La empresa OpenAI, creadora del popular ChatGPT y una de las líderes mundiales en inteligencia artificial (IA), registró unas pérdidas netas atribuidas de 39.000 millones de dólares (33.640 millones de euros al cambio) en 2025, adelanta este martes el Financial Times. Según una persona familiarizada con este endeudamiento, la mayor parte del incremento reflejaba un cargo contable no monetario vinculado a la estructura anterior de la empresa, más que a sus operaciones.

De acuerdo con la información, OpenAI invirtió 34.000 millones de dólares el año pasado, como parte de su objetivo por dominar el mercado de la IA, de crecimiento fulgurante, antes de su salida a bolsa. La compañía gastó unos 19.000 millones de dólares (16.400 millones de euros) en investigación y desarrollo en 2025 y casi 6.000 millones en ventas y marketing, además de otros gastos, mientras que registró unos ingresos de aproximadamente 13.000 millones de dólares (11.215 millones de euros) el año pasado.

A finales de 2025, generaba 2.000 millones de dólares (1.700 millones de euros) en ingresos mensuales, el doble que un año antes, lo que la convirtió en una de las empresas de mayor crecimiento de la historia. Sin embargo, esas cifras están lejos de cubrir la inversión y los gastos realizados.

Antes de que OpenAI se convirtiera a finales del año pasado en una empresa con fines de lucro (antes era una corporación de beneficio público), los inversores de la empresa recibían derechos de participación convertibles en lugar de acciones convencionales, indica el prestigioso medio económico.

Según las normas contables en EEUU, estos derechos se trataban como pasivos y se revalorizaban periódicamente a medida que aumentaba la valoración de la empresa. Hasta el momento, el gasto de la compañía ha sido respaldado por inversores interesados en asegurar una participación en los futuros líderes de la industria de la IA. A principios de este año, OpenAI recaudó 122.000 millones de dólares en financiación (105.250 millones de euros), con una valoración de 730.000 millones de dólares (629.750 millones de euros).

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

No llegará a Europa por el momento

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En la industria tecnológica, llegar el primero al restaurante no te asegura una silla en la mesa. La sociedad digital no se entiende sin Google, pero la realidad es que la herramienta que lanzó la revolución en el acceso a la información fue AltaVista, adquirida después por Yahoo. El caso de MySpace y su colapso justo antes de que Facebook reventara el mercado de las redes sociales es quizá uno de los más conocidos. Pero hay ejemplos allá donde se mire, como pueden atestiguar aquellos que aseguraban que los teléfonos inteligentes iban a cambiar el mundo con una blackberry en la mano, poco antes de que Steve Jobs presentara el primer iPhone.

El 30 de noviembre de 2022 la humanidad se asomó a ChatGPT y volvió a ver el futuro de la tecnología. El primer chatbot de inteligencia artificial se convirtió en la herramienta digital de más rápida adopción de la historia e impulsó a su creadora, la entonces fundación sin ánimo de lucro OpenAI, al foco mundial. Había empezado oficialmente la revolución de la IA generativa. La cara visible de OpenAI, Sam Altman, se convirtió en una de las personas más populares del planeta y estrechó las manos de decenas de líderes políticos y magnates mientras lanzaba vaticinios sobre el futuro de esta tecnología, el empleo o las relaciones personales.

Poco más de tres años y medio después la situación es muy diferente. El liderazgo de los de Altman, que un día fue incuestionable, ahora corresponde a Anthropic. Se trata de otra startup fundada por un grupo de extrabajadores de OpenAI que salieron de la empresa ante el temor de que esta hubiera dado de lado la seguridad en pos de lograr avances de la manera más veloz posible. Su líder, Dario Amodei, es ahora uno de los mayores evangelistas de la seguridad de la IA.

En cuestión de un par de años, la escisión ha superado a su antecesora. Todo ha sido gracias a superarla en las herramientas destinadas al ámbito corporativo, lo que ha producido un efecto cascada: el dinero de las empresas ha permitido a Antropic acercarse a la ansiada meta de lograr un modelo de negocio rentable para la IA, con unos ingresos anualizados de 47.000 millones de dólares (unos 40.000 millones de euros), según sus datos de mayo. Es casi el doble que la última cifra oficial ofrecida por OpenAI, que se queda en los 24.000 millones.

Esto, a su vez, la ha llevado a superarla también en valoración, con una última ronda de financiación privada que la sitúa en unos 965.000 millones de dólares, unos 100.000 más que OpenAI. La consecuencia de todo ello ha sido otro hito clave: ha sido la primera gran startup de IA en iniciar los trámites para su salida a bolsa. El punto que marca que la era de las promesas ha terminado y arranca la de la presión de los inversores para que logren beneficios.

Una estrategia en tres pasos que ha servido para conseguir el primer cambio de liderazgo en el sector de la IA.

Paso uno: IA para todos con herramientas para unos pocos

Anthropic también tiene un chatbot de IA similar a ChatGPT, llamado Claude. Pero la primera clave del sorpasso no es haber centrado sus esfuerzos en robarle usuarios a OpenAI a través de él. Han sido una serie de herramientas paralelas, como Claude Code, pensadas específicamente para programar.

“Los modelos de IA se adoptan más fácilmente en determinados contextos. Las condiciones clave son que el coste de los errores sea bajo, que el resultado sea fácil de verificar y que el conocimiento esté mayoritariamente codificado. La programación cumple bastante bien con las tres”, explica a elDiario.es Sampsa Samila, profesor del IESE especializado en IA.

La IA es para todos, pero lo que ha llevado al éxito a Anthropic son sus herramientas para los especialistas en tecnología. Específicamente, para los desarrolladores, que han encontrado en la IA su mayor aliada: “El software es fácil de actualizar y, por tanto, los errores se pueden corregir con relativa facilidad. Hay muchas herramientas para probar y verificar programas. El conocimiento está en gran medida en documentación codificada y en el propio código”, continúa Samila, director académico de la Iniciativa sobre IA y Futuro de la dirección de la citada escuela de negocios.

La estrategia para arrebatar el trono a OpenAI no era doblegar a ChatGPT, sino hacerse fuerte en un nicho y crecer a partir de él. “Los chatbots genéricos son canales de distribución potentes, pero por sí solos no constituyen la fuente más sólida de ventaja duradera”, continúa el profesor: “Es demasiado fácil para los clientes cambiar de proveedor, por lo que el poder de fijación de precios es débil. Integrarse en flujos de trabajo y procesos hace que cambiar de proveedor sea mucho más difícil y, por tanto, es mucho más probable que sea una fuente de beneficios sostenidos”.

Paso dos: el ansiado modelo de negocio para la IA

OpenAI “ha tenido un éxito extraordinario en el mercado de consumo”, pero ha sido “esa ventaja técnica en propuestas de valor para el mercado empresarial” de Anthropic la que “ha favorecido una adopción pagada muy rápida en ámbitos profesionales”, coincide el profesor Esteve Amirall, del departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences de Esade.

En los comentarios de Amirall se esconde la segunda clave: “pagada”. ChatGPT lo usan cientos de millones de personas, pero muchas menos pagan por él. Diversas filtraciones apuntan a que OpenAI pierde dinero incluso con las suscripciones de 20 euros, puesto que el coste de la computación que requieren esos usuarios excede ese precio. Mientras, las empresas que han adoptado soluciones basadas en su tecnología están teniendo problemas para rentabilizar su inversión.

El enfoque de Anthropic, en cambio, es el que ha generado el primer modelo de negocio con visos de ser rentable para la inteligencia artificial. Las empresas están dispuestas a pagar mucho dinero por Claude Code y otras herramientas de la startup que les permiten automatizar y potenciar el trabajo de sus desarrolladores. “Proyectos en los que antes invertíamos meses ahora se pueden completar en días por equipos más pequeños. Es uno de los mayores saltos que he visto en los últimos 20 años”, expresaba en el último Mobile World Congress un alto ejecutivo de una de las mayores telecos de Europa.

Proyectos en los que antes invertíamos meses ahora se pueden completar en días por equipos más pequeños. Es uno de los mayores saltos que he visto en los últimos 20 años

“Han sido los que mejor han entendido que las empresas no solo necesitaban un chatbot de usuarios, sino un producto que se pusiera mucho foco en la seguridad, la privacidad y el control de los datos”, explicaba Diego Méndez, director ejecutivo de la firma de software española Tailor Hub, en un reportaje de este medio. “Lo interesante es que Claude Code no solo es un producto, sino una apuesta por una forma diferente de desarrollar software”.

Es una transformación en el sector de la programación que ha bajado rápidamente por toda la cadena, desde las grandes empresas a los aficionados. OpenAI, Google y xAI han sacado herramientas similares, pero Anthropic es la que ha conseguido hacerse con este negocio. “El hecho de que sus modelos funcionaran particularmente bien en tareas de programación, y que esa capacidad se extendiera después hacia entornos de trabajo colaborativo, ha sido un factor decisivo”, sostiene Amirall.

Esa revolución de la programación es la que ha catapultado los ingresos de Anthropic. En enero de 2025, la empresa facturaba unos 1.000 millones al año. En febrero de ese año sacó al mercado Claude Code. A mediados de 2025, sus ingresos habían crecido hasta los 4.000 millones, según la cifra anualizada. Al cierre del ejercicio estaba ya en 9.000 millones. En abril de 2026 llegó a los 30.000 millones y en mayo alcanzó los 47.000.

OpenAI por su parte, no ha aprovechado esa ola por el momento. En 2025 facturó unos 13.000 millones de dólares, mientras que este año está en cifras de llegar a los 24.000. Es un crecimiento enorme, pero lejos de los porcentajes que necesita para sostener sus enormes inversiones en computación.

Desesperados por encontrar beneficios, los de Altman han virado hacia la publicidad basada en la extracción de datos de los usuarios. Es el modelo de negocio que impulsó la revolución digital, pero que da síntomas de agotamiento. Según la última encuesta de IAB, la patronal del marketing digital, solo el 16% de los usuarios afirma que le gusta recibir publicidad personalizada. El propio Altman afirmó que sería “el último recurso de la empresa” porque “la combinación de anuncios con IA” le resultaba “especialmente inquietante”.

Paso tres: impacto real con Mythos

Anthropic también ha sido la primera en lograr un impacto que ha trascendido por completo al sector de la IA. Lo ha logrado con el modelo Mythos, al que todas las empresas del mundo están intentando acceder en este momento. Se trata de una herramienta que mantiene en alerta al sector de la ciberseguridad internacional por su capacidad para localizar brechas en sistemas informáticos y atacarlas de manera autónoma.

Debido al riesgo de que se utilice con fines maliciosos, Anthropic decidió no distribuirla de forma abierta al público. En su lugar, facilita el acceso a grandes empresas tecnológicas y entidades bancarias para que evalúen sus infraestructuras y subsanen las vulnerabilidades antes de que sufran agresiones externas. Las primeras habían sido las estadounidenses y las británicas, lo que ha derivado en presiones a nivel internacional por parte de gobiernos e instituciones de ciberseguridad para lograr acceso al modelo.

Anthropic ha sido tema de conversación en los más altos despachos de las sedes de gobierno, los sectores financieros o de los gestores de infraestructuras críticas. España, que ha consiguido acceder a Mythos esta semana, lo ha celebrado como una muestra de su “influencia en el debate sobre gobernanza de IA de frontera”. “Y responde a la petición que en este sentido trasladaron representantes del Ejecutivo español en sus contactos con Anthropic”, añaden fuentes del Ministerio de Transformación Digital.

Es un techo de cristal que OpenAI no ha conseguido traspasar. Altman ha pasado tres años advirtiendo de que sus productos iban a poner el mundo patas arriba. Sin embargo, ese impacto real no ha llegado. En sus últimas declaraciones al respecto, el ejecutivo ha reconocido que “se equivocaron bastante” en cuanto a las implicaciones sociales y económicas de ChatGPT. “Pensaba que, a estas alturas, la supresión de puestos de trabajo de oficina para principiantes habría tenido un mayor impacto del que realmente ha tenido”, ha admitido, afirmando que se “alegra” de que el apocalipsis laboral que anunció no se haya cumplido.

La ironía es que el siguiente capítulo de esta historia puede repetir el anterior. Anthropic nació de la ruptura con OpenAI por considerar que esta había sacrificado la seguridad en favor de la velocidad y el crecimiento. Ahora, con los trámites de salida a bolsa en marcha, podría ser la primera gran startup de IA sometida a la presión trimestral de los inversores. Con todo, los especialistas consultados enfatizan que no hay que dar por muerta a la empresa que lo empezó todo. “Ambos actores están en niveles tecnológicos muy similares y todavía quedan muchos sectores por explorar. El mercado corporativo seguirá siendo, sin duda, uno de los grandes mercados de esta tecnología”, recuerda Esteve Almirall: “Estamos solo al principio”.

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

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

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

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

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

Triple salto bursátil y ¿primer billonario?

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

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

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

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

De Marte a los centros de datos orbitales

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

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

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

OpenAI: el laboratorio que cambió la historia

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

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

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

Anthropic: la escisión que desafió al líder

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Hola

Deseo que estés bien.

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

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

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

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

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

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

El dato

1.800

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

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

El gráfico

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

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

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

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

Tipos (y tipas) de interés

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

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

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

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

No todo nos parece mal

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

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

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

Nos gusta la competencia 

Estas informaciones de otros medios me han parecido interesantes:

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¡Un abrazo!

Este lunes un jurado de Oakland (California) otorgó una rotunda victoria a Sam Altman y OpenAI en su larga y enconada batalla judicial contra Elon Musk. El jurado federal determinó que Altman, OpenAI y su presidente, Greg Brockman, no son responsables de las acusaciones de Musk, quien afirmaba que se habían enriquecido injustamente y habían quebrantado el contrato fundacional firmado con él al crear la startup de inteligencia artificial.

El veredicto unánime, emitido tras menos de dos horas de deliberación, supone un duro revés para Musk y la tesis de su abogado, que sostenía que Altman había “robado una organización benéfica” a través de su liderazgo en OpenAI. La decisión del jurado, ratificada de inmediato por la desestimación de todos los cargos por parte de la jueza, otorga a la empresa el visto bueno para sus planes comerciales con fines de lucro, ya en marcha, y despeja el camino para salir a bolsa a finales de este año con una valoración cercana al billón de dólares.

Las exigencias de Musk de destituir a Altman como consejero delegado y de que la rama con fines de lucro de la empresa transfiriera unos 150.000 millones de dólares a la rama sin ánimo de lucro habrían puesto en peligro su multimillonaria salida a bolsa. Retrasar el boom financiero de OpenAI podría haber sido uno de los objetivos de Musk. Según se ha filtrado, SpaceX —la megacorporación del magnate que combina una destacada empresa de lanzamiento de cohetes, el servicio de internet satelital Starlink y la competidora de OpenAI, xAI— tiene previsto salir a bolsa en junio.

Ahora, los planes de OpenAI parecen prácticamente garantizados, dado que el hombre más rico del mundo no ha podido frenarlos. Es probable que Wall Street, siempre receloso de los sobresaltos y la incertidumbre, esté respirando aliviado, señala la profesora Sarah Kreps, directora del Instituto de Política Tecnológica de la Universidad de Cornell. Kerps califica la sentencia como un reflejo de la dura realidad: desarrollar inteligencia artificial de vanguardia es extremadamente costoso y mantener el estatus de organización sin ánimo de lucro resulta inviable frente a una competencia feroz que requiere una enorme inversión de capital.

Es probable que la decisión tranquilice a los inversores y al sector de la IA en general, ya que evita un resultado potencialmente caótico que podría haber puesto en jaque la estructura comercial de OpenAI

Sarah Kreps — directora del Instituto de Política Tecnológica de la Universidad de Cornell

“Es probable que la decisión tranquilice a los inversores y al sector de la IA en general, ya que evita un resultado potencialmente caótico que podría haber puesto en jaque la estructura comercial de OpenAI, su alianza con Microsoft y sus planes futuros de recaudación de fondos”, afirmó. “Los modelos puramente sin ánimo de lucro son difíciles de sostener en la primera línea tecnológica”.

La seguridad de la IA

Sin embargo, lo que el juicio no aportó fueron respuestas a las grandes preguntas sobre seguridad, gobernanza y empleo que plantea el auge de la IA. Musk apenas podía presentarse como el defensor de la seguridad de la IA, dadas las numerosas y flagrantes negligencias de su propia empresa a la hora de frenar los excesos de su chatbot.

“No confundamos el veredicto del jurado con la justicia o la rendición de cuentas para los ciudadanos de California”, avisa Catherine Bracy, consejera delegada de la organización Tech Equity. Esta experta expone que Musk ha perdido por “un tecnicismo”, en alusión al plazo de prescripción de la demanda, y pide al fiscal general del estado que revise el acuerdo con OpenAI que permitió su conversión en una empresa con fines de lucro.

El jurado determinó que la demanda de Musk, presentada en 2024, no se ajustaba a los plazos legales para abrir el caso. Uno de los principales argumentos jurídicos del juicio giró en torno a si los daños alegados por Musk —incluida su demanda por incumplimiento de un fideicomiso benéfico— se produjeron antes de determinadas fechas. OpenAI argumentó que Musk era plenamente consciente de los planes de la empresa de adoptar una estructura con fines de lucro ya en 2017 y que, por tanto, la demanda se presentó fuera del límite de tres años.

Kreps coincide con el punto de vista de Bracy: “El hecho de que el juicio girara en torno a una cuestión procesal sobre los plazos deja muchas preguntas y debates sin resolver, como el modo en que deben gobernarse estos sistemas, quién se beneficia económicamente de ellos y si el ritmo de implantación se está desconectando de la comodidad del público general con esta tecnología”.

El hecho de que el juicio girara en torno a una cuestión procesal sobre los plazos deja muchas preguntas sin resolver, como el modo en que deben gobernarse estos sistemas, quién se beneficia económicamente de ellos y si el ritmo de implantación se está incomodando al público general

Los abogados de Musk adelantaron que recurrirán la sentencia. A pesar de la derrota, afirmaron haber logrado su objetivo de exponer los engaños de Sam Altman. El abogado Steve Molo aseguró que el testimonio fue “valioso para que el mundo lo viera” y que la decisión del jurado fue puramente “técnica”.

El comunicado de OpenAI entona una proclamación de victoria mucho más directa: “El señor Musk puede contar sus historias”, sentenció el abogado William Savitt. “Lo que el jurado ha determinado hoy es justo eso: son historias, no hechos”. Añade que el veredicto del jurado “no es una decisión técnica; es una decisión de fondo”.

Independientemente de quién haya vencido, el juicio demostró que un pequeño grupo, compuesto en su mayoría por hombres, domina la industria de la IA. El elemento central de este litigio no fue una disputa sobre los beneficios de la IA para la humanidad, sino la venganza personal que Musk emprendió contra Altman.

“El juicio también sirvió como recordatorio de hasta qué punto el futuro de la IA sigue dependiendo de un grupo notablemente reducido de poderosas figuras tecnológicas y de sus rivales personales”, concluyó Kreps. “Puso de manifiesto una desconexión más amplia entre las personas que construyen estos sistemas y muchos de los ciudadanos de los que se espera, cada vez más, que vivan y trabajen junto a ellos”.

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.

El Pentágono ha dado un paso clave para neutralizar que el intento de Anthropic para establecer límites éticos al uso militar de inteligencia artificial se extienda. El organismo ha llegado a un acuerdo con la plana mayor de la industria de la IA, incluyendo a SpaceX, OpenAI, Google, Nvidia, Microsoft, Amazon y Oracle, para implementar esta tecnología en “cualquier uso operacional amparado por la ley”. En el caso de EEUU, este concepto incluye extremos como la vigilancia masiva, habilitada a través de leyes posteriores al 11S como la Patriot Act o la Ley de Vigilancia Extranjera.

También ahonda en el vacío legal en el que se mueven las armas autónomas. Washington no ha ratificado la iniciativa internacional para el Uso Responsable de la Inteligencia Artificial en el Ámbito Militar (REAIM, por sus siglas en inglés), que intenta asegurar que sea obligatorio que siempre haya “una persona en el bucle” y prohibir los sistemas que puedan atacar sin supervisión humana. Decenas de países, incluida España, han firmado este compromiso, pero no EEUU, Rusia o China.

“Vigilancia masiva interna” y “armas totalmente autónomas” fueron precisamente los dos casos que puso encima de la mesa la startup de IA Anthropic para negarse a aceptar la cláusula de “cualquier uso operacional amparado por la ley” que intentó imponer el Pentágono al comienzo de la guerra de Irán. “En un número limitado de casos, creemos que la IA puede socavar, en lugar de defender, los valores democráticos. Algunos usos también están simplemente fuera del alcance de lo que la tecnología actual puede hacer de forma segura y fiable”, justificó Dario Amodei, cofundador y director ejecutivo de la empresa.

El resultado fue que la compañía fue apartada y declarada “un riesgo para la cadena de suministro”, lo que implica que ni ella ni ninguna otra empresa que tenga relación con ella puede ser contratada por la administración. Posteriormente, una jueza federal suspendió cautelarmente la decisión y Anthropic está negociando su reintegración en los sistemas del Departamento de Guerra.

Por el momento, se desconoce si la startup aceptará derribar esos dos límites de seguridad que impuso en febrero.

Las operaciones con IA serán material clasificado

La decisión de Anthropic de no levantar los dos guardarraíles de seguridad que había establecido para su IA provocaron una reacción furibunda de Donald Trump. Aunque el presidente estadounidense ha hecho declaraciones alabando a la empresa, lo sucedido espoleó un debate en Silicon Valley sobre los límites éticos de la IA militar. “Quieren dictar cómo nuestro gran ejército lucha y gana guerras”, expresó Trump.

A la posición de Anthropic se habían sumado activistas y trabajadores de la meca tecnológica estadounidense. El posicionamiento más claro fue el de un grupo de 560 empleados de Google, entre los que había una veintena de vicepresidentes y directores generales, que pedían a la alta dirección que no se plegara a las condiciones que la Casa Blanca exigía para la IA.

El anuncio del acuerdo del Pentágono con los gigantes de la IA sobre el precepto de “cualquier uso operacional amparado por la ley” es la respuesta de las élites de Silicon Valley, Trump y el Departamento de Guerra para neutralizar el debate. “El Departamento de Guerra y sus socios estratégicos comparten la convicción de que el liderazgo estadounidense en IA es indispensable para la seguridad nacional. Este liderazgo depende de un ecosistema nacional sólido de desarrolladores de modelos capacitados que permitan el uso pleno y eficaz de sus capacidades en apoyo de las misiones del Departamento”, asevera el comunicado.

Uno de los puntos que criticaban los empleados de Google es el hecho de que las operaciones con inteligencia artificial pasarán a ser material clasificado. “Queremos que la IA beneficie a la humanidad, y no que se utilice de forma inhumana o extremadamente dañina”, pedía la carta, enviada al CEO de la empresa, Sundar Pichai. “Esto incluye armas autónomas letales y vigilancia masiva, pero va más allá”, señalaban, recogiendo las premisas de Anthropic: “La única forma de garantizar que Google no se asocie con tales perjuicios es rechazar cualquier carga de trabajo clasificada. De lo contrario, tales usos podrían ocurrir sin nuestro conocimiento ni la capacidad de impedirlos”.

En un memorando interno a los empleados tras la firma del acuerdo, Kent Walker, presidente de Asuntos Globales de Alphabet, ha afirmado que “mantener el diálogo con los gobiernos, incluso en materia de seguridad nacional, ayudará a que las democracias se beneficien de tecnologías responsables”. “Hemos trabajado con orgullo con los departamentos de defensa desde los primeros días de Google y seguimos creyendo que es importante apoyar la seguridad nacional de una manera reflexiva y responsable”, prosigue la comunicación, distribuida por medios como Financial Times.

Entre el resto de empresas, solo OpenAI ha dado algunos detalles sobre los límites de su acuerdo con los militares. Los de Sam Altman aseguran que han fijado tres “líneas rojas”: vigilancia masiva doméstica, armas autónomas y decisiones automatizadas de alto riesgo. El comunicado del Pentágono no hace referencia a esas restricciones.

Combate, inteligencia y operaciones internas

El comunicado del Pentágono detalla que introducirá los sistemas de IA de estas empresas en entornos “IL6 e IL7”, que se corresponden con redes militares con información clasificada de nivel “Secret” y superior. Además, explica que se centrará en “tres pilares fundamentales: operaciones de combate, inteligencia y operaciones internas”.

En este último grupo es donde se incluyen la logística, la gestión del personal militar y civil del Departamento de Guerra o sus permisos. Por otro lado, los dos primeros puntos suponen la integración definitiva de la inteligencia artificial en el núcleo de las actividades militares de EEUU. Agilizará la síntesis de datos, mejorará la comprensión de la situación y potenciará la toma de decisiones de los combatientes en entornos operativos complejos“, desglosa.

Es decir, la IA decidirá o recomendará a quién atacar, cuándo y cómo, procesando en tiempo real información de inteligencia clasificada. “El acceso a un conjunto diverso de capacidades de IA provenientes de la sólida infraestructura tecnológica estadounidense proporcionará a los combatientes las herramientas necesarias para actuar con confianza y proteger a la nación ante cualquier amenaza”, concluye el Pentágono.

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.

La empresa china DeepSeek ha presentado este viernes la versión preliminar y de código abierto de su nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), el V4, del que asegura que ofrece un rendimiento comparable a rivales de EEUU en ámbitos como el razonamiento, el conocimiento general y las capacidades para agentes.

La compañía indica que el sistema se divide en V4-Pro y V4-Flash, y afirma que su versión de máximo razonamiento alcanza posiciones de liderazgo global. La firma ya causó un considerable impacto en los mercados a comienzos de 2025 con su modelo R1, capaz de competir con sus pares estadounidenses a una fracción de su coste.

Según los datos técnicos publicados, el V4-Pro-Max supera a Claude-Opus-4.6-Max (Anthropic) y a GPT-5.4-xHigh (OpenAI) en pruebas de conocimiento, y se sitúa en niveles similares en tareas de ingeniería de 'software'. DeepSeek sostiene que su nuevo modelo queda solo ligeramente por debajo de Gemini-3.1-Pro-High, de Google, en determinados apartados de razonamiento.

La firma señala que V4 incorpora una ventana de contexto de hasta un millón de tokens (las unidades mínimas de texto que procesan los modelos lingüísticos), una capacidad que atribuye a una nueva arquitectura de atención que, según su explicación, reduce las necesidades de cómputo y memoria frente a métodos tradicionales.

Capaz de trabajar con los modelos occidentales

DeepSeek asegura que V4 ha sido optimizado para marcos de agentes como Claude Code, OpenClaw, OpenCode o CodeBuddy, con mejoras en tareas de codificación y de generación de documentos.

En cambio, la empresa china no ha detallado los chips empleados para entrenar el V4, tras la irrupción de su anterior modelo en 2025, que tuvo un fuerte impacto precisamente por su estrategia de entrenamiento. La empresa afirmó entonces que R1 había sido entrenado en 55 días con un presupuesto de 5,57 millones de dólares, muy por debajo de las cifras que manejan competidores estadounidenses, lo que alimentó el debate sobre si era posible desarrollar modelos avanzados con menos potencia de cálculo y menor coste.

En los últimos meses, la compañía había seguido ampliando su catálogo con nuevas versiones de R1 y con sistemas como DeepSeek-OCR o V3.2, este último también presentado por la empresa como comparable a rivales de OpenAI y Google en algunos apartados.

El anuncio de V4 se enmarca en una fase de intensa competencia en el sector chino de la IA, donde firmas como Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance o MiniMax han acelerado el lanzamiento de modelos y agentes, en un contexto marcado por la rivalidad tecnológica con EEUU, las restricciones al acceso chino a semiconductores avanzados y la apuesta oficial de Pekín por reforzar la autosuficiencia en este sector.

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.