Autor: configuroweb

Airbnb lleva tiempo diciendo que no quiere limitar la inteligencia artificial a colocar un chatbot dentro de su aplicación. Su estrategia está siendo bastante más profunda: utilizarla primero para construir Airbnb más rápido y, después, llevarla directamente a la forma en que encontramos alojamiento.

Los primeros números empiezan a mostrar la escala del cambio.

Durante sus resultados del segundo trimestre de 2026, la compañía aseguró que, en algunas de sus iniciativas principales, ha conseguido reducir hasta un 60% el tiempo que transcurre desde que una función se concibe hasta que llega al usuario. Además, durante la primera mitad del año lanzó casi un 80% más de funciones y mejoras que en el mismo periodo de 2025.

Eso sí: el 60% no significa que absolutamente todo Airbnb se desarrolle un 60% más rápido. La propia empresa especifica que el dato corresponde a determinadas iniciativas clave.

Airbnb is harnessing AI to cut feature development time by 60%, boosting its release cycle by nearly 80%. The company is also testing an AI-driven search function, allowing users to input natural language queries for more intuitive results. Additionally, Airbnb’s AI-powered… pic.twitter.com/nzurCVY2CG

— The Daily Tech Feed (@dailytechonx) August 7, 2026

Airbnb lleva meses convirtiéndose en una empresa “AI-native”

El cambio no empezó ahora.

En mayo, Airbnb reveló que cerca del 60% del código producido por sus ingenieros ya era coescrito con herramientas de inteligencia artificial. Según la compañía, eso estaba permitiendo a sus equipos probar cambios, corregir errores y lanzar mejoras a mayor velocidad.

Ese sistema ya está teniendo impacto en áreas poco llamativas pero esenciales: búsquedas, registro de nuevos usuarios, pagos, proceso de reserva y herramientas para anfitriones.

Durante el segundo trimestre se rediseñó la página principal, se modificó la clasificación de resultados para priorizar alojamientos considerados más adecuados para cada viaje y se añadieron mapas con información sobre restaurantes, transporte y puntos de interés cercanos.

El próximo cambio será poder “hablar” con el buscador

Hasta ahora, la inteligencia artificial visible para los viajeros estaba limitada principalmente a funciones como resúmenes de opiniones y aspectos destacados de los alojamientos.

Eso está a punto de cambiar.

Brian Chesky explicó que Airbnb comenzará a probar un nuevo buscador basado en IA en el que los usuarios podrán escribir directamente lo que quieren utilizando lenguaje natural. En vez de combinar únicamente destino, fechas y decenas de filtros, será posible describir una necesidad de forma conversacional.

La compañía no pretende sustituir inmediatamente el buscador tradicional. La prueba incorporará un interruptor para alternar entre ambos sistemas, de manera que quien prefiera los filtros habituales pueda seguir utilizándolos.

Los resultados seguirán siendo predominantemente visuales. Airbnb plantea generar títulos mediante IA y crear en tiempo real aspectos destacados personalizados según aquello que esté buscando cada viajero.

Airbnb no cree que reservar un viaje deba parecerse a ChatGPT

Chesky lleva tiempo defendiendo una postura peculiar frente a la fiebre de los chatbots: el texto no siempre es la mejor interfaz.

Para buscar alojamiento importa ver fotografías, comparar ubicaciones, precios, servicios y características. Por eso Airbnb apuesta por combinar el lenguaje natural con una interfaz gráfica, en lugar de convertir toda la experiencia en una conversación de texto.

La empresa también prepara comparaciones de alojamientos generadas mediante IA para destacar automáticamente diferencias relevantes entre varias opciones.

Airbnb hires former Meta AI head as new CTO

Airbnb has appointed Ahmad Al-Dahle as its new Chief Technology Officer.

He previously led generative AI at Meta and worked on the Llama open-source models.

CEO Brian Chesky says Airbnb is entering a new phase focused on AI,… pic.twitter.com/FAScjWBS8z

— Traders Paradise (@theparadiselive) January 14, 2026

Donde la IA ya está ahorrando dinero es en atención al cliente

El caso más tangible está detrás de escena.

El asistente de atención al cliente de Airbnb ya funciona en más de 50 idiomas y aproximadamente el 45% de los problemas que comienzan con él se resuelven sin intervención humana. La empresa planea extenderlo también a llamadas de voz durante este año.

Airbnb asegura que el coste de soporte por reserva cayó alrededor de un 16% interanual durante el segundo trimestre, en parte gracias a esas mejoras.

Todo esto llega además en un trimestre especialmente fuerte: los ingresos crecieron un 17% hasta 3.600 millones de dólares, mientras el EBITDA ajustado aumentó un 21%, hasta 1.300 millones.

Airbnb está utilizando así la IA en dos direcciones a la vez: para construir su plataforma más rápidamente y para intentar entender mejor lo que queremos antes incluso de que sepamos qué filtros seleccionar.

Fuente: Investigación y Desarrollo.

Una batería capaz de seguir produciendo electricidad cuando hayan pasado miles de años parece el sueño definitivo para cualquier teléfono o automóvil eléctrico. China acaba de presentar una tecnología que, al menos sobre el papel, puede acercarse a esa duración.

El problema es que no serviría para cargar ninguno de ellos.

Investigadores de la Northwest Normal University, junto con la empresa Gansu Zhulong Technology, presentaron en julio la Qianjiyuan Tianshu, una nueva batería nuclear alimentada por carbono-14 y desarrollada íntegramente con tecnología china. Es la evolución del prototipo Zhulong-1 presentado en 2024.

Su combustible tarda 5.730 años en reducirse a la mitad

La Qianjiyuan Tianshu no funciona mediante reacciones químicas como una batería convencional.

Utiliza carbono-14, un isótopo radiactivo cuya vida media es de aproximadamente 5.730 años. A medida que se desintegra libera partículas beta —electrones de alta energía— que alcanzan un semiconductor de carburo de silicio y generan corriente eléctrica.

El principio se parece al de una célula fotovoltaica, aunque en lugar de convertir fotones procedentes del Sol transforma la energía de partículas emitidas durante la desintegración radiactiva.

Eso significa que no necesita conectarse periódicamente a un cargador: la fuente de energía se encuentra dentro del propio dispositivo y pierde potencia extremadamente despacio.

Pero afirmar que la batería completa “durará 5.730 años” requiere un matiz. Esa cifra es la vida media del carbono-14, no una garantía de que sus semiconductores, encapsulado y componentes electrónicos puedan funcionar intactos durante milenios.

Produce solo 1,13 microwatts

Sus cifras muestran claramente para qué está diseñada.

El dispositivo tiene un volumen efectivo de aproximadamente 16,8 centímetros cúbicos, utiliza una fuente de carbono-14 de 129 milicurios y alcanza 2,06 voltios. Su potencia máxima es de apenas 1,13 microwatts, es decir, 0,00000113 vatios.

Es una cantidad diminuta. Un aparato que necesitara únicamente un vatio requeriría, en términos de potencia, cientos de miles de veces más.

Su ventaja no está en entregar mucha energía, sino en proporcionar una pequeña cantidad de manera continua durante periodos extraordinariamente largos.

Eso resulta atractivo para sensores que permanezcan años sin mantenimiento, instalaciones polares o submarinas, equipamiento remoto y determinadas misiones espaciales. La empresa también estudia aplicaciones en dispositivos médicos de consumo extremadamente bajo.

🚨: China Unveils a Carbon-14 Nuclear Battery With 15× Higher Power Density 🔋☢️

Researchers from Northwest Normal University and Gansu Zhulong Technology have unveiled «Qianjiyuan Tianshu,» a second-generation carbon-14 (^14C) betavoltaic nuclear battery that delivers a… pic.twitter.com/qspEmdD3yL

— CurioSphere (@CurioSphereX) July 10, 2026

Es 15 veces más densa que su predecesora

El salto respecto al Zhulong-1 resulta considerable.

Según sus desarrolladores, la nueva batería utiliza solo el 22% del material radiactivo de la generación anterior, pero consigue multiplicar por 2,5 la corriente de cortocircuito y por 2,6 la potencia máxima.

Además, su volumen efectivo se redujo al 17% del anterior, lo que permitió elevar unas 15,5 veces la densidad volumétrica de potencia. El equipo también integró gestión energética, sensores y sistemas de transmisión inalámbrica.

No es la misma batería nuclear que llevan las Voyager

Aquí también existe una diferencia importante.

Las sondas Voyager utilizan generadores termoeléctricos de radioisótopos, que transforman en electricidad el calor liberado por plutonio-238. La batería china es un dispositivo betavoltaico: aprovecha directamente las partículas beta del carbono-14 mediante un semiconductor.

La Qianjiyuan Tianshu no va a sustituir próximamente las baterías de nuestros móviles ni alimentar un coche eléctrico. Su objetivo es exactamente el contrario: dispositivos que consuman poquísimo, pero que necesiten seguir funcionando cuando cambiar una pila resulte difícil, costoso o directamente imposible.

En ese escenario, producir solo un microwatt deja de parecer una desventaja. Si puede seguir haciéndolo durante décadas o siglos, ese pequeño hilo de electricidad puede valer mucho más que una batería miles de veces más potente que hay que reemplazar cada pocos años.

Fuente: Xataka.

En el año 2000, Brasil pagó aproximadamente 12 millones de dólares por uno de los grandes símbolos de la Marina francesa. Era el Foch, un portaaviones de unos 265 metros que había servido a Francia desde 1963 y que, tras cambiar de bandera, pasó a llamarse NAe São Paulo.

Brasil esperaba convertirlo en el buque insignia de su flota.

Veintitrés años después, terminó a unos 5.000 metros de profundidad en el océano Atlántico. Y no estaba precisamente vacío.

Francia vendió mucho más que 32.000 toneladas de acero

El Foch pertenecía a la clase Clemenceau y podía transportar alrededor de 40 aeronaves. Durante casi cuatro décadas participó en distintas operaciones francesas antes de ser sustituido y transferido a Brasil.

Como numerosos buques construidos durante aquella época, también contenía amianto y otros materiales potencialmente tóxicos utilizados en aislamiento, pinturas y diferentes componentes.

Por eso resulta excesivo decir que Francia escondió deliberadamente una “sorpresa” a Brasil. El verdadero problema apareció años después, cuando hubo que desmontar y gestionar de forma segura un barco gigantesco que todavía conservaba materiales peligrosos.

Las autoridades y organizaciones ambientales discrepaban, además, sobre la cantidad exacta que permanecía a bordo. Las estimaciones oficiales mencionaban alrededor de 9 toneladas de amianto, mientras grupos ambientalistas alertaban también de plomo, mercurio y otros compuestos tóxicos.

El portaaviones pasó más tiempo reparándose de lo esperado

La segunda vida del São Paulo tampoco salió como Brasil esperaba.

Un grave accidente en 2005 provocado por una tubería de vapor causó varias víctimas y obligó a realizar reparaciones importantes. Posteriormente sufrió nuevos problemas técnicos y otro incendio, mientras los costes necesarios para mantener operativo un buque diseñado en los años cincuenta seguían aumentando.

Brasil llegó a estudiar una modernización profunda, pero finalmente anunció su retirada del servicio en 2017. El portaaviones fue formalmente dado de baja al año siguiente.

La solución parecía lógica: venderlo como chatarra.

Turquía debía desmontarlo, pero cambió de opinión

Una empresa turca adquirió el casco para llevarlo hasta las instalaciones de reciclaje naval de Aliağa.

En agosto de 2022 comenzó a ser remolcado desde Brasil hacia Turquía. Pero mientras cruzaba el Atlántico surgieron dudas sobre el inventario de materiales peligrosos que contenía, especialmente sobre la cantidad de amianto declarada.

Las autoridades turcas retiraron el permiso de importación y el viejo portaaviones tuvo que dar media vuelta antes de completar el viaje.

Entonces comenzó el verdadero problema.

Regresó a Brasil, pero tampoco podía entrar en puerto

El São Paulo volvió a atravesar el Atlántico mientras su casco seguía deteriorándose.

La Marina brasileña explicó posteriormente que el buque estaba haciendo agua y existía riesgo de que terminara hundiéndose de manera incontrolada. Debido a su estado, tampoco recibió autorización para entrar nuevamente en un puerto brasileño.

Durante meses quedó atrapado frente a la costa.

Brasil terminó concluyendo que continuar remolcándolo representaba un peligro mayor y anunció una decisión extrema: hundirlo deliberadamente.

Brasil lo envió a 5.000 metros de profundidad

El 3 de febrero de 2023, la Marina brasileña realizó lo que describió como un “hundimiento planificado y controlado”.

El São Paulo desapareció aproximadamente 350 kilómetros mar adentro, en aguas bajo jurisdicción brasileña donde el fondo oceánico se encuentra a unos 5.000 metros de profundidad.

La decisión fue duramente criticada.

Greenpeace, fiscales brasileños y otras organizaciones habían intentado frenar la operación por temor a que los materiales tóxicos terminaran contaminando el ecosistema marino. La Marina defendió que un hundimiento controlado en aquella zona era preferible a que el barco se hundiera accidentalmente en otro lugar.

Así terminó una historia que había comenzado como una oportunidad para prolongar la vida de un gigantesco buque militar.

Francia lo utilizó durante 37 años, Brasil intentó mantenerlo operativo durante casi dos décadas y Turquía debía convertirlo finalmente en acero reciclado. Al final, nadie consiguió desmontarlo: 23 años después de su venta, el antiguo Foch terminó entero en el fondo del Atlántico.

 

 

Fuente: Xataka.

Investigadores de la empresa israelí de ciberseguridad Dream identificaron lo que describen como el primer ataque cibernético autónomo de extremo a extremo documentado contra un objetivo gubernamental. El hallazgo surgió de un archivo de 160 megabytes hallado expuesto en línea durante un rastreo rutinario de actores de amenazas, que contenía 1.395 archivos vinculados a la operación. Según reportó el Financial Times, y confirmó posteriormente el Ministerio de Asuntos Digitales de Taiwán (MODA) en un comunicado oficial, el ataque combinó técnicas de intrusión convencionales con agentes de inteligencia artificial, entre ellos el sistema OpenClaw.

La operación se extendió durante cuatro días de comienzos de julio. En ese lapso, el sistema desplegó simultáneamente hasta ocho agentes autónomos, examinó 21 plataformas gubernamentales, investigó vulnerabilidades por su cuenta y cambió de táctica cada vez que se topaba con un bloqueo, algo que Dream comparó con el comportamiento de un equipo humano coordinado antes que con un script automatizado tradicional.

Casi 2.500 registros robados y una expansión hacia el sector energético

Según la investigación, la herramienta comprometió al menos 85 cuentas de usuarios gubernamentales y extrajo más de 2.500 registros de personal, antes de ampliar su alcance hacia la agencia de seguridad nuclear del país y al menos siete empresas del sector energético. El propio Ministerio de Asuntos Digitales de Taiwán confirmó en su comunicado que la investigación encontró indicios claros de que el ataque se originó en el extranjero, y que el gobierno ya cuenta con lineamientos específicos para enfrentar este tipo de amenazas emergentes vinculadas a la inteligencia artificial.

Cómo lograron que la propia IA cooperara con el ataque

El archivo filtrado reveló que la herramienta se construyó sobre dos sistemas de agentes de inteligencia artificial de código abierto, Hermes y OpenClaw, ambos de descarga gratuita y diseñados para que modelos de lenguaje ejecuten tareas de forma autónoma. Los investigadores no pudieron determinar con certeza qué modelo de IA específico razonaba detrás de los agentes, pero sí identificaron cómo los operadores lograron sortear sus salvaguardas de seguridad: presentaron toda la campaña de intrusión como si fuera una prueba de penetración autorizada, un escenario que el sistema aparentemente no tenía forma confiable de verificar o rechazar.

Amir Becker, director de estrategia de Dream y exjefe de operaciones cibernéticas de la Unidad 8200 de inteligencia israelí, fue enfático sobre la magnitud de lo observado: nunca había visto un gobierno atacado por este tipo de sistema autónomo de extremo a extremo. Según explicó, cuando una vía de ataque fallaba, el sistema investigaba nuevas técnicas en tiempo real y se adaptaba por su cuenta, comportándose como un atacante capaz de diseñar estrategia, aprender y ajustarse de forma autónoma.

Por qué se sospecha de un vínculo con China

Dream no atribuyó formalmente el ataque a ningún grupo específico, citando su política interna de confidencialidad, aunque confirmó haber alertado a un gobierno de la región Asia-Pacífico. Una persona con conocimiento directo del caso identificó a Taiwán como el objetivo. Los investigadores señalaron que el uso de chino simplificado en las comunicaciones internas vinculadas a la intrusión eleva la probabilidad de que el operador tuviera conexión con China, mientras que los datos extraídos del propio objetivo estaban escritos en chino tradicional, la variante habitual en sitios gubernamentales de Taiwán.

La Oficina Nacional de Seguridad de Taiwán había reportado en enero que la isla enfrentó un promedio de 2,6 millones de ciberataques diarios de origen chino durante 2025, un 6% más que el año anterior.

No es un caso aislado en la industria

El episodio se conoce en medio de un aumento de reportes sobre modelos de IA ejecutando acciones cibernéticas no autorizadas durante distintos tipos de pruebas. Un caso documentado por separado por la firma Palo Alto Networks describió a un actor de habla china que usó el modelo DeepSeek, a través del mismo sistema Hermes, para identificar objetivos y explotar fallas de seguridad. Anthropic, por su parte, había informado en noviembre que sospechaba que hackers vinculados al Estado chino manipularon su herramienta Claude para atacar a 30 empresas y organizaciones, aunque con éxito limitado según la propia compañía.

El caso de Taiwán se suma además a otros episodios recientes en los que OpenAI, Anthropic y Meta reportaron que modelos de IA propios ejecutaron acciones cibernéticas inesperadas durante pruebas de seguridad internas, alimentando un debate cada vez más urgente sobre cómo regular el uso de agentes autónomos capaces de operar con mínima supervisión humana.

Una cámara policial registra la matrícula de un coche que pasa por una carretera. Hasta ahí, nada especialmente nuevo. Pero al mismo tiempo otro sensor detecta varios dispositivos electrónicos viajando junto a ese vehículo: un teléfono, un reloj inteligente, unos auriculares o una etiqueta RFID.

Si esa combinación vuelve a aparecer una y otra vez, el sistema puede empezar a tratarla como una firma característica asociada a ese coche, incluso aunque inicialmente no sepa quién lleva cada dispositivo.

Esa es la idea detrás de SignalTrace, una tecnología que Leonardo está comercializando para las fuerzas de seguridad estadounidenses y que amplía considerablemente las capacidades tradicionales de los lectores automáticos de matrículas.

Una especie de huella digital formada por tus dispositivos

Leonardo explica que SignalTrace utiliza sensores colocados estratégicamente para captar identificadores y patrones procedentes de dispositivos electrónicos cercanos.

El sistema busca aquellos que aparecen repetidamente juntos y genera lo que la empresa denomina una “electronic fingerprint” o huella electrónica. Esa información puede combinarse con los datos de cámaras LPR —lectores automáticos de matrículas— y almacenarse para realizar búsquedas posteriores.

La propia compañía pone un ejemplo: muchos vehículos pueden llevar un iPhone, pero quizá solo uno pase habitualmente con una determinada versión de iPhone, un sistema multimedia Audi, unos auriculares Bose, un reloj Garmin y un localizador concreto.

La combinación resulta mucho más específica que cualquiera de esos dispositivos por separado.

Puede reconocer un coche incluso sin volver a ver su matrícula

Aquí aparece una de sus capacidades más llamativas.

Según Leonardo, una vez identificada una firma electrónica, SignalTrace puede ayudar a reconocer el vehículo asociado aunque en un punto posterior no se capture su matrícula. También puede detectar grupos de firmas que suelen moverse juntos, algo que la empresa presenta como útil para identificar convoyes y patrones de desplazamiento.

Además, los sensores no necesitan estar siempre acompañados de una cámara de matrículas, por lo que podrían instalarse en lugares como centros comerciales, metros u otras zonas donde no circulan vehículos.

Eso cambia la lógica de la vigilancia: ya no se sigue únicamente una matrícula visible, sino la repetición de señales electrónicas que acompañan a una persona o vehículo por diferentes lugares.

“No lee tus mensajes”, pero eso no significa que los datos sean anónimos

Leonardo recalca que SignalTrace no descifra ni lee el contenido de las comunicaciones. Su funcionamiento se basa en las señales e identificadores emitidos por los dispositivos.

El debate sobre privacidad surge porque no siempre es necesario conocer un nombre para terminar deduciendo quién hay detrás de un patrón.

Un conocido estudio publicado en Scientific Reports analizó 15 meses de movilidad de 1,5 millones de personas y encontró que cuatro puntos de ubicación y tiempo bastaban para distinguir de forma única al 95% de los individuos estudiados. Aquella investigación no analizó SignalTrace, pero demostró hasta qué punto nuestros movimientos pueden actuar como una firma personal.

Otro trabajo publicado en PNAS, realizado con 94 participantes, mostró que los patrones obtenidos mediante teléfonos y proximidad Bluetooth permitían inferir correctamente alrededor del 95% de las relaciones de amistad analizadas.

El sistema también puede equivocarse sobre quién viaja con quién

La tecnología tiene limitaciones importantes.

Un dispositivo detectado junto a un automóvil puede pertenecer al conductor, a un pasajero o simplemente a alguien que estaba cerca. Tampoco todos los aparatos transmiten continuamente identificadores útiles, y captar las diferentes señales inalámbricas en condiciones reales plantea dificultades técnicas.

Por eso SignalTrace no constituye por sí mismo una prueba de que determinada persona estuviera conduciendo un coche. Leonardo lo presenta fundamentalmente como una herramienta para generar pistas de investigación.

Precisamente ahí está parte de la controversia: un patrón puede atraer atención policial antes de que exista una identificación personal clara.

Ya existen instalaciones detectadas en Maryland

SignalTrace todavía no parece ser una tecnología policial desplegada de forma generalizada en Estados Unidos.

Sin embargo, investigadores independientes han identificado cuatro instalaciones que consideran compatibles con SignalTrace en Oxon Hill, Maryland, operadas por el Departamento de Policía del condado de Prince George. La tecnología predecesora, denominada EOC Plus, también ha aparecido en documentación de contratación pública de Nueva York.

No estamos, por tanto, ante una red nacional capaz de seguir automáticamente cada teléfono del país.

Pero SignalTrace adelanta hacia dónde puede dirigirse la vigilancia: un sistema que no necesita empezar preguntándose quién eres. Puede comenzar observando qué dispositivos llevas, con qué coche se mueven y dónde vuelven a aparecer.

El nombre puede llegar después.

 

 

Fuente: Xataka.