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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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exportar 10 millones de unidades
China ha multiplicado sus exportaciones de coches. Mientras las ventas en el mercado local parece ligeramente estancada, el número de vehículos que salen de sus fronteras se ha disparado hasta el punto de que, todo indica, veremos un nuevo récord de exportaciones este año.
Y tiene todo el sentido.
Rozando el millón. China exportó 901.000 vehículos el pasado mes de abril, de los cuales 796.000 unidades fueron vehículos de pasajeros, explican en Associated Press. Es una cifra ligeramente superior a la del pasado mes de marzo pero, sobre todo, se desliga por completo de los datos de 2025 ya que se han exportado un 85% más de coches que en el mes de abril del año pasado.
En lo que llevamos de año, la cantidad total de vehículos exportados supera ya los 3,13 millones de unidades, lo que supone un crecimiento de más del 60% respecto al periodo enero-abril de 2025, explican en CNEV Post.
10 millones. Es el objetivo, señalan en esta última publicación, para este año. De mantenerse el ritmo, las exportaciones superarían con creces esta cifra. El año pasado, China colocó en otros mercados 7,1 millones de vehículos y las previsiones apuntaban a que este año crecerían ligeramente hasta los 7,4 millones.
Sin embargo, esa nueva barrera de 10 millones de vehículos que asoma en el horizonte representa un nuevo hito histórico. El año pasado ya se creció un 21,1%. De mantener este ritmo estaríamos hablando de irnos a crecimientos por encima del 30%.
¿Por qué? China tiene un problema interno. Retiradas las ayudas a la compra de coches eléctricos, las ventas de este tipo de vehículos han caído. Los primeros meses del año fueron especialmente malos pero poco a poco se han ido recuperando. La subida del combustible como consecuencia de la crisis de Ormuz ha tenido mucho que ver.
China que en 2025 volvió a batir un nuevo récord de coches vendidos se enfrenta a un nuevo problema. El año pasado, con vistas a la retirada de las ayudas, se automatricularon muchos coches a los que fue complicado darles salida. El mercado cayó en una guerra de precios salvaje y las ventas de coches nuevos se frenaron.
El resultado es una tormenta perfecta para una industria sin ayudas, con mucho stock que necesita vender coches a una cultura que sigue priorizando el ahorro familiar. Entre enero y abril de este año, en China se han vendido un 25% menos de vehículos de pasajeros que el año pasado.
Los vendemos fuera. La única salida que le queda a la industria china es sacar fuera de sus fronteras sus coches. Esto está siendo la tabla de salvación para algunas de sus empresas. BYD, por ejemplo, está alcanzando niveles de exportación que no esperaban hasta 2030.
Todo este movimiento está permitiendo a China posicionarse como un país que ofrece coches tecnológicos a precios asequibles. Esto les ha permitido crecer en Brasil más de un 220% y rozar el 200% de crecimiento en Corea del Sur, Australia y Alemania, señalan en Al Jazeera.
El coche perfecto para cada mercado. Aunque el mercado chino se dirige al vehículo de nueva energía (los NEV en China engloban a híbridos enchufables y eléctricos), la ventaja del país es que ahora mismo tiene la tecnología perfecta para cada lugar.
Este tipo de vehículos ha aumentado sus exportaciones en más de un 40% en lo que llevamos de año pero su mercado principal sigue siendo el asiático. Allí donde el eléctrico tiene muy poca penetración, como Australia o Japón, sus tasas de crecimiento pueden ser muy altas.
Pero en otros mercados como Europa, China cuenta con híbridos enchufables que no están gravados con aranceles. Este tipo de vehículos están siendo acogidos con los brazos abiertos, especialmente en países como España donde el precio de compra es el factor determinante. Cuatro de los 10 modelos más vendidos con esta tecnología son chinos.
Más y más objetivos. Hay que añadir que el país ha estado haciendo esfuerzos por llegar a nuevos mercados. Pese a las advertencias de Estados Unidos, algunas marcas chinas tienen por objetivo seguir ganando adeptos en México. Y las exportaciones a Canadá se han disparado. Incluso en Japón, BYD intentará vender su propio kei car una rareza a la que ningún extranjero se había atrevido hasta ahora.
Además, todo América Latina está aceptando la llegada de más y más vehículos chinos. Los coches siguen llegando mientras BYD pone a funcionar a pleno rendimiento la planta construida en Brasil y anuncian nuevos lanzamientos específicos para Europa de sus híbridos enchufables.
Y sin olvidarnos del resto de compañías. Mientras BYD ha crecido en sus exportaciones alrededor de un 10% a principios de año, Chery lo ha hecho en más de un 200%, Geely en más de un 51% y Leapmotor, ahora con el respaldo de Stellantis, casi un 400%.
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Durante la Segunda Guerra Mundial, enterraron una campana para protegerla. La encontró un agricultor en 2024
Una mañana de agosto de 2024, Laurynas Družas volvió a pasar con su detector de metales por los alrededores de su pueblo, Antašava, en el norte de Lituania. Pero esta vez y a diferencia de las anteriores, tuvo suerte: encontró algo de lo que había oído hablar durante toda su vida. De hecho, explica este agricultor de profesión, que se compró su primer detector de metales cuando tenía 18.
Ahí estaba, a dos metros bajo tierra, la campana de la iglesia de su pueblo. El campanario de la iglesia de Jackaus llevaba desde 1942 huérfano de campana porque alguien la había guardado a buen recaudo en plena segunda Guerra Mundial. Quizás demasiado bueno, porque lo de recuperarla se había convertido en una quimera.
Salvar la campana de San Jacinto. En 1942 Lituania estaba ocupada por los nazis dentro del Reichskommissariat Ostland. El año anterior, Estados Unidos se había unido a la contienda y Alemania había fracasado en su intento por conquistar el este en la operación Barbarroja. En ese escenario, la campana de San Jacinto de Antašava desaparece.
Družas cuenta que la gente del pueblo se jugó la vida para esconderla de los ocupantes con todo el sentido del mundo: cabe recordar que el partido nazi emitió un decreto para confiscar las campanas y fundirlas con fines bélicos. Y ojo porque por aquel entonces no había tractores: lo hicieron con caballo, un carro y fuerza bruta. Todo un acto de resistencia, protección del patrimonio y una misión verdaderamente peligrosa la de ocultar una campana que pesa más de media tonelada a espaldas de los ocupantes nazis.
La campana se convirtió en leyenda. Y el tiempo pasó, Antašava dijo adiós a los nazis, Lituania dejó de pertenecer a la URSS para constituirse como independiente en 1990 y la campana seguía desaparecida. El problema fue que, con el paso de los años, quienes sabían dónde estaba enterrada la campana fueron olvidando del lugar exacto: el paisaje cambia, crecen los arbustos y la memoria se desdibuja.
Pero la gente sabía que en el campanario hubo una campana y que quedó oculta y la historia que pasó de generación entre generación. De hecho, la abuela de Laurynas sabía aproximadamente dónde estaba porque de niña un tío le indicó la zona. La abuela olvidó la ubicación exacta, pero no la idea de encontrarla. Esa “obsesión” la transmitió a su nieto que, 82 años después, la encontró.
Una campana con 100 años de historia. La campana de la iglesia de Antašava fue fue fundida en Polonia en 1908 en una fundición que, según confirmó el “campanólogo” polaco doctor Piotr Jamski, sigue activa hoy en manos de una familia diferente a la original.
Tras 82 años bajo tierra, su estado de conservación era casi perfecto, ni la campana ni la madera presentan apenas muestras signos de deterioro, según describió el propio Laurynas Družas tras el hallazgo. Solo faltaba el badajo, que según la tradición oral fue desmontado la misma noche en que se enterró la campana y guardado por separado en una casa del pueblo, aunque sigue sin encontrarse. Cuando el hallazgo salió a la luz, los profesionales del patrimonio se encargaron de verificar su autenticidad y origen.
De vuelta al campanario. En agosto de 2025, un año después del descubrimiento, la campana volvió a su casa, a la iglesia de San Jacinto. Técnicos polacos instalaron el sistema para hacerla sonar junto a la otra campana que ya estaba en el campanario. Vidmantas Družas, tío de Laurynas y campanero de la iglesia, cuenta que las dos campanas están ahora conectadas y suenan pulsando un botón.
Portada | Autorius Vilensija y Vadym Alyekseyenko
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Ya no vale con contar dedos para saber si una imagen está hecha con IA. Ahora hay que aprender dibujo técnico
Detectar imágenes generadas por inteligencia artificial se ha convertido en un juego del gato y el ratón. Y lo peor es que va a ir a más. Durante un tiempo, todos nos empezábamos a fijar en las manos y en la cantidad de dedos que representaba la IA en las imágenes de personas a través de los mecanismos de difusión de los modelos. Hace unos pocos años era evidente ver cuándo una imagen estaba creada por IA. Ahora, con modelos de imagen y vídeo cada vez más precisos, la tarea es mucho más compleja.
La buena noticia es que todavía hay maneras de detectar si una imagen ha sido generada por IA, aunque viendo el ritmo al que avanzan los modelos, posiblemente esto vuelva a cambiar dentro de muy poco. Detectarlas es menos intuitivo que antes, pero basta con prestar atención a la geometría, las sombras y la perspectiva. Básicamente, dibujo técnico.
Quién está detrás de esta idea. Hany Farid, especialista de la Universidad de California en Berkeley y uno de los mayores expertos mundiales en análisis forense de imágenes, lleva más de dos décadas dedicado a determinar si una foto o un vídeo han sido manipulados.
Santiago Lyon, exdirector de fotografía de Associated Press y que hoy trabaja en seguridad digital en Adobe, describe a Farid en un reportaje de Science como “una especie de decano del análisis forense digital”, precisamente por llevar tanto tiempo en ello. Farid ayudó a fundar esta disciplina hace más de 20 años, y asegura que la IA es el mayor reto al que se ha enfrentado.

Farid ejemplifica su método con esta imagen. Si trazamos una línea hacia el horizonte entre las baldosas y los rodapiés, vemos que las líneas no convergen en un único punto, lo que nos indica que la imagen está generada por IA
Cuesta saber lo que es verdad y lo que no. Estamos perdiendo la capacidad de fiarnos de lo que vemos. La combinación de IA generativa, capaz de crear imágenes casi indistinguibles de la realidad, y una tibia regulación en redes sociales hace que los bulos se acaben amplificando, siendo cada vez más difícil saber si lo que estamos viendo es real o no. Y en muchos casos, igual ni nos importa.
Farid habla directamente de una “guerra global por la verdad”, con consecuencias para las personas, las instituciones y las democracias. En una charla de TED contaba que cree que el porcentaje de imágenes falsas en internet se acerca al 50%.
Ya no sirve fijarse en los píxeles. Una de las primeras técnicas que desarrolló Farid se basaba en el “ruido” que dejan las cámaras reales. Una foto auténtica nace de la luz que golpea un sensor electrónico; una imagen de IA, en cambio, surge de un proceso estadístico que convierte ruido aleatorio en una imagen coherente con el texto que se le pide. Ese origen tan distinto dejaba huellas detectables a nivel de píxel. El problema es que los generadores han aprendido a imitar incluso esas imperfecciones, el ruido del sensor y los artefactos de lente.
Como explica el reportaje de Science, muchos de los métodos pioneros de Farid basados en relaciones estadísticas entre píxeles “ya no funcionan bien, si es que funcionan”, porque las imágenes de IA se crean desde cero en lugar de editarse sobre una foto previa.
Dibujo técnico. La IA, dice Farid, “no sabe de física, no sabe de geometría, y hace todo tipo de barbaridades”. Y ahí es donde entra el dibujo técnico. Según Farid, estos son los tres frentes que debemos examinar:
- Puntos de fuga. En el mundo real, las líneas paralelas (las vías del tren, los azulejos del suelo, los lados de una pared) convergen hacia un único punto a medida que se alejan. Es un principio que los artistas conocen desde hace siglos, pero que la IA ignora porque no entiende el espacio tridimensional. Si esas líneas no se encuentran en un solo punto, la escena es físicamente imposible.
- Sombras. El Sol está tan lejos que sus rayos llegan a la Tierra prácticamente paralelos. Eso significa que las líneas que unen cada objeto con la sombra que proyecta deberían cruzarse también en un punto coherente con la posición de la luz. En muchas imágenes generadas por IA, esas líneas ni se acercan a cruzarse.
- Reflejos. El mismo principio se aplica a los espejos, ya que las líneas que conectan un punto de un objeto con su reflejo deberían converger en un punto de fuga. Cuando no lo hacen, la imagen se delata.

Lo mismo ocurre en esta imagen. Si trazamos una línea que pase tanto por los vértices de cada cubo como por los vértices de su sombra proyectada, vemos que tampoco convergen en un único punto
Acumulación de pistas. Ninguna técnica es infalible por sí sola, y Farid insiste en que el método consiste en acumular pistas, como en una investigación. En su charla TED lo ejemplificaba con una imagen hecha con IA de varios soldados mirando al frente. En ella detectó el patrón sospechoso en el ruido, la ausencia de un punto de fuga coherente en las paredes y unas sombras que no intersecaban. Tres anomalías que daban pistas de que la imagen no era real.
La razón de fondo por la que este enfoque resiste mejor el paso del tiempo es que las empresas de IA no buscan engañar a expertos forenses como Farid, sino al usuario medio, ya que estamos en un listón mucho más bajo. Como él mismo dice, “el sistema visual perdona todo tipo de disparates en las fotos porque no le importan”.

En esta imagen, si trazamos una línea desde un punto de la figura, al mismo punto reflejado en el espejo, vemos que las líneas tampoco convergen en un único punto
Las dudas y los límites. No todos en el campo comparten el mismo optimismo. Algunos investigadores se reafirman en que cada técnica de detección tiene una “vida útil” cortísima, a veces de pocos meses, porque la IA mejora muy rápido. De hecho, los famosos errores en las manos con seis dedos desaparecieron en un suspiro. Farid, sin embargo, se muestra escéptico ante la idea de que la IA llegue a dominar la física compleja del mundo real, como una explosión, porque simularla es endiabladamente difícil y las empresas tienen pocos incentivos para llegar tan lejos.
Aun así, reconoce que recibe cada día una decena de correos de periodistas de todo el mundo pidiéndole verificaciones, cuando hace años eran una o dos peticiones al mes.
Soluciones. Farid cuenta que las herramientas forenses que desarrolla con su equipo se están poniendo a disposición de periodistas, instituciones y tribunales, lo que indirectamente protege a todos. Existe además un estándar internacional de “credenciales de contenido” que busca autenticar el origen de las imágenes en el momento de su creación. No va a resolver todos los problemas, pero será parte de la solución. También advertía en su charla que las redes sociales no son un lugar para informarse, porque están “demasiado plagadas de mentiras” y de “AI slop” (basura generada por IA) como para ser fiables.
Imagen de portada | chaindrop y Sora
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