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  • Microsoft ve en la IA una oportunidad de crecimiento para México

    Microsoft ve en la IA una oportunidad de crecimiento para México

    La inteligencia artificial (IA) representa una oportunidad para impulsar el crecimiento económico de México, donde el uso de esta tecnología supera los promedios mundial y latinoamericano, aseguró este jueves Microsoft, que destacó la necesidad de transformar los procesos empresariales, capacitar al talento humano y fortalecer la protección de los datos.

    La directora general de Microsoft México, Ivonne Mejía, afirmó durante el evento ‘Frontier Tour’, celebrado en Ciudad de México, que el país tiene “una ventana espectacular para seguir creciendo siempre con las personas en el centro”. La ejecutiva consideró que la incorporación de la IA en las empresas puede generar nuevas oportunidades, siempre que su implementación responda a necesidades concretas.

    Mejía explicó que las organizaciones deben identificar las áreas donde la inteligencia artificial puede mejorar sus operaciones, principalmente en suministro, finanzas, calidad y ventas, sin pretender transformar todos sus procesos de manera inmediata. “No se trata de transformarlos todos al mismo tiempo”, señaló la directiva, quien también destacó la importancia de modificar los modelos de liderazgo, la organización del trabajo y los mecanismos para evaluar los resultados.

    El potencial de crecimiento de la IA en México también se refleja en su nivel de adopción. Según el estudio AI Diffusion de Microsoft, presentado por Andrés Rengifo, el 21.4 % de la población mexicana de entre 16 y 64 años utiliza inteligencia artificial generativa, una cifra correspondiente al segundo trimestre de 2026 que supera el promedio latinoamericano del 19.1 % y el mundial del 18.8 %.

    Sin embargo, México todavía se encuentra por debajo de otros países de la región, como Costa Rica, donde la adopción de esta tecnología alcanza el 29.7 %, y Colombia, con un 25.9 %. Rengifo explicó que los resultados se obtuvieron mediante telemetría anonimizada y sostuvo que ampliar el uso de la inteligencia artificial puede convertirse en un motor para el crecimiento económico mexicano.

    Los desafíos para aprovechar la inteligencia artificial

    Microsoft advirtió que el aprovechamiento de la IA también depende de la calidad de la información que utilizan las empresas, así como de sus sistemas de ciberseguridad y las normas para administrar los datos. Mejía señaló que estas condiciones son fundamentales para generar confianza en las herramientas tecnológicas, especialmente cuando las organizaciones incorporan información sensible a sus operaciones.

    En materia de infraestructura tecnológica, la compañía destacó el funcionamiento de su región de centros de datos México Central, ubicada en Querétaro y operativa desde mayo de 2024. Rodrigo Leal, director de Operación de Centros de Datos de México Central, informó que Microsoft repuso 1,119 millones de litros de agua mediante proyectos hídricos desarrollados en Querétaro entre julio de 2024 y junio de 2025, una cantidad equivalente a unas 59 veces los 19 millones de litros retirados durante ese período.

    Leal explicó que los centros de datos utilizan agua para sus sistemas de enfriamiento durante menos del 15 % del año y disponen de conexiones eléctricas basadas en energías renovables, financiadas por Microsoft. La empresa también invierte en fortalecer la red eléctrica regional y reportó que, a escala mundial, igualó el 100 % de su consumo eléctrico anual con energía renovable, mientras que su eficiencia hídrica promedio alcanzó 0.27 litros por kilovatio hora, un 25 % menos respecto a su referencia de 2022.

  • Google presenta Gemini 4 Carbon, su IA para ciberseguridad

    Google presenta Gemini 4 Carbon, su IA para ciberseguridad

    Google presentó este jueves Gemini 4 Carbon, su nuevo modelo avanzado de inteligencia artificial (IA), diseñado para ofrecer un mayor rendimiento en ciberseguridad defensiva, programación y tareas científicas. La compañía aseguró que esta tecnología supera a varios modelos de OpenAI y Anthropic en diferentes evaluaciones, aunque los resultados corresponden a pruebas divulgadas por la propia empresa.

    El lanzamiento de Gemini 4 Carbon forma parte de la estrategia de Google para fortalecer sus herramientas de inteligencia artificial, apenas dos semanas después de la presentación de Gemini 4 Argon. El nuevo sistema incorpora capacidades para identificar vulnerabilidades informáticas, desarrollar aplicaciones web completas, procesar información multimodal y ejecutar tareas mediante agentes de IA, que pueden realizar procesos de manera automatizada.

    Uno de los principales avances de Gemini 4 Carbon está relacionado con la protección de sistemas informáticos. Según los resultados presentados por Google, el modelo alcanzó una precisión del 88.2 % en detección de vulnerabilidades mediante la prueba SEC-bench Pro, mientras que obtuvo un 54.8 % en ExploitGym, una evaluación relacionada con la explotación de fallas de seguridad. En CWE-bench, enfocada en la corrección de vulnerabilidades mediante modificaciones de código, registró un rendimiento del 71 %.

    La tecnológica también informó que Gemini 4 Carbon encabezó la versión 5.0 del Artificial Analysis Intelligence Index, con una puntuación de 59. En las comparaciones difundidas por Google, el modelo superó en casi todas las pruebas a GPT-6 Astra, de OpenAI, y Claude Opus 5.5, de Anthropic. Sin embargo, estas diferencias deben interpretarse considerando que las cifras fueron presentadas por la propia compañía desarrolladora.

    Entre las evaluaciones con mayores diferencias destacó GraphWalks, una prueba relacionada con el procesamiento de información en contextos extensos. Gemini 4 Carbon consiguió un 96.2 %, frente al 71.8 % de GPT-6 Astra y el 66.8 % de Claude Opus 5.5. En Vending-Bench 2, el modelo de Google obtuvo un resultado de $16,484, por encima de los $9,235 registrados por Claude Opus 5.5, según los datos proporcionados por la empresa.

    Google destacó que su nueva inteligencia artificial también mejora la generación de código seguro y reduce significativamente los errores de alineación y las respuestas incorrectas, conocidas como alucinaciones, en entornos reales de desarrollo. Estas capacidades buscan facilitar el trabajo de los programadores y fortalecer la seguridad de las aplicaciones, especialmente en procesos que requieren identificar y corregir problemas informáticos.

    El modelo tendrá el mismo precio introductorio que Gemini 4 Argon: $2 por cada millón de tokens de entrada y $10 por cada millón de tokens de salida. Los tokens son las unidades utilizadas para procesar información en los sistemas de inteligencia artificial. Google también anunció un descuento del 95 % en el precio de los tokens de entrada almacenados en caché. «Basándose en Gemini 4 Argon, que se lanzó hace dos semanas, Carbon ilustra el ritmo al que estamos impulsando la frontera hacia adelante», señaló la compañía, que aseguró estar adoptando «un enfoque prudente para desplegarlo y colaborando con el proceso voluntario del Gobierno de Estados Unidos de pruebas de modelos previas al lanzamiento».

    Aunque Google todavía no anunció una fecha exacta para su disponibilidad general, confirmó que Gemini 4 Carbon comenzará a utilizarse esta semana por un grupo limitado de especialistas en ciberdefensa. Posteriormente, el acceso se ampliará a otros socios de confianza mediante el programa Fairwind, antes de llegar a desarrolladores, empresas y consumidores. Con este despliegue gradual, la compañía busca evaluar el comportamiento de su nueva IA en tareas de seguridad informática antes de extender su utilización.

  • Epic Games utiliza inteligencia artificial para desarrollar Unreal Engine

    Epic Games utiliza inteligencia artificial para desarrollar Unreal Engine

    Epic Games, desarrolladora de Fortnite, confirmó que utiliza inteligencia artificial (IA) para escribir código, crear nuevas funciones y mejorar Unreal Engine, su motor de desarrollo de videojuegos. La compañía implementó una metodología conocida como vibe-coding, que permite a sus ingenieros dirigir herramientas de IA para realizar tareas de programación que anteriormente requerían semanas de trabajo.

    El vicepresidente ejecutivo de desarrollo de Epic Games, Marcus Wassmer, explicó en declaraciones a This Week in Videogames que la inteligencia artificial se convirtió en una herramienta fundamental para acelerar la creación de nuevas características y explorar proyectos que los desarrolladores no habían podido abordar por falta de tiempo. La empresa utiliza esta tecnología tanto para desarrollar nuevas funciones como para modificar el código existente de Unreal Engine.

    «Sí, estamos empleando ‘vibe-coding’. Eso significa que nuestros ingenieros ya no están escribiendo la mayor parte del código, pero siguen guiando las herramientas para obtener el resultado arquitectónico que queremos», explicó Wassmer. El ejecutivo aseguró que la compañía está más preocupada por quedarse atrás en la adopción de estas tecnologías que por las críticas sobre su utilización. En ese sentido, afirmó que les preocupan más «los riesgos de avanzar demasiado despacio que el escepticismo hacia la IA».

    La incorporación de inteligencia artificial también permite a Epic Games modernizar Unreal Engine y mejorar su estabilidad, especialmente ante la complejidad y antigüedad de algunas partes de su código. Wassmer señaló que estas herramientas facilitan modificaciones estructurales que la empresa llevaba años intentando realizar, además de optimizar el funcionamiento del motor. Actualmente, buena parte de estos trabajos se concentra en las ramas de desarrollo relacionadas con Fortnite, Unreal Editor for Fortnite (UEFN) y Unreal Engine 6 (UE6).

    Entre las principales herramientas utilizadas por Epic Games destacan Claude Code y Codex, dos sistemas de inteligencia artificial especializados en programación. Según Wassmer, su implementación permitió avances importantes, como la eliminación casi completa de errores de compilación no deterministas que afectaban al motor desde hacía una década. También contribuyeron a acelerar la compresión de shaders, una mejora que reduce considerablemente el tamaño de los archivos de actualización de los videojuegos.

    Uno de los ejemplos más destacados del impacto de la IA ocurrió durante la reescritura de una parte importante de la capa de renderizado D3D12 de Unreal Engine. Wassmer explicó que esta tarea normalmente habría requerido entre tres y seis semanas de trabajo de un ingeniero, pero con inteligencia artificial se completó en aproximadamente una semana. El proceso también permitió mejorar el tiempo de utilización de la CPU y reducir la cantidad de errores, lo que evidencia el potencial de estas herramientas para optimizar el desarrollo de videojuegos.

    La apuesta de Epic Games por la inteligencia artificial también alcanza sus futuros proyectos. Las declaraciones de Wassmer se producen semanas después de conocerse que la compañía retrasó el lanzamiento de un próximo videojuego basado en personajes de las franquicias Star Wars y Marvel para desarrollarlo mediante un enfoque centrado en IA. A principios de octubre, el director ejecutivo de Epic Games, Tim Sweeney, también anunció en la red social X que la empresa estaba orientando sus operaciones hacia la «máxima aceleración de IA».

    Wassmer considera que la inteligencia artificial tendrá una presencia cada vez mayor en la industria del software y que su utilización terminará convirtiéndose en una práctica habitual. El ejecutivo anticipó que «el desarrollo con IA para básicamente todo el software será algo omnipresente» y sostuvo que «la mejor manera de contrarrestar cualquier escepticismo es a través de la calidad de los juegos y las herramientas». Con esta estrategia, Epic Games busca acelerar el desarrollo de Unreal Engine, mejorar sus capacidades tecnológicas y reducir los tiempos necesarios para introducir nuevas funciones en sus videojuegos.

  • Amazon refuerza Alexa+ con nuevos Echo para controlar más el hogar

    Amazon refuerza Alexa+ con nuevos Echo para controlar más el hogar

    Amazon presentó una nueva línea de dispositivos Echo y accesorios compatibles con Alexa+, con foco en ampliar el control doméstico desde una sola capa de software. Entre las novedades figuran un reloj inteligente de mesilla, un marco digital para fotos con funciones de voz y una actualización de la gama Echo con cambios de hardware e integración más profunda con el ecosistema de casa conectada.

    La lógica del anuncio es clara: convertir a Alexa+ en un centro operativo más visible dentro del hogar. El nuevo reloj inteligente añade una superficie dedicada para alarmas, recordatorios y rutinas. El marco digital incorpora notas de voz sobre fotografías, una función orientada a uso familiar. En paralelo, la renovación de los Echo refuerza el papel de estos equipos como nodos de audio, comunicación y automatización.

    Más interfaz, más contexto

    La actualización no se limita al hardware. Amazon también trabaja en una vista 3D más inteligente del hogar para Alexa Home Map, con una representación más detallada del espacio y de los dispositivos conectados. Ese cambio mejora la lectura del estado del hogar y simplifica tareas como localizar cámaras, luces, sensores o rutinas activas.

    Algunas variantes de la nueva gama Echo incorporan además funciones adicionales de percepción, como cámara integrada en ciertos modelos, lo que amplía los casos de uso hacia vigilancia doméstica, presencia remota y control contextual. El movimiento muestra una estrategia de plataforma: cada dispositivo suma una función específica, pero el valor principal está en la coordinación entre todos.

    Qué cambia en el mercado

    El lanzamiento refuerza la competencia en el segmento de smart home, donde la diferenciación ya no depende solo del altavoz o la pantalla, sino de la capacidad del asistente para interpretar contexto, organizar dispositivos y ejecutar acciones útiles con menos fricción. En ese marco, Alexa+ gana peso como interfaz unificada para audio, imagen, rutinas y gestión del hogar.

    La apuesta de Amazon también confirma una tendencia del sector: los asistentes de voz evolucionan desde comandos aislados hacia sistemas domésticos multimodales, con más pantallas, sensores y automatización guiada por software. El hardware, en este esquema, funciona como punto de acceso a una experiencia más integrada.

  • Robotaxis de inDrive apuntan a Asia Central con pruebas en 2027

    Robotaxis de inDrive apuntan a Asia Central con pruebas en 2027

    inDrive, competidor global de las plataformas de transporte bajo demanda, proyecta iniciar pruebas de robotaxis en 2027 en Asia Central. El plan se apoya en una alianza con Pony.ai, especializada en conducción autónoma, y en la capacidad de cómputo vehicular de Nvidia. La iniciativa sitúa a la región en la siguiente etapa del transporte automatizado: pasar de demostraciones técnicas a operaciones piloto integradas en servicios de movilidad urbana.

    El valor de la noticia no está solo en el calendario. También está en el tipo de despliegue. inDrive aporta acceso a demanda real, conocimiento operativo y una red ya activa de viajes. Pony.ai suma el sistema de conducción autónoma. Nvidia cubre el procesamiento para percepción, planificación y toma de decisiones a bordo. Esa combinación reduce fricción entre laboratorio, flota y calle.

    Autonomía como plataforma de diseño y servicio

    El movimiento coincide con una aceleración más amplia del sector. Rivian anunció la compra de una startup de world models para reforzar sus capacidades de conducción autónoma, una señal de que los fabricantes están invirtiendo en modelos capaces de representar entornos complejos y mejorar el comportamiento del vehículo en situaciones variables. En paralelo, su director ejecutivo planteó que la autonomía permitirá diseños de vehículo radicalmente distintos, al liberar espacio y redefinir la interacción entre ocupantes y cabina.

    En ese contexto, la apuesta de inDrive sirve como indicador de madurez tecnológica. Los robotaxis ya no se presentan solo como un concepto futurista, sino como una arquitectura concreta que combina software, sensores, cómputo de alto rendimiento y operación de flotas. Quedan retos técnicos por resolver, desde validación en tráfico mixto hasta adaptación regulatoria y escalado económico. Pero el patrón es claro: las pruebas se expanden a nuevos territorios y la autonomía empieza a tratarse como una capa operativa del transporte, no como una función aislada.

    Si el piloto avanza según lo previsto, Asia Central podría convertirse en un mercado de referencia para despliegues controlados fuera de los polos tradicionales de Estados Unidos y China. Eso ampliaría el mapa competitivo de la movilidad autónoma y ofrecería datos clave sobre rendimiento, seguridad y aceptación de servicio en ciudades emergentes.

  • Gemini amplía la navegación conversacional en más pantallas del coche

    Gemini amplía la navegación conversacional en más pantallas del coche

    Google está llevando Gemini a más entornos de conducción, con nuevas funciones en Android Auto y despliegues vinculados a CarPlay a través de Google Maps, según reportes recientes de Hipertextual y The Verge. El cambio apunta a una navegación más conversacional: el conductor puede formular instrucciones en lenguaje natural, pedir ajustes sobre la ruta o consultar puntos de interés sin depender de comandos rígidos.

    La novedad importa porque desplaza la interacción en cabina desde menús y toques repetitivos hacia una capa de software más flexible. En la práctica, el sistema puede interpretar solicitudes complejas, mantener contexto durante el trayecto y devolver respuestas más precisas sobre destinos, paradas o tiempos estimados. Eso reduce fricción operativa en una categoría en la que la rapidez de uso es tan relevante como la potencia técnica.

    Competencia por el sistema operativo del vehículo

    La actualización se produce en un momento de fuerte competencia por el control de la experiencia digital dentro del coche. A un lado están las plataformas de proyección móvil, como Android Auto y CarPlay. Al otro, fabricantes y proveedores que quieren integrar asistentes, navegación, entretenimiento y servicios del vehículo en una misma arquitectura. La llegada de capacidades conversacionales más avanzadas refuerza el valor del software como elemento central de diferenciación.

    Las funciones de Gemini no convierten al automóvil en un sistema autónomo; mejoran la capa de asistencia e interacción. Ese matiz es clave: el avance está en la gestión del lenguaje, la personalización y la entrega de información útil en marcha. En movilidad, esa evolución puede acelerar la adopción de interfaces por voz mejor resueltas, con menos pasos y mayor continuidad entre móvil, mapa y vehículo.

    Un patrón más amplio en movilidad conectada

    La tendencia encaja con otros movimientos del sector. Nuevos SUV eléctricos e híbridos están llegando con plataformas de cómputo más potentes, mientras servicios de robotaxi y conducción asistida elevan la demanda de software contextual en tiempo real. La cabina digital ya no se define solo por la pantalla: se define por la capacidad de entender intención, ejecutar tareas y entregar información con mínima distracción.

  • La IA escribe y mejora el código, pero no elimina el papel de los programadores, defiende Funditec

    La IA escribe y mejora el código, pero no elimina el papel de los programadores, defiende Funditec

    La inteligencia artificial (IA) se convirtió en una herramienta capaz de escribir, revisar y mejorar códigos informáticos utilizados en páginas web, aplicaciones y otros sistemas digitales, pero todavía no puede sustituir a los programadores, especialmente cuando se trata de detectar fallos de seguridad y desarrollar proyectos complejos, según advirtió el director de Funditec Research, Gonzalo Álvarez Marañón.

    El ingeniero de telecomunicaciones explicó que la incorporación de la inteligencia artificial está transformando el trabajo de los desarrolladores de software, quienes ahora cuentan con herramientas que permiten acelerar tareas y mejorar procesos. Sin embargo, señaló que esta tecnología no elimina los principales desafíos de la programación, relacionados con la identificación de errores y el mantenimiento de sistemas informáticos cada vez más complejos.

    Álvarez Marañón destacó que uno de los mayores beneficios de estas herramientas es su capacidad para identificar problemas en los programas y facilitar su corrección. «La IA acelera el proceso ayudando a depurar el código de manera mucho más eficiente», afirmó el especialista, quien considera que esta tecnología representa un apoyo importante para los profesionales encargados del desarrollo de aplicaciones.

    El experto explicó que estas capacidades se deben a que «la IA generativa es excepcionalmente buena con el lenguaje», ya que «aprende a partir de enormes cantidades de datos», a diferencia de la programación tradicional, donde los sistemas se construyen mediante instrucciones específicas. Esta característica permite a los modelos de inteligencia artificial interpretar lenguajes informáticos y generar soluciones a partir de la información utilizada durante su entrenamiento.

    Los lenguajes de programación funcionan mediante reglas estrictas que permiten comprobar si las instrucciones se ejecutan correctamente. Según el director de Funditec Research, «una ventaja que tienen estos lenguajes formales es que se puede comprobar si el código funciona, lo que le permite a la IA aprender por ensayo y error y mejorar muy deprisa». No obstante, advirtió que ningún programa está completamente libre de errores y que los sistemas deben diseñarse para evitar consecuencias mayores cuando se produce algún fallo.

    Expertos advierten sobre riesgos de seguridad en códigos generados por IA

    El especialista sostuvo que la intervención humana continúa siendo indispensable porque la inteligencia artificial «no puede desarrollar aplicaciones de software complejas de forma fiable sin supervisión». Además, alertó que el uso de estas herramientas por personas sin conocimientos técnicos representa un riesgo, debido a que «en manos de quien no sabe programar puede hacer un código con fallos de seguridad que no sabrá detectar».

    Álvarez Marañón explicó que algunos errores informáticos, conocidos como bugs, provocan que los programas dejen de funcionar o presenten comportamientos inesperados, lo que facilita su identificación. Sin embargo, existen otros problemas que «no alteran en absoluto la funcionalidad del programa», pero pueden generar vulnerabilidades capaces de comprometer la seguridad de los sistemas y la información almacenada.

    Estas fallas pueden ser aprovechadas por delincuentes informáticos para acceder a datos confidenciales, modificar precios de productos o eliminar información importante sin que necesariamente se detecten problemas visibles en el funcionamiento de las aplicaciones. Por esta razón, el director de Funditec Research insistió en la necesidad de contar con profesionales especializados que supervisen el trabajo de la inteligencia artificial, pues aunque esta tecnología permite desarrollar programas con mayor rapidez, «también introduce fallos de seguridad y hacen falta expertos capaces de detectarlos y corregirlos».

  • Google y Amazon amplían opciones de chips para IA

    Google y Amazon amplían opciones de chips para IA

    Google y Amazon presentaron nuevas herramientas para que los desarrolladores de inteligencia artificial puedan trabajar con chips distintos a las GPU que hoy concentran gran parte de la demanda. El foco está en simplificar la adaptación de modelos y cargas de trabajo a aceleradores propios, como TPU y otras arquitecturas optimizadas para IA.

    La relevancia del anuncio es industrial. En un mercado marcado por alta demanda, plazos de entrega ajustados y costes elevados de cómputo, ampliar la compatibilidad de software con más tipos de procesadores puede mejorar la disponibilidad de capacidad. También abre margen para que empresas y laboratorios distribuyan mejor sus cargas entre distintos proveedores.

    El software pasa a ser una pieza clave del componente

    El cambio no depende solo del silicio. La barrera principal para adoptar chips alternativos suele estar en el software: frameworks, compiladores, bibliotecas y herramientas de migración. Si estas capas reducen la fricción técnica, un modelo puede moverse con menos esfuerzo entre infraestructuras distintas. Ese es el punto central de las nuevas propuestas: hacer portátil el desarrollo de IA a nivel de componentes e infraestructura.

    Para los equipos técnicos, esto puede traducirse en más flexibilidad para elegir entre precio, rendimiento y consumo energético según cada tarea. No todas las cargas requieren la misma arquitectura. Inferencia, entrenamiento fino y procesamiento multimodal pueden beneficiarse de configuraciones diferentes si el ecosistema de software acompaña.

    Impacto en la cadena de suministro

    La presión sobre los componentes de IA ya está reordenando el sector. Otras señales del mercado apuntan a ese mismo ajuste: Intel prevé subir otro 10% el precio de sus procesadores, mientras fabricantes de memoria y fundiciones aceleran inversiones para sostener la demanda de centros de datos, automoción y electrónica avanzada.

    En conjunto, el mensaje es claro: la competencia en IA ya no se juega solo en modelos y servicios finales. También se decide en la capa de componentes, herramientas y cadenas de suministro. Cuanto más interoperable sea ese ecosistema, mayor será la capacidad del sector para escalar sin depender de un único tipo de chip.

  • OpenAI incorpora bloqueo con PIN para proteger chats privados en ChatGPT

    OpenAI incorpora bloqueo con PIN para proteger chats privados en ChatGPT

    OpenAI anunció este miércoles una nueva función de privacidad para ChatGPT que permite a los usuarios bloquear determinadas conversaciones mediante un código PIN, con el objetivo de evitar que otras personas puedan acceder a su contenido cuando utilizan dispositivos compartidos.

    La herramienta, denominada Chats bloqueados, incorpora un apartado específico dentro del asistente de inteligencia artificial (IA), donde los usuarios pueden guardar conversaciones privadas y mantenerlas ocultas del historial habitual, los chats fijados y los resultados de búsqueda.

    La compañía explicó que esta función está dirigida especialmente a quienes utilizan ChatGPT en espacios públicos, comparten la pantalla de sus dispositivos o acceden al servicio desde equipos utilizados por otras personas, situaciones en las que determinadas conversaciones podrían quedar expuestas.

    Para proteger los chats, los usuarios deberán establecer un código PIN de cuatro dígitos. En las aplicaciones de ChatGPT para Android y iOS también podrán utilizar mecanismos de autenticación biométrica, como el reconocimiento facial o la huella dactilar, para acceder a las conversaciones restringidas.

    Una vez completada la verificación de identidad, el sistema permitirá ingresar al apartado de Chats bloqueados y consultar las conversaciones previamente seleccionadas. Sin embargo, OpenAI aclaró en su página de soporte que esta protección no significa que los mensajes cuenten con cifrado de extremo a extremo, sino que restringe su acceso frente a otras personas que utilizan el mismo dispositivo.

    La empresa también precisó que bloquear conversaciones no modifica la configuración denominada ‘Mejorar el modelo para todos’, relacionada con el uso de información para entrenar sus sistemas. Tampoco elimina los datos que ChatGPT hubiera recordado antes de activar la protección ni modifica las políticas aplicables, los requisitos de seguridad y las obligaciones legales.

    Uno de los aspectos más importantes de esta herramienta es que, si el usuario necesita restablecer el PIN, perderá permanentemente las conversaciones almacenadas en el apartado protegido, junto con los archivos y la información que únicamente se encuentren resguardados mediante el código anterior. «Esta acción es irreversible y el soporte de OpenAI no puede recuperar el contenido eliminado», advirtió la compañía.

    Para activar la función, los usuarios deberán ingresar a ‘Proyectos’, seleccionar ‘Chats bloqueados’ y configurar el código de cuatro dígitos antes de elegir o crear las conversaciones que desean proteger. OpenAI comenzó a distribuir gradualmente esta herramienta entre los usuarios de la versión gratuita y los suscriptores de los planes Go, Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu.

  • La IA entra como un factor electoral incómodo en EEUU entre recelo social y las donaciones

    La IA entra como un factor electoral incómodo en EEUU entre recelo social y las donaciones

    La inteligencia artificial (IA) y su creciente infraestructura física se han convertido en parte de la campaña electoral de demócratas y republicanos de cara a las legislativas de medio mandato en Estados Unidos por la preocupación de muchos ciudadanos y el millonario desembolso de la industria tecnológica en propaganda durante esta contienda política.

    Aunque las preocupaciones centrales del electorado siguen ancladas en la inflación y el coste de la vida, la IA y los centros de datos se han consolidado como un foco de tensión local.

    Miedo a la IA

    Según un sondeo de la cadena CBS News, el 52 % de los estadounidenses cree que los modelos de IA acabarán causando daños a las personas y un 68 % teme su uso por parte de actores hostiles.

    A pie de calle, la instalación de centros de datos para alimentar estos sistemas ha despertado una notable contestación ciudadana por su consumo masivo de agua y electricidad. Un sondeo de AP-NORC refleja que cerca del 60 % de los ciudadanos respalda limitar su construcción.

    Falta de regulación

    Nicholas Reese, analista y profesor de la Universidad de Nueva York (NYU), señala a EFE que este año ha evidenciado un escenario de desarrollo «caótico» y una desconexión patente entre el sector tecnológico y la política institucional: «La industria y el Gobierno no están alineados en el desarrollo de esta tecnología».

    «La industria, tan solo este año, ha afirmado en varias ocasiones que desarrolla tecnología tan potente que no se puede publicar abiertamente y que debemos desacelerar. La Casa Blanca ha discrepado abiertamente con eso y el Congreso aún no ha tomado medidas realistas», anota el experto.

    Reese explica que, si bien la IA no figura entre las principales preocupaciones de los votantes frente a la economía, las diferencias sobre las políticas públicas en este ámbito sí generan incertidumbre en el electorado.

    El debate también divide a los legisladores que concurren a las elecciones: el demócrata John Hickenlooper, candidato a la reelección al Senado por Colorado, reclamó auditorías independientes de los sistemas de IA, mientras que el republicano Jay Obernolte, que opta a renovar su escaño por California en la Cámara de Representantes, ha advertido de que una regulación excesiva puede frenar la innovación.

    Asimismo, subraya el giro que se ha producido en torno a los centros de datos, que antaño se defendían como focos de atracción de capital: «Ha habido un giro enorme en ambos lados».

    «Alguien describió recientemente las campañas locales como dos candidatos acusándose mutuamente de favorecer los centros de datos. Se ha convertido en un asunto sensible y ningún bando desea mostrarse abiertamente a favor», anota el experto.

    En distritos clave de estados como Ohio, Wisconsin o Maine, candidatos de ambas fuerzas han recurrido a acusar a sus rivales de impulsar estos complejos.

    La carrera por la gobernación de Ohio ilustra esta disputa. Allí, la demócrata Amy Acton defiende una moratoria hasta que los centros cumplan determinadas garantías, mientras que el republicano Vivek Ramaswamy propone suspender nuevos proyectos hasta que se aprueben normas que protejan a vecinos y el medioambiente.

    Ramaswamy no es el único republicano que se opone a estos proyectos. Ken Paxton, candidato al Senado por Texas, también propone restricciones. Ambos se han distanciado así del presidente Donald Trump, que defiende el desarrollo de la IA como parte de la competencia tecnológica con China.

    Frente a estas posiciones, otros republicanos mantienen una defensa más abierta, como Jay Feely, candidato publicano por Arizona a la Cámara de Representantes y respaldado por Trump.

    Donaciones millonarias

    En paralelo a la controversia pública, los comités de acción política (súper PAC) vinculados a firmas líderes como OpenAI y Anthropic han inyectado más de 55 millones de dólares en las primarias parlamentarias para asegurar apoyos o neutralizar a perfiles contrarios a sus planes, según The New York Times.

    Gran parte de los fondos se han encauzado a través de anuncios donde se elude deliberadamente mencionar la IA o los centros de datos, centrándose en cambio en mensajes tradicionales sobre empleo, innovación o seguridad ciudadana.

    Reese advierte de que, de no aprovecharse la ventana actual para acordar salvaguardas y garantías institucionales, un fallo técnico significativo en los próximos dos años podría convertir definitivamente a la IA en el centro del debate para las presidenciales de 2028.