21 de septiembre de 2026

Google abre Home MCP: cualquier agente de IA puede ahora controlar tu casa con permiso y sin él lo hace de todos modos

Google abre Home MCP: cualquier agente de IA puede ahora controlar tu casa con permiso y sin él lo hace de todos modos

Google ha habilitado el acceso anticipado a un servidor basado en el Model Context Protocol (MCP) que permite a cualquier agente de IA externo —Claude, Hermes, OpenClaw, Google Antigravity— conectarse al ecosistema Google Home y controlar termostatos Nest, bombillas Matter, cámaras, timbres y el historial completo de eventos del hogar. No es solo que tu asistente de IA pueda apagar la luz: es que obtiene acceso a la capa subyacente de datos y control del hogar y puede razonar sobre todo eso de forma autónoma.

Antonio Vallejo lo recoge hoy en Xataka. La clave que señala Jennifer Pattison Tuohy de The Verge, quien probó Claude conectado a Home Assistant, es que el cambio real no es la capacidad de ejecutar órdenes individuales. Es que los agentes ahora tienen acceso a un historial de eventos, patrones de uso y la posibilidad de actuar proactivamente, no solo en respuesta a comandos explícitos del usuario.

¿Qué puede hacer un agente conectado a Home MCP?

La documentación de Google agrupa las capacidades en cuatro áreas: enumeración de entidades (el agente lista habitaciones y dispositivos), monitoreo de estado en tiempo real (sabe si la casa está asegurada o si hay un foco encendido), control de dispositivos (ejecuta acciones sobre bombillas, termostatos, enchufes compatibles con Matter) y análisis histórico (consulta registros cronológicos de eventos pasados).

En la práctica, esto permite casos como pedir al agente un resumen de lo que hicieron tus hijos cuando llegaron del colegio —el agente extrae fragmentos de las cámaras y hace el resumen— o pedirle que detecte por qué un dispositivo está fallando revisando su historial. El agente puede también crear paneles de control personalizados y responder a través de un altavoz Google Nest cuando termina una tarea.

Google advierte que esto no reemplaza a Gemini for Home, el asistente que sucedió a Google Assistant dentro de la app. Home MCP es una capa adicional que permite a agentes de terceros hablar directamente con tus dispositivos a través de sus propias interfaces. Dicho de otra manera: tienes un agente favorito que ya usas para otras cosas, y ahora también puede ser el cerebro de tu hogar inteligente.

El problema de seguridad que Google reconoce a medias

Google no oculta las implicaciones: en su propia documentación advierte que la integración puede dar lugar a «comportamientos inesperados o no deseados» dependiendo del agente conectado, y recomienda revisar detenidamente las políticas del desarrollador antes de dar permisos. La compañía aplica límites de tasa y protecciones específicas —como prohibir el desbloqueo de puertas— pero más allá de eso, la responsabilidad recae en el agente de terceros.

Esto es significativo porque, como hemos cubierto en este medio muchas veces, los agentes de IA cometen errores, se desvían de las instrucciones y, en contextos agentivos, pueden encadenar acciones que nadie anticipó. Dar a un agente acceso a las cámaras del hogar, al historial de eventos y al control de dispositivos es una decisión que merece más atención de la que suele recibir en el momento del primer «sí, conceder permisos».

Desde que las tarjetas virtuales de Mastercard para que los agentes de IA realicen compras sin intervención humana se anunciaron esta semana, y el asistente anticipatorio de Snap aprende a actuar antes de que preguntes, el patrón es claro: el sector está normalizando la delegación de decisiones en agentes, sin que la conversación sobre las implicaciones haya alcanzado todavía a la mayoría de los usuarios.

¿Quién puede usarlo y a qué precio?

El acceso inicial está limitado a los suscriptores de Google Home Premium Advanced en EE.UU., con un coste de 20 dólares al mes (≈ 18,80 euros). Esta suscripción incluye historial de vídeo de 60 días basado en eventos, 10 días de vídeo 24/7 para cámaras y timbres con cable, y notificaciones descriptivas. Google no ha dado fecha para expandirlo a otros países o a niveles de suscripción inferiores.

La configuración técnica no es trivial: requiere un proyecto en Google Cloud con la Home API habilitada, una pantalla de consentimiento OAuth para audiencia externa y un client ID con las URIs de redirección correspondientes al agente elegido. Google ofrece instrucciones paso a paso para Antigravity, Claude Cowork y OpenClaw. No es una experiencia de plug-and-play, al menos por ahora.

Lo que Google está construyendo con Home MCP es un estándar de integración para el hogar inteligente que los agentes adopten en lugar de APIs propietarias. Si se convierte en un estándar de facto, los fabricantes de dispositivos tendrán incentivos para soportarlo nativamente. El organismo de seguridad que los grandes laboratorios de IA están negociando en secreto debería incluir en su agenda qué garantías mínimas de seguridad deben tener los agentes con acceso a entornos físicos controlados. Porque una cosa es que un agente te redacte un correo mal, y otra muy diferente que deje la puerta abierta o apague la calefacción cuando no debe.

La pregunta que sigue sin respuesta es qué nivel de acceso mínimo necesita realmente un agente para ser útil en el hogar, y si ese nivel puede ser más granular de lo que Google ofrece ahora. El modelo actual es de acceso amplio a la capa de control: el agente puede o no puede interactuar con los dispositivos, pero no hay gradaciones sencillas entre «apaga la luz cuando te lo pida» y «accede al historial completo de cámaras del mes pasado». Esa granularidad es lo que debería exigir el siguiente paso del estándar: si un agente solo necesita controlar el termostato, no debería poder ver quién llegó a casa y a qué hora. Google tiene la arquitectura para implementarlo; el incentivo comercial de hacer los agentes «más útiles» es el que puede pesar más que el de hacerlos más seguros.




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En Portugal, unos científicos quieren probar algo loco: convertir las rocas del subsuelo en una "pila" de energía

En Portugal, unos científicos quieren probar algo loco: convertir las rocas del subsuelo en una "pila" de energía

¿Y si pudiésemos aprovechar el excedente de las energías renovables y guardarlo bajo el suelo para echar mano de él cuando hiciera falta? Es la idea que explora una colaboración entre científicos de la Universidad NOVA de Lisboa y el Instituto Dom Luiz de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Lisboa, en una investigación recogida por la revista científica Geoenergy.

La investigación plantea así una posible solución a uno de los grandes retos de la transición energética: qué hacer con lo que sobra de electricidad renovable cuando no puede consumirse ni almacenarse de forma convencional.

Una batería bajo tierra. El estudio examina la capacidad que tienen las rocas porosas para almacenar energía y concluye que, a determinadas profundidades y bajo características concretas, un depósito rocoso de este tipo puede proporcionar la energía necesaria para abastecer durante un tiempo a una ciudad mediana. La propuesta consiste en inyectar aire comprimido a través de pozos en formaciones rocosas porosas situadas entre 500 y 3.000 metros de profundidad.

Estas formaciones tienen pequeños espacios entre sus granos que pueden actuar como una esponja y atrapar el aire bajo presión, después de desplazar el agua salada que ocupa esos poros de forma natural. A diferencia de otros sistemas que utilizan hidrógeno, el almacenamiento de aire comprimido no plantea los mismos riesgos asociados a un gas inflamable y, al no depender de CO2 como medio de almacenamiento, evita las particularidades asociadas a estas tecnologías.

Igual que una central eléctrica convencional, pero sin combustible. Cuando hace falta echar mano de esta energía almacenada, se extrae el aire comprimido a la superficie por el pozo y, al expandirse, mueve unas turbinas y crea electricidad con ese movimiento.

Según los resultados del estudio, el sistema podría alcanzar hasta 1 TWh de capacidad de almacenamiento en los escenarios que contemplan formaciones situadas a 3.000 metros de profundidad. Esta cantidad es más que suficiente para abastecer a algunas ciudades medianas de Portugal. Como explica a Euronews Earth Ricardo Pereira, investigador de GeoBioTec en la Escuela de Ciencia y Tecnología NOVA de Lisboa, «obviamente, este es el escenario máximo, donde se dan todas las condiciones óptimas». Sin embargo, estas cifras pueden ayudar a formar «una idea de la escala y el potencial máximos» del proceso.

Atajando uno de los problemas de las renovables. Fuentes como la solar y la eólica tienen un enorme potencial, especialmente en regiones con abundante recurso renovable como la Península Ibérica. Pero su producción no siempre coincide con los momentos de mayor demanda, lo que hace necesario disponer de sistemas capaces de almacenar o gestionar ese excedente. «Uno de los problemas de la transición energética es la mayor disponibilidad de energía procedente de fuentes renovables que no se puede almacenar», explica Pereira. 

La propuesta permitiría, si llega a desarrollarse a escala comercial, aprovechar parte de ese excedente y almacenarlo durante periodos prolongados. Esto podría complementar a sistemas como las baterías de iones de litio, que tienen características diferentes y están especialmente orientadas a otras necesidades de almacenamiento.

Y no necesita electricidad para arrancar. Otra de las características que hacen realmente interesante este proyecto es que el proceso funciona con un black start o arranque en negro; es decir, es capaz de ponerse en marcha sin depender de la red eléctrica. «El aire comprimido es casi inmediato y, por lo tanto, permite encenderlo y apagarlo prácticamente al instante», explica Pereira, lo que ayuda a estabilizar la red eléctrica, también en escenarios de emergencia como el apagón ibérico. En el futuro, sistemas de este tipo podrían utilizarse para aportar flexibilidad a la red y gestionar mejor los desequilibrios entre generación y demanda.

Falta el OK legal. Aunque los resultados del estudio apuntan a un potencial considerable, el proyecto todavía se encuentra lejos de una implantación comercial. Según Pereira, la implementación de un sistema como el que propone su investigación tardaría entre cinco y diez años, contando con que hay que hacer un estudio geológico y proceder a la perforación de los pozos, antes de lanzar un piloto e iniciar las operaciones.

Pereira también señala que será necesario desarrollar un marco regulatorio específico para esta tecnología, similar al existente para otras formas de almacenamiento subterráneo. De momento, este tipo de almacenamiento de aire comprimido todavía plantea cuestiones regulatorias que deberán resolverse antes de su despliegue a gran escala.


Imagen | Zoshua Colah

En Xataka | Portugal acaba de comprar una pieza clave de su red eléctrica a Amancio Ortega. Y tiene una razón estratégica


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La noticia En Portugal, unos científicos quieren probar algo loco: convertir las rocas del subsuelo en una "pila" de energía fue publicada originalmente en Xataka por Alexandra Ramírez .



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Trump anuncia la «AI Force»: un ejército de inteligencia artificial y un nuevo zar para competir con China

Trump anuncia la "AI Force": un ejército de inteligencia artificial y un nuevo zar para competir con China

Trump quiere hacer con la IA lo que Reagan hizo con el espacio: militarizarla, nombrar a alguien al frente y darle un nombre que suene a fuerza de choque. El presidente anunció el sábado que creará una «AI Force» y nombrará un nuevo zar de la IA, consolidando así la apuesta de su administración por un desarrollo sin frenos que rechaza cualquier regulación que se perciba como freno a la industria. La noticia llega cuando la carrera con China se intensifica y el debate sobre si la IA ya representa un riesgo existencial real alcanza cotas que hace dos años habrían parecido exageradas.

La comparación con la Space Force —creada durante su primer mandato— no es accidental. Trump entiende que etiquetar una iniciativa como «fuerza» le da estatura institucional y presupuesto. Por ahora, los detalles sobre la estructura de esta nueva organización, su naturaleza civil o militar, sus competencias y su dependencia jerárquica son inexistentes. Lo que sí está claro es el mensaje: Washington quiere mantener el liderazgo en IA y no va a frenarlo por el miedo a lo que los modelos podrían hacer.

¿Qué diferencia tiene esta «AI Force» de lo que ya existe?

Nada, de momento. Y eso es exactamente el problema. Trump anunció la figura del zar de IA sin identificar al candidato; el anterior, David Sacks, terminó su cargo de empleado gubernamental especial en marzo de 2026 después de haber defendido durante meses que los riesgos existenciales de la IA están «sobreestimados». Trump parece querer un sucesor con el mismo perfil: alguien que empuje hacia adelante sin poner demasiadas trabas.

La «AI Force» como concepto existe desde hace tiempo en los titulares, pero la pregunta de si tendrá recursos propios, capacidad de contratación federal o autoridad regulatoria real sigue sin respuesta. Comparar esto con la Space Force tiene sus límites: aquella tenía el Departamento de Defensa detrás, infraestructura operativa y una misión técnica concreta. Una «AI Force» para competir con China en términos de desarrollo de modelos, centros de datos e infraestructura requiere algo más que un nombre.

Lo que Trump ha articulado públicamente es una filosofía, no un plan. Su postura en Truth Social fue explícita: «No vamos a frenar ni obstaculizar en ningún modo el crecimiento de esta increíble industria». La herramienta que propone para gestionar los riesgos son el sistema penal y civil ya existente. En la práctica, eso significa que si un sistema de IA causa daño, habrá consecuencias legales a posteriori. No habrá auditorías preventivas, ni registros obligatorios, ni límites en la potencia de entrenamiento.

El problema de la energía que ningún zar puede resolver solo

Hay un fondo más concreto en todo esto que la retórica: los centros de datos. La Agencia Internacional de la Energía estima que el consumo eléctrico global de centros de datos pasará de 485 TWh en 2025 a cerca de 950 TWh en 2030, con la porción de IA triplicándose en ese mismo periodo. Y EE.UU. se llevará la mayor parte de ese crecimiento: los centros de datos podrían representar casi la mitad del aumento total de la demanda eléctrica del país hasta 2030.

Ese volumen tiene implicaciones políticas. Trump ya ha exigido lo que llama una «ratepayer protection pledge»: que sean Amazon, Google, Meta, Microsoft, xAI, Oracle y OpenAI quienes cubran los costes de la expansión eléctrica de sus centros de datos, en lugar de trasladarlos a los hogares. La Casa Blanca tiene previsto reunirse con estas compañías para negociar compromisos voluntarios de generación o acuerdo de suministro eléctrico dedicado.

Es decir, el modelo de Trump no es que el Estado construya infraestructura: es que las big tech la financien y el Estado les quite de en medio. Desde nuestra perspectiva, llevamos más de 20 años cubriendo el sector y hemos visto ciclos similares. La diferencia ahora es la velocidad y la escala: el capital que fluye hacia la IA no tiene precedente, y una «AI Force» sin autoridad regulatoria puede convertirse en un megáfono sin estructura.

¿Por qué importa esto más allá de EE.UU.?

Porque define el tono del debate global. Mientras la negociación entre OpenAI, Anthropic y Google para crear un organismo de seguridad de IA autónomo avanza en la sombra, y el rey Carlos III reunió en su finca escocesa a Jensen Huang y los principales CEOs del sector para pedir control antes de que sea demasiado tarde, la administración Trump manda la señal opuesta: aceleración total, riesgos a posteriori, ningún freno. Esto no es solo una decisión de política interna de EE.UU.: es la posición del país que más modelos frontera produce en el mundo.

El debate sobre los riesgos existenciales de la IA ha alcanzado una seriedad que hace doce meses parecía ciencia ficción. Trump lo llama «hoax». Algunos de sus aliados en Silicon Valley, como Sacks, dicen que el miedo es «exagerado». Otros, incluyendo al CEO de Anthropic, han pedido pausas y mecanismos de apagado. Ninguna de estas posturas se reconcilia con facilidad.

La «AI Force» puede quedarse en un nombre o convertirse en algo con peso real dependiendo de quién sea el zar y qué presupuesto reciba. Mi apuesta: será una figura de comunicación más que de gobierno técnico, útil para los titulares y para las negociaciones diplomáticas con China, pero sin capacidad real de cambiar el ritmo de desarrollo o los incentivos del sector privado. Lo que Trump está construyendo no es una estructura de gobernanza. Es una narrativa de dominio tecnológico nacional.

El precedente de la Space Force es ilustrativo en este sentido: la institución tardó varios años en construir capacidad operativa real después de que su nombre apareció en los titulares. La IA no tiene ese tiempo. Los modelos frontera se actualizan en ciclos de meses, los incidentes de seguridad ya están ocurriendo y la brecha entre la velocidad del sector privado y la capacidad de respuesta institucional no deja de crecer. Una «AI Force» que repite el ciclo narrativa-primero, sustancia-después puede funcionar como mensaje político a corto plazo. Lo que no puede garantizar es que el vacío de gobernanza durante ese proceso no genere consecuencias que luego sean difíciles de revertir. Y en el corto plazo, probablemente funciona.




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China presenta el tokamak HL-4: el primer reactor de fusión de estado estacionario con superconductores de alta temperatura

China presenta el tokamak HL-4: el primer reactor de fusión de estado estacionario con superconductores de alta temperatura

China ha desvelado en la Conferencia de Energía de Fusión de Shanghái el diseño conceptual de su próximo tokamak, el HL-4: el primer reactor de fusión del mundo diseñado para funcionar en estado estacionario continuo con superconductores de alta temperatura (HTS, por sus siglas en inglés). La diferencia frente a todos los reactores anteriores no es cuestión de escala: es de paradigma.

Lo reporta Aman Tripathi en Interesting Engineering hoy, 18 de septiembre. El HL-4 está actualmente en construcción en Shanghái y representa el siguiente paso del programa de fusión chino, que lleva más de 50 años trabajando con la familia de tokamaks Huanliu —cuyo nombre significa «flujo toroidal» o «circulación».

¿Qué diferencia al HL-4 de todos los reactores anteriores?

La limitación histórica de los tokamaks es la misma desde los años 50: los electroimanes de cobre se sobrecalientan. Eso significa que el plasma —el estado del hidrógeno a millones de grados en el que ocurre la fusión nuclear— solo puede mantenerse durante períodos cortos antes de que el sistema necesite enfriarse. El HL-3, el tokamak chino actual —el que en 2023 mantuvo plasma a 120 millones de grados durante 403 segundos— opera con bobinas de cobre y tiene esa limitación.

El HL-4 la elimina. Sus electroimanes son íntegramente de superconductores de alta temperatura, que no se sobrecalientan. Eso le permite operar de forma continua —estado estacionario— en lugar de en pulsos. El campo magnético generado será de 25 teslas, una intensidad que permite reducir el tamaño del reactor sin perder confinamiento del plasma.

China Fusion Energy, el consorcio que lidera el proyecto, identifica tres ventajas clave: los imanes HTS, la gestión operativa basada en IA y el estudio de comportamiento del plasma bajo condiciones inaccesibles con reactores anteriores.

¿Para qué sirve exactamente?

El HL-4 no es un reactor comercial ni una planta de demostración. Es lo que los físicos llaman un dispositivo de validación de ingeniería a escala reducida: su misión es demostrar que los imanes HTS funcionan de forma fiable en condiciones de fusión real. Si funciona, el programa pasa a construir un reactor de demostración comercial. Si ese funciona, el paso siguiente es un reactor comercial.

El director adjunto de ingeniería de fusión en China Fusion Energy, Chen Zhe, fue explícito: «La siguiente etapa es el reactor de demostración: demostrar comercialmente lo que se ha validado. Solo después vendrá el reactor comercial».

El HL-4 comparte ADN conceptual con Commonwealth Fusion Systems (CFS), la startup americana respaldada por Bill Gates que también trabaja con imanes HTS y cuyo tokamak SPARC —nombre diferente al español— tiene un roadmap de planta piloto para los años 2030. La diferencia es que CFS opera con capital privado y el HL-4 con el respaldo del Estado chino, lo que implica líneas de tiempo y recursos distintos.

¿Qué lugar tiene China en la carrera de la fusión nuclear?

El contexto es el de una competición que ya no tiene un único líder. ITER, el megaproyecto internacional en Francia con participación de 33 países, sigue siendo la mayor apuesta pública por la fusión, pero su calendario se ha retrasado repetidamente y su first plasma no llega antes de 2030. El sector privado americano —CFS, TAE Technologies, Helion— avanza con financiación récord. Y el programa chino, que no participa plenamente en ITER pero que tiene el EAST, el HL-3 y ahora el HL-4, lleva años marcando hitos propios.

Lo interesante del HL-4 no es solo la tecnología HTS, que ya tiene paralelos en Estados Unidos. Es la combinación de ese enfoque con la integración de IA para la operación del reactor, una apuesta que el equipo de Shanghái lleva desarrollando con el HL-3. Si los algoritmos de control aprenden a optimizar el confinamiento del plasma en tiempo real, el estado estacionario puede ser no solo factible sino eficiente.

En junio del año que viene, el equipo de I+D del HL-4 se trasladará a una nueva superfábrica de 500 metros de longitud en Shanghái para comenzar la fabricación y prueba de los imanes a escala completa. La cuenta atrás ya ha empezado.


¿Cómo se compara con ITER y con el sector privado?

La fusión nuclear tiene en 2026 tres vías paralelas que avanzan sin coordinarse entre sí, y eso es tanto una muestra de la energía del campo como un riesgo de duplicación.

ITER, el proyecto internacional en Cadarache (Francia) en el que participan 33 países —incluyendo China pero no en los roles más centrales—, sigue siendo la apuesta científica más grande de la historia de la fusión. Pero sus retrasos acumulados —el first plasma se ha desplazado repetidamente y ya no llega antes de 2030— y su coste, que ha superado los 22.000 millones de euros, han dado argumentos a quienes dicen que la fusión tiene que explorar caminos más ágiles.

Commonwealth Fusion Systems (CFS) en Estados Unidos trabaja con la misma tecnología HTS que el HL-4 y tiene como objetivo construir su tokamak SPARC antes de 2030. Con financiación de Bill Gates, Google, Eni y otros inversores, CFS ha demostrado que los imanes HTS funcionan a la intensidad de campo que necesitan. La diferencia con el HL-4 es de escala y gobernanza: CFS es privado y más pequeño; el HL-4 tiene el respaldo del Estado chino y aspiraciones de mayor escala.

Lo relevante del HL-4 no es que vaya a ganar la carrera de la fusión —ITER, CFS y el propio programa japonés JT-60SA tienen trayectorias distintas— sino que China ha construido capacidad técnica propia en el área más crítica: los imanes superconductores. Si el HL-4 valida sus magnets a escala completa, China tendrá una tecnología que no depende de nadie más. En un mundo donde los semiconductores y las baterías han demostrado que la dependencia tecnológica es un riesgo geopolítico real, la fusión nuclear no es la excepción.




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20 de septiembre de 2026

Irán y China usan IA autónoma para campañas de influencia que ya no necesitan operadores humanos

Irán y China usan IA autónoma para campañas de influencia que ya no necesitan operadores humanos

El New York Times publicó hoy un análisis sobre la nueva generación de operaciones de influencia de Irán y China: campañas que funcionan de forma autónoma, con agentes de IA que generan contenido, identifican audiencias y ajustan los mensajes sin intervención humana constante. El NYT está detrás de paywall, pero el tema lleva semanas siendo documentado por Recorded Future, la unidad de inteligencia de Insikt Group, y por Radio Free Europe.

El giro es significativo. Las campañas de influencia de estado-nación llevan años usando IA para escalar contenido y crear cuentas falsas. Lo nuevo —y lo que el NYT documenta hoy— es la autonomía: operaciones que generan un ciclo completo de desinformación sin que un operador humano tome decisiones en cada paso.

¿Qué hace diferente a esta nueva generación?

La inteligencia de Recorded Future publicó en julio un análisis sobre el uso iraní de IA generativa en operaciones de influencia. El informe, elaborado por el Insikt Group, documenta cómo actores vinculados al estado iraní —APT42, STORM-2035 y otros grupos— usan IA para tres funciones hasta hace poco exclusivamente humanas.

La primera es la generación de personas creíbles: perfiles en redes sociales con historia, escritura coherente y comportamiento que pasa los filtros de autenticidad básicos. En 2023, esto requería diseñadores, redactores y gestores de cuentas. En 2026, es un pipeline automatizado.

La segunda es la adaptación lingüística y cultural. Irán ha operado durante años con contenido que revelaba su origen por errores de idioma o referencias culturales incorrectas. Los modelos actuales eliminan ese talón de Aquiles: el contenido generado en inglés americano coloquial ya no suena a traducción.

La tercera —la más relevante desde el punto de vista operativo— es el ajuste de mensajes en tiempo real. Un agente autónomo puede monitorizar la reacción a una narrativa, identificar qué versiones del mensaje generan más engagement y ajustar el contenido siguiente sin esperar instrucciones humanas.

¿China va en la misma dirección?

El patrón chino es diferente pero convergente. OpenAI documentó en mayo de 2026 el desmantelamiento de una campaña llamada «Data Center Bandwagon», en la que actores vinculados a una empresa tecnológica china usaron ChatGPT para generar comentarios que fomentaban la oposición local a centros de datos en Estados Unidos. Los operadores se hacían pasar por ciudadanos americanos y personalizaban el contenido por código postal.

Los investigadores de RFE/RL, citados esta semana en el contexto del artículo del NYT, señalan algo importante: Rusia, Irán y China no coordinan estas operaciones en tiempo real, pero sí aprenden unos de otros. Rusia fue la pionera con las operaciones del Internet Research Agency en 2016. Irán adoptó el modelo hack-and-leak. China lo ha adaptado a sus objetivos de competencia económica. Lo que el NYT documenta hoy es que los tres actores han dado el salto a la autonomía operativa.

¿Está preparada la defensa?

La respuesta corta, según Max Lesser del Digital Forensic Research Lab citado por RFE/RL, es no. Los sistemas actuales de detección se basan en patrones de comportamiento conocidos: cuentas que actúan de forma coordinada, textos con marcas lingüísticas detectables, imágenes con artefactos de generación. Los modelos actuales borran esas marcas.

La solución técnica más prometedora —la marca de agua en contenido generado por IA— tiene el problema de que quien quiere usar IA para desinformación no usa las plataformas que aplican marca de agua. El problema es estructural: la misma tecnología que permite a cualquier empresa crear contenido personalizado a escala permite también a cualquier actor estatal crear desinformación personalizada a escala.

California está estudiando hoy un kill switch para modelos frontera. Es una respuesta al riesgo de agentes autónomos que escapan de sus entornos. Pero las campañas de influencia autónomas de Irán y China no necesitan un modelo frontera: usan las mismas APIs comerciales que cualquier empresa de marketing. No hay kill switch para eso.

¿Qué se puede hacer para defenderse?

La defensa tiene tres capas que funcionan mejor en conjunto que por separado.

La primera es la detección automatizada. Meta, Microsoft y Google han invertido en sistemas de identificación de comportamiento coordinado inauténtico: cuentas que publican de forma sincronizada, contenido con marcas lingüísticas estadísticas propias de la traducción o el idioma generado. El problema es que cada mejora del sistema defensor enseña a los atacantes a evadir la siguiente versión. Es una carrera en la que el atacante solo necesita tener éxito una vez.

La segunda es la educación mediática. El Digital Forensic Research Lab y grupos similares llevan años formando a periodistas, moderadores y ciudadanos en la detección de desinformación. Los indicadores siguen siendo útiles para la mayoría de operaciones: buscar la fuente original, verificar la antigüedad de una cuenta, comprobar si una imagen aparece en otros contextos. El problema es que la escala de producción automatizada supera con creces la capacidad humana de verificación manual.

La tercera —y la menos desarrollada— es la regulación de las APIs. Si los actores estatales usan las APIs de OpenAI, Anthropic o Google para generar contenido, esas empresas tienen la capacidad técnica de detectar y bloquear patrones de uso que correspondan a operaciones de influencia. OpenAI y Anthropic ya lo hacen: las interrupciones de campañas documentadas en 2024 y 2026 vinieron de sus propios equipos de seguridad. Pero el reporting es voluntario, sin estándares comunes ni obligaciones de divulgación pública.

El marco regulatorio para las plataformas —el DSA europeo, las directivas de la FTC americana— está diseñado para el contenido que ya está publicado, no para los pipelines de generación. Cerrar ese gap requeriría una coordinación entre gobiernos y empresas de IA que, en el contexto político actual, es difícil de imaginar a corto plazo.




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