Que hay artículos académicos escritos por IA es algo que ha quedado probado anteriormente, la cuestión es cómo de grave es. Para conocer la magnitud de esta práctica, un grupo de investigadores ha revisado millones de resúmenes de papers publicados en PubMed y han encontrado algo interesante: hay una palabra que le encanta a la IA y el motivo de que le guste tanto es bastante turbio.

Delve. Su traducción es ‘profundizar’ y su uso se multiplicó x28 entre 2022 y 2024, que casualmente coincide con el boom de ChatGPT y los modelos de lenguaje. También se citan otras palabras como ‘underscore’ (subrayar) o ‘showcasing’ (exponiendo), con un aumento de frecuencia de x13,8 y x10,7 respectivamente. Ninguna de ellas es un sustantivo o una palabra relacionada con el contenido, sino que tiene más que ver con el estilo de la escritura y es muy característica del lenguaje florido que suelen usar los LLM. 

Lenguaje florido. ¿Significa esto que si vemos una de estas palabras en un paper se haya escrito con IA? No necesariamente, pero el aumento es brutal. Los investigadores han comparado el aumento de ‘delve’ con otras palabras clave, como por ejemplo pandemia, la cual tuvo un pico enorme en 2020 y empezó a decaer en 2021. El aumento de la frecuencia de uso de ‘delve’ es muchísimo más pronunciado que todas las demás.

No es casual. Hay una etapa en el proceso de creación de un chatbot como ChatGPT que requiere la intervención de humanos para afinar las respuestas; es lo que se conoce como aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana  (por sus siglas en inglés RLHF). Resulta que la mayor parte de trabajadores que se dedican a esta labor de refinado se encuentran en países de África, como Nigeria. Adivinad dónde es bastante habitual el uso de estas palabras en inglés formal. Exacto, en Nigeria.

Estilo africano. ‘Delve’ es una palabra bastante común en el inglés de negocios en África, especialmente en Nigeria, y no es la única. También hay otras como ‘leverage’, ‘explore’ o ‘tapestry’ que son más comunes en inglés africano. Según 311institute, aunque el feedback humano es muy pequeño en comparación a las enormes cantidades de datos de entrenamiento, tiene un gran impacto ya que es lo que define el tono del modelo al respondernos. 

Etiquetado de datos. Es un paso clave para el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje y requiere que haya humanos detrás. El problema es que la mayoría de trabajadores que se dedican a ello son de países empobrecidos como Nigeria, Kenia o India, entre otros. Por si las jornadas interminables y los sueldos irrisorios fuera poco, muchas veces los trabajadores deben revisar imágenes violentas y muy explícitas, todo sin ningún tipo de apoyo psicológico.

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Imagen | National Institute of Allergy and Infectious Diseases en Unsplash

Hace aproximadamente un año DeepSeek apareció en el radar de mucha gente de la forma más ruidosa posible, con un impacto que se notó incluso en Wall Street. Si el nombre te suena, viene de ahí. Lo interesante es que, doce meses después, su peso en la conversación pública ya no parece el mismo, pero eso no significa que haya desaparecido del tablero. En paralelo, y según el diagnóstico que plantea ahora Microsoft, la startup china sigue ganando tracción.

El éxito de DeepSeek preocupa en EEUU. La advertencia llega desde dentro del propio ecosistema estadounidense. Microsoft ha advertido de que los grupos de IA de EEUU se enfrentan a una presión creciente por parte de rivales chinos en la batalla por usuarios en varios mercados, precisamente por la combinación de modelos “abiertos” y precios bajos.

La estrategia ganadora. Lo que explica la expansión de DeepSeek tiene menos que ver con marketing y más con accesibilidad. El gigante de Redmond sostiene en su informe ‘Global AI Adoption in 2025’ que la compañía ha reducido barreras de entrada ofreciendo un chatbot gratuito en web y móvil, una combinación especialmente atractiva en mercados sensibles al coste.

DeepSeek también gana dinero. Conviene matizarlo para no llevarnos a engaño: que el chatbot sea gratuito no significa que no tenga un modelo de negocio. La firma fundada por Liang Wenfeng distribuye su tecnología con un enfoque abierto, con código bajo licencia MIT y un esquema de licencias distinto para los pesos del modelo. Y, como ocurre con la mayoría de actores de esta industria, la monetización suele estar en el terreno profesional: el acceso a la API, la interfaz que permite a desarrolladores y empresas integrar estos modelos en sus propias aplicaciones y servicios, es donde se concentra buena parte del valor económico.

Mapa de Microsoft con la cuota de mercado estimada de DeepSeek

El mapa de adopción. El propio análisis sitúa el crecimiento de DeepSeek lejos de los mercados donde tradicionalmente se decide la narrativa tecnológica, y lo desglosa con dos tipos de escenarios: países emergentes y países donde servicios de EEUU están limitados o restringidos. Según los datos de uso, se estima que el grupo chino se situaría en torno al 18% de cuota en Etiopía y al 17% en Zimbabue. Y donde los productos tecnológicos estadounidenses están limitados o restringidos, el avance sería todavía mayor, siempre según esas estimaciones: 56% en Bielorrusia, 49% en Cuba y 43% en Rusia.

Objetivo: África. Brad Smith, presidente de Microsoft, planteó en una entrevista con Financial Times que, si se quiere que la IA se despliegue en África a escala, el problema no es solo el software, sino la infraestructura que lo sostiene. Según su análisis, muchos países africanos necesitarán inversión para levantar centros de datos y, además, mecanismos para subvencionar el coste de la electricidad, uno de los grandes límites operativos. Y aquí introduce un punto relevante: si la carrera depende únicamente de capital privado, “no será suficiente” para competir con empresas respaldadas con un nivel de subvención como el que, sostiene, tienen con frecuencia las compañías chinas.

Un éxito que todavía se está midiendo. En el fondo, este caso deja una idea bastante clara: aunque DeepSeek suene menos hoy que hace un año, su planteamiento está teniendo un impacto real en mercados donde a las grandes tecnológicas estadounidenses no les resulta tan fácil desplegarse. Es una expansión que se mueve más por accesibilidad que por narrativa, y por eso también cuesta seguirla desde Occidente, hasta que los datos empiezan a asomar. A partir de aquí, lo más interesante será ver qué ocurre en 2026: si DeepSeek logra sostener esa ventaja y qué otros modelos chinos, empujados por la misma combinación de apertura, precio y apoyo interno, deciden seguir la estela.

Imágenes | Xataka con Gemini 3 Pro | Captura de pantalla

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Murió el exbajista alemán del grupo de hard rock y heavy metal, “Scorpions“, Francis Buchholz, a los 71 años de edad tras perder la batalla contra el cáncer, diagnóstico que mantuvo en privado.

A través de su cuenta de Facebook, los familiares del exbajista confirmaron el fallecimiento y afirmaron que murió rodeado de su círculo más cercano. 

“Nuestros corazones están destrozados. A lo largo de su lucha contra el cáncer, nos quedamos con él, enfrentando todos los desafíos como familia, exactamente como él nos enseñó”, se lee en el mensaje. 

En el mismo agradecieron el apoyo externado por parte de sus fanáticos a nivel mundial, “queremos darles las gracias por su inquebrantable lealtad, su amor y la creencia que pusiste en él”.

Francis Buchholz formó parte del grupo de hard rock y heavy metal “Scorpions” que fue fundada en 1965 por el guitarrista Rudolf Schenker, medios especializados reportan que fue creada bajo el nombre de “Nameless“.

La primera aparición del bajista con el grupo ocurrió en 1974 con “Fly to the Rainbow“, otro título destacable es “Crazy World“. El alemán estuvo involucrado en todos los proyectos musicales de la época de los 90 según la revisa TMZ. 

Francis dejó la banda en 1992, pero participó en la gira que tuvieron en 2012 y contribuyó en el álbum “Temple of Rock’s” del fundador de 2013, en “Bridge the Gap” de 2015 y, “Spirit on a Mission” del mismo año.