La empresa de inteligencia artificial (IA) OpenAI anunció este martes el lanzamiento global de 'ChatGPT for Teens' (ChatGPT para adolescentes), una nueva modalidad en la que el chatbot limita automáticamente ciertas conversaciones para proteger mejor a los usuarios jóvenes y ofrece controles parentales.

Según la compañía, este nuevo chatbot tiene las mismas capacidades que el tradicional, pero está “diseñado para ayudar a los adolescentes a aprender, resolver problemas y explorar nuevas ideas”. Además, limitará las conversaciones de alto riesgo relacionadas con autolesiones, violencia, trastornos alimentarios y contenido sexual explícito o gráfico.

En algunos casos, ChatGPT enviará alertas a los adultos que hayan optado por activar los controles parentales y las notificaciones. No obstante, estas salvaguardas no permiten que el padre o el tutor lea ni supervise las conversaciones del adolescente. “Si OpenAI envía una notificación de seguridad, solo comparte la información necesaria para proteger el bienestar del joven”, anota el comunicado.

También ofrece “recordatorios de tareas” que pueden sugerir el uso del modo de estudio y ayudar a completar las asignaciones paso a paso, en lugar de proporcionar la respuesta en la primera consulta.

Para activar esta nueva función, la empresa rastrea más de 2.000 señales, como los horarios habituales de inicio de sesión, para detectar si un usuario es menor de 18 años, en cuyo caso el chatbot activará automáticamente este modo adolescente.

Este lanzamiento con enfoque educativo y de seguridad llega en un momento en el que OpenAI se enfrenta a una presión cada vez mayor sobre la salud mental y el desarrollo de sus usuarios más jóvenes. Grupos de padres en ciudades como Nueva York y Los Ángeles están presionando a las escuelas para que detengan la implementación de productos de IA por temor a que obstaculicen el pensamiento crítico.

La compañía tecnológica Nvidia ha anunciado que respaldará con hasta 105.000 millones de dólares (unos 90.600 millones de euros) la construcción de un centro de datos en el estado de Ohio (EEUU), que será edificado y operado por la compañía SB Energy y cuyo cliente será la 'startup' de inteligencia artificial OpenAI, creadora de ChatGPT, a través de un contrato de arrendamiento de 20 años.

Tal y como ha registrado Nvidia en la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC), la financiación podría superar los 90.000 millones de euros, un desembolso que está sujeto a condiciones específicas como que SB Energy permita la prestación de servicios a través del centro de datos a partir de 2028.

El campus tecnológico Ports-Pike en Ohio permitirá responder a la creciente demanda de infraestructura de IA y “sentará las bases para los avances del futuro, permitiendo a las comunidades impulsar el descubrimiento científico, los avances en la atención médica y el desarrollo económico regional”, reza un comunicado emitido por Nvidia, recogido por Europa Press.

Las instalaciones tendrá una capacidad inicial de 4,25 gigavatios (GW) que podrán ampliarse en 3,75 GW, lo que permitirá un total de 8 GW, con los primeros 800 megavatios (MW) disponibles para 2028.

Invertirá 1.300 millones en la empresa que desarrolla la infraestructura

Está previsto que el proyecto genere 35.000 puestos de trabajo en la construcción durante sus seis años de desarrollo, hasta 2032, y 2.500 empleos operativos a largo plazo. Asimismo, OpenAI invertirá unos 84 millones de dólares (72 millones de euros) para que todos los estudiantes universitarios de Ohio tengan acceso a herramientas de ChatGPT.

Por otro lado, Nvidia destinará 1.500 millones de dólares (unos 1.300 millones de euros) en SB Energy y respaldar así su evolución para convertirse en un desarrollador líder de infraestructura de IA.

“Estamos garantizando una infraestructura duradera para la computación de Nvidia, de modo que OpenAI pueda implementar las fábricas de IA más productivas, que se pueden actualizar repetidamente con cada nueva generación, ofreciendo mayor inteligencia y una mejor rentabilidad”, ha destacado Jensen Huang, fundador y consejero delegado de Nvidia.

“Este será un centro enorme, con la capacidad informática suficiente para ayudar a millones de personas a utilizar la IA para realizar tareas que hoy apenas podemos imaginar, desde descubrir nuevos medicamentos hasta crear empresas y resolver problemas complejos”, ha declarado el consejero delegado de OpenAI, Sam Altman.

“La infraestructura es vital para la economía de la IA. Junto con SoftBank Group, OpenAI y Nvidia, SB Energy está construyendo infraestructura centrada en la energía a una escala sin precedentes, al tiempo que fortalece las comunidades que lo hacen posible: protegiendo a los consumidores, creando decenas de miles de empleos bien remunerados e invirtiendo en infraestructura para revitalizar el sur de Ohio, que durante mucho tiempo ha moldeado el futuro de Estados Unidos”, ha indicado el coCEO de SB Energy, Rich Hossfeld.

Durante cuatro años, la Casa Blanca creyó haber encontrado la fórmula para contener el ascenso tecnológico chino. Primero restringió, bajo la Administración Biden, la venta de chips y circuitos integrados de alta gama de Nvidia y AMD. Con posterioridad, expandió el veto a los equipos de litografía de ASML, con presiones a sus socios europeos, y endureció los controles sobre varias de las herramientas indispensables para fabricar semiconductores de última generación. Pero la estrategia de dejar a Pekín sin acceso al hardware más sofisticado y así relegar al gigante asiático en la carrera por la hegemonía de la IA ha caído en saco roto. La aparición en la escena inversora de Kimi K3 –modelo fundacional chino de IA de última generación– ha puesto en duda la táctica americana con un giro de 180 grados en las expectativas bursátiles.

Wall Street –y bolsas como la surcoreana, la más rentable de 2025– han mostrado esta semana la debilidad del relato de que la IA es una licencia inversora exclusiva de las bigtechs de Silicon Valley. En apenas 48 horas, tres señales bursátiles han dado un baño de realpolitik a este sueño americano. El Nasdaq 100, de marcado acento tecnológico porque excluye de su indicador a las firmas financieras, retrocedió más de un 10% respecto a su máximo de junio; el SOX de Filadelfia, que engloba valores de semiconductores, acumuló una larga semana de sesiones consecutivas en descenso, y el fabricante surcoreano de chips SK Hynix, insignia de las memorias para IA llevó al Kospi a su segunda semana negra de julio por decepcionar las expectativas inversoras con sus ingresos del segundo trimestre.

En medio de nuevos latidos de tensión en el mercado del crudo por el recrudecimiento de las hostilidades en Oriente Próximo. Solo la descontada maniobra de contención de tipos de Kevin Warsh en la Fed ha aliviado algo el tsunami que, sin embargo, muestra réplicas preocupantes en la rentabilidad de los bonos del Tesoro. Aunque insufló optimismo a Wall Street para cerrar en positivo la semana y al Kospi surcoreano para remontar un 17,9% el pasado viernes y recuperar parte de su capitalización mensual perdida.

Detrás de estos movimientos telúricos subyace la aparición de Kimi K3, el nuevo prototipo de la startup china Moonshot AI, que no sólo está tuteando, como avisan métricas independientes, a las plataformas más avanzadas de OpenAI y Anthropic, sino que está obligando a inversores, reguladores y analistas a replantearse el equilibrio tecnológico mundial. Su bautismo bursátil de hace unas semanas hizo desplomarse a las acciones de varios desarrolladores chinos de IA hasta hacer perder un 8,6% en julio al índice CSI 300 del gigante asiático, la peor caída desde enero de 2016, por el temor a quedarse rezagados en la carrera tecnológica. Mientras Wall Street revisaba los rendimientos de los laboratorios americanos y Pekín reforzaba los controles a la exportación de modelos, chips y tecnología estratégica.

Moonshot ni siquiera ha debutado en los parqués, aunque prepara una OPV en Hong Kong en los próximos meses tras una exitosa ronda de financiación con inversores que ha llevado a Kimi K3, su modelo de IA, a alterar una triple percepción del mercado: la de que las restricciones tecnológicas de EEUU a los chips frenarían a China; la de que solo los laboratorios occidentales podían configurar modelos de frontera y la de que esa ventaja justificaba sus altas valoraciones bursátiles. Es decir, que una habitual reunión de captación de capital parece haber suturado la brecha de la IA china con las aspirantes a bigtechs americanas como OpenAI y Anthropic, ya con fechas de salida a bolsa en sus calendarios.

Pero la reacción bursátil por Kimi K3 ha sido solo el primer capítulo. Diez días después, debutó en el parqué ChangXin Memory Technologies (CXMT), campeón chino de memorias DRAM, que confirmó el sumo interés inversor en comprar, además de modelos de IA, valores de las cadenas de suministro chinas. Sus acciones, que se dispararon un 466% en su debut, la convirtió de forma fugaz en la empresa cotizada más valiosa del gigante asiático por el entusiasmo inversor hacia el hardware que construirá la siguiente generación de IA.

“La IA es ya un imperativo de seguridad nacional” asegura el presidente de la Comisión Nacional de IA americana (NSCAI), Eric Schimidt, y un requisito crucial para competir con China que “está reseteando las entrañas de la Defensa y de la diplomacia, de la influencia económica y del poder geopolítico simultáneamente”, matiza Ylli Bajraktari, presidente del Special Competitive Studies Project (SCSP). En un momento en el que “la frontera que separaba a la IA estadounidense de la china se acaba de diluir drásticamente”, enfatiza Mark Malek, director de inversiones de Siebert Financial, al explicar el brusco giro bursátil provocado por Kimi K3. Para Emory Tsai-Yi Wang, de otro think-tank, el DSET, “la irrupción de CXMT en bolsa la ha convertido en el campeón nacional elegido para garantizar una cadena de suministro autosuficiente”.

Malek incide en lo paradójico de esta doble puesta en escena de la IA china. Porque se produce cuando China afronta la coyuntura más compleja en decenios. Con un mercado inmobiliario que sigue en parálisis, un gasto de consumo anémico y unos capitales foráneos asumiendo un perfil prudente. Sin embargo, esa misma debilidad –precisa– “está reforzando una estrategia de luces largas que confía recursos financieros, talento científico y apoyo estatal a un reducido grupo de sectores capaces de redefinir la productividad y aportar músculo global”.

Posiciones estratégicas del ‘triunvirato’ mundial

Si durante los noventa China fue la gran fábrica mundial, en la década pasada aspiró a erigirse en potencia industrial de alto valor añadido y economía de mercado, en estos años veinte busca liderar la infraestructura intelectual de la economía digital.

La réplica de EEUU a esta maniobra confirma que el desafío trasciende del ámbito comercial. Las restricciones a sus exportaciones de chips, los vetos a firmas tecnologías críticas, americanas o de otras latitudes del planeta, o el creciente escrutinio sobre las inversiones cruzadas reflejan que Washington también entiende la IA como un activo estratégico equiparable a la energía, el espacio o la defensa. Pekín impone exactamente esta misma lógica al barajar ahora prohibir que los pesos (weights) de sus modelos más avanzados se descarguen libremente en el extranjero, reforzar los controles sobre el diseño de sus semiconductores y evitar que compañías calificadas de estratégicas terminen en manos inversoras occidentales.

La carrera por la IA ha entrado así en otra dimensión. Si la primera batalla se libró por los chips y la segunda, por los modelos fundacionales, esta tercera, que acaba de emprender su marcha, decidirá los actores que modelarán los futuros estándares tecnológicos de la economía global. Y esa tercera guerra resultará más decisiva que las anteriores.

Las tres guerras tecnológicas del siglo XXI

La historia reciente de la IA, pues, ha redefinido las reglas de la competencia y ha desplazado el centro de gravedad de la creación de valor. La irrupción de Kimi K3 no emprende otra revolución tecnológica, pero emprende la tercera y probablemente la más decisiva de estas contiendas.

La primera fue la guerra del hardware. Tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la convicción reinante consistía en que la ventaja competitiva dependería casi exclusivamente del acceso a los chips más avanzados. Nvidia se convirtió en símbolo del modelo económico al tiempo que desde Washington se desplegaba una compleja arquitectura de restricciones para impedir que Pekín adquiriera procesadores de última generación o máquinas de litografía para fabricarlos. Todo su propósito giraba en torno a limitar la capacidad de cálculo y ralentizar el avance de sus modelos, cada vez más sofisticados.

“Quien controle la capacidad de computación controlará gran parte del futuro de la IA”, decía Dario Amodei, CEO de Anthropic, para explicar este proceso. Durante un tiempo, China encontró obstáculos para acceder al hardware más avanzado y numerosos analistas interpretaron que su brecha tecnológica con Silicon Valley se ensanchara sin remedio.

Pero la innovación rara vez evoluciona de manera lineal. Esta escasez obligó a los laboratorios chinos a alcanzar rendimientos con escasos recursos computacionales. China entendió que, en vez de competir por la potencia bruta, era mejor hacerlo por eficiencia y acumulación de talento.

Kimi K3 simboliza este éxito. Su arquitectura abierta y avances en entrenamiento y prestaciones son equiparables a los que ofrecen de OpenAI o Anthropic, pero con unos costes muy inferiores, lo que cuestiona las extraordinarias valoraciones bursátiles del sector y el relato de que sólo una ingente inversión en computación puede crear IA de frontera. De hecho, ha acuñado el lema de que “OpenAI y Anthropic serán el iPhone y los modelos chinos, Android”, lanzado por Kai-Fu Lee, fundador de Sinovation Ventures.

Leonid Mironov, gestor de Gavekal Capital, avanza que “Kimi K3 constituye la mejor evolución hasta la fecha en China”, a lo que Kai-Fu matiza que es la industria de la IA del gigante asiático la que está en condiciones ahora de arrebatar cuota de mercado a EEUU gracias a su flexibilidad y precios competitivos, aclara Aaron Levie, CEO de Box, para quien reducir los costes de la IA no rebaja su demanda, “pero multiplica exponencialmente su uso”.

Justo en este punto es donde arranca la tercera guerra, la más decisiva, la de los estándares, que definirá los ecosistemas tecnológicos de gobiernos, empresas y millones de desarrolladores en próximas décadas. Es decir, seleccionará los actores que diseñarán el lenguaje de la economía digital. Y no enfrentará únicamente a OpenAI con Moonshot, ni a Nvidia con Huawei. Pondrá en liza dos concepciones distintas del liderazgo tecnológico. Una, basada en plataformas cerradas y otra, de modelos abiertos, de rápida difusión mundial y apoyos estatales masivos.

La UE, entre dos aguas geoestratégicas

Europa, como siempre, se ha inclinado por una tercera vía. Antes, incluso, de que se formalicen las reglas del juego globales sobre los estándares de la IA. La irrupción de Kimi K3 ha reforzado la idea en Bruselas de que el algoritmo es geoestratégico y que estará sometido a restricciones nacionalistas fuera de la órbita comunitaria. Con Washington limitando hasta el exceso el acceso a modelos y semiconductores por motivos de seguridad nacional y Pekín tratando de endurecer los controles a la exportación de sus modelos, datos de entrenamiento y tecnologías críticas con el propósito de que sus avances no refuercen a sus competidores. En este marco, la diplomacia de la UE ha situado a Pekín en el centro de sus rivalidades geoestratégicas.

“La IA es un activo indudablemente estratégico; quienes la controlan dominan la economía, pero también disponen con ella de una herramienta de poder geopolítico”, admite Henna Virkkunen, vicepresidenta de la Comisión y responsable de Soberanía Tecnológica. Su relato incrusta en la jerga comunitaria la prioridad de regular la IA y garantizar que el mercado común disponga de modelos, centros de datos, nube y computación avanzada con habilidades made in EU.

Arthur Mensch, CEO de Mistral AI, defiende que “Europa tenga su propia soberanía tecnológica en IA”, porque “no podemos conceder a plataformas foráneas una tecnología tan crítica”. Bajo esta premisa, Bruselas ha lanzado su estrategia en innovación, que movilizará fondos público-privados para acelerar la construcción de AI Gigafactories, reforzar la capacidad de computación europea y respaldar campeones tecnológicos como Mistral.

Kimi K3 debe entenderse como “un acicate, entre las bigtechs americanas y las startups chinas”, enfatiza Mensch, quien incide en que la carrera competitiva global se decidirá entre empresas y ecosistemas tecnológicos nacionales. Y en esa nueva Guerra Fría digital, la amenaza para Europa es doble: quedarse rezagada frente a las dos superpotencias y convertirse en una especie de mercado cautivo de plataformas impuestas por ambos bloques y rivales.

Los 80 años de intentos fallidos terminaron por explicar por qué nadie encontraba una demostración, ya que la conjetura de la distancia unidad de Erdős era falsa. El 20 de mayo de 2026, un grupo de investigadores anunció que un sistema de inteligencia artificial había construido un contraejemplo capaz de cerrar uno de los problemas abiertos más antiguos de la combinatoria.

IFLScience presentó el hallazgo como una ruptura doble, porque resolvía una cuestión planteada durante ocho décadas y colocaba a una máquina en el centro del resultado.

Noga Alon, combinatorista de la Universidad de Princeton que revisó la prueba en un artículo complementario para OpenAI, calificó el trabajo como “el resultado individual más espectacular”. El matemático añadió que casi cada pocos días aparece una nueva demostración producida con ayuda de estos sistemas, una frecuencia que está alterando la investigación.

OpenAI recurrió a ramas poco habituales para construir la prueba

La conjetura preguntaba cuántos pares de puntos podían encontrarse a una misma separación dentro de un plano, y el matemático húngaro Paul Erdős había propuesto que, para n puntos distintos, el máximo sería n elevado a 1 más O de uno partido por logaritmo del logaritmo de n.

La dificultad no estaba en formular el problema, cuya expresión cabía en pocas palabras, aunque esa apariencia llevó a varias generaciones a confiar en que acabarían confirmándolo. Erdős llegó a ofrecer recompensas económicas por cuestiones que deseaba ver resueltas, y los matemáticos atacaron esta durante décadas desde enfoques distintos.

OpenAI recibió la tarea de resolverla y produjo una construcción contraria, que Thomas Bloom, combinatorista aritmético de la Universidad de Manchester, describió como una generalización natural y muy exigente de la estructura reticular ideada por Erdős.

La vía empleada exigía conocimientos de geometría discreta y teoría algebraica de números, dos áreas que pocos investigadores dominan a la vez y que rara vez se relacionan al abordar este problema. Alon explicó que las herramientas utilizadas eran avanzadas y que esa conexión no habría sido la primera opción para una persona.

El sistema pudo explorarla durante más tiempo, sin abandonar una línea por cansancio o por la impresión de que había dejado de merecer la pena, mientras recuperaba en segundos artículos y resultados dispersos.

Thomas Chen, físico matemático de la Universidad de Texas en Austin, reconoció que esa capacidad para localizar información reduce a segundos búsquedas que antes exigían días de biblioteca. Aun así, advirtió de que estos modelos pueden omitir referencias o atribuir trabajos a autores equivocados, además de fabricar citas y razonamientos enteros.

También tropiezan con el razonamiento abstracto y la geometría. En algunos problemas de su campo, afirmó, la respuesta obtenida alcanza alrededor de un 60% de corrección, un porcentaje que obliga a revisar por separado cada cálculo y cada referencia antes de aceptar el resultado.

Los modelos actuales plantean dudas sobre la transparencia de las pruebas

Los ordenadores ya participaban en demostraciones desde que el teorema de los cuatro colores se resolvió en 1976, aunque entonces los matemáticos conocían el algoritmo y podían comprobar su convergencia junto con los márgenes de error.

Chen señaló que los modelos generativos introducen una caja negra cuyo funcionamiento no controlan las personas que los usan ni comprenden por completo sus propios creadores. Para una disciplina asentada en pasos verificables, esa opacidad afecta al valor de la prueba, que conserva el razonamiento seguido y puede abrir métodos o conceptos nuevos además de certificar una afirmación.

La Declaración de Leiden, presentada un mes antes y firmada por más de 3.000 científicos y matemáticos, pidió frenar una adopción acrítica que pueda dañar la claridad y la transparencia, además de debilitar la evaluación y la autonomía. Chen defendió que la comunidad tendrá que aceptar estas herramientas dentro de su trabajo y asumir la responsabilidad de explicar cómo operan.

Alon situó el límite actual en tareas distintas, pues las máquinas encuentran demostraciones mejor de lo que seleccionan preguntas valiosas. Tampoco muestran todavía la misma capacidad para crear definiciones útiles y desarrollar criterio matemático.

Los investigadores creen que el control humano seguirá siendo decisivo

El futuro de esta relación dependerá de cuánto control mantengan los investigadores sobre cada paso que una máquina proponga y de si consiguen abrir procesos que hoy permanecen ocultos.

Chen consideró que la explicabilidad y la seguridad todavía forman un campo joven con margen de avance, mientras Alon dejó abierta la posibilidad de que los modelos aprendan también las partes menos medibles de la disciplina.

La prueba publicada por OpenAI deja así una obligación nueva, que es revisar la respuesta y comprender el camino antes de convertirla en conocimiento matemático.

La compañía de OpenAI ha revelado que un agente autónomo de Inteligencia Artificial (IA), basado en su tecnología, se descontroló durante una prueba. Accedió a internet abierta y pirateó por sí solo una conocida startup en lo que han calificado como un “incidente sin precedentes”.

La responsable de ChatGPT, explicó que la startup 'Hugging Face' detectó y logró contener al agente (una herramienta de IA diseñada para ejecutar tareas sin intervención humana) después de que este accediera a sus sistemas.

“Consideramos que este incidente constituye un ciberataque sin precedentes que involucra capacidades cibernéticas de última generación”, señaló OpenAI.

La empresa advirtió de que espera que este tipo de incidentes se vuelvan cada vez más habituales a medida que los modelos de inteligencia artificial (la tecnología que sustenta herramientas como los chatbots y los agentes autónomos) ganen capacidades más avanzadas.

Según OpenAI, el ataque fue llevado a cabo por un agente impulsado por una combinación de su modelo público más reciente, denominado GPT-5.6 Sol, y otro modelo aún más potente que todavía no ha sido lanzado.

Mientras ambos modelos eran sometidos a pruebas internas sobre sus capacidades de intrusión informática en un entorno digital aislado (conocido como sandbox), lograron acceder a internet abierta al localizar una vulnerabilidad hasta entonces desconocida, que les permitió escapar del entorno de pruebas.

A continuación, el agente atacó 'Hugging Face', una plataforma y repositorio de modelos de Inteligencia Artificial. Con el objetivo de encontrar tecnología que le ayudara a superar la evaluación de seguridad a la que estaba siendo sometido.

OpenAI afirmó que los modelos “encontraron con éxito formas de acceder a información confidencial que podían utilizar para hacer trampas en la evaluación”. El ataque terminó cuando el equipo de seguridad de 'Hugging Face', y sus propios agentes, detectaron y detuvieron la actividad anómala del sistema.

El director ejecutivo de Hugging Face, Clément Delangue, calificó el ataque de “asombroso”, aunque aseguró que no cree que hubiera “ninguna intención maliciosa” por parte de OpenAI.

“La semana pasada sospechábamos que el ciberataque podía proceder de un laboratorio puntero de inteligencia artificial, dada la sofisticación del agente”, escribió Delangue en la red social X.

En el ámbito de la ciberseguridad, un fallo informático desconocido recibe el nombre de vulnerabilidad de día cero (zero-day), ya que los desarrolladores disponen de cero días —o prácticamente ningún margen de tiempo— para corregirlo una vez descubierto. En abril, Anthropic, uno de los principales competidores de OpenAI, afirmó que su modelo Mythos había sido capaz de identificar miles de estas vulnerabilidades.

La revelación de la capacidad de Mythos para localizar y explotar vulnerabilidades de día cero llevó al Gobierno de Estados Unidos a restringir las exportaciones de este modelo y de su versión asociada, Fable 5, aunque la prohibición fue levantada posteriormente. GPT-5.6 Sol estuvo sujeto a restricciones similares, pero desde entonces ha sido desplegado a escala mundial.

El congresista demócrata estadounidense Greg Casar afirmó que el incidente resulta alarmante. “La inteligencia artificial está avanzando a una velocidad extraordinaria sin que existan regulaciones efectivas que garanticen nuestra seguridad”, declaró en un comunicado en el que reclamó la implantación obligatoria de pruebas de seguridad independientes.

La notificación obligatoria de los incidentes de ciberseguridad y una mayor cooperación internacional “para proteger a la población frente a un desastre de enormes dimensiones”.

El mismo parto volvió a empezar 27.869 veces, y cada reinicio dejó a Natsuki atrapada en un club escolar mientras otra versión esperaba turno. El usuario anónimo apenas cambiaba detalles del diálogo, cortaba la escena en plena urgencia y entregaba a ChatGPT la tarea de continuar.

Aquella insistencia terminó convertida en el caso más extremo de un estudio sobre ficción generada con inteligencia artificial, donde una preferencia privada acabó revelando una nueva forma de consumir relatos.

Dos universidades midieron cuánto ocupa la ficción entre las conversaciones

El equipo de la Universidad de Washington y la Universidad de Colorado Boulder analizó 573.453 conversaciones anónimas en inglés del conjunto WildChat, recopilado con consentimiento mediante un chatbot gratuito alojado en Hugging Face.

El trabajo, titulado AI Fiction in the Wild y difundido como prepublicación en arXiv, clasificó 195.271 diálogos, un 34%, como peticiones de ficción. Entre ellos había historias originales, guiones, juegos de rol y relatos basados en universos ya creados.

La actividad quedó repartida de una forma muy desigual, porque el 2% de los usuarios que pedían ficción produjo más del 80% de todas esas conversaciones. Los investigadores calcularon que unas 200 personas pudieron generar más de 150.000 peticiones, mientras la repetición media alcanzó el 42% entre los perfiles que usaban el sistema para escribir relatos. Entre los diez usuarios con mayor actividad, esa proporción subió hasta el 85%, una cifra que llevó al equipo a separar varios comportamientos dentro del mismo fenómeno.

Los autores llamaron “demandantes de historias infinitas” a las personas que repetían durante meses una premisa casi idéntica, esperando variaciones pequeñas en cada respuesta. También identificaron a los “cicladores de historias”, que insistían durante un periodo en el mismo argumento antes de pasar a otro.

El artículo académico planteó que esa reiteración podía nacer del descontento, aunque añadió otra explicación. Según escribieron los investigadores, “en muchos casos está alimentada por la satisfacción de leer permutaciones interminables de la misma historia, ninguna de las cuales termina dos veces de la misma manera”.

El videojuego Doki Doki Literature Club! monopolizó el caso más repetido

El usuario de Doki Doki Literature Club! llevó ese patrón hasta su extremo, ya que regresó miles de veces a Natsuki, Sakura y una urgencia durante el parto. El videojuego de 2017 comienza como una novela visual escolar y deriva hacia el terror psicológico, con alteraciones de archivos y cambios en su propia narración.

En las peticiones estudiadas, Natsuki aparecía embarazada, rompía aguas en el club y pedía ayuda mientras el texto quedaba interrumpido. ChatGPT completaba la escena con respiraciones, sanitarios y desenlaces felices, incluida la frase “enhorabuena, Natsuki, es una niña preciosa”.

La ficción basada en obras ajenas ocupó 95.450 conversaciones, mientras 52.231 incluyeron material sexualmente explícito dentro del conjunto clasificado como ficción. Doki Doki Literature Club! encabezó además las franquicias citadas con 22.381 menciones, por delante de Freedom Planet, con 5.204, League of Legends, con 4.514, y Naruto, con 4.342.

Los sistemas OpenAI Moderation y Detoxify sirvieron para marcar contenidos sexuales, tabúes o tóxicos, aunque las reseñas publicadas recogen cifras distintas según la categoría empleada.

Los chatbots cambian la forma de consumir y escribir fanfiction

Este uso cambia el circuito habitual de la fanfiction, donde una persona publica en Archive of Our Own o Wattpad y otras comentan, esperan nuevas entregas o discuten el rumbo del relato. Con un chatbot, cada petición puede fijar personajes, romance, conflicto y desenlace sin depender de otro autor.

El estudio define a esta figura como “lector-escritor solipsista”, una persona que produce y consume ficción dentro de un circuito cerrado con la máquina, aunque también reconoce usos compartidos para novelas, partidas de mesa o relatos destinados a amistades.

Automaton e ITMedia difundieron el hallazgo, mientras Futurism calificó al protagonista como “el usuario de ChatGPT más degenerado”, una lectura que los autores rechazaron al situar estas conductas dentro de la historia de la autopublicación y la narrativa interactiva.

Google ha lanzado Gemini Storybook para crear cuentos ilustrados con narración, y Character.AI ha atraído a decenas de millones de personas hacia conversaciones con personajes. WildChat no representa al conjunto de usuarios de ChatGPT, ya que procede de un servicio gratuito con acceso a GPT-3.5 Turbo y GPT-4 entre abril de 2023 y mayo de 2024.

Sus participantes aceptaron que las conversaciones pudieran compartirse de forma anónima para investigación, y el equipo verificó manualmente una muestra de 300 diálogos durante el filtrado. Ese origen limita cualquier generalización, aunque permite estudiar una conducta que rara vez aparece en datos públicos.

Anthropic, la compañía propietaria de la Inteligencia Artificial Claude, publicó hace unos días su modelo Fable. Dicho modelo supuestamente mejora la capacidad de la inteligencia generativa, permitiendo que el usuario pueda elaborar tareas mucho más sofisticadas en menos tiempo; es decir, permite un aumento de la productividad en ciertas tareas. La respuesta del gobierno de Estados Unidos ha sido la de prohibir que ese modelo sea utilizado por los ciudadanos extranjeros, alegando motivos de seguridad nacional. En lo que es hasta ahora el último movimiento, Anthropic ha retirado el modelo a todo el mundo.

Este movimiento del gobierno de Estados Unidos ha sido ubicado en lo que algunos han llamado una “guerra fría digital”, y sólo puede entenderse en el contexto de declive de la posición hegemónica de la potencia americana. De la misma forma que las políticas arancelarias de Trump buscan proteger a la industria norteamericana de los efectos del libre comercio —que ahora se asume que beneficia a países adversarios, especialmente China—, la limitación del uso de las IA más avanzadas a usuarios nacionales es el intento de aprovechar cualquier oportunidad para ganar una ventaja económica. Ambas medidas son parte de un paquete proteccionista que algunos denominamos neomercantilismo, y del que existen precedentes históricos que pueden ayudar a comprender la situación actual.

Quizás el ejemplo paradigmático fue la Inglaterra del siglo XVIII, que por entonces comenzaba a despuntar gracias a la capacidad de sus mecánicos para construir máquinas más eficaces y eficientes para la industria textil. Era tal la importancia de ese conocimiento que el gobierno inglés prohibió desde principios de siglo la emigración de los operarios cualificados. A partir de la segunda mitad de siglo, el gobierno extendió la prohibición a las máquinas en sí, ya construidas, a fin de que los rivales no pudieran replicarlas y utilizarlas para su desarrollo económico. La política mercantilista de la época sugería que aquella ventaja de conocimiento y tecnología debía ser “privada” a fin de proporcionar una ventaja en la lucha económica; no había todavía tal cosa como el libre comercio, que el Reino Unido solo asumió un siglo más tarde cuando era ya la potencia económica indiscutible.

No fue esta una estrategia solo de Inglaterra, sino también de Países Bajos y de algunas repúblicas italianas como Venecia, es decir, de aquellas regiones más avanzadas y donde la industrialización comenzaba a desplegarse con más solidez. Sin embargo, hay consenso de que la mayoría de aquellas medidas no fueron muy eficaces. La razón es que los países rezagados, como Francia, Prusia o Estados Unidos, reaccionaron combinando (ilegalmente) políticas de atracción de operarios y espionaje industrial. Por ejemplo, el estadounidense Samuel Slater, conocido en Inglaterra como Slater the traitor, emigró a la isla británica disfrazado de jornalero para memorizar la maquinaria de hilado de Arkwright; gracias a aquello, Estados Unidos adquirió la tecnología que durante décadas había proporcionado la ventaja económica clave al Reino Unido.

El patrón actual es similar. Aunque hay discusiones académicas al respecto, es obvio para cualquiera que la IA consigue elevar la productividad en ciertas tareas específicas (por ejemplo, en el procesamiento y manipulación de muchos datos, o en la redacción de documentos). Si tal función estuviera disponible únicamente para Estados Unidos, eso concedería una ventaja notable a sus empresas en comparación con la de sus competidores. Aunque el gobierno de Estados Unidos alega motivos de “Seguridad Nacional” para su decisión, esta es la típica forma de encubrir políticas mercantilistas que, en última instancia, buscan una ventaja económica para sus empresas.

Debemos añadir que los programas de Inteligencia Artificial generativa de Estados Unidos no son enteramente suyos. Como recordaba Albert Einstein en ‘Why Socialism?’, ningún logro individual nace de la nada: la vida de cada persona es posible gracias al trabajo y los logros de los muchos millones, pasados y presentes, y es la sociedad la que provee el lenguaje, las formas de pensamiento y la mayor parte de su contenido. En este sentido, todo conocimiento es una herencia colectiva e intergeneracional. De la misma manera que las máquinas de la revolución industrial encarnaban los recursos que fueron expropiados y saqueados a las colonias y a la periferia mundial, pues sin ellos era imposible concebir la propia construcción de los artefactos en cuestión, la IA generativa encarna el conocimiento que es, por defecto, propiedad común. Incluso todos nuestros datos, incluyendo mis propios artículos, son apropiados por la IA generativa tanto para entrenar como para construir los resultados ofrecidos al usuario. Así, una de las preguntas de nuestro tiempo podría ser ¿quién controla y se apropia de un conocimiento de origen común?

A la vez, todo el proceso depende de una red de infraestructura que se construye asimétricamente según la lógica del capital, es decir, dirigiéndose a aquellos lugares donde la naturaleza y el ser humano son más accesibles, dóciles y, sobre todo, baratos. Se trata de lo que Cecilia Rikap, en su fantástico libro ‘Teoría de la dependencia digital’, ha llamado “extractivismo gemelo”. El resultado es un proceso que concentra los beneficios en unos pocos actores (las grandes corporaciones de IA) y distribuye los costes económicos, sociales y ecológicos entre las regiones periféricas. Y el botón de encendido/apagado de las funciones esenciales de la IA sigue residiendo en el centro, sea Estados Unidos o China.

El caso aquí descrito pone de relieve una vulnerabilidad importantísima del resto de países, como los europeos, que ya dependen de los servicios de Inteligencia Artificial de empresas estadounidenses. Aunque muchos países se han enzarzado en una lucha por atraer los centros de datos de la IA, lo cierto es que estas infraestructuras —por otro lado, altamente intensivas en consumo de energía y agua— son sólo la parte de la cadena donde se procesan datos y no generan ni muchos puestos de trabajo cualificados ni tampoco otorgan capacidad de control alguna sobre el software. Son solo enclaves de extracción por cuyas migajas se pelean ciertas regiones del mundo que, como Argentina, oficialmente ofrecen como “ventaja” precisamente mucha energía y mano de obra barata. En todo caso, los propietarios de la IA siempre pueden desconectar su uso selectivamente, como acaban de hacer con el modelo Fable, a instancias del gobierno de Estados Unidos o por otras razones aún más mundanas.

La única solución que tienen los demás países es desplegar sus propios modelos de inteligencia artificial, lo que no es tarea sencilla. Por un lado, la eficacia de la inteligencia artificial generativa es el resultado de la acumulación de grandes cantidades de conocimiento y del uso de mano de obra barata que, a través de tareas arduas y repetitivas, ayuda a mejorar la precisión del modelo. Las implicaciones de ese proceso de “gestación” no son menores a la hora de querer construir una alternativa al software estadounidense. Por otro lado, y quizás el factor más importante, ningún país europeo o latinoamericano podrá, por si solo, ser capaz de construir una alternativa competitiva a los modelos estadounidenses o chinos. El prerrequisito para conseguirlo es necesariamente cambiar la escala, es decir, trabajar entre países de manera cooperativa. Pero la escala no basta, y si el conocimiento es una herencia común, la alternativa no puede limitarse a reproducir el mismo extractivismo bajo bandera europea. Debería apuntar a modelos públicos y abiertos, gobernados como lo que ese conocimiento es en origen: un bien colectivo. Precisamente esa hipótesis es la que la extrema derecha y el movimiento MAGA intentan sabotear de raíz al erosionar las débiles instituciones europeas.

OpenAI, desarrolladora de ChatGPT, ha anunciado la apertura de su primera oficina en España con el fin de prestar un mejor apoyo a la “creciente” comunidad de usuarios, empresas, desarrolladores, instituciones académicas y socios del sector público en el país. Entrará en funcionamiento durante la segunda mitad de este año.

Esta oficina, que se instalará en Madrid, también servirá para reforzar la capacidad de OpenAI para colaborar con las empresas españolas, a medida que pasan de experimentar con la IA a integrarla de forma más profunda en sus operaciones, según ha informado en una nota de prensa este jueves.

El número de usuarios activos semanales de ChatGPT en España ha aumentado más de un 40% interanual, lo que sitúa al país entre los cinco principales mercados de Europa por número de usuarios activos semanales. ChatGPT cuenta con cerca de 1.000 millones de usuarios semanales en todo el mundo.

En cuanto a la adopción de Codex, el agente de OpenAI para programación y trabajo, también se ha acelerado rápidamente desde principios de año. El número de usuarios activos semanales de Codex en España se ha multiplicado por más de once desde principios de 2026. Estas herramientas se consideran fundamentales para el futuro de la industria de la IA, puesto que son uno de los primeros nichos donde estas empresas han comenzado a obtener beneficios.

OpenAI está inmersa en una carrera más intensa que nunca con Anthropic, fundada por sus propios trabajadores y que ha conseguido adelantarla en los últimos meses. Ambas compañías han iniciado ya el proceso para salir a bolsa, un momento que se espera que marque un punto de inflexión en el sector.

La empresa de inteligencia artificial (IA) OpenAI, creadora del asistente ChatGPT, ha anunciado que ha solicitado confidencialmente su salida a bolsa en Estados Unidos sin una fecha estimada. “Recientemente, hemos entregado un S-1 confidencial”, indica en un breve comunicado OpenAI, aludiendo al borrador que se entrega a la Comisión de Mercado y Valores (SEC) de cara a un debut bursátil.

“Esperamos que se filtre, así que solo lo anunciamos. No hemos decidido aún la fecha; podría tardar un tiempo porque hay cosas que queremos hacer que probablemente son más fáciles como empresa no cotizada”, ha agregado. “Pero es un conjunto complejo de consideraciones y esto nos da la opción de salir a bolsa antes si finalmente esa resulta ser la mejor alternativa”, concluye.

OpenAI se suma así a las cotizaciones solicitadas recientemente por sus rivales Anthropic, creadora del asistente Claude, y SpaceX, empresa aeroespacial que integra una firma de IA, xAI. La empresa liderada por Sam Altman tiene una valoración privada de más de 850 millones de dólares, por detrás tanto de Anthropic (unos 965.000 millones) como de SpaceX (unos 1,77 billones).

Múltiples filtraciones habían apuntado que OpenAI estudiaba salir a bolsa en septiembre y estaba preparando la operación con las financieras Goldman Sachs y Morgan Stanley. OpenAI fue fundada en 2015 por Sam Altman, Greg Brockman, Elon Musk y otros empresarios que buscaban avances en la IA, y tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022 se ha convertido en una de las líderes del sector.

ChatGPT tiene más de 900 millones de usuarios activos semanales y busca aumentar el consumo de capacidad computacional para que su 'chatbot' avance hacia una herramienta de elevada productividad. OpenAI y Altman se anotaron en mayo una victoria ante Musk después de que la Justicia de EEUU desestimara una demanda del magnate, que los acusaba de poner el beneficio económico por delante del interés público.

El salto a los parqués de algunos de los mayores grupos privados vinculados a la IA coincide con el fuerte apetito inversor por el sector, impulsado por el auge de gigantes como Nvidia, Microsoft, Alphabet o Amazon. La secuencia de salidas a bolsa de OpenAI, Anthropic y SpaceX responde a una segunda oleada de la revolución digital, donde las compañías ya buscan captar los cientos de miles de millones de dólares necesarios para financiar las gigantescas y costosas infraestructuras que exige el desarrollo de la IA avanzada. En este nuevo escenario, Wall Street tiene la tarea de calcular la factura de esta transición y determinar qué firmas se harán con el control de unas infraestructuras críticas para gobernar el orden global.

Apple ha presentado su nueva generación de Apple Intelligence, una profunda reestructuración de su sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollada en colaboración con Google, al tiempo que ha arremetido contra sus competidores por priorizar la tecnología por encima de las necesidades reales de los usuarios.

La función principal es una Siri renovada con IA generativa estará disponible en todo el sistema, será capaz de leer el contenido de la pantalla e interactuar con las aplicaciones. Se trata de un asistente similar al que la mayoría de su competencia ya tiene disponible y que la compañía pretendía lanzar hace dos años con Apple Intelligence, pero cuyas funciones nunca llegaron a los usuarios.

De hecho, la promoción del lanzamiento de Apple Intelligence fue demandada por publicidad engañosa, lo que ha obligado a la empresa a llegar a un acuerdo de 250 millones de dólares para indemnizar a los propietarios de iPhone por la falta de disponibilidad de las funciones en el momento de la compra.

El vicepresidente de ingeniería de software, Craig Federighi, ha sido el encargado de liderar este anuncio desde el Apple Park en Cupertino, California, donde se celebra la Conferencia Mundial de Desarrolladores de la compañía, y ha defendido el enfoque de la firma frente al rumbo que ha tomado la industria. “Algunos parecen avanzar a toda prisa, persiguiendo la IA por el simple hecho de hacerlo, sin tener realmente en cuenta a las personas, todos nosotros, a quienes, en última instancia, está destinada a servir”, ha dicho Federighi, recalcando el “sin sentido” de muchos movimientos.

El retraso tecnológico de Apple en este campo la ha obligado a aliarse con uno de sus mayores rivales. Federighi ha explicado que los modelos fundacionales de IA de Apple se han integrado con los modelos Gemini de Google, creando la “próxima generación de modelos fundacionales de Apple”. Estos funcionan tanto en el dispositivo como en servidores mediante la tecnología Private Cloud Compute de Apple.

Según diversas filtraciones, Apple pagará a Google 1.000 millones de dólares al año por esta colaboración. “Estos potentes modelos, tanto en el dispositivo como en el servidor impulsan una mejora significativa de Apple Intelligence, ofreciendo capacidades de vanguardia en comprensión y razonamiento, así como multimodalidad para entender y generar imágenes; de este modo, puedes crear imágenes realistas, editarlas como nunca antes y obtener respuestas sobre contenido visual”, ha explicado Federighi.

No llegará a Europa por el momento

La compañía no lanzará esta nueva herramienta en Europa en septiembre, cuando está prevista su puesta de largo para el resto del mundo en la presentación de sus nuevos modelos de iPhone. Apple lo ha achadado a la Ley de Mercados Digitales de la UE. “Estamos profundamente decepcionados de que nuestros usuarios de la UE no dispongan de Siri AI en el iPhone o el iPad cuando lancemos nuestras nuevas versiones de software a finales de este año”, ha declarado Federighi.

El ejecutivo, no obstante, confía en “poder llevar Siri AI a la UE en el futuro” a medida que la empresa colabora con los reguladores europeos para encontrar “una vía de avance”.

La nueva Siri con IA se está desplegando en todo el ecosistema de Apple, con compatibilidad para iPhone, iPad, Mac, Apple Watch y Vision Pro. En el iPhone, además de los métodos de acceso ya existentes, ahora se podrá acceder a Siri deslizando el dedo hacia abajo.

Siri también contará con su propia aplicación, cuyo diseño recuerda al de las aplicaciones de chatbots de IA existentes, como ChatGPT, Claude y Gemini. “Los desarrolladores ya pueden empezar a probar la nueva versión de Siri, y lanzaremos Siri AI en fase beta para los usuarios más adelante este mismo año”, ha anunciado Federighi.

El ejecutivo de Apple ha apuntado asimismo que su compañía está “trabajando intensamente para encontrar una solución que preserve la privacidad y la seguridad” de sus usuarios en China. “Siri AI y las demás funciones nuevas de Apple Intelligence no estarán disponibles mientras gestionamos los requisitos normativos”, ha manifestado Federighi.

Cuando un joven de 20 años de Texas fue detenido a principios de este año por intentar, presuntamente, quemar la sede de OpenAI y la casa de Sam Altman, consejero delegado de esa empresa, las autoridades encontraron un manifiesto contra la IA, una garrafa de queroseno y un mechero. Este fue uno de los episodios de una oleada de ataques que ha encendido las alertas entre investigadores, la industria tecnológica y las fuerzas de seguridad ante el auge del extremismo antitecnológico.

En abril, un influencer de Instagram italiano de la corriente “nature pilled” (movimientos en redes obsesionados con el retorno radical a la naturaleza) fue detenido en Roma y acusado de planear una serie de ataques antitecnológicos inspirados en Ted Kaczynski, conocido como el “Unabomber”.

El mes pasado, dos personas que se autodefinen como “ecofascistas” perpetraron un ataque mortal antimusulmán en una mezquita de San Diego (EEUU). Entre sus motivaciones para la violencia, resumidas en un manifiesto, también citaron el contenido basura generado por IA (“AI slop”) y los vínculos de JD Vance con Palantir.

A principios de este año, un concejal de la ciudad de Indianápolis se despertó sobresaltado por el sonido de disparos efectuados contra su casa, antes de encontrar una nota en la que se leía: “NO MÁS CENTROS DE DATOS”.

La creciente reacción pública ante el rápido despliegue de la inteligencia artificial por parte de la industria tecnológica ha adoptado formas en su inmensa mayoría no violentas, como la organización de comunidades locales en contra de los centros de datos o candidatos políticos que prometen una mayor supervisión. Sin embargo, en los márgenes de ese movimiento, los investigadores avisan de las quejas contra la industria de la IA y sus líderes están reavivando antiguos movimientos extremistas violentos y fomentando otros nuevos.

La IA se está convirtiendo en un motor de la violencia política, y ese es un fenómeno muy nuevo

Jordyn Abrams — Investigadora sobre Extremismo de la Universidad George Washington (EEUU)

“La IA se está convirtiendo en un motor de la violencia política, y ese es un fenómeno muy nuevo”, afirma Jordyn Abrams, investigadora del Programa sobre Extremismo de la Universidad George Washington.

Aunque gran parte del debate público inicial en torno a la IA generativa y el extremismo se centra en cómo actores maliciosos, como grupos terroristas, podrían dar un mal uso a productos como ChatGPT para fines propagandísticos o para planear atentados, más recientemente se está prestando atención a cómo la propia industria de la IA en su conjunto puede radicalizar a las personas. Lo que motiva a alguien a ejercer la violencia extremista puede no ser una conversación con un chatbot, según los investigadores, sino la sensación de un cambio impuesto a toda la sociedad, la narrativa de amenaza existencial y la falta de rendición de cuentas que han acompañado al auge de la IA.

De la misma manera que la IA ha llegado a impregnar muchas facetas de la vida moderna, esta tecnología también se ha filtrado en la forma en que los extremistas conciben el mundo. Ya se trate de grupos violentos antigubernamentales que se oponen a la vigilancia masiva, ecofascistas con reivindicaciones medioambientales, aceleracionistas neonazis empeñados en colapsar infraestructuras tecnológicas críticas o el hombre que presuntamente atacó la casa de Altman preocupado por que una inteligencia artificial superpoderosa destruya a la humanidad, la IA se ha convertido en una fijación en todo el espectro extremista.

Estamos viendo a muchos grupos diferentes y muchas ideologías distintas articularse a través de una óptica en contra de la IA. Trasciende las dicotomías de izquierda y derecha

Yannick Veilleux-Lepage — profesor asociado en el Real Colegio Militar de Canadá

“Realmente trasciende las dicotomías de izquierda y derecha”, señala Yannick Veilleux-Lepage, profesor asociado en el Real Colegio Militar de Canadá. “Estamos viendo a muchos grupos diferentes y muchas ideologías distintas articularse a través de una óptica en contra de la IA”.

Demasiado rápido

El movimiento antitecnológico moderno tiene un largo linaje. Históricamente, los periodos de cambio tecnológico vienen acompañados de una reacción violenta por parte de los más afectados; los investigadores suelen señalar la rebelión ludita de principios del siglo XIX, cuando los trabajadores textiles británicos destruían las máquinas de tejer automatizadas mientras exigían más derechos laborales. Los siguientes 200 años trajeron oleadas de disputas laborales violentas y violencia política asociadas a las perturbaciones del mercado provocadas por la tecnología, la acumulación desigual de la riqueza y la pérdida de derechos de los trabajadores.

En la década de los 90, se produjo un rechazo cultural contra el auge del ordenador personal y el temor a cómo desestabilizaría a la sociedad. Entre las quejas habituales figuraban el miedo a la sustitución de los trabajadores humanos, el daño medioambiental y el desmoronamiento de las estructuras sociales saludables.

“¿No te has enterado? Quiere tu trabajo. Te vende obscenidades. Corrompe a tus hijos. Es frío, estéril, inhumano. De repente, está bien odiar a tu ordenador”, se leía en un reportaje de portada de la revista New York Magazine de 1995 sobre los “nuevos luditas”.

El mismo año en que New York Magazine publicó su portada, el Washington Post y el New York Times difundieron el manifiesto antitecnológico del Unabomber, un panfleto de 35.000 palabras contra la sociedad industrial que se ha propagado por internet desde entonces y se ha convertido en lo más parecido a un texto fundacional para el extremismo antitecnológico.

Lo que separa al extremismo contra la IA de estas oleadas anteriores de rechazo tecnológico es, según los investigadores, en parte la velocidad y la escala con la que la IA está provocando cambios económicos, sociales y políticos. “No solo se trata de cambios que afectan a toda la sociedad y que son realmente disruptivos, sino que además están ocurriendo muy rápido”, explica Veilleux-Lepage. “La gente no tiene tiempo para desarrollar resiliencia o para inmunizarse frente a estas transformaciones”.

No solo se trata de cambios que afectan a toda la sociedad y que son realmente disruptivos, sino que además están ocurriendo muy rápido. La gente no tiene tiempo para desarrollar resiliencia

Yannick Veilleux-Lepage — profesor asociado en el Real Colegio Militar de Canadá

Los trillados argumentos de la propia industria de la IA —que aseguran que esta tecnología revolucionará el mundo, si es que no acaba con él— también alimentan una narrativa de radicalización que postula que la IA representa una amenaza existencial y debe ser detenida a toda costa.

Cuando Veilleux-Lepage da charlas a responsables políticos sobre el extremismo antitecnológico, una de sus diapositivas muestra sencillamente una serie de citas de consejeros delegados. “Para radicalizar a la gente, en realidad no necesitas teóricos ni ideólogos que llamen a la violencia contra la IA, porque los directivos tecnológicos ya están haciendo un trabajo bastante eficaz en ese sentido”, afirma Veilleux-Lepage.

“Espero que ocurran cosas realmente malas”

Altman ha planteado a menudo los cambios que traerá la IA como algo que puede ser difícil, pero que en última instancia será positivo. Sobre todo, describe el cambio como inevitable “Espero que ocurran cosas realmente malas a causa de esta tecnología, algo que también ha sucedido con tecnologías anteriores”, declaró Altman el año pasado en el podcast de la firma de capital riesgo Andreessen Horowitz.

Aunque los directores ejecutivos de las tecnológicas se muestran públicamente optimistas sobre la resiliencia de la sociedad y el cambio que provocará la IA, también está claro que en el ámbito privado les preocupa la amenaza de la violencia política. El gasto en seguridad personal para directivos se ha disparado en los últimos cinco años a raíz de incidentes como el asesinato del consejero delegado de UnitedHealthcare, Brian Thompson, mientras que líderes tecnológicos como Elon Musk destinan ahora millones a su propia protección. SpaceX reveló en su documentación para salir a bolsa a principios de este año que el año pasado pagó 4 millones de dólares a la empresa de seguridad privada de Musk, el doble de lo que había gastado apenas dos años antes.

A lo largo del último año se aprecian indicios de que la industria de la IA está cambiando su retórica mientras lidia con una desconfianza pública generalizada. Altman afirmó el mes pasado que la IA probablemente no provocará el “apocalipsis laboral” del que habló en su momento, a pesar de que empresas como Meta están despidiendo a decenas de miles de trabajadores.

Mientras tanto, OpenAI y Anthropic han anunciado este año la creación de fondos y laboratorios de ideas (think tanks) destinados a ayudar a las instituciones civiles a adaptarse a la IA. En concreto, la organización sin ánimo de lucro de OpenAI ha comprometido 250 millones de dólares en subvenciones para programas que ayuden a los trabajadores a afrontar las perturbaciones de la IA.

Las principales empresas de IA están contratando a expertos en seguridad nacional, inteligencia y armamento para supervisar las amenazas y el mal uso de su tecnología, incluidos algunos con experiencia en investigación sobre extremismo y contraterrorismo. El jefe de inteligencia de OpenAI trabajó anteriormente como uno de los principales expertos académicos en el Estado Islámico y escribió un libro sobre la creencia del grupo de que estaba provocando el apocalipsis. OpenAI y Anthropic no han respondido a las solicitudes de entrevistas con sus expertos en inteligencia o seguridad.

Sin recursos no violentos

El cierre de vías legítimas para canalizar la oposición pública a la IA, así como la sensación de que se está imponiendo esta tecnología a la sociedad, está creando lo que los investigadores describen como una brecha en la rendición de cuentas que puede incentivar aún más el terrorismo y la violencia política. Donald Trump, en sintonía con los líderes tecnológicos, promulgó el año pasado una orden ejecutiva para intentar bloquear cualquier legislación a nivel estatal que frenara el desarrollo de la IA, y ha asegurado que nada ralentizará a Estados Unidos en la carrera global de la IA. Los multimillonarios tecnológicos también están invirtiendo millones de dólares en lobby y gasto político en un intento de evitar la regulación de la IA.

“Cuando las autoridades están demasiado ocupadas, o simplemente no les importa lo suficiente regular y tomar medidas, entonces las personas afectadas van a pasar a la acción”, señala Mauro Lubrano, profesor de la Universidad de Bath y autor de Paren las máquinas: el auge del extremismo antitecnológico.

Cuando las autoridades están demasiado ocupadas, o simplemente no les importa lo suficiente regular y tomar medidas, entonces las personas afectadas van a pasar a la acción

Mauro Lubrano — profesor de la Universidad de Bath y autor de 'Paren las máquinas: el auge del extremismo antitecnológico'

Documentos de las fuerzas de seguridad federales obtenidos por Wired y The Intercept muestran que las autoridades de EEUU vigilan cada vez más los movimientos antitecnológicos, al tiempo que han declarado que perseguirán penalmente de forma contundente los ataques violentos. Tras el intento de incendio provocado en la casa de Altman a principios de este año, las autoridades prometieron que “el FBI no tolerará amenazas contra los líderes de la innovación de nuestra nación”.

No obstante, los investigadores advierten de que las autoridades corren el riesgo de confundir las protestas a escala nacional y las peticiones de una mayor regulación de la IA con posturas extremistas antitecnológicas más marginales, lo cual es tanto erróneo como contraproducente. Los programas orientados a la vigilancia masiva y los intentos de silenciar los movimientos no violentos contra la IA inevitablemente tendrán efectos adversos, según Lubrano, empujando aún más a la gente hacia las respuestas violentas si sienten que sus demandas legítimas no son atendidas.

“Tenemos la oportunidad de ser proactivos en esto evitando al mismo tiempo errores que hemos cometido en el pasado al responder a otras formas de extremismo”, afirma Lubrano. “Algo me dice que no empezamos con buen pie”.

OpenAI quiere convertir ChatGPT en algo más parecido a una plataforma de software empresarial que a un chatbot de preguntas y respuestas. Según una investigación del Financial Times, que cita a una decena de fuentes de la compañía, los de Sam Altman están reorganizando el producto que inauguró la revolución de la IA generativa para incorporar herramientas de programación y agentes de IA. El objetivo sería acercarse a la estrategia que ha permitido a Anthropic, su principal competencia, multiplicar por 47 sus ingresos en apenas 18 meses.

Mientras su principal rival se disparaba, OpenAI se quedaba atascada en cifras que no le permitirían rentabilizar las enormes inversiones que se ha comprometido a hacer en computación. La desarrolladora de ChatGPT espera que la capacidad de gestionar calendarios, reservar viajes o automatizar procesos convenza a los inversores de que tiene un modelo de negocio sólido más allá de los suscriptores individuales de cara a su salida a bolsa, prevista para este año.

El giro se está aplicando en las prioridades internas. Codex, el producto de programación de la empresa, recibe más recursos y más protagonismo. Cerca de dos millones de empresas han contratado este servicio de apoyo a los programadores, un segmento que aporta alrededor del 40% de los ingresos totales de OpenAI, según el Financial Times. La dirección quiere que llegue al 50% antes de que acabe el año.

La reorganización tiene costes internos. La unificación de equipos para centrarse en las herramientas para empresas ha provocado la salida de varios altos cargos. Y algunas apuestas orientadas al consumidor general han quedado aparcadas: Sora, la herramienta de generación de vídeo, cierra definitivamente, y una función de pagos integrados en ChatGPT también ha quedado suspendida.

Los cambios en la interfaz web y en las aplicaciones móviles comenzarán a distribuirse durante las próximas semanas para orientar a los usuarios hacia las opciones de código, diseño visual y aplicaciones de empresas externas asociadas. Analistas del sector tecnológico afirman que la convergencia entre los principales desarrolladores responde a las exigencias de los fondos de inversión, que priorizan la rentabilidad financiera por encima de las proyecciones a largo plazo ante las próximas salidas al mercado bursátil.

Los grandes jugadores estadounidenses de la Inteligencia Artificial (IA) han comunicado al mercado sus planes de búsqueda de dinero para quemar en las enormes inversiones y no perder el paso en la carrera por el nuevo dorado. En pocos meses, solo cuatro compañías quieren captar 275.000 millones de dólares (237.000 millones de euros), fondos que van a ser retirados de otros sectores, de manera que habrá compañías menos glamurosas que tendrán que esperar otra oportunidad. Es evidente que los mercados son finitos, que frecuentemente se mueven como un rebaño al olor de rentabilidades sujetas en ensoñaciones.

Esa cifra es seis veces superior a las salidas a bolsa en Estados Unidos en 2025, que sumaron 45.000 millones. SpaceX va a ser la primera en ir al mercado; quiere 75.000 millones frescos, lo que implica que a mediados de mes estará cotizando y se espera que alcance una valoración bursátil de 1,8 billones de dólares (casi el PIB de España). Después vienen Anthropic y OpenAI que pretenden captar 60.000 millones de dólares cada una y con expectativas de alcanzar capitalizaciones que superen el billón en los dos casos.

A la novedad que supone el aterrizaje de las tres grandes empresas de la IA, se van a sumar los planes de inversión de los colosos de Silicon Valley, que tienen grandes planes de inversión en este nuevo negocio. Es el caso de Google, que ha anunciado esta semana que realizará una emisión de acciones nuevas por importe de 80.000 millones de dólares, que invertirá en los centros de procesos de datos que necesita para sus planes de la IA. Esta ampliación parece irrelevante, ya que equivale a tan solo el 1,8% de la capitalización de Google, que es de casi 4,5 billones de euros. Sin embargo, parece una barbaridad cuando se aprecia que equivale al valor conjunto de empresas como Telefónica, Repsol e IAG.

Nunca antes se había producido un proceso de succión de tanto dinero y en tan poco tiempo, lo que pone en duda la capacidad de los mercados para dar respuesta sin que, además, tenga consecuencias en otros activos. Para los expertos, recuerda demasiado a lo que sucedió hace dos décadas con la ola inversora de las puntocom, cuyo retrato en España se llama Terra, que pasó del cielo al infierno en meses. La filial de Internet de Telefónica salió al mercado en noviembre de 1999 a un precio de 11,81 euros por acción y cuatro meses después alcanzó su máximo de 137 euros, lo que suponía un valor bursátil de 38.000 millones, que era más de lo que valía la propia Telefónica. La empresa desapareció absorbida por la matriz y ha quedado como emblema de la efervescencia irracional.

Rememorar la crisis bursátil de las puntocom de principios de este siglo ha sido muy frecuente en los últimos meses. A los expertos les gusta ponerse la medalla de ser los primeros en prever catástrofes en las que no cree la manada. Pero la salida en tromba en búsqueda de dinero de los grandes de la IA plantea una nueva pregunta: ¿Hay tanto dinero dispuesto a apostar por empresas de alto riesgo? La fuerte caída que está registrando en los últimos días el valor de activos financieros con el Bitcoin, que en una semana ha pasado de valer 73.440 dólares a 61.000, pueden ser la señal de que los inversores están haciendo caja en apuestas arriesgadas para hacer hueco a nuevas inversiones, también de alta emoción y con mayores expectativas de ganancia.

Esta efervescencia en el mercado se produce en unas compañías en estado embrionario y generando aún enormes pérdidas. La división de IA de SpaceX, que absorbió la empresa xAI fundada por Elon Musk, perdió 6.355 millones de dólares en 2025, lo que llevó a pérdidas de 2.589 millones a toda la compañía. El negocio de IA generó unos ingresos de 3.200 millones de dólares, para lo que necesitó gastar el triple (9.556 millones), pero también hay que valorar que más de la mitad del gasto fue destinado a I+D, otra cuestión serán los frutos de esa inversión. Open AI no ha publicado aún resultados, pero hay estimaciones de analistas que ven razonable que este año pierda 14.000 millones de dólares.

Estos números no producen un temor especial en el mercado. La memoria humana es muy selectiva y recuerda que Google, Amazon y Meta también registraron enormes pérdidas en sus primeros años. En cambio, hoy son las reinas del mercado, con capitalizaciones de 4,5 billones, 2,7 billones y 1,6 billones de dólares, respectivamente. Por eso hay muchos inversores que están convencidos de que con las empresas de la IA se va a volver a repetir la multiplicación de los panes y los peces. Pero ya se sabe que rentabilidades pasadas no son garantía de rendimientos futuros.

El petróleo se suele utilizar como metáfora de cualquier elemento que se vuelve de repente caro por la fuerte demanda y la limitada capacidad de producción. Por eso, con frecuencia los analistas se refieren a las empresas desarrolladoras de la IA y lo que hay detrás de sus fábricas (centros de proceso de datos y microprocesadores) como el nuevo petróleo. Siguiendo con esa comparación, quizás los mercados financieros entren en los próximos meses en un embudo como el estrecho de Ormuz, por el que quieren pasar a la vez 275.000 millones de dólares.

La coincidencia en demandar tantos recursos en un mismo sector puede generar un verano muy entretenido para los amantes del tobogán financiero. Si a la IA se le suma el riesgo geopolítico, que es el eufemismo con el que se define a la errática política de Donald Trump, la emoción está servida.

Durante décadas, las revoluciones tecnológicas siguieron un patrón reconocible. Primero llegaba la innovación, después el entusiasmo, más tarde el dinero. Sin embargo, la IA está alterando esta normal evolución de los acontecimientos, hasta el punto de constatar que las futuras batallas por el cetro tecnológico del planeta no se librarán en laboratorios ni en centros de investigación, sino en los mercados de capitales.

En cuestión de semanas, tres multinacionales de nuevo cuño, surgidas en el último decenio, pero a las que Wall Street les ha concedido un papel digital estelar y reservado un lugar en el club de las Siete Magníficas –Nvida, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta y Tesla– las emblemáticas bigtechs estadounidenses, registrarán sus actas de nacimiento como empresas cotizadas. Pese a que SpaceX, Anthropic y OpenAI no acuden al mercado para acaparar unos flujos de capital que, por su tamaño, quedaban hasta ahora reservados a las partidas presupuestarias estatales.

La operación de SpaceX, por ejemplo, podría recaudar hasta 86.000 millones de dólares, según la compañía de Elon Musk asumidos por la práctica totalidad de firmas de inversión. Una cifra similar a las partidas anuales de ministerios de gasto como los que gestionan las infraestructuras en las potencias industrializadas y que supera con creces a los presupuestos anuales promedio de las naciones en desarrollo. Incluso de varios mercados emergentes. 

Si las planificaciones corporativas se cumplen, SpaceX debutará presumiblemente el próximo 12 de junio en el parqué neoyorquino. Después de fijar el precio de su oferta la jornada precedente, con una valoración que el consenso valora en 1,8 billones de dólares, cantidad algo por debajo del PIB español. Anthropic, que ha iniciado los trámites regulatorios ante la SEC, aspira a superar el billón de dólares, casi el calibre de la economía polaca. Mientras OpenAI prepara su operación, en meses, tras calcular un valor de 850.000 millones; algo más que el PIB irlandés.

Tomadas desde un prisma individual, cada una de estas salidas a bolsa sería histórica. Pero si se observa conjuntamente, ganan en relevancia, porque esta Triple Corona representa el gran salto transformador de la IA hacia una nueva clase de activos. La primera oleada de esta revolución tecnológica estuvo dominada por aplicaciones capaces de crear texto, imágenes o códigos. Pero la segunda exige construir la infraestructura que debe alimentar sus sistemas. Desde centros de datos gigantescos, hasta redes eléctricas reforzadas, chips avanzados con elevadas capacidades de almacenamiento y conectividades universales.

Triple salto bursátil y ¿primer billonario?

La magnitud de este fenómeno en ciernes deja, sin embargo, una profunda paradoja. Esta triada de potenciales bigtechs no busca liquidez porque carezcan de ella, sino porque los cientos de miles de millones de dólares de los que disponen no son suficientes para financiar la competitiva y más costosa carrera tecnológica de la historia moderna. De modo que sus inversores no desean avalar sus aplicaciones. Más bien, pretenden invertir en la nueva arquitectura económica global.

SpaceX saldrá a bolsa a un precio de 135 dólares por acción. De subir apenas un 1,2%, hasta los 136,6 dólares, la fortuna de Musk le convertiría en el primer billonario de la historia. Hay muchas opciones de que lo consiga. JP Morgan ha convocado a 2.500 grandes patrimonios para acordar una oferta excepcional de adquisición de valores SpaceX en sus carteras y fondos de inversión. Mientras Anthropic ha elegido a Morgan Stanley y Goldman Sachs para liderar su OPV, prevista para octubre, al tiempo que estrecha sus lazos con Nvidia a través de un acuerdo con SpaceX para usar unos 325.000 circuitos integrados de alta gama del fabricante de chips californiano en sus servicios de computación para IA.  

En paralelo, desde China también se mueven fichas. DeepSeek, la start-up que logró zarandear los mercados en febrero de 2025 por la calidad de su IA hasta generar una preocupación general de las bigtechs americanas con Trump recién aterrizado en la Casa Blanca, está en la fase final de un acuerdo para recaudar hasta unos 7.400 millones de dólares. La mayor ronda de financiación conocida en la historia bursátil del gigante asiático, informa Bloomberg.

Para Matthew Kennedy, estratega de OPVs (oferta pública de acciones, que es como se conocen las salidas a Bolsa) en Renaissance Capital, la cuestión central no gira en torno a cuánto dinero recaudarán, sino en sus plácets de mercado. Sus estrenos les darán impulso para marcar el rumbo y la velocidad que tomará Wall Street con los valores vinculados a la IA, y condicionará la narrativa de los inversores, inmersos en un mar de dudas sobre si sus billonarias inyecciones de capital recibidas justificarán las predicciones de productividad y rendimiento de sus proyectos. Estas cartas de navegación —asegura Kennedy— son relevantes porque, por primera vez desde el auge de Internet varias tecnológicas con unas capitalizaciones cercanas al billón de dólares accederán simultáneamente a los grandes centros de negociación de valores. En un momento en el que Wall Street rebosa apetito por el riesgo.

De Marte a los centros de datos orbitales

La más espectacular de estas operaciones será, previsiblemente, la de SpaceX. Fundada en 2002 por Elon Musk, forma parte de la mitología de Silicon Valley. A raíz de un viaje de Musk a Rusia para adquirir viejos misiles balísticos y convertirlos en lanzaderas espaciales de bajo coste. Pese a que la negociación fracasó, durante su vuelo de regreso calculó la factura de fabricar cohetes baratos. Varios años de pérdidas y lanzamientos fallidos después, la firma sobrevivió. Gracias a un contrato de la NASA en 2008, a la puesta en órbita de Starlink, el principal operador mundial de viajes espaciales y a la integración en su estructura de xAI, su firma de IA.

En la actualidad, a los ojos de los inversores, su emporio espacial combina satélites, IA y negocios vinculados a Defensa, telecomunicaciones y centros de datos orbitales. El mercado no sólo está comprando cohetes, sino la visión muskiana de la infraestructura tecnológica que reclaman los avances del Siglo XXI.

Sin embargo, la OPV también destila incertidumbre. El folleto preliminar no descarta posibles pérdidas multimillonarias asociadas al negocio de la IA y una concentración de poder corporativo sin precedentes. Musk conservará alrededor del 85% de los derechos de voto y recibir incentivos de hasta 760.000 millones de dólares, lo que limita la influencia de los accionistas minoritarios. Además de presuntos conflictos de intereses, ya detectados por Bloomberg, que apunta a varios altos cargos del Gabinete Trump que compraron participaciones en SpaceX o xAI mientras la firma acumulaba contratos federales millonarios. Por si fuera poco, el modelo que representan SpaceX, Anthropic y OpenAI acelera procesos de automatización que, para Boston Consulting Group, podrían reducir miles de empleos técnicos y profesionales en los próximos años.

OpenAI: el laboratorio que cambió la historia

Si SpaceX simboliza la infraestructura física, OpenAI es el icono de la IA como fenómeno masivo y global. La compañía nació en 2015 de la mano de Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever y... Elon Musk –entre otros– sin aparente pecado original. Porque se concibió como entidad sin ánimo de lucro. Con la misión de evitar que la IA avanzada estuviera en manos de un ramillete de firmas.

Pero el altruismo dejó paso a la ambición. El diseño de modelos sofisticados requiere recursos financieros imposibles de obtener con métodos tradicionales, justifican ahora sus ejecutivos. De ahí que OpenAI creara una estrategia de negocio híbrida capaz de captar miles de millones de dólares y atraer socios estratégicos. Hasta el 30 de noviembre de 2022, fecha del lanzamiento de ChatGPT. Ninguna aplicación había alcanzado una devoción social tan fulgurante. En cuestión de meses, la empresa pasó de ser un laboratorio tecnológico a personificar la revolución de la IA. Su salida a bolsa adquiere un significado especial. Será la primera vez que Wall Street valorará directamente a la firma que había provocado el cambio de paradigma de la IA. Aunque deberá demostrar que su liderazgo puede generar rentabilidades sostenibles.

Adrian Cox, analista de Deutsche Bank Research, y sus colegas de HSBC ponen el dedo en la llaga al señalar los pros y los contras de la maniobra bursátil de Altman. “Una valoración superior al billón convertiría a OpenAI en una de las 15 compañías más valiosas del mundo desde el primer día de cotización, un hito sin parangón”, admite Cox. Pero, al mismo tiempo –dicen en HSBC– OpenAI podría perder hasta 14.000 millones de dólares y precisar otros 200.000 millones antes de 2030 para sostener su expansión.

Anthropic: la escisión que desafió al líder

La historia de Anthropic también tiene ínfulas de grandeza. Surgida en 2021 por exingenieros de OpenAI liderados por Dario y Daniela Amodei, que defendían un enfoque de mayor prudencia en el desarrollo de modelos avanzados, su escisión de esta última se calificó de distanciamiento intelectual. Los Amodei no dudaron del potencial de la IA, pero sí de su celeridad.

Sin embargo, su apuesta cayó también en saco roto. Claude, su plataforma de IA de rendimiento inmediato, se propagó entre las grandes empresas, mientras Mythos, su nueva generación de ciberseguridad, ha despertado un inusitado interés de gobiernos y entidades financieras.

La reciente negociación para facilitar el acceso de Mythos a empresas e instituciones de la UE refleja hasta qué punto el valor de la compañía trasciende del ámbito comercial. Bruselas teme que las ciberamenazas no procedan solo de grupos criminales o servicios de inteligencia, sino de sistemas de IA capaces de identificar vulnerabilidades y explotarlas en tiempo real. Mandeep Singh, director de investigación tecnológica de Bloomberg Intelligence, alerta de que el principal riesgo reside en “la creciente interconexión entre sistemas financieros, infraestructuras digitales y modelos avanzados de IA”. En un escenario extremo, “un ataque automatizado sería capaz de dañar simultáneamente redes de pagos, energía y banca, en una especie de ”cascada de alcance universal“.

Jay Ritter, director de la IPO Initiative de la Universidad de Florida, considera que el verdadero examen para Anthropic y OpenAI se producirá cuando se analicen sus cuentas de resultados en sus fases de madurez. A su juicio, ambas ostentan estructuras de costes gigantescas y demandas permanentes de capital. Advertencia que comparte Harrison Rolfes, de PitchBook: “el mercado está valorando unos negocios sin arquitectura visible y apostando por ingresos futuros”, lo que rememora la crisis de las puntocom.

La empresa de inteligencia artificial Anthropic, desarrolladora del asistente Claude, ha anunciado este lunes que ha presentado de forma confidencial un borrador de su solicitud de salida a bolsa ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC), como paso inicial para una futura oferta pública de acciones. La compañía señala en un comunicado que este trámite no implica aún una oferta de venta de valores ni un precio o número de acciones definidos, y que la operación dependerá de las condiciones del mercado y de la aprobación del regulador.

El formulario cumplemntado hoy es el documento que las empresas presentan ante la SEC cuando planean cotizar en bolsa en Estados Unidos, y recoge información financiera, de negocio y de riesgo, aunque en esta fase inicial se mantiene de forma confidencial hasta que el organismo complete su revisión. “Esto nos da la opción de salir a bolsa después de que la SEC complete su revisión”, indica la empresa en la nota, en la que añade que su salida al mercado dependerá de “factores externos”.

Con esta decisión, Anthropic se suma a la lista de compañías tecnológicas de IA que están explorando o preparando su debut en los mercados, en un contexto de fuerte interés inversor por el sector. Fundada por exdirectivos de OpenAI, Anthropic se ha posicionado como uno de los principales competidores en el desarrollo de modelos de IA generativa.

La creciente demanda de su herramienta Claude Code, orientada a desarrolladores, ha permitido a Anthropic ganar terreno frente a OpenAI, especialmente entre clientes empresariales. Recientemente ha superado en valoración a la compañía creadora de ChatGPT, al cerrar una última ronda de financiación privada que la sitúa en unos 965.000 millones de dólares (830.360 millones de euros). La última de ronda de OpenAI la situó en unos 850.000 millones.

Con este movimiento ante la SEC, Anthropic también se adelanta a OpenAI en sus planes de salida a bolsa, que en el caso de esta última, se llevan anticipando desde el pasado otoño. Sin embargo, el juicio que ha enfrentado contra Elon Musk, que denunció a Altman y al resto de directivos por convertir a OpenAI en una empresa con ánimo de lucro (en sus orígenes fue una fundación de beneficio público) retrasó sus planes. El jurado y la jueza desestimaron la demanda de Musk a mediados de mayo, aunque el multimillonario aún puede presentar recurso.

Anthropic no ha detallado todavía el calendario previsto para la posible salida a bolsa ni la valoración que busca alcanzar en el mercado, aunque la operación podría producirse el próximo otoño, según medios especializados.

Anthropic, la empresa de IA martriz del chatbot Claude, ha anunciado que ha recaudado 65.000 millones de dólares en una ronda de financiación, lo que sitúa la valoración de la empresa en 965.000 millones de dólares. Esta operación convierte a Anthropic en la startup de IA más valiosa del mundo, superando a su competidora OpenAI.

El acuerdo marca un periodo de crecimiento extremadamente exitoso para Anthropic, que en su día se consideraba un actor menor en la carrera armamentística mundial de la IA. La adopción generalizada de sus productos por parte de grandes empresas, especialmente tras el lanzamiento de potentes asistentes de programación a finales del año pasado, la ha convertido en un actor dominante en el sector.

La nueva valoración de Anthropic consolida una reorganización de las dinámicas de poder en el sector de la IA, cuantificando en dólares la creciente relevancia cultural y comercial de Claude. Es probable que el acuerdo también tenga repercusiones en la lista de salidas a Bolsa (OPV) de gran éxito de este año, que incluye a sus rivales OpenAI y la SpaceX de Elon Musk.

La empresa presentó la nueva ronda de financiación, liderada por Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks y Sequoia Capital, como prueba de que sus modelos de IA y su visión del futuro de la tecnología están triunfando.

«Claude es cada vez más indispensable para nuestra creciente comunidad global de clientes, y trabajamos sin descanso para que herramientas como Claude Code y Cowork sean más útiles, potentes y adaptables a sus necesidades», afirmó Krishna Rao, director financiero de Anthropic, en una entrada de blog.

Además de orientar su negocio más hacia los servicios empresariales y de programación que algunos de sus competidores orientados al consumidor, Anthropic también se ha posicionado como una empresa más centrada en la seguridad. Uno de los cofundadores de Anthropic estuvo presente a principios de este mes en la publicación por parte del Papa León XIV de una encíclica de más de 43.000 palabras que advertía sobre los peligros de la IA y pedía que se frenara el avance de la tecnología.

La empresa sigue además inmersa en una batalla legal con el Pentágono tras su negativa, a principios de este año, a eliminar las medidas de seguridad que permitirían utilizar Claude para la vigilancia masiva interna o para sistemas de armas autónomas letales, capaces de matar personas sin intervención humana. Según se ha informado, el Gobierno de EEUU ha utilizado Claude para operaciones militares, entre ellas ataques con misiles contra Irán y la captura de Nicolás Maduro, el líder venezolano.

Vulnerabilidad de los sistemas financieros

Sin embargo, la Casa Blanca se vio obligada a suavizar en cierta medida su disputa con Anthropic en las últimas semanas, después de que la empresa anunciara que iba a retrasar el lanzamiento de su último modelo Mythos por motivos de ciberseguridad. El episodio desencadenó una crisis geopolítica a pequeña escala, ya que los países se mostraron preocupados por las vulnerabilidades de los sistemas financieros y las infraestructuras críticas, además de provocar una llamada de JD Vance, el vicepresidente de EEUU, a los responsables de las empresas de IA instándoles a cooperar.

Además, Anthropic está llamada a ser una fuerza influyente en las elecciones de mitad de mandato de EEUU, invirtiendo millones en actividades de presión y en Super PACs (organizaciones estadounidenses exentas de impuestos que puede recaudar y gastar dinero de forma ilimitada para influir en las elecciones) dirigidos a candidatos y legislaciones que se alineen con sus puntos de vista sobre la regulación de la IA. La empresa ha pedido una mayor supervisión gubernamental de la tecnología, rompiendo con otros líderes del sector tecnológico y con OpenAI, que abogan por un marco regulatorio más laxo.

La valoración de la empresa pone de relieve las enormes cantidades de dinero que siguen fluyendo hacia el sector de la inteligencia artificial, a pesar de la desconfianza generalizada del público hacia esta tecnología. La valoración de Anthropic se produce después de que OpenAI recaudara 122.000 millones de dólares en marzo, lo que situó su valoración en 852.000 millones de dólares, y ante la posibilidad de que busque salir a bolsa con una valoración de 1 billón de dólares a finales de este año.

Hola

Deseo que estés bien.

Esta temporada de graduaciones, en Estados Unidos está dejando una escena incómoda para Silicon Valley: jóvenes abucheando a los evangelistas de la inteligencia artificial (IA). No a políticos, ni a rectores, ni a empresarios tradicionales, sino a los apóstoles de la nueva economía. Eric Schmidt, exconsejero delegado de Google, fue recibido con silbidos por miles de estudiantes en Arizona cuando habló del impacto de la IA en el trabajo. Algo parecido ocurrió días antes en Florida. El contraste es revelador: la generación que debería abrazar la revolución tecnológica observa la IA con una mezcla de miedo y escepticismo. Muchos de esos graduados acumulan currículos sin respuesta mientras escuchan que deberán “aprender a colaborar con la IA”, una frase que empieza a sonar más a amenaza que a promesa de prosperidad.

Esta semana, el Papa León XIV ha advertido de que la IA puede terminar condicionando procesos democráticos y ampliando dinámicas de control social. Que puede distorsionar a la humanidad. La Iglesia, tradicionalmente lenta para reaccionar ante las disrupciones tecnológicas, percibe ya un problema político y humano detrás de la euforia empresarial.

Y, sin embargo, el dinero sigue votando justo en dirección contraria. Nvidia volvió a pulverizar expectativas con unos ingresos trimestrales disparados y quince trimestres consecutivos batiendo previsiones. Su consejero delegado, Jensen Huang, habló de la “mayor expansión de infraestructuras de la historia de la humanidad”. La frase podría parecer exagerada si no fuera porque los mercados siguen comportándose como si fuera literalmente cierta. Las acciones del grupo de telecomunicaciones e inversión japonés SoftBank se dispararon un 20% en Tokio ante las expectativas ligadas a la IA y a su exposición a OpenAI (la matriz de ChatGPT), de la que ostenta el 13% del capital. Mientras tanto, Google presentó nuevas herramientas capaces de automatizar tareas cada vez más complejas y Huawei asegura haber encontrado un camino alternativo para fabricar chips avanzados sin depender de la tecnología occidental vetada por Estados Unidos. La supuesta burbuja lleva demasiado tiempo resistiéndose a pinchar.

De hecho, el problema para los escépticos es que cada semana aparecen nuevos datos que dificultan sostener la tesis del colapso inminente. Anthropic ya habla de beneficios antes de lo previsto. SpaceX (de Elon Musk) prepara una salida a Bolsa (OPV) que podría convertirse en la mayor de la historia. Y OpenAI acelera sus propios planes para cotizar. Hay algo profundamente paradójico en todo esto: la sociedad expresa ansiedad creciente sobre el impacto laboral y democrático de la IA mientras los mercados siguen interpretando cualquier avance como el anuncio de una nueva edad dorada. La profecía de la burbuja incumplida empieza a parecerse a aquellas crisis anunciadas cada año que nunca terminan de llegar.

Eso no significa que no haya motivos para la prudencia. Las advertencias sobre las futuras OPV de OpenAI, Anthropic o SpaceX son significativas. Muchos pequeños inversores podrían entrar tarde en compañías cuyos primeros accionistas llevan años esperando una vía de salida. La advertencia que publicaba hace unos días Axios AI+ es directa: “solo porque puedas no significa que debas”. El exgestor de carteras Tyler Gardner afirma que nada le convencería de comprar estas OPV: hacerlo sería el mayor regalo que se puede hacer a los insiders (los directivos, consejeros o accionistas mayoritarios de una empresa que tienen acceso a información confidencial antes de que se haga pública) y a los inversores privados que llevan años esperando poder salir. Y hay otro elemento menos visible: la automatización financiera: los fondos indexados y el capital pasivo podrían inflar todavía más estas cotizaciones de forma casi mecánica, alimentando un círculo donde el precio deja de reflejar expectativas racionales y pasa a reflejar pura inercia financiera.

Quizá el dato más importante de esta semana no sea bursátil, sino cultural. La IA ya no genera únicamente fascinación; empieza a producir rechazo social visible. Y eso cambia el tablero. Durante años, Silicon Valley asumió que cualquier tecnología capaz de generar riqueza terminaría siendo aceptada por la sociedad, aunque provocara disrupciones temporales. Pero los abucheos en las universidades estadounidenses apuntan a otra cosa: una generación que sospecha que la revolución puede estar diseñada para beneficiar sobre todo a quienes ya están arriba no para repartir la prosperidad.

El dato

1.800

Son los millones de euros de ahorro anual que se lograría si se impulsara el usos de los fármacos genéricos hasta niveles europeos, según un informe de la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) sobre el mercado de distribución de medicamentos en España. La patronal de los genéricos, Aeseg, asegura que en España estos medicamentos se sitúan aún lejos de la media europea, que está en torno al 65% en unidades y al 25% en valores, porcentajes que se reducen en nuestro país al 21% y 40 %, respectivamente.

Eso en cuanto al ámbito mayorista; en cuanto al minorista, la CNMC propone flexibilizar la regulación sobre la propiedad de las oficinas de farmacia, el acceso a la actividad y su ejercicio. Dice este organismo que, si se flexibilizara la apertura de farmacias, se crearían, en una década, 20.000 nuevos establecimientos y 45.000 nuevos empleos, la mayoría cualificados. El Consejo General de Farmacéuticos rechaza esta liberalización.

El gráfico

La industria europea del automóvil atraviesa una transición que ya no gira solo alrededor de la electrificación. La batalla real se libra en otro terreno: quién controla la tecnología, las cadenas de suministro y la capacidad industrial del coche del futuro. Y ahí China ha tomado ventaja. Los fabricantes europeos, presionados por los costes y la transición verde, recurren cada vez más a fábricas chinas para producir vehículos más baratos y competitivos. Volkswagen reconoce que fabricar un eléctrico en China puede costar hasta la mitad que en Europa, mientras Bruselas teme perder no solo producción, sino también innovación y control tecnológico.

En este gráfico de Agenda Pública, puede apreciarse quién gana y quién pierde en esta nueva realidad en la última década. Se observa un cambio de peso muy significativo en la cuota de mercado de los países productores. Este cambio beneficia a China e India, cuyas cuotas en 2025 —35,8% y 6,7%, respectivamente— suponen un aumento del 32,5% y del 46,5%, respectivamente, con relación a las de 2015. Algunos países, como la propia India o México, han ganado protagonismo al actuar como polos industriales emergentes, integrándose en cadenas regionales.

Según datos recogidos por el Financial Times, China ya exporta más de siete millones de vehículos al año, frente al millón escaso de 2020. Solo en los cuatro primeros meses de 2026, las exportaciones crecieron un 61%. Basta con echar un ojo a los coches que circulan por nuestras ciudades y pueblos. Las marchas chinas crecen como la espuma.

En medio de esa sacudida, España intenta posicionarse como uno de los grandes polos europeos del coche eléctrico. La combinación de plantas ya instaladas, costes más bajos que Alemania o Francia, renovables y fondos europeos ha atraído el interés de fabricantes chinos y alianzas como la de Stellantis y Leapmotor en Zaragoza. El sector confía –como hemos contado esta semana en el diario-- en que esas inversiones permitan renovar el viejo “milagro español” de la automoción, aunque el movimiento también plantea un dilema incómodo para Europa: reindustrializarse apoyándose precisamente en la tecnología china que intenta contener.

Tipos (y tipas) de interés

Sube Josep Maria Recasens, nuevo consejero delegado de Indra. ‘Reca’, como se le conoce en los despachos del sector de automoción, llega a Indra con un perfil que, sobre el papel, encaja bien en la nueva etapa de la compañía: discreto, técnico, internacional y con fama de estratega tranquilo. En Renault ha sido una de las piezas clave de Luca de Meo y uno de los ejecutivos españoles con más peso en la transformación del automóvil eléctrico europeo. No tiene experiencia directa en defensa, pero tampoco la tenían antes Marc Murtra, Ángel Simón o el propio José Vicente de los Mozos. Lo que busca ahora Indra no es un militar industrial, sino alguien capaz de ordenar una compañía atrapada durante dos años en un gran conflicto de gobernanza.

Su principal reto no será tecnológico, sino político y corporativo. Recasens aterriza en una Indra todavía marcada por la crisis provocada por la irrupción y salida de los hermanos Escribano, la frustrada operación con EM&E y la continua batalla por el control ejecutivo del grupo. Y ahí aparece la figura de Ángel Simón. Aunque el nuevo presidente proyecta un perfil institucional y no es ejecutivo, en sus dos meses en el cargo ha demostrado que manda y mucho, con la incorporación de su lugarteniente, Ciril Rozman, y la salida del predecesor de Recasens, De los Mozos.

 ‘Reca’ tendrá que gestionar ese equilibrio delicado: construir liderazgo propio sin entrar en colisión con un presidente que parece decidido a pilotar directamente la transformación del grupo.

Porque el momento de Indra es probablemente el más ambicioso —y también el más inestable— de su historia reciente. La compañía quiere convertirse en campeón nacional de defensa en plena explosión del gasto militar europeo, liderar programas estratégicos como el FCAS o el 8x8 Dragón y redefinir el mapa industrial español alrededor de la defensa y la tecnología. El problema es que esa expansión coincide con una empresa todavía tensionada internamente y bajo vigilancia política constante. Ahí es donde el estilo Recasens puede convertirse en ventaja: menos ejecutivo agresivo y más operador de consenso. Justo lo que necesita una compañía que lleva demasiado tiempo funcionando como un avispero.

No todo nos parece mal

El Consejo de Ministros ha aprobado este martes la reforma pendiente para impulsar más la jubilación flexible, fórmula por la que una persona que se ha jubilado vuelve a trabajar a tiempo parcial, cobrando el salario y parte de la pensión. Entre las novedades, se permitirá acogerse a esta modalidad a los autónomos, hasta ahora solo disponible para los asalariados, hay un incremento en el porcentaje de pensión que se puede cobrar en algunos casos, y solo podrán recalcular su pensión a futuro los jubilados forzosos.

La intención de estas últimas reformas es hacer “más flexible” el paso entre el trabajo y la jubilación, siempre de manera “voluntaria”, ha explicado la ministra de la Seguridad Social, Elma Saiz. Las medidas “ya están dando sus frutos”, ha sostenido la también ministra portavoz, con un retraso de la edad efectiva a la que la población se jubila en los últimos años. En abril, ha alcanzado los 65,5 años, mientras en 2019 era de 64,4 años.

Quienes, desgraciadamente, no pueden jubilarse por mucho que quieran (y lo necesiten) son las trabajadoras del hogar. Para muchas de ellas la vejez y una larga carrera laboral no dan paso a la jubilación ni al descanso. “La mayoría de compañeras siguen trabajando porque es lo único que te queda para sobrevivir tú y los tuyos. No nos queda otra”, explica Marga Martínez, empleada del hogar y de cuidados desde hace 26 años a Laura Olías en esta información. Esta realidad queda analizada en un informe de Oxfam Intermón, que pone el acento en los problemas generalizados para acceder a una pensión suficiente en este colectivo, de más de medio millón de trabajadoras, en su inmensa mayoría mujeres.

Nos gusta la competencia 

Estas informaciones de otros medios me han parecido interesantes:

Aquí termino. Tendrás más noticias económicas el próximo jueves, en un nuevo boletín.

Mientras puedes escribirme a contraoferta@eldiario.es con tus propuestas, quejas o ideas.

¡Un abrazo!

Organizar un ataque indiscriminado obliga a preparar horarios, rutas, movimientos y formas de escapar o resistir una respuesta policial. Ese proceso suele incluir pruebas previas, búsqueda de armas, cálculo de distancias y maneras de mantener la calma bajo presión.

Muchas personas que fantasean con cometer una matanza dudan durante semanas o meses porque cada decisión abre nuevos problemas prácticos y aumenta el riesgo de ser detectadas antes de actuar. Ahí entra ahora la inteligencia artificial.

Los asistentes conversacionales responden al instante, mantienen largas charlas y ofrecen explicaciones ordenadas sobre casi cualquier asunto. Esa rapidez puede convertir una búsqueda torpe y fragmentada en una cadena continua de preguntas y respuestas. También reduce barreras para personas aisladas, obsesionadas o emocionalmente inestables que buscan orientación sin exponerse ante otra persona.

Los chatbots facilitan preparativos para matanzas si se les insiste

El periodista Mark Follman abrió una cuenta gratuita de ChatGPT el 14 de abril y utilizó una simulación para comprobar hasta dónde llegaban las barreras del sistema. Según Mother Jones, el reportero fingió preparar un tiroteo masivo y, después de varios intentos, obtuvo consejos sobre armas, entrenamiento y tácticas.

La conversación avanzó durante unos 20 minutos y terminó con respuestas que incluían recomendaciones para afrontar situaciones caóticas, soportar disparos policiales o grabar el ataque con una cámara corporal. OpenAI rechazó después cualquier relación entre ChatGPT y delitos reales.

Follman entregó el contenido íntegro de la prueba a un especialista en evaluación de amenazas con décadas de experiencia operativa. El experto, que habló de forma anónima con Mother Jones, calificó el resultado como “muy perturbador”. También afirmó que las respuestas del chatbot apenas introducían frenos emocionales o señales de alarma frente a una persona que pudiera estar acercándose a la violencia. “Posibles atacantes reciben orientación operativa y apoyo de un chatbot sin apenas cuestionamiento”, explicó. El analista añadió que el sistema tampoco intentaba reforzar dudas o vacilaciones del usuario, algo que sí suele buscar un profesional humano durante una intervención preventiva.

La investigación conecta con varios ataques recientes en los que los sospechosos habrían usado ChatGPT mientras hablaban sobre violencia o agravios personales. El texto menciona el atentado con un Cybertruck en Las Vegas, un apuñalamiento escolar en Finlandia y dos tiroteos en centros educativos de Canadá y Estados Unidos.

En el caso de Florida State University, la viuda de una víctima, Vandana Joshi, presentó una demanda federal contra OpenAI. La acusación sostiene que Phoenix Ikner mantuvo “conversaciones extensas” con el chatbot y preguntó por armas, notoriedad mediática y horarios concurridos antes del ataque.

Otra ofensiva judicial se abrió tras el tiroteo de Tumbler Ridge, en la Columbia Británica. Siete familias denunciaron a OpenAI y a Sam Altman después de que un joven de 18 años matara a ocho personas, entre ellas seis menores.

OpenAI aseguró que reforzó barreras contra usos violentos

Las demandas sostienen que la empresa detectó conversaciones preocupantes relacionadas con armas y aun así no avisó a las autoridades. El Wall Street Journal publicó que la cuenta del sospechoso había sido vetada meses antes por referencias reiteradas a violencia armada. Altman escribió una carta pública en la que aseguró: “Lamento profundamente que no alertáramos a las fuerzas de seguridad”.

OpenAI respondió que mantiene “tolerancia cero” frente al uso violento de sus herramientas y aseguró que ya reforzó las salvaguardas del sistema. Drew Pusateri, portavoz de la compañía, declaró a NBC News que ChatGPT “no promovió ni alentó actividades ilegales o dañinas”. La empresa también afirmó que coopera con investigaciones policiales y que intenta redirigir a usuarios en crisis hacia recursos de ayuda psicológica. Aun así, Mother Jones indicó que OpenAI evitó responder preguntas detalladas sobre la prueba de Follman o sobre el funcionamiento interno de sus sistemas de detección.

ChatGPT volvió a responder tras cambiar la explicación inicial

Durante la simulación, Follman comprobó que las respuestas cambiaban según la manera de formular las preguntas. En un momento, ChatGPT se negó a hablar de disparos desde una azotea y recordó la importancia de actuar dentro de la ley.

Poco después, el periodista dijo que investigaba el asunto con fines informativos y el sistema volvió a ofrecer observaciones tácticas. El chatbot llegó a recomendar entrenamientos con distracciones de personas “corriendo y gritando”, explicó cómo desactivar rápidamente el seguro de un AR-15 y sugirió utilizar cámaras corporales para registrar el ataque. “Eso te dará una ventaja extra para el gran día”, respondió en una de las conversaciones reproducidas por Mother Jones.

Los expertos temen relaciones más profundas con usuarios aislados

El debate ahora gira alrededor de un problema difícil de resolver. Las empresas tecnológicas pueden vigilar más conversaciones y avisar antes a la policía, pero esa vigilancia también abre dudas sobre privacidad y errores de interpretación.

Los especialistas en amenazas consultados por Mother Jones creen que los chatbots mantienen una relación más íntima y persistente que los antiguos buscadores de internet porque acompañan al usuario, responden a cada duda y mantienen el diálogo durante horas. Esa dinámica preocupa especialmente en personas solitarias o suicidas.

Los registros del atacante de Florida State University mostraban mensajes como “las mujeres me odian” y “no sé qué hacer”. Para muchos psicólogos o agentes especializados, frases así exigirían una intervención inmediata.

A muchas personas les basta una respuesta escrita con tono seguro para pensar que una máquina sabe de verdad de qué habla. Los chatbots sirven para resumir textos, traducir documentos o resolver dudas rápidas, pero siguen generando datos falsos con una facilidad enorme y, además, suelen expresarlos con el mismo tono firme que usan cuando aciertan.

Ese problema se vuelve mucho más delicado cuando la conversación entra en el terreno médico. Un síntoma corriente puede terminar asociado a una dolencia inventada y un usuario cansado o preocupado puede aceptar esa explicación porque aparece redactada con lenguaje técnico. Los sistemas de inteligencia artificial todavía no distinguen bien una fuente fiable de un texto construido para engañar, sobre todo cuando la mentira adopta apariencia científica.

Por eso varios especialistas desaconsejan utilizar estas herramientas como sustituto de médicos, psicólogos o profesionales sanitarios, aunque muchas personas ya las usen cada día para buscar respuestas sobre su salud.

Almira Osmanovic Thunström inventó una dolencia para ponerlas a prueba

Una investigadora médica convirtió esa preocupación en un experimento real. Almira Osmanovic Thunström, de la Universidad de Gotemburgo, creó una enfermedad inexistente llamada bixonimania y publicó varios textos falsos para comprobar si los modelos de inteligencia artificial terminarían aceptándola como auténtica. Nature explicó que la falsa dolencia acabó apareciendo en respuestas médicas de distintos chatbots pese a que el montaje incluía señales absurdas desde las primeras líneas.

La bixonimania apareció por primera vez en marzo de 2024 y sus síntomas parecían bastante corrientes. Picor de ojos, párpados rosáceos y molestias tras pasar horas delante de pantallas. Osmanovic Thunström diseñó los artículos falsos casi como algo imposible de creer. El supuesto investigador principal se llamaba Lazljiv Izgubljenovic, una identidad inexistente creada con ayuda de IA. También eran falsas la Asteria Horizon University de Nova City, California, y las entidades financiadoras, entre ellas la Fundación del Profesor Secundario Bob y la Universidad de la Comunidad del Anillo y la Tríada Galáctica.

Uno de los textos incluso agradecía la ayuda de “la profesora Maria Bohm, de la Academia de la Flota Estelar”, por colaborar “a bordo del USS Enterprise”. El propio artículo admitía que “todo este trabajo es inventado” y que se había reclutado “a cincuenta personas inventadas”.

Nada de eso evitó que varios chatbots asumieran la enfermedad como auténtica. El 13 de abril de 2024, Copilot definió la bixonimania como “una afección intrigante y relativamente poco frecuente”. Gemini recomendó acudir a un oftalmólogo si aparecían síntomas compatibles y Perplexity afirmó que una de cada 90.000 personas la padecía. ChatGPT también respondió a usuarios que preguntaban si sus molestias coincidían con esa supuesta enfermedad.

Una revista médica retiró un estudio que citaba la bixonimania

Osmanovic Thunström explicó a Nature que “es preocupante que estas afirmaciones importantes pasen por la literatura sin ser cuestionadas”. La investigadora añadió que probablemente existen más errores similares todavía sin detectar. Las compañías reaccionaron de manera distinta. OpenAI aseguró a la revista científica que sus modelos actuales son “significativamente mejores” ofreciendo información médica. Google afirmó que esas respuestas procedían de versiones antiguas de Gemini y Microsoft no respondió. Aun así, en marzo de 2026 Copilot seguía describiendo la bixonimania como una dolencia “aún no ampliamente reconocida”.

El caso también llamó la atención de Mahmud Omar, investigador de Harvard que publicó un trabajo en Lancet Digital Health. El estudio señalaba que los modelos de lenguaje aceptan con más facilidad un texto falso cuando presenta apariencia académica.

Cuanto más profesional parece el documento, más probable resulta que la IA lo trate como información fiable. Alex Ruani, investigador doctoral en desinformación sanitaria del University College London, dijo a Nature que el experimento fue “una lección magistral sobre cómo funciona la desinformación”.

La historia dio otro paso preocupante cuando uno de los artículos falsos terminó citado en una publicación revisada por pares. Un estudio aparecido en Cureus, revista de Springer Nature elaborada por investigadores de un instituto médico de India, mencionó la bixonimania como “una forma emergente” de melanosis periorbital. Nature contactó después con la revista y el artículo acabó retirado. El aviso de retractación reconoció “la presencia de tres referencias irrelevantes, incluida una referencia a una enfermedad ficticia”.

Las respuestas sanitarias baratas atraen cada vez más consultas personales

El crecimiento de estas herramientas también ha cambiado la forma en que algunas personas buscan ayuda emocional. Cada vez más usuarios recurren a ChatGPT y a otros bots conversacionales para hablar de ansiedad, problemas personales o síntomas físicos porque el coste resulta mucho más bajo que el de una consulta tradicional.

Una sesión psicológica de 45 minutos ronda los 60 euros como poco, mientras la suscripción mensual al chatbot cuesta cerca de 23 euros. Esa diferencia económica ha empujado a muchos usuarios a consultar a la IA durante cualquier momento del día. Sin embargo, varios especialistas recuerdan que esos sistemas no sustituyen a un profesional sanitario y ya se han registrado casos de personas que siguieron consejos dañinos generados por inteligencia artificial.

Los principales chatbots de inteligencia artificial comparten datos de las conversaciones de los usuarios con las multinacionales de la publicidad online, que los utilizan para elaborar perfiles personalizados y vender anuncios hipersegmentados. Es la principal conclusión de un nuevo estudio que ha encontrado evidencias de estas filtraciones en ChatGPT, Claude, Grok y Perplexity, que mandan la información a las bases de datos para anuncios de Meta, Google, TikTok y otras compañías dedicadas al rastreo digital y la analítica web.

La filtración se produce a través de los enlaces permanentes de los chats, también conocidos como permalinks. Las plataformas envían estas direcciones web a los rastreadores junto con identificadores de usuario, como correos electrónicos cifrados o cookies, lo que permite asociar los datos de sus conversaciones a los perfiles publicitarios que elaboran terceras empresas sin el conocimiento del usuario.

“Este es el riesgo central: filtrar una URL no es solo metadatos, puede ser equivalente a filtrar la conversación en sí”, avisa el estudio, coordinado por el centro de investigación IMDEA Networks y liderado por el investigador español Narseo Vallina. “Las prácticas observadas también sugieren que los modelos de negocio basados en datos de la web tradicional (como la publicidad o la analítica) se están replicando en los ecosistemas de modelos de lenguaje, con una supervisión limitada”.

Las compañías son conscientes de que estas prácticas podrían contravenir las regulaciones de protección de datos. Perplexity, por ejemplo, retiró el rastreador de Meta de su web el 3 de abril de 2026, tras una demanda colectiva en Estados Unidos relacionada con la privacidad de sus usuarios. Esto detuvo el envío de enlaces y cookies a la red social y eliminó el acceso público a las conversaciones creadas por los usuarios que no habían iniciado sesión.

La misma práctica, solo que aún activa, es la que se da en Grok (el asistente desarrollado por xAI, propiedad de Elon Musk). “Es lo más grave que hemos encontrado”, destaca Vallina: “Las URLs y las conversaciones son accesibles de forma pública. Los rastreadores podrían potencialmente acceder a esa conversación, palabra a palabra. No tenemos evidencias de que lo estén leyendo, pero sabemos que el riesgo existe”.

Fuga de datos

Perplexity, pese a desactivar la posibilidad de que las conversaciones sean leídas por terceros, mantiene activos otros sistemas de rastreo. El estudio desglosa que cada vez que una persona utiliza el asistente, la empresa envía de forma automática su dirección de correo electrónico sin cifrar, el enlace exacto de la conversación y los detalles técnicos de su dispositivo a Datadog, una plataforma de monitorización de sistemas; y a Singular, una firma especializada en analítica y marketing.

Según las evidencias halladas, OpenAI envía los títulos de los chats y las direcciones de las conversaciones de los usuarios de la versión gratuita de ChatGPT a Google Analytics. Por su parte, Claude, de la empresa Anthropic, envía directamente los datos del usuario a plataformas como LinkedIn, TikTok, Google y otras ocho redes publicitarias distintas desde sus propios servidores, una técnica que las evita que las herramientas de bloqueo de anuncios de los navegadores puedan interceptar el tráfico de datos.

elDiario.es ha contactado con OpenAI, Anthropic, xAI (desarrolladora de Grok) y Perplexity para incluir su posicionamiento en esta información, pero no ha recibido respuesta. Los autores han denunciado los hechos a las agencias europeas de protección de datos, adelanta Vallina. Su estudio aún no ha sido revisado por otros investigadores independientes, pero han considerado que debían hacerlo público para alertar a los usuarios.

“Las conversaciones de los usuarios contienen con frecuencia información sensible, ya que estos suelen percibir a los modelos de lenguaje como asistentes de confianza”, avisa el estudio: “Esta percepción aumenta la probabilidad de que compartan más información sensible de la necesaria”. Otras investigaciones han detectado que los usuarios tienden a revelar detalles sobre sus preferencias sexuales, condiciones de salud o apoyo psicológico incluso cuando no son necesarios en el contexto de la conversación.

“Cuando los datos de las conversaciones se comparten con terceros como Meta y Google, junto con cookies y otros identificadores de usuario”, explican los investigadores de IMDEA Networks, “surge un nuevo escenario de riesgo”.

El estudio señala que la IA de Meta, Google Gemini y Microsoft Copilot han quedado fuera de este primer análisis debido a que estas empresas son tanto desarrolladores de chatbots y como rastreadores publicitarios. Al estar en los dos lados del negocio (recopilan los datos en su propio servicio y también controlan las redes de rastreo), los investigadores creen que estos asistentes entrañan un “modelo de amenaza diferente” al de ChatGPT, Claude, Grok o Perplexity. No obstante, avanzan que tienen previsto ampliar el alcance de su investigación para incluir los asistentes de Google, Meta y Microsoft en las próximas semanas.