Cuando tu peluquera te pregunta si la inteligencia artificial nos matará a todos, queda claro cuál ha sido el tema estrella de la semana. El miedo a perder el control de la IA ha saltado de los laboratorios y los foros especializados a la conversación cotidiana. Y, esta vez, son algunas de las mismas empresas que lideran la carrera las que piden levantar el pie del acelerador. Todo empezó el 8 de septiembre —el 9 en Europa—, cuando Jacob Coxon, un matemático británico de 27 años que había trabajado en OpenAI y Anthropic, anunció que abandonaba esta última. En una entrevista en el Wall Street Journal, acusó a ambas empresas de correr hacia una superinteligencia capaz de mejorarse a sí misma y advirtió que, antes de acabar el 2027, la situación podría quedar fuera de control. Poco después, Evan Hubinger, responsable de ciencia de la alineación en Anthropic, le daba parcialmente la razón y situaba por encima del 10% la probabilidad de que una IA provocara la extinción humana durante la próxima década.

Aquellos mismos días, Anthropic acusaba a varios laboratorios chinos de utilizar Claude a escala industrial para entrenar sus propios modelos mediante destilación. La discusión sobre seguridad quedaba así inevitablemente mezclada con la batalla geopolítica entre Estados Unidos y China. Donald Trump rechazó inmediatamente el riesgo existencial: su preocupación, dijo, no era que la IA acabara con la humanidad, sino que Estados Unidos perdiera la carrera ante China. El 12 de septiembre, Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, publicó We Must Pace the Frontier, un texto en el que asumía buena parte del diagnóstico y pedía ralentizar el desarrollo de los modelos más avanzados. Su propuesta tenía tres niveles: introducir evaluadores externos con acceso real a los laboratorios; coordinar empresas y gobiernos democráticos para establecer estándares y límites comunes, e intentar llegar a acuerdos verificables con China. Sam Altman, de OpenAI, y Elon Musk se adhirieron inmediatamente. Al día siguiente, Josh Engels, investigador de seguridad de Google DeepMind, también dejó la empresa por motivos parecidos a los de Coxon.

Trump reaccionó denunciando una "conspiración enfermiza" contra la IA y los centros de datos, y presentó a Amodei como un "angelito perfecto" que ahora pretendía frenar la misma tecnología que había contribuido a desarrollar. El presidente estadounidense resumió su posición con una frase difícilmente más clara: "Whoever wins AI, wins!". Para Trump, frenar los laboratorios estadounidenses equivaldría a regalar la victoria a China. Desde Pekín, la respuesta fue casi simétrica. Liu Shengyu, ingeniero de DeepSeek, rechazó que Anthropic u OpenAI pudieran controlar la inteligencia artificial más avanzada del mundo.

La prensa estatal china interpretó las propuestas de Amodei como un intento de los grandes laboratorios estadounidenses de asegurarse el control del mercado y escribir una regulación favorable a sus intereses. Finalmente, el gobierno chino criticó el "alarmismo, la confrontación y la competencia maliciosa" que, según Pekín, escondía la iniciativa. Mark Zuckerberg también se ha opuesto a una desaceleración coordinada, a pesar de mostrarse favorable a someter los modelos a evaluaciones de seguridad independientes. Trump y el gobierno chino acaban, pues, rechazando la ralentización, pero cada uno acusa al otro de ser la razón por la que resulta imposible frenar. Washington dice: "No podemos parar porque China nos adelantaría". Pekín responde: "No aceptaremos unas reglas concebidas para que Estados Unidos mantenga su ventaja". Es exactamente la dinámica de una carrera armamentística: todos reconocen el peligro, pero nadie quiere ser el primero en reducir la velocidad.

Mientras tanto, la IA no se detiene

Mientras se discutía si había que frenarla, la inteligencia artificial seguía avanzando. Crecen las aplicaciones concebidas desde el principio alrededor de la IA, como Lightfield, un CRM nativo de IA. Salesforce, por su parte, está transformando su CRM en un sistema agentivo y conversacional accesible desde Slack, y ha presentado Koa, un modelo de razonamiento especializado en procesos comerciales. También aparecen propuestas que se alejan del modelo clásico de chatbot. Jev, desarrollado por TypeSafe AI —la empresa fundada por Diogo Almeida, exinvestigador de OpenAI y uno de los autores del trabajo que condujo a ChatGPT—, no genera textos, sino decisiones estructuradas con probabilidades y niveles de confianza. Es menos espectacular que mantener una conversación con ChatGPT, pero puede ser mucho más útil para automatizar millones de pequeñas decisiones empresariales. Esta es la gran contradicción del momento: nunca habíamos hablado tanto de frenar la IA y, a la vez, nunca había avanzado tan rápidamente.

Las noticias clave

Claude Chat + Cowork = Word + PowerPoint
Claude ya no quiere ser solo un chat que responde preguntas: quiere convertirse en el lugar donde hacemos el trabajo. Anthropic ha fusionado su asistente conversacional con Cowork, el espacio destinado a las tareas más complejas. Ahora ya no hay que decidir qué herramienta utilizar: podemos pedirle un dato rápido o encargarle un informe completo, y Claude decide cómo ejecutarlo. Incluso puede seguir trabajando cuando cerramos el ordenador, consultar las fuentes conectadas, detectar qué falta y dejarnos el resultado preparado.

El salto más visible es la llegada de Claude Docs y Claude Slides, junto con la integración de Claude Design. Desde una misma conversación podemos redactar un documento, convertirlo en una presentación, editarla, compartirla o descargarla en PowerPoint o PDF. También podemos programar tareas recurrentes: por ejemplo, que cada lunes analice las ventas de la semana anterior, señale los problemas y prepare cinco diapositivas para la reunión. La novedad parece sencilla, pero apunta mucho más lejos: Claude deja de ser una herramienta que nos ayuda a trabajar para empezar a hacer, directamente, una parte de nuestro trabajo.

Los anuncios de ChatGPT podrán hablar contigo
OpenAI quiere convertir la publicidad en una conversación. Los nuevos Sponsored Agents permitirán que, después de clicar un anuncio dentro de ChatGPT, el usuario pueda hablar con un agente de la marca: preguntar si aquella mesa cabe en el comedor, comparar modelos o aclarar las condiciones de un servicio. OpenAI asegura que estas conversaciones estarán claramente identificadas como patrocinadas y separadas de las respuestas independientes de ChatGPT. De momento, la compañía las prueba con un grupo reducido de anunciantes en los Estados Unidos.

La inteligencia artificial también hará buena parte del trabajo de los anunciantes. Una empresa podrá convertir una web o un breve texto en una campaña, generar imágenes y eslóganes, traducirlos, adaptarlos a cada conversación y analizar los resultados mediante instrucciones en lenguaje natural. OpenAI también integra ChatGPT Ads con HubSpot y Shopify para que las empresas puedan crear anuncios, seguir su rendimiento y gestionar los clientes sin abandonar las herramientas que ya utilizan. Google convirtió las búsquedas en anuncios; OpenAI quiere convertir las conversaciones —y quizás también nuestras decisiones— en el nuevo gran mercado publicitario.

Jensen Huang (Nvidia) invitado a la cena con Trump y Xi Jinping
Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, asistirá a la cena de estado que Donald Trump ofrecerá al presidente chino Xi Jinping en Washington, en un momento en que los chips y la velocidad del desarrollo de la IA centran la rivalidad entre las dos potencias. Huang se ha alineado con Trump en contra de ralentizar la carrera: defiende que rapidez y seguridad son compatibles y que frenar ahora permitiría a China ganar terreno. Curiosamente, Pekín también rechaza cualquier pausa, pero acusa a las empresas estadounidenses de utilizar la seguridad para contener la competencia china. Así, Washington, Nvidia y China coinciden en que nadie puede permitirse levantar el pie del acelerador, una lógica de carrera armamentística que hace cada vez más difícil acordar reglas globales.

El nuevo chip de Huawei
Huawei acelerará su ofensiva contra Nvidia y adelantará nueve meses el lanzamiento del Ascend 960DT, su nuevo chip de inteligencia artificial, que llegará a principios de 2027 con el doble de rendimiento que el modelo anterior. La empresa también prepara nuevos procesadores para 2027, 2028 y 2029, mientras compañías como DeepSeek ya adaptan sus modelos a los chips Ascend. El objetivo es claro: convertirse en "la Nvidia china" y reducir la dependencia de una tecnología estadounidense sometida a restricciones de exportación. Huawei, además, ha presentado un sistema capaz de conectar hasta 4.096 chips para que funcionen como un único superordenador. Quizás sus procesadores individuales todavía no igualan los mejores de Nvidia, pero China intenta compensarlo agrupando miles con una tecnología más barata y fácil de fabricar: una nueva demostración de que las sanciones estadounidenses pueden ralentizar a Pekín, pero difícilmente detendrán su carrera hacia la autosuficiencia tecnológica.

Jev: la IA que no habla ni alucina, decide
Diogo Almeida, uno de los investigadores que contribuyó a crear ChatGPT, ha presentado Jev, un modelo de inteligencia artificial diseñado para tomar decisiones en lugar de generar texto. Jev recibe información y devuelve opciones estructuradas con probabilidades y niveles de confianza que el software puede utilizar directamente. Está pensado para tareas como clasificar consultas, puntuar clientes, detectar fraudes o decidir el siguiente paso de un proceso. TypeSafe AI, la empresa que lo ha desarrollado, asegura que responde en solo 70–500 milisegundos y puede ser entre 40 y 200 veces más rápido que los grandes modelos conversacionales.

Su importancia radica en que muchas empresas utilizan modelos como GPT o Claude para tomar millones de decisiones rutinarias que no necesitan generar ningún texto. Jev aborda directamente esta capa invisible de la automatización con un sistema potencialmente más rápido, barato y previsible. Al limitar las respuestas a opciones definidas previamente, no puede inventarse una respuesta fuera del formato, aunque sí puede elegir la opción equivocada. Si las promesas de TypeSafe se confirman, modelos como Jev podrían asumir las decisiones cotidianas de las empresas, mientras los grandes modelos quedarían reservados para las tareas que requieren razonamiento complejo.

OpenAI ya apunta al club del billón de dólares
OpenAI ha iniciado conversaciones preliminares con inversores para levantar una nueva ronda de financiación que podría elevar su valoración hasta los 1,2 billones de dólares, después de haber captado 122.000 millones en marzo con una valoración de 852.000 millones. El éxito de Codex y el rendimiento del nuevo GPT-6 Astra habrían impulsado el valor de la compañía por encima del billón en los mercados secundarios. Al mismo tiempo, OpenAI ha aplazado hasta 2027 o más adelante su prevista salida a bolsa, oficialmente por la creciente preocupación sobre la seguridad de la IA. La paradoja es notable: mientras Sam Altman pide ralentizar el desarrollo de los modelos, OpenAI continúa acelerando la carrera financiera con Anthropic, que prepara una salida a bolsa con una posible valoración superior a los 1,5 billones.

Cómo la IA nos cambiará la vida

Un mercado de flores en China

Uber recibe la autorización para realizar pruebas de coches autónomos en Madrid

Autobuses-Tranvías en China

Mark Zuckerberg anunciando Muse

La investigación en IA 

Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds-AI Lab: Google DeepMind
Google DeepMind ha presentado Dream-RSI, un agente que mejora la forma de resolver problemas complejos aprendiendo de sus intentos anteriores. En lugar de repetir experimentos costosos, revisa qué ha hecho, simula miles de estrategias alternativas y elige la más prometedora antes de volver a intentarlo. Aplicado al diseño de algoritmos, la optimización matemática y la programación de procesadores gráficos, el sistema ha logrado reducir hasta 162 veces el número de consultas necesarias a la IA.

¿Por qué es importante
Porque Dream-RSI no necesita modificar ni volver a entrenar el modelo: mejora la forma en que este explora las posibles soluciones. Esto permitiría incorporarlo a los agentes actuales y hacerlos progresivamente más eficientes, rápidos y baratos. No es todavía una IA que se reprograme completamente a sí misma, pero sí un paso hacia sistemas que aprenden de su propia experiencia. Y aquí está el cambio de fondo: el progreso ya no dependería solo de construir modelos más grandes, sino también de crear agentes capaces de utilizar cada vez mejor la inteligencia que ya tienen.

España | IA generativa y empleo en España: la transformación empieza por las tareas-AI Lab: Rafael Domenech – BBVA Research

La inteligencia artificial generativa está transformando primero las tareas, no necesariamente eliminando puestos de trabajo. Según el Observatorio del Mercado de Trabajo de BBVA Research y Fedea, las ocupaciones más expuestas a la IA en España son las administrativas, financieras, informáticas y profesionales, especialmente entre los trabajadores con estudios superiores, los jóvenes de 25 a 34 años y en Madrid y Catalunya. Sin embargo, desde 2022 el empleo ha crecido en todos los grupos y lo ha hecho con más intensidad precisamente en las profesiones con una exposición media-alta o alta. Las nuevas generaciones también se incorporan mayoritariamente a estos trabajos, que presentan menos temporalidad y subocupación.

¿Por qué es importante? 
Porque cuestiona la idea de que más exposición a la IA significa automáticamente más destrucción de empleo. Estar expuesto solo indica que una parte de las tareas puede automatizarse u obtener ayuda de la tecnología; no nos dice todavía si desaparecerá el puesto de trabajo. De momento, la IA parece complementar a los profesionales más cualificados y permitirles dedicar menos tiempo a tareas rutinarias y más a actividades de valor. Pero es una fotografía inicial, no una garantía de futuro: el verdadero impacto dependerá de si las empresas utilizan la IA para aumentar la productividad y mejorar los puestos de trabajo o, simplemente, para reducir costes y plantillas.

The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement-AI Lab: Jiao Tong, Tsinghua, ByteDance, Shanghai AI Lab, Frontis.AI
La mejora recursiva permitiría que una inteligencia artificial convirtiera la experiencia y el feedback en cambios permanentes para aumentar sus capacidades y, sobre todo, mejorar la manera de seguir mejorando. El estudio utiliza el Headroom-Closed Index para mostrar hasta qué punto los modelos actuales aprovechan su margen potencial y propone un recorrido progresivo: primero ejecutar mejoras de forma autónoma; después diseñar las estrategias, buscar nuevas experiencias, adaptarse a entornos diferentes y, finalmente, perfeccionar su propio proceso de aprendizaje. También analiza cómo esta evolución podría aplicarse a la ciencia, la robótica y la ingeniería de software.

¿Por qué es importante? 
Porque una IA capaz de mejorarse continuamente ya no avanzaría solo cuando una empresa entrenara una nueva versión, sino que podría aprender de su propio funcionamiento y acelerar cada nuevo salto. Esto podría multiplicar la velocidad de los descubrimientos científicos, la creación de software o el aprendizaje de los robots, pero también haría los sistemas más difíciles de comprender y controlar. El artículo, sin embargo, no afirma que esta IA ya exista: ordena los pasos necesarios para llegar a ella e identifica los obstáculos que todavía separan a los agentes actuales de una auténtica mejora recursiva.