13 junio, 2026

En 2023, la inteligencia artificial explotó con modelos grandes de lenguaje natural (LLM) que supusieron un antes y un después a todos los niveles: chatbots por doquier, despidos masivos en empresas de tecnología, nuevos ataques impulsados por IA… Pero a la par que los usuarios y empresas comenzaban a adoptar estas herramientas como parte de su trabajo o su día a día, incluso como confesor personal en muchas ocasiones, los expertos comenzaron a alertar de algo que pasaba desapercibido. Entre la comunidad científica de la industria tecnológica, hubo muchas voces que compartieron una grave preocupación: si el aprendizaje de la IA se basa en lo que ya maneja otra IA, no solo las compañías se enfrentan al colapso de sus modelos, sino que la humanidad en conjunto se podría encaminar hacia el colapso de su conocimiento. Esto ocurre porque los LLM no son capaces de interpretar la realidad, sino que están basados en pura probabilidad: cada palabra a la anterior, ha sido calculada fríamente para que la respuesta se base estrictamente en lo más probable que pueda ocurrir. Además, algunos de estos modelos dejan de entrenarse con contenido “real” creado por humanos, por lo que pueden caer en un bucle del que los expertos han avisado: si la IA continúa alimentando sus bases de datos con el contenido de la web, en 5 o 10 años los datos “reales” podrían valer oro. En tal caso, el último temor del ser humano sería tener que enfrentarse a una súper inteligencia artificial, sino más bien a una que se ha vuelto vaga, que no respeta la diversidad y que, además, no cumpla con su función principal, ayudar a las personas. Del colapso del modelo al colapso del conocimiento A mitad de 2024, con apenas tiempo para comprender el devenir de la IA generativa, la revista Nature publicó un estudio que ya apuntaba a lo que podría pasar si esta comenzaba a simplificar sus respuestas. Entre sus conclusiones, una de las principales radicaba en que, con el paso del tiempo, todo iría a peor; tras entrenar a varios modelos con datos sintéticos –no creados por humanos–, descubrieron que los datos más valiosos acababan perdiéndose. “El colapso del modelo es un proceso degenerativo en el cual, con el tiempo, los modelos empiezan a olvidar la verdadera distribución de los datos subyacentes… Las colas de la distribución (los datos raros pero valiosos) son los que desaparecen primero”, expresaron ya en su momento los investigadores con preocupación. Para entender esto, lo mejor es ilustrarlo con algo tan básico como que el cielo es de color azul. Si a una IA se le enseña esto constantemente mediante la respuesta más probable de otros modelos, muy probablemente acabará obviando que el cielo puede estar nublado o incluso olvidará que existen atardeceres anaranjados. Básicamente, si extrapolamos esta obviedad a cuestiones más complejas, se podría alcanzar una situación a medio y largo plazo en la que la IA se vuelva recursiva, que repita clichés para simplemente agradar al usuario, en lugar de ofrecer respuestas con valor. En una publicación de este mismo año, varios economistas del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) fueron un paso más allá, ilustrando lo que vendría después, a lo que denominaron el colapso del conocimiento humano. “Cuando el esfuerzo humano es lo suficientemente elástico y las recomendaciones de la IA superan un umbral de precisión, la economía puede caer en un estado de colapso del conocimiento en el que el conocimiento general desaparece por completo a largo plazo”, expresan los expertos. A lo largo de la historia, el ser humano se ha tenido que enfrentar a brechas de conocimiento que no pasaron de una generación a la siguiente, quizá con el ejemplo más popular en la quema de la Biblioteca de Alejandría, pero también con la destrucción más reciente del patrimonio cultural en ciertas regiones en guerra. Aquí entra en juego el conocimiento general, la base de datos del ser humano, y el conocimiento específico, una solución para problemas concretos; la IA se basa más en estas últimas por su idiosincrasia, algo que puede afectar a la capacidad del ser humano para resolver problemas, sin que el conocimiento general se pueda ampliar. Si la IA entra en bucle, se perderá información Durante estos últimos 3 años, la industria tecnológica no solo se ha enfrentado a una incertidumbre causada por el potencial de la IA, sino que ha sido protagonista de numerosos despidos en el ámbito de la verificación humana. A ello hay que añadir que prácticamente todos los modelos se basan en el scrapping, un proceso en el que se recogen contenidos disponibles en la web, un punto importante teniendo en cuenta que ya son un gran porcentaje los creados por IA para generar un beneficio económico rápido casi sin esfuerzo. En conclusión, hay un gran riesgo evidente: si la IA se refuerza a sí mismo, o termina siendo recursiva, no solo obviaría las excepciones menos probables, sino que terminaría en una pérdida de información general para la humanidad. “La mejora de la IA requiere un ‘verificador externo’. Sin la intervención de un criterio humano superior o un sistema de verificación independiente, el sistema converge inevitablemente hacia la pérdida de información”, advierte otro estudio de la Universidad de Cornell. A día de hoy, ante la convergencia de todas estas dificultades, la teoría del colapso cobra cada vez más fuerza y ofrece un clave esencial para revertirla: el conocimiento humano es único y debe ser preservado. Quizá en este sentido se están proponiendo regulaciones que marquen exactamente el territorio de la IA, con el contenido etiquetado por defecto; en tal caso, un modelo de scrapping podría identificar la IA como un elemento a ignorar. De lo contrario, el ser humano se podría enfrentar a otra crisis de conocimiento e información, con el riesgo que esto conlleva a todos los niveles.

Parece que el sector de la inteligencia artificial no nos va a dar tregua este año y la última novedad llega de la mano de Anthropic. La firma ha decidido mover ficha con un lanzamiento doble que busca equilibrar la potencia bruta con la seguridad necesaria para no meterse en líos. Con la llegada de los nuevos modelos Fable 5 y Mythos 5, la compañía no solo pretende plantar cara a sus competidores más directos, sino también establecer un nuevo estándar en lo que a tareas complejas se refiere. Este despliegue tiene una importancia especial para el ecosistema tecnológico, ya que estamos hablando de herramientas que, por primera vez, abren capacidades de alto nivel al usuario de a pie. Aunque el mercado español y europeo suele recibir estas innovaciones con cierta cautela por la regulación, la propuesta de Anthropic parece diseñada para cumplir con las expectativas de eficiencia sin descuidar los filtros éticos que tanto preocupan a las instituciones actuales. Claude Fable 5: Potencia para todos con cinturón de seguridad La joya de la corona para el gran público es, sin duda, la versión denominada Claude Fable 5. Este modelo se presenta como el más capaz que la empresa ha dejado en manos de los usuarios generales hasta la fecha. Lo que más llama la atención no es solo su velocidad, sino su capacidad para aguantar el tipo en procesos largos y enrevesados. No es moco de pavo: se dice que es capaz de liderar la mayoría de las pruebas de rendimiento actuales, superando a versiones previas de la competencia en campos tan diversos como la ingeniería de software o la investigación científica. En términos prácticos, lo que nos cuentan es que este modelo puede encargarse de tareas que antes nos llevarían semanas. Un ejemplo que ha dado mucho que hablar es el de la empresa Stripe, que logró migrar millones de líneas de código en apenas un día, algo que a un equipo humano le habría costado meses de sudor y lágrimas. Además, el modelo no se queda corto en el apartado visual, siendo capaz de reconstruir el código de una web solo con mirar una captura de pantalla o incluso pasarse juegos clásicos de consola analizando las imágenes en tiempo real. Sin embargo, tanta capacidad conlleva sus riesgos, y ahí es donde entran en juego los famosos guardarraíles. Para evitar que alguien use esta tecnología para crear ciberataques o trastear con sustancias peligrosas, Anthropic ha implementado un sistema de redirección inteligente. Si el modelo detecta que la pregunta va por mal camino, la consulta salta automáticamente a Claude Opus 4.8, una versión más moderada. Aseguran que esto solo pasa en un porcentaje muy pequeño de las sesiones, así que en el día a día no debería ser un estorbo para el usuario común. Mythos 5 y el Proyecto Glasswing: Solo para ojos autorizados Por otro lado tenemos al hermano mayor, el enigmático Claude Mythos 5. Este modelo es esencialmente la misma base que Fable, pero con la diferencia de que viene con menos ataduras. Eso sí, no se lo van a dar a cualquiera. De momento, su uso está restringido a lo que ellos llaman socios de confianza y entidades gubernamentales a través del Proyecto Glasswing. La idea es que este modelo sea una herramienta de defensa para proteger infraestructuras críticas y cazar fallos de seguridad antes de que los malos se aprovechen de ellos, evitando que Claude Mythos vulnere la seguridad de sistemas avanzados. La distribución de este software ya está alcanzando a organizaciones de todo el mundo, incluyendo a unas 150 entidades en España que podrán poner a prueba estas capacidades de ciberdefensa. Es un movimiento estratégico que busca ganar ventaja frente a otras IAs similares que están por venir. Lo curioso es que, a pesar de ser mucho más potente que las versiones anteriores, han conseguido que el precio sea más asequible, situándose en unos 10 dólares por millón de tokens de entrada, lo que facilita que más empresas puedan integrarlo en sus sistemas. En cuanto a la disponibilidad para los suscriptores de los planes Pro o Enterprise, el acceso a Fable 5 será gratuito por un tiempo limitado, concretamente hasta finales de junio. A partir de esa fecha, el sistema pasará a funcionar mediante créditos, al menos hasta que la capacidad de los servidores permita abrir el grifo de forma definitiva. Es un paso lógico si tenemos en cuenta que mover semejante cantidad de datos requiere una infraestructura que no se construye de la noche a la mañana. Este lanzamiento coincide con un momento dulce para Anthropic, que parece estar preparando su salida a bolsa tras un crecimiento que ha dejado a muchos con la boca abierta. Con una política de retención de datos de 30 días para vigilar la seguridad y un rendimiento que asusta en programación y razonamiento analítico, la empresa se posiciona con fuerza en la carrera por la hegemonía de la inteligencia artificial. Se trata de un avance que, bien gestionado, podría cambiar la forma en la que interactuamos con las máquinas en nuestro trabajo diario, ofreciendo herramientas que realmente comprenden el contexto y nos ahorran las tareas más tediosas.

El éxito suele generar admiración y convertirse en una referencia para quienes buscan alcanzar sus objetivos. Sin embargo, Bill Gates lleva años defendiendo una idea que va en dirección contraria. Los momentos más valiosos para aprender no suelen llegar cuando todo sale bien, sino cuando aparecen los errores, las oportunidades perdidas y los problemas que obligan a replantearse decisiones. El cofundador de Microsoft declaró lo siguiente: “Está bien celebrar el éxito, pero es más importante aprender de las lecciones que nos da fracasar”, y vaya que tiene mucha razón. Cuando equivocarse aporta más que acertar Bill Gates fundó Microsoft junto a Paul Allen en 1975. Con el paso de los años, la compañía se convirtió en una de las empresas más influyentes del mundo gracias al desarrollo de software que impulsó la expansión de los ordenadores personales. Su trayectoria le permitió acumular éxitos, pero también enfrentarse a errores que acabarían moldeando su forma de entender los negocios. Precisamente por eso, sus reflexiones sobre el fracaso proceden de alguien que ha experimentado ambas caras de la moneda. El éxito demuestra que una estrategia ha funcionado, pero no siempre explica por qué. En ocasiones, incluso puede generar una falsa sensación de seguridad que lleva a pensar que todas las decisiones tomadas eran correctas. Pero los errores funcionan de manera distinta, ya que obligan a analizar qué salió mal, identificar debilidades y entender qué debería haberse hecho de otra forma. Este proceso de reflexión suele aportar información útil para afrontar desafíos futuros. Por eso Gates considera que fracasar no es necesariamente algo negativo. Lo verdaderamente importante es la capacidad de extraer enseñanzas de esas experiencias y utilizarlas para mejorar. Uno de los ejemplos más conocidos es el mercado de los teléfonos móviles, donde Bill Gates ha reconocido en varias ocasiones que uno de sus mayores errores fue no reaccionar a tiempo ante la revolución de los sistemas operativos móviles. Mientras Android se consolidaba como la plataforma dominante para millones de dispositivos en todo el mundo, Microsoft no consiguió posicionar una alternativa capaz de competir en igualdad de condiciones. La compañía llegó tarde a una carrera que acabaría definiendo una nueva era tecnológica. Para él, este episodio representa una demostración clara de por qué es necesario analizar los errores con honestidad, ya que ignorarlos habría impedido comprender lo que ocurrió realmente. Una lección que también surgió fuera de los negocios La frase del fundador de Microsoft no se limita al ámbito empresarial, sino que también ha reconocido públicamente el impacto que tuvo su divorcio de Melinda Gates, una experiencia que describió como uno de los momentos más difíciles de su vida. El proceso tuvo consecuencias emocionales que se prolongaron durante años y le obligó a reflexionar sobre aspectos personales que nada tenían que ver con la tecnología o los negocios. Esa experiencia reforzó una idea que lleva tiempo defendiendo: incluso las situaciones más dolorosas pueden dejar enseñanzas valiosas si se afrontan con voluntad de aprender. La reflexión de Bill Gates no glorifica el fracaso ni minimiza el valor del éxito, sino que su mensaje es más práctico, donde los errores suelen contener información que los triunfos no proporcionan. Ya sea en una empresa, en una carrera profesional o en la vida personal, la capacidad de aprender de lo que salió mal puede convertirse en una de las herramientas más poderosas para seguir avanzando.

ChatGPT fue el primer asistente de IA que se popularizó entre el gran público. Gente que nunca había oído hablar de inteligencia artificial, de pronto tenía esta app en su teléfono móvil para buscar cosas en internet, traducir y resumir cosas o generar imágenes para compartir en WhatsApp. Pero todo va muy rápido. Y pronto llegaron Gemini y Claude. Hoy, la competencia es grande y variada. Pero estos tres bots conversacionales son los más descargados en las principales tiendas de apps móviles. Así que es posible que tengas los tres instalados en tu smartphone. ¿Te gustaría importar tus chats de IA entre Gemini, Claude y ChatGPT?  Tener dos o más asistentes de IA a mano es siempre una buena decisión. En tu día a día te habrás encontrado con situaciones en las que uno es mejor que otro respondiendo determinadas preguntas o realizando las tareas que le encomiendas. Así que cambiar entre uno y otro te permitirá sacar lo mejor de cada uno. Además, te será útil para sortear los límites de las cuentas gratuitas en tareas como generar imágenes o usar el modelo más avanzado de IA. Por otro lado, tanto si utilizas de manera indistinta Gemini, Claude y ChatGPT como si quieres sustituir uno de estos modelos de IA por otro, puede que te interese importar tus chats de IA, así como aquella información que le facilitaste a tu asistente inteligente para personalizarlo y que se comportara como a ti te gusta. Hacerte tuya una IA no es tan simple como iniciar una conversación. Para configurarla a tu gusto es necesario aportarle ciertos datos y, en ocasiones, corregirla en tus chats. Algo que puede llevar tiempo. Pero con las opciones para migrar, importar y exportar datos, ahorrarás tiempo y esfuerzo. Por qué importar tus datos y chats de IA Qué no puedes hacer al importar chats de IA Importar chats de IA manualmente Importar chats y datos a Gemini Importar tus chats y datos a Claude Importar chats y datos a ChatGPT Por qué importar tus datos y chats de IA Cada modelo de IA tiene una manera propia de responder a tus preguntas. Aunque en la mayoría de ocasiones actúen muy parecido, Google, Anthropic y OpenAI, entre otros, han entrenado a sus modelos de IA a su manera. En ocasiones, con métodos similares, pero con resultados no siempre iguales. Solo hay que ver las diferencias en los resultados de los tests que se realizan con cierta frecuencia. Así que una forma de personalizar un modelo de IA consiste en el uso que hace cada usuario. Con cada pregunta, con cada tarea, con cada archivo que compartimos, estos asistentes aprenden y evolucionan. Así que importar tus chats y datos entre apps de IA puede serte útil por varias razones. Para conservar tu historial de conversaciones. Las conversaciones contienen información útil. Aunque puedes reformular la misma pregunta un millón de veces, en ocasiones es más práctico revisar una conversación antigua para encontrar esa respuesta. Para compartir prompts efectivos. Los prompts o directrices influyen en la respuesta que te dará la IA. Un buen prompt puede marcar la diferencia. Y puedes aprovecharlo para crear tu propio chat personalizado, GPT personalizado en ChatGPT o proyecto en Gemini. Para combinar lo mejor de cada IA. En tareas complejas, puedes iniciar una conversación con un modelo de IA y luego seguirla en otro, una vez has obtenido parte de la respuesta. Así puedes combinar las destrezas y puntos fuertes de cada IA a tu favor. Como copia de seguridad. Damos por hecho que toda app o servicio que usamos durará para siempre. Pero un buen día desaparece, sufre un ataque y/o ocurre cualquier cambio en sus condiciones de uso y pierdes tu historial de conversaciones y otros datos importantes. Migrar o importar tus chats de IA es una manera de asegurarte de que los tendrás a buen recaudo pase lo que pase. Qué no puedes hacer al importar chats de IA No todo va a ser positivo en la tarea de importar tus datos y chats de IA entre dos o más asistentes inteligentes. Para empezar, no hay un método rápido y fiable. Es decir, no es tan simple como generar un archivo y dárselo a tu IA. Como sí ocurre, por ejemplo, cuando quieres importar contraseñas o enlaces favoritos entre navegadores web. Por ahora, no hay un estándar que permita importar chats de IA al instante. Esto implica que el proceso de migrar tus datos de un asistente de IA a otro no es perfecto. Es decir, sí puedes hacer una copia de seguridad de tus conversaciones y facilitárselas a otros asistentes. Pero más complicado es exportar el resto de datos o los ajustes que vayas haciendo con el tiempo. Parte de esos ajustes se perderán sin remedio o son imposibles de exportar. Otro detalle que debe quedar claro es que cada modelo de IA tiene su propio entrenamiento, arquitectura, infraestructura y personalidad. Cuando importas una conversación y los datos de configuración de cada modelo, solo importas eso. El modelo cambia cuando pasas de Gemini a Claude o ChatGPT y viceversa. Importar chats de IA manualmente La manera más simple de importar tus chats de IA es, sencillamente, copiar y pegar el texto de la conversación de un asistente a otro. Es algo que puedes hacer en cualquier momento, que habrás probado en más de una ocasión y que sirve para dar contexto, acortar el camino y, en definitiva, combinar dos modelos de IA en un mismo tema o tarea. Obviamente, es un método poco práctico si tienes decenas de conversaciones. Pero si tienes unos pocos chats, puede serte útil hacer esto si necesitas obtener distintas opiniones de una misma cuestión. O quieres confrontar dos asistentes preguntándoles a partir de lo que ha dicho su IA rival. Importar chats y datos a Gemini Google tiene una página dedicada a la tarea de importar tus conversaciones de otro modelo de IA a Gemini. La página viene encabezada por la frase “Transfiere tu

La celebración de la Semana de la Ópera del Teatro Real de Madrid llega a su momento de mayor interés hoy día 13 de junio. Y lo hace con una multitudinaria retransmisión en directo en lugares de toda España. A continuación, te contamos dónde puedes ver gratis Romeo y Julieta tras la aparición de su protagonista en La Revuelta. Roméo et Juliette, la obra más conocida en España como Romeo y Julieta, se ha convertido, de la mano del conocido Gounod, en uno de los grandes éxitos del Teatro Real. Su fama no solo lleva a que las entradas se agoten con rapidez, sino que sus responsables han decidido compartirla con todo el mundo gratis. ¿Dónde se podrá ver? El Teatro Real quiere que todo el mundo pueda ver Romeo y Julieta y así disfrutar con la gran interpretación que hace Nadine Sierra. La artista, que se ha transformado en uno de los rostros más reconocibles de la ópera, cuenta con miles de seguidores en todo el mundo. Por ello, la obra se podrá ver en los siguientes lugares: Auditorios Museos Centros culturales Ayuntamientos Plazas Todo ello cubriendo una gran extensión a través de todo tipo de pueblos y de lugares de España. A continuación, compartiremos contigo la lista completa de los lugares donde podrás ver la obra. Ten en cuenta que la retransmisión comenzará a las 19:30 horas de hoy 13 de junio. En algunos de los lugares han avisado que el inicio será a las 18:45 para dar comienzo a los preparativos y la previa. Nadine Sierra en Romeo y Julieta. / Foto: RTVE Nadine Sierra brilla a lo grande Nadine Sierra (Fort Lauderdale , 1988) es una soprano estadounidense cuya fama se extiende por el mundo entero. La hemos podido ver en obras como Orfeo y Eurídice, El sueño de una noche de verano o en esta versión de Romeo y Julieta. La artista está considerada como una de las mejores voces del momento y, en este caso, se une al talento de Thomas Jolly. Este profesional del teatro es quien ha dado forma a esta particular versión de la obra original de William Shakespeare, la cual sigue siendo tan relevante hoy día como en el pasado. Lo más llamativo de esta versión son sus grandes decorados, el vestuario digno del cine que se utiliza y el uso de herramientas visuales que hacen de la obra un espectáculo difícil de superar. La mismísima Ópera de París participa en la coproducción para lograr que esta versión de la obra deje huella entre todos los que la vean. Además de Sierra hay que destacar la presencia de Javier Camarena, un tenor de origen mexicano que también hace un papel estupendo. En la historia están acompañados de otros profesionales, como Roberto Tagliavini, Sonia Ganassi, Carles Pachon o Héloïse Mas. Su aparición en La Revuelta Nadine Sierra también ha sido noticia en los últimos días por su aparición en La Revuelta, donde tuvo la oportunidad de interpretar en vivo “Vissi d’arte “, un aria de Giacomo Puccini. La artista le proporcionó a esta aria de Tosca, una ópera bien conocida, un toque que cautivó a la audiencia. Con Edoardo Barsotti al piano, Sierra se metió en el bolsillo al público.