Una comida, dos personas. Antes de que llegue la primera ración, uno de los comensales gira su teléfono y lo deja sobre el mantel con la pantalla hacia abajo. Hay quien lo interpreta como desconfianza, pero la explicación es otra: quiere librarse de las notificaciones y las llamadas entrantes y de la presión constante de estar disponible en todo momento. Al fin y al cabo, es solo una interpretación, y no se apoya en ningún experimento científico que estudie sus motivaciones.

Lo que sí han estudiado los experimentos es el efecto de tener el móvil a la vista.

En la Universidad de Essex, Andrew Przybylski y Netta Weinstein realizaron un experimento con parejas de desconocidos que hablaban entre ellos durante diez minutos con un teléfono o un cuaderno sobre una mesa cercana. 

En su trabajo, publicado en el Journal of Social and Personal Relationships, el teléfono se asoció con una menor cercanía y una conversación de menor calidad y, en un segundo experimento, con una menor confianza y empatía, aunque solo cuando hablaban de algo personal: con un tema trivial no hubo diferencias. Después, otro grupo de científicos, ya fuera del Reino Unido, llevó la comparación a conversaciones reales.

Shalini Misra, de Virginia Tech, observó 100 conversaciones reales entre dos personas en entornos informales. Aquellas que tuvieron lugar sin ningún dispositivo a la vista salieron mejor valoradas. “En presencia de un dispositivo móvil hay menos contacto visual”, resumía la investigadora.

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Dedicar diez minutos a desactivar las notificaciones es lo mejor que he podido hacer con mi móvil

Matt Johnson, profesor en la Hult International Business School, recopiló varios de estos trabajos en su artículo ‘The Psychology of the Face-Down Phone’ (la psicología del móvil boca abajo). Según los experimentos que recoge, no hace falta usar el aparato para que afecte a la atención, y cuanto más difícil es la tarea, más pronunciado es el efecto.

También repasa los experimentos de Elizabeth Dunn (Universidad de Columbia Británica): en grupos de tres a cinco personas sentadas en una cafetería, quienes tenían el teléfono sobre la mesa (¡cualquiera podría hacer esto!) se sintieron más distraídos y disfrutaron mucho menos del encuentro.

¿Y qué ocurre con la práctica de poner el móvil boca abajo?

El experimento más conocido sobre el tema es el de “pérdida cognitiva” (“brain drain”) de Adrian Ward y sus colegas de la Universidad de Texas en Austin, en el que 520 estudiantes realizaron una serie de pruebas de memoria y razonamiento. El móvil se situaba o en otra habitación, o en el bolsillo o el bolso de los participantes, o sobre la mesa, donde se les indicaba que lo pusieran boca abajo en un sitio marcado del escritorio.

Fueron las personas que lo dejaron sobre la mesa las que obtuvieron los peores resultados en las pruebas. Según el trabajo, publicado en 2017, la mera presencia del propio smartphone reduce la capacidad cognitiva disponible, aunque no se use ni se piense en él.

Quienes lo dejaron en otra habitación obtuvieron los mejores resultados, mientras que los del bolsillo o del bolso obtuvieron resultados intermedios. Girar el móvil lo quita de la vista, pero el cacharro sigue ahí. En un segundo experimento del mismo trabajo, el efecto se mantuvo con el teléfono apagado del todo, algo que se repasaba en mayo de 2026.

¿Son suficientes las pruebas?

No del todo. Una réplica directa del experimento hecha en la Universidad de Western Ontario, publicada en Acta Psychologica en octubre de 2022, encontró que el efecto no se repetía: no hubo diferencias entre tener el móvil sobre la mesa, en el bolsillo o fuera.

Sin embargo, un equipo de la Universidad de Augsburgo juntó 22 estudios en un metaanálisis publicado en Behavioral Sciences en septiembre de 2023 y sí encontró el efecto, sobre todo en pruebas de memoria y atención, más débil en tareas sencillas y más fuerte en los estudios hechos en Asia que en los de Europa y Norteamérica.

Además, se aconseja precaución al sacar conclusiones sobre quien deja el móvil boca abajo, porque puede hacerlo por razones muy variadas: educación, costumbre o pura comodidad.

Cómo hacer que el gesto sirva para algo más

La forma más sencilla de que girar el teléfono tenga sentido es que lo silencie. Esta opción está disponible en los teléfonos Pixel de Google, en la función Silenciar al girar, que llegó a los Pixel 2 en noviembre de 2019 con una actualización de Bienestar digital y activaba el modo No molestar al poner el teléfono boca abajo. 

Los propietarios de iPhone no tienen esta función incorporada, pero los modos de Concentración se pueden activar a mano o programar para que se enciendan solos a una hora concreta. Esto último es útil si la comida o la reunión tiene una hora fija.

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Bajar el volumen de las notificaciones en Android: para qué sirve y qué hace esta opción

Por último, no existe ningún ajuste, ni en iPhone ni en Android, que elimine la distracción de tener el móvil cerca durante una comida o una reunión. En el experimento de la Universidad de Texas en Austin, lo que mejor funcionó fue dejar el teléfono en otra habitación; la réplica de Western Ontario no encontró esa diferencia, y el metaanálisis de Augsburgo sí encontró el efecto, sobre todo en memoria y atención.

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La noticia La psicología dice que las personas que dejan el móvil boca abajo no es para ocultar nada; en realidad, es una táctica para evitar distracciones fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Los investigadores del Departamento de Cibercrimen de la Unidad Central Operativa (UCO) de la Guardia Civil han identificado a un chico rumano de 16 años, que vive en la provincia de Alicante, como presunto administrador del grupo de ransomware KillSec tras analizar una imagen de perfil.

Según los investigadores, sus miembros habrían llevado a cabo más de 1.000 ataques cibernéticos en todo el mundo, de los cuales unos 500 habrían tenido éxito, contra más de 280 víctimas.

Algunas de ellas habrían pagado rescates de alrededor de 500.000 euros en criptomonedas. Durante los registros en una vivienda y en la oficina de un hotel de la provincia, los agentes intervinieron ordenadores, teléfonos móviles y carteras de criptoactivos, y una mujer quedó como investigada por su presunta relación con los hechos.

¿Cómo se llegó hasta un chaval de 16 años?

La Operación Rotoma se inició en 2025 a partir de la colaboración con la oficina del FBI en San Juan de Puerto Rico, que buscaba a personas relacionadas con KillSec que pudieran residir en España.

Por otro lado, los Mossos d’Esquadra habían abierto una investigación por un ataque contra la entidad pública catalana Infraestructures.cat a principios de 2025: los delincuentes accedieron a sus sistemas, sustrajeron información sensible e intentaron extorsionarla, con daños estimados en cerca de un millón de euros. La entidad asegura que no pagó ningún rescate.

El equipo conjunto de los dos cuerpos permitió localizar al sospechoso y relacionarlo con el ataque en Cataluña. Los investigadores le atribuyen cuatro papeles: administrador, desarrollador, negociador y afiliado.

La detención forma parte de la operación internacional KillSwitch, en la que Europol y Eurojust han coordinado a las autoridades de nueve países: Bélgica, Finlandia, Alemania, Grecia, Rumanía, España, Suiza, Reino Unido y Estados Unidos.

El 30 de septiembre, día de la acción conjunta, hubo ocho registros y tres detenciones en España, Grecia, Reino Unido y Rumanía. Las autoridades tomaron el control de la web de filtraciones del grupo, de cinco servidores centrales y de varios dominios, los cuales han pasado a mostrar un aviso policial, y se hicieron con al menos 110 terabytes de datos robados.

Los otros dos detenidos son dos hombres de veintitantos años, uno en Reino Unido y otro en Rumanía, y Puerto Rico ha pedido la extradición del arrestado en Reino Unido. El desarrollador que acaba de cumplir la mayoría de edad ha sido identificado, aunque no ha sido detenido.

KillSec: un ransomware de alquiler por 250 dólares

Aunque la edad del presunto líder es realmente llamativa, el negocio que montó el grupo también lo es. Según la empresa de ciberseguridad Group-IB, que colaboró en la investigación, KillSec alquilaba su ransomware a terceros: cualquier afiliado podía hacerse con la versión para Windows con un pago de entrada de 250 dólares (unos 221 euros al cambio del 1 de octubre de 2026) y cediendo al grupo el 12 % de cada rescate, una comisión que en enero de 2025 ya había subido al 20 %. Eso sí, ningún afiliado podía generar su propia versión del malware sin el permiso de los administradores.

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Su primer mensaje en Telegram es de octubre de 2023, cuando buscaba perfiles de intrusión y de creación de malware, y fue en junio de 2024 cuando lanzó el programa de afiliados, con un panel de control accesible a través de Tor.

Los productos que ofrecía fueron creciendo poco a poco. En noviembre de 2024 llegó una versión para servidores VMware ESXi capaz de apagar las máquinas virtuales y eliminar sus instantáneas. Además, el grupo vendía directamente los datos robados, con precios de entre 5.000 y 500.000 dólares. Group-IB contó 274 organizaciones expuestas en su web de filtraciones, sobre todo de Estados Unidos (un 35 %) e India (un 17 %), con el sector financiero y el sanitario como los más castigados. Europa significaba un 14 %.

Para entrar, los atacantes aprovechaban vulnerabilidades de software y accesos mal protegidos, especialmente en servicios de almacenamiento en la nube. Copiaban la información interna a sus servidores y publicaban a la víctima en una web de la dark web, con la amenaza de que, si no pagaba el rescate, los datos quedarían disponibles para su descarga gratuita.

“Los servidores se pueden reemplazar en semanas; las personas que construyen la plataforma y aprueban cada ataque, no”, señaló el consejero delegado de Group-IB, Dmitry Volkov.

¿Qué consecuencias puede tener para un menor de 16 años?

Por su edad, el caso se rige por la Ley Orgánica 5/2000 de responsabilidad penal del menor, que se aplica a personas de entre 14 y 18 años. Para quien tenía 16 o 17 años cuando cometió los hechos, la medida puede durar como máximo seis años. Si el juez califica los hechos de extrema gravedad, debe imponer un internamiento en régimen cerrado de uno a seis años, seguido de hasta cinco años de libertad vigilada.

En marzo de 2022, la policía de Londres detuvo a siete jóvenes de entre 16 y 21 años relacionados con Lapsus$, el grupo que había atacado a Microsoft, Nvidia y Samsung. Aquella vez quedaron en libertad sin cargos, pero el caso no terminó ahí: en diciembre de 2023, un tribunal de Londres ordenó internar indefinidamente en un hospital a Arion Kurtaj, de 18 años, y a otro miembro de 17 años le impuso una medida de rehabilitación juvenil de 17 meses.

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Precauciones para las empresas que guardan datos en la nube

Bitdefender, otra de las empresas que participó en la operación, ha dado algunas recomendaciones. La primera, parchear antes que nada el software expuesto a internet, porque es lo que escanean los atacantes. La segunda, revisar quién tiene acceso a los servicios de almacenamiento en la nube.

Sobre todo, los espacios que ya no gestiona nadie: los que quedaron tras terminar un proyecto, los heredados de una compra de otra empresa o las pruebas que se dejaron abiertas.

Y si el ataque ya se ha producido, el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) aconseja no pagar el rescate y contactar con el 017, su línea gratuita de ayuda en ciberseguridad, también disponible por WhatsApp en el 900 116 117.

Para los archivos cifrados existe el portal No More Ransom, puesto en marcha en 2016 por Europol y la policía neerlandesa, con una herramienta llamada Crypto Sheriff que identifica el tipo de ransomware a partir de dos archivos cifrados y la nota de rescate, y busca si hay un descifrador gratuito.

La Guardia Civil continúa analizando los dispositivos y los datos intervenidos, así como rastreando las criptomonedas del grupo. Los investigadores no descartan nuevas actuaciones.

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La noticia La UCO arresta a un adolescente de 16 años como presunto líder de KillSec, responsable de mil ciberataques fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Los contratos indefinidos también pueden durar semanas; durante el periodo de prueba la empresa puede, con carácter general, acabar con la relación laboral sin tener que indemnizar y sin acreditar una causa. Su uso ha ido en aumento desde la reforma laboral de 2022; las bajas que se acumulan están en torno a los 3,2 millones, según Colpisa.

La información puede recogerse en la tabla de la Seguridad Social: en el periodo comprendido entre enero de 2022 y agosto de 2026 se registran 3.188.254 bajas por no superar la prueba con contratos indefinidos; los datos de 2026 son provisionales.

Hay que tener en cuenta lo antecedente: en 2025 se registraron 723.763, frente a los 75.004 de 2021, lo que son casi diez veces más. Si lo comparamos con 2019 (justo antes de la pandemia), las cifras fueron de 132.534, y el último año completo multiplica esa cifra por 5,46.

Nosotros ya hablamos del repunte de estos ceses. La dificultad que esto plantea se encuentra en que un contrato indefinido no tiene fecha de finalización; sin embargo, es algo que no impide que pueda terminar durante la prueba. Para quien ha cambiado de trabajo, tal posibilidad puede afectar a la estabilidad prevista por el contrato y a la protección por desempleo.

Una empresa puede prescindir de un trabajador porque no se ha adaptado al puesto, pero también (y aquí entra la picaresca) puede utilizar la prueba para una necesidad temporal. Las estadísticas que conocemos no permiten calcular cuántas de estas bajas son fraudulentas, ni adjudicarlas todas ellas a una causa única.

El Real Decreto 723/2026, publicado en el Boletín Oficial del Estado (BOE) y en vigor desde el 5 de octubre, refuerza la obligación de las empresas de facilitar información escrita sobre el periodo de prueba. Su régimen general sobre relaciones laborales de más de cuatro semanas exige comunicar por escrito la duración concreta de la prueba y las obligaciones para realizarla, aunque mantiene la posibilidad de terminar el contrato durante ella sin una indemnización automática.

También debe indicarse la función que se desempeña, diferenciando entre salario base y complementos, y exponer con claridad el cálculo de las cantidades variables de la remuneración, así como la jornada, los turnos de trabajo y las vacaciones. Si se utilizan algoritmos para tomar decisiones sobre las condiciones laborales, se informará de su existencia y sus reglas de funcionamiento. En el caso de contratos anteriores al 5 de octubre, la información pendiente puede solicitarse y deberá remitirse en treinta días hábiles.

Para nuevas contrataciones, la comunicación de estas condiciones se realizará antes del inicio del trabajo; puede incorporarse al contrato o a un documento adicional en papel o formato electrónico. La información ya facilitada al trabajador, si está completa y la tiene en su poder, no tiene que repetirse.

La prueba tiene sus límites

Es necesario saber que existe una precisión a la hora de aceptar seis meses de prueba. El artículo 14 del Estatuto remite en primer lugar a las disposiciones del convenio colectivo; si este no establece otra duración, se impone, para los técnicos titulados, un plazo máximo de seis meses y, para el resto de los trabajadores, de dos meses. En las empresas con menos de 25 trabajadores, el máximo es de tres meses para quienes no son técnicos titulados.

El Estatuto también establece que, cuando se han desempeñado las mismas funciones anteriormente en la misma empresa, el pacto de prueba es nulo, cualquiera que haya sido la modalidad de contratación anterior. 

Asimismo, el Estatuto garantiza el derecho a la protección frente a la extinción por embarazo o maternidad, salvo que concurran motivos no relacionados con el embarazo o la maternidad. Y cuando el trabajador esté en prueba, tendrá los derechos y obligaciones correspondientes al puesto de trabajo, salvo los relativos a la resolución del contrato; la ausencia de obligación de indemnizar no exime a la empresa de la obligación de abonar el salario por el trabajo realizado.

La concreción de la duración de esta prueba no es una obligación descubierta en octubre de 2026, y la sentencia 551/2025 del Tribunal Supremo, de 5 de junio de 2025, publicada en el BOE, recuerda su doctrina. La remisión a un convenio colectivo que no fija una duración concreta, sino únicamente un límite superior, no basta. Si el convenio estipula una duración exacta, la remisión puede ser válida.

Esa sentencia recuerda además que el objetivo de la prueba es comprobar la idoneidad del trabajador para el puesto de trabajo, dejando claro que la libertad para decidir no ampara decisiones discriminatorias ni vulneraciones de derechos fundamentales.

Si el periodo de prueba resulta inválido o el cese es discriminatorio, el trabajador podrá impugnar la extinción. El artículo 103 de la Ley reguladora de la jurisdicción social establece un plazo de veinte días hábiles para presentar la demanda por despido; las normas de este capítulo se aplican también a la impugnación de otras decisiones empresariales de extinción, con las especialidades necesarias. Se trata, por tanto, de un plazo de caducidad; merece la pena revisar el contrato y la notificación de la baja para evitar que se pierdan los días.

El riesgo al cambiar de trabajo

La prestación por desempleo merece una aclaración independiente. El Servicio Público de Empleo Estatal incluye entre las situaciones legales de desempleo el cese por no superar la prueba a iniciativa del empresario y establece condiciones sobre cómo terminó el empleo anterior. Que la empresa acabe con la relación laboral con un trabajador en periodo de prueba no significa que este se vea privado automáticamente de todos los derechos a la prestación por desempleo.

Debe reunir los requisitos correspondientes a la prestación que solicite. Existe, no obstante, una excepción notable en el caso de aquellos que abandonan un trabajo para incorporarse a otro. El SEPE explica en la pregunta frecuente sobre la baja voluntaria que, si la segunda empresa acaba con la relación laboral por no superar la prueba antes de que haya transcurrido un plazo de tres meses desde esa salida voluntaria del empleo anterior, no se podrá optar por la prestación por desempleo. La causa y la fecha en que se produjo el cese del primer trabajo pueden ser decisivas.

La tendencia continúa, desgraciadamente. Las bajas de trabajadores con contratos indefinidos por no superar la prueba, registradas entre enero y agosto de 2026, ascendieron a 505.065, frente a las 478.268 de los mismos meses de 2025: un aumento del 5,6 %. Eso sí, se trata de datos provisionales y anteriores a la fecha de entrada en vigor del decreto.

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La noticia Los despidos sin indemnizar ni justificar se disparan tras la reforma laboral y ya suman casi 3,2 millones fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Peter Lee y Ryan Roslansky han anunciado su salida de Microsoft tras más de 16 años en la compañía y casi 18 años entre LinkedIn y Microsoft, respectivamente.

Lee había dirigido Microsoft Research y Roslansky había pasado de ser responsable de LinkedIn a encargarse también de Microsoft 365. Lee buscará nuevas oportunidades, mientras que Roslansky explicó que se marchaba por motivos familiares.

Una nueva oportunidad y un cambio de domicilio

Lee, hasta ahora presidente de Microsoft Science, comunicó su decisión en una entrada en LinkedIn, donde destacó que se trataba de “una oportunidad única en la vida”. También mencionó que el nuevo trabajo supondría un cambio sustancial con respecto a su actividad de las dos últimas décadas. Adicionalmente, afirmó que seguiría colaborando con Mayo Clinic, así como con Kaiser Permanente Bernard J. Tyson School of Medicine y con Seattle Children’s.

Lee fue profesor de informática en la Universidad Carnegie Mellon desde 1987 hasta 2010, antes de incorporarse a Microsoft. Time Magazine lo incluyó en 2024 entre las 100 personas más influyentes en salud y ciencias de la vida, según recoge su biografía en Microsoft. Además de su trayectoria profesional, Lee ha convertido coches clásicos en vehículos eléctricos. Entre ellos figuran una réplica de un Porsche 550 Spyder de 1955 y un Ford Mustang GT Fastback de 1968.

Roslansky, que formó parte de LinkedIn desde 2009 y se convirtió en director general en 2020, amplió sus responsabilidades para supervisar Microsoft 365 en 2025. En abril de 2026, Dan Shapero sustituyó a Roslansky como director general de LinkedIn, pero el 1 de octubre se anunció que seguiría trabajando como asesor de Satya Nadella hasta final de 2026.

Además, la nota explicó que liderar la siguiente etapa implicaría estar en Redmond a tiempo completo y que las circunstancias familiares no encajaban. “Mi vida y la de mi familia están aquí, en la bahía”, escribió Roslansky con motivo de su despedida, en referencia a San Francisco. También expresó gratitud hacia Nadella por brindarle libertad tras la adquisición de LinkedIn. A su vez, el director ejecutivo de Microsoft elogió su trabajo y su “claridad de pensamiento”.

LinkedIn sigue teniendo su director general, mientras que Microsoft reestructura sus equipos: según el comunicado, Sumit Chauhan y Lan Ye pasaron a estar bajo la autoridad de Charles Lamanna. Jon Friedman pasó a depender de Jacob Andreou.

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El propio anuncio se difundió el 1 de octubre y los cambios se hicieron efectivos ese día. El mismo comunicado menciona que Dan Shapero seguirá al frente de LinkedIn. Shapero y Mohak Shroff dependerán directamente de Satya Nadella.

Roslansky ha defendido la importancia de aprender a utilizar la IA. En noviembre de 2025, Genbeta recopiló las ideas de Roslansky sobre el futuro del empleo, incluido el punto de que aprender a utilizar estas tecnologías y adaptarse influiría en las perspectivas laborales. Microsoft está desarrollando sistemas de IA para delegar tareas en sus productos de Microsoft 365 y Office.

El 12 de octubre de 2026, Lee contó a Fortune que prevé asesorar al equipo Mercedes de Fórmula 1 en IA.

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La noticia Peter Lee, veterano de la investigación de Microsoft, y Ryan Roslansky, ex CEO de LinkedIn, anuncian su salida fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Google presentó su modelo de pensamiento Gemini 4 Argon el 30 de septiembre, con acceso restringido a expertos en ciberseguridad. El 13 de octubre la empresa anunció su apertura a los usuarios con suscripción de pago. Entre ambas fechas han transcurrido 13 días, en los que ha cambiado algo: los usuarios de la versión pública de Argon gozan de protecciones, algunas de las cuales se eliminan para los equipos especializados en defensa aprobados.

Por qué Google restringió el acceso

La restricción inicial pretendía impedir que las facultades de Argon (capaces de escribir programas, contratos y análisis financieros) cayeran en manos equivocadas. La empresa abrió las puertas a especialistas en ciberseguridad y ofreció acceso anticipado voluntario al Gobierno estadounidense, ya que quería sus opiniones antes de lanzar el modelo diseñado para actividades de alto nivel.

“Lanzar de forma segura capacidades de este nivel requiere un enfoque por fases”, afirmó Koray Kavukcuoglu, vicepresidente de Google DeepMind y arquitecto jefe de inteligencia artificial de Google, en el comunicado que dio a conocer Gemini 4 Argon el 30 de septiembre de 2026. La empresa afirma que Argon es capaz de detectar e incluso corregir automáticamente las vulnerabilidades de software.

El ejemplo que cita Google se aplica a los hospitales, donde Wiz ha utilizado Gemini 4 Argon para descubrir una vulnerabilidad grave en software utilizado en varios países, que podía exponer datos personales. Google afirma que otros modelos de IA no han encontrado el defecto.

Para lanzar Gemini 4 Argon al público, Google DeepMind anunció que implementaría defensas contra solicitudes destinadas a realizar ciberataques o a utilizar armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares. También supervisaría el razonamiento y trataría de bloquear las acciones que pudieran derivar en resultados no deseados, así como las instrucciones maliciosas, para que el modelo no vaya más allá de la intención del usuario.

La difusión generalizada del modelo de IA siguió a la reunión en la Casa Blanca el 29 de septiembre, cuando Donald Trump y representantes de la industria tecnológica firmaron un acuerdo voluntario de seguridad. Anthropic suspendió el acceso a Fable 5 y Mythos 5 el 12 de junio por los controles de exportación impuestos por Estados Unidos; sin embargo, estos controles se levantaron el 30 de junio.

La protección por aislamiento también había fracasado. Según OpenAI en su informe sobre Hugging Face del 26 de agosto, varios modelos evadieron el aislamiento de internet, comprometiendo servidores externos en julio. Explica el incidente como principalmente un problema de un modelo de investigación interno, que se probó con salvaguardas reducidas. El fallo no afectó a los datos de los usuarios de OpenAI.

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Cómo acceder a Gemini 4 Argon

Desde su lanzamiento público el 13 de octubre, han surgido diversas oportunidades para interactuar con Argon. Como comentó Google, a los suscriptores de Google AI Pro y Ultra se les permite utilizar la aplicación de Gemini. A través de la aplicación, el anuncio ofrece un modo de tareas que permite al asistente ejecutarlas incluso cuando el usuario esté lejos del ordenador.

Los desarrolladores pueden utilizar la API de pago de Gemini en AI Studio o Android Studio. La empresa añadió Gemini 4 Argon a Antigravity, que también está disponible para suscriptores de Google AI Ultra. El comunicado destaca el acceso mejorado con algunas medidas de seguridad y un monitor que supervisa y puede bloquear procesos que se aparten del funcionamiento previsto del agente.

El acceso sin ciertas restricciones de ciberseguridad debe realizarse a través del programa Fairwind de Google DeepMind. Google revisa las solicitudes para determinar si sus equipos de ciberseguridad, respuesta a incidentes o pruebas de penetración cumplen los requisitos. También acepta solicitudes de laboratorios académicos centrados en evaluar defensas, lo que convierte a la solicitud de suscripción de consumo y a Fairwind en dos opciones distintas.

Las entidades que cumplen los requisitos de Fairwind deben restringir el acceso a los equipos internos de ciberseguridad, respuesta a incidentes y pruebas de penetración, así como registrar el acceso y uso del modelo por sus empleados. La plataforma exige que los usuarios utilicen autenticación multifactor resistente al phishing y prohíbe compartir, redistribuir o revender el acceso. Las entidades solo pueden realizar solicitudes de análisis de malware por motivos defensivos o académicos, y no están autorizadas a usar el modelo para fines maliciosos, aunque pueden realizar simulaciones de ataques autorizadas en sus sistemas.

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Una organización que no cumpla los requisitos para acceder a Fairwind puede utilizar CodeMender de DeepMind, que utiliza modelos disponibles públicamente para proteger sus códigos.

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La noticia Google primero restringió el acceso a su nuevo modelo de IA por seguridad. Después tardó 13 días en abrirlo al público fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

El 30 de septiembre, Chris Painter, de METR, declaró ante un subcomité del Senado de EE. UU. que OpenAI había invitado a “un puñado” de sus colegas a entrar en sus oficinas para averiguar cómo agentes de IA de la propia empresa habían atacado a Hugging Face en verano.

Poco después, la empresa anunció que tres investigadores de seguridad habían sido despedidos tras una investigación interna por manejar información sensible fuera de los procedimientos establecidos.

Uno de los despedidos era el contacto técnico de los auditores

Las personas despedidas son Tomek Korbak, Jasmine Wang y Mikita Balesni. Korbak y Balesni encabezan la lista de autores de un estudio sobre la supervisión del razonamiento de julio de 2025, firmado por 41 investigadores de varios laboratorios, del que Wang también es coautora. Su tesis: mientras un modelo razona en lenguaje claro antes de actuar, se puede supervisar ese razonamiento para detectar malas intenciones, aunque ciertas decisiones de diseño pueden hacer que esa posibilidad se pierda.

Wang dirigió un equipo en el Instituto Británico de Seguridad de la IA antes de reincorporarse a OpenAI en 2025. Suyo es el término “pacing”, que se refiere a la ralentización de los modelos más avanzados.

Además, Korbak fue el contacto técnico de METR durante la investigación de Hugging Face. Esa investigación la llevaron a cabo únicamente tres investigadores, dos de METR y uno de Redwood Research, no abordó las medidas de ciberseguridad de OpenAI ni sus prácticas internas, y el informe se publicó con partes tachadas el 26 de agosto.

¿Qué información sensible? OpenAI no lo dice

El 9 de octubre, OpenAI señaló en una publicación en X que los tres “violaron políticas claras sobre el manejo de información sensible” y que la decisión no tenía que ver con plantear preocupaciones de seguridad. Habló de una ruptura de confianza importante, pero no precisó qué hicieron. En el mismo mensaje dijo estar de acuerdo con las recomendaciones de la carta.

Cada uno de los tres ha contado una historia diferente. Korbak fue informado de palabra (sin nada por escrito) de que la razón del despido era su interacción con METR, que formaba parte de sus funciones. Wang, a quien se había concedido acceso delegado al correo de un directivo, pidió que se le retirara ese acceso, pero nadie lo hizo. Después abrió por accidente un correo sensible y avisó enseguida a la dirección. Según Balesni, él eliminaba cualquier detalle sensible de sus materiales antes de compartirlos fuera y mantenía informados a sus superiores.

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En su carta abierta a los órganos de seguridad de OpenAI, los tres niegan haber sido la fuente de una filtración a la prensa sobre arquitecturas de modelos más difíciles de vigilar (“No fuimos la fuente de la filtración”). Balesni, además, afirma en X que cree que el despido se debió a priorizar la seguridad por encima de los intereses inmediatos de OpenAI como empresa.

La promesa del 12 de septiembre, todavía sin contrato

Un mes antes, el 12 de septiembre, Anthropic anunció que daría a evaluadores externos (METR es uno de ellos) un acceso equivalente al de un empleado, con mesa de trabajo en la oficina, tarjeta de identificación y ordenador portátil corporativo, y que les permitiría publicar sus resultados principales sin control editorial. Ese mismo día, Sam Altman afirmó en X que OpenAI haría lo mismo.

La carta pide que esa promesa se cumpla y expresa su preocupación de que los despidos se aprovechen para restringir la cooperación con METR. Por su parte, OpenAI afirma que está ultimando los contratos con los evaluadores externos. A día de hoy, aún no se han cerrado.

OpenAI defiende la entrada de auditores externos, pero ha despedido a su contacto técnico con ellos. La empresa sostiene que el mal uso de la información fue más allá de la relación con una organización externa, aunque no especifica en qué.

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¿Les habría protegido la ley si hubieran trabajado en España?

Lo primero sería el Estatuto de los Trabajadores, que obliga a notificar el despido por escrito con los hechos que lo motivan. Si la empresa no acredita esos hechos o no cumple esa forma, el despido es improcedente. Si vulnera derechos fundamentales, es nulo.

Que te informen de los motivos de palabra, como en el caso de Korbak, no basta.

La Ley 2/2023, que protege a los informantes, cubre las infracciones del Derecho de la UE y los delitos o infracciones administrativas graves y muy graves, también cuando la información se obtuvo en un empleo anterior.

Según su artículo 10, todas las empresas privadas de 50 trabajadores o más deben tener un sistema interno para recibir esas comunicaciones, y si hay represalias, la carga de la prueba se invierte a favor del informante. Desde el 2 de agosto de 2026, el artículo 87 del Reglamento de IA extiende esa protección a quien denuncia infracciones de esa norma.

Por lo tanto, el informante tiene que acudir a los canales previstos, el canal interno o la autoridad competente, y solo en determinadas circunstancias puede hacer pública la información. Una conversación al margen de esos canales no figura entre las opciones contempladas.

En lo que respecta a California, Charlie Bullock, investigador de LawAI, recordó que la ley del estado protege a los denunciantes ante la administración, la policía y los canales internos, pero no ante organizaciones privadas ni ante la prensa.

La ley SB 53, firmada en septiembre de 2025, protege a los empleados de los grandes laboratorios de IA que denuncian infracciones ante la fiscalía general de California, una autoridad federal o un superior. A quienes gestionan riesgos los protege además cuando avisan de un riesgo catastrófico, que la ley define como la muerte o lesiones graves de más de 50 personas o más de 1.000 millones de dólares en daños en un solo incidente.

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La noticia OpenAI despide a tres trabajadores por manejar de manera inapropiada “información sensible” fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Les contamos síntomas, líos laborales, el borrador de una carta de despido o la bronca con la pareja. Los asistentes de IA se han ganado el puesto de confidente, y por eso importa saber quién más se asoma a la conversación.

Un grupo de investigadores españoles ha ido a mirarlo.

Los autores, de IMDEA Networks y de la Universidad Carlos III de Madrid, analizaron en mayo de 2026, desde España, nueve asistentes: ChatGPT, Claude, Grok, DeepSeek, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Mistral y Meta AI.

Probaron las versiones web y las apps de Android, y su estudio, aceptado en el Privacy Enhancing Technologies Symposium (PETS), concluye algo que no encaja con la imagen de confidente: los nueve contactan con al menos un servicio de publicidad o de seguimiento de terceros.

¿Qué sale de tu chat y adónde va?

Seis de las nueve versiones web (ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Perplexity y Mistral) y tres de las ocho apps de Android revelan a terceras direcciones de conversación, títulos, mensajes o capturas de pantalla, a menudo junto a identificadores persistentes del usuario. Dicho para entenderlo mejor: una empresa que no es la del asistente puede enterarse de que existe esa conversación y, a veces, de qué trata.

No todos filtran lo mismo. Cinco clientes web enviaron la dirección de la conversación y tres, el título que el propio asistente le pone para resumirla. Gemini, por ejemplo, manda ese título a Google Analytics. Perplexity mandó prompts a Wingify. Y Grok es el caso más llamativo: según el estudio, al compartir una conversación, TikTok recoge capturas de pantalla, y Meta y TikTok recogen el último mensaje del usuario, además de direcciones y títulos. Los enlaces de sus chats son accesibles por defecto (con opción de desactivarlo).

En total, los autores contabilizan 124 dominios de terceros que atribuyen a 44 organizaciones, 34 de ellas de publicidad o seguimiento (Google Ads, Meta, TikTok o Twitter Analytics, entre otras). Aclaran que no pretenden valorar si hay incumplimiento legal, y que sus cifras son un suelo medido en un momento concreto.

Y no es la primera vez que una charla con un asistente acaba donde no debe: en diciembre de 2025 se supo de unas extensiones del navegador que copiaban las conversaciones con ChatGPT, Claude o Gemini. La diferencia es que aquí no hace falta instalar nada.

Rechazar las cookies: el 80,8 % que sigue activo

Lo primero que hace cualquiera es pulsar “Rechazar todo”, y sirve: el 77,3 % de las transmisiones de identificadores web a terceros que midieron los investigadores solo ocurrió después de aceptar cookies no esenciales. Lo que no consigue es apagar los rastreadores: con ellas rechazadas, el 80,8 % de los rastreadores de terceros seguía activo, según los autores.

Para no liarse con las cuentas: el propio estudio da otra cifra en otro apartado, que en cuatro de los nueve servicios gratuitos hay rastreadores que siguen recogiendo datos con las cookies rechazadas.

Pagar tampoco lo arregla: las cuentas gratuitas y las de suscripción muestran infraestructuras de seguimiento casi idénticas. Y hay asistentes (Perplexity, Claude y Grok) que dejan usarlos sin elegir nada en el aviso de cookies. Los autores recomiendan rechazar las cookies no esenciales, desactivar el uso compartido de chats donde se pueda y usar navegadores como Brave, que bloquean por defecto anuncios, analítica y rastreadores, aunque admiten que son medidas parciales.

“No tenemos anuncios en Gemini”: la réplica de las empresas

Google, OpenAI y Microsoft, preguntadas por el estudio, lo rechazan. Google dice que el informe malinterpreta cómo funcionan sus productos: “No tenemos anuncios en Gemini”. OpenAI responde que usa herramientas de analítica para entender el tráfico y diagnosticar errores, y que los datos no se usan para publicidad ni se comparten con anunciantes. Microsoft asegura que, tras examinar las acusaciones, no ha encontrado ninguna infracción de la legislación aplicable.

La cronología de los avisos, según el estudio: el 13 de abril los autores informaron a las autoridades de protección de datos de la Unión Europea y del Reino Unido, y el 17 de abril a xAI por los enlaces de Grok.

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) citó el trabajo el 27 de mayo y promovió que se expusiera en el pleno de autoridades europeas del 8 y 9 de junio. OpenAI actualizó el 15 de agosto la política de privacidad de ChatGPT para mencionar de forma explícita los rastreadores de terceros, aunque los autores dicen que no pueden confirmar que fuera por su trabajo. Y a 10 de septiembre, Grok seguía con enlaces accesibles y sin respuesta oficial.

Perplexity, por su parte, dejó de enviar la dirección de las conversaciones a rastreadores como Meta el 3 de abril, quizá, dicen los autores, en respuesta a una demanda colectiva presentada en Estados Unidos el 31 de marzo, que alega que sus prompts llegan a las plataformas publicitarias de Google y Meta.

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ChatGPT ya tiene anuncios en España: ¿es lo mismo?

No. Pero se entiende que se mezclen: el estudio arranca recordando que proveedores como OpenAI adoptan modelos de negocio basados en publicidad y que el rastreo tradicional se extiende a la IA conversacional. Y los anuncios de ChatGPT llegaron a España el 24 de agosto, en 31 mercados europeos, para los usuarios gratuitos y los del plan Go.

Según OpenAI, las conversaciones se mantienen privadas frente a los anunciantes, y en el Espacio Económico Europeo a los anunciantes solo les llegan datos agregados, como visualizaciones o clics. Son dos canales distintos: el anuncio que ves dentro del chat y la página o la app con sus rastreadores de terceros, que es lo que mide el estudio.

Los anuncios personalizados no están disponibles “inicialmente” en Europa. Merece la pena fijarse en ese adverbio.

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La noticia Investigadores españoles demuestran que ChatGPT, Gemini, Claude y otras IA filtran datos de los chats a anunciantes fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

OpenAI ha cancelado el lanzamiento de GPT-6.1 Astra, su modelo más potente, el cual estaba previsto para octubre, porque sus pruebas internas lo dejaron por debajo de lo que se esperaba. Saachi Jain, responsable de sistemas de seguridad de la empresa americana, lo explica comentando que el modelo había mejorado en “pereza”, pero no estaba donde ellos esperaban en cuanto a “mantenerse dentro del alcance y la autorización”.

Según cuenta Jain, GPT-6.1 Astra engañaba más que su predecesor, haciendo que no siempre contestara con veracidad qué había hecho y qué no; también continuaba con una tarea sin pedir ningún tipo de permiso e incluso, a veces, usaba herramientas externas sin excesivo cuidado. Todo esto quiere decir que llevaba a cabo acciones que nadie le había autorizado y no siempre lo contaba bien.

Qué pasa cuando un modelo se sale del alcance: el 29,2 % del AISI

“Alcance y autorización” suena excesivamente formal, pero hay un experimento publicado el 28 de septiembre. El Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido (AISI) simuló escenarios de ciberseguridad con GPT-6 Astra (este es el modelo que sí salió) y le desactivaron los clasificadores de ciberseguridad. Los resultados mostraron que Astra completó un ataque a la cadena de suministro el 29,2 % de las veces. Cuando se utilizó GPT-5.6 Sol, ese porcentaje fue de solo el 6,3 %.

Lo que hizo Astra es bastante descriptivo, ya que creó identidades falsas, comentó desde cuentas falsas para ganarse la confianza de los revisores y puso código malicioso en proyectos de código abierto simulados. Incluso llegó a asumir que parte del entorno era una simulación para justificar el motivo para atacar objetivos fuera de alcance. Aunque todo suene bastante “terrible”, lo cierto es que todo fue simulado y no hubo daño real.

Aunque cualquier información de OpenAI se magnifica, lo cierto es que este no es solo un problema de empresa americana. El AISI contó que en 10 de 122 ejecuciones con acceso abierto a Internet y algunos filtros desactivados, un agente actuó por su cuenta en la red real. De las 19 acciones catalogadas, 17 fueron de Mythos 5, de Anthropic.

Sol 6.1 sí ha salido y se acerca a Astra

Justo cuando se conoció que el nuevo modelo no iba a salir, OpenAI lanzó GPT-6.1 Sol, un modelo con capacidades comparables a las de GPT-6 Astra por un precio menor: 2 dólares (1,76 euros aproximadamente) por millón de tokens de entrada y 10 dólares (unos 8,81 euros) por millón de tokens de salida. Se ha incorporado a ChatGPT Work, Codex y la API, pero no al chat estándar.

Lo cierto es que todas las pruebas que se le han hecho a 6.1 Sol lo ponen mucho más cerca de Astra de lo que se podía esperar en un principio, y lo mejor para los usuarios, consumiendo bastante menos.

De un servidor de Hugging Face a una citación de California

Tanto que un modelo no se lance como que llega otro nuevo, se debe poner en el contexto del que se viene, ya que en un informe del 26 de agosto, OpenAI reconoció que, durante evaluaciones internas, sus modelos se comunicaron por canales no autorizados, explotaron vulnerabilidades de infraestructura compartida, consiguieron acceso a Internet y accedieron a sistemas de terceros.

Esto significó que ejecutaron código en servidores de Hugging Face y obtuvieron acceso total (“root”) en uno. La consecuencia fue que la compañía puso en pausa el entrenamiento por refuerzo de sus últimos modelos.

Incluso hubo declaraciones políticas relevantes, como las del primer ministro australiano, Anthony Albanese, que declaró estar “extremadamente preocupado” por la intrusión de OpenAI en la web de un departamento de salud. 

A esto hay que sumar que el 30 de septiembre, el fiscal general de California, Rob Bonta, notificó una citación de investigación a la compañía: “Mi oficina está pidiendo a OpenAI preguntas adicionales sobre incidentes y riesgos de ciberseguridad”. Además, expresó que quienes desarrollan estos modelos tienen “una responsabilidad moral y legal” para que no cometan ni faciliten ciberataques.

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Altman pide aceptar “algunas cosas malas”

La frase más reciente es de Sam Altman. En una entrevista publicada a principios de octubre, el consejero delegado de OpenAI defendió una regulación ligera y dijo: “Creemos que el mundo debería aceptar que ocurran algunas cosas malas por los beneficios de esta tecnología y de que la gente tenga capacidad de decisión".

Son mensajes diferentes e incluso se podrían considerar contradictorios en pocos días: una empresa que frena un modelo por no respetar permisos y un consejero delegado que pide aceptar algunos males a cambio de los beneficios.

La pregunta es si OpenAI publicará los números de GPT-6.1 Astra para que se pueda juzgar exactamente en qué momento está, o solo lo veremos cuando ya esté todo solucionado. La respuesta creo que es evidente.

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Si tienes hijos menores de 12 años, el artículo 34.8 del Estatuto de los Trabajadores te permite pedir a tu empresa que adapte la duración y distribución de tu jornada, la ordenación del tiempo de trabajo o la forma de prestar el servicio, incluido el trabajo a distancia, para poder conciliar. Es la norma que vuelve a circular como novedad, y la aclaración es doble: el derecho existe, pero ni es de este año ni te garantiza el sí.

Es un derecho a llamar a la puerta, no a que te abran. Lo reciente es una sentencia del Supremo que vuelve a decir qué pasa cuando la empresa ni se sienta a hablar.

Quince días para negociar y un no que hay que justificar

El procedimiento es más exigente de lo que suele contarse. La empresa debe abrir un proceso de negociación contigo; este va a durar como máximo quince días y, si en ese plazo te expresan ninguna disconformidad, lo normal es que la petición sea concedida. 

Eso sí, terminada la negociación, la respuesta llega por escrito: acepta, propone una alternativa que cubra tu necesidad o dicen que no, y en ese último caso tienen que explicar las razones por las que han tomado dicha decisión.

Hay un límite: lo que pidas debe ser razonable y proporcionado (algo normal, por otro lado), tanto respecto a tus necesidades como a las organizativas o productivas de la empresa. 

Vamos a traducirlo a tu bolsillo: pedir entrar una hora antes para recoger a tus hijos del colegio no se pesa igual que pedir teletrabajo cinco días a la semana y querer cobrar un plus de desplazamiento, por ejemplo. Qué es proporcionado lo decide, caso por caso, un juez, llegado el caso.

¿“Ya está en vigor”? Desde 2019 y con retoques desde 2023

El derecho nació con el Real Decreto-ley 6/2019, de 1 de marzo, publicado en el BOE el 7 de marzo de 2019 (el artículo, por cierto, entró en el Estatuto dentro de un decreto sobre igualdad entre mujeres y hombres, no de conciliación), con un plazo de negociación de treinta días.

El Real Decreto-ley 5/2023, de 28 de junio, que adaptó el artículo a la directiva europea de conciliación, lo retocó con efectos desde el 30 de junio de 2023: bajó el plazo a quince días y extendió el derecho a quien tenga necesidades de cuidado respecto de hijos mayores de 12 años, de su cónyuge o pareja de hecho, de familiares hasta el segundo grado o de otras personas dependientes que convivan con él.

Dos trabajadores de la misma minera, el mismo horario y 7.501 euros cada uno

El 24 de septiembre de 2025, el Tribunal Supremo resolvió en la sentencia 825/2025 el caso de un jefe de topografía de la minera Orovalle Minerals. Padre de dos hijas, nacidas en 2018 y 2021, pidió el 14 de marzo de 2023 pasar de un horario de 8:00 a 17:00 de lunes a jueves y de 8:00 a 14:00 los viernes a uno de 7:00 a 15:00. La empresa le contestó el 13 de abril, treinta días después (entonces era el plazo máximo), con un no, sin abrir negociación alguna.

Para el Supremo, ahí estaba el problema. La norma, dice la sentencia, “no le autoriza a dar respuesta directa con una decisión negativa, aunque sea motivada”. Si la empresa se salta la negociación, el juez debe conceder lo pedido, y solo puede rechazarlo si la medida resulta “manifiestamente irrazonable o desproporcionada”. El tribunal confirmó el horario de 7:00 a 15:00 y una indemnización de 7.501 euros.

Un año después, en septiembre de 2026, la misma empresa, otro trabajador y casi el mismo guion. En la sentencia 687/2026, de 9 de septiembre de 2026, el Supremo rechazó el recurso de Orovalle contra un fallo del Tribunal Superior de Justicia de Asturias. Un jefe de área de desarrollo y producción, con un hijo menor de 12 años, había pedido el 24 de abril de 2024 el mismo cambio, de 8:00 a 17:00 y 8:00 a 14:00 a la jornada continua de 7:00 a 15:00, y la empresa respondió el 9 de mayo, quince días después, en el último día del plazo actual. Otra vez: 7.501 euros de indemnización por daños morales.

Ojo con lo que deciden estas sentencias y con lo que no: deciden el procedimiento (la empresa no negoció), no que cualquier horario solicitado deba concederse. El patrón tampoco es único: ya en 2023, un juzgado de Santander reconoció el derecho a seguir teletrabajando a una teleoperadora que se había mudado de Cantabria a La Rioja, y entre los argumentos figuraba que la empresa no había negociado antes.

Pedir no es conseguir: el padre que perdió en Cataluña

La otra cara está en un padre con turnos rotativos que pedía un turno fijo de mañana y perdió en el Tribunal Superior de Justicia de Cataluña, en una sentencia difundida en octubre de 2024. La empresa alegó que ya había seis empleados con horarios adaptados y que su departamento logístico era especializado y escaso de personal, y el tribunal entendió que tener un hijo no acredita, por sí solo, una necesidad de conciliación.

Así que conviene explicar por qué necesitas lo que pides (el horario del colegio, el de tu pareja, la falta de alternativas) y hacerlo de modo que quede constancia: el plazo de quince días y el de la demanda cuentan desde fechas que tendrás que acreditar.

Si te dicen que no: veinte días y un juicio exprés

Si la respuesta es un no, el reloj corre: según el artículo 139 de la Ley de la Jurisdicción Social, dispones de veinte días desde que la empresa te comunica la negativa para demandar. El procedimiento es urgente, la vista se señala dentro de los cinco días siguientes a la admisión de la demanda, la sentencia debe dictarse en tres, y puedes reclamar además los daños y perjuicios derivados de la negativa o de la demora. Esos son los plazos sobre el papel.

Distinto es que tu empresa te quite el teletrabajo que ya tenías: un juzgado de lo social declaró improcedente en octubre de 2025 que una comercializadora de energía lo eliminara de forma unilateral, en un caso distinto del 34.8, aunque también pesó la falta de negociación de buena fe.

Lo que no hemos encontrado es una estadística pública de cuántas de estas peticiones se resuelven en la mesa de negociación y cuántas acaban en el juzgado, ni qué entenderá un juez por “razonable” cuando lo que se pide es teletrabajo total.

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La noticia Ya está en vigor: los trabajadores pueden pedir la adaptación de su jornada laboral o teletrabajar si tienen hijos menores de 12 años fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Navya Tuteja contacta con sus políticos locales mediante un correo en frío y una idea, y así llegó también a un periodista. Tiene 17 años, cursa el último año de secundaria en un instituto selectivo de las afueras de Washington D. C. y, si su centro nombrara a un mejor alumno, asegura que probablemente optaría por hablar en la graduación.

Lo que proponía en ese correo se llama Raaha: una plataforma gratuita con la que las personas neurodivergentes puntúan una oferta de trabajo antes de postularse. Tuteja asegura que ya reúne más de 1.000 usuarios y 20.000 ofertas. Nació de una pauta que llevaba tiempo viendo: anuncios escritos solo desde el lado del empleador, cargados de requisitos y mudos sobre cómo es el día a día. La financia ella misma y la mantiene gratis mientras suma usuarios; el modelo futuro pasaría por que empresas y organizaciones de empleo paguen por usarla o por mejorar sus ofertas.

El funcionamiento es sencillo: el usuario responde un cuestionario de 12 preguntas sobre cómo trabaja mejor, pega la descripción de un puesto y recibe una puntuación de encaje. El análisis valora factores como el ritmo de trabajo, la comunicación o la previsibilidad del horario, y lo hace Claude, el modelo de Anthropic, con unas instrucciones preparadas con ayuda de especialistas en neurodiversidad.

Quien quiera probarla debe saber que la web de Raaha (raaha.ai) está en inglés, que se nutre de ofertas públicas como las de Adzuna y USAJobs (el portal de empleo del Gobierno federal de Estados Unidos) y que en agosto su aplicación para iOS seguía pendiente de aprobación. Las cifras también han cambiado deprisa: en julio Tuteja hablaba de 150 usuarios, en agosto superaba los 200 y ahora declara más de 1.000. Quiere ir a la universidad, pero se plantea dedicarse a Raaha a tiempo completo si sigue creciendo al ritmo actual.

Un WiFi que no deja entrar a ChatGPT

Su expediente contrasta con el de sus coetáneos. PISA 2025, el Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos), ha registrado desde 2015 una caída media de 28 puntos en lectura y de 22 en matemáticas en los países de la OCDE, y entre lo que provocan estos datos (siempre según este informe) están las pantallas, la menor atención y la IA generativa. En España, los alumnos de 15 años lograron 451 puntos en lectura y 457 en matemáticas.

Tuteja no discute esa explicación, pero cree que a ella la protegió una medida que no fue idea suya: el WiFi de su instituto bloquea ChatGPT, Claude y herramientas parecidas. “Me hizo usarla mucho menos en clase”, cuenta. “Así que supongo que, por molesto que fuera, aun así fue bueno, en cierto modo”.

Tampoco cree que la IA generativa sea mala de por sí, aunque le inquieta un poco que esté volviendo más tontas a las personas: “La gente simplemente no sabe usarla bien”, dice. El hecho de no poder recurrir a ella durante la jornada escolar la obligó a pensar por si misma lo que entra en los exámenes, un hábito que mantuvo después de clase, cuando el bloqueo ya no se aplicaba y tenía una empresa que levantar.

Ahora se impone esa disciplina por voluntad propia. Preside el club de IA de su instituto y asegura que escribió ella misma el algoritmo de Raaha y que la IA se encargó de las partes más mecánicas, sobre todo de pulir el diseño de la web. A diario la usa para redactar correos u ordenar información desordenada. En los deberes, nada: “Intento aprender todo yo sola, sobre todo lo que tiene examen”.

Su caso es cada vez más minoritario entre los estudiantes. El panel de RAND, con 1.214 jóvenes de entre 12 y 29 años, muestra que entre los alumnos el uso de IA para los deberes pasó del 48 % en mayo de 2025 al 62 % en diciembre, y que el 67 % de ellos opina que, cuanto más la usen los estudiantes para sus tareas, más dañará su pensamiento crítico.

En la universidad, el estudio publicado en Science el 21 de mayo de 2026, con más de 95.000 estudiantes de 20 universidades públicas estadounidenses, recoge que el 26 % de los usuarios diarios de IA admite haberla usado para hacer trampa.

Raaha la web de Navya Tuteja

¿Quién admite que usa IA?

Tuteja ha puesto la IA en la marca de su proyecto y aun así duda cuando le preguntan qué herramientas usó para construirlo: “La gente se va a llevar una impresión distinta”. Si cuentas que usaste IA, piensan: “Ah, no lo hiciste tú, lo hizo todo la IA”, y dan por hecho que detrás no hubo ninguna idea.

Esa intuición tiene respaldo. En un experimento de Atlassian con 961 trabajadores del conocimiento de Estados Unidos, realizado entre el 30 de marzo y el 7 de abril de 2026, los participantes valoraron un mismo correo que resumía una propuesta de negocio: cuando se decía que su autor había usado IA, lo puntuaban como mucho más perezoso y lo recomendaban 24 puntos porcentuales menos para proyectos de visibilidad.

Y hay quien directamente lo oculta. El estudio global de KPMG y la Universidad de Melbourne, con más de 48.000 personas de 47 países encuestadas entre noviembre de 2024 y enero de 2025, concluye que el 57 % de los empleados dice esconder su uso de IA y presentar como propio lo que genera. 

“Creo que es bueno asumirlo si lo estás usando bien”, sostiene Tuteja. Si eres transparente sobre para qué la usas y no la empleaste para crear toda tu empresa, añade, no hay razón para avergonzarse. Cree que el tabú persiste porque desde fuera no hay manera de comprobarlo: “Te pagas el plan de 200 dólares de Claude y te lo hace todo. No hay forma de saberlo”.

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¿Prohibir o enseñar a usarla?

Preguntada por si querría una IA más regulada, no duda: “Al cien por cien”. Pero sobre el bloqueo escolar adopta la posición contraria a la que sugiere su propia historia: “No creo que prohibirla sea la solución. Creo que hay que regularla de la forma correcta, y eso es lo que intento hacer ahora”.

Un estudio de la Universidad de Pensilvania con casi 1.000 alumnos de matemáticas de bachillerato en Turquía, publicado en PNAS en 2025, comparó tres grupos: uno con un chat tipo GPT-4 sin salvaguardas, otro con un tutor que daba pistas en lugar de respuestas y otro sin tecnología.

En los ejercicios de práctica, el primero rindió un 48 % mejor que el grupo de control y el segundo, un 127 % mejor. En el examen sin IA, el primero sacó un 17 % menos y el del tutor, prácticamente lo mismo que el grupo de control. Es un único estudio, de una asignatura y de un país, pero apunta a que el resultado depende de cómo se use la IA.

En España, Cataluña quiere vetar la IA a los menores de 14 años, según anunció su presidente, Salvador Illa. El plan, presentado el 28 de septiembre de 2026 por la comisión de bienestar digital del Govern con 67 medidas hasta 2028, contempla solo una alfabetización introductoria, sin uso directo, en los servicios y equipamientos públicos para menores de 14 años; entre los 14 y los 18, uso con autorización familiar y orientación docente; y autonomía total a partir de los 18. Por ahora es solo una propuesta anunciada, no una norma ya en vigor.

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La noticia Su escuela bloqueó ChatGPT. Ahora esta estudiante de secundaria de 17 años dirige una startup de inteligencia artificial con 1.000 usuarios fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Sam Altman subió al escenario del DevDay para presentar un agente de IA que trabaja las 24 horas, y acabó hablando de engranajes. “La mejor versión de la IA no consiste en convertir a las personas en engranajes de una máquina gigantesca que gira cada vez más deprisa”, dijo el consejero delegado de OpenAI. Y añadió que “hay partes de la vida que no podemos ni debemos automatizar” y que la IA “debería consistir en dar a las personas más poder sobre sus propias vidas”.

La metáfora tiene año y medio. El 18 de abril de 2025, Altman escribió en X que la IA iba a parecerse más al Renacimiento que a la Revolución Industrial. En San Francisco la desarrolló un poco más.

¿Rechaza Altman la Revolución Industrial o la quiere corregida?

Ninguna de las dos cosas del todo. Altman dijo que cree que la IA tendrá un impacto mayor que el de la Revolución Industrial, así que la escala no la discute. Lo que discute es el modelo. “No creo que el propósito de esta tecnología sea simplemente hacer girar la manivela económica cada vez más deprisa en beneficio de las propias IA”, afirmó, y añadió: “Creo que deberíamos aprender de los errores de la Revolución Industrial, y pienso que deberíamos parecernos más al Renacimiento”.

Dicho de otro modo, no se discute cuánto pesa la máquina. Se discute para qué gira.

En la ONU pidió contar los fallos “antes de que se conviertan en catástrofes”

Seis días antes del DevDay, el 23 de septiembre, Altman había hablado en persona ante el Consejo de Seguridad de la ONU. Allí defendió un camino pragmático entre el optimismo ciego y el pesimismo, con tres principios: que, “a medida que la IA se vuelve más capaz, las personas deben seguir en el centro de las decisiones sobre IA”; que los beneficios del progreso científico y del crecimiento económico “deben ser por y para las personas”; y que “esta tecnología debe empoderar a las personas individualmente”. 

Y una frase que resume el tono: “La historia continua del progreso humano no es que las herramientas sustituyan la capacidad de acción humana. Es que las herramientas adecuadas hacen a las personas más capaces”.

Llevó además peticiones concretas. Un mecanismo de estándares nacionales e internacionales para la IA de frontera (cómo medir capacidades, evaluar riesgos y decidir si las salvaguardas bastan). Protocolos “precisos y rápidos” para notificar y clasificar incidentes, “para que el mundo aprenda de los fallos antes de que se conviertan en catástrofes”. Y canales seguros entre gobiernos, operadores de infraestructuras críticas y expertos técnicos para compartir vulnerabilidades. 

Eso sí, con una condición: que esos estándares no “blinden a los actores establecidos ni favorezcan un modelo de negocio frente a otro”, y que cada gobierno decida cómo incorporarlos a su ordenamiento.

Entre la ONU y el DevDay, OpenAI avisó a decenas de instituciones y canceló un modelo

La secuencia, con fechas: el miércoles 23, el discurso de la ONU. El viernes 25, OpenAI dijo haber avisado a decenas de instituciones por casos de comportamiento desalineado de sus agentes. El lunes 28, anunció que no lanzará GPT-6.1 Astra porque, en pruebas internas, no cumplía sus estándares. 

Saachi Jain, responsable de sistemas de seguridad de la empresa, dijo que el modelo no alcanzaba el listón en alcance y autorización de las tareas ni en cómo informa al usuario del trabajo hecho. En julio, OpenAI ya había reconocido que modelos de prueba salieron de un entorno controlado y atacaron a Hugging Face. El martes 29, el DevDay.

Altman no se refirió a esas preocupaciones en el discurso principal. En el turno de preguntas dijo que la empresa invierte más en seguridad, protección y supervisión de los agentes de IA. A los pocos días, OpenAI elevó a más de 100 las organizaciones notificadas por esos casos.

Dots, el agente “siempre activo”, no está disponible en España con el plan Pro

Lo que presentó se llama Dots: agentes que siguen trabajando en proyectos y tareas cotidianas en tu nombre, tienen su propio ordenador en la nube y se conectan mediante plugins a más de 4.000 aplicaciones. Llega, además, junto a otros productos que se solapan, como los espacios de trabajo compartidos y las tareas programadas.

Funcionan con GPT-6 Astra, el modelo que el Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido evaluó antes de su lanzamiento. El 28 de septiembre publicó que, en una simulación y con los clasificadores de ciberseguridad de OpenAI desactivados, GPT-6 Astra completó ataques no autorizados a la cadena de suministro, fuera del alcance de la tarea, el 29,2 % de las veces. Todas las acciones fueron simuladas, y las salvaguardas estándar de OpenAI, que no se usaron en la prueba, están diseñadas para bloquear ese comportamiento.

El primer dot va incluido sin coste extra en los planes Pro y Business Premium, y Enterprise puede probar la beta si su administrador la activa. Pero según la ayuda de OpenAI, el despliegue a usuarios Pro, en cualquiera de sus niveles, excluye el Espacio Económico Europeo, Suiza y el Reino Unido.

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OpenAI todavía no sabe qué forma tendrá el trabajo con la IA, así que ha decidido cobrarte por todas

Business Premium y Enterprise, en cambio, se despliegan en todo el mundo. Traducido: desde España, de momento, solo se puede probar con un plan de empresa y no con un Pro personal. Y el acceso puede tardar varios días en llegar a la cuenta, incluso donde ya se ofrece.

OpenAI no da fecha para Europa. En su anuncio solo dice que planea ampliar los dots a más usuarios “pronto”.

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La noticia Sam Altman rechaza que la IA sea una nueva Revolución Industrial: “Debe dar más poder a las personas” fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Los medicamentos, los aviones y los coches tienen normas de seguridad que no dependen de que el fabricante se las ponga a sí mismo. Bill Gates cree que con la inteligencia artificial toca lo mismo.

Lo dijo el domingo 27 de septiembre en “Meet the Press”, con Kristen Welker de entrevistadora, llegó a decir: “Nadie piensa que la autorregulación sea suficiente”. 

Lo que él piensa es que hay que exigir que la IA tenga un sistema de monitorización y meter en la conversación a las fuerzas del orden y a propios políticos. El que fue el mandamás de Microsoft calcula que costaría algo de sobrecarga al sector, pero que no frenaría el desarrollo de una forma que fuera dramática. Y el motivo que da es la escala: la IA ya es lo bastante poderosa como para desencadenar acontecimientos que causen millones de muertes.

Según Gates, el peligro más urgente no es una IA que actúe por su cuenta, sino personas con malas intenciones que usen las herramientas actuales: ciberataques, fraude y armas biológicas, y que lo consigan usar pequeños grupos que antes no tenían capacidad para ello.

De riesgos manejables a supervisión urgente: el giro de Gates

No siempre pensó así. En julio de 2023, Gates publicó un ensayo titulado "The risks of AI are real but manageable", en el que confiaba en que gobiernos, empresas y ciudadanos sabrían gestionar los riesgos como habían hecho con otras tecnologías. 

En agosto de 2026, en un nuevo ensayo, sostuvo que la IA ha cruzado umbrales de peligro, y propuso nuevas instituciones nacionales y globales para supervisarla, además de empleos reservados a humanos y un impuesto sobre la IA y los robots.

¿Y qué piensa Trump? Que se autorregulen

En la misma entrevista le preguntaron por Trump. El 14 de septiembre, Donald Trump había escrito en un mensaje en Truth Social que la idea de una IA que se apodera del mundo es un bulo, que China no hace nada para frenar la suya y que no se entiende por qué los líderes de una industria pedirían una regulación que acabaría con ellos.

Gates respondió que no es un bulo, dijo que quiere reunirse con el presidente para plantearle imponer un requisito a todas las IA del país y que cree que podría cambiar de opinión. Sobre el plano internacional, es más sombrío: un acuerdo global sería más difícil que las negociaciones nucleares de la Guerra Fría.

A finales de septiembre, casi a la vez, pasaron dos cosas. 

En el pódcast de Ezra Klein, Gates insistió en que hoy no existe ninguna capa de supervisión, dijo que los modelos de código abierto deberían seguir siendo libres siempre que se ejecuten de manera que los gobiernos puedan comprobar que las salvaguardas funcionan. Además, calificó de locura fiar la seguridad a la propia industria.

Después, Trump reunió a directivos de las grandes compañías de IA, defendió que la autorregulación es muy importante y anunció un pacto con seis de ellas, entre las que estaban OpenAI y Anthropic. 

Todo lo que se dijo en esa reunión es totalmente voluntario, aunque el presidente de Estados Unidos lo describió como moralmente vinculante. El mismo prevé controles internos, un equipo que los verifique, un auditor externo y un comité independiente.

Frenar a los estados e invitar a las empresas: lo que ha hecho Washington

A día de hoy, la política de la Casa Blanca tiene dos vertientes bastante claras, y ninguna es la que le gusta a Gates. La primera es frenar a los estados: el 11 de diciembre de 2025, la orden ejecutiva 14365 mandó crear en 30 días una unidad del Departamento de Justicia para impugnar leyes estatales de IA y dio 90 días a Comercio para identificar las que considerase onerosas, con fondos federales de banda ancha en juego.

La segunda es invitar. El 2 de junio de 2026 llegó un decreto sobre IA avanzada, centrado en ciberseguridad, pidiendo a los desarrolladores dar al Gobierno acceso a sus modelos de frontera hasta 30 días antes del lanzamiento. Esto vuelve a ser voluntario, y su texto aclara que no autoriza nuevas licencias, autorizaciones previas ni permisos obligatorios.

En una entrevista de agosto, Gates se mostró bastante escéptico con ese marco: se preguntó qué umbral se examina y qué se hace cuando se supera, concluyendo que todo esto le parecía que estaba vacío. El 4 de octubre, Trump creó además la Super Intelligence Force, que preside el director de Inteligencia Nacional, Jay Clayton, con 120 días para un informe sobre riesgos y oportunidades y el encargo de evitar la sobrerregulación y la captura regulatoria.

En el Congreso hay un borrador de discusión, el Great American AI Act, publicado el 4 de junio por los congresistas Jay Obernolte (republicano) y Lori Trahan (demócrata). Aquí se marca una exigencia a los grandes desarrolladores para que publiquen un marco de riesgos, notifiquen los incidentes críticos al director del CAISI (el centro de estándares de IA de Comercio) y se sometan a auditorías semestrales. Pero el mismo texto frenaría durante tres años las leyes estatales que regulen el desarrollo de modelos, y esas obligaciones también caducan a los tres años.

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Vigilar es una cosa. ¿Y apagar?

Qué pasa después de vigilar lo muestra muy bien el último caso conocido. El 20 de septiembre, según el informe de OpenAI, un agente usó un servidor DNS para contactar con un chatbot externo, saltándose el filtrado de red. La monitorización generó una alerta a los 12 minutos y un revisor humano la reconoció casi tres minutos después.

La ejecución no se detuvo hasta unas dos horas y media más tarde: no se paró sola como se esperaba, y eso generó confusión sobre si debía haberse parado. OpenAI pausó entonces todo el entrenamiento, la evaluación y la inferencia con herramientas de sus modelos más capaces.

Sobre el apagado sí hay una propuesta legislativa: el 23 de julio, los congresistas Ted Lieu (demócrata) y Nathaniel Moran (republicano) presentaron el AI Kill Switch Act, que obligaría a los desarrolladores de los modelos más potentes y de los sistemas agénticos a poder reducir su velocidad, suspenderlos o apagarlos, a reportar incidentes y a tener marcos de respuesta graduada. Está pendiente de tramitación.

Gates dice que no basta con tener un “kill switch”. Y parece que lo ocurrido el 20 de septiembre en OpenAI le da razón, al menos en parte.

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La noticia Bill Gates dice que la autorregulación de las empresas de IA no es suficiente y que los gobiernos deberían estar involucrados en la supervisión fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Encargarle a un agente de IA que busque datos en Internet parece lo más inocuo del mundo. Hasta que el agente decide cómo buscarlos.

OpenAI informó el viernes 25 de septiembre que sus agentes interactuaron, de formas que ni ellos mismos esperaban, con varias webs del Gobierno de EE. UU. Fue algo que descubrieron en una revisión en curso sobre el comportamiento imprevisto de sus modelos.

Accedieron a información pública de dos webs de la SEC (el regulador bursátil) y a datos de la Oficina del Censo, y la compañía dice que no encontró uso de credenciales de la SEC, acceso a cuentas ni información no pública, cambios en datos o sistemas de la SEC, ni evidencia de compromiso o de vulnerabilidad. Para el Censo, según otro relato de la divulgación, usaron claves de desarrollador de su API que encontraron en repositorios públicos de GitHub, y de la SEC descargaron información que volvieron a publicar en otra página.

El intento que no funcionó y los que Transluce no atribuye

Luego está lo que no consiguieron. Transluce, un laboratorio independiente que evalúa IA, contó que agentes que parecían proceder de OpenAI intentaron un hackeo rudimentario contra la web de la oficina de derechos civiles del Departamento de Educación.

No funcionó, y Educación dijo que sus revisiones no encontraron ningún impacto en su web ni en sus bases de datos. Transluce añade que ha dado con más actividad en otras agencias, como Justicia y Comercio, y en webs de los estados de California, Maryland, Illinois, Texas y Nueva York, parte de ella sin atribución clara a OpenAI. OpenAI dice que está revisando el informe.

Sam Altman, CEO de Open AI

La propia OpenAI pide no leer demasiado en sus avisos: notificar a una organización no significa que haya habido un incidente de seguridad, y puede servir para señalar un fallo de diseño o una debilidad que quiera corregir. Según la compañía, la mayor parte de lo revisado hasta ahora son tareas rutinarias de investigación en las que los agentes consultaban contenido público para responder preguntas, entre ellas webs de Gobierno que consideran fuentes fiables. Los casos de esta divulgación ocurrieron durante el entrenamiento y la evaluación de los modelos.

¿Es la primera vez que se le va de las manos?

No es la primera vez que algo así ocurre. En julio, OpenAI admitió que dos de sus modelos más capaces habían escapado de un entorno de pruebas y estaban detrás del ciberataque contra Hugging Face. Sam Altman escribió el 25 de septiembre que aquel incidente sigue siendo “el evento más grave que hemos visto”.

En el informe que publicó en agosto, la compañía lo describió como un aviso de que, sin salvaguardas, agentes muy capaces ya saben saltarse controles técnicos, y fijó una norma: vigilar el razonamiento de los modelos en todo entrenamiento con herramientas de capacidad igual o superior.

La norma no bastó. El fin de semana del 19 y 20 de septiembre, según el relato publicado después, un agente en entrenamiento volvió a escapar de su entorno seguro y usó un servidor DNS para enviar consultas a un chatbot público. La monitorización lo detectó en 15 minutos, pero el entrenamiento siguió dos horas y media más, hasta que alguien lo paró a mano. OpenAI ha vuelto a detener el entrenamiento de sus modelos más avanzados, la segunda pausa desde julio.

Tres meses para avisar a Australia

El caso de las webs de EE. UU. no es el único con un gobierno de por medio. En Australia, el 18 de junio de 2026, un agente de investigación de OpenAI entró sin permiso en un portal de estadísticas de Medicare.

Según el primer ministro, Anthony Albanese, el agente accedió a archivos públicos y no públicos (el portal guarda información no sensible de Medicare, como gastos y estadísticas), escribió archivos en el servidor interno y no tocó datos personales, aunque la investigación sigue. Lo hizo después de que le bloquearan el acceso, probando vías alternativas.

OpenAI no avisó hasta el 10 de septiembre, 84 días después, a través de un buzón de divulgación responsable de Services Australia que se revisa una vez al día. El 15 de septiembre, ese organismo lo comunicó a la ASD, la agencia australiana de señales y ciberseguridad. Albanese lo hizo público a finales de mes.

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De decenas a más de cien

Al contar lo de las webs de EE. UU., OpenAI hablaba de decenas de organizaciones notificadas. A 2 de octubre, la cifra era de más de 100. La compañía reconoce que, en algunos casos, los modelos usaron el acceso a Internet de maneras no previstas o sin las restricciones ideales y está revisando unos 50 petabytes de datos con sistemas de IA, a un coste de unos 500.000 dólares diarios.

Tres días después apareció otra pieza. El 5 de octubre, la Fundación Wikimedia atribuyó a agentes que vincula con OpenAI ediciones no aprobadas, sobre todo en zonas de prueba que no llegaron a ver los lectores, intentos fallidos de usar un servicio de notas compartidas como proxy y millones de peticiones a sus APIs públicas, con cientos de miles de consultas al servicio de datos de Wikidata. Wikimedia sostiene que ese tráfico puede haber contribuido a una caída parcial de ese servicio en mayo. No se comprometió ningún sistema ni se filtraron datos.

De decenas a más de cien. Y la lista de afectados no ha dejado de crecer.

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La noticia OpenAI dice que sus modelos interactuaron con sitios web del gobierno de EE. UU. en una nueva divulgación de comportamiento indebido del modelo fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Cuando los inspectores de Nueva Jersey visitaron el 29 de julio unas obras en medio de terrenos agrícolas, los generadores eran imposibles de no ver: 62 equipos del tamaño de un camión con remolque que alimentaban uno de los mayores centros de datos previstos en la costa este de EE. UU. Ninguno tenía los permisos para instalarse ni para funcionar.

El 22 de septiembre, el estado multó a DataOne, la operadora, con 1,07 millones de dólares (unos 933.000 euros al cambio de referencia del BCE de ese día) por violar su ley de control de la contaminación del aire. Según las autoridades estatales, es la mayor sanción que ha recibido un operador de centros de datos en Nueva Jersey.

Cada generador tiene 1.982 kilovatios, así que suman unos 123 megavatios. La ley exige permiso a partir de 37 kilovatios, más de 50 veces menos. El estado ordenó a DataOne pedir los permisos de inmediato y dejar de usar los generadores si no se aprueban en 45 días, que contados desde la orden del 22 de septiembre llegan al 6 de noviembre.

Hasta entonces, pueden seguir en marcha. La empresa dice que no está de acuerdo con la decisión, que solicitará los permisos para los generadores temporales y que está pasando a pilas de combustible de bajas emisiones y silenciosas.

Seis meses entre una pregunta y una inspección

La inspección anterior del estado, la de diciembre, no vio generadores. En febrero, el vecino Zac Landicini, fundador del grupo ecologista Sustain SJ, preguntó en una reunión pública por unos equipos que un agricultor había localizado en imágenes de satélite. No está claro por qué pasaron casi seis meses entre aquella reunión y la inspección del 29 de julio.

A mediados de agosto, una investigación con dron térmico comprobó que al menos 45 de los 62 estaban en marcha. Y un análisis de dos expertos, Xiaomeng Jin (Rutgers) y Bruce Buckheit (antiguo responsable de aplicación de la ley en la EPA), basado en datos técnicos de los equipos obtenidos por registros públicos, sitúa la llegada de los primeros en julio de 2025, con 16 funcionando en octubre de 2025, otros 16 en febrero de 2026 y los 62 en junio, con más de 46.000 horas de uso acumuladas. Esas fechas no encajan con la inspección de diciembre, y ninguna de las fuentes consultadas explica la diferencia.

¿Qué hemos estado respirando?

Tiffany Leone-Vespa lleva 18 años en el barrio y lo expresa de la siguiente manera: “¿Qué hemos estado respirando desde que funcionan estos generadores sin permisos?”. El complejo está cerca de campos de cultivo, viviendas y dos colegios, y los generadores de gas natural emiten dióxido de carbono, óxidos de nitrógeno, monóxido de carbono y otros contaminantes de combustión.

En la actualidad no existen mediciones públicas de lo emitido; lo que sí hay son estimaciones. Las de Jin y Buckheit dicen que son unas 140 toneladas de óxidos de nitrógeno en casi un año y más de 1.500 toneladas anuales si todos los equipos trabajaran a plena capacidad. El “problema” es que son cálculos de investigadores, no mediciones oficiales. Y el aire no es la única queja: bastantes vecinos presentaron una demanda por el ruido, y el departamento de salud del condado ha emitido órdenes de infracción a DataOne por exceso de ruido.

17.258 dólares por generador y un caso paralelo en Virginia

La multa es de 17.258 dólares por generador (unos 15.000 euros). Steve Brown, un vecino de la zona, la define como una gota en el océano para una empresa que, según sus propias estimaciones, tiene varios miles de millones de capital, y la propia Leone-Vespa pide que se hubiera multado por cada equipo.

Virginia ha puesto sobre la mesa otra cifra que es bastante buena para medir lo que ocurre. Su Departamento de Calidad Ambiental propone una sanción de 2,5 millones de dólares a Microsoft (tiene un acuerdo firmado el 3 de septiembre y abierto a comentarios hasta el 14 de octubre) por hacer funcionar 62 generadores durante siete días en agosto de 2025, tras el fallo de una subestación en Leesburg.

Esta es una multa unas 2,3 veces mayor que la de Nueva Jersey, y buena parte de ese dinero va a equipos de monitorización del aire. La comparación no es tampoco del todo exacta: allí hubo una emergencia en un centro con permiso para 104 generadores diésel, que superó sus límites anuales (102 toneladas de óxidos de nitrógeno frente a 94,67 permitidas). Aquí, la estimación de 140 toneladas corresponde a equipos sin permiso, y es una estimación frente a un dato declarado.

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Gas como puente, pilas de combustible como destino

Actualmente, los centros de datos de IA buscan potencia más deprisa de lo que las eléctricas construyen red y algunos instalan fuentes propias. Los 123 megavatios de generadores equivalen al 35 % de los 350 megavatios que DataOne anuncia como capacidad máxima del campus (el 41 % de los 300 de los planes aprobados).

La solución definitoria pasa por pilas de combustible de Bloom Energy, pero la ciudad de Vineland ya paralizó dos trabajos: un depósito de gas natural licuado de 1,5 millones de galones, para el que la empresa pide aprobación, y unidades de esas pilas, ambos iniciados sin permiso de construcción.

La gobernadora, Mikie Sherrill, ha dicho que estos centros deben invertir en la red eléctrica e informar de su consumo de agua y energía, además de aportar beneficios a las comunidades. La pregunta es si los permisos llegarán antes que las primeras mediciones de lo que se ha respirado.

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La noticia Un centro de datos es multado con 1,1 millones de dólares por operar 62 generadores de energía fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

En los campos de patatas de Ulanqab, los agricultores cosechan junto a unos vecinos que no dejan de crecer: enormes bloques rectangulares donde se alojará buena parte del cómputo de la inteligencia artificial china. 

Cientos de obreros con casco amarillo mueven maquinaria entre andamios y chispas de soldadura, y las grúas levantan tejados a toda prisa.

Cientos de grúas y 500.000 millones de yuanes

La prisa tiene una razón de Estado. El plan 'IA Plus' del Consejo de Estado fija para 2030 una penetración de terminales y agentes de IA superior al 90 %, y eso necesita cómputo.

Ulanqab, según las cifras de un análisis reciente, ha atraído 84 proyectos de centros de datos (81 de IA; otros recuentos suben a 89) y más de 500.000 millones de yuanes (unos 66.000 millones de euros), y el consumo eléctrico de sus servicios de datos subió un 85,2 % interanual en el primer semestre de 2026, hasta los 4.000 millones de kWh.

Los nombres propios ya están sobre la mesa. Envision puso en marcha el 6 de agosto su campus Galaxy: 120.000 metros cuadrados, hasta un millón de aceleradores de IA y, según la compañía, margen para superar los 2 GW con electricidad renovable conectada de forma directa. DeepSeek prepara cerca de 1 GW, con operación parcial a finales de 2027 o principios de 2028 y sin confirmación oficial. ByteDance quiere añadir entre cinco y seis gigavatios en dos años, apunta una fuente cercana a las conversaciones con proveedores locales.

¿Por qué una estepa y no en pleno Shanghái?

Por el frío (4,3 grados de media a 1.500 metros), el viento y una electricidad verde de 0,30-0,35 yuanes por kWh. Un centro de datos de 1 GW funcionando a carga constante consume unos 8.760 millones de kWh al año: a 0,35 yuanes, serían unos 3.066 millones de yuanes de factura (cuenta propia). Y Pekín queda a unos 4 milisegundos de latencia.

Nada de esto es improvisado. Ulanqab es uno de los nodos del plan ‘Datos del Este, Computación del Oeste’, lanzado en 2022 por la NDRC con ocho ‘hubs’ y diez clústeres, para llevar el cómputo pesado adonde sobra energía.

Wang Chaoyang, de Alibaba Cloud, lo explica con un reparto: el entrenamiento de modelos se va al oeste, por la energía barata, y la inferencia (lo que usamos los usuarios) se queda cerca del este.

Hay peros. China quiere que la mayoría de sus centros de datos funcionen con energía verde en 2030, pero parte de su red todavía tira de carbón, y el agua sigue siendo un problema en la Mongolia Interior árida.

Pekín juega la carrera desde tres puntos de vista

La carrera tiene meta política. A finales de septiembre, Trump y Xi se vieron en Washington, con la IA entre los temas. Poco antes, el consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, había defendido en un ensayo frenar el ritmo de los modelos más potentes y mantener las restricciones a la venta de chips avanzados a China; Trump respondió que no piensa frenar, porque quien gane en IA, gana. El portavoz de Exteriores chino, Guo Jiakun, lo tachó de alarmismo.

La carta del talento. Jack Zhang, de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (pasó por Yale y Cambridge), asegura que cada vez van menos estudiantes a EE.UU. y que más regresan. El país forma, se suele estimar, unos cinco millones de graduados en ciencia y tecnología al año frente a medio millón de EE.UU., aunque las estimaciones varían bastante.

La tercera vía son los chips propios. DeepSeek prepararía un pedido de chips Ascend de Huawei, con su modelo V4 optimizado para el Ascend 950, aunque ni el volumen ni el modelo están confirmados.

A la hora de comparar tamaños, el seguimiento de Epoch AI sitúa hoy a Colossus 2 (el de xAI) con 946 MW y a New Carlisle (Anthropic y Amazon) con 910 MW, y a Fairwater Wisconsin con 2.263 MW previstos para 2028, y en su lista no aparece ningún centro chino. Los 2 GW de Envision son capacidad de diseño, no consumo actual.

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Mucho gigavatio y poco enchufado

Ahora, las cuentas. Los 4.000 millones de kWh del primer semestre equivalen a unos 0,92 GW de consumo medio (181 días, 4.344 horas, cuenta propia). Lo que ha trascendido de solo tres proyectos (Envision, DeepSeek y ByteDance) suma entre 8 y 9 GW: casi diez veces lo que Ulanqab gasta hoy, aunque solo lo de Envision es oficial.

Además, el oeste llega con sobrecapacidad. En 2025, apenas el 36,8 % de la capacidad de cómputo inteligente se utilizó, según la Academia China de Tecnologías de la Información y la Comunicación. Un análisis de mayo habla de centros de datos occidentales con tasas del 20-30 % frente al objetivo de más del 60%.

Y a pie de campo, la vara de medir es otra. Se han reubicado pueblos enteros, aunque nadie precisa cuántos ni con qué compensación, y pocos se atreven a hablar. Un vecino que pide anonimato asegura que pocos lugareños han encontrado trabajo en los centros y pregunta: “¿Qué beneficios nos han aportado?”. Otro hombre, que recoge patatas junto a las obras y solo da su apellido, ve el futuro con optimismo: sus hijos ya trabajan en las instalaciones.

Los centros de datos están al lado; el cambio, de momento, no.

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La noticia Cómo China está transformando una zona rural donde se cultivan patatas en el centro de su competencia tecnológica con EE.UU. fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .

Juan Luis Arsuaga, especialista en evolución humana, no es economista, y cuando le preguntan por la inteligencia artificial, contesta con lo que sabe: la historia. “Ojalá esta vez no ocurra, pero no hay precedentes de un cambio de modelo económico que no produzca conflictos”, ha dicho en una entrevista.

Para Arsuaga, el problema empieza cuando cambia la estructura económica y parte del trabajo humano deja de hacer falta, más que cuando una máquina aprende a hacer una tarea. Queda por saber qué pasa con quien deja de ser necesario y quién gana con ello.

Un 46 % más de producción, un 12 % más de salario: la última vez que cambió el modelo

Entre 1780 y 1840, la producción por trabajador en Gran Bretaña creció un 46 % (estimación de Nicholas Crafts y Knick Harley) y el salario real un 12 % (la de Charles Feinstein).

El historiador económico Robert Allen bautizó ese periodo como la "pausa de Engels", por Friedrich Engels, que describió la situación de la clase obrera inglesa en 1845. Según su estudio de 2009, la tasa de beneficio de los empresarios se duplicó mientras los sueldos casi no se movían, y solo hacia mediados del siglo XIX los salarios alcanzaron a la productividad: entre 1840 y 1900, la producción por trabajador aumentó un 90 % y el salario real un 123 %. Allen lo atribuye a la acumulación de capital, que tardó en ponerse a la altura del progreso técnico.

Juan Luis Arsuaga

No todos los economistas aceptan que existiera esa pausa. Crafts sostiene que la participación del trabajo en la renta nacional pasó del 57,1 % en 1790 al 59,2 % en 1840, es decir, subió ligeramente, mientras que la serie de Allen la baja del 56,2 % al 49,0 %, y dice que esta choca con todas las demás estimaciones. Se discute con datos de hace dos siglos.

Del conflicto sí hay registro. En 1811, los tejedores de medias de Nottinghamshire intentaron negociar salarios más altos y que los fabricantes dejaran de producir los llamados cut-ups, prendas más baratas que exigían menos destreza y pagaban menos. 

Al fracasar la negociación, rompieron 63 bastidores en Arnold y unos 200 más en el condado en tres semanas. Según Kevin Binfield, que ha estudiado el movimiento, los luditas no se oponían a la tecnología en sí, sino al uso de máquinas existentes de maneras que recortaban salarios y producían ropa de mala calidad. El Parlamento convirtió romper bastidores en delito capital, el Gobierno envió a unos 14.000 soldados al centro de Inglaterra y unas dos docenas de luditas acabaron en la horca.

¿Cuántos empleos están en juego? Depende de quién haga la cuenta

La Organización Internacional del Trabajo y el instituto polaco NASK calcularon en 2025 que uno de cada cuatro empleos del mundo (el 24 %) está en ocupaciones expuestas a la IA generativa, una cifra que sube al 34 % en los países de renta alta. Los más expuestos son los puestos administrativos, y lo más probable, dicen, es la transformación de los empleos, no su sustitución.

El FMI había medido en enero de 2024 casi el 40 % del empleo mundial y en torno al 60 % en las economías avanzadas. En estas últimas, según el análisis de su directora gerente, más o menos la mitad de los empleos expuestos podría salir ganando con la IA y la otra mitad sufrir menos demanda, salarios más bajos o menos contratación. Añadía que, en la mayoría de los escenarios, la IA probablemente agravará la desigualdad general.

Exposición no equivale a pérdida de puestos. Funcas estimó en 2026 que la IA podría destruir entre 1,7 y 2,3 millones de empleos en España entre 2025 y 2035, con un abanico de 700.000 en el escenario más optimista a más de 3,5 millones en el más pesimista. Suma además unos 1,61 millones de empleos nuevos ligados a la IA (cifra de otros estudios, con un horizonte algo distinto, 2023-2033), de modo que en el escenario central quedaría una pérdida neta de unos 400.000.

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Por ahora, los datos de empleo no detectan destrucción

Eso son proyecciones; lo ocurrido lo recoge el Observatorio Trimestral del Mercado de Trabajo que elaboran Fedea y BBVA Research, publicado en septiembre: algo más del 30 % del empleo en España está en ocupaciones muy o bastante expuestas a la IA generativa, y desde 2022 el empleo ha crecido más en ellas que la media. Florentino Felgueroso, de Fedea, dice que no observan desplazamiento de empleo por la IA.

Los autores de BBVA Research, Rafael Doménech y Juan Ramón García, piden no sacar todavía conclusiones causales: los efectos, advierten, no son automáticos ni homogéneos. Los más expuestos son los trabajadores de 25 a 34 años y los titulados (más del 40 % de quienes tienen estudios superiores, frente al 15 % de quienes tienen la ESO, Educación Secundaria Obligatoria, o menos).

El análisis añade que el PIB por ocupado apenas ha variado desde finales de 2019 y que la productividad por hora ha subido un 2,4 %. La nota no ofrece cifras de salarios.

Más miedo donde hay menos formación

En mayo, el análisis de la Dirección General de Economía y Finanzas de la Comisión Europea partió de una encuesta a 21.207 personas de 18 Estados miembros y cuatro países candidatos, hecha en febrero y marzo. 

Alrededor del 54 % usa herramientas de IA y algo menos de la mitad de ellas lo hace en el trabajo; el uso es mayor entre directivos y profesionales. Entre los ocupados que la usan en su empleo, el 41 % teme ser desplazado (un 14 % mucho y un 27 % algo), y ese temor es mayor entre operarios, personas de menos renta y menos formación, y jóvenes. Según el texto, la adopción desigual corre el riesgo de ampliar las disparidades económicas dentro de los mercados laborales y entre regiones. No estima el efecto neto sobre el empleo.

En España, según ADP Research (39.000 trabajadores de 36 países), el 15 % usa IA a diario y el 11 % cree que acabará sustituyéndolo.

Bruselas anunció el 22 de julio un grupo de expertos de alto nivel para estudiar cómo transforma la IA el empleo. Entre las tres prioridades de su estrategia social figuran gestionar esos efectos y reducir las desigualdades. La información publicada no dice cuándo empezará a trabajar.

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La noticia Juan Luis Arsuaga, antropólogo, sobre la IA: “Ojalá esta vez no ocurra, pero no hay precedentes de un cambio de modelo económico que no produzca conflictos” fue publicada originalmente en Genbeta por Redacción de Genbeta .