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La humanidad tiene un grave problema con los antibióticos. Un investigador español ha utilizado la IA para resolverlo
La inteligencia artificial ha abierto un cofre que llevaba cerrado casi 4.000 millones de años. En su interior no había oro, sino algo mucho más valioso: un arsenal de moléculas capaces de combatir a las superbacterias. Este es el resultado del equipo liderado por el biotecnólogo español César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania, que ha estudiado el genoma de las arqueas, uno de los linajes más antiguos de la vida en la Tierra, para descubrir una familia de antibióticos que ha llamado arqueasinas.
Un enemigo invisible y cada vez más fuerte. La OMS considera la resistencia de los antimicrobianos (RAM) como una de las mayores amenazas para la humanidad. Solo en 2019 se asociaron casi 5 millones de muertes en todo el mundo debido a las bacterias que no pueden ser eliminadas con antibióticos debido a que han desarrollado defensas contra ellos. Una amenaza que cada vez es mayor, y que nos obliga a buscar nuevos antibióticos para combatir contra ellas.
El problema es especialmente grave en zonas vulnerables como entornos de conflicto o que tienen un sistema sanitario muy frágil donde el mal uso de los antibióticos produce que aparezcan estas ‘superbacterias’. Y en España, algo tan simple como tomar antibióticos para tratar un virus o no acabar la pauta completa recetada puede contribuir también a este grave problema.
Arqueas: las supervivientes extremas al rescate. Las arqueas son microorganismos unicelulares que son realmente ‘fuertes’. Son primas evolutivas de las bacterias, pero forman su propio dominio de vida, junto a las bacterias y las eucariotas (el grupo donde encontramos las células que tenemos en nuestro organismo o en las plantas).
Nacieron en la Tierra primitiva, un entorno hostil que las obligó a adaptarse para vivir en condiciones que matarían a la mayoría de los seres vivos, con temperaturas superiores a los 80 grados, acidez extrema o las grandes presiones que había en los fondos oceánicos.
Su resistencia es nuestra gran ventaja. Justamente viendo que estas bacterias podían sobrevivir a los lugares más inhóspitos, dio pie al equipo de investigación a buscar entre sus mecanismos de defensa. Y fue la clave. El propio César De La Fuente lo explica así a El País:
Desde el descubrimiento de la penicilina, la búsqueda de nuevos antibióticos se ha centrado prácticamente de forma exclusiva en bacterias y hongos. Con nuestro trabajo, este paradigma cambia porque encontramos antibióticos en un dominio de la vida prácticamente inexplorado.
Una IA para buscar tesoros moleculares. Para poder buscar entre las más de 20.000 especies de arqueas diferentes, el equipo tuvo que desarrollar una IA con ‘ApexOracle‘ para poder encontrar lo que estaban buscando. Y lo hizo. La IA identificó 90 compuestos candidatos que reunían los criterios que buscaban y de estos, el 93% eran los que mostraban propiedades antimicrobianas. De esta manera, se ahorraron una gran cantidad de tiempo.
Arqueasinas: la nueva artillería contra las superbacterias. Entre los compuestos descubiertos, uno de ellos fue la arquesina-73. Este ha demostrado en modelos in vivo que tiene una potencia comparable a la polimixina B, un antibiótico que está en el último escalón de la antibioterapia al usarse literalmente como último recurso en una superbacteria. Y aquí se abre el futuro a una nueva tanda de antibióticos que nos permitan seguir sobreviviendo a las bacterias ultraresistentes.
No es la única vía, pero es una revolucionaria. Esta estrategia de combinar la potencia computacional con la biología es un campo en plena ebullición. Lo estamos viendo con IA que se usan para detectar cáncer de páncreas de manera precoz, predecir un cáncer de mama o ser una ayuda en general para cualquier radiólogo. Y en el campo de la investigación, también siguen apoyando incluso para saber por qué una superbacteria no respondía a un tratamiento.
Imágenes | danilo.alvesd Myriam Zilles
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Comprar marisco antes de Nochebuena ahorra hasta un 40%. Un error al congelarlo te arruina la cena
Llegan las navidades y, con ellas, el despliegue de las grandes mesas. En España, el marisco es el rey absoluto del banquete, pero su presencia este año vuelve a estar marcada por una escalada de precios “estratosférica”. Según datos de la OCU, comprar en vísperas de Nochebuena puede suponer pagar un 78% más por los percebes o un 53% más por las almejas. Ante este panorama, el congelador se convierte en el mejor aliado del ahorro, permitiendo descuentos de hasta el 40%.
Sin embargo, el ahorro puede salir caro. La ciencia y la gastronomía lanzan un aviso urgente: el problema de las intoxicaciones navideñas no suele ser el producto original, sino nuestra gestión del frío en casa.
La regla de oro: inmediatez. El error más común comienza en la puerta de casa. Según CuidatePlus, muchos consumidores cometen el fallo de dejar el marisco en la nevera “un par de días” antes de decidir congelarlo. La microbiología explica que la calidad final depende directamente del estado inicial. Hay que congelar “en cuanto se llega a casa” para frenar en seco la proliferación de microorganismos.
Además, la preparación previa es un paso que no podemos saltar. Como subrayan en la pescadería online Mariskito, es fundamental lavar bien las piezas y, sobre todo, secarlas con papel absorbente. La humedad exterior crea cristales de hielo que dañan la fibra del animal, arruinando su textura. No es solo una cuestión de sabor, sino que la congelación es la única barrera segura para neutralizar parásitos como el Anisakis.
Cada especie tiene su manual. No todo el marisco admite el mismo trato. Para evitar errores que arruinen el producto, debemos distinguir las familias:
- Grandes Crustáceos (Centollos, bueyes de mar, nécoras): Deben congelarse siempre cocidos. El truco profesional consiste en envolverlos en un paño humedecido en el agua de su propia cocción para que no se sequen. Un detalle: deben guardarse con las patas hacia arriba para evitar que se pierda el caldo interno (“el caldo del cacho“).
- Pequeños Crustáceos (Gambas, langostinos, cigalas): Prefieren el crudo, especialmente si se van a cocinar a la plancha. En el caso de las cigalas, aunque el crudo puede ennegrecer estéticamente la cabeza, su calidad no se altera; si se prefiere evitar esto, la cocción previa es una alternativa válida.
- Bivalvos (Almejas, mejillones): Aquí existe un debate técnico. En las fuentes consultadas, algunas de ellas sugieren abrirlos al vapor antes para que la carne no se pegue a la concha, otros sostienen que deben ir en crudo para mantener su esencia marina intacta.
- Los prohibidos: nunca congeles percebes ni ostras. Su textura se destruye y, en el caso de las ostras, es extremadamente difícil saber si el animal ha muerto antes del proceso, elevando el riesgo de toxicidad.
El momento donde todo se puede arruinar. Sí, estamos hablando del proceso de descongelación. La norma de oro es innegociable: siempre en la nevera, nunca a temperatura ambiente ni bajo el chorro de agua caliente.
El método más seguro es el uso de una rejilla sobre una bandeja. Esto evita que el marisco esté en contacto con el agua que suelta, lugar donde las bacterias “hacen su agosto”. Si el tiempo apremia, desde un portal de seguridad alimentaria recomienda sumergir la pieza en agua fría con sal dentro de una bolsa hermética, pero prohíben el uso del microondas porque “cocina” los bordes del marisco y arruina su textura.
¿Cómo aguantan en nuestras neveras? Según la pescadería Solo Mariscos, el congelador debe alcanzar al menos los -18ºC. En la nevera, la temperatura óptima oscila entre 0ºC y 4ºC.
Pero el frío también tiene enemigos. Desde Mariscos Carrillo advierten que el aire de la nevera reseca el producto; por ello, recomiendan cubrir el marisco con un paño húmedo. En cuanto a los tiempos, Mariscos Gallego pone fecha de caducidad al “baúl de los recuerdos”: los bivalvos no deben pasar más de 2 meses congelados y los crustáceos grandes un máximo de 3 a 4 semanas si queremos que mantengan su calidad premium.
¿Me puedo morir por una mala ingesta? Una intoxicación alimentaria no es solo un malestar estomacal. Bacterias como Salmonella, E. coli o la Vibrio pueden provocar desde deshidratación severa hasta sepsis (una respuesta mortal del sistema inmunitario). Además, existe el peligro de las toxinas; como explica el Dr. Masarat Jilani en un reportaje a The Guardian, algunas como las del Bacillus cereus (común en arroces de marisco recalentados) resisten incluso el calor de la cocción.
A esto se suma el problema sobre los metales pesados. Aunque el marisco (gambas, mejillones) suele tener niveles bajos de mercurio, debemos evitar especies grandes como el atún rojo o el pez espada en mujeres embarazadas y niños menores de 10 años.
El test de seguridad en el plato. Como consejo final, hay un consejo que es infalible: el “test del golpe“. Antes de cocinar una almeja, si está abierta y no se cierra al darle un pequeño toque, está muerta y debe ir directamente a la basura.
La Navidad es un momento para disfrutar, pero como concluye el Dr. Jilani, “la mayoría de las intoxicaciones desaparecen en días, pero la prevención es la única forma de evitar casos extremos”. Este año, que el ahorro en la cesta de la compra no sea una apuesta contra su salud.
Imagen | Unsplash
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Zara ha encontrado la fórmula para producir más fotos en mucho menos tiempo. La respuesta no estaba donde muchos pensaban
Cada vez que una gran marca de moda menciona la inteligencia artificial, el reflejo es casi automático. Pensamos en la posibilidad de modelos sustituidos por avatares, sesiones que se reducen al mínimo y campañas cada vez más automatizadas. Es una reacción lógica, alimentada por lo que ya hemos visto en el sector en los últimos meses. Pero no todas las apuestas van por ese camino. En el caso de Zara, la pregunta no es si la IA entra en el proceso creativo, sino de qué forma lo hace y qué decide preservar intacto.
No toda la IA en moda es lo mismo. En los últimos años, el sector ha ido probando caminos muy distintos bajo una misma etiqueta. Hay marcas que han apostado por generar campañas completas con imágenes creadas por sistemas generativos, y otras que han explorado la creación de “dobles” digitales de modelos para reutilizar su imagen en marketing. Ese contexto explica por qué el anuncio de Zara activa sospechas casi automáticas. Pero también obliga a afinar el foco, porque no es lo mismo sustituir una sesión que reutilizar una fotografía, ni desplazar a personas que reorganizar cómo se produce el contenido visual.
Qué ha anunciado Zara exactamente. Reuters cuenta que, Zara ha empezado a utilizar IA para ayudar a crear nuevas imágenes de modelos reales en distintos outfits y acelerar la producción visual, en un movimiento que se inscribe en una tendencia más amplia del sector. Según explicó un portavoz de Inditex, la IA se está usando para complementar los procesos existentes, no para sustituirlos. La compañía lo presenta como una forma de ganar velocidad en la producción de imágenes sin plantear un cambio total de modelo en cómo se construye su comunicación visual.
Cómo funciona el enfoque “matizado”. Por lo publicado hasta ahora, el planteamiento apunta a partir de fotografías reales de modelos humanos y usar IA para editarlas y mostrar a esos mismos modelos con otras combinaciones de prendas, sin repetir sesión. El periódico británico CityAM, por su parte, recoge el testimonio anónimo de un modelo según el cual Zara pidió permiso para editar sus imágenes con IA y así mostrar distintos artículos. Esa diferencia es importante, porque no hablamos de generar una campaña desde cero ni de crear una réplica digital completa, sino de ampliar el número de imágenes finales a partir de material previamente fotografiado.


Un precedente que marcó el debate. Meses antes del movimiento de Zara, H&M había contribuido a tensar la conversación con una propuesta mucho más visible. En marzo de 2025, la compañía sueca anunció que empezaría a crear “twins” digitales de 30 modelos para utilizarlos en redes sociales y campañas, siempre con permiso previo. La iniciativa incluía compensación y control de derechos por parte de los modelos, pero también provocó críticas y volvió a poner sobre la mesa el temor a una reducción progresiva del trabajo en los sets tradicionales.
El otro extremo del espectro. El contraste más claro lo ofrece Mango. La compañía presentó una campaña para su línea juvenil generada íntegramente con IA, un planteamiento mucho más radical que el de Zara. En su caso, la IA no se limita a ampliar combinaciones a partir de una sesión previa, sino que se sitúa en el centro del proceso creativo, aunque con intervención posterior de equipos humanos para selección y retoque. Mango encuadra esta decisión dentro de su plan estratégico 2024-2026 y la presenta como una apuesta por la eficiencia y la innovación, marcando así un límite nítido frente a los enfoques híbridos.
Aun así, el malestar no desaparece. Algunos actores del sector advierten que el uso creciente de IA podría reducir el número de encargos para fotógrafos, modelos y equipos de producción. No habla de un impacto puntual, sino de un efecto acumulativo que puede alterar todo un ecosistema, desde profesionales consolidados hasta quienes intentan abrirse camino. La preocupación no se centra solo en una marca concreta, sino en la suma de decisiones que, poco a poco, cambian cuántas veces se enciende una cámara.
Imágenes | Zara | Highlight ID | M. Rennim
En Xataka | Todas las empresas tech están metiendo IA en todos sus productos. El problema es que nadie los quiere
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no está claro cómo ganar dinero cuando la IA conteste a todo
Por estos tiempos hay un gesto que se repite una y otra vez: abrir un chatbot o un modo de búsqueda generativa, escribir una pregunta y esperar una respuesta directa, ordenada y aparentemente definitiva. No hay lista de enlaces ni necesidad de comparar diez páginas para decidir en cuál confiar. La promesa de comodidad es evidente, pero detrás de ese gesto cotidiano se está abriendo una grieta mucho más profunda. Durante años, la búsqueda en internet ha sido una de las grandes máquinas de generar dinero de la industria tecnológica. Si la IA empieza a contestarlo todo por nosotros, la pregunta ya no es técnica, sino económica: quién paga esa respuesta y quién se queda fuera.
La primera señal clara de que algo se está moviendo llegó en un momento muy concreto del calendario comercial. Durante el último Black Friday, los grandes modelos de lenguaje empezaron a enviar tráfico real a tiendas online de primer nivel. Según datos de Semrush citados por The Wall Street Journal, una veintena de grandes retailers recibió una media de 183.000 visitas diarias procedentes de herramientas de IA, una cifra todavía pequeña frente a Google, pero casi ocho veces superior a la del año anterior. El volumen sigue siendo marginal, pero la tendencia ya no pasa desapercibida para quienes viven de captar y convertir usuarios.
Cuando la respuesta sustituye al clic. La búsqueda tradicional funcionaba como un sistema de derivación: cuanto mejor posicionada estaba una página, más tráfico recibía. La irrupción de la IA altera ese esquema al ofrecer respuestas cerradas que, en muchos casos, reducen o eliminan el paso intermedio. Ese cambio no garantiza mayor calidad ni fiabilidad, los modelos pueden cometer errores, mezclar fuentes o generar información incorrecta. Pero sí transforma el reparto de la atención. Si el usuario deja de salir hacia miles de sitios y la interacción, en muchos casos, se concentra en la plataforma que responde, el modelo económico que ha sostenido la web durante años entra en tensión.
Ese desplazamiento de la atención ha activado una reacción inmediata en el lado empresarial. A medida que las respuestas generadas por IA empiezan a influir en qué marcas aparecen y cuáles desaparecen del radar del usuario, surge una nueva preocupación: cómo “estar” dentro de esas respuestas. De ahí nace la idea de optimizar para la búsqueda con IA, un terreno todavía difuso en el que conviven agencias tradicionales, startups recién creadas, como Evertune o Profound, y plataformas que intentan ofrecer métricas, herramientas y promesas de visibilidad en sistemas que, por definición, funcionan como cajas negras.


La aparición de la búsqueda con IA no ha generado consenso, sino un choque de interpretaciones. Una parte del sector cree que el cambio es incremental y que las buenas prácticas de siempre siguen siendo relevantes, aunque ahora se expresen de otra forma. Frente a ellos están quienes hablan abiertamente de un cambio de era y defienden que la visibilidad en respuestas generadas requiere una disciplina nueva. Entre ambos extremos se mueven empresas, marcas e inversores, con millones de dólares en juego.
Las señales que resisten el cambio. En un terreno poco estandarizado, muchas de las tácticas que mejor encajan con la búsqueda generativa no son radicalmente nuevas. Autoridad, contexto y claridad editorial siguen siendo factores relevantes, al igual que ofrecer información útil y verificable. Algunas empresas, explica Semrush, están afinando formatos, resúmenes o estructuras para facilitar la lectura por parte de los modelos, pero sin romper con sus prácticas previas.
Cuando el contexto social entra en la ecuación. Frente al SEO clásico, la IA parece apoyarse más en señales externas al sitio web. Según datos analizados por Profound, la recencia pesa especialmente en este tipo de respuestas. Y, de acuerdo con Semrush, también gana relevancia el contenido generado por usuarios, desde foros hasta comentarios en plataformas sociales, que los modelos utilizan como materia prima para entender productos y marcas. Eso introduce una variable difícil de controlar para las marcas: la conversación real. Ya no se trata solo de optimizar páginas, sino de entender que el relato colectivo también influye en lo que la IA devuelve.
Durante años se ha construido toda una industria alrededor de una premisa muy concreta: aparecer en Google para influir en una decisión de compra. Especialistas en SEO, agencias de marketing digital, herramientas y plataformas publicitarias han vivido de optimizar visibilidad, información y mensajes que llevaban al usuario hasta una tienda. Ese sistema funcionaba porque la búsqueda actuaba como intermediaria y derivaba al potencial comprador. Si la IA empieza a responder, recomendar y priorizar o sugerir qué enlace mostrar para comprar, el engranaje entero se reconfigura. La pregunta ya no es solo cómo atraer visitas, sino cómo ganar dinero cuando la intermediación cambia de manos.
Imágenes | Google | Austin Distel | 1981 Digital
En Xataka | El riesgo de que OpenAI quiebre va mucho más allá de su futuro como empresa: de ello depende todo el sector
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