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Durante años, la inteligencia artificial se vendió como una tecnología disponible desde cualquier navegador: abrir una cuenta, escribir un prompt y acceder a capacidades que hasta hace poco parecían ciencia ficción. Pero esa imagen empieza a resquebrajarse. La IA avanzada ya no es solo un producto digital: también es infraestructura estratégica.

Estados Unidos ya dejó un precedente. En junio, la Administración Trump bloqueó el acceso extranjero a modelos avanzados de Anthropic, incluidos Fable 5 y Mythos, por motivos de seguridad nacional, según adelantó Axios. El movimiento obligó a limitar o desactivar el acceso a sistemas que hasta entonces podían utilizarse a través de plataformas comerciales.

Después, parte de esas restricciones se levantaron. ITPro informó que Fable 5 volvió a estar disponible tras la introducción de nuevas salvaguardas, mientras que Mythos quedó limitado a organizaciones estadounidenses de confianza. Pero el mensaje ya había quedado claro: el acceso a una IA potente puede cortarse no por un fallo técnico, sino por una decisión política.

China estudia jugar la misma carta

Ahora la misma pregunta aparece del otro lado del tablero. Reuters publicó que las autoridades chinas mantuvieron reuniones durante el último mes con grandes tecnológicas del país para estudiar posibles restricciones al acceso exterior a sus modelos de IA más avanzados. En las conversaciones participaron empresas como Alibaba, ByteDance y Z.ai, aunque todavía no hay una medida aprobada ni un calendario cerrado.

Según la agencia, Pekín no solo estaría evaluando límites sobre modelos cerrados o futuros lanzamientos. También se discutieron posibles restricciones sobre versiones más abiertas, medidas contra filtraciones o robos de tecnología propietaria y nuevas reglas sobre quién puede financiar startups chinas de IA.

La importancia del movimiento va más allá de China. Desde la irrupción de modelos chinos competitivos y baratos, muchas empresas occidentales empezaron a verlos como una alternativa a los sistemas estadounidenses. Z.ai, por ejemplo, llamó la atención con GLM-5.2, un modelo que Reuters describió como una propuesta capaz de acercarse a ofertas líderes de EEUU con costes mucho más bajos.

Si Pekín limita ese acceso, el tablero cambia. La alternativa china seguiría existiendo, pero ya no podría tratarse como una opción neutral y siempre disponible. Pasaría a estar condicionada por la misma lógica que hoy preocupa con los modelos estadounidenses: jurisdicción, seguridad nacional, controles de exportación y dependencia estratégica.

🌍 #GuerraTecnológica | EEUU enseñó que el acceso a la IA avanzada puede cortarse. China estudia lo mismo, según Reuters, y Europa mira desde fuera 🇨🇳

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— Sondeo Latino News (@sondeolatinord) July 8, 2026

Europa regula, pero no controla la capa más alta

Ahí aparece el punto más incómodo para Europa. Bruselas lleva años construyendo un marco regulatorio para la IA, la nube, los chips y la soberanía digital. En junio, la Comisión Europea presentó un paquete de soberanía tecnológica que incluye nuevas iniciativas sobre semiconductores, cloud, inteligencia artificial, código abierto y digitalización energética.

La propia Comisión defiende que la futura Cloud and AI Development Act busca reforzar la soberanía y la competitividad europea en cloud e IA, reduciendo dependencias críticas y ampliando la capacidad propia de infraestructura.

El problema es que regular no equivale a dominar la frontera tecnológica. Europa tiene empresas prometedoras, centros de investigación y una agenda política cada vez más clara, pero no ocupa hoy la misma posición que Estados Unidos o China en la capa más alta de modelos, infraestructura y adopción global.

The Guardian resumió esa preocupación con una imagen muy directa: la Comisión quiere evitar que proveedores o gobiernos extranjeros tengan una especie de “kill switch” capaz de interrumpir servicios tecnológicos esenciales en Europa. La advertencia se refería a dependencias en cloud, IA y semiconductores.

El caso de Anthropic y las nuevas discusiones en China muestran por qué esa preocupación ya no es abstracta. Una empresa europea puede contratar modelos estadounidenses, probar alternativas chinas o montar soluciones híbridas. Pero si las capacidades más avanzadas viven bajo jurisdicciones extranjeras, el acceso final puede depender de decisiones tomadas en Washington o Pekín.

La IA avanzada empieza a parecerse menos a una aplicación y más a una infraestructura crítica. Como los chips, la energía o las redes de comunicación, su disponibilidad puede convertirse en una herramienta de poder.

La pregunta para Europa ya no es solo cómo regular la inteligencia artificial. Es cómo evitar que, cuando la IA más potente se vuelva imprescindible, el interruptor esté siempre en manos de otros.

Fuente: Xataka.

BMW no quería lanzar simplemente otro coche eléctrico. Con la Neue Klasse, la marca alemana intenta hacer algo bastante más ambicioso: redefinir su próxima década. El primer resultado tangible es el nuevo BMW iX3, un SUV eléctrico que inaugura esta arquitectura y que funciona como declaración de intenciones.

La cifra más llamativa es la autonomía. BMW anuncia hasta 805 kilómetros WLTP para el iX3 50 xDrive, junto con una potencia máxima de carga de 400 kW. En condiciones ideales, eso permite recuperar entre 309 y 372 kilómetros en diez minutos de carga rápida, con una carga del 10% al 80% en 21 minutos.

Pero quedarse solo con esos números sería perder la parte importante. La Neue Klasse no es únicamente una batería grande con un diseño nuevo. Es una arquitectura completa: batería, motores, software, cableado, pantallas y ayudas a la conducción pensadas desde cero para una nueva generación eléctrica.

La batería ya no es una pieza añadida: es el centro del coche

La gran base técnica del iX3 está en su sexta generación de tecnología BMW eDrive. BMW decidió pasar a celdas cilíndricas para la Neue Klasse, con una arquitectura de 800 voltios y una mejora anunciada de más del 20% en densidad energética respecto a las celdas prismáticas anteriores. La compañía adjudicó contratos de suministro de celdas a CATL y EVE Energy por una suma de dos dígitos en miles de millones de euros.

El resultado es una batería de 108,7 kWh en el iX3, integrada con una lógica más cercana al cell to pack: menos estructura intermedia, menos peso y más aprovechamiento del espacio. Según el texto técnico que compartiste, BMW también rediseñó el acceso a ciertos componentes clave para que algunos módulos de control puedan tratarse de forma más independiente, reduciendo tiempos de intervención y costes potenciales de reparación.

Design story: BMW i3 Neue Klasse pic.twitter.com/Q0JwjxlTiC

— Car Design World (@cardesignworl) July 7, 2026

La arquitectura de 800 voltios es otra pieza decisiva. No solo sirve para cargar más rápido, sino para reducir pérdidas, trabajar con corrientes más manejables y hacer que el sistema eléctrico funcione con mayor eficiencia. BMW explica que el iX3 puede cargar a un máximo de 400 kW y sumar hasta 372 kilómetros de autonomía en diez minutos en un cargador adecuado.

También hay una lectura industrial. BMW diseña la química, la arquitectura y el control de calidad, aunque parte de la producción de celdas recaiga en proveedores asiáticos. Es una fórmula conocida en la tecnología de consumo: controlar el diseño crítico y externalizar la fabricación bajo especificaciones estrictas.

Motores sin tierras raras y un coche gobernado por “supercerebros”

La Neue Klasse también cambia la forma en que BMW entiende sus motores eléctricos. En el eje trasero, la marca usa un motor síncrono excitado eléctricamente, una tecnología que evita depender de imanes permanentes y, por tanto, reduce el uso de tierras raras. En las versiones xDrive, el eje delantero puede sumar un motor asíncrono más compacto pensado como apoyo puntual.

Esa combinación no busca solo eficiencia. También intenta preservar algo muy BMW: que el coche siga sintiéndose como un tracción trasera, incluso cuando es eléctrico y puede tener tracción total. La electricidad permite entregar par al instante, pero el carácter de conducción depende de cómo se reparte, se dosifica y se recupera esa energía.

Ahí entra el gran cambio invisible: la electrónica. El iX3 estrena una arquitectura con cuatro ordenadores de alto rendimiento que BMW llama “superbrains”. Uno de ellos, el Heart of Joy, gestiona tren motriz, frenada, recuperación de energía y parte de la dirección, procesando información hasta diez veces más rápido que una unidad de control convencional.

La marca asegura que, en conducción diaria, el 98% de las frenadas pueden realizarse solo mediante recuperación de energía, sin usar los frenos de fricción. Eso no solo mejora la eficiencia: también permite una conducción más suave y una integración más natural entre acelerar, frenar y regenerar.

De la mano de Directivos alemanes y El presidente #AndresManuelLópezObrador @BMWMex anuncia la inversión de 800 millones de euros en la Planta potosina para la integración de modelos eléctricos, la plataforma «NEUE KLASSE” Y la producción local de baterías de alto voltaje. #SLP pic.twitter.com/6Sa36aChZ4

— AUTOS y MAS con JoseRa Zavala (@AutosyMas) February 3, 2023

La nueva arquitectura electrónica también reduce complejidad física. BMW afirma que el sistema de cableado se divide en cuatro zonas, permite ahorrar unos 600 metros de cables y reduce el peso del conjunto en un 30%. Además, incorpora fusibles digitales inteligentes que sustituyen parte de los fusibles tradicionales y pueden gestionarse de forma más flexible.

El interior también forma parte de la revolución

El otro gran símbolo de la Neue Klasse es el nuevo BMW Panoramic iDrive. En lugar del cuadro tradicional, el sistema proyecta información a lo largo de la base del parabrisas, de pilar a pilar, con datos de conducción en la zona del conductor y widgets personalizables en el resto. También suma una pantalla central de diseño libre y un volante con controles hápticos.

La idea es clara: el coche ya no se define solo por motor, chasis y batería, sino por software, perfiles, actualizaciones, llaves digitales, asistentes, pantallas y personalización. BMW permite asociar preferencias a cada conductor mediante BMW ID, desde el puesto de conducción hasta la climatización o la disposición de información en pantalla.

La Neue Klasse, entonces, no es solo una familia eléctrica nueva. Es el intento de BMW de responder a Tesla, a los fabricantes chinos y a una industria donde el coche se parece cada vez más a una plataforma tecnológica sobre ruedas.

La pregunta ya no es si BMW puede fabricar un eléctrico con mucha autonomía. El iX3 demuestra que sí. La pregunta es si puede hacer que un eléctrico definido por software siga sintiéndose como un BMW. Y ahí está la verdadera apuesta de esos 10.000 millones: no en alcanzar 800 kilómetros, sino en demostrar que la electrificación no tiene por qué borrar la identidad de la marca.

Fuente: Xataka.

La inteligencia artificial ya tenía un problema energético antes de que empezáramos a hablar de agentes. Primero llegó la discusión por el agua usada para refrigerar centros de datos. Después, la conversación se movió hacia algo todavía más estructural: la electricidad. Cada modelo más grande, cada centro de datos nuevo y cada consulta multiplicada por millones de usuarios volvió más visible una pregunta incómoda: cuánto cuesta realmente sostener esta nueva infraestructura digital.

La respuesta se complica aún más con la IA agéntica. Un chatbot tradicional recibe una petición, genera una respuesta y termina. Un agente, en cambio, puede dividir una tarea en pasos, usar un navegador, consultar una base de datos, ejecutar código, revisar el resultado, corregirse y volver a llamar al modelo varias veces antes de entregar una respuesta final. Es decir: no es una conversación aislada, sino una pequeña cadena de trabajo autónomo.

Ahí aparece el dato que encendió las alarmas. Según un estudio del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea, KAIST, los agentes de IA pueden consumir hasta 136,5 veces más energía por consulta que un sistema generativo convencional dedicado a responder preguntas simples. En uno de los escenarios analizados, un agente basado en un modelo de 70.000 millones de parámetros consumió una media de 348,41 Wh por consulta.

La diferencia no está solo en pensar más, sino en hacer más cosas

El estudio analiza los agentes como una nueva clase de carga para los centros de datos. No son simplemente “chatbots más listos”. Son sistemas que razonan en varios pasos, coordinan herramientas externas y repiten llamadas a modelos de lenguaje durante la ejecución de una misma tarea. Según el resumen del paper, ese cambio aumenta la flexibilidad de los sistemas, pero también introduce problemas serios de coste, eficiencia y sostenibilidad.

La clave está en las llamadas repetidas al modelo. Cada vez que el agente decide qué hacer, consulta una herramienta, interpreta un resultado o corrige su plan, vuelve a activar el modelo de lenguaje. KAIST señala que los agentes realizan volúmenes mucho mayores de invocaciones a LLM que los sistemas de razonamiento paso a paso más tradicionales. Dicho de forma simple: donde un chatbot responde una vez, un agente puede necesitar muchas rondas internas para llegar al mismo punto.

Eso no significa que todas las consultas de IA agéntica vayan a consumir 136,5 veces más energía. La cifra depende del modelo, del diseño del agente, de la dificultad de la tarea y de cuántas herramientas tenga que usar. Pero el mensaje central del estudio es claro: cuando la IA deja de responder y empieza a actuar, el coste computacional cambia de categoría.

Las GPU también consumen cuando parecen no estar haciendo nada

Uno de los hallazgos más interesantes no tiene que ver solo con el consumo total, sino con el tiempo muerto. Según KAIST, los agentes pueden tardar hasta 153,7 veces más que los chatbots convencionales en completar una respuesta. Y durante buena parte de ese proceso, las GPU pueden quedar inactivas hasta el 54,5% del tiempo mientras esperan respuestas de herramientas externas.

Ese detalle es importante porque una GPU “esperando” no equivale a una GPU apagada. El hardware sigue reservado, alimentado y listo para volver a procesar cuando llegue la respuesta del navegador, del código, de una API o de cualquier otra herramienta. No trabaja a plena carga todo el tiempo, pero tampoco desaparece de la factura eléctrica.

La paradoja es bastante absurda: cuanto más autónomo se vuelve el agente, más momentos aparecen en los que el sistema completo está coordinando tareas, esperando entradas externas o gestionando pasos intermedios. La inteligencia parece trabajar más, pero parte de la infraestructura queda atrapada en una especie de guardia permanente.

Si los agentes se masifican, el problema deja de ser anecdótico

La proyección más agresiva del estudio ayuda a dimensionar el riesgo. KAIST plantea un escenario hipotético en el que se generan 13.700 millones de solicitudes diarias a agentes de IA, una cifra equivalente al tráfico actual de búsquedas de Google. Bajo ese supuesto, la demanda de potencia de los centros de datos alcanzaría unos 198,9 GW, una magnitud que el instituto compara con aproximadamente la mitad del consumo eléctrico medio de Estados Unidos.

Es un escenario extremo, no una predicción inevitable. Pero sirve para mostrar por qué el debate energético ya no puede limitarse al entrenamiento de grandes modelos. La inferencia (cada vez que alguien usa un modelo) se está convirtiendo en una parte central del problema. Y si esa inferencia pasa de respuestas simples a flujos agénticos largos, la presión sobre la infraestructura puede crecer mucho más rápido de lo previsto.

El contexto tampoco ayuda. La Agencia Internacional de la Energía estima que los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024, cerca del 1,5% de la electricidad mundial, y proyecta que esa cifra podría duplicarse hasta unos 945 TWh en 2030 en su escenario base. La AIE también advierte que la demanda de los centros de datos crece mucho más rápido que la demanda eléctrica general.

Estados Unidos ya está viendo la tensión antes de la gran ola agéntica

El caso estadounidense muestra hasta qué punto este no es un debate abstracto. Según el Departamento de Energía de Estados Unidos, los centros de datos consumieron alrededor del 4,4% de toda la electricidad del país en 2023. El mismo informe proyecta que podrían alcanzar entre el 6,7% y el 12% en 2028, con un consumo total que pasaría de 176 TWh en 2023 a entre 325 y 580 TWh cinco años después.

La IA no es el único factor detrás de ese crecimiento, pero sí uno de los más visibles. Los nuevos centros de datos para entrenamiento, inferencia y servicios comerciales de IA concentran demanda en regiones concretas, donde la red eléctrica no siempre puede ampliarse al ritmo que quieren los hiperescaladores. La AIE advierte justamente que los centros de datos son difíciles de integrar porque tienden a concentrarse geográficamente, a diferencia de otras fuentes de demanda más distribuidas.

Ahí está el choque de velocidades. La industria tecnológica puede diseñar nuevos chips, modelos y centros de datos en ciclos relativamente cortos. La red eléctrica, en cambio, necesita planificación, permisos, generación, transmisión, almacenamiento y años de obra. La IA agéntica acelera la demanda justo sobre un sistema que no se mueve con la misma elasticidad.

La salida no será pedirle a la IA que piense menos, sino diseñarla mejor

La conclusión del estudio de KAIST no es que haya que abandonar los agentes. Su utilidad es evidente: pueden automatizar tareas complejas, ayudar en programación, investigación, análisis de datos y flujos de trabajo empresariales. El problema es desplegarlos como si fueran simples chatbots con otro nombre.

Minsoo Rhu, profesor de KAIST y uno de los autores del trabajo, sostiene que la competencia en IA ya no puede medirse solo por inteligencia o rendimiento, sino también por eficiencia. El equipo propone un enfoque de codiseño que optimice al mismo tiempo modelos, semiconductores, centros de datos e infraestructura eléctrica.

Esa idea será cada vez más difícil de esquivar. Si la IA de los próximos años se apoya en agentes que navegan, programan, compran, resumen, ejecutan y deciden, el coste no estará solo en la respuesta final. Estará en todos los pasos invisibles que ocurren antes: las llamadas al modelo, las esperas, las herramientas, las GPU reservadas y la electricidad necesaria para mantener todo ese proceso en marcha.

Los chatbots ya habían abierto la discusión sobre la energía de la inteligencia artificial. Los agentes la vuelven más urgente, porque prometen hacer mucho más que contestar. Y precisamente por eso pueden consumir mucho más que una respuesta. La próxima gran carrera de la IA quizá no sea solo por construir sistemas más capaces, sino por evitar que cada pequeña tarea autónoma termine pareciéndose, en consumo, a encender una máquina entera por detrás.

Madrid lleva años coqueteando con una idea de ciudad-espectáculo: levantar una gran noria capaz de competir con los iconos turísticos globales. Una estructura de unos 260 metros, más alta que el London Eye y pensada como mirador urbano, inversión privada mediante y con la ambición de cambiar el skyline de la capital.

El proyecto, conocido como Torre Panorama, ha sido impulsado desde Madrid Foro Empresarial y contempla una inversión privada cercana a los 300 millones de euros, según publicó Arquitectura Viva. La ubicación que se estudia ya no sería el parque Enrique Tierno Galván, donde encontró fuerte oposición vecinal, sino el entorno de Madrid Nuevo Norte, junto a las Cuatro Torres.

Pero mientras esa noria gigante sigue sin resolverse, Madrid tiene otra rueda mucho más modesta sobre la mesa: el histórico tiovivo del Parque de Atracciones de la Casa de Campo. Y esa sí tiene protección concreta dentro del nuevo concurso que el Ayuntamiento prepara para renovar la gestión del recinto.

Un parque que cambia de etapa después de casi 60 años

El Parque de Atracciones de Madrid se inauguró en 1968 y desde entonces ha formado parte de la memoria popular de la ciudad. Según la Cadena SER, el recinto recibe alrededor de un millón de visitantes al año, cuenta con más de 30 atracciones y ha vivido cinco grandes reformas a lo largo de su historia.

Ahora el Ayuntamiento quiere abrir una nueva etapa. Almeida anunció que el parque saldrá a concurso público después de casi seis décadas de explotación continuada. La nueva concesión tendrá una duración improrrogable de ocho años, hasta el 5 de octubre de 2035, y buscará modernizar instalaciones, incorporar nuevas atracciones y mejorar la accesibilidad sin que el coste recaiga sobre las arcas municipales.

La licitación no parte de una hoja en blanco. Entre las condiciones aparece una obligación muy concreta: conservar y mantener el tiovivo histórico del parque. No es una atracción cualquiera. Es una pieza de origen francés construida en 1927, restaurada en 2012 y considerada una de las máquinas con mayor valor patrimonial del recinto.

Ese tiovivo, también conocido como La Pérgola, conserva animales de madera, decoración art déco y modernista, bombillas y música de época. La propia página del Parque de Atracciones lo presenta como una forma de “retroceder en el tiempo” y sumergirse en una atmósfera de principios del siglo XX.

Entre la nostalgia y el icono global

El contraste es llamativo. Por un lado, Madrid imagina una noria monumental de escala internacional, una pieza diseñada para competir en la liga de los grandes miradores urbanos. Por otro, protege un carrusel de madera que gira a otro ritmo, mucho más lento, asociado a una memoria familiar y casi artesanal.

La noria gigante no es un proyecto sencillo. Cuando se estudió su posible instalación en el parque Enrique Tierno Galván, asociaciones vecinales alertaron del impacto sobre el espacio verde y reunieron miles de firmas contra la operación. El debate no era solo turístico, sino urbano: qué tipo de atracciones necesita Madrid y qué precio está dispuesta a pagar por convertirlas en iconos.

El tiovivo, en cambio, plantea la pregunta inversa. No mira hacia el futuro del skyline, sino hacia el pasado emocional de la ciudad. Su valor no está en la altura ni en la velocidad, sino en haber sobrevivido a generaciones de reformas, modas y sustituciones dentro de un parque que fue reemplazando viejas atracciones por montañas rusas más intensas.

Ahí está la tensión interesante. Madrid quiere modernizar su ocio, atraer inversión privada y competir con otras capitales globales. Pero también sabe que parte de su identidad no está en lo espectacular, sino en esos objetos aparentemente pequeños que siguen acumulando recuerdos.

La futura noria, si algún día se construye, buscará mirar Madrid desde arriba. El tiovivo francés hace otra cosa: recuerda que una ciudad también se construye con lo que decide no tirar.

Fuente: Xataka.

Durante siglos, una lápida hizo casi siempre lo mismo: guardar un nombre, dos fechas y, a veces, una frase breve. Era una forma mínima de memoria, suficiente para ubicar a alguien en el tiempo, pero incapaz de contar una vida entera. En una parroquia de Pontevedra, esa lógica empieza a cambiar con algo tan simple como un código QR.

El cementerio parroquial de San Vicenzo de Cerponzóns incorporó su primer QR en un panteón familiar con el objetivo de que visitantes y descendientes puedan acceder desde el móvil a la historia de las personas enterradas allí. La iniciativa busca ampliar la memoria más allá de la inscripción tradicional de la lápida y está impulsada por la Asociación Veciñal O Chedeiro.

El primer caso enlaza con el blog O Roque de Cerponzóns, donde se documentan historias familiares marcadas por la emigración, el trabajo agrícola, las tabernas, la vida cotidiana y la memoria local. Según recogió HuffPost, la idea es que hijos, nietos, bisnietos y tataranietos puedan saber de dónde vienen y qué ocurrió con sus antepasados.

Cuando una tumba se convierte en una interfaz

La propuesta no sustituye la lápida, pero la expande. Donde antes había una inscripción fija, ahora puede haber una biografía, fotografías, documentos, recuerdos, genealogía y contexto histórico. La tumba deja de ser solo un objeto de piedra y se convierte también en una puerta de entrada a un archivo.

En Cerponzóns hay además una capa lingüística. La iniciativa continúa un proceso anterior de restitución en gallego de lápidas familiares, ligado al deseo de que la memoria de los difuntos se exprese en la lengua en la que vivieron. Pontevedra Viva señala que la instalación de QR en idioma gallego procede de una propuesta de la Asociación de Funcionarios para a Normalización Lingüística de Galicia.

No es una idea aislada. En Japón, la empresa funeraria Ishi no Koe ya presentó en 2008 lápidas con códigos QR que permitían acceder a fotos, vídeos e información del fallecido, e incluso registrar cuándo se escaneaba el código. En Austria, proyectos vinculados a cementerios judíos han usado QR para ofrecer traducciones de epitafios hebreos e información adicional sobre cada tumba.

La tecnología, vista así, no banaliza necesariamente el duelo. Puede servir para recuperar historias pequeñas que no entran en una inscripción, preservar lenguas minorizadas, ordenar archivos familiares dispersos y convertir los cementerios en espacios de memoria más legibles para quienes llegan después.

El gran riesgo no es el QR: es el enlace roto

El problema aparece cuando pensamos en el largo plazo. Una lápida puede durar un siglo. Un enlace puede morir en meses. Un blog puede cerrarse, una contraseña puede perderse, un dominio puede dejar de pagarse y una plataforma puede desaparecer. La pregunta no es solo qué se cuenta, sino quién se compromete a mantenerlo.

Ese punto es crucial porque el cementerio es un espacio público, pero la memoria que guarda es profundamente privada. La investigadora Stine Gotved, en un estudio sobre memoriales con QR, señala precisamente esa paradoja: una lápida es un asunto íntimo colocado en un escenario público, y los códigos QR perforan todavía más la frontera entre lo físico y lo digital, lo privado y lo accesible.

También está la cuestión del consentimiento familiar. ¿Quién decide qué versión de una vida queda enlazada a una tumba? ¿Qué pasa si algunos descendientes quieren contar y otros prefieren callar? ¿Debe una biografía funeraria ser editable, moderada, heredable o cerrada? La memoria digital parece flexible, pero esa flexibilidad puede convertirse en conflicto si no hay reglas claras.

El caso de Múnich muestra otro riesgo práctico: en 2025 aparecieron más de mil pegatinas con QR en tumbas de tres cementerios sin que estuviera claro quién las había colocado, y la policía investigó el caso como posible daño a la propiedad porque algunas lápidas se deterioraron al retirarlas.

Cerponzóns ha encontrado una forma hermosa de unir tecnología, lengua y memoria local. Pero su verdadero desafío no será colocar los QR, sino garantizar que sigan funcionando cuando quienes los instalaron ya no estén. Porque una lápida promete permanencia. Un código QR, en cambio, solo promete acceso mientras alguien siga cuidando el otro lado del enlace.

Fuente: Xataka.

Meta acaba de dar un paso fuerte en la carrera por la inteligencia artificial generativa. La compañía presentó Muse Image y Muse Video, dos modelos desarrollados por Meta Superintelligence Labs con los que quiere competir en un terreno dominado por OpenAI, Google y otros gigantes de la IA visual.

Muse Image ya está disponible en Meta AI y se integra con Instagram, WhatsApp y otras aplicaciones de la compañía. Según Meta, el modelo puede generar imágenes a partir de prompts complejos, mezclar varias fotos, editar resultados con anotaciones y alimentar más de 30 nuevos efectos de IA para Instagram Stories. También llegará a Facebook, Messenger y herramientas publicitarias.

Sobre el papel, es justo el tipo de producto que Meta necesitaba. La empresa tiene miles de millones de usuarios, una red social visual dominante y una cantidad enorme de contexto personal para convertir la generación de imágenes en algo más social, más inmediato y más integrado que un generador aislado. El problema es, precisamente, ese: la integración con Instagram.

Introducing Muse Image and Muse Video, the first media generation models developed by Meta Superintelligence Labs.

Muse Image is our most advanced image generation model yet. It follows instructions faithfully, edits with precision, composes from multiple references, and draws… pic.twitter.com/byNpQZO1RW

— AI at Meta (@AIatMeta) July 7, 2026

La función más polémica: etiquetar una cuenta y usar sus fotos

La característica que encendió las alertas permite mencionar cuentas de Instagram dentro de prompts de Meta AI. Meta lo presenta como una herramienta creativa: podés etiquetar un nombre de usuario para que la IA use fotos públicas y genere una imagen lista para publicar, ya sea una invitación, una pieza colaborativa o un gráfico personalizado.

Traducido a la práctica, si una cuenta es pública, otro usuario puede mencionarla en un prompt y hacer que Muse Image incorpore su imagen o su contenido público en una creación generada por IA. The Verge resume el punto central: el modelo puede “tirar” de otros usuarios de Instagram en imágenes de IA mediante una simple mención.

Ahí aparece el problema de siempre con Meta: la función llega con lógica de opt-out, no de consentimiento previo. Wired informa que los perfiles públicos de Instagram quedan activados por defecto para este tipo de reutilización generativa, y que quienes quieran evitarlo deben entrar manualmente en la configuración de la app para desactivar la opción.

El ajuste está dentro de Instagram, en el apartado de “Compartir y reutilizar”, donde se pueden desactivar los permisos para publicaciones y reels. Es decir, no alcanza con no usar Meta AI. Si tu cuenta pública queda dentro de la configuración por defecto, otras personas podrían generar contenido con tus fotos hasta que lo cambies.

Meta vuelve a apostar por pedir perdón antes que permiso

La parte más delicada no es solo que exista la función. Es que, según Wired, Instagram no notificará a los usuarios cuando alguien cree contenido con IA usando sus publicaciones. Además, cambiar la configuración o poner la cuenta privada impediría nuevas generaciones, pero no borraría imágenes ya creadas con ese contenido.

1/ releasing muse image today — the first image generation model from MSL. it’s agentic: pairs with muse spark to reason through your prompt, search the web, and plan before it generates. people get what they meant on the first try. live now in the Meta AI app. pic.twitter.com/7KUk0DS1as

— Alexandr Wang (@alexandr_wang) July 7, 2026

Esto convierte una herramienta creativa en una cuestión de control de identidad. Para un usuario común, puede parecer una anécdota. Para creadores, periodistas, influencers, profesionales, menores o cualquier persona con una cuenta pública, el riesgo es más evidente: la cara, el estilo, las fotos y el contexto personal pueden convertirse en material reutilizable por otros dentro del ecosistema de Meta.

Meta insiste en que los usuarios tienen control sobre cómo se etiqueta y reutiliza su contenido, pero la decisión de activar estas posibilidades por defecto cambia el centro de gravedad. En lugar de preguntar antes de usar imágenes públicas para creaciones de IA, la compañía obliga a quienes no quieran participar a encontrar el ajuste y desactivarlo.

La paradoja es que Muse Image puede ser técnicamente competitivo. Según Axios, el nuevo modelo forma parte del esfuerzo de Meta por recortar distancia frente a OpenAI y Google, con resultados que lo colocan como un rival serio en generación visual.

Pero la tecnología no llega sola. Llega dentro de Instagram, una plataforma donde la imagen personal es identidad, reputación y trabajo. Y cuando una IA puede usar esa imagen con solo una mención, la discusión deja de ser únicamente sobre calidad visual.

Meta quiere que la IA generativa sea social. El problema es que lo social, en sus plataformas, casi siempre empieza igual: primero se activa para todos, después cada usuario tiene que descubrir cómo recuperar el control.

Fuente: Xataka.