Inteligencia artificial, robótica, historia y algo más.

19/1/26

¿Es realista un Muro Antidrones para defender Europa?

Durante décadas, la frontera oriental de Europa se definió por barreras tangibles, minas y alambre de espino. Hoy, esa línea divisoria se ha vuelto tridimensional, invisible y terriblemente porosa. La propuesta de seis países de la OTAN de levantar un "muro antidrones" no surge del vacío teórico, sino de un mes de septiembre frenético que encendió todas las alarmas en Bruselas

La urgencia se materializó cuando un dron militar ruso se estrelló en la parroquia de Gaigalava, en el este de Letonia. Las fuerzas armadas confirmaron que era un Shahed cargado de explosivos que simplemente se adentró en la OTAN y cayó. Casi simultáneamente, Rumanía tuvo que emitir alertas de combate tras detectar grupos de drones atacando infraestructura ucraniana a escasos metros de su frontera fluvial, y en Polonia, un objeto volador penetró 25 kilómetros antes de desaparecer, desencadenando una búsqueda de diez días sin resultados.

Ante este caos, la idea de un escudo de drones en toda la frontera Este de Europa, propuesta por 6 países de la OTAN, suena reconfortante. Pero antes de diseccionar por qué es una pesadilla de ingeniería, hay que entender qué se está planteando realmente. No hablamos de ladrillos. El "muro" es, en teoría, una red integrada de vigilancia masiva: miles de radares, sensores acústicos, sistemas ópticos, drones de reconocimiento y satélites, todo atado por una inteligencia artificial central que coordine la intercepción. El objetivo es crear una burbuja de negación de área desde Finlandia hasta el Mar Negro. Sin embargo, cuando se baja de la retórica política al barro de la operativa real, el proyecto choca contra ocho barreras formidables que amenazan con convertirlo en el que sería uno de los proyectos militares más caros de la historia.


BBC

La tiranía de la geografía y el "ruido"


El primer enemigo de este muro no es Rusia, sino el mapa. La frontera oriental es una cicatriz geográfica inmensa y variada que alterna bosques densos, cadenas montañosas y costas marítimas. La física del radar es implacable: para detectar drones pequeños que vuelan a ras de los árboles (tácticas nap-of-the-earth), necesitas una línea de visión directa. Esto obliga a una densidad de nodos sensores absurda para evitar los "puntos ciegos".

Si en tierra es difícil, en el mar es un infierno técnico. Las zonas costeras añaden el problema del "clutter" (ruido de fondo) marino y la dificultad de mantener radares estables sobre el agua. Además, el objetivo a detectar no es un caza bombardero metálico, sino drones de materiales compuestos o espuma con una firma de radar (RCS) minúscula. Distinguir un dron de vigilancia Orlan-10 o un Shahed pintado de negro mate de un pájaro grande o una ola, requiere una sensibilidad que multiplica los falsos positivos. Un sistema que alerta de un ataque cada vez que sopla el viento en los Cárpatos es un sistema que acaba siendo ignorado.


Drone Shahed

Disparar en un continente lleno de gente


Supongamos que la red de sensores funciona y detecta un enjambre. Ahora viene el problema: Detectar no es suficiente; hay que neutralizar. Y aquí entran en conflicto la seguridad y la demografía. Europa es un continente densamente poblado. Derribar un dron cargado de explosivos sobre una zona habitada, o cerca de aeropuertos civiles, conlleva un riesgo de daños colaterales y responsabilidad legal que paraliza a los mandos.

Las reglas de enfrentamiento en tiempos de paz (o de "guerra híbrida", esa zona gris donde nos movemos) son una pesadilla legal. ¿Quién autoriza el disparo? La latencia burocrática es el talón de Aquiles de la defensa occidental. Mientras los diferentes ejércitos coordinan la verificación y la decisión de fuego -cruzando barreras de idioma, protocolos de diferentes estados y normativas de aviación civil- , un dron que vuela a 180 km/h ya ha alcanzado su objetivo o ha desaparecido. La interoperabilidad real, donde un radar polaco guíe a un interceptor alemán en tiempo real sin fricción política, es algo que la OTAN lleva décadas persiguiendo sin éxito total.

Incluso si resolvemos la física y la burocracia, nos queda la economía. La guerra de drones es una guerra de costes asimétricos. Construir, desplegar y mantener esta infraestructura 24/7 requiere un presupuesto faraónico, no solo en inversión inicial, sino en las actualizaciones y el mantenimiento. Y todo para enfrentarse a una amenaza que muta cada semana.

El adversario es adaptativo. Si construimos un muro optimizado para detectar los Shahed actuales, Rusia cambiará a enjambres más pequeños, usará navegación puramente óptica inmune al jamming (interferencias), o lanzará señuelos de contrachapado que cuestan 500 dólares para que la OTAN gaste misiles de medio millón. Existe el riesgo real de que el "Muro Antidrones" se convierta en lo que los expertos llaman "Teatro de Seguridad": una medida visible y carísima que ofrece una falsa sensación de invulnerabilidad, mientras el enemigo simplemente cambia de táctica o satura el sistema por fuerza bruta. Técnicamente, no es imposible construir algo parecido, pero es imposible que sea infalible.

Parte de toda esta urgencia lo demuestra el hecho de que el pasado 18 de diciembre, el Parlamento Europeo aprobó un informe sobre drones y nuevos sistemas de guerra, en cuyo punto 37 se hace referencia explícita a la necesidad de actualizar el manual del Manual de Sistemas de Protección de Infraestructuras Críticas contra Drones (publicado en 2023).

Así que estoy convencido que por todo esto, y algunas otras razones que se me quedan en el tintero, que el teórico Muro Antidrones de Europa no es más que una gran quimera.

Ya veremos.






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10/1/26

La guerra con drones de Ucrania. Una actualización de lo que trajo 2025.

En la madrugada del 1 de junio de 2025, 117 drones First Person View (FPV) emergieron simultáneamente de contenedores de madera ocultos en camiones ordinarios dispersos por todo el territorio ruso. Algunos estaban en el Ártico, cerca de Murmansk. Otros en Siberia oriental, a más de 4,300 kilómetros de la frontera ucraniana. No habían volado desde Ucrania. Habían sido contrabandeados, pieza por pieza, durante 18 meses de planificación meticulosa.

Lo que siguió fue la Operación Spiderweb (Tela de Araña): el ataque con drones más audaz de la guerra, y posiblemente de la historia militar moderna. Cada dron costaba menos de 1,000 $. Los objetivos valían miles de millones. Cuando las explosiones cesaron, entre 12 y 41 bombarderos estratégicos rusos - incluyendo los venerables Tu-95 y Tu-22M3, fuera de producción desde la disolución de la Unión Soviética - yacían destrozados en sus pistas. Los pilotos, operando desde el interior de Ucrania con gafas FPV inmersivas, habían apuntado con precisión quirúrgica a los tanques de combustible en las alas, maximizando el daño explosivo.

"Entrenamos la IA con aviones soviéticos desmantelados de un museo", reveló más tarde el Servicio de Seguridad de Ucrania (SBU). Los sistemas de inteligencia artificial habían aprendido a identificar los puntos vulnerables de cada modelo de aeronave. El resultado: Siete mil millones de dólares en daños estimados. Un tercio de la capacidad de bombardeo estratégico de Rusia, neutralizada en una sola mañana. 

Los blogueros militares rusos lo llamaron "el Pearl Harbor de Rusia". Y no estaban del todo equivocados.

Lo malo que tiene el pasado es que nunca lo puedes negar. Pero las declaraciones a posteriori, hay que cogerlas con pinzas, ya que la guerra de la propaganda y del dominio tecnológico impera, y yo no me creería al pie de la letra todas las reivindicaciones tecnológicas de ninguno de los dos ejércitos.

Aún así, la presencia de los drones en el conflicto ucraniano está siendo indudable. Así que aprovechando el estrenado año, este post pretende ser un pequeño resumen de toda la tecnología de drones militares que se ha visto sobre el campo de batalla en Ucrania durante 2025. No hubiera sido posible sin toda la cobertura y excelentes descripciones que hace puntualmente la bloguera Olena Kryzhanivska, del blog Ukraine's Arms Monitor.



El Arma que lo cambió todo


Si hay algo que ha quedado claro en 2025 es esto: los drones no son el futuro de la guerra. Son el presente. Y nadie lo entiende mejor que los soldados que pelean en las trincheras del este de Ucrania.

"Antes de que llegaran los drones, Pokrovsk parecía unas vacaciones", bromea con amargura un operador de drones ucraniano. "Después, dejamos de estirar las piernas". No es exageración. Los informes médicos militares rusos sugieren que más del 75% de las heridas que sufren sus soldados durante combates de baja intensidad son causadas por ataques de FPV. De los 31 tanques M1 Abrams que Estados Unidos envió a Ucrania, 27 fueron destruidos por drones.

El campo de batalla se ha transformado. La "zona de muerte" - ese espacio letal donde ningún movimiento queda sin castigar-  se ha expandido de los tradicionales 5 kilómetros a entre 15 y 40 kilómetros detrás de la línea del frente. Viajar por carretera en estas zonas equivale a jugar a la ruleta rusa con explosivos guiados por IA.

Ucrania produjo más de 2 millones de drones en 2024. En 2025, la cifra alcanzó los 3 millones, con capacidad teórica para fabricar hasta 10 millones. Rusia, por su parte, incrementó su producción de drones Shahed (Geran) de origen iraní a más de 6.000 unidades por mes -potencialmente 75.000 al año.

El volumen es brutal: de un promedio de 90 armas aéreas lanzadas diariamente contra Ucrania en enero de 2025, la cifra se disparó a 140 por día en agosto. Los ataques más pesados de la guerra —con más de 500 misiles y drones en un solo día— ocurrieron todos después de la Operación Spiderweb. En septiembre, Rusia lanzó su mayor ataque combinado: 823 proyectiles en total.



La Paradoja de la Alta y Baja Tecnología


Aquí es donde la historia se vuelve fascinante. Mientras los titulares hablan de inteligencia artificial, aprendizaje automático y enjambres autónomos, la innovación más devastadora de 2025 ha sido... un cable.

Sí, un cable de fibra óptica.

Cuando la guerra electrónica se intensificó hasta niveles que ningún manual militar había anticipado, los ingenieros rusos dieron un paso atrás y recordaron las lecciones del pasado soviético. El misil antitanque Fagot de los años 70 utilizaba cables de control para guiar proyectiles. ¿Por qué no aplicar el mismo principio a los FPV modernos?

El resultado: drones FPV conectados físicamente a sus operadores mediante cables de fibra óptica ultrafinos que se desenrollan durante el vuelo. Completamente inmunes al jamming. Capaces de operar hasta 40-65 kilómetros de distancia. Letales en emboscadas.

"Un dron de fibra óptica no está diseñado para realizar 30-40 misiones por día", explica un veterano ucraniano. "Está diseñado para una sola misión y un impacto preciso. Contrarrestarlo es extremadamente difícil".

Para el verano de 2025, tanto Ucrania como Rusia producían decenas de miles de estos sistemas cada mes. Ucrania fabrica al menos 20.000 al mes; Rusia, alrededor de 50.000. La fábrica de Saransk opera seis líneas de producción que fabrican 12.000 kilómetros de cable de fibra óptica al día: unos 4 millones de kilómetros al año.

Las contramedidas son necesariamente físicas: ametralladoras, redes de pesca tendidas a lo largo de carreteras, e incluso otros drones FPV que cortan los cables con sus hélices en pleno vuelo. Videos de primera línea muestran las carreteras ucranianas bordeadas de túneles de malla protectora, transformando las rutas de suministro en laberintos fortificados.



El Factor Humano: Donde la IA todavía falla


Existe un mito creciente: que la guerra de drones es una guerra de robots. No lo es. Al menos, no todavía. "El 80% del éxito de un dron depende de la habilidad del piloto", afirma categóricamente Oleksandr Yakovenko, CEO de TAF Industries, uno de los principales fabricantes de FPV de Ucrania. "Los productores ucranianos ahora fabrican drones de calidad comparable. Lo que marca la diferencia es el operador".

Los números lo respaldan. La tasa de impacto promedio de un FPV pilotado manualmente oscila entre el 30% y el 50%. Para pilotos novatos, puede caer al 10%. Las proyecciones indican que los drones controlados por IA podrían alcanzar tasas del 80%. Pero eso es teórico. En 2025, ningún bando ha logrado la producción masiva de sistemas verdaderamente autónomos.

¿Por qué? Porque la visión por computadora en el campo de batalla real es extraordinariamente compleja. Las cámaras de calidad inferior, las condiciones climáticas variables, el humo, la niebla, el polvo, la necesidad de distinguir entre tanques amigos y enemigos, de apuntar a puntos débiles específicos en vehículos blindados —todo esto sigue siendo un desafío formidable para los algoritmos
. Y entrenar a un piloto de drones competente lleva al menos tres meses.

Y aquí está el problema estratégico: cuando la OTAN habla de adquirir miles de drones de última generación, habla poco de entrenar a los miles de pilotos necesarios para operarlos. 



Rubikon: El Contraataque Ruso


Durante gran parte de la guerra, Ucrania mantuvo una ventaja tecnológica clara en guerra de drones. Su ecosistema descentralizado (más de 500 productores, desde grandes fabricantes hasta operaciones de garaje) permitió una innovación rápida y adaptativa. Rusia, con su estructura militar tradicional, parecía torpe, burocrática, siempre un paso atrás.

Eso cambió en agosto de 2024 con la creación del Centro Rubikon de Tecnologías No Tripuladas Avanzadas.

No es una unidad de drones convencional. Es un híbrido: centro de adquisición, desarrollo, entrenamiento y operaciones, todo en uno. Con aproximadamente 5,000 efectivos organizados en al menos siete destacamentos de 130-150 personas cada uno, Rubikon opera como una startup tecnológica dentro de una maquinaria militar de estilo soviético.

"Tienen una gestión brillante, trabajan sistemáticamente, seleccionan al mejor personal, proporcionan entrenamiento y suministran todos los recursos necesarios", admite Maria Berlinska, directora del Centro de Apoyo de Reconocimiento Aéreo de Ucrania. "Vierten dinero en ello. Todos los que saben cómo funciona Rubikon están de acuerdo en una cosa: es muy eficaz".

Los resultados hablan por sí solos. Cuando Rubikon apareció en diferentes sectores del frente, algunas brigadas ucranianas perdieron entre el 40% y el 70% de sus posiciones de UAV en una semana. En Kursk, donde las fuerzas ucranianas habían logrado incursiones exitosas en territorio ruso, Rubikon cortó sistemáticamente las líneas de suministro mediante ataques de drones coordinados desde múltiples ángulos, forzando la retirada ucraniana.

Su arsenal incluye drones FPV con cámaras térmicas para ataques nocturnos, sistemas de fibra óptica, y drones "mothership" como el Molniya —construido en contrachapado— que puede transportar dos FPV más pequeños hasta 30 kilómetros detrás de las líneas enemigas antes de liberarlos.

Pero su arma más devastadora es la guerra electrónica. Los equipos Rubikon son expertos en rastrear señales de drones ucranianos hasta sus fuentes, permitiendo ataques contra los propios pilotos. Eliminar al piloto es más valioso que destruir un dron individual.

"No tienen días libres", dice un soldado ucraniano. "Pueden trabajar 24 horas... Antes de que llegara Rubikon, esto parecía unas vacaciones".

El comandante de drones ucraniano Yurii Fedorenko es directo: "Rubikon puede escalar rápidamente unidades de drones usando ventajas en mano de obra y recursos financieros que Ucrania no puede replicar". Es el reconocimiento honesto de que, en esta dimensión específica del conflicto, Rusia ha logrado ponerse al día.



Interceptores: La nueva frontera de la Defensa


Quizás la innovación defensiva más notable de 2025 ha sido el surgimiento de los drones interceptores: FPV kamikazes especializados en perseguir y destruir otros drones en pleno vuelo.

Con forma de cúpula, capaces de alcanzar velocidades superiores a 300 km/h, estos interceptores se han convertido en una categoría completa de armamento. Cuestan alrededor de $5.000 cada uno - lo cual es barato, comparado con misiles antiaéreos tradicionales, que pueden costar millones - y en el récord de ataque ruso del 7 de septiembre (810 drones), derribaron aproximadamente una quinta parte.

Los expertos afirman que los interceptores de drones son la mejor respuesta de Europa a la creciente amenaza de drones rusos. El problema: Europa aún no tiene ni los sistemas ni los recursos humanos necesarios para operarlos a escala.



The Economist

Lecciones para el Mundo


La guerra en Ucrania es un laboratorio vivo del futuro del combate. Más de 400 tipos diferentes de drones se utilizan actualmente en el conflicto. El ecosistema descentralizado de Ucrania ha permitido innovación rápida. La estructura centralizada de Rusia ha permitido sistematización a escala.

Para Occidente, las lecciones son incómodas. En septiembre de 2025, múltiples incursiones de drones se registraron en países vecinos a Ucrania, con el caso más impactante en Polonia. Drones rusos modificados específicamente para alcanzar tales rangos largos penetraron el espacio aéreo polaco, algunos reportados como armados.

Estados Unidos ha anunciado su doctrina "Unleashing American Drone Dominance", centrada en FPVs desechables con planes de desplegar hasta 10,000 vehículos aéreos de bajo costo en 12 meses. El Reino Unido está reestructurando sus capacidades militares, con el 80% enfocándose en sistemas no tripulados. La Unión Europea ha discutido planes para un "muro de drones" a lo largo de sus fronteras con Rusia y Ucrania. Aunque este último punto me provoca muy serias dudas técnicas.

Pero el énfasis está en el hardware, no en el humanware. Los gobiernos pueden proporcionar a sus fuerzas miles de drones avanzados, pero sin personal entrenado para operarlos, el equipo se vuelve inútil.



El Peso del Equilibrio Tecnológico


Mientras escribo estas líneas, los enjambres de drones surcan los cielos de Donetsk, los cables de fibra óptica se desenrollan sobre campos de batalla helados, y en algún lugar, un piloto de 20 años con gafas FPV inmersivas persigue un objetivo a 30 kilómetros de distancia con un dron que costó menos que su smartphone.

La paradoja de 2025 es que la guerra más tecnológicamente avanzada de la historia está siendo librada, en gran medida, con tecnología accesible. Drones comerciales modificados. Cables del siglo pasado. Software de código abierto. Y la habilidad irremplazable de seres humanos entrenados.

La verdadera revolución no es la IA - aunque está llegando -. Es la democratización de la letalidad a distancia. Es el hecho de que $1,000 en componentes y tres meses de entrenamiento pueden neutralizar un vehículo blindado de $4 millones. Es que una pequeña nación puede infligir daños estratégicos masivos a una superpotencia nuclear con ingenio, planificación y audacia.

"La integración masiva de inteligencia artificial en la guerra de drones podría marcar un punto de inflexión en el futuro cercano", concluye un análisis del Center for Strategic and International Studies. "Mejorando el procesamiento de datos, reconocimiento de objetivos y toma de decisiones autónoma, con humanos involucrados solo en la etapa final de compromiso".

Puede ser. Pero por ahora, en enero de 2026, cuando el mundo observa con fascinación y horror el cielo sobre Ucrania, lo que vemos es algo más fundamental: la prueba de que la guerra ha cambiado para siempre, y que el factor humano - creatividad, adaptabilidad, coraje - sigue siendo el arma más letal de todas.

Incluso cuando se controla desde una pantalla, a miles de kilómetros de distancia.

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22/12/25

2025, un año de lecturas

Sí, otra lista más con los mejores lo-que-sea de 2025. En esta ocasión, como viene siendo habitual en mi blog, os traigo una lista de algunas buenas lecturas que tuve en 2025. No es una lista que aspire a ser mejor que la otras. Simplemente es la mía.


El poder de los sin poder (Václav Havel)


Este libro explora la naturaleza del gobierno totalitario en Checoslovaquia durante la ocupación soviética. Havel ofrece una reflexión profunda sobre las formas en que la persecución política conduce al silencio, la complicidad y la obediencia entre la población. Este comportamiento, a su vez, profundiza y amplía el alcance y el poder del control despótico. Aquellos que se niegan a repetir como loros lo que dice el régimen, que dicen la verdad y viven con autenticidad, representan una amenaza existencial para el gobierno totalitario y la ideología que lo sustenta.

Es decir, cuando empieza a caer un régimen, ¿qué es lo que lo impulsa? ¿Qué ha estado haciendo la población mientras se percibía que el régimen no tenia fisuras? ¿Es repentino que de un día para otro el pueblo proteste masivamente contra un gobierno, o son tareas silenciosas y opiniones fuera del sistema las que alimentan estas revoluciones?

Como castigo por escribir este libro, Havel fue perseguido, acosado, interrogado repetidamente y, finalmente, pasó casi cuatro años en prisión como disidente político. Tras su salida de prisión, continuó escribiendo y hablando con valentía en contra de las violaciones de los derechos individuales en su país. Poco después de la Revolución de Terciopelo (otoño de 1989), Havel se convirtió en presidente de Checoslovaquia y, posteriormente, en 1993, en presidente de la recién formada República Checa.

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Material world: Arena, sal, acero, cobre, petróleo y litio (Ed Conway)


Material World parece un libro anodino. Uno de esos oscuros, pesados y solitarios libros esperando en alguna biblioteca especializada, que ocasionalmente puede ser consultado por algún científico despistado. Además, el título comienza en inglés. Buf, vaya chapa.

Pero no.

Ha sido una de las lecturas de divulgación más interesantes del año. Tal y como promete el título, la obra consiste en la descripción, exploración, industria y comercio de los 6 materiales más importantes para la Humanidad. Arena, sal, acero, cobre, petróleo y litio.

No es un libro de química básica ni se entretiene en dar descripciones aburridas sobre las propiedades de los materiales. Más bien, el autor narra qué se encontró en los diferentes viajes que realizó por el mundo persiguiendo las minas y lugares de extracción de estos materiales, y lo enlaza con la historia que hubo detrás de su descubrimiento, de su industrialización, de cómo nos afecta a nuestra vida, de qué personajes o empresas hubo detrás de ellos... Me ha recordado bastante al recomendable libro El mundo está en venta: La cara oculta del negocio de las materias primas, donde habla más del dominio de diferentes empresas y países de los materiales, desde un punto de vista más político y financiero.

Todo esto, contado de un modo muy ameno y entretenido para los que disfrutamos de un buen libro de divulgación, en un momento donde la "crisis" de las materias primas está más en el candelero que nunca en los medios.

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Cómo dejamos de pagar por la música (Stephen Witt)

El relato que ha llegado hasta nuestros días es que muchas discográficas del siglo pasado, al comienzo del nuevo quebraron. La respuesta habitual es que cobraban demasiado por los discos, y que piratear y descargar música en el clásico Kazaa, eMule o sucedáneos había sido una buena lección para que espabilasen. ¿Cómo surgió el Kazaa, cómo fue posible reducir archivos de música de discos compactos de 700 MB de almacenamiento, en archivos manejables y capaces de descargarse a través de nuestras vetustas conexiones de módems 54k?

En esto y mucho más en lo que se centra este libro. No solo eso, sino que -para mi sorpresa- el pilar fundamental de toda esta revolución tecnológica fue la creación del formato MP3 por parte de investigadores del Instituto Fraunhöfer alemán. Pero una vez creada esta poderosa herramienta que reducía las canciones de 100MB a solo 3MB, ¿quién se dedicó a colgar música pirata en la Red? ¿Cómo se organizaban? ¿Por qué lo hicieron? ¿A qué se enfrentaban? ¿Cómo era su vida? ¿Y cómo era la vida de los grandes directivos de la industria musical mientras todos estos cambios estaban estallando?

La obra que acabo de leer me ha resultado deliciosa, y estructura todo lo que he mencionado, en una forma de novela donde los diferentes personajes (industria, piratas, investigadores...) terminan cruzándose a lo largo de sus páginas, mientras todos ellos han ido construyendo lo que será un gran castillo final. Este libro no está salpicado de lírica ni flujos de conciencia, y es el tipo de obra donde el pretérito simple es el rey de la trama. Aún así, el autor intercala los diferentes frentes de forma muy entretenida, y logrando que la vida de los personajes nos interese y queramos conocer qué es lo que les pasa.

El hilo cronológico de los acontecimientos llega hasta 2010 aproximadamente, en los albores del modelo de pago musical actual, en forma de licencias, royalties y modelo de Spotify.

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La ciudad de los vivos (Nicola Lagioia)


Es una maravilla de libro, escrito con rigor, con criterio, con ritmo y que deja, a la vez, un poso muy amargo y una senda para reflexionar sobre nosotros mismos y sobre la sociedad y las ciudades en la que vivimos.

¿Qué cuenta La ciudad de los vivos? Cuenta Roma y cuenta el asesinato de Luca Varani ocurrido en 2016. Lagioia hace de Truman Capote para intentar entender porqué ocurrió el asesinato y que llevó a los asesinos, Manuel Foffo y Marco Prieto a cometerlo. Lagioia quiere saber qué sociedad, la romana, la italiana, la europea, la occidental ,crea el caldo de cultivo para un crimen así y después lo devora como carnaza, como espectáculo. Lagioia disecciona como desde la prensa, las redes sociales, la sociedad se juzgan los crímenes, y cualquier otra cosa, desde la atalaya a la que nos subimos todos, el pedestal del «yo no lo haría» y el «son monstruos». 

La realidad que Lagioia nos muestra, descubre para nosotros y para sí mismo es que un crimen así lo puede realizar cualquiera, ninguno estamos a salvo de convertirnos en eso que juzgamos tan alegremente y con tanta superioridad moral. El ritmo de la novela es trepidante, empiezas a leer y no puedes dejarlo. Vamos saltando de testimonio en testimonio, de noticia en noticia hasta contarlo todo, como si recompusiéramos un espejo roto. Además de todo esto, Lagioia es un personaje de la historia contando su propio enganche con el asesinato, todos los implicados y con Roma. Del crimen consigue distanciarse, de Roma no.

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El suicidio de Occidente (Alicia Delibes)

Ha sido uno de los libros de educación que más me ha enseñado. Trata sobre la deriva política, y cómo los diferentes gobiernos y sociedades han echado a perder el sistema educativo en todo el mundo.

Con Rousseau como pilar ideológico, la autora explica cómo los sucesivos cambios de leyes han dilapidado y desincentivado la meritocracia, la excelencia, la disciplina y otra serie de valores.

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¡Felices Fiestas a todos!

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16/12/25

¿Por qué estoy en contra del aprendizaje personalizado con la IA?

En 2013, Max Ventilla, un ejecutivo estrella de Google, decidió que el sistema educativo era un algoritmo ineficiente que necesitaba ser refactorizado. Su solución fue AltSchool. Con 170 millones de dólares en capital de riesgo (respaldados por Mark Zuckerberg y Peter Thiel), AltSchool prometió el santo grial de la educación: la personalización total a través del Big Data.

Las aulas de AltSchool parecían el sueño húmedo de un ingeniero de visión por computador. Cámaras y micrófonos grababan cada interacción. Sensores rastreaban el movimiento. Los estudiantes no seguían un currículo; seguían "listas de reproducción" (playlists) generadas por software. La promesa era seductora: usar la misma tecnología que recomienda tu próxima serie en Netflix para recomendar tu próxima lección de matemáticas.

En 2019, AltSchool cerró sus puertas, admitiendo que el modelo era "económicamente insostenible" y pedagógicamente cuestionable. Los padres se quejaron de que sus hijos pasaban el día mirando pantallas; los profesores sufrieron un burnout masivo intentando alimentar a la máquina de datos.

¿Por qué falló una de las startups mejor financiadas de la historia EdTech? Porque cometieron el error clásico de la ingeniería aplicada a las humanidades: confundieron la optimización de la eficiencia con el acto de educar.


El Sueño Aristócrata y la Falacia de la Escala


La obsesión con el "Aprendizaje Personalizado" no es nueva. De hecho, es la forma más antigua y elitista de educación.

Piensen en John Stuart Mill o en Alejandro Magno. Ellos tuvieron la versión original del aprendizaje personalizado: un tutor humano experto (su padre o Aristóteles, respectivamente) dedicado enteramente a ellos. El tutor conocía sus debilidades, adaptaba el tono a su estado de ánimo y aceleraba o frenaba según la curiosidad del alumno.

El objetivo de la tecnología educativa (EdTech) siempre ha sido noble: democratizar ese privilegio aristocrático. Escalar a Aristóteles. Si pudiéramos darle a cada niño pobre un tutor digital en su bolsillo, cerraríamos la brecha de desigualdad.

HackEducation


Pero aquí es donde la industria nos vendió gato por liebre. Lo que Silicon Valley llama "personalización" hoy en día no es un tutor socrático. Es, en palabras de los investigadores Neil Selwyn y Caroline Pelletier, una estandarización disfrazada.

El software no te permite explorar caminos divergentes (como haría un tutor humano). El software optimiza la ruta más rápida entre el punto A (ignorancia) y el punto B (pasar el test). Si tardas más, el sistema no asume que estás reflexionando; asume que eres un bug en el proceso de ingestión de datos.



La Torre de Babel Semántica


Si preguntas a cinco ingenieros qué es el "Aprendizaje Personalizado", obtendrás cinco respuestas diferentes. Una revisión sistemática reveló un caos absoluto: la industria usa indistintamente términos como "adaptativo", "individualizado" y "personalizado".

Paradójicamente, el pasado mes de noviembre se produjo un repentino aumento de las búsquedas en Google de términos relacionados con la «educación personalizada», probablemente debido al anuncio de ChatGPT para educadores.


Es realmente curioso cómo Bill Gates ha definido el aprendizaje personalizado a lo largo de los últimos años.

La cruda realidad técnica es esta: el 90% de lo que se vende como "IA Personalizada" es simplemente instrucción individualizada. Es el mismo menú para todos los comensales, la única diferencia es que unos lo mastican rápido y otros lento. No hay adaptación real del contenido ni del método, solo del ritmo. Es el fordismo aplicado a la mente, pero con una interfaz de usuario más bonita.

Para entender por qué la EdTech moderna se siente tan fría, tenemos que mirar bajo el capó, hacia un paper que cambió la industria para siempre.

Hasta 2015, los sistemas de tutoría inteligente usaban modelos estadísticos transparentes (como el Bayesian Knowledge Tracing), basados en teorías cognitivas sobre cómo aprendemos. Pero en la conferencia NeurIPS 2015, Chris Piech y su equipo de Stanford presentaron el artículo titulado "Deep Knowledge Tracing".

Propusieron usar Redes Neuronales Recurrentes (LSTMs) para modelar el conocimiento del estudiante. Al alimentar a la red neuronal con millones de datos de aciertos y fallos, el modelo "Deep Learning" logró predecir con una precisión asombrosa (un 25% mejor que los modelos anteriores) si un estudiante fallaría la siguiente pregunta.

Desde el punto de vista de Computer Science, fue un triunfo. Pero desde el punto de vista pedagógico, fue una tragedia.

Al pasar al Deep Learning, convertimos al estudiante en una "caja negra". El sistema representa el conocimiento del alumno como un vector de números en un espacio latente de alta dimensión. La máquina sabe que vas a suspender, pero matemáticamente no puede decirnos por qué. ¿Es por falta de atención? ¿Por dislexia? ¿Por un mal concepto base? El vector no tiene explicabilidad.

Pasamos de intentar entender la mente del estudiante a simplemente predecir su comportamiento click a click. Ganamos eficiencia predictiva, pero perdimos la capacidad de diagnóstico humano.

Educase




La Realidad: El Profesor como Gestor de Datos

La narrativa de ventas, impulsada por figuras como Bill Gates, es que la IA "liberará" a los profesores de las tareas repetitivas para que puedan "conectar" con los alumnos. La realidad en las aulas es la opuesta.

Al introducir estas plataformas de caja negra, no hemos liberado a los docentes; los hemos convertido en técnicos de soporte de IT y analistas de datos de bajo nivel. En lugar de mirar a los ojos a un alumno para detectar si está triste (algo que ningún LSTM puede vectorizar), el profesor pasa la clase mirando dashboards que le dicen quién está en rojo y quién en verde.

El aprendizaje real es un proceso caótico, social y profundamente ineficiente. Requiere tropezar, divagar y conectar emocionalmente. Al intentar "optimizar" la educación como si fuera una cadena de suministro, AltSchool y sus sucesores olvidaron la lección más importante de la computación:

Hay cosas que son features, no bugs. La necesidad humana de conexión, la imprevisibilidad de la curiosidad y la lentitud del pensamiento profundo no son problemas de latencia que debamos eliminar. Son la razón por la que aprendemos.

Mientras sigamos intentando codificar a Aristóteles en una red neuronal, seguiremos fracasando. La verdadera educación personalizada escalable no vendrá de un mejor algoritmo, sino de usar la tecnología para potenciar, y no reemplazar, la ineficiente y maravillosa conexión humana.


Conclusión

Lo que yo creo es que el camino a seguir para la tecnología educativa (o cualquier software para usar en clase, independientemente de si persigue el aprendizaje personalizado) debería ser combinar la experiencia del profesor, por ejemplo, en motivar a los alumnos y evaluar ideas complejas, con la capacidad de la tecnología para hacer cosas como ampliar las clases, involucrar a los alumnos en prácticas espaciadas y repetitivas, y aplicar reglas de forma coherente para que la calificación sea justa. Además, los profesores deberían recibir formación en el uso de las nuevas tecnologías. Antes de adoptar nuevas tecnologías educativas, los educadores deberían investigar cómo la tecnología personaliza la experiencia de aprendizaje, cómo construye la memoria a largo plazo, cómo favorece la atención y qué pruebas hay sobre su eficacia.

Ya veremos.








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1/12/25

El robot de 39.000 millones de dólares tiene arañazos

Cuando Brett Adcock publicó las fotos este noviembre que acabamos de dejar atrás, nadie esperaba ver eso. Sus robots humanoides Figure 02, recién retirados tras 11 meses trabajando en la planta de BMW en Carolina del Sur, estaban cubiertos de arañazos, rozaduras y suciedad industrial. El acabado negro brillante con el que habían llegado a la fábrica se había convertido en un mapa de marcas de guerra. "Despliegue en el mundo real", escribió Adcock en el post.

Y tenía razón. Porque esos arañazos valían exactamente 36.400 millones de dólares.

En febrero de 2024, Figure AI levantó 675 millones de dólares con una valoración de 2.600 millones. Dieciocho meses después, en septiembre de 2025, la empresa recaudó más de mil millones con una valoración de 39.000 millones. Un crecimiento del 1.400% impulsado, en gran parte, por la narrativa de que sus robots no eran humo de laboratorio, sino máquinas capaces de trabajar en una línea de producción real junto a 11.000 empleados humanos. Y eso, sin que la empresa Figure declare ingresos de ningún tipo. Esa es parte de la historia. Es pura apuesta especulativa basada en el potencial futuro, no en rentabilidad actual. 


La tarea que realizaban no era particularmente glamurosa. Los humanoides levantaban piezas de chapa metálica de contenedores y las colocaban en dispositivos de soldadura con una tolerancia de 5 milímetros. Después, brazos robóticos tradicionales completaban la soldadura. Ciclo de 84 segundos. Repetir. Durante 10 horas al día, de lunes a viernes. Al final del proyecto, habían cargado más de 90.000 piezas y contribuido a la producción de más de 30.000 BMW X3.

Los inversores lo adoraron. Microsoft, NVIDIA, Jeff Bezos, Intel Capital: todos apostaron. Goldman Sachs proyecta que el mercado de robots humanoides podría alcanzar los 38.000 millones para 2035, y Figure AI se posiciona como el líder inevitable de esa revolución. Adcock habla de vender "millones, quizás miles de millones" de humanoides.

Pero hay un problema con las narrativas de Silicon Valley: tienden a adelantarse a la realidad.

En junio de 2025, la revista Fortune decidió verificar las afirmaciones de Adcock sobre su "flota" de robots realizando "operaciones de extremo a extremo" en BMW. El portavoz de BMW, Steve Wilson, reveló que solo había un único robot Figure operando en la planta en un momento dado, y que inicialmente trabajaba solo durante horas no productivas. No era exactamente la revolución manufacturera que los titulares prometían.

Figure AI no respondió a las solicitudes de aclaración de Fortune. En su lugar, dejaron que los datos hablaran: 1.250 horas de tiempo operativo, con mínimos fallos de hardware. Precisión superior al 99%. Y sí, esos arañazos que demostraban que las máquinas habían sobrevivido al entorno industrial más duro que existe.

El mayor dolor de cabeza técnico fue, irónicamente, uno de los aspectos más humanos del diseño. El antebrazo emergió como el principal punto de fallo debido a la complejidad de tener tres grados de libertad, gestión térmica y cableado en una extremidad de tamaño humano. El movimiento constante alteraba y hacía sufrir los microcontroladores y el cableado. Resulta que imitar la anatomía humana en metal y silicio es más complicado de lo que parece en los renders 3D.

Esas lecciones alimentaron el diseño del Figure 03, que elimina la placa de distribución y el cableado dinámico en la muñeca. Los controladores de motor ahora se comunican directamente con el ordenador principal. Más simple, más robusto, más preparado para escalar. O eso es lo que Figure promete.

Interesting Engineering


Conclusiones y viabilidad económica


Mientras tanto, la pregunta sigue en el aire: ¿estamos ante el nacimiento de una industria multimillonaria o ante una burbuja espectacular? Dos robots trabajando en una sola fábrica no son exactamente la singularidad robótica. Pero tampoco lo era el primer iPhone.

No hay información pública sobre el coste operativo específico del Figure 02 en BMW. Pero podemos inferir que si completaron un ciclo de carga en 84 segundos (incluyendo 37 segundos para la carga), un humano probablemente haría esa tarea en tiempo similar o más lento, pero solo trabajaría 8 horas vs las 10 que trabajó el robot.

BMW pagó (presumiblemente) cientos de miles de dólares por robots experimentales que hacen un trabajo que un humano haría por 40.000-50.000 dólares al año. La apuesta es que dentro de 2-3 años, ese mismo robot costará 50.000 dólares y trabajará el triple de horas.

Hay quienes pensamos que un brazo robótico actual ya realiza mucho mejor y más rápido la tarea del robot humanoide en este experimento. Y es verdad. Pero al mismo tiempo, también es verdad que introducir en las fábricas muchísimos brazos robóticos obligaría a transformar sustancialmente el entorno, mientras que meter miles de robots humanoides no lo requeriría.

Una de las claves (en teoría) de la tecnología de Figure es la capacidad de enseñarle nuevas tareas, a través de LLMs e información visual, gracias a su sistema Helix. Pero ojo, porque no es oro todo lo que reluce y enseñar nuevas órdenes a un robot no es tan fácil como hacerlo con un empleado humano y puede que haya mucho marketing en esas promesas.

Los arañazos en esos Figure 02 retirados cuentan una historia diferente a la de los renders perfectos y los pitch decks de capital riesgo. Cuentan la historia de máquinas que realmente trabajaron, que fallaron, que aprendieron. Y en Silicon Valley, donde la diferencia entre realidad y ficción se mide en valoraciones de mercado, eso podría valer 39.000 millones de dólares.

O quizás solo valga unos cuantos arañazos.

Ya veremos.



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24/11/25

El mito del derroche de agua en los centros de datos

Probablemente hayas visto los titulares: la IA está consumiendo mucha agua. Los centros de datos están agotando los pozos. Las comunidades se están quedando sin agua mientras los gigantes tecnológicos entrenan a sus chatbots. Un libro muy popular incluso afirmaba que un solo centro de datos de Google en Chile consumiría mil veces más agua que toda una ciudad.

Solo hay un problema: los cálculos son completamente erróneos.

Considera estas afirmaciones comunes:

«Los centros de datos de Texas están obligando a los residentes a ducharse menos tiempo». ¿La realidad? Los centros de datos aumentaron en torno al 0,005 % la demanda de agua de Texas, lo que equivale a que 1600 personas se mudaran a un estado de 30 millones de habitantes.

«Los centros de datos se construyen en zonas con escasez de agua». En el condado de Maricopa, Arizona, una de las zonas con mayor escasez, los centros de datos consumen el 0,12 % del agua del condado. Los campos de golf consumen el 3,8 %. Por cada galón consumido, los centros de datos generan 50 veces más ingresos fiscales que los campos de golf.



¿Cuál es el impacto real?


Esto es lo que no han encontrado las investigaciones: ni un solo caso en el que el funcionamiento de los centros de datos haya aumentado las facturas de agua de los hogares en Estados Unidos.

Ni en el condado de Loudoun, Virginia, donde se concentra el mayor número de centros de datos del mundo.

Tampoco en The Dalles, Oregón, donde el 29 % del agua de la ciudad se destina a un centro de datos de Google. Cuando las tarifas aumentaron en 2025 para mejorar las infraestructuras, las tarifas de Google redujeron el impacto. Sin los ingresos del centro de datos, las facturas domésticas habrían aumentado un 23 %. En cambio, solo aumentaron un 7,3 %.

Tampoco en Mesa, Goodyear ni en ninguna de las otras doce localidades en las que los periodistas han dado la voz de alarma.

¿El motivo? Estados Unidos separa los mercados residenciales y comerciales del agua específicamente para evitar que las industrias compitan con los hogares. Cuando los centros de datos requieren mejoras en la infraestructura, suelen financiarlas, como la contribución de 31 millones de dólares de Microsoft a una planta de reciclaje de agua en Quincy, Washington, que ahora da servicio a toda la comunidad.
Zutacore


Zutacore

La única historia real, que no tenía que ver con el consumo de agua


El New York Times publicó una noticia sobre el centro de datos de Meta en Social Circle, Georgia, donde se secaron los pozos cercanos. Lo que no se mencionaba en el artículo era que el centro de datos aún no se había puesto en marcha. El problema eran los sedimentos de la construcción, algo que podría ocurrir en cualquier proyecto de edificación.

El subtítulo seguía diciendo: «Los gigantes tecnológicos están construyendo centros de datos que consumen mucha agua. Esto ha causado problemas a las personas que viven cerca».

Eso no es engañoso, es falso.



Por qué las cifras dan miedo


A los periodistas les encanta comparar los centros de datos con los hogares, pero estos solo representan alrededor del 1 % de la huella hídrica total de los estadounidenses. El 99 % restante se destina a la producción de alimentos, la generación de electricidad y la fabricación de productos.

Todos los centros de datos juntos utilizan alrededor del 0,05 % del agua dulce de Estados Unidos, menos que la huella hídrica de Paterson, Nueva Jersey. Pasamos la mitad de nuestras horas de vigilia conectados a Internet. Es casi milagroso que esta infraestructura utilice una fracción tan pequeña de nuestros recursos.

Otro truco: informar del consumo máximo de agua permitido como consumo real. Los permisos cubren los peores escenarios posibles: todos los servidores a plena capacidad en el día más caluroso. El consumo real suele ser entre un 20 % y un 50 % inferior.



¿Qué pasará en el futuro?

NYTimes


Los centros de datos están creciendo rápidamente. Algunas estimaciones sugieren que el consumo de agua podría cuadruplicarse para 2028. Pero incluso cuadruplicado, estamos hablando del 0,2 % del consumo nacional de agua dulce, lo que sigue siendo menos que la huella del estilo de vida de 800 000 personas en un país que suma 1,6 millones de personas al año.

La verdadera pregunta no es si los centros de datos utilizan agua, ya que todo la utiliza. La pregunta es si la utilizan de manera eficiente en relación con el valor creado. Los centros de datos generan aproximadamente 20 000 $ en ingresos por cada mil galones consumidos. La agricultura genera 19 $. La generación de energía eléctrica genera 312 $.



La realidad al completo


Las comunidades locales deben examinar minuciosamente los proyectos de centros de datos y negociar condiciones justas. Existen preocupaciones medioambientales legítimas sobre la IA: consumo de energía, residuos electrónicos, huella de carbono de los modelos de entrenamiento. En algunos casos, como las instalaciones de xAI en Memphis, existen preocupaciones reales sobre la contaminación atmosférica.

Pero cuando los errores matemáticos se multiplican por miles, cuando los accidentes de construcción se informan erróneamente como fallos operativos, cuando impactos del 0,005 % se presentan como catástrofes, hemos perdido el norte.

¿La ironía? Este alarmismo dificulta abordar los problemas medioambientales reales. Cuando la gente descubre que la «crisis del agua» era tremendamente exagerada, se vuelve escéptica ante todas las preocupaciones medioambientales sobre la IA, incluidas las legítimas.

La crisis del agua de la IA es real en un sentido: es una crisis en la forma en que verificamos las fuentes e informamos sobre la tecnología. Hasta que no solucionemos eso, lo más derrochador de la IA podría no ser su consumo de agua, sino toda la atención que estamos desperdiciando en un problema que apenas existe.




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