El nuevo modelo de inteligencia artificial GLM-5.2 de la 'start up' china Z.ai (Zhipu AI) ha escalado rápidamente en plataformas de desarrollo y ha inquietado el ambiente en Silicon Valley, recoge este jueves Reuters. En efecto, sus capacidades de codificación y de agente - ejecución de tareas complejas con mínima intervención - casi rivalizan con las principales ofertas estadounidenses a una fracción del coste, en lo que algunos expertos describen como un "momento mini DeepSeek", al recordar el impacto que generó esa plataforma. Además, ha colocado en el centro del debate si China está acortando distancias con Estados Unidos en la carrera de la IA. El modelo ha ganado espacio en plataformas como OpenRouter, por encima de algunos modelos de Anthropic, y ha recibido elogios de figuras como el director ejecutivo de Snowflake, Sridhar Ramaswamy, y el inversor Marc Andreessen. "Ahora tenemos un modelo chino de 'peso abierto' que es tan bueno como los modelos actualmente disponibles de OpenAI y Anthropic", afirmó David Sacks, exresponsable de IA de la Administración de Donald Trump. Su buen recibimiento también refleja un mayor interés por soluciones abiertas y más baratas, en un momento en que muchas empresas se ven afectadas por los costos crecientes y volátiles del uso de herramientas cerradas, cuyos agentes consumen grandes volúmenes de fichas de uso. El impulso de GLM-5.2 se produce tras el impacto de DeepSeek y en un contexto de regulaciones cambiantes en Washington y retrasos en el lanzamiento público de modelos como GPT-5.6, lo que ha alimentado la demanda global, según los especialistas. "La comunidad internacional de desarrolladores es cada vez más consciente de que depender únicamente de modelos de API [Interfaz de Programación de Aplicaciones] de código cerrado con base en EE.UU. conlleva un riesgo significativo", señaló Brian Tse, fundador y director ejecutivo de la consultora Concordia AI, con sede en Beijing. El modelo ocupa actualmente el quinto lugar en la tabla de inteligencia de grandes modelos de lenguaje (LLM) de Artificial Analysis y el segundo puesto en el 'ranking' de codificación de 'front-end' de Code Arena, operando a alrededor de un sexto del costo de modelos cerrados estadounidenses como Claude o la serie GPT. "El cambio que aporta GLM-5.2 es que el modelo de código abierto se ha convertido en un producto listo para usar desde el primer momento", explicó Tiezhen Wang, exresponsable de la región de Asia-Pacífico en Hugging Face. No cabe duda que la competencia entre Estados Unidos y China por el liderazgo en el ámbito de la inteligencia artificial se vuelve cada vez más intensa. Este nuevo modelo chino de IA ya está generando un revuelo que el mundo no había visto desde el lanzamiento de DeepSeek R1, producto que, por primera vez, puso seriamente en duda el dominio estadounidense sobre los chatbots de vanguardia. Y aunque el nuevo avance chino aún no puede considerarse un golpe devastador contra la posición de Estados Unidos, se convierte en otro serio desafío para toda la arquitectura del mercado estadounidense de IA. La pregunta principal hoy ya no es quién es más fuerte, sino si la inteligencia artificial en sí se está volviendo más barata, más accesible y menos dependiente de la infraestructura estadounidense, en un momento en que los gigantes tecnológicos norteamericanos invierten cientos de miles de millones de dólares en esta industria. Por cierto, el inesperado éxito de Z.ai desencadenó un debate público entre el fundador de la empresa, Tang Jie, y Elon Musk. El motivo fue una discusión sobre cuándo China podrá crear un competidor de pleno derecho para el modelo insignia de Anthropic, Claude Fable 5, considerado por muchos hoy en día como la IA más avanzada del mundo. Musk sugirió que ello no sucedería antes del primer trimestre del próximo año. Tang respondió lacónicamente: "No tardará tanto"."Anthropic se ha centrado, con razón, en maximizar la inteligencia útil, algo que no se refleja en las pruebas de rendimiento, pero que sin duda se refleja en los ingresos", escribió Musk. "Lo único que necesitamos es enfoque, en particular, enfocarnos en lo que realmente es la inteligencia…", le contestó el empresario chino. Según los expertos, la 'startup' china está cambiando la lógica misma de la competencia global en materia de IA. "Puede que GLM 5.2 aún no sea la bola de demolición en sí, pero es otro golpe contundente contra el andamiaje de las valoraciones que sustenta el comercio de IA de EE.UU.", valoró el analista de inversiones Stephen Innes. "La pregunta más importante es si la inteligencia se está volviendo más barata, más portátil y menos limitada geográficamente, justo cuando el complejo de hiperescaladores de EE.UU. está invirtiendo cientos de miles de millones en la construcción de una infraestructura cuyo precio se basa en la suposición de que la capacidad de vanguardia seguirá siendo escasa, diferenciada y altamente monetizable", agregó. Según declaró a RT Anna Sytnik, directora general del Laboratorio de Coordinación de Rusia y profesora de la Universidad Estatal de San Petersburgo, Estados Unidos sigue manteniendo el liderazgo, pero la estructura misma de la competencia ha cambiado. "China ya no parece ser solo una parte que va a la zaga. En el segmento aplicado, en los modelos abiertos, en el costo de implementación y en la velocidad de escalabilidad, las empresas chinas ofrecen con bastante éxito una arquitectura alternativa para el desarrollo de la IA", destaca la experta. "El último modelo chino de Alibaba, Qwen3-Max-Thinking, ha demostrado en varias pruebas resultados al nivel o superiores a los de los modelos occidentales más sólidos. Z.ai es, en general, se podría decir que es un nuevo DeepSeek: su modelo GLM-5.2 causó gran revuelo precisamente porque superó a los modelos líderes de Anthropic: Opus 4.8 en programación, y en Design Arena le quitó el primer lugar a Claude Fable 5. Es decir, la IA abierta china ya compite no solo en precio, sino también en calidad", explica. Con el lanzamiento de Z.ai, ya no se trata simplemente de una competencia entre modelos, sino de una lucha entre dos arquitecturas de negocio diferentes. Los gigantes tecnológicos estadounidenses apuestan por ecosistemas cerrados, lo que hace que gobiernos y empresas dependan constantemente de sus suscripciones. China, por su parte, ofrece una integración más económica, acceso abierto y la posibilidad de modificar los modelos de manera independiente, compara Sytnik. "Qué modelo resultará más competitivo ya no depende solo de la calidad de los modelos en sí, sino también de qué alianzas tecnológicas y cadenas se formen a su alrededor", agrega la profesora, señalando que muchas empresas y entidades gubernamentales estadounidenses ya se han integrado a este ecosistema. En su opinión, aunque para los países en desarrollo estas empresas también ofrecen un paquete aparentemente atractivo con acceso a modelos potentes, subvenciones y soluciones listas para usar en la administración pública, detrás de ello se esconde un riesgo evidente: "una nueva dependencia tecnológica, ese mismo colonialismo de la IA". "Por ahora, las empresas chinas son las que mejor interpretan esta agenda. Digámoslo sin rodeos: la Administración Trump no está contribuyendo a que los gigantes estadounidenses de la IA adopten enfoques similares", subraya Sytnik. "No basta con que los países elijan entre el ecosistema cerrado estadounidense y el chino. Lo único que dará resultados es trabajar en sus propias arquitecturas, modelos, infraestructura computacional y soluciones aplicadas; es decir, no conectarse por completo a una IA ajena, sino desarrollar la propia", concluyó la experta.
Las agencias cibernéticas del grupo de inteligencia Five Eyes (Cinco Ojos) acaban de advertir que los modelos avanzados de inteligencia artificial pronto podrían dar a los piratas informáticos la capacidad de paralizar gobiernos, empresas y sistemas críticos. En efecto, en una inusual declaración conjunta, emitido a última hora del lunes por la noche, hora de Sídney, líderes de ciberseguridad de Australia, Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Nueva Zelanda afirmaron que los modelos de IA de vanguardia se están desarrollando más rápido de lo esperado y se prevé que "superen las expectativas actuales de la industria, transformando fundamentalmente las capacidades cibernéticas tanto ofensivas como defensivas". “El plazo no es de años, sino de meses”, afirmaron las agencias, añadiendo que “el riesgo cibernético ya no puede tratarse como una cuestión puramente técnica. Se trata de un riesgo empresarial fundamental y una responsabilidad de la dirección” añadieron. “En este entorno, la ciberresiliencia es fundamental para impulsar la continuidad del negocio, la confianza del mercado y el valor a largo plazo.” Las agencias de ciberseguridad afirmaron que los avances en los modelos de IA demostraban que esta tecnología reduciría las barreras para los ciberdelincuentes y aumentaría la velocidad y la complejidad de los ataques. “Se requiere una respuesta integral de la organización y de toda la sociedad”, continuo el comunicado. Las agencias instaron a las organizaciones a reforzar sus defensas digitales, actualizar el software obsoleto con mayor rapidez, limitar el acceso a sistemas sensibles y prepararse para los ciberataques antes de que se produzcan. “El riesgo cibernético ya no puede tratarse como una cuestión puramente técnica. Se trata de un riesgo empresarial fundamental y una responsabilidad del liderazgo.” Los modelos de IA generativa son nuevas y potentes herramientas capaces de buscar vulnerabilidades en los sistemas de ciberseguridad, y pueden ayudar tanto a explotar esas vulnerabilidades como a repararlas. “Lo que diferencia a los modelos de IA más recientes es que son muy buenos generando vulnerabilidades”, dijo Olivia Shen, experta en seguridad nacional e inteligencia artificial del Centro de Estudios de Estados Unidos de la Universidad de Sídney. Si bien la declaración de Five Eyes - una agencia creada entre los cinco países anteriormente nombrados, tras la Segunda Guerra Mundial -no se mencionan por su nombre ningún modelo de IA ni ninguna empresa, muchos en todo el mundo tienen la vista puesta en la avanzada gama de herramientas de Anthropic. Una de las últimas invenciones de esta importante empresa tecnológica se llama Fable 5, una versión aparentemente más amigable con la comunidad de Mythos, un potente modelo de IA lanzado a principios de este año capaz de detectar vulnerabilidades en sistemas cibernéticos, que solo está disponible para organizaciones y empresas verificadas debido a la preocupación de que pueda ser explotado. En junio, el gobierno estadounidense suspendió el uso de ambos modelos de Anthropic por parte de "ciudadanos extranjeros", citando recomendaciones de las autoridades de seguridad nacional. Shen afirmó que gran parte del mundo estaba centrado en lo que sucedería a continuación con Anthropic, pero que podría haber muchos más modelos de IA potentes en un futuro próximo. “Solo podemos ver lo que se ha publicado, pero podría haber otros modelos en desarrollo por parte de países como China, u otros estados, actores y empresas, que sean igual de avanzados y que lo mantienen en secreto” asevero. Estos avances se producen en medio de advertencias más generalizadas por parte de investigadores, líderes tecnológicos y funcionarios de seguridad, quienes señalan que las capacidades de la IA están avanzando más rápido de lo que los gobiernos y las instituciones pueden adaptarse. Los expertos han advertido cada vez con mayor frecuencia que los sistemas diseñados para aumentar la productividad y reforzar las defensas cibernéticas también podrían utilizarse para automatizar ataques, reducir las barreras para los ciberdelincuentes y amplificar el impacto de pequeños grupos.
En las redes sociales circula un video, donde se observa cómo un robot propina una patada de kung-fu a un niño que presenciaba un espectáculo. Conviene verlo varias veces para percatarse de que en el audio suena una música festiva de fondo e, incluso, de que la agresión a la infantil víctima genera alguna que otra risa. El «inocente» robot no tiene conciencia alguna del daño que su actividad, sin duda, ha causado al niño. En efecto, ningún robot tiene la menor idea del daño que puede infligir a cualquier forma de vida. Por cierto, hace unos meses navegaba por las redes otro video en el que se presentaban varios robots haciendo kung-fu, incluso con largas espadas. ¡Un asunto lúdico-festivo! ¿Usted cree eso? No es ninguna broma lo que se está desarrollando en las industrias denominadas Deep Tech (tecnología profunda), las cuales están totalmente fuera de cointrol y ausentes de regulación legal. Su verdadero nombre debería ser «tecnologías oscuras»: las Dark Tech o Dark Technology, tecnologías maliciosas; los Dark Patterns o patrones oscuros; o las Black Tech, término utilizado más específicamente para los ámbitos militares secretos. ¿Cómo es posible que todo este mundo tecnológico malicioso se desarrolle a espaldas del interés general de la humanidad? Desde mediados del siglo pasado, los avances científicos han estado patrocinados, promovidos y financiados por empresas privadas. Los Estados han permitido que se les escape el control de casi cualquier avance científico. Con la privatización del conocimiento y la «libre empresa» aplicada a la obtención de poder y más poder, la humanidad ha quedado totalmente a merced de los caprichos de voluntades asesinas y depredadoras. Podrían parecer apocalípticas estas afirmaciones, pero los caminos de estas oscuras tecnologías conducen a la destrucción de cualquier sistema de valores que ponga la vida humana como un principio irrenunciable. Por ello, debe preocupar a la humanidad esta endiablada carrera hacia la nada. La tecnología, en cualquiera de sus formas, tiene que estar al servicio del ser humano. Los desarrollos en el campo de la inteligencia artificial o la robótica - que se están implementando hasta el paroxismo - se encuentran fuera del imprescindible control ético. No son pocas las mentes que defienden el Imperativo Tecnológico: «Si algo es técnicamente posible, tarde o temprano se hará» o, llevado al extremo ético, «todo lo que puede ser fabricado o hecho, está legitimado para ser hecho». Ya en 1954 se alzaron voces alertando de este peligro, como la de Jacques Ellul en su obra La edad de la técnica. Dos años más tarde, en 1956, Günther Anders, en su libro La obsolescencia del hombre, analizaba a través del concepto de «la vergüenza prometeica» cómo la tecnología provocaba en los seres humanos un sentimiento de inferioridad e imperfección ante la máquina. Posteriormente, en 1979, Hans Jonas, en El principio de responsabilidad, exponía cómo la humanidad había roto un principio esencial para nuestra supervivencia, ya que nuestra capacidad para fabricar cosas supera por completo la capacidad de prever o comprender sus consecuencias. La tesis esencial de estos y otros pensadores y científicos es que nunca se debe desligar la capacidad tecnológica de la responsabilidad moral. ¿No convendría hacer un alto en esta loca carrera de producir sin valorar sosegadamente las consecuencias sobre el presente y el futuro de la humanidad? Un sistema de producción capitalista que, en esencia, está imposibilitado para percibir el interés general de las personas, es incapaz de detenerse en su irrefrenable marcha hacia la concentración de poder. Al igual que a un niño de corta edad no se le puede dejar jugar con fuego, ni permitir que se arroje por una ventana o un balcón, al sistema hay que ponerle barreras e impedirle que «juegue con fuego». Esto se consigue mediante el control social de las patentes y de las tecnologías en su conjunto. El siguiente paso consiste en mantener fuera de la ley cualquier desarrollo tecnológico que no esté validado y supervisado por comités que garanticen su ajuste a la ética humana. La acción violenta del robot sobre el niño al cual nos referimos al inicio, sería impensable si en la programación de la máquina se hubieran implementado las tres leyes de la robótica, formuladas por primera vez en 1942 por Isaac Asimov. La primera y principal dicta: «Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño». Sin embargo, no parece que legalmente esté previsto obligar a su implantación. Los desarrollos actuales se enfocan únicamente en regular las relaciones entre los creadores, fabricantes y usuarios de estas tecnologías; de hecho, aún no se ha completado el imprescindible «Derecho de la Robótica». Parece ser que la Unión Europea precede mundialmente esta regulación con la Ley de Inteligencia Artificial, que entró en vigor en agosto del 2024. Aunque esta normativa no regula a los «robots» físicos como tal, clasifica las tecnologías por los niveles de riesgo que pueden presentar: inaceptable, alto, limitado o bajo. Aun así, dado que los legisladores no parecen dispuestos a implementar sistemas preventivos estrictos previos a la comercialización, se limitan a establecer responsabilidades a posteriori para los fabricantes y la obligatoriedad de contratar seguros. El análisis de los procesos seguidos en la Unión Europea muestra una peligrosa tendencia a regular lo que ni siquiera debiera existir. En el 2017, el Parlamento Europeo aprobó una resolución sobre normas de Derecho civil sobre robótica. En este documento se sugería a la Comisión Europea explorar la creación, a largo plazo, de una «personalidad electrónica» para los robots autónomos y los sistemas de IA más sofisticados. Afortunadamente, en abril de 2018, más de 150 expertos mundiales en inteligencia artificial, robótica, derecho y ética enviaron una carta abierta a la Comisión Europea oponiéndose tajantemente a esa irracional propuesta. Se basaron en dos argumentos: 1.- Los políticos tenían una visión distorsionada de la IA, influenciada por la ciencia ficción y alejada de la realidad tecnológica de la época; 2. Pretender otorgar personalidad jurídica a una máquina permitiría a los fabricantes e ingenieros «lavarse las manos» ante cualquier fallo. A la vista de lo expuesto, parece prudente que cualquier producción tecnológica, ya sea de inteligencia artificial o de robótica, deba estar sujeta desde su primera formulación - y antes de cualquier proceso de producción y comercialización - a un estricto control social y público. Más de una de las grandes corporaciones multinacionales que controlan el mercado mundial se opondría; pero la salvaguarda de la seguridad de la humanidad está muy por encima de los intereses privados. Es más, ¿les hace falta para vivir a los miles de millones de seres humanos un robot más o menos? Lo más preocupante es que quienes son elegidos por los pueblos no acaban de asumir que - siempre, pero más aún en el ámbito de estas tecnologías maliciosas y oscuras - la máxima latina «In dubio, abstine» (ante la duda, abstente) debe aplicarse urgentemente.
Como sabéis, el fútbol admite márgenes mínimos de error: una acción en una fracción de segundo, un rebote o una decisión arbitral pueden alterar un partido y frustrar cualquier pronóstico. Aun así, en pleno Mundial del 2026 que se inició el pasado jueves, los modelos de datos y la inteligencia artificial volvieron a ganar espacio en el análisis de candidatos al título. Con ese marco, se consultó a Gemini, la IA de Google, para identificar qué selección concentra mejores probabilidades en proyecciones matemáticas. La respuesta no señaló un ganador único, pero sí una tendencia: España, Argentina e Inglaterra aparecen - en ese orden - entre las selecciones más favorecidas en distintos enfoques. Una de las referencias más difundidas en este tipo de pronósticos es la simulación vinculada a EA Sports FC, que trabaja con datos de Opta, una empresa especializada en estadísticas deportivas. Este enfoque acertó al campeón de los últimos cuatro mundiales: España (2010), Alemania (2014), Francia (2018) y Argentina (2022). Para este año, esa simulación ubicó a España como principal candidata. La proyección atribuyó ese lugar a variables de rendimiento y patrones de juego, con foco en la continuidad táctica bajo la conducción de Luis de la Fuente y la evolución de futbolistas jóvenes; Otra metodología citada es la del estratega financiero alemán Joachim Klement, que cruza variables socioeconómicas con resultados deportivos. Su modelo acertó los campeones de 2014, 2018 y 2022, y no se limita a rankings o estado de forma: incorpora indicadores como PIB per cápita, densidad de población y factores de tradición y localía histórica. En su pronóstico para el Mundial 2026, Klement proyectó un campeón inédito: Holanda, con Portugal como finalista. También planteó que selecciones como Argentina y Brasil podrían quedar fuera en rondas de eliminación directa por desgaste y cruces desfavorables, según los parámetros de su modelo. Como sabéis, el Mundial 2026 introduce un ecosistema de ‘caos controlado’ que ningún modelo matemático ha procesado antes: el formato expandido de 48 equipos y una nueva ronda de dieciseisavos de final. Esta modificación estira el camino al título a ocho partidos, aumentando exponencialmente el margen de error y el desgaste físico, según Gemini. Variables críticas como las lesiones de última hora debido al saturado calendario internacional, las extremas variaciones climáticas y logísticas entre las sedes de Estados Unidos, Méjico y Canadá, y el impacto psicológico de las tandas de penales escapan a la rigidez de cualquier ecuación. Sin embargo, incluso los sistemas más avanzados tienen limitaciones. La inteligencia artificial puede analizar datos y tendencias, pero no factores humanos como la química dentro del vestidor, el liderazgo, la presión de una eliminatoria o el estado emocional de los futbolistas. El veredicto final nos invita a abrazar la dualidad: utilizar la estadística avanzada para enriquecer el debate, estructurar los análisis previos y entender las tendencias del juego, pero manteniendo siempre viva la certeza de que, una vez que el árbitro pite el inicio, la historia la escribirán seres humanos empujando sus límites más allá de lo que cualquier algoritmo pueda prever.
La inteligencia artificial (IA) no es solo un software capaz de mantener conversaciones en lenguaje natural, generar imágenes hiperrealistas o analizar extensos documentos en cuestión de segundos. Esta tecnología y su creciente uso cotidiano se han convertido en un desafío energético con posibles implicaciones geopolíticas, económicas y sociales para las que pocos países están preparados. Esta es una de las principales conclusiones del informe ‘Costo ambiental del uso de energía de la IA: huella de carbono, agua y suelo’, elaborado por el Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH). El documento señala que los centros de datos que impulsan la IA podrían consumir alrededor de 945 teravatios-hora de electricidad hacia principios de la próxima década, una cifra equivalente a casi el 3% del consumo mundial proyectado de energía eléctrica y aproximadamente el doble de la electricidad utilizada por Francia durante el 2025. La creciente demanda energética de la infraestructura física que sostiene a la IA, compuesta por centros de datos con sistemas de refrigeración, redes eléctricas y hardware especializado, implica además un costo ambiental que, según los especialistas, no puede medirse únicamente a partir de las emisiones de dióxido de carbono (CO2). También es necesario prestar atención al acelerado uso del suelo y a la creciente demanda de recursos hídricos. El informe de la UNU-INWEH advierte que, hacia comienzos de la próxima década, la huella hídrica de estas instalaciones podría ser equivalente a las necesidades básicas anuales de agua potable de los 1,300 millones de habitantes del África subsahariana. Además, los complejos tecnológicos abarcarían una superficie superior a los 14,500 kilómetros cuadrados, una extensión cercana al doble del área metropolitana de Yakarta, Indonesia, donde viven más de 32 millones de personas. A ello se suma una proyección de emisiones de CO2 que podría alcanzar los 400 millones de toneladas durante los próximos cuatro años. La magnitud de esta cifra sería comparable a las emisiones anuales totales generadas por el Reino Unido. Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y líder del equipo de investigación, reconoce que la IA está mejorando la calidad de vida de millones de personas en todo el mundo. Sin embargo, subraya la necesidad de utilizar esta tecnología de forma responsable y de abordar de manera anticipada sus impactos no deseados para garantizar que su desarrollo sea sostenible y equitativo. “Tenemos un plazo limitado para asegurar que la base de la revolución tecnológica de nuestra era se desarrolle dentro de los límites planetarios, y que las comunidades que proporcionan los minerales esenciales para el avance de la IA, así como las que albergan su infraestructura y gestionan los residuos electrónicos, también se beneficien de ella”, señala el especialista. Uno de los principales ejes del reporte es la elevada demanda de electricidad asociada tanto al entrenamiento como a la operación de los sistemas de IA, así como las limitaciones de las metodologías utilizadas para medir los impactos ambientales derivados de este consumo. Los investigadores estiman que, durante el año pasado, los centros de datos de todo el mundo consumieron cerca de 448 teravatios-hora de electricidad. Si el conjunto de estas instalaciones se considerara un país, ocuparía el undécimo lugar entre los mayores consumidores de energía eléctrica del planeta. Históricamente, esta carga energética se ha atribuido principalmente al entrenamiento de los modelos más avanzados, cuyo consumo aumenta conforme crecen su complejidad y capacidad. Como ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 requirió alrededor de 1.3 gigavatios-hora (GWh) de electricidad, mientras que GPT-4 necesitó entre 50 y 70 GWh para completar ese mismo proceso, según estimaciones indicadas en el informe. No obstante, los autores destacan que la mayor carga energética no proviene del entrenamiento, sino de la ejecución constante de los modelos para responder a las consultas diarias de millones de usuarios. De acuerdo con sus hallazgos, este proceso, conocido como inferencia, representa entre el 80 y el 90% del consumo energético total asociado a la IA. En términos prácticos, esto significa que las aproximadamente 2,500 millones de consultas diarias procesadas por ChatGPT equivalen a unos 383 GWh de electricidad al año. Según el informe, compensar las emisiones de CO2 relacionadas con esta actividad requeriría plantar alrededor de 2.6 millones de árboles y garantizar su supervivencia durante más de una década. Asimismo, se estima que la huella hídrica asociada equivale a las necesidades mínimas anuales de agua potable de cerca de 500,000 personas en el África subsahariana, mientras que la superficie terrestre requerida sería comparable a la ocupada por más de 800 campos de futbol. Frente a estos datos, los investigadores sostienen que evaluar el impacto ambiental de la IA únicamente a partir de las emisiones de carbono resulta insuficiente e incluso engañoso. Explican que las estrategias destinadas a compensar las huellas de carbono, agua y suelo suelen producir resultados muy distintos entre sí. Como ejemplo, señalan que sustituir combustibles fósiles por bioenergía puede reducir en aproximadamente un 70% las emisiones de CO2 asociadas al consumo eléctrico. Sin embargo, esta medida incrementaría la huella hídrica en más de 30 veces y la huella territorial en cerca de 100 veces. “Nos sorprendió la frecuencia con la que las opciones que parecen más ecológicas desde la perspectiva del carbono terminan siendo peores para el agua o la tierra. Si seguimos juzgando la sostenibilidad de la IA únicamente en función del carbono, podríamos pensar que las energías renovables hacen que la infraestructura de IA sea limpia, pero eso resuelve un problema a la vez que crea otros, a menudo en lugares donde no se solicitan”, afirmó Miriam Aczel, investigadora de UNU-INWEH y autora principal del informe. Otro aspecto relevante es la distribución geográfica desigual de la capacidad computacional necesaria para desarrollar y operar sistemas de IA. El informe indica que únicamente 32 países albergan centros de datos especializados en esta tecnología. De esa infraestructura global, alrededor del 90% se concentra en solo dos naciones: China y Estados Unidos. Ambos países han adoptado medidas para asegurar el suministro energético que requiere el desarrollo de la IA, aunque mediante estrategias muy diferentes. Mientras Estados Unidos ha reducido parte de sus inversiones y propuestas vinculadas a la transición energética, China busca disminuir su dependencia de los combustibles fósiles tanto para cumplir sus objetivos ambientales como para reducir la dependencia de proveedores externos. En este contexto, destaca la búsqueda de autosuficiencia energética impulsada por el gobierno chino. Como principal consumidor de energía del mundo, el país explora alternativas que van desde el aprovechamiento de nuevos materiales, como el torio y el bismuto, hasta la expansión masiva de las energías renovables y la generación nuclear. El año pasado entró en vigor en China la nueva Ley de la Energía, que prioriza el desarrollo de fuentes renovables e hidrógeno con el objetivo de reducir la dependencia de los combustibles fósiles y fortalecer la seguridad energética nacional. La legislación también obliga a las autoridades a establecer metas mínimas de consumo de energía proveniente de fuentes limpias. De manera paralela, el país impulsó una profunda reforma de su mercado eléctrico. A partir de junio de 2025, toda la energía solar y eólica deberá comercializarse mediante mecanismos de mercado o subastas, eliminando gradualmente las antiguas tarifas reguladas. Estas medidas, junto con incentivos financieros y la eliminación progresiva de subsidios heredados del pasado, buscan estimular la inversión nacional en energías limpias y optimizar el funcionamiento del sistema energético. La transición energética de China no constituye únicamente una política ambiental, sino también una estrategia geopolítica y económica de largo plazo. Sin embargo, el informe de la UNU-INWEH advierte que este proceso no garantiza por sí mismo la sostenibilidad ambiental del país. El documento explica que, en naciones donde la generación eléctrica depende en gran medida de combustibles fósiles, como Estados Unidos, el impacto en emisiones de carbono es considerablemente mayor. En contraste, en sistemas energéticos con una mayor proporción de energías renovables, como el chino, disminuye la huella de carbono, aunque pueden incrementarse otros impactos relacionados con el consumo de agua y la ocupación del suelo. Esta situación ha intensificado una nueva competencia por las cadenas de suministro de minerales críticos utilizados en chips, baterías y hardware para IA. Según el informe, la disputa geopolítica por materiales como litio, cobalto, galio y tierras raras está reconfigurando las cadenas globales de suministro y trasladando parte de las presiones ambientales hacia los países productores de materias primas, especialmente aquellos ubicados en el Sur Global. “El sistema global que desarrolla la inteligencia artificial también debe gobernarla de forma sostenible y justa. El desarrollo concentrado de la infraestructura de IA en las zonas privilegiadas del mundo está creando una gran brecha digital que plantea profundos desafíos para el desarrollo equitativo de la IA. La IA sin duda puede impulsar la prosperidad y el bienestar humano. Si lo hace de forma equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica”, señaló Tshilidzi Marwala, rector de la UNU y subsecretario general de las Naciones Unidas. A medida que la adopción de la IA continúa expandiéndose, su creciente demanda de electricidad amenaza con convertirse en uno de los factores más importantes detrás del aumento del consumo energético mundial durante la próxima década. Esto tendría implicaciones directas para los objetivos climáticos y de sostenibilidad, así como consecuencias económicas, geopolíticas y sociales de gran alcance.
La gran pregunta de nuestra época quizá ya no sea si las máquinas llegarán a pensar como nosotros. La verdadera cuestión es otra: si nosotros seguiremos comprendiendo qué significa ser humanos. Al respecto, la reciente encíclica Magnifica Humanitas de León XIV ha sido presentada, con razón, como el gran documento del Magisterio sobre inteligencia artificial. Sin embargo, una lectura más atenta permite descubrir algo todavía más profundo: el verdadero centro del texto no es la tecnología, sino la pregunta antropológica que se esconde detrás de ella. La cuestión decisiva de la encíclica no es únicamente qué puede hacer la inteligencia artificial, sino qué idea de humanidad estamos comenzando a asumir en una cultura dominada por la lógica tecnológica. Y precisamente ahí emerge una de las intuiciones más originales y provocadoras del documento: la rehabilitación filosófica y espiritual de la vulnerabilidad humana. Porque el problema de nuestra época quizá no sea solamente que la técnica pueda deshumanizarnos. El problema más profundo es que empezamos a considerar la humanidad misma ‒al menos en su dimensión vulnerable‒ como algo que debería ser superado. Buena parte de la cultura contemporánea interpreta el límite como un fallo. La enfermedad, el sufrimiento, la ancianidad, la dependencia o la fragilidad aparecen fácilmente como realidades negativas que deben ser corregidas cuanto antes. No es casual que hoy vivamos rodeados de lenguajes obsesionados con la optimización permanente: mejorar el rendimiento, maximizar la eficiencia, eliminar la vulnerabilidad, controlar el propio cuerpo, evitar cualquier forma de dependencia. Incluso el cansancio cotidiano parece haberse convertido en algo casi moralmente sospechoso. En ese contexto, la técnica se presenta como promesa de liberación: más control sobre la propia vida y destino, más eficiencia para nuestro trabajo, más autonomía para nuestros deseos, menos necesidad de los demás. El horizonte cultural dominante parece empujarnos hacia una humanidad cada vez menos vulnerable. Por eso resulta tan significativa esta afirmación de Magnifica Humanitas: “Todo lo que representa un ‘límite’ - incapacidad, enfermedad, ancianidad, sufrimiento, vulnerabilidad - tiende a ser leído principalmente como un defecto que hay que corregir, más que como un espacio en el que el ser humano madura y se abre a la relación. En cambio, debemos recordar que el ser humano no florece a pesar del límite, sino a menudo a través del límite” (Magnifica Humanitas, n. 118). Estas palabras contienen una auténtica crítica antropológica de la modernidad tardía. Porque la encíclica no se limita a pedir cuidado para los vulnerables. Tampoco presenta la fragilidad únicamente como un problema moral que exige compasión. Va mucho más lejos: afirma que el límite puede ser un lugar de verdad sobre el ser humano. Y esto cambia completamente nuestra visión sobre la vulnerabilidad. Durante siglos, gran parte del pensamiento moderno ha identificado la plenitud humana con la autosuficiencia. El ideal dominante ha sido el individuo autónomo, capaz de construirse a sí mismo sin depender radicalmente de otros. La inteligencia artificial y el imaginario transhumanista parecen radicalizar esta lógica. El cuerpo aparece como algo optimizable, la dependencia se muestra como una deficiencia, y la fragilidad es vista como una limitación que la técnica acabará neutralizando. Sin embargo, Magnifica Humanitas propone una antropología distinta. El ser humano no es plenamente humano cuando deja de necesitar a los demás, sino precisamente cuando reconoce que su vida está tejida de relaciones, cuidados y dependencias mutuas. En uno de los pasajes más importantes del documento, León XIV advierte contra: “el riesgo de la deshumanización ‒construir el futuro excluyendo a Dios y reduciendo al otro a un medio‒” (Magnifica Humanitas, n. 10). La frase es especialmente lúcida porque identifica el verdadero peligro del paradigma tecnocrático: no sólo producir máquinas más poderosas, sino terminar interpretando al ser humano desde criterios puramente funcionales. Y esto viene ocurriendo cada día sin darnos cuenta de ello. Cuando la eficiencia se convierte en el valor dominante, inevitablemente algunas vidas comienzan a parecer menos valiosas. Se pone en duda el lugar mismo de quienes son improductivos, dependientes, ancianos o frágiles, de quienes no responden a la lógica del rendimiento. Poco a poco, la vulnerabilidad deja de ser una experiencia humana compartida para convertirse en algo que debe ocultarse, minimizarse o incluso eliminarse. El problema ya no es sólo tecnológico. Es cultural y profundamente espiritual. La técnica contemporánea no quiere únicamente ayudarnos a vivir mejor, comienza también a redefinir, poco a poco, qué significa vivir humanamente. Toda la encíclica está estructurada sobre una gran oposición simbólica: Babel y Jerusalén. Babel representa la pretensión de autosuficiencia, el sueño de una humanidad que quiere alcanzar el cielo mediante su propio poder. Una civilización fascinada por la uniformidad, el dominio y el control: una clausura en el deseo de poder que termina volviendo todo manipulable. Jerusalén, en cambio, simboliza algo muy distinto: una comunidad que se reconstruye desde la cooperación, la responsabilidad compartida y el reconocimiento del propio límite, una apertura a la trascendencia del amor que conduce hacia Dios. Por eso resulta tan significativa la imagen de Nehemías reconstruyendo la ciudad. León XIV subraya que no impone soluciones desde arriba, sino que convoca a todos, escucha, coordina esfuerzos y hace posible una obra común. La verdadera reconstrucción humana no nace del poder absoluto, sino de la interdependencia reconocida. Y quizá aquí aparece una de las intuiciones más profundas de la encíclica: el gran desafío contemporáneo no consiste en elegir entre tecnología o antitecnología. La verdadera elección es otra: construir una nueva Babel tecnocrática o reconstruir Jerusalén, es decir, una convivencia humana capaz de reconocer el valor del límite, del cuidado mutuo y de la apertura a una verdad que trasciende al propio ser humano. Quizá aquí se encuentre la aportación más provocadora de Magnifica Humanitas. En una cultura obsesionada con la optimización permanente, aceptar la vulnerabilidad se convierte casi en un acto de resistencia antropológica. Resistencia ante una lógica del rendimiento que mide el valor de las personas según su productividad, ante la creciente mercantilización de la vida humana, ante la ilusión de autosuficiencia absoluta que domina buena parte del imaginario contemporáneo y, finalmente, frente a una cultura que acaba interpretando toda dependencia como una forma de fracaso. La encíclica no idealiza el sufrimiento ni glorifica la precariedad. Lo que afirma es algo mucho más profundo: que la fragilidad humana puede abrir espacios de humanidad que una lógica puramente técnica nunca puede producir. Sólo quien reconoce que necesita de otros puede aprender verdaderamente la solidaridad. Sólo quien experimenta el límite descubre la importancia del cuidado. Sólo quien deja de pensarse como absolutamente autosuficiente puede abrirse a la gratuidad, la amistad y la misericordia. Por eso León XIV insiste: “Ninguna mano, por sí sola, basta para sostener el peso de los desafíos que atraviesa el mundo” (Magnifica Humanitas, n. 13). En el fondo, la encíclica recuerda algo que nuestra cultura había comenzado a olvidar: no florecemos eliminando toda dependencia, sino aprendiendo a habitar humanamente nuestra condición vulnerable. Quizá haya llegado también el momento de dejar de identificar lo peor de nosotros con aquello que llamamos “demasiado humano”, una expresión que arrastra todavía ciertos ecos reductivos de la modernidad. Con frecuencia la utilizamos para referirnos a la mezquindad, la debilidad moral o la banalidad. Y, sin embargo, la intuición más profunda de Magnifica Humanitas parece apuntar en la dirección contraria: lo más plenamente humano ‒la capacidad de cuidar, de amar, de reconocer el propio límite y abrirse al otro‒ no nos aleja de Dios, sino que puede conducir precisamente hacia Él. Por eso, el reclamo más profundo de Magnifica Humanitas aparece probablemente condensado en una de las frases más importantes del actual Magisterio social: “Tenemos el deber urgente de permanecer profundamente humanos” (Magnifica Humanitas, n. 15). La frase impresiona porque señala exactamente el problema de fondo de nuestra época. El auténtico riesgo no es únicamente que las máquinas se parezcan cada vez más a nosotros. El riesgo es que nosotros mismos terminemos aceptando una idea de humanidad cada vez más parecida a una máquina: eficiente, calculable, optimizable, incapaz de asumir el límite. Frente a ello, León XIV propone recuperar una verdad elemental y radical, afirmando que la vulnerabilidad no es una deficiencia que la técnica deba abolir, sino una dimensión constitutiva de la vida humana. Porque, aunque la realización del bien no esté necesariamente reñida con el poder en este mundo, nunca puede surgir únicamente de él, sino de una verdad más profunda sobre el ser humano: la de una vida que necesita ser cuidada, acogida y amada. Y quizá precisamente ahí ‒en la capacidad de cuidar, de depender, de sufrir con otros y de amar desde la fragilidad‒ siga habitando aquello más profundamente humano que ninguna inteligencia artificial podrá reemplazar jamás.
