La carrera por la inteligencia artificial suele contarse desde los modelos, las aplicaciones y las últimas promesas de automatización. Pero debajo de todo eso hay una capa menos vistosa y mucho más difícil de sustituir: el hardware. Sin chips avanzados, entrenar modelos masivos, desplegarlos a gran escala y competir en la primera línea se vuelve mucho más difícil. Por eso NVIDIA sigue ocupando un lugar tan importante para Estados Unidos y para China. La cuestión ya no es solo quién desarrolla mejor IA, sino quién puede acceder primero a los chips más potentes.

El mensaje de Huang. Ese debate aterrizó esta semana en Los Ángeles, durante la Milken Institute Global Conference, un foro que reunió a banqueros, inversores, responsables políticos y ejecutivos en Beverly Hills. Allí, según Nikkei Asia, Jensen Huang fue preguntado directamente por una cuestión especialmente sensible: si China debería tener acceso a los chips “más recientes y mejores” de NVIDIA. Su respuesta fue tan breve como contundente: “No”. El CEO añadió después que la compañía apoya que Estados Unidos tenga “los primeros, más y mejores” chips, una frase que resume bastante bien el equilibrio que intenta defender.

Vender sí, pero no lo último. La posición de Huang no pasa por sacar a China de la ecuación comercial, al menos no según lo que planteó en ese mismo foro. El CEO defendió que las compañías estadounidenses de semiconductores sigan compitiendo en los mercados globales, incluido el chino, porque eso también fortalece al país norteamericano. Huang sostuvo que aumentar las exportaciones ayuda a elevar la recaudación fiscal, mejorar la seguridad económica y contribuir a la seguridad nacional. El mensaje, por tanto, tiene dos capas: liderazgo tecnológico primero, y presencia comercial bajo control después.

La frontera está en la generación. No todos los chips de NVIDIA ocupan el mismo lugar en esta discusión. El H200, recordemos, es un procesador de IA de gama alta y lo coloca por encima del H20, el chip que la compañía diseñó para China tras las restricciones de exportación estadounidenses. Pero el acuerdo anunciado por Donald Trump en diciembre no incluía ni Blackwell ni los productos Rubin de próxima generación, dos familias que representan una capa más avanzada de la hoja de ruta de NVIDIA.

El encaje regulatorio todavía tiene varias piezas móviles. Donald Trump dijo en diciembre que permitiría vender los H200 de NVIDIA a clientes “aprobados” en China, siempre que el Gobierno estadounidense recibiera un 25% de esos ingresos. La compañía obtuvo este año la autorización oficial de exportación, y Huang aseguró en marzo que NVIDIA ya había recibido pedidos de “muchos clientes” chinos. Pero eso no significa que todo esté resuelto: el envío final también dependerá de si Pekín permite esas ventas y en qué cantidades.

El cuello de botella no es solo político.Tom’s Hardware sugiere que también puede haber una explicación industrial detrás de la ausencia de envíos recientes. Según el medio, Hopper y Blackwell se fabrican en las mismas fábricas y líneas de producción compatibles con N4/N5 de TSMC, una capacidad que no es infinita. Si esa lectura es correcta, NVIDIA tendría motivos para reservar más producción para Blackwell, una familia más avanzada y cara, especialmente para clientes estadounidenses, en lugar de usar parte de esa capacidad en H200 para China con una comisión del 25% al Gobierno de EEUU. Según esa lectura, la llegada de Rubin en N3 podría liberar margen más adelante.

Un viaje pendiente. Trump dijo que visitará Pekín este mes y que las cuestiones comerciales podrían estar sobre la mesa en su encuentro con Xi Jinping. En ese contexto, las palabras de Huang no suenan como una simple reflexión corporativa, sino como una forma de marcar posición en un debate que va mucho más allá de NVIDIA. La disputa no gira solo alrededor de qué chip es más potente, sino de quién accede primero, bajo qué condiciones y con qué margen para no quedarse atrás.

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Chrome forma parte de la rutina digital de millones de personas hasta el punto de que muchas veces dejamos de preguntarnos qué hace exactamente mientras navegamos. Lo usamos para casi todo, le confiamos sesiones, extensiones, contraseñas, búsquedas y buena parte de nuestra vida en internet. Por eso sorprende tanto encontrarse con una carpeta de más de 4 GB asociada a un modelo de IA descargado por el propio navegador. No hablamos de una actualización menor ni de un archivo residual, sino de un componente grande que muchos usuarios probablemente no esperaban ver ahí.

La conversación empezó a tomar forma a partir de una publicación de Alexander Hanff en That Privacy Guy. Su hallazgo, en esencia, era sencillo de entender: según sus registros, Chrome había dejado en su ordenador un modelo de IA de varios gigas sin mostrarle un aviso claro durante el proceso. A partir de esa pista hice la comprobación en mi propio equipo, utilizado desde España, y encontré la misma carpeta a la que se refiere Hanff: OptGuideOnDeviceModel, dentro de los archivos internos de Chrome. En mi caso, macOS muestra esa carpeta con un tamaño de 4,27 GB, incluso cuando funciones como la barra lateral de Gemini todavía no está disponible en este mercado.

Gemini Nano descargado en mi ordenador

Gemini Nano no funciona como una descarga tradicional que buscamos, aceptamos e instalamos manualmente. En la documentación para desarrolladores de Chrome, la compañía explica que las capacidades integradas de IA están pensadas para ser fluidas y que la gestión del modelo se realiza automáticamente en segundo plano. También señala que la descarga inicial puede activarse cuando una función de IA integrada en el navegador necesita usar Gemini Nano por primera vez. Dicho de otra forma: el modelo puede llegar al ordenador como parte del funcionamiento interno de Chrome, no necesariamente mediante una acción clara y reconocible para el usuario.

Un modelo de IA que va más allá de un chatbot integrado

El modelo no se limita a impulsar un navegador con un chatbot integrado dentro Chrome. Google ya ha descrito usos de Gemini Nano en el propio dispositivo para detectar estafas de soporte técnico, un tipo de amenaza que muchas veces dura muy poco tiempo online y puede escapar a los sistemas tradicionales de rastreo. En ese escenario, Chrome puede proporcionar al modelo contenido de la página que el usuario está visitando para extraer indicios de riesgo. La IA, por tanto, también puede formar parte de la capa de seguridad del navegador.

Gemini Nano también impulsa funciones de seguridad en Chrome

Ahí está buena parte del malestar. La IA en el navegador puede tener usos razonables, desde ayudar a detectar fraudes hasta alimentar funciones de escritura, traducción o resumen, pero el problema aparece cuando el usuario no entiende bien qué se ha descargado, por qué está ahí y cómo puede gestionarlo. Hanff lo resume con una crítica muy directa: “Chrome no preguntó. Chrome no lo muestra al usuario. Si el usuario lo elimina, Chrome vuelve a descargarlo”.

También hay voces que rebajan la gravedad del caso. En Reddit, un usuario defendía que el modelo solo se descarga cuando alguien intenta usar una función de IA que lo necesita y que, además, puede desactivarse desde las opciones de Chrome. Hanff respondía que sus registros mostraban otra cosa: el navegador se abrió de forma programada, permaneció unos minutos en una página sin interacción y aun así dejó rastro de la descarga. Más allá de esa discusión concreta, la propia documentación de Google apunta a un punto intermedio: la descarga puede activarse por funciones integradas y continuar en segundo plano incluso si la pestaña que la inició se cierra.

Chrome sí ofrece controles para reducir la presencia de algunas funciones de IA, pero no lo concentra todo en un panel único y fácil de entender. Desde los ajustes se pueden desactivar u ocultar determinadas piezas visibles, como Gemini en los mercados en los que está disponible, la asistencia de escritura, el historial de búsqueda o la búsqueda impulsada por IA. Para ir más al fondo, sin embargo, hay que entrar en un terreno más técnico, como las opciones experimentales de chrome://flags. Ese salto cambia bastante la experiencia: ya no hablamos de apagar una función clara, sino de tocar partes internas que también pueden estar vinculadas a prestaciones que el usuario quizá sí quiera conservar.

Firefox ofrece una vía sencilla para desactivar las funciones de IA

Firefox ofrece un contrapunto interesante porque Mozilla ha agrupado sus controles de IA en un apartado propio dentro de los ajustes. Desde Firefox 148, esa sección ya aparece disponible como “Controles de IA” y permite bloquear mejoras actuales y futuras desde un lugar visible, sin tener que perseguir opciones repartidas por el navegador. También separa apartados concretos, como la IA en el dispositivo, las traducciones y los proveedores de chatbots en la barra lateral. Es una aproximación más directa: el usuario no solo ve que existen esas funciones, también entiende mejor qué puede activar, bloquear o dejar disponible.

La llegada de Gemini Nano a Chrome forma parte de un movimiento más amplio: los navegadores quieren convertirse en algo más que una ventana a internet y empezar a ejecutar tareas de IA dentro del propio equipo. Esa dirección puede tener ventajas reales, especialmente si sirve para reforzar la seguridad o hacer más ágiles algunas funciones. Pero el caso también deja un panorama visible. A algunos usuarios no les importará en absoluto que Chrome descargue modelos locales de forma automática; otros, en cambio, querrán saberlo, entender para qué sirve y tener margen para decidir.

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El 1 de mayo se celebró el Día del Trabajo, pero México hizo mucho más que eso ese día cargado de simbolismo: inició su camino hacia la reducción de jornada de 40 horas con la entrada en vigor de la ley que regula la duración de la jornada laboral.

El cambio impulsado por el partido de la presidenta Claudia Sheinbaum no supone un cambio brusco, sino que con la entrada en vigor de la reforma secundaria de jornada laboral abre un proceso de adaptación para que las empresas modifiquen la organización de sus jornadas a la nueva normativa.

De 48 a 40 horas en cuatro pasos. México parte de una de las jornadas laborales más largas del mundo según datos de la OCDE. El límite legal actual es de 48 horas semanales, un techo que no se ha movido desde 1917. Sin embargo, la reforma busca rebajarlo de forma escalonada hasta confluir en las 40 horas semanales: el 1 de enero de 2027 el límite máximo será de 46 horas; bajará a 44 horas semanales en 2028, a 42 en 2029 y, finalmente, se fijará en 40 horas semanales para 2030. Cada año, dos horas menos.

El primer escalón vence el 1 de enero de 2027, lo que deja de margen a las empresas hasta esa fecha para reorganizar turnos, contratos y procesos. Todo ello sin que los trabajadores vean reducidos sus salarios ni sus prestaciones actuales, algo que la propia Ley Federal del Trabajo prohíbe expresamente.

Los deberes que trae la reforma. La publicación de la reforma laboral mexicana no solo activó el calendario. La nueva legislación establece como obligación patronal llevar un registro electrónico de la jornada laboral, lo que en México se conoce popularmente como reloj checador. Esa obligación entra en vigor el 1 de enero de 2027 y no se trata de un simple trámite.

La Secretaría del Trabajo y Previsión Social (STPS) tendrá acceso a esos datos para comprobar que los límites de jornada se respetan de verdad. Las sanciones por no tener el registro en regla ya están fijadas y oscilan entre 29.327 y 586.550 pesos (entre 1.431 euros y 28.624 euros al cambio), equivalente a entre 250 y 5.000 veces la Unidad de Medida y Actualización. Además, la STPS deberá desarrollar mecanismos para recopilar y evaluar los datos sobre cómo se aplica la reducción de jornada.

La mayoría de empresas todavía no se han movido. El diagnóstico sobre el estado real de preparación de las empresas no es alentador. Los datos de un estudio de EY publicado por Diario de Yucatán con 165 empresas de México revela que el 72,7% está en lo que los propios analistas denominan “parálisis táctica”: conocen los detalles del cambio de jornada, lo han seguido de cerca, pero no han dado aún ningún paso concreto hacia su aplicación. Solo el 18% de las empresas considera que está realmente preparada para aplicar la nueva normativa laboral.

Como explicó Yeshua Gómez, associate partner de People Advisory Services en EY México a Expansión, “las compañías no están esperando porque no entiendan la reforma. Están esperando porque no saben cuánto les va a costar implementarla”. El 85% identifica el coste como principal obstáculo para comenzar a tomar medidas, mientras que el 71% reconoce que depende de las horas extra de forma habitual para sostener su operativa diaria. Para esas empresas, el reto no es pasar de 48 a 46 horas en el papel, sino hacerlo desde jornadas reales que ya superan el límite de las 48 horas con frecuencia.

Jornada laboral más limitada, pero con más horas extras. La reforma también ha modificado la definición de jornada de trabajo, estableciendo la jornada diurna en un máximo de ocho horas, la nocturna en siete horas y la mixta podría alcanzar las siete horas y media. La única (e importante) excepción a esta norma, es que se podría prolongar la jornada por circunstancias extraordinarias.

Ese tiempo extraordinario, en cambio, se amplía de forma también gradual: hasta 9 horas durante 2026 y 2027, 10 horas en 2028, 11 horas para 2029 y un máximo de 12 horas para 2030. El objetivo es que la transición al cambio de jornada no golpee de forma brusca a los sectores más dependientes del trabajo extra, y ofrecerles herramientas para optimizar la jornada laboral de sus empleados, aunque sea a costa de pagar hasta tres veces más cara cada hora extra.

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Imagen | Unsplash (Jesus Herrera, Kaden Taylor)