20 de octubre de 2026

Creíamos que cuanto más procesado estaba un alimento, peor era. La nutrición está complicando esa idea

Creíamos que cuanto más procesado estaba un alimento, peor era. La nutrición está complicando esa idea

Durante los últimos años, el término "ultraprocesado" se ha convertido en el gran villano de la nutrición moderna. El sistema NOVA, que clasifica los alimentos según su grado de procesamiento industrial, ha calado hondo tanto en las políticas de la salud pública como en la percepción general. Sin embargo, la evidencia científica más reciente está empezando a dibujar una escala de grises en la que ni todo es malo ni todo es bueno por el mero hecho de salir de una fábrica. 

Un análisis reciente que nos llega desde Italia, publicado en la revista Foods, ilustra perfectamente este problema de categorización. Tras analizar más de 13.000 productos del mercado italiano, los investigadores confirmaron que casi dos tercios de los ultraprocesados sacaban un suspenso en el Nutri-Score con una D o una E, siendo los snacks los peor parados. 

Pero descubrieron una enorme variabilidad interna, puesto que el nivel de procesamiento por sí solo no basta para predecir el impacto de un alimento. Aquí la densidad energética, la hiperpalatabilidad y el perfil de nutrientes juegan un papel diferencial que la clasificación generalista tiende a enmascarar. 

Es importante. Esta heterogeneidad tiene un impacto clínico directo, puesto que en los últimos años grandes cohortes epidemiológicas han demostrado que en todos los subgrupos de ultraprocesados se comportan igual en nuestro organismo. Aquí, estudios de la Universidad de Harvard indican que, si bien el consumo de bebidas azucaradas, carnes procesadas y pan refinado eleva notablemente el riesgo de padecer diabetes tipo 2 y enfermedades cardiovasculares, otros alimentos clasificados bajo la misma etiqueta muestran un efecto neutral. 

Por ejemplo, los cereales fríos, el pan integral, el yogur y los postres lácteos, a pesar de su nivel de procesamiento industrial, se asocian a un menor riesgo metabólico. 

Los datos europeos siguen esta misma línea, puesto que mientras los análisis sobre multimorbilidad cardiometabólica y cáncer señalan a las bebidas edulcoradas y a los productos animales procesados como los grandes impulsores del riesgo, absuelven a los panes, cereales industriales y otras alternativas vegetales. 

El mensaje con el que debemos quedarnos es que la calidad global de la dieta es un predictor mucho más potente que el procesamiento. De hecho, ya se apunta a que, a igualdad de calidad nutricional en la dieta, el riesgo de mortalidad es casi idéntico si se consume comida mínimamente procesada o ultraprocesada, con la única salvedad de que la peor versión de la dieta ultraprocesada sí penaliza ligeramente más. 

No es del todo irrelevante el procesamiento de la comida en la industria, puesto que algo que tenemos bastante claro es que al ofrecer dietas idénticas en calorías y macronutrientes, quienes consumían la versión ultraprocesada tendían a comer unas 500 kilocalorías extra al día, ganando peso de forma rápida. Algo que responde sobre todo a los picos de insulina que se registran cuando tomamos ultraprocesados bastante similares en macros a la "comida de verdad". 

Hay críticas contra la clasificación NOVA argumentando que generan una gran confusión dentro de la población, puesto que se provoca que los consumidores asuman que "procesado" equivale directamente a que tiene una alta concentración en azúcar o grasas, perdiendo de vista la matriz del alimento. 

Pero al final la fisiología nos pide abandonar este reduccionismo, puesto que el procesamiento puede alterar nuestra respuesta hormonal y empujarnos a comer de más, pero no todo lo que sale de una fábrica es igual de perjudicial, y el apellido de "ultraprocesado" no debería eclipsar el perfil de los nutrientes que nos llevamos a la boca. 

Imágenes | Gonzalo Ruiz 

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La psicología sabe por qué algunas personas aman los días de lluvia mientras el resto del mundo se queja

La psicología sabe por qué algunas personas aman los días de lluvia mientras el resto del mundo se queja

Hay gente que adora esos días en los que la lluvia cae en la calle y el mejor plan que tienen en mente es quedarse en casa mientras escuchan el agua caer. Para muchos, esto puede asociarse a una personalidad melancólica, pero la psicología nos sugiere que disfrutar de la lluvia tiene mucho que ver con la forma en la que nuestro cerebro procesa los estímulos de baja intensidad y busca el alivio del estrés. 

Odiar el verano. Antes de entrar en el porqué ocurre esto a los amantes de la lluvia, hay que desmentir el hecho de que a todo el mundo le afecte el clima de la misma manera. Aquí tenemos de referencia un estudio de 2008 que analizó a más de 1.200 personas y concluyó que el efecto medio del tiempo sobre el estado de ánimo es pequeño, pero con una gran variación individual. Aunque curiosamente, se desmitifica la idea de la "relajación profunda" bajo la lluvia, puesto que la falta de luz solar se asociaba directamente con un mayor cansancio.

Fue tres años más tarde cuando un nuevo estudio nos reveló mucho más al analizar a casi 500 adolescentes y a sus madres junto a sus perfiles climáticos. Uno de ellos fue bautizado como 'Summer Haters', el cual estaba representado por el 27% de los adolescentes y el 12% de las madres, que se sentían más felices y satisfechos con más lluvia, menos sol y temperaturas más bajas. 

 La teoría. Para entender el atractivo de la lluvia, la psicología recurre a la Teoría de la Restauración de la Atención (ART), formulada originalmente por Stephen Kaplan en 1955. Aquí Kaplan propuso que nuestro entorno agota nuestra capacidad de concentración a través de lo que llamó "fascinación dura", que son estímulos intensos que absorben la atención por completo, como una pantalla o el tráfico.

Como antídoto, la naturaleza ofrece una "fascinación suave" que no es más que una atención que no requiere esfuerzo, provocada por estímulos tenues como mirar el movimiento de las nubes, el susurro de las hojas o el fluir del agua. 

La lluvia encaja aquí perfectamente en esta fascinación suave, puesto que es un estímulo constante, predecible y de baja intensidad que ocupa una pequeña fracción de la atención, permitiendo que el resto del cerebro divague, reflexione y se restaure. Además, se sabe perfectamente que los sonidos de la naturaleza nos relajan bastante, siendo el sonido del agua caer uno de los que mayores efectos que tiene para impulsar las emociones positivas. 

Lo que ocurre en el cerebro. Para entender este efecto, un estudio publicado en 2017 combinó resonancia magnética funcional y la variabilidad de la frecuencia cardiaca. Aquí descubrieron que los sonidos naturales, frente a los artificiales, aumentan la actividad del sistema nervioso parasimpático encargado del modo 'descanso' y mejoran el rendimiento en tareas de atención externa. 

A nivel fisiológico, el efecto es sutil, pero medible, puesto que ya en 2010 se sometió a 40 participantes a una estresante tarea matemática y luego les hicieron escuchar sonidos naturales o ruido. Y aunque la variabilidad cardiaca no mostró grandes cambios, la conductancia de la piel (un indicador clásico de estrés y sudoración) se recuperó ligeramente más rápido con el sonido de la naturaleza.

El ruido blanco. Es común decir que el sonido de la lluvia puede reducir al momento el estrés y el nivel de cortisol, y por eso se usa para poder dormir como ruido blanco. Sin embargo, la evidencia que tenemos encima de la mesa nos dice algo diferente, puesto que tras medir el cortisol ante entornos naturales se vio que se activaba la parte parasimpática de nuestro sistema nervioso, pero no bajaba el nivel de hormona de estrés. 

Imágenes | Leonardo Pavão

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Entre expandir sus modelos de IA por todo el mundo o protegerlos, China tiene muy clara su decisión

Entre expandir sus modelos de IA por todo el mundo o protegerlos, China tiene muy clara su decisión

El Gobierno chino se está preparando para dar un volantazo. Durante los últimos dos años su estrategia para competir con EEUU en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) se ha sostenido sobre la distribución a gran escala de modelos con pesos abiertos que pueden ser ejecutados localmente. Su apuesta pasa por tener los modelos más baratos, personalizables y accesibles con el propósito de ser los más desplegados, y, así, debilitar a sus competidores estadounidenses desde un punto de vista económico.

Por el momento no hay ningún indicio que nos invite a prever que la estrategia de China va a cambiar en lo que se refiere a su apuesta por los modelos de IA con pesos abiertos, pero el Gobierno liderado por Xi Jinping planea introducir un cambio muy importante en su itinerario. Y es que, según SCMP, ha presentado un borrador que contempla prohibiciones y restricciones a la exportación de 23 tecnologías vinculadas estrechamente al desarrollo de la IA.

Esta iniciativa está siendo dirigida por los ministerios de Comercio y Ciencia y Tecnología, e involucra a los modelos de IA, los agentes y las tecnologías de diseño de semiconductores. Lo que persigue China es proteger sus tecnologías más avanzadas en un contexto en el que la IA y los chips son cada vez más importantes desde un punto de vista estratégico. Si esta iniciativa sale adelante, y es muy probable que lo haga en ausencia de una oposición real a la postura del Gobierno, podemos esperar que algunas de sus tecnologías más avanzadas no salgan de China.

Este plan puede perjudicar a las empresas chinas que quieren crecer en el extranjero

Para algunas compañías chinas que compiten en el mercado de los modelos de IA, como DeepSeek, Moonshot AI o Z.ai, crecer más allá de las fronteras de China es importante. Los mercados extranjeros y los acuerdos con proveedores de computación en la nube representan una fuente de ingresos muy jugosa a la que no les interesa renunciar. Según Zhang Yi, fundador y analista jefe de la consultora iiMedia, las restricciones que prepara el Gobierno chino tendrán unos costes de adaptación que deberán asumir las empresas chinas.

El borrador del Gobierno justifica esta decisión amparándose en su obligación de proteger la seguridad nacional

Además, el borrador que han presentado los ministerios de Comercio y Ciencia y Tecnología establece criterios que condicionan sobre todo la distribución de los modelos de IA más potentes. Todos aquellos que han sido entrenados con datos considerados importantes para China, los que han alcanzado determinados niveles de capacidad computacional y los que superan los dos billones de parámetros podrán verse limitados por el Gobierno.

En la práctica esto implica que los laboratorios chinos podrían verse obligados a no distribuir algunos de sus modelos de frontera fuera de China. Es un cambio de paradigma importante en la estrategia de este país asiático que podría comprometer la competitividad de algunas de sus empresas de IA. No obstante, el borrador del Gobierno justifica esta decisión amparándose en su obligación de proteger la seguridad nacional, por lo que es poco probable que finalmente este plan no se lleve a efecto.

Lo que todavía no está claro es en qué medida afectará este plan del Gobierno chino a sus modelos con pesos abiertos más avanzados. Moonshot AI y Z.ai han firmado acuerdos de reparto de ingresos con grandes proveedores estadounidenses de servicios en la nube, como Amazon Web Services, para desplegar sus modelos. Estos acuerdos pueden implicar que los pesos de los modelos se transfieran fuera de China, lo que podría entrar en conflicto con las premisas del borrador que ha preparado el Gobierno chino. De ser así, algunos laboratorios chinos perderán oportunidades de negocio.

Imagen | Пресс-служба Президента Российской Федерации

Más información | SCMP

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Una misteriosa señal del James Webb en Fornax desconcierta a los astrónomos

Una misteriosa señal del James Webb en Fornax desconcierta a los astrónomos

Cuando miramos al cielo, vemos apenas unos cuantos puntitos brillantes sobre un montón de oscuridad. Si tenemos el privilegio de estar en un lugar alejado de la contaminación lumínica, veremos muchos más puntitos o incluso un resplandor borroso y lechoso como el que aparece ante nuestros ojos cuando los posamos en la Vía Láctea. Pero ahí fuera hay mucho más. Los telescopios espaciales se encargan de detectar objetos que el ojo no ve e incluso de desentrañar su composición. Aun así, no pueden verlo todo y a veces descubren sorpresas como la que acaba de sacar a la luz el James Webb al centrarse en uno de los puntos más observados del firmamento.

Constelación de Fornax. Un puntito minúsculo de la zona sur de esta constelación es uno de los pedazos de cielo favoritos de los telescopios espaciales. Tanto, que el Hubble pasó 270 horas observándolo para tomar una de sus imágenes más famosas: el Campo Ultra Profundo. En ese diminuto trocito se encuentran 10.000 galaxias y miles de millones de años del Universo. No es raro que se decidiera que el James Webb también mirara ahí. Gracias a su capacidad para medir en el infrarrojo cercano y medio, podría detectar lo que el Hubble no pudo captar. Era lo lógico. Sin embargo, lo que quizás no esperaban los científicos que lo hicieron fue encontrar una señal tan misteriosa que aún no la han podido identificar. 

¿Por qué ese lugar? El punto elegido de la constelación de Fornax es muy interesante, porque no hay estrellas brillantes cercanas que puedan distorsionar las señales de un Universo más profundo. 

Miles de rendijas. El James Webb analiza los objetos que tiene delante mediante la descomposición de la luz que estos emiten. Su famoso espejo dorado se encarga de recoger esa luz, que después rebota en otros espejos hasta llegar a sus instrumentos. En este caso, el estudio se centró en uno de ellos, llamado NIRSpec, que mide en el infrarrojo cercano. Dicho instrumento tiene casi 250.000 rendijas por las que pasa la luz, según cuál sea su origen. Después, se descompone en sus diferentes longitudes de onda, como la luz del sol cuando se convierte en el arcoíris al pasar por las gotas de agua.

Los distintos elementos químicos absorben o emiten en distintas longitudes de onda, dando lugar a lo que se conoce como líneas de emisión. Por eso, analizando el “arcoíris” que pasa por cada rendija, podemos saber de qué estaban compuestos los objetos que enviaron la luz hasta ella. 

Solo objetos conocidos. Normalmente, se busca un objeto que se quiere estudiar, se abren las rendijas que corresponden a él y se analiza la luz. Esto, lógicamente, es útil para estudiar objetos conocidos, pero no para estudiar lo invisible. 

Siete señales. Un equipo de científicos de la Universidad de Minnesota quería utilizar el James Webb para ver aquello que al Hubble le había pasado desapercibido. Sin embargo, no podían abrir rendijas para algo que no saben dónde está. Por eso, tuvieron una idea. Abrieron todas las rendijas, excepto aquellas que se corresponden con la ubicación de objetos cercanos que ya se habían catalogado. Así, evitarían las interferencias de su luz y analizarían solo la que procede de lugares en los que aparentemente no hay nada. Pero sí que había algo. 

Detectaron siete señales que se correspondían con objetos aparentemente invisibles. Seis eran de galaxias lejanas conocidas. Sin embargo, la séptima era un misterio. Podríamos pensar que era un error, pero se pudo detectar dos veces, con 88 días de diferencia (agosto y noviembre de 2023), y desde distintos ángulos. No era un error, pero tampoco una señal constante, ya que no aparecía en el catálogo JADES, tomado por el James Webb en 2022. 

James Webb2 NASA

Las hipótesis. Hay cuatro hipótesis sobre el supuesto origen de esta señal misteriosa. Sin embargo, ninguna cuadra del todo. Por un lado, podría ser una galaxia del Universo temprano, pero en ese caso debería haber aparecido en JADES. También podría cuadrar con una galaxia cercana, pero estaríamos ante el mismo problema. No aparece en JADES. La tercera hipótesis apunta a una supernova, pero esta debería haber producido otras líneas de emisión que no se detectaron. Finalmente, podría tratarse de un agujero negro destrozando una estrella. Sin embargo, siguen faltando pruebas. 

Por todo esto, se necesitarán observaciones de seguimiento, con una espectroscopía más profunda. Hasta que esto sea posible y se obtengan más respuestas, la señal hallada por el James Webb seguirá siendo un misterio.

Imagen | Campo Ultraprofundo del Hubble. Crédito: NASA, ESA, H. Teplitz and M. Rafelski (IPAC/Caltech), A. Koekemoer (STScI), R. Windhorst (Arizona State University), and Z. Levay (STScI)

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La noticia Una misteriosa señal del James Webb en Fornax desconcierta a los astrónomos fue publicada originalmente en Xataka por Azucena Martín .



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La generación Z no puede escapar de la IA. Tiene que aprender a dominarla

La generación Z no puede escapar de la IA. Tiene que aprender a dominarla

Casi ocho de cada diez estadounidenses pertenecientes a las generaciones Z y millennial afirman, según una encuesta de Operation HOPE y Beyond Finance que se ha hecho entre el 16 y el 18 de marzo de 2026 a 2.000 personas que nacieron entre 1981 y 2008, que suelen aplicar la estrategia de “gasto de supervivencia” (gasta ahora, ahorra más tarde) y que consideran que la creación de patrimonio es cada vez menos alcanzable (en concreto, un 71 %).

Conviene recordar que Beyond Finance es una empresa de consolidación de deudas. Sabiendo este dato, David Carroll Orr, un creador multidisciplinar con intereses en medios digitales, poesía, arquitectura y narrativa (así se define), argumenta que los jóvenes no actúan por apatía, sino que hacen una evaluación racional de un sistema que no les da dónde agarrarse, y que la inteligencia artificial está eliminando los puestos de entrada.

¿Se está cerrando el paso a la primera oferta de trabajo de forma definitiva?

Orr recurre a los datos del Burning Glass Institute sobre la contratación en puestos de nivel de entrada, que se ha ralentizado, y cita a responsables del sector de la inteligencia artificial que afirman que la mitad de los puestos de nivel júnior se automatizará.

No menciona nombres, pero la opinión más conocida al respecto es la de Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, quien en una entrevista concedida ya avisó de que la IA podría eliminar la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial en el plazo de entre uno y cinco años y de que el paro en Estados Unidos podría subir al 10-20 %.

El propio Burning Glass Institute había publicado en julio de 2025 el informe The Expertise Upheaval, donde identificó el impacto de la inteligencia artificial en la pérdida de los primeros peldaños de la escalera de la experiencia. Era aquel espacio en el que, según Orr, el becario redactaba memorandos, revisaba documentos o escribía código y aprendía equivocándose.

Para Orr, esos peldaños corresponden al Lore (en inglés, el ensayo y error de la experiencia humana), en contraposición al Ledger (libro mayor), el registro rígido de la administración. Los puestos de entrada son el Lore de una carrera profesional, mientras que la IA generativa sería una nueva evolución del Ledger.

Grupo De Chicos Con El Movil

“Lanzar proyectiles contra la fábrica automatizada no nos devolverá los puestos de trabajo en los peldaños más bajos”, escribe Orr. Basándose en sus investigaciones sobre los archivos de la frontera estadounidense del siglo XIX, propone una salida, la “persistencia forense”: aquellas comunidades aprendieron a moverse entre los registros de tierras y los juzgados para ganar margen dentro del sistema.

Así pues, tanto la educación universitaria como la formación en el trabajo tienen que dejar de preparar a los jóvenes para comportarse como “software humano” y enseñarles a dirigir y auditar las herramientas automatizadas. “Estamos utilizando tecnología del siglo XXI para imponer una perspectiva del siglo XIX sobre el valor humano”, remata.

Las nóminas revelan, con cifras reales, los efectos de los que habla la columna. El Stanford Digital Economy Lab trabaja con datos de nóminas que ADP pone a disposición de los investigadores. Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen publicaron el 12 de agosto de 2026 una actualización de su estudio que calcula que los trabajadores júnior (22-25 años) en los puestos más expuestos a la inteligencia artificial tienen un nivel de empleo un 19 % inferior al esperado frente a sus homólogos en áreas menos expuestas. Con datos de julio de 2025, esa brecha era del 15 %.

Según el estudio, el empleo de esos trabajadores jóvenes en los puestos más expuestos cayó casi un 11 % entre noviembre de 2022 (lanzamiento de ChatGPT) y junio de 2026, en contraste con un aumento de alrededor del 10 % en los empleos menos expuestos. En el caso de los trabajadores más experimentados, no se aprecia una brecha comparable. En el conjunto de datos, los cambios observados se deben principalmente a que se contrata a menos gente, y no a despidos.

Los autores no son catastrofistas: no ven un desplazamiento generalizado del empleo y advierten de que sus datos describen un patrón, pero no demuestran que la inteligencia artificial lo cause. Además, el nivel educativo desempeña un papel significativo, ya que la brecha se reduce al tenerlo en cuenta. Y hay un matiz que encaja con lo que defiende Orr: en los casos en los que la inteligencia artificial refuerza a los trabajadores en lugar de sustituirlos, el empleo se mantiene o crece.

En España, los datos sobre la reducción de oportunidades en puestos de entrada también son evidentes. Según el Barómetro de Talento Digital 2026 del Observatorio del Talento Digital de DIGITALENT Group, presentado el 24 de septiembre de 2026, el 51,7 % de las empresas prevé que se reduzcan las oportunidades para perfiles júnior debido a la inteligencia artificial.

El 39,6 % sitúa el pensamiento crítico y el criterio profesional como prioridad, y solo el 2,4 % señala la programación. Solo el 20,8 % de las organizaciones considera que su plantilla está bastante o muy preparada para trabajar con IA, y solo el 29,5 % cuenta con un marco formal y comunicado sobre el uso de la inteligencia artificial.

Estos datos revelan, en línea con lo que plantea Orr, una brecha significativa en la preparación de las empresas para trabajar con inteligencia artificial. Las personas sin experiencia, aquellas que entran en el mercado laboral para adquirir el Lore en la empresa, se encuentran en una situación de incertidumbre. Según datos de la patronal DigitalES de mayo de 2026, las ofertas de trabajo para programadores júnior se han reducido un 33 % en España en un año, en comparación con un aumento del 13 % en las de perfiles sénior.

La capacitación en inteligencia artificial en el trabajo ya está regulada

En Europa, existe un reglamento que establece que las empresas que utilicen sistemas de inteligencia artificial deben ocuparse de formar a sus trabajadores en el tema desde el 2 de febrero de 2025, fecha en la que empezó a aplicarse el artículo 4 del Reglamento de IA. Esta disposición ha sido modificada por el Reglamento (UE) 2026/1744 de 8 de julio de 2026, en vigor desde el 27 de julio de 2026. Ya no exige a las empresas que garanticen un nivel concreto de capacitación, sino simplemente que adopten medidas para apoyar la formación de su plantilla y de quienes usan los sistemas en su nombre.

Las empresas ya no están obligadas a garantizar el logro de objetivos de aprendizaje, pero la obligación de poner medios sigue existiendo. Si su empresa utiliza asistentes de inteligencia artificial en el trabajo, pregunte qué formación ofrece y solicítela. Ninguno de los estudios mencionados resuelve quién formará dentro de diez años a los perfiles sénior si se reduce el número de personas que aprenden el oficio en los puestos de nivel bajo.

Imágenes | Pexels con edición

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