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La inteligencia artificial que combina datos satelitales para entender y proteger la Tierra

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Victor
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Una nueva era en la observación de la Tierra: TerraMind, la IA que “entiende” el planeta

Durante los últimos veranos, incendios forestales arrasaron miles de hectáreas en el Mediterráneo y las sequías pusieron en jaque los cultivos en amplias regiones del mundo. En medio de estas crisis, surgía una pregunta clave: ¿realmente estamos viendo lo suficiente desde el espacio para comprender qué le ocurre a la Tierra? Aunque los satélites ofrecen una herramienta esencial para observar el entorno, los modelos convencionales aún presentan límites a la hora de interpretar fenómenos complejos en tiempo real. Lo que vemos no siempre es suficiente para entender.

En respuesta a este desafío, IBM y la Agencia Espacial Europea (ESA) han desarrollado TerraMind, un modelo de inteligencia artificial generativa que podría transformar el modo en que analizamos nuestro planeta. Diseñado específicamente para interpretar datos de observación terrestre, TerraMind integra simultáneamente información geoespacial, meteorológica y ambiental. Más allá de “ver”, este sistema aspira a comprender la Tierra en toda su complejidad. Publicado en código abierto, marca un punto de inflexión en la anticipación de crisis ambientales.

Un nuevo cerebro para el planeta

El desarrollo de TerraMind es fruto de la colaboración entre IBM, la ESA, KP Labs, el Centro de Supercomputación de Jülich (JSC) y la Agencia Espacial Alemana (DLR). A diferencia de modelos anteriores centrados en imágenes satelitales, TerraMind fusiona hasta nueve tipos distintos de datos, como uso del suelo, condiciones climáticas, vegetación o actividad humana. Esta combinación permite detectar patrones invisibles para otros modelos y realizar predicciones con una precisión sin precedentes.

Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research para Reino Unido e Irlanda, lo resume así: “Lo que distingue a TerraMind es su capacidad para ir más allá de la visión por satélite tradicional”. Según evaluaciones de la ESA, este nuevo modelo superó en un 8 % a otros doce sistemas en tareas clave como clasificación de terrenos, detección de cambios y monitoreo ambiental.

IA generativa en múltiples dimensiones

Una de las grandes innovaciones de TerraMind es su capacidad de autoajuste. Emplea una técnica denominada Thinking-in-Modalities (TiM), que le permite generar nuevos datos a partir de combinaciones de fuentes ya existentes. Por ejemplo, si detecta escasez hídrica en una zona, puede inferir automáticamente el impacto sobre el uso del suelo o la vegetación, incluso si esa información no está disponible.

“Este tipo de razonamiento va más allá del ajuste fino clásico”, explica Johannes Jakubik, científico de IBM Research. El modelo imita la forma en que los humanos cruzamos distintas fuentes de datos para llegar a conclusiones cuando la información es limitada o contradictoria.

Ligero, eficiente y accesible

Aunque está basado en arquitecturas de transformadores —típicas en la IA más avanzada—, TerraMind ha sido optimizado para ser diez veces más eficiente que otros modelos. Esto facilita su implementación a gran escala sin necesidad de superordenadores, al tiempo que reduce el consumo energético, un factor clave en un contexto que exige sostenibilidad incluso en la tecnología.

TerraMind fue entrenado con 500.000 millones de tokens extraídos de TerraMesh, el mayor conjunto de datos geoespaciales jamás recopilado. Incluye nueve millones de muestras globales que abarcan todos los biomas del planeta, lo que le permite ofrecer resultados consistentes en regiones tan diversas como Europa, África o América Latina.

Predicción de sequías y protección ambiental

Una de sus aplicaciones más prometedoras es la gestión del agua. Hasta ahora, predecir una sequía implicaba cruzar múltiples fuentes de datos de forma manual. TerraMind permite hacerlo de forma automatizada, generando alertas tempranas y evaluaciones de riesgo en tiempo real.

Simonetta Cheli, directora de programas de observación de la ESA, destaca: “La capacidad del modelo para generar escenarios inéditos es clave para desbloquear todo el valor de los datos de la ESA”. Esta herramienta no solo impulsa la investigación científica, sino que puede ser crucial para instituciones públicas, explotaciones agrícolas y agencias de gestión de emergencias.

Una herramienta abierta para la comunidad global

TerraMind ya está disponible en la plataforma HuggingFace, facilitando su uso por parte de universidades, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. Pronto también se integrará al repositorio IBM Granite, con versiones adaptadas para tareas como respuesta a desastres naturales.

A diferencia de otros modelos espaciales de uso restringido, TerraMind apuesta por la apertura. IBM y la ESA han optado por liberar su código para acelerar el progreso científico y fomentar la cooperación internacional frente a desafíos como el cambio climático.

El proyecto FAST-EO y el futuro de la IA geoespacial

Este modelo se enmarca en el proyecto europeo FAST-EO (Fostering Advancements in Foundation Models via Unsupervised and Self-supervised Learning for Earth Observation), financiado por la ESA. El objetivo: desarrollar modelos fundacionales de IA que aprendan de grandes volúmenes de datos satelitales sin necesidad de etiquetado previo.

Esto permite:

  • Escalar el aprendizaje a conjuntos de datos masivos.
  • Identificar patrones complejos de forma más generalizable.
  • Reducir costes y tiempos en el proceso de etiquetado.

Del espacio a la Tierra: una visión inteligente y unificada

Hasta ahora, observar el planeta era como mirar por ventanas separadas: una para la vegetación, otra para la temperatura, otra para el uso del suelo. TerraMind rompe esas barreras, ofreciendo una visión global e inteligente de la Tierra.

Expertos de la NASA también han participado en su validación, dentro del marco de ciencia abierta. IBM ya ha anunciado que modelos como TerraMind se emplearán para el seguimiento de la biodiversidad, la urbanización y los desastres naturales, convirtiéndose en una herramienta clave para gobiernos y organizaciones ambientales.

El email vuelve a cobrar fuerza en tiempos de hiperconectividad

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Victor
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Composite image of hand using laptop put on a desk with letter icons

El email no ha muerto: una herramienta clásica que gana nueva vida en la era digital

En un entorno dominado por algoritmos, redes sociales efímeras y notificaciones que compiten constantemente por captar nuestra atención, el correo electrónico podría parecer una reliquia del pasado. Pero nada más lejos de la realidad. Lejos de estar obsoleto, el email está viviendo una segunda juventud. Su carácter directo, no intrusivo y eficaz lo mantiene en el centro de las estrategias de comunicación de miles de empresas, instituciones, medios y organizaciones.

Seguimos leyendo correos porque, en medio del ruido digital, el email representa una pausa. Es asíncrono, personalizable y permanece visible hasta que decidimos atenderlo. Además, suele ser el único canal verdaderamente directo: sin algoritmos, sin filtros, sin intermediarios.

El auge de herramientas especializadas ha profesionalizado aún más su uso. Un ejemplo es Mailrelay, una plataforma que demuestra cómo la tecnología puede potenciar una herramienta clásica, transformándola en una solución inteligente y adaptada a las necesidades actuales. Su caso permite entender por qué el email marketing sigue siendo tan relevante.

Tecnología silenciosa, pero crucial

A diferencia de las redes sociales, donde el contenido desaparece en segundos y depende de algoritmos cambiantes, el correo electrónico ofrece un canal estable, medible y controlable. Herramientas como Mailrelay permiten automatizar envíos, personalizar contenidos, segmentar audiencias y analizar con detalle el rendimiento de cada mensaje.

Gracias al uso de inteligencia artificial y análisis en tiempo real, hoy es posible adaptar el contenido al comportamiento de los usuarios: saber a qué hora abren sus correos, qué dispositivo utilizan o qué asuntos llaman más su atención.

Este nivel de precisión —impensable en el envío manual— convierte al email en una herramienta clave, no solo para campañas comerciales, sino también para proyectos culturales, educativos o científicos que necesitan establecer una comunicación directa y eficaz.

Un canal que respeta el tiempo

Vivimos en plena economía de la atención, donde casi todo compite por segundos de nuestro foco. Paradójicamente, el email, una tecnología con más de medio siglo de historia, es uno de los formatos que mejor respetan nuestro ritmo.

Frente a vídeos que se reproducen solos, banners intrusivos y timelines que se actualizan sin parar, el correo electrónico se presenta como una invitación pausada. Puedes abrirlo ahora o más tarde. Puedes leerlo, guardarlo o eliminarlo. La decisión es tuya.

En este contexto, las herramientas que permiten enviar contenidos bien pensados y estructurados cobran aún más valor. Se trata menos de vender y más de comunicar con intención, algo que la tecnología actual hace posible sin perder el toque humano.

Evolución constante, impacto creciente

El email es una tecnología discreta, pero resiliente. Ha evolucionado sin hacer ruido, pasando de canal personal a herramienta esencial para la gestión, la fidelización y la promoción. Hoy incorpora automatización, análisis de datos y diseño responsive.

Plataformas como Mailrelay han sabido integrar todas estas mejoras sin perder de vista lo fundamental: la accesibilidad. Hoy, proyectos pequeños —una editorial independiente, un museo, una universidad o una ONG— pueden usar herramientas de nivel profesional de forma gratuita, algo impensable hace apenas unos años.

No se trata solo de enviar correos, sino de construir un canal propio. Un espacio digital libre de intermediarios, con independencia, ética y control sobre el mensaje.

Lo más revolucionario: merecer la atención

El email no sobrevive por nostalgia, sino porque sigue cumpliendo una función esencial: conectar de forma directa. Sin algoritmos, sin distracciones, sin ruido. En medio de un entorno saturado de reels, TikToks y publicaciones fugaces, lo más disruptivo puede que no sea captar la atención, sino merecerla.

Y ahí, el correo electrónico —apoyado por herramientas inteligentes como Mailrelay— no solo resiste, sino que se fortalece.

Adiós al GPS: inventan un sistema cuántico ultra preciso

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Gps system in a smart car

Navegación sin satélites: la revolución cuántica de MagNav

Cuando usamos el GPS para orientarnos o seguir una ruta, rara vez pensamos en lo frágil que puede ser. Basta con entrar en un túnel, desplazarse a una zona remota o sufrir interferencias para que perdamos la señal. A gran escala, esta vulnerabilidad puede tener consecuencias graves: desde desviar la trayectoria de un avión hasta comprometer misiones militares. En escenarios críticos, depender únicamente del GPS no siempre es seguro.

Conscientes de este problema, los científicos de la empresa australiana Q-CTRL han desarrollado MagNav, un sistema de navegación completamente nuevo que no depende de satélites. Es inmune a interferencias y, según las pruebas, ofrece una precisión hasta 50 veces superior a la de los sistemas de respaldo actuales. Esta tecnología se basa en principios de física cuántica y utiliza el campo magnético terrestre como referencia. Los resultados, publicados en abril de 2025 en el servidor arXiv, suponen un avance clave en el campo del posicionamiento.

Navegar con el campo magnético de la Tierra

El principio tras MagNav no es nuevo: el campo magnético terrestre presenta variaciones locales —llamadas anomalías magnéticas— causadas por diferencias geológicas. Estas variaciones pueden cartografiarse, y si se dispone de sensores suficientemente sensibles, es posible compararlas con los mapas para determinar con precisión la ubicación de un objeto.

Hasta ahora, el reto era tecnológico. Los magnetómetros tradicionales eran demasiado ruidosos o inestables, y el propio vehículo generaba interferencias que dificultaban las mediciones. Además, los algoritmos de comparación eran poco robustos. MagNav supera estos obstáculos combinando sensores cuánticos desarrollados por Q-CTRL con algoritmos de aprendizaje en tiempo real capaces de filtrar el ruido y adaptarse al entorno y al vehículo.

Según sus desarrolladores, el sistema integra en un solo paso la reducción de ruido y la comparación con el mapa magnético, lo que le permite calibrarse automáticamente, sin necesidad de maniobras específicas, como sí requieren otros sistemas magnéticos.

Tecnología cuántica en sensores ultracompactos

El núcleo de MagNav son sus magnetómetros cuánticos de rubidio, que funcionan mediante el fenómeno de precesión del espín atómico, detectado ópticamente. Estos sensores tienen una sensibilidad extrema, capaces de detectar variaciones del campo magnético inferiores a 80 femtoteslas por raíz de hertzio.

Cada sensor pesa solo 70 gramos y ocupa 144 cm³, lo que permite su instalación en vehículos de todo tipo: coches, drones o aviones. Durante las pruebas, se colocaron dentro y fuera de una avioneta Cessna, y se comprobó que incluso en condiciones de alta interferencia, MagNav mantenía una precisión superior a la de los mejores sistemas inerciales del mercado.

Además, el sistema es totalmente pasivo: no emite señales, lo que lo hace invisible a radares y sistemas de detección enemigos. Esta característica le otorga un valor estratégico en entornos militares o de alta seguridad.

Pruebas reales: precisión en aire y tierra

Para validar la eficacia de MagNav, Q-CTRL realizó pruebas tanto aéreas como terrestres. En vuelo, recorrieron más de 6.700 kilómetros a distintas altitudes, desde el nivel del suelo hasta 19.000 pies. El margen de error fue mínimo: tan solo 22 metros, es decir, un 0,006 % de la distancia total.

El mayor salto de precisión —hasta 46 veces superior a un sistema inercial comercial— se consiguió con sensores cuánticos montados externamente y usando un sistema inercial asistido por velocidad vectorial. Incluso con sensores colocados dentro del avión, la mejora osciló entre 11 y 38 veces respecto a los INS convencionales.

También se realizaron ensayos en tierra, en carreteras asfaltadas y caminos de grava cerca de Orange, en Nueva Gales del Sur. Con un vehículo sin aislamiento especial, MagNav logró ser 7 veces más preciso que los sistemas inerciales tradicionales, marcando un hito en la navegación terrestre basada en anomalías magnéticas.

Adaptabilidad en tiempo real

Una de las fortalezas clave del sistema es su capacidad de adaptarse en tiempo real. A diferencia de otros métodos que requieren calibración previa, MagNav aprende durante la operación. Esto es posible gracias a un modelo físico que estima cómo el propio vehículo distorsiona el campo magnético y ajusta los cálculos continuamente.

Según el estudio, el algoritmo no necesita conocimiento previo del vehículo más allá de suposiciones físicas básicas, y actualiza sus parámetros sobre la marcha. Esto permite iniciar la navegación en “modo frío” (sin configuración previa) o en “modo caliente” (reutilizando configuraciones anteriores).

Al basarse en modelos físicos y no solo estadísticos, MagNav ofrece mayor robustez frente a cambios en la carga, la dirección o la latitud, e incluso puede operar eficazmente en zonas complicadas como regiones polares o bajo condiciones extremas del clima espacial.

Limitaciones y perspectivas de futur

A pesar de sus logros, el sistema aún presenta desafíos. Requiere mapas magnéticos detallados, que no siempre están disponibles, especialmente en zonas oceánicas. Además, en regiones con pocas anomalías magnéticas, la localización puede ser más lenta.

También el clima espacial, como las tormentas solares, puede afectar temporalmente la precisión. No obstante, los algoritmos de MagNav están diseñados para detectar estos eventos y compensar sus efectos.

El equipo de Q-CTRL propone combinar esta tecnología con otras —como visión artificial o radar— para desarrollar sistemas de navegación aún más robustos. Por ahora, MagNav demuestra que es posible lograr una navegación precisa y fiable sin depender de satélites, algo que hasta hace poco parecía ciencia ficción.

Tu móvil no graba tus conversaciones… pero eso no lo hace menos inquietante

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¿Te espía tu móvil? La verdad detrás de los anuncios que parecen leerte la mente

Esa extraña sensación de que tu teléfono te escucha es casi universal. Estás hablando con alguien sobre la boda de un conocido o la búsqueda de un traje, y sin haber hecho ninguna búsqueda reciente, Instagram te muestra justo un anuncio de trajes a medida. La conclusión parece inevitable: tu móvil te está espiando. Esta teoría ha ganado fuerza durante años, alimentada por coincidencias tan precisas que parecen imposibles.

Sin embargo, aunque la idea de que tu teléfono graba conversaciones en secreto suena plausible, la realidad detrás de la publicidad personalizada es más compleja… y en cierto modo, más inquietante. En 2019, la firma de ciberseguridad Wandera hizo pruebas para comprobar si los móviles escuchaban de forma constante. Compararon consumo de batería, uso de datos y actividad en segundo plano entre dispositivos expuestos o no a estímulos auditivos. Los resultados mostraron diferencias mínimas: no hay indicios de grabaciones constantes. Además, expertos como Antonio García-Martínez, ex directivo de Facebook, han afirmado que registrar audio de millones de usuarios sería técnicamente inviable y extremadamente costoso.

Sí te escuchan, pero solo cuando tú lo permites

Eso no significa que el micrófono de tu dispositivo esté completamente inactivo. Los asistentes de voz como Alexa, Siri o Google Assistant sí graban fragmentos de audio tras la activación («Hey Siri», «Ok Google»). Esas grabaciones se almacenan y analizan para mejorar el servicio. Amazon, por ejemplo, ha admitido que emplea personas para revisar estos audios. Lo mismo ha hecho Google. Aunque dicen anonimizar los datos, expertos alertan de que esa anonimización puede revertirse y que muchas grabaciones contienen información muy sensible.

En 2024, el sistema “Active Listening” de Cox Media Group —ya descontinuado— fue más allá: combinaba fragmentos de audio obtenidos tras activaciones de voz con inteligencia artificial para afinar la publicidad. Aunque no grababa de forma continua, su existencia encendió todas las alarmas. Las grandes tecnológicas se apresuraron a marcar distancia con el proyecto.

La vigilancia real es más sofisticada

Lo más sorprendente es que los anuncios increíblemente precisos no dependen del micrófono, sino de un ecosistema invisible de recopilación de datos. Investigadores de la Universidad de Northeastern demostraron en 2017 que muchas apps, aunque no acceden al micrófono sin permiso, sí capturan pantallas o incluso vídeos del uso del móvil para enviarlos a terceros.

Y eso es solo una parte. Facebook, por ejemplo, rastrea tu actividad en todos los dispositivos donde hayas iniciado sesión. También recibe información de tiendas físicas si usas tarjetas de fidelidad asociadas a tu correo o número de teléfono. Conoce tu ubicación, tus interacciones sociales y hasta quiénes son tus amigos. En Android, puede recopilar metadatos de llamadas y mensajes. Incluso lo que escribes y borras antes de enviarlo puede quedar registrado. Todo esto alimenta algoritmos que predicen tus intereses con una precisión que parece brujería, pero en realidad es estadística avanzada.

¿Qué puedes hacer?

Aunque escapar por completo es casi imposible, puedes tomar medidas para reducir la exposición. Desactiva las grabaciones de voz en tus asistentes, revisa y limita los permisos de tus apps, elimina historiales de actividad, usa conexiones seguras y activa la verificación en dos pasos. Aun así, el modelo actual de internet se basa en el intercambio de datos personales a cambio de servicios gratuitos.

Comprender cómo funciona este sistema es clave para decidir cuánto estás dispuesto a compartir. Porque al final, como se suele decir: si no estás pagando por el producto, es probable que el producto seas tú.

Vuelos hipersónicos: de Roma a Nueva York en menos de una hora

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Space rocket flying in the blue sky illustration

Del Concorde al hipersónico: el futuro de los vuelos a velocidad extrema

El Concorde fue el pionero de la aviación supersónica comercial. Operado por British Airways y Air France entre 1976 y 2003, podía volar a más del doble de la velocidad del sonido (Mach 2), conectando Londres y Nueva York en poco más de tres horas. Sin embargo, su alto coste operativo, la baja demanda, el ruido, el elevado consumo de combustible y el trágico accidente del vuelo 4590 en el año 2000 precipitaron su retirada. Aun así, la idea de cruzar el mundo en cuestión de horas no ha desaparecido.

Hoy, la atención se centra en la tecnología hipersónica, que promete velocidades superiores a Mach 5 (más de cinco veces la velocidad del sonido). Para alcanzarlas, se requieren motores capaces de soportar temperaturas extremas y generar un empuje descomunal. Una de las propuestas más innovadoras es el motor VDR2, desarrollado por la empresa Venus Aerospace. Basado en el principio de ramjet, este motor elimina partes móviles y utiliza una tecnología avanzada llamada detonación rotativa, que produce ondas de choque supersónicas de manera continua. Esto permite impulsar la aeronave con gran eficiencia y menor desgaste de los componentes.

The Venus Stargazer M4: volar de Roma a Nueva York en 55 minutos

Venus Aerospace tiene un ambicioso objetivo: desarrollar un avión hipersónico capaz de conectar continentes en menos de una hora. Su proyecto estrella, el Venus Stargazer M4, se probará por primera vez en 2025. Gracias al motor VDR2, el avión podría alcanzar velocidades de hasta Mach 6 (más de 7.000 km/h). A esa velocidad, el trayecto entre Roma y Nueva York se reduciría a 55 minutos, y de Roma a Tokio, a poco más de dos horas, con una parada técnica.

El motor VDR2 no es un motor convencional. Se basa en el diseño ramjet, que utiliza la velocidad del propio avión para comprimir el aire, sin necesidad de turbinas. Esto lo hace más eficiente —hasta un 15 % más que los motores a reacción tradicionales—, además de más simple y potencialmente más sostenible.

Uno de los grandes retos es manejar el calor extremo. A Mach 6, el aire que entra al motor puede alcanzar 2.130 °C, una temperatura que destruiría materiales convencionales. Aquí entra en juego el sistema de detonación rotativa: una cámara formada por dos cilindros concéntricos donde se producen explosiones controladas que generan la fuerza necesaria para el vuelo sin depender de piezas móviles, lo que reduce el riesgo de desgaste o fallo.

Más allá de la tecnología: desafíos humanos y ambientales

Volar a velocidades hipersónicas plantea también desafíos físicos. La aceleración a Mach 4 —la velocidad de crucero prevista— genera fuerzas G considerables, que podrían afectar al cuerpo humano. Por eso, los ingenieros trabajan en asientos ergonómicos, cabinas presurizadas y sistemas que distribuyan las fuerzas de forma segura durante el despegue y el aterrizaje.

Otra ventaja de estos vuelos será su altitud de crucero, en torno a los 33.500 metros, justo debajo de la estratósfera. A esa altura, el aire es más delgado y las turbulencias son mínimas, lo que augura una experiencia de vuelo sorprendentemente suave pese a la extrema velocidad.

El primer ensayo oficial del motor VDR2 será con un dron experimental, y si tiene éxito, podría marcar un antes y un después en sectores como la defensa y la exploración espacial.

Aunque los vuelos comerciales hipersónicos aún están en desarrollo, este avance tecnológico promete transformar radicalmente nuestra forma de viajar. Puede que en un futuro cercano, cruzar medio planeta no dure más que ver una película. Y eso, sin duda, cambiaría para siempre nuestra noción del tiempo y la distancia.

ChatGPT logra superar el test de Turing por primera vez

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Ideado por el matemático británico Alan Turing en 1950, el test de Turing es una célebre prueba que busca determinar si una máquina puede imitar el comportamiento humano. El experimento consiste en una conversación por texto entre un evaluador humano y dos interlocutores —uno humano y otro una inteligencia artificial— sin que el evaluador sepa quién es quién. Si la máquina logra engañar al evaluador, se considera que ha superado la prueba. No se trata de medir inteligencia en sentido estricto, sino la capacidad de simular una conversación humana de forma convincente.

En un reciente estudio aún pendiente de revisión por pares, el modelo de lenguaje GPT-4.5 de OpenAI logró superar con éxito el test, engañando a evaluadores humanos en un notable 73 % de los casos cuando se le asignaba una personalidad específica. El experimento, desarrollado por investigadores del Laboratorio de Lenguaje y Cognición de la Universidad de California en San Diego, destaca el nivel de sofisticación que han alcanzado las IA conversacionales.

Esta versión moderna del test involucró a unos 300 participantes que interactuaron en línea con dos interlocutores —uno humano y otro artificial— y debían adivinar cuál era la persona real. En ocho rondas, los voluntarios fueron asignados aleatoriamente como interrogadores o como uno de los dos “testigos”, uno de ellos siempre una IA. Se evaluaron distintos modelos, incluidos GPT-4.5, GPT-4o, LLaMA 3.1-405B de Meta y el clásico ELIZA, creado hace más de 80 años.

El elemento clave del éxito de GPT-4.5 fue el uso de «prompts con personalidad», donde se le pedía asumir identidades como la de un joven experto en internet y cultura popular. Con este enfoque, el modelo no solo superó la prueba, sino que fue confundido con un humano incluso más veces que los propios humanos. Los evaluadores fallaron con tanta frecuencia que sus decisiones fueron menos acertadas que si hubieran elegido al azar.

El autor principal del estudio, Cameron Jones, comentó en X (antes Twitter): «Las personas no fueron mejores que el azar para distinguir humanos de GPT-4.5 y LLaMA cuando usaban personalidad. ¡Y 4.5 fue juzgado como humano incluso más veces que los humanos reales!»

La diferencia entre usar o no una personalidad fue determinante. Sin ese «disfraz», GPT-4.5 solo engañó al 36 % de los participantes, mientras que GPT-4o —el modelo que actualmente impulsa a ChatGPT— apenas alcanzó un 21 %, e incluso el antiguo ELIZA lo superó con un 23 %. Esto revela que no solo importa la tecnología subyacente, sino también cómo se le instruye al modelo para interactuar.

Aunque emblemático, el test de Turing no es necesariamente una medida definitiva de inteligencia artificial. Como recordaba el ingeniero de Google François Chollet en Nature (2023), fue concebido más como un experimento mental que como una prueba concreta para aplicar a las máquinas. Aun así, su valor simbólico sigue siendo relevante.

Los modelos de lenguaje —o LLMs, por sus siglas en inglés— están diseñados para predecir palabras a partir de grandes volúmenes de texto. Su habilidad con el lenguaje es tal que, incluso sin comprender a fondo las preguntas, pueden generar respuestas verosímiles. Esto los convierte en expertos en imitación, aunque no necesariamente en comprensión profunda. Por ello, muchos expertos cuestionan si el test de Turing sigue siendo útil como medida de inteligencia, o si ya ha quedado obsoleto frente a las capacidades actuales.

Para Cameron Jones, el estudio no responde a la pregunta de si las IA “piensan” como los humanos. «Creo que es una cuestión muy compleja», señala. «Pero sin duda esto aporta una pieza más al rompecabezas sobre el tipo de inteligencia que muestran los modelos de lenguaje.»

Lo que sí le resulta preocupante es otra implicación: «Los resultados indican que los modelos de lenguaje pueden reemplazar a personas en interacciones breves sin que nadie lo advierta». Esto podría tener consecuencias significativas en el ámbito laboral, la ciberseguridad y en nuestras relaciones sociales.

Jones concluye que el test de Turing no solo pone a prueba a las máquinas, sino también a los humanos: nuestros prejuicios, expectativas y capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías. En una era donde las inteligencias artificiales se vuelven cada vez más creíbles, quizá ha llegado el momento de replantearnos qué significa realmente “ser humano”.

Una IA capaz de predecir el clima en minutos podría transformar la meteorología

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Aardvark: la IA que revoluciona la predicción meteorológica

Históricamente, la predicción del tiempo ha dependido de modelos físicos complejos que simulan la atmósfera utilizando superordenadores. Estos modelos resuelven ecuaciones físicas mediante un proceso conocido como «resolución numérica». Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a transformar este campo, ofreciendo métodos más rápidos y eficientes. Aardvark no solo optimiza ciertos aspectos del sistema tradicional, sino que reemplaza toda la cadena de predicción meteorológica, marcando un hito en la forma en que comprendemos y anticipamos el clima.

Un modelo innovador con respaldo de la élite científica

Aardvark es un nuevo sistema de predicción meteorológica desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge, con el apoyo del Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF). Según un artículo publicado en la revista Nature, este modelo de IA puede generar pronósticos con una precisión equiparable —e incluso superior en algunos casos— a los métodos tradicionales, pero con una velocidad y eficiencia energética significativamente mayores.

Predicciones en minutos sin necesidad de superordenadores

A diferencia de los sistemas convencionales, que requieren superordenadores y horas de procesamiento, Aardvark funciona como un modelo de aprendizaje automático completamente autónomo. Puede operar desde un ordenador de escritorio y generar predicciones meteorológicas tanto globales como locales en cuestión de minutos, procesando datos de satélites, estaciones meteorológicas y otros sensores.

Lo que realmente distingue a Aardvark es su capacidad para sustituir todo el sistema de predicción meteorológica. Mientras que otras compañías como Huawei, Google y Microsoft han desarrollado IA que optimizan partes individuales del proceso, Aardvark integra todo en un único modelo, logrando mejoras en velocidad, coste y simplicidad operativa.

Precisión con menos datos

Aardvark necesita solo una décima parte de los datos utilizados por los sistemas tradicionales para obtener resultados más precisos. Con esa fracción de información, ya supera al modelo estadounidense GFS en varias métricas clave y compite con los pronósticos del Servicio Meteorológico de Estados Unidos, que combinan múltiples modelos y la intervención de expertos humanos.

Además, su flexibilidad le permite adaptarse rápidamente a distintos contextos. Puede ajustarse con facilidad para generar predicciones específicas, como temperatura en zonas agrícolas de África o velocidad del viento en parques eólicos europeos. En contraste, los modelos tradicionales requieren años de desarrollo y equipos numerosos para implementar soluciones personalizadas.

Democratizando la predicción meteorológica

La accesibilidad de Aardvark representa una oportunidad para países en desarrollo, donde la falta de recursos y tecnología avanzada limita la capacidad de predicción meteorológica. El profesor Richard Turner, líder del proyecto en el Instituto Alan Turing, destaca: “Aardvark reinventa la predicción del tiempo, haciéndola más rápida, económica y precisa, con impacto tanto en países desarrollados como en desarrollo”.

Turner subraya que este avance no habría sido posible sin décadas de investigación en modelado físico y el acceso a la base de datos ERA5 del ECMWF, clave para entrenar el modelo. Anna Allen, autora principal del estudio, sugiere que este enfoque podría aplicarse a problemas aún más complejos, como huracanes, incendios forestales o tornados, así como a la predicción de la calidad del aire y las dinámicas oceánicas.

Desde el ECMWF, Matthew Chantry enfatiza la importancia de esta colaboración para el futuro de la meteorología, mientras que Chris Bishop, de Microsoft Research, y Scott Hosking, del Instituto Alan Turing, destacan que Aardvark no solo acelera los pronósticos, sino que facilita su acceso en regiones sin infraestructura avanzada.

Próximos pasos

Los planes para Aardvark incluyen la creación de un equipo especializado dentro del Instituto Alan Turing, que explorará su implementación en regiones del sur global y su integración en iniciativas ambientales más amplias. Su potencial para transformar la meteorología y otras áreas de la ciencia climática marca el inicio de una nueva era en la predicción del tiempo.

Nvidia presenta un superordenador de escritorio con una potencia sin precedentes, mil veces superior a la de un portátil.

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La revolución del cálculo portátil: Project Digits de Nvidia

La potencia de cálculo de los ordenadores se mide en FLOPS, siglas en inglés de «operaciones de punto flotante por segundo». Los portátiles actuales cuentan con capacidades que oscilan entre los 200 gigaFLOPS y 1 teraFLOPS. En comparación, el superordenador Mare Nostrum de Barcelona alcanza unos 94 teraFLOPS. Sin embargo, un petaFLOP equivale a 1.000 teraFLOPS, es decir, un cuatrillón de operaciones por segundo, una capacidad que hasta ahora solo estaba al alcance de gigantescas máquinas instaladas en salas completas.

Project Digits: la supercomputación en tu escritorio

En el CES 2025, Nvidia ha presentado un avance tecnológico sorprendente: Project Digits, un miniordenador revolucionario diseñado para desarrolladores, estudiantes y científicos que trabajan en inteligencia artificial (IA) y ciencia de datos. Esta máquina es mil veces más potente que los portátiles actuales y promete llevar la capacidad de un superordenador a un formato tan compacto que cabe en un escritorio o incluso en una mochila.

El corazón de la bestia: GB10 Grace Blackwell

El núcleo de Project Digits es el superchip GB10 Grace Blackwell, una innovadora combinación del procesador Nvidia Grace y la tarjeta gráfica Nvidia Blackwell. Gracias a esta integración, el tiempo de transferencia de datos entre componentes se reduce drásticamente, mejorando la velocidad y eficiencia del sistema. Con 128 gigabytes de memoria y 4 terabytes de almacenamiento SSD, supera ampliamente a los ordenadores portátiles más avanzados del mercado.

Potencia sin precedentes en un formato compacto

Este dispositivo alcanza un petaFLOP de potencia, situándose muy por encima de la mayoría de PCs y portátiles. Aunque los superordenadores más avanzados pueden llegar hasta 1.000 petaFLOPS, Project Digits ofrece una solución accesible y eficiente para investigadores que necesitan ejecutar modelos de IA complejos, como procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.

Con esta capacidad, Project Digits puede manejar modelos de inteligencia artificial con hasta 200 mil millones de parámetros. Para ponerlo en contexto, GPT-3.5, el modelo que dio vida a la primera versión de ChatGPT en 2022, tenía 175 mil millones de parámetros. Además, se pueden conectar dos dispositivos Project Digits para ampliar la capacidad hasta 405 mil millones de parámetros, ideal para proyectos de gran envergadura.

Un cambio de paradigma en la computación

Aunque su diseño final aún no está cerrado, Nvidia ha anunciado que Project Digits estará disponible en mayo por un precio aproximado de 3.000 dólares. Si bien esta cifra puede parecer elevada, es altamente competitiva en relación con la potencia que ofrece. Raquel Urtasun, experta en ciencias de la computación y fundadora de Waabi, ha destacado el impacto potencial de este dispositivo en el desarrollo de vehículos autónomos y otros campos de investigación avanzada.

Con Project Digits, Nvidia busca democratizar la supercomputación, proporcionando a estudiantes, científicos y desarrolladores una herramienta que antes requería inversiones multimillonarias en infraestructuras. Este avance podría marcar el inicio de una nueva era en la computación portátil, eliminando las barreras del hardware para el desarrollo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos.

La expectativa es enorme, y el lanzamiento de este dispositivo podría ser un hito en la historia de la computación.

Meta AI no despega en EE.UU., pero apuesta por España, el país de WhatsApp

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Meta AI: ¿será un éxito en España o repetirá la historia de EE.UU.?

Meta AI llega tarde, eso está claro. La cuestión es si conseguirá lo que no ha logrado en Estados Unidos. Allí, la integración de su IA en Facebook, WhatsApp e Instagram lleva casi un año en marcha, pero no ha convertido la plataforma en un éxito rotundo. ¿Podrá cambiar la situación en España y el resto de Europa?

Una IA que se integra en tus chats

Cuando Meta presentó Meta AI en abril de 2024, apostó por una estrategia diferente a la de ChatGPT. En lugar de ser un chatbot independiente accesible desde un navegador, se integraba directamente en WhatsApp, Facebook e Instagram, colándose en nuestros chats y redes sociales. La gran pregunta era si esta estrategia daría resultado.

Opciones funcionales, pero sin deslumbrar

Pudimos probar Meta AI a través de una VPN cuando se lanzó en EE.UU., y aunque sus funciones nos parecieron correctas, no destacaban especialmente frente a la competencia. Para Meta, la clave estaba en la integración con sus plataformas, pero eso no garantizaba el éxito.

Muchos usuarios… ¿pero cuánto la usan realmente?

Según Meta, la adopción ha sido notable. En enero de 2025, su CFO, Susan Li, anunció que Meta AI alcanzó los 700 millones de usuarios mensuales activos, un aumento desde los 600 millones de diciembre. Sin embargo, hablar de usuarios mensuales no es lo mismo que hablar de usuarios activos semanales o diarios.

Además, según David Curry de Business of Apps, la versión web de Meta AI recibe apenas 10 millones de visitas al mes, una cifra muy baja comparada con gigantes como ChatGPT o Gemini. Aunque Meta prioriza el uso dentro de sus apps, sigue sin quedar claro cuán relevante es realmente en WhatsApp, Instagram o Facebook.

Un encaje poco natural en redes sociales

Sobre el papel, la integración en WhatsApp, Instagram y Facebook parecía una gran idea: son plataformas donde la gente ya pasa horas al día. Sin embargo, el uso de una IA dentro de apps tan personales no termina de encajar. Preguntar en WhatsApp por una receta o un resumen de datos no parece algo natural, y aunque la función es útil, no ha logrado captar el interés de los usuarios.

Críticas y preocupaciones por la privacidad

En EE.UU., muchos usuarios no han recibido bien Meta AI. Algunos se quejan de que la IA recopila datos para anunciantes, lo que supone una nueva amenaza para la privacidad. Otros se preguntan por qué no se puede desactivar o eliminar de sus aplicaciones. Meta ha impuesto su IA sin dar opción a los usuarios, y eso ha generado rechazo.

¿Tendrá éxito en España?

WhatsApp es especialmente popular en España, lo que podría jugar a favor de Meta AI. Sin embargo, viendo el tibio recibimiento en EE.UU., surgen dudas sobre su éxito en otras regiones. Aun así, la compañía parece estar preparándose para el despliegue en Europa.

Meta cambia de estrategia: ahora quiere su propia app

Pese a su apuesta inicial por la integración en redes sociales, Meta parece haber cambiado de rumbo. Aunque Meta AI tiene versión web, sigue sin estar disponible en España ni en otros países de la UE. Ahora, la empresa se plantea lanzar una aplicación independiente, similar a ChatGPT. Mark Zuckerberg ya adelantó esta posibilidad a principios de año, y hasta Sam Altman, CEO de OpenAI, bromeó con la idea de que quizás OpenAI debería crear su propia red social.

Meta AI Plus: el siguiente paso

Meta también trabaja en un modelo de suscripción. La versión gratuita seguirá existiendo, pero «Meta AI Plus» competirá directamente con ChatGPT Plus y otros servicios premium. Sin embargo, su éxito dependerá de si logra ofrecer características realmente atractivas, algo que hasta ahora no ha conseguido.

Un buen modelo Open Source, pero lejos de la vanguardia

Llama, el modelo Open Source de IA de Meta, ha sido bien recibido entre desarrolladores y usuarios que buscan usar IA en local. Sin embargo, la compañía aún no ha lanzado un modelo de razonamiento que rivalice con DeepSeek R1 ni ha innovado en áreas en auge como los agentes de IA o los buscadores inteligentes.

En definitiva, Meta AI tiene presencia, pero aún no ha demostrado ser una revolución. ¿Logrará convencer a los usuarios en España o pasará desapercibida como en EE.UU.? Pronto lo sabremos.

¿Cortesía o precaución? Un 18% es amable con la IA por temor a una rebelión de las máquinas

Por
Victor
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La cortesía con la IA: ¿buena educación o miedo al futuro?

Desde la llegada de asistentes virtuales y chatbots como ChatGPT, ha surgido una pregunta curiosa: ¿deberíamos ser amables con la inteligencia artificial? Mientras algunos expertos defienden que la cortesía refuerza buenos hábitos sociales, otros consideran que es innecesaria, ya que la IA no tiene conciencia ni emociones. Sin embargo, una encuesta reciente sugiere que un grupo de personas no solo es educado con la IA por costumbre, sino también por precaución ante un posible futuro dominado por máquinas.

Un estudio realizado por la editorial Future en diciembre de 2024 analizó el comportamiento de más de 1.000 personas en Estados Unidos y el Reino Unido para evaluar su nivel de cortesía con la inteligencia artificial. Los resultados revelaron que el 67% de los usuarios de IA en EE.UU. y el 71% en el Reino Unido utilizan expresiones como «por favor» y «gracias» al interactuar con estos sistemas. Lo curioso es que, dentro de este grupo, el 82% de los estadounidenses y el 83% de los británicos lo hacen porque creen que es lo correcto, mientras que un 18% y 17%, respectivamente, admitieron que su amabilidad se debe a un temor latente de que los robots tomen el control algún día.

¿Amables con la IA o simplemente prácticos?

A pesar de que la mayoría opta por la cortesía, un número considerable de personas no ve la necesidad de ser educado con la IA. En EE.UU., el 33% de los encuestados dijo que no se molesta en ser amable con los chatbots; de ellos, un 40% argumentó que no le ve sentido, mientras que el resto afirmó que lo hace por eficiencia, prefiriendo interacciones directas y rápidas. En el Reino Unido, el 29% de los usuarios tampoco es cortés, con un tercio de ellos asegurando que no tiene importancia y los demás justificándolo por razones de brevedad.

Sin embargo, la tendencia parece ir en dirección contraria. Comparado con una encuesta realizada tres meses antes, hubo un aumento del 3% en EE.UU. y del 11% en el Reino Unido en el número de personas que optan por la cortesía al interactuar con la IA.

¿Por qué ser educado con la inteligencia artificial?

El debate sobre la cortesía hacia las máquinas sigue abierto. Para Ben Wood, analista jefe de CCS Insight, ser amable con la IA es importante porque «si se vuelve aceptable ser irrespetuoso con los asistentes virtuales, ese comportamiento podría trasladarse a las interacciones humanas, lo que sería problemático». A.J. Ghergich, vicepresidente global de Botify, coincide y menciona el paradigma CASA (Computers Are Social Actors), que sugiere que los humanos tratamos a la tecnología como si fuera socialmente relevante, casi humana.

Por otro lado, algunos expertos no creen que tenga sentido ser cortés con la IA. John-Anthony Disotto, escritor senior de TechRadar, se sorprende de que el 70% de las personas sea amable con los chatbots, ya que «al final del día, solo son programas informáticos». También plantea que el miedo a un futuro incierto de la inteligencia artificial puede estar influyendo en la forma en que interactuamos con ella.

Más allá de la educación o la paranoia futurista, hay otra razón para ser amable con la IA: mejorar su rendimiento. Según Ghergich, la cortesía puede activar patrones en los sistemas de IA que optimizan la comunicación, lo que resulta en respuestas más detalladas y útiles. «Los mensajes educados pueden mejorar la calidad de las respuestas hasta en un 30%», afirma.

¿Cortesía o supervivencia?

En última instancia, la forma en que hablamos con la inteligencia artificial dice mucho sobre nuestra relación con la tecnología. Ya sea por hábito, eficiencia o por temor a un eventual apocalipsis robótico, lo cierto es que la IA se está integrando cada vez más en nuestra vida cotidiana. Y para aquellos que prefieren ser groseros con los chatbots… bueno, más vale que las máquinas no guarden rencor en el futuro.

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