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La IA ya no solo responde: empieza a actuar en tu nombre

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De Muse a los agentes estatales: qué significa delegar nuestra capacidad de actuar en una máquina Meta lanzó Muse , su agente personal de IA el 8 de septiembre, en un mercado que ya se llena de rivales, y la conversación volvió a centrarse en qué puede hacer la IA. La pregunta importante es otra: qué estamos dispuestos a dejar que haga por nosotros. Porque los agentes no solo amplían lo que pensamos: amplían lo que hacemos. Y cuando ese salto llegue a las administraciones públicas, el problema dejará de ser técnico para convertirse en uno de los grandes desafíos de gobernanza de esta década. 1. De aplicaciones a agentes Llevamos décadas usando software de manera sencilla: le damos una orden, el programa la ejecuta. Incluso los primeros asistentes de IA conservaban este modelo: escribimos una pregunta, la máquina responde, y nosotros decidimos qué hacer con esa respuesta. Los agentes introducen una diferencia fundamental. Podemos decirle «organiza mi viaje a Viena» y el ...

¿La IA nos salvará de sí misma?

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Cada vez que una IA traduce una intención humana en una acción concreta, las reglas de esa traducción se convierten en poder. No en un poder abstracto: en el poder de decidir quién recibe qué, quién es sospechoso, quién pasa primero. No se trata solamente de cuánto pueda hacer una IA de manera autónoma, sino de si el control humano sobre ella es realmente efectivo o apenas una ilusión. Podemos mantener a una persona formalmente "en el circuito" y, sin embargo, darle tan poco tiempo o contexto que su aprobación termine siendo un trámite. La pregunta cambia entonces: ¿podemos diseñar la IA no solo para ejecutar decisiones, sino para hacer posible un control verificable sobre ellas? Y aquí aparece una paradoja: si necesitamos controlar a la IA, ¿podemos usar otra IA para hacerlo sin terminar en una cadena infinita de vigilantes que a su vez necesitan ser vigilados? El cuello de botella es la intención, no el lenguaje En sistemas complejos , casi nunca decimos todo lo ...

La carrera de la Inteligencia Artificial: ¿sprint o maratón?

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Cada cierto tiempo, la prensa y los foros internacionales repiten la misma pregunta, como si tuviera una respuesta simple: ¿quién va ganando la carrera de la inteligencia artificial: Estados Unidos o China? La pregunta aparece en reportes de consultoras acompañada de un marcador —modelos, chips, inversión, patentes— que declara un ganador provisional hasta la próxima actualización. Para entender esta competencia, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, presentó recientemente en el Center for Strategic and International Studies (CSIS) un modelo muy preciso: el "pastel de cinco capas" . Para construir una posición dominante en IA hay que articular cinco capas: energía, infraestructura de centros de datos, manufactura de chips, modelos fundacionales y aplicaciones. Dominarlas y alinearlas proporciona la posición privilegiada que hoy alimenta el debate sobre la llamada "IA soberana" . Fuente: Jensen Huang y el futuro de la IA: Fábricas y Empleos El problema con "¿...

La IA que se mejora a sí misma: Wiener, Coxon y el fin del control humano

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El 8 de septiembre de 2026, Jacob Coxon anunció su renuncia a Anthropic con una frase que resonó de inmediato: la industria está "jugando con nuestras vidas” . Coxon, investigador de preentrenamiento con trayectoria en OpenAI y Anthropic, advirtió que el desarrollo de sistemas capaces de mejorarse a sí mismos avanza sin frenos reales. Su salida no fue un gesto aislado. Fue una señal lanzada desde dentro de una de las empresas que lidera la carrera hacia la superinteligencia. Y su testimonio merece leerse no solo como una denuncia técnica, sino como un recordatorio de algo que Norbert Wiener ya había advertido hace más de sesenta años. Wiener lo vio primero Norbert Wiener acuñó el término “cibernética” en 1947 para designar el estudio del control y la comunicación en el animal y la máquina. Su intuición fundamental era que humanos y máquinas podían entenderse bajo una misma lógica: la de la retroalimentación , el ajuste del comportamiento presente en...

IA Generativa: ¿revolución nueva o aceleración de la anterior?

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Con todo el ruido que hace hoy la inteligencia artificial generativa , la vieja discusión vuelve a saltar: ¿estamos ante una revolución tecnológica totalmente nueva o solo ante el último coletazo de la era digital que arrancó hace medio siglo? Tal vez estamos haciendo la pregunta equivocada. La IA es una criatura extraña: hereda la infraestructura material de la revolución anterior, pero está cambiando por completo las reglas de juego en la economía y el trabajo. Y esa combinación explica por qué todo está yendo a una velocidad que marea. 1. Continuación en la base, ruptura en los efectos Hay dos posiciones en este debate: Es una nueva onda (Sexto ciclo de Kondratiev. ) : Argumenta que la IA es una disrupción de magnitud similar al ferrocarril, la electricidad o el automóvil. Es la continuación de la quinta revolución: Sostiene que sigue dependiendo de los microprocesadores, la fibra óptica, Internet y la nube. La IA no inventó esta base material; se construye sobre ...

La singularidad tecnológica y el Estado

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Este artículo no predice el futuro. Explica por qué los gobiernos tienen cada vez menos capacidad para predecirlo, y qué hacer al respecto. Pero antes de metáforas, hechos concretos: aquí hay una muestra de normativas que se redactaron con una tecnología en mente y que, al publicarse, ya regulaban algo que no existía más: Normativa Fecha clave La tensión tecnológica EU AI Act 2024–2026 Diseñado antes de la explosión de los modelos de razonamiento y sistemas agénticos; su implementación ya exige nuevas categorías e interpretaciones. Biden EO 14110 2023–2025 Su enfoque basado, entre otros criterios, en la capacidad computacional de entrenamiento muestra las limitaciones de medir el riesgo con parámetros que pueden quedar rápidamente superados. NYC Local Law 144 2023 Diseñada para herramientas de decisión automatizada en contratación; la IA ge...