamos muy lejos de poder sacar al humano del bucle de trabajo. No va a ser la purga. La IA seguirá necesitando un trabajo de supervisión”, expone Dans.

“Parece hecho con ChatGPT”

ChatGPT ya está en lo más profundo de nuestro imaginario colectivo. Pero no como amenaza existencial, sino como sinónimo de algo que parece bueno en la forma, pero en realidad está vacío de contenido. La inteligencia artificial generativa no puede crear conocimiento original por sí misma. Hablando con ella, las personas hemos descubierto que tenemos un sentido especial para detectar esto que añade un sentido más profundo al antiguo test de Turing.

Es una sensación que, cuando se traslada a la economía, se puede medir. “La gran mayoría de implementaciones corporativas está arrojando una satisfacción bastante baja”, adelanta el profesor de la IE Business School.

La conclusión está aflorando en estudios e iniciativas privadas. Un informe del MIT (Massachusetts Institute of Technology) publicado en julio analizó más de 300 proyectos piloto basados en inteligencia artificial generativa, junto con iniciativas lanzadas en 52 empresas y entrevistas a 153 altos ejecutivos de todo el mundo. Sus resultados fueron que el 95% de las organizaciones no están obteniendo ningún tipo de retorno por su inversión.

Otras grandes voces habían avisado antes de ello. Daron Acemoglu, Premio Nobel de Economía en 2024, ha publicado varios análisis al respecto. Su valoración más reciente, de este 2025, estima que la IA apenas mejorará la productividad global en torno al 0,7% en la próxima década. En cuanto al empleo, calcula que menos del 5% de los trabajos en países desarrollados se verán realmente afectados.

Pese a que la cifra sea pequeña, podría equivaler a centenares de miles de despidos en el mundo. Un proceso que ya se está notando en tecnológicas como Amazon, Meta o HP. Pero lejos de la revolución industrial que muchos esperaban. “Hay mucho entusiasmo por la IA y no hay duda de que estos modelos están haciendo cosas que la gente pensaba que serían imposibles hace 10 años. Es un gran logro, impresionante en muchos sentidos. Pero cuando se analizan los datos, la mayoría de las cosas que hacen los humanos estos modelos aún no pueden hacerlas”, explicaba Acemoglu en una entrevista.

La IA es un gran logro, impresionante en muchos sentidos. Pero cuando se analizan los datos, la mayoría de las cosas que hacen los humanos, estos modelos aún no pueden hacerlas

Daron Acemoglu — Premio Nobel de Economía en 2024

“En 50 años, todo es posible, no sabemos qué será posible y qué no con la IA. Pero para los próximos 10 años, sabemos más o menos lo que las tecnologías serán capaces de hacer porque ya tenemos los prototipos y están evolucionando a un ritmo determinado”, continuaba.

Esto está haciendo que la IA entre en lo que Gartner llama “el abismo de la desilusión”. La consultora recoge que los ejecutivos que han apostado por la IA están teniendo problemas para demostrar el valor de la inteligencia artificial generativa para el negocio. “A pesar de un gasto medio de 1,9 millones de dólares en iniciativas de IA generativa en 2024, menos del 30% de los responsables de IA afirman que sus directores generales están satisfechos con el rendimiento de la inversión”.

Ese “abismo de la desilusión” supone un punto de inflexión. Es el momento en el que inversores y altos ejecutivos dejan a un lado su entusiasmo inicial con la tecnología y empiezan a promover la “construcción responsable de innovaciones funcionales”, explica Gartner. Es decir, dejan de imaginar castillos en el aire y empiezan a analizar qué es lo que se puede hacer con ella para generar beneficios.

La trampa de la privacidad

Los problemas de las compañías para encontrar utilidades sólidas para ChatGPT y la IA generativa contrastan con el uso que millones de personas hacen de ella en su día a día. En lo personal, la adopción ha seguido otro camino: menos hollywoodiense, pero más real. La gente ha descubierto que la herramienta funciona especialmente bien como copiloto para lo cotidiano: desde planificar rutinas a ordenar ideas, pasando por su uso como motor de aprendizaje o trampolín para la curiosidad.

Los casos de éxito son numerosos y diversos. Claudia, estudiante de Medicina, confiesa que ChatGPT le ha permitido entender conceptos que en clase se le resisten: “Es como tener un profesor disponible las 24 horas que adapta las explicaciones a tu nivel”. Carlos, desarrollador en una startup madrileña, reconoce que su productividad ha aumentado: “No escribe el código por mí, pero me ayuda a detectar errores y a explorar soluciones que yo solo no habría considerado”. Pero hay algo más: “En general le pregunto de todo, o voy hablando con él mientras paseo al perro”.

Todas esas automatizaciones que no están terminando de encajar en lo empresarial se han asumido con naturalidad en la vida privada, donde las personas sí han sabido extraerle un gran valor. El historial de Google es cosa del pasado: ahora se puede saber mucho más de una persona accediendo a sus conversaciones con ChatGPT.

Y es aquí donde los expertos avisan de que nos estamos acercando a una frontera peligrosa. “Inicialmente, la gente pensaba que era más como una herramienta de búsqueda”, explica Karen Hao. “Pero hemos visto una tendencia últimamente en la que mucha gente considera a ChatGPT como una especie de terapeuta, un mentor o incluso un amante”. Usuarios que están desarrollando una dependencia emocional del chatbot, que no rehúsa conversaciones ni siquiera sobre el suicidio.

OpenAI está generando espacios y superficies en los que puedes meter anuncios y creo que eso les llevará al 100% a utilizar los datos de los usuarios

Karen Hao — autora de 'El Imperio de la IA. Sam Altman y su carrera por dominar el mundo'

Esta situación, unida a las dificultades para extraer rentabilidad a partir del modelo de suscripción, podría convertirse en el preludio de un negocio familiar: la publicidad basada en el conocimiento profundo del usuario. “Vemos que OpenAI está ahí presente. Están generando espacios y superficies en los que puedes meter anuncios y creo que eso les llevará al 100% a utilizar los datos de los usuarios para ver cómo llevar a cabo esos anuncios”, advierte Hao.

La autora de El imperio de la IA se refiere a Sora, la nueva red social de OpenAI en la que todo el contenido es sintético; a la herramienta que permite llevar a cabo compras directamente a través de ChatGPT cuando se pregunta por un producto en concreto; o al navegador que han desarrollado. Iniciativas que recuerdan mucho a las aplicaciones de Meta y de Google, las dos grandes multinacionales de la extracción de datos para la publicidad online.

Además, no es que OpenAI no haya hecho esto antes. “Técnicamente, ya están haciendo dinero con los datos de las personas, utilizándolos para entrenar las siguientes generaciones de sus modelos. Y esos modelos los venden con suscripciones”, recuerda Hao. La empresa tampoco tuvo reparos en saltarse el copyright de infinidad de obras protegidas para que ChatGPT pudiera seguir mejorando.

Estamos montando otro complejo industrial como el de las redes sociales, pero peor aún

Enrique Dans — profesor de Innovación y Tecnología en IE Business School

“Observando lo que están haciendo, todo apunta a que de lo que estamos hablando aquí es de reproducir todo lo que hicimos mal con las redes sociales”, coincide Enrique Dans. “¿Qué son las redes sociales en realidad? Son máquinas de capturar datos para luego venderlos al mejor postor. ¿Qué pasa si en lugar de simplemente dar me gusta o poner un comentario, lo que haces es estar todo el día hablando con esa máquina? Pues que le das todos los datos del mundo”.

El riesgo, según el experto, es que estamos “montando otro complejo industrial como el de las redes sociales, pero peor aún”, donde la tecnología no solo registra lo que hacemos, sino que procesa lo que pensamos y sentimos en tiempo real.

El giro de Altman: “Me gustan los anuncios de Instagram”

OpenAI se ha comprometido a gastar 1,3 billones de dólares (1.300.000.000.000) hasta 2030 para conseguir más capacidad de computación para seguir mejorando ChatGPT. En agosto, su directora financiera reveló que habían conseguido sobrepasar por primera vez los 1.000 millones de dólares de ingresos en un mes. La masiva diferencia entre ambas cifras y los problemas de la IA generativa en el entorno empresarial es lo que empuja a los expertos a pensar que OpenAI girará hacia el negocio de los datos personales.

OpenAI no ha contestado a la solicitud de información enviada por elDiario.es sobre estas cuestiones. No obstante, Altman ya ha abierto la puerta a los anuncios este 2025. El ejecutivo ha dado un giro de 180º en apenas un año. Esto es lo que decía Altman en mayo de 2024: “Odio los anuncios”; “la publicidad sería el último recurso para nosotros”; “la combinación de anuncios con IA me resulta especialmente inquietante”.

Y este es Altman en noviembre de 2025: “Hay muchas cosas que respeto del negocio de Meta”, “Me encantan los anuncios de Instagram, me han aportado valor”, “probablemente exista algún producto publicitario interesante que podamos desarrollar y que sea beneficioso para el usuario” o “hay anuncios que creo que serían muy buenos o bastante buenos. Espero que lo intentemos en algún momento”.

Es posible que no sea una contradicción y que ChatGPT esté ya, tan solo tres años después de salir a la luz, en territorio de explorar ese “último recurso”. Es la otra característica de lo viral: caduca rápido. En poco más de 1.000 días, la herramienta que llegaba del futuro ha pasado a coquetear con el modelo de negocio más viejo de Internet. Ahora sabemos que el futuro tiene un precio, y podría ser otra vez nuestra privacidad.

Mark Zuckerberg ha conseguido una victoria judicial clave en su pulso con los reguladores estadounidenses. Un juez federal ha dictaminado que Meta, entonces denominada Facebook, no violó la legislación antimonopolio cuando compró Instagram y WhatsApp hace más de una década, tumbando así la tesis del Gobierno estadounidense y de la Comisión Federal de Comercio (FTC), que sostenían que ambas operaciones habían servido para construir un monopolio en el sector de las redes sociales.

La resolución señala la dificultad de acotar un mercado tan volátil como el de las plataformas sociales, donde “las aplicaciones aparecen y desaparecen rápidamente, persiguen modas pasajeras y añaden funciones cada año”. Para el tribunal, la FTC no ha tenido en cuenta las características del mercado y lo ha reducido a un “grupo reducido de rivales de siempre”, logrando demostrar que Meta haya mantenido un dominio artificial del sector mediante adquisiciones anticompetitivas.

Zuckerberg adquirió Instagram por 1.000 millones de dólares en 2012, cuando Facebook ya era la red social dominante tras superar en usuarios a Myspace en 2009. Dos años después de esa operación, el magnate se hizo con WhatsApp por 19.000 millones de dólares. Los dos movimientos desataron críticas por la posibilidad de dar a Facebook la capacidad de construir un monopolio, pero no fue hasta 2020 cuando el Gobierno de Joe Biden decidió demandar a la compañía.

Ahora esa pretensión encalla definitivamente en los tribunales, con una sentencia que asume la tesis que Zuckerberg ha defendido en la última década. El magnate asegura que su corporación no solo compite contra redes sociales, un campo en el que solo tuvo como competidor a X (antes Twitter) hasta la llegada de TikTok, sino básicamente con cualquier servicio de entretenimiento digital. Según su argumento, Meta pelea por la atención de los usuarios con plataformas como Netflix, YouTube, Fortnite y otros videojuegos online, etc.

De esta forma, el fallo hace desaparecer el mayor riesgo que afrontaba la compañía, sobre todo después de ver como otro de los gigantes tecnológicos, Google, sí ha sido condenado por monopolio tanto en el sector de las búsquedas como en el negocio de la publicidad online. En el caso de Meta, el Gobierno estadounidense había puesto sobre la mesa desmantelar la corporación, obligándola a desprenderse de Instagram y WhatsApp.

Un espaldarazo que llega en un momento crítico, ya que Meta es una de las grandes tecnológicas que se está quedando atrás en la carrera de la inteligencia artificial. Zuckerberg ha llevado a cabo una serie de movimientos agresivos en los últimos tiempos para subsanar esa situación, como la adquisición del 49% de la startup Scale AI por 14.300 millones de dólares, la mayor desde la compra de WhatsApp.

Una sentencia clave en la era de la IA

La sentencia no solo llega en un momento clave para Meta, sino para todo Silicon Valley. La demanda contra ella había hecho desaparecer las grandes adquisiciones en el sector. Durante los últimos años, este tipo de operaciones se han dado solo con movimientos laterales al negocio principal de los gigantes tecnológicos, como Microsoft adquiriendo el estudio de videojuegos Activision Blizzard por casi 70.000 millones de dólares, o Google con la firma de ciberseguridad Wiz por 32.000 millones.

Cuando estas grandes empresas ponían sus ojos en otras organizaciones cuya compra podía levantar las suspicacias de los reguladores de competencia, preferían hacer ofertas fuera de mercado a sus trabajadores clave, en vez de emprender acciones que pudieran terminar en un tribunal.

El dictamen sobre Instagram y WhatsApp cambia el clima justo cuando la industria está gastando miles de millones en el salto a la inteligencia artificial generativa. Meta, por ejemplo evita confirmar si volverá a la política de adquisiciones, pero su directora jurídica, Jennifer Newstead, ha subrayado en declaraciones a The New York Times que la sentencia demuestra que la compañía se enfrenta a “una competencia feroz” y que seguirá colaborando con la Casa Blanca e invirtiendo en EEUU.

La dinámica no es nueva: la historia del sector está construida sobre la absorción de startups. Google compró YouTube por 1.650 millones en 2006, una cifra que entonces parecía descomunal y que hoy se ha transformado en un activo valorado en torno a los 500.000 millones. También adquirió Android, Waze o DoubleClick, piezas centrales de su imperio.

La diferencia es el clima político. Desde la llegada de Joe Biden, Washington endureció el discurso antimonopolio y elevó el listón para autorizar compras. La sentencia a favor de Meta, sin embargo, indica que ese marco legal tiene límites y que, para frenar fusiones, el Gobierno sigue obligado a demostrar daños concretos a la competencia. El resultado es una sensación compartida en Silicon Valley: los gigantes tecnológicos vuelven a tener margen para comprar.