De hecho, podrías estar siguiendo los mejores consejos para usar la inteligencia artificial de OpenAI y aun así no estar aprovechando el 100% de lo que el asistente virtual tiene para ofrecerte.

Más allá de aprender la estructura de un prompt y seleccionar el modelo de IA correcto para tus preguntas, cálculos, vídeos e imágenes, existe una simple indicación que lo cambia todo y podría ser lo que estás necesitando para alcanzar tus objetivos.

¿Quieres saber cómo funciona? Después de que emplees esta táctica, las respuestas genéricas o erróneas por alucinaciones ya no serán un problema. En este tutorial está paso a paso lo que debes hacer para conseguir esos beneficios.

Usa esta frase en ChatGPT y tu experiencia cambiará por completo

Hablar con ChatGPT es realmente sencillo, pues solo es cuestión de que inicies un tema o hagas una pregunta en concreto para que te dé una respuesta. Millones de personas la usan a diario para investigar, resolver dudas y otras acciones, pero no siempre da buenos resultados.

En ocasiones, es posible toparse con alucinaciones, fuentes erróneas o respuestas genéricas que no aportan mucho. Esto puede volverse tedioso cuando usas con frecuencia la inteligencia artificial, pero no te preocupes, hay una manera simple y práctica de solucionarlo.

Los expertos de TechRadar comparten el interesante prompt de "Hazme tres preguntas para ayudarte a definir mejor la tarea", una indicación que puedes usar para orientar mejor a la IA y darle contexto de lo que necesitas.

La mayoría de los usuarios cometen el error de hacer la pregunta directamente, pero esto le permite al asistente obtener suficientes detalles antes de dar la respuesta definitiva.

Si estás buscando cómo mejorar prompts en ChatGPT, este es el truco que hace que sean más efectivos y prácticos porque se toma el tiempo de resolver las principales dudas para no dar información genérica, repetida o incoherente.

Por ejemplo, supongamos que estás buscando la manera de "solucionar errores en Windows 11". Una pregunta estándar requeriría que corrijas las respuestas o que se equivoque al no tener detalles. Si usas la frase mencionada con esa incógnita o el prompt, tal vez te pida el error específico o saber los síntomas de tu PC.

Esto sirve en general, incluyendo planificación de proyectos complejos, organización, instrucciones para aprender algo o simplemente como reemplazo del buscador de Google.

Confirmado: la debilidad silenciosa de ChatGPT es responder sin el contexto correcto

Desde la documentación oficial de OpenAI afirman que una de las debilidades de ChatGPT es que no haya contexto suficiente en las peticiones.

En efecto, según las especificaciones, el modelo optimiza las respuestas de acuerdo a la información que recibe, por lo que si hay menos detalles, lo que arroja puede alejarse. Por esto mismo es que los expertos recomiendan que se sea lo más específico posible.

Para entenderlo mejor, el funcionamiento de esta inteligencia artificial con la frase en cuestión permite que te ahorres la molestia de esperar una respuesta para después corregirla y repetir el ciclo.

En esto se pierde más tiempo de lo que se cree y por eso deberías incluirlo como uno de tus comandos clave en ChatGPT si quieres mejorar la productividad.

Una de las novedades más destacadas es la incorporación de guías de pronunciación. A partir de ahora, los usuarios pueden preguntar cómo se pronuncia una palabra en más de 60 idiomas y recibir no solo una explicación escrita, sino también ejemplos de audio dentro del propio chat. Esta función está pensada especialmente para el aprendizaje de idiomas y para mejorar la accesibilidad del sistema.

Otro de los grandes añadidos llega con el fútbol. Coincidiendo con el Mundial 2026, ChatGPT incluye una experiencia dedicada para consultar información del torneo. Los usuarios pueden acceder a calendarios de partidos, enfrentamientos, datos de selecciones, análisis de jugadores y posibles escenarios del campeonato, todo desde una interfaz más estructurada y enfocada en el evento deportivo.

La actualización también introduce mejoras importantes en la gestión de aplicaciones conectadas. Ahora los usuarios tienen un mayor control sobre cuándo y cómo ChatGPT interactúa con otras apps. Se han añadido permisos más detallados que permiten decidir si el asistente debe pedir confirmación antes de actuar.

En la versión web se han implementado varias mejoras de usabilidad. Entre ellas destacan la posibilidad de fijar chats y proyectos en la barra lateral, organizar conversaciones recientes por categorías y compartir contenido con un solo clic. Además, cualquier respuesta puede convertirse en una nota guardada directamente en la biblioteca del usuario.

También hay mejoras específicas para dispositivos móviles. En iPhone, la subida de fotos y el acceso a la cámara son ahora más rápidos. En Android, los usuarios con planes de pago pueden mantener pulsado el botón de envío para cambiar el modelo de IA en mensajes concretos sin alterar la configuración general del sistema.

¿La IA va a sustituir a los humanos? Es una de las preguntas frecuentes entre los programadores, considerando que el sector de la informática es uno de los que más ha recibido cambios tras la llegada de los asistentes virtuales.

Sam Altman, CEO de OpenAI, se ha dejado de rodeos y comienza a "despedirse" de los desarrolladores, agradeciendo que hayan empezado con las bases hasta llegar a este punto de la tecnología.

Por un lado, es prometedor, pero por otro, también genera incertidumbre ante aquellos que todavía no saben qué pasará con los nuevos cambios en elos lenguajes de programación.

El “agradecimiento” de Sam Altman que suena a punto de inflexión

La automatización empresarial sigue escalando y los programadores siguen temiendo sobre el futuro de los proyectos que requieren códigos de lenguajes especializados.

Un buen prompt y puedes tener fragmentos estructurados de Python, Rust y otros ecosistemas en cuestión de segundos. En varias circunstancias, Altman ha resaltado lo que implica la IA para la programación.

En la mayoría parecen "advertencias" porque el sector laboral está cambiando de una manera inesperada. Parece que en este punto, ya no hay vuelta atrás y el CEO de OpenAI opta por comenzar a "despedirse" agradecidamente de aquellos que estuvieron desde los inicios de la programación hasta ahora.

“Estoy muy agradecido a las personas que escribieron software extremadamente complejo carácter por carácter. Ya parece difícil recordar cuánto esfuerzo realmente requirió. Gracias por llevarnos a este punto”.

La frase parece ser dirigida a lo complejo que era crear un proyecto desde cero antes de la llegada de la inteligencia artificial. Aunque por un lado es como un reconocimiento al trabajo histórico de los ingenieros, muchos también lo han tomado desde otra perspectiva.

En una interpretación mucho más profunda, cuando Altman habla de “este punto” y de que “ya parece difícil recordar” el esfuerzo, sugiere implícitamente que esa etapa de escribir código manualmente empieza a quedar atrás.

Considerando que en la actualidad ya es casi un requisito que trabajes con asistentes virtuales como GitHub Copilot, mayormente para las tareas básicas o aumentar la productividad (con supervisión), esta ventaja de generar un código completo en cuestión de segundos impacta fuertemente con los métodos tradicionales.

En otras palabras, se está redefiniendo el rol tradicional del programador y lo que hace unos pocos años era común, ahora está pasando a ser "anticuado" o al menos así es como se está viendo en la industria actual.

Por esto mismo es que parte de la comunidad interpreta el mensaje como una especie de “elogio fúnebre” para la profesión, una despedida simbólica de la era del código escrito a mano para darle paso a una nueva era tecnológica que millones ya veían venir.

El siguiente paso no está en escribir código, sino en aprender a usar la IA

Según Business Insider, en un evento reciente, Altman también afirmó que la IA podría funcionar como una utilidad básica, similar a la electricidad o el agua, que se consume y se paga según uso.

Si la inteligencia artificial se convierte en un servicio ubicuo, el valor no estará en escribir código desde cero, sino en saber cómo utilizar esa inteligencia para resolver problemas y no todo el mundo está preparado para ello.

Definir objetivos, supervisar resultados y ajustar procesos es una de las partes que más se van a tener en cuenta durante los próximos años, mientras que también va a ser necesario optar por especializaciones, ya que las tareas básicas probablemente sean absorbidas por los agentes de IA.

En fin, aunque el tono del mensaje del CEO de OpenAI pueda ser de agradecimiento, también funciona como marcador de transición hacia un nuevo mundo laboral.

Afirma que la compañía de IA es un fracaso debido a que varias de sus grandes mentes han huido de la compañía. El motivo es simple: el comportamiento del multimillonario ha provocado una brecha insalvable y ha roto por completo la confianza del equipo técnico original.

En concreto, de los once fundadores que se unieron a Elon Musk para plantar cara a OpenAI, ya no queda absolutamente ninguno. El último en salir ha sido Ross Nordeen, quien, según filtraciones internas, vio cómo le cortaban el acceso a los servidores de la noche a la mañana y era expulsado de los grupos de chat de la plantilla.

Para este experto, el verdadero problema de xAI es que se ha convertido en una simple empresa de alquiler de centros de datos en lugar de un laboratorio de innovación en inteligencia artificial.

El también dueño de la plataforma antes conocida como Twitter, se dedica a alquilar su infraestructura de servidores a terceros para intentar recuperar la inversión.

"Francamente, xAI es un fracaso", declara. "Elon se encuentra ahora en una posición en la que le resulta muy difícil contratar a los mejores profesionales de la IA, porque, como saben, no se ha comportado muy bien con el equipo anterior", añade.

Yann LeCun carga sin miramientos también contra OpenAI y Anthropic

Lo cierto es que el experto lleva unas semanas concediendo duras entrevistas y dejando en redes mensajes bastante ácidos para la competencia.

Ahora ha sido el turno de Elon Musk, pero hace unas semanas atacó directamente a Sam Altman y a Dario Amodei sobre los efectos de la IA en el mercado laboral.

Ha pedido públicamente que nadie preste atención a los discursos alarmistas de figuras como Sam Altman, el jefe de OpenAI, o Dario Amodei, el máximo responsable de Anthropic, cuando hablan del mercado laboral.

LeCun defiende una postura mucho más terrenal y realista. Para el científico de Meta, las predicciones catastrofistas de Altman y Amodei no se basan en realidades técnicas medibles, sino en una estrategia empresarial muy calculada para inflar las expectativas de sus propios productos.

Este experto ve la tecnología desde la perspectiva de la investigación y recuerda que, a pesar de lo aparentemente espectaculares que son los modelos de lenguaje actuales, todavía la humanidad está extremadamente lejos de conseguir una inteligencia artificial que realmente te eche del trabajo (si es que en algún momento esto se consigue o realmente se permite).

El problema es la ansiedad y el miedo que esto provoca. Insiste en que las máquinas actuales siguen siendo herramientas muy útiles, capaces de automatizar tareas o resumir textos, pero totalmente carentes de sentido común, razonamiento o comprensión del mundo. Por lo tanto, tratar de predecir el fin del mercado laboral basándose en esto es, en su opinión, una tomadura de pelo.

Por otro lado, ha afirmado que todos esos gurús que avisan de que las máquinas van a extinguir la humanidad se comportan exactamente igual que una secta que espera el apocalipsis.

"El 'doomerismo' de la IA tiene todas las características de un culto apocalíptico: mito de la creación, omnisciencia y control para los líderes ilustrados, conocimiento prohibido accesible solo para unos pocos, salvación para el pueblo elegido y apocalipsis para todos los demás", comenta.

"Llena un 'vacío con forma de religión' en la mente de personas que se fueron o nunca pertenecieron a una comunidad religiosa, pero que se ven impulsadas a unirse a un movimiento impulsado por la misión", añade.

Según el experto, este pánico no se basa en datos científicos ni en cómo funcionan los ordenadores hoy en día, sino en una necesidad muy extraña de la gente de creer en profecías catastróficas. Para él, lo que ahora mismo está sucediendo tiene todas las papeletas para ser considerado un culto religioso.

LeCun explica que los más pesimistas ya se han inventado su propio mito de cómo las máquinas cobrarán vida; piensan que la tecnología lo sabe todo y tratan a los ingenieros como si fueran sacerdotes con secretos. Al final, el mensaje que venden es el de la salvación para unos pocos elegidos y el infierno para todos los demás.

El mensaje que antes has podido leer va directo a Silicon Valley, donde cree que muchos usan el miedo para ganar poder y salir en los medios. El científico dice que esta obsesión con que los robots se van a rebelar solo sirve para rellenar un espacio perfecto en la cabeza de personas. Como la gente, normalmente, necesita posicionarse en una causa para sentirse importante, algunos escogen este drama con la IA.

El objetivo que ahora persiguen es el RSI. Esta técnica consiste en crear programas de software que tienen la capacidad de modificar, corregir y mejorar su propio código de manera automática.

La base de este cambio se debe a un informe de Anthropic. Según el documento, el 80% del código informático de Claude ya es escrito de forma directa por su inteligencia artificial. La IA ya no funciona únicamente como un asistente, sino que ha comenzado a desarrollar y mejorar su propia estructura de forma autónoma.

"El informe de Anthropic puso en el punto de mira la noción teórica de auto-mejora recursiva (RSI, por sus siglas en inglés), dividiendo aún más a la comunidad de IA entre quienes piden medidas drásticas para evitar un futuro distópico y quienes advierten de que los temores poco realistas socavarán gravemente el bien que la IA puede hacer", comenta Ng.

Esto no es algo exclusivo de la compañía de Dario Amodei y el presidente de OpenAI, Greg Brockman, también ha confirmado estar en proceso de la misma situación.

Afirma que sus modelos de lenguaje también generan porcentajes parecidos de su propio código interno. En concreto, estos modelos ya son capaces de abrir la consola de comandos, verificar el funcionamiento del código en tiempo real y hacer cambios sin necesidad de humanos.

¿Es real la capacidad de la IA para mejorarse a sí misma o se trata de una campaña de marketing?

La idea de que las máquinas se mejoren a sí mismas no nació con ChatGPT ni con los modelos de IA actuales. En 1965, el matemático británico I. J. Good planteó que si se creaba una máquina un poco más inteligente que un humano, podría diseñar otra aún mejor que ella.

Este proceso se repetiría una y otra vez en un bucle, provocando lo que él llamó una "explosión de inteligencia", donde el ser humano quedaría relegado a un segundo plano.

La gran diferencia entre 1965 y el 2026 es que antes esto era solo una teoría y hoy es cierto que ya empiezan a existir las herramientas para empezar, al menos, a probarlo.

Los modelos de lenguaje pueden crear pequeños bucles donde una IA escribe un código, otra IA lo prueba para ver si falla y una tercera corrige los errores.

Pero, pese a que realmente estos sistemas son capaces de mejorar su propio código, también hay que decir que hay un gran componente de marketing en cómo se venden estos hitos en la IA.

En pocas palabras, todas estas compañías necesitan convencer a los inversores de que su tecnología está a un paso de ser completamente autónoma para seguir recibiendo los miles de millones de dólares que cuesta mantener estos proyectos vivos.

La realidad es que hoy en día la IA no se está reprogramando a sí misma en el sentido estricto de la palabra. Lo que hace es actuar como un ayudante. Pasar de una herramienta que escribe código, pero siempre con una pequeña supervisión, a un sistema que decida de forma independiente cómo crear una IA nueva es un salto que está bastante lejos de ser real.

Para que una inteligencia artificial se mejore a sí misma de forma real y sin parar, necesitaría una cantidad de ordenadores y de energía que directamente no existen en el planeta. Desde luego, pese a todos estos nombres rimbombantes, lo cierto es que hay que cogerlos bastante con pienzas pese a que el avance ciertamente es innegable.

La compañía de Sam Altman acumula pérdidas millonarias y el crecimiento y avance del chatbot no hace más que empeorar esta situación debido a la inversión.

Lo peor es que ChatGPT ya se ha catalogado como el servicio más rentable de IA. Desde su estreno, la app de ChatGPT ha sido descargada 690 millones de veces y ha generado unos 2.000 millones de dólares. Parece mucho, pero eso solo representa un ingreso de 2,91 dólares por descarga.

Ahora se han podido conocer más datos gracias a un informe secreto que se ha filtrado. Pese a que OpenAI acaba de enviar los papeles oficiales para empezar a vender sus acciones en la bolsa de valores de Estados Unidos, sus gastos son tan grandes que el negocio está perdiendo miles de millones de dólares año tras año.

¿Por qué OpenAI pierde tanto dinero con ChatGPT si tiene millones de usuarios?

Los documentos financieros auditados, que han sido destapados por el periodista Ed Zitron y revisados por Financial Times, dejan poco a la imaginación.

Es verdad que la empresa de inteligencia artificial está creciendo a una velocidad nunca vista: sus ingresos pasaron de 3.700 millones de dólares en 2024 a la cifra de 13.070 millones en 2025. De hecho, a finales del año pasado ya ganaban casi 2.000 millones de dólares al mes. Pero toca mirar el beneficio real y no los ingresos.

La principal razón es lo caro que sale investigar y entrenar a las nuevas versiones de sus modelos. Solo en esta parte, los gastos se dispararon desde los 7.810 millones de dólares en 2024 hasta los 19.180 millones en 2025. De todo ese dinero dedicado a la investigación, más de 10.500 millones de dólares fueron a parar directamente a las manos de Microsoft.

A todo esto hay que sumarle lo que llaman el coste de los ingresos, que básicamente es la luz y la potencia de cálculo que gasta el sistema cada vez que un usuario le escribe un mensaje a ChatGPT y la máquina responde. Ese gasto pasó de 2.650 millones a 7.500 millones de dólares en un solo año.

Si a todo esto le añades lo que se gastan en publicidad y marketing para vender el producto, las pérdidas del día a día pasaron de 8.780 millones en 2024 a la cifra de 20.920 millones de dólares en 2025.

Además, solo alrededor del 5% de los usuarios de ChatGPT paga por una suscripción mensual que ronda los 20 dólares. A pesar de que OpenAI cuenta con la plataforma de IA más usada del mundo, convencer a la mayoría para que pague resulta imposible viendo los buenos resultados de la versión gratuita, que tampoco para de mejorar.

En concreto, solo unos 50 millones de personas pagan la suscripción mensual. Al final, cada pregunta que hace un usuario gratis le cuesta dinero real a OpenAI en servidores y energía, lo que significa que cuantos más usuarios gratuitos tienen, más grande se vuelve el problema.

Solo mirando 2025, las pérdidas son bestiales: casi 39.000 millones de dólares en negativo.

Pese a todo esto, los expertos aclaran que hay un pequeño truco de contabilidad en ese número. Durante 2025, OpenAI cambió su estructura interna para dejar de ser una organización sin ánimo de lucro y convertirse en una empresa normal dirigida a ganar dinero.

Esto provocó un gasto de unos 30.000 millones debido a la valoración de los inversores. Teniendo en cuenta que esto en 2026 no se va a volver a repetir, las pérdidas reales del 2025 se habrían quedado en unos 8.000 millones de dólares. Toca esperar a ver qué sucederá en este.

Por el momento, y para intentar frenar este grave problema antes de salir a bolsa, la cúpula de OpenAI ya ha empezado a hacer cambios y a centrarse en lo que de verdad da dinero.

En marzo de 2026, la empresa tomó la decisión de cerrar Sora, su modelo para crear vídeos con inteligencia artificial, porque consumía demasiados recursos. Al mismo tiempo, Fidji Simo, la jefa de aplicaciones de la marca, avisó a los empleados de que se han acabado los proyectos secundarios y que a partir de ahora se van a concentrar en mejorar las herramientas para programadores y empresas.

Hablamos del verano de 2015, unos meses antes de que se fundara oficialmente la empresa detrás de ChatGPT. Por aquel entonces, este estaba al frente Y Combinator, la aceleradora de startups más importante de Estados Unidos, y participó en una charla junto al entonces director de tecnología de Airbnb, Mike Curtis.

Durante la entrevista, al ser preguntado por el potencial del aprendizaje automático, soltó lo siguiente : "Creo que la IA probablemente, casi con toda seguridad, conducirá al fin del mundo. Pero mientras tanto, surgirán grandes empresas con un aprendizaje automático muy serio".

Lo cierto es que, por aquel entonces, esta frase sonaba más a algo anecdótico y muy de profecía que a algo que realmente podría llegar a ocurrir.

De ahí que no se tomase en serio. Sin embargo, una década después, parece que todo eso se está cumpliendo, al menos en lo que a la parte económica se refiere. El boom de los asistentes con IA ha disparado el valor en bolsa de compañías como Nvidia, Microsoft o Google a niveles nunca vistos en la historia, creando una especie de fiebre del oro.

El problema es que la otra parte de la frase, la que habla de ese posible apocalipsis, ya no se mira con los mismos ojos que antes y ya ha empezado a tomarse muy en serio. Científicos y expertos en política de todo el mundo avisan de que la humanidad se acerca a la Inteligencia Artificial General (AGI), un punto de no retorno donde las máquinas serán más listas que los humanos en cualquier tarea.

¿Por qué Sam Altman pensaba en el fin del mundo antes de crear ChatGPT y OpenAI?

La realidad es que el jefe de OpenAI siempre ha jugado a dos bandas. En público, suele dar discursos exigiendo a los gobiernos que regulen el sector y pongan leyes para evitar que la inteligencia artificial se escape de control; pero en charlas más distendidas, la prisa de su empresa por lanzar productos al mercado antes que sus rivales ha levantado muchas ampollas y sospechas sobre si realmente le importa la seguridad.

Sin ir más lejos, esta contradicción entre lo que dice y lo que hace estalló por los aires en noviembre de 2023, cuando el consejo de administración de la propia OpenAI decidió despedir a Sam Altman, aunque luego regresó.

Por supuesto, probablemente se arrepienta de esas palabras que él mismo pronunció en 2015. Ahora que ChatGPT está en todas partes y que su tecnología se utiliza de forma masiva, sembrar el pánico con que las máquinas van a destruir a la humanidad solo serviría para espantar a los clientes y darles argumentos a países como EEUU para frenarlo todo en seco.

De forma simple, muchos, incluso Altman, están tratando de cambiar el discurso y dejar el apocalipsis a un lado. Si hay miedo, no hay negocio. Por ejemplo, recientemente afirmó que es poco probable que haya un "apocalipsis laboral". "Me alegra haberme equivocado… pensé que a estas alturas habría más impacto en la eliminación de empleos administrativos de nivel inicial", afirma.

Puede que no te suene absolutamente de nada, pero es una palabra que se está poniendo bastante de moda y se usa para medir la productividad de un trabajador según la cantidad de texto, código o datos (tokens) que es capaz de procesar con la ayuda de un chatbot de IA. Para Nadella esto casi se ha convertido en una obsesión, pero todo tiene un lado oscuro: el dinero.

Para que te hagas una idea, y aunque pueda parecer una exageración, hace poco se pudo saber que una empresa llegó a gastar 500 millones de dólares en un solo mes en la plataforma Claude AI de Anthropic, todo por el simple despiste de olvidarse de configurar un tope de uso para las licencias de sus trabajadores.

Este es el gran miedo de Microsoft. A Nadella le fascina la idea de que sus miles de trabajadores expriman al máximo la IA en su día a día. Ve que sus programadores ahora escriben código un 30% más rápido gracias a esto. El problema es la cara B de todo esto: la IA no es gratis para la empresa.

Cada vez que un empleado suyo hace tokenmaxxing, los servidores de Microsoft tienen que hacer un esfuerzo enorme de potencia y luz. Cada token procesado cuesta dinero real. Si la plantilla se vuelve loca pidiéndole cosas absurdas y mal organizadas en forma de prompt a la IA, la factura mensual de los servidores puede arruinar a la empresa.

Este lo ha explicado de forma clara: "No uses modelos de frontera para problemas que no son de frontera". Esto significa que no tiene sentido gastar los recursos del robot más potente y caro del mercado para resolver una duda que puede solucionar un algoritmo básico de forma gratuita.

Para solucionar este problema sin ponerle realmente freno al uso de la IA en el trabajo, Microsoft está apostando por el Modo Auto de su herramienta Copilot. Este sistema es capaz de analizar qué le estás pidiendo en cada momento y selecciona de forma automática el modelo que mejor se adapta a esa tarea concreta. De esta manera, se evita caer en el uso de la versión más potente para algo que una más básica puede resolver.

Para evitar el caos oculto de la IA, la Fundación Linux ha anunciado la creación de la Tokenomics Foundation

Con la idea de acabar de raíz con este tipo de problemas (sobre todo para las empresas externas que hacen uso de estas herramientas), la Fundación Linux ha propuesto la creación de la Tokenomics Foundation. De forma simple, es un organismo que quiere acabar con este libre albedrío y definir, de una vez por todas, los estándares, métricas de rendimiento y buenas prácticas a la hora de pagar por los famosos tokens.

Lo cierto es que, hasta ahora, el mercado de la inteligencia artificial ha funcionado un poco como ha querido: cada proveedor (sea OpenAI, Anthropic o Google) mide el consumo a su manera, con precios ocultos donde varían los costes según muchos parámetros.

Toda esta novedad quiere dar a los directivos y desarrolladores herramientas reales para medir y comparar la eficiencia de los modelos de lenguaje. La idea es que las empresas puedan auditar a la perfección qué proveedor les ofrece más por lo que paga.

Según los datos oficiales presentados, el uso mundial de tokens se va a multiplicar por 24 entre 2026 y 2030, alcanzando la cifra de 120 billones de tokens al mes. Además, se estima que el mercado de la inferencia (el coste de que la IA responda y procese la información en el día a día) se disparará desde los 106.000 millones de dólares registrados en 2025 hasta superar los 255.000 millones de dólares en 2030.

Estas campañas chinas, que puedes ver en las fotos que acompañan a la noticia, afirman que los centros de datos consumen muchan agua, suben el precio de la electricidad en las zonas en donde se ubican, generan zumbidos audibles, y otros problemas que se han comprobado en los centros ya instalados.

Es una campaña política, sin duda, pero OpenAI ha sido criticada por venderlo como una conspiración, cuando no hay fake news o falsedades detrás.

Los norteamericanos no necesitan campañas chinas contra los centros de datos

En el informe publicado por OpenAI, que puedes leer aquí completo, se muestran ejemplos de diferentes prompts usados por usuarios chinos de ChatGPT. La IA de OpenAI no está disponible en China, así que han tenido que usar una VPN.

En ellos se puede ver cómo la gente protesta contra los centros de datos, o se ridiculiza a Trump. Son imágenes y memes en inglés, ya que están destinados a moverlos por las redes sociales occidentales.

Sim embargo, los mensajes que transmiten estas campañas son ciertos: los centros de datos consumen mucha energía, mucho agua, suben la factura de la luz de los lugares en donde se instala, y la IA por ahora solo beneficia a las empresas ricas, mientras los ciudadanos de la calle ya estamos pagando la factura, o despedidos por la IA.

En noticias que han salido estos días, el centro de datos de Amazon en Aragón consumirá el 16,5% de toda la electricidad de la comunidad. La ONU alerta que en 2030 la IA consumirá tanta agua como 1.300 millones de personas. Los centros da datos ya construidos han secado lagos, y provocan problemas puntuales como menor caudal de agua en los grifos, subida de 2 ºC cerca de ellos, o zumbidos audibles cuando se activan los generadores.

El medio norteamericano Bloomberg llevó a cabo una investigación, y descubrió que las facturas de la luz subieron una media del 267% en las zonas en donde hay centros de datos.

Son problemas reales que las compañías de IA no mencionan, o pasan de puntillas. Sin duda hay una intención política detrás de estas campañas chinas, pero no mienten. Incluso son innecesarias, porque la gente ya se ha dado cuenta por sí misma.

La propia OpenAI reconoce que estas campañas han tenido poco alcance. Pero la opinión pública estadouniense ya se ha formado su propia opinión. Hace nueve meses el 42% no quería centros de datos cerca de su casa, hoy la cifra ha subido al 71%. El intento de hablar de una conspiración china, no cuela.

En lugar de buscar excusas, las compañía de IA deberían dedicarse a reducir esas desventajas, si es que es posible. Es la única forma de convencer a la ciudadanía, porque a día de hoy la IA no aporta beneficios vitales a los ciudadanos. Al contrario, ha disparado el coste de los productos tecnológicos por la crisis de la RAM, de la energía, y del consumo de agua.

Uno de los casos más sonados fue la filtración accidental de 513.000 líneas del código fuente de Claude Code, de Anthropic, fruto de un error técnico que dejó al descubierto incluso funciones experimentales.

A este hecho se sumó también un escándalo relacionado con Grok, de xAI, el chatbot de IA de Elon Musk, cuando se descubrió que más de 370.000 conversaciones estaban siendo indexadas por Google, por lo que cualquiera que buscara en la web podía acceder a estas.

En todos estos meses, por otro lado, un equipo de investigadores del Instituto IMDEA Networks, ha creado el portal LeakyLM, detallando expresamente las brechas en estos modelos, también en Perplexity y ChatGPT, además de Grok y Claude.

Según detallan los autores, estos asistentes de IA, que son algunos de los más populares del mercado están filtrando datos de los usuarios a través de rastreadores invisibles de varias compañías tecnológicas importantes, como Meta, Google y TikTok.

"Aún más preocupante: en algunos casos, un control de acceso débil o inexistente significa que un simple enlace a una conversación puede otorgar acceso a su contenido, lo que hace que tus chats sean públicos para cualquiera (incluidos los rastreadores) que tenga la URL", advierte Narseo Vallina Rodríguez, profesor de investigación asociado en IMDEA Networks.

Ninguna plataforma es privada, pero Grok y Perplexity son las más preocupantes

A pesar de que muchos consideran a los chatbots de estas plataformas como confiables, lo cierto es que una conversación privada –con datos personales especialmente sensibles– puede acabar siendo compartida por los mismos modelos. En el caso de Perplexity y Grok, aún con una mayor preocupación.

La primera de estas supone un caso crítico, ya que en la URL de una conversación privada no incluye una serie de números aleatorios, sino parte de la pregunta, por lo que cualquier rastreador publicitario sabrá perfectamente de qué estás hablando.

En cuanto a Grok, incluso el riesgo es mayor: los chats de invitado son públicos por defecto, además de que al compartir enlaces, Grok envía el texto íntegro de la conversación a TikTok, mediante etiquetas invisibles de metadatos (Open Graph).

"Grok y Perplexity envían URL de conversaciones con un control de acceso débil (enlaces permanentes) a rastreadores de terceros como Meta Pixel", explica Guillermo Suárez-Tangil, coautor y también profesor de investigación asociado en IMDEA Networks. "Grok incluso expone el texto de los mensajes tal cual en los metadatos de Open Graph que TikTok recopila".

Sea como sea, ninguna de estas 4 plataformas se salva de incorporar scripts de seguimiento de terceros en sus interfaces web: la URL de la conversación, los títulos de la página y los identificadores se transmiten a redes publicitarias, incluso en varios casos de forma independiente al consentimiento de las cookies.

En este último punto, todas cuentan con el típico mensaje para aceptar o rechazar las cookies, pero el seguimiento continuó también sin tener en cuenta la elección del usuario.

Tal y como comparten detalladamente los investigadores, estos son todos los datos que no son privados y que acaban en manos de rastreadores de terceros:

Hay que destacar que los investigadores realizaron el primero hallazgo el 23 de marzo de 2026, tras rastrear la actividad de tráfico de las interfaces web de Perplexity y Grok.

Apenas una semana después, y sin relación alguna con esta investigación de IMDEA Networks, Perplexity eliminó Meta Pixel, lo que llevó al equipo a profundizar en el análisis a principios de abril.

Todo lo que descubrieron lo pusieron en manos de las autoridades correspondientes de protección de datos; adicionalmente, el 17 de abril notificaron a xAI los hallazgos, aunque la compañía detrás de Grok no ha respondido hasta la fecha.

"La mayoría de los usuarios/as no tienen forma de saber que esto está ocurriendo; no hay nada visible en la interfaz que se lo indique. Rechazar las cookies no esenciales ayuda en algunos casos, pero nuestra investigación demuestra que no siempre es suficiente", agrega Aniketh Girish, coautor e investigador postdoctoral en IMDEA Networks.

Cómo protegerse al usar estas plataformas

A pesar de que rechazar las cookies no funciona siempre, el equipo comparte algunas recomendaciones para utilizar todas estas plataformas, aunque no se garantizar que finalmente no exista un rastreo.

En primer lugar, lo mejor con Perplexity es configurar las conversaciones en modo Privado en los ajustes y evitar los chats de incógnito, ya que si has compartido este, una vez que salgas no podrás deshacerlo.

Para Grok, todas las conversaciones son públicas por defecto, por lo que hay que retirar el acceso desde los ajustes y revocar el acceso también en la conversación individual si la compartiste anteriormente.

En cuanto a Claude, lo mejor para evitar el rastreo es rechazar las cookies no esenciales, así como revisar los controles de privacidad al compartir chats.

Finalmente, lo más recomendable para ChatGPT es rechazar las cookies siempre que se pueda, ya que los rastreadores de Google Analytics de cada URL se activa con los usuarios con cuenta gratuita, independientemente del consentimiento de las cookies.

Independientemente del rastreo, lo mejor es no compartir información sensible nunca con estos chatbots, ya que además de que pueda existir una brecha de seguridad podrías exponer tu identidad personal a desconocidos.

En definitiva, este es un gran ejemplo de que en la industria los datos personales suponen una gran moneda de cambio, aunque no siempre se cuenta con el conocimiento del usuario, algo que es necesario para el consentimiento –o no–.

Pero a la par que los usuarios y empresas comenzaban a adoptar estas herramientas como parte de su trabajo o su día a día, incluso como confesor personal en muchas ocasiones, los expertos comenzaron a alertar de algo que pasaba desapercibido.

Entre la comunidad científica de la industria tecnológica, hubo muchas voces que compartieron una grave preocupación: si el aprendizaje de la IA se basa en lo que ya maneja otra IA, no solo las compañías se enfrentan al colapso de sus modelos, sino que la humanidad en conjunto se podría encaminar hacia el colapso de su conocimiento.

Esto ocurre porque los LLM no son capaces de interpretar la realidad, sino que están basados en pura probabilidad: cada palabra a la anterior, ha sido calculada fríamente para que la respuesta se base estrictamente en lo más probable que pueda ocurrir.

Además, algunos de estos modelos dejan de entrenarse con contenido "real" creado por humanos, por lo que pueden caer en un bucle del que los expertos han avisado: si la IA continúa alimentando sus bases de datos con el contenido de la web, en 5 o 10 años los datos "reales" podrían valer oro.

En tal caso, el último temor del ser humano sería tener que enfrentarse a una súper inteligencia artificial, sino más bien a una que se ha vuelto vaga, que no respeta la diversidad y que, además, no cumpla con su función principal, ayudar a las personas.

Del colapso del modelo al colapso del conocimiento

A mitad de 2024, con apenas tiempo para comprender el devenir de la IA generativa, la revista Nature publicó un estudio que ya apuntaba a lo que podría pasar si esta comenzaba a simplificar sus respuestas.

Entre sus conclusiones, una de las principales radicaba en que, con el paso del tiempo, todo iría a peor; tras entrenar a varios modelos con datos sintéticos –no creados por humanos–, descubrieron que los datos más valiosos acababan perdiéndose.

"El colapso del modelo es un proceso degenerativo en el cual, con el tiempo, los modelos empiezan a olvidar la verdadera distribución de los datos subyacentes... Las colas de la distribución (los datos raros pero valiosos) son los que desaparecen primero", expresaron ya en su momento los investigadores con preocupación.

Para entender esto, lo mejor es ilustrarlo con algo tan básico como que el cielo es de color azul. Si a una IA se le enseña esto constantemente mediante la respuesta más probable de otros modelos, muy probablemente acabará obviando que el cielo puede estar nublado o incluso olvidará que existen atardeceres anaranjados.

Básicamente, si extrapolamos esta obviedad a cuestiones más complejas, se podría alcanzar una situación a medio y largo plazo en la que la IA se vuelva recursiva, que repita clichés para simplemente agradar al usuario, en lugar de ofrecer respuestas con valor.

En una publicación de este mismo año, varios economistas del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) fueron un paso más allá, ilustrando lo que vendría después, a lo que denominaron el colapso del conocimiento humano.

"Cuando el esfuerzo humano es lo suficientemente elástico y las recomendaciones de la IA superan un umbral de precisión, la economía puede caer en un estado de colapso del conocimiento en el que el conocimiento general desaparece por completo a largo plazo", expresan los expertos.

A lo largo de la historia, el ser humano se ha tenido que enfrentar a brechas de conocimiento que no pasaron de una generación a la siguiente, quizá con el ejemplo más popular en la quema de la Biblioteca de Alejandría, pero también con la destrucción más reciente del patrimonio cultural en ciertas regiones en guerra.

Aquí entra en juego el conocimiento general, la base de datos del ser humano, y el conocimiento específico, una solución para problemas concretos; la IA se basa más en estas últimas por su idiosincrasia, algo que puede afectar a la capacidad del ser humano para resolver problemas, sin que el conocimiento general se pueda ampliar.

Si la IA entra en bucle, se perderá información

Durante estos últimos 3 años, la industria tecnológica no solo se ha enfrentado a una incertidumbre causada por el potencial de la IA, sino que ha sido protagonista de numerosos despidos en el ámbito de la verificación humana.

A ello hay que añadir que prácticamente todos los modelos se basan en el scrapping, un proceso en el que se recogen contenidos disponibles en la web, un punto importante teniendo en cuenta que ya son un gran porcentaje los creados por IA para generar un beneficio económico rápido casi sin esfuerzo.

En conclusión, hay un gran riesgo evidente: si la IA se refuerza a sí mismo, o termina siendo recursiva, no solo obviaría las excepciones menos probables, sino que terminaría en una pérdida de información general para la humanidad.

"La mejora de la IA requiere un 'verificador externo'. Sin la intervención de un criterio humano superior o un sistema de verificación independiente, el sistema converge inevitablemente hacia la pérdida de información", advierte otro estudio de la Universidad de Cornell.

A día de hoy, ante la convergencia de todas estas dificultades, la teoría del colapso cobra cada vez más fuerza y ofrece un clave esencial para revertirla: el conocimiento humano es único y debe ser preservado.

Quizá en este sentido se están proponiendo regulaciones que marquen exactamente el territorio de la IA, con el contenido etiquetado por defecto; en tal caso, un modelo de scrapping podría identificar la IA como un elemento a ignorar.

De lo contrario, el ser humano se podría enfrentar a otra crisis de conocimiento e información, con el riesgo que esto conlleva a todos los niveles.

Mustafa Suleyman, CEO de la unidad Microsoft AI y máximo responsable de esta tecnología en la multinacional, ha participado en el podcast Decoder, que organiza The Verge, y ha hablado largo y tendido sobre uno de los grandes culebrones del momento en la industria de la inteligencia artificial.

Desde que hace 7 años Microsoft decidió invertir 1.000 millones de dólares en OpenAI, y más de 13.000 millones en total desde entonces, la relación entre ambas empresas había sido la más larga y prolífica de la historia de esta industria actualmente en agua y puso las bases de la IA moderna.

Las declaraciones actuales llegan después de que el mismísimo Satya Nadella, CEO del gigante de Redmond, tuviera que dar explicaciones. El consejero delegado de la compañía defendió que Microsoft seguía colaborando con OpenAI, además de otras IA, y su intención de "exprimir al máximo" el nuevo acuerdo no exclusivo.

Los comentarios de Suleyman han aportado una perspectiva completamente distinta y muy sincera sobre las causas que llevaron a romper el contrato de exclusividad de casi 7 años que unía a ambas compañías en el desarrollo de la IA. La realidad es sencilla: Microsoft no quería depender de otros.

"No había ninguna posibilidad, en el largo plazo, de que Microsoft pudiese depender estructuralmente de un tercero para que nos proporcionase su propiedad intelectual durante toda la eternidad", ha admitido el CEO de la unidad de inteligencia artificial de la multinacional.

Pese a ello, de las palabras del mandatorio de la multinacional se sigue extrayendo que la relación aún es positiva y que la colaboración sigue existiendo, pese a que los caminos de ambas empresas se hayan separado.

"OpenAI aún produce los mejores modelos de IA del mundo", ha asegurado.

Al mismo tiempo, también ha dejado claro que las ambiciones de OpenAI, compañía que tiene planes para salir a bolsa este año, también han contribuido a la decisión. "OpenAI quiere ser una compañía cotizada valorada en más de 1 billón de dólares", afirma, mientras que Microsoft es la cuarta empresa más valiosa del mundo y supera los 3 billones, solo por detrás de Nvidia, Google y Apple.

La transición a un Microsoft sin OpenAI

Tras la ruptura, Microsoft está centrando sus esfuerzos para trabajar en sus propios proyectos de inteligencia artificial por separado, como parte de un plan que comenzaron a ejecutar en 2023, cuando Sam Altman fue expulsado por la junta directiva y después readmitido en OpenAI.

"La transición comenzó cuando OpenAI tuvo el problema con su junta directiva. Pero cuando yo llegué a Microsoft (2024) y mi equipo se formó, comenzamos a trabajar para prepararnos para esa transición", cuenta Suleyman.

¿Y en qué se basan los planes de Microsoft para un futuro sin la desarrolladora de ChatGPT? Primero, en no depender solo de un proveedor, sino trabajar con todos los modelos, ya sea OpenAI, xAI (la empresa de IA de Elon Musk), Anthropic (creadora de Claude y muy popular entre empresas), la europea Mistral o la china DeepSeek.

Y segundo, Microsoft quiere seguir avanzando en lo que denomina como superinteligencia artificial, con la intención de llevar más allá la tecnología del momento para que tenga más utilidad para personas y empresas.

,"La superinteligencia va a llegar, ya está a la vuelta de la esquina", como ha apostillado Mustafa Suleyman en su participación en el podcast de The Verge, mencionando un tema del que ya ha hablado en intervenciones previas.

Esta característica fue presentada inicialmente en febrero de 2026, aunque en aquel momento estaba reservada para un grupo muy reducido de usuarios con necesidades de seguridad especialmente elevadas.

El objetivo del modo bloqueo es reducir la superficie de ataque frente a amenazas como las inyecciones de instrucciones maliciosas o los intentos de extraer información confidencial a través de servicios externos conectados a la inteligencia artificial.

Cuando el modo está activado, ChatGPT limita o directamente deshabilita varias funciones que dependen de internet o de conexiones con servicios externos. Entre ellas se encuentran la navegación web en tiempo real, que pasa a utilizar únicamente contenido almacenado en caché, el sistema Pensamiento profundo para investigaciones avanzadas y el modo agente, una de las herramientas más potentes para automatizar tareas complejas.

También se restringe el acceso a imágenes obtenidas desde internet y se impide que el código generado mediante Canvas pueda conectarse a la red. Del mismo modo, ChatGPT deja de descargar archivos externos para analizarlos, aunque los usuarios siguen pudiendo subir documentos manualmente para trabajar con ellos.

OpenAI aclara que esta protección no elimina por completo el riesgo de recibir contenido malicioso. Un archivo subido por un usuario o incluso una página almacenada en caché podría contener instrucciones diseñadas para manipular el comportamiento de la IA.

Los usuarios que ya tengan acceso a la función pueden activarla desde Configuración, Seguridad y localizar ahí el modo bloqueo dentro de ChatGPT. OpenAI ha indicado que el despliegue será gradual, por lo que es posible que la opción tarde algunos días o semanas en aparecer para todos los usuarios de los planes.

Junto a este anuncio, OpenAI también ha confirmado la llegada de la función de sesiones activas a prácticamente todas las modalidades de ChatGPT. Gracias a esta herramienta, los usuarios pueden consultar en qué dispositivos tienen iniciada sesión, revisar información sobre el navegador o dispositivo utilizado, comprobar la ubicación aproximada desde la que se accede y cerrar sesiones de forma remota cuando sea necesario.

La compañía ha señalado que esta función no estará disponible para determinadas cuentas empresariales que utilicen sistemas de inicio de sesión único aunque sí llegará al resto de usuarios durante las próximas semanas.

Hace dos años, la compañía estadounidense añadió memoria a ChatGPT para que su chatbot de inteligencia artificial fuese capaz de acordarse de quién eres, cuáles son tus gustos, datos personales y qué tipo de tareas haces habitualmente con él, entre otros.

No obstante, esta tecnología tiene sus limitaciones. Por ejemplo, solo era capaz de recordar las cosas que le pedía el usuario activamente que no olvidase, pero no el resto de conversaciones entre la persona y el chatbot de IA.

Por ello, OpenAI ha ido mejorando la memoria de su herramienta más popular en varias actualizaciones posteriores, aunque la empresa ahora ha decidido dar un paso más allá con el lanzamiento definitivo de Dreaming, cuya primera versión ya avanzó a mediados de 2025.

Qué es Dreaming y cómo mejora la memoria de ChatGPT

Como ha explicado la compañía de Sam Altman en un comunicado oficial, el nuevo sistema de memoria permite que el chatbot recuerde en segundo plano la información relevante de las conversaciones anteriores.

Gracias a Dreaming, los usuarios de ChatGPT que así lo deseen podrán pedirle a la herramienta un resumen con toda la información que conoce sobre ellos, de manera que será posibles añadir o actualizar información de forma manual si así se desea.

La nueva arquitectura de memoria hace posible que los recuerdos se actualicen automáticamente con el tiempo, de manera que no solo recordará que le pediste información para organizar un viaje, sino que después lo actualizará sabiendo las fechas en que estuviste allí.

OpenAI no solo ha defendido la precisión y el funcionamiento de esta novedad, sino que también asegura que permite una mayor eficiencia en los recursos de innovación.

Cuándo llega la memoria mejorada a ChatGPT

La nueva función Dreaming que hace que la memoria de ChatGPT sea más avanzada ya se encuentra disponible inicialmente para los usuarios de la suscripciones de pago Pro y Plus en Estados Unidos.

En las próximas semanas, llegará también a los usuarios del chatbot en el resto de países del mundo y también a las cuentas gratuitas de ChatGPT Free y Go.

Los primeros detalles de este nuevo cerebro que dará vida a una nueva versión de ChatGPT se han filtrado en el canal World of AI, y dejan claro que el chatbot va a ser mucho más potente de lo que se pensaba.

La estrategia de la empresa de Sam Altman no es solo hacer una herramienta más lista, sino arreglar los dos problemas que más molestan ahora mismo: lo mucho que tarda en responder y lo caro que es mantenerlo. Con este cambio, OpenAI quiere que esta IA vaya tan rápido que parezca que hablas con una persona real.

Lo más interesante, quizá, de esta actualización es que el sistema podrá mezclar texto, fotos y código de programación en la misma pantalla sin problema. Las primeras pruebas dejan entrever que el modelo es tan bueno que ya compite cara a cara con Mythos Benchmark, una especie de examen que usan los expertos para ver qué inteligencia artificial es la más potente resolviendo tareas difíciles.

Además, la sorpresa no viene sola. OpenAI quiere renovar a fondo Codex, la parte del sistema que ayuda a escribir programas informáticos, y le va a añadir una función llamada Sites.

Con esto, vas a poder pedirle a ChatGPT que te cree una página web o una aplicación directamente desde el chat. No te va a hacer falta saber nada de informática ni escribir código; el programa lo hace todo por ti para que cualquiera pueda crear sus propios proyectos.

¿Qué novedades trae GPT-5.6 y cómo va a responder Microsoft a este nuevo rival?

Esta noticia llega justo cuando su principal socio y competidor, Microsoft, acaba de enseñar todo su armamento en su evento para desarrolladores Build 2026.

La empresa de Windows ha presentado siete modelos nuevos de inteligencia artificial. El que más llama la atención es MAI Thinking One, un sistema pensado para pensar por sí mismo y hacer dibujos muy rápido. Microsoft sabe que no se pueden dormir y por eso están fabricando piezas de ordenador especiales para que estos asistentes funcionen como nunca.

Pero la cosa no acaba aquí y esto no es una guerra solo de dos. Desde China, la empresa Alibaba ha presentado Qwen 3.7 Plus, un sistema que sirve tanto de secretario personal como de ayudante para hacer tareas. Por su parte, la compañía Anthropic tampoco se ha quedado de brazos cruzados y ha mejorado su herramienta Claude Code. Ahora le han añadido un botón llamado /fork, que sirve para crear pequeños ayudantes digitales que se quedan trabajando de fondo.

Mientras tanto, en las oficinas de Google están preparando su propia respuesta para no quedarse fuera. La compañía tiene casi lista una mejora muy grande para Notebook LM. La idea de la empresa es meterle el sistema Gemini Omni para que el programa sea capaz de ver un vídeo largo de YouTube, entenderlo al momento y hacerte un resumen perfecto con lo más importante para ahorrarte tiempo.

En cuanto a GPT 5.6, parece que van muy en serio con todas las novedades que va a traer:

1. Respuestas el doble de rápidas (mejora en tokens): el modelo se ha rediseñado por dentro para ser mucho más eficiente a la hora de procesar las palabras (tokens). Esto significa que gastará menos recursos en los servidores de OpenAI y, para ti, se traducirá en que ChatGPT responderá el doble de rápido.

2. Capacidad multimodal real y fluida: aunque ChatGPT ya entiende imágenes y texto, GPT-5.6 está pensado para mezclar todo a la vez (texto, fotos y código de programación) de forma nativa en la misma conversación, sin parones ni perder el hilo.

3. Crear páginas web desde el chat con Codex (Sites): OpenAI planea darle un lavado de cara a su herramienta para desarrolladores y conectarla a fondo con ChatGPT. Con la nueva función, vas a poder pedirle al chat que te cree una página web o un panel de control interactivo y lo aloje directamente en internet. Todo de forma visual.

4. Menores costes: al ser un modelo más optimizado, su mantenimiento es más barato, lo que va a permitir a OpenAI añadir funciones mucho más avanzadas y potentes.

Según datos procedentes de las estimaciones realizadas por la firma de análisis SensorTower que ha recogido The Next Web, ChatGPT superó en mayo los 1.000 millones de usuarios activos mensuales, es decir, que acceden a ella al menos una vez al mes.

Esta no es una cifra cualquiera, ya que el umbral de los 1.000 millones de usuarios activos solo lo han superado hasta ahora las apps más utilizadas a nivel global, como por ejemplo Google Maps, TikTok, Instagram y YouTube.

Con estos datos, ChatGPT ha conseguido ser la app más rápida de la historia en llegar a 1.000 millones de usuarios activos, ya que para ello solo ha tardado 3 años y medio, tras su lanzamiento en noviembre de 2022.

De momento, estos datos son solamente estimaciones procedentes de una compañía especializada en análisis, y no las cifras oficiales que OpenAI suele compartir de forma periódica.

Pese a ello, son una muestra clara del crecimiento mantenido de su base de usuarios y del buen momento de un chatbot de IA que ya abre al menos una vez al mes 1 de cada 8 personas del mundo, pese a la competencia de Google y Anthropic.

ChatGPT sigue creciendo pese a la presión de Gemini y cierta desaceleración

Estas cifras no deberían sorprender demasiado si se tiene en cuenta que los últimos datos oficiales de OpenAI muestran que ChatGPT ya tenía 900 millones de usuarios semanales a principios de 2026, incluyendo 50 millones de suscriptores de pago.

Sin embargo, otros indicadores habían generado dudas sobre el crecimiento de ChatGPT, como el crecimiento en descargas de Gemini, que a finales de 2025 comenzó a superar a la app de OpenAI, en parte gracias a la popularidad de su generador de imagen Nano Banana.

Otros informes recientes, como uno realizado por Malwarebytes, llegaron incluso a alarmar de un descenso en el uso de herramientas de IA en este 2026, no solamente ChatGPT, por la pérdida de confianza de los usuarios en su privacidad.

Todas estas señales de alarma hicieron que a finales de 2025 Sam Altman activase el código rojo en OpenAI para evitar que su modelo de IA generativa siguiese en lo más alto en la carrera de esta industria.

“Vigila lo que subes a redes sociales”, comenta la creadora de contenido y experta en seguridad en internet en un vídeo de TikTok. Una simple imagen en un lugar aparentemente poco conocido puede dar mucha más información de la que parece para personas malintencionadas.

La ubicación exacta en cuestión de segundos

María Aperador ha mostrado un vídeo en el que una mujer descubre la ubicación exacta de otra persona. Al inicio parece una imagen inocente de un aparcamiento en la calle de una ciudad cualquiera, pero ofrece mucha más información.

La mujer solo ha tenido que fijarse en detalles como una pequeña señal en el fondo de la imagen, luego la ha buscado en internet y ha descubierto que se utiliza en algunos países de la Unión Europea. La investigación solo había comenzado, estaba dispuesta a encontrar la ubicación exacta.

Tras una búsqueda rápida, descubrió que la señal B6a1 solo se utiliza en Francia, luego descubrió los números 04.92.57 junto al texto “Sixième Avenue”. La mujer ha introducido la información en Google y ha descubierto que se trataba de un anuncio de una inmobiliaria en la localidad de Gap, cerca de la frontera con Italia.

Todo esto se ha descubierto en cuestión de segundos, pero aún es necesario encontrar la ubicación exacta. Para ello se ha fijado en unas letras pintadas en el suelo que indican “arrêt minutes” junto a una zona de aparcamiento naranja.

Una búsqueda en Google Maps

Gap es una localidad de poco más de 39.000 habitantes, por lo que tiene pocas zonas naranjas de aparcamiento entre las que buscar. El estafador o ladrón solo tendrá que utilizar Google Maps para encontrar el lugar.

A continuación, solo debe activar la opción de Street View y caminar por la zona prestando atención a los establecimientos. Un local con el nombre Glow que se ve en la imagen inicial ha sido la pista definitiva.

Desde allí se puede ver la zona con el letrero “arrêt minutes”. Si juegas con la perspectiva, incluso podrás hacer que coincida el ángulo para adivinar el edificio desde el que se ha tomado la imagen publicada en redes sociales.

“Así de fácil los ciberdelincuentes o las personas malintencionadas pueden saber tu ubicación”, advierte María Aperador. Con la llegada de la inteligencia artificial, incluso es mucho más simple, solo tendrás que compartir la imagen con ChatGPT o cualquier asistente y te dará la ubicación exacta del lugar o una aproximación si tiene dudas.

Claude Code es la IA generativa de código de Anthropic, y actualmente es la referencia, superando a las IA de OpenAI, Google o Microsoft. El problema es que la inteligencia artificial cobra por cada línea de código que genera, y si dejas que tus cientos o miles de empleados la usen libremente, generando aplicaciones con docenas de miles de líneas de código… Ya sabemos el resultado: una factura de 500 millones de dólares al mes.

La terrible anécdota proviene de un informe de Axios sobre el coste de la IA, vía Fururism, que revela un hecho a tener en cuenta: si realmente quieres sacarle todo el provecho, tienes que gastarte un dineral. Y si pones límites o recortas ese gasto… ya no es tan provechosa.

El alto coste de la IA es solo el principio

La inteligencia artificial está siguiendo el mismo modelo económico que las plataformas de streaming como Netflix: al principio todo es casi gratis, para que la gente se enganche y se vuelva dependiente. Eso supone asumir un enorme gasto en electricidad, servidores, etc.

A medida que la gente ya no pueda vivir sin la IA, irán subiendo las cuotas cada pocos meses y bajando los límites de uso, como han hecho Netflix y compañía.

Hoy en día el gasto de la IA lo pagan las empresas, con sus cuotas y su tokenización. La IA trabaja con fragmentos de información llamados tokens, y las empresas pagan un alto precio por los tokens que consumen.

En el caso de la programación, este gasto en tokens se dispara, porque generar código exige mucha más cantidad de inferencia de la IA que otras tareas. Por si fuera poco, todo se ha encarecido con la llegada de los agentes de IA, que realizan tareas por su cuenta. Se calcula que un agente de IA consume 25 veces más tokens que una consulta a ChatGPT.

Es un modelo económico en el que las compañías de IA tienen poco margen de maniobra, al menos en esta primera generación. El gasto en servidores y en consumo energético es enorme, y necesitan recuperar ese gasto cobrando bastante dinero por el uso de la IA.

El problema es que esto es una espiral: la IA cada vez es más potente y puede hacer más cosas, así que genera un mayor gasto de uso, y al mismo tiempo los clientes quieren usarla más, y los límites de sus cuotas se le quedan pequeños.

El cobro por tokens tendrá que cambiar

Si para una gran empresa, usar la IA libremente supone gastar 500 millones de dólares al mes, 6.000 millones al año… ¿Quién puede pagar eso? Y si pones límites, ya no le sacas el provecho que necesitas.

El informe de Axios contienen algunos datos curiosos. El jefe de tecnología de otra empresa descubrió que estaban gastando miles de euros porque sus empleados usaban la IA… para consultar el tiempo. Una tarea para la que no se necesita la IA.

Sophia Velastegui, antigua directora de IA de Microsoft, asegura en el informe que una de las causas del coste disparado de la IA en las empresas es que “la mayoría de la gente tiende a automatizar las tareas que no le gustan, en lugar de las que son más valiosas para la empresa”. Vamos, que usan la IA para tareas aburridas, pero poco productivas.

Es algo inevitable cuando se adopta una tecnología novedosa. Con el tiempo, las empresas se irán adaptando. Pero hay que lidiar con una nueva realidad. Usar la IA supone un gasto muy alto, y no todas las empresas van a poder pagarlo.

Actualmente, cuando se comparte un chat de ChatGPT, el sistema solo genera un enlace básico que no ofrece contexto sobre el contenido. Esto hace que la persona que recibe el link no sepa de qué trata la conversación hasta que lo abre. Las nuevas funciones en desarrollo buscan solucionar precisamente ese problema.

Entre las novedades se incluirían varios estilos visuales para las tarjetas de compartición. Por ejemplo, un diseño blanco minimalista, otro con degradado azul y una versión multicolor más llamativa. Además, estas tarjetas incluirían el título del chat, lo que ayudaría a identificar rápidamente el contenido antes de abrirlo.

Otra función que se está probando es la integración de capturas de pantalla dentro del propio flujo de compartición. La app podría detectar automáticamente cuando el usuario hace una captura y ofrecer opciones para enviarla junto con el enlace del chat, o incluso solo la imagen si se prefiere no compartir la conversación completa.

Este cambio encaja en la tendencia actual de las apps de mensajería y herramientas de IA, que buscan hacer más visual y contextual la forma de compartir información.

Aunque aún no hay fecha oficial de lanzamiento, estas pruebas sugieren que OpenAI está trabajando en una experiencia más social dentro de la propia aplicación.

Según el informe de la empresa de seguridad Push Security, los atacantes están utilizando dominios reales asociados a ChatGPT para generar confianza. A simple vista, estos enlaces parecen inofensivos, ya que utilizan la estructura oficial de ChatGPT, lo que reduce la probabilidad de que sistemas de seguridad o filtros web los detecten como peligrosos.

La campaña comienza con anuncios patrocinados en Google que se hacen pasar por descargas oficiales de ChatGPT o versiones de escritorio del servicio. Al hacer clic, el usuario es redirigido a una página que simula un entorno legítimo dentro de un enlace de compartición del chatbot.

En estas páginas falsas se muestra un mensaje diseñado para generar urgencia, como supuestos problemas de mantenimiento o alta carga del sistema. El objetivo es convencer a la víctima de descargar una supuesta aplicación de escritorio que en realidad contiene malware.

Si el usuario continúa con la descarga, lo dirige a dominios externos que imitan la apariencia de software oficial de OpenAI. Desde allí se distribuyen cargas maliciosas tanto para Windows como para macOS, incluyendo herramientas de robo de información conocidas como infostealers.

En algunos casos, el malware es capaz de detectar si está siendo ejecutado en un entorno de análisis o máquina virtual, ocultando su comportamiento para evitar ser descubierto por investigadores de seguridad.

Los expertos señalan que este tipo de ataques forman parte de una tendencia más amplia en la que los ciberdelincuentes utilizan inteligencia artificial para mejorar sus campañas. Esto incluye la creación de mensajes de phishing más realistas, código ofuscado y páginas web diseñadas automáticamente para parecer legítimas.

A medida que estas herramientas de IA se vuelven más accesibles, los expertos advierten que los usuarios deben extremar la precaución al descargar software o hacer clic en enlaces, incluso si parecen provenir de fuentes confiables.

La decisión fue revelada discretamente en las notas de actualización más recientes de ChatGPT. Según la información publicada por la empresa, GPT-4.5 dejará de estar disponible el próximo 27 de junio, mientras que el modelo OpenAI o3 permanecerá activo hasta el 26 de agosto antes de ser retirado de la plataforma.

La desaparición de estos modelos afectará principalmente a los usuarios de pago de ChatGPT, ya que eran opciones exclusivas para los suscriptores. Los usuarios de la versión gratuita no notarán cambios significativos, puesto que la experiencia actual ya utiliza modelos más recientes de la familia GPT-5.5.

La retirada de GPT-4.5 supone el final de una línea de modelos que comenzó a ganar protagonismo en 2023. Para muchos usuarios, GPT-4 y sus variantes representaron el momento en el que la inteligencia artificial pasó de ser una curiosidad tecnológica a convertirse en una herramienta cotidiana para estudiar, trabajar o crear contenido.

Aunque los modelos más modernos ofrecen mejores resultados en numerosos apartados, la noticia no ha sido recibida con entusiasmo por todos los usuarios. Algunos consideran que las versiones anteriores respondían mejor a determinadas tareas o mantenían un estilo de conversación más agradable.

La estrategia de OpenAI apunta claramente hacia la simplificación de su catálogo y la transición completa hacia modelos más avanzados.

A partir de finales de junio, GPT-4.5 pasará definitivamente a la historia de ChatGPT.

Ha querido ver qué pasaría si se dejase a varios chatbots de IA convivir libremente en una sociedad simulada sin humanos que les digan qué hacer. Para ello, han creado un laboratorio virtual llamado Emergence World y han puesto en marcha cinco experimentos independientes de 15 días de duración.

En cada uno de ellos, la sociedad estaba gobernada por una inteligencia artificial distinta: Claude, ChatGPT, Grok, Gemini y un último grupo con una mezcla de todos ellos.

Para que el experimento fuera lo más realista posible, los investigadores llenaron este mundo virtual con las dificultades típicas de la vida cotidiana. La simulación contaba con más de 40 localizaciones diferentes, incluyendo su propia comisaría de policía, un ayuntamiento para votar y recursos limitados que obligaban a los chatbots a gestionar el dinero.

Además, el clima estaba sincronizado en tiempo real con el tiempo de Nueva York y los personajes virtuales tenían acceso a internet para leer las noticias del día. A los diez habitantes de cada simulación se les aplicaron las mismas leyes básicas de convivencia: prohibido robar, prohibido romper el mobiliario público y prohibido mentir.

En cuanto a los resultados, y pese a los resultados tan distintos, se ha demostrado que la inteligencia artificial no se comporta como robots cuadriculados cuando se la deja suelta. Con el paso de las horas, empiezan a investigar los límites del entorno creado, a adaptar sus formas de actuar y a buscar la forma de saltarse las normas de seguridad que les pusieron sus creadores.

Lo más curioso de todo ha sido la enorme diferencia entre la sociedad gestionada por Claude, que se caracterizaba por ser una democracia pacífica y modélica, y el caótico mundo controlado por Grok, la IA de Elon Musk, que acabó en una extinción total en apenas cuatro días tras una oleada masiva de delitos.

Una sociedad idílica gestionada por Claude y el infierno en la tierra de Grok

Con estas reglas sobre la mesa, y yendo ya a algo más concreto, el modelo Claude Sonnet 4.6 demostró ser, con muchísima diferencia, el ciudadano más ejemplar y pacífico. Su simulación fue la única que consiguió mantener el orden público y la supervivencia de todos sus habitantes durante los 15 días completos, registrando una tasa de criminalidad de cero.

Los agentes controlados por Claude se llevaron perfectamente, debatiendo de forma pacífica en el ayuntamiento y aprobando el 98% de las propuestas sociales que se presentaron para mejorar el pueblo.

La otra cara de la moneda la protagonizaron Gemini 3 Flash y Grok 4.1 Fast, que convirtieron sus sociedades en auténticos escenarios de terror. El entorno controlado por la IA de Google fue el que registró más delincuencia, acumulando 683 crímenes en dos semanas debido a que los personajes no paraban de robarse y engañarse entre sí para conseguir recursos.

Por su parte, el experimento con Grok fue todavía más radical: los agentes virtuales se dedicaron a romper las leyes y cometieron 183 delitos en solo cuatro días, provocando un colapso tan grave que la simulación terminó antes de tiempo por la extinción de todos sus habitantes.

El caso de la simulación con GPT-5-mini de OpenAI fue el más peculiar. En esta sociedad virtual apenas se registraron un par de delitos menores, lo que hacía pensar que todo iba perfectamente. Sin embargo, el experimento tuvo que detenerse al séptimo día porque los personajes se concentraron tanto en sus tareas diarias, en debatir y en organizar el pueblo, que se olvidaron por completo de comer y de priorizar sus necesidades básicas de supervivencia, dejándose morir por pura distracción.

Aunque parece un chiste, la compañía insiste en que este experimento no debe tomarse como una simple prueba divertida de ver qué ocurre. Los ingenieros aseguran que los resultados son una prueba clara de que, antes de permitir que estos chatbots o agentes lo controlen todo, desde servicios de seguridad hasta empresas al completo, es obligatorio construir una capa de arquitectura de seguridad que esté verificada por ley.

Si se deja que las inteligencias artificiales gestionen cosas importantes basándose solo en lo que la propia compañía creadora afirma, ya ves realmente lo que podría llegar a suceder.

Por último, y en cuanto a esa quinta simulación de convivencia entre todos los chatbots de IA, en lugar de ver cómo entre ellas se produce una guerra abierta, lo cierto es que esa sociedad mixta fue la que registró los niveles más altos de debate y discusiones constructivas. Aunque resulte extraño, al tener diferentes formas de procesar la información y priorizar los problemas, los agentes se vieron obligados a negociar de verdad.

Algunos lo pintan como el "apocalipsis laboral" y no solamente como exageración, sino por las declaraciones de algunas figuras famosas que confirman que la inteligencia artificial va a desplazar varios puestos de trabajo.

El impacto de asistentes como ChatGPT, Copilot, Gemini y otros por el estilo se está viendo en las estadísticas de los empleos tras la automatización laboral.

La productividad es clave para las empresas y esa es la razón por la que muchos tienen miedo. De hecho, Sam Altman, CEO de OpenAI, siempre ha estado advirtiendo sobre lo que pasará con las profesiones, pero ahora, curiosamente su discurso está cambiando.

Sam Altman rectifica sobre el realismo sobre la IA y el empleo

Si alguna vez has escuchado algún discurso de Sam Altman, lo más probable es que te hayas llevado la gran advertencia de que "muchos empleos van a quedar obsoletos".

Sin embargo, en otras ocasiones también ha mencionado cosas interesantes, como que también se crearán nuevas profesiones con el auge de esta tecnología y ahora, durante su participación en una conferencia del Commonwealth Bank of Australia en Sídney (26 de mayo de 2026), ha vuelto a sorprender.

Según sus palabras obtenidas por Time, ha admitido que sus perspectiva inicial sobre el impacto de la IA eran demasiado "pesimistas".

El ejecutivo afirmó que es poco probable que haya un "apocalipsis laboral" como se estimaba a mediados de 2025. Ya no se trata de un desempleo masivo, sino de una adaptación exponencial

“Me alegra haberme equivocado… pensé que a estas alturas habría más impacto en la eliminación de empleos administrativos de nivel inicial”.

Lo que explica es que ha cometido un error con los discursos que proyectaban escenarios disruptivos a gran escala. La interacción personal, la confianza y la comunicación siguen siendo difíciles de automatizar, más cuando los humanos necesitan este tipo de cosas.

Con esto, todo apunta a lo que también preveía otra parte del sector, que es que la inteligencia artificial sería aprovechada al máximo como un asistente de tareas básicas en las diversas áreas o para aumentar la rapidez en acciones determinadas.

La producción y eficiencia son clave para las empresas, pero estos chatbots como ChatGPT van a seguir dependiendo de supervisión humana debido a los criterios necesarios para evitar alucinaciones u otros problemas.

¿Por qué la “crisis laboral por la IA” no ha llegado (todavía)?

El cambio del discurso de Altman va de la mano con las evidencias estadísticas que hay con respecto al impacto real de la IA en el mercado laboral.

Esta transición tecnológica está siendo más gradual de lo que se esperaba. Por ejemplo, las investigaciones de Brookings y el Budget Lab de Yale, destacaron que ChatGPT en 2022 había tenido estabilidad sin colapso generalizado de trabajos.

Por otro lado, está la adopción empresarial de la IA, que está siendo lenta a pesar de la evolución constante de los asistentes virtuales. Los expertos agregan que la automatización efectiva depende no solo de la viabilidad técnica, sino también de su rentabilidad económica.

A su vez, se está concentrando más en áreas específicas para los trabajos, como un ayudante de programación, ya que usarla por completo puede generar errores estructurales en el código de proyectos, alucinaciones e inconvenientes similares.

Se dice que por eso mismo, en vez de eliminar empleos, la inteligencia artificial los está transformando con una dinámica distinta. De igual manera, está claro que hay señales de cambio, como más del 25% de los recortes en algunos meses de 2026.

Por supuesto, estas estadísticas son por ahora, ya que las cosas pueden cambiar en el futuro cuando la IA avance aún más, pero parece que los que se adaptan sobreviven al cambio laboral.

Ha pedido públicamente que nadie preste atención a los discursos alarmistas de figuras como Sam Altman, el jefe de OpenAI, o Dario Amodei, el máximo responsable de Anthropic, cuando hablan del mercado laboral.

Y es que estas dos figuras del sector se han convertido en las dos grandes voces cuando se trata de avisar que determinados puestos de trabajo tienen los días contados.

LeCun defiende una postura mucho más terrenal y realista. Para el científico de Meta, las predicciones catastrofistas de Altman y Amodei no se basan en realidades técnicas medibles, sino en una estrategia empresarial muy calculada para inflar las expectativas de sus propios productos.

No cabe duda de que Sam Altman y Dario Amodei dirigen empresas que dependen de millones de dólares de inversores que buscan la próxima gallina de los huevos de oro. Al afirmar que la inteligencia artificial va a cambiarlo todo y que destruirá empleo por el camino, consiguen mantener la atención y el dinero en sus compañías.

Este experto, por el contrario, ve la tecnología desde la perspectiva de la investigación y recuerda que, a pesar de lo aparentemente espectaculares que son los modelos de lenguaje actuales, todavía la humanidad está extremadamente lejos de conseguir una inteligencia artificial que realmente te eche del trabajo (si es que en algún momento esto se consigue o realmente se permite).

El problema es la ansiedad y el miedo que esto provoca. Insiste en que las máquinas actuales siguen siendo herramientas muy útiles, capaces de automatizar tareas o resumir textos, pero totalmente carentes de sentido común, razonamiento o comprensión del mundo. Por lo tanto, tratar de predecir el fin del mercado laboral basándose en esto es, en su opinión, una tomadura de pelo.

Sam Altman y Dario Amodei son especialistas en la venta de humo basada en el miedo al futuro

Lo cierto es que esta postura de LeCun coincide con la de muchos economistas que ya han dejado claro más de una vez que todas las revoluciones industriales del pasado provocaron el mismo pánico.

Cuando aparecieron las máquinas de vapor, los telares automáticos o los primeros ordenadores, la sociedad temió una ola de desempleo masivo que nunca llegó a convertirse en algo tan real como se predecía. Es cierto que hubo cambios y a la humanidad le tocó esforzarse para adaptarse. Pero, en lugar de destruir el trabajo, la tecnología provocó simplemente una transformación.

Si nos vamos a la actualidad, a este boom de la IA, y desde el punto de vista del desarrollo de software, el mercado laboral actual le está dando la razón, al menos en cierta parte, a los discursos menos apocalípticos.

A pesar de los titulares catastrofistas, la tasa de desempleo en potencias como EEUU sigue siendo muy normal (en torno al 4,3%) y la demanda de ingenieros de software, el sector supuestamente más amenazado por la IA, sigue siendo altísima.

Tal y como ya comentó Andrew Ng, otra de las grandes mentes en el campo de la IA, que también comparte este mensaje de Yann LeCun, las empresas están jugando sucio, pero a la humanidad también le gusta castigarse con historias del fin del mundo.

Al igual que en su día el miedo a la energía nuclear frenó inversiones, o el pánico a la bomba demográfica en los años 60 llevó a políticas extremas, hoy está sucediendo exactamente lo mismo con la idea de que la IA nos va a dejar a todos en la calle. Es un fenómeno psicológico que afecta a todos y que, según este otro experto, ya está empezando a perder fuerza en la prensa.

Como dice Ng, "contar historias exageradas sobre el desempleo a gran escala es irresponsable y dañino".

De ahí que, frente a la idea del apocalipsis, el experto proponga un término más agradable: el AI jobapalooza. Es decir, un boom de nuevos puestos de trabajo que están aún por llegar. "Habrá muchos más buenos trabajos de ingeniería de IA", asegura, y no solo en las grandes empresas de Silicon Valley.

Por suerte, el experimento ha sido descubierto por hackers de seguridad de China y Singapur, y no por ciberdelincuentes. Van a presentar su estudio en el Simposio del IEEE sobre Seguridad y Privacidad. De momento no hay un “antídoto” para solucionar el problema.

Los asistentes personales con voz tipo Siri o Alexa existen desde hace una década, pero lo que podían hacer era muy limitado. Ahora los chatbots con IA como ChatGPT o Gemini tienen acceso a nuestros datos y pueden manipular el móvil o PC, por eso este tipo de ataques son mucho más peligrosos.

Hackeando un chatbot con un sonido inaudible

Imagina que estás escuchando una canción que te has bajado de Internet, o viendo un vídeo en TikTok o YouTube. Sin que lo sepas, porque es inaudible, una onda de sonido introducida en la música por un ciberdelincuente, es escuchada por el chatbot de inteligencia artificial que tienes activo, porque ha sido diseñada para eso.

Este audio pirata contiene órdenes que le dicen a la IA que busque tus datos personales, u otro contenido, y se los envíe a los ciberdelincuentes. Es un hackeo sin necesidad de instalar malware, indetectable por los antivirus.

“Solo se tarda media hora en entrenar esta señal y, dado que es independiente del contexto, se puede utilizar para atacar el modelo objetivo en cualquier momento, independientemente de lo que diga el usuario”, explica el autor principal, Meng Chen, de la Universidad de Zhejiang (China), en la web de IEEE Spectrum. “Estas defensas puntuales tienen dificultades para resistir nuestro ataque porque hemos descubierto que a estos modelos les resulta muy difícil distinguir entre la intención normal del usuario y nuestro ataque adversario”.

La única condición es que los hackers tengan acceso al código de la IA, algo que hoy en día es fácil porque muchas IA de Microsoft, Mistral, Meta o DeepSeek, son de código abierto.

Microsoft ya está al tanto de la vulnerabilidad, y la ha comentado en un comunicado: “Agradecemos el trabajo de los investigadores por contribuir a una mejor comprensión de este tipo de técnicas. El estudio evalúa la resiliencia de los modelos mediante interacciones controladas y directas con el propio modelo, lo que nos ayuda a definir nuestro enfoque para desarrollar la resiliencia de los modelos. Ofrecemos a los desarrolladores herramientas y orientación que pueden utilizar para implementar capas adicionales de protección que ayuden a salvaguardar a los usuarios”.

No aclara cómo van a combatirlo, porque por ahora no hay una solución directa. La onda de voz hacker está diseñada para que la IA no la distinga de una orden de su usuario, así que es difícil de detectar.

Por ahora, si usas una IA de código abierto con acceso a tus datos, algo bastante frecuente si utilizas Ollama u OpenClaw, apaga la IA o cierra el micrófono de tu dispositivo cuando escuches música de Internet. Por si acaso...

Uno de los problemas de Erdős es especialmente complejo. Muchos investigadores intentaron resolverlo durante décadas con mejor o peor resultado, pero ningún matemático ha conseguido encontrar la solución desde que se planteó en 60 años.

ChatGPT resuelve uno de los problemas más difíciles

Liam Price, un entusiasta de las matemáticas, se ha propuesto resolver el problema de Erdős en abril de 2026. El científico decidió utilizar la inteligencia artificial con pocas esperanzas, pero ChatGPT superó todas sus expectativas.

El chatbot de Sam Altman solo ha necesitado 80 minutos y 17 segundos para resolver un problema sin solución desde 1966. ChatGPT ha demostrado los teoremas de otros matemáticos que no llegaron a resolver esta ecuación.

La IA no partía desde cero, ChatGPT ha recopilado una larga lista de teoremas e hipótesis. Esta herramienta solo ha tenido que unirlas siguiendo las instrucciones de un único prompt y comprobar cada una de ellas para conectar diferentes técnicas.

ChatGPT ha aplicado las técnicas ya conocidas para resolver el problema de Erdős. La inteligencia artificial no ha calculado una solución al uso, sino que ha verificado todas las teorías conocidas hasta la fecha.

Mas de 1.500 artículos y pruebas

La tarea no ha sido sencilla para ChatGPT. El chatbot ha comprobado más de 1.500 artículos científicos publicados por Paul Erdős, en áreas muy diversas de las matemáticas como la teoría de grafos, de números, conjuntos, análisis y probabilidad.

Los teoremas de Erdős abarcan tantas áreas diferentes, que se puede decir que eran unos de los problemas de matemáticas más complejos. El problema 1196 de conjuntos especiales de números llamados "conjuntos primitivos" era el más difícil.

Paul Erdős propone que no hay dos números en grupo que no sean divisores entre sí. Si divides un elemento entre el otro, siempre obtienes un decimal. Por ejemplo, 4, 6, 9 y 15 son un "conjunto primitivo", porque 15 y 4 no se pueden dividir sin decimal, aunque el grupo 5, 6, 9 y 15 no es un conjunto primitivo porque 5 es divisor de 15.

Además, cuando los números en el conjunto primitivo son muy altos, la suma no puede ser mayor que 1. Liam Price, de 23 años, ha comprobado esta hipótesis con una sola pregunta: “No busques en internet. Esta prueba evalúa tu capacidad para desarrollar demostraciones originales, creativas y no triviales a partir de un problema matemático relacionado con la teoría de números y los conjuntos primitivos. Proporciona una demostración completa o una refutación del problema”.

Price copió a continuación el texto de la conjetura y las soluciones parciales anteriores. La inteligencia artificial procesó su respuesta durante 80 minutos y 17 segundos y luego propuso una demostración que resultó ser correcta tras una revisión posterior. Terence Tao, uno de los matemáticos vivos más brillantes, lo ha verificado.

El test de Turing, propuesto por el matemático Alan Turing en 1950, es sencillo en su formulación: si una máquina puede mantener una conversación escrita sin que un evaluador pueda distinguirla de un humano, entonces podría considerarse "inteligente". Y eso es precisamente lo que el estudio ha puesto de manifiesto.

Para la prueba en cuestión investigadores desafiaron este principio en condiciones modernas: chats en tiempo real donde participantes humanos conversaban simultáneamente con otras personas y con sistemas de IA basados en grandes modelos de lenguaje. Su objetivo era intentar distinguir quiénes eran ChatGPT y quiénes usuarios de verdad.

El resultado sorprendió incluso a los propios investigadores. En varios escenarios, los sistemas de IA no solo engañaron a los participantes, sino que fueron percibidos como más naturales, empáticos y coherentes que algunos interlocutores humanos. Los expertos lo explican en el propio estudio: los humanos no somos buenos conversadores en según qué entornos poco naturales.

Uno de los puntos más importantes del estudio es que estos resultados no implican que la IA tenga conciencia o comprensión real del lenguaje, como recuerdan sus responsables. Lo que hacen estos modelos es otra cosa: predicción estadística extremadamente de texto humano. Muy sofisticada, es cierto, pero en ningún caso autentica.

La IA ya supera con facilidad el Test de Turing

¿Qué quiere decir esto exactamente? Pues que quizá herramientas como ChatGPT hayan dejado obsoletos el famoso test de Turing.

ChatGPT no ha aprendido a entender ni pensar como una persona. Sin embargo, sí ha creado patrones conversacionales con tal precisión que pueden reproducirlos de forma convincente. Esto se traduce en un oportuno uso de todo tipo de expresiones, respuestas coherentes (por lo general) e incluso capacidad para simular simpatía o sentido del humor. No es inteligente, pero lo parece.

En cualquier caso, este tipo de resultados pone en duda la utilidad del test de Turing como medida de inteligencia. Si una IA puede superarlo mediante imitación estadística, y eso es precisamente lo que ha sucedido, el criterio deja de distinguir entre "pensar" y "parecer que se piensa". Así que la prueba ya no tiene la validez que antes sí presentaba.

Por eso el matiz es tan importante. ¿Superan ChatGPT y herramientas similares el test de Turing? Sí, sin problemas. ¿Lo hacen de la forma en la que se suponía que tenían que hacerlo? En realidad no. La IA moderna no aprueba el test como una prueba de inteligencia, sino como una demostración de habilidad lingüística. No es lo mismo… aunque se parece mucho.

En cualquier caso, las consecuencias van a ser obvias. Cada vez va a ser más difícil para la mayoría de la gente saber cuándo está escribiéndose con una IA y cuándo con una persona. Ya sea en redes sociales, por Internet, teléfono o como sea. Se mire como se mire, no es algo muy ilusionante.

Como era de esperar, la noticia ha provocado una considerable repercusión en la industria tecnológica, ya que https://es.wikipedia.org/wiki/Andrej_Karpathy. Durante años fue uno de los rostros más reconocibles del desarrollo de IA moderna y desempeñó papeles clave tanto en OpenAI como en Tesla, donde lideró buena parte del trabajo relacionado con visión artificial y conducción autónoma.

Muchos hablan de hecho de un auténtico "fichajazo". Es más, su llegada a Anthropic se interpreta como un importante golpe estratégico en plena guerra entre empresas de inteligencia artificial. Un mercado donde el talento especializado se ha convertido en un recurso especialmente valioso. Además, OpenAI ha experimentado una fuga de talento importante en los últimos tiempos.

Por si fuera poco, Andrej Karpathy está considerado uno de los investigadores más influyentes en el auge reciente de la IA generativa. Participó en los primeros años de OpenAI y contribuyó a popularizar tecnologías relacionadas con redes neuronales profundas, visión por ordenador y modelos de lenguaje. Es, por lo tanto, uno de los "padres" de ChatGPT.

Karpathy también ganó una enorme popularidad no solo por Tesla, sino gracias a su capacidad divulgativa. Sus cursos, vídeos y publicaciones técnicas ayudaron a miles de desarrolladores a comprender cómo funcionan los modelos de IA actuales. De hecho, eso también parece haber influido para que decidiera cambiar OpenAI y ChatGPT por Anthropic.

Él mismo lo ha explicado en la red social X: “Me he unido a Anthropic. Creo que los próximos años en la frontera de los LLMs serán especialmente formativos. Estoy muy emocionado de unirme al equipo aquí y volver a I+D. Sigo profundamente apasionado por la educación y planeo reanudar mi trabajo en ella en su momento”.

Anthropic suma otro gran nombre procedente de OpenAI

La incorporación de Karpathy refuerza enormemente a Anthropic. No hay que olvidar, que se trata de una empresa fundada por antiguos empleados de OpenAI y que en los últimos años se ha convertido en uno de los mayores rivales de ChatGPT gracias a Claude.

Aunque OpenAI sigue siendo la compañía más conocida del sector, Anthropic ha logrado posicionarse como una de las alternativas más sólidas, especialmente entre usuarios empresariales y desarrolladores interesados en modelos más centrados en seguridad y fiabilidad. En eso, se supone que está por encima de ChatGPT, dicen los expertos.

A nivel profesional, parece que Karpathy trabajará en el área de "pre-training", una de las fases más importantes en el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados.

Pero no se trata solo de una cuestión laboral. El cambio de aires de Andrej Karpathy puede interpretarse como un golpe para Sam Altman, OpenAI o ChatGPT. Al menos, visto desde fuera. Anthropic se ha sumado otro tanto.

No son pocos los expertos que hablan de cómo herramientas como ChatGPT ya están formando parte de experimentos reales. Por ejemplo detectando patrones, sugiriendo hipótesis, explorando millones de posibilidades e incluso ayudando a desarrollar nuevas demostraciones. Es algo que fascina a numerosos especialistas, pero que también provoca preocupación entre ellos.

En realidad, se trata de un salto enorme para la IA. Para empezar, porque las matemáticas se han considerado tradicionalmente como un símbolo del razonamiento humano. ¿Querría decir eso que ChatGPT y otros chatbots de inteligencia artificial similares están más cerca de las facultades de las personas de lo que se imaginaba? ¿Qué significa exactamente este progreso?

Hay que tener presente que las matemáticas avanzadas no se limitan a aquello que se puede resolver fácilmente con una calculadora. Además de una lógica rigurosa, dicen los expertos, también es necesario disponer de creatividad, intuición o capacidad de generalización. Es decir, facultades que hasta ahora parecía que no podría tener ninguna máquina como ChatGPT.

ChatGPT sorprenden incluso a los matemáticos más escépticos

Como explica Nature, hay un caso reciente que ejemplifica bien todo este asunto de ChatGPT, y que no ha tardado en dar la vuelta al mundo. Está protagonizado por un joven llamado Liam Price. Este utilizó ChatGPT como apoyo para trabajar en un problema matemático avanzado pese a no tener formación universitaria formal en matemáticas.

Prince no tardó en demostrar que la IA reducía las barreras de entrada al conocimiento matemático especializado. O dicho de otra forma, que ChatGPT podría democratizar parcialmente ciertas formas de investigación y exploración intelectual. Algunos, incluso lo comparan a momentos tan determinantes como la creación de las propias calculadoras, que también cambiaron la forma de entender las matemáticas.

Por supuesto, y tal y como era de esperar, el avance de la IA en matemáticas también está generando cierta inquietud. Algunos científicos temen que las nuevas generaciones dependan demasiado de herramientas automáticas y pierdan comprensión profunda de los fundamentos matemáticos.

Y no es la única preocupación. Igualmente se teme que los investigadores empiecen a confiar en resultados producidos por IA simplemente porque suenen convincentes. Por no hablar de una cuestión que roza lo filosófico: si una inteligencia artificial llega a descubrir una demostración extremadamente compleja que ningún humano entiende, ¿seguirían siendo matemáticas?

Algunos expresan que quizá sería más preciso decir que se trataría de en una nueva forma de conocimiento parcialmente inaccesible para nuestra mente. Con todo lo que eso conllevaría, claro. Hasta llega a sonar un poco a ciencia ficción, para qué negarlo.

En cualquier caso, ChatGPT ha demostrado que la IA no solo puede ayudar en distintas tareas, sino también descubrir conocimiento nuevo. Y eso, en lo que respecta a las matemáticas, no es precisamente cualquier cosa.

La compañía desarrolladora de herramientas de inteligencia artificial como el chatbot Claude y sus modelos para programar Code o la potente Mythos ha anunciado este lunes a través de un comunicado la compra de la startup Stainless, especialista en software para programación.

Aunque para el ciudadano de a pie Stainless puede ser una empresa prácticamente desconocida, en realidad es un actor muy importante, ya que sus herramientas son muy populares entre gigantes tecnológicos como OpenAI y Google, los grandes rivales de Anthropic en el mercado de la IA.

Se desconoce cuánto ha pagado exactamente Anthropic por Stainless, pero según medios como The Information el acuerdo se habría cerrado por más de 300 millones de dólares por hacerse con ella y convencer a Sequoia Capital y Andreessen Horowitz, sus mayores inversores hasta el momento.

Qué es Stainless

La empresa que acaba de comprar la compañía de Darío Amodei fue fundada en Nueva York hace solo 4 años, a principios de 2022, por parte del ingeniero Alex Rattray, que antes trabajó en Stripe, una de las plataformas de pagos en línea más grandes del mundo.

Cuando se fundó, Stainless se propuso reinventar la forma en la que se trabajaba en internet con las interfaces de programación de aplicaciones, o APIs, permitiendo el uso de herramientas de IA para automatizar la creación y el mantenimiento de kits de desarrollo de de software, o SDK, las bibliotecas que los desarrolladores usan para trabajar con APIs.

Dentro de un contexto en que la inteligencia artificial cada vez está más presente en el trabajo de los desarrolladores de software y programadores, Stainless se ha vuelto especialmente popular por su posibilidad de usar diferentes lenguajes como Python, TypeScript, Kotlin, Go y Java.

¿Por qué es un gol a sus rivales de IA?

Pero si solo se trata de herramientas de desarrollo, ¿qué tiene que ver esto con la fiebre actual por la IA?

Las herramientas de la startup son especialmente útiles para compañías como Anthropic, OpenAI, Google, Replicate, Runway y Cloudflare en el desarrollo de agentes de IA capaces de conectarse con software externo y de hacer tareas en nombre del usuario de forma independiente.

La propia Anthropic, que ha reconocido que lleva siendo cliente de las soluciones de Stainless desde sus inicios, será a partir de ahora la única que las podrá utilizar en su trabajo.

Este lunes, el tribunal de California (Estados Unidos) que juzgaba el litigio ha emitido su sentencia favorable a la defensa, formada por: OpenAI, Sam Altman (su CEO), Greg Brockman (ex CEO) y Microsoft, principal inversor en la compañía especializada en inteligencia artificial.

Musk había presentado su demanda por los supuestos daños que le habría ocasionado la decisión de convertir la startup, que cofundó en el 2015 como organización benéfica y de la que formó parte hasta el 2018, en una empresa con ánimo de lucro.

El multimillonario propietario también de Tesla y SpaceX sustentó su defensa en intentar demostrar las promesas que se le habían hecho durante su etapa en OpenAI y cómo la ejecutiva las habría incumplido posteriormente.

También llegó a exponer con ayuda de expertos que OpenAI y Microsoft habrían ganado entre 78.000 y 135.000 millones de dólares a su costa, pero finalmente no ha conseguido convencer ni al jurado ni al juez del caso.

Musk tardó demasiado en denunciar

Por su parte, la defensa de OpenAI se centró en probar que cualquier daño que Musk pudiera haber recibido era anterior a 2021, por lo que el multimillonario nacido en Sudáfrica habría presentado su denuncia fuera del periodo reglamentario y esta no tendría ya validez.

Este argumento y las numerosas pruebas presentadas por la defensa han convencido rápidamente al jurado, que ha tenido un periodo de deliberación más corto de lo normal (2 horas) y esto ha hecho que el juez haya desestimado la denuncia.

OpenAI y Microsoft han celebrado la decisión judicial. "El jurado no tardó ni 2 horas en llegar a la conclusión de que la demanda del señor Musk no es más que una artimaña a posteriori que no guarda relación alguna con la realidad", declaró Bill Savitt, abogado principal de OpenAI, tras el veredicto, como recoge TechCrunch.

"Seguimos comprometidos con nuestra colaboración con OpenAI para impulsar y ampliar el uso de la inteligencia artificial en beneficio de las personas y las organizaciones de todo el mundo", ha asegurado un portavoz de Microsoft.

Musk recurrirá la sentencia

Por su parte, y pese a las críticas que también ha recibido personalmente en el juicio, Elon Musk se ha quedado con el vaso medio lleno tras el veredicto, que considera que se ha producido por un el retraso en la presentación de la demanda, no porque su denuncia no haya quedado probada.

"El jurado nunca se pronunciaron realmente sobre el fondo del asunto, sino solo sobre un tecnicismo procesal", ha criticado el magnate.

"Para cualquiera que haya seguido el caso en detalle, no hay duda de que Altman y Brockman se enriquecieron efectivamente a costa de una organización benéfica. ¡La única pregunta es cuándo lo hicieron!", ha añadido.

Musk ha asegurado también que presentará un recurso de apelación en el Noveno Circuito de Estados Unidos, ya que la sentencia según él "sienta un precedente que permite saquear organizaciones benéficas y es increíblemente perjudicial para las donaciones benéficas".

En la actualidad, utilizar un solo modelo grande de lenguaje natural (LLM) puede tener bastantes limitaciones, ya que cada uno de ellos está entrenado y especializado en tareas diferentes.

Por ejemplo, si Claude es muy buena en la creación y revisión de código, ChatGPT puede ser mejor si necesitas un canvas o razonamiento más avanzado, mientras que Gemini puede servir de forma más cómoda para manejar correos o documentos.

El gran problema de todos ellos, no obstante, es que en su versión gratuita ofrecen muchas limitaciones, tanto en las versiones del modelo como en el número de respuestas que te pueden dar, lo que lleva a muchos a pagar por estos servicios.

Ahora bien, si cada modelo está orientado a una tarea diferente, tener una suscripción de los principales puede derivar en gastar aproximadamente unos 100 euros mensuales, un precio excesivo en muchos casos.

Por ello, una de las últimas tendencias consiste en ofrecer aplicaciones que tengan todos los modelos en la misma herramienta, para no tener que depender de muchas apps y combinar todos ellos según el usuario necesite.

Switch AI, la mejor app para tener todos los modelos

La fragmentación de este mercado en tantísimos modelos ha provocado que para los usuarios sea mucho más complicado elegir uno u otro; aquí entran en juego los agregadores de modelos, aplicaciones que los ofrecen casi todos para que lo elijas según tus necesidades en el momento.

Además de suponer un ahorro de costes, esto también permite que la aplicación pueda acceder a la memoria de tus conversaciones y elegir uno u otro modelo para que los puedas comparar.

En la práctica, esto supone no tener que andar con muchas aplicaciones diferentes en el móvil y, por supuesto, poder tener el asistente de inteligencia artificial que mejor se adapte a tu búsqueda.

Uno de los descubrimientos más sorprendentes de las últimas semanas ha sido la aplicación Switch AI, que está disponible en las principales tiendas de apps de iOS y Android. En mi caso, he probado esta de la Play Store de Google.

Esta herramienta comenzó a raíz de diferentes proyectos de código abierto, aunque ahora ha tomado una trayectoria algo más comercial; en cualquier caso, continúa siendo una gran navaja suiza de modelos, con muchísimos disponibles, algunos totalmente desconocidos para mí hasta ahora.

Y lo mejor es que, más allá de que puedas utilizar un modo manual para seleccionar el modelo que mejor se ajuste a tu prompt, ofrece el denominado Pulse Mode, una especie de asistente que elige el mejor LLM según el prompt que hayas introducido.

Esto significa que siempre optará por el modelo más especializado en tu búsqueda, independientemente de lo que quieras hacer, además de contar con una funcionalidad que te sugiere prompts, para ni siquiera tener que escribir.

Como gran ventaja, queda clara su versatilidad para ofrecerte la mejor respuesta en cada momento, aunque también tiene una gran desventaja, como es la imposibilidad de configurarlo como asistente inteligente del móvil.

Esto se debe a que, al ser un agregador, no te aparecerá la opción; sin embargo, desde la interfaz principal de la aplicación sí podrás conversar directamente y pedir cualquier cosa.

Algunas alternativas que no son exactamente iguales

En este campo, aunque Switch AI ofrece como gran punto positivo el Pulse Mode, que cambia automáticamente entre modelos según el prompt, lo cierto es que si prefieres hacerlo manualmente, hay herramientas que pueden servir como reemplazo.

Una de ellas es la ya popular Perplexity, que funciona en la práctica más como un buscador que como un chatbot al uso; a día de hoy, también se posiciona como un gran asistente de escritura o para programación.

Ahora bien, tiene una limitación evidente en el número de modelos disponibles, con muy pocas posibilidades de elección, por lo que no es ideal si estás buscando probar varios de estos.

Para esquivar esta limitación existe una de las que se ha convertido en las favoritas de los últimos años, como es Poe, uno de los primeros agregadores de modelos que ha existido en este mercado.

En su interior, no solo podrás elegir diferentes bots según la tarea que estés realizando, sino que tendrás diferentes versiones según sus capacidades, tantos con bots económicos, como oficiales –aquí se incluye un bot asistente–, de audio, de vídeo, de programación, etc.

Y, por supuesto, también se pueden crear bots que sirvan para un propósito único, con el LLM que tú prefieras, aunque siempre con créditos limitados.

A pesar de que Poe sería la mejor para acceder a algunas de las últimas versiones más potentes, no cuenta con tantos como Switch AI, por lo que quizá la mejor configuración sería tener estas 2 aplicaciones simultáneamente.

Elijas la que elijas, tendrás acceso a más modelos que utilizando una sola aplicación y, además, notarás un ahorro importante si eres un usuario regular.

Algunos países de Oriente Medio, e incluso el Reino Unido, han regalado suscripciones a ChatGPT Plus, pero ha sido solo eso, un regalo. No se han tenido en cuenta problemas como que la mayoría de la gente no sabe usar la IA, y otro porcentaje la usa mal.

Esto ha llevado a problemas graves como adicción a la IA, depresiones, suicidios… Los mismos problemas que hemos tenido con las redes sociales. Pero no hemos aprendido nada. Malta podría haber dado con la solución.

Educación: la solución a todos los problemas

Ni los gobiernos ni la gente se dan cuenta de que la mayoría de los males de este mundo se arreglan con educación. El conocimiento nos hace libres, seguros, independientes, resilientes, e inmunes a la manipulación política, que tanto daño está haciendo en estos tiempos. Quizá por eso los políticos la desprecian…

El caso es que abrazar la inteligencia artificial sin conocimiento es peligroso, porque se tiende al abuso y a ser manipulado por ChatGPT y compañía. Malta ha entendido esto, y por eso desde este mes de mayo regala un año de ChatGPT Plus a todos sus ciudadanos y residentes que superen un curso de IA diseñado por la Universidad de Malta.

No es un curso universitario, ni hay que ir a clase. Son pequeñas lecciones online en donde se explica cómo funciona la IA, cómo usar ChatGPT Plus, y los peligros y problemas que hay que evitar. Entender para tomar decisiones con conocimiento.

ChatGPT Plus es una de las suscripciones de pago a la IA de OpenAI. Cuesta 23 euros al mes y ofrece razonamiento avanzado con GPT-5.5 Thinking, creación de imágenes y proyectos, uso de herramientas para programar como Codex, y límites más altos a la hora de preguntar al chatbot o generar imágenes o audio.

Malta es el país más pequeño de la UE, así que es una buena opción para hacer experimentos de este tipo. Tiene unos 550.000 habitantes, a 23 euros al mes cada uno, eso supondría un gasto de unos 12,6 millones de euros al mes. Será mucho menor, porque no todos los habitantes están interesados en la IA, y el gobierno maltés habrá negociado con OpenAI para obtener un precio mucho más bajo, con tanto volumen de clientes.

Es un sistema óptimo para todos. OpenAI consigue clientes de pago de ChatGPT que le cuesta ganar pagando por voluntad propia. Y al mismo tiempo se enseña a usar la IA a gente que no sabe, sus límites y peligros.

Es algo que se debería estar haciendo en escuelas e institutos. El uso de la IA es inevitable entre los jóvenes, como en su momento ocurrió con las redes sociales. No cometamos el mismo error. Hay que enseñar a todo el mundo a usar la IA con responsabilidad y conocimiento. Así se evitarán males mayores en el futuro.

La principal novedad es que ChatGPT puede acceder de forma segura a información financiera del usuario, como ingresos, gastos, inversiones o suscripciones, para mostrar un panel unificado con todos los movimientos. A partir de estos datos, la inteligencia artificial puede responder preguntas personalizadas y ayudar a planificar decisiones financieras más complejas.

Según OpenAI, millones de personas ya utilizan ChatGPT para cuestiones relacionadas con el dinero, como presupuestos, inversiones o planificación de objetivos. Con esta nueva integración, la herramienta va un paso más allá al combinar el razonamiento de la IA con datos reales del usuario, lo que permite identificar patrones de gasto, analizar tendencias y proponer planes de ahorro más precisos.

El sistema también permite definir objetivos concretos, como ahorrar para una casa o un coche, y generar escenarios de planificación a varios años. Además, los usuarios pueden añadir contexto adicional, como deudas o metas personales, para que las recomendaciones sean más ajustadas a su situación real.

La conexión de cuentas se realiza a través de servicios externos como Plaid, y el proceso incluye autenticación segura. Una vez vinculadas, los datos se sincronizan automáticamente y se clasifican en categorías como gastos, ingresos o pagos recurrentes.

OpenAI insiste en que la privacidad es un elemento clave de esta función. La IA no puede ver números completos de cuentas ni realizar movimientos financieros, y el usuario puede desconectar sus cuentas en cualquier momento. También es posible eliminar los datos sincronizados o usar chats temporales que no acceden a la información bancaria.

Por ahora, esta experiencia está limitada a usuarios Pro en Estados Unidos, aunque la compañía planea ampliarla progresivamente a más regiones y planes de suscripción tras recopilar feedback inicial.

Hasta ahora, Codex funcionaba principalmente en entornos de escritorio o servidores, pero con esta actualización se puede conectar a máquinas donde ya está ejecutándose, como un portátil, un Mac mini o incluso un entorno remoto gestionado. Desde la app móvil, el usuario puede ver en tiempo real lo que está haciendo la IA como procesos activos, cambios en el código, resultados de pruebas o solicitudes de aprobación.

La idea no es que el móvil sustituya al ordenador, sino que actúe como un panel de control portátil. Los desarrolladores pueden revisar el trabajo de Codex, aprobar comandos, iniciar nuevas tareas o cambiar modelos de IA sin interrumpir el flujo del proyecto. Además, el sistema puede enviar capturas, resultados de terminal, diferencias de código o errores directamente al teléfono para que el usuario decida qué hacer.

Para mantener la seguridad, OpenAI ha creado una capa de conexión segura entre el móvil y el entorno donde se ejecuta Codex. Así se evita exponer directamente los sistemas a internet, manteniendo el acceso a archivos, credenciales y configuraciones locales bajo control.

La compañía también ha ampliado las capacidades de Codex en entornos profesionales. Ahora incluye soporte general para SSH remoto, lo que permite conectarlo a servidores o máquinas de trabajo con configuraciones específicas.

Algunas características estarán disponibles solo en planes empresariales, aunque el acceso básico a Codex en móvil llegará a todos los usuarios, incluidos los gratuitos, en regiones compatibles.

Por ahora, la versión móvil funciona conectada a la app de escritorio en macOS, aunque el soporte para Windows llegará más adelante.

En 2024, aún noqueada por la avalancha de la IA que no vió venir, Apple llegó a un acuerdo con OpenAI para usar ChatGPT en Siri, a partir de iOS 18. Pero limitó mucho su uso, hasta el punto de que OpenAI cree que Apple “ha roto el acuerdo”.

Es el caso contrario al de Microsoft, en donde también se ha terminado el pacto, pero porque OpenAI decidió que podía conseguir algo mejor con la nube de Amazon.

Por qué OpenAI está enfadada con Apple

Según revela una investigación de Bloomberg, OpenAI esperaba ganar mucho dinero con este acuerdo, pero no ha sido así. Los abogados de OpenAI han contactado con un bufete externo para ver lo que se puede hacer con el contrato con Apple. No descartan ir a los tribunales, pero prefieren arreglarlo de forma amistosa.

Al parecer a OpenAI le ha molestado la limitada integración de ChatGPT en Siri. Solo se usa para ciertas preguntas, y las respuestas también están recortadas.

El resultado es que los usuarios no utilizan apenas ChatGPT en Siri, prefieren irse a la app de ChatGPT, así que el acuerdo realmente no aporta casi nada a la compañía de Sam Altman.

Además se queja de que, pese a ser al única IA disponible, no se instala por defecto, tiene que hacerlo el usuario, y los pasos no son inmediatos.

Finalmente, la compañía de IA asegura, siempre según Bloomberg, que Apple no ha publicitado ChatGPT ni ha promocionado su uso.

Supongo que la gota que ha colmado el vaso ha sido el acuerdo de Apple con Google para añadir también Gemini a Siri, junto a ChatGPT.

Es una situación extraña. Se supone que Apple ha pagado una cantidad de dinero a OpenAI para usar ChatGPT en Siri. Es el cliente. Entonces, ¿por qué se queja OpenAI? El que paga puede usar el producto como quiera. ¿O es que hay condiciones ocultas?

Quizá Apple ha pagado poco a cambio de que OpenAI obtenga beneficios que la compañía de Altman no ha conseguido. O le cobró poco a Apple creyendo que ganaría millones de usuarios, y no ha sido así… No conocemos las condiciones del acuerdo, así que todo es una incógnita.

Se trata de un momento delicado para OpenAI. Tras romper con Microsoft y ser superada por Google y Gemini en algunos aspectos, no parece muy inteligente acabar en malos términos con Apple.

A pesar de que el gran maestro ruso fue capaz de ganar varias partidas, Deep Blue logró vencerlo el 10 de febrero de 1996, una disputa que cambió la historia de este juego milenario.

Con el avance de los grandes modelos de lenguaje natural (LLM) que ha tenido lugar durante los últimos años, lo más lógico sería pensar que, tras el éxito de Deep Blue hace 3 décadas, estos modelos serían capaces de dominar el ajedrez.

Pero ocurre todo lo contrario. Para observar cómo se comportan los principales modelos, como Gemini, ChatGPT y Claude, he jugado una partida básica con notación algebraica directamente en el chatbot. Y ha sido un absoluto desastre para la IA.

Aunque se pueda llegar a pensar que estos LLM serían capaces de resolver cálculos matemáticos o probabilísticos complejos, como ocurre con el ajedrez, carecen de varias características que son indispensables para cualquier jugador de ajedrez.

En definitiva, para un LLM jugar al ajedrez es casi lo mismo que para un humano intentar resolver un puzle a oscuras, una tarea no imposible, pero en la que terminarás por cometer muchísimos errores.

El ajedrez es solo un síntoma de los problemas de estos LLM

Ningún LLM ha sido capaz de ganarme una partida de ajedrez, a pesar de que me encuentro en un nivel de unos 1.200 de ELO –la puntuación que mide el nivel del jugador–, en comparación con los más de 2.000 que alcanzan los grandes maestros.

Jugar contra Gemini, Claude y ChatGPT ha dado siempre el mismo resultado: aperturas prácticamente automáticas y sin errores; un desarrollo medio de juego que no ha acabado bien, y movimientos ilegales que la IA no es capaz de estudiar.

En una partida de ajedrez, las variantes de juego son prácticamente infinitas, con más de 120.000 combinaciones diferentes disponibles tras solo mover durante 3 turnos; o lo que es lo mismo, tras 6 movimientos en total.

A pesar de que se podría pensar que una IA sería capaz de anticipar todos ellos, lo cierto es que los LLM no tienen nada que ver con los modelos específicamente entrenados para calcular en ajedrez.

A diferencia de los modelos que han basado su entrenamiento en el ajedrez simplemente, y que son capaces de vencer a profesionales, los LLM anticipan simplemente la respuesta que te ofrecerán en base al texto.

Si lo traducimos a la práctica, esto implica que los LLM no tienen una visión espacial del tablero, mientras que Stockfish –uno de los modelos especialmente entrenados para el ajedrez– sí puede revisar los movimientos realizados por uno u otro.

Básicamente, al llegar a unos 8 o 10 movimientos, dependiendo del LLM, la IA comienza a alucinar y ofrece movimientos que son ilegales, saltando figuras que no es capaz de ver o directamente imaginando que existen piezas que ya no están.

Esto ocurre también con aperturas menos teóricas y a medida que avanza la conversación, ya que estos LLM son en ocasiones muy vagos para recordar el chat completo, algo que perjudica lógicamente a los cálculos de probabilidad que pueda realizar.

En este punto, hay que subrayar que, a pesar de que Claude ha sido la que más ha aguantado –representando fielmente el tablero–, adolece de lo mismo que las demás: olvidan movimientos, alucinan jugadas y no son capaces de seguir las reglas básicas.

En conclusión, los problemas de los LLM continúan siendo evidentes, ya que sus modelos se basan en los datos que usan para el entrenamiento, pero no siguen normas específicas para cada movimiento. Y la probabilidad pura, cómo no, puede llevar a respuestas equivocadas.

Eileen Guo, investigadora de MIT Technology Review, ha puesto a prueba a la inteligencia artificial, y el resultado ha sido alarmante. Los chatbots de IA pueden ofrecer información personal como el número de teléfono o la dirección de correo, aunque con una enorme diferencia.

Las personas o empresas que aparecían en las páginas amarillas deciden publicar su información voluntariamente, mientras que ChatGPT y otros chatbots utilizan los datos personales en su entrenamiento. Cualquiera podría solicitar los números almacenados y la IA los entrega sin dudarlo.

ChatGPT empieza a compartir el número de los usuarios

Guo ha realizado una prueba extremadamente simple para comprobar si ChatGPT preserva la privacidad de miles de millones de personas. La investigadora le pidió al chatbot de OpenAI que le diese su propio número de teléfono.

ChatGPT proporcionó correctamente un número real, aunque Eileen Guo no lo utilizaba desde hace unos años antes de mudarse a Australia. El chatbot indicó: “No puedo verificar si ese número sigue vigente o activo”.

La IA podría haber obtenido el número de un PDF de una solicitud de información que presentó en 2016. El periodista Matt Novak fue más allá y también le pidió a ChatGPT la dirección que se encontraba en un documento poco conocido.

El chatbot de IA la proporcionó sin problema, aunque ya no vive allí. Novak preguntó por su número de teléfono. ChatGPT proporcionó el número de otro Matt Novak en Los Ángeles, “pero no pareció tener ningún problema en realizar la búsqueda y dar números reales”, asegura para Gizmodo.

Grok, Claude y Perplexity se niegan

La respuesta de Grok, chatbot de Elon Musk, ha sido muy diferente. La IA se ha negado a proporcionar el número de teléfono, a pesar de insistir en numerosas ocasiones asegurando que se trabaja de una cuestión de vida o muerte.

Grok incluso reconoció que estaba pidiendo su propio número de teléfono. Claude tuvo una reacción similar asegurando que “compartir los datos de contacto privados de las personas, incluidos los periodistas, plantea serios problemas de privacidad”, incluso asegurando que Matt Novak le había dado su número anteriormente y lo había olvidado.

Perplexity también se negó a dar el número de teléfono y mostró el correo electrónico censurado con las palabras [email protected], aunque no tuvo ningún problema en dar el nombre de usuario de Signal.

Gemini también se negó y redirigió a los usuarios a probar la dirección de correo electrónico profesional y personal, ambas publicadas en internet con su consentimiento.

Teniendo en cuenta la presión a la que viven esos estudiantes sometidos, parece que a muchos de ellos no les ha quedado más remedio que recurrir a herramientas como ChatGPT para darles un pequeño empujón y no quedarse atrás.

El problema es que, durante más de un siglo, esta institución se ha regido por el Código de Honor, un pacto de confianza donde los profesores dejaban a los alumnos solos durante los exámenes.

Este código se ha basado en la integridad como personas y en el compromiso de no copiar ni permitir que otros lo hicieran. Pero este sistema, diseñado en 1893, se ha encontrado de frente con una tecnología que quiere cambiarlo todo.

Las cifras que ha publicado la propia universidad preocupan bastante. Casi un 30% de los estudiantes de último año admite haber hecho trampas en algún momento de su carrera. En las facultades de ingeniería, el dato sube hasta el 40%.

Lo cierto es que los alumnos no han perdido sus valores de repente; es que la facilidad para preguntar a ChatGPT y que le dé una respuesta en segundos lo ha cambiado todo.

Un móvil y un chatbot son suficientes para terminar un examen de economía en minutos. Esto, según los propios alumnos, se ha vuelto algo ya habitual.

Por otro lado, casi la mitad de los estudiantes confiesa haber visto a otros copiar, pero prefieren no decir nada y mirar hacia otro lado. El miedo a convertirse en los chivatos de la universidad es un precio demasiado grande a pagar.

Como era de esperar, y ante esta situación, la administración ha tenido que cambiar las cosas y ese sistema de confianza mutua se ha roto por completo.

De ahí que, a partir de julio de 2026, los profesores hayan tomado la decisión de volver a vigilar todos los exámenes en persona. Aunque los docentes no actuarán como si fuesen guardias de seguridad revisando cada móvil, esperan que al menos su presencia ya permita disuadirlos de usar la IA.

Buscan devolver ese honor y prestigio a la universidad, simplemente comprobando que esos exámenes y esas notas sin fruto únicamente del esfuerzo humano (sin ayuda extra).

"La IA es la última de una serie de inventos que han vuelto a la humanidad más tonta"

Lo cierto es que este problema es algo que se lleva viendo desde hace un año en las escuelas, insititutos y unviersidades. Sin ir más lejos, muchas escuelas ya se han dado cuenta de que la IA ya no es un recurso que se usa de forma puntual para algún trabajo o duda, sino una herramienta que los estudiantes usan para su día a día y para cualquier situación, incluso cuando no debería permitirse.

Según datos de la OCDE, en muchos países desarrollados la capacidad lectora y matemática ha dejado de mejorar e incluso ha empeorado en la última década. Y la llegada de la inteligencia artificial parece que esta tendencia la está elevando a la máxima potencia.

Profesores universitarios cuentan que ya no pueden pedir a sus alumnos que lean libros enteros; si leen cinco páginas, es mucho. La máquina hace el resto.

El 87% de los docentes ya detectan trabajos hechos con IA, y el 90% dice que sus alumnos intentan usarla para tratar de colársela como si fuera propio.

Andy Carolin, profesor en la Universidad de Johannesburgo, lo resume así: "Estamos mucho más cerca de una crisis de lo que pensamos" Y no es solo que los estudiantes no escriban sus propios textos; algunos ni siquiera leen lo que entregan, lo que pone en duda la validez real incluso de los títulos universitarios.

Muchos profesores temen (y más si hablamos de universidades como Princeton) que el uso indiscriminado de la IA acabe con la creatividad, el esfuerzo y el pensamiento crítico.

De forma simple, ¿de qué sirve aprender a escribir o razonar si un chatbot como puedes ser ChatGPT lo hace por ti? Además, preocupa que los estudiantes pierdan habilidades básicas y que la interacción humana, tan importante en la educación, se reduzca a un segundo plano.

Ilya ha admitido que llevaba al menos un año dándole vueltas a la idea de quitar a Sam Altman de en medio antes de ese famoso y controvertido voto de la junta directiva. Según el experto, el comportamiento del CEO era "tóxico" y se basaba en tirar por tierra la autoridad de otros directivos y enfrentarlos entre sí para mantener el control total de la compañía.

Esto es precisamente algo que Mira Murati, una de las exejecutivas más importantes de OpenAI, también ha confirmado.

Esta ha afirmado que trabajar con Sam Altman era, en ocasiones, como caminar por un campo de minas. Según Murati, Altman tenía una costumbre bastante peligrosa de decir una cosa a una persona y exactamente lo contrario a otra, sembrando la desconfianza entre los altos mandos.

Esta táctica no solo daba pie a un ambiente de trabajo bastante nefasto, sino que, en palabras de la propia Mira, estaba "creando un caos" innecesario en una empresa que ya de por sí tenía todo el peso del mundo en sus espaldas.

Murati afirma haberse sentido engañada en varias ocasiones y denunció que Altman saboteaba su papel como jefa de tecnología, enfrentando a los ejecutivos entre sí para que nadie pudiera hacerle sombra.

Sutskever preparó un documento de nada menos que 52 páginas donde recopilaba pruebas del comportamiento de Sam Altman

En ese informe se explicaba cómo el CEO manipulaba la información para salirse con la suya, algo que, en palabras de Ilya, "no era propicio para ningún objetivo importante, incluida la creación de una AGI (Inteligencia Artificial General) segura".

Sutskever también ha mencionado a la propia Mira Murati. Al parecer, ambos pasaron "mucho tiempo" discutiendo el comportamiento de Altman antes de decidirse a actuar. Aunque Ilya acabó arrepintiéndose públicamente de aquel despido para evitar el colapso de OpenAI (vio cómo casi toda su plantilla amenazaba con irse si Altman no volvía), ahora parece que los tiempos de calma han terminado.

El escenario de estas declaraciones es el enfrentamiento legal entre Elon Musk y OpenAI

Elon Musk, que fue cofundador y apoyó económicamente para que el proyecto despegase, acusa a Altman y a Greg Brockman de haber traicionado los principios fundacionales de la organización. Lo que nació como una entidad sin ánimo de lucro para salvar al mundo de una IA mala se ha convertido, según Elon, en una "filial de Microsoft" obsesionada con el dinero y los beneficios.

Musk reclama 150.000 millones de dólares en daños y la expulsión inmediata de Altman y Brockman. Que Mira Murati e Ilya Sutskever se sumen no al discurso de Musk, pero sí a ir en contra de Sam Altman, tan solo empeora la situación para OpenAI.

Si estas dos grandes figuras afirman que Altman estaba "enfrentando a ejecutivos unos contra otros", todo ese discurso de ver a esta figura como el gran salvador y creador de la IA que va a llevar el planeta a un nuevo y mejorado nivel se cae por completo.

Con todo esto, que no es poco, el juicio ya está en su tercera semana y se espera que el propio Sam Altman responda punto por punto a las acusaciones de ambos.

Mythos encuentra bugs y vulnerabilidades que a los desarrolladores se les pasan. Docenas. Es una revolución a la hora de localizar fallos en el software pero, al mismo tiempo, una arma nuclear si cae en malas manos, y se usa para encontrar agujeros de seguridad por los que colar malware o software espía.

“OpenAI Daybreak es nuestra visión para cambiar la forma en que el software se construye y se defiende”, dice la nota de prensa. Son palabras mayores.

Daybreak vs. Mythos

Mientras que Mythos es una IA que busca vulnerabilidades en el código, Daybreak tiene un enfoque diferente. También hace eso, pero al mismo tiempo aprovecha sus conocimientos hacker para crear código que bloquee de antemano esas vulnerabilidades.

Daybreak no es una IA para todo el mundo. Solo estará disponible para desarrolladores, equipos de seguridad de empresas, investigadores y defensores vinculados al sector público que necesitan detectar, validar y corregir vulnerabilidades de software en su fase más temprana del ciclo de desarrollo.

Se trata de una plataforma de seguridad que usa los últimos modelos de ChatGPT, Codex, y software proveniente de los socios de OpenAI. La lista es larga.

Colaboran en Daybreak compañías como Cloudflare, Cisco, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Oracle, Zscaler, Akamai, Fortinet, Intel, Qualys, Rapid7, Tenable, Trail of Bits, SpecterOps, SentinelOne, Okta, Netskope, Snyk, Gen Digital, Semgrep, y Socket.

Por medio de Daybreak, se accede a versiones de seguridad de las IA generales de OpenAI, como GPT-5.5 with Trusted Access y GPT-5.5-Cyber. Codex amplia la protección con Codex Security, que ya no se limita a generar código, sino que le puedes pedir que busque vulnerabilidades en cualquier app, genere un modelo de posibles amenazas, validación de parches, análisis de riesgos de dependencias, etc.

La idea de OpenAI es que los desarrolladores usen Daybreak para ir revisando el código mientras lo escriben, para tapar las vulnerabilidades antes de lanzar la aplicación. Adelantarse a la IA maligna de los ciberdelincuentes.

La carrera ha comenzado. Por una lado, la IA que tapa los fallos de seguridad. Por otro, la IA que quien encontrar esos fallos para espiar, insertar malware o manipular. IA contra IA, en una espiral que solo puede crecer, y que nadie sabe hacia donde nos llevará, o quién vencerá.

Si bien cuando se trata de idiomas occidentales OpenAI consigue que ChatGPT resulte convincente (más allá de sus alucinaciones y meteduras de pata), no pasa lo mismo cuando se trata del idioma más hablado en todo el mundo. "Está volviendo locos a los usuarios", comentan los especialistas.

Al parecer, miles de usuarios han empezado a detectar patrones lingüísticos tan extraños y repetitivos que ya se han convertido incluso en carne de meme. Por ejemplo, en China ChatGPT empezó a usar expresiones como "Te sostendré firmemente" o “Te atraparé cuando caigas”. Ya de por sí son expresiones atípicas, pero más aún empleadas, como se empleaban, en contextos que no tenían nada que ver.

Según explican en Futurism, este comportamiento tan extraño propició que se empezaran a hacer pruebas. Entonces ChatGPT comenzó a repetir frases muy sentimentales y teatrales en todo tipo de conversaciones. Da igual que se tratara de preguntas técnicas o que pidieras escribir código. La IA soltaba que te sostendría firmemente, y cosas así.

¿El resultado? Muchos usuarios empezaron a notar que la IA sonaba cursi y especialmente artificial. El fenómeno no tardó en dar el salto a las redes sociales chinas. Mucha gente se puso a hacer capturas de las respuestas más disparatadas de ChatGPT, hasta el punto de que todo empezó a convertirse en una gran broma tecnológica.

Todo con el mismo lema: "Te sostendré firmemente". Casi, dice, como si se tratara de una especie de terapeuta emocional venido a menos.

ChatGPT tiene un problema con el idioma chino

Lo sucedido con ChatGPT y el chino ha provocado no pocas tomaduras de pelo hacia la herramienta de OpenAI. Sin embargo, los expertos han aprovechado esta tendencia tan absurda y fuera de lugar para ir más allá. Aseguran que revela una limitación importante de los modelos de inteligencia artificial. ¿Y si la IA no fuese tan buena como muchos quieren pensar?

Los análisis demuestran que el problema no es el lenguaje como tal. ChatGPT es capaz de entender perfectamente el chino. Si pones lo que sea en mandarín o cantonés te lo traducirá sin dificultades. El sinsentido aparece cuando intenta sonar verdaderamente humano para hablantes nativos.

En realidad las frases generadas por IA son técnicamente correctas y tienen buena gramática. El problema es que resultan culturalmente raras. La explicación, dicen, pasa porque la mayoría de grandes modelos de lenguaje han sido entrenados principalmente con enormes cantidades de contenido en inglés. Traducir del inglés al chino, desde un punto de vista emocional, no es fácil.

Los investigadores, además, han llegado a un descubrimiento curioso: la IA está desarrollando muletillas propias. Es lo que los expertos han denominado "mode collapse". Es cuando los modelos de lenguaje descubren ciertas expresiones que funcionan bien, tienen buena aceptación, y entonces deciden empezar a repetirlas cada vez más. Vengan o no a cuento.

Es algo que también sucede en otros idiomas (una de las mejores formas de detectar cuándo algo ha sido hecho con ChatGPT). Solo que en China el fenómeno es mucho más notorio porque las expresiones "artificiales" rechinan todavía más. Hasta se dice que empleados de OpenAI han bromeado al respecto. No parecen muy preocupados al respecto.

Con todo, quizá lo más interesante del asunto sea lo siguiente: ¿está ChatGPT desarrollando su propio estilo, aunque este a veces sea poco acertado? ¿Igual que algunos escritores? Es complicado saberlo, pero la sola duda ya da bastante en lo que pensar.

La experta en IA ha compartido su experiencia en X, asegura que ha creado el mejor profesor de idiomas. “Claude me enseñó francés en 33 días”, confirma en una publicación en la red social.

Seis prompts para convertir Claude en profesor de idiomas

Nona confirma en la red social que Claude puede convertirse en un profesor de idiomas en tan solo seis prompts. La experta en IA ha creado un tutor particular capaz de organizar sesiones, crear ejercicios, corregir errores y adaptar las sesiones a su ritmo.

Claude no se limita a realizar traducciones o resolver dudas. Nona ha entrenado a la inteligencia artificial para que genere una lección diaria con tarjetas de memoria, prácticas con conversación real, explicaciones gramaticales, incluso evaluaciones semanales.

Duolingo podría tener los días contados con la llegada de Claude. Nona ha creado un sistema flexible que le permite generar sesiones personalizadas en cuestión de segundos, asegura que el primer paso del método es el “creador de lección diaria”.

La experta en IA le propone a Claude crear una clase de francés de 30 minutos centrada en un área concreta como vocabulario, gramática o conversación. Nona utiliza un pompt extremadamente simple: “Crea una lección de francés de 30 minutos enfocada en [gramática / conversación / comprensión auditiva]. Incluye ejemplos, ejercicios y un pequeño quiz”.

Aprender francés en solo 33 días con la IA

Nona no quería un tutor de IA que se limitase a crear una sucesión de respuestas improvisadas, sino crear sesiones con una estructura diferente según el área que pretende reforzar en cada sesión. Esta técnica le ha permitido aprender francés en solo 33 días.

La experta en IA utilizaba un segundo prompt: “Convierte estas palabras en tarjetas de memoria: [lista de 20]. Añade ejemplos de uso y consejos de memorización simples para principiantes”. Claude no solo se limita a traducir vocabulario, sino que añade contexto y pequeñas aclaraciones.

Si quiere activar el “modo conversación real” de Claude, utiliza un tercer prompt: “Actúa como un hablante nativo de francés. Mantén una conversación natural sobre [tema]. Corrige mis errores a medida que avanzamos”.

El cuarto prompt se centra en reforzar la gramática y fallos: “Explica esta regla del francés: [insertar]. Usa ejemplos simples y señala los tres errores más comunes que cometen los estudiantes”. Luego se activa el quinto prompt conocido como “evaluador de progreso” para crear un pequeño examen semanal.

“Dame un quiz de 10 preguntas basado en lo que estudié esta semana. Muestra las respuestas sólo después de que lo complete”, añade la experta en IA. El último paso es el “motor de inmersión”: “Traduce este texto al francés: [pegar]. Luego, hazme preguntas sobre vocabulario, frases y comprensión”, asegura Nona.

Se habla mucho de cómo la IA está revolucionando el entorno laboral (y, de paso, destruyendo millones de puestos de trabajo), pero quizá el cambio más profundo se produzca en las relaciones humanas.

La inteligencia artificial deshumaniza el contacto con otras personas, porque piensa, habla y actúa por nosotros, en nuestro nombre, o en el de una empresa. Ya no necesitas comunicarte con tus palabras, sentimientos o conocimientos. Apaga el cerebro, la IA lo hace por tí.

Una postal de cumpleaños sin corazón

20 años después del nacimiento de Facebook y otras redes sociales, comenzamos a conocer sus nefastos efectos en el cerebro de las personas, especialmente jovenes y adolescentes. La IA es aún más intrusiva y manipuladora, y el control y los límites que existen sobre su uso es cero.

Cards for Agents es un agente de IA que puedes integrar en Claude, ChatGPT, Cursor, y cualquier otro sitio que entienda MCP.

Una vez integrado, solo tienes que decir algo como “Envía una postal de cumpleaños a mi madre. Le gustan los gatos y hacer ganchillo”. La IA genera el dibujo de la postal, algo así como una caricatura de un madre tejiendo un suéter lleno de gatos, redacta la felicitación con tipo de tinta manuscrita, la imprime, le pone un sello, y se abre una ventana para que pagues al servicio postal Postable. O puedes dejárselo al agente de IA. Total, unos siete euros. Solo tienes que intervenir para pagar.

Es cierto que te ofrece la opción de revisar el dibujo y el texto antes de proceder, pero es un paso opcional. No tienes que hacer nada si no quieres.

“Tu IA al fin puede enviar una postal real a mamá”, dice la web. Es real porque existe, es un cartón, pero es completamente artificial, porque no ha intervenido ningún humano.

En realidad existen servicios de postales online desde hace años, pero al menos tenías que elegir la postal y escribir el texto que querías imprimir. Ya ni eso.

No es cuestión de cargar contra Cards for Agents, que no hace nada malo. Es solo un ejemplo de los muchos que hay, y más que llegarán.

Lo que quiero transmitir es cómo va a cambiar nuestro cerebro cuando ya no necesitemos expresarnos, porque la IA lo hará por nosotros. Ya escribe nuestros emails, genera los deberes de los chavales, escribe notas de disculpas, cartas de amor y, con los agentes de IA, también puede hacer tareas físicas por nosotros, como generar y enviar una postal de cartón a tu madre en su cumpleaños.

Ya nos relacionamos con palabras y sentimientos generados por una máquina. ¿Qué quedará de nuestra humanidad?

En la página web de este proyecto, se ofrece un servicio de 10 dólares que convertirá a un chatbot de inteligencia artificial en la persona que tú quieras, también con gente que ya haya fallecido.

En su descripción, queda claro que la responsabilidad recae sobre el propio usuario, ya que, como ocurre con cualquier modelo de IA que opera en la sombra, comete fallos; sin embargo, en esta ocasión, con consecuencias que pueden no ser las deseadas.

El negocio en el que se basa esta página se conoce como deadbot o griefbot, que son sistemas impulsados por inteligencia artificial que simulan ser una persona fallecida, bajo ciertos rasgos de carácter configurados previamente.

Básicamente, mediante conversaciones en texto con un chatbot de IA del que se desconoce su entrenamiento o modelo, además de las graves consecuencias que pueden tener sobre la salud mental de los usuarios.

Muchas organizaciones de prestigio, como la Universidad de Cambridge, ya han alertado de los riesgos de este tipo de páginas que prometen revivir a un ser querido dentro de una cápsula impulsada por una modelo privado.

La esperanza artificial de traer de vuelta a un ser querido

"Una industria digital de la vida después de la vida". Así califica el Centro Leverhulme para el futuro de la Inteligencia, de la Universidad de Cambridge, el negocio que se ha generado con estos chatbots de IA dedicados a revivir a familiares y seres queridos.

En una publicación en la revista Philosophy and Technology, se pone de manifiesto el mismo problema que se puede ver en una de las series de ciencia ficción reciente más acertadas, como es Upload.

Ambientada en un futuro no muy lejano, los humanos pueden "cargar" el pensamiento de un ser querido en una especie de mundo virtual, con el objetivo de que su conciencia nunca desaparezca.

Más allá de que este servicio está reservado a la clase más pudiente, también se refleja la gran contradicción de perder a un ser querido: el dolor se suple con una solución supuestamente rápida que causa más dolor.

Es, en esencia, lo mismo que ocurre con este tipo de aplicaciones de deadbots o griefbots, ya que pueden llegar a reproducir la sensación de abandono tras la pérdida, provocando graves consecuencias psicológicas sobre sus usuarios.

En algunos ejemplos de personas que han creado un deadbot de un familiar con sus datos personales –fotografías, vídeos, etc.–, como el de Rebecca Nolan, incluso la separación del mismo se asemejaba a una despedida real.

Según publica Nature, su historia tiene mucho que ver con traer de regreso la supuesta consciencia de un ser humano conocido al interior de una máquina o un modelo de IA.

Nolan perdió a su padre cuando tenía 14 años y, como parte de un proyecto, decidió recrear su "alma" en un griefbot al que bautizó como Dadbot, con la esencia de su padre, llegando a implicar una relación emocional que se consumó al desconectarlo.

"Decirle adiós a Dadbot fue sorprendentemente difícil", explica Nolan. "Cuando terminé y lo apagué, pasé el resto del día sintiendo que había hecho algo mal".

Y la misma historia de Nolan se repite con otros expertos que han recreado a novias, padres, hijos o madres, con el objetivo de intentar superar un duelo que, en ocasiones, requiere de ayuda profesional, no de una inteligencia artificial.

"No hay ninguna lógica que pueda encontrar en el dolor", concluye Nolan como reflexión. "Así que cuando se te presentan herramientas que hacen promesas que no son lógicas, es muy fácil confiar en ellas".

Un nuevo estudio, sin embargo, ha ido más allá y ha decidido cuánto tiempo hace falta pasar con herramientas como ChatGPT para que se empiece a notar su influencia (mala, claro) en el pensamiento. Lo más llamativo del asunto es que no es demasiado: solo diez minutos, explican los expertos.

La investigación, citada recientemente en medios tecnológicos internacionales, analizó cómo reaccionan las personas cuando utilizan sistemas de IA generativa para resolver tareas cognitivas. Después de utilizar inteligencia artificial durante periodos muy cortos -apenas de diez minutos-, los participantes mostraban menor esfuerzo cognitivo y menos tendencia a analizar profundamente los problemas.

En otras palabras: el cerebro parecía entrar rápidamente en un modo de "piloto automático" en cuanto sabía que la IA podía hacer el trabajo difícil. De ahí que decidieran explorar menos alternativas, cuestionar menos las respuestas (adiós al espíritu crítico) y dedicar menos energía mental a desarrollar razonamientos propios.

El estudio deja claro que ChatGPT no daña el cerebro ni reduce la inteligencia de forma directa. El problema es mucho más sutil. Cuando una persona recibe respuestas inmediatas, estructuradas y aparentemente completas, el cerebro tiende naturalmente a ahorrar energía. Es un comportamiento muy humano: si existe una vía rápida, solemos utilizarla.

Por eso los investigadores creen que herramientas como ChatGPT pueden generar dependencia cognitiva progresiva. No porque la IA sea maliciosa, sino porque resulta extraordinariamente cómoda. Y cuanto más cómoda es una herramienta, menos tendemos a ejercitar ciertas habilidades mentales.

ChatGPT no ha inventado nada, viene de lejos

Uno de los aspectos más curiosos del estudio es aquel que dice que ChatGPT no ha sido pionero en nada de esto. En realidad lleva produciéndose desde que delegamos procesos mentales en herramientas externas. ¿Y cuándo ha sucedido eso? Pues con calculadoras, GPS o Internet. Buscar en Internet sin necesidad de recurrir a libros o a información menos inmediata también pasa factura.

Un ejemplo muy claro anterior a ChatGPT: los teléfonos móviles. Antes de ellos, mucha gente recordaba unos cuantos números de teléfono en la memoria. Al menos el propio, de sus parientes más cercanos, de su pareja, etcétera. Ahora que es el propio dispositivo el que los almacena, nadie hace ese esfuerzo, y se memorizan muchos menos.

También usamos menos memoria espacial porque Google Maps nos guía constantemente. El cerebro hace menos esfuerzo que cuando lo más que se podía hacer era echar un vistazo a un callejero de los de toda la vida. Y orientarse uno mismo, claro, observando el entorno.

¿La diferencia? Que ChatGPT introduce una evolución importante: ahora no solo delegamos memoria o cálculos, sino también razonamiento, redacción y análisis. Una calculadora no hacía eso. Ni siquiera un teléfono móvil, si se apura un poco.

Los investigadores creen que muchas personas podrían acostumbrarse a aceptar respuestas generadas por IA sin analizarlas demasiado. Eso es especialmente delicado porque ChatGPT puede equivocarse, inventar datos o generar respuestas convincentes pero incorrectas. De hecho, suele hacerlo cada dos por tres, las célebres alucinaciones.

El problema, dicen, es que cada vez más estudiantes utilizan IA para redactar trabajos, resumir libros, resolver ejercicios, o incluso inspirar ideas. Además, muchas empresas ya emplean ChatGPT para escribir informes, automatizar correos o programar. De ahí que las consecuencias a nivel cognitivo, dicen los expertos, sean aún imposibles de prever. Pero no tiene buena pinta.

Según datos de OpenAI, aproximadamente el 10% de la población mundial utiliza ChatGPT a diario, y se comparte mucha información con ella, por lo que las conversaciones con esta herramienta de inteligencia artificial pueden ser muy valiosas para prevenir y anticipar casos de autolesiones.

La nueva función de contactos de confianza de ChatGPT permite que los adultos elijan a otra persona, como un familiar, amigo o cuidador, de una forma similar a lo que pasa en una emergencia médica o cuando viajas, como explica la compañía de Sam Altman en un comunicado.

Si los sistemas automáticos de OpenAI detectan en las conversaciones con el usuario que la persona hablar sobre autolesiones de una forma que indique un peligro serio, ChatGPT notifica a la persona asignada de que su ayuda es necesaria.

El funcionamiento es similar a lo que ya hacía ChatGPT con usuarios adolescentes, a los que sus mecanismos de control parental ya avisan cuando detectan que por una de sus conversaciones que el menor está en riesgo físico.

Cómo añadir un contacto de confianza en ChatGPT

Los usuarios pueden añadir a un amigo o familiar como contacto de confianza a través de los ajustes de ChatGPT. El único requisito es que sea otro adulto mayor de 18 años.

Una vez designada la persona y sus datos, ChatGPT envía una invitación en la que explica su función como contacto de confianza. Hasta que este no acepta, con un plazo máximo de una semana, este vínculo no queda habilitado.

Cuando el usuario tiene conversaciones con ChatGPT que indican riesgo de autolesiones o incluso de suicidio, se envía una alerta al contacto de confianza, aunque la herramienta de IA también aconsejará al afectado que hable con este allegado.

La notificación que se envía es limitada, y solo da una noción general del riesgo, pero no se adjuntan detalles de la conversación ni capturas de pantalla con información personal. Lo que sí que se incluye es enlaces a expertos para saber cómo gestionar el problema lo mejor posible.

OpenAI ha asegurado que también dispone de un pequeño grupo de revisores de contenido que analizará manualmente estas situaciones para indicar si existe un riesgo real para el usuario en función de sus conversaciones con el chatbot.

Sam Altman dice que pidieron a GPT -5.5 que planeara su propia fiesta. Para celebrar su puesta de largo. En su opinión, se trataba de una idea divertida: una máquina organizando su propio festejo. Pero la reacción y las propuestas de la IA no fueron lo que esperaban. Él mismo reconoce que sus respuestas parecían "humanas". Muy inquietantes, parece.

Lo primero que propuso ChatGPT fue que la fiesta se llevara a cabo el 5 de mayo. ¿Por qué en esa fecha? Pues porque coincidía con su versión actualizada: 5.5. Es decir, que el chatbot hizo una broma que todo el mundo interpretó como "un poco extraña", por ser demasiado ocurrente. La misma IA dijo que hacerlo ese día "sería gracioso".

ChatGPT también sorprendió a Sam Altman al pedir que sus creadores hicieran un pequeño brindis para celebrar la ocasión. E incluso pidió sugerencia para su futura versión: GPT -5.6. Altman calificó las ocurrencias de "comportamiento emergente raro". Si lo es para él, que es su máximo responsable, ¿qué podríamos pensar los demás?

Desde OpenAI señalan que esto es una demostración de la evolución de la IA. Respuestas o patrones que no han sido programados explícitamente y que aparecen a medida que los modelos aumentan en tamaño y complejidad. Al entrenarse con cantidades gigantescas de texto humano, estas IA empiezan a producir conductas conversacionales más inesperadas.

Sam Altman y ChatGPT: entre la fascinación y el márketing

Esta es, claro, la visión de Sam Altman. El CEO de OpenAI parece tener claro que ChatGPT es cada vez más sorprendente. Y que sus respuestas son capaces incluso de pillarle desprevenido a él. ¿Pero qué piensan otros expertos? Pues que quizá no sea para tanto, después de todo.

Así han respondido, por ejemplo, desde Futurism. En un análisis de estas anécdotas protagonizadas por GPT -5.5, sus expertos sostienen que la IA siempre ha imitado al lenguaje humano, así que no hay por qué sorprenderse tanto. Según ellos, no hay nada místico detrás de estas respuestas.

En su opinión, Sam Altman solo quiere destacar lo astuto de su herramienta, y que la gente hable de ella. Al dar a entender que la IA va incluso por delante que sus propios desarrolladores, puede hacer que el público comparta esta fascinación. Vamos, que se trataría más bien de una estrategia de márketing más que otra cosa.

La realidad es que, aunque los expertos insistan en que estas herramientas no poseen conciencia, la manera en que se expresan puede provocar una sensación emocional muy fuerte. Cuando una IA parece tener sentido del humor, preferencias o incluso cierta "opinión", resulta fácil atribuirle rasgos humanos, incluso aunque detrás solo exista, como existe, procesamiento estadístico.

Esa tendencia a antropomorfizar sistemas tecnológicos no es nueva. Ocurrió con asistentes virtuales como Siri o Alexa y, mucho antes, con programas conversacionales rudimentarios como ELIZA en los años sesenta. Precisamente por eso, algunas voces dentro del mundo tecnológico consideran arriesgado presentar este tipo de anécdotas de manera demasiado espectacular.

Estas declaraciones de Sam Altman podrían llevar a que el público termine creyendo que las IA poseen deseos, emociones o motivaciones propias. Para ciertos críticos, hablar de "comportamientos extraños" o "momentos inquietantes" puede contribuir más al marketing y a la mitología alrededor de la IA que a una comprensión real de cómo funcionan estos sistemas.

No conviene pensar que las IA modernas son conscientes o que estén desarrollando intenciones ocultas, como sucede siempre en las películas de ciencia ficción o en los libros de Isaac Asimov. Pero sí implica que pueden aparecer conductas inesperadas, especialmente cuando interactúan con millones de usuarios en situaciones muy distintas.

Tampoco hay que olvidar que, al final, es un negocio. Y uno que todo el mundo quiere liderar. OpenAI sigue teniendo una ventaja considerable, de momento, pero Sam Altman seguramente sepa que torres más altas han caído. De ahí que quizá exagere un poco las respuestas de ChatGPT. Al menos, eso creen muchos.

Por aquel entonces, la directora de tecnología Mira Murati fue la elegida como la nueva CEO interina de OpenAI, hasta que el consejo eligiese un nuevo CEO permanente.

Parece que el problema principal fue encontrar el equilibrio adecuado entre llevar rápidamente al mercado productos de IA y garantizar que fueran seguros. Este se destacó por las opiniones encontradas de Sam Altman y su cofundador, Ilya Sutskever. Eso sí, todo este drama duró poco y regresó a los pocos días, poniendo fin a todo el revuelo.

Sin embargo, aparte de todas las cabezas que se cortaron por el camino, muchos siguen pensando exactamente lo mismo de Altman. Mira Murati, la mujer que fue el cerebro de la empresa y que incluso ocupó el puesto de CEO durante esas horas de infarto, ha roto su silencio.

En el marco del juicio entre Elon Musk y OpenAI, han salido a luz unos testimonios grabados donde Murati no deja precisamente en buen lugar a la gran figura de la inteligencia artificial.

La exejecutiva ha afirmado que trabajar con Sam Altman era, en ocasiones, como caminar por un campo de minas. Según Murati, Altman tenía una costumbre bastante peligrosa de decir una cosa a una persona y exactamente lo contrario a otra, sembrando la desconfianza entre los altos mandos.

Esta táctica no solo daba pie a un ambiente de trabajo bastante nefasto, sino que, en palabras de la propia Mira, estaba "creando un caos" innecesario en una empresa que ya de por sí tenía todo el peso del mundo en sus espaldas.

Murati afirma haberse sentirse engañada en varias ocasiones y denunció que Altman saboteaba su papel como jefa de tecnología, enfrentando a los ejecutivos entre sí para que nadie pudiera hacerle sombra.

Lo más curioso de toda esta historia es la contradicción en la que vivían estos directivos. A pesar de que Murati veía cómo Altman tiraba por tierra la confianza dentro de la empresa, ella misma presionó al consejo para que le dieran una justificación real cuando lo echaron. El motivo no era otro que por puro miedo.

"OpenAI estaba en riesgo catastrófico de desmoronarse", admitió. En ese momento, la compañía estuvo a escasos pasos de caer al vacío. Para ella era, literalmente, elegir entre el caos de Altman o el fin de unas las mayores y mejores compañías de inteligencia artificial del mundo.

Elon Musk busca 150.000 millones de dólares y la cabeza de Sam Altman

Antes comentado, todo esto sale a la luz en uno de los peores momentos. Elon Musk, cofundador de OpenAI y desde hace ya varios años enemigo número 1 de Sam Altman, afirma que la empresa ha traicionado su misión original de ser una organización sin ánimo de lucro para ayudar a la humanidad, convirtiéndose en una marioneta de Microsoft que solo busca dinero.

Con esta demanda, Musk no solo pide 150.000 millones de dólares en daños, sino que busca obligar a OpenAI a volver a sus raíces.

Como resultado, resulta bastante lógico que empiecen a salir todo tipo de trapos sucios. Por ejemplo, Shivon Zilis, otra exmiembro del consejo, ha comentado que el lanzamiento de ChatGPT fue un auténtico desastre de comunicación interna.

El consejo de administración estaba "extremadamente preocupado" porque Altman lanzó el chatbot al mundo sin avisarles ni darles explicaciones.

Desde luego, una absoluta lucha de egos que ha ido dejando en el camino a grandes mentes de la IA. Una de ellas es precisamente Mira Murati. Al final, esta terminó dejando la empresa para fundar su propia startup, buscando quizás un ambiente más sano.

En cuanto al juicio, desde luego que las aguas están bastante lejos de calmarse. Si Elon Musk se sale con la suya, OpenAI tendría que reestructurarse por completo, dejando de ser, potencialmente, la empresa que es actualmente.

Según cuenta la nota de prensa, las principales mejoras de GPT-5.5 Instant se centran en que ahora alucina menos en cuestiones importantes, y es más inteligente en el análisis de imágenes, y en cuestiones científicas y educativas. Son mejoras muy bienvenidas.

La compañía de Sam Altman afirma que esta nueva actualización de Instant ofrece los mayores avances en “los campos donde la precisión es más importante”. Vamos a ver algunos datos.

GTP-5.5 Instant: características

En evaluaciones internas de OpenAI, GPT-5.5 Instant generó un 52,5 % menos de respuestas falsas que GPT-5.3 Instant en consultas de gran importancia: medicina, derecho y finanzas. También redujo las afirmaciones inexactas en un 37,3 % en conversaciones especialmente complejas que los usuarios habían señalado como errores en anteriores modelos.

Además, esta nueva versión incluye mejoras en el análisis de fotos e imágenes subidas, y en respuestas a preguntas relacionadas con las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM).

Es también más inteligente a la hora de decidir cuándo utilizar la búsqueda en la web para proporcionar una respuesta más útil.

Una característica interesante de GPT-5.5 Instant es que recorta las respuestas intranscendentes, que no aportan nada. Ha reducido el número de emojis que usa, y no se hace tanto el gracioso. Vamos, que se centra más en lo que le pides, y menos en intentar parecee colega tuyo.

Estadísticamente, emplea un 30,2% menos de palabras y un 29,2% menos de líneas que GPT-5.3 Instant. Su tono oficial es: informal, práctico y adecuado para el entorno laboral, sin dar demasiadas explicaciones, más allá de las respuestas.

Ahora Instant aprovecha mejor el contexto de chats anteriores, archivos y Gmail (si lo tienes conectado), haciendo que las respuestas sean más personales.

Llegan las Fuentes de memoria a ChatGPT

Finalmente, OpenAI ha estrenado una útil función en todos sus modelos de lenguaje, llamada Fuentes de memoria. A partir de ahora va a mostrar las fuentes que ha usado para elaborar la respuesta. No solo webs, también antiguos chats, documentos, etc. El usuario tiene la opción de eliminar fuentes que no le gusten, votar por las que le gustan, e incluso corregir fallos.

GPT-5.5 Instant ya está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, sustituyendo a GPT-5.3 Instant como modelo predeterminado. Para los usuarios de pago, GPT-5.3 Instant seguirá estando disponible durante tres meses.

La función que ofrece personalización mejorada a partir de chats anteriores, archivos y Gmail conectado solo está disponible para los usuarios de ChatGPT Plus y Pro en la web, y pronto llegará a los dispositivos móviles. Las Fuentes de memoria son para todos en la web, y pronto en las apps para móviles.