La inteligencia artificial se ha convertido en el relato dominante de nuestro tiempo. Todo parece explicarse a través de ella: los despidos, las inversiones multimillonarias, las alianzas estratégicas y hasta el rediseño completo de las grandes compañías tecnológicas. Pero basta con mirar un poco más allá del titular fácil para entender que estamos interpretando mal lo que está ocurriendo. Esto no va de inteligencia: va de poder.

Durante años, la narrativa de la tecnología se apoyaba en una promesa más o menos creíble de democratización. Internet reducía barreras de entrada, el software permitía a pequeñas empresas competir con grandes incumbentes y la innovación parecía surgir de cualquier garaje bien conectado. La inteligencia artificial, al menos en su versión actual, está haciendo exactamente lo contrario. Está elevando de manera dramática los costes de entrada y concentrando el control en un número cada vez más reducido de actores.

El cambio es estructural. Ya no basta con desarrollar un buen algoritmo o un modelo competitivo. Ahora hay que tener acceso a enormes cantidades de datos, capacidad de cómputo prácticamente ilimitada, chips especializados, infraestructuras energéticas capaces de sostener centros de datos gigantescos y, por supuesto, el músculo financiero necesario para sostener todo eso durante años sin retorno inmediato. No es casualidad que las grandes tecnológicas estén invirtiendo cifras descomunales en este terreno: Meta, por ejemplo, prevé un gasto de capital de entre 115,000 y 135,000 millones de dólares en 2026, impulsado en gran medida por infraestructuras de inteligencia artificial.

En ese contexto, muchas de las noticias que estamos viendo dejan de ser sorprendentes. Los despidos masivos en grandes tecnológicas no son una consecuencia inevitable del progreso, sino una decisión estratégica que utiliza la inteligencia artificial como narrativa legitimadora. Mientras compañías como Meta o Microsoft reducen plantilla, redoblan al mismo tiempo su apuesta por la inteligencia artificial y la infraestructura asociada, en una combinación que difícilmente puede entenderse como casual

Pero lo más interesante no está solo en los despidos, sino en lo que los acompaña. La inteligencia artificial ha dejado de ser un problema puramente de software para convertirse en una cuestión industrial. Las grandes compañías están asegurando acceso directo a energía, construyendo centros de datos a una escala sin precedentes e incluso impulsando proyectos energéticos específicos para alimentar esa demanda. Algunas de estas iniciativas, basadas en plantas de gas natural, podrían tener un impacto climático comparable al de países enteros, lo que da una idea de la dimensión material del fenómeno. Al mismo tiempo, empresas como Meta, Microsoft o Google están explorando la construcción de infraestructuras energéticas propias para garantizar el suministro necesario para sus modelos.

Más interesante aún es observar cómo incluso las compañías que históricamente habían apostado por la integración vertical y el control total de su ecosistema están empezando a moverse en este nuevo terreno. Los acuerdos entre grandes actores, como el que permitirá a Apple apoyarse en modelos de Google para potenciar funcionalidades de inteligencia artificial en sus dispositivos, sugieren que la escala necesaria para competir en este ámbito está redefiniendo las relaciones entre empresas.

Mientras tanto, la regulación intenta seguir el ritmo. En Europa, el AI Act ya ha entrado en vigor y establece un marco normativo ambicioso para el desarrollo y uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, su despliegue será progresivo y se extenderá durante varios años, lo que plantea una cuestión incómoda: regular un mercado una vez que ya se ha concentrado es mucho más complicado que hacerlo cuando todavía está abierto.

El resultado de todo esto es difícil de ignorar. La inteligencia artificial no está generando un nuevo ecosistema más abierto y competitivo, sino reforzando el anterior, llevándolo a un nivel de concentración aún mayor. Lo que se presenta como una revolución tecnológica tiene, en realidad, muchos rasgos de una recentralización industrial.

Y eso obliga a replantear la pregunta importante. No es qué puede hacer la inteligencia artificial, ni siquiera hasta dónde puede llegar. La cuestión clave es quién decide qué puede hacer, bajo qué condiciones y en beneficio de quién.

Porque si algo está quedando claro es que la inteligencia, en este caso, es lo de menos. El poder, como casi siempre, es lo que realmente importa.

This article is openly available in English on Medium, «Why AI is the biggest power grab in tech history (2026)«

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «La adolescencia no se protege con DNIs digitales, sino desmontando la máquina de vigilancia» (pdf), y trata sobre el disparate regulatorio que supone pretender resolver los problemas de las redes sociales prohibiendo su acceso a los menores mediante sistemas de verificación de edad que, en la práctica, resultan enormemente fáciles de sortear y, a cambio, normalizan una infraestructura de identificación permanente que pone en riesgo derechos fundamentales como la privacidad y el anonimato.

Australia quiso convertirse en el laboratorio mundial de esa idea, con una norma en vigor desde el 10 de diciembre de 2025 que obliga a las plataformas a tomar «medidas razonables» para impedir que los menores de dieciséis años tengan cuentas, bajo amenaza de multas muy elevadas, tal y como puede verse tanto en la ficha oficial del gobierno australiano como en el hub regulatorio de eSafety.

El problema, por supuesto, es que internet no funciona así, y los adolescentes, mucho menos. Los primeros datos disponibles apuntan a un fracaso bastante previsible: una investigación de la Molly Rose Foundation, basada en una encuesta a más de mil jóvenes australianos de entre doce y quince años, concluye que el 61% de quienes ya tenían cuentas antes de la prohibición sigue accediendo al menos a una de ellas, lo que equivale al 54% del total de esa cohorte. Además, el 70% de quienes siguieron usando plataformas restringidas afirmó que fue fácil eludir la prohibición, y en muchos casos ni siquiera hizo falta recurrir a grandes artificios porque las propias plataformas simplemente no detectaron ni desactivaron esas cuentas. Todo ello encaja, además, con las crónicas de los primeros días de la norma, en las que numerosos adolescentes relataban que seguían conectados con una normalidad casi insultante. La investigación de la Molly Rose Foundation y piezas como la de ABC News o la de The Washington Post dejan bastante claro que el supuesto muro era, desde el principio, más teatral que real.

Lo verdaderamente inquietante no es solo que la prohibición no funcione, sino que ni siquiera parece generar una mejora nítida en la seguridad percibida por los propios menores. Según ese mismo estudio, el 51% de los jóvenes dijo que la norma no había cambiado en nada cómo de seguros se sentían online, mientras que un 14% aseguró sentirse menos seguro que antes. Es decir, el resultado real no parece ser una mejora clara del entorno digital, sino una mezcla de ineficacia, arbitrariedad y desplazamiento del problema. Y cuando una ley falla en su objetivo principal pero consolida mecanismos de control mucho más invasivos, deja de ser una mala ley para convertirse en algo peor: en una peligrosa coartada.

Porque, para hacer cumplir este tipo de normas, hay que saber quién eres. Y aunque el gobierno australiano insiste en que nadie será obligado a usar identificación gubernamental o Digital ID para verificar su edad, la propia documentación oficial reconoce que las plataformas tendrán que implantar algún tipo de age assurance. Eso implica, inevitablemente, más recogida de datos, más tratamiento de información y más puntos de fricción para acceder a espacios de conversación pública. La Office of the Australian Information Commissioner ha tenido ya que publicar orientaciones específicas recordando que estos sistemas deben ser proporcionales, minimizar datos y no convertirse en un cheque en blanco para erosionar la privacidad. Y la Electronic Frontier Foundation ha sido aún más clara: esta oleada de leyes de verificación de edad obliga a los usuarios a sacrificar anonimato, privacidad y seguridad simplemente para acceder a internet. Ese es exactamente el tipo de pendiente resbaladiza que deberíamos negarnos a normalizar.

De hecho, el caso australiano ilustra muy bien hasta qué punto el debate está mal planteado. El foco se pone obsesivamente en la edad del usuario, como si el problema esencial fuese que los menores entren en las redes, cuando la cuestión de fondo es qué son hoy las redes sociales y cómo ganan dinero. Prohibir la entrada de determinados grupos no altera ni un milímetro sus prácticas de vigilancia, ni sus incentivos para maximizar atención, dependencia y polarización, ni su modelo de monetización basado en la extracción sistemática de datos personales. La propia EFF lo resume con una precisión difícil de mejorar: prohibir a un grupo concreto no cambia en nada las prácticas problemáticas de privacidad, la insuficiente moderación de contenidos ni el modelo de negocio basado en explotar la atención y los datos de las personas.

Y ahí está, precisamente, el verdadero asunto. No estamos ante un problema exclusivamente adolescente, sino social. Las redes no son dañinas solo para quien tiene catorce o quince años; lo son también para el conjunto de la esfera pública, porque han sido diseñadas para premiar el enganche, la excitación emocional, la controversia rentable y la vigilancia comercial. La Federal Trade Commission describió en 2024 a las grandes plataformas como participantes en una «vasta vigilancia» de sus usuarios para monetizar su información personal, con salvaguardas laxas e insuficientes para niños y adolescentes. Y un estudio académico publicado en PLOS ONE, luego recogido por medios como la Harvard Gazette o AP News, estimó que solo en Estados Unidos esas plataformas obtuvieron en 2022 cerca de once mil millones de dólares en ingresos publicitarios procedentes de usuarios menores de dieciocho años. Cuando una industria obtiene semejante volumen de negocio de captar, perfilar y retener a los más jóvenes, quizá convenga dejar de fingir que el problema se arregla con controles de acceso.

La reacción australiana, además, no parece ir precisamente en la dirección de una reflexión serena, sino hacia una escalada de más enforcement. A finales de marzo, el regulador australiano anunció investigaciones sobre cinco grandes plataformas por posibles incumplimientos de la prohibición, en la señal más clara hasta el momento de que el experimento puede desembocar en litigios y sanciones en lugar de en resultados. Reuters recoge que el regulador considera probable que muchos menores hayan podido abrir cuentas simplemente declarando una edad falsa. Es decir, cuanto más evidente resulta la ineficacia del sistema, más fuerte parece la tentación de endurecer la maquinaria de control.

Mi columna parte precisamente de esa constatación: que estamos mirando el problema por el extremo equivocado. No necesitamos una internet en la que todo el mundo tenga que identificarse para poder hablar, leer o participar. Necesitamos redes sociales distintas, libres de modelos publicitarios depredadores, con mucha menos capacidad de vigilancia, con incentivos mejor alineados con el bienestar de sus usuarios y con reglas reales sobre interoperabilidad, transparencia algorítmica y minimización de datos. Mientras sigamos aceptando que la conversación pública esté organizada por empresas cuyo negocio consiste en espiar a sus usuarios para vender segmentación al mejor postor, la discusión sobre si los adolescentes pueden o no abrir una cuenta será poco más que una distracción. No hay que reconstruir la verja. Hay que desmontar la fábrica.

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Durante unas semanas, Manus fue exactamente lo que la industria de la inteligencia artificial necesitaba: una historia. No necesariamente una gran tecnología, o no solo eso, sino una narrativa perfectamente diseñada para alimentar el ciclo de expectativas. Un producto chino que aparecía de la nada, con acceso restringido, avalado por nombres influyentes y descrito por algunos como «la segunda DeepSeek» Una mezcla de misterio, escasez y promesa que lo convirtió en tendencia global prácticamente de la noche a la mañana.

Pero si uno se alejaba del ruido y lo probaba con calma, la imagen cambiaba. Manus no era tanto una revolución como un ensamblaje inteligente de piezas existentes, combinando modelos como Claude y Qwen para construir un sistema de agentes capaz de descomponer tareas, navegar por la web y ejecutar procesos agénticos complejos de forma autónoma. Más que un salto técnico radical, era un refinamiento del concepto de agente, llevado a un nivel de usabilidad sorprendentemente alto.

Y, sin embargo, lo interesante no era tanto lo que hacía como cómo lo hacía. El propio test lo describe con una metáfora inquietantemente precisa: trabajar con Manus era como colaborar con un becario brillante. Capaz, rápido, adaptable, pero también propenso a errores, atajos y malentendidos. En una tarea podía producir resultados mejores que herramientas equivalentes; en otra, perderse durante horas y devolver algo incompleto o sesgado. Transparente en su razonamiento, sí, pero también inestable, con caídas frecuentes y limitaciones evidentes cuando la complejidad aumentaba.

Esa dualidad, prometedor pero imperfecto, es clave para entender todo lo que vino después. Porque Manus no era todavía una infraestructura crítica, ni un modelo fundacional disruptivo. Era, más bien, un producto en evolución con una intuición muy acertada sobre el futuro inmediato de la inteligencia artificial: los agentes como capa de interacción real con el mundo. Y eso lo hacía extremadamente valioso… pero también sustituible. O, al menos, replicable.

Meta vio ese valor y actuó como tantas veces ha hecho: comprando velocidad. La adquisición por unos 2.000 millones de dólares no era solo una apuesta tecnológica, sino una decisión estratégica para acelerar su posicionamiento en agentes autónomos con un producto ya probado, con ingresos y con tracción global. La intención no era mantener Manus como una curiosidad externa, sino integrarlo en el corazón de su ecosistema: Facebook, Instagram, WhatsApp.

Ahí es donde la historia dejó de ser tecnológica y pasó a ser política. China no reaccionó de inmediato. Y eso es, probablemente, lo más interesante de todo el caso. En lugar de bloquear la operación en su fase inicial, permitió que avanzara lo suficiente como para que Meta empezara a integrar la tecnología. Mientras tanto, activaba su maquinaria regulatoria: revisión de normas de inversión extranjera, análisis de posibles violaciones de controles de exportación, presión directa sobre los fundadores (incluyendo la restricción de salida del país) y, finalmente, una orden clara: cancelar la operación y revertir la adquisición.

La justificación formal habla de «prohibición de inversión extranjera» y cumplimiento de la ley. La real es bastante más profunda. Manus representaba exactamente lo que Pekín quiere evitar: una startup nacida en China, construida con talento y recursos chinos, que se «relocaliza» en Singapur para acabar integrada en una empresa estadounidense. Ese proceso, bautizado ya como «Singapore washing», no es solo una maniobra corporativa; es, desde la perspectiva china, una fuga estructural de capacidad tecnológica.

Y eso, en un contexto de competencia directa con Estados Unidos por el liderazgo en inteligencia artificial, no es tolerable. Pero la decisión de bloquear la operación llega tarde a propósito. Porque lo que China impide no es solo la compra: es la idea de que comprar basta. Es una forma de recordar que la propiedad, en el mundo de la inteligencia artificial, no se agota en un contrato de adquisición. Que el origen del talento, el desarrollo del software y la jurisdicción donde se generó el conocimiento siguen teniendo peso incluso después de cerrar el trato.

Para Meta, eso convierte la operación en un problema de enorme complejidad. Porque deshacer una adquisición no es simplemente devolver el dinero. Es intentar separar lo que ya se ha mezclado. Desde el punto de vista técnico, eso implica auditar qué partes de Manus se han integrado en sus sistemas, qué dependencias se han creado, qué procesos internos utilizan ya esa tecnología y hasta qué punto es posible aislarla sin romper otras piezas. En software, la integración es acumulativa; la desintegración, en cambio, es quirúrgica y costosa.

Desde el punto de vista organizativo, el problema es aún más difuso. Manus era también un equipo, una cultura de desarrollo, una forma de trabajar con agentes. ¿Qué ocurre con ese conocimiento compartido? ¿Dónde termina la propiedad intelectual de uno y empieza la del otro cuando los equipos ya han colaborado? Algunas transferencias son, sencillamente, irreversibles.

Y desde el punto de vista estratégico, la señal es devastadora. Meta no solo pierde un activo: pierde certidumbre. A partir de ahora, cualquier adquisición de una startup con ADN chino en el ámbito de la inteligencia artificial lleva incorporado un riesgo geopolítico difícil de mitigar. No basta con reubicar la sede, ni con estructurar la operación a través de terceros países. El control puede ejercerse igualmente.

Curiosamente, todo esto devuelve a Manus a su punto de partida conceptual. Nunca fue tanto un milagro tecnológico como una demostración de dirección: hacia dónde se mueve la interacción con la inteligencia artificial. Y en ese sentido, el daño para Meta puede ser menor de lo que parece, porque lo que compraba, la idea de los agentes, sigue ahí, accesible por otras vías.

Pero el caso deja una lección mucho más importante para toda la industria: durante años, se asumió que el talento y la tecnología podían moverse con relativa libertad en un mundo globalizado, y que bastaba con ajustar estructuras legales para navegar las tensiones geopolíticas. Manus demuestra que esa etapa ha terminado. Que en la inteligencia artificial, más que en ningún otro sector reciente, la soberanía tecnológica se impone incluso a posteriori.

Y que, en ese contexto, la pregunta ya no es quién puede construir la mejor tecnología, sino quién puede permitirse dejarla marchar.

This article is openly available in English on Medium, «China built it. Meta bought it. Beijing said no.«

Xiaomi tarda 76 segundos en fabricar un coche. Con el 91% de automatización. Y lo hace tan bien que la demanda supera su capacidad de producción. El problema para Europa no es que Xiaomi llegue. Es lo que su llegada dejaría en evidencia.

Hay artículos que no hablan solo de una empresa, sino de una época. El del Financial Times sobre Xiaomi y su desembarco en el automóvil, «China’s smartphone king takes on Elon Musk in Europe with premium EVs«, es uno de ellos: cuenta cómo una compañía que hace apenas unos años era vista en Europa como una marca de smartphones capaz de competir en precio ha sido capaz de entrar en el coche eléctrico con una velocidad que la industria tradicional consideraba prácticamente imposible.

En muy poco tiempo, Xiaomi ha pasado de anunciar su apuesta por el automóvil a convertir modelos como el SU7 y el YU7 en objetos de deseo, con una demanda que supera su capacidad de producción, con una fábrica altamente automatizada y con una propuesta basada no solo en batería y motor, sino en software, integración y ecosistema. Y eso es precisamente lo importante: Xiaomi no está intentando hacer «un coche chino barato». Está intentando redefinir qué debe ser un coche en la era digital.

Si se la dejase actuar sin muletas proteccionistas en favor de los fabricantes establecidos, Xiaomi podría convertirse en Europa y en buena parte del mundo en lo mismo que ya fue en electrónica de consumo: un agente de destrucción creativa. No porque venda más barato sin más, sino porque compite de otra manera. Su lógica no es la del automóvil industrial clásico, sino la de la electrónica conectada: ciclos rápidos, iteración constante, diseño orientado al usuario, integración entre dispositivos y una comprensión mucho más ambiciosa del software como elemento central del producto. Según el Financial Times, la compañía ha creado además en Munich un centro de I+D para adaptar y desarrollar vehículos con talento europeo. No estamos ante un experimento oportunista, sino ante toda una declaración de intenciones.

El verdadero problema para Europa y Estados Unidos no es que Xiaomi llegue. El problema es lo que su llegada dejaría en evidencia. Durante demasiados años, China ha concentrado escala, incentivos, política industrial, apoyo a la electrificación, infraestructura, una cadena de suministro extraordinariamente densa y una presión competitiva brutal entre decenas de actores. ¿Con apoyo gubernamental? Sí, ¿y? ¿Qué mejor uso hay para el dinero público que el crear desde cero una industria competitiva a nivel mundial? El resultado no podía ser otro: según la IEA, China fabricó en 2024 unos 12,4 millones de coches eléctricos, más del 70% de la producción mundial, mientras la producción de la Unión Europea se estancó en 2.4 millones. Esa misma IEA subraya además que la producción china sigue impulsada sobre todo por fabricantes domésticos y que los OEM chinos miran cada vez más al exterior porque su capacidad supera ya la demanda interna. Es decir, China no solo ha innovado: ha aprendido a innovar a escala industrial.

Mientras tanto, Occidente ha optado en demasiadas ocasiones por una estrategia mucho más cómoda políticamente: proteger al incumbente, retrasar el veredicto del mercado y presentar como defensa industrial lo que no es más que miedo a competir. La Unión Europea impuso derechos compensatorios de hasta el 35.3% a los vehículos eléctricos chinos, además del arancel base del 10%, con vigencia de cinco años. Estados Unidos, por su parte, consolidó en 2024 aranceles del 100% sobre los vehículos eléctricos procedentes de China. Se puede discutir la justificación geopolítica, comercial o estratégica de ambas medidas, pero lo que no conviene disfrazar es su significado práctico: en lugar de responder a un rival tecnológicamente más agresivo innovando más deprisa, se levanta una barrera para ganar tiempo.

Ese «ganar tiempo», sin embargo, es una trampa. La historia económica está llena de sectores que utilizaron la protección no para transformarse, sino para retrasar la transformación. Y la diferencia entre ambas cosas es enorme. Si el tiempo comprado con aranceles se invierte en rediseñar procesos, abaratar plataformas, mejorar baterías, convertir el software en prioridad, repensar la relación con el cliente y asumir que un coche ya no compite solo en caballos, chasis y acabado, entonces quizá tenga sentido. Pero si ese tiempo se dedica a seguir vendiendo una versión cosmética del pasado, el resultado será peor: al final, el muro caerá o será rodeado, y la distancia tecnológica será aún mayor.

Xiaomi resulta especialmente incómoda porque pone el dedo en el punto exacto: su ventaja no parece limitarse al coste, sino al concepto mismo de producto. Su dirección ha insistido en que el automóvil europeo sigue teniendo fortalezas evidentes en ingeniería, pero carece de la «smartness» del vehículo entendido como nodo de un ecosistema digital más amplio. Eso enlaza con algo que llevamos demasiado tiempo viendo: muchos fabricantes europeos y americanos siguen tratando el software como un accesorio, una capa añadida o un departamento, cuando en realidad debería ser la arquitectura central del vehículo. El coche chino más avanzado no se limita a desplazarte: aprende, se actualiza, conversa con tu móvil, con tu hogar conectado, con tus servicios digitales y con tus hábitos. Cuando eso pasa, ya no estás compitiendo solo entre automóviles. Estás compitiendo entre ecosistemas.

Por eso el escenario más interesante no es imaginar a Xiaomi arrebatando unos puntos de cuota aquí o allá, sino pensar qué sucedería en un mercado verdaderamente abierto. En Europa, probablemente obligaría a los fabricantes generalistas a una reconversión acelerada, especialmente a aquellos cuya propuesta se apoya todavía en márgenes altos y evolución lenta del producto. Incluso la IEA observa que Europa sigue siendo el principal destino exportador de los eléctricos chinos, aunque el peso de Europa en el valor total de esas exportaciones ha caído por la debilidad de la demanda y las nuevas restricciones. Si no existiesen esas restricciones, el ajuste sería brutal: precios a la baja, más presión sobre los plazos de desarrollo, más peso del software y un consumidor mucho menos dispuesto a aceptar que la innovación llegue tarde y sea cara.

En Estados Unidos, el caso sería aún más revelador. El mercado norteamericano sigue mostrando una oferta eléctrica muy sesgada hacia vehículos grandes, y la IEA señalaba que entre los 110 modelos eléctricos disponibles allí, solo dos eran pequeños en 2024. El consumidor americano no está protegido de los coches chinos: está protegido de tener opciones. Cuando un mercado se cierra tanto que deja de exponerse a ciertos estándares de producto, acaba confundiendo seguridad con aislamiento. Y el aislamiento, en tecnología, suele ser el camino hacia la irrelevancia.

El resto del mundo puede convertirse, de hecho, en el laboratorio donde esta historia se resuelva antes. La IEA ya describe cómo, ante el aumento de barreras en los grandes mercados, los fabricantes chinos están redirigiendo exportaciones y capacidad hacia mercados emergentes, desde el sudeste asiático hasta América Latina, y cómo además están acelerando su presencia con fábricas fuera de China para esquivar restricciones. Si Europa y Estados Unidos se empeñan en cerrar la puerta, Xiaomi y otras compañías no desaparecerán: aprenderán a crecer en otros lugares, a construir marca global, a madurar tecnológicamente y a regresar después todavía más fuertes, quizá ya no solo como exportadores, sino como productores locales en terceros países.

Todo esto obliga a una pregunta incómoda: ¿qué se está protegiendo exactamente? Porque una cosa es defender capacidades estratégicas, empleo industrial o autonomía tecnológica, y otra muy distinta proteger, como se está haciendo, la lentitud, la complacencia y el retraso. Si China ha conseguido que sus coches sean mejores, más rápidos de desarrollar, más digitales y, en muchos casos, más atractivos para el usuario, la respuesta no debería ser prohibir al consumidor compararlos libremente. La respuesta debería ser preguntarse por qué nuestros fabricantes no han sido capaces de llegar ahí antes. Convertir la protección frente a la innovación en política industrial es una idea peligrosísima, porque termina educando a las empresas en la mediocridad y a los gobiernos en la excusa.

Xiaomi no da miedo porque sea china. Da miedo porque representa una forma de competir que muchos en Occidente han dejado de practicar. Una forma de competir que mezcla ambición, velocidad, obsesión por el producto, dominio del software y una brutal integración vertical y ecosistémica. Si se la dejase competir sin aranceles, probablemente obligaría a la industria automovilística occidental a hacer lo que lleva demasiado tiempo evitando: dejar de pedir protección y volver a merecer el mercado.

This article is openly available in English on Medium, «Europe Is protecting the past while Xiaomi builds the future in 76 seconds»

La inteligencia artificial lleva ya años prometiendo cambiar el trabajo. Pero esta semana, por fin, ha empezado a hacerlo de verdad. Y no en forma de titulares grandilocuentes ni de demostraciones de laboratorio, sino en algo bastante más tangible: despidos. Meta y Microsoft han anunciado importantes recortes de plantilla mientras redoblan sus inversiones en la tecnología, con Meta previendo eliminar alrededor del 10% de su plantilla mientras incrementa agresivamente su gasto en la categoría.

Durante meses, el discurso dominante ha sido el de siempre: la inteligencia artificial como herramienta de apoyo, como complemento, como forma de aumentar la productividad. Nadie hablaba demasiado alto de sustitución, y cuando lo hacía, lo envolvía en matices. Pero mientras tanto, las empresas han estado haciendo números. Y los números no entienden de narrativas tranquilizadoras. De hecho, Snap está recortando un 16% de su plantilla mientras atribuye a la inteligencia artificial mejoras de eficiencia y ahorro de costes.

Lo que estamos empezando a ver ahora es una coincidencia demasiado significativa como para ignorarla: grandes compañías tecnológicas reduciendo plantilla al mismo tiempo que incrementan su inversión en inteligencia artificial. No es una correlación casual: es una decisión estratégica. Es el momento en el que la inteligencia artificial empieza a impactar de verdad en el empleo, mientras en paralelo observamos el fenómeno del «AI-washing«: utilizar la inteligencia artificial como justificación elegante para decisiones que, en muchos casos, responden sobre todo a presión de márgenes y expectativas de inversores.

Pero hay un matiz importante que empieza a aparecer con fuerza, y que cambia completamente el encuadre del problema. No estamos simplemente ante una tecnología que sustituye trabajo. Estamos ante una tecnología que beneficia mucho más a unos trabajadores que a otros.

Un reciente análisis del Financial Times basado en una encuesta a 4,000 trabajadores muestra que más del 60% de los empleados mejor pagados utilizan inteligencia artificial a diario, frente a apenas un 16% de los de menores ingresos. La narrativa de la democratización tecnológica se resquebraja en cuanto se contrasta con los datos: usar inteligencia artificial de forma efectiva requiere educación, habilidades abstractas y familiaridad tecnológica que no están igualmente distribuidas.

La consecuencia es evidente y profundamente incómoda: la inteligencia artificial no está nivelando el terreno de juego, sino inclinándolo aún más. Como señala Daron Acemoglu en ese mismo análisis, el resultado más probable es un aumento de la desigualdad entre trabajo y capital.

Durante décadas, la automatización se cebó principalmente con el trabajo manual. Esta vez es distinto. Lo que está en juego ahora es el trabajo cualificado… pero no de forma homogénea. La inteligencia artificial está amplificando la productividad de los trabajadores más capacitados, mientras deja atrás, o directamente sustituye, a los perfiles más vulnerables o en etapas iniciales de su carrera.

Hay además un efecto que casi nadie está midiendo todavía: la inteligencia artificial está claramente destruyendo los puestos de entrada. Buena parte del trabajo que antes hacían perfiles junior está siendo absorbido por sistemas automatizados. Y sin puestos de entrada, no hay formación. Y sin formación, en diez años, no hay profesionales cualificados.

Y esto conecta con otra señal preocupante: la adopción de la inteligencia artificial no es homogénea ni siquiera dentro de las organizaciones. Es mayor entre trabajadores con más experiencia, más contexto y mayor capacidad de agencia. Dicho de otra manera: la inteligencia artificial no sustituye la inteligencia humana, la amplifica… pero solo para quienes ya la tienen.

A ese desfase entre discurso y realidad se suma otro problema: la regulación sigue varios pasos por detrás. Estamos viendo retrasos en la implementación del AI Act europeo, mientras las compañías y los gobiernos parecen moverse a ritmos completamente distintos. El resultado es un escenario cada vez más claro: las empresas ya han tomado decisiones basadas en inteligencia artificial, los trabajadores empiezan a notar sus efectos… y el debate público sigue planteado como si todo esto perteneciera todavía al futuro.

El discurso público sigue atrapado en una especie de negación educada. Se habla de reskilling, de adaptación, de nuevas oportunidades. Todo eso puede acabar siendo cierto, pero hoy funciona más como anestesia que como diagnóstico. Porque al mismo tiempo que se habla de transición ordenada, muchos empleados dentro de las propias compañías empiezan a alertar de los efectos reales de esta carrera.

Durante años hemos discutido si la inteligencia artificial cambiaría el trabajo. Esa discusión ha terminado. La cuestión ahora es otra, mucho más incómoda: no solo cuánto empleo va a desaparecer, sino quién se va a beneficiar realmente del surplus de productividad que la inteligencia artificial genera.

Porque si algo empieza a quedar claro, es que esa productividad no se está repartiendo: al contrario, se está concentrando. Y cuando una tecnología aumenta la eficiencia al mismo tiempo que amplía las desigualdades, deja de ser simplemente una innovación, y pasa a ser, inevitablemente, un problema político.

This article is openly available in English on Medium, «AI isn’t just changing work: it’s rewriting who benefits»

Que más de cincuenta países se reunan en Santa Marta, Colombia, en la primera conferencia dedicada específicamente a la transición fuera de los combustibles fósiles no es una extravagancia diplomática ni un gesto para la galería. Es, en realidad, la constatación de algo mucho más incómodo: que el sistema energético basado en carbón, petróleo y gas ya no puede seguir presentándose como sinónimo de estabilidad, seguridad o sentido común.

La propia organización del encuentro habla de una participación de más de 53 naciones entre los que se encuentra España, y su mera existencia revela hasta qué punto el debate ha cambiado de naturaleza: ya no se trata de discutir si conviene «reducir emisiones» en abstracto, sino de cómo se abandona, de manera justa y ordenada, una dependencia que se ha convertido en un riesgo sistémico.

Durante décadas, la industria fósil se ha vendido como supuesto garante de la seguridad energética. Era, supuestamente, lo firme, lo serio, lo disponible, frente a unas renovables caricaturizadas como intermitentes, inmaduras y casi decorativas. Basta mirar lo ocurrido con la guerra en Irán y el bloqueo del estrecho de Ormuz para entender que esa narrativa se ha roto. El precio del Brent subió entre un 10% y un 13% en las primeras horas del conflicto hasta rozar los 82 dólares por barril, mientras la AIE calificaba la situación como «la mayor perturbación del suministro en la historia del mercado global del petróleo». Europa podía tener «quizá seis semanas» de combustible de aviación si el bloqueo persistía, mientras en Asia varios gobiernos activaban medidas de emergencia como teletrabajo, restricciones de viajes oficiales, cierres escolares o semanas laborales de cuatro días para ahorrar combustible. Si eso es «seguridad», a lo mejor convendría revisar el diccionario.

Si alguien dudaba todavía de lo que significa esa dependencia en términos concretos, la crisis del estrecho de Ormuz lo ha aclarado de forma brutal: no solo se trata de gasolina o electricidad. Los precios spot del gas en Asia subieron más de un 140% tras el ataque al complejo de Ras Laffan en Qatar. Más del 30% de la urea mundial, el fertilizante que hace posible producir trigo y maíz a escala global, pasa por ese estrecho. Cuando se corta el suministro de gas, no sube el precio de llenar el depósito: sube el precio del pan.

La gran paradoja de nuestro tiempo es que seguimos llamando «fiables» a unas fuentes de energía cuyo precio, suministro y disponibilidad dependen de estrechos marítimos, guerras regionales, petromonarquías, autocracias varias y cadenas logísticas que pueden romperse en cuestión de días. En realidad, los combustibles fósiles no ofrecen seguridad: ofrecen vulnerabilidad geopolítica aplazada. Y eso explica que la cita de Santa Marta no deba interpretarse como el delirio de un grupo de idealistas, sino como la respuesta racional de países que empiezan a comprender que la soberanía energética del siglo XXI no consistirá en encontrar el último barril, sino en dejar de necesitarlo.

A estas alturas, además, la discusión tecnológica está muy lejos de donde estaba hace apenas una década. La pregunta de si puede el mundo funcionar solo con renovables ya no pertenece al terreno de la especulación militante, sino al de la literatura científica consolidada. Un paper académico publicado en IEEE Access concluye que el 100% renovable es factible a escala global y a bajo coste. El artículo divulgativo de Helsinki Times basado en ese trabajo resume con bastante claridad algo que muchos llevamos tiempo defendiendo: solar, eólica, almacenamiento, electrificación, acoplamiento sectorial e hidrógeno para aquellos usos difíciles de electrificar forman ya una arquitectura coherente, no una colección de experimentos inconexos. Y sí, sobre esto mismo escribí ya en 2022, precisamente porque las excusas empezaban entonces a sonar viejas.

Lo interesante es que, desde entonces, la realidad ha seguido avanzando más deprisa que la conversación pública. Según el análisis global citado por AP a partir de datos de Ember, en 2025 las renovables superaron por primera vez un tercio de la generación eléctrica mundial, mientras el carbón cayó por debajo de otro tercio. Más importante aún: la electricidad limpia creció lo suficiente como para cubrir todo el aumento neto de la demanda, y solar más eólica llegaron a cubrir el 99% de ese crecimiento. Esto no significa que hayamos ganado nada de forma irreversible, pero sí que el relato de que las renovables son un «complemento» ha dejado de corresponderse con los hechos. Ya no están adornando el sistema: están empezando a redefinirlo.

Además, las dos variables que durante años sirvieron como refugio retórico de los inmovilistas, coste y almacenamiento, se están desmoronando. El coste de los módulos solares ha caído un 99% en las últimas cuatro décadas. El precio de las baterías de ion-litio ha bajado más de un 99% desde 1991. Y cuando una tecnología mejora y se abarata de ese modo, deja de ser una alternativa para convertirse en una trayectoria dominante. Por eso la cuestión ya no es si las renovables pueden competir: es cuánto tiempo más pretendemos seguir fingiendo que no han ganado ya gran parte de esa competición.

Por supuesto, un mundo sin combustibles fósiles no se construye solo con placas solares en los tejados y aerogeneradores en las costas. Requiere redes mucho más robustas, almacenamiento a distintas escalas, electrificación masiva del transporte y de la calefacción, rediseño industrial, flexibilidad de la demanda y vectores como el hidrógeno o los electrocombustibles para usos específicos donde la electrificación directa no baste. El informe Renewables 2025 de la IEA enlazado antes y las propuestas de IRENA para triplicar la capacidad renovable y doblar la eficiencia energética antes de 2030 insisten en ello. Es decir: no estamos ante una transición simple, pero sí ante una transición perfectamente imaginable, modelizable y técnicamente abordable. Lo que falta no es física. Lo que falta es decisión política, alineación regulatoria y voluntad de enfrentarse a intereses creados.

Ahí es donde la discusión se vuelve realmente incómoda: porque si el obstáculo ya no es tecnológico, entonces hay que señalar a los responsables reales del retraso. Y esos responsables tienen nombres, balances y consejos de administración. La lógica del sector fósil sigue siendo brutalmente simple: como explicaba un reportaje de The Guardian, toda compañía quiere producir el último barril vendido. No el penúltimo. No uno menos por responsabilidad climática. El último. De ahí la importancia de intentar construir marcos políticos nuevos, como la Declaración de Belém o incluso la idea de un tratado de no proliferación fósil: no porque vayan a resolver por sí solos el problema, sino porque ayudan a desplazar la norma social y política. Igual que ocurrió con otras industrias cuya legitimidad empezó a erosionarse antes de desaparecer o encogerse.

Lo utópico no es pensar en un mundo post-fósil. Lo utópico, en el peor sentido del término, es creer que podemos seguir quemando hidrocarburos como hasta ahora sin que el coste económico, social y geopolítico se nos lleve por delante.

La objeción habitual es que todo esto suena muy bien mientras no se hable de cemento, acero, fertilizantes, aviación o transporte marítimo. Pero precisamente ahí es donde la transición deja de ser un eslogan y pasa a ser una estrategia seria: electrificar todo lo electrificable, reservar las moléculas verdes para lo difícil, reducir despilfarros absurdos y reorganizar la demanda. No hay magia: hay ingeniería, planificación y prioridades. La alternativa, además, no es mantener el mundo tal como está, sino resignarnos a un sistema fósil cada vez más caro, más volátil, más litigioso, más subsidiado y más destructivo climáticamente.

La pregunta correcta, por tanto, no es si un mundo sin combustibles fósiles es posible. La evidencia disponible dice que sí lo es, y cada año con más claridad. La pregunta correcta es quién está dispuesto a acelerarlo y quiénes siguen trabajando, con subvenciones, lobby y propaganda, para retrasarlo todo lo que puedan. Porque el futuro energético ya no se decide entre lo posible y lo imposible, sino entre lo inevitable y lo bloqueado. Y cuanto antes entendamos que la dependencia fósil no es una garantía de prosperidad sino una forma de chantaje estructural, antes empezaremos a tratar las renovables no como una opción moralmente deseable, sino como lo que son: la infraestructura básica de una economía moderna, segura y civilizada.

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Hay empresas que venden tecnología, y hay empresas que venden una forma de organizar el mundo. Palantir pertenece, sin matices, a la segunda categoría. Y ya no lo disimula. Su reciente deriva discursiva, alimentada por el universo ideológico de «The Technological Republic«, no es una excentricidad, sino una declaración de intenciones: la tecnología no como instrumento, sino como infraestructura de poder.

Lo importante no es el tono grandilocuente de sus manifiestos, sino la coherencia entre ese tono y su modelo de negocio. Palantir no compite por contratos aislados, sino por posiciones estructurales. Entra en gobiernos, hospitales o grandes corporaciones con la promesa de integrar datos, y acaba definiendo la forma en la que esos datos se entienden y se utilizan. Como explicaba un ex-empleado en Wired, su verdadera aportación es la «ontología»: la capa que convierte datos en decisiones. Y quien controla esa capa, controla mucho más que la información.

Ese es el núcleo del problema. Palantir no necesita «quedarse» los datos en un sentido legal. Le basta con convertirse en el sistema a través del cual esos datos fluyen, se interpretan y se operan. Una vez dentro, la dependencia es inevitable: los procesos se reorganizan, las decisiones se automatizan y la institución deja de poder funcionar sin esa infraestructura. No es apropiación. Es algo más sofisticado: centralidad. Convertirse en el sitio desde el que todo lo demás funciona.

Los números muestran hasta qué punto esa estrategia funciona. Según su informe anual, la compañía ya tiene cerca de mil clientes y miles de millones en ingresos, repartidos entre gobiernos y empresas. Su expansión es transversal y deliberada, apoyada en alianzas y despliegues que la propia compañía exhibe en su newsroom. No es una empresa de nicho: es una empresa que aspira a estar en todas partes.

El caso de la sanidad británica es paradigmático. El NHS apostó por Palantir para integrar datos clínicos, y la discusión ya no es técnica, sino política: dependencia, falta de control y riesgo de lock-in, como se denunció en el Parlamento. Lo que se entrega no es solo un sistema, es capacidad operativa. Hay incluso peticiones de firmas para impedir que Palantir se expanda en Europa.

En seguridad e inmigración, la lógica es aún más evidente. La ACLU lleva años documentando su papel en sistemas de vigilancia y deportación, mientras contratos recientes con el Department of Homeland Security consolidan su posición. Primero entras como proveedor. Después te conviertes en indispensable. Finalmente, pasas a ser infraestructura.

Lo verdaderamente revelador es que la propia compañía ya no intenta disimularlo. Su retórica, que algunos han ridiculizado como la de un villano de cómic, no es un error de comunicación, sino la expresión de una ambición: convertir el software en el soporte del poder político, económico y militar. Palantir representa concentración, dependencia y asimetría.

Hace tiempo que sabemos hacia dónde conduce esta deriva. La novedad no es la dirección, sino la velocidad y la falta de complejos. Palantir no es peligrosa porque tenga datos. Es peligrosa porque está consiguiendo algo mucho más ambicioso: convertirse en el lugar desde el que otros deciden qué hacer con ellos. Y cuando eso ocurre, el poder deja de ser visible. Se vuelve sistémico. Y, sobre todo, extraordinariamente difícil de recuperar.

This article is openly available in English on Medium, «Palantir’s empire of dependency«

Durante años, incluso en las discusiones del caso Apple en mis clases, se ha repetido una idea tan cómoda como equivocada: que Steve Jobs fue el gran innovador y Tim Cook, poco más que el administrador aplicado que tuvo la suerte de heredar la máquina perfecta.

La sucesión anunciada por Apple, con Cook pasando a executive chairman y John Ternus asumiendo la dirección ejecutiva el 1 de septiembre de 2026, invita precisamente a desmontar ese tópico. Porque si algo demuestra la era Cook es que convertir una compañía mítica en una organización todavía más poderosa, más influyente y más compleja no es una tarea administrativa: es una forma de liderazgo de altísimo nivel. Tim Cook fue capaz de construir una Apple más grande, más rentable y, en muchos sentidos, más relevante que la que dejó Steve Jobs. Apple lo ha formalizado así, y la propia elección de Ternus deja claro que la compañía no busca una ruptura teatral, sino una continuidad cuidadosamente diseñada.

Cook recibió una Apple extraordinaria, sí, pero también una Apple peligrosamente identificada con una sola personalidad irrepetible. Su primer mérito fue evitar que la compañía se convirtiese en un mausoleo dedicado al culto a Jobs. El segundo, muchísimo más difícil, fue escalarla hasta convertirla en una potencia de dimensiones históricas. Cuando asumió el cargo en agosto de 2011, Apple valía en bolsa alrededor de 350,000 millones de dólares; hoy ronda los 4 billones. En ese mismo periodo, la facturación anual ha pasado de 108,000 millones a 416,161 millones de dólares. No estamos hablando de «mantener el rumbo», sino de multiplicar la escala de una empresa ya gigantesca sin que se rompiese por el camino. Este artículo de AP lo resume bien, pero basta con mirar el 10-K de Apple de 2025 para entender la magnitud real del salto.

La lectura simplista de que Cook «no innovó» suele partir de una confusión muy habitual: confundir innovación con invención fundacional o con espectáculo carismático. Pero innovar no es únicamente subir a un escenario y sacar un producto imposible del bolsillo. Innovar es abrir categorías, redefinir mercados, construir nuevos modelos de negocio y convertir capacidades tecnológicas en ventajas estructurales. Bajo Cook, Apple consolidó y escaló la categoría del reloj conectado hasta convertir el Apple Watch en una referencia global, hizo de los AirPods un estándar cultural y comercial, lanzó Apple Pay tras conseguir imponerse a toda la industria, empujó a la compañía hacia salud, servicios, microprocesadores propios, audio, suscripción y computación espacial. Además, la propia Apple atribuye a Ternus haber sido clave en líneas como iPad y AirPods, lo que muestra hasta qué punto la innovación en Cupertino hace tiempo que dejó de ser obra de un solo profeta y pasó a ser el resultado de una organización profundamente coordinada.

De hecho, si hay un legado específicamente propio de Tim Cook, es haber entendido que Apple no podía seguir siendo solo una extraordinaria compañía de hardware. Tenía que convertirse, además, en una máquina de ingresos recurrentes extraordinariamente eficiente. En el ejercicio fiscal 2025, los servicios generaron 109,158 millones de dólares, con un margen bruto del 75.4%. Esa cifra por sí sola explica una parte esencial de la transformación de Apple: Cook convirtió el ecosistema en una capa de negocio masiva, rentable y persistentemente adhesiva. WIRED lo plantea con acierto: buena parte de su legado consiste en haber hecho de Apple no solo una marca de dispositivos, sino también una plataforma de suscripción y captura de valor. No es una deriva menor ni una nota a pie de página: es una reinvención completa del modelo económico de la empresa frente a otro, el del hardware, en el que la copia barata tomaba cada vez menos tiempo.

También conviene recordar que Cook no fue simplemente el guardián de una inercia tecnológica heredada. La transición a Apple Silicon, una de las apuestas estratégicas más importantes de la historia reciente de la compañía, se produjo bajo su mandato. Fue una operación de altísimo riesgo industrial, técnico y organizativo, y hoy constituye una de las ventajas competitivas más claras de Apple. La integración vertical que siempre definió a la compañía alcanzó con esa decisión un nuevo nivel de madurez. Y que en el relevo se nombre a Johny Srouji como nuevo Chief Hardware Officer no hace sino subrayar que Apple interpreta su futuro como una combinación de continuidad en hardware, chips y plataforma. El anuncio del ascenso de Srouji me parece, en ese sentido, muy revelador.

Otra caricatura injusta sobre Cook consiste en presentarlo como un tecnócrata anodino, eficaz pero moralmente neutro, que tampoco resiste el contraste con la realidad: fue bajo su liderazgo cuando Apple convirtió la privacidad en una parte central de su posicionamiento, hasta el punto de asumir enfrentamientos muy visibles con gobiernos y con el capitalismo de vigilancia dominante en la industria. La carta pública de Apple frente al FBI sigue siendo uno de los documentos empresariales más importantes de la última década sobre derechos digitales, y la compañía continúa afirmando de manera explícita en su página de privacidad que la privacidad es un derecho humano fundamental. Eso no significa que Apple haya sido perfecta, especialmente en mercados como China, donde las contradicciones son obvias y serias. Significa algo más interesante: que Cook entendió que en el siglo XXI una gran tecnológica no compite solo con productos, sino también con principios, aunque luego esos principios choquen con la realidad geopolítica.

A eso se suma un elemento personal y político que tampoco debería minimizarse. Cuando Tim Cook publicó en Bloomberg su texto «I’m proud to be gay«, no estaba haciendo una confesión ornamental ni una maniobra de relaciones públicas: estaba interviniendo culturalmente desde una de las posiciones de poder corporativo más visibles del mundo. Que el máximo ejecutivo de Apple asumiese públicamente ese papel o hablase especificamente en contra del racismo son hechos que han tenido un impacto simbólico considerable, y no pueden separarse de una forma de entender el liderazgo como algo más que la maximización del beneficio trimestral. Cook ha sido, con todas sus contradicciones, una de las pocas figuras del gran capitalismo tecnológico estadounidense que ha intentado proyectar una idea de empresa con valores públicos reconocibles.

¿Quiere eso decir que su etapa carece de sombras? En absoluto. Apple llega al relevo con problemas evidentes: presión regulatoria sobre la App Store, una dependencia de China que lleva años revelándose como vulnerabilidad estratégica, y una sensación bastante extendida de que la compañía no ha sabido colocarse en cabeza de la actual ola de inteligencia artificial. Son retos reales, no detalles de maquillaje. Pero incluso ahí conviene evitar la pereza analítica. Precisamente porque Cook construyó una Apple inmensa, rentable y disciplinada, el margen para parecer “revolucionario” se redujo. Cuanto mayor es una empresa, más difícil resulta sorprender sin poner en riesgo lo que la hace funcionar. El nuevo CEO no recibe una misión romántica de inventor; recibe la tarea mucho más dura de gobernar un ecosistema global bajo presión tecnológica, política y regulatoria.

Por eso John Ternus parece una elección lógica. No representa una refundación, sino una continuidad con acento ingenieril. Apple lo presenta como un veterano de producto, implicado en iPad, AirPods, Mac y en mejoras de fiabilidad, materiales y sostenibilidad. Es una apuesta por el conocimiento interno, por la integración vertical y por la disciplina cultural de la casa. En otras palabras, el consejo no parece creer que Apple necesite un mesías, sino alguien capaz de proteger un sistema enormemente sofisticado mientras intenta empujarlo hacia su siguiente fase. Y eso, en realidad, también es una victoria de Cook: dejar una sucesión ordenada, coherente y nada dramática en una compañía que durante demasiado tiempo fue leída a través del prisma de la excepcionalidad personal.

La historia que ahora empieza a escribirse no es la del hombre gris que se va y deja paso al próximo visionario. Esa historia es periodísticamente cómoda, pero intelectualmente pobre. La historia real es bastante más interesante: la de un ejecutivo que muchos confundieron con un simple operador y que terminó demostrando que escalar, diversificar, moralizar parcialmente y blindar estratégicamente una empresa como Apple requería tanto talento como lanzar el producto que la hizo famosa. Steve Jobs inventó una parte fundamental del imaginario de Apple. Tim Cook hizo algo igualmente excepcional: convertir ese imaginario en una infraestructura de poder económico, tecnológico y cultural de alcance planetario, además de innovar entrando en una buena cantidad de categorías. Y eso no es vivir de una herencia. Eso es construir una época.

This article is openly available in English on Medium, «Tim Cook didn’t just inherit Apple. He remade it»

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «¿Cae mal la inteligencia artificial? El problema político frente al problema tecnológico» (pdf), y trata sobre una evidencia cada vez más difícil de negar: la inteligencia artificial empieza a caer mal.

No porque haya dejado de ser útil, ni porque haya perdido capacidad transformadora, sino porque a medida que deja de ser una promesa abstracta y se convierte en una infraestructura de poder muy concreta, su imagen pública se deteriora. The Guardian
lo resumía muy bien al explicar cómo las grandes compañías del sector están tratando de corregir ese problema de imagen financiando think tanks, documentos de política pública e instrumentos de influencia. Cuando una tecnología necesita construir con tanta urgencia su propia legitimidad, es que esa legitimidad ya no viene dada.

Eso explica también que OpenAI haya publicado un texto en el que propone cosas tan interesantes como un fondo público de riqueza para repartir parte de los beneficios del crecimiento impulsado por la inteligencia artificial o incluso pilotos de semana laboral de cuatro días, y que Anthropic haya lanzado su propio instituto para intervenir en el debate. No son movimientos inocentes: son intentos de presentar a estas compañías como actores responsables justo en el momento en que mucha gente empieza a percibirlas como estructuras privadas con un poder cada vez más desmesurado. Incluso The Guardian contaba hace unos días cómo OpenAI compraba un popular talk show tecnológico, en una operación que encaja perfectamente en esa necesidad de controlar también el relato.

La cuestión es que el deterioro de imagen no nace de una campaña de desinformación ni de una tecnofobia irracional. Tiene raíces bastante comprensibles. Pew Research mostraba una distancia muy clara entre expertos y ciudadanía: mientras los primeros se declaran mayoritariamente más entusiasmados, el público se inclina bastante más por la preocupación. En otro estudio, también de Pew, más de la mitad de los trabajadores se declaraban preocupados por el impacto futuro de la inteligencia artificial en el trabajo, y casi un tercio creía que terminará reduciendo sus oportunidades laborales. En una síntesis más reciente, la institución insiste en la misma idea: la opinión pública se está moviendo hacia posiciones crecientemente incómodas con respecto a la inteligencia artificial.

Tampoco ayuda que la inteligencia artificial ya no pueda entenderse únicamente como software. Es también consumo energético, presión sobre las redes eléctricas, uso intensivo de agua, concentración territorial de centros de datos y captura de recursos estratégicos. La Agencia Internacional de la Energía
viene advirtiendo de que la demanda eléctrica asociada a la inteligencia artificial y a los centros de datos va a crecer con enorme rapidez, mientras que un informe británico sobre agua y centros de datos
subraya que el consumo hídrico de estas infraestructuras es ya significativo y está creciendo con rapidez, con centros hiperescalables capaces de consumir alrededor de 2,500 millones de litros al año, que por mucho que sean devueltos a sus cauces o al ciclo, pueden generar tensiones de suministro. Cuando una tecnología empieza a percibirse como una amenaza para el precio de la electricidad, para el acceso al agua o para el equilibrio territorial, deja de verse como progreso y empieza a verse como invasión.

A todo ello se suma el comportamiento político del sector. No hablamos ya de empresas que innovan y esperan ser reguladas, sino de empresas que intentan diseñar por anticipado el terreno regulatorio en el que van a operar. Wired explica cómo OpenAI apoya una propuesta para limitar la responsabilidad legal de los laboratorios incluso en casos de daños graves. Y TechCrunch documenta el dinero desplegado por empresas del sector para intentar frenar candidaturas más proclives a regular la inteligencia artificial. Todo ello refuerza la sensación de que la inteligencia artificial no está siendo gobernada democráticamente (algo que ya sabemos dadas las connivencias con Donald Trump), sino empujada por una combinación de capital, influencia y urgencia estratégica.

En ese clima enrarecido, no sorprende que aparezcan manifestaciones de rechazo mucho más extremas. Wired da cuenta del ataque con cóctel molotov contra la casa de Sam Altman, y el San Francisco Standard informó poco después de un segundo ataque contra la misma vivienda, mientras la policía de San Francisco detallaba las detenciones relacionadas con el caso. Antes de eso, el mismo medio había seguido la evolución de algunos activistas anti-inteligencia artificial, como Sam Kirchner, en una deriva que resulta inquietante. Evidentemente, nada de eso es justificable, pero sí es revelador. Cuando los líderes de una industria se convierten en objetivos físicos de la ira social, lo que aflora no es solo radicalismo: aflora también una crisis profunda de legitimidad.

Mi argumento en la columna es que esa impopularidad tiene motivos de sobra para crecer, pero que convertirla en una posición anti-inteligencia artificial cerrada y reactiva sería un error de enormes proporciones. Que una tecnología vaya a destruir una gran cantidad de empleos, o incluso a vaciar de sentido muchas tareas que hoy identificamos con la vida laboral, no implica necesariamente que debamos oponernos a ella. Implica, más bien, que debemos repensar de arriba abajo el contrato social. El FMI lleva tiempo planteando exactamente esa cuestión: la inteligencia artificial puede agravar desigualdades y desestabilizar mercados laborales, pero también puede disparar la productividad y generar una prosperidad muy superior si somos capaces de redistribuirla con algo de inteligencia política. El problema, por tanto, no es tecnológico. El problema es quién controla la tecnología, quién captura sus beneficios y quién paga sus costes.

Por eso me interesaba escribir esta columna: porque creo que hemos entrado en una fase del debate sobre inteligencia artificial en la que ya no basta con elegir entre entusiasmo ingenuo y rechazo visceral. La inteligencia artificial puede caer mal, y de hecho empieza a caer mal por razones bastante sólidas. Pero lo importante no es odiarla ni santificarla, sino discutirla políticamente antes de que quede definitivamente encerrada en manos de unos pocos. Ese es, en realidad, el fondo de la cuestión. No si la inteligencia artificial gusta o disgusta, sino si vamos a permitir que una tecnología con capacidad de redefinir el trabajo, la riqueza y el poder se desarrolle como proyecto colectivo o como simple instrumento de concentración.

This article is openly available in English on Medium, «Why are we worried about AI? The political problem versus the technological problem»

Durante años, las empresas han asumido que internet estaba construido para las personas.

Los sitios web se diseñaban para captar la atención humana, explicar, persuadir, generar confianza y, finalmente, convertir. El SEO, la experiencia de usuario, el merchandising digital y el diseño del checkout se apoyaban en una premisa básica: el usuario era una persona sentada frente a una pantalla.

Esa premisa está empezando a resquebrajarse.

No porque las personas desaparezcan, sino porque están empezando a delegar. Cada vez más, el primer sistema que leerá tu web, comparará tu oferta, interpretará tus políticas o incluso iniciará una compra no será un ser humano. Será un agente de software actuando en nombre de alguien. Esa es la dirección que apuntan el Model Context Protocol de Anthropic, el protocolo Agent2Agent de Google, su guía de protocolos de agentes y su Universal Commerce Protocol, así como el trabajo creciente de empresas como Visa, Mastercard o Cloudflare para hacer que el comercio agéntico sea fiable y operativo a escala.

No se trata solo de chatbots mejores o interfaces más bonitas. Es una historia sobre cómo la web está adquiriendo una segunda interfaz: una para humanos y otra para máquinas.

De páginas a acciones

La web tradicional giraba en torno a páginas. Publicabas información, las personas la encontraban y luego recorrían una secuencia que tú controlabas. La web emergente gira cada vez más en torno a acciones. A los agentes les importa poco tu homepage, tu jerarquía visual o el arco emocional de tu embudo de conversión. Les importa si pueden entender tu catálogo, verificar tus políticas, acceder a datos fiables y completar una tarea sin fricción innecesaria.

Por eso los avances más relevantes en inteligencia artificial ya no son solo los modelos, sino los protocolos. Anthropic describe MCP como «un estándar abierto y universal para conectar sistemas de inteligencia artificial con fuentes de datos», pensado para sustituir integraciones fragmentadas por un único protocolo. El A2A de Google describe un mundo en el que los agentes publican sus capacidades a través de una «Agent Card», se descubren entre sí y colaboran en tareas. Y el trabajo de Google en comercio va un paso más allá: el UCP está diseñado explícitamente para integrar la lógica de checkout directamente con Google AI Mode y Gemini, donde el «checkout nativo» se plantea como la vía por defecto para desbloquear todo el potencial agéntico. En otras palabras, el stack se está desplazando del contenido a la ejecución.

El próximo SEO no será SEO

Durante dos décadas, las empresas aprendieron que la visibilidad dependía de ser legibles para los motores de búsqueda. Lo que emerge ahora es más exigente. Ya no basta con ser indexable. Hay que ser utilizable.

Por eso conceptos como llms.txt empiezan a cobrar importancia. Como argumenté en un artículo reciente, las webs se construyeron para humanos, mientras que los modelos de lenguaje funcionan mejor con un punto de entrada conciso, limpio de ruido y ambigüedad. La propuesta de llms.txt es simple: colocar un archivo en formato markdown en /llms.txt que actúe como un mapa curado para modelos de lenguaje, señalando qué es importante, qué es canónico y dónde están los recursos útiles. La propuesta oficial lo plantea como una forma de proporcionar información para ayudar a los LLM a usar un sitio web en tiempo de inferencia, precisamente porque las ventanas de contexto son limitadas y convertir HTML complejo en texto útil es a menudo impreciso.

Eso no convierte a llms.txt en un truco mágico de posicionamiento. No lo es. Es más bien higiene digital para un mundo en el que cada vez más descubrimiento, resumen y recomendación están mediadas por sistemas de inteligencia artificial. El objetivo no es engañar a un algoritmo. Es reducir la confusión de las máquinas. Y esa diferencia es clave.

La misma lógica se aplica a ideas más experimentales como identity.txt. Su planteamiento es definir un archivo de identidad portátil que diga a las herramientas de inteligencia artificial quién eres, cómo piensas y en qué términos. Si llms.txt habla de webs, identity.txt habla de personas. Que este estándar se adopte o no es casi secundario. Lo relevante es la dirección: la web empieza a generar descripciones de sí misma pensadas explícitamente para máquinas, en lugar de dejar que modelos y agentes deduzcan todo a partir de HTML ruidoso y fragmentos de metadatos.

Y esto no se quedará ahí. La propia guía de protocolos de Google explica que cada agente A2A puede publicar una «Agent Card» describiendo su nombre, capacidades y endpoint. El mensaje es claro: los sistemas empiezan a anunciarse a otros sistemas de forma estandarizada. Una vez que esa lógica se impone, es fácil imaginar un ecosistema más amplio de archivos legibles por máquinas para políticas, permisos, procedencia, logística, precios, devoluciones o identidad verificada.

Las marcas seguirán importando. Pero ya no bastarán

Muchas empresas siguen tratando la inteligencia artificial como una capa adicional sobre la web: un chatbot en atención al cliente, algo de contenido generado en marketing, un asistente en la app. Esa visión es superficial.

Lo que está ocurriendo realmente es que se está añadiendo una capa orientada a máquinas por debajo de la web visible y, en algunos casos, delante de ella. Cuando un usuario pide a un agente que le encuentre una americana negra por debajo de cierto precio, con entrega rápida, condiciones de devolución razonables y un ajuste similar a compras anteriores, la interacción no empieza en una homepage. Empieza en la interpretación de una máquina.

Eso cambia la base de la competencia. Las marcas seguirán importando porque la confianza sigue siendo clave. Pero esa confianza tendrá que expresarse cada vez más en formas procesables por máquinas: atributos estructurados, inventario actualizado, políticas de devolución claras, promesas de entrega verificables, identidad del vendedor autenticada y sistemas de pago capaces de distinguir entre un agente legítimo y un bot malicioso. Visa habla de «garantizar que solo los agentes aprobados puedan transaccionar». Mastercard insiste en que los protocolos son esenciales para escalar el comercio agéntico porque permiten gestionar intención, credenciales y verificación. Cloudflare lo plantea aún más claro: los comercios necesitarán permitir el acceso a agentes legítimos mientras bloquean el tráfico fraudulento desde el inicio.

Qué significa esto para las empresas: el caso de Inditex

Un grupo global como Inditex permite entender bien este cambio porque está en la intersección entre marca, logística, comercio electrónico y escala.

Inditex llegó relativamente tarde al comercio online frente a los nativos digitales, pero terminó construyendo uno de los sistemas integrados más eficaces del mercado. En sus resultados de 2025, reportó ventas de 39,900 millones de euros, de los cuales 10,700 millones fueron online, destacando la integración entre tiendas físicas y online como base de una experiencia omnicanal fluida.

Eso le da una ventaja clara en un entorno mediado por agentes. Zara y el resto del grupo ya tienen muchos de los atributos que los agentes valorarán: marca fuerte, rotación rápida de inventario, logística integrada, cobertura geográfica amplia y coordinación entre canales.

Pero también hay riesgo. La moda siempre ha dependido de la presentación, la aspiración y cierto grado de fricción comercial. Los agentes eliminan gran parte de eso. Reducen el merchandising a una capa de decisión donde precio, disponibilidad, talla, fecha de entrega, devoluciones e identidad verificable pueden pesar más que la estética del sitio.

En ese contexto, la pregunta deja de ser «¿es tu web atractiva?» y pasa a ser «¿puede un agente utilizarte de forma eficiente?» Para Inditex, la respuesta no puede ser cosmética. Tiene que ser estructural.

Por tanto, ¿qué debería hacer Inditex?

• Primero, debe empezar a tratar sus webs no solo como destinos para humanos, sino como superficies estructuradas para agentes: catálogos más legibles por máquinas, mejores señales de talla y ajuste, datos de inventario y entrega más claros, políticas más accesibles y capas de autenticación más robustas.
• Segundo, debería experimentar seriamente con descripciones orientadas a máquinas. Un llms.txt bien diseñado a nivel de grupo y de marca tendría sentido para clarificar estructura, contenidos y fuentes oficiales. No sería un truco de SEO. Sería una capa de usabilidad para agentes.
• Tercero, debe prepararse para un comercio basado en protocolos. Si Google impulsa UCP y las redes de pago construyen capas de confianza para agentes, los grandes retailers deberían asumir que el descubrimiento, la verificación y el pago orientados a agentes serán estratégicos.

Inditex está bien posicionada para ese cambio. Pero en la próxima fase del comercio, no ganarán necesariamente quienes tengan las interfaces más bonitas, sino quienes sean más fáciles de entender, confiar y usar para los agentes.

La web empieza a exponer su capa de máquina

Es tentador ver conceptos como llms.txt, identity.txt, las Agent Cards o las capas de políticas legibles por máquina como curiosidades técnicas marginales. Sería un error.

Son señales tempranas. No, llms.txt no es todavía un estándar universal. Y no, implementarlo no transformará una empresa de la noche a la mañana. Pero ese no es el punto. Estos pequeños artefactos importan porque muestran hacia dónde evoluciona la infraestructura.

La web ha pasado décadas perfeccionando interfaces para ojos humanos. Ahora empieza, de forma torpe pero clara, a exponer interfaces para agentes de software. Ese es el cambio profundo.

La web original conectaba documentos. La web de plataformas conectó usuarios y servicios. La siguiente conectará agentes, herramientas, comercios, sistemas de pago e identidades verificadas. Y cuando eso ocurre, la pregunta estratégica cambia: ya no es solo «¿cómo llevo usuarios a mi web?» Pasa a ser «¿cómo hago que mi empresa sea comprensible, fiable y accionable para los sistemas que cada vez se interponen entre yo y mis clientes?»

No es un ajuste de diseño. Es una nueva capa de estrategia digital.

This article was previously published on Fast Company