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Hasta ahora “el software se estaba comiendo el mundo”. Ahora la IA se está comiendo el software
Durante años repetimos una idea que parecía indiscutible: “el software se estaba comiendo el mundo”. Era la forma más directa de explicar por qué casi cualquier sector terminaba dependiendo de una app, una plataforma o un servicio en la nube. Pero algo está empezando a cambiar de manera silenciosa y, al mismo tiempo, tremendamente ambiciosa: la revolución de la inteligencia artificial no solo está transformando industrias enteras, también está presionando a la industria del software desde dentro. La pregunta que empieza a asomar es delicada y fascinante al mismo tiempo: si la IA puede construir herramientas a medida en cuestión de instantes, qué sentido tiene seguir pagando por un software rígido y estandarizado que funciona, sí, pero que a menudo fuerza a trabajar como dicta la plataforma.
Este es el punto en el que el debate se vuelve realmente serio: no se trata de una mejora incremental, sino de cuestionar el modelo actual como estándar del software empresarial. La lógica es agresiva, al menos sobre el papel. Así que podríamos estar frente a un cambio potencialmente masivo. Y sí, “potencialmente” es la palabra clave: hay razones para pensar que esto puede ocurrir, y razones igual de sólidas para creer que puede cochar con límites muy reales.
Software en tiempos de la inteligencia artificial
Puede que todo esto gire alrededor de una pregunta muy terrenal: qué estás pagando cuando pagas software. Hasta ahora, el precio incluía la construcción de la herramienta, su evolución y el coste de hacerla suficientemente genérica como para venderla a miles de empresas. Si la IA comprime esa parte y permite generar código rápido y barato, el valor migra hacia otros sitios: diseño del flujo, integración real con los sistemas del negocio, resultados medibles. Bret Taylor, fundador y CEO de Sierra y parte del consejo de OpenAI, insiste en que el foco debe estar en el valor que recibe el cliente, no en la tecnología por la tecnología.
Hasta ahora, para la mayoría de empresas, el mapa era bastante reconocible: o comprabas una herramienta ya empaquetada y asumías sus reglas, o encargabas un desarrollo a medida, normalmente más lento y caro, pero más ajustado a lo que necesitabas. Lo que introduce la IA es una alternativa que, sobre el papel, rompe el equilibrio: en lugar de elegir una pieza de software, bastaría con explicar el problema y dejar que un agente construya un sistema a medida, lo despliegue y lo vaya ajustando según cambien los procesos. Bret Taylor lo describe desde la experiencia de Sierra con agentes de atención al cliente: “Nuestra hipótesis es que, si avanzamos cinco años, la gran mayoría de las interacciones digitales se realizarán a través de un agente”. Si eso se cumple, la interfaz dominante de muchas compañías ya no sería una plataforma tradicional.


Lo más relevante es que esta conversación ya no ocurre solo en conferencias o en presentaciones para inversores. Hay señales prácticas de que el paradigma está, como mínimo, asomando: el llamado “vibe coding” se ha convertido en una realidad para muchos usuarios que no son desarrolladores, capaces de montar una web o herramientas describiendo lo que quieren con texto. Plataformas como la europea Lovable han empujado esa idea al gran público: menos barreras técnicas, más iteración rápida, menos “proyecto” y más prueba y error. Esto no significa que una empresa vaya a reemplazar mañana su ERP por un sistema generado al vuelo, pero sí ayuda a entender por qué el mercado y la industria empiezan a tomarse en serio la posibilidad.
Y aquí es donde el entusiasmo suele chocar con la empresa real. Un software corporativo no vive aislado: se engancha a bases de datos, a sistemas heredados, a identidades, a permisos, a auditorías y a integraciones que llevan años funcionando de una manera concreta. A eso se suma lo más delicado: cumplimiento normativo, seguridad y responsabilidades internas, que en sectores regulados marcan lo que se puede hacer y lo que no. Incluso aunque un agente pueda generar un sistema funcional, queda por resolver quién lo mantiene, quién lo soporta, quién garantiza que no se rompe con el tiempo y quién responde cuando algo falla. En ese terreno, el software “a medida y rápido” tiene todavía muchas preguntas por delante.
Si todo esto parece todavía demasiado abstracto, Bloomberg aporta un termómetro bastante claro: el mercado ya está reaccionando como si la amenaza fuese real, aunque aún no sepamos hasta dónde llegará. El medio explica que el lanzamiento de Claude Cowork por parte de Anthropic reactivó el miedo a una disrupción que presione al software tradicional. Según ese texto, un conjunto de valores SaaS seguido por Morgan Stanley como indicador del sector ha caído un 15% en lo que va de 2026 tras retroceder un 11% en 2025, el peor inicio desde 2022. A todo esto, algunos analistas citados apuntan a que ahora mismo no hay motivos para tener acciones de empresas de software en cartera.
Imágenes | Hack Capital | Anthropic
En Xataka | Meta fue la gran perdedora de la carrera de la IA en 2025. En realidad estaba preparando su gran jugada
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un sistema gobernado por agentes de IA
La forma en la que usamos las apps en el móvil podría estar entrando en una nueva etapa. Hasta ahora, la experiencia en Android se ha basado en algo muy simple: abrir aplicaciones y realizar acciones paso a paso dentro de ellas. Sin embargo, Google está explorando un modelo diferente, en el que la inteligencia artificial actúe como capa intermedia entre lo que pedimos y lo que las apps pueden hacer. En ese escenario, no siempre seremos nosotros quienes recorramos los menús o completemos los procesos manualmente. En muchos casos bastará con expresar lo que queremos hacer para que el sistema intente resolverlo por nosotros, coordinando distintas funciones del teléfono.
El siguiente paso en Android. En una publicación del blog oficial para desarrolladores, la compañía presenta nuevas capacidades pensadas para que las aplicaciones puedan trabajar directamente con asistentes y sistemas de IA. Estas funciones están pensadas para que herramientas como Gemini puedan descubrir y ejecutar determinadas acciones dentro de algunas apps. El proyecto se encuentra todavía en una fase inicial, pero deja entrever una dirección muy concreta: empezar a reconfigurar Android como un entorno en el que la inteligencia artificial pueda ayudar a completar tareas.
Qué entendemos por agente. En el ámbito de la IA, un agente es un sistema diseñado para pasar de la respuesta a la acción. Mientras que los primeros asistentes digitales funcionaban como herramientas de consulta, los agentes intentan comprender una intención y planificar cómo llevarla a cabo. Para hacerlo combinan varias capacidades: entender lenguaje natural, evaluar el contexto y decidir qué pasos son necesarios para cumplir una petición. No se trata solo de generar texto o sugerencias, sino de organizar una pequeña cadena de decisiones orientadas a un objetivo concreto.
Si seguimos el razonamiento que plantea Google en su publicación, el cambio no afecta solo a la IA, sino también a cómo se conciben las aplicaciones dentro de Android. Durante años, el objetivo principal de cualquier app era conseguir que el usuario la abriera y completara dentro de ella todas las acciones necesarias. Sin embargo, ahora ese criterio empieza a desplazarse. En este nuevo escenario, el éxito empieza a medirse menos por lograr que abramos una app y más por su capacidad para ayudar a completar una tarea, incluso cuando el usuario no interactúa directamente con toda su interfaz.


Una de las primeras piezas del cambio. El primer camino que plantea Google para avanzar en esta dirección pasa por algo que denomina AppFunctions. No es una función visible para el usuario como tal, sino un conjunto de herramientas con el que los desarrolladores pueden exponer funciones y datos de sus apps a asistentes inteligentes como Gemini. El ejemplo que menciona el propio blog de Android es bastante ilustrativo: en la serie Galaxy S26 recientemente presentada, Gemini puede acceder a funciones de Samsung Gallery para localizar fotos concretas a partir de una petición en lenguaje natural, como pedir que muestre imágenes de una mascota. En ese caso, el asistente interpreta la solicitud, activa la función correspondiente de Samsung Gallery y devuelve el resultado sin necesidad de que el usuario navegue manualmente por la galería.
El otro camino de Google. Junto a las integraciones directas, la compañía está preparando una segunda fórmula para extender este modelo a más aplicaciones. Según explica, se trata de un sistema de automatización de interfaz que permitirá a Gemini encargarse de tareas genéricas de varios pasos sin depender de una conexión específica entre la app y el asistente. En lugar de apoyarse en una función previamente expuesta por la aplicación, la IA actúa directamente sobre la interfaz. Google señala que esta vista previa inicial se probará en la serie Galaxy S26 y en algunos Pixel 10, dentro de la app de Gemini y con una selección limitada de aplicaciones de reparto, supermercado y transporte en Estados Unidos y Corea. La compañía asegura además que el usuario podrá seguir el proceso por notificaciones o una vista en directo, retomar el control manual en cualquier momento y recibir avisos antes de acciones sensibles, como una compra.
Mirando hacia el futuro. Si algo deja claro el anuncio de Google es que Android está empezando a prepararse para una etapa distinta. Las funciones presentadas todavía se encuentran en desarrollo y su despliegue será gradual, pero apuntan a una dirección concreta: un sistema operativo en el que la inteligencia artificial tenga un papel cada vez más activo en la forma en la que realizamos acciones cotidianas en el móvil. Pixel y Samsung aparecen por ahora como las referencias más visibles, aunque Google deja entrever que quiere llevar estas capacidades a más fabricantes a medida que el ecosistema evolucione. Como suele ocurrir con este tipo de cambios, el resultado final dependerá de cómo evolucionen las herramientas, las integraciones y la respuesta de los propios usuarios.
Imágenes | Google
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Sierra fue el segundo superordenador más potente del mundo. Cuando llegó su hora acabó en la trituradora, literalmente
Los superordenadores representan el extremo de la informática moderna: máquinas capaces de realizar cantidades ingentes de cálculos cada segundo y de sostener proyectos científicos o estratégicos de enorme complejidad. Sierra fue uno de esos gigantes. Durante años operó en el Lawrence Livermore National Laboratory, donde se encargó de simulaciones de altísima sensibilidad para el Gobierno de Estados Unidos. En su momento llegó a ocupar el segundo puesto del ranking TOP500, que clasifica a los superordenadores más rápidos del mundo. Pero en la computación de alto rendimiento incluso los sistemas más avanzados tienen una vida limitada. Tras siete años de servicio, Sierra ha sido retirado.
Un gigante para simulaciones. Cuando Sierra comenzó a operar en 2018 en las instalaciones de Livermore se incorporó a la infraestructura de computación de alto rendimiento del centro para apoyar el programa de mantenimiento del arsenal nuclear gestionado por la National Nuclear Security Administration. En lugar de recurrir a pruebas nucleares reales, los científicos utilizan simulaciones informáticas capaces de reproducir el comportamiento de las armas y de los materiales implicados en su diseño. Este trabajo exige una potencia de cálculo extraordinaria y también tiene implicaciones en ámbitos como la no proliferación y el contraterrorismo.
Casi en lo más alto del ranking. Como señalamos arriba, durante varios años, Sierra figuró entre las máquinas más rápidas del planeta. Según el ranking TOP500, llegó a registrar 94,64 petaflops, es decir, decenas de cuatrillones de operaciones de coma flotante por segundo. Para lograrlo utilizaba una arquitectura poco habitual en su momento, basada en procesadores IBM Power9 combinados con aceleradores gráficos NVIDIA Volta V100. Este diseño permitía repartir el trabajo entre miles de nodos de cálculo y ofrecía un salto notable respecto a generaciones anteriores de supercomputación.


Cuando el hardware empieza a fallar. Los superordenadores no escapan a una realidad común a cualquier infraestructura tecnológica: con los años, el hardware comienza a deteriorarse. En este tipo de sistemas, la vida útil habitual se suele situar en torno a los cinco a siete años, un plazo a partir del cual la tasa de fallos empieza a crecer y mantener el sistema se vuelve más complejo. A medida que estas máquinas acumulan horas de funcionamiento, aumenta la probabilidad de que determinados componentes fallen o necesiten ser reemplazados. En el caso de Sierra, además, parte del problema ya era muy concreto: algunos de sus componentes habían dejado de fabricarse y la versión del sistema operativo que utilizaba había perdido soporte.
El sucesor. La retirada de Sierra también está relacionada con la llegada de una nueva generación de supercomputación al centro. En 2025 comenzó a operar El Capitan, el sistema destinado a ocupar su lugar dentro de la infraestructura de cálculo del laboratorio. Aunque a simple vista ambos pueden parecer instalaciones similares, la diferencia está en el interior. El Capitan utiliza una arquitectura basada en las APU AMD Instinct MI300A y un sistema de memoria compartida entre CPU y GPU, lo que le permite alcanzar un rendimiento muy superior. Según los datos publicados por el laboratorio, esta máquina puede llegar a 1,809 exaflops, aproximadamente 19 veces más rápido que Sierra en su punto máximo según TOP500.
Desmontar un superordenador pieza a pieza. El final de Sierra no consistió simplemente en apagar el sistema y dejarlo fuera de servicio. El proceso se llevó a cabo en varias fases que comenzaron con la retirada progresiva de nodos de cálculo y componentes internos. Los técnicos desmontaron racks completos, extrajeron baterías y separaron distintos elementos para su reciclaje o destrucción controlada. Algunas partes, como placas del sistema o estructuras metálicas, fueron enviadas a instalaciones especializadas para su trituración. Dado que Sierra había trabajado con simulaciones vinculadas al arsenal nuclear estadounidense, el laboratorio debía impedir cualquier posibilidad de recuperación parcial de datos o reconstrucción de información sensible, de ahí que los dispositivos de almacenamiento recibieran un tratamiento todavía más estricto.
Imágenes | Departamento de Energía de Estados Unidos
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el dominio absoluto del uranio
A finales de 2022, al asegurar su tercer mandato, el presidente chino Xi Jinping lanzó una seria advertencia a sus altos mandos: debían prepararse para los “mares tormentosos” y los “peores escenarios”. El líder del partido estaba obsesionado con las crisis del “rinoceronte gris”, peligros evidentes pero para los que a menudo no se está preparado.
Hoy, con Oriente Medio sumido en una profunda guerra que obstruye rutas comerciales vitales, la resiliencia y la estrategia energética del gigante asiático se enfrentan a una prueba de fuego sin precedentes. En el corazón de esta tormenta geopolítica no solo está el petróleo, sino también el “oro negro radiactivo”: el uranio.
Un punto de asfixia. Para resistir este impacto, el Ministerio de Finanzas de China ha presupuestado 110.680 millones de yuanes (unos 16.000 millones de dólares) para el almacenamiento de recursos en 2026, lo que representa un aumento del 8,1% respecto al año anterior. Como explica Even Pay, directora del grupo de asesoría estratégica Trivium China al Financial Times, durante décadas los economistas occidentales criticaron la ineficiencia de mantener estas gigantescas reservas, pero la crisis actual ha reivindicado por completo la estrategia de Pekín.
Un gigante sediento de uranio. Sin embargo, en el corazón de esta tormenta geopolítica no solo están los combustibles fósiles, sino también el “oro negro radiactivo”: el uranio. La vulnerabilidad de las rutas marítimas ha acelerado la urgencia de Pekín por escapar de su dependencia del petróleo. El programa nuclear chino avanza a un ritmo vertiginoso. A finales de 2024, el país contaba con 58 unidades de energía nuclear en operación comercial y 27 en construcción. De hecho, el gobierno aprueba entre diez y once reactores al año, con la meta de duplicar su capacidad para 2040.
¿El problema? China produce muy poco uranio. Según World Nuclear Association, en 2023 la producción nacional fue de apenas 1.700 toneladas (el 4% mundial), viéndose obligados a importar unas 22.000 toneladas al año siguiente. Tal y como recalca Bloomberg, el país depende de las importaciones para satisfacer más del 70% de su demanda interna de este combustible.
La estrategia entre manos. Para sortear este déficit y evitar que su sector nuclear sufra el mismo estrangulamiento que el petróleo, Pekín ha desplegado una estrategia financiera, geológica y tecnológica sin precedentes:
- Músculo financiero: En diciembre de 2025, China National Uranium Co., la única empresa con derechos para extraer este elemento en el país, debutó en la bolsa de Shenzhen. Según Bloomberg, sus acciones se triplicaron en su estreno, recaudando unos 4.100 millones de yuanes (570 millones de dólares) que se destinarán a potenciar minas nacionales y extranjeras.
- El tesoro de Ordos: La salvación podría estar bajo la arena. Como reportó el medio especializado Futura, se ha estimado el descubrimiento de un yacimiento monumental de 30 millones de toneladas de uranio en el desierto de Ordos, en Mongolia Interior. China ha logrado desarrollar tecnología de lixiviación in situ para extraer este material mezclado en arenisca de una forma económicamente viable y respetuosa con el medio ambiente.
- “Pescar” uranio en el océano: Ante la previsión de que la demanda supere las 40.000 toneladas en 2040, China ha mirado al mar. La Corporación Nacional Nuclear de China (CNNC) anunció un hito histórico: la extracción exitosa de uranio a nivel de kilogramos a partir de agua de mar en un entorno marino real.
- Alianzas terrestres: Para evitar bloqueos marítimos, China busca aliados fronterizos. Según la revista The Diplomat, Mongolia está intentando desarrollar su sector de minerales críticos —como el enorme depósito de Zuuvch-Ovoo operado por la francesa Orano— y China se perfila como el cliente natural por su proximidad geográfica y sus infraestructuras ferroviarias.
Más allá del uranio. El plan de Pekín no se limita a asegurar el uranio tradicional. Como hemos explicado Xataka, China ya ha puesto en marcha el reactor TMSR-LF1 en la provincia de Gansu, el cual utiliza sales fundidas y torio. El torio es tres veces más abundante que el uranio en la corteza terrestre, lo que dota a China de un “plan B” inmensamente rico dentro de sus propias fronteras.
Por otro lado, la energía nuclear está dejando de ser solo una fuente de electricidad. En enero de 2026, arrancó el proyecto Xuwei en la provincia de Jiangsu. Como adelantamos, este proyecto pionero acopla reactores de tercera y cuarta generación para producir vapor a altísimas temperaturas destinado a la industria petroquímica, con el objetivo de sustituir más de 7 millones de toneladas de carbón al año.
El siglo del átomo chino. La guerra en Oriente Medio no ha frenado las ambiciones de China; más bien, ha validado la obsesión del gobierno por la seguridad económica y la preparación ante crisis prolongadas.
Mientras las potencias occidentales intentan reconstruir sus industrias nucleares, China ha pasado a la acción total. Desde las profundidades del desierto de Ordos hasta las aguas de sus costas, el gigante asiático está reescribiendo las reglas del juego. Ya no se trata solo de sobrevivir a la inestabilidad global, sino de asegurar el combustible necesario para dominar el panorama energético del siglo XXI.
Imagen | World Economic Forum e IAEA
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