Un editor parecido a Photoshop.

Otro equivalente a Illustrator.

Uno para editar video como Premiere, otro para revelar fotografías como Lightroom, uno para PDF, otro para efectos visuales y finalmente una herramienta de diseño editorial similar a InDesign.

Todos gratuitos. Todos de código abierto. Todos escritos desde cero en Rust.

Hace apenas unos años, semejante proyecto habría sonado como el plan para una enorme comunidad de desarrolladores trabajando durante una década.

En 2026 se llama Crafting Apps.

Y además plantea una pregunta bastante incómoda sobre el futuro del software:

si la inteligencia artificial hace cada vez más fácil crear aplicaciones gigantescas, ¿quién hará el trabajo de mantenerlas cuando desaparezca la emoción del lanzamiento?

No es un solo programa: son siete

PhotoCraft es probablemente el integrante que más atención ha recibido, pero forma parte de una familia mucho más grande desarrollada bajo el ecosistema de ArtCraft.

Actualmente existen siete Crafting Apps:

PhotoCraft, para edición de imágenes; VectorCraft, para ilustración vectorial; FilmCraft, para edición de video; LightCraft, para fotografía y archivos RAW; PdfCraft, para trabajar con PDF; EffectCraft, para motion graphics y efectos visuales; y DesignCraft, para maquetación y publicación.

Las comparaciones con Adobe son bastante evidentes.

• PhotoCraft busca una experiencia familiar para usuarios de Photoshop.
• VectorCraft apunta al terreno de Illustrator.
• FilmCraft hace lo propio con Premiere.
• LightCraft se mueve en el espacio de Lightroom.
• PdfCraft recuerda a Acrobat.
• EffectCraft apunta hacia After Effects.
• Y DesignCraft pretende cubrir trabajos que tradicionalmente asociamos con InDesign.

La intención tampoco se esconde.

El propio repositorio de PhotoCraft lo describe como una reimplementación limpia y de código abierto de Adobe Photoshop escrita completamente en Rust, aunque deja claro que se trata de un proyecto independiente sin relación con Adobe.

Y sí, PhotoCraft ya hace bastantes cosas

Sería fácil descartarlo simplemente como otro proyecto creado rápidamente con inteligencia artificial.

Pero tampoco sería justo.

PhotoCraft tiene capas, máscaras, objetos inteligentes, ajustes, filtros, herramientas vectoriales, pinceles, gestión de color y soporte para documentos PSD.

Su arquitectura incluye un compositor acelerado mediante GPU, herramientas para automatización y capacidad para ejecutarse tanto de manera nativa como mediante WebAssembly en un navegador.

Además, el proyecto afirma haber construido más de 500 comandos internos que pueden utilizarse desde la interfaz, línea de comandos, un canal JSON o mediante MCP.

Ese último detalle es especialmente interesante.

Significa que no solamente puedes utilizar PhotoCraft tú mismo.

También puede manejarlo un agente de inteligencia artificial.

Y esa filosofía se extiende al resto de Crafting Apps.

Todas están diseñadas para que humanos y agentes puedan interactuar con ellas mediante una arquitectura común.

Pero hay una frase importante en su propio README: “early alpha”

Aquí es donde conviene poner el freno.

PhotoCraft no es todavía un sustituto profesional de Photoshop.

Y sus propios desarrolladores lo reconocen.

El README oficial clasifica el proyecto como early alpha, advierte que todavía existen asperezas y señala que están trabajando progresivamente hacia una mayor paridad con Photoshop.

La propia página del proyecto también responde claramente a la pregunta de si ya puede reemplazar a Photoshop: todavía no.

Faltan herramientas, mejoras tipográficas, compatibilidad con plugins y otras características necesarias antes de considerarlo un reemplazo completo para trabajo profesional diario.

Y PhotoCraft es precisamente una de las aplicaciones más avanzadas del grupo.

En la página oficial de Crafting Apps, VectorCraft, FilmCraft, LightCraft, EffectCraft y DesignCraft aparecen actualmente como “in development”. PhotoCraft y PdfCraft figuran como early alpha.

Así que hablar hoy de “un reemplazo gratuito de toda la suite de Adobe” es adelantarse bastante.

Lo que existe es algo quizás más interesante:

la demostración de que ahora es posible construir los cimientos de proyectos de esta escala muchísimo más rápido.

Porque alternativas a Adobe siempre han existido

Aquí aparece una parte importante de la discusión.

El software libre no acaba de descubrir en 2026 que Adobe tiene competidores.

• GIMP y Krita llevan años ofreciendo edición de imágenes.
• Darktable y RawTherapee existen para fotografía.
• Kdenlive y Shotcut permiten editar video.
• Inkscape trabaja con gráficos vectoriales.
• Scribus ofrece maquetación editorial.
• Blender, aunque tiene un enfoque mucho más amplio, puede utilizarse para animación, composición y efectos visuales.

Y existen numerosos proyectos libres para manipular documentos PDF.

Muchos de ellos llevan años o décadas de desarrollo.

Tienen comunidades, documentación, cientos o miles de errores corregidos y una inmensa cantidad de pequeñas decisiones técnicas acumuladas con el tiempo.

Ese último punto es precisamente lo difícil de copiar.

Crear la aplicación ya no es necesariamente la parte más complicada

Durante buena parte de la historia del software, construir una aplicación grande requería cantidades enormes de tiempo humano.

Había que escribir código, estudiar documentación, crear interfaces, implementar formatos de archivo, escribir pruebas y perseguir errores durante semanas.

Los agentes de programación están modificando rápidamente esa ecuación.

Un desarrollador puede describir una característica, pedirle a un modelo que investigue cómo implementarla, generar buena parte del código, ejecutar pruebas, detectar fallos y realizar nuevas iteraciones en una fracción del tiempo que antes habría requerido.

El propio proyecto PhotoCraft está preparado explícitamente para contribuciones realizadas con ayuda de agentes y mantiene un archivo AGENTS.md con instrucciones específicas para ellos.

Reportes independientes sobre Crafting Apps también han señalado actividad de desarrollo asistida mediante modelos de IA en sus repositorios.

Eso no significa que una inteligencia artificial haya pulsado un botón y construido Photoshop completo mientras alguien tomaba café.

Pero sí demuestra algo importante:

la cantidad de software que una persona o un equipo pequeño puede producir está aumentando brutalmente.

Y aquí aparece el “software slop”

El término todavía es informal, pero seguramente comenzaremos a escucharlo con mayor frecuencia.

Así como la inteligencia artificial generativa produjo una avalancha de imágenes, artículos y videos creados rápidamente, los agentes de programación podrían producir una avalancha similar de aplicaciones.

Puedes pedir:

“Hazme un editor de imágenes parecido a Photoshop”.

Después:

“Ahora añade capas”.

“Agrega soporte para PSD”.

“Ponle filtros”.

“Haz una página web”.

“Crea versiones para Windows, Linux y macOS”.

Cada una de esas tareas, que anteriormente podía requerir semanas de trabajo especializado, puede acelerarse considerablemente.

El resultado puede parecer impresionante en GitHub.

• Puede tener miles de archivos.
• Puede tener capturas bonitas.
• Puede incluso funcionar.
• Pero eso no significa necesariamente que sea software maduro.

Un clon no se convierte en Photoshop por tener los mismos botones

Esta es quizás la parte más importante.

Photoshop no es únicamente una colección de herramientas.

• Son décadas de correcciones.
• Compatibilidad con archivos creados hace muchos años.
• Administración de memoria.
• Gestión de perfiles de color.
• Plugins.
• Fuentes.
• Impresión.
• Atajos.
• Tabletas gráficas.
• Procesamiento RAW.

Casos extraños que solamente aparecen cuando un diseñador abre un PSD de 8 GB a las tres de la mañana y espera que absolutamente todo funcione.

Ese conocimiento se acumula lentamente.

Y ocurre exactamente lo mismo con GIMP, Krita, Blender, Inkscape y otros grandes proyectos de código abierto.

No llegaron donde están únicamente porque alguien escribió una gran cantidad de código inicial.

Llegaron porque hubo personas que dedicaron años a mantenerlo.

El verdadero examen comenzará después del hype

Crafting Apps podría convertirse en algo extraordinario.

Que exista una familia completa de herramientas creativas gratuitas, abiertas, locales y multiplataforma sería una gran noticia para usuarios que no quieren depender exclusivamente de suscripciones o servicios en la nube.

Su decisión de construir aplicaciones nativas en Rust, mantener los archivos localmente y permitir automatización mediante agentes también tiene ideas técnicas muy interesantes.

Pero el éxito no podrá medirse por lo rápido que aparecieron los repositorios.

Ni siquiera por cuántas estrellas consigan en GitHub durante sus primeras semanas.

Habrá que volver a mirar el proyecto dentro de uno, tres o cinco años.

• Ver cuántos bugs fueron corregidos.
• Cuántos colaboradores permanecieron.
• Cuántos profesionales realmente trabajan diariamente con las aplicaciones.
• Cuántos formatos extraños siguen funcionando después de una actualización.

Y, sobre todo, quién continúa respondiendo cuando alguien abre el issue número 8.437 diciendo que una herramienta dejó de funcionar solamente bajo una combinación absurdamente específica de hardware y archivo.

Ese es el trabajo invisible que convierte un experimento impresionante en una herramienta profesional.

La IA está cambiando el cuello de botella del software

Quizás esa sea la verdadera historia detrás de PhotoCraft y las Crafting Apps.

Durante décadas, el gran problema era:

¿podemos construir esto?

Con agentes de programación cada vez más capaces, esa pregunta comienza a transformarse.

Ahora puede ser:

¿podemos mantenerlo?

Porque generar cien mil líneas de código es cada vez más barato.

Entenderlas, revisarlas, corregirlas, documentarlas, asegurar su compatibilidad y mantenerlas durante diez años sigue siendo otra historia.

PhotoCraft todavía no ha reemplazado a Photoshop.

Las Crafting Apps tampoco han reemplazado a Adobe.

Pero quizá ya estén demostrando algo igual de importante: crear software enorme está dejando de ser la parte imposible. Convertirlo en buen software probablemente será el próximo gran problema.

El Mac, con teclado, trackpad y ratón. Esa división podría estar a punto de romperse.

Apple planea presentar su primer MacBook con pantalla táctil alrededor del próximo 27 de octubre, según fuentes conocedoras de los planes de la compañía consultadas por Bloomberg. El lanzamiento estaría acompañado por un nuevo iPad mini y nuevas versiones del MacBook Pro de 14 pulgadas y del iMac con chips M6.

Si la información se confirma, estaremos ante uno de los mayores cambios en la historia reciente del Mac.

Porque esta vez no se trata simplemente de ponerle un procesador más rápido.

Apple finalmente permitiría tocar directamente la pantalla de una MacBook.

Como referencia visual —las siguientes imágenes no corresponden necesariamente al producto final anunciado por Apple—:

El MacBook táctil también estrenaría pantalla OLED

La pantalla táctil no sería la única novedad.

Los nuevos equipos de gama alta incorporarían paneles OLED, una tecnología que permite negros más profundos, mayor contraste y una calidad de imagen superior a los paneles utilizados actualmente en la línea MacBook Pro.

Según Bloomberg, los nuevos computadores —identificados internamente con los nombres en clave K114 y K116— también serían más ligeros que los modelos actuales.

Apple ya utiliza tecnología OLED en otros dispositivos, pero su llegada al MacBook Pro supondría otro salto importante para una familia especialmente dirigida a fotógrafos, diseñadores, editores de video y otros profesionales creativos.

Los MacBook Pro actuales, renovados en marzo de 2026, utilizan pantallas Liquid Retina XDR y procesadores M5 Pro y M5 Max de Apple

La nueva generación cambiaría varias de esas piezas al mismo tiempo.

Adiós al notch, hola Dynamic Island

Hay otro elemento familiar para los propietarios de un iPhone.

Bloomberg asegura que los nuevos MacBook incorporarán una versión de la Dynamic Island dentro de la pantalla.

Eso implicaría abandonar el actual notch rectangular utilizado para alojar la cámara frontal y reemplazarlo por una zona integrada dentro del propio panel OLED.

La combinación sería bastante curiosa:

OLED + pantalla táctil + Dynamic Island en un MacBook.

Hace apenas unos años habría sonado más parecido a una descripción de un iPad con teclado que a la próxima generación del MacBook Pro.

¿Significa esto que macOS se convertirá en iPadOS?

No necesariamente.

Añadir una pantalla táctil no implica que Apple vaya a fusionar inmediatamente sus dos sistemas operativos.

El Mac seguiría teniendo teclado y trackpad como sus principales métodos de control, mientras que la pantalla táctil añadiría una forma adicional de interactuar con aplicaciones, fotografías, contenido multimedia y herramientas creativas.

La verdadera incógnita estará en macOS.

Una interfaz creada principalmente para utilizarse con un puntero necesita botones, controles y áreas táctiles suficientemente grandes para funcionar cómodamente con los dedos.

Y ahí probablemente estará una de las partes más interesantes del producto: descubrir cuánto está dispuesta Apple a modificar macOS para aprovechar realmente una pantalla táctil.

Porque colocar simplemente una capa táctil encima de una MacBook no sería suficiente.

No todos los nuevos Mac serían táctiles

También conviene hacer una distinción.

El reporte menciona varios computadores que Apple prepara para finales de octubre, pero eso no significa que todos vayan a recibir el nuevo diseño.

Junto con los MacBook Pro OLED táctiles, Apple prepararía una nueva versión del MacBook Pro de 14 pulgadas con chip M6 y un iMac con M6 cuyo aspecto exterior sería similar al de los modelos actuales.

En otras palabras, Apple podría comenzar a separar todavía más su catálogo:

una línea tradicional que evoluciona principalmente mediante nuevos procesadores y otra gama superior donde aparecerían OLED, controles táctiles y un diseño renovado.

El iPad mini también tendrá su propia transformación

El otro protagonista de finales de octubre sería el iPad mini.

La pequeña tableta recibiría finalmente una pantalla OLED, sustituyendo el panel LCD utilizado por la generación actual.

También incorporaría una cámara frontal colocada en orientación horizontal, pensando especialmente en videollamadas cuando el dispositivo se utiliza de lado, además de un nuevo sistema de altavoces.

El iPad mini actual fue presentado en 2024 y utiliza el chip A17 Pro.

Reportes anteriores han señalado que su sucesor podría incorporar un procesador más reciente y mejoras adicionales, aunque Bloomberg no ha confirmado todavía todas sus especificaciones finales. (MacRumors)

Apple tendría dos grandes presentaciones en octubre

El calendario resulta especialmente interesante.

Antes de estos Mac y iPad, Apple tendría preparado otro lanzamiento para el 13 de octubre enfocado en el hogar inteligente.

Allí se esperan un nuevo centro de control doméstico con pantalla, un HomePod mini renovado y una nueva generación del Apple TV, con las nuevas capacidades de Siri como uno de los principales protagonistas.

Luego vendría una segunda ronda alrededor del 27 de octubre, centrada principalmente en Mac y iPad.

Bloomberg asegura que esta presentación contará con un video online y posteriormente una sesión presencial para medios, siguiendo un formato parecido al del evento dedicado al hogar.

Pero todavía no marques el 27 de octubre con tinta permanente

Aquí está el detalle editorial importante.

Apple no ha anunciado oficialmente el MacBook táctil, el nuevo iPad mini ni un evento para el 27 de octubre.

Bloomberg habla de una presentación prevista “el 27 de octubre o alrededor de esa fecha”, según personas familiarizadas con los planes internos.

Un portavoz de Apple se negó a hacer comentarios.

Por eso todavía existe margen para que cambien la fecha, los productos presentados o incluso algunas características.

Lo que sí está claro es que diferentes reportes vienen apuntando desde hace meses hacia una renovación profunda del MacBook Pro con OLED y controles táctiles.

Y esta vez la espera podría estar llegando finalmente a su fin.

El Mac y el iPad están a punto de acercarse más que nunca

Quizá lo más interesante no sea la posibilidad de tocar un icono con el dedo.

Es lo que representa.

Durante años, Apple ha construido dos familias de dispositivos que poco a poco comenzaron a acercarse: los Mac adoptaron procesadores derivados de la misma arquitectura utilizada por iPhone y iPad, mientras las tabletas recibieron chips cada vez más potentes, teclados, trackpads y aplicaciones profesionales.

Ahora podría llegar el movimiento en dirección contraria.

El Mac estaría tomando prestada una de las características más básicas del iPad: tocar la pantalla.

Y cuando eso ocurra, la pregunta dejará de ser por qué Apple nunca fabricó una MacBook táctil.

La nueva pregunta será mucho más interesante:

¿qué seguirá diferenciando a un MacBook de un iPad?

Los ciberataques globales se aceleran

En septiembre de 2026, las organizaciones sufrieron un promedio de 2803 ciberataques por semana. Esto representa un aumento del 16 % con respecto a agosto y del 48 % en comparación con septiembre de 2025. La tendencia a largo plazo es igualmente significativa: los ataques semanales por organización aumentaron de 2055 en mayo a 2803 en septiembre, lo que supone un incremento del 36 % en cinco meses. Este crecimiento sostenido apunta a algo más que un pico mensual aislado..

El sector educativo se enfrenta al mayor volumen de ataques.

En septiembre, el sector educativo siguió siendo el más atacado, con un promedio de 6656 ataques semanales por organización, un 59 % más que el año anterior. Los ataques también aumentaron un 24 % con respecto a agosto —el segundo mayor crecimiento mensual entre todos los sectores— y superaron el anterior incremento mensual más pronunciado para este sector, registrado en septiembre de 2024.

El sector de las telecomunicaciones ocupó el segundo lugar con 3.483 ataques semanales por organización, un 29% más que el año anterior, seguido por el sector público con 3.443, un 37% más.

Latinoamérica lidera en volumen mientras Europa registra el mayor incremento.

Latinoamérica registró el mayor volumen de ataques regionales en septiembre, con un promedio de 3813 ataques semanales por organización, un 35 % más que el año anterior. África ocupó el segundo lugar con 3701 ataques semanales, seguida de Asia-Pacífico con 3593. Europa experimentó la mayor tasa de crecimiento, con un aumento del 61 % en los ataques en comparación con septiembre de 2025. Norteamérica también experimentó un fuerte aumento, del 50 % interanual. Si bien el volumen total de Europa sigue siendo inferior al de las regiones líderes, registró el crecimiento más rápido de todas las regiones, lo que indica un entorno de amenazas cada vez más intenso para las organizaciones en la zona.

Panorama de Colombia

En septiembrelas empresascolombianas registraron 4.562 ataques por semana. El país en este periodo fue el segundo más atacado de Latinoamérica.

El riesgo de GenAI se expande a la par del uso empresarial.

En septiembre, 1 de cada 39 solicitudes de GenAI empresariales presentaba un alto riesgo de fuga de datos confidenciales, afectando al 89 % de las organizaciones que utilizan habitualmente herramientas de GenAI. Además, un 14 % de las solicitudes contenía información potencialmente confidencial, lo que convierte la exposición de datos a través de solicitudes en una preocupación fundamental para la gobernanza. El usuario promedio generó 131 solicitudes de GenAI durante el mes, un aumento significativo con respecto a agosto, mientras que cada organización utilizó un promedio de ocho herramientas. El creciente volumen de solicitudes y la mayor variedad de herramientas hacen que sea cada vez más importante comprender qué información comparten los empleados, dónde se procesa y qué controles se aplican.

Latinoamérica registró la tasa regional más alta de avisos de alto riesgo, con 1 de cada 25 (4%), por encima del promedio mundial del 2,5%. Le siguieron Norteamérica con 1 de cada 37 avisos, Asia-Pacífico con 1 de cada 48 y Europa con 1 de cada 57. “Estas proporciones ponen el riesgo en perspectiva: cuanto menor sea el número, con mayor frecuencia los empleados ingresan información que podría exponer datos confidenciales”, explica Ángel Salazar, gerente de Ingeniería de Canales en Latinoamérica de Check Point Software.

Por sector, el de Servicios Empresariales presentó la tasa de exposición de alto riesgo más alta, con un 4,9% (1 de cada 20 solicitudes), subiendo dos puestos respecto a agosto. Le siguieron los Servicios Financieros con un 4,1% (1 de cada 25 solicitudes) y el de Salud y Medicina con un 3,5% (1 de cada 29).

La exposición de datos confidenciales abarca información empresarial fundamental.

La infraestructura de red y TI fue la categoría de datos sensibles más común, observada en las solicitudes de GenAI en el 71 % de las organizaciones. Le siguieron los datos financieros con un 70 %, los datos legales y regulatorios con un 68 %, los datos de empleados y recursos humanos con un 62 %, y la información de identificación personal con un 60 %.

Aumenta el riesgo de phishing por correo electrónico en septiembre.

Uno de cada 91 correos electrónicos (el 1,1 %) se clasificó como phishing, frente a uno de cada 112 (el 0,89 %) en agosto. Entre los correos de phishing, el 81 % contenía enlaces y el 11 % archivos adjuntos, lo que confirma que los enlaces maliciosos son el principal método de distribución. Otros recurrieron a la ingeniería social sin incluir ninguno de estos elementos.

América del Norte registró la tasa regional de phishing más alta, con 1 de cada 79 correos electrónicos, o el 1,26%, clasificados como maliciosos. Por sector, las asociaciones y organizaciones sin ánimo de lucro registraron la tasa más alta, con un 2,17 %, es decir, 1 de cada 46 correos electrónicos, el doble del promedio mundial. Le siguieron la construcción e ingeniería, con un 2,05 %, o 1 de cada 49 correos electrónicos, y el sector inmobiliario, de alquileres y arrendamientos, con un 1,38 %, o 1 de cada 72.

El ransomware sigue aumentando año tras año.

En septiembre se registraron un total de 824 ataques de ransomware, lo que representa un aumento del 53 % con respecto a septiembre de 2025. El sector de servicios empresariales fue el más afectado, con un 31,3 % de las víctimas reportadas. Le siguieron los bienes y servicios de consumo con un 15,2 %, y la industria manufacturera con un 11,0 %.

The Gentlemen lidera el ranking de ransomware.

En septiembre, The Gentlemen fue el grupo de ransomware más frecuente, responsable del 13 % de los ataques registrados. Le siguió Qilin con un 9 % , mientras que Akira representó el 5 %. Además de estos tres grupos principales, otros 80 grupos de extorsión reportaron ataques de ransomware el mes pasado.

Una joven con gafas permanece de pie junto a una enorme montaña de libros que prácticamente alcanza su altura.

Aquellos volúmenes no eran enciclopedias.

Eran impresiones del software desarrollado para los computadores de vuelo del programa Apolo.

La mujer que aparece junto a ellos es Margaret Hamilton, una de las figuras fundamentales de la historia de la informática y de la llegada del ser humano a la Luna.

Hamilton murió el pasado 30 de septiembre a los 90 años, según confirmó el Instituto Tecnológico de Massachusetts, MIT. MIT News

Su legado está presente cada vez que un programa informático detecta un error, decide qué tarea es más importante y consigue continuar funcionando en lugar de colapsar.

Y en julio de 1969, algo parecido ocurrió a pocos kilómetros de la superficie lunar.

Antes de llegar a la Luna había que aprender a confiar en el software

Hoy resulta normal pensar que el software es una parte fundamental de prácticamente cualquier máquina.

En los años sesenta no era tan evidente.

Cuando Estados Unidos comenzó a desarrollar el programa Apolo, buena parte de la atención estaba concentrada en cohetes, motores, combustible y hardware.

Pero las naves también necesitaban computadores capaces de orientarlas, navegar por el espacio y ejecutar numerosas operaciones críticas en tiempo real.

El MIT Instrumentation Laboratory consiguió el contrato para desarrollar el software de vuelo utilizado por el programa Apolo.

Margaret Hamilton llegó al proyecto en 1965 como su primera programadora y primera mujer contratada para ese trabajo, y posteriormente pasó a dirigir el equipo responsable del software de vuelo de las misiones tripuladas. Para 1968 era subdirectora responsable del equipo del módulo de mando y servicio dentro de una operación en la que trabajaban más de 400 personas.

Conviene hacer aquí una precisión que muchas veces se pierde: Hamilton no era una empleada directa de la NASA. Trabajaba en el laboratorio del MIT que desarrollaba el software para la agencia espacial NASA

Entonces llegaron los errores 1201 y 1202

El momento que convirtió aquel software en parte de la historia ocurrió el 20 de julio de 1969.

Neil Armstrong y Buzz Aldrin descendían hacia la superficie lunar a bordo del módulo Eagle cuando el computador comenzó a lanzar alarmas.

Primero apareció un 1202.

Después, un 1201.

La computadora estaba recibiendo más trabajo del que podía procesar.

En un sistema mal diseñado, aquello podría haber terminado bloqueando el computador y obligando a cancelar el aterrizaje.

Pero el software del Apolo estaba preparado para algo diferente.

Cuando detectaba una sobrecarga, podía descartar tareas de menor prioridad y conservar aquellas esenciales para mantener el vuelo y completar el descenso.

Houston evaluó las alarmas y permitió que la misión continuara.

Minutos después, Armstrong y Aldrin estaban sobre la Luna.

No fue magia ni una sola persona salvando el Apolo

Con el paso de los años, aquella historia se ha simplificado muchas veces hasta afirmar que “Margaret Hamilton salvó el Apolo 11”.

La realidad es más interesante.

El aterrizaje fue posible gracias al trabajo colectivo de ingenieros, programadores, controladores de vuelo y astronautas.

La contribución de Hamilton y su equipo fue diseñar un sistema capaz de detectar errores, recuperarse de ellos y proteger las operaciones más importantes cuando el computador estaba al límite.

NASA destacaría posteriormente conceptos desarrollados por Hamilton y su equipo como el procesamiento asíncrono, la planificación por prioridades, las pruebas de extremo a extremo y la capacidad de decisión con intervención humana como fundamentos del software moderno de alta confiabilidad.

Es decir, no se limitaron a programar una computadora para que funcionara cuando todo salía bien.

La programaron pensando en qué debía ocurrir cuando algo saliera mal.

Una computadora ridículamente pequeña para los estándares actuales

La hazaña resulta todavía más sorprendente cuando se observa el hardware disponible.

El Apollo Guidance Computer disponía de apenas unos pocos kilobytes de memoria y debía ejecutar simultáneamente tareas de navegación, orientación y control de la nave.

El sistema utilizaba un modelo de ejecución basado en prioridades que permitía mantener los procesos críticos incluso durante una sobrecarga. NASA

Compararlo directamente con un smartphone moderno resulta injusto porque son arquitecturas y épocas completamente diferentes.

Pero sirve para poner algo en perspectiva:

el software que ayudó a llevar seres humanos a la Luna tenía que funcionar con recursos que hoy resultarían insignificantes.

No había actualizaciones de emergencia.

No había reinicios cómodos.

Y definitivamente no había un botón para “intentarlo nuevamente mañana”.

Margaret Hamilton también ayudó a cambiar cómo hablamos del software

La influencia de Hamilton fue mucho más allá del Apolo.

Durante aquellos años defendió la idea de que desarrollar software debía tratarse como una verdadera disciplina de ingeniería y no simplemente como una actividad secundaria frente al hardware.

NASA y el MIT la acreditan con haber ayudado a popularizar el concepto de “ingeniería de software” y a establecer muchas de las prácticas que posteriormente se convertirían en parte normal del desarrollo de sistemas críticos. NASA Science

Esa precisión es importante porque a menudo se afirma que Hamilton “inventó” el término.

Su papel histórico está mejor documentado como una de las personas que lo impulsaron y ayudaron a convertirlo en una disciplina reconocida.

Después del programa Apolo fundó empresas dedicadas precisamente al desarrollo de software y sistemas altamente confiables. MIT News

Obama le entregó la Medalla Presidencial de la Libertad

El reconocimiento oficial llegó décadas después.

En 2016, Barack Obama entregó a Margaret Hamilton la Medalla Presidencial de la Libertad, el mayor honor civil de Estados Unidos.

La Casa Blanca destacó entonces que su arquitectura de software había contribuido al alunizaje y que sus aportes ayudaron a establecer nuevas formas de ingeniería de software.

También recibió el NASA Exceptional Space Act Award en 2003 y numerosos reconocimientos relacionados con la informática, la aviación y la exploración espacial.

Pero probablemente ninguna imagen represente mejor su legado que aquella fotografía de 1969.

Hamilton aparece junto a una torre de documentación impresa correspondiente al software desarrollado por los equipos del módulo lunar y del módulo de mando.

La fotografía se convertiría décadas después en uno de los símbolos más reconocibles de las mujeres en la historia de la tecnología.

Mucho antes de que el software dominara el mundo

Hoy hablamos de inteligencia artificial, aplicaciones, sistemas operativos y programas que controlan automóviles, aviones, hospitales y prácticamente toda nuestra infraestructura.

En los años sesenta, el software todavía luchaba por ser reconocido como una disciplina propia.

Margaret Hamilton estuvo allí cuando aquello comenzó a cambiar.

Su equipo no solamente escribió código para viajar a la Luna.

Ayudó a demostrar que un sistema informático podía diseñarse anticipando errores, priorizando tareas y recuperándose cuando ocurría algo inesperado.

Más de medio siglo después, seguimos intentando conseguir exactamente lo mismo cada vez que construimos software crítico.

Margaret Hamilton tenía una frase para describir aquellos años:

habían tenido que ser pioneros porque no tenían otra opción.

Y pocas personas pueden decir que su código tuvo como destino final otro mundo.

Y si uno de esos indicadores aparece cuando no estás grabando un video, haciendo una llamada o utilizando una aplicación que debería necesitar esos permisos, conviene investigar.

Eso no significa automáticamente que alguien te esté espiando.

Pero sí significa que una aplicación está utilizando un recurso que merece nuestra atención.

El punto verde o naranja de tu iPhone no está ahí de adorno

Apple incorporó desde iOS 14 indicadores visuales para avisar cuando una aplicación utiliza determinados sensores.

Si aparece un punto naranja, significa que alguna aplicación está utilizando el micrófono.

Cuando aparece un punto verde, una aplicación está utilizando la cámara o la cámara y el micrófono simultáneamente.

Además, al abrir el Centro de Control, iOS puede mostrar qué aplicación utilizó recientemente alguno de estos recursos.

Así que si estás leyendo una página web tranquilamente y aparece el indicador sin una razón evidente, lo primero que deberías hacer es revisar qué aplicación lo provocó.

Android también avisa cuando alguien usa tu cámara

En Android ocurre algo parecido.

En dispositivos con Android 12 o versiones posteriores, cuando una aplicación utiliza la cámara o el micrófono aparece un indicador verde en la parte superior de la pantalla.

Al tocarlo, Android permite identificar qué aplicación o servicio está utilizando esos componentes y acceder directamente a la administración de permisos.

El sistema también permite desactivar temporalmente el acceso general a cámara y micrófono desde los ajustes rápidos.

Es una función especialmente útil si quieres asegurarte de que ninguna aplicación pueda utilizarlos durante un determinado momento.

Revisa quién tuvo acceso aunque ya no aparezca el indicador

El problema es que no siempre estamos mirando la pantalla cuando una aplicación accede a un permiso.

Por eso Android incluye un Panel de privacidad.

Desde allí puedes revisar qué aplicaciones utilizaron permisos sensibles recientemente, entre ellos cámara, micrófono y ubicación.

En Android 13 y versiones posteriores puede consultarse la actividad de los últimos siete días; en Android 12, el historial disponible es más corto.

En iPhone también puedes revisar los permisos desde:

Ajustes → Privacidad y seguridad → Cámara o Micrófono

Allí aparece una lista de las aplicaciones que han solicitado acceso y puedes retirarlo individualmente.

Una batería que dura menos no demuestra que te estén espiando

Hay otras señales que suelen aparecer en artículos sobre spyware:

• batería que se descarga rápidamente;
• teléfono caliente sin estar utilizándolo;
• consumo de datos inesperadamente alto;
• aplicaciones desconocidas;
• lentitud repentina;
• comportamientos extraños del sistema.

Todas pueden justificar una revisión.

Pero ninguna demuestra por sí sola que existe una aplicación espía.

Una actualización defectuosa, una batería envejecida, una aplicación mal optimizada o procesos legítimos ejecutándose en segundo plano pueden provocar exactamente los mismos síntomas.

Lo preocupante aparece cuando varios de esos comportamientos coinciden con permisos extraños, aplicaciones que no reconoces o accesos inesperados a cámara, micrófono o ubicación.

El stalkerware sí existe

El espionaje mediante aplicaciones no es un mito.

Existe una categoría conocida como stalkerware, software diseñado para recopilar información personal desde un dispositivo y transmitirla a terceros con fines de vigilancia.

Google considera stalkerware al software que recopila datos personales o sensibles para monitorizar a otra persona y mantiene políticas específicas para restringir este tipo de aplicaciones en Google Play.

El problema es que algunas herramientas pueden instalarse fuera de las tiendas oficiales o disfrazarse de aplicaciones aparentemente legítimas.

Por eso revisar únicamente los iconos de la pantalla principal no siempre es suficiente.

Conviene entrar a la lista completa de aplicaciones instaladas desde los ajustes del teléfono.

Activa las herramientas de seguridad que ya tiene Android

En Android, Google Play Protect analiza las aplicaciones instaladas y puede detectar software potencialmente dañino, incluso cuando procede de fuentes distintas a Google Play.

El sistema puede advertir sobre aplicaciones peligrosas, desactivarlas o incluso eliminarlas en determinadas circunstancias.

También es recomendable mantener Android y las aplicaciones actualizadas, revisar periódicamente los permisos y evitar instalar APK provenientes de fuentes desconocidas.

Qué hacer si encuentras algo sospechoso

Si una aplicación que no reconoces tiene acceso a la cámara, el micrófono, los SMS, la ubicación o los servicios de accesibilidad, no ignores el aviso.

Puedes comenzar retirando sus permisos y comprobando qué aplicación es realmente.

Si confirmas que se trata de software desconocido o malicioso, elimínalo y cambia las contraseñas importantes desde un dispositivo que consideres seguro.

También es recomendable activar la autenticación en dos pasos en el correo electrónico, redes sociales y otros servicios importantes.

En casos especialmente graves puede ser necesario realizar una copia de seguridad de los archivos esenciales y restaurar el teléfono a sus valores de fábrica.

El mejor indicador está delante de tus ojos

No necesitas instalar una misteriosa aplicación que prometa detectar si alguien te observa.

Android y iPhone ya cuentan con herramientas diseñadas específicamente para mostrar cuándo una aplicación utiliza cámara o micrófono.

La regla más sencilla es esta:

si aparece un indicador de cámara o micrófono cuando no esperabas que ninguna aplicación los utilizara, revisa qué aplicación lo activó.

Probablemente tenga una explicación perfectamente normal.

Pero dedicar treinta segundos a comprobarlo puede evitar que una aplicación tenga acceso a mucho más de lo que realmente necesita.

De acuerdo con Koin, empresa especializada en soluciones antifraude con más de 13 años de operación en Colombia y América Latina, son múltiples las variables a tratar y analizar. Cuanto mayor es el nivel de aplicación de IA en las plataformas, mayor debe ser el desempeño del sistema de prevención, que identifique en milésimas de segundos patrones de comportamiento, anomalías y señales de riesgo que mediante los sistemas tradicionales pueden pasar inadvertidas. El objetivo es reducir las pérdidas sin generar obstáculos innecesarios para quienes buscan completar una operación.

“El futuro de la prevención del fraude no está únicamente en reaccionar más rápido, sino en tener la capacidad de anticiparnos. Las redes de fraude ya utilizan inteligencia artificial para automatizar intentos, imitar comportamientos legítimos y crear nuevas vulnerabilidades, convirtiendo la prevención en una dinámica de innovación constante, donde los sistemas de defensa deben evolucionar al mismo ritmo que los métodos de ataque emergentes”, afirmó Juan Herman, CTO de Koin

El nuevo desafío: el auge del fraude generado por Inteligencia Artificial

La misma tecnología que ofrece nuevas herramientas para combatir el fraude también puede ser utilizada por los delincuentes para perfeccionar sus métodos. La generación de contenidos falsos, la suplantación de identidad mediante técnicas avanzadas, los mensajes personalizados y otras formas de ingeniería social potenciadas por IA pueden incrementar la sofisticación y efectividad de los ataques.

En este mismo sentido, una encuesta reciente de MasterCard, arrojó que el 47% de los consumidores en América Latina señala el temor al fraude como su principal preocupación al realizar transacciones online. Al mismo tiempo que la población latina muestra un fuerte compromiso con la evolución tecnológica, usando cada vez más los canales digitales, el nivel de asimilación de la cultura digital es bastante heterogéneo.

De los datos declarados a los patrones de comportamiento digital

Koin expone que los sistemas ya no dependen únicamente de información declarada por el usuario, sino que interpretan cómo interactúa, analizando patrones de navegación, cadencia de uso, dispositivos recurrentes y consistencia de actividad, mientras incorporan señales como biometría digital y geolocalización. Estos insumos permiten construir modelos dinámicos y resilientes de comportamiento “normal”, que se actualizan en tiempo real, elevan la precisión del análisis y garantizan el cumplimiento de la normativa, la privacidad y el consentimiento del usuario. 

Estos modelos tienen la capacidad de actualizarse de manera continua y contribuir a mejorar la precisión en la identificación de comportamientos inusuales, siempre bajo criterios de privacidad, consentimiento, seguridad y cumplimiento de la normativa aplicable.

Ante esta realidad, la respuesta no puede depender exclusivamente de una herramienta tecnológica. La prevención del fraude en Colombia y América Latina, requiere un enfoque integral que combine IA, ciberseguridad, análisis de datos, educación digital, mecanismos robustos de autenticación y colaboración entre organizaciones públicas y privadas.

Radar, empresa que hace los pagos escalables, resilientes y confiables, analiza cómo la expansión de los pagos A2A o cuenta a cuenta, las transferencias instantáneas y las billeteras digitales está dando paso a un ecosistema cada vez más fragmentado, en el que conviven múltiples rieles dentro y entre los mercados. Para las empresas que operan regionalmente, esta evolución plantea el desafío de conectar diferentes infraestructuras y contar con alternativas que permitan mantener la continuidad de los pagos ante cambios o interrupciones en alguno de los rieles.

En 2025, los pagos A2A representaron 23% del valor del e-commerce y 14% del valor transaccionado en puntos de venta en Latinoamérica, según el Global Payments Report 2026 de Worldpay. La evolución, sin embargo, no sigue un único modelo, mientras sistemas como Pix en Brasil y Transferencias 3.0 en Argentina ganan protagonismo, otros mercados combinan transferencias, wallets y métodos tradicionales. Para Radar, esta diversidad hace que la infraestructura necesaria para mover dinero de manera regional deba adaptarse a las particularidades de cada mercado.

“Cada país está desarrollando y adoptando sus propias infraestructuras, y esas redes están adquiriendo una escala cada vez mayor dentro del comercio y de los flujos empresariales. Ninguna empresa que opere pagos en varios países de Latinoamérica puede darse el lujo de depender de un solo riel, sin asumir un riesgo sobre la continuidad de su operación, el dinero debe seguir moviéndose, aunque cambian los mercados, las infraestructuras o las condiciones operativas”, afirma Herbert Schulz, CEO y fundador de Radar.

Esta transformación ya se refleja en distintos niveles de la actividad económica. Desde la forma en que las empresas realizan sus pagos hasta la diversidad de infraestructuras disponibles en cada mercado y el crecimiento de las operaciones internacionales, los cambios están redefiniendo las condiciones bajo las cuales circula el dinero en la región. Estos son algunos de los principales cambios que están marcando esta evolución:

1. Los flujos empresariales ya son digitales y transfronterizos: aunque la industria del comercio electrónico toma la delantera, el cambio también llega a otros sectores. Según Beyond Borders 2026 de EBANX, 75% de las pymes latinoamericanas utiliza canales digitales para pagar a sus proveedores, mientras que 72% realiza compras internacionales.

Para Radar, esta combinación muestra que las empresas dependen cada vez más de infraestructura digital para mover dinero y, al mismo tiempo, necesitan hacerlo con otros países para mantener sus operaciones. Esto aumenta la importancia de contar con mecanismos que permitan conectar sistemas locales y garantizar liquidaciones eficientes.

2. Cada mercado tiene su propia combinación de rieles: la fragmentación también ocurre dentro de los países. EBANX señala que en Colombia, Nequi, Efecty y PSE concentran 53% de las ventas B2B de sus merchants, mientras que en México, OXXO, Mercado Pago y SPEI representan aproximadamente la mitad de sus ingresos B2B. En Chile, datos del Banco Central, indican que solo el 10% de las transferencias interbancarias, que se hacen a través de transferencias en tiempo real, corresponden a pagos de comercio. 

“Esta diversidad convierte la capacidad multi-riel en algo más que una forma de acceder a distintos métodos de pago, ya puede funcionar como una capa de redundancia: si un riel presenta una interrupción o una limitación operativa, se puede enrutar el pago por otra infraestructura y mantener el flujo de fondos activo. Esto es una necesidad crítica para sectores como los procesadores de pago, remesas o marketplaces, que no pueden permitirse pausar sus operaciones cuando falla un canal”, explica Herbert Schulz.

3. El cross-border aumenta la necesidad de pagos locales: PCMI anticipa una creciente demanda de conversión de divisas (FX), liquidez y opciones de payouts locales a medida que los flujos transfronterizos se expanden por Latinoamérica.

Para las empresas que operan en varios países, esto significa que mover dinero implica mucho más que iniciar una transferencia. Los fondos deben convertirse, liquidarse y entregarse utilizando las infraestructuras disponibles en cada mercado. La capacidad de operar sobre diferentes rieles y mantener alternativas de enrutamiento se vuelve, por tanto, relevante para sostener la continuidad de las operaciones.

Desde la experiencia de Radar, uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas al gestionar payouts en distintos mercados de Latinoamérica es coordinar infraestructuras locales con reglas, formatos y condiciones operativas diferentes, sin perder visibilidad sobre el estado de cada transacción. Esta fragmentación dificulta estandarizar los procesos, conciliar los pagos y reaccionar rápidamente ante la indisponibilidad de un riel, especialmente cuando se administran grandes volúmenes de operaciones.

“Ningún riel está exento de fallas, algo que vimos recientemente con la inestabilidad de Pix en Brasil, que interrumpió transferencias de bancos durante una hora. La diversidad de rieles es una realidad que las empresas de Latinoamérica deben incorporar a su infraestructura. En dispersión de pagos las empresas deben tener una alternativa lista para mantener los pagos activos, que puedan seguir su curso y responder así ante las condiciones particulares de cada mercado”, agrega Herbert Schulz, CEO y fundador de Radar.

Ventas, búsquedas, conversaciones digitales y percepciones ofrecen distintas perspectivas sobre un mismo mercado. Cada una aporta información relevante, responde preguntas diferentes y puede mostrar una realidad distinta sobre una marca.

Las decisiones de inversión, innovación, comunicación y crecimiento suelen apoyarse en señales distintas. Algunas muestran lo que ya pasó, otras anticipan cambios futuros y otras revelan fenómenos emergentes cuyo impacto todavía no está claro.

En su informe Three Signals: Behaviours, attitudes and expressions and which one to believe when they disagree, Kantar plantea una guía para interpretar estas fuentes de información, especialmente cuando sus resultados no coinciden.

Tres señales para entender el crecimiento

Los comportamientos muestran lo que las personas ya hicieron, compras, recompra, uso, suscripciones o cambios de marca. Permiten observar el desempeño comercial.

Las actitudes recogen lo que ocurre en la mente de las personas, percepciones, asociaciones, confianza, valor e intención de recomendación. Pueden cambiar antes que los resultados comerciales y aportar señales sobre oportunidades o riesgos futuros.

Las expresiones incluyen búsquedas, publicaciones, reseñas, comentarios y conversaciones digitales. Su fortaleza está en la velocidad para detectar temas e intereses emergentes, aunque requieren contexto para determinar qué tan representativos son.

“Cada señal responde preguntas diferentes. Los comportamientos permiten entender qué ocurrió, las actitudes ayudan a identificar hacia dónde puede dirigirse la demanda y las expresiones permiten detectar cambios que están tomando forma. La lectura conjunta ofrece una base más sólida para las decisiones de crecimiento”, expresa Oscar Ladino, Director de Business Development de Kantar Andina.

Las actitudes pueden anticipar el desempeño de una marca

El informe destaca el papel de las actitudes como una señal temprana de desempeño. En un análisis de Kantar sobre 350 marcas, aquellas con niveles altos de Future Power fueron cuatro veces más propensas a crecer en participación de valor. Entre las marcas con niveles bajos, el 52% estaba perdiendo participación.

Future Power es un indicador adelantado de crecimiento construido a partir de señales actitudinales como la significancia, la diferenciación y la saliencia de marca. Complementariamente, la herramienta LINK+ de Kantar permite evaluar si una pieza creativa tiene el potencial de fortalecer el equity de marca mucho antes de que ese impacto se refleje en los resultados comerciales. En promedio, sus resultados pueden anticipar cambios en el valor de marca cerca de 11 meses antes de que aparezcan en los sistemas tradicionales de seguimiento.

La inteligencia artificial amplía las señales

La inteligencia artificial está incorporando nuevas formas de capturar, interpretar y generar señales. Puede analizar comportamientos, influir en recomendaciones y producir modelos como gemelos digitales y herramientas de prueba de conceptos.

Las actitudes humanas mantienen un papel fundamental para comprender las percepciones, emociones y preferencias que están detrás de las decisiones.

“La inteligencia artificial amplía la capacidad de analizar información y detectar patrones. Para interpretar qué piensan y sienten las personas, el conocimiento humano sigue siendo fundamental. La combinación de ambas capacidades permite construir una lectura más completa de las señales”, manifiesta Ladino.

Cuando las señales se contradicen, el contexto orienta la decisión

Las señales pueden avanzar en direcciones diferentes. Un aumento en ventas acompañado de un deterioro en las actitudes puede alertar sobre un riesgo para el valor de marca. Un fortalecimiento de las actitudes con ventas estables puede señalar una oportunidad que todavía enfrenta barreras prácticas.

En estos casos, Kantar recomienda triangular la información, utilizar los comportamientos para confirmar qué ocurrió, las actitudes para entender la predisposición hacia la marca y las expresiones para identificar qué está movilizando la conversación.

“Cuando las señales apuntan en direcciones distintas, la clave está en entender qué explica esa diferencia. La lectura conjunta permite identificar riesgos, oportunidades y la información que hace falta para tomar una decisión con mayor confianza”, afirma el director.

Una lectura distinta para cada decisión

Kantar propone adaptar las señales al tipo de decisión. Para evaluar la fortaleza de una marca, las actitudes pueden complementarse con comportamientos. En un lanzamiento, los comportamientos permiten observar la compra y las expresiones ayudan a seguir la evolución del interés. Para identificar cambios en una categoría, la combinación de las tres señales permite distinguir tendencias con potencial comercial.

El informe plantea así una aproximación más selectiva a los datos: revisar las señales disponibles, identificar vacíos y definir qué evidencia se necesita para tomar una decisión concreta.

La compañía prepara nuevos anuncios visuales que aparecerán mientras los usuarios generan imágenes y, al mismo tiempo, comenzará a introducir una marca de agua invisible en los textos creados por ChatGPT y Codex en la Unión Europea.

Son cambios completamente diferentes, pero tienen algo en común: ambos reflejan cómo ChatGPT está dejando de ser simplemente un chatbot para convertirse en una plataforma utilizada por más de mil millones de personas, con todos los problemas de monetización, transparencia y regulación que eso implica.

ChatGPT tendrá anuncios mientras generas imágenes

OpenAI confirmó un nuevo formato publicitario diseñado específicamente para la generación de imágenes.

La idea es que mientras una persona utiliza ChatGPT para crear una imagen puedan aparecer anuncios visuales relacionados con productos o servicios.

Por ejemplo, alguien podría pedir ideas para decorar una habitación y encontrarse con publicidad relacionada con muebles o decoración.

O podría utilizar ChatGPT para imaginar un conjunto de ropa y recibir junto al resultado una promoción vinculada con moda.

Pero existe un detalle importante: el anuncio no formará parte de la imagen generada.

OpenAI asegura que la publicidad estará claramente identificada y visualmente separada del contenido creado por la inteligencia artificial. La compañía también insiste en que los anunciantes no podrán modificar las respuestas que ChatGPT proporciona.

Todavía no llegará a todo el mundo

Aunque algunos titulares pueden dar la impresión de que los anuncios visuales ya están apareciendo de manera generalizada, el anuncio oficial de OpenAI es más concreto.

La empresa asegura que comenzará a probar este formato más adelante durante octubre de 2026 en Estados Unidos, inicialmente con un grupo limitado de anunciantes.

Por tanto, no estamos hablando todavía de una implementación mundial.

OpenAI está utilizando esta primera fase para experimentar con el formato, medir resultados y determinar en qué contextos resulta apropiado mostrar publicidad.

La compañía asegura que cuenta con sistemas diseñados para evitar que aparezcan anuncios junto a conversaciones sensibles, situaciones de vulnerabilidad emocional u otros escenarios considerados inadecuados.

También utilizará sistemas automáticos, supervisión humana y herramientas externas de evaluación de seguridad publicitaria.

La publicidad se convierte en una parte cada vez más importante de ChatGPT

OpenAI también dejó bastante clara la razón económica detrás de esta estrategia.

Según la compañía, ChatGPT alcanza actualmente alrededor de 1.200 millones de personas cada semana, y la publicidad permite mantener acceso al servicio para una audiencia mucho mayor que la que podría sostenerse únicamente mediante suscripciones.

Esto también convierte a ChatGPT en un escaparate gigantesco para anunciantes.

La diferencia respecto a una plataforma tradicional como Google, Instagram o YouTube está en el contexto.

ChatGPT sabe qué está intentando hacer una persona dentro de una conversación: buscar un producto, preparar un viaje, decorar una casa, comparar opciones o generar una imagen.

Ese contexto puede convertir la publicidad dentro de un asistente de IA en algo especialmente valioso para las empresas.

Al mismo tiempo, OpenAI quiere que podamos reconocer sus textos

Curiosamente, el mismo día que OpenAI anunció nuevos formatos publicitarios también presentó una tecnología que apunta en otra dirección: mejorar la transparencia sobre el contenido generado por inteligencia artificial.

La compañía comenzará a introducir una marca de agua invisible en determinados textos creados por ChatGPT y Codex dentro de la Unión Europea.

El sistema se llama textGrain.

Y no funciona añadiendo caracteres ocultos, espacios extraños o símbolos que el usuario pueda descubrir copiando el texto en otro editor.

La señal se introduce directamente en la manera en que el modelo selecciona las palabras mientras escribe.

Una marca invisible escondida entre las palabras

Los modelos de lenguaje suelen tener varias palabras posibles para continuar una oración.

textGrain modifica ligeramente las probabilidades utilizadas durante esa selección para generar un patrón estadístico reconocible posteriormente por un detector.

Para quien lee el texto, debería resultar imperceptible.

Pero al analizar una cantidad suficiente de palabras, el detector puede encontrar ese patrón y determinar que existe una señal asociada con los sistemas de OpenAI.

La compañía implementará esta función durante las próximas semanas para los textos elegibles generados por ChatGPT y Codex dentro de la Unión Europea.

La razón principal no es simplemente técnica.

OpenAI está respondiendo a los requisitos del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, que exige que determinados contenidos generados mediante IA puedan identificarse de manera legible por máquinas.

No podrás utilizar libremente el detector

Aquí aparece una limitación importante.

OpenAI no lanzará inicialmente el detector de textGrain como una herramienta pública donde cualquiera pueda pegar un párrafo y preguntar: “¿Esto lo escribió ChatGPT?”.

El acceso estará limitado inicialmente a investigadores aprobados y organizaciones especializadas.

OpenAI argumenta que la tecnología todavía tiene suficientes limitaciones como para que sus resultados puedan interpretarse de manera incorrecta.

Y los propios números de la compañía ayudan a entender por qué.

En algunas de sus pruebas, el detector encontró correctamente la marca en aproximadamente el 80 % de los textos de 200 tokens y alrededor del 95 % de los textos de 400 tokens, dependiendo del tipo de contenido.

Pero editar el texto puede reducir enormemente esa efectividad.

En una prueba con pasajes de 400 tokens, reemplazar el 10 % de las palabras mediante sinónimos hizo que la detección bajara aproximadamente del 92 % al 66 %.

Al modificar el 25 % de las palabras, cayó hasta alrededor del 17 %.

Una marca de agua tampoco demuestra que alguien hizo trampa

Este detalle será especialmente importante en universidades, colegios y empresas.

OpenAI advierte que detectar la señal no permite saber cuánto trabajo humano existe detrás del texto.

Una persona puede haber generado un borrador mediante ChatGPT y después reescribirlo ampliamente.

La marca tampoco identifica al usuario que creó el contenido, la cuenta utilizada, el prompt original ni la conversación donde se generó.

Y, por supuesto, tampoco determina si el texto es verdadero o falso.

Incluso lo contrario debe interpretarse con cuidado.

Que un detector no encuentre la marca no demuestra que el texto haya sido escrito por un humano.

Podría haberse editado, traducido, generado antes de que existiera textGrain o producido mediante otro sistema de inteligencia artificial.

Las imágenes también llevan sus propias señales

OpenAI ya utiliza mecanismos parecidos para otras clases de contenido.

Las imágenes compatibles generadas mediante sus herramientas pueden incorporar Content Credentials mediante el estándar C2PA y marcas invisibles SynthID.

El audio generado por sistemas compatibles también puede incluir SynthID.

La idea es crear diferentes mecanismos que permitan determinar el origen de contenido sintético incluso después de que salga de ChatGPT.

El texto era uno de los desafíos más complicados precisamente porque puede copiarse, editarse, traducirse o reescribirse con enorme facilidad.

Dos cambios que dicen mucho sobre el futuro de ChatGPT

Vistos por separado, estos anuncios pueden parecer completamente independientes.

Uno trata sobre publicidad.

El otro sobre marcas de agua.

Pero juntos muestran dos de los mayores retos que enfrenta OpenAI ahora que ChatGPT se ha convertido en una plataforma utilizada de manera masiva.

Por un lado está el dinero.

Mantener modelos, infraestructura y servicios utilizados por cientos de millones de personas cuesta enormes cantidades de recursos, y OpenAI está buscando que la publicidad se convierta en una fuente cada vez más importante de ingresos.

Por el otro está la confianza.

Cuanto más contenido generado mediante inteligencia artificial aparece en internet, redes sociales, correos, trabajos académicos y medios de comunicación, mayor es la presión para crear herramientas capaces de identificar su procedencia.

Así que ChatGPT comienza a cambiar por ambos extremos.

Lo que ves dentro del chatbot podría tener más publicidad, mientras que lo que sale de él llevará cada vez más señales destinadas a demostrar que alguna vez pasó por una inteligencia artificial.

Y probablemente apenas estamos viendo el comienzo.

Fuente

La emisión procede de Beta Pictoris b, un enorme planeta gaseoso situado aproximadamente a 63 años luz de la Tierra. Un equipo de astrónomos asegura haber detectado directamente ráfagas de radio originadas en el propio planeta y no en su estrella. arXiv

Si el resultado supera la revisión científica, estaremos ante la primera detección inequívoca de este tipo procedente directamente de un exoplaneta.

Y no: nadie está intentando comunicarse con nosotros.

La señal viene de Beta Pictoris b

Beta Pictoris es uno de los sistemas planetarios más estudiados por los astrónomos.

Se encuentra a unos 63 años luz de nuestro planeta y es extraordinariamente joven: tiene alrededor de 23 millones de años, frente a los aproximadamente 4.600 millones de años de nuestro Sistema Solar. NASA confirmó recientemente que el sistema alberga al menos tres planetas gigantes conocidos. Ciencia NASA

Uno de ellos es Beta Pictoris b.

Se trata de un gigante gaseoso descubierto en 2008 y uno de los primeros exoplanetas que pudieron observarse mediante imágenes directas. El catálogo de exoplanetas de NASA lo clasifica como un mundo varias veces más masivo que Júpiter. Ciencia NASA

Ahora sabemos que también puede ser extraordinariamente ruidoso en ondas de radio.

MeerKAT encontró algo que los astrónomos llevaban décadas buscando

El descubrimiento fue realizado utilizando MeerKAT, el potente conjunto de radiotelescopios ubicado en Sudáfrica.

Los investigadores detectaron ráfagas rápidas y recurrentes de radio, además de una emisión persistente, dentro de un rango de frecuencias aproximado de 0,85 a 3,5 GHz.

Las señales presentaban además una elevada polarización circular, una característica especialmente importante para determinar su origen. arXiv

Los científicos concluyeron que la emisión es compatible con un fenómeno denominado máser ciclotrónico de electrones, un mecanismo que también produce intensas emisiones de radio asociadas con auroras dentro de nuestro propio Sistema Solar.

Dicho de una manera más sencilla: Beta Pictoris b podría estar produciendo unas auroras monstruosamente potentes.

Es como escuchar una aurora desde 63 años luz

En la Tierra conocemos las auroras boreales y australes principalmente por sus espectaculares colores.

Pero las auroras no solo producen luz.

Cuando partículas cargadas interactúan con el campo magnético de un planeta pueden generarse también emisiones de radio.

Júpiter es un excelente ejemplo. Su enorme campo magnético produce algunas de las emisiones de radio planetarias más intensas de nuestro Sistema Solar.

Lo impresionante de Beta Pictoris b es la escala.

Según los investigadores, las frecuencias detectadas implican que en la región donde se produce la emisión existe un campo magnético de al menos 1,25 kilogauss, unos 1.250 gauss. arXiv

Es un campo magnético extraordinariamente intenso.

Entonces, ¿por qué este descubrimiento es tan importante?

Sabemos muchísimo sobre exoplanetas sin poder visitarlos.

Los astrónomos pueden calcular sus órbitas, estimar sus masas, analizar determinadas atmósferas e incluso conseguir imágenes de algunos de ellos.

Pero estudiar directamente sus campos magnéticos ha sido muchísimo más complicado.

Y estos campos contienen información muy valiosa.

Un campo magnético puede revelar pistas sobre la estructura interna de un planeta, su evolución y la interacción que mantiene con el viento de su estrella.

También puede desempeñar un papel importante en la conservación de una atmósfera.

En la Tierra, por ejemplo, nuestra magnetosfera ayuda a proteger el planeta frente a partículas cargadas procedentes del Sol.

Por eso detectar emisiones de radio planetarias podría abrir una nueva manera de estudiar mundos que se encuentran a decenas o incluso cientos de años luz.

Los propios autores describen el resultado como la primera medición directa de la intensidad del campo magnético de un exoplaneta obtenida mediante este método. arXiv

Pero esto no es el famoso “Wow!”

Cada vez que aparecen las palabras “señal de radio” y “espacio” en la misma frase ocurre lo inevitable.

Extraterrestres.

Sin embargo, no existe ninguna evidencia de que la emisión de Beta Pictoris b sea artificial.

Los investigadores identificaron características físicas compatibles con procesos naturales relacionados con el campo magnético del planeta y sus auroras. Red Uno

No estamos escuchando un mensaje.

Estamos, posiblemente, escuchando el campo magnético de otro mundo.

Y científicamente eso puede ser mucho más útil.

Hay que mantener una pequeña dosis de cautela

Aunque el resultado es espectacular, existe un detalle importante antes de declarar definitivamente el descubrimiento histórico.

El trabajo fue presentado el 15 de septiembre de 2026 como un preprint en arXiv y todavía debe superar el proceso de revisión por pares. arXiv

Eso significa que otros científicos tendrán que revisar los datos, los métodos utilizados y las conclusiones antes de su publicación formal en una revista científica.

Aun así, los investigadores señalan que pudieron localizar la emisión directamente en Beta Pictoris b, algo que diferencia este resultado de detecciones anteriores en las que no era posible determinar con seguridad si las ondas procedían del planeta o de su estrella.

Y ahí está la verdadera historia.

Después de décadas observando planetas que apenas podemos distinguir como pequeños puntos alrededor de estrellas lejanas, los astrónomos pueden estar comenzando a escucharlos.

No dicen “hola”.

Pero Beta Pictoris b parece tener bastante que contarnos.