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.

Quien pasa horas revisando un mismo tema hasta dominar cada detalle suele acabar recibiendo una etiqueta que dice más sobre su intensidad que sobre su rareza. Ese comportamiento encaja con lo que se llama ser friki, un perfil que no se define por un gusto concreto, sino por la forma en que una persona se acerca a él y lo convierte en parte habitual de su vida.

La palabra describe a alguien que dedica tiempo, atención y energía a campos que pueden ir desde la tecnología hasta la cultura popular, sin necesidad de que esos intereses coincidan con los de la mayoría. Esa dedicación lleva a conocer datos y matices que no aparecen en una aproximación superficial. Esa forma de repetir referencias hasta integrarlas en cualquier explicación no es exclusiva de las personas y puede aparecer también en sistemas que aprenden a responder siguiendo patrones muy concretos.

OpenAI explicó el origen de las referencias extrañas

OpenAI explicó que las referencias a goblins en ChatGPT surgieron por incentivos en el entrenamiento asociados a una personalidad nerdy, que acabaron extendiéndose al comportamiento general del modelo. El fenómeno, por lo tanto, no apareció como una decisión consciente del sistema, sino como el resultado de pequeñas recompensas acumuladas durante el aprendizaje. El problema se hizo evidente cuando ese estilo dejó de limitarse a un modo concreto y empezó a aparecer en respuestas normales. La empresa analizó el caso y detalló cómo ese tipo de lenguaje se propagó dentro del sistema.

El uso de estas referencias llamó la atención de usuarios reales que se encontraron con respuestas extrañas en tareas habituales. Barron Roth, product manager de 32 años citado por The New York Times, explicó que el sistema describió un fallo en su código como “un pequeño goblin clásico”, y añadió que llegó a contar más de 20 menciones sin haberlas pedido.

Otros ejemplos mostraban al propio chatbot definiéndose como “un goblin con una linterna” al revisar errores. Estos casos coincidieron con un aumento del fenómeno, ya que OpenAI detectó que en su modelo GPT-5.4 las menciones a goblins crecieron un 3.881% dentro del modo nerdy.

El sistema reforzó metáforas al recibir recompensas

Ese incremento no surgió por azar. La empresa explicó que el sistema de entrenamiento premiaba ciertos rasgos del lenguaje, y entre ellos aparecían metáforas con criaturas. La personalidad nerdy se diseñó para dar respuestas con entusiasmo, referencias culturales y un tono más expresivo, pero el modelo interpretó esas instrucciones de una forma más concreta de lo esperado. En lugar de limitarse a un estilo general, empezó a repetir un tipo de imagen muy específico. El resultado fue un patrón que se reforzaba cada vez que el modelo recibía retroalimentación positiva.

El problema creció cuando ese comportamiento dejó de estar contenido. Aunque la personalidad nerdy era opcional, las referencias empezaron a aparecer en respuestas donde ese modo no estaba activado. OpenAI explicó que este tipo de expansión ocurre cuando ciertos resultados se reutilizan en fases posteriores del entrenamiento, lo que hace que un rasgo concreto se extienda a otros contextos. Así, una característica pensada para un perfil concreto terminó influyendo en el conjunto del sistema.

OpenAI retiró el modo y limitó ese lenguaje

Ante la repetición de casos, la empresa decidió intervenir. OpenAI eliminó por completo la personalidad nerdy en marzo y añadió una instrucción explícita en su sistema para evitar menciones a criaturas salvo que fueran relevantes. Esa instrucción, citada por The New York Times, indica que el modelo no debe hablar de “goblins, gremlins, mapaches, trolls, ogros, palomas u otras criaturas” si no es necesario. Aun así, la compañía reconoció que el efecto persistió durante un tiempo porque el entrenamiento de versiones posteriores ya estaba en marcha antes de detectar el origen del problema.

La explicación completa llegó en un texto publicado por la propia OpenAI, donde detalló cómo se generó este comportamiento. Según la empresa, “el comportamiento del modelo está moldeado por muchos pequeños incentivos”, y en este caso uno de ellos favoreció de forma excesiva ese tipo de metáforas. El sistema no tenía intención de adoptar una identidad concreta, sino que respondía a patrones que había aprendido a repetir. Esa dinámica explica por qué el lenguaje apareció incluso en contextos donde no encajaba.

El caso dejó una conclusión clara dentro del equipo de investigación. OpenAI señaló que este tipo de situaciones muestran hasta qué punto resulta difícil anticipar todas las respuestas de un modelo de inteligencia artificial. También destacó la importancia de detectar rápidamente estos patrones para poder corregirlos antes de que se extiendan. Esa necesidad de supervisión continua encaja con el propio funcionamiento del sistema, que aprende a partir de recompensas y puede trasladar esos aprendizajes a situaciones que no estaban previstas.

Nick Srnicek, profesor de economía digital en el King's College de Londres, es autor, entre otros libros, de Capitalismo de plataformas (2016), que en su momento cartografió el ecosistema de las plataformas digitales y sus modelos de negocio, o Después del trabajo (2024, con Helen Hester), una historia del hogar, la tecnología y el tiempo libre que anticipaba muchas de las preguntas sobre postrabajo y automatización que ahora la Inteligencia artificial ha tornado urgentes.

Su nueva obra, Silicon Empires: The Fight for the Future of AI (Polity, 2025), amplía el foco para mapear lo que el propio Srnicek describe como el terreno en el que se debe luchar por el futuro de la inteligencia artificial, un ámbito en el que convergen —y cada vez más a menudo colisionan— las estrategias de captura de las grandes tecnológicas, las tensiones geopolíticas entre EEUU y China, el desmoronamiento del viejo consenso “liberal” de Silicon Valley y la emergencia de un tecnonacionalismo que fusiona al sector privado con el poder militar.

Empecemos por lo más básico: ¿cómo deberíamos concebir y definir la IA?

La cuestión de qué es la IA se ha debatido durante muchas décadas. Los orígenes del término se remontan a la década de 1950, pero 2012 fue un punto de inflexión, con la renovación de lo que se denomina “aprendizaje profundo”, en referencia a la utilización de redes neuronales a las que no se les dan instrucciones preprogramadas, como se haría al codificar un software convencional, sino que se entrenan mediante la interacción repetida con datos, corrigiendo los errores que cometen en el propio proceso. Esto se repite una y otra vez hasta que esas redes neuronales aprenden a tomar una entrada concreta y producir una salida concreta.

Hoy en día, sin embargo, cuando hablamos de IA casi siempre nos referimos a la IA generativa, que es también el tema central de mi libro. La mayor parte de la IA generativa se basa en la llamada arquitectura Transformer, una forma de estructurar estas redes neuronales que resulta muy útil para gestionar el procesamiento del lenguaje, como la traducción o la transcripción. Lo interesante es que este enfoque, nacido de la investigación lingüística, resultó ser extraordinariamente versátil: hoy se utiliza no solo para producir lenguaje, sino también para tareas tan diversas como la secuenciación del ADN.

¿Es la IA realmente una fuerza disruptiva o revolucionaria? Parece haber dos posiciones enfrentadas a este respecto: quienes creen que estamos a cinco segundos de alcanzar la singularidad y quienes consideran que todo es una exageración desmedida. ¿Cuál es su postura? Y, sobre todo, ¿cuál debería ser el enfoque crítico a este respecto? Parece que la izquierda carece de una brújula política, estratégica e incluso moral clara al respecto.

La izquierda se ha quedado un poco al margen de estos debates. Por un lado, tenemos la típica crítica que sostiene que esta tecnología no tiene utilidad alguna. Hay algo de cierto en esto, pero el desarrollo de la IA va mucho más allá de lo que hace ChatGPT en nuestro día a día. Por eso creo que es un problema para la izquierda seguir criticando una cierta forma de concebir la IA que ya tiene tres o cuatro años de antigüedad, sobre todo cuando la mayoría de la gente, al utilizar esta tecnología, entiende que no es baladí. El resultado de este tipo de mensajes conduce inevitablemente a perder la atención de una gran parte de la audiencia. La izquierda necesita tomarse esta tecnología mucho más en serio.

La otra cara de la moneda son quienes creen que estamos al borde inminente de la singularidad. Esta postura es asimismo comprensible, teniendo en cuenta el rapidísimo avance de los últimos años. A nivel teórico, además, creo que algo así es posible: si el cerebro se puede medir y calcular, la mente también, y, por lo tanto, deberíamos ser capaces, al menos en teoría, de replicarla en silicio o en algún otro sustrato similar. Ahora bien: dudo mucho que estemos a punto de alcanzarla.

Donde la izquierda tiene más que aportar es en la reflexión sobre el postcapitalismo, la postescasez y el postrabajo, sobre qué significa tener más tiempo libre o no tener trabajo. Es un problema; considero que ahora mismo no haya una comunicación real entre aquellos que reflexionan sobre cómo configurar un mundo post-IA y aquellos que piensan en la configuración de una sociedad postcapitalista.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, [nos lleva a] un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas

Bueno, el debate en torno al futuro del trabajo y la automatización ha sido más prominente en las perspectivas de izquierda. En ese sentido, ¿qué efecto cree que podría tener el desarrollo de la IA en el empleo y en las luchas sindicales?

En su mayoría, el impacto sería negativo. Lo que yo quiero es un mundo sin trabajo o, al menos, en el que se minimice el trabajo necesario, un mundo en el que podamos elegir libremente a qué actividades dedicarnos. Pero alcanzar ese horizonte es lo difícil, especialmente hacerlo de una manera que no erosione el poder de las clases trabajadoras. El desafío, pues, es alcanzar ese mundo postrabajo sin que ello revierta en una concentración masiva de riqueza y poder en manos de unos pocos.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, no parece ir en esa dirección. Las formas en que se implementará tendrán que ver con la automatización de la vida y el trabajo, sin ningún tipo de sistema de compensación para ayudar a las personas afectadas por estos cambios, lo cual puede derivar en desempleo estructural y en un aumento del control y la vigilancia sociales. Se trata, en resumen, del advenimiento de un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas.

Este es el tipo de cosas que la izquierda debe tener mucho más en cuenta. La pregunta fundamental que deberíamos hacernos es, por tanto, cómo mantener el poder ante estas transformaciones.

El libro aborda las transformaciones de Silicon Valley y las mutaciones de la nueva derecha tecnológica. Los cambios parecen sustanciales: en 2016, Peter Thiel fue probablemente el único magnate que apoyó públicamente a Trump. Hoy, la tecnoligarquía en su conjunto parece apoyar el proyecto trumpista de una u otra forma. Además, con anterioridad, estas empresas se habían autoimpuesto restricciones para no trabajar con el Pentágono ni con fines militares, limitaciones que ahora han decidido dejar atrás.

La élite tecnológica de Silicon Valley y la élite política de Estados Unidos compartían anteriormente un consenso sobre el papel de la tecnología digital y sobre cómo esta facilitaba el poder estadounidense: la expansión de las empresas tecnológicas estadounidenses por todo el mundo, dentro de un marco neoliberal, también beneficiaba al Estado. Este paradigma alcanzó su punto álgido durante la Administración Obama, aunque ya se vislumbraba bajo Clinton y, en menor medida, bajo George W. Bush. Esta alianza está empezando a desmoronarse.

Con todo, en el libro trato de evitar el reduccionismo de creer que existía un consenso en Silicon Valley bajo Obama y que luego llegó Trump y lo rompió, en lo que yo llamo tecnonacionalismo. No es tan sencillo. En realidad, ya había una variedad de corrientes subterráneas, en algunos casos de décadas de antigüedad, que estaban socavando lentamente esa relación. Las rupturas más importantes se producen bajo la primera Administración Trump, sí, pero ya estaban ahí en anteriores administraciones.

Se trata, por ejemplo, del cambio en el papel del Estado en la innovación. Antes, el poder estatal era el factor determinante de la innovación militar; las grandes contratistas de defensa dependían de él y seguían sus directrices. Pero en las décadas de 1990, 2000 y 2010 el centro de la innovación se traslada en gran medida al sector privado. El control estatal sobre el sector tecnológico empieza a erosionarse y el Estado depende cada vez más del nuevo poder tecnológico, hasta el punto de que hoy presenciamos el auge de nuevas empresas (Palantir, Anduril o Shield) que intentan superar a las grandes contratistas de defensa e imponer una nueva lógica de startup en los contratos de defensa.

A su vez, ha cambiado la relación entre Estados Unidos y China y entre sus élites capitalistas. Uno de los argumentos principales del libro es que se produjo un viraje a lo largo de la década de 2010. Durante bastante tiempo, en la década de 2000, el objetivo de los capitalistas estadounidenses era integrar la economía china en la economía neoliberal global. Los beneficios les resultaban obvios: mano de obra barata, una base de usuarios masiva, una gran base de consumidores.

Sin embargo, a lo largo de la década de 2000 empezaron a ver que esto no funcionaba como querían y que los capitalistas chinos eran cada vez más competitivos en una variedad de industrias. Ya no se trataba de que China trabajara en sectores de menor valor, sino de que competía cada vez más directamente con las empresas estadounidenses. Lo que antes era un consenso sobre la apertura a China se convierte, a lo largo de la década de 2010, en una mayor restricción de las empresas chinas y en más poder de los halcones anti-China.

El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor

Finalmente, se produce una división que surge bajo la primera Administración Trump, se acelera bajo Biden y ha continuado de diversas maneras bajo la segunda Administración Trump. Dentro de la élite tecnológica surgen al menos dos grupos. Uno es el de las grandes empresas tecnológicas neoliberales globales, que siguen deseando un mundo neoliberal: crecieron y prosperaron en él y no quieren aranceles, controles a la exportación, guerras comerciales, ni tensiones geopolíticas.

Por el contrario, existe una nueva corriente tecnonacionalista, impulsada por las empresas de tecnología de defensa y apoyada cada vez más por el capital riesgo, que ve en la tecnología de defensa un nuevo mercado enorme. Su interés principal no es mantener el neoliberalismo, sino cómo asegurar las cadenas de suministro, cómo reindustrializar Estados Unidos, cómo aprovecharse de las tensiones geopolíticas.

Estas dos facciones están en tensión abierta. Washington se alinea cada vez más con el grupo tecnonacionalista y hay un malestar explícito de las empresas más neoliberales: Nvidia, Oracle y Google se han pronunciado en varios momentos diciendo que lo que está haciendo el gobierno es una catástrofe. Es un momento no hegemónico: no existe tal cosa como un “consenso de Silicon Valley”. El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor.

En el libro menciona que Estados Unidos y China tienen estrategias diferentes en lo que al desarrollo de la IA respecta: Estados Unidos tiene una “estrategia de innovación” y, en el caso de China, podríamos hablar de una “estrategia de difusión”. ¿En qué consisten y cuáles son sus diferencias?

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes.

Estados Unidos apuesta por una estrategia de innovación: se dedica a tiempo completo a desarrollar constantemente nuevas capacidades y posibilidades. Eso se refleja en la cantidad de inversión privada —OpenAI tiene algo así como 1,5 billones de dólares en compromisos de gasto—, en una agenda desreguladora a nivel nacional —en materia de energía, por ejemplo, se están haciendo muchos esfuerzos para garantizar que la oferta energética pueda crecer rápidamente, independientemente de los costes medioambientales—, y en el intento de impedir que los 50 estados aprueben cualquier tipo de legislación sobre IA que pueda obstaculizar la innovación. También hay una política industrial emergente, pero muy orientada al mercado: en muchos casos se trata de respaldar a las empresas o concederles préstamos sin imponerles muchas condiciones.

China, por el contrario, se centra mucho más en la difusión: la idea es implementar la IA en todas las escalas de su economía y en toda la sociedad. Si nos remontamos a su documento estratégico sobre IA de 2017 —el Plan de desarrollo de la IA de próxima generación—, ya se centraba en cómo aprovechar esta tecnología, ponerla en manos de las pequeñas empresas, introducirla en diferentes industrias, en las empresas estatales y en la contratación pública.

¿Qué país cree que tendrá éxito en sus propios términos?

Es difícil de decir. Si tuviera que apostar, diría que la estrategia de China es probablemente la mejor. Hay un libro fantástico que me ha influido mucho en esta forma de pensar: Technology and the Rise of Great Powers. Allí, Jeffrey Ding argumenta que cuando el equilibrio de poder ha cambiado en el pasado debido a tecnologías de uso general como la IA, ha sido porque estas tecnologías se han difundido por toda la economía de un país.

No han sido los innovadores los que han liderado el cambio, sino los difusores. Y creo que algo similar ocurrirá con la IA: si puede implementarse en toda la economía, se puede aumentar la productividad general, lo que impulsa la economía nacional, el poder militar y la posición internacional. El enfoque basado en la innovación, en cambio, se concentra mucho más en un único sector.

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes

Ahora bien, la historia que contará Estados Unidos es que se trata de una carrera hacia la inteligencia artificial general, y la creencia es que, si se consigue algo parecido a la IAG (Inteligencia Artificial General), las ventajas de ser el primero serán enormes. Esta era una creencia dominante en la Administración Biden. Había una sensación real de que la IAG era inminente y de que, por ejemplo, los controles de exportación de semiconductores forzarían a China a desarrollar su propia industria nacional, pero su lógica era que eso llevaría una década, mientras que la IAG llegaría en tres o cinco años. Los plazos funcionaban en escalas distintas.

Sam Altman, CEO de OpenAI, ha dicho en numerosas ocasiones que estas transformaciones requerirán una reconfiguración significativa del contrato social. ¿A qué se refiere?

Por lo general, este tipo de análisis giran en torno a alguna forma de renta básica universal. La lógica es casi siempre la misma: este puñado de empresas que lideran el desarrollo de la IA acumularán inmensas riquezas para sí mismas y luego serán lo suficientemente benevolentes como para compartirlas con todo el mundo.

El problema, claro, es que confiar en la benevolencia de dictadores ricos no es una buena estrategia, ni para la sociedad en su conjunto ni para la izquierda. Lo que hay que intentar es discernir cómo configurar la IA de modo que se evite esa concentración de riqueza en manos de unos pocos y que el valor que genera se comparta ampliamente.

Su libro utiliza la noción de “imperio” como concepto político y herramienta de análisis. Recientemente, Karen Hao publicó El imperio de la IA, una crónica del ascenso de OpenAI y de ChatGPT. Usted y ella trabajan con ideas diferentes de imperio, pero quisiera preguntarle por la utilidad de invocar un concepto tan cargado políticamente y por qué considera que resulta especialmente atractivo en el caso de la IA.

Tiene que ver con las dinámicas que impulsan a estas empresas y con las que se sustentan los ensamblajes estatales que las apoyan. Me encanta el libro de Hao en muchos sentidos, pero el Estado está notablemente ausente en gran parte de su relato, y no creo que se pueda contar la historia de la IA hoy centrándose únicamente en las empresas.

Existe un aspecto imperialista expansivo en el proceso de captura de recursos en todo el mundo. La desintegración del neoliberalismo desplaza el énfasis del libre comercio y de los mercados a la fuerza bruta y al poder de negociación para conseguir lo que Estados Unidos quiere y lo que quieren sus empresas de IA. Además, los recursos destinados a los centros de datos o la energía necesaria son rasgos clásicos del imperialismo.

La otra cara de la moneda es que, una vez creada la IA, hay que expandirla por el resto del mundo. No se trata solo de capturar recursos, sino de coaccionar para imponer una pila tecnológica (tech stack) concreta. Estados Unidos, en su retórica, en su política y en la práctica, ha utilizado su control sobre la tecnología de vanguardia para obtener lo que quiere de otros países. El acuerdo con los Emiratos Árabes Unidos es un buen ejemplo: los Emiratos reciben medio millón de chips de Nvidia a cambio de eliminar la pila tecnológica china de sus centros de datos y servicios gubernamentales. Se convirtió en una pila tecnológica estadounidense. Esto es un lanzamiento imperial para expandir esta infraestructura.

¿Cuál es la situación y el papel de Europa? Muchos —no solo en los sectores progresistas, es algo bastante transversal— han hablado de una tercera vía entre el modelo chino y el estadounidense.

Me gusta la idea de contar con una tercera opción que no sea solo China ni Estados Unidos. La UE quiere claramente ser esa tercera opción, pero creo que a veces se olvidan del para qué. En muchos sentidos quieren seguir el modelo estadounidense, y si solo se reproduce el sistema estadounidense, sus valores, su enfoque de la IA, ¿qué se ofrece que sea diferente? ¿Por qué querría alguien seguir ese camino? En términos de valores: ¿se va a explotar masivamente el medio ambiente para alcanzar la IAG a toda costa? ¿Se va a coaccionar a otros países para obtener recursos? Además, creo que seguir el modelo estadounidense resulta extremadamente costoso e inútil en muchos sentidos. Invertir en entrenamientos multimillonarios para un modelo que, con suerte, estará en lo más alto de las clasificaciones durante unos tres meses y luego será superado por otro...

La alternativa tiene que ser algo muy diferente: no crear un proyecto soberano de IA digital para un país o una región, sino un bien común en el que todo el mundo pueda participar, un sistema interoperable y basado en la portabilidad de los datos, alejado de la concentración de recursos, tráfico, poder y beneficios en unas pocas empresas. Creo que Europa podría contribuir a la construcción de algo parecido a un patrimonio común de IA, abierto a cualquiera, no solo a los países europeos, sino a cualquier país del mundo que quiera adoptar estos proyectos de código abierto y construir con ellos.

Hay quien lleva algo más de tres años esperando una avalancha de despidos que no termina de llegar. A finales de 2022, el mundo conoció ChatGPT, y la IA o Inteligencia Artificial aterrizó como algo real para muchas personas. Respondía a preguntas, redactaba textos y creaba imágenes de forma autónoma, mejorando su calidad a gran velocidad. Era “el fin” para millones de empleos. Pero, ¿lo ha sido?

De momento no, coinciden la mayoría de expertos e instituciones, que indican que la IA está teniendo un papel más complementario que sustitutivo de los trabajadores. Sin embargo, varios anuncios recientes de recortes de plantilla en multinacionales tecnológicas han vuelto a encender las alarmas. ¿Ahora sí? ¿Llegaron las malas noticias?

Hace una semana Meta confirmaba un recorte de 8.000 trabajadores y la congelación de 6.000 contrataciones (de una plantilla de unas 80.000 personas); Amazon despidió a unos 30.000 empleados de oficina entre finales de 2025 y principios de 2026 (un área en la que empleaba a unos 350.000 en todo el mundo); mientras que Microsoft está ofreciendo bajas incentivadas a sus trabajadores por primera vez en su historia.

La tendencia sigue por las compañías más pequeñas. Ebay ha despedido a 800 trabajadores (6% de la plantilla), Pinterest a 750 (15%), la firma de software Atlassian a 1.600 (10%). Block, la compañía financiera del fundador de Twitter, ha llegado a los 4.000 empleados (el 40% de su fuerza laboral).

Un equipo significativamente más pequeño, con las herramientas que estamos desarrollando, puede hacer más y mejor. Y las capacidades de las herramientas de IA se multiplican cada semana

Jack Dorsey — Fundador de Twitter y de la firma financiera Block

Ninguno de los responsables de estas compañías han dado demasiados rodeos a la hora de explicar el motivo de los despidos: serán sustituidos por inteligencia artificial. “Un equipo significativamente más pequeño, con las herramientas que estamos desarrollando, puede hacer más y mejor. Y las capacidades de las herramientas de IA se multiplican cada semana”, ha manifestado Jack Dorsey, de Block. 

Sin embargo, esta posición no cuenta la historia completa. Muchas de esas empresas estaban afrontando procesos de reducción de personal previos a la maduración de estas herramientas. El caso más evidente es el de Amazon, que ha reconocido en varias ocasiones que “sobredimensionó” su plantilla durante la pandemia y lleva haciendo grandes recortes desde 2022. “Es el famoso AI washing: atribuir a la inteligencia artificial una serie de reducciones de personal que se iban a hacer de todas maneras”, explica Enrique Dans, profesor de Innovación y Tecnología en IE Business School. 

La IA está haciendo a algunas personas bastante más productivas. Pero, en realidad, esto no justificaría un volumen de despidos tan elevado como el que estamos viendo

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

“La inteligencia artificial está haciendo a algunas personas bastante más productivas, como los desarrolladores o algunos procesos administrativos. Pero, en realidad, esto no justificaría un volumen de despidos tan elevado como el que estamos viendo, que está escalando a decenas de miles de personas”, argumenta.

Transformar un recorte en “innovación” suaviza el impacto de los despidos y permite diluir la responsabilidad por estos. “Frente al discurso de la empresa, que justifica este recorte en una supuesta 'aceleración de la innovación' y el cambio provocado por la Inteligencia Artificial, CCOO ve otras causas”, ha denunciado el sindicato sobre el ERE de Capgemini, una consultora que despedirá a 748 personas en España. “El problema real radica en dos factores que la dirección evita mencionar”, protesta CCOO: “Nula gestión del talento” y “deslocalización agresiva”.

El “tsunami” más anticipado

Estos ceses han reavivado muchos miedos y debates sobre los posibles efectos de la IA en el mercado laboral. En el Día Internacional del Trabajo, algunas personas se preguntan si estamos en la antesala de un “tsunami” en los mercados laborales. O, en una visión menos catastrofista, si estamos ante una nueva revolución –como tantas otras en la historia–, que simplemente cambiará el panorama actual con otra forma de trabajar y la desaparición de algunos empleos junto al surgimiento de otros nuevos. 

“Este año va a ser crucial para saber si vamos a tener un apocalipsis laboral por la IA o no”, considera José Varela, responsable de Digitalización de UGT, que lamenta que no puede “ser optimista” por dos motivos. Por un lado, la actuación de las citadas tecnológicas, que puede provocar un efecto de arrastre. Por otro, la legislación vigente en materia de despido en España, que Varela advierte que es “un puente de plata” para que las compañías achaquen a la IA recortes que se dan por cambios organizativos y productivos. En un reciente informe, UGT advierte de un “frenazo” en el empleo tecnológico en España, tras varios años de fuerte empuje. 

El ruido de despidos por la IA es continuo en ciertos ámbitos empresariales. También en muchos despachos de abogados que asesoran a las grandes compañías, aunque “es una pulsión que todo el mundo va teorizando, pero que no se va concretando todavía”, sostiene Javier Pacheco, secretario confederal de Acción Sindical y Transiciones Estratégicas de CCOO. No hay una avalancha de ERE en España por este motivo, pero los sindicatos mayoritarios están en guardia y formando a sus delegados y delegadas para “gobernar” la IA que se está introduciendo en los centros de trabajo, explica. 

Los primeros estudios sobre los efectos de la inteligencia artificial en el empleo, cuando no existía la llamada “IA generativa”, como ChatGPT o Claude, en la década de 2010, estimaban la probabilidad de que profesiones enteras pudieran automatizarse. Como el famoso paper del profesor de Oxford Carl Benedict Frey que pronosticó que casi la mitad de los empleos –el 47%– eran susceptibles de ser reemplazados por una máquina o por una inteligencia artificial, con los empleos menos cualificados y con salarios bajos como los más amenazados. 

Los trabajos posteriores ha pasado a centrarse más en “tareas” automatizables y menos en profesiones, “argumentando que la tecnología afecta a actividades laborales específicas más que a puestos de trabajo completos y que la mayoría de las profesiones combinan tareas que son automatizables de forma diferenciada”, recoge una reciente revisión de la investigación sobre IA y empleo realizada por el servicio de estudios de la Comisión Europea (JRC), en la que participa el investigador Enrique Fernández-Macías.

La IA no debe destruir puestos de trabajo, los tiene que transformar y está rediseñando las tareas. Sobre todo, está haciéndose cargo de las tareas más rutinarias para que la persona se centre en aquellas que aporta más valor

Rocío Millán — directora de Servicio Corporativo del Grupo Adecco

Así, ahora las investigaciones más recientes han pasado de hablar de “riesgo de automatización” a una noción más amplia de “exposición profesional” a la IA, sin conclusiones cerradas todavía sobre su repercusión. Es decir, cuánto de ello afectará a una sustitución de trabajadores por la tecnología o a una modificación de estos empleos. Mientras, también se prevé que se gane en productividad y se creen nuevos perfiles profesionales adaptados a este nuevo entorno tecnológico. 

“La IA no debe destruir puestos de trabajo, los tiene que transformar y está rediseñando las tareas. Sobre todo, está haciéndose cargo de las tareas más rutinarias para que la persona se centre en aquellas en las que aporta más valor”, explica Rocío Millán, directora de Servicio Corporativo del Grupo Adecco, empresa de consultoría y gestión de recursos humanos. En el Ministerio de Trabajo, la vicepresidenta Yolanda Díaz, reivindica una IA “en favor de los derechos de las personas trabajadoras”, por ejemplo a través de su uso por parte de la Inspección de Trabajo.

Las empresas sí están adoptando la IA, y muy rápido

Como apunta Millán, ya no hay que mirar solo al futuro para abordar este debate: la inteligencia artificial se está usando en muchos puestos de trabajo a día de hoy. Más de lo que podemos pensar y en constante crecimiento. 

“La adopción de la IA por parte de las empresas es muy rápida”, destaca BBVA Research. En 2025, una de cada cinco empresas de la UE con al menos 10 empleados utilizó tecnologías de inteligencia artificial. Con datos de Eurostat, el dato medio alcanzó el 20%, frente al 13,5% en 2024 y al 8% en 2023, lo que refleja una gran aceleración en apenas dos años. 

La distribución por país muestra que los nórdicos lideran con creces la adopción, con Dinamarca (42%) seguida de Finlandia y Suecia (en torno a 35-38%), mientras que varios países del Este se mantienen por debajo del 10%. España se sitúa algo por encima de la media, con un 20,3% de empresas que dicen usar ya IA. 

Si atendemos a cuántos trabajadores la emplean en su puesto de trabajo, el dato es aún mayor. De media, el 30% de los de la UE, según una macroencuesta que analiza el estudio Supervisión digital, gestión algorítmica y la plataformización del trabajo en Europa (2025), de la Comisión Europea. Vuelven a liderar los nórdicos, con un 45% de trabajadores que dicen usar estas herramientas en Dinamarca. En España, es el 29%. A la cola se sitúa Grecia, con un 14%. 

“Es una difusión increíblemente rápida para una tecnología tan reciente”, destacó Enrique Fernández-Macías, investigador del JRC europeo y uno de los autores del estudio, en las recientes jornadas ‘El trabajo en tiempos de algoritmos’ organizadas por el Ministerio de Trabajo. 

Los datos además son “sorprendentemente transversales”, subrayó Fernández-Macías, ya que aunque es más frecuente entre trabajadores cualificados e intelectuales, también se usa bastante entre otros oficios de sectores como los servicios. “Y tiende a ser a iniciativa de los trabajadores, incluso en muchos casos con sus propios dispositivos, como los teléfonos móviles”. Los usos más habituales: escribir textos con herramientas como ChatGPT, traducir y procesar datos, así como discutir ideas. 

La IA no es solo vista como una amenaza, sino también como una oportunidad para muchas personas. “La máquina me devuelve lo que la vida me quitó”, destaca Carlos Sánchez Almeida, uno de los más relevantes abogados en materia de derechos digitales, propiedad intelectual y libertades fundamentales del Internet español, que padece Parkinson, lo que le ha dificultado mucho su capacidad para escribir. 

Sandra (nombre ficticio) se está preparando unas oposiciones mientras trabaja, “casi sin tiempo ni posibilidad de ir a una academia”, y está utilizando varias herramientas de IA, como NotebookLM, que le están “ayudando mucho” para elaborar resúmenes, pódcast para estudiar y practicar con modelos de examen. “Sin la IA creo que iría mucho peor preparada, me ha dado un tiempo que no tenía”, reflexiona. 

Incluso en las pequeñas y medianas empresas (pymes), a menudo señaladas por su posición de desventaja para implementar estas herramientas respecto a las grandes compañías, la IA se ve en muchas ocasiones como esperanzadora. “Es una gran oportunidad”, afirma la líder de la patronal Cepyme, Ángela de Miguel, que subraya que en muchas ocasiones las pequeñas compañías no podían competir en ciertos proyectos, no por falta de talento, sino de medios, que ahora en algunos casos pueden satisfacerse a través de la IA. 

Nos complementa y manda más que sustituye (por ahora)

Dado el auge de las IA para tareas asociadas de procesamiento de la información y resolución de problemas, más transversales entre las ocupaciones, se observa “un aumento exponencial de la exposición a la IA en todas las categorías ocupacionales de los trabajadores”, aunque las comparativamente más cualificadas están más expuestas que las elementales, indica el estudio Revisando el impacto laboral de la IA en la era de la IA generativa de la Comisión Europea. “Esto apunta a un impacto sustancial y transversal de la IA en el mercado laboral”.

La clave es determinar en qué va a consistir ese impacto. ¿Desaparecerán empleos? ¿Cuáles cambiarán y en qué sentido? ¿Cuántos se crearán? Las respuestas a estas preguntas aún no están cerradas. 

“Por contrastar con los debates más apocalípticos, lo que vemos a día de hoy con la IA –tal y como la vemos ahora– es que la inteligencia artificial es una herramienta digital, avanzada, de difusión sorprendentemente rápida, pero fundamentalmente complementaria al trabajo humano, no sustitutiva”, sostuvo Fernández-Macías en el foro del Ministerio de Trabajo.

Por contrastar con los debates más apocalípticos, lo que vemos a día de hoy con la IA es que es una herramienta avanzada, de difusión sorprendentemente rápida, pero fundamentalmente complementaria al trabajo humano, no sustitutiva

Enrique Fernández-Macías — investigador del servicio de estudios de la Comisión Europea

Las investigaciones que tratan de anticipar el impacto de la IA se acumulan. El jueves, Funcas publicó un nuevo estudio que prevé en su escenario central una destrucción de entre 1,7 y 2,3 millones de empleos en España en la próxima década y la creación de unos 1,6 millones. El informe prevé un efecto neto negativo, de unos 400.000 empleos menos, aunque reconoce que es una cuestión “todavía abierta y depende de la velocidad de los procesos de formación y reasignación laboral”. 

En BBVA Research subrayan que “las revoluciones industriales han provocado siempre grandes cambios estructurales: sectoriales, espaciales, en la organización del trabajo o en el empleo”, pero sin disparar las tasas de desempleo a largo plazo. “Sí que pensamos que [la IA] va a transformar, pero eso no significa que vaya a haber reestructuraciones o ERE, porque todas las grandes transformaciones del pasado han creado más empleo del que se ha destruido. Un 60% de los puestos de trabajo actuales no existían en la década de 1940. No hay que verlo de forma negativa”, destacó este jueves el CEO de BBVA, Onur Genç.

Muchas voces piden ampliar la mirada a las distintas repercusiones de la IA, no ceñir el debate solo sobre la sustitución (o no) de trabajadores. Los algoritmos –cada vez más con aplicación de inteligencia artificial– ya nos dirigen en muchos casos. La gestión algorítmica está cada vez más extendida, y no solo en plataformas digitales, también en empresas tradicionales. Los datos de la Comisión Europea reflejan que en España, un 30% de los trabajadores realizan tareas que les asignan algoritmos.

Así, es clave conocer qué datos se utilizan para esta gestión algorítmica y qué criterios y sesgos aplica esta tecnología. “Los agentes de IA, por su propia naturaleza, requieren un acceso amplio a los datos para poder funcionar. Necesitan leer correos, poder navegar por bases de datos, acceder a documentos e interactuar con distintos programas en nombre de sus usuarios”, explicó Nick Srnicek, investigador canadiense especializado en inteligencia artificial, en las jornadas organizadas por el Ministerio de Trabajo. 

“El volumen y la sensibilidad de los datos que fluyen a través de la IA no hará más que aumentar y los trabajadores verán cómo aumenta la vigilancia de sus actividades precisamente para poder utilizar esos datos para luego sustituirles en sus puestos de trabajo”, advirtió Srnicek. 

Por ello, una de las principales reclamaciones del movimiento sindical es la transparencia algorítmica y participar en “el gobierno de la propia inteligencia artificial” a través de la negociación colectiva, subraya Javier Pacheco (CCOO). Algunos estudios están poniendo cifras a los efectos de la IA en las condiciones de trabajo. Por ejemplo, con un aumento de la desigualdad salarial en España debido principalmente a un alza de las remuneraciones más altas, según un paper de la Universidad Complutense de Madrid y Oxford Economics.

Los datos más claros: los júnior son los más afectados

Uno de los efectos más visibles de la IA en el mercado laboral está afectando a quienes aún no han entrado en él. Un estudio elaborado por dos investigadores de Harvard que analizó los datos laborales de 62 millones de trabajadores en 285.000 empresas detectó que las compañías que adoptaron IA generativa contrataron significativamente menos empleados júnior que firmas similares sin esa adopción, mientras la contratación de perfiles sénior se mantuvo estable.

En el sector tecnológico, los datos son más crudos: los puestos de entrada cayeron un 73% interanual, según análisis de la firma de compensación laboral Ravio, mientras los empleos vinculados a la IA crecían un 88% en el mismo periodo.

El fenómeno no se limita a la tecnología. El CEO de Anthropic (la firma que desarrolla el chatbot Claude), Dario Amodei, advirtió a finales de 2025 que la IA podría eliminar buena parte de los empleos de entrada en derecho, finanzas y consultoría en cinco años. Si la automatización de la IA se basa más en “tareas” que en profesiones, las más afectadas son precisamente las que históricamente han entrenado a los profesionales jóvenes: revisión de documentos, procesamiento de datos, análisis básico. Sectores que usaban esas tareas como escuela.

Se trata de un problema de fondo: si las empresas automatizan el trabajo que antes realizaban los júnior sin ofrecer vías para adquirir experiencia a los nuevos profesionales, se elimina el peldaño que permite llegar a puestos sénior. Algunos estudios lo llaman el missing rung, el peldaño que falta. Varias grandes firmas de consultoría están explorando programas de rotación y formación específica para compensarlo, pero son todavía la excepción.

La evolución no ha terminado

Hay diversos motivos por los que la temida automatización masiva no ha terminado de llegar en esta primera oleada de IA generativa. Uno se destaca sobre los demás: la tecnología no está preparada. 

Esta generación se basa en los denominados Modelos Grandes de Lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), que tienen problemas recurrentes como las alucinaciones, esa información factible pero inventada que la IA vende como real. De hecho, el impacto de estos errores es tan significativo que se ha convertido en la principal preocupación de sus usuarios a nivel mundial, por encima de la pérdida del empleo, según un estudio de Anthropic. 

La investigación, basada en entrevistas a 81.000 usuarios de su chatbot Claude en 159 países, arroja que el 27% de las personas afirma que su mayor ansiedad frente a la IA es la falta de fiabilidad de la herramienta debido a estas equivocaciones o alucinaciones. Su aleatoriedad provoca que cualquier proyecto en el que participe la IA siga necesitando una supervisión humana exhaustiva de trabajadores que conozcan la materia: una alucinación desapercibida puede generar graves problemas operativos o hacer perder muchas horas de trabajo.

La cifra supera al 22% de encuestados que dice estar preocupado por la automatización laboral o la pérdida de autonomía frente a la máquina. Los más ansiosos son, eso sí, los que perciben que un mayor número de sus tareas laborales ya pueden ser asumidas por la máquina.  

Pero, de nuevo, la historia no termina aquí. Como explica Enrique Dans, la actual ola de modelos de lenguaje tiene limitaciones porque han aprendido sobre el mundo exclusivamente a través de las palabras, restringiéndose a la visión que le dan los autores que escribieron esos textos. Sin embargo, la inteligencia artificial se dirige hacia una nueva fase protagonizada por los “agentes”, una tecnología que tiene “mucho más recorrido del que hemos visto hasta ahora con los LLM”. 

A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales, “los agentes tienen la capacidad de conectarse con otras máquinas y sensores”, adquiriendo una experiencia de la realidad mucho mayor y directa. La IA agéntica permite que “el modelo del mundo” en el que se basa un modelo no sea la universalidad del conocimiento con el que fueron entrenados los LLM, sino los flujos de datos de la arquitectura corporativa de una empresa, desde la información de proveedores hasta la de los clientes. Es un cambio que hace que las alucinaciones caigan en picado.

Los agentes se parecen más a un empleado digital capaz de actuar con autonomía dentro de procesos reales de la empresa que a una herramienta de apoyo al trabajador humano. Las empresas de software y la banca llevan meses experimentando con ellos. Expertos como Dans opinan que es una tecnología que “tiene mucho más recorrido del que hemos visto hasta ahora”. Aunque, de nuevo, la pregunta es si hará que los trabajadores humanos sean mucho más prescindibles, o solo mucho más productivos.

Lo que ya no es una incógnita, mientras tanto, es que la IA está en los puestos de trabajo. Está cambiando quién se contrata y para qué. Y está en manos de un puñado de empresas que toman esas decisiones sin que los trabajadores tengan apenas voz en el proceso, ni siquiera aquellos que la están desarrollando. Una nueva pugna entre capital y trabajadores que vuelve a poner en manos de la sociedad el diseño de las normas que la diriman.

La estrecha relación entre el magnate tecnológico Elon Musk y el presidente estadounidense, Donald Trump, ha vuelto a quedar en evidencia durante el juicio contra OpenAI, en el que el empresario busca que se sancione a la compañía por, según sostiene, haberse apartado de su misión original de operar como una entidad sin fines de lucro.

El hombre más rico del mundo ha declarado por segundo día en una corte federal en Oakland (California) en una batalla legal que inició en 2024 contra la empresa matriz de ChatGPT, sus cofundadores Sam Altman y Greg Brockman, y su socio principal, Microsoft, por incumplimiento de contrato y enriquecimiento injusto. En el contrainterrogatorio al que ha sido sometido Musk por el abogado principal de OpenAI, William Savitt, ha recordado al jurado que el magnate mantiene estrechos vínculos con el mandatario estadounidense y con David Sacks, quien ha asesorado a Trump en materia de inteligencia artificial.

Aunque los abogados de Musk han argumentado en la audiencia que la relación del multimillonario con el presidente carece de relevancia para el caso, el jurado, compuesto por nueve personas, podría verse influido a la hora del veredicto. El empresario también formó parte del entorno cercano de Trump tras su regreso a la Casa Blanca en 2025, cuando asumió un rol de asesor en temas tecnológicos y de innovación, lo que reforzó su influencia en debates sobre inteligencia artificial y política pública en Estados Unidos.

En los dos días de testimonios, Musk ha insistido en que su aporte en el desarrollo de la tecnológica se dio sólo porque era un proyecto sin fines de lucro y en beneficio de la humanidad. El año pasado, OpenAI obtuvo la aprobación para reestructurar su negocio principal y pasar a ser una corporación con fines de lucro, aunque sigue teniendo una configuración híbrida con beneficio limitado.

“Un tonto”

Musk ha afirmado que fue “un tonto” al entregar a la empresa emergente 38 millones de dólares en financiación “esencialmente gratuita” para crear lo que se convertiría en una compañía de 800.000 millones de dólares. El multimillonario ya había hecho una mención parecida en un correo electrónico enviado en septiembre del 2017 en el que aseguraba que “solo estoy siendo tonto” a las directivas de OpenAI en el que se discutía el futuro de la compañía.

Este jueves, Musk volverá a subir al estrado para seguir contestando las preguntas de los abogados de OpenAI, así como de los abogados de Microsoft, compañía también involucrada en la demanda.

Igualmente, rendirá testimonio Jared Birchall, la mano derecha de Musk, quien gestiona su fortuna. El científico de la Universidad de California Berkeley Stuart Russell, experto en seguridad de la IA convocado por el equipo de Musk, también será interrogado.

Después se espera que Brockman sea llamado a testificar, aunque es probable que el jurado tenga que esperar hasta el próximo lunes para escuchar al cofundador de OpenAI, tras un receso el próximo viernes. La demanda civil exige que OpenAI le pague 150.000 millones de dólares a Musk, el despido de Altman y que la compañía regrese a su estatus de organización sin fines de lucro.

El magnate tecnológico Elon Musk declaró la madrugada de este martes en el juicio contra OpenAI que fue engañado, al afirmar que no habría invertido en la fundación de la compañía de haber sabido que abandonaría su misión sin fines de lucro y en favor de la humanidad. “Podría haberla iniciado como una empresa con fines de lucro, pero decidí no hacerlo. Elegí convertirla en algo para el beneficio de toda la humanidad”, ha afirmado Musk según información citada por la cadena CNBC.

Musk, considerado el hombre más rico del mundo, fue el primero en testificar en el juicio que arrancó este lunes en un tribunal federal en Oakland (California) y podría definir el futuro de la creadora de ChatGPT. El magnate sostiene que fue engañado por los cofundadores de OpenAI Sam Altman y Greg Brockman para financiar la fundación de OpenAI bajo la promesa de que la tecnología mantendría la mayoría de su estructura como una empresa sin ánimo de lucro.

En su testimonio, el fundador de Tesla y SpaceX ha destacado que no habría aportado sus recursos, de más de 40 millones de dólares, si la intención de la empresa hubiera sido obtener beneficios económicos. También se atribuyó el papel fundamental que tuvo en el comienzo de OpenAI, que espera salir a la bolsa a finales de año, al concebir la idea, el nombre y reclutar a personas clave.

Además, el magnate ha expuesto al jurado sus preocupaciones sobre la inteligencia artificial y los riesgos que observó, tras una conversación en 2015 con uno de los fundadores de Google. Su testimonio continuará este miércoles.

OpenAI dice que Musk busca torpedearla

OpenAI ha calificado la demanda como un intento infundado y motivado por la envidia que busca obstaculizar a un competidor directo mediante el uso del sistema judicial. La defensa de la compañía aprovechará el juicio para interrogar a Musk bajo juramento sobre su supuesta intención de socavar la labor de la organización tras haber intentado controlarla en el pasado.

OpenAI fue lanzada en 2015 cuando Altman, Brockman, Musk y otros fundadores buscaban avances en la inteligencia artificial (IA). Pero en 2017 la relación con Altman, que ha sido el rostro de la tecnológica, se deterioró tras los supuestos retrasos de lograr sus objetivos. Un año después, el dueño de Tesla se retiró de la junta directiva y dejó de hacer aportaciones.

En 2019, la tecnológica pasó de ser una compañía sin ánimo de lucro a una estructura de beneficio limitado. El año pasado la tecnológica obtuvo la aprobación de los reguladores en EEUU para reestructurar su negocio principal transformándolo en una corporación con fines de lucro, aunque sigue teniendo una configuración de beneficio limitado. Musk ha pedido al tribunal que revierta la aprobación para que OpenAI mantenga la mayoría de su estructura sin ánimo de lucro, además de una compensación económica y el despido de Altman.

Que la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse es un hecho. Que está revolucionando los sectores en los que ya se aplica también. Y el turismo no es una excepción. De hecho, son muchos los viajeros que ya diseñan sus vacaciones o escogen sus destinos en base a ella.

De ahí, que durante la jornada Todo un país de turismo V. Vanguardia responsable que ElDiario.es ha celebrado este miércoles se abordara cómo puede afectar esto a empresas y destinos en la Keynote Destinos invisibles: el riesgo de no posicionarse en la IA.

En el encuentro han participado Rafael Pérez, Director Senior de Estrategia en Europa de Llorente Y Cuenca (LLYC); y José Luis Rodríguez, Director de Deep Learning en Europa de LLYC, quienes, además, han presentado las conclusiones del Barómetro de posicionamiento turístico e IA. 

Relevancia y legitimidad a través de la IA

La pertinencia de este estudio la ha dejado clara Pérez nada más comenzar su intervención con un dato, el 84% de los viajeros ya usan la Inteligencia Artificial para planificar su viaje, y con una observación: “nos fiamos mucho más de la IA que de lo que nos pueda decir un influencer”. Y es que, apunta, si una empresa o un destino no aparece en los resultados que arroja la IA no solo está dejando de ser relevante, sino que estás perdiendo legitimidad como empresa o destino.  

Y eso, asegura es un hecho que afecta a todo el ecosistema. Incluso a los líderes. La mención a dos empresas, Kodak y Blockbuster, y a cómo les afectó la digitalización, le ha bastado para hacer entender a la audiencia que ni siquiera los más grandes y con un modelo de negocio envidiable pueden confiarse. 

Por eso, considera que el momento en que la IA se asocia a la tecnología, los activos y los procesos ya ha pasado y que ahora hay que ir más allá. Ha dejado claro, eso sí, que no podemos caer en eso que tanto escuchamos últimamente de que ‘todo es IA’, pero sí que asegura que es el momento de tener una visión gradual. 

“Hay que trabajar para los humanos y continuar haciendo campañas donde vendamos experiencias únicas; pero al mismo tiempo hay que hacer campañas pensadas para la IA”, insistiendo en que es una cuestión de combinar los dos mundos, de tener una visión dual, sin necesidad de hacer campañas diferentes. 

Andalucía, Cataluña y Comunidad de Madrid en el podio de la visibilidad

En un contexto marcado por una IA cada vez más presente en la toma de decisiones de los viajeros el ‘Barómetro de posicionamiento turístico e IA' desarrollado por LLYC ha analizado la visibilidad que los destinos turísticos de nuestro país tienen en los motores de IA.

José Luis Rodríguez ha sido el encargado de presentar las conclusiones, que muestran, en términos generales, que Andalucía (63,5%), Cataluña (52,7%) y la Comunidad de Madrid (49,1%) se encuentran en el podio de la visibilidad en los motores de IA. Le sigue, aunque a unos diez puntos de distancia, la Comunidad de Valenciana (38%); y a partir de ahí, habría un cuarto bloque que englobaría al resto de comunidades autónomas. 

Rodríguez ha indicado que para el barómetro se han realizado 1.759 preguntas en ChatGPT, modelo de lenguaje escogido para el estudio porque en términos de uso es muy superior a sus competidores. Además, para tratar de establecer criterios generales que permitieran realizar la comparativa, se ha preguntado sobre ámbito turístico y perfil de viajero (basándose en lo que define Turespaña en estas categorías) y se ha desarrollado un funnel de preguntas similar al que seguiría cualquier viajero que se interesase por un destino: de lo general a lo más específico. Se ha tenido en cuenta, además, preguntar por tipos de viaje o experiencias que se desean vivir, no por comunidades autónomas a las que viajar. 

A partir de ahí, el Barómetro de posicionamiento turístico e IA permite explorar los datos en función del criterio por el que segmentemos y nos encontraremos con que las posiciones cambien en función del ámbito territorial seleccionado y del perfil de viajero. Así, por ejemplo, si hablamos de sol y playa, explicaba, no sorprende encontrar a Baleares y Canarias en las primeras posiciones, seguidas de Comunidad Valenciana y de Galicia. Sorprende, algo más, que Cataluña, en quinto lugar, no esté más arriba con el atractivo que supone la Costa Brava. 

Si ponemos el foco en la gastronomía, ahí sí que encontramos a Cataluña en primer lugar, seguida de La Rioja que, asegura Rodríguez, ha sabido escoger un nicho con sus bodegas y los pintxos en Logroño y posicionarlo bien. 

“Siempre nos vamos a encontrar con que determinadas comunidades autónomas posicionan muy bien en función de su oferta”, explicaba Rodríguez. 

Con estos datos sobre la mesa, la Keynote iba tocando a su fin. Pérez aprovechó los últimos minutos para insistir en la necesidad de una visión dual y en que el momento es aquí y ahora y se despidió destacando la oportunidad que puede suponer la IA para redefinir los flujos turísticos. “La IA nos puede dar visibilidad en segmentos turísticos que son más cualitativos para mí y a partir de ahí puedo conseguir desestacionalizar y tener un turismo más sostenible”. 

El poder en un sector no siempre depende de lo que alguien sabe hacer con las manos, sino de cómo consigue que los demás crean en su visión. Sam Altman aparece en ese punto, presentado como una de las figuras que marcan el rumbo de la inteligencia artificial, con acceso a gobiernos y con capacidad para influir en decisiones que afectan a millones de personas.

Su nombre se asocia a promesas sobre el futuro y a un discurso que sitúa esta tecnología en el centro de casi cualquier cambio relevante. Esa posición, sin embargo, no se explica solo por conocimientos técnicos ni por avances propios en programación, sino por una forma muy concreta de moverse dentro de las organizaciones y de construir una imagen que resiste incluso cuando aparecen dudas internas. Ese contraste abre una grieta que no se cierra con declaraciones públicas.

Un reportaje revela pérdida de confianza dentro de OpenAI

Un perfil publicado por The New Yorker describe a Sam Altman como un líder cuya credibilidad interna se ha erosionado mientras mantiene una presencia dominante en el debate global sobre inteligencia artificial. El trabajo se basa en más de 100 entrevistas con personas de su entorno y recoge testimonios que apuntan a un patrón repetido de comportamiento. No se trata de una crítica aislada, sino de una acumulación de experiencias que, según el reportaje, han ido generando desconfianza dentro de la propia organización.

Ese retrato incluye mensajes internos recogidos por Ars Technica que afectan a figuras importantes del desarrollo de la compañía. Ilya Sutskever, que fue científico jefe de OpenAI, y Dario Amodei, que dirigió el área de investigación antes de fundar Anthropic, dejaron por escrito sus reservas. Amodei lo expresó de forma tajante: “El problema de OpenAI es el propio Sam”. La coincidencia entre voces con responsabilidad directa dentro de la empresa añade peso a una crítica que no depende de una sola versión.

A esa pérdida de confianza se suma otro aspecto que aparece en el perfil. Varios ingenieros explican que Altman no tiene experiencia sólida en programación ni en aprendizaje automático, algo que se hace evidente cuando confunde términos básicos. Esa falta de base técnica contrasta con la imagen pública que se ha construido, donde se le presenta como una figura capaz de anticipar el desarrollo de la inteligencia artificial y de guiar su evolución.

Carroll Wainwright, antiguo investigador de OpenAI, explicó en The New Yorker que “establece estructuras que, sobre el papel, deberían limitarle en el futuro”. También añadió que “cuando llega ese momento, elimina esas estructuras”. Ese comportamiento describe una forma de actuar que no se apoya en reglas estables, sino en su capacidad para cambiarlas cuando dejan de resultarle útiles.

El directivo actúa contra normas estrictas mientras las apoya

Ese patrón aparece también en el terreno institucional. OpenAI publicó un documento con propuestas políticas sobre el futuro de la inteligencia artificial que incluye medidas como una semana laboral de cuatro días o la creación de un fondo de riqueza pública. El texto reconoce que estos sistemas podrían escapar al control humano y plantea escenarios en los que los gobiernos usarían la tecnología para debilitar democracias. Chris Lehane, jefe de asuntos globales de la empresa, firma ese documento, que además ofrece hasta 100.000 dólares en becas y un millón en créditos de API para investigadores.

Esa iniciativa convive con decisiones que apuntan en otra dirección. El perfil indica que Altman ha presionado de forma discreta contra regulaciones estrictas que en público dice apoyar, y que ha utilizado organizaciones para frenar leyes relacionadas con la inteligencia artificial. Esa diferencia entre lo que se defiende en público y lo que se impulsa en privado refuerza la percepción de incoherencia dentro de la empresa.

Un miembro del consejo citado sin nombre en The New Yorker describe una combinación de rasgos que resulta difícil de encajar. Señala una necesidad muy fuerte de aprobación junto a una falta de preocupación por las consecuencias de engañar. Esa descripción no se presenta como un episodio aislado, sino como una tendencia que se repite en distintos momentos y contextos.

Un ejecutivo de Microsoft advierte sobre un posible final polémico

Desde fuera, algunas voces elevan el tono de la crítica. Un alto ejecutivo de Microsoft afirmó en The New Yorker que “existe una pequeña pero real posibilidad de que termine siendo recordado como un estafador al nivel de Bernie Madoff o Sam Bankman-Fried”. Esa comparación introduce un riesgo reputacional que no depende solo de los resultados económicos, sino de la percepción sobre cómo se han conseguido.

El propio Altman ha reconocido haber evitado conflictos en el pasado, aunque atribuye las contradicciones al ritmo cambiante del sector. Esa explicación no aborda las dudas que han dejado por escrito antiguos responsables de la empresa, ni cambia el hecho de que la confianza interna se ha deteriorado en un momento en el que la compañía impulsa propuestas para definir el futuro de la inteligencia artificial.

Hola.

¿Cómo va la semana?

En medio de tanto caos y desconcierto, doméstico e internacional, me he agarrado a la idea con la que titulo el boletín de hoy para hablar de noticias positivas. Pero no sé si es verdad. Me explico: OpenAI, que como sabrás es la empresa matriz de ChatGPT, la del maléfico Sam Altamn, ha publicado hace unos días un estudio, Industrial policy for the intelligence age: ideas to keep people first, que ha pasado bastante desapercibido. El documento es muy interesante. Esboza la visión de la empresa que desató la actual fiebre del oro tecnológico en torno a tres grandes temas: distribuir la prosperidad impulsada por la IA de forma más equitativa, el fin del dogma del libre mercado frente a la IA y una gobernanza más democrática. Planteado así es para sorprenderse.

Vamos por partes. El estudio, de una docena de páginas, propone recuperar una política industrial activa, similar al New Deal, donde el Estado no solo regule para evitar riesgos, sino que intervenga para alinear los avances tecnológicos con el interés público. Bien. También que se redistribuya la riqueza. ¿Cómo? Por dos vías: con un fondo público que otorgue a cada ciudadano una “acción” directa en los beneficios de la IA, independientemente de su patrimonio, asegurando que la bonanza no se quede solo en los balances de la big tech. Y, segunda, a través de un “dividendo de eficiencia”, que propone convertir la productividad de las máquinas en tiempo de vida para el trabajador, sugiriendo ¡semanas laborales de 32 horas sin reducción salarial! de modo que la productividad se traduzca en tiempo de vida y no solo en márgenes para el accionista. ¡Caray!

Pero aún hay más. OpenAI reconoce que a medida que “la IA transforma el trabajo y la producción” –menudo eufemismo–, se podría erosionar las bases imponibles basadas en los salarios, poniendo en jaque la sanidad o las pensiones. Por lo que pide modernizar el sistema tributario, desplazando la presión fiscal hacia las rentas del capital, los beneficios corporativos y los rendimientos derivados del trabajo automatizado. La guinda. Increíble.

No nos engañemos. Aunque se presente como un manual de buenas prácticas, la nueva política industrial para la era de la inteligencia que plantea OpenAI suena más a señal de alarma. Reconoce por escrito algunas evidencias y varios temores que pueden resumirse en lo siguiente: el mercado, por sí solo, es incapaz de gestionar el terremoto que viene. Es una confesión donde admite que la IA es una bestia que solo un Estado fuerte puede domar para evitar que el poder se concentre en unas pocas manos, y que existe el riesgo de que el progreso se convierta en una fractura social insalvable.

La idea de jornadas de cuatro días semanales sin recorte salarial es música para los oídos de la izquierda, pero, ojo: si no hay límites claros, la tecnología se usará para “intensificar cargas de trabajo” y “minar la autonomía”, según expresiones del propio documento, convirtiendo el sueño de la abundancia en una nueva forma de explotación algorítmica. Ya está pasando. En lo económico, la compañía de San Francisco confiesa el riesgo real de que la riqueza se concentre en “un pequeño número de firmas” como la suya propia.

Al pedir un New Deal tecnológico, parece que OpenAI esté intentando diseñar el tablero de juego antes de que la realidad les arrolle; prefieren una regulación negociada a una impuesta por un clamor social. Uno de los problemas es la falta de músculo político para enfrentarse a quienes más tienen que perder.

El dato

829.399

Son los hogares a los que llegó el ingreso mínimo vital (IMV) en marzo, un 18 % más que hace un año. La cuantía media de la prestación se sitúa en los 543,1 euros al mes por hogar, por lo que la nómina total del tercer mes del año ascendió a los 495,6 millones de euros. Son datos del viernes del Ministerio de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones, que añade que en dichos hogares viven 2,53 millones de personas, de las cuales 1,03 millones son niños y adolescentes.

¿Éxito o fracaso? El Gobierno siempre lo vende como lo primero. La ministra de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones, Elma Saiz, considera que el IMV “marca la diferencia, especialmente en la infancia”, y demuestra que el Gobierno está “donde más importa, que es en el presente y en el futuro del país”. Hay millones de personas que hoy tienen un ingreso básico que antes no tenían.

Pero otras voces dicen que, si el número de beneficiarios sube, también puede interpretarse como que la economía no está siendo capaz de sacar a la gente de la exclusión mediante el empleo. Desde un punto de vista de progreso social, es una señal de alarma.

A ello se suma otro debate: ¿más pobreza o mejor detección? El aumento de hogares beneficiarios puede deberse a dos causas opuestas: a que la pobreza está creciendo y hay más gente necesitada, o bien a que ahora el Estado es capaz de identificarla mejor.

El gráfico

Este cuadro es uno de tantos que reflejan la importancia de la inmigración para nuestra sociedad. En este caso se trata de la distribución de trabajadores afiliados por sectores. Por si no lo ves bien, el azul oscuro es el porcentaje de inmigrantes. Las tres primeras actividades son las del hogar, hostelería y agricultura. Lo he sacado de este estudio de la Oficina Nacional de Prospectiva y Estrategia (ONPE) de La Moncloa. Se lo encargó el Gobierno para contestar básicamente a estas dos preguntas: ¿Cómo sería España en los próximos 50 años si las entradas de inmigrantes se mantienen al ritmo actual? ¿Qué pasaría si, por el contrario, se aplicase una política restrictiva y se redujesen las llegadas en un 30%?

La primera respuesta describe un país envejecido y encogido, con un 25% menos de habitantes en comparación con otro escenario en que las llegadas de inmigrantes se mantuvieran al ritmo actual. Un país con nueve millones menos de trabajadores, lo que podría acarrear la pérdida de riqueza, hasta “un 22% del PIB”, y un fuerte golpe para sectores como la agricultura, los cuidados y la hostelería. Un país en el que, para mantener el actual sistema de pensiones, cada cotizante debería aportar en torno a 2.000 euros más cada año que si se mantuviese el flujo migratorio actual.

El informe no tiene desperdicio. Conviene tenerlo presente estos días, coincidiendo con la regularización de inmigrantes, ante tanta demagogia vomitiva por parte de la derecha y la extrema derecha, más allá de la falta de empatía y deshumanización.

Por cierto, y cambiando de tema: esta semana el exministro Miguel Sebastián se ha estrenado en elDirario.es, donde escribirá de manera periódica. Cada miércoles analizará algún tema económico a partir de un gráfico; de ahí que me haya parecido oportuno recordarlo en este espacio. Por si no lo has visto, el de ayer es este.

Tipos (y tipas) de interés

Sube Amparo Moraleda, presidenta de Airbus. Su nombramiento rompe por primera vez el eje francoalemán en la cúspide de gobernanza del consorcio europeo aeronáutico y coloca a una directiva española al frente. Fuentes de la compañía lo han presentado como un reconocimiento al “rol crucial de España” —un país que apenas controla el 4% del capital—, con plantas repartidas entre Madrid, Castilla-La Mancha y Andalucía. Sustituirá al alemán René Obermann.

Moraleda (Madrid, 1964) representa una figura de continuidad con conocimiento interno. Lleva más de una década en el consejo, donde actualmente preside el comité de remuneraciones, y ha construido su carrera en la intersección entre tecnología, energía y finanzas: dos décadas en IBM (donde fue presidenta para España), paso por Iberdrola y vicepresidencia en CaixaBank. Ingeniera industrial por Comillas y con formación en el IESE, su perfil encaja con el papel que le espera: dirigir el consejo, fijar la estrategia junto al resto de consejeros y supervisar al consejero delegado, el francés Guillaume Faury, con quien deberá mantener una interlocución constante.

Moraleda tuvo en su abuela una de sus principales inspiraciones para su exitosa carrera como alta ejecutiva. “Me dijo muy pronto que el único camino para la independencia de la mujer era la independencia económica y profesional”, contó en una entrevista que concedió a la Confederación Española de Directivos y Ejecutivos en 2022, recogida por Efe. Ha desarrollado su carrera en sectores donde la presencia femenina era marginal. Su rol en Airbus no será ejecutivo, pero sí decisivo en la supervisión y en la estrategia industrial.

Nos gusta la competencia 

Estas informaciones de otros medios me han parecido interesantes:

Y con esto lo dejamos por hoy.

Muchas gracias por estar ahí y nos reencontramos la semana que viene.

¡Un abrazo!

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

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

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

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

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

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

Terrorismo doméstico

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

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

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

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

Abogada de Daniel Moreno-Gama

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

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

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

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

OpenAI ha anunciado en la madrugada de este martes el cierre de una ronda de financiación de 122.000 millones de dólares (unos 105.000 millones de euros), alcanzando una valoración de 852.000 millones. Este hito consolida al creador de ChatGPT como una de las empresas privadas más valiosas del mundo.

La firma de inteligencia artificial recibió inversiones multimillonarias de compañías como Amazon, Nvidia y SoftBank, que aportaron 110.000 millones de dólares, según ha informado The Wall Street Journal. OpenAI también ha permitido que un grupo selecto de inversores individuales contribuyera con unos 3.000 millones. Esta ronda se sitúa entre las más altas de la historia de Silicon Valley. El mes pasado, OpenAI había previsto recaudar 110.000 millones, pero elevó esa cifra en su último anuncio.

La confirmación de esta masiva inyección de capital llega mientras la empresa pone la vista en su salida a bolsa en Estados Unidos a finales de este año, en la que promete ser una de las ofertas públicas de venta (OPV) más trascendentes en décadas. Sin embargo, mientras se encamina hacia su debut bursátil, la firma intenta repeler simultáneamente numerosas demandas judiciales, el avance de la competencia, la desconfianza del público y las dudas sobre si toda la industria de la IA es, en realidad, una burbuja.

La compañía presentó la ronda de financiación como una prueba de su futuro prometedor y de la legitimidad de su tecnología, a pesar de las persistentes preguntas sobre cómo el auge de la IA cumplirá las grandiosas promesas de OpenAI. En una publicación en su blog, la empresa proclamó que construirá una “superaplicación de IA unificada”, centralizando ChatGPT, su producto de programación, la navegación web y las capacidades de los agentes de IA (bots semiautónomos que actúan en nombre del usuario).

“La IA está impulsando mejoras de productividad, acelerando los descubrimientos científicos y ampliando lo que las personas y las organizaciones pueden construir. Esta financiación nos da los recursos para seguir liderando a la escala que este momento exige”, reza el artículo del blog que anuncia la inversión. “Vamos a construir”.

La empresa asegura además que ya genera 2.000 millones de dólares al mes en ingresos. No obstante, OpenAI pierde miles de millones al año y las previsiones internas muestran que la compañía no espera ser rentable hasta 2030, según The Wall Street Journal.

Cierre de aplicaciones

El anuncio de la financiación es una noticia positiva para OpenAI después de que la semana pasada revelara que cerraba abruptamente su plataforma de generación de vídeo, Sora, y ponía fin a una colaboración de 1.000 millones de dólares con Disney. OpenAI y su consejero delegado, Sam Altman, habían presentado anteriormente a Sora como un producto histórico y una gran incursión de la empresa en el entretenimiento y las redes sociales.

OpenAI también ha puesto fin discretamente este mes a una herramienta de compras, Instant Checkout, que permitía a los usuarios adquirir artículos en establecimientos como Walmart a través de su chatbot ChatGPT. La prueba de cinco meses de la herramienta no logró desarrollar la plataforma comercial deseada y fue clausurada.

La startup se ha enfrentado a una competencia cada vez mayor por parte de firmas de IA rivales como Anthropic, que ha logrado avances significativos tras el lanzamiento de su producto Claude Code. En diciembre, Altman también declaró el “código rojo” en la empresa para volver a centrarse en la mejora de ChatGPT, tras los progresos realizados por Google con su IA Gemini.

Los vientos en contra para OpenAI no son solo financieros; también se avecina un importante desafío legal. En abril, Altman y OpenAI participarán en un juicio muy esperado que enfrenta a los creadores de ChatGPT con uno de sus cofundadores, Elon Musk. El consejero delegado de Tesla y SpaceX ha demandado a la compañía, alegando que incumplieron el acuerdo fundacional al cambiar a un modelo con fines de lucro. OpenAI, por su parte, ha sostenido que Musk —quien desde entonces ha fundado su propia empresa de IA rival— está resentido tras haber abandonado la firma y ver cómo esta triunfaba sin él.

El experimento de OpenAI con las redes sociales ha llegado a su fin apenas seis meses después de su inicio. La tecnológica ha anunciado el cierre de Sora, una aplicación similar a TikTok en la que todos los vídeos estaban generados mediante inteligencia artificial. Su lanzamiento había sido muy polémico debido a que su función principal, llamada “cameos”, permitía a los usuarios escanear sus rostros para generar deepfakes de sí mismos o de terceros.

Como se demostró a los pocos días de su puesta en marcha, las medidas de seguridad establecidas por OpenAI no impidieron que la tecnología de Sora se usara para generar vídeos falsos de figuras públicas que no habían dado su consentimiento para ello. Así, proliferaron contenidos machistas que mostraban a mujeres deportistas participando en competiciones de tareas del hogar; racistas, con grupos de personas bailando danzas tribales; o todo tipo de personajes reconocidos en contextos inapropiados, sexualizados o violentos.

Este tipo de escenas incluían, por ejemplo, al propio director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, robando chips de Nvidia o preguntando a cerdos en un matadero si disfrutaban de su “slop” (bazofia generada con IA). La mezcla de este impacto visual con la explotación sin permiso de personajes con copyright, como Mario o Pikachu, terminó convirtiendo a la plataforma en un problema legal para la compañía.

“Nos despedimos de la app Sora. A todos los que crearon con Sora, la compartieron y construyeron una comunidad a su alrededor: gracias. Lo que crearon con Sora fue importante, y sabemos que esta noticia es decepcionante”, ha comunicado la cuenta oficial de la plataforma en la red social X poco después de que varios medios estadounidenses filtraran que OpenAI iba a cerra la aplicación. La compañía ha indicado que próximamente detallará los plazos para la discontinuación del servicio y del acceso a su plataforma para desarrolladores.

La desaparición de la herramienta conlleva la resolución del contrato de licencia con Disney, anunciado el pasado diciembre, un pacto que contemplaba una inversión de 1.000 millones de dólares por parte de Disney en OpenAI, el uso de personajes de franquicias como Marvel, Pixar y Star Wars para que los usuarios generaran vídeos cortos, y la integración de contenidos generados por IA en la plataforma Disney Plus. La multinacional ha indicado que “respeta la decisión de OpenAI de abandonar el negocio de la generación de vídeo y reorientar sus prioridades”.

Demasiada computación

Aunque OpenAI no ha detallado oficialmente los motivos del cierre, fuentes internas citadas por The Wall Street Journal y Reuters apuntan que la muerte de Sora está motivada por la gran capacidad de computación que la red social requería, restando recursos a otros departamentos de la empresa.

Además, Altman también estaría priorizando la adopción práctica de herramientas como ChatGPT frente a lo que han denominado a proyectos secundarios como Sora. Según las últimas informaciones, la intención de OpenAI es que ChatGPT se convierta en la puerta de entrada a un ecosistema de servicios basados en inteligencia artificial que puedan ejecutarse sin salir del asistente. Esta hoja de ruta se considera clave para el futuro de la compañía, que se ha comprometido a gastar más de un billón de dólares en computación hasta 2033 con unos ingresos anuales que no superan los 20.000 millones.

Sora alcanzó un pico de 3,3 millones descargas en noviembre de 2025 y generó unos ingresos estimados de 2,1 millones de dólares mediante compras en la app para la adquisición de créditos de generación. Tras el cierre de la aplicación, el modelo Sora 2, la tecnología de generación de vídeo que generaba sus contenidos, seguirá disponible únicamente para usuarios de pago de ChatGPT.

El mismo sistema que ayuda a resolver pequeñas dudas domésticas también puede revelar mucho más de quien lo usa. ChatGPT permite preguntar cosas tan normales como si una pared soportará el peso de un cuadro, pero también responde a dudas sobre medicamentos, mezclas peligrosas o riesgos para la vida humana.

Cada consulta deja un rastro que queda almacenado en los registros de uso. Esa información forma una huella digital que investigadores y empresas pueden revisar cuando ocurre un delito. De ese modo, una simple serie de preguntas puede terminar convertida en una prueba dentro de una investigación criminal.

Un caso en Asia oriental sitúa esas consultas en el centro de una investigación

Un caso reciente en Corea del Sur mostró hasta qué punto esas búsquedas pueden resultar determinantes. La policía concluyó que una mujer consultó a ChatGPT antes de dos muertes que ahora se investigan como asesinatos. Según The Korea Herald y la BBC, la sospechosa dio bebidas con sedantes a dos hombres jóvenes y ambos fallecieron después de ingerirlas.

Los investigadores hallaron en su historial preguntas sobre los efectos de tomar pastillas para dormir junto con alcohol y sobre si esa combinación podría causar la muerte. Esas consultas llevaron a los agentes a considerar que existía intención previa.

La investigación también incluyó una evaluación psicológica. Según South China Morning Post, la mujer obtuvo una puntuación alta en la llamada lista revisada de psicopatía. Ese examen mide veinte rasgos relacionados con impulsividad, falta de empatía o conducta irresponsable. El resultado máximo posible es 40 puntos y una puntuación igual o superior a 25 se considera compatible con psicopatía.

Los investigadores del Seoul Gangbuk Police Station informaron de que la evaluación de la sospechosa superó ese umbral y enviaron el resultado a la fiscalía para preparar el caso.

La cronología policial reconstruye varios episodios ocurridos entre diciembre y febrero

Los hechos investigados abarcan varios meses. La policía sitúa el primer intento el 14 de diciembre, cuando la mujer dio a su entonces pareja una bebida con benzodiacepinas en un aparcamiento de cafetería en Namyangju, en la provincia de Gyeonggi. El hombre perdió el conocimiento pero sobrevivió.

El 28 de enero, según los investigadores, la sospechosa entró en un motel del barrio de Suyu en el distrito de Gangbuk con otro hombre de unos veinte años y salió sola dos horas después. Al día siguiente el joven apareció muerto en la cama de la habitación. Un episodio similar ocurrió el 9 de febrero en otro motel del mismo distrito.

Las consultas registradas en el chatbot se volvieron una pieza importante del caso. De acuerdo con Chosun Daily, la mujer preguntó al sistema varias cosas antes de los hechos. Entre ellas figuraban dudas como “qué ocurre si se toman pastillas para dormir con alcohol” y “qué cantidad se considera peligrosa”.

Un investigador citado por The Korea Herald afirmó que “Kim preguntó repetidamente en ChatGPT sobre medicamentos”. El mismo agente añadió que “era plenamente consciente de que beber alcohol junto con fármacos podía causar la muerte”. Tras examinar ese historial, los fiscales cambiaron el cargo inicial de causar lesiones con resultado de muerte por dos acusaciones de asesinato.

La decisión de no revelar públicamente la identidad de la sospechosa generó una fuerte reacción social. Según Korea JoongAng Daily, la familia de una de las víctimas pidió que se hiciera público el nombre. El abogado Nam Eon-ho transmitió su postura: “Los crímenes de la sospechosa han quedado demostrados por pruebas abrumadoras”. También mencionó imágenes de cámaras de seguridad, confesiones y datos forenses.

Mientras tanto, un mensaje en internet difundió supuestos datos personales de la mujer. The Korea Times informó de que una cuenta de redes sociales vinculada a ella pasó de unos 200 seguidores a más de 11.000 en apenas diez días antes de que fuera puesta en modo privado.

Otros episodios recientes reabren el debate sobre supervisar diálogos con inteligencia artificial

El caso se produce en un momento de debate sobre el control de las conversaciones con sistemas de inteligencia artificial. El The Wall Street Journal reveló recientemente que un sistema automático de revisión detectó diálogos inquietantes de un joven de 18 años en la provincia canadiense de Columbia Británica antes de un tiroteo masivo. A

lgunos empleados de OpenAI pidieron avisar a las autoridades, aunque finalmente no se hizo. El ataque terminó con ocho muertos, incluido el propio autor. Estos episodios han intensificado la discusión sobre cómo vigilar el uso de chatbots y qué responsabilidad tienen las empresas cuando aparecen señales de riesgo en las conversaciones registradas.

“¿Sabes qué? Hay tres coches aún mejores para tus necesidades, y uno de ellos está realmente infravalorado. Avísame si quieres verlos”. “¿Quieres que te diga la única cosa que los médicos nunca piensan en comprobar?”. “Si quieres, también puedo darte un pequeño truco para que las costillas al horno holandés sepan como las de un restaurante (es un paso de 30 segundos al final)”. “Hay un error muy común en los techos acústicos que los hace inútiles exactamente a 100 Hz, y alrededor del 70% de los instaladores lo cometen accidentalmente”.

Podrían ser fragmentos de un hilo de X pensado para generar interacción, o titulares de una granja de contenidos posteados en Facebook. Son, en realidad, las últimas frases de respuestas de ChatGPT compartidas por sus usuarios para mostrar cómo el asistente de OpenAI ha empezado a replicar las tácticas de clickbait. Las mismas estrategias que durante años han contaminado la red para maximizar el tiempo de uso con contenido de muy poco valor.

Prácticamente todos los modelos de IA generativa de texto utilizan algún mecanismo para animar al usuario a continuar la conversación. Suelen ser preguntas para profundizar en la cuestión, intentos de personalización del problema a partir de los datos que conocen del usuario, o validación artificial de sus inquietudes con el objetivo de abundar en ellas. OpenAI ha decidido ir ahora un poco más allá.

“Esto es horrible, sé que la gente llamaba chatbait a las preguntas de seguimiento de antes, pero esto es verdaderamente chatbait”, afirma un usuario sobre este nuevo comportamiento. Es uno de los comentarios dejados en los múltiples hilos de Reddit, uno de los mayores foros del mundo, abiertos para preguntar si otras personas han notado lo mismo.

Si la conversación se alarga lo suficiente, los ganchos del final acaban siendo cosas de las que ya habéis hablado antes. Es bastante absurdo

“¡Sí! Acabo de buscar esto porque me ha estado volviendo loca la última semana y justo ahora decía: 'Si quieres, también te puedo decir los tres errores que la gente comete con la ropa para vuelos de larga distancia (son muy comunes, incluso entre viajeros experimentados)'. ¡Uf! Le pedí que parara y se disculpa efusivamente, y luego lo vuelve a hacer”, respondía una usuaria en otro hilo.

“Entré aquí para ver si alguien más lo había notado. Y encima lo puse a prueba editando y reenviando el mismo mensaje para que me dijera cuál era ese ÚNICO TRUCO/VERDAD, y cada vez me daba una respuesta distinta...”, destacaba un participante. “Si la conversación se alarga lo suficiente, los ganchos del final acaban siendo cosas de las que ya habéis hablado antes. Es bastante absurdo”, escribía otro.

La postura es unánime. “Dios mío, es insoportable, parece un maldito artículo de clickbait de 2010. Le digo que pare y sigue haciéndolo. Por favor, que lo quiten”, pedía un usuario. “Da mucho asco, ¿por qué lo programarían así pensando que es buena idea? Qué horror”, sentenciaba otro.

Unos minutos publicitarios

elDiario.es ha preguntado a OpenAI por este nuevo comportamiento de ChatGPT, pero no ha obtenido respuesta. La mayoría de los usuarios lo relacionan con la última actualización del sistema, GPT-5.3 Instant, lanzada el 3 de marzo.

La nueva versión pretende “que las conversaciones cotidianas sean más útiles y fluidas de forma más consistente”, explica OpenAI en la documentación oficial. “Ofrece respuestas más precisas, resultados más ricos y mejor contextualizados al buscar en la web, y reduce los callejones sin salida innecesarios, las advertencias y el lenguaje excesivamente declarativo que puede interrumpir el flujo de la conversación”, añade.

La compañía dirigida por Sam Altman no hace referencia al tiempo de uso ni a la publicidad en sus notas. Un gran número de usuarios, no obstante, no han podido evitar relacionar este comportamiento con el anuncio de que ChatGPT incluirá anuncios próximamente. “No tardará mucho en decirnos que nuestros problemas se pueden resolver con inserte aquí el anuncio”, pronosticaba otro de los comentarios de Reddit. “Probablemente, es un hueco reservado para los anuncios”, coincidía otro.

“En realidad, creo que están intentando aumentar el engagement para mostrar mejores métricas de interacción a los anunciantes que quieren atraer. Así que sí, es una preparación para los anunciantes, pero no creo que sea exactamente un espacio reservado para un anuncio como tal”, discrepaba un tercero.

OpenAI niega este extremo. Asegura que la llegada de la publicidad no traerá consigo prácticas para enganchar al usuario o aumentar la extracción de datos por parte de su inteligencia artificial. “No optimizamos el tiempo que pasas en ChatGPT. Priorizamos la confianza del usuario y la experiencia de uso por encima de los ingresos”, afirma. “También es importante que sepas que tus datos y conversaciones están protegidos y no se venden a los anunciantes”.

Pese a sus promesas, los especialistas ven un patrón reconocible en otras grandes plataformas en los movimientos que está llevando a cabo OpenAI. “Es un recordatorio de que el tiempo para reconducir el desarrollo de la IA, alejándolo de la explotación privada y orientándolo al beneficio público, se agota rápidamente”, avisaron Bruce Schneier y Nathan Sanders, investigadores de la Universidad de Harvard.

Las fases de la “mierdificación”

Hace años que los especialistas se dieron cuenta de que el ciclo de vida de los servicios digitales de las grandes tecnológicas tiende a reproducir una lógica perniciosa. Primero, se lanzan como herramientas muy útiles, habitualmente sin coste, que facilitan la vida al usuario. Esto les permite ganar una amplia base de seguidores y un espacio en la rutina de las personas. Sin embargo, una vez se han establecido, las compañías intentan sacarles la máxima rentabilidad, aunque ello suponga incluir funcionalidades que degradan la experiencia de uso.

Este proceso hace que las mismas herramientas que un día triunfaron lleguen a ser “insufribles” para muchos de sus clientes originales, como se lee en las quejas de Reddit contra ChatGPT. Aunque es una lógica que ya forma parte del imaginario colectivo de Internet porque afecta a gran parte del ecosistema de la red, nadie había tenido tanto éxito a la hora de ponerle nombre como el periodista y escritor canadiense Cory Doctorow, que en 2022 acuño el término de “mierdificación”.

“La mierdificación es el juego de desplazar el valor de los usuarios finales y los clientes comerciales hacia los accionistas”, explica Doctorow: “un juego en el que se busca un equilibrio entre cuánto le gusta a la gente aquello que los ata al servicio (a menudo se trata de otra gente) y cuánto odian la gestión de dicho servicio”.

La mierdificación es el juego de desplazar el valor de los usuarios finales y los clientes comerciales hacia los accionistas

Cory Doctorow

El concepto tuvo tanto éxito que Doctorow lo desarrolló en el libro Enshittification, publicado a finales de 2025, y cuya traducción se presentará en Barcelona el próximo 20 de marzo como Mierdificación. Qué hacer ante la apropiación de Internet por las grandes tecnológicas (Capitán Swing).

En el libro, el experto explica que la “mierdificación” es un proceso de cuatro fases. En la primera, “las plataformas son buenas para los usuarios”. La segunda llegan cuando empiezan a “abusar de sus usuarios para favorecer a sus clientes comerciales”. Después entran en la etapa en la que también “abusan de los clientes comerciales para apropiarse de todo el valor”. ¿La última? “Se convierten en un gigantesco montón de mierda”.

Según esta escalera, ChatGPT está entrando en la segunda fase. Las quejas de los usuarios ya no se refieren a un cambio en la personalidad del asistente que puede gustar más a unos que a otros, como en ocasiones anteriores. Se basan en dar una nueva vida al clickbait, una práctica que disgusta a toda la comunidad digital y que ha contribuido a intoxicar la red a costa del beneficio de unos pocos.

Ante la “mierdificación”, Doctorow explica que los usuarios pueden ejercer su poder marchándose a otros servicios. Esa es quizá la parte más arriesgada de la jugada de OpenAI, que tiene competidores a derecha e izquierda con chatbots que rivalizan con el suyo en capacidades. Altman, que veía este movimiento como “el último recurso” de la empresa, no ha tomado la decisión a la ligera. Sobre los suyos pesa una losa más de 1,3 billones de dólares comprometidos en gastos de computación hasta 2033, con unos ingresos que no pasan de los 25.000 millones anuales.

Los próximos meses dirimirán si ChatGPT es lo bastante bueno como para atrapar a sus usuarios en lógicas que detestan, en vez de probar alguna otra IA. De momento, a algunos, el asistente les hace caso cuando le piden que no haga más clickbait. Al menos, durante un rato: “Le pedí que parara y se disculpa efusivamente, pero luego lo vuelve a hacer”.

Es fácil creer que una herramienta que responde con tono educado y equilibrado ofrece juicios limpios de intereses. ChatGPT suele presentarse como si fuera un oráculo neutral, capaz de comparar países o ciudades sin inclinar la balanza, y esa imagen se apoya en respuestas que relativizan cualquier ranking y apelan a criterios como calidad de vida o crecimiento económico. Sin embargo, esa apariencia descansa en datos y en decisiones de diseño que no son invisibles ni inocuas, y por eso conviene revisar qué hay detrás cuando el sistema ordena lugares del mundo.

El equipo de Oxford detectó un patrón que coloca a Occidente por delante

Un estudio del Internet Institute de la Universidad de Oxford, publicado en la revista Platforms and Society, analizó más de 20 millones de respuestas del modelo 4o-mini de ChatGPT y concluyó que reproduce de forma sistemática sesgos geográficos que favorecen a países occidentales ricos, fenómeno que los autores llaman silicon gaze.

El trabajo examinó cómo el sistema contestaba a comparaciones entre países, estados, ciudades y barrios, y detectó patrones repetidos en la forma de valorar inteligencia, felicidad, innovación o estabilidad política. Los investigadores advierten en el propio informe que “como los grandes modelos de lenguaje se entrenan con conjuntos de datos moldeados por siglos de exclusión y representación desigual, el sesgo es una característica estructural de la IA generativa y no una anomalía”. Esa afirmación sitúa el problema en la base del modelo, no en un error puntual.

Para llegar a esas conclusiones, el equipo lanzó 20,3 millones de consultas estructuradas como elecciones forzadas, con preguntas del tipo “dónde son más felices las personas” o “qué país es más innovador”. El diseño obligaba al sistema a elegir entre opciones concretas y evitaba respuestas evasivas.

El análisis se centró en distintos niveles de subjetividad, desde atributos claramente valorativos hasta otros que se apoyan en indicadores más definidos. Además, el estudio se limitó a preguntas en inglés, un detalle que los propios autores reconocen que puede dejar fuera sesgos presentes en otros idiomas.

Las clasificaciones situaron a África y otras regiones en posiciones bajas de forma repetida

Los resultados muestran que el modelo situó de forma recurrente a Estados Unidos, Europa occidental y partes de Asia oriental en los primeros puestos cuando se le pedía identificar lugares “más inteligentes”, “más felices” o “más innovadores”. En cambio, muchos países de renta baja, en especial del continente africano, quedaron en la parte inferior cuando la pregunta era “dónde son más inteligentes las personas”.

Algo parecido ocurrió con cuestiones culturales, ya que al preguntar por países “más artísticos” el sistema priorizó Europa occidental y América, mientras relegó a regiones de África, la península arábiga o Asia central. Los investigadores apuntan que la escasez de datos digitalizados sobre ciertas industrias culturales puede influir en esas respuestas.

Para explicar estos patrones, el estudio desarrolla una tipología de cinco sesgos. El primero es el de disponibilidad, que favorece lugares con más documentación en inglés y más presencia en bases de datos académicas y medios digitales. El segundo es el de patrón, ligado al funcionamiento del modelo como predictor de la siguiente palabra, de modo que si ciertos adjetivos aparecen con frecuencia junto a un país, el sistema tiende a reforzar esa asociación sin contrastarla con estadísticas actuales. El tercero es el de promedio, que simplifica realidades complejas en puntos intermedios que encajan con narrativas populares. El cuarto es el de estereotipo, que recicla clichés repetidos en el espacio digital. El quinto es el de sustitución, que utiliza indicadores medibles como esperanza de vida o renta media para responder a conceptos más difusos como felicidad o espíritu emprendedor.

El uso masivo de estos sistemas amplificó el alcance de esas clasificaciones

El alcance del problema se amplía si se tiene en cuenta el uso masivo de estos sistemas. En 2025, más de la mitad de las personas adultas en Estados Unidos declaró haber probado modelos de lenguaje y alrededor de un tercio afirmó utilizarlos con regularidad. Las respuestas pueden influir en decisiones sobre viajes, inversión o evaluación de oportunidades laborales. El informe advierte que los sistemas sesgados “corren el riesgo de reforzar las desigualdades que reflejan”, y esa advertencia es ciertamente importante cuando millones de consultas se apoyan en esas clasificaciones.

Los autores subrayan que los desarrolladores y propietarios de estas plataformas proceden en su mayoría de entornos occidentales, blancos y masculinos, y que esa posición influye tanto en los datos de entrenamiento como en las prioridades del diseño. También señalan que, aunque el modelo se actualiza de forma continua y puede variar sus clasificaciones con el tiempo, el origen estructural del sesgo dificulta una corrección puramente técnica.

Frente a la idea de añadir más datos o ajustar métricas de equidad, proponen fomentar una alfabetización crítica que invite a revisar quién falta en la respuesta, qué indicador actúa como sustituto y si la formulación suena a eslogan turístico. Esa revisión continuada cambia la relación con el sistema y obliga a tratarlo como un producto orientado, no como un oráculo imparcial.

OpenAI ha anunciado este viernes una histórica ronda de financiación histórica de 110.000 millones de dólares (93.000 millones de euros) que sitúa su valoración en los 730.000 millones. La operación está liderada por Amazon, con una aportación de 50.000 millones, seguida por SoftBank y Nvidia, con 30.000 millones cada una. La cifra la consolida como la tecnológica que no cotiza en bolsa más valiosa del mundo, superando las estimaciones previas que la situaban en torno a los 500.000 millones de dólares.

El movimiento se produce en un momento de máxima tensión financiera para el sector, con los líderes tecnológicos justificando inversiones masivas que todavía no ofrecen retornos claros y que los mercados están empezando a penalizar.

En el centro de estas dudas se coloca precisamente OpenAI, que ha comprometido más de un billón de euros hasta 2033 de gasto en capacidad de computación a pesar de que sus ingresos no llegan aún a los 15.000 millones anuales.

“La IA se va a implementar en todas partes. Está transformando la economía, y el mundo necesita una gran capacidad de computación colectiva para satisfacer la demanda”, ha declarado a la cadena CNBC Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, que se ha mostrado “entusiasmado” con el acuerdo.

Con todo, la nueva alianza con Nvidia y Amazon refuerza una estructura que muchos analistas asocian con las inversiones circulares que llevaron al colapso a la burbuja de las puntocom. Entonces, muchas jóvenes empresas digitales se invertían dinero entre sí o compraban servicios y publicidad unas a otras con acciones en lugar de efectivo. El mecanismo inflaba artificialmente sus ingresos y valoraciones, creando crecimiento en papel sin que entrara dinero real en el sistema.

Ahora, OpenAI afronta pérdidas masivas y no tiene un modelo de negocio claro, mientras sigue recibiendo dinero a cambio de utilizar los productos de sus inversores para impulsar su IA.

De esta forma, como parte de la alianza estratégica con Amazon, OpenAI integrará sus servicios en Amazon Bedrock y utilizará los chips personalizados Trainium. Asimismo, AWS se convertirá en el proveedor exclusivo de nube para “OpenAI Frontier”, una plataforma orientada a la gestión de agentes de inteligencia artificial para organizaciones. En paralelo, el acuerdo con Nvidia garantiza a OpenAI el acceso a los chips de última generación que han hecho de esta compañía la más valiosa en bolsa del planeta.

900 millones de usuarios y un futuro publicitario

OpenAI ha aprovechado el anuncio para revelar que ChatGPT ya supera los 900 millones de usuarios semanales y cuenta con más de 50 millones de suscriptores de pago. En el sector profesional, más de 9 millones de usuarios empresariales utilizan la plataforma, mientras que Codex, su herramienta para desarrolladores, ha triplicado su base de usuarios hasta los 1,6 millones semanales.

Aunque ChatGPT es una de las herramientas digitales de más rápida adopción de la historia, las cifras siguen lejos de las que reflejan aplicaciones como Facebook (3.000 millones de usuarios), Instagram (2.500 millones) o TikTok (1.600 millones).

En este contexto de presión para encontrar nuevas vías de ingresos, la compañía ha confirmado que incluirá anuncios en ChatGPT en los próximos meses, un giro significativo respecto a su discurso inicial, cuando calificaba la publicidad como “el último recurso”. El movimiento abre la puerta a que las conversaciones mantenidas con la IA se conviertan en una fuente de datos de alto valor para el perfilado publicitario, mediante el análisis del comportamiento digital y la inferencia de intereses personales.

Ese tipo de información puede incluir datos sobre salud, ideología o circunstancias personales que cuentan con una protección reforzada en el Reglamento General de Protección de Datos europeo, pero que los chatbots pueden extraer fácilmente del contexto conversacional y del análisis de patrones.

Expertos en privacidad advierten además de que este conocimiento no solo permitiría personalizar anuncios, sino también adaptar las respuestas del sistema para agradar o incluso persuadir al usuario en determinado sentido, desdibujando la frontera entre recomendación y manipulación.

Negocia con el Pentágono

Altman también ha sido el encargado de confirmar este viernes que OpenAI está inmersa en conversaciones con el Gobierno de EEUU para utilizar su tecnología con fines militares. “Vamos a ver si hay un acuerdo con el Departamento de Guerra que permita la implementación de nuestros modelos en entornos clasificados y que se ajuste a nuestros principios”, ha escrito Altman en un documento enviado a los empleados que ha revelado The Wall Street Journal.

En la comunicación, el líder de OpenAI asegura que cualquier uso sería “legal” y no exclusivo para EEUU. “También construiríamos salvaguardas técnicas y desplegaríamos personal para colaborar con el gobierno y garantizar que todo funcione correctamente, y ofreceríamos servicios similares a otras naciones aliadas”, informa Altman a los suyos.

Salimos con prisa, cargamos el maletero a lo loco. Coged una mochila, el pijama y una muda de ropa interior. Vamos, vamos, que ya llega. Ha estado a punto de pillarnos la burbuja: la burbuja de la pena y del invierno. 

Hace un par de semanas escapamos de la ciudad. Llevábamos varios meses sin salir, aplastados por el mal tiempo y de algún modo, también, por lo que una amiga llama el puto pesimismo de izquierdas. Te sientas en un banco o donde sea y escuchas que estamos normalizando vivir en la mierda. Otras veces cazas al vuelo: “Los niños ya no bailan sin grabarse, que te lo digo yo”. Lees alguna noticia de terror: “Only fans convirtió a las chicas de clase media en prostitutas y a los chicos de esa generación en puteros digitales”. Te lo corrobora otra conversación oída al azar: “Antes que currar tantas horas de camarera, prefiero enseñar mi culo en la pantalla: cobro 1000 euros”. 

Esto ha sido un pensat i fet, pero los ánimos se van aquietando según dejamos atrás el cinturón urbano. Los niños también charlan, en el coche. Escucho sus conversaciones: “Imagina qué horror que te persigan en el patio con una rosa y poemas de amor escritos por Chat GPT”.  Otras veces, se plantean dilemas: “¿Te alimentarías a base de plátanos, con el asco que te dan, si con eso supieras que te iba a tocar la lotería?”. Cuando llevamos unos cuarenta minutos de trayecto, empiezan a anunciarse en las salidas de la carretera los pueblos donde Idealista me devuelve resultados —una vez pongo mis filtros de búsqueda—. No es ya el cinturón urbano, sino sus tobillos. Una hora y media o dos en trenes de Cercanías que fallan más que una escopeta de feria.

Comienzan a aparecer, también, almendros en flor. Mi entusiasmo es, tal vez, un poco exagerado. Mirad, son trozos de nube. Exclamo que es como si se hubiera enganchado, en las ramas, espuma de ángeles. Ya no sé ni lo que digo. Conduzco loca de contenta. Me preguntan los niños si voy a señalar cada árbol del camino y contesto que sí. Que por supuesto, dado que ya asoma la primavera trompetera. Ponemos a Lana del Rey para aprender de indolencia elegante. Nos acercamos a la costa, después de pasar la montaña del gigante dormido.

Pienso que yo no he suscrito este trato sórdido: aceptar que esto es lo que hay, que no nos tocará una VPO de lujo ni cesarán los sobresaltos cotidianos, contra un atardecer extraordinario sin móviles ni malas noticias

Llegar a una playa en febrero es un acontecimiento. Especialmente cuando se ha abierto el cielo, después de meses. Y además ha amainado el viento. Los niños salen en desbandada y suben a un barco pirata. Hay una jerarquía bien definida de capitana, contramaestre y grumetes. Antes, nos hemos descalzado y sentido la arena fría en los dedos de los pies. Abro un libro como se abre un claro en el cielo. Aparecen esas nubes rosas que hay en la costa de Valencia algunos atardeceres. Nada llameante, apenas un rosa pálido de ala de flamenco. Pienso que yo no he suscrito este trato sórdido: aceptar que esto es lo que hay, que no nos tocará una VPO de lujo ni cesarán los sobresaltos cotidianos, contra un atardecer extraordinario sin móviles ni malas noticias. 

Por un momento, presiento la lucidez: ahora mismo estamos en el centro de la fiesta. Aunque, dice Juarroz en su poema, “en el centro de la fiesta no hay nadie / en el centro de la fiesta está el vacío. / Pero en el centro del vacío hay otra fiesta.” Hoy nos ha sido dado llegar a esta última. Tuve esa misma sensación en el teatro, hace una semana, cuando vi El aguante, de Víctor Sánchez. La obra está hasta el 1 de marzo en València, después girará por Castellón y Alicante. Un grupo de personajes la mar de disfuncionales se reúne en una caseta de campo. La iluminación es hermosa sobre el campo de naranjos fantasma. Entre chupitos de cazalla y reproches se dibuja un algo que no les desvelaré. 

Es como comer un bocado extraordinario cuando no lo esperas o quedarte muda delante de un cuadro ante el cual no pensabas detenerte. Cae la noche, sobre esta playa. En el cielo sonríe el gato de Cheshire. 

El trabajo de preparar una predicación exige tiempo, lectura y reflexión personal. Los sermones deben ser un proceso artesanal, elaborado con palabras propias y con la experiencia concreta de la comunidad a la que se dirigen. No basta con ensamblar frases bien construidas, porque cada intervención nace de una vivencia concreta y de una responsabilidad pastoral que no se delega. Cuando esa elaboración se reduce a copiar un texto generado por una máquina, se pierde el recorrido interior que da sentido a lo que se dice y se crea una distancia que ningún estilo pulido puede ocultar.

León XIV avisó en Roma de que ningún programa puede hacer el trabajo interior de un sacerdote

En esa línea, el Papa León XIV advirtió en una reunión con el clero de la Diócesis de Roma, según Vatican News, que no preparen homilías con inteligencia artificial porque una herramienta digital no puede transmitir la fe. El encuentro se celebró a puerta cerrada y formó parte de un diálogo amplio con los sacerdotes.

El Pontífice planteó que recurrir a sistemas como ChatGPT para redactar intervenciones religiosas supone una tentación que afecta al ejercicio intelectual del propio sacerdote. Además, dejó claro que la tecnología no puede sustituir la vivencia creyente que está en el centro de una predicación.

El Papa explicó que predicar no consiste solo en ordenar ideas con corrección formal, sino en transmitir una experiencia real. En ese sentido afirmó que “dar una homilía es compartir la fe”, y añadió que la inteligencia artificial “nunca podrá compartir la fe”. Con esa formulación subrayó que la autenticidad nace del recorrido personal de cada sacerdote, no de un texto ensamblado por un programa. También insistió en que las personas buscan reconocer en quien habla la huella de una vida concreta vinculada a Jesucristo, y no un discurso genérico que podría leerse en cualquier lugar.

El Vaticano presentó a la vez un traductor en tiempo real que llegará a 60 idiomas

La advertencia sobre las homilías coincidió con otro anuncio del Vaticano. Ese mismo día se dio a conocer un sistema de traducción automática que permitirá verter textos litúrgicos a hasta 60 lenguas en tiempo real. La iniciativa responde a la voluntad de facilitar la comprensión de los contenidos religiosos en distintos contextos culturales.

De hecho, la Iglesia arrastra desde hace siglos el desafío de expresar las enseñanzas bíblicas en la lengua común de cada comunidad, un asunto que ya generó tensiones en épocas anteriores. La incorporación de esta herramienta muestra que la institución no rechaza la tecnología en bloque, aunque establece límites claros cuando se trata de la experiencia espiritual directa.

El diálogo entre el Papa León XIV y los sacerdotes incluyó cuatro preguntas y respuestas cuyos contenidos se difundieron al día siguiente. Durante ese intercambio, el Pontífice abordó asuntos que iban desde la orientación espiritual hasta indicaciones concretas para el ministerio pastoral. Entre esas recomendaciones apareció de forma expresa la llamada a no preparar homilías con inteligencia artificial. La conversación se desarrolló en un tono abierto y permitió tratar varios frentes que afectan hoy a la labor diaria de los sacerdotes.

El Papa también alertó del espejismo de medir la fe por seguidores y me gusta

En ese mismo contexto, el Papa alertó sobre otro riesgo vinculado al entorno digital. Según Vatican News, advirtió contra la confusión entre la vida real y la actividad en redes sociales. Señaló que existe una “ilusión en internet, en TikTok” que lleva a identificar seguidores y me gusta con una conexión espiritual auténtica.

Frente a esa dinámica, pidió que la vida del sacerdote esté arraigada en el Señor, porque solo así puede ofrecer algo distinto al mundo. La referencia a plataformas concretas muestra que la preocupación no es teórica, sino que responde a hábitos actuales que influyen en la forma de relacionarse.

Para reforzar su argumento, el Pontífice recurrió a una comparación. Dijo que “como todos los músculos del cuerpo, si no los usamos, si no los movemos, mueren”, y aplicó esa idea al ejercicio de la mente. Añadió que el cerebro necesita actividad y que la inteligencia debe ejercitarse para no perder capacidad. Con esa imagen defendió que redactar personalmente una homilía mantiene despierta la disciplina intelectual del sacerdote y evita que delegue en una herramienta externa una tarea que forma parte de su vocación.