Hubo un tiempo en que comprar un coche eléctrico podía considerarse una apuesta, una declaración de intenciones o incluso una extravagancia tecnológica. Ese tiempo ha pasado. En 2025 se vendieron más de 20 millones de coches eléctricos en el mundo, más del 25% de todas las ventas de automóviles nuevos, una cifra que ya no describe una rareza, sino una transición industrial en toda regla. Quien siga hablando del vehículo eléctrico como si fuese una curiosidad está discutiendo con el calendario.

He elegido la cifra de 300 kilómetros al día por una razón muy simple: es una cifra conservadora. El US Department of Energy recuerda que la mayoría de los eléctricos actuales ofrecen entre 241 y 644 kilómetros de autonomía, y que esa cifra cubre sobradamente el 90% de los trayectos diarios. La EPA además ajusta sus mediciones para reflejar condiciones reales. Es decir: si tu día a día entra dentro de ese rango, y casi siempre lo hace, el problema no es técnico.

El problema, si acaso, es otro: que mucha gente sigue tomando decisiones con un mapa mental que ya no corresponde a la realidad. Porque cuando uno baja del debate abstracto al uso real, la discusión se vuelve incómodamente simple.

La checklist del punto de no retorno

Si cumples varias de estas condiciones, no estás «considerando» un eléctrico. Estás únicamente posponiendo una decisión lógica:

• Tienes garaje o plaza fija donde cargar
  Poder instalar un punto de carga o utilizar una toma adecuada cambia completamente la experiencia. Pasas de “ir a repostar” a “cargar mientras duermes”. La Alternative Fuels Data Center confirma que la mayoría de usuarios de eléctricos carga en casa.
• Puedes cargar por la noche (tarifa valle)
  Aquí aparece uno de los números que importan: cargar en casa puede situar el coste en torno a €1.5–€3 por cada 100 km, frente a €8–€10 en gasolina para un coche equivalente. No es ideología. Es aritmética.
• Tienes vivienda con tejado propio (o acceso a autoconsumo)
  La combinación de vehículo eléctrico y solar convierte la movilidad en algo parcialmente autogenerado. El IEA PVPS analiza cómo la carga solar puede cubrir gran parte del consumo del vehículo.
• Haces menos de 300 km al día
  Es la condición más importante… y la más banal. La inmensa mayoría de conductores está muy por debajo de ese umbral. Si estás aquí, la ansiedad por autonomía es un mito heredado de una generación anterior de vehículos.
• Conduces principalmente en ciudad o entornos metropolitanos
  Es donde el eléctrico es más eficiente: menos consumo, regeneración en frenadas, cero emisiones locales y menos ruido.
• Te importa el coste total, no solo el precio inicial (sabes matemáticas)
  Menos piezas móviles, menos mantenimiento, menos averías. El DOE y múltiples análisis coinciden: los eléctricos requieren alrededor de un 40% menos de gastos de mantenimiento.
• Viajas, pero no improvisas constantemente viajes extremos
  La infraestructura ha dejado de ser anecdótica. La IEA señala que los puntos de recarga pública superan ya los cinco millones a nivel global y siguen creciendo.

Si te reconoces en varios de estos puntos, el eléctrico no es una opción interesante. Es la opción evidente.

Conviene además desmontar otro argumento que ha envejecido mal: viajar ya no es un problema estructural. No, no es idéntico a un coche de combustión en todos los contextos, pero ha dejado de ser una barrera real para la mayoría. La red europea de carga se expande de forma sostenida, como muestran los datos actualizados del European Alternative Fuels Observatory, y la literatura académica reconoce que, aunque quedan retos, la trayectoria es inequívoca, con mejoras constantes en disponibilidad y fiabilidad.

A partir de aquí, la pregunta incómoda es otra: si todo esto es cierto, ¿por qué seguimos viendo resistencia?

Porque hay actores muy concretos a los que este cambio no les conviene. Las compañías petroleras dependen de un modelo basado en venderte energía de forma recurrente, no en que la generes en tu propio tejado. Buena parte del negocio de los concesionarios tradicionales está en el mantenimiento (revisiones, aceite, filtros, averías) que en un eléctrico desaparecen o se reducen drásticamente. Y varios fabricantes arrastran miles de millones invertidos en plataformas térmicas que necesitan amortizar antes de aceptar que su ventaja competitiva se evapora. No es una conspiración: son incentivos. Cuando alguien insiste en que «los eléctricos aún no están listos», conviene preguntarse qué pierde si tú decides que sí lo están.

La pregunta, entonces, debería formularse al revés: ¿qué condiciones tendrían que darse para que todavía me compensase un coche de combustión?

Cuando uno hace esa lista con un mínimo de honestidad intelectual, descubre algo revelador: cada año es más corta. Y cada vez se parece más a un conjunto de casos límite, no a la experiencia cotidiana de la mayoría de conductores. En España, el verdadero problema de fondo no es técnico ni económico: es urbanístico. España tiene uno de los parques de vivienda colectiva más altos de Europa, y la transformación del vehículo eléctrico en opción universal pasa necesariamente por resolver la carga en comunidades de propietarios. En España, aproximadamente dos tercios de la población vive en pisos, frente a menos de la mitad en el conjunto de la Unión Europea y menos del 30% en los Estados Unidos. Eso es política de vivienda, no tecnología. O aceptar que cargar el vehículo es como parar a tomarse un café cada pocos días.

Si tienes garaje, si haces menos de 300 kilómetros al día, si puedes cargar por la noche y si tu uso es el habitual, el coche eléctrico gana. Sin discusión.

Lo demás, a estas alturas, es simple (y cada día más absurda) resistencia cultural.

Cuando una familia aragonesa recibe una carta dándole cuatro días para vender su terreno a Amazon, no estamos ante una anécdota: estamos viendo el síntoma más visible de un cambio mucho más profundo: España está entrando en la economía de la inteligencia artificial por la puerta trasera. No como desarrollador, ni como propietario de tecnología, sino como proveedor de condiciones. Suelo, energía, agua y rapidez administrativa.

El caso de Aragón, muy bien contado por Bloomberg, no es una excepción: es el patrón. Y ese patrón se repite con una claridad casi inquietante cuando uno mira lo que está ocurriendo en otros puntos del país. En Talavera de la Reina, Meta está desarrollando uno de los mayores centros de datos de Europa sobre unas 190 hectáreas, con una inversión cercana a los mil millones de euros y apenas unos cientos de empleos directos cuando esté operativo, según recogen Data Center Dynamics y otros análisis del sector. Si uno quiere poner esa escala en contexto físico, hablamos de un campus de unos 300.000 metros cuadrados dedicado exclusivamente a computación. Durante la construcción habrá actividad, claro, pero el resultado final vuelve a ser el mismo: una enorme infraestructura industrial, intensiva en capital y energía, con un impacto laboral permanente sorprendentemente limitado.

El paralelismo con Aragón no es casual. Allí se utiliza el PIGA, en Castilla-La Mancha, el Proyecto de Singular Interés. Distintos nombres para una misma lógica: acelerar trámites, recalificar suelo, facilitar la implantación y, si hace falta, imponerla. En el caso de Talavera, el propio desarrollo contempla instrumentos similares para garantizar la disponibilidad del terreno. No estamos ante excepciones regulatorias puntuales: estamos ante un modelo para atraer esas inversiones, sí o sí. Suena conocido.

Ese modelo empieza a dibujar un mapa bastante claro. Aragón aporta electricidad renovable abundante. Castilla-La Mancha, suelo barato y proximidad a Madrid. Infraestructuras eléctricas que se dimensionan específicamente para alimentar estos centros. Redes de fibra que los conectan con los grandes hubs europeos. Y administraciones que compiten entre sí por atraer proyectos que tienen todos el mismo denominador común: hiperescaladores estadounidenses construyendo infraestructura que ellos poseen, controlan y explotan.

A partir de ahí, el relato institucional es predecible: inversión récord, modernización, economía del dato… pero basta con rascar un poquito para ver lo que ese relato deja fuera:

• Primero, el empleo. Las cifras siempre incluyen construcción, indirectos e inducidos. Pero cuando uno mira los datos más concretos, el contraste es difícil de ignorar: inversiones de cientos o miles de millones para terminar con… unos pocos cientos de empleos permanentes.
• Segundo, el control. No estamos construyendo infraestructura europea de inteligencia artificial, sino alojando la de empresas estadounidenses.
• Tercero, los costes invisibles: consumo energético masivo, presión sobre el agua, transformación del territorio y, cada vez más, opacidad regulatoria sobre su impacto ambiental, como ha documentado recientemente The Guardian.
• Y cuarto, quizá lo más importante: la asimetría: España pone el terreno, la electricidad renovable, las infraestructuras públicas y la flexibilidad normativa. Amazon, Microsoft o Meta ponen el capital… y se quedan con la infraestructura, los datos, el software, la relación con el cliente y, en última instancia, el poder.

Eso no es una asociación equilibrada. Es otra cosa. España no está «atrayendo a la industria de la inteligencia artificial»: está atrayendo infraestructura de inteligencia artificial propiedad de terceros.
Se llama dependencia tecnológica. Y normalmente se reconoce cuando ya es demasiado tarde para hacer algo al respecto.

Esa «otra cosa» tiene nombre en los despachos de Bruselas: se llama dependencia estratégica. Y Europa lleva años hablando de evitarla mientras, sobre el terreno, la construye metódicamente. Europa lleva años hablando de soberanía digital, pero lo que estamos viendo sobre el terreno se parece más a su externalización ordenada. La propia Comisión Europea quiere acelerar el despliegue de centros de datos y multiplicar la capacidad existente en los próximos años, según su AI Continent Action Plan. El problema es que alojar infraestructura no equivale a controlarla. Y hoy por hoy, el control no está aquí.

Mientras tanto, normalizamos decisiones que hace apenas unos años habrían generado un debate público mucho más intenso: recalificaciones exprés, incentivos fiscales, infraestructuras diseñadas a medida de actores privados globales. Y lo hacemos en nombre de una modernización que, en demasiados casos, consiste en convertirnos en plataforma para otros.

El problema no es atraer inversión tecnológica. Sería absurdo renunciar a ella. El problema es hacerlo sin estrategia. Porque una estrategia implicaría algo bastante simple: participación real de las comunidades locales en los beneficios, transparencia total sobre el impacto ambiental y, sobre todo, mecanismos para que esa infraestructura contribuya a construir capacidad propia, no solo a alojar la de otros. Cuando un hospital público de Zaragoza consulte datos de pacientes, esa consulta pasará probablemente por servidores de Amazon en Aragón, bajo legislación estadounidense y con condiciones de acceso que España no controla. ¿Tiene sentido?

Hoy, en cambio, la sensación es otra. España ha encontrado su ventaja competitiva en la era de la inteligencia artificial, representada por energía limpia y abundante, pero en lugar de usarla para construir algo propio, la está empaquetando y ofreciendo al mejor postor. Aragón no es una excepción. Talavera tampoco. Son los primeros lugares donde ese modelo se hace visible. Y cuando un modelo se vuelve visible, normalmente ya está demasiado consolidado para cambiarlo sin coste. España tiene la energía. Tiene el suelo. Tiene el clima. Le falta la parte más difícil: la voluntad de usarlo para construir algo propio.

Y la pregunta, cada vez más difícil de evitar, es si dentro de diez o quince años veremos estas decisiones como una apuesta estratégica… o como una oportunidad histórica que decidimos alquilar a otros en lugar de desarrollarla nosotros mismos.

This article is openly available in English on Medium, «Spain has the land, the sun and the wind. Big Tech has the plan. Guess who wins»

Esta historia hay que contarla bien, porque no empezó ayer ni se reduce al enésimo escándalo de colas imposibles: en 2010, el Departamento de Justicia de Estados Unidos permitió la fusión entre Ticketmaster y Live Nation, pero lo hizo imponiendo condiciones muy concretas: licencias de software, desinversiones y cláusulas anti-represalia para evitar que la nueva entidad aplastase a cualquier competidor.

Diez años después, en 2020, el propio DOJ admitió que Live Nation había incumplido todos los compromisos esenciales de aquel acuerdo… y extendió el decreto de consentimiento otros cinco años y medio. El problema, por tanto, no es que nadie viera venir el monstruo, sino que se le dejó crecer dos veces al margen de toda regla. En mayo de 2024, el DOJ y una amplia coalición de estados volvieron a demandar a la compañía y ya no pidieron retoques cosméticos, sino remedios estructurales para restaurar la competencia. Y, después del giro ya prácticamente grotesco de marzo de 2026, cuando el gobierno federal aceptó un acuerdo sin ruptura societaria, el 15 de abril de 2026 un jurado de Manhattan concluyó que Live Nation y Ticketmaster habían mantenido un monopolio ilegal en mercados clave vinculados a la música en directo.

Lo relevante no es solo que haya habido una sentencia adversa, sino por qué la hubo. La tesis de la acusación, y lo que el jurado ha validado en lo esencial, es que Live Nation no se limitó a vender entradas mejor que nadie: utilizó su control vertical del negocio para cerrar completamente el mercado. No hablamos únicamente de venta de entradas. Hablamos de una compañía que, según la propia demanda, gestionaba directamente a más de 400 artistas, controlaba alrededor del 60% de la promoción de conciertos en grandes recintos, poseía o controlaba más de 265 locales en Norteamérica y, a través de Ticketmaster, manejaba en torno al 80% o más de la venta primaria en grandes salas. Cuando una sola empresa controla al artista, al promotor, al recinto y a la ventanilla, deja de existir mercado y empieza a existir peaje.

Eso es exactamente lo que convierte a Ticketmaster en algo mucho peor que una empresa dominante. La demanda de 2024 describe una maquinaria de exclusividades de largo plazo, amenazas y represalias contra recintos que intentaban trabajar con rivales, adquisiciones destinadas a neutralizar amenazas, y un proceso perfectamente diseñado para reforzar un poder que se alimenta a sí mismo. El veredicto de abril de 2026 va aún más lejos en su nivel de concreción: el jurado concluyó que Ticketmaster mantuvo ilegalmente un monopolio en los servicios de venta de entradas para grandes recintos, que Live Nation monopolizó el mercado de grandes anfiteatros, y que además obligó de forma ilícita a artistas que querían actuar en esos anfiteatros a utilizar también sus servicios de promoción. Traducido al castellano llano: o juegas con ellos, o no juegas. Una auténtica mafia.

Durante años, muchos fans pensaron que el problema eran solo las comisiones abusivas, la web que se caía o la humillación de pasarse horas refrescando una pantalla para no conseguir nada. Pero eso era solo la sintomatología visible. El daño real era mucho más profundo: menos competencia, menos innovación, menos margen para los artistas, menos opciones para los recintos y una transferencia sistemática de renta desde fans y músicos hacia un intermediario omnipresente. El propio DOJ lo resumió en 2024 con una claridad poco habitual en textos regulatorios: los fans pagan más comisiones, los artistas tienen menos oportunidades, los promotores pequeños son expulsados y los locales tienen menos opciones reales. Y el jurado ha puesto una cifra, aunque sea parcial, a esa extracción: 1.72 dólares de sobrecoste por entrada en 22 estados, una cantidad que no parece enorme hasta que se multiplica por cientos de millones de entradas vendidas.

A todo ello se añade un elemento especialmente tóxico: la relación con la reventa y con ese ecosistema de pseudoescasez que convierte comprar una entrada en algo casi imposible. No compras una entrada para ir a ver a tu grupo favorito: compras el derecho a entrar en un proceso diseñado para que probablemente no puedas comprarla en condiciones razonables. En 2025, la FTC demandó a Ticketmaster y Live Nation por prácticas de reventa ilegales y por engañar a artistas y consumidores, alegando que anunciaban precios inferiores a los realmente pagados, presumían de límites estrictos de compra que en la práctica los brokers superaban rutinariamente y revendían millones de entradas en su propia plataforma a precios mucho más altos. Y en paralelo, la regla federal contra las junk fees dejó claro que el modelo de opacidad tarifaria en la venta de entradas no era una molestia menor, sino una práctica estructuralmente engañosa.

Por eso el acuerdo alcanzado por el DOJ en marzo de 2026 resultó tan decepcionante. Sí, incluía un fondo de 280 millones de dólares, un tope del 15% a ciertas comisiones en anfiteatros, una apertura parcial del sistema a terceros y la renuncia a algunos acuerdos de exclusividad. Pero no separaba Ticketmaster de Live Nation, que era precisamente el núcleo del problema. De hecho, fiscales estatales y especialistas en competencia lo rechazaron por considerarlo insuficiente. La profesora experta en legislación antimonopolio Rebecca Haw Allensworth, en una entrevista en la Harvard Gazette, lo definió directamente como «una tirita». Y eso es exactamente lo que parecía: un intento de tratar una infección sistémica con una cura puramente superficial.

Lo que debería ocurrir ahora, si de verdad se quiere devolver algo parecido a la normalidad al mercado del directo, no es una simple poda de excesos, sino una cirugía de verdad. La separación estructural entre Ticketmaster y Live Nation sigue siendo la solución más lógica: que quien vende entradas no pueda castigar a un recinto por escoger otro promotor, que quien promueve una gira no pueda condicionar el acceso a un anfiteatro propio a usar su sistema de venta de entradas y que quien opera el mercado primario no tenga incentivos para mirar hacia otro lado cuando la reventa masiva le resulta rentable. Después de eso vendrían medidas igual de básicas: portabilidad de datos para locales y artistas, transparencia total del precio final desde el primer clic, límites verificables y auditables a la compra automatizada, prohibición efectiva de exclusividades abusivas y una separación nítida entre mercado primario y secundario. Que todo esto suene revolucionario dice mucho del grado de degradación al que había llegado la industria. El veredicto no traerá alivio inmediato, pero sí abre la puerta a sanciones, devoluciones y hasta desinversiones forzosas.

Sería un error interpretar este caso como una disputa sectorial o como un ajuste de cuentas entre competidores. Es algo mucho más importante: la prueba de que los monopolios no siempre se presentan con forma de petróleo, acero o sistema operativo. A veces llegan con la promesa de una noche inolvidable, con un reloj de cuenta atrás, con una cola virtual y con una comisión que aparece al final como una bofetada. Durante demasiado tiempo, Ticketmaster convirtió la emoción de la música en directo en una experiencia de frustración, abuso y resignación que hizo renunciar a muchos a la experiencia. Que por fin se le llame por su nombre no devuelve automáticamente la competencia, pero al menos pone fin a una mentira interesada: la de que todo esto era simplemente «el mercado funcionando». No, no lo era: era un maldito monopolio, una simple mafia funcionando exactamente como funcionan los monopolios cuando nadie los frena. Ni más, ni menos.

This article is openly available in English on Medium, «How Live Nation and Ticketmaster have built a monopoly in plain sight and will continue ripping fans off for the time being»

Durante años, las empresas han asumido que su relación digital con los clientes tendría lugar en un espacio que ellas controlaban: su página web, su app, su proceso de compra, su interfaz, su embudo cuidadosamente optimizado.

Esa suposición ha moldeado una enorme cantidad de comportamientos corporativos. Las marcas han invertido fortunas en sistemas de diseño, SEO, optimización de conversión, customer journeys y experiencias digitales porque la pantalla era donde tenía lugar la persuasión, donde se completaban las transacciones.

Esa suposición está empezando a romperse.

La siguiente ola de la inteligencia artificial no consiste solo en responder mejor a las preguntas. Consiste en actuar. Operator, de OpenAI, está diseñado para navegar por la web y realizar tareas usando su propio navegador, haciendo clic, escribiendo y desplazándose en nombre del usuario. El Model Context Protocol de Anthropic se creó para conectar asistentes de IA directamente con los sistemas donde viven los datos y las herramientas. Google está impulsando ahora un futuro de «comercio agéntico» con un nuevo estándar abierto, el Universal Commerce Protocol, mientras Shopify integra ese mismo protocolo para que los comercios puedan vender directamente dentro de Google AI Mode, Gemini y Microsoft Copilot.

Si se leen con atención estos movimientos, la implicación es evidente: en la era de los agentes de inteligencia artificial, tu cliente puede seguir comprándote. Pero puede dejar de visitarte.

La interfaz está perdiendo su monopolio

Durante décadas, la interfaz era poder.

Si los usuarios tenían que venir a tu página web, abrir tu app y recorrer tu flujo, tú controlabas la secuencia. Elegías qué veían primero, qué productos se destacaban, qué bundles se recomendaban, qué copy enmarcaba la decisión y dónde aparecía la fricción de conversión. Buena parte de la estrategia digital moderna se ha basado en esa premisa.

La inteligencia artificial agéntica empieza a cambiarla.

En cuanto un agente puede navegar por la web o conectarse directamente a sistemas empresariales, la interfaz principal del cliente deja de ser necesariamente la tuya. Puede ser la del agente. Y si el agente se convierte en el entorno principal de decisión, muchas de las cosas que las empresas consideraban ventajas competitivas empiezan a desplazarse. OpenAI ya ha mostrado esta versión basada en navegador con Operator. Google y Shopify están construyendo su equivalente estructurado en comercio, donde la compra puede producirse directamente dentro de interfaces conversacionales, en lugar de hacerlo solo en las propiedades del comerciante.

Es un cambio profundo. Significa que tu web cuidadosamente diseñada puede importar menos que tus datos de producto estructurados. Que tu landing page persuasiva puede importar menos que la capacidad de un agente para consultar tu inventario, entender tus políticas, verificar tus plazos de entrega y completar una transacción sin fricción. Tu marca no desaparecerá, pero cada vez tendrá que ser legible no solo para humanos, sino también para máquinas.

En otras palabras, tu marca se está convirtiendo en una API.

Del SEO a la compatibilidad con agentes

Esto no es del todo nuevo. Las empresas ya han pasado por transformaciones similares.

El buscador obligó a las marcas a ser indexables. Las redes sociales las obligaron a ser compartibles. El móvil las obligó a ser app-native. Ahora la inteligencia artificial agéntica las obliga a ser accionables por máquinas.

Por eso Google no está hablando de compras con inteligencia artificial como una simple funcionalidad. Está introduciendo un protocolo, UCP, diseñado explícitamente para que agentes y sistemas operen a lo largo de todo el proceso: descubrimiento, compra y postventa. Shopify tampoco lo trata como un experimento marginal: está diciendo a los comercios que podrán vender directamente dentro de AI Mode, Gemini y Copilot, con el pago integrado en la propia conversación. No es un ajuste cosmético del comercio electrónico. Es un cambio en el lugar donde vive la interacción comercial.

Y cuando eso ocurre, la pregunta estratégica cambia: ya no es solo «¿cómo llevo usuarios a mi web?», y pasa a ser «¿cómo hago que mi empresa sea comprensible, fiable y transaccionable para los agentes que cada vez se interponen entre yo y el usuario?»

Esa pregunta es mucho más grande que el SEO, y mucho más disruptiva.

El verdadero cambio de poder no está en los modelos

Aquí es donde muchas empresas se equivocarán al interpretar lo que está ocurriendo.

Se centrarán en los modelos: cuál es más inteligente, más rápido, más barato o más multimodal. Esas preguntas importan, pero no son las más profundas. La pregunta clave es quién controla las infraestructuras.

El MCP de Anthropic es importante no porque genere titulares, sino porque crea una forma estandarizada de que los sistemas de inteligencia artificial se conecten a herramientas y datos. El UCP de Google es importante por la misma razón en el comercio. La apuesta actual de Mastercard por el agentic checkout es importante porque la capa de pagos, identidad y autorización se vuelve más valiosa cuando son las máquinas las que ayudan a decidir y a comprar. El planteamiento de Mastercard es revelador: la cuestión no es solo tener modelos más inteligentes, sino quién controla la confianza, la identidad y los pagos cuando las máquinas empiezan a gastar el dinero de las personas.

Ahí es donde se librará la próxima gran batalla de plataformas: no solo en la ventana del chatbot, sino en los estándares, protocolos, redes de pago y capas de verificación que determinan cómo interactúan los agentes con el mundo.

Lo que significa que las empresas que siguen viendo la inteligencia artificial como una herramienta de generación de contenido están perdiendo completamente el punto.

Una amenaza para las marcas débiles y una oportunidad para las fuertes

Si tu negocio depende en gran medida de manipular al cliente dentro de tu propia interfaz, la inteligencia artificial agéntica es un problema.

Si tu éxito se basa en patrones oscuros, comisiones ocultas, bundles confusos o en dificultar la comparación, los agentes probablemente serán malas noticias. Un buen agente reducirá la fricción para el cliente, no para el comerciante que intenta atraparlo en su embudo.

Pero si tu empresa tiene fortalezas reales (precios transparentes, entregas fiables, políticas claras, datos estructurados, diferenciación de producto, confianza auténtica, etc.) este cambio puede jugar a tu favor. Porque los agentes comprimen el ruido y ponen en primer plano lo que realmente importa.

En ese sentido, el paso hacia el comercio agéntico se parece al argumento que yo mismo hacía recientemente sobre los «magic GEO hacks»: la autenticidad, la claridad y la apertura ganan peso cuando el sistema que intermedia el descubrimiento se vuelve más dependiente de máquinas. La misma lógica se aplicará cada vez más a las transacciones. Si el agente interpreta tu empresa para el usuario, la claridad deja de ser una virtud de marca y se convierte en un activo comercial legible por máquinas.

La letra pequeña legal ya está cambiando

Una de las señales más claras de que esto pasa de la teoría a la realidad es que el lenguaje legal ya empieza a adaptarse.

Target ha actualizado sus términos de uso mientras se preparaba para integrarse con Gemini, indicando explícitamente que las compras realizadas por un agente de inteligencia artificial autorizado por el cliente se considerarían igualmente autorizadas por ese cliente. La empresa también advirtió que herramientas de inteligencia artificial de terceros pueden no comportarse exactamente como se espera en todas las circunstancias. No es especulación futurista. Es un gran retailer reescribiendo las reglas anticipando la participación de agentes en el proceso de compra.

Cuando las empresas empiezan a cambiar sus términos y condiciones, es que la categoría ya es real. Y cuando términos legales, protocolos, pagos integrados y descubrimiento mediado por inteligencia artificial empiezan a alinearse en la misma dirección, la conclusión estratégica es difícil de ignorar.

La próxima estrategia digital no empezará por tu homepage

Durante veinticinco años, la estrategia digital partía de las mismas premisas: mejorar la web, reducir fricción, aumentar visibilidad en buscadores, optimizar la conversión, capturar datos, controlar el customer journey. Esas premisas están perdiendo validez.

En un mundo agéntico, las preguntas estratégicas son otras. ¿Pueden tus sistemas exponer la información adecuada de forma clara? ¿Puede un agente interpretar correctamente tu catálogo, tus políticas y tus procesos? ¿Pueden las transacciones realizarse de forma segura sin obligar al usuario a volver a un laberinto diseñado para humanos? ¿Puede tu empresa generar confianza cuando es otra máquina la que primero lee, compara y filtra?

Las empresas que respondan que sí no desaparecerán detrás de los agentes. Serán más fáciles de elegir a través de ellos. Las que respondan que no descubrirán poco a poco que es posible seguir teniendo página web, app, equipo de marca y presupuesto de marketing… y aun así estar estratégicamente ausentes del lugar donde realmente se toman las decisiones.

Esa es la verdadera disrupción de la inteligencia artificial agéntica. No que las máquinas piensen por tus clientes, sino que cada vez comprarán, compararán, interpretarán y harán transacciones antes de que tu cliente llegue al territorio digital que creías tuyo.

La próxima batalla de internet no será por quién controla la interfaz. Será por quién consigue ser entendido por el agente.

(This article was previously published on Fast Company)

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «Prohibir a los menores o prohibir el negocio que vive de engancharlos» (pdf), y trata sobre esa tentación política, cada vez más extendida, de abordar la relación entre adolescentes y redes sociales como si el problema pudiera resolverse simplemente levantando una barrera de edad, fijando una cifra redonda y anunciando una prohibición con tono solemne. Es una idea atractiva porque suena contundente, porque permite a los gobiernos presentarse como protectores de la infancia y porque convierte un problema complejo en una consigna fácilmente comunicable. Pero precisamente por eso conviene mirarla con cautela: cuando una cuestión profundamente estructural se traduce demasiado deprisa en un titular simple, lo normal es que estemos ante una solución aparente, no ante una solución real.

La Comisión Europea lleva tiempo trabajando esta cuestión con un enfoque bastante más sofisticado que el del simple veto generacional. En julio de 2025 publicó sus directrices para la protección de menores bajo el Digital Services Act, en las que habla no solo de contenidos nocivos, sino también de comportamientos problemáticos y adictivos, ciberacoso y prácticas comerciales perjudiciales. A la vez, presentó un prototipo de aplicación de verificación de edad, pensado como solución transitoria hasta la llegada de la identidad digital europea. España, además, no ha sido una mera espectadora: participa en ese despliegue y lleva tiempo intentando combinar protección de menores con garantías de privacidad, un equilibrio mucho más difícil y mucho más interesante que el habitual recurso a la prohibición retórica.

Ese es, en realidad, el punto central: el problema existe, pero no es exactamente el que muchos responsables políticos parecen querer describir. No estamos simplemente ante «menores usando redes», como si el daño proviniese de la mera exposición a una tecnología neutral. Estamos ante entornos diseñados deliberadamente para capturar atención, prolongar permanencia, fomentar comparación social, explotar impulsos y maximizar recurrencia. El foco, por tanto, no debería ponerse solo en la edad del usuario, sino en la arquitectura del servicio. Si el negocio depende de enganchar, de generar hábito, de convertir vulnerabilidad en tiempo de pantalla monetizable, entonces el verdadero objeto regulatorio no son únicamente los menores, sino el modelo económico que los convierte en materia prima conductual.

Además, la evidencia disponible dista mucho de justificar los atajos intelectuales con los que suele legislarse este asunto. Las autoridades sanitarias estadounidenses advirtieron ya de que no puede afirmarse que las redes sociales sean suficientemente seguras para niños y adolescentes, y pidió precisamente más transparencia, más responsabilidad y más datos. La OCDE, por su parte, plantea explícitamente una aproximación de «toda la sociedad», en la que administraciones, familias, escuelas, profesionales y plataformas compartan responsabilidad. Es decir, ni complacencia tecnológica ni histeria moral. Quien lea esos documentos con un mínimo de honestidad verá que ninguno avala la idea de que prohibir por edad, por sí solo, vaya a resolver el problema.

La investigación académica más seria tampoco encaja bien con el simplismo prohibicionista. Un estudio publicado en Nature Human Behaviour subraya que la relación entre redes sociales y salud mental adolescente no puede reducirse a una causalidad lineal y uniforme, y muestra que los efectos dependen mucho del perfil previo del menor, de su situación emocional y del tipo de uso. Y un estudio reciente en JAMA introduce un matiz decisivo: el problema más claramente asociado a ideación suicida, conductas suicidas y peores resultados de salud mental no era simplemente el tiempo total de pantalla, sino las trayectorias de uso adictivo. Dicho de otro modo: no basta con contar horas: hay que entender dinámicas de dependencia, compulsión, deterioro del sueño, afectación del rendimiento y pérdida de control. Eso obliga a pensar la regulación desde el diseño de los sistemas, no solo desde la puerta de entrada.

Por eso me parece tan problemática la facilidad con la que el debate público se desplaza hacia la verificación de edad y se olvida del resto. Verificar edad puede tener sentido en algunos contextos, sobre todo cuando se trata de acceso a contenidos manifiestamente inadecuados. La propia AEPD ha desarrollado principios razonables para hacerlo minimizando la identificación y protegiendo datos personales. Pero convertir esa herramienta en el centro absoluto de la política pública es otra cosa. Porque entonces dejamos intacto lo esencial: los sistemas de recomendación, el diseño persuasivo, la opacidad algorítmica, las notificaciones invasivas, el scroll infinito y la ingeniería conductual que define hoy a buena parte de las plataformas. Nos quedamos, como tantas veces, regulando la superficie y dejando intacto el subsuelo.

En España, además, este debate tiene una dimensión política especialmente significativa. Aquí existe una gran facilidad para convertir la protección de los menores en terreno de consenso simbólico, precisamente porque casi nadie se atreve a cuestionar públicamente una medida presentada como escudo generacional. Pero una democracia madura debería distinguir entre protección efectiva y pánico moral administrativamente elegante. La primera exige incomodar a las plataformas, auditar sus prácticas, imponer obligaciones técnicas, exigir interoperabilidad regulatoria y asumir conflictos jurídicos y económicos. El segundo consiste en anunciar límites de edad, multiplicar declaraciones solemnes y confiar en que la tecnología de verificación haga el resto. Una estrategia transforma el entorno, la otra simplemente desplaza la conversación.

En el fondo, la pregunta no es si hay que proteger a los menores. Eso, afortunadamente, no admite discusión. La pregunta es de qué queremos protegerlos exactamente. Si la respuesta es «de internet», estamos perdidos antes de empezar, porque internet no va a desaparecer de sus vidas. Si la respuesta es «de modelos de negocio que convierten la vulnerabilidad en beneficio y que se están haciendo cada vez peores«, entonces la conversación cambia por completo. Ya no se trata de vigilar al menor, sino de limitar al depredador. Ya no se trata solo de impedir el acceso, sino de rediseñar las condiciones del acceso. Y ya no se trata de una política de control de usuarios, sino de una política de control de plataformas. Lo lógico: en un entorno, Europa, que protege la privacidad como derecho fundamental, prohibir que haya empresas que nos espían a todas horas y venden nuestros intereses y patrones de comportamiento al mejor postor. Ahí es donde de verdad empieza el debate serio. Lo otro, por desgracia, se parece demasiado a legislar contra el síntoma… para no tener que tocar la enfermedad.

ACTUALIZACIÓN (16/04/2026): para sorpresa de absolutamente nadie, la prohibición australiana de uso de redes sociales a menores no funciona. No, la idea de «proteger a los menores» es absurda: hay que proteger a toda la sociedad por igual eliminando el pernicioso modelo de negocio que hace que las redes sociales se comporten como se comportan.

This article is openly available in English on Medium, «Why are we still regulating teens instead of social media?»

Durante años, las grandes compañías tecnológicas han cultivado una narrativa cuidadosamente diseñada: la inteligencia artificial como progreso inevitable, como motor de productividad, como solución casi mágica a problemas estructurales. Sin embargo, algo está empezando a resquebrajarse. Y no es su tecnología, que también, sino sobre todo su percepción social.

Un interesante artículo reciente de The Guardian, «AI companies know they have an image problem. Will funding policy papers and thinktanks dig them out?», advertía de un fenómeno inquietante: think tanks, recomendaciones de políticas públicas, compra de medios e incluso informes aparentemente técnicos están siendo cada vez más contaminados por imágenes generadas por inteligencia artificial que distorsionan la realidad o refuerzan narrativas interesadas. No se trata de un problema técnico, sino cultural. La inteligencia artificial no solo produce contenido: produce imaginarios. Y esos imaginarios, cuando son manipulados, erosionan la confianza en el conocimiento experto.

La reacción de las grandes compañías ante este deterioro de su imagen pública está lejos de ser pasiva. Más bien al contrario: estamos asistiendo a una ofensiva coordinada, sofisticada y, en muchos casos, profundamente política.

El ejemplo más evidente es el surgimiento de estructuras de influencia directa sobre el proceso democrático. Un Super PAC respaldado por actores clave del sector como OpenAI, Andreessen Horowitz, Palantir y otros, que ha recaudado al menos 125 millones de dólares para influir en las elecciones norteamericanas, con el objetivo explícito de favorecer a candidatos alineados con una regulación favorable a la industria. No se trata de lobbying tradicional: es una estrategia de presión política a gran escala, con capacidad para premiar o castigar a legisladores.

El caso del candidato neoyorquino Alex Bores ilustra hasta qué punto esta estrategia ha escalado. Su «delito» fue impulsar una ley estatal para introducir salvaguardas en el desarrollo de la inteligencia artificial. La respuesta fue inmediata: campañas negativas millonarias, ataques personales y una narrativa diseñada para disuadir no solo a él, sino a cualquier otro político con aspiraciones regulatorias. El objetivo no era solo derrotarle, sino enviar un mensaje claro: regular la inteligencia artificial tiene un coste político elevado.

Este patrón recuerda poderosamente a episodios anteriores en la historia tecnológica. La industria del tabaco, durante décadas, negó la evidencia científica mientras financiaba campañas de desinformación. Las grandes petroleras han seguido estrategias similares respecto al cambio climático. La diferencia ahora es la velocidad y la escala: la inteligencia artificial permite producir narrativas, imágenes y argumentos con una eficiencia sin precedentes.

Pero la presión no se limita al ámbito político. También se despliega en el terreno jurídico. Según Wired, OpenAI ha respaldado legislación destinada a limitar la responsabilidad legal de las empresas de inteligencia artificial por los daños causados por sus modelos. Es decir, no solo se busca influir en quién legisla, sino en qué se legisla y en qué términos.

Al mismo tiempo, las compañías intentan reconstruir su legitimidad desde dentro, con iniciativas como el lanzamiento del Anthropic Institute, presentado como un espacio para el estudio responsable del impacto de la inteligencia artificial. O con documentos como el reciente «Industrial Policy for the Intelligence Age« de OpenAI, que intenta enmarcar el desarrollo de la inteligencia artificial como una cuestión estratégica nacional, prácticamente geopolítica. El texto insiste en la necesidad de una política industrial activa, con inversión pública masiva, acceso preferente a energía y capacidad de computación, y una estrecha colaboración entre gobierno y empresas para asegurar el liderazgo frente a China. Pero más allá de sus propuestas concretas, lo verdaderamente relevante es el encuadre: la regulación deja de ser un mecanismo de control democrático para convertirse en un posible obstáculo estratégico. Es, en esencia, un intento de redefinir el debate, desplazándolo desde los riesgos sociales de la inteligencia artificial hacia una narrativa de competencia geopolítica en la que cualquier freno puede interpretarse como una amenaza al interés nacional. El mensaje es claro: regular demasiado puede significar perder frente a China. La narrativa del miedo cambia de objeto, pero no de lógica.

Sin embargo, estas iniciativas conviven con una realidad mucho más incómoda. La percepción social de la inteligencia artificial no solo está deteriorándose: está polarizándose. Los artículos de The Guardian y otros medios reflejan una creciente preocupación pública por los efectos de la inteligencia artificial en el empleo, la desinformación o la privacidad. Y esa preocupación, cuando no encuentra canales institucionales creíbles, puede derivar en formas más extremas de rechazo. Leeros la novela «La resistencia ludita«, de Roberto Augusto, y entenderéis de lo que estamos hablando.

Los episodios recientes en San Francisco son un síntoma claro. Protestas que interrumpen eventos de OpenAI, ataques contra propiedades vinculadas a figuras del sector, e incluso incidentes violentos que han requerido intervención policial. No se trata de fenómenos aislados, sino de señales de una tensión creciente entre una industria que avanza a gran velocidad y una sociedad que no siempre entiende ni acepta hacia dónde se dirige.

Lo que estamos viendo, en realidad, es una crisis de legitimidad. Y como todas las crisis de legitimidad, no puede resolverse únicamente con mejores productos o más inversión. Requiere confianza, transparencia y, sobre todo, una disposición real a aceptar límites.

Pero ahí reside el problema fundamental. Las compañías de inteligencia artificial no parecen dispuestas a aceptar esos límites. En su lugar, están desplegando todo su arsenal financiero, político y narrativo para moldear el entorno en el que operan. No es una reacción defensiva: es una estrategia ofensiva.

Y eso plantea una pregunta incómoda, pero inevitable: ¿qué ocurre cuando una tecnología que ya tiene la capacidad de moldear la realidad informativa se combina con actores dispuestos a moldear también la realidad política? La respuesta, probablemente, no la encontraremos en ningún modelo de lenguaje. Pero sí en cómo decidamos, como sociedad, enfrentarnos a esa convergencia. Porque la batalla por la inteligencia artificial ya no es tecnológica. Es, ante todo, una batalla por el control del relato.

This article is openly available in English on Medium, «Manufacturing consent in the age of AI: control the narrative»

Hay momentos en los que una compañía se delata mejor con sus reflejos que con sus comunicados. Meta lleva años sosteniendo, con esa mezcla tan característica de cinismo corporativo y arrogancia monopolística, que sus plataformas son poco menos que espacios neutros en los que, de vez en cuando, vaya por dios, suceden cosas lamentables. Pero cuando un jurado empieza a decir en voz alta lo que la compañía lleva demasiado tiempo negando, y cuando los despachos de abogados comienzan a buscar demandantes entre quienes fueron atrapados por ese diseño adictivo, la reacción de Meta no es revisar su modelo, asumir responsabilidades o reparar el daño. La reacción es otra: retirar de sus redes los anuncios de quienes buscan víctimas para litigar contra ella. No intenta discutir el fondo. Intenta cortar el flujo. Intenta que quienes han sufrido no se encuentren entre sí. Intenta, en esencia, administrar el silencio.

El gesto es revelador porque desmonta de un plumazo toda la retórica de la plataforma abierta, del mercado libre de ideas y de la supuesta neutralidad tecnológica. Meta no tiene ningún problema en monetizar durante años la manipulación de la atención, la hipersegmentación publicitaria o la exposición sistemática de usuarios a dinámicas profundamente dañinas. Lo que de pronto parece intolerable no es el perjuicio, sino la posibilidad de que ese perjuicio genere organización, prueba, jurisprudencia y costes. Dicho de otra manera: la empresa que convirtió la vulnerabilidad de millones de adolescentes en inventario publicitario considera ahora inaceptable que unos abogados utilicen ese mismo ecosistema para localizar a quienes podrían pedir cuentas. No es una contradicción. Es exactamente el funcionamiento normal de un modelo depredador cuando empieza a sentirse jurídicamente amenazado. Esa lógica estaba ya en el centro de mis artículos recientes «Redes sociales: un negocio obsceno que empieza a pasar factura» y «Un depredador no se arregla: hay que desmontarlo«: no hablamos de plataformas que se hayan torcido, sino de productos concebidos desde sus inicio para explotar compulsiones y extraer rendimiento económico de ellas.

Lo verdaderamente incómodo para Meta es que ya no estamos ante una crítica moral o cultural, sino ante una mutación legal. El caso de Los Ángeles, en el que Meta y YouTube fueron declaradas responsables por negligencia en un juicio sobre diseño adictivo y daño a una joven usuaria, introduce algo decisivo: la idea de que el problema no es simplemente el contenido que circula, sino la arquitectura misma del producto, sus mecanismos de retención, su ingeniería de dependencia y su capacidad para crear y agravar trastornos psicológicos. Según la cobertura de The Guardian, el jurado entendió precisamente eso: que la empresa sabía perfectamente lo que hacía y que ese diseño fue un factor sustancial en el daño causado. Y apenas un día antes, el Departamento de Justicia de Nuevo México había celebrado otra victoria histórica, con un jurado que declaró a Meta responsable de engañar a los consumidores sobre la seguridad de sus plataformas y de poner en peligro a menores, imponiéndole 375 millones de dólares en sanciones civiles. No es extraño que empiecen a temblar. Lo extraño sería que no lo hicieran.

Porque además ese conocimiento estaba ahí. No hablamos de un daño descubierto retrospectivamente ni de una externalidad imprevista: hablamos de una compañía que llevaba años teniendo indicios palmarios, estudios internos, testimonios evidentes y señales suficientes como para saber que sus productos estaban afectando gravemente a adolescentes, especialmente en cuestiones de autoestima, ansiedad, compulsión y percepción corporal. La documentación difundida en el Congreso estadounidense a partir de los Facebook Files dejó negro sobre blanco frases imposibles de trivializar: adolescentes que describían Instagram como un espacio que las hacía sentirse «demasiado gordas», «no lo bastante guapas», o que eran incapaces de dejar de usar una aplicación que sabían que les hacía daño. Ese material no demuestra un fallo aislado de moderación: demuestra una obvia consciencia del perjuicio. Y cuando existe consciencia del perjuicio y se persevera en el diseño porque resulta rentable, lo que hay no es innovación mal calibrada: lo que hay es dolo moral, aunque el derecho tarde en encontrarle el nombre exacto.

Por eso resultan tan importantes los documentos oficiales que han ido acumulándose en paralelo. La demanda multilateral de 33 estados acusó a Meta de explotar las vulnerabilidades de los jóvenes mediante algoritmos diseñados para prolongar el uso, alertas constantes, comparación social mediante likes, filtros que empeoran la dismorfia corporal y formatos como el scroll infinito pensados precisamente para sabotear cualquier intento de autorregulación. Las autoridades sanitarias de los Estados Unidos fueron igualmente claro al afirmar que no puede concluirse que las redes sociales sean suficientemente seguras para niños y adolescentes, y recordó que quienes pasan más de tres horas al día en ellas afrontan un riesgo significativamente mayor de sufrir problemas de salud mental. Y la propia FTC ha subrayado hasta qué punto estas plataformas descansan sobre vigilancia masiva, protección insuficiente para menores y una lógica de acumulación de datos que favorece tanto el abuso como la dominancia de mercado. No es un debate ideológico. Es una convergencia cada vez más robusta entre salud pública, protección del menor, competencia y responsabilidad civil.

Y ahí aparece, desnudo, el verdadero miedo de Meta: que el precedente legal se convierta en industria litigiosa. Que las víctimas dejen de ser casos dispersos y se transformen en masa crítica. Que la narrativa pase de «algunos padres preocupados» a «miles de personas perjudicadas por un producto diseñado para engancharlas cuando eran menores». Que el paralelismo con el tabaco deje de parecer una metáfora periodística y empiece a funcionar como hoja de ruta judicial. Que la enorme cantidad de dinero acumulada durante años haciendo barbaridades empiece a escaparse por millones de agujeros en demandas individuales, o por una class action descomunal.

Si eso ocurre, el daño para Meta no será reputacional, sino estructural. Porque su negocio depende de maximizar atención, inferir vulnerabilidades y vender acceso a estados mentales capturados mediante un espionaje, una vigilancia masiva que jamás debió ser legal. De ahí que la retirada de esos anuncios tenga un valor casi confesional: no es la respuesta de quien se sabe inocente, sino la de quien comprende perfectamente el riesgo de que el goteo de casos se convierta en avalancha. Y cuando una empresa intenta impedir que las víctimas se localicen usando el mismo sistema con el que antes las perfiló, lo que está haciendo no es defender una política comercial. Está protegiendo la continuidad de su impunidad.

Conviene no equivocarse con el desenlace. No estamos viendo a Meta «corregir excesos»: estamos viendo a Meta atrincherarse. Primero negó el problema. Después lo minimizó. Más tarde fingió abordarlo con cosmética regulatoria. Y ahora, cuando las sentencias y las demandas amenazan con poner precio real a años de manipulación adictiva, intenta obstaculizar el acceso de las víctimas a la justicia. Es un patrón demasiado conocido: privatizar los beneficios, socializar el daño y, cuando llega la rendición de cuentas, tratar de bloquear el mecanismo que podría hacerla posible. La cuestión ya no es si Meta actuó irresponsablemente, eso hace tiempo que dejó de ser discutible. La cuestión es si vamos a permitir que, además de haber construido un modelo obsceno sobre la explotación de menores, utilice su poder de plataforma para dificultar que esos menores, convertidos ya en víctimas, puedan reclamar. Porque una cosa es haber creado el daño. Otra, todavía más indecente, es intentar borrar el camino que conduce hasta él.

This article is available in English on Medium, «First Meta hooked users. Now it’s blocking lawyers»

Durante años, la conversación sobre conducción autónoma estuvo contaminada por un error de enfoque: se hablaba del coche como si fuese un gadget. Como si bastase con fabricar un vehículo «más listo» y soltarlo en la calle para que, de repente, todo funcionase.

Pero no, no es así. La conducción autónoma nunca fue solo un coche, y de hecho, no es «un coche», sino más bien «un conductor«. Es una capa tecnológica que necesita sensores, software, aprendizaje, regulación, integración urbana y, sobre todo, una relación completamente distinta con la ciudad. Precisamente por eso resulta tan revelador que Waymo haya dado un paso que va mucho más allá del robotaxi: utilizar su flota para detectar baches y compartir esa información con ayuntamientos y departamentos de transporte a través de Waze for Cities. No estamos viendo simplemente coches que se conducen solos. Estamos viendo infraestructura urbana móvil capaz de producir inteligencia operativa sobre la ciudad.

Eso es exactamente lo importante. El robotaxi es casi lo de menos. Lo verdaderamente significativo es que el despliegue de vehículos autónomos obliga a resolver una cuestión que muchos habían preferido ignorar: la autonomía real no se apoya solo en el coche, sino también en una microcartografía detalladísima del entorno, en sistemas capaces de interpretar cambios temporales y en una interlocución continua con las autoridades públicas. Waymo lo explica sin rodeos: antes de operar en una nueva zona, cartografía con enorme detalle carriles, señales, bordillos, pasos de peatones e intersecciones, y combina esos mapas de alta precisión con datos en tiempo real procedentes de sensores y algoritmos de inteligencia artificial. Esa idea de que el coche «simplemente ve y decide» suena muy bien en una keynote, pero la realidad industrial es otra bastante más compleja. La propia compañía lo describe así: primero se mapea el territorio, después se opera sobre él.

En ese contexto, Tesla representa una anomalía interesante y profundamente ideológica dentro del sector: mientras compañías como Waymo apuestan por la redundancia sensorial (cámaras, radar y lidar) y por una microcartografía extremadamente precisa del entorno, Tesla ha decidido prescindir deliberadamente de todo eso y basar su aproximación casi exclusivamente en visión artificial y aprendizaje automático a partir de cámaras. La premisa es sencilla: si los humanos conducen utilizando básicamente los ojos, una red neuronal suficientemente entrenada debería poder hacer lo mismo. Su sistema Full Self-Driving transforma las imágenes captadas por múltiples cámaras en una representación tridimensional del entorno en tiempo real, sin necesidad de mapas de alta definición preconstruidos . Esta estrategia elimina la dependencia de infraestructuras cartográficas externas y reduce costes, pero traslada toda la complejidad al software y a la capacidad de aprendizaje de la inteligencia artificial, en un enfoque que muchos consideran más escalable… y otros, significativamente más arriesgado, al carecer de la redundancia que aportan sensores como el LiDAR o el radar.

Y cuando esa infraestructura existe, empieza a generar externalidades muy interesantes. Los baches son solo un ejemplo, pero uno especialmente simbólico. Un vehículo autónomo necesita detectar irregularidades del firme para proteger el coche, suavizar la marcha y preservar la seguridad del pasajero. Esa capacidad, que nace como requisito puramente operativo, se convierte ahora en una herramienta de mantenimiento urbano: cámaras, radar, acelerómetros y sistemas de feedback físico detectan el deterioro del asfalto, lo geolocalizan y lo vuelcan a plataformas municipales para facilitar reparaciones más rápidas. Es, básicamente, mi vieja idea de la API municipal: si quieres ofrecer servicios en la ciudad, conéctate a ella y ofrece información de manera transparente.

En ciudades donde Waymo ya opera, como San Francisco, Los Ángeles, Phoenix, Austin o Atlanta, esa información empieza a formar parte de la conversación pública sobre cómo gestionar mejor las calles. Es una evolución lógica: cuando una flota recorre la ciudad de forma constante y sensorizada, termina sabiendo mucho más del estado real de la vía que muchos sistemas administrativos tradicionales basados en avisos esporádicos y formularios burocraticos.

Conviene entender lo que esto implica políticamente. La conducción autónoma deja de presentarse como una extravagancia futurista o una amenaza abstracta y pasa a negociarse como un servicio urbano con contrapartidas concretas. La pregunta ya no es solo si el coche puede circular solo, sino qué obtiene la ciudad a cambio de permitir, regular y facilitar su despliegue. Datos sobre baches hoy; mañana, información sobre señalización defectuosa, incidencias temporales, obras mal balizadas o zonas donde la siniestralidad aumenta. La empresa ya no llega únicamente a «pedir permiso para circular»: llega a ofrecer una capa adicional de observación y optimización del espacio urbano. Y eso cambia completamente la relación de poder entre plataforma y ayuntamiento.

Además, a estas alturas seguir discutiendo si la conducción autónoma «es real o no» empieza a resultar casi pintoresco. Waymo afirma estar ofreciendo ya más de 500,000 trayectos autónomos eléctricos a la semana, y en febrero anunció la apertura pública de su servicio totalmente autónomo en Dallas, Houston, San Antonio y Orlando, elevando a diez sus áreas metropolitanas comerciales y anticipando más de un millón de viajes semanales antes de final de año. No estamos hablando de un piloto de laboratorio ni de un vídeo de demostración cuidadosamente editado. Estamos hablando de escala operativa, de uso cotidiano y de expansión territorial. Waymo también sostiene que su análisis sobre más de 170 millones de millas totalmente autónomas muestra un 92% menos de siniestros con lesiones graves o mortales que los conductores humanos en condiciones comparables. Se podrá discutir la metodología, y se debe hacer, pero ya no se puede sostener seriamente que esto no existe o no funciona fuera de una demo.

Por supuesto, realidad no significa perfección. La propia trayectoria de Waymo demuestra que la autonomía avanzada sigue teniendo límites, errores, adaptación local y un escrutinio regulatorio intenso. La NHTSA abrió en 2025 una evaluación preliminar tras un incidente en Atlanta en el que un vehículo de Waymo rodeó un autobús escolar detenido: el documento indica además que entonces la compañía ya había superado los cien millones de millas y estaba acumulando alrededor de dos millones semanales. Es decir, incluso en un contexto de escala real y de mejora evidente, siguen apareciendo casos complejos que obligan a investigar, corregir y refinar. La conclusión sensata no es que «la autonomía ha fracasado», sino justamente la contraria: ha entrado en la fase adulta, esa en la que deja de evaluarse como promesa y empieza a evaluarse como sistema crítico.

También por eso las ciudades importan tanto. Boston, por ejemplo, está sirviendo como recordatorio de que no basta con que la tecnología exista: tiene que encajar en tejidos urbanos complicados, ganar legitimidad pública y atravesar debates regulatorios y laborales nada triviales. Allí, Waymo ha estado cartografiando la ciudad con vehículos equipados con lidar y cámaras, pero el salto a operaciones comerciales exigiría tanto el visto bueno político como un marco normativo estatal. Y en las objeciones aparecen exactamente los temas que deberían aparecer: calles estrechas, nieve, complejidad urbana, convivencia con peatones y bicicletas, y el impacto potencial sobre el empleo. Esa es la discusión correcta. No «si algún día llegará», sino bajo qué condiciones, con qué reglas y con qué reparto de costes y beneficios.

En paralelo, el fenómeno ya no es exclusivamente norteamericano. En el golfo pérsico, por ejemplo, Uber y Baidu anunciaron en febrero el despliegue del servicio autónomo Apollo Go en Dubai, con vehículos totalmente autónomos disponibles a través de la app y con el objetivo de expandirse por la ciudad conforme lo permitan el aprendizaje operativo y la regulación. La nota de Uber añade que Apollo Go ya había superado los 17 millones de viajes acumulados a octubre de 2025 y que su recuento semanal había rebasado los 250,000. Esa dimensión internacional, que se añade a la de cada vez más ciudades chinas, importa porque desmonta otra idea muy repetida: que la autonomía era una rareza localizada. No, está empezando a convertirse en una industria global que se adapta a marcos regulatorios distintos y que busca operar como red, no como curiosidad.

Lo interesante, en realidad, es hacia dónde debería llevarnos todo esto. El mejor futuro imaginable no es el de millones de propietarios adinerados comprándose su coche autónomo privado para mandarlo vacío a recoger la ropa a la tintorería, a buscar a los niños al colegio, a dar vueltas a la manzana mientras hacen un recado o a volver solo a casa mientras ellos están reunidos. Ese escenario sería un disparate urbano: más congestión, más kilómetros en vacío, más ocupación inútil del espacio público y la consolidación de la ciudad como aparcamiento y circuito de recados automatizados. El futuro razonable es otro: flotas autónomas compartidas, eléctricas, sensorizadas, integradas con transporte público y gestionadas con criterios de eficiencia colectiva. De hecho, Waymo subraya que un 36% de sus usuarios en San Francisco ha utilizado el servicio para conectar con sistemas de transporte público como BART, Muni o Caltrain. Esa es la pista buena: no el coche autónomo como juguete de lujo, sino como pieza de una movilidad urbana mejor orquestada.

Por eso, cada vez que alguien sigue planteando la conducción autónoma como si fuese una fantasía lejana, conviene recordar algo muy simple: ya hay cientos de miles de trayectos semanales, decenas de millones de millas acumuladas, despliegues comerciales en múltiples ciudades y un ecosistema de acuerdos públicos y privados que va mucho más allá del vehículo. La verdadera prueba de madurez no es que el coche conduzca solo, sino que empieza a asumir parte del trabajo invisible de la ciudad: leerla, cartografiarla, anticipar sus anomalías y devolver información útil para gestionarla mejor. Ahí es donde la discusión deja de ser futurista y se vuelve estructural. Lo demás, como tantas veces, es dinero, regulación y voluntad política.

This article is available in English on Medium, «Autonomous cars aren’t vehicles, they’re urban infrastructure»

Hubo un tiempo en que comprar un tractor significaba comprar una máquina. Hoy, en demasiados casos, significaba alquilar obediencia. El caso de John Deere lo ilustra con una claridad casi didáctica: la empresa fue transformando sus equipos agrícolas en sistemas digitalmente cerrados, de manera que el agricultor ya no adquiría una herramienta plenamente utilizable, sino un producto condicionado por llaves de software, herramientas de diagnóstico restringidas y una arquitectura diseñada para canalizar obligatoriamente las reparaciones hacia su red oficial. La reciente propuesta de acuerdo por 99 millones de dólares no solo revela la magnitud del problema, sino también algo más inquietante: hasta qué punto una compañía puede utilizar la tecnología no para mejorar el producto, sino para construir un peaje permanente alrededor de él.

Lo importante aquí no es solamente el dinero. En el propio documento judicial puede leerse que el objetivo del litigio era desmontar el «anticompetitive moat» levantado por John Deere, ese foso anticompetitivo que impedía a agricultores y talleres independientes acceder a las herramientas necesarias para mantener, diagnosticar y reparar la maquinaria sin verse obligados a pasar por los concesionarios autorizados. El acuerdo obliga a la compañía, durante diez años, a poner a disposición de propietarios, arrendatarios y reparadores independientes los recursos de reparación, incluidas capacidades de diagnóstico y soluciones técnicas que hasta ahora estaban reservadas de facto a su red oficial. Y, además, el documento estima daños por sobreprecio de entre los 190 y los 387.3 millones de dólares, de los que el fondo de compensación cubriría aproximadamente entre un 26% y un 53%, una proporción muy superior a la habitual en acuerdos antitrust. No es una anécdota: es la constatación de que el abuso era sistémico.

La clave del modelo de Deere fue convertir una reparación mecánica en un privilegio computacional. Según la FTC, la única herramienta de software plenamente funcional para realizar todas las reparaciones era Service ADVISOR, y John Deere reservaba su uso exclusivamente a sus distribuidores autorizados. A los clientes y a terceros les dejaba una versión inferior, incapaz de cubrir todas las necesidades. Eso no solo permitía cobrar más por la reparación; permitía también decidir quién podía reparar, cuándo y en qué condiciones. Y en el campo, el tiempo no es una variable decorativa. Un retraso en plena siembra, pulverización o cosecha no es una molestia: puede convertirse en menores rendimientos, en pérdidas económicas severas y en un encadenamiento de costes que se puede arrastrar durante toda una campaña. La propia FTC subraya que estas restricciones privaban a los agricultores de su propio trabajo de reparación, les impedían recurrir a proveedores locales más rápidos y fiables (o a reparaciones efectuadas por ellos mismos), y les forzaban a pagar más por piezas y servicios.

Lo más llamativo del tema es que la compañía llevaba años intentando presentar ese control como si fuese simple modernidad. En una entrevista de hace algunos años, su CTO defendía que la mayoría de las reparaciones seguían siendo posibles, pero la propia conversación dejaba ver el corazón del problema: cuando una máquina entra en «limp mode«, cuando un sensor dispara una limitación, o cuando una función crítica depende de software, el poder ya no está en la llave inglesa, sino en el acceso digital. Ese es el verdadero desplazamiento de poder que tantas empresas tecnológicas persiguen: no venderte una máquina mejor, sino redefinir la propiedad para que, incluso después de pagarla, sigas dependiendo de ellas. El tractor deja de ser enteramente tuyo y pasa a ser una plataforma bajo supervisión corporativa.

Por eso este caso trasciende la agricultura: John Deere no estaba defendiendo la seguridad, ni la calidad, ni la integridad técnica en sentido estricto. Estaba defendiendo un modelo de extracción de rentas basado en la asimetría informacional y en el control del software. Y cuando ese control se vuelve excesivo, aparecen fenómenos reveladores: agricultores que prefieren maquinaria más antigua porque es reparable, mercados secundarios que premian lo analógico, y hasta hackers que buscan liberar aquello que el fabricante ha encerrado. El jailbreak presentado hace años en Def Con es significativo no porque glorifique el hackeo, sino porque muestra la consecuencia natural del abuso: cuando la empresa convierte la reparación legítima en una actividad cautiva, algunos usuarios empiezan a tratar la restricción como un muro que debe ser sorteado. Eso es exactamente lo que ocurre cuando una estrategia comercial se diseña contra los intereses básicos del propietario.

John Deere intentó amortiguar la presión con el memorándum de entendimiento firmado en 2023 con la American Farm Bureau Federation, presentado en su momento como una apertura razonable. Pero aquel texto ya anticipaba sus límites: hablaba de acceso «en términos justos y razonables», preservaba amplias salvaguardas en torno a propiedad intelectual, seguridad y emisiones, y además incluía una cláusula por la que la organización agraria se comprometía a no impulsar legislación adicional más exigente mientras el acuerdo estuviera vigente. Era, en la práctica, una desactivación política parcial del conflicto, no su resolución. El litigio posterior y la demanda de la FTC evidencian con claridad que aquella salida voluntaria no fue suficiente. Si una empresa necesita ser demandada para ofrecer de forma efectiva los recursos de reparación, es que nunca tuvo verdadera intención de abrir el sistema.

La dimensión antitrust del caso es, además, fundamental. No estamos ante una simple discusión de consumo ni ante la eterna retórica del «derecho a reparar» como causa simpática. Estamos ante una empresa que, según la FTC, utilizó su posición dominante en grandes equipos agrícolas y el control exclusivo de una herramienta esencial para sostener un 100% de cuota en ciertas reparaciones que requerían el software completo. Y en junio de 2025 un juez federal permitió que esa demanda antitrust siguiera adelante, rechazando el intento de Deere de tumbarla en una fase preliminar. Eso importa porque sitúa la discusión donde debe estar: no solo en la comodidad del usuario, sino en la estructura de mercado, en la competencia y en los incentivos perversos que nacen cuando el fabricante controla tanto la máquina como la única llave digital para mantenerla operativa.

Lo que John Deere hizo fue ensayar, en un entorno rural y aparentemente alejado del debate tecnológico cotidiano, una idea que las Big Tech conocen muy bien: usar el software para degradar la propiedad y convertir la postventa en una mina cautiva. Cobrar más por el mantenimiento, excluir a terceros, imponer piezas y canales, y hacer que el cliente soporte también el coste del tiempo perdido. En una cosechadora parada a mitad de una cosecha, esa lógica se vuelve completamente obscena. Y precisamente por eso el caso es tan importante: porque demuestra que la discusión sobre tecnología nunca ha sido sólo sobre innovación, sino también sobre poder. Cuando una empresa puede decidir si puedes arreglar lo que has comprado, no te está vendiendo un producto: te está alquilando una dependencia. Y esa, por mucho que la disfracemos de sofisticación digital, sigue siendo una forma de abuso.

This article is available in English on Medium, «Harvesting profits: the software trap behind John Deere’s tractors»

Durante años, la industria tecnológica ha jugado con una idea cómoda: que la ciberseguridad es un problema complejo, sí, pero contenido. Que los atacantes realmente peligrosos son pocos, que el talento ofensivo avanzado es escaso, y que, con suficientes capas de defensa, auditorías y herramientas, el sistema se mantiene razonablemente estable.

Claude Mythos dinamita esa narrativa. No porque introduzca un riesgo completamente nuevo, sino porque altera de manera radical el coste y la escala de los ataques.

La cuestión no es si Mythos es «tan peligroso como dicen». De hecho, conviene empezar por ahí: como recuerda Gary Marcus en Communications of the ACM, estamos en una fase en la que es difícil separar el riesgo real del marketing y del alarmismo interesado, porque los modelos no son públicos, los experimentos no son reproducibles y las condiciones en las que se obtienen los resultados no están del todo claras. Es una advertencia importante: la historia reciente de la inteligencia artificial está llena de exageraciones, y Anthropic no es precisamente un actor neutral en la construcción de su propio relato.

Pero sería un error quedarse ahí y despachar el tema como hype. Incluso el propio Marcus reconoce algo mucho más inquietante: no hace falta que Mythos sea AGI ni que sea perfecto para poder causar daños significativos. Basta con que sea suficientemente bueno en dominios concretos, como el código o la seguridad, para tener efectos sistémicos. Y eso enlaza directamente con lo que ya estamos viendo.

Según el análisis de The Economist, hay razones de peso para tomarse en serio las advertencias de Anthropic. No solo por la magnitud de las afirmaciones, con el hallazgo de vulnerabilidades críticas en todos los grandes sistemas operativos y navegadores, incluyendo fallos que llevaban décadas sin detectarse, sino por la reacción de la industria: empresas como Apple, Google o la Linux Foundation se han sumado a Project Glasswing, lo que sugiere que la amenaza es, como mínimo, creíble. Cuando competidores directos se alinean en torno a una iniciativa de este tipo, no estamos ante una simple maniobra de marketing. ¿Qué es Project Glasswing? La iniciativa de emergencia que Anthropic ha creado con Amazon, Apple, Google, Microsoft, Nvidia y otros gigantes tecnológicos para tratar de anticipar los posibles efectos de poner Mythos en el mercado.

El verdadero problema, sin embargo, no está en Mythos como producto, sino en Mythos como síntoma. Lo que este modelo pone de manifiesto es algo mucho más profundo: que la capacidad de encontrar y explotar vulnerabilidades no depende de una inteligencia «general», sino de algo mucho más simple y más escalable. Capacidad de iteración. Paciencia infinita. Automatización del ensayo y error.

Es exactamente lo que describía hace unos días en «La máquina que empieza a rediseñarse sola«: no necesitamos máquinas conscientes ni superinteligentes para cambiar el mundo. Nos basta con máquinas infinitamente pacientes que puedan probar millones de combinaciones sin cansarse, aprender de cada intento y persistir allí donde los humanos abandonan. Aplicado a la ciberseguridad, eso tiene implicaciones obvias: el ataque deja de ser un arte artesanal para convertirse en un proceso industrial. Y cuando algo se industrializa, se abarata. Y cuando se abarata, se democratiza. De repente, todos tus sistemas pasan a ser superficies de ataque.

Aquí es donde el debate deja de ser técnico y pasa a ser estructural. Durante décadas, el equilibrio en ciberseguridad se ha basado en una asimetría manejable: atacar es más fácil que defender, sí, pero los ataques realmente sofisticados requieren recursos, conocimiento y tiempo. Mythos, y sobre todo, lo que representa, rompe ese equilibrio al reducir drásticamente el coste marginal de encontrar vulnerabilidades. Mythos demuestra que la inteligencia artificial sabe hackear… y hacerlo además mejor que los mejores hackers humanos.

Eso no significa que mañana cualquier adolescente vaya a derribar el sistema financiero global desde su habitación. Pero sí significa que el umbral de entrada para ataques avanzados se desplaza peligrosamente hacia abajo. Lo que antes requería equipos altamente cualificados puede empezar a estar al alcance de actores mucho más numerosos y mucho menos sofisticados.

Y, como suele ocurrir, el impacto no será homogéneo. Las grandes tecnológicas, los gobiernos con recursos y las organizaciones más maduras podrán posiblemente adaptarse, reforzar sus sistemas y, en algunos casos, utilizar estas mismas herramientas para defenderse. Pero el resto, desde PYMEs a administraciones públicas, pasando por infraestructuras legacy, sistemas críticos mal mantenidos, etc. se convierten en objetivos mucho más vulnerables.

Hay, además, otra dimensión que tanto The Economist como el propio Marcus apuntan, aunque desde ángulos distintos: la gobernanza. La decisión de Anthropic de no liberar Mythos y canalizarlo a través de Project Glasswing puede interpretarse como responsabilidad. Dar tiempo a parchear antes de exponer capacidades ofensivas tiene sentido. Pero también plantea una pregunta incómoda: ¿quién decide cuándo una tecnología es demasiado peligrosa para ser pública?

Porque, en ausencia de regulación, la respuesta es simple: los CEOs de las empresas que la desarrollan. Y eso, como señala Marcus, es un problema en sí mismo. La autorregulación llega tarde y es inherentemente insuficiente . Si la capacidad de comprometer sistemas críticos a escala global depende de decisiones corporativas, estamos trasladando una cuestión de seguridad colectiva al ámbito de intereses privados.

La geopolítica tampoco desaparece, al contrario. The Economist introduce un matiz especialmente interesante: iniciativas como Glasswing podrían incluso interferir con estrategias ofensivas estatales, como el almacenamiento de vulnerabilidades «zero-day» para su uso futuro . Es decir, no solo estamos ante una herramienta que puede empoderar a delincuentes, sino también ante algo que puede alterar el equilibrio entre Estados en el terreno cibernético.

Y, por supuesto, todo esto ocurre en un contexto en el que no todos los actores juegan con las mismas reglas. Mientras algunas compañías optan por la cautela, otras, incluidos potencialmente actores en entornos regulatorios más laxos, pueden no hacerlo. La contención, en ese sentido, es siempre temporal.

Por eso, quizás la conclusión más incómoda es también la más evidente: Mythos no es el problema. Es el anticipo. Un anticipo de un mundo en el que encontrar vulnerabilidades será trivial, explotarlas será automatizable y defenderse requerirá un nivel de sofisticación que muchas organizaciones simplemente no tienen. Un mundo en el que la mejor herramienta para proteger sistemas será, al mismo tiempo, la mejor herramienta para atacarlos. Espadas de doble filo.

Y, sobre todo, un mundo en el que seguiremos discutiendo si estamos ante hype o realidad… mientras la superficie de ataque crece más rápido de lo que somos capaces de comprender.

Porque la pregunta ya no es si una inteligencia artificial puede convertirse en el arma perfecta para penetrar cualquier empresa, banco o gobierno. La evidencia apunta a que estamos muy cerca de que así sea.

La pregunta es otra, mucho más incómoda: cuánto tiempo vamos a seguir actuando como si no lo fuera.

This article is available in English on Medium, «Mythos is about to make cybersecurity much more difficult»