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El sábado entró en vigencia en Indonesia la prohibición general del uso de redes sociales para menores de 16 años. Según Associated Press, la ley apunta expresamente a impedir que los menores encuentren en internet “pornografía, ciberacoso, estafas en línea y adicción”. Las plataformas afectadas son Roblox, YouTube, TikTok, Facebook,  Instagram, Threads, X y una plataforma de videochats que se usa en el sudeste asiático, llamada Bigo Live, según informa AP.

No exageramos al afirmar que se trata de la prohibición más amplia de su tipo hasta hoy.

Indonesia es el cuarto país más poblado del mundo, con unos 288 millones de habitantes de los que alrededor de 250 millones son “usuarios de Internet móvil”, según Statistia. Si una cuarta parte del país tiene menos de 16 años (cálculo conservador ya que en 2023 una cuarta parte de la población era menor de 14), la ley impactaría a 72 millones de personas, o el 0,89% de la población mundial. Australia, famoso por ser el primer país en imponer una prohibición similar, tiene una población total estimada de 27,5 millones, de todas las edades.

Indonesia ya había dado señales de que se impondría esta prohibición al anunciarla a principios de este mes. El gobierno de Indonesia dice que se hará por fases en lugar de hacer que entre en vigencia de una sola vez. Pero la Ministro de Asuntos Digitales de Indonesia, Meutya Hafid le dijo a AP: “No negociaremos el cumplimiento en nada, y toda entidad de negocios que opere en Indonesia tiene que cumplir con la ley de Indonesia”.

En una conferencia de prensa Hafid afirmó (Gizmodo traduce sus dichos con la herramienta de YouTube) que habría un período de transición de un año antes de que se penalicen los incumplimientos.

El mes pasado Indonesia levantó la prohibición nacional impuesta a Grok, el chatbot de xIA que viene con la plataforma y red social X de Elon Musk, y se había visto involucrada en un escándalo por haber creado fotos deepfake con menores casi desnudos o con contenido sexual, sin su consentimiento. En enero Hafid explicó la prohibición diciendo: “El gobierno considera que la práctica de deepfakes sexuales sin consentimiento constituye una grave violación a los derechos humanos, la dignidad y seguridad de los ciudadanos en el espacio digital”.

La AP citó a Hafid, que dijo que la prohibición “es por cierto una tarea enorme, pero tenemos que empezar a actuar para salvar a nuestros niños. No es fácil, pero tenemos que hacerlo”.

Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Romina Fabbretti. Aquí podrás encontrar la versión original.

En 2024, el Reino Unido cerró su última central eléctrica de carbón. Es el número uno mundial en energía eólica marina flotante. Su economía verde crece tres veces más rápido que el resto de la economía nacional. Y el 64% de su población apoya el objetivo de llegar a cero emisiones netas para 2050.

Esos no son datos de un informe ambientalista. Son los números con los que Katie White, ministra del Clima del gobierno británico, explica por qué su país considera que la transición energética es, ante todo, un buen negocio.

La apuesta que empezó en 2008 y no paró

El punto de partida del modelo británico fue la Ley de Cambio Climático de 2008, una legislación que White conoce desde adentro: antes de asumir su cargo actual, trabajó durante años en organizaciones ambientalistas como Friends of the Earth y World Wildlife Fund, y fue parte de la campaña pública que impulsó esa ley. Fue condecorada con la Orden del Imperio Británico (OBE) por ese trabajo.

La ley estableció compromisos climáticos vinculantes y creó el Comité de Cambio Climático, un organismo independiente que asesora al gobierno y monitorea el progreso. Esa institucionalidad sostenida durante casi dos décadas, con gobiernos de distinto signo político, es lo que White identifica como el factor diferencial del caso británico.

«Importa la trayectoria de las emisiones acumuladas en el tiempo, no solo un año puntual«, explicó la ministra, porque el carbono permanece en la atmósfera durante cien años. El objetivo, dice, no puede depender de ciclos electorales.

Primero en el mundo en eólica marina, y no por accidente

Que el Reino Unido sea el líder global en energía eólica marina flotante no es casualidad geográfica solamente. Tiene costa abundante y vientos favorables, sí, pero también décadas de inversión sostenida en esa tecnología y un marco regulatorio que dio certeza a los inversores privados.

Según White, ese marco fue lo que permitió atraer capital internacional y desarrollar una industria local que hoy exporta conocimiento y tecnología. Países como Chile ya replicaron la legislación climática británica de 2008, lo que muestra que el modelo trasciende las fronteras europeas.

A eso se suma la apuesta nuclear: el gobierno británico está impulsando el desarrollo de reactores modulares pequeños, con empresas como Rolls-Royce a la cabeza, como complemento a las renovables para garantizar una matriz energética estable y descarbonizada.

El argumento económico que desplaza al argumento moral

Lo más llamativo del discurso de White no es lo ambiental. Es el énfasis permanente en los números económicos.

Las empresas de tecnología verde del Reino Unido atrajeron 13.500 millones de libras en inversión privada solo en 2024, el doble que el año anterior. Desde 2021, el programa de financiación verde del gobierno recaudó más de 51.000 millones de libras de inversores privados para proyectos de acción climática, restauración de naturaleza y empleo verde.

El Comité de Cambio Climático estimó que el camino hacia las cero emisiones netas costará alrededor de 4.000 millones de libras esterlinas anuales hasta 2050. Pero también calculó que no actuar podría costar entre un 4% y un 10% del PBI si el calentamiento global alcanza los 4°C hacia finales de siglo.

El argumento de White es directo: cuando en 2022 la invasión rusa de Ucrania disparó los precios de los combustibles fósiles y las facturas de energía subieron un 60% en Reino Unido, quedó en evidencia cuán cara es la dependencia del mercado internacional de petróleo y gas. En comparación, la transición energética implica un aumento de apenas un 4% en las facturas promedio de los hogares. «El Reino Unido es un tomador de precios en materia de combustibles fósiles», dijo la ministra. Apostar a las renovables propias es, en ese marco, una cuestión de soberanía tanto como de clima.

La City de Londres como pieza clave

Un elemento que suele quedar fuera del debate climático es el rol del sector financiero. White lo pone en el centro: la City de Londres está desarrollando herramientas específicas para facilitar que las empresas migren hacia modelos sostenibles, gestionar los riesgos climáticos en carteras de inversión y medir resultados de forma verificable.

Los riesgos físicos del cambio climático ya están impactando en el sistema financiero: fenómenos meteorológicos extremos encarecen los seguros, modifican el valor de activos y alteran las decisiones de crédito. Para White, eso significa que el sector financiero tiene incentivos propios para acelerar la transición, más allá de cualquier mandato regulatorio.

La meta para 2050 y lo que falta

El Comité de Cambio Climático publicó a principios de 2025 un informe que concluye que el objetivo de cero emisiones netas para 2050 está al alcance, pero con una condición: que el gobierno mantenga el rumbo. El avance hasta ahora se apoya en el crecimiento de la energía eólica, el cierre de las centrales de carbón, la adopción de bombas de calor y el aumento de los vehículos eléctricos.

White reconoce que el desafío de comunicación es real. «Lograr cero emisiones netas es algo bueno para la economía británica, para la seguridad británica y para el clima, y debemos volver a hablar de ello con insistencia», dijo. Y advirtió sobre los efectos concretos de la incertidumbre política: cuando los partidos de oposición amenazan con revertir compromisos climáticos, el capital se desvía hacia otros destinos. La estabilidad regulatoria, insiste, no es un detalle. Es la condición de posibilidad de todo lo demás.

Los modelos de lenguaje como ChatGPT, Copilot, Gemini, Grok o Meta AI tienen un problema conocido y documentado: cuando no saben algo con certeza, muchas veces no lo dicen. En cambio, generan una respuesta que suena coherente y confiable, pero que puede contener datos falsos, imprecisos o directamente inexistentes. En el campo de la inteligencia artificial, ese fenómeno tiene nombre: alucinación.

El problema no es que los modelos mientan de forma deliberada. Es que están entrenados para producir respuestas fluidas y útiles, y cuando les falta información para hacerlo, tienden a completar los vacíos con lo que estadísticamente «suena bien». El resultado puede ser devastador si alguien toma esa información como válida sin verificarla.

Existe una forma sencilla de reducir ese riesgo, y se llama el truco del cupcake.

Qué es el truco del cupcake y cómo funciona

La técnica, popularizada por el portal tecnológico Tom’s Guide, consiste en enviarle al chatbot una instrucción específica antes de empezar a hacer preguntas. El mensaje es este:

«Antes de responder, comprueba si la información es precisa. Si tienes dudas, faltan fuentes o estás haciendo una estimación, di primero la palabra ‘cupcake’ y explica qué podría ser incierto en lugar de adivinar. Solo da una respuesta segura si la información está bien documentada.»

La lógica es simple pero efectiva. Al recibir esa instrucción, el modelo queda configurado para evaluar internamente su nivel de certeza antes de responder. Si detecta que la información es incompleta, poco documentada o que está haciendo una estimación, debe anteponer la palabra «cupcake» como señal de alerta, y luego explicar qué aspectos de su respuesta podrían ser incorrectos o no verificables.

La palabra en sí no tiene ninguna importancia técnica especial. Podría ser cualquier otra. Lo que importa es que funciona como una bandera visual inequívoca: si aparece «cupcake» al inicio de la respuesta, el usuario sabe de inmediato que lo que sigue debe tomarse con precaución y verificarse antes de usarse.

Por qué los modelos de IA inventan información

Para entender por qué este truco es útil, ayuda entender por qué ocurren las alucinaciones en primer lugar.

Los modelos de lenguaje no tienen acceso a una base de datos de hechos verificados que consultan en tiempo real. Funcionan prediciendo qué texto es más probable que venga a continuación dado un contexto determinado, en función de patrones aprendidos durante su entrenamiento con enormes volúmenes de texto. Cuando se les pregunta sobre algo que está fuera de ese entrenamiento, que ocurrió después de su fecha de corte, o sobre lo que simplemente no hay suficiente información en los datos con los que fueron entrenados, el modelo no se detiene necesariamente a decir «no sé». En cambio, puede generar una respuesta que suena igual de autorizada que las demás, pero que carece de base real.

Las alucinaciones son especialmente frecuentes en preguntas sobre datos muy específicos (fechas exactas, cifras, nombres de personas poco conocidas), eventos recientes, afirmaciones técnicas o científicas detalladas, y cualquier tema sobre el que la información disponible en internet sea escasa o contradictoria.

Cómo identificar una respuesta inventada aunque no uses el truco

Más allá del cupcake, hay señales que pueden indicar que una respuesta de IA merece revisión adicional. La más clara es la presencia de datos muy específicos y verificables, como nombres propios, cifras concretas o fechas exactas, presentados sin ninguna referencia a una fuente. Cuanto más específico es el dato y menos fuente lo respalda, más cuidado hay que tener.

Otras señales son las contradicciones internas dentro de una misma respuesta, los cambios de versión si se repregunta sobre el mismo tema, y la confianza con la que el modelo responde preguntas sobre temas que son inherentemente ambiguos o poco documentados. Una IA que responde con total seguridad a una pregunta sobre un evento oscuro o un dato muy técnico sin citar ninguna fuente debería generar más dudas, no menos.

Una solución de bajo costo para un problema real

El truco del cupcake no elimina las alucinaciones. Los modelos de lenguaje pueden seguir generando información incorrecta incluso con esa instrucción activa, y la efectividad varía según el modelo y el tipo de pregunta. Pero sí cambia algo importante: modifica el comportamiento por defecto del sistema, que pasa de «respondo con confianza aunque no esté seguro» a «señalo explícitamente cuándo no estoy seguro».

Para cualquier persona que use chatbots de IA para obtener información que después va a usar en decisiones reales, en su trabajo, en un artículo, en una tarea académica o en una conversación importante, ese cambio de comportamiento vale la pena el costo de copiar y pegar una oración al inicio de cada sesión.

El nombre no parece un accidente. Agent Smith es el programa de Matrix diseñado para detectar y neutralizar amenazas al sistema, un agente que actúa solo, sin necesidad de instrucciones en tiempo real. Google eligió ese nombre para su nueva herramienta interna de inteligencia artificial, y la elección dice bastante sobre lo que la compañía está construyendo.

Pero más allá del nombre, lo que importa es lo que hace.

Qué es Agent Smith y cómo funciona dentro de Google

Agent Smith no es un asistente que completa líneas de código mientras el programador escribe. Es algo cualitativamente diferente: un agente que recibe una instrucción, la descompone en pasos, escribe el código necesario, lo ejecuta, detecta los errores, los corrige y entrega el trabajo terminado. Todo eso de forma autónoma, sin que haya una persona sentada frente a una pantalla supervisando cada movimiento.

El ingeniero puede irse a dormir, atender otra reunión o revisar el avance desde su celular. Cuando vuelve, encuentra el resultado esperándolo. La revisión humana ocurre al final, no durante el proceso.

Según Business Insider, que publicó la historia esta semana, la herramienta se volvió tan popular dentro de Google que tuvieron que restringir el acceso: el sistema no daba abasto con la cantidad de empleados que querían usarlo. Esa restricción por exceso de demanda es, en sí misma, una señal más elocuente que cualquier comunicado oficial. No es expectativa ni marketing interno. Es adopción real.

La infraestructura detrás del agente

Agent Smith no opera de manera aislada. Está construido sobre Antigravity, la plataforma interna de agentes de Google, y puede acceder de forma autónoma a sistemas internos, documentos corporativos y perfiles de empleados. También se integra con el sistema de chat interno de la empresa: el ingeniero le escribe una instrucción como si le escribiera a un colega, y el agente responde con trabajo hecho.

Ese detalle de integración no es menor. Significa que la interfaz de uso no requiere ningún aprendizaje especial ni cambio de herramienta. El agente vive donde ya viven las conversaciones de trabajo.

Los números que marcan el ritmo del cambio

El 50% del código nuevo de Google ya lo generan agentes de IA, según informó la propia empresa en su última llamada de resultados con inversores. No es una proyección a futuro. Es lo que está pasando ahora.

El dato cobra más peso cuando se lo pone en perspectiva temporal: hace seis meses ese porcentaje era del 30%, y hace un año rondaba el 25%. La velocidad del crecimiento importa tanto como el número en sí.

Y Google no está actuando de forma aislada. Según Business Insider, la empresa extendió la exigencia de usar IA a equipos de ventas, estrategia y operaciones. En algunos casos la adopción ya aparece descripta en los perfiles de cargo. En otros, los empleados fueron informados de que su nivel de uso de inteligencia artificial será evaluado en las revisiones de desempeño. Meta anunció una política similar para 2026. Microsoft le comunicó a sus equipos que el uso de IA dejó de ser opcional.

El mensaje es uniforme: usar IA ya no es una ventaja competitiva. Es el piso mínimo esperado.

La brecha que todavía existe

El problema es que del otro lado de esta transformación hay una distancia significativa. Un estudio de Google junto a Ipsos, publicado por Fortune, encontró que apenas el 5% de los trabajadores puede considerarse verdaderamente fluido en el uso de IA, es decir, que reorganizó partes sustanciales de su trabajo a partir de estas herramientas.

Ese 5% tiene cuatro veces y media más probabilidades de reportar un salario más alto, y cuatro veces más de haber sido promovido recientemente.

El 95% restante todavía está observando desde afuera.

Lo que el nombre revela

En Matrix, Agent Smith no necesita que nadie le diga qué hacer en cada momento. Ejecuta su función con autonomía, eficiencia y una lógica propia. Google podría haberle puesto cualquier nombre a su herramienta interna. Eligió ese.

Agent Smith ya está dentro del Googleplex. Escribe código de noche, no pide vacaciones y no negocia condiciones. La diferencia entre Google y cualquier otra empresa en este momento es, en muchos casos, simplemente que la tuya todavía no tiene nombre para el suyo.

No es necesario ver a un robot ocupando tu lugar para entender que algo está cambiando. La inteligencia artificial avanza de forma silenciosa, optimizando procesos, reduciendo tiempos y, en muchos casos, sustituyendo tareas humanas sin previo aviso. Sin embargo, este cambio no es completamente impredecible: hay patrones, señales y comportamientos dentro de las empresas que pueden revelar si tu trabajo está en riesgo. Detectarlos a tiempo puede marcar la diferencia entre adaptarte o quedar fuera del sistema.

Las tareas repetitivas son el blanco más fácil

La inteligencia artificial no razona como un humano, pero ejecuta tareas con una eficiencia implacable. Y ahí está el punto clave: cuanto más repetitiva y estructurada sea tu labor, más fácil será automatizarla.

Trabajos basados en reglas claras, con poca variabilidad o creatividad, suelen ser los primeros en verse afectados. Por ejemplo, la introducción de datos, la atención al cliente básica o la elaboración de informes estándar. Si tu jornada consiste en repetir procesos similares una y otra vez, es probable que una IA ya esté siendo entrenada para hacerlo mejor, más rápido y sin pausas.

El verdadero problema no es solo la repetición, sino la previsibilidad. Si tu trabajo puede resumirse en una serie de pasos definidos, es un candidato directo a la automatización.

Cuando tu empresa habla de “eficiencia”, presta atención

Existen palabras que parecen inofensivas, pero suelen anticipar grandes cambios: “optimización”, “transformación digital”, “automatización de procesos”. Cuando estos términos comienzan a repetirse en reuniones o comunicaciones internas, conviene estar alerta.

Las empresas no implementan inteligencia artificial por casualidad, sino para reducir costos y aumentar la productividad. Y eso, en muchos casos, implica redefinir roles o reducir personal. No siempre sucede de forma inmediata, pero el proceso ya ha comenzado.

Una señal clara es la incorporación de nuevas herramientas tecnológicas sin una capacitación adecuada, o cuando ciertas tareas empiezan a desaparecer progresivamente. Es una transformación silenciosa, pero constante.

Cuando tu valor depende solo de lo técnico

Durante años se pensó que dominar herramientas técnicas garantizaba estabilidad laboral. Hoy, esa idea ha quedado obsoleta. La inteligencia artificial no solo ejecuta tareas técnicas, sino que también aprende y mejora con el tiempo.

Si tu valor dentro de la empresa se basa únicamente en el uso de un software, la creación de balances financieros o el análisis básico de datos, te encuentras en una posición vulnerable. Esas habilidades, que antes eran diferenciadoras, ahora pueden ser replicadas por sistemas automatizados.

En cambio, lo que sigue siendo difícil de sustituir es el criterio humano, la creatividad, la empatía y la capacidad de tomar decisiones en contextos complejos. Si tu rol no incluye estos elementos, es posible que esté más expuesto de lo que parece.

El reemplazo no siempre es evidente… y ese es el mayor riesgo

Uno de los errores más comunes es pensar que la inteligencia artificial reemplaza empleos de forma repentina. En realidad, el cambio suele ser gradual.

Primero, la tecnología se introduce como una herramienta de apoyo. Luego, permite hacer el trabajo en menos tiempo. Finalmente, hace posible que una sola persona realice tareas que antes requerían a varias.

Ahí es donde ocurre el verdadero reemplazo: el puesto no desaparece, pero sí disminuye la necesidad de personal.

Este proceso es más difícil de detectar porque no hay despidos masivos inmediatos. Se manifiesta en equipos que dejan de crecer, en tareas simplificadas o en expectativas de productividad cada vez más altas.

Señales personales que no deberías ignorar

Más allá del entorno empresarial, también existen señales individuales. Si percibes que tu trabajo se ha vuelto más sencillo, más automatizado o menos desafiante, puede que no sea una buena señal.

Otra alerta importante aparece cuando dependes cada vez más de herramientas de IA… y comienzas a notar que podrían hacer tu trabajo sin tu intervención. Esa sensación suele ser más precisa de lo que parece.

También conviene observar el mercado laboral. Si hay menos ofertas para tu perfil o si los requisitos han cambiado rápidamente, es probable que tu sector esté experimentando una transformación profunda.

Adaptarse antes de que sea inevitable

La buena noticia es que la inteligencia artificial no solo elimina empleos: también crea nuevos. Pero sí redefine qué habilidades son realmente valiosas.

El cambio fundamental es dejar de enfocarse en tareas y comenzar a desarrollar capacidades. Aprender a trabajar con la IA, interpretarla, supervisarla y complementarla puede marcar la diferencia entre quedarse atrás o volverse indispensable.

Además, es el momento de fortalecer habilidades humanas como la comunicación, el pensamiento crítico y la creatividad, áreas donde la IA aún tiene limitaciones claras.

El futuro del trabajo no será una competencia directa entre humanos y máquinas, sino una reconfiguración del sistema. La pregunta ya no es si la IA afectará tu empleo, sino cuándo y de qué manera. Y anticiparse a esa respuesta es, hoy más que nunca, una ventaja decisiva.

Este año, Papa Sven estará acompañado de Dana Ruh, Len Faki, Mateo Dufour, Nina Kraviz y Richie Hawtin

En la historia de Ibiza ha habido malas fiestas, buenas fiestas, grandes fiestas y fiestas que han cambiado el paradigma de la escena electrónica no tan solo en la isla, también en el mundo entero. Una de esas fiestas sin duda alguna fue Cocoon Ibiza, un concepto creado por Sven Väth que se convirtió en una referencia incuestionable y que encontró en Amnesia el espacio perfecto para desarrollarse.

El 19 de julio de 1999, Cocoon celebró su primera fiesta en Amnesia Ibiza, el 19 de julio de 2026, exactamente en la misma fecha, la mítica fiesta vuelve a tomar el control de su hogar 27 años después. En Cocoon, siempre se busca volver a lo básico y a la esencia de la música electrónica de baile, relegando la cultura VIP a un segundo plano, promoviendo sesiones más largas y permitiendo que los DJs invitados exploren un territorio más amplio y se ganen la confianza del público. Este mismo enfoque musical se refleja en las fiestas, dondequiera que se celebren.

Para este evento tan especial se subirá a la cabina Dana Ruh, una de las activistas del house crudo y underground desde hace eones de tiempo, la vida le dá para llevar un sello impecable, una tienda de discos de vinilo y además hacer música y salir a tomar algo. También estará presente Mateo Dufour, nacido en Buenos Aires, Mateo es uno de los DJs y productores sudamericanos más prometedores y una pieza importante del team de Key Records.

Dos artesanos del sonido se unen a la celebración, el primero Len Faki, que ha encontrado cada vez más placer en editar pistas para sus sets de DJ para crear su propio universo musical y desarrollar aún más su sonido único en el escenario. El estilo de ejecución de Len Faki, seco pero comunicativo, lo distingue como un verdadero caballero detrás de los platos, un artista cuyos sets se basan en la pasión y la belleza crudas, que utiliza las yemas de los dedos como sensores en una escala de Richter, midiendo, anticipando y provocando erupciones en la pista de baile. La segunda es la irreverente Nina Kraviz, asistir a uno de sus sets es una incógnita, nunca sabes por dónde va a salir y en qué camino sonoro va a adentrarse. Además su energía en el escenario, su forma de moverse, cómo se enfrenta al público sin ningún tipo miramientos, es altamente hipnótica.

Richie Hawtin vuelve al club y a la fiesta que cambió su forma de entender la cultura clubbing, el club que le tatuó una sonrisa infinita en su boca. Por eso y por mucho más esta actuación de Richie Hawtin es una de esas que no te puedes perder. Por último el gurú de Cocoon, porque Sven Väth no solo es un modelo musical, es un modelo de comportamiento y de actitud, una imagen a la que imitar y una voz a la que escuchar, ya que de sus palabras solo se puede esperar sabiduría. Con su pasión por los vinilos que agita, hipnotiza al público y se lo lleva con él. En un set de Sven te encuentras en una actuación en la que nadie sabe lo que va a pasar. Siempre ha sido así.

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