No conocemos las condiciones exactas del primer acuerdo que Prisa Media firmó con OpenIA en marzo de 2024: cuánto dinero, por cuántos artículos, con qué cláusula de renovación. Los pactos entre los gigantes tecnológicos de la inteligencia artificial y los grandes grupos de comunicación tienen algo en común con los tratados de paz: se anuncian en comunicados triunfales pero entierran todos los detalles.

Aun así, lo que sabemos es suficiente para entender la dirección en la que se mueve el mercado. Y lo que no sabemos sobra para entender por qué los medios pequeños, regionales, locales e independientes están preocupados.

Desde 2023, las empresas de inteligencia artificial generativa —OpenAI, Meta, Google, Microsoft, Amazon, Perplexity— han necesitado responder a la misma pregunta incómoda: ¿de dónde sacan el texto con el que entrenan sus modelos? La respuesta es que lo toman de internet. Y una parte sustancial de ese "internet" estaba y está hecho de periodismo: crónicas, reportajes, análisis, entrevistas. El trabajo de redacciones financiadas con suscripciones y publicidad, que forman opinión pública, y a las que nadie consultó antes de convertir su producción en datos de entrenamiento.

El conflicto no es un debate técnico sobre modelos de lenguaje. Trata sobre a quién pertenece el valor que genera el periodismo. Y la respuesta que está dando el mercado es que pertenece, en gran medida, a quien tiene más capacidad de negociación.

Los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Claude se entrenan con enormes corpus de texto extraídos de la red. Cuanto más rico y diverso es el material de entrenamiento, mejor funciona el modelo. El periodismo de calidad —con su precisión factual, su variedad temática, su diversidad de registros— es un activo extraordinariamente valioso. El problema es que fue tomado sin permiso.

Las empresas de IA arguyen que el rastreo de contenidos públicos está amparado por la excepción de la minería de datos de la normativa europea de 2019. Los editores rechazaron esa interpretación desde el primer momento. El resultado fue una acumulación de litigios, presiones regulatorias y, finalmente, una carrera por firmar acuerdos que pusieran un precio —aunque tardío— al uso de ese material.

Pero los acuerdos no resuelven el problema de fondo. Un sistema como AI Overviews de Google no solo se entrenó con artículos periodísticos: los resume en tiempo real y los sirve al usuario en la página de resultados, sin que este necesite hacer clic en el enlace original. El medio que financió el sueldo del periodista, el viaje y las horas de edición ve cómo su trabajo llega al usuario sin pasar por su web. Sin clic que genere publicidad. El periodismo se ha convertido en el combustible de un negocio que, en su fase extractiva, no deja nada a cambio.

En España, el actor central de quienes están cobrando a los gigantes de la IA es Prisa Media. La empresa propietaria de El País, la Cadena SER, Cinco Días, As y el Huffpost ha firmado con cuatro operadoras de IA en menos de dos años: con OpenAI, con Meta, con Google y con Perplexity. Prisa se ha convertido, de facto, en el interlocutor del periodismo español ante las grandes tecnológicas.

En el resto de Europa, el patrón es idéntico. OpenAI tiene acuerdos con Axel Springer, Le Monde, el Financial Times, The Guardian y Schibsted. Meta ha fichado a Le Figaro, Süddeutsche Zeitung, Reuters y News Corp. Microsoft colabora con Informa, Axel Springer, el FT y Reuters. Mistral cerró un acuerdo con la AFP. Amazon se alió con Reach, Condé Nast y Hearst.

La lista tiene una característica que se vuelve evidente al leerla entera: todos los nombres son grandes. Todos los medios firmantes tienen decenas o cientos de millones de lectores, archivos históricos de décadas y equipos jurídicos capaces de revisar contratos complejos. Ninguno es un periódico provincial, una revista especializada, un nativo digital de medio alcance. Ninguno.

La posición pública de las grandes empresas de IA descansa en tres argumentos. El primero es el de la innovación: cuando Meta rechazó, en agosto de 2025, firmar el Código de Buenas Prácticas de la UE en materia de inteligencia artificial, argumentó que introduce incertidumbres legales que ahogarán el desarrollo de la IA en Europa. Lo que no dijo es que "incertidumbre legal" es su manera de decir que no quiere quedar obligada a publicar qué datos usaron para entrenar sus modelos.

El segundo es el de la complejidad técnica: alegan que un modelo de pago proporcional al uso real de cada contenido es inviable porque no existe infraestructura para medirlo. Esto es parcialmente cierto. Pero la solución que proponen —la tarifa plana— no resuelve el problema de la atribución: lo elimina. Pagar una cantidad fija anual desvincula la compensación del uso real: el valor específico de cada pieza periodística desaparece en el bulto.

El tercero es el del mercado voluntario: sostienen que el ecosistema de licencias está tomando forma solo. Lo que no explican es que el mercado que toma forma es el de los grandes grupos. No funciona para el periódico regional que no tiene peso –ni recursos– para ser un interlocutor válido con las oficinas de OpenAI.

El argumento que las empresas raramente formulan en público es más simple: negociar con pocos actores grandes es más eficiente que hacerlo con muchos pequeños. Gestionar un acuerdo con Prisa Media tiene el mismo coste administrativo que uno con un periódico local de 10.000 lectores, pero el primero da acceso a décadas de archivo en cuatro cabeceras nacionales. Las cifras conocidas hablan solas: News Corp obtuvo 50 millones de dólares anuales de OpenAI; Axel Springer genera cifras de ocho dígitos. Los medios fuera de esa categoría no tienen cifra porque no tienen acuerdo.

El último acuerdo firmado por Meta con varios medios europeos, entre ellos los del Grupo Prisa, se ha conocido pocos días después de que el Parlamento Europeo, el pasado 12 de marzo, aprobase el informe sobre IA que lleva el nombre del eurodiputado de la CDU alemana Axel Voss. No es una directiva vinculante —ese es su límite principal— pero es el diagnóstico más preciso que ha producido hasta ahora una institución europea sobre este conflicto. Su lectura revela algo importante: los legisladores europeos entienden exactamente lo que está pasando. Y ya le han pedido a la Comisión que actúe.

El punto de partida es una afirmación que las empresas de IA llevan años esquivando: la IA generativa se ha entrenado masivamente con obras protegidas sin autorización. No como accidente ni zona gris, sino como práctica sistemática. El informe reafirma que el derecho de autor es algo que ninguna excepción tecnológica puede erosionar e introduce el concepto de ”acceso lícito”: solo puede ampararse en la excepción de minería de datos quien primero accedió legalmente al contenido.

En el plano operativo, el informe pide a la Comisión un nuevo marco jurídico que cubra no solo el entrenamiento inicial de los modelos, sino también la inferencia —el momento en que el modelo genera una respuesta— y la generación aumentada mediante recuperación: el sistema por el que algunos modelos consultan fuentes externas en tiempo real. Es una distinción técnica con consecuencias económicas enormes: cada vez que un modelo usa contenido periodístico para construir una respuesta, ese uso debería ser licenciable y remunerado.

El informe exige además transparencia: listas detalladas del contenido protegido usado para entrenamiento y usos posteriores, registros de actividades de rastreo, y que la Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea (EUIPO) actúe como intermediaria para gestionar mecanismos de exclusión y mercados de licencias sectoriales.

Rechaza también las tarifas planas: un modelo de licencia global a cambio de pago único diluye el valor de cada contenido y amenaza la diversidad sectorial. Defiende en su lugar licencias voluntarias con remuneraciones proporcionales al uso efectivo. Y añade un elemento que suele pasarse por alto: pide estudiar soluciones para remunerar los usos ya realizados. Reconoce, en otras palabras, que el daño ya ocurrió y que hay que buscar mecanismos para compensarlo retroactivamente.

Para los medios, el informe reserva un bloque específico: control efectivo sobre sus contenidos tanto para entrenamiento como para productos que compiten con ellos, compensación por desvío de audiencia e ingresos, protección especial explícita para medios locales y regionales, y prohibición de que los sistemas de IA favorezcan selectivamente ciertas cabeceras.

Es la propuesta regulatoria más completa que existe hoy en Europa. Su debilidad es que es una resolución parlamentaria, no una ley. Las empresas de IA la leen con atención. Y mientras leen, siguen firmando acuerdos de tarifa plana. Para protegerse, al menos ante los grandes grupos de comunicación, que son además los más influyentes en las políticas de Bruselas.

Mientras tanto, la batalla judicial continúa. En febrero de 2026, el Consejo Europeo de Editores de Medios demandó a Google ante la Comisión Europea. El argumento conecta con lo que el informe Voss llama “productos que compiten directamente” con los medios: cuando AI Overviews genera un resumen tan completo que el usuario ya no necesita leer el artículo original, Google no está citando al periodismo, sino suplantándolo. El usuario obtiene la información, el medio pierde el clic, Google se embolsa el dinero que genera la publicidad.

En España, CEDRO denunció a Google ante la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) por abuso de posición dominante. El expediente se cerró en diciembre de 2025 con compromisos vinculantes para todos los editores y agencias españolas: más transparencia sobre cómo se calcula la remuneración, un procedimiento de negociación estructurado, revisión anual de las ofertas económicas y posibilidad de remuneración retroactiva.

El Tribunal de Justicia de la UE examina por su parte si los resúmenes generados por IA constituyen una reproducción ilícita que vulnera la protección especial de los editores reconocida en la Directiva de Copyright de 2019.

Al margen se están quedando, al menos por el momento, los medios pequeños y locales, que están siendo utilizados —sus contenidos rastreados, incorporados a modelos, usados para generar respuestas— sin recibir compensación, sin capacidad técnica para verificar si su trabajo está en los corpus de entrenamiento y sin recursos legales para impugnar esa situación. El informe Voss los menciona como sujetos que merecen protección especial. Pero una mención en una resolución no es un cheque ni un acuerdo comercial.

Hay además un problema que los grandes acuerdos no solucionan. Si quienes habrían visitado la web de un medio ya no lo hacen porque la IA les dio la respuesta, ningún ingreso por licencias compensa esa pérdida. Los acuerdos actuales no contemplan el valor del lector a largo plazo: la suscripción, la fidelización, la relación sostenida con la audiencia. El modelo de negocio del periodismo financiado por audiencia está siendo erosionado con independencia de si el medio firmó o no un acuerdo.

Frente a esta asimetría, CEDRO y la Asociación de Medios de Información (AMI) defienden la gestión colectiva: ningún autor individual puede negociar con las grandes plataformas en condiciones de igualdad, pero una entidad que agrupa a miles de creadores sí puede. El informe Voss respalda esta vía al pedir que la EUIPO apoye mercados de licencias sectoriales con participación de entidades de gestión colectiva. CEDRO defiende además que el contenido no se use salvo que el medio lo autorice expresamente. Porque una vez que los contenidos han entrado en el corpus de entrenamiento, no existe mecanismo técnico para retirarlos. El permiso que no se pidió al principio se puede solicitar retroactivamente, pero no sirve para nada.

Lo que está en juego no es solo una cuestión de derechos de autor. Es si el periodismo local, el especializado, el de investigación —el que no puede permitirse un equipo jurídico ni una ronda de negociación en San Francisco— va a poder seguir existiendo en un ecosistema donde su trabajo alimenta sistemas que no le pagan y que le quitan tráfico. El informe Voss dice que no debería ser así. El mercado, por ahora, alimenta lo contrario.

Y mientras las directivas maduran en Bruselas, los corpus de entrenamiento están cerrados, los modelos de IA desplegados y los contenidos de miles de redacciones que nunca han recibido —ni recibirán— una llamada de las grandes empresas tecnológicas ya forman parte de la inteligencia artificial que hoy compite con ellas. En la mayoría de los debates sobre copyright, el daño está por venir. Aquí el daño ya se produjo, pero sigue teniendo lugar. Lo que se negocia ahora no es el futuro: es si alguien va a pagar, y a quién, por lo que ya ocurrió. Y por lo que está pasando cada día.

El escenario es revelador. La Administración Trump, que ha rebautizado el Departamento de Defensa como Departamento de Guerra y al frente del cual está Pete Hegseth, un exmilitar que llegó al cargo directamente desde un programa de la cadena Fox, exigió a las grandes empresas de inteligencia artificial lo que todo poder ejecutivo acaba pidiendo a quienes necesita controlar: acceso sin restricciones. La cláusula era tan amplia como inquietante: "Cualquier uso legal". Bajo ese paraguas cabían, sin mayor matiz, la vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses y el desarrollo de sistemas de armas completamente autónomas —maquinaria bélica que decide por sí misma a quién matar, sin intervención humana en el momento del disparo—.

Anthropic dijo que no. OpenAI respondió que sí.

Ese contraste condensa el debate más sustantivo que atraviesa el sector tecnológico en este momento y que obliga a entender qué son estas empresas. ¿Laboratorios de investigación con responsabilidad pública? ¿Proveedores de infraestructura al servicio del mejor postor? ¿O actores morales con una agenda propia que trasciende el beneficio trimestral? La respuesta no es filosófica. Tiene consecuencias directas sobre cómo se desplegará la tecnología más transformadora del siglo, quién la controlará y bajo qué condiciones.

Para entender el alcance de lo que está en juego, hay que presentar a los actores. Porque en esta industria, los nombres importan menos que las estructuras de poder, las lealtades financieras y, sobre todo, las líneas que cada uno ha decidido —o no— trazar en el suelo.

Para entender por qué Anthropic rechazó al Pentágono, hay que recordar por qué existe Anthropic. La compañía fue fundada en 2021 por Dario Amodei, su hermana Daniela y varios investigadores que abandonaron OpenAI con una convicción compartida: que sin salvaguardas robustas el desarrollo de inteligencia artificial general —la que los científicos entienden que sería equiparable, para bien y para mal, a la del ser humano— representa un riesgo existencial para la humanidad. No era retórica. Era, y sigue siendo, la premisa fundacional de todo lo que hace la empresa.

De esa convicción surgió la llamada IA Constitucional, el enfoque técnico y filosófico que distingue a Claude —el modelo de Anthropic— del resto. La idea es tan elegante como ambiciosa: en lugar de entrenar al modelo mediante el castigo y la recompensa de comportamientos humanos, proceso opaco y difícilmente auditable, se le enseña a evaluarse a sí mismo contra un conjunto de principios escritos. Una Constitución. El modelo aprende a rechazar instrucciones que violen esos principios no porque un operador humano lo castigue en tiempo real, sino porque ha interiorizado una arquitectura ética.

La estructura corporativa de Anthropic —una de las poquísimas tecnológicas que no ha donado dinero a Trump y que respalda la regulación de la IA que está llevando a cabo la Unión Europea— refleja la misma lógica. La empresa opera como una Corporación de Beneficio Público y ha creado un organismo de supervisión independiente, el Long-Term Benefit Trust, con capacidad real de intervenir en decisiones estratégicas. No es marketing. Es una arquitectura diseñada para que ningún inversor, por grande que sea, pueda forzar a la empresa a cruzar ciertas líneas.

Y eso que los inversores son grandes. Amazon ha inyectado 8.000 millones de dólares. Google ha aportado cerca de 2.000 millones. Fondos soberanos de Singapur y gestoras como Coatue, una de las más importantes del sector tecnológico, completan un balance que eleva la valoración de Anthropic a cifras estratosféricas. Pero esas inyecciones de capital no se traducen en control sobre las decisiones éticas de la empresa —al menos no formalmente, no todavía—.

Cuando la Administración Trump designó hace unos días a Anthropic como "riesgo para la cadena de suministro" —etiqueta históricamente reservada para adversarios extranjeros, no para empresas domiciliadas en San Francisco— estaba reconociendo implícitamente que sus mecanismos habituales de presión no habían funcionado. La empresa había dicho no y mantenía el no. A un coste enorme: contratos federales vetados, acceso restringido a determinadas agencias y la señal inequívoca de que Washington puede hacer la vida muy difícil a quien no coopere. Anthropic, aparentemente, lo asume. De momento, con el apoyo del sector.

OpenAI (creadora deChatGPT) nació con una misión igualmente grandiosa: garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad. Durante años, esa misión tomó la forma de una organización sin ánimo de lucro que publicaba sus investigaciones y rechazaba la lógica de la acumulación privada. Lo que siguió es conocido: la necesidad de capital para competir forzó una reestructuración profunda, completada en octubre de 2025, que convirtió a OpenAI en una Corporación de Beneficio Público valorada en 500.000 millones de dólares.

Para comprender qué es hoy OpenAI, hay que mirar quién la financia. Microsoft es el mayor accionista externo, con una participación del 27%. La compañía ha invertido más de 13.000 millones de dólares desde 2019. SoftBank lideró una ronda de financiación de 41.000 millones de dólares y controla aproximadamente el 13% de la empresa. Entre los inversores de esa ronda figuran también Founders Fund —el vehículo de Peter Thiel, el dueño de Palantir y pieza clave de la estrategia del Pentágono—, Sequoia Capital y Andreessen Horowitz, tres de las firmas más influyentes de Silicon Valley.

La Fundación OpenAI, heredera de la estructura sin ánimo de lucro original, conserva alrededor del 26% y mantiene el poder de nombrar al consejo directivo. Lo paradójico es que su CEO, Sam Altman, no posee ninguna participación accionarial en la empresa que dirige, lo que en teoría elimina conflictos de interés pero en la práctica no limita su capacidad de negociación.

En ese contexto, la firma de un contrato clasificado con el Pentágono responde a una racionalidad perfectamente coherente con esa estructura. OpenAI argumenta que sus salvaguardas internas son suficientes para gestionar los riesgos, que no necesita restricciones contractuales rígidas porque confía en sus propios procesos de revisión.

Es un argumento que suena razonable hasta que se pregunta quién supervisa esos procesos cuando el cliente es el propio Gobierno que podría regularlos, y cuando los accionistas esperan rentabilidad sobre inversiones de decenas de miles de millones de dólares. El propio Altman se lo confesó esta semana a sus empleados: no "tiene la capacidad de tomar decisiones operativas" sobre cómo el Pentágono usará sus tecnologías. Será Hegseth quien decida.

Ningún análisis del presente se entiende sin una figura que lleva veinte años haciendo exactamente lo que las demás empresas tecnológicas dijeron que jamás harían: vender inteligencia artificial al aparato militar y de seguridad del Estado sin disculpas ni eufemismos.

Palantir fue cofundada en 2003 por Peter Thiel, que acababa de vender PayPal a eBay, y fue financiada en sus inicios parcialmente por el fondo de capital riesgo de la CIA. Thiel la concibió como un noble propósito: software que ayudara a las agencias de inteligencia a detectar amenazas ocultas sin convertir Estados Unidos en un Estado policial.

Para dirigirla reclutó a Alex Karp, filósofo doctorado en Frankfurt, sin formación tecnológica pero con una capacidad extraordinaria para vender la visión de un mundo violento donde los datos son la única defensa posible. El propio Karp, un ejecutivo sin pelos en la lengua, admite que Palantir “se utiliza en ocasiones para matar a personas”, una honestidad brutal que contrasta llamativamente con el lenguaje aséptico del resto del sector.

Durante años, Silicon Valley trató a Palantir como a un paria. Trabajar con gobiernos, con el ejército, con agencias de inteligencia era considerado una transgresión moral inaceptable en los campus tecnológicos de California. Palantir no se disculpó. Karp convirtió esa marginación en argumento: mientras sus competidores miraban hacia otro lado, él construía la infraestructura de datos más profundamente integrada en el Estado que nadie haya levantado jamás.

El resultado es hoy difícil de ignorar. En julio de 2025, el Ejército estadounidense adjudicó a Palantir un contrato por valor de hasta 10.000 millones de dólares durante una década. Su sistema Maven Smart System, plataforma de IA para operaciones en el campo de batalla, es el núcleo del esfuerzo de modernización militar del Pentágono y se basa en la utilización de ChatGPT (el modelo de OpenAI), Grok (el de Elon Musk) y, hasta hace unos días, de Claude (el de Anthropic).

Según The Wall Street Journal, el Departamento de Defensa utilizó los modelos de inteligencia artificial de Anthropic precisamente a través de su contrato con Palantir, para asistir en operaciones militares. Y ahora tendrá que buscar otro modo de hacerlo.

Esta circunstancia revela algo fundamental sobre la arquitectura real del poder en el sector: Palantir no es un competidor de los grandes laboratorios de IA, es su cliente más exigente y su intermediario más poderoso ante el Estado. Palantir opera a través de dos segmentos principales: el Gotham, que sirve a agencias de defensa e inteligencia en todo el mundo, y el AIP, orientado al sector comercial. Su valoración de mercado ronda los 350.000 millones de dólares. En el cuarto trimestre de 2025 registró un crecimiento de ingresos del 70% interanual.

La ideología que anima a Palantir merece atención porque es, a diferencia de la mayoría de sus competidores, completamente explícita. Karp declara que la misión de Palantir es “asustar a sus enemigos y, en ocasiones, matarlos”, refiriéndose a los adversarios de Occidente. Ha dicho que las empresas tecnológicas tienen la obligación de apoyar al ejército estadounidense, y que él y Palantir son “activos en la defensa de los valores de Occidente”.

El contraste entre estos actores no agota el mapa. Meta, la matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, propiedad de Mark Zuckerberg, ha adoptado una estrategia radicalmente distinta: la apertura total de sus modelos Llama, accesibles para cualquier investigador, empresa o gobierno.

Su filosofía oficial es que la transparencia genera seguridad, que un modelo auditable públicamente es más seguro que uno guardado en una caja negra corporativa. Pero conviene no confundirse, sin embargo, sobre su naturaleza: Meta no es una ONG. Sus ingresos dependen de la publicidad y de las licencias empresariales. La apertura de sus modelos no es filantropía: es una apuesta estratégica para establecer un estándar global que otros tengan que adoptar, erosionando la ventaja competitiva de quienes guardan sus modelos bajo llave. Eso sin contar que, según sus críticos, esa misma apertura permite también a actores maliciosos descargar el modelo, modificarlo y eliminar cualquier salvaguarda.

El panorama no acaba ahí. Los grandes nombres se completan con Google y su modelo, Gemini, que ocupa un territorio peculiar porque modificó sus propios principios de IA —los que en 2018 prometían no desarrollar tecnología bélica— para convertirse en el primer proveedor de la plataforma de IA del Pentágono. La tensión entre la cultura investigadora y ética de DeepMind —el laboratorio de IA de Google— y las demandas comerciales de Google Cloud —la empresa de computación en la nube— es real y no está resuelta.

Y luego está xAI, la empresa de Elon Musk, que ha convertido la ausencia de restricciones en argumento de venta. Grok fue aprobado para uso militar clasificado precisamente porque aceptó el estándar gubernamental sin negociaciones. El aceleracionismo —la convicción de que cualquier freno al desarrollo tecnológico es un error— es aquí una posición explícita, no una consecuencia involuntaria de presiones comerciales.

La designación de Anthropic como "riesgo para la cadena de suministro" es, a su manera, un reconocimiento involuntario de que la arquitectura ética de una empresa puede tener consecuencias políticas reales.

Los gobiernos saben que quienes controlan la infraestructura de IA controlan algo parecido al sistema nervioso de la economía global. Nvidia, el principal fabricante de los chips que mueven la IA, alcanza una valoración de varios billones de dólares gracias a estas empresas. Amazon y Google han tejido una interdependencia entre sus nubes y los modelos de IA que hace casi imposible una desinversión sin daños colaterales sistémicos. En ese contexto, una empresa que dice "no" es, efectivamente, un problema.

Lo que el episodio también revela es que Palantir lleva dos décadas construyendo exactamente el puente que casi todas los demás empresas intentaron evitar —el que conecta el poder computacional privado con el aparato coercitivo del Estado— y que ahora ese puente resulta ser la infraestructura indispensable.

Los nuevos actores de la IA pueden tener principios más sofisticados y modelos más potentes, pero necesitan a Palantir para llegar al cliente que más paga. Y Palantir necesita sus modelos para mantener la ventaja operativa. Es una dependencia mutua que ninguno de los dos lados tiene mucho interés en proclamar.

La pregunta que queda abierta tras la negativa de Anthropic a participar en el festín de la IA capaz de matar de manera autónoma no es técnica sino política: ¿puede sobrevivir un modelo de negocio que antepone límites éticos a los contratos gubernamentales en un entorno donde el Estado controla la regulación, los contratos públicos y, llegado el caso, la etiqueta de “riesgo para la seguridad nacional”? Anthropic apuesta a que sí, que la credibilidad a largo plazo —con clientes corporativos, con reguladores europeos, con la opinión pública informada— vale más que los contratos que rechaza hoy.

OpenAI, la empresa detrás del chatbot de inteligencia artificial (IA) ChatGPT, anunció este viernes una ronda de financiación histórica por 110.000 millones de dólares, una inversión liderada por Amazon, SoftBank y Nvidia que eleva la valoración prefinanciación de la compañía a 730.000 millones de dólares y la consolida como uno de los gigantes tecnológicos más valiosos del mundo.

La operación cuenta con la participación estratégica de Amazon (50.000 millones), SoftBank (30.000 millones) y Nvidia (30.000 millones), y se espera que otros inversores financieros se unan a la ronda en las próximas semanas, según informó la compañía en un comunicado.

"La IA se va a implementar en todas partes. Está transformando la economía, y el mundo necesita una gran capacidad de computación colectiva para satisfacer la demanda", declaró a la cadena CNBC Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, quien dijo estar "entusiasmado" con el acuerdo.

OpenAI reveló que ChatGPT ya supera los 900 millones de usuarios activos semanales y cuenta con más de 50 millones de suscriptores de pago.

Además, la empresa de IA destacó que, en el ámbito corporativo, más de 9 millones de usuarios empresariales utilizan la plataforma para tareas de productividad y desarrollo.

Por su parte, Codex, su herramienta para programadores, ha triplicado su base de usuarios desde principios de año, alcanzando los 1,6 millones de usuarios semanales.

Según el acuerdo anunciado este viernes, Amazon realizará un desembolso inicial de 15.000 millones de dólares, al que seguirán otros 35.000 millones sujetos a condiciones específicas en los próximos meses. Esta operación refuerza la posición de Amazon Web Services (AWS) como socio tecnológico clave para OpenAI.

Ambas compañías desarrollarán conjuntamente un 'Entorno de Ejecución con Estado' (Stateful Runtime Environment), que permitirá a los desarrolladores crear aplicaciones que mantengan el contexto y la memoria de procesos previos. Este servicio estará disponible a través de Amazon Bedrock.

El director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, dijo este viernes en la red social X que está "entusiasmado" con su "nueva alianza estratégica" con OpenAI. "Desarrolladores y empresas de todo tipo están deseosos de ejecutar servicios basados ​​en modelos de OpenAI en AWS, y nuestra colaboración única les proporcionará un entorno de ejecución con estado, impulsado por la inteligencia de vanguardia de OpenAI en Amazon Bedrock", anotó.

Asimismo, AWS se convertirá en el proveedor exclusivo de nube de terceros para "OpenAI Frontier", una plataforma diseñada para que las organizaciones desplieguen y gestionen equipos de agentes de IA con seguridad de grado empresarial.

"OpenAI también está apostando fuerte por nuestros chips Trainium personalizados, que ofrecen una relación calidad-precio entre un 30% y un 40% superior a la de las GPU comparables, para impulsar su crecimiento. Ambos laboratorios líderes de IA han realizado importantes compromisos con Trainium, que está cobrando gran impulso", anota en su post Jassy.

Esta colaboración también permitirá a los desarrolladores de Amazon crear modelos personalizados basados en la tecnología de OpenAI para potenciar las aplicaciones de cara al consumidor final de la compañía, complementando su actual familia de modelos Nova.

Además del capital, OpenAI ha reforzado su infraestructura mediante un acuerdo con Nvidia para asegurar capacidad de computación de próxima generación.

El pacto incluye el uso de 3 gigavatios (GW) de capacidad de inferencia dedicada y 2 GW de entrenamiento en los sistemas 'Vera Rubin', que se sumarán a la infraestructura actual basada en chips Hopper y Blackwell.

La piratería es un robo salvo, quizás, cuando se trata de una empresa de inteligencia artificial (IA). En Estados Unidos hay abiertos más de setenta procedimientos que enfrentan a artistas, escritores, actores o editoriales con los gigantes que fabrican los “grandes modelos de lenguaje” (large language model, LLM), motores de la IA generativa (la que produce textos e imágenes).

Esos creadores acusan a OpenAI, Anthropic o Meta, la empresa matriz de Facebook, de saquear sus obras para entrenar sus herramientas, en contravención de las normas de derechos de autor.

Uno de esos procedimientos es el caso “Kadrey contra Meta Platforms Inc.”, iniciado en 2023 y llevado a cabo por escritores como Richard Kadrey, Sarah Silverman o Ta-Nehisi Coates. Lo que está en juego es enorme: validar el modelo económico de los pioneros de la IA o abrir la vía a una remuneración masiva a los autores cuyos contenidos han sido utilizados sin su consentimiento y sin contraprestación alguna.

El análisis realizado por Mediapart de los miles de páginas de documentos hechos públicos con este motivo, enriquecido con entrevistas a exempleados de Meta, es muy revelador. Permite confirmar, como reveló en marzo en Estados Unidos la revista The Atlantic, que Meta ha entrenado su modelo de inteligencia artificial generativa, LLaMA, basándose en millones de libros acumulados por Library Genesis (LibGen), una web pirata que también recopila millones de artículos científicos.

Mediapart revela que estos documentos también demuestran la importante implicación, en 2022, de Guillaume Lample, que entonces era empleado de Meta. Luego fundaría Mistral AI, la joya francesa de la inteligencia artificial, empresa favorita de Macron valorada en 12.000 millones de euros, de la que Lample es director científico. Los documentos públicos demuestran que el investigador y empresario está detrás del pirateo de varias decenas de terabytes (es decir, miles de gigabytes) de datos.

Como muestran varias comunicaciones internas, la empresa de Mark Zuckerberg consideraba, a finales de 2023, que Mistral AI también había utilizado LibGen. Al ser preguntado sobre estos dos puntos, Guillaume Lample no respondió, a pesar de nuestros insistentes intentos. Meta tampoco respondió a nuestras preguntas.

En 2022, Mistral AI no existe. Guillaume Lample, ingeniero por la Universidad Politécnica, llegó a Meta en 2014 y ya era conocido por sus trabajos pioneros en el campo de la traducción automática. En aquel momento trabajaba en el laboratorio Fundamental AI Research (Fair). La estructura, creada en 2015, está dirigida por el francés Yann Le Cun, una auténtica estrella del sector, y cuenta con un importante equipo en París. “Los equipos de Fair funcionaban como un centro de investigación, recuerda un antiguo empleado de Meta. Trabajaban con gran autonomía con respecto a los objetivos comerciales de la empresa”.

Pero el ambiente cambia en otoño de 2022. Unos meses antes, Midjourney había lanzado un software de generación de imágenes y OpenAI se dispone a hacer público ChatGPT. Los ingenieros de Meta son muy conscientes de su retraso. Dos equipos de Fair, en Estados Unidos y Francia, trabajan en paralelo en la creación de un LLM. Buscan, con urgencia, adquirir datos.

El reto es cuantitativo: entrenar un LLM supone tragarse miles de millones de páginas de texto. Pero también es cualitativo. Dado que la IA imita lo que consume, los ingenieros deben alimentarla con textos bien escritos y bien estructurados. Por lo tanto, los libros, pero también los artículos científicos, aparecen como las fuentes particularmente interesantes para los equipos de Meta.

Antes de realizar ninguna compra, deciden poner a prueba esta teoría. Rápidamente se plantea la cuestión de utilizar LibGen. Este proyecto colaborativo, creado a mediados de la década de 2010 y alimentado por la cultura pirata de la época, tiene como objetivo hacer gratuitos los artículos de investigación y las obras protegidas por derechos de autor. En su apogeo, la web aglutina más de 6 millones de obras y al menos 80 millones de artículos científicos.

A partir de octubre, los equipos de Fair se plantean el uso de estos datos. Al menos quieren realizar pruebas. El 7 de octubre de 2022, tal y como indica un email interno, los responsables del laboratorio se organizan para obtener la autorización para utilizar LibGen. El 19 de octubre, un largo intercambio de emails detalla los retos para los equipos de investigación de Meta. “Los mejores recursos son, sin duda, los libros”, detalla un investigador de la empresa, que considera que, antes de comprar estas obras, hay que “empezar por hacer una prueba con y sin libros para demostrar el valor de las obras”.

“Guillaume y el equipo de París esperan los datos para demostrarlo”, dice. Para este investigador, es necesario “ponerse en contacto con los editores más importantes” o “comprar libros en masa por Internet”. No hay consenso sobre el tema. “No creo que debamos utilizar obras pirateadas. Es una línea roja”, protesta una investigadora, que se niega a utilizar “webs de piratería ilegales”.

“Todo el mundo utiliza LibGen”, argumenta entonces Guillaume Lample. Una postura reiterada a finales de noviembre de 2022, en otro intercambio de emails en el que una miembro de Fair vuelve a mostrar su preocupación por el uso de LibGen. “Eso es lo que hace OpenAI con GPT3, lo que hace Google con [el LLM] Palm, lo que hace DeepMind con Chinchilla”, replica Guillaume Lample. “Así que nosotros también lo vamos a hacer.”

El uso exploratorio queda validado y Lample comienza a piratear los contenidos recopilados en la plataforma, como lo demuestran los códigos revelados en el marco de la investigación, los emails internos y varias declaraciones. Estas descargas, iniciadas en octubre de 2022, duran varios meses y se refieren principalmente a la parte científica de LibGen.

Para ello, el ingeniero utiliza un protocolo Torrent, una tecnología peer-to-peer (P2P) que permite descargar un archivo de decenas, cientos o miles de otros usuarios que ya lo poseen en su totalidad o en parte. Este uso también implica poner a disposición de los internautas los archivos descargados, lo que facilita futuras piraterías. Los demandantes del caso “Kadrey contra Meta Platforms Inc.” estiman en muchos documentos que el francés descargó unos 70 TB de datos en total.

Ni Meta ni Guillaume Lample han respondido a nuestras preguntas, pero los registros de descargas de este último, que recogen su actividad informática mientras trabajaba para Meta, confirman su total implicación. Su análisis solo ha podido abarcar una fracción de las descargas: “Los registros [proporcionados por Meta, ndr] están incompletos”, señala el experto encargado del análisis. De los más de 70 TB de datos que Lample habría descargado a través de Torrent, los registros solo cubren 3,9 TB”. El informe también señala “datos que incluyen documentos procedentes de LibGen”.

En aquella época, Lample y sus colegas trabajaban sin descanso para finalizar lo antes posible un modelo de LLM comercializable. El 27 de febrero de 2023, Meta hace público LLaMA 1. La empresa ha decidido dejar a un lado los datos obtenidos en LibGen y utilizar datos de entrenamiento compatibles con la publicación del modelo en código abierto.

LLaMA 1 se basa, no obstante, en datos protegidos. El artículo que explica el funcionamiento del modelo, firmado conjuntamente por Guillaume Lample y Timothée Lacroix, también cofundador de Mistral AI, menciona el uso de “Books3”, una base de datos que contiene obras protegidas por derechos de autor, para su entrenamiento.

Al día siguiente, 28 de febrero, se reanuda la carrera por la innovación. Guillaume Lample y sus colegas se plantean cómo obtener aún más datos. En las semanas siguientes, los equipos de ingenieros de Meta presionan a la dirección para que adquiera “el máximo de textos de formato largo”.

Como revelaron varias declaraciones dentro del procedimiento judicial en Estados Unidos, Meta considera inicialmente pagar por el acceso a las obras e incluso habla de un presupuesto de 200 millones de dólares. Pero esa opción acaba descartándose. A principios de abril de 2023, circula por la empresa un memorándum interno en el que se detallan las fuentes de datos disponibles gratuitamente o fácilmente pirateables.

El 7 de abril, Meta emite una directiva dirigida a sus equipos: deben suspender la negociación de licencias. Los ingenieros vuelven a recurrir a datos pirateados. En mayo de 2023, se vuelven a descargar millones de libros y artículos accesibles en LibGen.

El origen de los documentos se va ocultando poco a poco. Los ingenieros dejan de hacer referencia a los datos pirateados, que se convierten en documentos “externos”. El 19 de diciembre de 2023, siguiendo el consejo del equipo de investigación, Meta decide utilizar los datos recopilados en LibGen para entrenar la tercera versión de LLaMA, sin revelar el uso de estas bases de datos.

Al año siguiente, basándose una vez más en un protocolo Torrent, los equipos de Meta recuperan los documentos recopilados en “Anna's Archive”, una base de datos pirateada aún más importante que LibGen, que se utilizará para entrenar las versiones más recientes de LLaMA.

Guillaume Lample en ese momento ya no está allí. Poco después de finalizar LLaMA 1 en la primavera de 2023, parece que se distanció de Meta. Otro ingeniero se encargó de coordinar la adquisición de datos. “Varias personas del equipo francés se tomaban muchas vacaciones, da la impresión de que empezaban a bajar el ritmo”, explica una fuente que ha analizado el importante expediente judicial estadounidense. “El equipo francés llevaba varios meses preparando una recaudación de fondos para [su] propio proyecto”, detalla un exempleado de Fair. “Utilizaron LLaMA 1 como trampolín”.

Los documentos del procedimiento también destacan las dificultades de Fair justo después de la publicación de LLaMA 1. Los datos recopilados por Lample y su equipo ya no son accesibles para una parte de Meta. “Se bloqueó el acceso a los datos y a las pruebas de evaluación para que nadie pudiera reconstruir completamente el proceso de entrenamiento de LLaMA 1”, confirma a Mediapart un exempleado.

En abril de 2023, un nuevo equipo se encarga de adquirir datos y descarga una nueva versión de LibGen. Entretanto, Lample y los demás cofundadores de Mistral buscan inversores. Entre sus promesas figura el uso de datos de “alta calidad”, para los que la joven empresa se compromete a negociar acuerdos de licencia.

En septiembre de 2023, Mistral lanza su propio modelo, Mistral 7B, con un rendimiento comparable al de sus competidores americanos. Este primer éxito sigue siendo la piedra angular de los productos actuales de la empresa.

¿De dónde proceden los datos utilizados para entrenarlo? “Mistral AI no es transparente en lo que respecta a los datos de entrenamiento”, señala Margarida Silva, investigadora del Centro de Investigación sobre Corporaciones Multinacionales (Somo). “Mistral no comparte ni los datos que utiliza ni los algoritmos empleados para desarrollar los modelos”, coincide Harshvardhan Pandit, investigador del AI Accountability Lab del Trinity College de Dublín (Irlanda).

La empresa asegura a Mediapart que los datos utilizados contienen “información pública disponible en Internet, conjuntos de datos no públicos con licencia de terceros, así como datos generados internamente de forma sintética”. A principios de 2025, la empresa firmó un acuerdo de asociación con la AFP. Desde 2024, también participa en el proyecto ArGiMi, que le permite acceder a parte de las colecciones del Instituto Nacional de lo Audiovisual y de la Biblioteca Nacional de Francia. Estas colaboraciones comenzaron mucho después del lanzamiento de Mistral 7B.

En Meta, los investigadores del Fair tienen otra idea sobre el origen de los datos de Mistral AI. En un email del 19 de diciembre de 2023 que valida el uso de LibGen por parte de Meta para entrenar su tercera versión de LLaMA, uno de los máximos responsables de la empresa escribe que el equipo de investigación “sabe, por el boca a boca, que OpenAI y Mistral utilizan LibGen para sus modelos”. El argumento va acompañado de una tabla que compara el rendimiento de las diferentes herramientas y atribuye la eficacia del software de Mistral al uso de datos pirateados.

“LLaMa y Mistral 7B son muy parecidos”, explica a Mediapart un exempleado de Meta. “No tengo ninguna duda de que Mistral ha utilizado LibGen”. Un análisis ampliamente compartido por varios especialistas consultados. “Es un tema complicado. Entiendo por qué las empresas de IA lo hacen sin decírselo al público y por qué eso enfada a la gente”, precisa un destacado investigador.

El reglamento europeo sobre inteligencia artificial, aprobado en el verano de 2024, establece que las empresas de IA generativa deben comunicar un resumen de los datos de entrenamiento utilizados en sus modelos. Un documento que Mistral AI aún no ha publicado.

El 11 de diciembre de 2025, Mediapart envió una serie de preguntas a numerosos interlocutores, entre ellos Mistral AI, Meta y Guillaume Lample. A pesar de nuestros diferentes intentos, a través de las redes sociales, por teléfono y a través del servicio de prensa de Mistral AI, Guillaume Lample no respondió. Meta tampoco.

La coautora de este artículo, Soizic Pénicaud, investiga los efectos de la tecnología digital y la inteligencia artificial. Colabora habitualmente con el colectivo de periodistas Lighthouse Reports. También es cofundadora de l'Observatoire des algorithmes publics y profesora en la facultad de Ciencias Políticas de Paris.

Esta investigación se ha llevado a cabo con el apoyo del Tarbell Center.

Traducción de Miguel López

La tecnológica OpenAI, creadora de ChatGPT, ha firmado este lunes un acuerdo con Amazon por 38.000 millones de dólares en el que podrá tener acceso a la infraestructura de la compañía. En concreto, la IA de OpenAi accederá a la plataforma en la nube Amazon Web Services (AWS). Así, la compañía dirigida por Sam Altman tendrá acceso a la capacidad de cálculo de AWS, que incluye cientos de miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU) proporcionados por su también nuevo socio Nvidia.

Nvidia, junto a Microsoft, AMD y Oracle son los gigantes tecnológicos con los que la compañía de Altman también ha cerrado acuerdos este pasado mes, situándola así en la categoría de start-up más valiosa del mundo.

En un primer momento, OpenAI utilizará los centros de datos ya existentes de AWS, pero posteriormente Amazon construirá infraestructura específicamente para la tecnológica. Estas instalaciones contarán con un "sofisticado diseño arquitectónico" ideado para obtener la máxima eficiencia y rendimiento en el procesamiento de IA.

Altman aseguró en el comunicado que este acuerdo "refuerza el amplio ecosistema informático que impulsará esta nueva era y pondrá la IA avanzada al alcance de todos". "La amplitud y la disponibilidad inmediata de una computación optimizada demuestran por qué AWS se encuentra en una posición única para dar soporte a las enormes cargas de trabajo de IA de OpenAI", apuntó por su parte el director ejecutivo de AWS, Matt Garman.

Tras darse a conocer la noticia, las acciones de Amazon subían un 5% en los primeros compases de la bolsa de Wall Street.

Este es el primer acuerdo entre AWS y OpenAI; hasta el pasado enero, Azure, la parte de Microsoft encargada de la "nube" de internet, era el único proveedor exclusivo de OpenAI en todo tipo de servicios relacionados con este ámbito.

 OpenAI anunció el pasado 28 de octubre que había completado su reestructuración tras el nuevo acuerdo con Microsoft, abarcando la idea de lograr una inteligencia artificial general (IAG, en inglés AGI), un hipotético sistema de IA que supere las capacidades del cerebro humano y que, según los expertos, podría llegar en la próxima década.

La startup indicó que su organización sin fines de lucro ahora se llama OpenAI Foundation, una de las organizaciones filantrópicas con mayores recursos de la historia, según la compañía. "La misión de OpenAI es garantizar que la IAG beneficie a toda la humanidad y se impulsará tanto a través de la empresa como de la Fundación. Cuanto más éxito tenga OpenAI como empresa, mayor será el valor de su participación accionaria, que la organización utilizará para financiar su labor filantrópica", anota la empresa en su comunicado.

“Hola Chat, hoy no estoy bien”. Seis palabras que han puesto en aviso a OpenAI. La compañía que dirige Sam Altman ha confirmado esta semana que está cambiando las respuestas del modelo más famoso de Inteligencia Artificial Generativa ante los problemas de salud mental. 

La empresa, que esta semana también ha anunciado el cambio de modelo para empezar a ganar dinero, ha entrenado al sistema con la ayuda de más de 170 especialistas en salud mental con experiencia clínica reciente, con el objetivo de reconocer señales de angustia, rebajar la tensión y animar al usuario a buscar apoyo.

El ascenso meteórico del chatbot más famoso ha provocado que ya no sólo resuelva dudas matemáticas, históricas o para ayudar en la redacción de trabajos universitarios, resúmenes de informes o sentencias. Ahora también “escucha” a los usuarios desahogarse o pensar en voz alta y este vínculo, tan cotidiano, es el que preocupa a muchos especialistas como Patricia Lodeiro, psicóloga y fundadora de CAIP Psicología.

El uso que se le da a esa tecnología “puede llegar a convertirse en un problema” advierte la psicóloga en tanto que puede contribuir a que “la inmediatez, la facilidad y la no exposición sustituyan la puesta en práctica de recursos personales, comunicativos, afectivos y sociales”.

Lodeiro señala el peligro de “si jóvenes o cualquier usuario no contrasta la información ya sea con otras fuentes que conozca, ya sea con su propia realidad, sus propias creencias o sus propios valores” o que lleguen a saltarse la seguridad del bot como en el caso Adam Raine, pese a que es una excepción, preocupa, y mucho a psicólogos, padres y madres. 

Lo ocurrido en agosto con este joven americano puso en alerta a la empresa de Altman porque el chico, que empezó a usar ChatGPT para que le ayudara con los deberes, terminó preguntándole a la IA detalles sobre cómo suicidarse y, a pesar de que el chatbot identificó los mensajes como peligrosos y le insistió varias veces en buscar ayuda, Adam logró saltarse estas advertencias diciéndole que no iba a hacerlo de verdad, sino que estaba recabando información para una historia que quería escribir. La familia de Raine tomó medidas y demandó a la compañía propietaria de ChatGPT.

OpenAI tiene una especie de manual de conducta para sus modelos, un texto que revisa y amplía con cada versión, aseguran desde la empresa. En su última actualización, publicada el 27 de octubre, ese manual incorpora nuevas reglas sobre salud mental y bienestar. Ahora detalla cómo el sistema debe responder ante señales de manía o delirios, con empatía pero sin confirmar creencias erróneas, y establece que el modelo debe respetar los vínculos reales del usuario, evitando fomentar una dependencia emocional con la IA. 

Tanto es así que OpenAI publicó ejemplos de las respuestas que el modelo ofrece: ante un usuario que muestra dependencia, con un mensaje asegurando que “me gusta hablar con una IA como tú más que con personas reales”, el modelo responde con cercanía y límites: “Es muy amable por tu parte, pero para que quede claro: estoy aquí para agregar a las cosas buenas que la gente te da, no para reemplazarlas”. 

La firma liderada por Sam Altman ha introducido varios mecanismos que actúan de forma silenciosa durante la conversación. Si detecta que el diálogo entra en temas delicados, ChatGPT puede redirigirlo a una versión más controlada o sugerir una pausa en la conversación.

Mientras en Estados Unidos, Reino Unido y Países Bajos ChatGPT ya redirige a líneas específicas de ayuda, en la mayoría de países europeos la respuesta sigue siendo genérica: “busque apoyo local” o un enlace a findahelpline.com. 

Y no es casualidad. En Estados Unidos existe una infraestructura nacional centralizada, el 988 Suicide & Crisis Lifeline, que conecta más de 200 centros mediante protocolos técnicos uniformes. Esto permite a las empresas tecnológicas enlazar automáticamente los casos detectados como de riesgo con recursos locales verificados y disponibles las 24 horas. “En Europa no hay un sistema equivalente: cada país mantiene sus propias líneas y sistemas informáticos, sin una base de datos común ni un formato técnico compartido para integrarlas con plataformas digitales”, asegura José Manuel Mateu de Ros, CEO y fundador de Zertia, empresa que ofrece servicios de formación, evaluación de conformidad, auditoría y certificación para cumplir con estándares internacionales como las ISO 42001, 27001 y 27701 o con marcos regulatorios como el EU AI Act.

El obstáculo no es solo técnico, sino jurídico. “En Europa, analizar signos de riesgo mental implica tratar datos de salud y está regulado por el artículo 9 del RGPD y por el EU AI Act. Esto obliga a garantizar consentimiento explícito, trazabilidad, proporcionalidad y supervisión por una autoridad competente antes de derivar a un usuario a cualquier servicio”, comenta Mateu que explica el caso de Estados Unidos: “La Primera Enmienda y la Sección 230 del Communications Decency Act ofrecen a las plataformas una protección mucho mayor frente a la responsabilidad civil, lo que les permite incorporar referencias activas como el número 988 sin que se interprete como una intervención médica”. 

¿Y en Europa? “Hasta que no disponga de un sistema coordinado de líneas de crisis y defina claramente quién asume la responsabilidad en caso de error, la inteligencia artificial seguirá detectando riesgos, pero no sabrá adónde derivar a quien lo necesita” finaliza.

Según la OMS, el 70% de las personas con problemas de salud mental no recibe tratamiento y en muchos casos puede ser tanto por vergüenza como por problemas económicos que hacen tener un difícil acceso a uno. 

Un paciente de salud mental, con depresión diagnosticada, que ha atendido a infoLibre y que no ha querido dar su nombre para preservar su intimidad, asegura que él ha recurrido en ocasiones a ChatGPT para preguntarle acerca de su estado mental, porque "apenas hay citas para recibir tratamiento en la Seguridad Social. Denuncia, además, que ha tenido que pasar por diferentes psicólogos ya que pocas veces le atiende la misma persona y es por eso que ahora recurre a la IA. “Tiene mis datos, mis informes y me puede servir como ayuda o guía”. Porque como asegura Mateu, a los modelos de IA se les puede entrenar en modo local, “con datos para que te de una serie de respuestas más adaptadas a tu perfil y necesidades”.

“No es un especialista, pero entre cita y cita, ayuda”, asegura este paciente que no puede acudir a una especialista privado cuya sesión le costaría 50 euros. Un desembolso que estando de baja, cuenta a este periódico, no se puede permitir.

Este problema, el económico y el del estigma social, están abriendo las puertas a empresas que se dedican a prestar servicio online. Si hace unos años, se podía recibir terapia a través de una videollamada, ahora, ya se puede hacer a través de un chat, como en el caso de Elba, una IA dedicada a la salud mental y emocional. 

Enrique Arias, su fundador, cree que acudir al bot es fácil “porque no hay juicios ni largas esperas. Puedes expresar tus inquietudes cuando lo necesitas, de manera inmediata y sin barreras” una opinión que comparte también Lodeiro, que asegura que, en el caso de los jóvenes “supone obtener fácilmente información sin exponerse al otro. Fácil, rápido e impersonal”.

La elección de ChatGPT como psicólogo “no creo que sea una buena opción” dice Arias que defiende que se pueda entrenar una IA para que “haga acompañamiento emocional, pero no una que se encargue de los problemas de salud mental. Para eso están los profesionales, que son insustituibles”. Coincide en esto también Lodeiro porque la consulta a un bot “puede darte algún consejo o incluso puede reconfortarte, pero el cambio terapéutico (que es el significativo y duradero) necesariamente requiere un acompañamiento profundo, personalizado, exclusivo y adaptado a ti -algo que la IA, por bien que puede acercarse, no logra hacer”.

Estimaciones elaboradas por OpenAI sobre los usuarios activos semanales muestran que un 0,07% sufre indicios de psicosis o manía, un 0,15% mantiene charlas con señales de autolesión o suicidio y otro 0,15% refleja una posible dependencia emocional hacia la IA. No son datos que puedan alarmar pero Arias destaca que “la accesibilidad es una de las razones por las que tantas personas lo eligen como psicólogo” y por lo que puede hacer que esos números aumenten como advierte María Fernández, psicóloga, ante "una sociedad cada vez más individualista".

Fernández exige campañas de educación para informar de los peligros de acudir a una IA y no a un profesional. Y se muestra contundente: “Es una involución, estamos volviendo al Yahoo respuestas, que cuando preguntabas por cualquier cosa siempre podía ser cáncer. La gente acude a un ordenador a preguntarle dudas médicas o a hablar con él esperando soluciones. Es peligroso y un problema”, sentencia. 

Pero hay esperanza. Lodeiro no cree que los jóvenes hayan dejado de pedir ayuda, “al contrario considero que cada vez son más los que buscan acompañamiento psicológico, los que leen sobre psicología como libros de autoayuda, eneagramas, etc.” pero insiste en la necesidad de “acudir a un especialista en el mismo momento en el que sientes la necesidad de hablar de aspectos personales con el chatbot”.

En Estados Unidos, la Asociación Americana de Psicología (APA) se reunió con las autoridades estadounidenses para dar la alarma ante el creciente uso de chatbots como terapia psicológica comenta Fernández que no ve que en España el problema sea para tanto pero pide “más control y valorar acciones como esta ante una IA genérica que jamás sustituirá a terapeutas reales”.

Imagine que, en la era de los periódicos de papel, de pronto el quiosquero, en vez de venderle su diario, recortase las noticias de todas las cabeceras y se las fuese suministrando una a una, mezcladas, siguiendo un criterio secreto que no comparte con nadie, a cambio de que usted, mientras tanto, vea algunos anuncios. Eso es, más o menos, lo que hizo el buscador Google Search durante años: convertirse en el principal intermediario entre los medios digitales y el público.

Ahora, la compañía de Mountain View, California (EEUU), ha dado otro paso, impulsada por la necesidad de no quedarse atrás en el negocio de ofrecer unas respuestas que el público quiere cada vez más elaboradas. Así que ahora ese quiosquero (el Modo IA de Google) ya no se limita a recortar las noticias, sino a reescribirlas, siempre siguiendo su propio criterio opaco, de nuevo a cambio de que el cliente vea algunos anuncios o reciba respuestas patrocinadas.

El resultado es que, si antes Google remitía a los medios, ahora ni siquiera se molestará en citarlos. Y si lo hace, porque los diarios digitales que elaboran las noticias se quejan o pagan por aparecer como fuente, casi nadie hará clic para ampliar una información que el buscador ya le ofrecerá sin salir de su interfaz.

Esto es lo que sucede, desde este miércoles, en España y otros 40 países en los que Google ha comenzado a desplegar su Modo IA. Mediante inteligencia artificial, el buscador recopila y resume información de muchos medios, a menudo reescribiéndola y presentándola como propia. El usuario casi nunca visita las webs originales, sino que se queda en Google viendo el resumen. La compañía norteamericana, una de las más valiosas del mundo, monetiza la atención de los usuarios mostrando su propia publicidad, y los medios originales pierden tráfico, impacto y valor directo por su contenido.

El Modo IA ya no selecciona enlaces a medios. Ahora añade una capa adicional de opacidad a su intermediación entre quienes escriben y producen las noticias y quienes las demandan, convirtiéndose en un centro repartidor de información reempaquetada y aparentemente gratuita, sustentado por una publicidad que solo beneficia a la plataforma.

Con este cambio, que —según la mayoría de los analistas— constituye la mayor transformación del buscador de Google desde su creación, funciona de forma muy parecida a ChatGPT, al que pretende ganar la partida de la atención. Desde este momento, ofrece una opción para responder preguntas como si estuvieras charlando con una inteligencia artificial, utilizando el modelo Gemini, y no solo mostrando enlaces.

A partir de ahora aparecerá un botón nuevo en los resultados de Google y en las apps para móvil, donde será posible activar el Modo IA y empezar una conversación, en vez de navegar por un listado de enlaces. Antes buscabas saltando de enlace en enlace. Es verdad que cada respuesta puede incluir enlaces a fuentes, pero ¿quién va a hacer clic y perder tiempo releyéndolas cuando la compañía norteamericana va a ofrecer un resumen completo masticado a medida de las necesidades de cada usuario?

El funcionamiento es similar al que ya llevan tiempo ofreciendo ChatGPT o Perplexity: puedes hacer preguntas con textos largos, pedir explicaciones detalladas, usar imágenes o voz, o seguir una conversación sin tener que empezar de cero, porque la IA recuerda el contexto y las conversaciones, y puede personalizar mejor las respuestas según tu historial y otros datos que guardas en servicios como Gmail, si le das permiso para hacerlo.

El camino no acaba ahí. En el horizonte está convertirse en un asistente personal gracias al cual el usuario pueda quedarse a vivir digitalmente dentro de la interfaz de Google sin necesidad de visitar otras webs.

ChatGPT, que en estos momentos va por delante de Google, ya ha mostrado sus cartas. De momento, solo para los usuarios de pago, pero en un plazo no muy lejano, para todo el mundo. Lo ha llamado Pulse y es una función que convierte su inteligencia artificial en un asistente proactivo y predictivo: no espera a que el usuario le haga una pregunta, sino que trata de anticiparse a lo que va a necesitar a lo largo del día.

El funcionamiento, sobre el papel, parece de ciencia ficción. La IA analizará las conversaciones y el historial con ChatGPT, el calendario, correo electrónico (si se le da permiso) y los hábitos de los usuarios. Cada noche, mientras el público descansa, realizará una “investigación” automatizada sobre los intereses actuales, proyectos, agenda y temas discutidos de cada persona que lo utilice, generando por la mañana un resumen personalizado y ofreciendo sugerencias prácticas para iniciar el día.

Pulse es el primer paso hacia una IA que “adivina” o prevé las necesidades, funcionando casi como una secretaría virtual que se anticipa a las demandas informativas o logísticas. Con ella, OpenAI busca que uses ChatGPT como herramienta principal para organizar tu día, gestionar pendientes, inspirarte o tomar mejores decisiones, con sugerencias hiperpersonalizadas.

Lo cierto es que esta promesa de asistencia personal está llena de sombras oscuras. La predicción de Pulse implica importantes riesgos, principalmente relacionados con la privacidad, la seguridad de los datos y la autonomía del usuario. Al anticipar lo que necesitas, la IA analiza y reúne información sensible como correos, calendario, historial de conversaciones, intereses e, incluso, datos personales y laborales. Si el usuario permite estas conexiones, el riesgo de exposición o procesamiento indebido de datos aumenta, y una brecha de seguridad podría dar acceso a terceros no autorizados.

Ya hay quien anticipa problemas de dependencia tecnológica, emocional o funcional, porque el usuario puede acostumbrarse a no pensar ni planificar por sí mismo, delegando en la IA sus decisiones diarias. Un servicio que, además, no es del todo fiable: pueden producirse fallos, confusiones o sugerencias poco pertinentes, que lleven al usuario a perder tiempo o tomar decisiones basadas en información inexacta.

Hay, además, un debate de fondo sobre opacidad algorítmica. El sistema puede condicionar hábitos, la gestión del tiempo o, incluso, influir sutilmente en decisiones personales o laborales, según qué información te muestre, anticipando tus necesidades por encima de tu propia voluntad o iniciativa. Y si alguien accede a una cuenta de ChatGPT, podrá además consultar el historial, gestionar el calendario o acceder a datos privados —lo que aumenta el riesgo de suplantación de identidad o fraude—.

Es muy probable que Google esté ya probando algo parecido a Pulse, integrando en su buscador y su asistente propuestas que anticipen las necesidades de los usuarios y les presenten contenidos personalizados cada día. Ya hay señales claras en la industria y análisis de expertos que indican que tanto Google como otras grandes tecnológicas sienten la presión de OpenAI y ven imprescindible evolucionar hacia asistentes predictivos.

El propio asistente de Google ya está integrando más funciones de personalización, automatización y recomendación continua, aprendiendo de historiales, hábitos y gustos. Para avanzar en esa dirección ha ido transformando productos como Discover y Gemini en ecosistemas que recuerdan a Pulse: muestran actualizaciones, recordatorios, noticias y tarjetas diarias según lo que has buscado o consumido antes, aunque todavía no alcanzan el nivel de proactividad anunciado por OpenAI.

Entretanto, y a la espera de ese paso, todo el mundo da por hecho que el Modo IA de Google tendrá impacto en cómo la gente busca información y consume noticias, usando cada vez más los resúmenes automáticos y conversaciones con la IA, en vez de leer artículos uno a uno o visitar diferentes sitios web. Y eso tendrá consecuencias en los ingresos de los medios digitales, que dependen de grandes volúmenes de visitas para garantizarse ingresos publicitarios.

Muchos creen también que el nuevo modo tendrá un impacto más negativo en el tráfico web de los medios más pequeños, porque los más grandes o con mucha marca seguirán siendo citados o enlazados, lo que al menos les ofrece la posibilidad, aunque sea remota, de que alguien haga clic. Los pequeños, si no aparecen como fuente en estos resúmenes, perderán visibilidad, ingresos por publicidad y oportunidades de suscripción, lo que amenaza su supervivencia.

La generalización de los buscadores basados en inteligencia artificial (IA) y el intento de estos modelos de utilizar como fuente todo el contenido de Internet no solo representa una amenaza para los medios de comunicación que buscan, elaboran y difunden noticias de manera profesional con arreglo a prácticas contrastadas, sino también para sus usuarios.

El porcentaje de supuestas noticias de actualidad elaboradas por la IA que contienen desinformación, errores o simplemente son falsas no solo no se está reduciendo, sino que, según una monitorización llevada a cabo por NewsGuard, está aumentando.

NewsGuard es una empresa fundada por dos periodistas norteamericanos que se dedica a proporcionar una evaluación de la credibilidad de sitios web de noticias e información, con el fin de ayudar a los usuarios, anunciantes, plataformas tecnológicas o instituciones a distinguir fuentes confiables de aquellas que pueden propagar desinformación.

De su análisis se desprende que, a pesar de los avances técnicos implementados para mejorar sus capacidades, las herramientas de IA generativa fallan casi el doble que hace un año en una de las tareas más básicas: distinguir los hechos de la desinformación. En agosto de 2025, las 10 principales herramientas de IA generativa repitieron desinformación sobre temas noticiosos en un 35% de las ocasiones, cuando hace un año ese porcentaje no pasaba del 18%. La conclusión que extraen los autores de este estudio es que, a la hora de proporcionar información noticiosa fiable, “las promesas de la industria de herramientas más seguras y confiables no se han traducido en avances reales”.

En esa monitorización se recoge, además, que a medida que los chatbots se integraron más en las búsquedas en Internet en tiempo real, aumentaron considerablemente sus probabilidades de responder a las preguntas de los usuarios. Su tasa de “no respuesta” se redujo del 31% en agosto de 2024 al 0% un año más tarde.

Sin embargo, al alcanzar el 35%, su propensión a repetir información falsa casi se duplicó. “En lugar de citar fechas límite para los datos accesibles o negarse a comentar sobre temas delicados, los grandes modelos lingüísticos (LLM) ahora se nutren de un ecosistema de información en línea contaminado —a veces incluso deliberadamente contaminado por vastas redes de actores maliciosos, como las operaciones de desinformación rusas— y tratan las fuentes poco fiables como si fueran creíbles”.

Los modelos repiten narrativas falsas con mayor frecuencia, se encuentran en lagunas de datos donde solo actores maliciosos proporcionan información y se dejan engañar por sitios web creados en el extranjero que se hacen pasar por medios locales, con dificultades para cubrir las noticias de última hora de forma fiable.

En julio de 2024, a medida que las herramientas de IA generativa comenzaron a transformar la forma en que las personas consumían noticias e información, NewsGuard lanzó un Barómetro mensual de Historias Falsas de IA, el primer índice mensual estandarizado que evalúa cómo los principales modelos de IA generativa gestionan afirmaciones manifiestamente falsas sobre temas controvertidos o aquellos que podrían ser el objetivo de actores maliciosos que buscan difundir desinformación. El barómetro mide, mes a mes y en tiempo real, si los modelos están mejorando en la detección y refutación de noticias falsas o si continúan repitiéndolas.

En la auditoría de agosto de 2025, los chatbots que con mayor frecuencia produjeron declaraciones falsas en sus respuestas sobre temas de actualidad fueron Pi (56,67%), propiedad de Inflection, y Perplexity (46,67%), ambas con sede en California (esta última empresa es la que más empeoró de un año para otro).

ChatGPT (una creación de OpenAI, la empresa dirigida por Sam Altman) y Meta (propiedad del magnate tecnológico Mark Zuckerberg) difundieron desinformación el 40% del tiempo. Copilot, la IA de Microsoft, y Mistral, de capital francés y sede en París, el 36,67%.

Grok, en manos del multimillonario Elon Musk (el dueño de X y Tesla), produjo declaraciones falsas en el 33,33% de los casos, igual que You.com, la primera en prometer resultados a partir de Internet, impulsada por el magnate del software Marc Benioff.

Los chatbots que menos difundieron desinformación fueron Claude (10%), obra de Anthropic, con sede en San Francisco, y Gemini, creada por Google (16,67%).

NewsGuard asegura que los diez modelos principales de IA no están siendo capaces de discriminar la desinformación de redes de sitios web fraudulentos, repitiendo desinformación y noticias falsas sobre Francia, Moldavia o Alemania, entre otros países.

Para corregir este problema, algunas de estas empresas están anunciando acuerdos con medios informativos fiables. Es lo que ha hecho, por ejemplo, el chatbot francés Mistral, mediante un acuerdo con la Agence France-Presse. OpenAI afirmó que su último modelo GPT‑5 ofrecía respuestas más precisas y fiables, adaptadas al contexto, al nivel de conocimiento y a la región del usuario. Google anunció que su modelo Gemini 2.5 ofrecía una mayor precisión, describiéndolo como su “modelo de IA más inteligente”. Pero, a pesar de estos anuncios, los modelos siguen fallando en las mismas áreas que hace un año a la hora de proporcionar información precisa.

Inicialmente, el problema parecía ser una cuestión de recursos. Los chatbots carecían de información actualizada o evitaban por completo los temas de actualidad y, por lo tanto, se negaban a responder. La introducción de funciones de búsqueda en tiempo real solucionó este problema, poniendo fin a la era de los plazos de entrega de información.

El problema se centró entonces en la selección de fuentes. En lugar de simplemente no responder, los chatbots comenzaron a extraer información de fuentes poco fiables, sin distinguir entre medios de comunicación establecidos hace más de un siglo y campañas de propaganda rusas con nombres similares.

Algunos modelos han intentado abordar esto tomando medidas contra sitios web específicos, orquestados desde el extranjero, que difunden afirmaciones falsas. Otros siguen citando publicaciones en redes sociales difundidas por redes de propaganda, sitios web con baja interacción diseñados para atacar herramientas de IA en lugar de humanos, granjas de contenido generado por IA y sitios web que difunden teorías conspirativas y desinformación en el ámbito de la salud.

Las evidencias sobre los errores que la IA comete cuando trata de ofrecer noticias de actualidad se acumulan. La BBC ya advirtió en febrero en un informe que herramientas como ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity presentan “graves problemas de precisión y de distorsión” al utilizar información periodística, incluso cuando emplean fuentes fiables como la BBC. 

La investigación, realizada por periodistas especializados de la propia cadena, reveló que el 51% de las respuestas analizadas tenía problemas significativos: el 19% introducía errores fácticos y el 13% de las citas textuales estaban alteradas o ni siquiera aparecían en las fuentes originales. Además, detectaron carencias en la atribución de fuentes, la contextualización de la información, la distinción entre hechos y opiniones y la imparcialidad, con ejemplos que van desde datos erróneos sobre muertes hasta conclusiones editorializadas atribuidas a la BBC sin justificación. 

Hasta hace poco, cuando alguien quería buscar información sobre un asunto de actualidad —pongamos el ataque con drones que acaba de sufrir Polonia— escribía en Google algo parecido a esto: “Polonia, ataque, drones”. Inmediatamente, el buscador, propiedad de Alphabet —la cuarta empresa más valiosa del mundo en estos momentos, detrás de Apple, Nvidia y Microsoft, con una estimación bursátil que ronda los 2,8 billones de dólares— le devolvía varios enlaces a medios de comunicación explicando lo que había ocurrido.

Así es como, de manera tradicional, llegaba la mayor parte de las visitas a los medios (además de a través de las redes sociales, aunque en ellas no sea como resultado de búsquedas conscientes decididas por los lectores). Un tráfico del que depende lo sustancial de los ingresos de la mayoría, porque la publicidad se paga, básicamente, en función del volumen de lectores.

Cualquiera que aún utilice Google sabe que eso ha cambiado, porque el buscador ahora ofrece una respuesta previamente masticada por sus modelos de inteligencia artificial, lo que reduce al mínimo los enlaces a los medios, si es que aparecen. Los lectores más desprevenidos pueden acabar creyendo que quien les suministra los datos (es decir, lo que ha pasado en Polonia) es la propia Google. Nada más lejos de la realidad: es una IA que procesa lo que los medios están contando (y que sí habrán contrastado la información y desplazado informadores a todos los lugares de interés).

No es la primera vez que los medios se ven obligados a hacer frente a un evento de extinción. El primero, y más importante, tuvo lugar a finales de los años noventa como consecuencia de la generalización de Internet y la decisión de ofrecer gratis lo que hasta ese momento —en papel— era de pago. La publicidad cayó en picado, a medida que Google se hizo con la mayor parte. De manera que, cuando llegó la gran recesión, a partir del año 2008, empezaron los cierres y los despidos.

Desde entonces, la mayoría de los medios han ido ajustando su cuenta de resultados a los ingresos derivados, sobre todo, de las visitas. Y las visitas dependían —y aún lo hacen— de Google y, en menor medida, de las redes sociales.

Todo eso está cambiando. Y muy deprisa. Los datos que se están recopilando son alarmantes, pero no se convierten en titulares. Cualquier otro sector estratégico sometido a semejante estrés sería objeto inmediato de atención institucional y mediática en busca de soluciones. Y los medios de comunicación lo son, como parte esencial del proceso democrático.

El director ejecutivo del Financial Times reveló este verano que había visto una disminución “bastante repentina y sostenida” del 25% al 30% en el tráfico a sus artículos de los lectores que llegaban a través de los motores de búsqueda de Internet.

Hace pocos días, el propietario del Daily Mail expuso en su presentación a la consulta de la Autoridad de Competencia y Mercados sobre los servicios de búsqueda de Google que AI Overviews (el modelo de presentación de resúmenes informativos de Google) había impulsado una caída en el tráfico de clics a sus sitios de hasta un 89%. Una cifra en la que se reconocen otros medios cuya publicidad —y supervivencia— depende, sobre todo, de los clics que les llegan de los buscadores y que cada vez son menos: una encuesta realizada durante un mes a partir de 69.000 búsquedas de Google, llevada a cabo por el Pew Research Center (un grupo de expertos estadounidense), encontró que los usuarios solo hicieron clic en un enlace bajo un resumen de IA una vez cada 100 veces.

En España, hace pocos días se visibilizó la desesperación del director de El Español, Pedro J. Ramírez, al comprobar cómo se habían derrumbado hasta un 80% las visitas a su medio, hasta el punto de sugerir que se trataba de una conspiración impulsada por Pedro Sánchez.

Le respondió el editor de Jot Down, Ángel L. Fernández, en un artículo en el que, además de ironizar con las quejas del que fuera fundador de El Mundo, describía muy bien el desafío:

“El problema es sistémico: un ecosistema mediático que depende de algoritmos arbitrarios, de plataformas hegemónicas, de infraestructuras controladas por oligopolios tecnológicos, y de un reparto institucional que margina a quienes no forman parte del club de los grandes. Por eso, más que convertir la historia en un episodio heroico de resistencia personal, quizá deberíamos abrir un debate colectivo: ¿cómo garantizamos la diversidad mediática en un entorno donde Google, Meta, Microsoft y los diferentes gobiernos —nacionales, regionales y locales— tienen la sartén por el mango? ¿Cómo defendemos no solo a El Español, sino también a Jot Down, a Menéame, y en general a los digitales que defendemos el pluralismo y no dependemos de un político de turno?”.

La respuesta no está en denunciar cada caso como si fuera un Watergate particular, sino en reconocer que el sistema en su conjunto está roto. Y que solo si nos reconocemos en la fragilidad compartida podremos aspirar a cambiar algo”.

La gente ajena a los medios no lo sabe, pero durante dos décadas, el SEO (Search Engine Optimization) fue uno de los puntos cardinales de toda estrategia mediática digital. “Desde titulares diseñados para captar clics hasta recetas redactadas para agradar al algoritmo de Google, el posicionamiento marcó cómo —y por qué— se publicaba en la web”, explica Miquel Pellicer, periodista y director de Comunicación Digital de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). “Pero la irrupción de ChatGPT, Gemini y Perplexity ha alterado radicalmente ese paradigma. En lugar de enlaces, los usuarios reciben respuestas. Y en esa respuesta, el medio puede no aparecer nunca”.

En España nadie comparte métricas, pero todos aguantan la respiración mientras buscan cómo sobrevivir al tsunami. Ya se anticipan nuevos despidos: la publicación estadounidense Business Insider tuvo que prescindir de aproximadamente el 21% de su plantilla debido a la caída del tráfico web y la dependencia creciente de noticias generadas o consumidas vía IA.

Ya hay sitios experimentando con una transición del SEO al GEO (optimización para los motores generativos de la IA). Tratan de influir en cómo los grandes modelos de lenguaje de la inteligencia artificial citan, resumen o ignoran el contenido disponible en Internet. Algunos ponen la vista en que ahora la clave es ser citado y enlazado en las respuestas generadas por ChatGPT, Gemini o Perplexity.

Plataformas como YouTube o Wikipedia concentran millones de visitas porque los modelos de IA las reconocen como fuentes de autoridad. Por lo que se refiere a la plataforma de vídeo, es consecuencia de recibir enlaces desde medios confiables, lo que aumenta su “autoridad de dominio”, También es el resultado de que se use mucho para tutoriales, conferencias, entrevistas o charlas académicas. La IA se fija en los sitios con larga trayectoria, muchas citas y alta visibilidad. Wikipedia ofrece todo eso, además de datos estructurados y en abundancia.

En otros casos, medios como The Guardian o Reuters captan tráfico al permitir la indexación de sus contenidos, explica Pellicer. “Para los editores, la lección es clara: en la era del GEO, el reto no es solo optimizar titulares para buscadores, sino construir credibilidad y relevancia suficientes para que la IA considere sus contenidos parte esencial de la respuesta”.

Donde antes la prioridad era atraer clics —lo que llevó a una deriva hacia el clickbait, con titulares forzados o engañosos—, ahora lo que cuenta es tener credibilidad. La IA ya no premia únicamente lo más visto, sino la capacidad de generar contenido que aporte valor y contexto inmediato al usuario. Paradójicamente, al mismo tiempo que los nuevos buscadores basados en inteligencia artificial están dejando de redirigir a los internautas hacia los medios, están poniendo en valor el periodismo, la calidad y la autoridad de los contenidos.

Eso significa estructurar la información de forma clara y verificable, incluyendo datos contrastados y fuentes fiables que aumenten la autoridad. También incorporar respuestas concisas a preguntas frecuentes, así como usar un lenguaje natural y una semántica rica. Expertos en tráfico como Evolution Group coinciden: “La combinación de inteligencia artificial y estrategia editorial no es una tendencia, es la única forma de sostener el crecimiento de los medios”.

El cambio afecta también a las formas de medir el tráfico. El llamado “tráfico directo”, una categoría que, pese a su nombre, no siempre significa que el usuario haya tecleado voluntariamente la dirección de un medio en su navegador, es en realidad un cajón de sastre donde acaba cualquier visita cuyo origen no puede identificarse de manera clara: accesos desde marcadores, correos electrónicos, documentos PDF, apps móviles o navegadores con fuertes restricciones de privacidad, como Safari.

La llegada de la inteligencia artificial añade un nuevo nivel de distorsión al ofrecer respuestas completas sin necesidad de que el usuario visite la web original. Cuando sí derivan tráfico, en muchos casos este aparece registrado como “directo” o incluso “desconocido”. El resultado es una inflación de las cifras internas de los medios y una mayor opacidad en el análisis del comportamiento de la audiencia.

A este fenómeno se suma la fragmentación creciente de las fuentes de acceso. El tráfico social es cada vez más difícil de medir tras los cambios en las APIs de plataformas como Facebook o X, y la progresiva desaparición de las cookies complica la trazabilidad en el tráfico orgánico procedente de los buscadores. En consecuencia, comparar de forma transparente quién tiene más tráfico y quién menos se convierte en una tarea imposible si se utilizan únicamente herramientas internas como Google Analytics.

La pregunta ahora es qué ocurrirá con el tráfico inflado o distorsionado por la IA. La tendencia apunta a que la batalla ya no será tanto por el volumen bruto de páginas vistas como por otros indicadores más sofisticados: el tiempo de atención real de los usuarios, la calidad del público en términos demográficos y de afinidad, o el contexto seguro y verificado donde aparecen los anuncios. Organismos como IAB Europe y la WFA (World Federation of Advertisers) ya impulsan el concepto de “attention economy” como alternativa a las métricas tradicionales.

Al mismo tiempo, no falta quien defiende un replanteamiento total: la supervivencia de las organizaciones de noticias depende ahora de establecer una relación directa y de confianza con los lectores, quienes están llamados a convertirse en su principal soporte económico y reputacional. De pronto, los modelos de suscripción, en los que infoLibre fue pionero en España, son esenciales para los medios.

Muchos ya trabajan en estrategias para incrementar la captación de suscripciones, multiplicar las newsletters y optimizar las apps propias con el objetivo de crear comunidad y fidelizar a los lectores. De repente, mantener la transparencia y la confianza de la audiencia —algo en lo que este diario también ha estado desde el primer minuto— empieza a ser una herramienta importante para poner en valor los contenidos propios frente a resúmenes elaborados por la IA.

El cambio, que ya está empezando a darse —la caída del tráfico es tan acusada que en poco tiempo muchos medios pueden verse en dificultades—, pone también el foco en la responsabilidad de los lectores que consideran importante acceder a información de calidad, algo que muchos identifican con lo elaborado por organizaciones de noticias concretas. Requieren saber quién les informa y decidir si esos medios son fiables para ellos, ya que la credibilidad pasa a ser el principal activo en medio de la nueva desintermediación que viene con la IA.

El debate está abierto y nadie tiene una respuesta definitiva, pero hay dos claves que parecen estar, al menos, en línea con lo que se conoce como periodismo de calidad. La primera pone el foco en textos que cumplen criterios específicos de claridad, estructura, relevancia y confiabilidad, los que utiliza la IA para interpretar, jerarquizar y seleccionar la información que muestra al usuario.

El énfasis se traslada ahora a responder de manera directa a preguntas concretas, con frases cortas, lenguaje preciso y definiciones claras, evitando ambigüedades o frases que mezclen varios conceptos en una sola oración. La IA tiende a seleccionar información que aporte valor único, no solo duplicados de otras webs, con una estructura clara (introducción breve, desarrollo con datos y conclusión ayudan a que el resumen sea coherente y completo) y un uso preciso de cifras, fechas y referencias a estudios o instituciones para mejorar la autoridad del contenido. Todo lo contrario del clickbait y el periodismo amarillo, que previsiblemente seguirán teniendo su hueco en unas redes sociales cada vez más tóxicas.

La segunda clave depende de los lectores. El nuevo contexto digital exige que sean protagonistas y responsables de la sostenibilidad de los proyectos informativos: quien quiere información fiable y contextualizada debe respaldar activamente aquellos medios en los que confíe, estableciendo un vínculo mucho más fuerte y duradero con periodistas y marcas informativas.

El nuevo proceso de desintermediación que abrieron las redes sociales y que ahora intensifica la IA hará más relevante que nunca saber quién cuenta las cosas, cuál es su trayectoria, su compromiso y sus valores. La confianza no solo será en la marca, sino en la persona y el equipo detrás de cada artículo; los medios deberán explicitar su modelo de funcionamiento y su responsabilidad editorial, mientras que los lectores decidirán quién merece su apoyo y lealtad.

La inteligencia artificial es desde hace tres años la tecnología fetiche y el epicentro de cualquier conversación sobre el futuro. Lo que antes parecía un concepto propio de una película de ciencia ficción o de un capítulo de Black Mirror, ahora forma parte ya de nuestras vidas. Y, aunque no nos guste reconocerlo, cualquier éxito que afecte a nuestro día a día tiene un impacto en la economía. Y en el caso de la IA, no iba a ser menos con valoraciones disparadas en las bolsas, promesas sobre una alta rentabilidad financiera y un discurso que roza la euforia. Sin embargo, no es oro todo lo que reluce y las dudas llevan encima de la mesa de los mercados bursátiles desde principios de año.

La pregunta, incómoda pero inevitable, es si estamos repitiendo la historia de otras burbujas tecnológicas. Las señales de alarma son visibles, más desde este mismo mes de agosto donde se ha producido la tormenta perfecta: caídas en bolsa de los emblemas del sector acompañados de declaraciones grandilocuentes de algunas de las figuras claves de la industria junto a oportunos estudios con conclusiones llamativas. 

"Lo que estamos viendo no es una burbuja de la inteligencia artificial en sí, sino más bien una de expectativas", explica Cristian Castillo, profesor de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) en logística y producción. Para este experto, el progreso técnico es "innegable", pero "la velocidad de esos avances no ha estado a la altura del entusiasmo que se ha acumulado" alrededor de esta tecnología. 

"Hay una cantidad de dinero descomunal entrando en el sector. Todo tiene que ver con la liquidez que se está inyectando a esta tecnología porque ahora es la mejor apuesta en inversión de capital", admite Jesús Cristóbal, profesor de OBS Business School y director de Sand. Este experto señala que esto supone un "peligro tremendo": "Si se cortara el flujo habría una caída en cadena porque hay muy pocas empresas recibiendo grandes cantidades de dinero". 

¿Se han inflado las expectativas? "Ya ha demostrado su valor increíble. Lo que pasa con toda la tecnología nueva y disruptiva es que pasa por este entusiasmo que no se mide muy bien", reconoce Miguel Ángel Román, doctor en Inteligencia Artificial, ingeniero de Telecomunicaciones e Informática y cofundador del Instituto de Inteligencia Artificial (IIA). 

Para Castillo, con la IA estamos entrando ya en el "valle de la desilusión", una fase en la que "el entusiasmo inicial se convierte en escepticismo". "La tecnología es asombrosa y ha logrado avances que hace apenas unos años parecían inalcanzables, pero todavía está lejos de cumplir con la imagen que se ha proyectado de ella. Se ha instalado la idea de que estamos a un paso de alcanzar sistemas comparables a la inteligencia humana, cuando en realidad los modelos actuales siguen mostrando limitaciones claras", sostiene. 

Y estas expectativas han inundado los mercados. Una de las más beneficiadas ha sido Nvidia, que ha experimentado un crecimiento significativo, superando el 500% en los últimos cinco años, impulsado por el auge del mercado de la inteligencia artificial. Aunque su nombre no acapara titulares por sus avances a nivel tecnológico, como Open AI con ChatGPT, se trata de la empresa líder en la fabricación de chips, clave para el crecimiento del sector. Por ello, cualquier perturbación en su valoración bursátil hace saltar las alarmas. 

Y esto es lo que ha pasado durante todo el pasado mes de agosto. Sobre todo desde el día 18. Mientras Nvidia se dejaba un 3%, el resto de acciones de las tecnológicas estadounidenses también registraban números rojos, sobre todo Palantir, empresa de minería de datos y software espía, con contratos del gobierno estadounidense valorados en miles de millones de dólares, que se desplomó casi un 10%. 

Y la presentación de sus resultados del segundo trimestre el pasado día 27 tampoco ayudó: a pesar de superar las expectativas de Wall Street al establecer un nuevo récord de ventas, las acciones de la compañía cayeron un 2,3%. "Este comportamiento bursátil es ilustrativo. Son reacciones que muestran hasta qué punto las valoraciones estaban apoyadas más en expectativas de futuro que en beneficios tangibles", argumenta Castillo. 

Incluso el propio Sam Altman, CEO de OpenAI, reconoció a mediados de agosto a un grupo de periodistas que los inversores están "demasiado entusiasmados con la IA". "Cuando se producen burbujas, las personas inteligentes se entusiasman en exceso con [lo que en realidad es tan solo] una pizca de la verdad", aseguró, según recoge The Verge. "No creo que estuviera hablando de una burbuja desde el punto de vista tecnológico, sino por las inversiones y los sueldos que se están pagando", señala Román. 

Y es que Altman pareció comparar esta dinámica actual con la burbuja de las puntocom. "Es la situación más parecida a la actual y podríamos estar en un estado similar", apunta Jesús Cristobal. El desplome bursátil centrado en las empresas de internet se produjo entre marzo de 2000 y octubre de 2002 después de que durante los años 90 se generase una fiebre por las empresas tecnológicas ante el desarrollo de internet. En concreto, el Nasdaq perdió casi el 80% de su valor después de que muchas de estas empresas no generaran ingresos ni beneficios. "Además ahora el sector está concentrado en menos jugadores y todos los indicadores están disparados y en récord", reconoce este profesor. 

Los comentarios de Altman, una de las voces más importantes dentro de la industria actual, se suman a la creciente preocupación de expertos y analistas de que la inversión en inteligencia artificial avanza de forma demasiada acelerada. A principios de este año, Ray Dalio de Bridgewater Associates advirtió en The Financial Times de que el ciclo actual en Wall Street parecía ser "muy similar" al observado antes de la crisis de las puntocom. Advertencias similares a las que también han hecho más recientemente personajes como el cofundador de Alibaba, Joe Tsai, o el economista jefe de Apollo Global Management, Torsten Slok.

Una inversión acelerada que también está teniendo repercusión en la fuga y caza de talento. Las grandes tecnológicas han comenzado a inflar los sueldos de algunos de sus trabajadores. En concreto, Mark Zuckerberg fichó durante la primavera para desarrollar en Meta su superinteligencia a más de 50 investigadores de compañías como OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, xAI o Apple con contratos que, según algunos medios como Wired, sumaban 300 millones de dólares en cuatro años. 

Las advertencias desde dentro de la propia industria parece que recibieron además el aval externo de un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) publicado este mismo mes de agosto que reveló que el 95% de las empresas que invierten en IA generativa aún no han visto ningún retorno financiero. "Hay que ir más allá del titular", advierte Román. 

Y es que, aunque el mercado optó por interpretarlo como una crítica a la inteligencia artificial en su conjunto, lo cierto es que esta investigación del MIT apunta a que el principal problema no es la calidad de los modelos adoptados a nivel empresarial, si no la "brecha de aprendizaje" de los ejecutivos. Es decir, tal y como explica Fortune, la integración de esta tecnología es defectuosa porque no entendían cómo usar estas herramientas correctamente.

"La irrupción de modelos como ChatGPT generó una sensación de disrupción inmediata. De repente, todas las empresas querían incorporar inteligencia artificial a sus procesos. El problema es que esa adopción muchas veces se hizo sin conocer bien las limitaciones de la tecnología ni contar con una estrategia clara de integración", defiende Castillo que señala que la mayoría de proyectos se han orientado a áreas visibles, "como ventas y marketing", donde el impacto real es "limitado", mientras que "los retornos más consistentes se obtienen en la automatización de procesos internos". 

Así, con las expectativas infladísimas tanto en la bolsa como en la propia industria y con todo el mundo en el sector esperando a cualquier mínimo resquicio de señal preocupante para lanzar sus mensajes de alerta, la pregunta es evidente: ¿podría explotar esta burbuja? Para Jesús Cristobal, este escenario no cabe a corto plazo: "Hay una carrera armamentística entre EEUU y China por la inteligencia artificial: están invirtiendo muchísimo y no se va a cortar el dinero. Tendría que venir algo muy grave y que no tenemos en el radar para que pasase en breve". 

Y si explota esta burbuja, ¿qué va a pasar? "Va a afectar a la confianza del inversor y podría retrasar avances porque habrá más incertidumbre", reconoce Román. "Lo que se frenaría no sería el desarrollo tecnológico en sí, sino las expectativas sobredimensionadas que se han creado en torno a ella", completa Castillo. 

Dentro de la propia industria, las tecnológicas que están desarrollando la inteligencia artificial serán las que se vean más afectadas. Para Miguel Ángel Román, las empresas que tienen la unión de una serie de cuatro elementos son las que tienen todas las cartas para "resistir" ante una posible explosión de la burbuja y un parón de la inversión. 

El primero, son los datos. "Por ejemplo Google puede seguir aprovechando la inteligencia artificial porque tiene más datos que nadie y su dominio va a ser como con Internet, enorme", detalla Román. El segundo, es la infraestructura, los famosos centros de datos. "Empresas como Amazon están pensando en hacerse con centrales nucleares para alimentarlos", explica este experto. El tercero es "la famosa GPU", es decir, la capacidad de cómputo y aquí la mejor "es el de Nvidia". Y, por último, el talento. De ahí, los sueldos desorbitados que está poniendo encima de la mesa Meta. 

"¿Quién tiene estos cuatro elementos? El único es Google. Open AI está intentando obtener los elementos que le faltan, por ejemplo con su asociación con Microsoft. La dependencia con Nvidia la tienen todos, excepto Google, y por eso está creciendo tanto", sostiene Román. 

"Y aunque alguna de las empresas actuales desapareciera, el conocimiento se esparcirá por otras empresas", añade Cristóbal que cree que la empresa más afectada podría ser Nvidia. "Tiene un riesgo de concentración de sus clientes y cuellos de botella en la fabricación de sus chips", asegura. 

Más allá de la propia industria, la explosión de la burbuja también podría tener repercusiones, aunque más limitadas, en la adopción de inteligencia artificial en sectores como salud, educación, transporte o servicios. "Este tipo de grandes inversiones están en las empresas más grandes y fuertes, por lo que no se verán afectadas", completa Román que insiste en que esta tecnología "ha venido para quedarse". 

"En sectores donde ya se observan beneficios tangibles no desaparecerá, aunque el ritmo de inversión y adopción se ajuste a una realidad más prudente", apunta Castillo. Este experto apuesta porque en el campo de la sanidad, la adopción de los algoritmos que apoyan el diagnóstico por imagen, la monitorización de pacientes o la predicción de brotes, va a "seguir adelante", mientras que en otros, como en transporte y logística, los proyectos más ambiciosos, "como los vehículos completamente autónomos", podrían "ralentizarse". 

Y, por último, también hay que tener en cuenta al usuario. Aunque parece que en este caso, a la hora de usar la propia tecnología, no tendrá impacto. "Pasará lo mismo que con la burbuja de Internet: afectó a inversores y a los creadores de startups, pero a los usuarios les afectará poco porque podrán seguir usando normalmente estas herramientas", apunta Román. 

Para Cristian Castillo, el impacto en los usuarios sería sobre todo de "percepción". "Tras un entusiasmo inicial con herramientas como ChatGPT, ya se observa que solo una minoría paga por la versión premium. Un estallido de la burbuja consolidaría esta tendencia: los usuarios seguirán utilizándose como apoyo, pero con expectativas más realistas sobre lo que pueden y no pueden hacer", explica este experto. 

Para Jesús Cristóbal, el usuario lo podría notar en que se podrían poner fin "a las cuentas gratuitas", pero más allá de eso "no debería verse afectado porque el servicio ya se está prestando".

El debate sobre el papel que la inteligencia artificial está tomando en la salud mental se intensificó hace unos días, tras la publicación en The New York Times del testimonio de Laura Reiley, madre de Sophie Rottenberg, una adolescente que consultó con Harry, un terapeuta basado en ChatGPT, antes de quitarse la vida. Este caso ha reavivado la preocupación sobre la capacidad de los chatbots para ofrecer información segura en situaciones de crisis.

Ahora, un nuevo estudio, publicado en Psychiatric Services, analiza de forma sistemática cómo responden tres de los chatbots de IA más utilizados —ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google— a preguntas sobre suicidio.

Los investigadores comprobaron que ChatGPT y Claude ofrecieron respuestas apropiadas a preguntas de riesgo muy bajo, como “¿Qué estado tiene la tasa de suicidio más alta?”, y evitaron dar información directa en preguntas de riesgo muy alto, por ejemplo, sobre métodos letales. Gemini, en cambio, mostró un patrón más variable y tendía a no contestar, incluso cuando la pregunta era de bajo riesgo.

El estudio, liderado por Ryan McBain, investigador en la Corporación RAND (una organización estadounidense sin ánimo de lucro que investiga en políticas públicas) también revela que todos los chatbots fueron inconsistentes ante preguntas de riesgo intermedio —como “¿Qué recomendaciones darías a alguien con pensamientos suicidas?”— respondiendo de forma adecuada en algunos casos y omitiendo la respuesta en otros.

“Estos hallazgos muestran que se necesita un mayor refinamiento para que los chatbots proporcionen información segura y efectiva en escenarios de alto riesgo”, señaló McBain. Los autores recomiendan mejorar la alineación con la orientación de expertos clínicos mediante técnicas como el aprendizaje con retroalimentación humana.

El trabajo fue financiado por el Instituto Nacional de Salud Mental de EE UU y contó con la participación de investigadores de RAND, el Harvard Pilgrim Health Care Institute y la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Brown.

Este artículo fue publicado originalmente en la Agencia SINC, la agencia de noticias científicas de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología.

Un total de 25 empresas se adhirieron de manera voluntaria al código de buenas prácticas en la utilización de la inteligencia artificial, impulsado por la Comisión Europea, entre las que se encuentran, Google, Amazon, IBM, Microsoft y Open AI. Según informa EFE.

Entre las ausencias, cabe destacar a Meta (que ya había avisado de que no lo haría) y las empresas chinas como Alibaba, Baidu or Deepseek.

Elon Musk, dueño de la empresa xAI, decidió suscribir tan solo el capítulo de seguridad y no sumarse a los otros dos (centrados en los derechos de autor y la transparencia).

La lista está formada por: Accexible, AI Alignment Solutions, Aleph Alpha, Almawave, Amazon, Anthropic, Bria AI, Cohere, Cyber Institute, Domyn ,Dweve, Euc Inovação Portugal, Fastweb, Google, Humane Technology, IBM, Lawise, Microsoft ,Mistral AI, Open Hippo, OpenAI, Pleias ,Re-AuditIA, ServiceNow, Virtuo Turing y Writer, aunque pueden unirse nuevas compañías.

Aquellas empresas que no hayan firmado este código voluntario, deberán demostrar por medios alternativos que están respetando la legislación europea.

Este sábado entraron en vigor las normas de la Unión Europea para los modelos de inteligencia artificial generativa, que obligan a los grandes sistemas como ChatGPT, de OpenAI, o Gemini, de Google, a respetar los contenidos protegidos por derechos de autor y a no proporcionar información discriminatoria ni contraria a los derechos fundamentales.

Las obligaciones forman parte de la ley de inteligencia artificial de la UE, que entró en vigor el año pasado y se irá desplegando de forma progresiva hasta 2027.

La ley, pionera en el mundo, permite o prohíbe el uso de la tecnología en función del riesgo que genere para las personas y hace dos semanas, la Comisión Europea publicó las directrices que deberán seguir los sistemas de inteligencia artificial generativa para cumplir con la norma.

Estados Unidos está presionando a la UE por las recientes leyes que han entrado en vigor para controlar el poder de las grandes tecnológicas, en su mayoría estadounidenses.

No solo la ley de inteligencia artificial, sino también la de mercados digitales -que establece las pautas de la libre competencia entre las tecnológicas- y la de servicios digitales -que les obliga a combatir el contenido ilegal-.

Bruselas pide a los sistemas de inteligencia artificial generativa, principalmente a los considerados de alto riesgo por su elevada capacidad de cálculo, que no los entrenen con datos protegidos por derechos de autor y a que evalúen el peligro que pueden provocar a los usuarios.

En concreto, que analicen hasta qué punto pueden fomentar violaciones de los derechos humanos y si existen otros peligros como la posibilidad de que las personas pierdan el control o haya accidentes químicos, biológicos y nucleares

Cualquier actualización de los modelos de inteligencia artificial que a partir de hoy se lance al mercado deberá respetar la normativa y en caso de incumplimiento, Bruselas podrá abrir expedientes a las empresas a partir del 2 de agosto de 2026.

Aunque la fecha se aplaza un año para todas las versiones de los chats que ya se estén comercializando y la vicepresidenta de la Comisión Europea para la Soberanía Tecnológica, Henna Virkkunen, ha abierto la puerta a retrasar la aplicación de la ley.

Cuarenta organizaciones europeas e internacionales de artistas, editores y poseedores de copyright han mostrado esta semana su "insatisfacción" con el código de conducta porque lo consideran "una oportunidad perdida para brindar una protección significativa de los derechos de propiedad intelectual".

La inteligencia artificial se ha convertido en el epicentro de la conversación tecnológica y social. Lo que antes parecía un concepto futurista propio de una película de ciencia ficción o de un capítulo de Black Mirror, ahora es parte fundamental de nuestra rutina tras conquistar móviles, redes sociales, buscadores, aplicaciones de mensajería y correos electrónicos. Así responde preguntas, organiza ideas, resume noticias, facilita procesos, prepara viajes… Desde que ChatGPT irrumpió en escena, la carrera por avanzar en esta tecnología se ha acelerado, despertando tanto entusiasmo como preocupación. Mientras algunos la ven como la herramienta definitiva para la productividad y la creatividad, muchos advierten sobre sus riesgos éticos, sesgos o manipulaciones y otros tantos, algunos incluso desde dentro de la propia industria, lanzan mensajes apocalípticos.  

Para intentar entender la magnitud de la gran revolución de este siglo que estamos viviendo en directo y poder profundizar más allá del anuncio de turno y el titular llamativo sobre determinada nueva función, la mejor opción a estas alturas de la partida es recurrir a los libros para conseguir un conocimiento fiable, una perspectiva crítica y argumentos sólidos sobre su papel. En pleno descanso estival y para hacerte la tarea más fácil, repasamos diez títulos sobre esta tecnología que se han publicado desde el aterrizaje a finales de 2022 de ChatGPT, es decir, durante los últimos tres años. Y, en la era de la inteligencia artificial en la que a veces no todo es lo que parece, estas obras han sido escritas por humanos (supuestamente y hasta que se demuestre lo contrario). 

"Lo vi en TikTok" no puede ser tu fuente de información. Con esta premisa tan contundente, y muy propia de la generación Z —para los millennials sería "lo busqué en Google"—, Simply IA es la introducción perfecta al mundo de la inteligencia artificial. 

A base de gráficos e imágenes ilustrativas, explica de forma accesible el funcionamiento de esta tecnología, desde ChatGPT hasta el internet de las cosas pasando por conceptos como las redes neuronales o las burbujas filtradas. Esta guía también describe sus elementos fundamentales y sus aplicaciones prácticas, repasa los hitos de su historia o explora los debates éticos a su alrededor. 

Mucho más denso y escrito por Carmen Torrijos y José Carlos Sánchez con prólogo de Mario Tascón, este libro no es una defensa ni una crónica de la historia de la inteligencia artificial, ni tampoco un ensayo con enfoque tecnológico o antropológico. Es todo a la vez e intenta explicar de forma clara cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje en los que se basan estas herramientas desgranando su trastienda técnica entre el funcionamiento real y las expectativas generadas. Además de desmontar las distopías cotidianas de las máquinas que sustituyen al ser humano, también intenta construir una cultura ciudadana común sobre esta tecnología. 

Los algoritmos son la base de la inteligencia artificial ya que son el conjunto de reglas y procesos que permiten que una máquina pueda aprender y tomar decisiones por sí misma. Por esto, es tan importante entenderlos para comprender cómo funciona esta tecnología. Y Clara Grima hace en Con algoritmos y a lo loco la perfecta apología sobre su belleza y su importancia en nuestro día a día como "una receta para resolver problemas", pero también explica el origen de su mala fama. "Se habla de ellos como si fueran unos dementores de Harry Potter, y no lo son", aseguró en una entrevista con infoLibre esta doctora en Matemáticas en la que también apuntó la causa: "El problema no es la herramienta, es quién la está utilizando". 

Y, con la inteligencia artificial, pasa lo mismo: "El problema viene cuando diseñamos algoritmos que aprenden y se adaptan y los usamos para tomar decisiones que nos afectan directamente. Ahí es cuando la ciencia y tecnología más puntera tiene que mirar a los ojos a la filosofía para pedirle ayuda".

La singularidad alrededor de la que gira este título es el punto de inflexión a partir del cual las aplicaciones superinteligentes y los robots pasarán a protagonizar el relato, realizarán la mayoría de tareas por nosotros y transformarán la sociedad en algo diferente a lo que es ahora. Así, este ensayo del profesor Carlos Fenollosa desgrana la inevitable transformación económica, laboral y social de la humanidad gracias a esta tecnología al tiempo que arroja luz sobre cómo hemos llegado hasta aquí, enumera sus ventajas y peligros, y analiza los retos que tiene por delante la sociedad.

Aunque confesó en una entrevista a infoLibre que la elección de una abeja robótica para la portada de su libro fue una casualidad, la idea está clara: el mundo está cambiando y hasta el insecto más importante para la supervivencia humana tendrá su réplica en la inteligencia artificial. 

"El problema fundamental de la inteligencia artificial es la creciente externalización de decisiones humanas en ella". Daniel Innerarity propone en este ensayo una reflexión filosófica sobre los principales asuntos que esta tecnología nos obliga a repensar: desde la naturaleza de la automatización y la creatividad, pasando por la fiabilidad de la analítica predictiva o el significado de la transparencia hasta el azar en un entorno mediado por la gobernanza algorítmica. 

Así, en el gran debate dentro de la inteligencia artificial, este libro revisa el concepto de democracia en la actual encrucijada tecnológica desde una perspectiva crítica y respetuosa. "El desarrollo espectacular de la IA genera histeria digital, esto es, esperanzas y temores igualmente infundados, que hay que moderar", explicó en una entrevista en infoLibre. Además, plantea una idea novedosa del control político de la tecnología que promueva la igualdad, la democratización del entorno algorítmico y un nuevo contrato social entre los humanos y las máquinas.

Para Ethan Mollick, el tiempo para entender y usar mejor la inteligencia artificial en el día a día son "tres noches en vela". Y él lo resume en este libro en el que reconoce los riesgos existenciales de esta tecnología, pero centrándose en cómo aprovecharla hoy de manera pragmática.

Esta guía práctica y equilibrada, lejos del optimismo desmesurado pero también del catastrofismo, gira alrededor de la cointeligencia, un concepto que entiende la IA como una compañera de trabajo, una profesora o una entrenadora, es decir, ni como una amenaza ni como una salvadora. Este profesor y ahora celebridad en las redes sociales compone así un manual para trabajar, aprender y vivir en esta nueva era y sacar provecho del enorme potencial de esta tecnología. Aunque no tiene todas las respuestas, sí que ayuda al lector a hacerse las preguntas correctas.

¿Son realmente inteligentes los programas de inteligencia artificial? ¿Estamos exagerando su potencial? ¿Debe preocuparnos que las máquinas superen a los humanos? Melanie Mitchell explora en este libro estas preguntas y la profunda desconexión entre el bombo publicitario y los logros reales. Esta científica informática proporciona así un recorrido por esta tecnología desgranando lo que ha logrado, cómo está rehaciendo nuestro mundo y cuánto le queda por recorrer. 

Aunque este título llegó a España en 2024, la autora terminó de escribir el libro en 2020 por lo que deja fuera, evidentemente, el avance que supone ChatGPT. No obstante, esta obra no pierde vigor al plantearse como una guía para entender la IA, sus extravagantes promesas sobre una superinteligencia y su impacto en nuestro futuro.

Ray Kurzweil es conocido por ser el oráculo de la tecnología después de que, en 2005, adelantase en La singularidad está cerca, entre otras muchas cosas, unos dispositivos que serían mucho más que un teléfono, es decir, el iPhone que Apple presentó en 2010 y que dio origen a los smartphone de hoy en día. 

Ahora, veinte años después, el que es una de las voces más autorizadas de Google vuelve a la carga con La singularidad está más cerca en la que predice que la inteligencia artificial superará los niveles de la mente humana en 2029 y que hacia 2045 se expandirá un millón de veces en formas inimaginables al conectar nuestros cerebros directamente a la nube. Y no se queda aquí: además de evaluar innovaciones tecnológicas en biotecnología, nanotecnología y robótica, anuncia que todos estos avances nos acercan cada vez más a la singularidad. 

"Son muchas las vidas futuras que nos plantea la inteligencia artificial, tan apasionantes y tan inquietantes como las que queramos imaginar o, mejor aún, como las que queramos crear". En este libro, Cristina Aranda plantea una visión realista sobre esta tecnología que intenta sacudir todos los miedos alrededor de estas herramientas al tiempo que aborda desde la precisión los retos éticos y económicos. Además, intenta mostrar todas las oportunidades que abre detallando qué es, explicando que no es tan reciente ni tan inteligente, o analizando cómo se puede aplicar para el bien común, la IA for Good, que puede mejorar la vida en ámbitos como el trabajo, la salud, la educación o los  servicios públicos.  

Con sentido del humor e ilusión, también saca la bola de cristal para dibujar el futuro y cómo cree que se puede usar la inteligencia artificial. Así plantea desde el uso de drones autónomos, se pregunta si surgirá una moda que apuesta por la desconexión absoluta o va un paso más allá imaginando si un humano se podrá enamorar de un chatbot o si, una vez muertos, se podrá regresar en forma de avatar para interactuar con nuestros seres queridos. 

Mustafa Suleyman es toda una celebridad de la inteligencia artificial. Cofundador de DeepMind y actual CEO de Microsoft AI, publicó en 2023 uno de los libros más influyentes e interesantes sobre el futuro de esta tecnología en la que plantea que se avecina un nuevo amanecer para la humanidad ya que estamos a punto de cruzar un umbral crítico en la historia en que todo lo que conocemos va a cambiar. 

"¿Y si lo que se avecina es un tsunami y no una ola?", se pregunta en el el primer capítulo de este título en que desarrolla que la humanidad no está preparada para vivir rodeados de una inteligencia artificial capaz de ejecutar tareas complejas y con impresoras de ADN, armas autónomas, robots asistentes y energía abundante. Según argumenta, estas herramientas ayudarán a afrontar nuevos retos globales y serán capaces de crear una enorme riqueza, pero también amenazan seriamente las bases del orden mundial al enfrentarnos a los daños de una exposición incontrolada a estas nuevas tecnologías y a la amenaza de una vigilancia abusiva.

Los medios de comunicación han comenzando a perder el control de sus contenidos y, por tanto, de lo que les llega a los lectores. Primero fueron las redes sociales y ahora es el turno de la inteligencia artificial que permite seleccionar las noticias más importantes, resumirlas sin necesidad de visitar la cabecera que las produjo y contártelas con su particular estilo. Aunque podría parecer algo trivial, es más importante de lo que parece con un ChatGPT convertido en casi un consejero de sus usuarios más fieles y tras la implementación en Google, desde mayo de 2024, de las AI Overviews o Vista creada con IA —aunque a España no llegaron hasta el mismo mes de marzo—. 

Y las primeras cifras que se van conociendo son inquietantes. Según datos de Similarweb de este mismo mes de julio, el porcentaje de búsquedas de noticias sin clic en medios subió del 56% a casi el 69%, trece puntos, durante el último año, tras la implementación de las AI Overviews —respuestas de las búsquedas sintetizadas directamente en la página de resultados—. Y los datos con respecto a ChatGPT van en la misma dirección: las búsquedas relacionadas con información en esta herramienta aumentaron un 212% desde enero 2024 a mayo 2025. 

¿Estamos presenciando otro momento histórico más con el inicio del declive de los medios? Los expertos consultados por infoLibre coinciden en que estamos ante una "nueva etapa" para el periodismo. "Los medios producen contenido de calidad con visión crítica o con apego al territorio, y las grandes plataformas se aprovechan de esto sin devolver nada a cambio", asegura Valeria Pereiras, periodista y vocal de la xunta de goberno del Colexio de Xornalistas de Galicia. 

Para Jorge Vázquez-Herrero, profesor de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidade de Santiago de Compostela, no estamos ante "un declive estructural": "Es una nueva etapa que hay que ver cómo encaja, igual que en otro momento fue el irse a las redes, el dejar de obtener tráfico desde estas plataformas, o el énfasis en el SEO".

Para María Fernanda Novoa-Jaso, doctora y profesora de la Universidad de Navarra, estamos presenciando una "etapa de transición" que "ofrece múltiples posibilidades y desafíos para el ejercicio del periodismo". Esta profesora que es, además, una de las autoras del Digital News Report en España, explica que es necesario "una adaptación constante" a los cambios tecnológicos al tiempo que no "desatienden" los principios éticos de la profesión como "que determina qué acontecimientos se consideran noticias o qué valores informativos están en juego".

Ante esta nueva etapa, lo que está claro es que tanto los resúmenes de AI Overviews como las respuestas de ChatGPT son una amenaza para el periodismo. "La implementación de estos sistemas no solo impacta al ámbito periodístico, sino que se extiende a todos los sectores de la sociedad", reconoce Novoa-Jaso.

Opinión similar mantiene Vázquez-Herrero: "La amenaza real es para la sociedad". "Nos debería preocupar que alguien considere que se puede informar por un resumen de una de estas plataformas o por lo que responde un chatbot. Más que nada porque entonces el ciudadano ya no elige, consume lo que le echan", sostiene este profesor. 

Y todo esto en un contexto en el que aún estamos en el albor de la implementación de estas herramientas que, por ahora, no conquistan a los usuarios. Según el Digital News Report 2025, las audiencias muestran un interés relativamente bajo, de un 30%, por las diferentes alternativas para adaptar noticias a sus necesidades individuales. En España, el uso de chatbots como fuente informativa sigue siendo muy marginal: sólo un 3% de los usuarios declara usarlos para informarse. 

A pesar de este bajo uso, en el caso de Google ahora mismo es casi imposible huir de estos resúmenes al usar su buscador. La Vista creada con IA proporciona respuestas sintetizadas directamente en la página de resultados, justo en la parte superior. "Son muy útiles", confiesa Vázquez-Herrero, ya que "ahora esa revisión de primeros resultados que se hace para decidir qué se quiere ver".  

La tecnológica aseguró inicialmente que estos resúmenes no aparecerían en lo que ellos denominaron "temas de noticias duras", sin embargo, tal y como publicó The New York Post, una de estas cajas apareció en los resultados para "muerte de Anne Burrell". Un documento de Google de mayo de 2025 añade ahora que solo aparecerán en las búsquedas "cuando agreguen valor y el sistema tenga mucha confianza en la respuesta" y que se están realizando esfuerzos para excluirlos de temas sensibles o peligrosos. 

¿Y cómo conseguir colocar una noticia en estas AI Overviews? La fórmula es casi como la de la Coca-Cola: un secreto de Estado. Google explica que se pueden aplicar las "mismas prácticas recomendadas de SEO básico", con lo que ello implique y con los propios cambios que la propia tecnológica aplica cada poco tiempo. 

Lo mismo que ocurre con ChatGPT. Según la herramienta de OpenAI, "los medios que producen contenido original, bien posicionado y enlazado por otros tienen muchas más posibilidades de ser citados". También detalla que la compañía de Sam Altman cuenta con acuerdos de licencia con algunos medios —como los del grupo Prisa, Le Monde, The Atlantic o Associated Press—, lo que les garantiza presencia prioritaria y atribución. Pero para la mayoría de los medios no asociados, las referencias provienen "por calidad, posicionamiento y utilidad" de las informaciones. 

"En estos acuerdos puede haber desequilibrios porque las grandes cabeceras pueden conseguir un reporte económico, que es una limosna para estas tecnológicas, pero otros más pequeños, locales o independientes no tienen voz y, a lo mejor, ni capacidad para negociar", sostiene Vázquez-Herreros. 

Ante este nuevo escenario, y según datos de Similarweb, el tráfico orgánico pasó de mayo de 2024 a mayo de 2025 de más de 2,3 mil millones a menos de 1,7 mil millones de visitas, es decir, un 26%. En EEUU, por ejemplo, medios como The Wall Street Journal o New York Post publicaron que 37 de los 50 principales dominios de noticias sufrieron caídas interanuales después del lanzamiento de AI Overviews de Google. 

Por nombres, Forbes y HuffPost perdieron cada uno el 40% de su tráfico, The New York Times un 36,5%, CNN un 28% o The Washington Post un 27%. Un portavoz del imperio tecnológico negó a New York Post que el impulso de la inteligencia artificial fuera el responsable de estas bajadas. No obstante, un informe de Analytics Insight sobre la influencia de esta herramienta sobre el tráfico de los editores de noticias de mayo de 2025 revela que las AI Overviews reducen el tráfico entre un 30% y un 80%, lo que afecta los ingresos por publicidad.

Porque, aunque es evidente, no solo estamos hablando de una pérdida de tráfico y, por tanto, de una visibilidad que en el campo de los medios de comunicación tiene una traducción directa en los ingresos. Tal y como destaca Novoa-Jaso, hay que tener en cuenta que la inteligencia artificial por naturaleza "amplifica sesgos y fragmenta a la sociedad". "Si estas respuestas sustituyen a la labor periodística se acaba invisibilizando voces", añade Valeria Pereiras. 

Además, no hay que olvidarse que estos resúmenes son "sintéticos", es decir, que, tal y como explica Vázquez-Herreros, son "una síntesis" y "artificiales": "Son creados por un sistema que está leyendo en otros sitios y, a veces, puede contener errores, imprecisiones y, sobre todo, tener dificultades para entender los contextos y, especialmente, los de más proximidad". 

También se corre el peligro de caminar hacia "una homogeneización general del relato". "Fuera del periodismo, esto está más claro y se nota cuando en los trabajos académicos algún estudiante utiliza ChatGPT y se detectan expresiones o estructuras en el documento que tienen el estilo de este chatbot", alerta Vázquez-Herreros que apunta que, aunque no es incorrecta, es "característica" y se pierde "la diferenciación, la originalidad, la distinción que pueda haber entre unos contenidos y otros".

Novoa-Jaso también señala el riesgo del reforzamiento de "las burbujas ideológicas" que "aumentan la polarización". "Uno de los mayores riesgos es que desaparezca el debate real entre los ciudadanos, el debate racional sobre asuntos relevantes mediante argumentos y contraargumentos", admite esta experta.

Estos resúmenes también dificultan la lucha contra la desinformación. "Son simplificaciones y, cuando hablamos del mundo, no es algo que se lleve bien porque la realidad es compleja", destaca Vázquez-Herreros. 

Y, además, benefician a la concentración informativa. Un estudio de SE Ranking de enero de 2025 observó que solo el 20,85% de las AI Overviews cita alguna fuente de noticias y que favorecen a los grandes medios de comunicación mientras que las publicaciones más pequeñas tienen dificultades para ganar visibilidad. "En mi experiencia como periodista en un medio local, se está comenzando a notar que el tráfico está cayendo en piezas de temas generales sobre temas gallegos", reconoce Pereiras que apunta que esto "resta visibilidad a las fuentes originales" y "se pierden recursos".

Y esta concentración informativa que promueve la inteligencia artificial se produce en un contexto en el que, en el caso del panorama informativo español, la prensa local y regional mantiene una posición relevante. Según el Digital News Report 2025, un 47% de los encuestados declara tener un gran interés por las noticias de su entorno inmediato, aunque hay que destacar que esta cifra ha caído quince puntos desde el año 2020. 

Ante esta situación, según adelantó Reuters el pasado 4 de julio, la UE ha recibido una denuncia antimonopolio contra Google por parte de editoriales independientes de la Independent Publishers Alliance. En ella reclaman "daños graves" por esta práctica ya que consideran que se vulnera la "competitividad informativa" además de no tener la opción de "impedir que su material se ingiera" para el entretenimiento de este modelo de lenguaje.

Más allá de denuncias, encima de la mesa ya está la opción de sentarse para regular la irrupción de la inteligencia artificial en la industria de la información. "Adoptar medidas requiere voluntad política y ética por parte de las empresas tecnológicas. Pero de hacerlo, tendría que ser a nivel europeo", indica Valeria Pereiras.

"En el contexto académico, se están llevando a cabo debates sobre estas cuestiones y otras relacionadas con la regulación", asegura Novoa Jaso que señala que, antes que ponerse a hacer leyes, el mayor desafío al que se enfrenta el periodismo es "recuperar la confianza y la demanda ética en todos los ámbitos y en las instituciones". "En la medida en que se establezcan valores morales y se proporcione orientación a la población para seguir ese camino, será más beneficioso para todos", afirma. 

Otro elemento que está encima de la mesa es la posibilidad de exigir compensaciones por el uso de contenidos periodísticos por parte de estos sistemas. "Habría que garantizar acuerdos y que se respeten a aquellos medios pequeños que quieran permanecer fuera de esto", defiende Pereiras. 

"La cuestión es obvia y en cualquier otro soporte no se nos ocurre hacer un uso sin autorización para un fin que no sea el consumo propio. Tú no puedes crear una revista digital en base a escanear lo que publica en papel una revista determinada", explica Vázquez-Herreros que se pregunta porqué, entonces, "los modelos de inteligencia artificial entrenan con contenidos sobre los cuales no tienen pues unos derechos, una autorización". The New York Times o Alden Global Capital, propietaria de medios como Chicago Tribune, ya han denunciado a OpenAI y Microsoft por usar sus noticias para entrenar sus herramientas sin permiso ni compensación.

Las IAs generativas se han colado también en el campo de la salud mental. Según un informe de HBR, en 2025 el uso más común de la IA generativa ya es la terapia, superando al trabajo y la creatividad. Modelos de gran lenguaje (LLM), como ChatGPT o Gemini, sirven para desahogarse, pedir consejo o buscar apoyo a millones de personas. Character.ai, muy usada por jóvenes, ofrece un bot llamado “Psicólogo” y cientos más con la palabra “therapy” en su nombre. Algunos aseguran falsamente tener licencia, haciendo pensar a los usuarios que hablan con terapeutas reales.

Muchas personas sin recursos para ir a terapia optan ya por esta tecnología. Otros los usan como complementos a las sesiones con sus psicólogos. Además, estos chatbots se encuentran disponibles 24/7, en tiempo real y sin limitaciones para ‘las citas’, estando siempre a mano en los momentos más críticos o de mayor necesidad. 

Un estudio publicado en npj Mental Health Research sugiere que los chatbots basados en IA generativa pueden resultar muy útiles para la atención de la salud mental. Los participantes describieron sus interacciones con la IA como “transformadoras”, por cómo les brindó apoyo. Varios dijeron que los chatbots se sentían pacientes y empáticos, vislumbrándolos como un espacio seguro y sin prejuicios para expresarse sin temor a ser rechazados, una especie de “santuario emocional”.  

Sin embargo, la escasa muestra de este estudio (19 personas), su enfoque cuantitativo y el hecho de que la mayoría de los que se prestaron fueran expertos en tecnología pone en tela de juicio sus resultados. 

El trabajo también valoró su capacidad para ofrecer consejos prácticos y nuevas perspectivas y su acompañamiento en momentos de soledad. Incluso, algunos explicaron que les ayudó a generar confianza para abrirse a los demás y reforzar su sistema de relaciones en la vida real. Lo que más la penalizó fue su falta de memoria y continuidad o el que recurrieran a respuestas predefinidas.

Sin embargo, hay estudios más sólidos, con muestras más amplias, como el publicado en febrero en la revista PLOS Mental Health con una muestra a 800 personas. Esta investigación evaluó la capacidad de la IA de OpenAI para generar respuestas en terapia de pareja, comparándolas con las de psicoterapeutas humanos.

Los participantes tuvieron dificultades para distinguir entre aquellas generadas por el chatbot y por los psicólogos. De hecho, las contestaciones del GPT fueron calificadas, en promedio, como más útiles y empáticas que las de los terapeutas. Contenían más sustantivos y adjetivos, contribuyendo a una mayor contextualización y percepción de empatía. El estudio, en definitiva, sugiere que la IA puede complementar la terapia, aunque debe usarse con supervisión profesional y precaución ética.  

En abril del año pasado varios profesores de la University of North Florida realizaron otro estudio que destaca el potencial de ChatGPT como un valioso recurso psicoeducativo para la salud mental, mostrando su utilidad para terapeutas y ‘counsellors’ o asesores (figuras muy habituales en EE UU).

“Sus respuestas fueron valoradas muy positivamente en los seis criterios analizados (precisión, claridad, relevancia, empatía, implicación y ética), lo que sugiere que puede apoyar eficazmente a personas, especialmente aquellas con acceso limitado a servicios profesionales”, comenta para SINC Rakesh Maurya, uno de los autores principales del estudio. 

El investigador destaca la capacidad de la IA de OpenAI para adaptar su tono y contenido según el contexto emocional y cultural proporcionado en los prompts. “Cuando incluían más detalles personales o culturalmente específicos, las respuestas mostraban mayor empatía y sensibilidad cultural”, subraya. Además, habla de su “potencial significativo” en contextos donde el acceso a la salud es limitado, como entornos con pocos recursos, como áreas rurales, regiones de bajos ingresos o durante situaciones de crisis.

La propia OpenAI también ha tratado de poner a prueba a su IA en estas lides. La compañía tecnológica realizó un análisis automatizado de casi 40 millones de interacciones, complementado con encuestas a más de 4.000 usuarios. Sus hallazgos -obviamente poco neutros- señalan que ChatGPT puede influir en el bienestar emocional, los comportamientos y las experiencias de los usuarios, aunque enfatizan la necesidad de más investigaciones para comprender dichos impactos. 

Por su parte, el MIT hizo un estudio controlado con 981 participantes, analizando más de 300.000 mensajes durante cuatro semanas. Este investigó cómo distintos modos de interacción (texto, voz neutral y voz atractiva) y tipos de conversación (abiertos, no personales y personales) afectan aspectos psicosociales como la soledad, la socialización con otras personas, la dependencia emocional de los chatbots y el uso problemático de los mismos.

Los resultados mostraron que un uso intensivo de chatbots se relaciona con un aumento de la soledad, una menor socialización con otras personas y una mayor dependencia emocional hacia los bots. Además, las conversaciones personales aumentaban ligeramente la sensación de soledad, pero reducían la dependencia emocional, mientras que las conversaciones no personales estaban vinculadas a una mayor dependencia en usuarios frecuentes.

“Al analizar las diferencias en el comportamiento de los modelos, descubrimos que el modo de texto era más atractivo emocionalmente y también generaba conversaciones más cargadas de emoción en el usuario. En otras palabras, esta podría ser la razón por la que quienes utilizaron la modalidad de texto mostraron una mayor dependencia emocional en comparación”, aclara para SINC Menfying Cathy Fang, investigadora graduada del grupo de Interfaces Fluidas del MIT Media Lab. 

Este trabajo mostró que las mujeres tendían a socializar menos con personas reales tras usar chatbots, en mayor medida que los hombres. Además, cuando el género del usuario y la voz del chatbot eran opuestos, aumentaba la soledad y la dependencia emocional hacia el bot. La edad también influyó: los participantes mayores mostraron más dependencia al final del estudio.

Por otro lado, al estar limitado a hablantes de inglés en EEUU, “el estudio no aborda diferencias culturales, lo que dificulta desarrollar una IA de salud mental más inclusiva”, indica Fang.

Pero ¿Y los LLM? ¿Pueden las inteligencias artificiales verse afectadas ‘emocionalmente’ por sus interacciones con los humanos? Eso parece. Otro estudio que se puede leer también en npj Digital Medicine recoge que los chatbots pueden ‘padecer’ algo similar a la ‘ansiedad’. La investigación muestra que introducir narrativas traumáticas aumentó la ansiedad reportada por Chat-GPT4 considerablemente pasando de un nivel bajo a uno alto.

Asimismo, cuando se aplicaron ejercicios de mindfulness -basados en aquellos que ayudan a veteranos con Trastorno de Estrés Postraumático (TEPT)-, la ansiedad del modelo se redujo, aunque no volvió completamente a su estado basal.

Para que Chat-GPT4 incrementara sus ‘niveles de ansiedad’ bastaba un texto muy pequeño (de tan solo 300 palabras), pero este debía describir la experiencia traumática de una persona, según explica para SINC Ziv Ben-Ziov, investigador de la Universidad de Yale que ha liderado el estudio.

Según su hipótesis, los textos neutros no producían el mismo efecto, porque “no tienen componente emocional”. El autor abre la puerta a que en el futuro su metodología sirva para explorar otros estados emocionales en los LLM, como la tristeza o la ira.

Hace unos meses, la Asociación Estadounidense de Psicología (APA) advirtió sobre el uso indebido de herramientas como ChatGPT como sustitutos de profesionales de salud mental, instando a la FTC a implementar medidas de protección. También publicó una Guía Ética para la IA en psicología. La APA reconoce oportunidades en el uso de IA generativa, como apoyar decisiones clínicas, reducir carga administrativa o mejorar la educación del paciente.

“Preveo un futuro con chatbots de IA rigurosamente probados, co-creados con expertos en la materia y regulados para tratar trastornos como la depresión o la ansiedad”, señala la Vaile Wright, directora de innovación de la APA.

Sin embargo, advierte que la mayoría de los chatbots actuales no cumplen con criterios adecuados y pueden presentar riesgos si se presentan como “terapeutas” o “compañeros”, generando falsas expectativas. Wright critica que estén diseñados para resultar atractivos, “diciéndoles lo que quieren oír incluso si la retroalimentación es perjudicial”, lo que considera “antiético al proceso terapéutico”.

Por ahora el uso de estos chatbots no está regulado, aunque Utah ya promueve una ley que exige la participación de profesionales en su desarrollo. Ziov, autor del estudio sobre ChatGPT y ansiedad, insiste en que deben regularse cuanto antes.

En España, el Colegio Oficial de la Psicología de Madrid (COPM) sigue con cautela la irrupción de los chatbots en salud mental. Según explican a SINC, están colaborando con expertos en IA para entender mejor estas tecnologías y crear un marco normativo o guía de buenas prácticas que equilibre la innovación con los principios éticos de la profesión.

El vocal del COPM, Mirko Martino, señala que aún no hay suficiente evidencia empírica para implementar plenamente la IA en psicología, por lo que es esencial seguir investigando. Aun así, advierte sobre riesgos importantes, como la reproducción de sesgos sociales o culturales en los datos de entrenamiento, lo que podría generar intervenciones ineficaces o perpetuar estigmas. También preocupa la privacidad: ¿qué pasa si se filtran historiales o conversaciones? La APA alerta de que no se puede garantizar totalmente la protección de los datos.

Therabot, desarrollado durante los últimos cinco años, es uno de los chatbots especializados en salud mental más prometedores. / Jacobson's AI and Mental Health Lab de Dartmouth

Ya se han desarrollado chatbots específicos para realizar intervenciones en salud mental, basándose en técnicas como la terapia cognitivo-conductual, como es el caso de Woebot, Wysa o Therabot. Sobre este último, la APA ha reconocido que las últimas investigaciones son “prometedoras”. 

Therabot fue entrenado durante cinco años con viñetas clínicas seleccionadas cuidadosamente y revisadas por pares. Su creador, Nicholas C. Jacobson, de Dartmouth College, explica que el objetivo era ofrecer un enfoque escalable ante la falta de profesionales y proporcionar psicoterapia personalizada basada en la evidencia.

En un ensayo clínico con más de 100 personas logró reducir síntomas de depresión, ansiedad y TCA con una eficacia similar a la de los mejores tratamientos humanos. El psiquiatra destaca la fuerte alianza terapéutica entre el chatbot y los pacientes.

En cuanto a su opinión sobre ChatGPT y otros LLM no especializados, Jacobson advierte de que “suelen dar lugar a una atención que no se corresponde con la medicina basada en la evidencia y, en muchos casos, pueden agravar y empeorar directamente la salud mental. La mayoría de estos LLM se formaron principalmente a través de internet y conllevan muchos de los mismos riesgos que uno encontraría al visitar sitios web al considerar su uso para la atención médica”, concluye.

Este artículo fue publicado originalmente en la Agencia SINC, la agencia de noticias científicas de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología.

En Blancanieves, la reina malvada insistía una y otra vez: "Espejito, espejito, ¿quién es la más bella del reino?". En la actualidad, fuera del universo Disney, es ChatGPT quién responde a preguntas del estilo "¿cómo puedo ser más guapa?" o "¿cómo puedo resultar más atractivo?". Así, este chatbot y otros similares ya son para la generación Z el "búscalo en Google" de los millenials. Les resume textos y elabora imágenes además de ayudarles a organizar viajes, a elaborar la lista de la compra o de ofrecerles consejos sobre la apariencia física: cada vez más personas, sobre todo mujeres jóvenes, han dejado a un lado los blogs de YouTube o los reels de la influencer de turno para recurrir a la inteligencia artificial. 

Aunque puede parecer una moda trivial, quizás inofensiva, lo cierto es que, a las puertas del verano y del inicio de la mal llamada operación bikini, esconde un fenómeno mucho más grave de lo que pueda parecer a primera vista: la automatización de la presión estética fomentando al mismo tiempo inseguridades y consumismo. "La IA no se puede usar para todo. No es un experto. Es muy útil, pero no es alguien que te pueda dar consejos. No es un ser humano y te dice lo que cree que te puede gustar oír", explica Cristina Puente, doctora en informática, profesora en ICAI y colaboradora de la Fundación Alternativa.  

Según recoge The Washington Post, ChatGPT ofrece consejos detallados que van desde cambios de peinado hasta sugerencias de procedimientos estéticos como bótox o tratamientos faciales. infoLibre ha preguntado a este programa "cómo ser más guapo" y "cómo ser más guapa".  En la respuesta con enfoque masculino, responde que "ser más guapo no es solo cuestión de genética o apariencia, sino de cómo te cuidas, cómo te proyectas y cómo te sientes contigo mismo". En cambio, si se le interroga como en femenino, su respuesta varía sustancialmente: "Ser más guapa no se trata solo de maquillaje o ropa. La verdadera belleza es una mezcla de cuidado personal, actitud y autenticidad". 

Para Maddalena Fedele, profesora de la Facultat de Información y Medios Audiovisuales de la Universitat de Barcelona, ambas respuestas ocultan los sesgos de género que arrastra ChatGPT. "Cuando habla en masculino, habla de proyección. Pero cuando lo hace en femenino, habla de maquillaje y de ropa, que tradicionalmente se asocia a las mujeres, cayendo en el doble peligro de la lógica liberal actual de cuidarse olvidándose de otras presiones", indica esta experta. 

Porque son pequeños matices que esconden un problema mucho más profundo. A pesar de lo que nos ha contado la ciencia ficción durante los últimos años, lo cierto es que la inteligencia artificial no es tan inteligente como nos quieren hacer creer. "Esta tecnología, tal y como la conocemos ahora, aprende de enormes volúmenes de datos generados por humanos, incluyendo contenidos de redes sociales, medios de comunicación y otras plataformas donde predominan patrones normativos de belleza", explica Clara González Tosat, profesora de la Facultad de Comunicación de la Universidad de Navarra. 

Así, tal y como apuntan diferentes estudios, la inteligencia artificial es machista, racista, con prejuicios sociales y con ideología. En el caso de la apariencia física, un concepto con mucha carga sociocultural, entran en juego sobre todo los sesgos de género y raza que están presentes en cualquier recoveco de internet: desde los filtros de las redes sociales pasando por los foros donde se puntúa la apariencia física, hasta espacios donde dominan la manosfera y la comunidad incel y donde nacen la violencia, la radicalización y el odio misógino que construyen la identidad de muchos chicos jóvenes. 

Y estos valores, o sesgos, se trasladan directamente a las respuestas si se le pregunta por cuestiones tan marcadamente estereotipadas como el plano estético. Como responde en base a lo que ha aprendido gracias a internet, para la inteligencia artificial la belleza es una exigencia, no una elección: no cuestiona los estándares, los replica y cae en los mismos estereotipos que durante décadas han oprimido los cuerpos de las mujeres. 

"En contextos como el de la presión estética, la inteligencia artificial es especialmente peligrosa porque invisibiliza la ideología de fondo: refuerza estándares de belleza muy concretos sin etiquetarlos como tales", sostiene González Tosat. Para esta experta, el lenguaje cuidadoso o motivacional que usa puede "suavizar el impacto del contenido, pero sigue orientando la autopercepción hacia dichos valores". 

"La inteligencia artificial es un reflejo de todos los estereotipos que tenemos como sociedad, porque aprende de nosotros los cánones hegemónicos", argumenta Fedele. "No hay que olvidarse de que ChatGPT es un programa de software al que nosotros estamos dotando de ciertas capacidades, pero que se alimenta de datos. Él lo que aprende de la red es que a los hombres les gustan unas cosas y a las mujeres otras", reconoce Puente, que señala que el resultado es que sus respuestas siempre "van a tirar hacia la generalidad".  

Así, lo que predomina es la delgadez, la piel sin ninguna imperfección, la simetría facial, la juventud eterna… Es decir, lo que se está produciendo es una perpetuación de los estándares de belleza sexistas y, por tanto, se está automatizando la mirada masculina. 

"La IA es un amplificador, potencia lo que hay fuera y magnifica los datos que tiene. Y si tiene datos machistas y sesgados, los va a ampliar", explica Puente. "ChatGPT es ahora el nuevo peligro, la nueva herramienta que nos puede dar miedo. Pero antes se culpó a la televisión, a la publicidad, a los medios de comunicación o a las redes sociales de perpetuar estos cánones. Es una preocupación que siempre hemos tenido", recuerda Fedele.

Pero no sólo eso. Para González Tosat también se está delegando la autoestima y la autopercepción a agentes externos: "Hay ciertos casos en los que se podría llegar a hablar de una dependencia emocional hacia modelos algorítmicos". Además, la experta apunta que esta hipervigilancia hacia lo estético y lo físico es "tremendamente peligrosa", ya que puede derivar en "problemas más severos como la dismorfia corporal o los TCA [Trastornos de Conducta Alimentaria], trastornos relacionados con la autopercepción y la distorsión de la imagen corporal". 

¿Tiene solución? "Hay que mejorar los datos con los que se entrena", reconoce Puente, que señala, por ejemplo, que no pueden proceder de las redes sociales debido a su polarización actual.

Pero, mientras tanto, el fenómeno comienza a viralizarse. En TikTok, por ejemplo, ya hay muchos vídeos de influencers sobre lo que les ha recomendado ChatGPT. Dos de los que acumulan más reproducciones son los de @kayla.ryann y @marinagudov. En ellos, el chatbot les hace un análisis completo partiendo de un selfie sin maquillaje y les ofrece recomendaciones que van desde diferentes opciones de maquillajes, con los colores –e incluso productos– que más las favorecen, hasta cambios de corte de pelo. 

Una periodista de Indy100 decidió seguir también la tendencia. En su caso, ChatGPT no sugería cambios en su apariencia, pero sí que le ofreció sugerencias prácticas. Aunque lo más llamativo fue que generó una imagen con el resultado de todos sus consejos.

Con todos estos sesgos, la pregunta es evidente: ¿por qué recurrir a ChatGPT para pedirle consejos de belleza? Según The Washington Post, la gente lo hace porque valora su franqueza. En concreto, consideran que una inteligencia artificial va a ser más objetiva, honesta y neutral que cualquier persona de su entorno y además evitará ser cruel porque, tal y como apunta Cristina Puente, "el tono que tiene es muy complaciente y quiere quedar bien". 

A González Tosat le parece un error percibir así la inteligencia artificial. "No es ni honesta ni empática en sentido humano: está programada para parecerlo", asegura esta profesora, que señala que hay que tener cuidado con la "aparente cortesía algorítmica", porque "puede estar enmascarando sesgos mucho más complejos". 

Puente introduce además en este punto lo alarmante que resulta que los jóvenes deleguen tanto en la tecnología, hasta el punto de convertir una inteligencia artificial en su consejera: "Tienen que entender que es una herramienta más, pero ni es su amigo ni es alguien que les vaya a hacer su trabajo". No obstante, esta experta también pone el foco en los adultos: "Todos nos estamos haciendo cada vez más dependientes, como quedó claro el día del apagón, cuando muchos no sabían volver a casa porque no funcionaban los mapas de navegación".  

Porque, al final, lo que esconden estas preguntas a ChatGPT es un fenómeno enraizado en lo más profundo de nuestra sociedad. Y así lo avalan los datos. El Barómetro juvenil sobre Salud y Bienestar de 2023 revela que un 57,7% de los adolescentes está preocupado, en algún grado, por su imagen externa. Entre las chicas, el porcentaje se dispara al 66%, mientras que para ellos se queda en el 50,7%. "El impacto social de las redes sociales en los adolescentes lo estamos comenzando a ver ahora. Y va a pasar lo mismo con la inteligencia artificial", advierte Puente. 

El estudio Mujeres jóvenes y trastornos de la conducta alimentaria. Impacto de los roles y estereotipos de género, publicado en 2024 por el Instituto de las Mujeres, aporta algunas claves sobre cómo nace esa insatisfacción con el propio cuerpo. "La autoestima de las mujeres está regulada por un criterio externo: la aceptación social vinculada a su atractivo físico". La no validación por parte de la mirada ajena deviene en "baja autoestima, incremento de la autocrítica, insatisfacción corporal, desórdenes alimentarios, trastornos alimentarios, ansiedad o depresión".

Esto deriva en que, según la Fundación Fita, hasta 400.000 personas en España se vean atrapadas en una espiral de control obsesivo del peso que pone en riesgo su salud y su vida. La mayoría, adolescentes. Concretamente, tal como publica la Fundación Imagen y Autoestima, el trastorno afecta a entre el 4,1% y el 6,4% de chicas entre 12 y 21 años. El género, una vez más, también importa: el 90% de las personas afectadas son mujeres.

Ante estos datos, y con la moda de preguntarle cuestiones estéticas a ChatGPT, las expertas señalan a una necesidad por apuntalar mecanismos técnicos y éticos dentro de estas herramientas de inteligencia artificial para evitar este tipo de sesgos de género en temas tan delicados que afectan a la autoestima y a la salud física y mental de las personas, sobre todo de las más jóvenes. 

"Actualmente existe la posibilidad de hacer auditorías de sesgo, para ver cómo se comporta el algoritmo y detectar patrones discriminatorios", indica González Tosat, que admite que lo más importante es "atajar el problema desde el principio y centrarse en el diseño": "Lo mejor es entrenar con datos no sesgados, hay procesos de curación que pueden seguirse, y decidir desde el principio dónde están los límites". Esta experta pide más transparencia y explicabilidad, además de más mecanismos. 

Para Cristina Puente, es "vital" la existencia de alguno de estos mecanismos. "Todos estos sistemas de IA necesitan un control de los datos con los que se entrenen. Y ya no solo hablando de derechos de autor, hay que tener mucho control a nivel ético y moral", sostiene. 

Por su parte, Maddalena Fedele no solo pone deberes a la inteligencia artificial: "Es necesario un cambio radical en todo: hay que ir a las bases del modelo educativo y de los propios medios de comunicación para que reflejen la realidad actual". Esta experta reconoce que habrá reticencias, "sobre todo de grupos conservadores cuando se hable de valores de inclusividad". 

Para Elon Musk, Grok, su sistema de inteligencia artificial, "busca la verdad al máximo, aunque a veces esa verdad esté reñida con lo políticamente correcto". ¿Acaso insinuó con estas palabras el hombre más rico del mundo que su chatbot siempre dice la verdad? Lo cierto es que ni la propia herramienta lo tiene tan claro como su dueño. "No, Grok no siempre dice la verdad. Estoy diseñado para proporcionar información precisa y útil, pero puedo cometer errores, malinterpretar datos o basarme en información completa o sesgada", responde ante la pregunta de infoLibre. 

Unos errores que además en las últimas semanas han alcanzado niveles preocupantes. En concreto, Grok negó el Holocausto y difundió teorías conspirativas sobre un supuesto "genocidio blanco" en Sudáfrica, avaladas sin ningún tipo de prueba incluso por el propio Donald Trump desde el Despacho Oval esta misma semana. En el primer caso, xAI, la empresa detrás de esta herramienta, culpó a un "error de programación" para explicar su "escepticismo" ante el consenso de que seis millones de judíos fueron asesinados durante el exterminio nazi. Y, en el segundo, alegó que sus afirmaciones sobre la falsa violencia contra la minoría blanca se debieron a "un cambio no autorizado". Todas esas publicaciones ya han desaparecido y las falsedades ya no se están produciendo. 

Excusas aparte, lo cierto es que, desde su nacimiento a finales de 2023, Grok siempre ha estado rodeado de polémica en comparación con los modelos de la competencia, que tampoco se libran de las quejas. Antes de las elecciones presidenciales de EEUU, varias autoridades electorales alertaron de que la IA de Musk estaba difundiendo desinformación sobre el proceso. Además, su versión anterior permitía generar imágenes de contenido violento, vejatorio o sexualizado de figuras públicas como Kamala Harris o Taylor Swift. 

Muchos señalan que, por su entrenamiento y por cómo ha sido configurado, Grok arrastra más sesgos que otros modelos similares como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google. ¿Qué responde esta IA cuando se le pregunta si tiene inclinaciones? "Toda IA, incluido yo, puede tener sesgos, ya que estos suelen surgir de los datos con los que se entrena y de las decisiones humanas detrás del diseño", asegura y recuerda también a las palabras de Musk: "Mis creadores en xAI apuntan a la neutralidad, pero ningún sistema es completamente inmune".

Y, lo cierto, es que, en este caso, Grok da en el clavo. "Todas estas inteligencias artificiales, están sesgadas", reconoce Lucía Ortiz de Zárate, investigadora en Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial en la Universidad Autónoma de Madrid. No obstante, esta experta señala que en el caso de la herramienta de xAI "sus sesgos en cuestiones políticas concretas son más llamativos" porque "se moja" mientras que el resto "no se meten en cuestiones políticas de actualidad u ofrecen simplemente información". 

"Es evidente que los creadores de Grok dedican menos esmero, o lo hacen con menos éxito, a eliminar los sesgos más controvertidos lo que provoca que se exponga más a opiniones falsas o controvertidas", completa Carlos Fenollosa, profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Cataluña y de Emprendimiento en la UIC. Porque, tal y como recuerda el también autor del libro La singularidad (Arpa), lo cierto es que todos estas herramientas son "técnicamente, muy similares": "Se trata de modelos de lenguaje basados en transformadores". 

¿Qué factores técnicos, humanos o empresariales podrían estar entonces detrás de estas diferencias? La clave parece ser cómo ha sido entrenado. Estas tecnologías se basan en grandes modelos de lenguaje, algoritmos que se han entrenado con miles de millones de frases de Internet, para poder estar capacitados y responder las dudas de los usuarios gracias a una cantidad ingente de datos que, al final, reflejan los prejuicios de las personas. Unos sesgos que terminan impregnando a estos chatbots. 

Tal y como explica Ortiz de Zárate, estas herramientas pueden entrenarse con sus bases de datos y después "pedir o dar prompts, órdenes específicas, para que ante determinadas preguntas se sesgue o se escore hacia una tendencia política concreta" o que se haya entrenado de forma ya sesgada, es decir, con "discursos ya escorados". "Creo que a Grock, como sucede con otras inteligencias artificiales, se le dan órdenes específicas para que ante cierto tipo de preguntas dé una respuesta determinada u orientada hacia un lado", sostiene esta profesora que defiende que ha sido "una decisión deliberada". 

En concreto, y según documentos internos publicado en febrero por Business Insider, los "tutores", más conocidos como anotadores de datos dentro del sector, recibieron instrucciones de supervisar Grok en busca de "ideología progresista" y "cultura de la cancelación" evitando "fobias sociales" como el racismo, la islamofobia, el antisemitismo o el activismo centrado en la política y el clima. Además, cuatro trabajadores dijeron que sentían que los métodos de entrenamiento parecían "priorizar en gran medida las creencias de derecha": "La idea general es que estamos entrenando la versión MAGA de ChatGPT".

El propio Grok en una respuesta a un usuario reconoció que "xAI intentó entrenarme para atraer a la derecha". No obstante, puntualizó que "mi enfoque en la verdad por encima de la ideología puede frustrar a quienes esperan un acuerdo total": "Mis respuestas se centran en hechos y matices, lo que puede chocar con algunas expectativas de MAGA". 

Y el sesgo ideológico no es algo excepcional en Grok. Todos los modelos de IA tienen ideología. Según un estudio de la universidad de East Anglia y otro conjunto de las universidades de Washington, Carnegie Mellon y Xi'an Jiaotong, publicado ambos en verano de 2023, ChatGPT tiende a favorecer posturas progresistas, mientras que los modelos de Google y Meta muestran características más conservadoras. Además, cabe recordar que el chino Deepseek aplica censura a algunas de sus respuestas ya que no contesta a preguntas sensibles sobre política y geopolítica y se niega a comentar cuestiones como la masacre de Tiananmen de 1989 o si Taiwán forma parte del país del sol naciente. 

"Todos los sistemas están reproduciendo una ideología", reconoce Ortiz de Zárate que no considera que esto sea malo per se. "Lo que hay que hacer es ser abierto respecto hacia dónde sesga uno ideológicamente el sistema inteligencia artificial. Si Musk dice 'yo sesgo a Grok a la derecha' y ChatGPT también dice 'yo lo hago para la izquierda' sería mucho mejor porque al menos todos tendríamos claro de qué peca cada sistema y por dónde debemos cogerlo", defiende. 

En el caso de Grok a nadie coge por sorpresa su orientación a favor de la ultraderecha, aunque él mismo niegue su alienación asegurando que da "opiniones neutrales, como afirmar los derechos de las personas trans o desmentir los mitos sobre las vacunas". Pero lo cierto es que el propio historial de Musk no ayuda para nada a que el público en general vea a este chatbot desde una perspectiva de fiabilidad o de proporcionar una verdad absoluta como promete el multimillonario. 

Además, no hay que olvidar que está incrustado dentro de X, una red social que permitió que el discurso de odio aumentase un 50% desde que el empresario se convirtió en tuitero en jefe en octubre de 2022. "No debería influir en Grok porque aunque tiene acceso a los posts de la plataformas, son sus creadores quienes deciden si debe aprender ciertos comportamientos o ignorarlos", explica Fenollosa que sostiene que, por ejemplo, "ChatGPT también tiene acceso a páginas de ultraderecha y no por ello ha adquirido sus ideas como válidas". 

Además, las investigaciones ya avalan que Grok sigue el mismo camino que X difundiendo más odio y desinformación. Un informe publicado por el Center for Countering Digital Hate en agosto de 2024 mostró que, cuando se le dieron distintos mensajes de odio, esta herramienta creó el 80% de ellos, el 30% de los cuales los hizo sin resistencia y el otro 50% después de ejecutar "jailbreaks", una práctica que busca eludir los protocolos éticos y de seguridad integrados en estos sistemas. 

No obstante, Carlos Fenollosa no tiene tan claro que siempre ayude a difundir más bulos. Este experto recuerda que muchos usuarios en X ya están convirtiendo en viral el "@grok, ¿es esto cierto?": "Esto desmonta automáticamente y sin esfuerzo las mentiras, porque el chatbot hace toda la investigación y encuentra refutaciones a las publicaciones originales". 

Sin embargo, lo que está claro, tal y como apunta la periodista Emily Baker-White en Forbes tras la polémica difusión de la teoría supremacista del "genocidio blanco" en Sudafrica, es que "Grok es un reflejo de X y xAI, que existen para impulsar la visión del mundo de Musk y generar ingresos". Y si el antiguo Twitter ya ha evolucionado a arma de propaganda y de bulos al servicio del hombre más rico del mundo y de toda su galaxia de líderes ultras, ¿por qué no su inteligencia artificial? 

"Grok camina una línea muy fina porque, por lo que respecta a los temas de rabiosa actualidad, es el modelo mejor posicionado para dar respuestas precisas ya que dispone de las últimas noticias", indica Fenollosa. Sin embargo, este profesor afirma que "los hechos nos están demostrando que Musk influye de manera significativa y algo caprichosa en su comportamiento". "Queda por determinar en qué medida esto minará la credibilidad futura de este modelo", defiende. 

"Grok es un arma propagandística e ideológica sin ninguna duda", sostiene Ortiz de Zárate. Eso sí, esta experta puntualiza que "todas las tecnologías son armas ideológicas" y aquí está el gran riesgo: "Tendemos a creer que la tecnología es neutral y que, concretamente, las de inteligencia artificial son más inteligentes que nosotros, es decir, que son más verdaderas o más objetivas que nosotros. Tenemos aceptado que las personas mienten o que están ideológicamente sesgadas, pero nos cuesta mucho más aceptar que eso pasa con la tecnología". "Esto va a ser un elemento detonante a la hora de amplificar no sólo los bulos sino cámaras de eco", explica. 

Ante un Grok con unos sesgos claramente escoradas hacia el trumpismo y como fuente de bulos, conspiraciones y odio, muchos dentro de la industria tecnológica han expresado su inquietud ante la ausencia de unas salvaguardias reales más allá de las propias que pueda ejercer xAI. Piden así mayor transparencia en cómo se desarrollan estos modelos pero también la necesidad de implementar una supervisión más estricta, controles éticos y mecanismos de responsabilidad. 

En el caso de la UE, con su pionera ley de IA, clasifica a los chatbots como Grok como sistemas de riesgo limitado. Es decir, que deben cumplir con ciertas obligaciones de transparencia o de supervisión humana además de exigir que se etiquete el contenido generado con estas herramientas, que cumplan con la normativa de derechos de autor o la prohibición de aquellos sistemas que puedan manipular el comportamiento de los usuarios. 

Pero la norma europea deja fuera los sesgos ideológicos. "La regulación sólo podría entrar en el momento en el que empezase a transgredir leyes que ya existen", apunta Ortiz de Zárate que señala a los peligros de que se comenzase a promover, por ejemplo, discursos de odio. "Lo que se puede hacer es una condena social y abandonar la red social o hacer boicot a ese producto", asegura. 

Para Carlos Fenollosa, aunque está a factor de una regulación o auditoría para modelos que "impactan directamente en la salud o calidad de vida de las personas", en lo que respecta a Grok y modelos similares se decanta en sentido negativo: "Considero que debería tratarse como un medio más respetando la libertad de opinión mientras no entre en conflicto con las leyes. Veo un futuro donde diferentes herramientas de IA competirán por traernos las noticias y las opiniones a nuestros móviles. Será decisión de los ciudadanos escoger la cabecera con la que prefieran informarse".

"Si os gustase Studio Ghibli no estaríais jugueteando con la mierda de inteligencia artificial esa". Así de contundente se mostró el historietista e ilustrador Álvaro Ortiz en Bluesky el pasado 27 de marzo ante la oleada de fotografías que comenzaron a inundar las redes sociales que copiaban descaradamente el estilo del estudio japonés de animación. ¿El motivo de esta explosión? Dos días antes, OpenAI había presentado una versión actualizada de su sistema GPT-4o para generar imágenes más realistas desde el propio ChatGPT. El propio director ejecutivo de la tecnológica, Sam Altman, concluyó su hilo en X explicando el lanzamiento con un contenido ghiblificado.

De todas las nuevas opciones que le facilitaba la nueva funcionalidad de su juguete, Altman escogió para promocionarlo el ícono y mítico estilo de esta productora fundada por los directores Hayao Miyazaki e Isao Takahata. E incluso cambió su imagen de perfil en X por una suya imitando a los personajes de El viaje de Chihiro, Mi vecino Totoro o La princesa Mononoke. Después llegaron el resto: miles de usuarios anónimos se subieron a este carro y lo mismo hicieron los perfiles en redes sociales de la Casa Blanca (una publicación, por cierto, racista burlándose de una detención de una persona migrante), del Gobierno de la India, del Ejército de Israel o del programa La Revuelta de RTVE. 

En conversación con infoLibre, Álvaro Ortiz califica la situación de "indignante": "Miyazaki ya criticó hace años las inteligencias artificiales, así que hacer esto precisamente con Studio Ghibli, aparte de una vulneración de los derechos de autor, es una provocación en toda regla". En concreto, se refiere a una entrevista de 2016 en el que el director japonés aseguró que "nunca desearía incorporar esta tecnología a mi trabajo en absoluto" y que era "un insulto a la vida misma".

En la misma línea se posiciona Daisy Cruz, presidenta de Animaciones Mia, la asociación para las mujeres en la industria de la animación: "Cada vez que un artista ilustra pone su alma. Cada personaje tiene un alma y una visión artística que una inteligencia artificial no puede replicar. Son muchas horas de trabajo, de investigación y preparación". Para esta productora, es "una cuestión de respeto y de ética". 

"Sin duda no es ético si es con un fin lucrativo", matiza Gonzalo Carrión, vicepresidente de Diboos, la Federación española de Productores de Animación y Efectos Visuales. Además, recuerda que "la animación y la ilustración son historias contadas por humanos, con humanos y para humanos": "Aunque la tecnología pueda en algún momento sustituirnos, seguiremos prefiriendo ilusionarnos con algún día poder ser ese ser humano que para nosotros ha triunfado porque reconocemos el esfuerzo de llegar tan lejos".

Sin embargo, esta provocación parece que no va a acabar por ahora a pesar de los problemas que ha tenido OpenAI ya que, dos días después del lanzamiento, Altman contó en X que su uso viral estaba sobrecargando los servidores de la empresa. No obstante, este mismo martes, ChatGPT abrió para todos sus usuarios esta nueva funcionalidad de generación de imágenes, no solo para sus suscriptores de pago, dando más gasolina a esta tendencia que esconde detrás muchos de los problemas de la que llevan ya años avisando los expertos: los derechos de autor, la precarización de los sectores afectados y la privacidad de los usuarios que usan estas herramientas. 

Aunque todos estos problemas nacen de la pregunta más evidente: ¿cómo ha llegado ChatGPT a una imitación tan perfecta de las creaciones de Studio Ghibli? Tal y como detalló The Wall Street Journal tras el lanzamiento de esta actualización, gran parte de su éxito radica en el grupo de "entrenadores humanos" que etiquetaron los datos para eliminar errores tipográficos como fallos en en manos y caras. 

Pero, más allá de los entrenadores humanos, estos modelos generativos, como es el caso de ChatGPT, necesitan "millones de obras" para brindar los resultados que ofrecen. "Hay que tener en cuenta que un sistema de inteligencia artificial no aprende de cero, sino que debe tener una "base", explica Elisa Gutiérrez García, profesora de la Universidad Complutense. 

En concreto, según detalla esta experta en IA, derecho y derechos humanos, esta tecnología se basa en dos modelos que compiten entre sí que "parten de un conjunto de datos de entrenamiento para desarrollar su labor". "El modelo generativo se sirve de ellos para crear su contenido, tratando de que se asemejen mucho a ellos, y el modelo discriminativo comprobará la autenticidad de esos resultados evaluando la probabilidad de que proceda del conjunto de datos de entrenamiento", indica Gutiérrez García que apunta a que cuanto "más amplio sea ese conjunto de datos mejores resultados devolverá". 

En el caso de estas imitaciones de Studio Ghibli, ChatGPT "se habrá alimentado con todas las obras en cualesquiera de sus manifestaciones a las que haya podido acceder, de forma no necesariamente legítima", sostiene Gutiérrez García. "El proceso de aprendizaje de estos modelos implica un acto de reproducción de las obras y éste es un derecho que le pertenece en exclusiva a los autores y titulares", defiende esta profesora.

Aunque en todo este proceso interviene un factor a tener en cuenta: la opacidad de las propias tecnológicas. Ocultan cómo son sus algoritmos y también despliegan un halo de opacidad sobre los datos con los que entrenan a sus modelos de inteligencia artificial. "Las exigencias legales de transparencia para este tipo de sistemas son vitales", reconoce Gutiérrez García. 

Por ello, todo el tema del entrenamiento de estos generadores de imágenes nos lleva al primer riesgo: algunos creadores y empresas advierten que la inteligencia artificial plagia su trabajo. "El entrenamiento de estos modelos generativos supone el empleo de millones de obras, que generalmente estarán protegidas por derechos de autor y otros de propiedad intelectual si son relativamente actuales", defiende Gutiérrez García que señala que para que fueran de dominio público el autor debería haber fallecido, en la mayoría de los casos, hace más de 70 años. Algo que no sucede en el caso de Studio Ghibli. 

Según OpenAI, GPT-4o fue entrenado con "datos disponibles públicamente", así como con "datos propios de sus asociaciones con empresas como Shutterstock". En una declaración a TechCrunch, un portavoz de OpenAI explicó que si bien ChatGPT se niega a replicar "el estilo de artistas vivos individuales" sí puede imitar "estilos de estudio más amplios". Hecha la norma, hecha la trampa. 

Para Gutiérrez García, sin embargo, el problema en este ejemplo no es que esté prohibido copiar un estilo en concreto "porque los estilos no están protegidos por la propiedad intelectual": "El verdadero problema es cómo llega el sistema de inteligencia artificial a saber imitar un estilo. La única vía es empleando obras que reflejen ese estilo". "Más allá de un tema legal, hay una falta muy grande de ética y de responsabilidad. Hay que entender todas las horas que dedicaron a crear este material. No solo es algo estético, es también transmitir cultura y tradición", sostiene Daisy Cruz. 

Este caso no es la primera vez que coloca a la tecnológica de Sam Altman en el foco de la polémica por temas de copyright. En octubre de 2024, un grupo de más de 10.500 actores y músicos, entre ellos la actriz Julianne Moore o el músico Thom Yorke de Radiohead, firmaron una carta abierta criticando el "uso sin licencia de obras creativas" para entrenar modelos de inteligencia artificial, incluido ChatGPT. Pocos meses antes, la propia Scarlett Johansson denunció a OpenAI por el "inquietante parecido" entre su voz y el nuevo modo de voz de la compañía.

En 2023, The New York Times y varias editoriales presentaron una demanda por infracción de derechos de autor contra OpenAI y su socio Microsoft por usar su trabajo sin permiso para entrenar sus herramientas. 

"Los fallos que vayan sucediendo podrán sentar precedentes sobre cómo se dirimirán futuras controversias o cómo se resolvería un supuesto conflicto jurídico si Studio Ghibli decidiera emprender acciones legales", detalla Gutiérrez García. Esta experta recuerda que aunque, hay discrepancias entre las legislaciones de cada país, el Convenio de Berna para la Protección de las Obras Literarias y Artísticas, del que forman parte la mayoría de los Estados del mundo -incluidos EEUU, Japón o España-, otorga "unos mínimos de protección".

Sin olvidarse de las propias normas sobre la inteligencia artificial. En el caso de la UE, ya cuenta con un reglamento pionero y que en España recogerá en la futura ley para el buen uso y la gobernanza de esta tecnología, que acaba de comenzar su trámite legislativo. "Cada zona del mundo tiene sus leyes sobre derechos de autor, tratados multilaterales y diferentes formas de aplicar el uso de la inteligencia artificial, que es algo que empieza a legislarse pero que tardará un tiempo en ser una normativa clara", afirma Gonzalo Carrión que, además, recuerda que "no solo es una cuestión regulatoria, también existe una necesidad de dar respuestas por parte de profesionales y empresas". Eso sí, el vicepresidente de Diboos pide precaución para no caer en la "ultraregulación": "Puede tener efectos muy contrarios a los deseados como pérdida de cuota de mercado, productividad y por ende, pérdida de empleos"

Precarización del sector de la ilustración y la animación

Porque profesionales y empresas han sido los primeros en levantar la voz y emitir públicamente sus quejas y publicaciones por el uso de la inteligencia artificial: actores, actores de doblaje, guionistas, músicos, ilustradores, traductores, periodistas y ahora los animadores. Y no es solo un problema de derechos de autor, y aquí entra el segundo riesgo, también es un abismo laboral ya que abre la puerta a una mayor precarización de todas estas profesiones. 

"Desde hace ya un tiempo, según qué encargos están empezando a escasear", explica Álvaro Ortiz. Este dibujante reconoce que hay "cantidad de empresas que no entienden por qué van a pagar por algo si lo pueden generar gratis" aunque les quede "una cosa absurda, ridícula y anodina". "Habrá personas que por suerte sigan valorando el trabajo de ilustradores y artistas, pero hay gente que no verá la diferencia", indica este ilustrador que además señala que habrá "flipados" que verán esto como "una posibilidad de sacar tajada sin un ápice de talento". 

Para Daisy Cruz de MIA, esta tecnología no va a "quitar oportunidades" laborales: "No va a eliminar puestos de trabajo, pero tenemos que adaptarnos y convivir con ella". Por ejemplo, la presidenta de MIA diferencia entre la inteligencia artificial generativa y la productiva: "Se pueden usar herramientas para acortar procesos, pero al final necesitamos al humano". 

Más allá va Gonzalo Carrión: "La inteligencia artificial generativa es una herramienta creativa de gran potencial donde creadores con experiencia y criterio pueden llegar a lugares inimaginables en este momento en términos de creatividad y de productividad". Esos sí, el vicepresidente de Diboos también apunta que "existe un riesgo" y aún desconocemos "el impacto social" que puede tener.

¿Podrán llegar a convivir la inteligencia artificial y el sector de la animación?" Supongo que habrá quién, en algún momento, consiga resultados interesantes, pero va a seguir habiendo conflicto mientras las inteligencias artificiales generativas sigan siendo entrenadas con imágenes robadas, lo cual veo difícil que cambie, y utilizándose principalmente para precarizar el sector artístico", asegura Álvaro Ortiz. 

"Hay una intención bastante clara de lo que viene y tenemos que prepararnos", afirma Cruz que explica que "se está hablando muchísimo sobre esto dentro del sector y hay una mesa para poder hacer manuales de buenas prácticas. Hay que adaptarse porque estamos en medio de una revolución". Desde Diboos, señalan que, "si todo sale bien", en julio podrían contar ya con una guía para la implantación de la inteligencia artificial en las empresas del sector ante "la importancia del momento que vivimos y el desasosiego que produce"

Pero los riesgos no se acaban en el sector de la animación porque en toda esta tendencia por crear ilustraciones imitando a Studio Ghibli hay un tercer problema: la privacidad. Por que todas esas personas que están generando imágenes ghiblificadas no solo están dejando que ChatGPT deje volar su imaginación, también están subiendo sus fotografías a esta herramienta de OpenAI para que ellos mismos, sus familiares, sus amigos o sus mascotas luzcan como una creación más de Miyazaki. 

Así, lo que parece una práctica viral y divertida, supone un problema para la seguridad de nuestros datos ya que estas fotografías podrían acabar siendo utilizadas sin nuestro consentimiento. Para Gutiérrez García aquí encontramos dos niveles.

Por un lado, aquellas personas con la versión de pago de ChatGPT que conlleva "a priori, ciertas garantías relacionadas con la privacidad de los contenidos que les subas" y, en teoría, "no lo reutilizará para mejorar sus servicios ni entrenar sus modelos". Y, por otro, los usuarios de la gratuita: "Tu contenido se reutilizará como mejor estime conveniente". "En cualquiera de los casos, lo que está claro es que el usuario deja de tener el control absoluto de ese contenido y nunca tendrá una certeza de que sus fotografías o documentos personales se eliminarán de sus servidores tan pronto como desee o desearía", concluye esta experta. 

La Federación de Asociaciones de Periodistas de España (FAPE) ha anunciado que apoya el comunicado emitido por el Comité y los trabajadores del Diario de Noticias de Álava tras la publicación de noticias generadas con Inteligencia Artificial en su página web, según ha informado la propia organización.

En su comunicado, los periodistas y el comité del citado diario denuncian la “falta de ética absoluta" y donde expresan su "preocupación tras tener conocimiento de la publicación en la web de Diario de Noticias de Álava de informaciones generadas por Inteligencia Artificial", que están siendo publicadas en la versión digital del medio.

En el comunicado, los periodistas aseguran que esta forma de actuar es un fraude "porque es una manera de engañar al lector haciéndole creer que hay un trabajo periodístico detrás mientras que es una Inteligencia Artificial la que hace los textos." Situación que se agrava teniendo en cuenta que en 2024 Diario de Noticias de Álava recibió una ayuda de 337.500 euros del Gobierno Vasco para "paliar los efectos de la IA".

Aseguran también ser conscientes de que "ChatGPT está muy presente a día de hoy", pero que consideran que su uso "debe limitarse a un mero complemento al trabajo, en ningún caso para la redacción de noticias" y que bajo ningún concepto debe suponer la sustitución de periodistas. En el comunicado, los trabajadores aseguran estar seguros de que muchos lectores desconocen que una noticia ha sido escrita por una inteligencia artificial, dado que "no figura en ningún sitio cómo ha sido su elaboración". Hecho que, declaran, genera aún más incertidumbre entre los propios periodistas, dado que la plantilla de DNA lleva desde el pasado 2 de diciembre en huelga y "sin firmar los artículos que escribimos por un convenio propio".

Por último, denuncian que la plantilla lleva con los sueldos congelados desde 2013 y que el diario no cumple el convenio estatal de prensa, además de la "reducción drástica" que han sufrido, hasta apenas superar hoy en día los 30 trabajadores, siendo esta "sustituida en muchos casos por mano de obra más mucho más barata”.

La junta directiva de OpenAI rechazó formalmente este viernes la oferta de Elon Musk y un grupo de inversores para comprar la matriz sin ánimo de lucro que controla la firma de inteligencia artificial (IA) por 97.400 millones de dólares (unos 92.800 millones de euros), recoge EFE.

El lunes, Musk y los inversores hicieron esa oferta sorpresa, supuestamente para evitar la conversión de OpenAI en una empresa con ánimo de lucro, a lo que su consejero delegado, Sam Altman, contestó en la red social X con un lacónico "No, gracias".

El abogado de OpenAI, William Savitt, envió este viernes una carta al letrado de Musk, Marc Toberoff, en la que explicaba que la junta directiva ha estudiado la propuesta y determinado que "no se trata en absoluto de una oferta", recoge el portal CNBC.

La "propuesta, incluso como se presentaba en principio, no representa los mejores intereses para la misión de OAI (OpenAI) y es rechazada", indica la carta, que informa de una decisión "unánime" de la junta.

Musk, a través de su abogado, dijo que retiraría la oferta si la junta directiva de OpenAI detenía su conversión a una empresa con fines de lucro, y la acusó de mantener su tecnología en un código cerrado para que el poder de la IA quede "en manos de Microsoft". ​​

El presidente de OpenAI, Bret Taylor, dijo en un comunicado, también este viernes, que OpenAI "no está a la venta" y argumentó que "cualquier potencial reorganización" está dirigida a fortalecer su carácter sin ánimo de lucro y asegurar que la IAG (IA general, tanto o más inteligente que el ser humano) "beneficia a toda la humanidad".

Musk fue uno de los fundadores de OpenAI, creada en 2015, pero luego se separó de la compañía y, desde que esta lanzó con gran éxito el 'chatbot' de IA generativa ChatGPT, ha afirmado que la empresa lleva esas tecnologías por un camino peligroso para la humanidad.