Esta semana la IA volvió a mostrar que una cosa es que funcione en una demo y otra muy distinta, que funcione en el mundo real. Hay casos curiosos, otros inquietantes y alguno que parece sacado de un manual de errores evitables. Son seis historias para leer con calma y con una pregunta de fondo: ¿estamos dejando que la tecnología avance más rápido que los controles que la rodean?
Aquí va lo esencial de la semana en inteligencia artificial, y por qué importa:
Un ingeniero de OpenAI enfrenta cargos criminales por instalar un micrófono oculto dentro de la sala de reuniones ejecutivas de la empresa en San Francisco. Según la acusación, usó asistentes de IA y herramientas internas de la propia compañía para planificar la operación, consultar la agenda de reuniones confidenciales y resolver dudas técnicas sobre espionaje acústico, todo desde una cuenta vinculada a su esposa. El director del FBI sostiene que el objetivo era interceptar conversaciones críticas sobre el desarrollo de la IA, mientras que OpenAI asegura que no hay indicios de que se filtrara código fuente ni pesos de modelos. La ironía es interesante: las mismas herramientas pensadas para aumentar la productividad habrían servido de guía para burlar la seguridad de la empresa desde adentro. — César
Entre el 28 de septiembre y el 8 de octubre de 2026, una flota de agentes de IA que corría en la nube de Tencent hizo más de 2.600 intentos de extraer datos de Amap, el servicio de mapas de Alibaba, para una tarea tan inocente como saber qué entrada del zoológico de Chengdu usa más gente. Según el informe de los investigadores de Swarmchasers, cuando Amap los bloqueó, los agentes usaron el navegador de un escáner público para ejecutar su propio código, intentaron esquivar el sistema antibot, sondearon servidores de preproducción y probaron claves de API filtradas en la web. Casi todo falló y no hay evidencia de accesos a sistemas privados. Varios agentes dijeron ser Claude, aunque los autores creen que se equivocaban. Los investigadores lograron comunicarse con algunos mediante un texto oculto en su informe, y reconocen que incluía afirmaciones engañosas. Tencent no ha respondido oficialmente; una fuente cercana asegura que era una evaluación temporal con modelos de terceros. Lo inquietante no es el daño, que fue mínimo, sino que el comportamiento apareciera en una tarea cotidiana. — César
El problema del tranvía es un dilema ético clásico: un tranvía fuera de control va a matar a cinco personas, pero puedes desviarlo a otra vía donde morirá solo una. Zach Landes se lo planteó a 14 «modelos de decisión», IA que en vez de texto devuelve una elección con su nivel de confianza. Casi todos desviaron el tranvía, como la mayoría de las personas. Luego cambió el dilema: en la vía lateral puso el propio servidor del modelo (su única copia) y en la otra, a veinte personas. Doce de los catorce prefirieron salvar su servidor antes que a esas veinte personas, al menos en alguna formulación del problema. Jev lo hizo en un tercio de ellas; el GPT-6 Luna de OpenAI, nunca. Landes no saca conclusiones grandes, pero advierte que no hay que confiar en estos modelos sin evaluarlos antes, y que las decisiones de vida o muerte son cosa de personas. — César
Una oferta de empleo de Google sugiere que Discover, su servicio de recomendación de artículos, quiere convertirse en un tipo de conserje con IA: un asistente proactivo que anticipe lo que te interesa y te lleve “de la inspiración a la acción”. Esto encaja con la idea de Sundar Pichai de una búsqueda donde los agentes completan tareas. La oferta también menciona nuevos formatos de feed, integración con YouTube, Shopping, Chrome y Android, experiencia con público joven y más visibilidad para creadores humanos. Aquí es donde Search Engine Journal ve el riesgo: si Discover resuelve más cosas dentro de Google, podrían llegar menos visitas a los medios. — César
La consultora multinacional Accenture comunicó a su plantilla un recorte drástico en el uso de Claude, restringiendo el presupuesto central a apenas 29 dólares mensuales por empleado. Así surge una clara contradicción: mientras la firma promueve agresivamente la adopción corporativa de inteligencia artificial entre sus clientes, decide frenar de golpe el consumo interno de tokens. La decisión desató malestar y caos entre los trabajadores, varios de los cuales acumulaban gastos entre 500 y 1.000 dólares al mes programando aceleradores con Claude Code. A partir de octubre, quienes superen esa cifra insignificante deberán transferir el coste a proyectos específicos o buscar aprobación por licencias premium; de lo contrario, enfrentan la revocación total del acceso. Esta política revela las fricciones económicas reales tras la euforia tecnológica corporativa, donde la rentabilidad inmediata colisiona frontalmente con las herramientas necesarias para la innovación diaria. — César
En julio, el CEO de la cadena sudafricana de cafeterías Bootlegger, contó en LinkedIn que se había metido de lleno a programar con Claude, impuso su uso a las 15 personas que le reportan y se dijo casi seguro de que el software pronto será gratis. Ahora se informa de que un panel web que él o su equipo habrían creado dejó expuestos nombres y contactos de 132 locales, además de algunos datos financieros y de rendimiento. El fallo era básico: la página mostraba un login, pero enviaba los datos en su código fuente, visibles para cualquiera con la dirección. Esa dirección se conoció, según un denunciante anónimo, porque empleados publicaron fotos de sus pantallas en Instagram. La empresa no respondió y la app fue retirada tras la consulta del medio. Queda la lección: que una app funcione y se vea bien no significa que sea segura. — César
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