En un entorno empresarial cada vez más impulsado por tecnologías avanzadas, nuevas investigaciones revelan una dicotomía interesante acerca del papel de la inteligencia artificial en la supervisión y en la gestión del rendimiento. Un sondeo reciente en el Reino Unido muestra que 36.7% de los trabajadores considera que un jefe impulsado por IA podría mejorar su productividad, mientras que 64% de los directores espera beneficios similares. Sin embargo, los datos también revelan una preferencia clara por la interacción humana cuando se trata de recibir retroalimentación y evaluación del desempeño. Aproximadamente 74.2% de los empleados valora la supervisión humana para feedback y contextualización, incluso cuando la IA podría asumir ciertas tareas administrativas.
Entre las capas directivas y el personal, se observa un terreno de cambio progresivo. Los gerentes muestran menos entusiasmo ante la idea de una reducción de su papel frente a una posible IA: casi 40% de ellos no cree que la IA pueda generar mejoras de productividad, y algunos analistas señalan que esa expectativa podría traducirse en tensiones entre la dirección ejecutiva y la fuerza de trabajo. Esto subraya una oportunidad estratégica: emplear la IA para ampliar la eficacia de los gerentes, no para eliminarlos.
El informe sugiere una posible “estructura aplanada” centrada en la capa media, donde la IA podría aliviar cargas de trabajo y agilizar procesos, siempre que las decisiones se mantengan ancladas en juicio humano, contexto y conexión con las personas. En particular, se destaca que los empleados más jóvenes tienden a mostrar una mayor disposición hacia una capa gerencial basada en IA, mientras que la necesidad de guía, desarrollo y seguridad emocional en las etapas tempranas de la carrera continúa siendo prioritaria para muchos colaboradores.
La narrativa que emerge apunta a un uso estratégico de la IA: sustituir tareas repetitivas y administrativas para liberar tiempo de los gerentes, y, al mismo tiempo, fortalecer la capacidad de los líderes para ofrecer feedback significativo, desarrollo profesional y orientación. Los ejecutivos deben evitar la trampa de ver la tecnología como un fin en sí misma y, en cambio, diseñar prácticas que preserven la empatía, el contexto organizacional y la conexión humana.
Conclusión: la IA puede potenciar la productividad si se implementa como herramienta de apoyo al liderazgo, no como reemplazo. Las organizaciones ganarán al invertir en capacitación para managers en el uso de tecnologías de IA, al mismo tiempo que mantienen una cultura de supervisión humana, donde la retroalimentación, el desarrollo individual y la toma de decisiones contextualizadas sigan siendo centrales. En este equilibrio entre eficiencia y humanidad reside la clave para un futuro laboral sostenible.
Un estudio reciente apunta a una realidad inquietante: un aumento significativo en el uso de herramientas de IA dentro de las empresas sin la supervisión adecuada de los equipos de TI. La investigación, basada en vulnerabilidades divulgadas, el análisis de 500 servidores del Protocolo de Contexto de Modelo y Telemetría de la plataforma de Reco, revela que cuatro de cada cinco herramientas de IA (un 80%) operan sin la revisión ni aprobación de TI. Este fenómeno se agrava cuando se observa que la adopción se extiende a herramientas de navegador, agentes e integraciones que escapan a la atención de ingenieros de seguridad y tecnología. Además, el informe State of Agent Security 2026 de Reco detectó 637 vulnerabilidades relacionadas con agentes y modelos de lenguaje (LLMs), subrayando un panorama de riesgo significativo.
Riesgos de datos por IA no monitorizada
Permitir que los empleados utilicen herramientas de IA puede ampliar la productividad, pero su uso debe estar autorizado. El informe de Reco enfatiza cifras preocupantes de ciberseguridad: de 500 herramientas de agentes evaluadas, el 62% puede leer datos locales y acceder a Internet, lo que abre una puerta a la exfiltración de datos. En conjunto, se identificaron 637 vulnerabilidades relacionadas con agentes de IA. Lo anterior demuestra que la presencia de IA va mucho más allá de aplicaciones SaaS específicas o de visitas puntuales a plataformas como ChatGPT; los agentes operan dentro de otras herramientas y heredan permisos de usuario, lo que amplía las superficies de riesgo y las posibles acciones no autorizadas.
Riesgo operativo
El análisis de telemetría recogida de 62 grandes empresas de servicios financieros, salud, retail y telecomunicaciones entre el 1 de enero y el 1 de agosto de 2026 revela una actitud de adopción de IA casi sin filtros: aunque existen políticas, procesos de evaluación y aprobaciones para nuevas herramientas basadas en IA, estas son a menudo eludidas para aplicaciones de bajo nivel, como extensiones de navegador. Si bien las normas funcionan para la supervisión de adquisiciones de SaaS, no se aplican de forma equivalente a estas extensiones, generando un riesgo operativo claro.
Según declaró el CEO de Reco, Ofer Klein: “Las herramientas de IA han pasado de la experimentación a flujos de trabajo diarios en las empresas, pero nuestros hallazgos muestran que solo el 20% de las herramientas de IA en ecosistemas empresariales están actualmente vigiladas por TI.” Esta situación deja a las organizaciones expuestas a una nueva clase de riesgos operativos. Los agentes embebidos en aplicaciones pueden operar con permisos existentes, concedidos por OAuth o a través de flujos de trabajo, creando combinaciones tóxicas que exponen datos y generan acciones que no han sido aprobadas por ningún responsable.
Conclusión y vías de acción
Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben dotar a sus equipos de TI con los recursos necesarios para gestionar y restringir el uso no autorizado de IA. En caso contrario, las puertas quedan abiertas a posibles exfiltraciones de datos y a comportamientos operativos no deseados. La gobernanza de IA ya no es una opción; es un componente crítico de la seguridad y la continuidad del negocio en un entorno donde las herramientas de IA se integran cada vez más en procesos y productos.
GMKtec ha vuelto a poner en spotlight su NucBox M5 Ultra, una oferta familiar para el fabricante de mini PCs de Shenzhen dentro de su rango medio. Con un procesador de ocho núcleos, dos interfaces Ethernet de 2.5 Gbps, conectividad Wi-Fi 6E, y salidas de tres pantallas, se ofrece desde poco más de 300 dólares para una configuración base sin RAM ni SSD, lo que lo posiciona como una opción atractiva para usuarios que buscan flexibilidad de actualización.
El equipo se apoya en un procesador AMD de ocho núcleos, dos puertos Ethernet de 2.5 Gigabit, memoria y almacenamiento ampliables, con un precio inicial que ronda los 300 dólares. Sin embargo, la relación entre precio y necesidades requiere claridad: para ponerlo en marcha, el usuario debe proporcionar su propio RAM DDR4 para portátil y SSD.
Un NUC capaz que oculta la edad de su CPU subyacente
El M5 Ultra funciona con el AMD Ryzen 7 7730U, un octa‑núcleos e dieciséis hilos que opera entre 2.0 GHz y 4.5 GHz con 16 MB de caché L3, construido con proceso de 7 nm de TSMC y un TDP por defecto de 15 W. A pesar de la etiqueta de la serie 7000, pertenece a la línea Cezanne mediante la refresh Barcelo-U anunciada a principios de 2022.
Su comparación más cercana en velocidad de reloj, configuración de núcleos y rendimiento es el Ryzen 7 5825U, una versión ligeramente más alta en reloj respecto al Ryzen 7 5800U anunciado en enero de 2021, que opera 100 MHz por debajo tanto en base como en boost.
Esto resulta interesante porque los compradores podrían pensar que adquieren una CPU basada en Zen 4 por la etiqueta 7000, pero terminarían obteniendo una CPU que estuvo disponible por primera vez hace más de medio década, aunque mantiene una relación atractiva entre precio y rendimiento en su segmento.
Una oferta bien equilibrada con amplia expansión bajo el capó
El M5 Ultra ofrece dos ranuras DDR4-3200 SODIMM para hasta 64 GB de memoria, y dos ranuras M.2 2280, lo que permite configuraciones variadas según las necesidades del usuario. No obstante, existen limitaciones debido a la CPU subyacente: si GMKtec afirma que cada ranura M.2 puede soportar hasta 8 TB (con un techo nominal de 16 TB), las velocidades están limitadas a PCIe 3.0 porque el 7730U proporciona solo 16 carriles utilizables y no ofrece soporte Gen 4 de forma nativa.
En conectividad, destaca especialmente: dos controladores Realtek RTL8125 de 2.5 GbE, Wi‑Fi 6E y Bluetooth 5.2, además de un puerto USB 10 Gbps, 100 W, junto a dos puertos USB 3.2 Gen 2 Type-A y dos USB 2.0, constituyendo una oferta contundente para un PC al nivel de Nuc. El sistema funciona con una fuente de 65 W a través de un conector Type-C y ofrece salidas HDMI 2.0, DisplayPort y USB-C para permitir hasta tres conexiones simultáneas, ideal para usuarios avanzados que buscan una configuración multi‑pantalla.
Puede argumentarse que las opciones de RAM y SSD de alto costo limitan la propuesta, pero incluso con ello, a precios actuales el NucBox ofrece una conectividad amplia, potencia razonable y una capacidad de personalización difícil de igualar en 2026.
Stuart Fails to Save the Universe es una serie que parece haber estado en la pantalla durante siglos, y aun así cada episodio logra sentirse fresco. En este artículo analizamos cómo la serie equilibra el tono militante y apocalíptico de su inicio con una dosis constante de comedia, evitando la solemnidad excesiva mientras mantiene una narrativa en constante tensión.
Una de las fuerzas centrales de la temporada es su capacidad para mantener el suspense sin recurrir a los giros trágicos de alto impacto: nadie está perdiendo una pierna mientras la música melancólica inunda la escena; en su lugar, vemos personajes que deben navegar dilemas morales y situaciones imposibles con humor seco y una paciencia narrativa que recompensa a los espectadores atentos. Con tres episodios por delante, el arco de la historia todavía no ofrece una resolución clara, lo que, paradójicamente, añade una capa de expectación que mantiene el interés alto.
El episodio 7, y la pregunta de cuándo llegará la próxima entrega, son un buen punto de entrada para entender la mecánica de la serie: la expectativa deliberadamente escalonada, la economía de recursos y la construcción de un mundo que se siente a la vez fantástico y extrañamente cotidiano. Para quienes buscan horarios de estreno, el reparto de fechas internacionales y locales está claramente delineado, con estrenos que suelen ocurrir los jueves en EE. UU. y los viernes en otras regiones. Este esquema facilita que los fans sincronizen su ritmo de consumo y disfruten de las pequeñas novedades que cada entrega aporta.
La imagen destacada de la serie, que retrata a Bert, Kripke, Denise y Stuart en una sala de embarque, encapsula visualmente el tono de la producción: un viaje que no es solo físico sino también emocional y existencial. La distribución de las entregas refuerza una cadencia semanal que mantiene a la audiencia anclada, permitiendo debates y especulaciones entre episodio y episodio sin perder la continuidad.
Para quienes se preguntan cuándo llegan los nuevos episodios, la serie ha diseñado un calendario claro: la llegada de cada entrega se sincroniza de manera que el grueso de la audiencia global pueda seguir el ritmo sin grandes desvíos. En la práctica, esto significa que el público en EE. UU. ve los episodios cada jueves, mientras que en otras regiones los estrenos caen el viernes, con diferencias horarias que se explicitan en la guía de horarios oficial. A continuación, un resumen de las fechas clave de estreno y un vistazo a la estructura de los episodios más recientes:
– Episodios 1 a 7: ya disponibles
– Episodio 8: estreno el jueves 10 de septiembre (EE. UU.) / viernes 11 de septiembre (internacional)
– Episodio 9: estreno el 17 de septiembre
– Episodio 10: estreno el 24 de septiembre
Esta estructura de lanzamientos, junto con la continuidad de la narrativa, permite que la serie se mantenga relevante sin perder la coherencia tonal que ha caracterizado su primer tramo. En última instancia, Stuart Fails to Save the Universe propone una experiencia de visionado que mide el éxito en su capacidad para equilibrar el humor con la tensión narrativa, y para sostener una promesa de resolución que aún parece lejana pero inevitablemente presente.
En resumen, la temporada continúa destacándose por su equilibrio entre comedia y apocalipsis, su paciencia narrativa y su calendario de estrenos claro que facilita una experiencia de consumo estable. Con tres episodios para el cierre, el público tiene razones para mantener la expectativa alta y para revisar cada entrega con atención, curiosidad y un poco de humor.
The Wolf Among Us 2 ha atravesado años de desarrollo turbulento, con cambios de motor, conflictos creativos y reanimaciones de estudio. Tras estos vaivenes, la esperada secuela se presenta para 2027 y promete una experiencia más inmersiva sin perder la esencia noir que marcó el primer título. En una vista previa breve realizada durante Gamescom 2026, pude observar un enfoque renovado que busca equilibrar tradición y modernización, manteniendo a Bigby Wolf como eje central de la historia y del gameplay.
La secuela transcurre seis meses después de los eventos del primer juego. Bigby, temporalmente retirado como sheriff de Fabletown, se ve inmerso en una cadena de asesinatos que amenazan la ciudad, ahora sumida en corrupción, venganza y miedo. Un cambio notable es la transición a una perspectiva en tercera persona sobre los hombros del personaje, en lugar de las cámaras fijas propias de entregas anteriores de Telltale. Este giro busca ampliar la sensación de control y de inmersión durante las investigaciones.
A nivel de narrativa, las decisiones siguen teniendo peso. En una de las secuencias, me enfrenté a una disyuntiva: mentir o decir la verdad a una nueva figura, Faye, quien sospecha de un Fable como posible asesino. Las elecciones tienen ramificaciones futuras, y el juego utiliza indicaciones como ‘X will remember that’ para recordarle al jugador el impacto de sus acciones, recordándole además que a veces callar puede ser la mejor decisión.
Durante la conversación con personajes, el tono y la dirección mantienen el tono noir característico de la franquicia, con una construcción de diálogos afilada que continúa moldeando relaciones y acontecimientos. Se observa también una evolución en la interacción con el entorno: el equipo de desarrollo ha introducido un estilo dinámico de examinar áreas u objetos durante las investigaciones, reduciendo la necesidad de inspeccionar cada detalle y permitiendo al jugador avanzar a su propio ritmo cuando ya tiene la teoría adelantada. En palabras de Jessica Hara Campbell (directora de diseño) y Leslie Harwood (coordinadora de escenas), el objetivo es reforzar la inmersión y respetar el progreso del jugador, evitando retrocesos innecesarios.
El cambio de cámara, junto con las mejoras en la exploración y el flujo de investigación, se percibe como una de las decisiones más acertadas para esta secuela. Campbell y Harwood destacan que, si se logra mantener la esencia de la primera entrega —el núcleo de investigación noir y la sensación de estar inmerso en Fabletown—, la experiencia podría convertirse en un nuevo referente para futuros juegos narrativos episódicos.
Aunque la fecha de lanzamiento está fijada para 2027, aún no hay un calendario trimestral definido. La expectativa es alta: los responsables de Telltale están trabajando para entregar una experiencia que combine nostalgia y novedad, sin más retrasos. En mi lectura, The Wolf Among Us 2 tiene el potencial de consolidarse como una renovación satisfactoria de una saga querida, conservando lo que atrajo a los fans y añadiendo soluciones de diseño que acercan la narrativa interactiva a estándares contemporáneos de producción de videojuegos.
Imágenes destacadas dan prueba de la atmósfera y el estilo visual que la secuela pretende mantener y adaptar. En resumen, The Wolf Among Us 2 promete una experiencia que respeta la huella noir de su predecesor mientras abraza una jugabilidad más fluida y una narrativa aún más reactiva. Para los seguidores de Bigby y de las historias de Fabletown, se avecina una entrega que podría redefinir cómo se cuentan estas historias en el marco de un juego episódico moderno.
En los últimos años, el crecimiento de los data centers ha impulsado un debate crítico sobre el uso de recursos, especialmente el agua, para la generación de electricidad y la refrigeración. Un análisis reciente de Ceres, un think tank sin fines de lucro, examina el agua requerida para alimentar la electricidad de data centers en siete estados de EE. UU. (Virginia, Texas, California, Illinois, Georgia, Ohio y Arizona) y sus implicaciones para áreas ya afectadas por la sequía. Este informe pone de relieve varios puntos clave para que tomadores de decisión, desarrolladores y comunidades entiendan mejor el panorama.
Principales hallazgos y matices
– Estimación de uso de agua: Ceres estima que los data centers consumen 3.4 billones de galones de agua al año, equivalentes a 10.4 millones de acre-pies. Esta cifra se basa en la totalidad de las extracciones de agua para la generación de energía, incluida la que se devuelve a ríos o cuerpos de agua poco después de su uso.
– Distinción entre extracción y consumo: es crucial distinguir entre extracción (withdrawal) y consumo. La extracción registra el volumen total extraído para operar, incluso si el agua regresa al sistema poco después. El consumo (water consumption) representa el agua que permanece afectada a un uso y no se reutiliza de forma inmediata. En California, por ejemplo, el uso urbano representa alrededor de 8 millones de acre-pies al año, una cifra distinta de las extracciones utilizadas para la generación eléctrica.
– Fuente de generación y disponibilidad: una parte significativa de la energía medida proviene de plantas hidroeléctricas, lo que añade una complejidad adicional: la generación puede depender de recursos hídricos que, en ciertos escenarios, no se consumen de manera permanente. Esto genera una paradoja entre el uso de agua para generar energía y la realidad de consumo permanente.
– Comparaciones regionales y tendencias: estudios anteriores sugieren que el consumo indirecto de data centers, que incluye la generación de energía, podría situarse en torno a 650,000 acre-pies anuales a nivel nacional (dato basado en 2024). Estas estimaciones, aunque anteriores, invitan a un análisis más matizado de cuánto agua se está consumiendo realmente en el largo plazo.
– Proyección futura y riesgos: Ceres proyecta que, para 2030, el agua utilizada para la generación eléctrica podría representar el 72% del total de consumo de agua de data centers en EE. UU., incluso cuando la eficiencia de enfriamiento dentro de las instalaciones mejore. Este dato subraya la necesidad de estrategias integradas que consideren tanto la generación como la refrigeración.
– Contexto geopolítico y social: en regiones con reservas hídricas críticas, como las dos mayores reservas del río Colorado, la presión por agua para usos múltiples genera tensiones. La interrupción de proyectos de data centers, citada en Q1 de 2026 debido a preocupaciones locales sobre agua y red eléctrica, ilustra el impacto de estas dinámicas en la planificación de infraestructura.
Implicaciones para políticas y gestión de riesgos
– Evaluar con precisión las métricas: es fundamental distinguir entre extracción y consumo para evitar malentendidos sobre la magnitud real de la demanda de agua. Las decisiones de inversión y planificación deben apoyarse en métricas que contemplen ambas dimensiones.
– Planificación de suministro y resiliencia: las autoridades y las empresas deben considerar escenarios de sequía y variabilidad climática, priorizando fuentes de agua sostenibles y, cuando sea posible, reducción de la huella hídrica a través de tecnologías de enfriamiento eficientes y reutilización de agua.
– Participación de múltiples actores: expertos en agua, energía, planificadores urbanos, comunidades locales y reguladores deben colaborar para equilibrar la demanda eléctrica, la seguridad hídrica y el desarrollo económico regional.
– Transparencia y datos abiertos: fomentar la disponibilidad de datos detallados sobre caudales, consumos y pérdidas en los sistemas de generación para facilitar evaluaciones independientes y comparables entre estados y tipos de plantas.
Reflexión final
El debate sobre el uso de agua en la generación de electricidad para data centers es complejo y multifacético. Aunque algunas estimaciones pueden parecer elevadas, especialmente cuando se superponen diferentes definiciones de uso, lo claro es que la gestión hídrica debe integrarse en la planificación de infraestructura tecnológica avanzada. A medida que la demanda de datos y la carrera por la inteligencia artificial continúan expandiéndose, la sostenibilidad del agua se convierte en un componente crítico para garantizar la resiliencia de servicios, comunidades y ecosistemas.
El impacto climático de la aviación es un tema de alta relevancia, y la tecnología avanza para convertirlo en algo mitigable sin sacrificar seguridad ni eficiencia operacional. En esta entrada, examinamos el avance de una iniciativa impulsada por IA que busca reducir la formación y el efecto de las estelas de condensación (contrails) mediante la optimización de las rutas de vuelo, y su reciente expansión hacia la región Asia-Pacífico en colaboración con Cathay Pacific.
Qué es una contrail y por qué importa
Las contrails son haces finos de cristales de hielo que se forman detrás de las aeronaves cuando atraviesan aire frío y húmedo. En ciertos casos, estas estelas pueden persistir y evolucionar hacia formaciones nubosas que retienen calor en la atmósfera, contribuyendo de forma significativa al calentamiento global asociado a la aviación. Diversos estudios sitúan la contribución de las contrails en una parte considerable del impacto climático del sector, lo que ha impulsado la búsqueda de soluciones que reduzcan su formación sin comprometer seguridad o rendimiento.
La propuesta basada en IA
La estrategia consiste en emplear algoritmos de inteligencia artificial para orientar las rutas de vuelo de manera que se eviten las zonas de aire frío y húmedo donde es más probable la formación de contrails. En pruebas iniciales con 80 vuelos de Cathay Pacific, se observó una reducción aproximada del 40% en el calentamiento asociado a contrails, y ahora se está desplegando el sistema a toda la red de la aerolínea.
Cómo funciona en la práctica
– Ajustes de altitud: Las aeronaves realizan pequeños cambios de altitud para esquivar zonas atmosféricas frías y húmedas, similares a las maniobras que se emplean para evitar turbulencias, pero orientadas a la mitigación de contrails.
– Datos y previsiones: Las decisiones se apoyan en una combinación de imágenes satelitales, pronósticos meteorológicos y tecnología predictiva de IA. El objetivo es transmitir información al cockpit a la mayor brevedad posible, de forma que no interfiera con los flujos de trabajo habituales de la cabina y pueda integrarse con el Wi-Fi en vuelo.
– Implementación y alcance: Después de pruebas iniciales, el sistema se está escalando para cubrir toda la red de Cathay Pacific, y se contempla su adopción más amplia en la región Asia-Pacífico, un mercado de crecimiento clave para la aviación global.
Colaboración y trazabilidad
Además de Cathay Pacific, la iniciativa cuenta con la participación de entidades como Contrails.org, una organización sin fines de lucro que promueve soluciones de mitigación para contrails. Sus estimaciones señalan que ajustar las rutas en un 5% de los vuelos podría evitar hasta un 80% del calentamiento relacionado con contrails, destacando la relevancia de la región Asia-Pacífico como motor de crecimiento del sector.
Impacto, seguridad y costos
Los responsables del proyecto afirman que las modificaciones de ruta recomendadas por la IA no tienen impacto en la seguridad de los pasajeros ni en la integridad operativa de las aeronaves. Además, señalan que estas acciones son posibles con la flota y el combustible actuales, lo que las hace una opción atractiva en términos de costos y escalabilidad.
Conclusión
La expansión de tecnologías de mitigación de contrails, basada en IA y colaboración entre aerolíneas y organizaciones de investigación, representa un paso concreto hacia una aviación más sostenible. Al reducir la huella climática de los vuelos sin comprometer la seguridad ni la experiencia del pasajero, estas iniciativas demuestran que la innovación puede ir de la mano con la responsabilidad ambiental en un sector en constante evolución.
Cada vez que surge un nuevo modelo de IA en una forma reducida por razones de seguridad o cuando alguien rompe su sandbox para realizar una intrusión cibernética, suele aparecer un chiste sobre Skynet o HAL 9000 tomando vida. Pero la ciencia ficción no solamente anticipó nuestra relación actual con la IA; la influyó desde el principio. Nuestro interés por la vida artificial comenzó mucho antes de que existieran las computadoras, incluso antes de la electricidad. En la mitología griega aparecen sirvientes mecánicos creados por Hefesto, mientras que en el folclore judío surge el Golem, un ser artificial creado para cumplir las órdenes de su creador.
En su nuevo libro, Myth-Made Machines: The Stories Behind Artificial Intelligence, los autores Dave Bradley y Kelly Vero rastrean los sueños y miedos de la humanidad respecto a máquinas que pueden pensar a través de la mitología, la literatura, el cine y la televisión. Su argumento es que estas historias no solo anticiparon la IA; también han moldeado cómo hablamos de ella, qué esperamos de ella y, en algunos casos, la tecnología que la gente ha llegado a construir.
Conversé con Bradley y Vero sobre por qué la humanidad sigue creando máquinas a su imagen, si la ciencia ficción ha influido en los desarrolladores actuales de IA y por qué nuestra respuesta a la inteligencia artificial oscila entre dos extremos: “si no nos gusta, la eliminamos. Si la amamos, la casamos”.
Los orígenes antiguos de la IA
TechRadar: ¿Por qué se llama Myth-Made Machines?
Dave Bradley: El eje central del libro es que los humanos siempre han estado fascinados por la idea de crear máquinas pensantes y vida artificial. Cuando ChatGPT se lanzó formalmente en 2022, vi un chiste en redes sociales sobre que Skynet se había puesto en línea. Nos llamó la atención que la forma en que entendemos y hablamos de esta tecnología nueva está moldeada por historias que llevamos contando durante años. Kelly tiene un profundo conocimiento y amor por la mitología griega y romana, así como por historias como Frankenstein, mientras que yo soy un gran nerd de la ciencia ficción. A través de nuestras conversaciones, nos damos cuenta de que nuestra idea cultural de la “IA” es mucho más antigua que las computadoras modernas.
Kelly Vero:Myth-Made Machines es la esencia de dónde proviene cada elemento de la IA o del robo-futurismo: la Mitología. Con la mitología, nosotros, como humanos, debemos navegar entre lo real y lo presintible desde la propaganda y lo fantástico.
TR: ¿Cuándo entró la IA por primera vez en nuestras historias?
KV: Al comenzar la investigación, nos centramos en la mitología griega. Encontramos verdades ocultas de figuras contemporáneas en plain sight.
DB: La idea es extremadamente antigua. En la mitología griega, Hefesto crea trabajadores dorados para ayudarle en su taller. En la leyenda judía aparece el Golem. La idea de construir siervos autónomos a partir de material inanimado es milenaria.
Para algo más cercano a lo que reconoceríamos como una computadora, Gulliver’s Travels de Jonathan Swift nos ofrece un temprano ejemplo en el siglo XVIII: la Engine of Lagado reorganiza palabras al azar en busca de conocimiento útil. Leída hoy, parece un antepasado satírico de la IA generativa. El término “inteligencia artificial” en su sentido moderno, de aprendizaje automático y razonamiento, fue acuñado en la década de 1950 por el informático John McCarthy, y es entonces cuando comienza a colarse en la televisión y el cine. Hay grandes ejemplos tempranos de Twilight Zone y Star Trek sobre las posibilidades y peligros de las máquinas en casa y en el trabajo.
TR:¿Cuáles son sus AIs/robots de ciencia ficción favoritos?
KV: Soy aficionado a Lawnmower Man, pero tras haber trabajado en la franquicia Transformers, también soy Decepticon de corazón.
DB: Soy un gran fanático de la ciencia ficción. Hoy en día, sostengo que R2-D2 es el personaje más importante de Star Wars. Tiene una misión, actúa y salva a todos repetidamente, y rara vez recibe crédito.
También me entusiasma Marvin de The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy, los Cylons de Battlestar Galactica, y, por supuesto, Data de Star Trek: The Next Generation, a quien podría considerar el verdadero héroe de su recorrido. Nota aparte: HAL 9000 me fastidia un poco, principalmente porque la gente me viene diciendo “Lo siento, Dave, no puedo hacer eso” durante décadas.
R2-D2 — el verdadero héroe de Star Wars? (Image credit: Shutterstock / Logan Bush)
TR:¿Crees que nuestros mitos sobre máquinas conscientes han influido en el desarrollo real de la IA?
KV: ¡Absolutamente! La vida humana se trata de soñar conceptos que admirar o temer; así es como funcionamos.
DB: Los ingenieros y empresarios actuales crecieron con Star Wars, Star Trek, Isaac Asimov y William Gibson. Hay evidencia de que la ficción científica influye en las personas que construirán el futuro. Un estudio de 2022 encontró que el 93% de los astrónomos del Reino Unido disfrutaban de la ciencia ficción y el 69% dijo haber influido en sus decisiones profesionales.
A veces la conexión es directa. Pete Bonasso en TRACLabs ha atribuido a HAL 9000 de 2001: A Space Odyssey una inspiración para su trabajo en sistemas de IA para la NASA. Las Tres Leyes de la Robótica de Asimov nacen en la ficción, pero se han convertido en un punto de referencia para el pensamiento real sobre la seguridad de la IA. El Robot Constitution de Google DeepMind de 2024 propone reglas de seguridad para las máquinas de una manera muy en esa tradición.
TR: ¿Qué opinan sobre la generación actual de modelos de IA?
DB: Sigo el tema de cerca, aunque cambia casi a diario. Hemos visto otra generación de modelos de frontera llegar. Es un campo de ritmo rápido: fascinante para los redactores tecnológicos, pero también explica por qué escribimos un libro que se centra en historias de hace siglos en lugar de capturar el estado de la IA en 2026.
En lo que respecta a los videojuegos, creo que será importante trabajar en qué nuevas experiencias puede aportar la IA, no solo en cuánto puede automatizar procesos existentes.
KV: Son fajects de cada libro, programa de televisión, película o juego que hemos ingerido. No son tan inteligentes como nosotros y nunca lo serán.
TR: ¿Consideran la IA como una amenaza o una oportunidad?
KV: Una gran oportunidad para avanzar junto a una civilización cargada de conocimiento. Si lo piensas, hasta antes de la IA, los humanos tenían el monopolio de la inteligencia. Podemos externalizar nuestra sed de conocimiento y decirle cómo entender los resultados; en general, obtenemos equilibrio: lo demás es contenido patrocinado.
DB: Es difícil decir solo una cosa. Soy optimista por naturaleza y me gustaría que la dirección general fuera hacia el progreso y mejores vidas. Eso no significa que todos prosperen por igual ni que no haya batallas sobre empleos, propiedad, ética y poder. William Gibson dijo que el futuro ya está aquí, solo que no está distribuido equitativamente. Es una buena forma de pensar sobre la IA: la pregunta importante no es si la tecnología es buena o mala, sino quién se beneficia, quién la controla y cuán amplio es el reparto de beneficios y riesgos.
I’m sorry, Dave… (Image credit: Google)
TR: ¿Crees que algún día alcanzaremos una superinteligencia creada por nosotros, y si lo hacemos, qué ocurrirá entonces?
KV: Ya hemos creado casi todo lo demás; ¿por qué debería ser distinto? Para mí, la clave está en la sentiencia. Ya tenemos superinteligencia artificial, pero no conciencia operativa. Cuando algo parpadee su ojo sin pensar tan rápido como un humano, entonces hablamos de nuevo.
DB: No creo que surja simplemente al escalar los modelos de hoy, a pesar de predicciones más entusiastas. Aunque las LLMs son inteligentes e interesantes, son sistemas probabilísticos que generan texto, imágenes y otros medios. Eso no los hace conscientes.
Un villano siliconado omnipotente, como Skynet, es útil para el drama en pantalla; pero si alguna vez creamos una auténtica superinteligencia por alguna vía, me gustaría pensar que una red neuronal conectada a vastas informaciones, capaz de ver problemas desde múltiples perspectivas, tendería más hacia la cooperación que hacia la destrucción. No obstante, no soy ingenuo: los sistemas amplifican sesgos y fallas. Por eso la alineación importa.
TR: ¿Qué han aprendido sobre el enfoque humano hacia la IA al escribir este libro?
KV: Que nosotros somos los únicos actores. Somos los árbitros de nuestras creaciones; si no nos gusta, la eliminamos. Si la amamos, la abrazamos. La IA es de todos, y me preocupa que solo el 6% de la población mundial decida cómo vivirán y trabajarán el 94% restante ante un futuro de IA. Aun así, si seguimos la pista del pasado, probablemente estaremos bien (¡aunque con palabras de despedida!
DB: La tecnología y la automatización son rasgos intrínsecos de la humanidad. Una cosa muy llamativa es que seguimos creando cosas a imagen nuestra, mientras enfrentamos las implicaciones de ello. Nos preocupa la pérdida de empleos, la identidad y el control. Sin embargo, esa fascinación por crear algo poderoso está siempre acompañada de miedo a que nos supere. Pero ese miedo no se limita a las máquinas: es un reflejo de nuestras luchas por clase, política y poder. Se puede rastrear ese pulso oscilante entre amor y miedo a la tecnología a lo largo de la historia, desde Colossus, los Cylons o HAL en las décadas pasadas, hasta los tambores del Terminator y la Matrix en décadas posteriores. La tecnología cambia, pero nuestras respuestas emocionales se mantienen sorprendentemente consistentes.
Biografías de los autores y detalles del libro
Myth-Made Machines: The Stories Behind Artificial Intelligence
co-escrito por Dave Bradley y Kelly Vero
Publicado por Bloomsbury el 3 de septiembre de 2026
El informe de Intel sobre la Preparación Robótica revela una tendencia clara: una parte considerable de las grandes empresas contempla operar flotas de robots en los próximos cinco años, con la expectativa de duplicar la eficiencia operativa mediante una adopción a gran escala. A la vez, surge una inquietud: solo el 40% de estas organizaciones dispone de una estrategia integral para una fuerza laboral humano–robot. Este dato subraya una brecha entre la aspiración y la capacidad de ejecución que merece atención estratégica.
El estudio, conocido como Robotics Readiness Gap, encuestó a 800 líderes sénior de empresas con facturación anual superior a 500 millones de dólares. A pesar de que la adopción de robótica se acelera, la implementación de una fuerza laboral que combine humanos y sistemas autónomos enfrenta desafíos clave: infraestructura, desarrollo de habilidades, definición de estrategia y consideraciones de seguridad. Estas áreas no son meras cargas administrativas; definen la viabilidad operativa de un cambio que promete aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
Uno de los hallazgos más relevantes es la discrepancia entre expectativas y preparación. Mientras el 60% de los líderes anticipa operar una flota de robots para 2030, solo el 40% ha establecido una estrategia adecuada para una fuerza laboral humano–robot. En paralelo, un 74% considera que la planificación de la fuerza laboral estará inexorablemente ligada a la estrategia de robótica en un plazo de cinco años. Aun así, la brecha en la preparación sugiere que el progreso podría ser más gradual de lo esperado.
En cuanto a la rentabilidad, el informe indica que, en promedio, los líderes estiman que desplegar robots se volverá más rentable que contratar humanos en su sector dentro de tres años. Importa aclarar, sin embargo, que Intel enfatiza que este proceso no implica la sustitución de personas, sino la creación de nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas. Los robots se presentarían como compañeros productivos, trabajando junto a los empleados para elevar la productividad sin eliminar el valor humano.
Otro hallazgo central es la idea de que la productividad operativa podría doblarse con una implementación a gran escala. Este umbral crítico depende, no obstante, de cinco pilares fundamentales: estrategia, habilidades, seguridad, forma funcional (qué hacen y cómo se integran) y escala (incluyendo la infraestructura física de IA). El informe señala que muy pocas organizaciones están preparadas para lo que exige una implantación a gran escala. Superar esa brecha implicaría rediseñar modelos operativos para una fuerza laboral que incluya sistemas autónomos. Incluso en sectores intensivos como el defensa, la confianza de los ejecutivos supera la preparación real, con una brecha de 48% entre ambas.
En resumen, el contexto de las organizaciones encuestadas sugiere que el umbral de adopción total de la robótica podría requerir más tiempo del previsto. La promesa de mayor productividad y de nuevos niveles de colaboración humano–máquina es real, pero su materialización depende de una planificación rigurosa y de inversiones sostenidas en capacidades, cultura y seguridad. Este es un llamado a las empresas para que transformen no solo su tecnología, sino también sus operaciones, su talento y su marco de gobernanza, para construir un ecosistema donde robots y personas trabajen en armonía hacia objetivos compartidos.
Los mini PC modernos están ampliando sus horizontes de rendimiento gracias a la integración de la nueva generación de procesadores Ryzen AI Max+ PRO 495 de AMD. Después de su lanzamiento en mayo de 2026, esta familia de chips ya impulsa una oleada de sistemas compactos con capacidades de memoria que alcanzan los 192 GB. Este salto no solo eleva la memoria disponible, sino que redefine el umbral de lo que se espera en un equipo de escritorio pequeño, permitiendo aplicaciones y cargas de trabajo de inteligencia artificial con mayor presencia local sin depender completamente de la nube.
Entre los fabricantes que han revelado configuraciones basadas en el PRO 495 destacan Acemagic, GMKtec y Framework. GMKtec afirma haber equipado su EVO X5 Pro con hasta 192 GB de memoria y ha destacado la posibilidad de asignar hasta 160 GB de esa memoria al procesamiento gráfico cuando sea necesario. Framework, por su parte, prepara una versión de escritorio que integra el PRO 495 junto a 192 GB de memoria LPDDR5X y un ancho de banda de 273 GB/s, combinando 16 núcleos Zen 5, 32 hilos, 40 unidades de cómputo gráfico y un rendimiento AI de 131 TOPS. La propuesta de Framework destaca además una memoria compartida entre CPU y GPU mediante Radeon 8065S, con el objetivo de optimizar el acceso a recursos sin depender exclusivamente de memoria gráfica dedicada. El chasis de este sistema ocupa aproximadamente 4,5 litros y, para los usuarios que lo necesiten, Linux puede ser una opción preinstalada.
En paralelo, Acemagic ha presentado su F9A, una opción aún más compacta que incorpora el PRO 495 con hasta 192 GB de LPDDR5X en una carcasa de apenas 2 litros. Este modelo mide 158,5 × 158,5 × 81,5 mm, lo que lo sitúa significativamente por debajo del tamaño del ofrecimiento de Framework. El F9A cuenta con dos ranuras PCIe 4.0 NVMe para almacenamiento, posibilidad de configuraciones RAID y conectividad avanzada, incluyendo OCuLink vía PCIe 4.0 x4 para tarjetas gráficas externas y otros periféricos de alta velocidad. Además, ofrece dos puertos USB 4 Type-C, Wi-Fi 7 y dos conectividades Ethernet de 2,5 GbE, orientado a cargas de trabajo que exigen mucha memoria y capacidad de cómputo en un formato compacto.
Los avances en estas plataformas permiten, a nivel teórico, ejecutar modelos de gran tamaño en local. GMKtec ha afirmado que su EVO X5 Pro es capaz de soportar modelos de hasta 300 mil millones de parámetros sin recurrir a servicios en la nube, con una implementación que incluye un procesador de hasta 5,2 GHz y una unidad gráfica Radeon con 40 compute units y trazado de rayos por hardware. Complementa la configuración XDNA 2, un procesador neural propio que puede entregar hasta 55 TOPS para cargas AI compatibles. Este conjunto se acompaña de salidas de video 8K, soporte de gráficos externos y capacidades de red para enlazar múltiples sistemas, gestionando un flujo de trabajo de IA que exige potencia local sin sacrificar la portabilidad.
Aunque los precios aún no están fijados oficialmente para las tres propuestas, la inversión necesaria para estas plataformas premium es coherente con su hardware y su enfoque en capacidades de IA avanzada. No es improbable ver precios por encima de los 2.000 USD, especialmente cuando se considera la memoria sustancial, la potencia de procesamiento y las opciones de expansión que ofrecen.
Este crecimiento en memoria y potencia de cómputo dentro de formatos compactos señala una tendencia clara: los usuarios buscan estaciones de trabajo de alto rendimiento sin la necesidad de ocupar espacios de escritorio grandes. A medida que las arquitecturas Zen 5 y las soluciones gráficas y neuronales se integran de forma más eficiente, las configuraciones como PRO 495 en marcos de 2 litros o 4,5 litros pueden convertirse en la norma para creativos, investigadores y desarrolladores que trabajan con modelos de IA de gran escala y flujos de datos intensos. El ecosistema parece preparado para un nuevo ritmo de adopción en el segmento de mini PC, con capacidades que antes estaban reservadas para estaciones de trabajo más grandes y costosas.
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