La magia era real. La conclusión, equivocada.

Cuando ChatGPT se lanzó en noviembre de 2022, la reacción fue inmediata y visceral: esto funciona. Por primera vez, millones de personas experimentaron la inteligencia artificial no como una promesa lejana, sino como algo útil, intuitivo y, incluso con sus fallos, asombrosamente capaz.

Ese instinto era correcto. La conclusión que vino después, no. Porque lo que funciona de forma brillante para un individuo frente a un teclado ha demostrado ser sorprendentemente ineficaz dentro de una organización. Dos años después, tras miles de millones en inversión, innumerables pilotos y una avalancha interminable de «copilots», empieza a emerger otra realidad: la inteligencia artificial generativa es excepcional produciendo lenguaje. Pero las empresas no funcionan con lenguaje: funcionan con memoria, contexto, retroalimentación y restricciones. Ahí está la brecha. Y por eso tantas iniciativas de inteligencia artificial empresarial están fracasando en silencio.

Alta adopción, bajo impacto… y una sensación creciente de déjà vu

Esta no es la historia de una tecnología que no ha conseguido tracción. Es justo lo contrario. Un análisis ampliamente citado, respaldado por el MIT, concluye que alrededor del 95% de los pilotos de inteligencia artificial generativa en empresas no logran resultados significativos, y que solo un 5% llega a producción sostenida. Otros análisis apuntan en la misma dirección: experimentación masiva, transformación mínima.

Y la explicación es reveladora: el problema no es la falta de entusiasmo, ni siquiera de capacidad. Es que las herramientas no se traducen en cambios operativos reales.

No es un problema de adopción. Es un problema de arquitectura.

La paradoja incómoda: todo el mundo usa inteligencia artificial, pero nada cambia

Hoy, en la mayoría de las empresas, conviven dos realidades: por un lado, los empleados utilizan herramientas como ChatGPT de forma constante. Redactan, resumen, generan ideas y aceleran su trabajo de maneras que resultan naturales y eficaces. Por otro, las iniciativas oficiales de inteligencia artificial empresarial tienen dificultades para escalar más allá de pilotos cuidadosamente controlados.

El mismo análisis habla de una «brecha de aprendizaje» creciente: los individuos encuentran valor rápidamente, pero las organizaciones no consiguen integrar ese valor en flujos de trabajo relevantes. El resultado es algo muy cercano a una shadow AI: las personas usan lo que funciona, mientras las empresas invierten en lo que no.

Eso no es resistencia al cambio. Es una señal.

El error fundamental: tratar un modelo de lenguaje como si fuera un sistema operativo

La mayoría de las explicaciones sobre este fracaso se centran en la ejecución: datos deficientes, casos de uso poco claros, falta de formación. Todo eso es cierto. Todo eso es secundario.

El problema real es más simple y mucho más fundamental: los grandes modelos de lenguaje están diseñados para predecir texto. Punto. Todo lo demás (razonamiento, resumen, conversación…) es una propiedad emergente de esa capacidad.

Pero las empresas no operan como secuencias de texto. Operan como sistemas dinámicos con estado, memoria, dependencias, incentivos y restricciones.

Ahí está el desajuste: como ya he defendido en otras ocasiones, este es el fallo arquitectónico central de la inteligencia artificial actual: los LLM no «ven» el mundo. No mantienen estado persistente. No aprenden de la retroalimentación del mundo real a menos que se diseñen explícitamente para ello.

Generan lenguaje convincente sobre la realidad. No operan dentro de ella.

No puedes dirigir una empresa con predicciones de palabras

Esto conduce a un patrón que debería resultarnos familiar: pídele a un LLM que aumente tus ventas, que diseñe una estrategia de lanzamiento o que mejore el rendimiento de tu equipo, y obtendrás una respuesta. A menudo, una muy buena. Estructurada, articulada y persuasiva. Y casi completamente desconectada del sistema real que se supone debe influir.

Porque un LLM no puede seguir un pipeline, gestionar incentivos, integrar datos de CRM ni adaptarse en función de resultados. Puede describir una estrategia. Pero no puede ejecutarla. Y los estudios lo confirman: estas herramientas funcionan bien para tareas individuales y flexibles, pero se rompen en entornos empresariales donde se requiere adaptación, aprendizaje e integración.

Dicho de otro modo: un LLM puede escribir el memo. Pero no puede dirigir la empresa.

Más capacidad de computación no solucionará el problema

La respuesta de la industria ha sido predecible: modelos más grandes, más infraestructura, más escala. Pero escalar no corrige un fallo de diseño: si un sistema carece de anclaje en la realidad, más parámetros no se lo darán. Si carece de memoria, más tokens no se la proporcionarán. Si carece de bucles de retroalimentación, más centros de datos no los crearán.

La escala amplifica lo que ya existe. No crea lo que falta. Y aquí lo que falta no es más lenguaje. Es más mundo.

La siguiente capa no va de mejores respuestas

La próxima fase de la inteligencia artificial empresarial no vendrá definida por mejores interfaces conversacionales o LLM más potentes. Vendrá definida por algo completamente distinto: sistemas capaces de mantener estado, integrarse en flujos de trabajo, aprender de los resultados y operar bajo restricciones.

Sistemas que no solo generan texto, sino que actúan dentro de entornos reales. Por eso el futuro de la inteligencia artificial en las empresas no se construirá únicamente sobre LLMs, sino sobre arquitecturas que los integren dentro de modelos más ricos de la realidad.

O, como he defendido en otros textos, por qué los modelos del mundo acabarán siendo una capacidad fundamental y no un concepto marginal.

Decir en voz alta lo que muchos ya saben

Si todo esto suena obvio, es porque muchas personas dentro de las organizaciones ya lo ven: han ejecutado los pilotos, han visto las demos y han experimentado la brecha. Pero decirlo en voz alta sigue siendo incómodo.

Hay demasiado impulso, demasiada inversión y demasiado relato construido en torno a la idea de que escalar los LLM acabará resolviéndolo todo. No lo hará.

El emperador no solo está desnudo. Es que lleva la ropa equivocada.

La verdadera oportunidad

Esto no es el fin de la inteligencia artificial empresarial. Es el fin de un malentendido. Los modelos de lenguaje no son arquitectura empresarial: son una capa de interfaz. Una muy potente, pero insuficiente por sí sola.

Las empresas que lo entiendan primero no solo desplegarán mejor la inteligencia artificial: construirán algo fundamentalmente distinto. Y cuando eso ocurra, volverá a parecer magia.

Pero esta vez, no será una ilusión.

(This article was previously published on Fast Company)

Lo que estamos viendo en Japón no es exactamente una revolución consumada, pero sí una señal interesante de hacia dónde van algunas economías cuando el mercado laboral deja de ser una simple variable y se convierte en un cuello de botella estructural. El experimento de Japan Airlines en Haneda no es menor: la propia compañía lo define como un demonstration experiment, lo plantea por fases a partir de mayo de 2026 y lo enmarca en operaciones de asistencia en tierra a aeronaves donde la carga física, la escasez de personal y la necesidad de seguridad conviven de manera incómoda. La idea, además, es probar robots con forma humana porque, según JAL, pueden encajar en infraestructuras ya diseñadas para personas sin exigir grandes reformas. Ese matiz es importante: más que una apuesta por la espectacularidad del humanoide, es una apuesta por la compatibilidad con el mundo heredado.

Ahora bien, conviene no comprar la narrativa promocional sin pasarla antes por el filtro de la realidad: el problema de muchas historias sobre robotización es que confunden una demo con una capacidad industrial, una puesta en escena con una cadena de valor o una promesa con una operación. En este caso, además, el material visual difundido resulta casi involuntariamente cómico: el robot parece acercarse a un contenedor, amagar un empujón y hacer un gesto bastante teatral, pero el contenedor empieza a moverse cuando es un humano quien activa la cinta transportadora. Es decir, más que contemplar el nacimiento de un nuevo estibador aeroportuario, lo que vemos es una escena de marketing tecnológico todavía muy verde. Y eso no invalida la tendencia, pero sí obliga a describirla con precisión: esto no es «ya están sustituyendo personas», sino «están intentando averiguar si algún día podrán complementar tareas humanas».

La razón por la que este tipo de ensayos aparece antes en países como Japón y Corea del Sur no tiene nada de misterioso. Ambos países llevan años funcionando como laboratorios adelantados de lo que ocurre cuando el envejecimiento demográfico, la baja natalidad y la rigidez en la oferta de trabajo empiezan a apretar de verdad. La OCDE, en su nota sobre Japón, recuerda que la población en edad de trabajar cayó un 16% desde su pico de 1995 hasta 2024, y que la ratio de dependencia de mayores se ha más que duplicado. En Corea del Sur, la misma institución subraya el descenso sostenido de la población de 15 a 64 años, junto a la tasa de fertilidad más baja de la OCDE y una caída proyectada del empleo sobre población de aquí a 2060. Cuando una economía entra en esa lógica, automatizar deja de ser una opción glamourosa para convertirse, simplemente, en una forma de seguir funcionando.

A eso hay que añadir la presión coyuntural, que en Japón no es precisamente menor. Según la Japan National Tourism Organization, Japón recibió 3,618,900 visitantes en marzo de 2026 y 10,683,500 en el acumulado de enero a marzo. Más turismo significa más equipaje, más rotación, más presión sobre operaciones aeroportuarias ya tensadas por la falta de mano de obra. El robot, en ese contexto, no aparece como un sustituto total del trabajador, sino como una muleta para un sistema al que cada vez le cuesta más encontrar personas disponibles para hacer tareas duras, repetitivas y físicamente ingratas, como comentaba hace algunos años: en algunos entornos no se automatiza porque la tecnología sea perfecta, sino porque la alternativa humana empieza a no estar disponible en la cantidad, el coste o las condiciones necesarias. Si intentas buscar camareros humanos en Seúl, seguramente acabes antes pagando un robot, aunque no trabaje igual de bien.

Corea del Sur encaja aún mejor en esa lectura. No solo comparte el mismo estrés demográfico, sino que además lleva años mostrando una tolerancia social y empresarial muy alta a la automatización cuando esta resuelve un problema operativo concreto. No es casualidad que siga encabezando los rankings mundiales de densidad robótica industrial: la International Federation of Robotics sitúa a Corea en 1,220 robots por cada 10,000 empleados en manufactura en 2024, con Japón en 446, y ya en datos de 2023 la IFR colocaba a Corea en 1,012 y a Japón en 419. No hablamos, por tanto, de países que «empiezan a robotizarse», sino de economías que llevan mucho tiempo interiorizando que el capital automático es una respuesta razonable cuando el trabajo humano escasea, envejece o se encarece.

Sin embargo, hay un punto que me parece esencial para no dejarnos arrastrar por el fetichismo del humanoide: una cosa es automatizar y otra muy distinta es insistir en que la automatización tenga brazos, piernas y una especie de teatralidad antropomórfica. Muchas de las funciones que hoy vemos resolverse con éxito en logística, almacenes o restauración no necesitan en absoluto un robot que se parezca a nosotros, sino sistemas especializados, discretos y eficientes. El humanoide fascina porque permite contar la historia de «la máquina que hace mi trabajo», pero en la práctica muchas veces es una solución más difícil, más cara y más frágil que un diseño específico. En ese sentido, el gesto de saludar al contenedor no es solo ridículo: delata hasta qué punto seguimos vendiendo imaginación cinematográfica cuando aún estamos muy lejos de la robustez operacional que exige un aeropuerto.

Los aeropuertos, además, son un entorno especialmente incómodo para la retórica triunfalista. Un trabajo reciente sobre robots en espacios de tránsito, «Walking with robots: video analysis of human-robot interactions in transit spaces«, recuerda algo que la propaganda tecnológica suele olvidar: moverse entre humanos no es solo locomoción, es interacción social, ajuste mutuo, lectura del contexto y comprensión del propósito de los espacios. Los autores sostienen que robots técnicamente competentes pueden, aun así, perturbar el orden social de un aeropuerto porque no entienden bien cómo se desplazan y coordinan las personas. Dicho de otra forma: el verdadero desafío no es empujar una maleta, sino hacerlo sin estorbar, sin generar riesgos y sin convertir el entorno en una coreografía incómoda de humanos adaptándose a la torpeza de la máquina.

Y, sin embargo, sería un error descartar todo esto como simple humo. El mismo mes en que JAL presentaba sus ensayos aeroportuarios, hemos visto cómo un robot humanoide lograba en Beijing un tiempo de media maratón superior al récord humano. El dato, por supuesto, no significa que tengamos trabajadores robóticos de propósito general listos para cualquier tarea, pero sí indica que motores, control, percepción y autonomía están avanzando a una velocidad que hace muy difícil seguir despachando el fenómeno como simple ciencia-ficción. La cuestión no es si habrá más robots, sino dónde tendrán sentido antes y dónde seguirán siendo, durante bastante tiempo, una puesta en escena cara en busca de un caso de uso convincente.

En el fondo, Japón y Corea del Sur nos están enseñando algo muy incómodo: la robotización no llega cuando la tecnología alcanza una perfección abstracta, sino cuando la sociedad que la recibe tiene problemas suficientemente urgentes como para aceptar versiones imperfectas. Esa es la verdadera transición: no la del robot milagroso que sustituye sin fricción a un trabajador, sino la de economías que, empujadas por la demografía y por mercados laborales tensos, están dispuestas a tolerar máquinas todavía limitadas porque el coste de no usarlas empieza a parecer mayor. Por eso conviene mirar a Haneda con una doble lente: con escepticismo, porque hoy hay mucho gesto vacío, mucha demo inflada y mucho robot que todavía «interpreta» el trabajo más de lo que lo ejecuta, pero también con atención, porque cuando una sociedad empieza a considerar útil incluso una automatización torpe, normalmente no está anticipando el futuro: está reconociendo que el futuro ya le ha alcanzado.

This article is openly available in English on Medium, «These robots aren’t ready. So why is Japan using them anyway?»

En diciembre de 2025, los camiones eléctricos superaron a los diesel en ventas en China. Durante años, una de las grandes coartadas de la inacción climática ha sido repetir cansinamente que descarbonizar el transporte pesado era demasiado difícil, demasiado caro o demasiado prematuro. China ha decidido tratar esa cantinela como lo que era: una excusa. Mientras en muchos países seguimos debatiendo objetivos, calendarios y supuestas limitaciones técnicas, el mercado chino de camiones pesados está girando con una velocidad asombrosa hacia la electrificación.

No se trata ya de una promesa, ni de un piloto, ni de una bonita diapositiva en una presentación corporativa: en la segunda mitad de 2025 los camiones eléctricos empezaron a ganar cuota de forma acelerada, hasta el punto de que en diciembre de ese año superaron a los diesel en ventas mensuales de pesados nuevos, con un 54% del mercado. En la primera mitad de 2025 ya representaban el 22% de las ventas de camiones pesados, frente al 9,2% del mismo período del año anterior.

Lo importante no es solo la velocidad del cambio, sino la lógica que lo impulsa. China no está electrificando camiones pesados por romanticismo ecologista ni por filantropía atmosférica. Lo está haciendo porque empieza a salir mejor. La Agencia Internacional de la Energía estima que, con los precios energéticos de 2024, el coste directo de la energía para un camión pesado eléctrico a batería en China es casi un 70% inferior al de su combustible diesel equivalente. Y el Institute for Energy Economics and Financial Analysis añade un dato todavía más contundente: aunque el precio de compra de los camiones eléctricos pesados puede seguir siendo entre un 62% y un 255% superior al de los diesel, su coste total de propiedad ya resulta entre un 10% y un 26% más bajo. Esa diferencia de precio, que algunas marcas están luchando por reducir, no surge de la magia, sino de dos hechos muy simples: la electricidad cuesta mucho menos que el gasóleo por kilómetro recorrido, y un tren motriz eléctrico exige bastante menos mantenimiento que una mecánica diesel compleja, sucia y cara. Si además esto se apoya con subsidios gubernamentales para el cambio de vehículos diesel por eléctricos, las matemáticas van cuadrando cada vez mejor.

Además, China está atacando precisamente uno de los grandes argumentos que tradicionalmente se usaban contra la electrificación del transporte pesado: el tiempo de recarga y la utilización del vehículo. La respuesta no está siendo únicamente desplegar carga de alta potencia, sino también apostar por el intercambio de baterías en determinados segmentos y corredores. McKinsey explica que el battery swapping reduce la recarga a unos cinco minutos, en tiempos comparables al repostaje de diesel, y además permite separar la compra del camión de la propiedad de la batería, rebajando la barrera inicial de entrada para muchos operadores. IEEFA señala, además, que aproximadamente un tercio de las ventas chinas de camiones pesados eléctricos ya corresponde a modelos compatibles con intercambio de baterías. En otras palabras: no solo se está resolviendo el problema del coste operativo, sino también el de la disponibilidad del activo, que es el verdadero corazón económico del transporte profesional.

Conviene además no perder de vista por qué esto importa tanto. El diesel no es solo un combustible fósil más: en el transporte pesado concentra una parte desproporcionada del problema. El ICCT recordaba ya al inicio del plan chino de limpieza del diesel que este tipo de flotas era una pieza central de la lucha contra la contaminación atmosférica. En su análisis posterior sobre el programa chino, el mismo organismo subraya que, aunque los vehículos diesel representaban apenas el 9.1% del parque viario del país, eran responsables del 88.9% de las emisiones de NOx y del 99% de las partículas procedentes del tráfico rodado. Ese dato, por sí solo, debería bastar para entender por qué sustituir camiones diesel por eléctricos no es un detalle cosmético ni una extravagancia verde: es una de las maneras más directas, medibles y rápidas de mejorar la calidad del aire, reducir enfermedades asociadas a la contaminación y recortar emisiones en sectores difíciles.

Lo que China demuestra, por tanto, es algo políticamente incómodo para muchos gobiernos: que la transición no avanza cuando se la encomienda a discursos grandilocuentes, sino cuando se construyen mercados, infraestructura y escalas industriales que vuelven obsoleto al incumbente. La AIE señala que China ya lideraba en 2022 más del 85% de las ventas mundiales de camiones eléctricos, y el ICCT muestra cómo en 2025 la electrificación del vehículo comercial chino dejó de estar impulsada principalmente por autobuses para pasar a estarlo por el transporte de mercancías: los camiones y tractoras ya representan el 91% del mercado chino de vehículos medianos y pesados de cero emisiones. Eso cambia completamente la lectura. Ya no hablamos de electrificar usos urbanos relativamente sencillos: hablamos de que el corazón logístico de una economía gigantesca empieza a dejar atrás el diesel porque ha encontrado una combinación de escala, política industrial y competitividad económica que convierte la electrificación en una decisión racional.

Mientras tanto, Europa sigue comportándose como si todavía dispusiera de tiempo infinito. La Agencia Europea de Medio Ambiente recuerda que el transporte es la mayor fuente de emisiones de gases de efecto invernadero de la Unión Europea y que en 2024 incluso repuntó un 0.7% respecto a 2023. Además, el transporte por carretera generó el 73% de todas las emisiones del sector en 2023. En ese contexto, el retraso del camión eléctrico europeo resulta difícil de justificar: el informe Blueprint 2030
señala que en la primera mitad de 2025 los camiones eléctricos apenas suponían el 3.6% de las ventas nuevas en Europa, muy lejos de lo necesario para cumplir los objetivos de 2030. El contraste con China no puede ser más humillante: unos convierten la descarbonización del transporte pesado en una palanca de competitividad industrial, otros la tratan como una obligación regulatoria molesta que siempre puede aplazarse un poco más.

Por supuesto, no se trata de copiar a China mecánicamente ni de ignorar las diferencias entre mercados, redes eléctricas o estructuras logísticas. Se trata de entender una lección elemental: cuando una tecnología limpia empieza a ganar no solo en emisiones, sino también en coste operativo, mantenimiento, dependencia energética y coste total de propiedad, insistir en la vieja solución deja de ser prudencia para convertirse en torpeza.

Descarbonizar el transporte pesado es una forma excelente de mejorar un país porque reduce contaminación local, disminuye la factura energética, recorta importaciones fósiles, fortalece la seguridad de suministro y obliga a modernizar infraestructuras y cadenas industriales. Es, en el fondo, una política de salud pública, de competitividad y de soberanía, todo al mismo tiempo. China lo ha entendido.

La pregunta no es si el resto debería hacer lo mismo: la pregunta es cuánto daño económico, industrial y ambiental está dispuesto a asumir antes de admitir que seguir apostando por el diesel ya no es conservadurismo: es retraso. China no ha esperado a que nadie le diera permiso para cambiar el transporte. Y cuando Europa termine de redactar su próxima hoja de ruta, los camiones chinos ya habrán vaciado el argumento.

This article is openly available in English on Medium, «While the West debates diesel, China is winning the electric truck race»

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.

This article is openly available in English on Medium, «Let’s build a better internet, not a higher wall»

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.

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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.

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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.

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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.

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