Aunque en sus inicios las redes neuronales mostraron limitaciones en la resolución de problemas complejos, su desarrollo ha permitido superar este obstáculo, especialmente con la llegada del algoritmo de retropropagación del error. Desde los años 90, el Machine Learning se ha consolidado como una disciplina relevante en múltiples sectores, incluida la energía, donde su aplicación ha sido fundamental para lidiar con la creciente complejidad del mercado.

La irrupción del deep learning a partir de 2010 marcó un nuevo capítulo en la IA, impulsada por la disponibilidad de datos masivos y una mayor capacidad de procesamiento. Esto ha permitido que modelos de redes neuronales complejas logren resultados excepcionales en áreas como el reconocimiento de patrones y la predicción de comportamientos futuros.

En el ámbito energético, la volatilidad de los mercados eléctricos, impulsada por la creciente integración de fuentes renovables, ha generado una necesidad urgente de herramientas que ayuden a anticipar escenarios y optimizar recursos. Aquí es donde el Machine Learning y las redes neuronales demuestran su verdadero potencial, no solo como tecnologías innovadoras, sino como partes integradoras de sistemas de análisis complejos que combinan diferentes enfoques estadísticos y modelados probables.

La capacidad de estos sistemas para procesar grandes volúmenes de datos y transformar incertidumbres en previsiones confiables es crucial. Esto resulta especialmente relevante para la valoración de contratos de compra de energía (PPA), la optimización de baterías, la estimación de ingresos futuros y el diseño de estrategias operacionales efectivas.

La transición hacia un modelo energético más sostenible demanda no solo un cambio en la producción y consumo de energía, sino también una base sólida respaldada por metodologías precisas y una interpretación clara de los escenarios cambiantes. Así, el futuro de la IA en los mercados de energía reside en su habilidad para generar confianza y ayudar a los actores del sector a tomar decisiones estratégicas en un entorno cada vez más complejo. La colaboración con compañías especializadas, como AleaSoft Energy Forecasting, puede facilitar la anticipación de escenarios de mercado y contribuir a la reducción de incertidumbres en la toma de decisiones a largo plazo. Esta trayectoria indica que el despliegue de inteligencias artificiales avanzadas tendrá un impacto significativo en la configuración del futuro energético global.

Entre los hallazgos más significativos se encuentra que los AI Overviews, una característica esencial de las búsquedas asistidas por inteligencia artificial, generan una reducción del 58% en el tráfico hacia el primer resultado en Google, afectando también a otros enlaces en la primera página de resultados. Esto indica que las marcas deben optimizar su visibilidad en estos nuevos formatos para mantenerse competitivas en el mercado.

Además, el informe destaca que YouTube ha emergido como un factor clave para mejorar la visibilidad en plataformas de IA. Según el estudio, las menciones en YouTube son más influyentes que otros parámetros como la autoridad del dominio o los enlaces entrantes. De manera interesante, se menciona que la longitud del contenido no es determinante para ser citado por estas IA; en cambio, la relevancia y claridad de la respuesta proporcionada son aspectos críticos.

Un aspecto que suscita preocupación es la propagación de desinformación. Los resultados muestran que hasta el 39% de las respuestas de algunas plataformas de IA contienen información inexacta sobre diversas marcas, lo que resalta la necesidad de que las empresas monitoreen lo que se dice sobre ellas y gestionen su reputación en línea proactivamente.

En términos de posicionamiento en motores de búsqueda, el estudio subraya que, aunque Google sigue siendo la principal fuente de tráfico web, con 190 veces más visitas que ChatGPT, solo el 38% de las páginas citadas en los AI Overviews se encuentran en la primera página de resultados de Google. De hecho, el informe indica que el 28% de las páginas mencionadas por ChatGPT no aparecen en las búsquedas de Google, planteando desafíos significativos para las estrategias de SEO tradicionales.

La conclusión es clara: las marcas que desean prosperar en un entorno digital en constante evolución deben adaptar sus estrategias no solo para mejorar su posicionamiento en Google, sino también para la optimización en motores de respuesta. Ahrefs ha desarrollado herramientas como Brand Radar, que permiten a las empresas identificar su visibilidad en diferentes plataformas de IA y ajustar sus tácticas de marketing en consecuencia. En un panorama donde la búsqueda con IA se está consolidando, anticipar estos cambios se convierte en una ventaja competitiva esencial.

La empresa de hosting y dominios cdmon ha emitido recientemente una alerta sobre el aumento de intentos de estafa que se acentúan durante los últimos días del periodo de presentación de la declaración. Los contribuyentes, en muchos casos presionados por la inminente fecha límite, son más propensos a caer en trampas diseñadas por ciberdelincuentes que suplantan a la Agencia Tributaria (AEAT). David Blanch, director digital de cdmon, destaca la vulnerabilidad de los usuarios que, ante la presión de posibles pagos, pueden actuar impulsivamente ante mensajes que parecen oficiales.

Las estafas no se limitan a promesas de devolución de impuestos, sino que ahora incluyen mensajes sobre problemas fiscales ficticios. Los criminales utilizan correos electrónicos, SMS e incluso llamadas telefónicas para crear una sensación de urgencia, afirmando que los contribuyentes deben resolver situaciones para evitar sanciones. Estas tácticas persiguen alarmar y dirigir a las víctimas hacia enlaces que conducen a páginas fraudulentas diseñadas para robar información personal y financiera.

La Agencia Tributaria ha advertido repetidamente sobre estas prácticas, subrayando que nunca solicita datos sensibles a través de correos electrónicos o mensajes de texto. Por ello, recomiendan a los contribuyentes estar alerta, evitar acceder a enlaces de fuentes no verificadas y siempre consultar la web oficial de la AEAT ante cualquier duda o trámite.

Con el cierre de la campaña de la Renta en marcha y las actividades presenciales en las oficinas desde el 1 de junio, los expertos insisten en la importancia de extremar precauciones. La prisa y la falta de atención pueden crear un terreno fértil para los ciberdelincuentes, llevando a engaños costosos si no se implementan medidas adecuadas de protección.

Con miles de modelos disponibles en más de 100 formatos CAD, el portal provee una amplia gama de opciones, incluyendo tornillos, tuercas, y arandelas. Cada modelo está vinculado a un producto real de Fabory, facilitando así a los ingenieros la transición del diseño a la compra a través de la tienda online.

El uso cada vez mayor del portal indica un cambio en las dinámicas de trabajo de los ingenieros, quienes ahora buscan acceder a datos de componentes de manera instantánea y en formatos precisos. Esta disponibilidad inmediata representa una propuesta de valor clave del portal de Fabory.

Diseñado para satisfacer las demandas de los entornos de ingeniería modernos, el portal permite búsquedas por tipo de producto, norma o especificación, y facilita la descarga sin interrupciones. Rob Marcus de Fabory resaltó la importancia del rápido acceso a datos CAD para mejorar la confiabilidad de los diseños, crucial en sectores como la manufactura, la electrónica y la automoción.

Vojtech Kacerek, líder del proyecto del portal, enfatizó que el objetivo es simplificar la búsqueda y selección de modelos, permitiendo a los ingenieros centrarse en su trabajo sin retrasos.

La creciente adopción del portal refleja una tendencia en la industria hacia una colaboración más estrecha entre fabricantes y diseñadores desde el inicio de los proyectos, brindando soporte técnico y datos integrados. Así, Fabory reafirma su compromiso de ser un aliado en el proceso de ingeniería, más allá de la simple venta de productos.

El cambio llega tarde si se compara con otras plataformas de mensajería. Telegram introdujo los nombres de usuario en 2014 y Signal reforzó en 2024 su privacidad con una función parecida para que los usuarios pudieran conectar sin mostrar el número de teléfono. WhatsApp, sin embargo, juega en otra escala: con más de 3.000 millones de usuarios, cualquier ajuste en su sistema de identidad afecta a una parte enorme de la comunicación digital cotidiana.

La reserva de nombres comienza esta semana y la función completa se lanzará más adelante este año. Para comprobar si ya está disponible, WhatsApp indica que hay que tener la última versión de la app y entrar en Ajustes > Cuenta > Nombre de usuario. Si la opción todavía no aparece, no hay que hacer nada especial: el despliegue será gradual.

Un cambio pequeño que toca la privacidad diaria

Durante años, WhatsApp ha funcionado alrededor del número de teléfono. Ese modelo era sencillo y muy cómodo: si alguien estaba en la agenda, aparecía en la aplicación. El problema es que el móvil ya no es solo un dato de contacto. También se usa para recibir códigos de verificación, recuperar cuentas, operar con bancos, registrarse en servicios, recibir llamadas personales y, en muchos casos, separar vida privada y trabajo.

Dar el número a una persona conocida en un evento, a un vendedor de segunda mano, a un grupo de vecinos, a una comunidad online o a una empresa puede parecer un gesto menor. Pero ese dato queda circulando y puede acabar en agendas, grupos, bases comerciales o intentos de fraude. Los nombres de usuario reducen esa exposición: permiten abrir una conversación sin entregar desde el primer minuto una pieza tan sensible de identidad digital.

WhatsApp no elimina el número de teléfono. Seguirá siendo necesario para crear y mantener la cuenta. Lo que cambia es la forma de presentarse ante nuevos contactos. En vez de dar el móvil, el usuario podrá compartir un identificador. Para quienes ya tenían guardado el número, la situación no cambia de forma retroactiva. La mejora está pensada, sobre todo, para futuras conversaciones y nuevos contactos.

La diferencia puede ser relevante para periodistas, creadores, profesores, profesionales autónomos, pequeñas empresas, administradores de comunidades, usuarios de grupos grandes o personas que no quieren mezclar su número privado con cada interacción digital.

WhatsApp no quiere ser un buscador de personas

Uno de los detalles más importantes del anuncio es lo que WhatsApp no va a hacer. La compañía no quiere convertir los nombres de usuario en un directorio público. No habrá una búsqueda abierta de personas ni sugerencias al escribir un identificador. Para contactar con alguien será necesario conocer su nombre de usuario exacto.

Esta decisión marca distancia con otras formas más abiertas de descubrimiento. En una red social, encontrar a alguien por nombre, apodo o coincidencia es parte de la experiencia. En una aplicación de mensajería privada, ese mismo mecanismo puede abrir la puerta a mensajes no deseados, acoso, spam o suplantaciones.

WhatsApp opta por un modelo más cerrado. El nombre de usuario servirá como vía de contacto, pero no como perfil público visible para cualquiera. Además, la compañía añadirá una clave opcional de nombre de usuario. Esto permitirá exigir algo más que el identificador para que otra persona pueda iniciar una conversación.

La función también llega con una fase de reserva anticipada. Tiene sentido: con miles de millones de usuarios, muchos nombres, marcas personales, apodos, negocios y perfiles conocidos se repetirán. Abrir la reserva antes del lanzamiento completo permite ordenar el proceso y reducir conflictos.

Un respiro para creadores, comunidades y pequeños negocios

Aunque la novedad se presenta como una mejora de privacidad para usuarios particulares, también tiene una lectura clara para redes sociales y economía de creadores. Muchos perfiles usan WhatsApp como canal de contacto con seguidores, clientes, alumnos, comunidades o compradores, pero publicar un número de teléfono sigue siendo incómodo.

Un nombre de usuario puede funcionar como una identidad más limpia y fácil de recordar. Para un creador, una tienda local, una asociación, un profesional independiente o un equipo de soporte, compartir un identificador resulta menos invasivo que entregar un número personal o mantener una línea secundaria solo para WhatsApp.

Meta también tiene interés en que estas identidades encajen con su propio entorno. El anuncio oficial menciona que, al haber tantos usuarios, muchos nombres se solaparán, y abre la puerta a que personas y organizaciones puedan reservar el nombre que les importa antes de que la función llegue por completo.

La medida ayudará además a reducir algunos riesgos de suplantación, aunque no los eliminará. Cada vez que una plataforma abre nombres públicos o semipúblicos, aparecen intentos de registrar marcas conocidas, variantes engañosas o identificadores parecidos a los de figuras relevantes. WhatsApp tendrá que equilibrar disponibilidad, protección de nombres reconocibles y facilidad de uso.

WhatsApp llega tarde, pero llega donde más se usa

La comparación con Telegram y Signal es inevitable. WhatsApp no está inventando los nombres de usuario. Está incorporando una función que muchos usuarios consideraban básica en 2026. La diferencia está en el impacto. Telegram y Signal han influido mucho en privacidad y funciones avanzadas, pero WhatsApp sigue siendo la aplicación de mensajería dominante en muchos países, incluida España.

Por eso el cambio puede normalizar una práctica que hasta ahora parecía reservada a usuarios más técnicos: no dar el número de teléfono para cualquier conversación. Si WhatsApp consigue que el nombre de usuario sea fácil de crear, recordar y compartir, puede cambiar hábitos muy asentados.

También puede modificar la forma de participar en grupos. En comunidades grandes, eventos o espacios donde no todos se conocen, mostrar menos información personal reduce exposición. Eso no convierte a WhatsApp en una app anónima, ni debería venderse así. Pero sí separa mejor el dato de acceso a la cuenta del dato que se comparte con desconocidos.

La privacidad en mensajería no depende solo del cifrado de extremo a extremo. También depende de qué información hay que entregar para empezar a hablar. En ese punto, WhatsApp arrastraba una debilidad histórica: el número era la llave de casi todo. Los nombres de usuario no resuelven todos los problemas, pero corrigen una de las fricciones más visibles.

Para una app que nació pegada a la agenda del móvil, este es un giro importante. WhatsApp seguirá usando el número como base de la cuenta, pero por fin permitirá que los usuarios no tengan que enseñarlo cada vez que quieran abrir una conversación.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los nombres de usuario de WhatsApp?
Son identificadores únicos que permitirán contactar con otras personas sin compartir directamente el número de teléfono.

¿Cuándo estarán disponibles?
La reserva empieza esta semana y la función completa se lanzará más adelante este año, con despliegue gradual.

¿Dónde se reserva el nombre de usuario?
En la última versión de WhatsApp, desde Ajustes > Cuenta > Nombre de usuario.

¿Habrá un buscador público de usuarios?
No. WhatsApp ha indicado que no habrá directorio público ni sugerencias. Será necesario conocer el nombre exacto.

¿El número de teléfono desaparecerá de WhatsApp?
No. El número seguirá siendo necesario para la cuenta, pero podrá dejar de compartirse con nuevos contactos en muchas situaciones.

El informe se apoya en una investigación desarrollada en Reino Unido, Alemania, Austria, España, Francia e Italia, en la que participaron más de 11.000 personas. El análisis examina el grado de utilización de la inteligencia artificial, la confianza que genera entre los usuarios y las diferentes formas en las que esta tecnología se está incorporando a las compras online.

Según este análisis, el 76% de los encuestados en España afirma haber usado IA conscientemente en compras online, y casi la mitad la usa con mucha frecuencia, mientras que el 46% la utiliza a diario y el 19% la consulta varias veces al día.

Y no se queda en “probar por curiosidad”: la mitad de los españoles encuestados ya ha usado IA para ayudarle a comprar online (siendo el dato más alto entre los países encuestados) y el 67% se imagina usándola en el futuro (también máximo). Incluso hay una idea que empieza a normalizarse: el 48% se ve completando todo el proceso de compra (de buscar a pagar) dentro de un asistente de IA.

De “mirar” a “decidir”: cómo se está usando la IA al comprar

La IA entra en juego justo en esos momentos en los que comprar online se hace pesado. Por ejemplo, cuando comparas dos móviles y ya no sabes si la diferencia real está en la cámara o en el procesador o cuando intentas escoger una cafetera “buena” y te pierdes entre especificaciones.

En este sentido, un 80% de los usuarios españoles encuentran muy útil (27,5%) y bastante útil (52,5%) que un asistente de IA explique productos, compare opciones y ayude a encontrar el mejor precio en compras online.

Este salto a lo práctico también se ve en las herramientas de inteligencia artificial: en España, ChatGPT es la herramienta más mencionada por el 76% de los encuestados, y Gemini también destaca con un 59% de representación. Es decir, la gente no solo “oye hablar” de IA: la está usando con herramientas concretas para informarse y tomar decisiones.

Optimismo con matices: se usa mucho, pero no a ciegas

España también es de los países más optimistas con la IA: más de la mitad de los encuestados la ve como una oportunidad y solo 14% como un riesgo. Con un matiz importante para entender al consumidor español: la confianza no es “total”. El 59% confía completamente o mayormente en los resultados de la IA, lo que sugiere una actitud muy realista: se usa porque ayuda, pero se sigue contrastando.

En España la IA se está convirtiendo en “ese amigo que te echa una mano” antes de comprar: te resume, te ordena opciones y te orienta—pero sin sustituir del todo el criterio del comprador.

Jovan Protić, CEO de idealo, comenta: «El valor de la IA en las compras no se medirá por lo convincente o sofisticado que suene un asistente, sino por la fiabilidad de sus resultados. Los consumidores necesitan precios precisos, ofertas de confianza, información transparente y una orientación clara. Por eso, disponer de datos fiables sobre productos, ofertas y precios se convertirá en un pilar fundamental del comercio impulsado por la IA. En idealo, nuestro papel es ayudar a garantizar que tanto los consumidores como, cada vez más, las interfaces de compra basadas en IA puedan identificar ofertas en las que realmente puedan confiar.»

Así compran (y usan inteligencia artificial) los consumidores en Europa

En Reino Unido, las compras por internet forman parte de los hábitos habituales de consumo, hasta el punto de que más de la mitad de los encuestados afirma realizar adquisiciones online todas las semanas. La inteligencia artificial cuenta con una presencia destacada, especialmente a través de herramientas como ChatGPT, utilizada por más del 64% de los participantes, y Gemini, que supera el 44% de uso. No obstante, cerca de una cuarta parte de los usuarios reconoce que no siempre es consciente de cuándo está interactuando con tecnologías basadas en inteligencia artificial.

En el ámbito de las compras online, la IA se emplea principalmente para facilitar tareas prácticas como la comparación de precios, la localización de productos y la interpretación de opiniones y reseñas de otros consumidores.

Por su parte, Alemania y Austria presentan también una amplia adopción de la inteligencia artificial y un uso frecuente en actividades cotidianas. Sin embargo, en el caso alemán, la incorporación de estas herramientas a los procesos de compra encuentra una barrera significativa. Según el estudio, una parte importante de los encuestados considera que la IA no aporta un valor diferencial suficiente o manifiesta una preferencia por los métodos tradicionales, factores que tienen un peso mayor que la falta de confianza en la tecnología a la hora de explicar su menor utilización.

En Austria, pese al peso alto de herramientas como ChatGPT (un 73%), el uso de inteligencia artificial en compras es más contenido y la percepción general es algo más prudente.

Creo que hay que precisar esto. He visto que los porcentajes correspondientes a «casi a diario», «dos veces por semana» y «una vez por semana» suman un 33 %.

Creo que habría que mencionar que, en lo que respecta a las compras por Internet al menos una vez por semana, estas son menos frecuentes en Francia.

En Francia, el comportamiento es más cauteloso: las compras online al menos una vez por semana son menos frecuentes (33%) y la inteligencia artificial se percibe con más cautela, especialmente cuando se trata de decisiones importantes. Esto se traduce en un menor uso de la inteligencia artificial aplicada a compras y menos ganas de delegar todo el proceso en un asistente. 

En cambio, Italia, aparece como el mercado más “pro‑inteligencia artificial”: hay un mayor uso consciente de la IA (77%), más confianza (73%) y una visión más positiva, y eso se refleja en una mayor apertura a usarla también durante el proceso de compra.

Esto es precisamente lo que pretende alertar el experto en comunicación social Julio García Gómez, aprovechando la celebración del Día Mundial de las Redes Sociales.

Hacer compatible el ámbito digital con la comunicación interpersonal

La clave para no caer en el error de solo interactuar a través de redes sociales y móviles, es crear un Plan de Acción Personal de Comunicación (PLAPECOM), donde se conjuguen los elementos de progreso tecnológico como la inteligencia artificial o los avatares, que son la representación gráfica de una persona en el ámbito digital.

Ese plan estratégico, denominado por el experto en relación social PLAPECOM, debe partir de nuestro entorno más cercano, la relación de pareja, familiar, social y profesional para poner el énfasis en los más jóvenes que deben educarse en la comunicación verbal para no perder las habilidades inherentes al diálogo, la conversación, la presentación en público y el poder persuasivo de las palabras y la voz en la expresión.

Plan de autoayuda PLAPECOM en tres claves estratégicas:

1.- La voz. Debemosser conscientes del poder de convicción y persuasión que puede tener nuestra voz correctamente utilizada. Hay que evitar el tono monótono de una conversación e intentar jugar con diversos registros que den vida a nuestra alocución pública, discurso o simplemente a una conversación, ya sea en el entorno familiar o profesional, donde se tiene que dar cierre a una negociación o simplemente la ejecución de un proyecto.

2.- La imagen. Debemos ser conscientes de la imagen que proyectamos en los demás y cómo la podemos modelar en beneficio de nuestro desarrollo personal y profesional. La imagen ante los demás es la primera carta de presentación que ofrecemos. Saber crear un estilo en la forma de mirar, movernos o simplemente estudiar los puntos fuertes y débiles que presentamos a los demás, nos servirá de ayuda para manejar adecuadamente la comunicación a través de la figura que transmitimos o queremos reflejar.

3.- El lenguaje no verbal. Como complemento a la voz, la fluidez verbal, el tono, timbre y los silencios estratégicos para remarcar una palabra o una frase, está el lenguaje gestual de nuestra cara, manos y torso. También es importante la manera en que nos movemos en el espacio de una reunión laboral o exponiendo un tema ante un tribunal de una oposición, dando clase, o simplemente en una reunión informal. Todo ello nos va a facilitar que nuestra capacidad de comunicar con los demás sea efectiva y consigamos los objetivos que pretendamos.

Estos tres aspectos son de gran valor para potenciar las destrezas y habilidades de comunicación en la persona y no se deben abandonar por el uso de las redes sociales, que han venido para potenciar la capacidad de relación del ser humano, pero no para ser obstáculo a la transmisión oral de emociones, ideas y conocimiento. Pero hay que actuar de manera racional y no  pensar que el mundo solo pasa por las redes sociales, y nada más. Las redes sociales son un apoyo muy importante para la actividad social de las personas y deben usarse siendo conscientes de que no se debe abandonar la palabra y el gesto de una persona a otra.

Uso saludable de las redes sociales

• No debemos obsesionarnos con las redes sociales y caer en la trampa de una dependencia absoluta de ellas.
• Es necesario marcarse unos tiempos, un horario de uso al día en minutos concretos, para no llenar nuestra vida de mensajes que en su mayoría no son de transcendencia para nuestra vida.
• No caer en el error de pensar que todo está en las redes y son la biblia del saber y del conocimiento.
• Que las redes no nos aíslen de las personas por estar “enganchados” constantemente a chats que poco nos pueden aportar.
• Elige bien qué redes sociales te pueden aportar cosas positivas y deja de seguir a personas que te afectan negativamente.
• Saca la parte más positiva de las redes como elemento de ayuda en los estudios, en tu profesión y en el ámbito social con un buen manejo de las emociones. No todo es negativo en las redes

Julio García Gómez, experto en comunicación social y docente de habilidades de expresión verbal de la Fundación Casaverde. Profesor del Diploma y Curso de Comunicación en Salud de la Fundación Economía y Salud.

El análisis indica que las valoraciones del sector tecnológico superan las medias históricas, aunque aún distan de los niveles extremos del año 2000. Las empresas que lideran la revolución de la IA muestran indicadores de rentabilidad, flujo de caja y solidez financiera que superan ampliamente a muchas de las compañías prominentes en el auge de los años noventa.

En medio de un Nasdaq-100 cercano a sus máximos históricos y con NVIDIA superando una capitalización bursátil de 4 billones de dólares, se espera que las gigantes tecnológicas como Google, Amazon, Microsoft y Meta inviertan unos 725.000 millones de dólares en inteligencia artificial y sus infraestructuras hasta 2026. No obstante, el informe de Freedom24 destaca la incertidumbre sobre la capacidad del sector para transformar estas enormes inversiones en ingresos sostenibles a largo plazo.

Los analistas han señalado la calidad de las empresas que dominan esta nueva era. Las llamadas «Magnificent 7» muestran niveles de rentabilidad y solidez financiera superiores a los de la burbuja de las puntocom. Por ejemplo, NVIDIA registró ingresos cercanos a los 216.000 millones de dólares y un crecimiento interanual del 65% en su último ejercicio fiscal. A diferencia de la burbuja anterior, muchas empresas carecían de modelos de negocio sólidos.

Pedro Santa Cruz, director de Freedom24 Iberia, argumenta que la comparación con la era puntocom puede inducir a errores. Según él, en los años noventa había empresas reales y otras que cotizaban solo por promesas. Hoy, aunque hay muchas expectativas, el dilema es distinto. Muchos servicios de IA se venden por debajo de su coste de producción, sustentados por inversiones para ganar usuarios, lo que complica la interpretación de la demanda real.

El reto en los próximos años no será tanto identificar una burbuja, sino cuánta parte del crecimiento previsto se convertirá en beneficios sostenibles. Santa Cruz no anticipa un colapso como el de 2000, sino una moderación gradual a medida que los subsidios se reduzcan y los precios se ajusten a su coste real.

La prudencia es esencial, ya que las principales empresas del sector representan cerca del 40% de la capitalización del S&P 500, un porcentaje superior al de la era puntocom. Se proyecta que las grandes firmas podrían alcanzar un billón de dólares anuales en inversiones en infraestructura para 2027, mientras que las startups de IA captaron más de la mitad de la financiación global de capital riesgo en 2025.

En conclusión, el escenario actual no puede clasificarse simplemente como una burbuja o un crecimiento respaldado enteramente por fundamentos sólidos. Los líderes tecnológicos actuales mantienen negocios rentables, pero la magnitud de sus inversiones sugiere que la monetización de la inteligencia artificial deberá continuar acelerándose en los próximos años. Así, la cuestión pertinente para los inversores no es si la IA es una burbuja como la de 2000, sino cuánto crecimiento futuro ya está descontado en el mercado y qué empresas estarán mejor posicionadas para captar valor cuando los inversores busquen rentabilidad tangible.

La estrella de esta temporada es el Twister Coco-Nuts Crunchy, un yogur helado combinado con crema, plátano y texturas crujientes, diseñado para enriquecer la experiencia del cliente. Sumado a esto, en julio, se presentará un Smoothie de Pitahaya con Mango, siguiendo la tendencia creciente de sabores tropicales en la oferta gastronómica.

La campaña no solo ofrece nuevos productos, sino que también incluye atractivas promociones relacionadas con los partidos del Mundial de fútbol que dispute la selección española. Los clientes que realicen compras podrán participar en sorteos de balones oficiales tras registrar sus tickets y seguir los perfiles de smöoy en redes sociales. La emoción se incrementa con la promesa de sortear una PlayStation 5 junto con el videojuego EA FC 27 si la selección alcanza la final, creando un vínculo entre el deporte y el entretenimiento.

La empresa destaca su estrategia de consolidar la relación con sus clientes a través de experiencias de ocio y consumo fuera del hogar. Además, smöoy reafirma su compromiso con la innovación, trabajando en nuevas recetas y formatos que respondan a las cambiantes preferencias del mercado.

Asimismo, la compañía enfatiza su enfoque en la sostenibilidad, integrando estas acciones en una estrategia a largo plazo que va más allá del verano, buscando posicionarse no solo como una opción refrescante, sino también como una marca responsable y moderna.

La familia GPT-5.6 está formada por tres modelos: Sol, Terra y Luna. Sol es el modelo principal y más capaz; Terra se sitúa como una opción equilibrada y de menor coste; Luna apunta al uso rápido y eficiente. Durante esta vista previa, el acceso queda restringido a la API y a Codex para organizaciones seleccionadas. No está disponible en ChatGPT para usuarios finales ni existe una lista pública de espera.

La novedad no está solo en el modelo. Está en el proceso. OpenAI ha reconocido que, como parte de su relación con el Gobierno de Estados Unidos, compartió antes del lanzamiento sus planes y capacidades. A petición gubernamental, el despliegue arranca con un grupo reducido de participantes cuya selección se ha comunicado a la Administración antes de una apertura más amplia.

Esto no convierte automáticamente a GPT-5.6 en un modelo “prohibido” ni en una herramienta reservada indefinidamente. OpenAI insiste en que cree en el acceso amplio y que no quiere que este tipo de revisión se convierta en la norma permanente. Pero el precedente ya existe: los modelos más potentes pueden llegar al mercado mediante fases de acceso vigilado.

El motivo real: capacidades cibernéticas más fuertes

El punto delicado de GPT-5.6 no es que escriba mejor, resuma mejor o programe con más soltura. La preocupación principal está en sus capacidades de ciberseguridad y en el uso dual de esas capacidades.

Un modelo capaz de analizar grandes repositorios, razonar sobre vulnerabilidades, generar pruebas de concepto, revisar código y ayudar a depurar fallos puede ser una herramienta muy valiosa para equipos defensivos. Puede acelerar auditorías, mejorar la revisión de software, ayudar a documentar riesgos y reducir el tiempo necesario para corregir errores.

Pero esa misma capacidad también puede servir para lo contrario si cae en manos equivocadas o si se combina con herramientas de automatización ofensiva. La frontera entre ayudar a encontrar una vulnerabilidad para corregirla y ayudar a explotarla es una de las zonas más difíciles de gobernar en la IA actual.

OpenAI afirma que GPT-5.6 representa un salto relevante en ciberseguridad, aunque no alcanza el nivel crítico de su marco interno de preparación. En pruebas con objetivos complejos, el modelo pudo identificar errores y piezas útiles para construir exploits, pero no ejecutó de forma autónoma ataques completos de extremo a extremo bajo las condiciones evaluadas. Esa distinción importa: no estamos ante una herramienta que, por sí sola, ejecute cualquier ataque complejo, pero sí ante un asistente mucho más capaz para tareas sensibles.

La nueva variable empresarial: disponibilidad regulada

Para las empresas, este tipo de lanzamiento obliga a cambiar la planificación. Hasta ahora, evaluar un modelo frontera consistía en comparar rendimiento, precio, latencia, contexto, privacidad, integraciones y soporte. A partir de ahora habrá que añadir otra variable: la disponibilidad real.

Una organización puede diseñar un producto alrededor de un modelo avanzado y descubrir que el acceso no es inmediato, que necesita validación adicional o que algunas funciones sensibles activan controles más estrictos. Esto afecta especialmente a sectores como banca, telecomunicaciones, energía, defensa, salud, software crítico, consultoría tecnológica y ciberseguridad.

También afecta a equipos internos de desarrollo. GPT-5.6 no se presenta solo como un chatbot más inteligente. Se orienta a software, uso de ordenador, trabajo profesional, investigación científica y ciberseguridad. Es decir, justo los ámbitos donde las empresas esperaban obtener más productividad. Si el acceso a esos modelos se vuelve escalonado, las hojas de ruta de IA tendrán que ser más flexibles.

La recomendación para cualquier CIO o CISO es evidente: no diseñar una estrategia de IA dependiente de un único modelo frontera. Habrá que combinar modelos comerciales, alternativas internas, modelos especializados, entornos privados y capas de gobierno que permitan cambiar de proveedor si una versión se retrasa o queda limitada temporalmente.

La IA avanzada entra en la categoría de tecnología sensible

El movimiento de OpenAI encaja en una tendencia más amplia. Los modelos frontera ya no se están tratando solo como productos de software. Empiezan a parecerse a tecnologías de doble uso: pueden aumentar productividad, acelerar ciencia y reforzar defensas, pero también pueden reducir barreras para actividades de riesgo.

Esto cambia el papel de los gobiernos. Hasta hace poco, buena parte de la regulación de IA se centraba en privacidad, sesgos, transparencia, propiedad intelectual o impacto laboral. Ahora entra con fuerza otra dimensión: qué modelos pueden ayudar a descubrir vulnerabilidades, automatizar ataques, diseñar amenazas biológicas o químicas, o coordinar agentes con mayor autonomía.

El caso GPT-5.6 es relevante porque no se limita a una restricción técnica interna. Introduce una coordinación explícita con el Gobierno estadounidense antes de la apertura general. OpenAI no lo presenta como el futuro ideal del sector, sino como una medida temporal para permitir una disponibilidad más amplia con más garantías. Aun así, abre una pregunta incómoda para el mercado: ¿quién decide cuándo un modelo es demasiado capaz para lanzarse sin filtros?

La respuesta no será sencilla. Si se restringe demasiado el acceso, los defensores pueden quedarse sin las mejores herramientas mientras los atacantes recurren a modelos abiertos, filtrados o menos controlados. Si se abre sin controles, se multiplican los riesgos de uso indebido. La industria tendrá que encontrar un equilibrio entre acceso, trazabilidad, límites de uso y responsabilidad.

Ese equilibrio será especialmente difícil en ciberseguridad, donde la misma explicación técnica puede ser legítima o peligrosa según el contexto. Un pentester autorizado necesita información que sería inaceptable en manos de un atacante. Un investigador puede requerir detalles para corregir un fallo. Un ciberdelincuente puede pedir lo mismo con otra intención. El modelo, el proveedor y la plataforma tendrán que distinguir cada vez mejor entre esos escenarios.

Un lanzamiento que anticipa el futuro de los modelos frontera

GPT-5.6 no solo mejora capacidades. Cambia expectativas. Los próximos grandes modelos podrían llegar con más fases de preview, más socios seleccionados, más controles de uso, más monitorización y más coordinación con autoridades. Para muchas empresas, esto será incómodo. Para los gobiernos, será una forma de ganar visibilidad sobre una tecnología que ya consideran estratégica.

La IA empresarial se encamina así hacia una separación más clara entre modelos de uso general, disponibles para todos, y modelos frontera con acceso más controlado. No todos los usuarios necesitarán el modelo más potente. Pero quienes sí lo necesiten tendrán que justificar mejor sus casos de uso, aceptar condiciones más estrictas y prepararse para cambios en disponibilidad.

La lectura para el sector tecnológico es sencilla: la carrera ya no consiste solo en entrenar el modelo más capaz. También consiste en desplegarlo sin romper la confianza de gobiernos, empresas y usuarios. El mejor modelo no será necesariamente el que llegue primero a todo el mundo, sino el que consiga combinar capacidad, seguridad, acceso y cumplimiento sin paralizar la innovación.

OpenAI intenta presentar GPT-5.6 como una vista previa breve antes de una apertura más amplia. Puede que sea así. Pero el lanzamiento deja una señal difícil de ignorar: la IA frontera ha entrado en una etapa donde la pregunta ya no es solo qué puede hacer el modelo, sino quién puede usarlo, cuándo y bajo qué condiciones.

Preguntas frecuentes

¿Qué es GPT-5.6?
GPT-5.6 es una familia de modelos de OpenAI formada por Sol, Terra y Luna. Sol es el modelo más avanzado; Terra ofrece una opción equilibrada y Luna está orientado a velocidad y coste.

¿Está GPT-5.6 disponible en ChatGPT?
No durante la vista previa inicial. El acceso se limita a API y Codex para un grupo reducido de socios y organizaciones de confianza.

¿Por qué el acceso está limitado?
Por el aumento de capacidades en áreas sensibles como ciberseguridad y biología/química, y por la coordinación previa con el Gobierno de Estados Unidos antes de una apertura más amplia.

¿GPT-5.6 puede ejecutar ciberataques autónomos?
OpenAI indica que el modelo mejora mucho en tareas de ciberseguridad, pero que en sus pruebas no alcanzó el umbral crítico ni ejecutó ataques completos de extremo a extremo contra objetivos reforzados.

¿Qué cambia para las empresas?
Las empresas deberán planificar con más cuidado la disponibilidad de modelos frontera, prever accesos escalonados y evitar depender de una única versión o proveedor para proyectos críticos.