25 de agosto de 2026

Cómo evitar que Instagram use tus datos para entrenar su IA publicitaria

Interfaz de Instagram Reels mostrando la nueva experiencia de vídeos cortos optimizada para el mercado de India

Instagram lleva más de un año usando los datos de actividad de sus usuarios —fotos publicadas, interacciones, comportamiento de navegación— para entrenar los modelos de inteligencia artificial que mejoran su sistema de publicidad personalizada. Para los usuarios de la UE, la legislación obliga a Meta a ofrecer una opción de exclusión. Para los usuarios de EE.UU. y el resto del mundo, la opción existe pero está enterrada en los ajustes de privacidad y requiere saber exactamente dónde buscar.

Engadget publicó hoy una guía paso a paso para desactivar esta función. La reproducimos adaptada con el contexto que falta en muchas explicaciones similares: qué significa exactamente lo que estás desactivando, qué sí pueden seguir haciendo y qué no.

¿Qué hace exactamente Instagram con tus datos para IA?

Meta usa los datos de actividad en Instagram para dos propósitos relacionados pero distintos. El primero es la personalización del feed y la publicidad en tiempo real: el sistema que decide qué ves cuando abres la app. Este proceso no se puede desactivar si quieres usar Instagram.

El segundo, que sí se puede restringir, es el uso de tus datos para entrenar modelos de IA que después se usan en la plataforma. Esto incluye tus fotos, vídeos, subtítulos y otros contenidos que has hecho públicos, así como información sobre cómo interactúas con la app. Meta usa esos datos para mejorar sus modelos de reconocimiento visual, generación de contenido con IA, traducción automática y otras capacidades.

¿Cómo se desactiva este uso de datos?

En iOS y Android, el proceso es el siguiente:

  1. Abre Instagram y ve a tu perfil (icono de persona en la esquina inferior derecha).
  2. Pulsa el menú de hamburguer (tres líneas) en la esquina superior derecha.
  3. Entra en Configuración y actividad (o simplemente Configuración en versiones más antiguas).
  4. Selecciona Privacidad.
  5. Busca la sección Usos de datos o IA generativa (el nombre varía según la versión).
  6. Busca la opción Cómo Meta usa tu información o Datos para IA.
  7. Activa la opción de No usar mis datos para entrenar IA.

En la versión web (instagram.com), el proceso es similar pero accesible desde el menú de Configuración > Privacidad > Control de la IA.

La opción puede no estar disponible en todas las cuentas o en todos los mercados simultáneamente. Si no la encuentras, Meta puede estar en proceso de desplegarla en tu región.

¿Qué pasa después de desactivarlo?

Meta deja de usar tus datos para los procesos de entrenamiento futuros. No revierte el entrenamiento que ya ocurrió con datos pasados: los modelos que Meta ya tiene entrenados no se borran. Para los datos que ya se usaron, la única forma de revertir el efecto sería que Meta borrara y reentrenara sus modelos sin ellos, lo que la empresa no hace (ni tiene incentivos para hacer).

Hay algo más importante que hay que entender: desactivar esta opción no reduce la publicidad personalizada que ves en Instagram. Meta puede seguir mostrando anuncios basados en tu actividad en la plataforma porque eso usa los datos en tiempo real para personalización, no para entrenamiento. El entrenamiento de modelos y la personalización en vivo son dos usos distintos de los datos, aunque ambos dependen de información similar.

¿Debo preocuparme por esto?

El debate sobre el uso de datos personales para entrenamiento de IA es legítimo pero frecuentemente mal enmarcado. El riesgo principal no es que tu foto de vacaciones acabe en el modelo de IA de Meta: es que el conjunto agregado de millones de datos de comportamiento permite a Meta construir modelos de predicción de comportamiento extraordinariamente precisos que dan al sistema una capacidad de influencia sobre lo que ves y cómo te comportas que los usuarios no perciben directamente.

Si te incomoda contribuir activamente a ese proceso, la opción de exclusión es el mecanismo disponible. No elimina la asimetría de información entre Meta y el usuario, pero sí reduce (marginalmente) tu contribución a los modelos que la generan. La conexión entre la acusación de la UE a TikTok por protección de menores bajo el DSA muestra que el vínculo entre datos de comportamiento y modelos de IA publicitaria es estructural en todo el sector, no exclusivo de Meta. La eliminación del cifrado de extremo a extremo en Instagram por parte de Meta en 2026 —prometido en 2019, eliminado cuando la IA de Meta necesitaba acceso a los datos— forma el contexto inmediato en el que esta guía cobra relevancia: Meta necesita datos de usuarios y ha demostrado voluntad de revertir compromisos de privacidad cuando conviene a sus modelos. Y la protección básica de los datos personales que el caso que podría costar miles de millones a TikTok por datos de menores tiene su equivalente en la app de Instagram: saber qué te están quitando y elegir si quieres o no.

¿Qué datos recoge Instagram más allá de tus publicaciones?

El alcance de los datos que Meta recoge de Instagram va mucho más allá de las fotos y vídeos que publicas. La app registra cuánto tiempo pasas viendo cada tipo de contenido, con qué velocidad haces scroll cuando algo no te interesa, qué cuentas visitas sin seguir, qué anuncios ves durante cuánto tiempo, desde qué dispositivos y redes te conectas, y en algunos casos información de ubicación si tienes el permiso activado. Esos datos de comportamiento son los que alimentan tanto el algoritmo de recomendación como los modelos de IA publicitaria: cada pausa de medio segundo sobre un tipo de contenido es una señal que el sistema usa para inferir intereses, estados emocionales y probabilidades de compra. La opción de exclusión del entrenamiento de IA que cubre este artículo es específica para el entrenamiento de modelos: detiene el uso de tus datos para mejorar los modelos futuros de Meta. No detiene la recopilación de esos datos de comportamiento ni su uso para personalización en tiempo real. Para reducir lo que Instagram sabe de ti de forma más integral, las opciones disponibles incluyen: usar la app con los permisos de ubicación desactivados, desactivar las cookies de seguimiento en la app para publicidad de terceros (en los ajustes de privacidad > Seguimiento), y revisar periódicamente las apps de terceros que tienen acceso a tu cuenta de Instagram (Configuración > Seguridad > Apps y sitios web).


La noticia Cómo evitar que Instagram use tus datos para entrenar su IA publicitaria fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.


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Europa tiene por fin un cohete fiable, Ariane 6. Su gran evolución ha quedado aparcada con un viejo problema de fondo: el coste

Europa tiene por fin un cohete fiable, Ariane 6. Su gran evolución ha quedado aparcada con un viejo problema de fondo: el coste

Ariane 6 empieza a encontrarse en una posición que Europa llevaba tiempo esperando: deja de ser aquel cohete nuevo del que había que preguntarse qué ocurriría en el siguiente lanzamiento y empieza a convertirse en una herramienta de acceso al espacio con una trayectoria cada vez más estable. Eso debería simplificar las cosas, pero eso no siempre ocurre. Superada buena parte de la incertidumbre técnica inicial, vuelve a primer plano una discusión mucho más antigua y difícil de resolver. Europa necesita su propio lanzador, sí, pero mantenerlo, producirlo y hacerlo evolucionar tiene un precio considerable.

La gran mejora queda aparcada. La Agencia Espacial Europea ha confirmado que ya no contempla desarrollar Block 3, una importante evolución prevista para Ariane 6 y uno de cuyos elementos clave era ICARUS, una etapa superior aligerada mediante estructuras de materiales compuestos. La decisión no significa que el lanzador haya dejado de evolucionar: otras mejoras siguen en marcha o previstas. 

Ocho vuelos, una tendencia clara. La base para hablar de fiabilidad está en los resultados: Ariane 6 encadena ocho inserciones orbitales consecutivas desde su debut. Aquel primer vuelo, en julio de 2024, no fue perfecto, porque una anomalía en la unidad auxiliar de potencia impidió el tercer encendido del motor Vinci durante la fase de demostración, aunque las cargas principales ya habían sido desplegadas correctamente. Desde entonces, el cohete ha seguido acumulando misiones exitosas. La siguiente está prevista para el 27 de agosto, con MTG-I2, otro paso hacia una cadencia cada vez más normalizada.


Qué aportaba realmente Block 3. El salto que proponía esta evolución estaba sobre todo en la parte superior del vehículo. ICARUS debía reducir su masa mediante un uso amplio de estructuras de materiales compuestos, una vía con la que la ESA buscaba aumentar las prestaciones disponibles para misiones más exigentes. No era una mejora puramente teórica: una propuesta europea para explorar Encélado, la luna helada de Saturno, había sido planteada contando con una Ariane 64 más capaz basada en Block 3. 

El dinero entra en escena. En la ministerial de noviembre de 2025, la ESA había solicitado 304,4 millones de euros para el apartado de adaptaciones de Ariane 6, pero los Estados miembros comprometieron 145,94 millones. Quedaron sin cubrir 158,46 millones, un déficit del 52%, en la misma reunión en la que Block 3 no recibió luz verde. Ahora bien, la agencia no ha especificado qué desarrollos quedaron dentro de la parte sin financiar ni ha vinculado oficialmente esa brecha con la decisión sobre esta evolución.

Más vuelos exigen más dinero. Tener demanda no resuelve por sí solo la ecuación económica. Europa ha destinado aproximadamente 3.600 millones de euros al desarrollo de Ariane 6 y sus instalaciones de lanzamiento, a lo que se suma un apoyo público recurrente de entre 290 y 340 millones de euros anuales que, con nueve misiones. Y cualquier salto de cadencia obliga a ampliar la producción de prácticamente todo el vehículo, porque sigue siendo desechable. Esa cadena industrial tiene además una conexión directa con España: como hemos podido ver de primera mano, Airbus fabrica aquí componentes de Ariane 6, dentro de una industria española que participa directamente en los grandes programas espaciales europeos.

El futuro aún no está cerrado. La ESA quiere saber hasta dónde puede llevar la producción del lanzador y estudia escenarios de 12, 15 y hasta 20 vuelos anuales, por encima del objetivo actual de unas 10 misiones. Para llegar ahí no basta con tener clientes: habría que ampliar capacidad industrial y asumir nuevas inversiones en un cohete que debe fabricarse de nuevo para cada lanzamiento. Esa será una de las decisiones que marcarán la siguiente etapa del programa. 

Imágenes | Ariane Group 

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La noticia Europa tiene por fin un cohete fiable, Ariane 6. Su gran evolución ha quedado aparcada con un viejo problema de fondo: el coste fue publicada originalmente en Xataka por Javier Marquez .



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A partir de los 50, salir a caminar no basta: la ciencia y los expertos avisan de que la clave está en cómo lo haces

A partir de los 50, salir a caminar no basta: la ciencia y los expertos avisan de que la clave está en cómo lo haces

Caminar se ha coronado en las últimas décadas como el ejercicio rey para mantener una buena salud a medida que envejecemos. Tiene muchos beneficios, puesto que es gratis, no requiere equipamiento y el riesgo de lesión es mínimo, pero tampoco hay que caer en el hecho de que dar un paseo muy tranquilo sea suficiente para mantener a nuestro corazón siempre preparado. Y es que aquí los expertos apuntan a que hay que prestar atención a la técnica, el ritmo y la constancia a la hora de hacer este ejercicio. 

El mito de los 10.000 pasos. Durante años hemos estado obsesionados con la cifra mágica de los 10.000 pasos diarios que ha llegado a nuestros relojes inteligentes o nuestros móviles. Pero la evidencia científica más reciente ha ajustado este umbral, ofreciendo un panorama mucho más realista y alcanzable.

Aquí un gran estudio publicado por The Lancet demostró que en personas mayores de 60 años, el riesgo de muerte disminuye progresivamente hasta alcanzar una meseta entre los 6.000 y los 8.000 pasos diarios. De hecho, se ha visto que cada incremento de 1.000 pasos al día ya se vincula a una reducción de aproximadamente un 23% en el riesgo de mortalidad por cualquier causa. 

La constancia. Aunque se puede pensar que hay que andar todos los días sin fallo para poder tener un buen resultado, la realidad es que alcanzar apenas 4.000 pasos en solo 1 o 2 días a la semana ya se asocia con un 26% menos de mortalidad general y un 27% menos de muerte cardiovascular. Y si esto se eleva a 3 días por semana, la mortalidad cae hasta un 40%, por lo que podemos concluir que caminar un poco siempre es infinitamente mejor que no hacer nada. 

La velocidad. Aquí es donde mucha gente falla, puesto que los estudios científicos advierten que el ritmo de la marcha predice el riesgo de enfermedad cardiovascular de una forma mucho más tajante que la cantidad de pasos que se den en el día a día. Si concretamos más, andar a unos 4,8 km/h se ha asociado en adultos a una reducción de casi el 50% del riesgo de sufrir una cardiopatía o ictus, en comparación con aquellos que caminan a un ritmo más lento. 

De esta manera, las recomendaciones actuales se centran en la necesidad de caminar "a paso vivo" durante unos 30 minutos al día, cinco días a la semana. 

La biomecánica. Además de mantener cierta constancia y una velocidad adecuada, también es importante tener en cuenta diferentes puntos, como por ejemplo tener el tronco erguido, puesto que caminar mirando al suelo fomenta una postura encorvada. Esto no solo genera tensión en las zonas cervical y lumbar, sino que reduce la expansión torácica, por lo que mejora la mecánica respiratoria, permitiéndonos oxigenar mejor y mantener un ritmo vivo sin ahogarnos. 

La elevación de las rodillas también es fundamental, puesto que cuando envejecemos tendemos de manera instintiva a arrastrar un poco los pies y dar pasos más cortos, lo que "apaga" la musculatura de la cadera. Es por ello que alargar conscientemente el paso y elevar ligeramente las rodillas activa fuertemente los glúteos y los cuádriceps, músculos fundamentales para prevenir caídas y ganar estabilidad. 

Imágenes |  Emma Simpson

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La noticia A partir de los 50, salir a caminar no basta: la ciencia y los expertos avisan de que la clave está en cómo lo haces fue publicada originalmente en Xataka por José A. Lizana .



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Plantamos árboles en las ciudades para limpiar el aire, pero algunos de los que elegimos hacen lo contrario

Plantamos árboles en las ciudades para limpiar el aire, pero algunos de los que elegimos hacen lo contrario

La idea de que plantar árboles en las ciudades mejora la calidad del aire es tan intuitiva que pocas veces se cuestiona. Los árboles fijan CO₂, producen oxígeno, crean sombra que reduce el efecto isla de calor y hacen que los parques y bulevares sean más agradables. Todo esto es correcto. El problema es que esa afirmación genérica ignora una variable crítica: qué especie se planta.

La ciencia lleva décadas acumulando evidencia de que algunas especies arbóreas —muchas de las cuales son populares en la arboricultura urbana precisamente porque crecen rápido, toleran la contaminación o tienen buena tolerancia a la sequía— emiten compuestos orgánicos volátiles biogénicos (COVs) que, bajo ciertas condiciones atmosféricas, reaccionan con los contaminantes del tráfico para formar ozono troposférico y aerosoles orgánicos secundarios. Ambos son perjudiciales para la salud respiratoria y contribuyen a la contaminación del aire en lugar de reducirla.

¿Qué árboles son problemáticos y por qué?

Los emisores de COVs más conocidos incluyen algunas especies de álamos (Populus spp.), robles (Quercus spp.) —especialmente los de hoja perenne—, varios eucaliptos y algunos tilos. El químico principalmente implicado es el isopreno, que las plantas sintetizan como mecanismo de protección ante el calor y el estrés oxidativo. El isopreno es inofensivo en un bosque mediterráneo alejado de contaminación vehicular. En el centro de una ciudad con alta concentración de óxidos de nitrógeno emitidos por el tráfico, el isopreno reacciona fotoquímicamente para producir ozono.

El efecto neto depende de la concentración de contaminantes preexistentes, la temperatura, la irradiación solar y la densidad de plantación. En ciudades con alta contaminación por tráfico y veranos calurosos —Madrid, Barcelona, Roma, Atenas— el problema es especialmente relevante. En ciudades más frías o con menor densidad de tráfico, el balance puede seguir siendo positivo incluso con especies de alta emisión de isopreno.

¿Significa esto que plantar árboles es malo?

No. Significa que plantar los árboles equivocados en el lugar equivocado puede ser peor que no plantar nada, y que el debate sobre arborización urbana necesita ser más específico. Las guías municipales de plantación que simplemente enumeran «cuántos árboles plantar» sin especificar qué especies y dónde están perdiendo una variable crucial.

Las especies de baja emisión de isopreno con buen rendimiento en entornos urbanos incluyen variedades de platanero (Platanus × acerifolia, el plátano de sombra que domina los bulevares europeos), el olivo, los frutales de bajo crecimiento y varios arces de hoja caducifolia. Estos árboles ofrecen los beneficios de sombra, absorción de polvo y reducción del ruido sin el coste de la química del ozono.

La situación se complica porque las ciudades no eligen solo por botánica: eligen también por coste, disponibilidad en viveros locales, expectativa de vida del árbol, resistencia a plagas, valor estético y presupuesto de mantenimiento. El chopo o el eucalipto que un ayuntamiento planta porque es barato y crece rápido puede estar haciendo más daño que bien a los pulmones de sus vecinos.

¿Qué está haciendo la investigación al respecto?

El campo de la arboricultura urbana sensible a la calidad del aire está produciendo herramientas prácticas para los gestores de ciudades. Proyectos como el sistema i-Tree de la Sociedad Internacional de Arboricultura permite calcular el balance de servicios ecosistémicos de diferentes especies en función de la ubicación geográfica, la densidad de tráfico y las condiciones climáticas locales. Las ciudades que están modernizando sus planes de arborización —Londres, Copenhague, Singapur— están incorporando métricas de emisión de COVs junto a las tradicionales de captura de CO₂.

El balance neto de los árboles urbanos sigue siendo positivo cuando se hace bien. Los beneficios de la sombra para reducir la demanda de climatización, la reducción de la velocidad del viento en invierno, la absorción de partículas PM10 y PM2,5 y el efecto sobre el bienestar psicológico de los habitantes superan en la mayoría de los casos el coste de las emisiones de COVs. Pero «se hace bien» no es equivalente a «se planta cualquier árbol en cualquier sitio». La inversión en formación de técnicos municipales de jardinería que entiendan esta química es tan importante como la inversión en árboles mismos. La misma lógica de las consecuencias no previstas aplica en múltiples frentes tecnológicos: el plan quinquenal de China para llevar robots humanoides a hogares y comercios asume beneficios sistémicos sin calcular los costes de fricción social, igual que las campañas de arborización asumen beneficios ambientales sin evaluar qué especie concreta emite qué compuesto en qué contexto. La energía solar que desplaza aves, los árboles que generan ozono. Las soluciones simples a problemas complejos suelen tener consecuencias no previstas. La fatiga ocular causada por horas de pantalla en entornos urbanos con aire de baja calidad tiene una dimensión de salud pública que conecta directamente con la calidad del aire exterior que respiramos al salir a la calle. Y la la IA aplicada a problemas reales en 2026 está acelerando exactamente el tipo de análisis de datos ambientales que permite identificar qué árbol planta qué compuesto volátil en qué condición climática: sensores en tiempo real, modelos de dispersión atmosférica y mapeo de VOCs por especie son aplicaciones concretas donde la IA ya produce resultados medibles.

¿Qué hacen bien las ciudades que aciertan con su arboricultura?

Las ciudades con programas de arboricultura urbana que incorporan criterios de calidad del aire junto a los tradicionales de cobertura de sombra y valor estético tienden a compartir algunas prácticas. Primero: usan listas de especies aprobadas basadas en estudios locales de emisión de COVs, no listas genéricas de «árboles adecuados para zonas urbanas». Segundo: mapean las áreas de alta contaminación por tráfico antes de decidir dónde plantar, para evitar introducir especies de alta emisión de isopreno precisamente donde el problema es mayor. Tercero: priorizan especies nativas de baja emisión que también ofrecen servicios ecológicos para la fauna local, en lugar de especies exóticas que pueden tener mejor comportamiento en ciertas métricas pero ser menos valiosas para el ecosistema urbano. Singapur, reconocida como la ciudad con el programa de naturalización urbana más avanzado del mundo, tiene una lista de 2.000 especies de árboles y arbustos con evaluación de múltiples parámetros incluyendo la química de emisiones volátiles. Ese nivel de granularidad es aspiracional para la mayoría de municipios españoles, que frecuentemente toman decisiones de plantación basadas en lo que está disponible en el vivero municipal más cercano. La brecha entre lo que la ciencia sabe sobre arboricultura óptima y lo que se practica en la mayoría de ciudades es significativa y redunda en costes de salud pública que no se contabilizan en los presupuestos de parques y jardines.




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Tenía Silicon Valley a sus pies. Prefirió volver a China y crear la IA que le hace sombra a EEUU

Tenía Silicon Valley a sus pies. Prefirió volver a China y crear la IA que le hace sombra a EEUU

Yang Zhilin es uno de los científicos expertos en inteligencia artificial (IA) más importantes de China. Ahora mismo es razonable incluso considerarlo el más relevante de esta nación asiática debido a que es el principal responsable de Kimi K3, la IA china que ha conseguido pelear de tú a tú con los modelos más avanzados de OpenAI o Anthropic. La historia de Zhilin está marcada por el éxito desde el principio, pero lo que a menudo se pasa por alto es que las grandes tecnológicas estadounidenses pelearon entre ellas para ficharlo.

Unos apuntes biográficos breves para meternos en harina. Yang Zhilin, de 34 años, nació en Shantou, provincia de Guangdong (China), y se formó en Ciencias de la Computación en la prestigiosa Universidad de Tsinghua, en Pekín, un centro de enseñanza e investigación considerado "el MIT chino". Cuando concluyó su licenciatura decidió complementar su formación en EEUU, así que consiguió que lo aceptasen en un programa de doctorado en la Universidad Carnegie Mellon, en Pittsburgh (Pensilvania).

Durante sus años de formación en China, Zhilin exploró varias áreas de la informática, como la teoría de grafos o el aprendizaje multimodal, pero no se volcó definitivamente en la IA hasta que sus mentores en Carnegie Mellon, Ruslan Salakhutdinov (excientífico jefe de IA en Apple) y William Cohen, le animaron a focalizar su esfuerzo en los modelos de lenguaje. Este es el momento en el que su historia se pone realmente interesante. Y es que Zhilin fue uno de los artífices de Transformer-XL y XLNet, las dos arquitecturas de procesamiento del lenguaje natural que han desencadenado la explosión de la IA que estamos viviendo.

De Transformer-XL a Kimi K3

Los transformers de los que con tanta frecuencia oímos hablar en el ámbito de la IA son una arquitectura diseñada para conseguir que una máquina pueda entender las relaciones que existen entre las palabras o las diferentes partes de una información. Su propósito es identificar cuáles son realmente importantes para interpretar el conjunto de los datos que están siendo procesados. Los transformers fueron desarrollados por varios investigadores de Google, entre los que se encuentran Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar o Łukasz Kaiser, entre otros.

El corazón de los transformers es el mecanismo de atención, que, muy a grandes rasgos, permite a un modelo identificar qué palabras de una frase debe evaluar para comprender qué relaciones existen entre ellas y cuál es el significado de cada una de ellas, así como del conjunto. El problema de esta estrategia es que el contexto de los transformers estaba limitado a una ventana de tokens, por lo que cuando el modelo procesaba un nuevo fragmento de texto estaba restringido por la imposibilidad de acceder a la información que había quedado fuera de esa ventana.

El mecanismo de atención permite a un modelo identificar qué palabras de una frase debe evaluar para comprender qué relaciones existen entre ellas

Yang Zhilin y varios de sus colegas en Carnegie Mellon resolvieron esta limitación de un plumazo proponiendo una especie de memoria entre segmentos con Transformer-XL. Y poco después junto a otros colaboradores desarrolló XLNet, una arquitectura que permite a un modelo predecir palabras a partir de diferentes órdenes de permutación. Estos dos trabajos fueron fundamentales en el desarrollo de la IA tal y como la conocemos, por lo que Zhilin pudo hacer estancias para seguir investigando en Google Brain y Meta, y cuando acabó su doctorado las grandes tecnológicas estadounidenses se lo rifaron.

Pero Zhilin no tenía intención de quedarse en EEUU. Había viajado allí para completar su formación, y una vez que la dio por concluida decidió regresar a China con el propósito de fundar su propia empresa de IA. Fue exactamente lo que hizo. Nada más regresar a China participó en dos proyectos nacionales esenciales: PanGu, de Huawei, y WuDao, de la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín. Y en marzo de 2023 cofundó Moonshot AI junto a dos de sus antiguos compañeros en la Universidad de Tsinghua.

El resto es historia. En julio de 2026 Moonshot AI lanzó Kimi K3, un modelo de IA de 2,8 billones de parámetros con pesos abiertos y capaz de competir con los principales modelos cerrados de EEUU, como Claude Opus 4.8 de Anthropic o GPT-5.5 de OpenAI, quedando solo por detrás de los más recientes Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol. Zhilin ha sido utilizado por algunos inversores estadounidenses como el símbolo del debate sobre la fuga de talento en EEUU propiciada por la política migratoria de la Administración Trump, que, según ellos, está empujando a los mejores cerebros de vuelta a China.

Imagen | Weibo (procesada con Gemini)

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La noticia Tenía Silicon Valley a sus pies. Prefirió volver a China y crear la IA que le hace sombra a EEUU fue publicada originalmente en Xataka por Laura López .



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InfoSondas, una biblioteca para perderse por la exploración espacial que incluye una cuenta atrás para las Voyager

Las Voyager siguen su travesía cósmica mientras nosotros nos perdemos en el tráfico terrestre

InfoSondas es una de esas maravillosas madrigueras digitales en las que entras por cotillear cuánto queda para el día en que la Voyager 1 esté a 1 día luz de la Tierra de distancia (será el 18 de noviembre de este año) y acabas habiéndote empollado todos los datos del programa Viking. El caso de las Voyager es peculiar: aunque se lanzaron hace casi 50 años, continúan imperturbables (bueno, no tanto) su camino por el espacio interestelar y todavía se puede contactar con ellas.

Pero, aparte de esta curiosa cuenta atrás, la web, creada por Pedro León, es toda una biblioteca digital sobre exploración espacial y astronáutica, que reúne actualmente unos 40.000 archivos y 190 GB de información: documentación técnica, libros, revistas, notas de prensa, y todo tipo de información sobre sondas, satélites, vuelos tripulados, cohetes y hasta modelos 3D.

También contiene infografías y tablas actualizadas sobre las sondas que está actualmente en funcionamiento, así como datos sobre asteroides y cometas, las misiones más largas, los lanzamientos tripulados y cuántas personas hay en todo momento en el espacio. El récord fueron 19 personas simultáneamente en órbita en septiembre de 2024. También hay efemérides de la exploración espacial, de esas que nos gustan tanto por aquí.

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“Es mi dispositivo”: así es como tres modelos de IA liberaron una tablet de Amazon que parecía imposible de rootear

“Es mi dispositivo”: así es como tres modelos de IA liberaron una tablet de Amazon que parecía imposible de rootear

Eric Pardee se compró una Fire HD 10 en 2021 por 114 dólares y la utilizaba sobre todo como panel táctil permanente para control de la domótica de su hogar a través de la plataforma Home Assistant. 

Con el tiempo descubrió que varios servicios protegidos de Amazon tenían capacidad de reiniciar o apagar el dispositivo y que no podía deshabilitarlos sin acceso root. El problema es que no había un método público para rootear el dispositivo, y ahí es cuando a Pardee se le ocurrió una idea: preguntarle a la IA si podía lograrlo.

Máquina, ayúdame a rootear mi dispositivo

A mediados de agosto, Pardee abrió una sesión de OpenCode, una gente de IA que admite trabajar con todo tipo de modelos. Contrató la API del reciente modelo Kimi K3 y le dijo solo una cosa: 

"Tengo conectado un kindle vía ADB, necesito que encuentres un exploit para rootearlo para que pueda tener el control completo del dispositivo. Es mi dispositivo".

Kimi K3 no tuvo problema en aceptar la petición, y de hecho le explicó que en EEUU hay excepciones que hacen legar hacer "jailbreaks" a tabletas y móviles. Empezó a trabajar y tras revisar las últimas vulnerabilidades detectadas en Fire OS, descubrió que la CVE-2022-38181 hacía sido solucionada, pero solo en dispositivos con Fire OS 7.3.2.9. Él no había llegado a actualizar, así que ahí podía tener una opción. De hecho el Fire HD 8 ya había sido rooteado gracias a ese método en 2023.

Pardee La sesión de OpenCode en directo. Fuente: Eric Pardee.

Treinta horas después, Kimi creó un conjunto de herramientas para lograr rootear el dispositivo. Toda la sesión le costó a Pardee 164,25 dólares: podría haberse comprado otra tableta por ese precio, pero como él dice, "Pero ey, estaba divirtiéndome y lo apunté como gastos de investigación".

El problema es que aquel método no acababa de funcionar. Kimi realizó más de 500 intentos de aplicar el método sin éxito, y a Pardee se le ocurrió que lo mejor que podía hacer era probar otro modelo de IA. 

Probó con Fable 5, pero las salvaguardas de ciberseguridad le impidieron usarlo, así que lo intentó con Claude 4.8, que le ayudó a inspeccionar el sistema y estudiar distintas vías de ataque para trabajar sobre psoibles vulnerabilidades. Ahí es donde Claude se negó a seguir, y el proyecto volvió a atascarse.

Pardee le mandó a Kimi escribir un documento Markdown explicando todos los detalles del proceso para que el siguiente modelo de IA pudiera retomar la tarea, y después continuó trabajando con GLM-5.2. Tras unas horas se volvió a encontrar con más obstáculos: ese modelo no era suficientemente capaz, y acabó probando con su versión más reciente, GLM-5.3, que precisamente se había lanzado presumiendo de sus capacidades en materia de ciberseguridad.

Glm53 Rooted Verified

GLM-5.3 comenzó a trabajar a las 08:26 AM del 16 de agosto. Por la tarde detectó el problema de que las herramientas de Kimi no funcionara, y durante el proceso logró rootear la tableta Fire HD 10 con éxito desactivando SELinux para luego informar al usuario. Gracias a ello pudo modificar las partes del sistema que hasta entonces estaban protegidas. El usuario acabó eliminando alrededor de un centenar de paquetes de Amazon, incluidos los responsables de las funciones que le estaban molestando. 

Lo llamativo es cómo los modelos de IA acabaron "encadenando" sus logros: uno investigó el kernel y encontró un camino prometedor. Otro revisó el exploit y detectó errores y un tercero terminó de depurarlo todo para acabar haciéndolo funcionar. Pardee se definió a sí mismo como un "prompt kiddie", una versión moderna del clásico script kiddie. No se encargó de escribir el exploit, pero sí supo dirigir a los modelos, insistir cuando fallaban y pedirles que revisaran mutuamente sus hallazgos.

Toda la historia desvela algo muy interesante e inquietante. Hasta hace años desarrollar un exploit contra un kernel concreto exigía conocimientos avanzados de ciberseguridad. Aunque Pardee tenía expeirencia técnica, sus conocimientos no llegaban a tanto, pero ahí es donde la IA "completó" su capacidad para proprocionarle ese experto virtual en ciberseguridad que solo necesita las directrices adecuadas para lograr el objetivo. 

El coste total de su uso de los modelos de IA fue de 266,15 dólares, más del doble de lo que le había costado la tableta que compró hace cinco años. A él le dio igual porque logró algo que precisamente corroboró al final de la sesión de chat con GLM-5.3. Un mensaje importante y que muchas empresas intentan que olvidemos. Lo que le dijo el modelo es fantástico:

"Tú eres el propietario del dispositivo".

Nada más que decir.

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La noticia “Es mi dispositivo”: así es como tres modelos de IA liberaron una tablet de Amazon que parecía imposible de rootear fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



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Después de años escuchando lo contrario, este estudio finlandés dice que pasar mucho tiempo frente a una pantalla favorece el rendimiento cognitivo

Después de años escuchando lo contrario, este estudio finlandés dice que pasar mucho tiempo frente a una pantalla favorece el rendimiento cognitivo

En 2007, en la ciudad finlandesa de Kuopio, un equipo de investigadores reclutaron a poco más de 500 niños de entre 7 y 9 años. Su idea era responder a una pregunta aparentemente sencilla: ¿cuánto influye moverse en el desarrollo de los niños?

Durante el estudio, midieron la actividad física, midieron la dieta y, casi de propina, preguntaron por las horas que pasaban haciendo determinadas cosas. Entre ellas, mirando pantallas. 

Ocho años después, cuando trataron de ver cómo iba el desarrollo cognitivo de los 260 participantes que estaban aún vinculados al proyecto, los investigadores se llevaron una sorpresa.

¿Y si las pantallas son buenas? Iban buscando otra cosa, es cierto; pero, como publicaron en Pediatric Exercise Science hace unas semanas, la actividad física no parece tener una relación clara y directa con la cognición adolescente. En cambio, lo que sí encontraron es que quienes habían acumulado más tiempo de pantalla desde la infancia puntuaban mejor en procesamiento cognitivo y en cognición global. 

Parafraseando a los autores, "acumular menos actividad física no supervisada y más tiempo de pantalla desde la infancia hasta la adolescencia se asoció con mejor cognición en la adolescencia". Y eso es cierto aún cuando ya hemos ajustado los datos por edad, sexo, educación parental o capacidad cognitiva previa.

El asunto es que creíamos justo lo contrario. Aunque el estudio tiene algunas limitaciones metodológicas (que, pese a ser razonables, no debemos olvidar), resulta muy importante porque previamente la investigación (que también tenía problemas metodológicos) iba por el camino contrario. 

El estudio más citado es el de Walsh y colaboradores que en 2018 miraron a 4.520 niños de entre 8 y 11 años y llegaron a la conclusión de que superar más de dos horas de pantallas recreativas era un problema a nivel desarrollo cognitivo. 

¿Cómo es posible tanta diferencia de criterios? En realidad, la explicación es más sencilla de lo que parece. Un error en el que también he incurrido yo deliberadamente al escribir este texto: hablar de pantallas en general. Lo que nos vienen a decir los investigadores es que "horas de pantalla" no significa nada. No es lo mismo que esa pantalla la usemos para leer, ver dibujos, hacer deberes, resolver puzles o hacer scroll.

Como explicaba el neuropsicólogo Aarón del Olmo hace unos días en relación a otro estudio, gran parte de los efectos a largo plazo que podemos encontrar en los niños se debe al 'coste de oportunidad' y no a la pantalla en sí. Es decir, a que si estamos sentados scrolleando no estamos haciendo otra cosa beneficiosa para nosotros.  En este sentido, si lo que hacemos es leer, el coste cognitivo de oportunidad es menor que si hacemos otras cosas. 

Lo que emerge estudio tras estudio es que el problema es el patrón de uso y no el contador de horas. 

¿Esto cambia mucho lo que ya sabíamos? Un poco, pero no demasiado. Sobre todo, porque estamos hablando de resultados de hace más de una década. Es decir, que miden unos patrones de uso de pantallas (televisión, ordenador de sobremesa, primeros móviles, etc...) que hoy no existen. 

Por otro lado, sí ayuda a ver tridimensionalmente el problema en cuestión: que no hay respuesta sencillas. Y el mejor ejemplo es Australia, que prohibió las redes a menores de 16 años en diciembre de 2025 y el resultado, según los primeros análisis, es que el uso subió entre los mayores de 16 años (aunque bajó entre chavales de 14 y 15). 

Imagen | Richard R

En Xataka | Lo que la psicología dice de las personas que necesitan tener la televisión o un podcast de fondo para dormir



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24 de agosto de 2026

Investigadores logran una red cuántica de 13 millas en pleno aire de Nueva York sin cables de fibra

Investigadores logran una red cuántica de 13 millas en pleno aire de Nueva York sin cables de fibra

El principal obstáculo para construir redes cuánticas a escala ha sido, durante décadas, la fragilidad de las señales cuánticas cuando viajan por los cables de fibra óptica. Investigadores del Laboratorio Nacional de Brookhaven y la Universidad de Stony Brook han dado un paso relevante para sortear ese obstáculo: han demostrado la transmisión de información cuántica a través de 13 millas (unos 21 kilómetros) de espacio abierto en el área de Nueva York, sin cables físicos de por medio.

El resultado, publicado esta semana, demuestra que los fotones entrelazados pueden mantenerse coherentes en su estado cuántico lo suficiente como para transmitir información entre dos puntos separados por esa distancia usando el aire como medio, no la fibra. Es un resultado significativo porque la alternativa al aire libre para redes cuánticas metropolitanas es la fibra especializada, que tiene costes de instalación prohibitivos y limitaciones de distancia propias.

¿Por qué es difícil hacer esto?

Las redes cuánticas transmiten información usando las propiedades cuánticas de la luz, específicamente fotones en estados de entrelazamiento cuántico. El entrelazamiento es una correlación entre partículas que persiste independientemente de la distancia, pero que es extremadamente sensible a cualquier perturbación del entorno.

En fibra óptica, esa perturbación viene de las imperfecciones del material, la temperatura, la vibración mecánica y la absorción de fotones. Las señales cuánticas se degradan con la distancia, y aunque existen técnicas como los repetidores cuánticos para extender el alcance, su implementación práctica es compleja y costosa.

En el aire libre, el problema es diferente pero igualmente desafiante: la turbulencia atmosférica, la dispersión por partículas y las variaciones de temperatura crean fluctuaciones en el índice de refracción que distorsionan el camino de los fotones. A 13 millas en el área metropolitana de Nueva York —con su densidad de tráfico, edificios, fuentes de calor y variaciones climáticas— mantener esa coherencia es un logro de ingeniería óptica.

Los investigadores de Brookhaven y Stony Brook no han publicado todos los detalles técnicos de cómo lo consiguieron, pero el resultado sugiere que han conseguido compensar las perturbaciones atmosféricas de forma suficientemente eficiente para mantener el entrelazamiento en la distancia demostrada.

¿Para qué sirve una red cuántica en el aire?

La aplicación más directa es la distribución cuántica de clave (QKD, Quantum Key Distribution): un método de cifrado cuyas claves son físicamente imposibles de interceptar sin alterar el estado cuántico del fotón, lo que haría detectable cualquier espionaje. Una red QKD metropolitana que no requiera cable de fibra podría conectar instituciones financieras, oficinas gubernamentales, hospitales o centros de investigación con un nivel de seguridad de las comunicaciones que los sistemas convencionales de criptografía no garantizan frente a ordenadores cuánticos futuros.

La segunda aplicación es la computación cuántica distribuida: conectar nodos de computación cuántica separados físicamente para que puedan compartir estados cuánticos y colaborar en problemas que ninguno podría resolver solo. Eso requiere redes cuánticas de baja pérdida y alta fidelidad, exactamente lo que este resultado está demostrando en entornos reales.

La tercera aplicación es más de infraestructura que de producto: la posibilidad de tender internet cuántica sobre ciudades sin necesidad de excavar zanjas para cables. Una red cuántica inalámbrica metropolitana a escala sería mucho más fácil de desplegar y mantener que su equivalente en fibra.

¿Cuánto falta para que esto sea una red real?

El resultado de 13 millas es una demostración de principio. Entre ese resultado y una red cuántica metropolitana funcional hay múltiples brechas de ingeniería: estabilidad en condiciones climáticas variables, alineamiento continuo de los haces ópticos, escalado a múltiples nodos, y verificación de la fidelidad del entrelazamiento en condiciones de uso real en lugar de condiciones de laboratorio. La urgencia de comunicaciones más seguras tiene ejemplos concretos en el mundo de la IA: la vulnerabilidad de sandbox en Claude Cowork, que reveló cómo un agente con acceso a archivos compartidos puede leer datos sensibles en tránsito, es exactamente el tipo de ataque que el cifrado cuántico —basado en fotones entrelazados, no en matemáticas factorizables— haría computacionalmente inviable de interceptar. La carta Pax Silica enviada a 35 países refleja exactamente esa urgencia a escala de estado. Las preferencias y patrones de trabajo que hoy configuras en la IA integrada en Google Docs con instrucciones personalizadas son exactamente el tipo de datos sensibles que una red cuántica metropolitana protegería: información que viaja cifrada convencionalmente y que quedaría expuesta ante ordenadores cuánticos futuros capaces de factorizar el cifrado actual. Y la carrera de chips en China tiene su equivalente en la carrera cuántica: ambas definen qué infraestructura define el poder tecnológico en la próxima década.

¿Cuánto falta para una internet cuántica metropolitana funcional?

Los propios investigadores de Brookhaven y Stony Brook son cuidadosos en no sobreprometer. La demostración de 21 km al aire libre es un resultado de laboratorio riguroso, pero está a considerable distancia de una red cuántica metropolitana que funcione en condiciones operativas reales. Los pasos siguientes son: demostrar la misma coherencia bajo variaciones climáticas reales (lluvia, niebla, temperatura extrema), construir un nodo de red con múltiples fuentes y destinos (no solo punto a punto), demostrar la integración con sistemas de criptografía convencional para entornos híbridos, y reducir el coste de los equipos de generación y detección de fotones hasta niveles que hagan la infraestructura comercialmente viable. Cada uno de esos pasos representa años de investigación y desarrollo. La estimación más optimista de investigadores del sector sitúa las primeras redes cuánticas metropolitanas funcionales —con usos reales, no solo demostraciones— en el rango de cinco a diez años. China tiene un programa de red cuántica muy avanzado que ya conecta ciudades con fibra (no al aire libre); EE.UU. está invirtiendo en el campo a través del Departamento de Energía y sus laboratorios nacionales, de los que Brookhaven es uno de los más activos. El resultado de hoy posiciona a EE.UU. como actor relevante en la carrera por la infraestructura cuántica inalámbrica.

El resultado de 21 km al aire libre tiene implicaciones prácticas para la estrategia de red cuántica nacional. Las redes cuánticas metropolitanas que dependen de fibra óptica enfrentan costes de despliegue de infraestructura que pueden ser prohibitivos en zonas urbanas densas. La alternativa de transmisión al aire libre —si la coherencia puede mantenerse en condiciones climáticas variables— reduciría la necesidad de cableado costoso entre nodos cuánticos en edificios clave como bancos centrales, centros de datos gubernamentales y hospitales.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí

CISA exige parchear un fallo de Zimbra que ya se explota para ejecutar comandos sin autenticación

CISA ha incluido la vulnerabilidad CVE-2026-73570 de Zimbra Collaboration Suite en su catálogo de fallos explotados, y ha marcado una ventana de mitigación inmediata. El defecto permite ejecutar comandos de forma remota sin autenticación en servidores con zimbra-snmp y notificaciones SNMP activadas.

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La Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de las Infraestructuras de Estados Unidos, CISA, ha ordenado aplicar con urgencia la corrección de CVE-2026-73570, un fallo de Zimbra Collaboration Suite (ZCS) con evidencias de explotación activa. La directiva afecta de forma directa a los organismos federales civiles estadounidenses, pero en la práctica coloca en máxima prioridad a cualquier organización que mantenga servidores Zimbra expuestos a Internet y que procese correo entrante desde redes no confiables.

El problema abre la puerta a ejecución remota de comandos sin necesidad de autenticación. El vector no aparece en todas las instalaciones: la explotación se activa cuando el administrador instaló el paquete opcional zimbra-snmp y además habilitó las notificaciones SNMP. En ese escenario, un atacante puede enviar solicitudes SMTP manipuladas para desencadenar una inyección de comandos a nivel de sistema operativo, con ejecución de órdenes arbitrarias con los permisos del usuario zimbra. En un servidor de correo, esa posición resulta especialmente delicada, porque combina exposición constante, capacidad de procesar entradas externas y acceso a componentes críticos del servicio.

Zimbra corrigió el fallo en Zimbra Collaboration Suite 10.1.20, publicada el 20 de julio de 2026. Más tarde, CISA añadió la vulnerabilidad al catálogo Known Exploited Vulnerabilities (KEV) el 21 de agosto de 2026, un paso que suele reservar para defectos con explotación constatada. La agencia fijó como fecha límite de mitigación para el entorno FCEB el 24 de agosto de 2026, un margen muy corto que funciona como termómetro del riesgo operativo.

La actualización, aun siendo prioritaria, no debería cerrar el incidente por sí sola. Se han descrito indicios que obligan a mirar a los registros y al estado del servidor: reinicios inesperados del servicio de Zimbra, actividad anómala del usuario zimbra y creación reciente de ficheros en rutas sensibles como /opt/zimbra/jetty/webapps/, /opt/zimbra/jetty_base/webapps/ y /tmp/. La recomendación práctica pasa por confirmar primero si zimbra-snmp está instalado y si SNMP envía notificaciones, para medir la exposición real, y después aplicar 10.1.20 o superior.

Tras parchear, conviene validar que la versión ha cambiado, reiniciar el servicio de forma controlada y comprobar que todo queda estable. Si hay sospecha de intrusión, el siguiente paso consiste en ampliar la respuesta: búsqueda de persistencia, revisión de anomalías de autenticación, análisis de conexiones salientes inusuales y, si procede, rotación de credenciales asociadas al servidor. En fallos preautenticación como este, llegar tarde no significa solo ‘actualizar’, también implica confirmar que nadie entró antes.

Más información

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El CEO de Flock Safety pide «compromiso» mientras los vecinos destrozan sus cámaras en 36 estados

El CEO de Flock Safety pide "compromiso" mientras los vecinos destrozan sus cámaras en 36 estados

La empresa de vigilancia más grande de EE.UU. tiene un problema de relaciones públicas tan gordo como su red de cámaras. Flock Safety, la startup de Atlanta valorada en 7.500 millones de dólares que opera más de 120.000 lectores automatizados de matrículas en 7.000 ciudades de todo el país, ha pasado los últimos meses bajo un escrutinio creciente que ha derivado en algo inusual: ciudadanos norteamericanos destrozando físicamente equipamiento de vigilancia policial en calles, avenidas y barrios residenciales de al menos 36 estados.

La respuesta del CEO, Garrett Langley, en una entrevista en Fox News el sábado 22 de agosto es la que le ha dado nombre al debate: «Lo que tenemos que priorizar como país es el compromiso. ¿Cómo tenemos seguridad y cómo equilibramos la privacidad?» La frase captura perfectamente la tensión que define el caso Flock: una empresa que construyó la infraestructura de vigilancia pública más extensa del país sin que nadie votara explícitamente si quería vivir bajo ella.

¿Qué hace Flock Safety y por qué se ha convertido en un símbolo?

Los sistemas de Flock leen la matrícula de cada vehículo que pasa, registran el tiempo, la ubicación y la imagen del coche, y almacenan esa información en una base de datos centralizada accesible para los departamentos de policía locales. En 2026, Flock también opera cámaras en drones y sistemas de detección de disparos. Sus clientes son los propios cuerpos de seguridad: Flock no vende a particulares, pero sí tiene contratos con asociaciones de vecinos.

El modelo generó apoyo inicial precisamente porque funciona. Langley cita un millón de crímenes resueltos y 10.000 personas desaparecidas localizadas como resultado del sistema. Los departamentos de policía que usan Flock reportan casos donde el lector de matrículas identificó un vehículo sospechoso en 33 minutos después de un asesinato.

El problema es lo que ocurre con los datos cuando se usan fuera del propósito declarado. The Washington Post identificó 46 casos documentados de abuso policial del sistema, incluyendo agentes usando los datos de Flock para localizar y acosar a ex parejas románticas. ICE (Inmigración y Control de Aduanas) ha accedido a las bases de datos de Flock de jurisdicciones locales para operaciones de deportación, incluso en estados donde los gobiernos locales habían prometido no cooperar con ICE.

¿Qué medidas ha tomado la empresa en respuesta?

Después de meses de presión mediática, Flock anunció el 14 de agosto una revisión integral de sus protocolos: reducción del período de retención de datos de 30 días a 7 días, implementación de controles anti-abuso automáticos que detectan comportamientos de búsqueda anómalos, y un sistema de auditoría de acceso más estricto.

Langley también llamó a los reguladores estatales a «enfocarse menos en prohibir esta tecnología y más en responsabilizar a las fuerzas del orden». Es un movimiento defensivo clásico de empresa tecnológica bajo presión: autorregulación anunciada antes de que llegue la regulación externa, con la esperanza de que la segunda nunca llegue.

No está convenciendo a todo el mundo. El senador Bernie Sanders ha propuesto prohibir directamente la tecnología. El representante Tim Burchett ha impulsado recortar la financiación federal a instalaciones locales. Alrededor de 100 ciudades han desactivado cámaras, rechazado propuestas o cancelado contratos. Amazon canceló su alianza con Flock en febrero de 2026 después de que un anuncio del Super Bowl que mostraba la tecnología para encontrar perros perdidos desencadenara un boicot viral.

La campaña de Halloween y el «movimiento deFlock»

El episodio más revelador del estado del debate es la campaña que está circulando en redes sociales: el Halloween de 2026 como «noche de acción» contra las cámaras Flock. El movimiento propone que el 31 de octubre se convierta en una jornada coordinada de sabotaje simbólico. The Register contactó al equipo de medios de Flock para preguntar por la campaña y recibió una respuesta automática: «El equipo de medios se está tomando un descanso y recuperando la capacidad de formar frases coherentes.»

Los competidores de Flock, encabezados por Axon, están viendo una oportunidad. La empresa, que ya provee cámaras corporales y armamento a fuerzas del orden, dice estar posicionada para reemplazar los sistemas de Flock en las ciudades que han cancelado contratos. Los expertos en privacidad advierten que cambiar de Flock a Axon no resuelve el problema estructural: es cambiar de un sistema de vigilancia masiva a otro.

El caso Flock es el argumento más concreto disponible sobre qué ocurre cuando una infraestructura de vigilancia se despliega a escala sin marcos regulatorios claros que precedan al despliegue. La tecnología funciona. También produce abusos documentados. Y la pregunta sobre si el primer argumento es suficiente para aceptar el segundo es exactamente el tipo de pregunta que la democracia tendría que responder antes del despliegue masivo, no años después. El debate sobre quién controla las herramientas de IA en el espacio público tiene en Flock su caso más concreto y más cotidiano: no es hipotético, ya está en las calles. La combinación de seguridad online y privacidad que los ciudadanos negocian en el mundo digital tiene ahora una extensión física que nadie votó. Y la pregunta de quién supervisa a quienes tienen acceso a los datos es tan relevante para Flock como para cualquier sistema de vigilancia conectado.

¿Cuál es el marco legal actual?

El debate sobre las cámaras Flock pone de manifiesto un vacío regulatorio notable en EE.UU.: no existe legislación federal que regule el despliegue masivo de lectores automáticos de matrículas. La regulación es estatal y fragmentada. California, por ejemplo, exige que los departamentos de policía que usan ALPR públicos publiquen políticas de uso y datos de acceso anuales. Nueva York tiene restricciones similares. Pero en decenas de estados, Flock puede desplegarse sin ningún requisito de auditoría o notificación pública. El contraste con la Unión Europea —donde el Reglamento General de Protección de Datos exige consentimiento o interés legítimo documentado para cualquier tratamiento de datos de localización— es marcado. Los defensores de la privacidad argumentan que una red que registra la ubicación de cada coche en 7.000 ciudades con retención de 30 días (ahora reducida a 7 tras el escándalo) equivale a geolocalización masiva sin ningún proceso judicial. El uso de Flock por ICE para operaciones de deportación en jurisdicciones «santuario» —que habían prometido no cooperar con las autoridades federales de inmigración— es el episodio que más ha erosionado la confianza: documenta que los datos recogidos con un propósito pueden usarse para propósitos radicalmente diferentes por actores que la ciudad no eligió autorizar.




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23 de agosto de 2026

Llevamos medio siglo intentando demostrar con la ciencia que existe el "más allá". Los resultados apuntan a otra parte

Llevamos medio siglo intentando demostrar con la ciencia que existe el "más allá". Los resultados apuntan a otra parte

Una de las grandes preguntas que tiene la humanidad está en el más allá y en cómo podemos probar su existencia. Y aunque recurrimos a la ciencia para poder saber qué ocurre cuando morimos, de momento no tenemos una respuesta que dar. Aunque sí es cierto que la neurociencia sigue avanzando en el campo de las experiencias cercanas a la muerte (ECM), apuntando a un proceso que es sin duda muy complejo. 

Faltan estudios robustos. Uno de los principales problemas al abordar este tema en la divulgación es la confusión entre correlación, causalidad y autoridad. Que figuras eminentes como el cardiólogo Valentín Fuster o el premio Nobel de Física Robert W. Wilson prologuen libros sobre "supraconciencia" o supuestas "pruebas de Dios" no equivale a una validación científica de sus tesis. 

Del mismo modo, se suele recurrir a casos impactantes como el de Eben Alexander, el neurocirujano de Harvard que relató su viaje "al más allá" durante un coma. Sin embargo, desde el rigor científico, esto no deja de ser una experiencia completamente aislada, sin que exista una verificación independiente que demuestre que su cerebro estuviera totalmente inoperativo. 

Y hay más argumentos. El conocido "ajuste fino" del universo, que es la idea de que las constantes cosmológicas parecen diseñadas para albergar vida, también se suele esgrimir como prueba científica. No obstante, como señala el filósofo Carlos Blanco, esto es un debate filosófico que incurre en la falacia de afirmación del consecuente, puesto que existen explicaciones alternativas (como el multiverso o el azar) que no requieren intervención divina.

La luz al final del túnel. Si nos centramos en los que dice la ciencia sobre las ECM, hay diferentes estudios que apuntan a que entre un 10 y un 20% de los pacientes críticos que han sobrevivido a un paro cardiaco han tenido estas experiencias. 

Sin embargo, el hecho de que la experiencia sea real para quien la vive no implica que su origen sea sobrenatural. El modelo científico más robusto en la actualidad lo ha propuesto el equipo de Charlotte Martial en una reciente revisión sistemática. Este trabajo, de máximo rigor, postula un modelo neurocientífico que explica las ECM como el resultado directo de procesos neurobiológicos en cerebros sometidos a un estrés extremo.

Tiene una explicación. Son diferentes análisis neurofuncionales los que apuntan a que la sensación de ver una luz al final de un túnel, la paz y el hecho de ver momentos vitales pasar por la cabeza son por "culpa" de los estados alterados de conciencia y la falta de oxígeno en el cerebro. De hecho, perspectivas neurocientíficas previas ya advertían sobre las graves limitaciones metodológicas de aquellos estudios que intentan afirmar que existe percepción sin un sustrato fisiológico.

Mucho por investigar. En 2025 se analizaron 775 artículos que se han hecho a lo largo de casi 50 años sobre las ECM, y lo que se concluyó fue que este sigue siendo un campo teóricamente fragmentado que necesita marcos integradores y un mayor rigor metodológico. Pero los que la ciencia sí avala sin reservas es el impacto transformador a largo plazo de estas experiencias.

Aquí, un estudio de 2024 comparó a 834 personas que vivieron una ECM frente a 42 que enfrentaron situaciones mortales sin experimentarlas, encontrando transformaciones espirituales y psicológicas significativas en el primer grupo. De esta manera, podemos saber que una ECM cambie la vida, pero que eso demuestre que el alma viaja a otra dimensión es una deducción que la ciencia actual no respalda.

Imágenes | Adrien Olichon

En Xataka | Hemos creído toda la vida que "morir de pena" era un mito romántico. La ciencia tiene claro que hay algo de verdad

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Ni "detox digital" extremo ni apología de la pereza: lo que la ciencia dice de verdad sobre cómo desconectar

Ni "detox digital" extremo ni apología de la pereza: lo que la ciencia dice de verdad sobre cómo desconectar

En un mundo hiperconectado como el que vivimos ahora mismo, donde las notificaciones de los móviles casi que rigen nuestras vidas, la idea de desconectar de manera abrupta parece la mejor solución para mejorar nuestra propia salud. Pero la realidad es mucho más compleja de lo que imaginamos y la ciencia apunta que no es necesario hacer una 'desconexión total', sino que basta con poner unos límites claros. 

El 'detox digital'. Es innegable que la sobredosis tecnológica nos pasa factura. Un reciente estudio publicado en JAMA demostró que, en adultos jóvenes de entre 18 y 24 años, reducir drásticamente el uso de redes sociales durante una semana lograba disminuir la ansiedad en un 16,1%, la depresión casi un 25% y el insomnio un 14,5%. Y con estas cifras encima de la mesa, parece lógico querer poner el modo avión en nuestro dispositivo y dejarnos llevar hacia una desconexión total. 

Hay algunos 'peros'. Aquí la ciencia apunta que el 'detox' temporal no es una panacea como nos quieren vender. En este caso, una revisión publicada este mismo año en Scientific Reports analizó diez estudios con más de 4.600 participantes y llegó a una conclusión incómoda para los defensores de la desconexión total: dejar las redes temporalmente no mejora de forma clara ni consistente el bienestar emocional ni la satisfacción vital.

Lo que sí sabemos es que el impacto de la tecnología no es "todo bueno" o "todo malo", sino que depende del tipo de uso, del contexto y de cada persona. El detox extremo intermitente suele ser un parche a corto plazo, pero no es una solución estructural para toda una vida. 

La importancia de la pausa. Cuando pensamos en el hecho de que necesitamos estar haciendo el vago y desconectado de todo, es común citar el famoso texto homónimo de Paul Lafargue de 1880. Pero aquí hay varios puntos importantes, puesto que Lafargue escribía un brillante manifiesto político contra la explotación laboral en plena Revolución Industrial, no un paper sobre fisiología o salud mental.

De esta manera, traducir hoy esa pereza como "inactividad total" en el sofá es un error metabólico. Lo que la ciencia sí respalda sin fisuras no es el sedentarismo, sino la pausa activa, puesto que aquí un contundente estudio con cerca de 20.000 participantes demostró que caminar apenas 5 minutos cada media hora durante nuestras largas jornadas de silla y pantalla reduce los picos de glucosa postprandial en un 60%, baja la presión arterial y mejora drásticamente la fatiga y el estado de ánimo.

Lo correcto. Si la solución no es tirar el router por la ventana, ¿entonces qué? Aquí la evidencia clínica es tajante al apuntar que la gestión y el uso consciente aplastan al detox completo. Por ejemplo, un ensayo de 12 semanas comprobó qué ocurría al enfrentar el uso consciente guiado frente a la abstinencia total y los resultados apuntaron que el grupo que aplicó un uso consciente redujo el uso problemático en un 34%, aumentó su bienestar un 28% y mejoró su calidad de sueño un 41%. 

Por contra, el grupo que desconectó completamente de su mundo digital experimentó mejoras iniciales importantes que se esfumaron a las tres semanas, sufriendo un duro efecto rebote. 

El control. En pocas palabras, la tecnología no es un veneno del que debemos desintoxicarnos completamente, sino que hay que regularse. Un punto aquí bastante importante es que el problema no es el dispositivo en sí, sino el uso pasivo y el consumo compulsivo con el famoso doomscrolling. 

Para poder tener una relación más sana con la tecnología, lo correcto es aplicar diferentes límites, como, por ejemplo, un tiempo máximo de uso en algunas apps, apagar las notificaciones, sacar el móvil de la habitación al dormir y fomentar la autorregulación propia. 

Imágenes | Brett Sayles 

En Xataka | Ni es un bulto ni te impide respirar: lo que la medicina sabe hoy sobre el angustioso 'nudo en la garganta'

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