El invierno llega a su fin y, a pesar de que se han registrado episodios de frío intenso en todo el país, incluso nevadas realmente copiosas, ya puede decirse que ha sido bastante cálido. De hecho, la propia AEMET asegura en su blog que se trata del tercero consecutivo en el que no se produce ninguna ola de frío, según la definición dada por la Organización Meteorológica Mundial. Esto, unido a la gran cantidad de precipitaciones registradas, podría hacer más fuerte a un clásico enemigo de todos los veranos: el mosquito.

Un artículo publicado en Popular Science aborda el tema. No en España, sino a nivel global. A pesar de desaparecer en invierno, los expertos consultados señalan que estos insectos poseen una notable capacidad de adaptación al frío. Aunque las bajas temperaturas pueden afectar a algunos individuos, muchas especies han desarrollado mecanismos biológicos que les permiten resistir hasta que regresan las condiciones favorables.

Cómo sobreviven los mosquitos al invierno

Según explica el entomólogo Brian Lovett, de la Universidad de Cornell, muchos mosquitos pasan los meses fríos en estado de latencia. Algunos permanecen como larvas en ambientes húmedos y protegidos, mientras que otros sobreviven como adultos refugiados bajo tierra o en espacios resguardados.

Una de las estrategias más eficaces corresponde a las hembras que ya se han apareado antes de la llegada del frío. "Ese es un estado muy valioso. En cuanto las condiciones se vuelven favorables, puede emerger y poner huevos, iniciando la siguiente generación cuando percibe que el entorno es adecuado", explicó Lovett.

La humedad puede favorecer su aparición

Aunque el frío extremo puede eliminar parte de la población, los especialistas subrayan que el factor más determinante para los mosquitos suele ser la disponibilidad de agua. Y este año, en España, ha caído mucha. Lovett afirma que "lo más natural que se puede usar para matar un mosquito es la sequedad", ya que muchas especies dependen de entornos húmedos para sobrevivir.

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Por ese motivo, inviernos con abundante nieve o precipitaciones podrían generar el efecto contrario al esperado. La acumulación de humedad y la aparición de agua estancada pueden crear condiciones favorables para que más mosquitos emerjan cuando suban las temperaturas. Algo que sucederá más pronto que tarde.

Yuri Gagarin ha sido durante décadas protagonista indiscutible de los libros de historia como el primer ser humano en viajar al espacio. Sin embargo, algunos historiadores de la exploración espacial sostienen que ese título podría ser más discutible de lo que parece. Así lo explican en un artículo publicado en New Scientist, en el que aseguran que todo depende de dónde se sitúe la línea.

La cuestión gira en torno a un debate científico y cultural: ¿dónde empieza el espacio? La Federación Aeronáutica Internacional fija ese límite en la conocida línea de Kármán, situada a unos 100 kilómetros de altura. En cambio, algunas instituciones estadounidenses utilizan un umbral diferente, el cual ubican a 80 kilómetros sobre la superficie terrestre.

Estas fronteras no responden a una barrera física clara, sino a criterios técnicos. Básicamente marcan el punto en el que la atmósfera se vuelve demasiado tenue para que un avión pueda volar utilizando la sustentación del aire. Por ese motivo, muchos científicos consideran que estas definiciones son convenciones prácticas más que límites naturales.

La idea de ver desaparecer el cielo azul

Algunos investigadores proponen una definición distinta basada en la experiencia humana. Según este enfoque, el verdadero primer astronauta sería la primera persona que vio cómo el cielo azul desaparecía y era sustituido por la oscuridad del cosmos. Durante siglos, muchas personas creían que el universo era azul porque confundían el color del cielo con el propio espacio.

Varios vuelos estratosféricos de mediados del siglo XX estuvieron cerca de ese momento histórico. En 1935, el globo científico Explorer II, pilotado por Albert Stevens y Orvil Anderson, alcanzó 22,1 kilómetros de altura. Desde esa altitud describieron un cielo muy oscuro, aunque todavía lo percibieron como "muy azul oscuro".

El Explorer II (American Philosophical Society/Science Photo Library)

El salto definitivo podría haber llegado en 1956 con el vuelo del globo Strato-Lab I. Sus pilotos, Malcolm Ross y Lee Lewis, alcanzaron los 23,2 kilómetros de altura y, según informes de la Marina estadounidense, observaron por primera vez un cielo completamente negro sobre sus cabezas.

Experimentos previos a la carrera espacial

Otros vuelos reforzaron esta percepción. El científico David Simons ascendió en 1957 hasta unos 30,9 kilómetros durante la misión Manhigh II, donde describió con detalle el horizonte terrestre fundiéndose con la oscuridad del espacio. Años más tarde, en 1960, el militar Joseph Kittinger también observó esa oscuridad durante su salto desde 31,3 kilómetros de altura.

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A pesar de estos precedentes, la historia sigue señalando a Yuri Gagarin como el primer astronauta. Su vuelo a bordo de la nave Vostok 1 en 1961 no solo alcanzó el espacio según los criterios modernos, sino que completó la primera órbita humana alrededor de la Tierra, un hito que marcó el inicio de la verdadera era espacial.

Una imagen captada por los satélites del programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea (ESA) ha despertado el interés de la comunidad científica al mostrar un fenómeno inusual en la Antártida: extensas zonas del hielo marino y del océano cercano presentan un tono verdoso. Al parecer, es provocado por la actividad de un microorganismo marino.

La escena fue registrada el 2 de marzo de 2026 por uno de los satélites Sentinel-3, que observó una amplia franja del mar de la Cooperación situada frente a la costa oriental del continente antártico. En la imagen puede apreciarse una extensa mancha verde extendiéndose entre los fragmentos de hielo flotante.

Según la información difundida por el programa europeo de observación terrestre Copernicus, la tonalidad verde aparece cuando las aguas superficiales concentran una elevada cantidad de fitoplancton, organismos microscópicos capaces de realizar fotosíntesis y fundamentales para el equilibrio de los ecosistemas marinos.

El ciclo natural que explica el color verde

Este fenómeno está ligado al ritmo estacional del océano Austral. Cuando termina la larga noche austral y vuelve la luz solar, las condiciones favorecen el crecimiento del fitoplancton. Al mismo tiempo, el deshielo del hielo marino libera nutrientes que enriquecen las aguas superficiales.

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La combinación de luz y nutrientes provoca las llamadas floraciones de fitoplancton, episodios de gran actividad biológica que pueden modificar el color del mar. Cuando estas concentraciones son muy elevadas, el agua adquiere un aspecto verdoso visible incluso desde el espacio.

Los satélites Sentinel permiten seguir el fenómeno

Otra imagen obtenida ese mismo día por el satélite Sentinel-2 muestra con mayor detalle la estructura de la mancha verde. En ella se distinguen filamentos y trazos de color verde pálido que serpentean entre los fragmentos de hielo marino, dibujando el movimiento de las corrientes superficiales ricas en fitoplancton.

Imagen ampliada de la zona ((European Union, Copernicus Sentinel-3 imagery)

Las observaciones realizadas por los satélites del programa Copernicus permiten detectar y vigilar estas floraciones en regiones remotas del planeta. Gracias a estos datos, los científicos pueden analizar cómo evolucionan los ecosistemas marinos que rodean la Antártida y evaluar cómo responden a los cambios ambientales en los océanos polares.

El reciente ataque de Israel y EEUU a Irán ha confirmado lo que ya estábamos viendo en Ucrania: la guerra ahora se hace mayoritariamente con drones y misiles. Para defenderse de este tipo de ataques, EEUU ha anunciado escudos antimisiles como el Golden Dome (cúpula dorada), un sistema antiaéreo inspirado en el Iron Dome (cúpula de hierro) israelí. Estos sistemas detectan misiles entrantes con radares y satélites, calculan su trayectoria en milisegundos y lanza un misil interceptor para destruirlo en el aire antes de que alcance su objetivo.

Mientras que el Iron Dome lleva años operativo, y midiendo sus capacidades frente a los misiles iraníes, a Donald Trump se le está atragantando el despliegue de su ambiciosa cúpula dorada. Ahora, Europa también tiene operativo un sistema creado aquí, que no depende de tecnología israelí ni estadounidense.

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"Thales se enorgullece de contribuir a la soberanía de nuestras naciones con SkyDefender, la cúpula global de defensa aérea y antimisiles basada en nuestras últimas tecnologías avanzadas, desde la protección contra drones hasta las capacidades de alerta temprana", asegura Hervé Dammann, vicepresidente ejecutivo de Sistemas Terrestres y Aéreos de Thales. "Con SkyDefender, Thales ofrece un sistema probado en combate, fácil de integrar y disponible hoy, confirmando nuestra posición como socio de confianza a largo plazo para las fuerzas armadas".

SkyDefender tiene un radio de cobertura que alcanza los 5.000 kilómetros, suficiente para cubrir regiones enteras o varios países europeos de forma simultánea. No es un arma única sino lo que los ingenieros llaman un sistema de sistemas: una red de detección e intercepción organizada en capas y gestionada mediante inteligencia artificial.

Escudo antimisiles europeo, modular, multicapa y gestionado por IA. (Thales)

Mientras que Golden Dome tiene como objetivo interceptar amenazas como misiles balísticos intercontinentales y misiles hipersónicos en el espacio, la capa superior de SkyDefender funciona principalmente como un sistema de alerta temprana. Su misión principal es proteger contra misiles balísticos tácticos, misiles hipersónicos y misiles de crucero, pero también contra amenazas de baja cota como los drones, que se han convertido en el peor dolor de cabeza de los estrategas militares actuales.

El sistema opera en tres capas diferenciadas. La primera, a corto alcance, la forma ForceShield, que crea una burbuja de protección contra amenazas a muy baja altitud, como drones y misiles rasantes. La segunda, a alcance medio, se apoya en el sistema de defensa aérea franco-italiano de SAMP/T NG —desarrollado por Eurosam, una joint venture entre Thales y MBDA— equipado con el radar Ground Fire, capaz de detectar objetivos a 350 kilómetros e interceptarlos a 150 kilómetros usando misiles Aster 30 B1 NT.

La tercera capa, de largo alcance, emplea radares UHF y SMART-L MM que detectan amenazas hasta los 5.000 kilómetros, complementados por satélites geoestacionarios de Thales Alenia Space con sensores infrarrojos capaces de identificar un lanzamiento de misil antes de que ningún radar terrestre lo haya visto, calculando incluso la ubicación exacta del punto de origen.

Todo el conjunto está coordinado por SkyView, la plataforma de mando y control de Thales, que garantiza la interoperabilidad con redes de defensa de la OTAN y aliados a través de SkyView Alliance. El sistema puede integrar además misiles Martlet de guiado láser, misiles Mistral 3 de guiado infrarrojo y el cañón RapidFire de 40 mm CTA, opciones de respuesta rápida contra una amplia variedad de blancos hostiles.

La diferencia más relevante entre SkyDefender y la cúpula americana no es técnica, sino de calendario. El Golden Dome, anunciado en enero de 2025, no estará operativo antes de 2029 y sigue dependiendo de avances industriales todavía pendientes. SkyDefender, en cambio, está basado en sistemas ya desarrollados y, como dice Dammann, probados en condiciones reales de combate.

Thales asegura que el SkyDefender puede integrarse con equipos de defensa existentes en distintos países, incluidos los heredados de décadas anteriores, y actualizarse a medida que las amenazas evolucionen. La gran incógnita es si los gobiernos europeos adoptarán este sistema como estándar común o si cada país continuará comprando sistemas de forma fragmentada.

Aun así, Europa no parte de cero. Tras la invasión rusa de Ucrania en 2022, Alemania impulsó la European Sky Shield Initiative (ESSI), una propuesta de defensa en tres capas que agrupa a más de veinte países del continente. El problema es que, para construirla, Europa tuvo que tirar de tecnología ajena: el Arrow 3 israelí-estadounidense para interceptar misiles balísticos fuera de la atmósfera, el Patriot de Raytheon para la capa media, y el IRIS-T alemán de Diehl para el corto alcance, el único componente íntegramente europeo del conjunto.

A esto se suma nuestro acceso al escudo de la OTAN, con radares en Turquía, bases de interceptación en Rumanía y Polonia, el centro de mando en Ramstein y la base naval española de Rota como piezas clave del sistema. Pero en un momento en que los lazos transatlánticos se deshilachan y la fiabilidad de Washington como socio ya no se da por descontada, apuestas como el SkyDefender ofrecen una alternativa de defensa íntegramente europea.

El problema del Pixel 10a es que es prácticamente igual que el Pixel 9a. Llevo 15 días con él y a simple vista es prácticamente imposible diferenciarlos. La única diferencia física es que el pequeño reborde que rodea la cámara trasera ha desaparecido. Pero es algo que, con la funda puesta, pasa desapercibido. La cuestión es que la experiencia también es prácticamente la misma que hace un año. Sí, la pantalla es algo más brillante y la carga rápida es más potente. Pero los sensores de la cámara trasera y delantera, la batería, la RAM y el procesador son exactamente los mismos. Es normal que Google haya decidido mantener el precio. Lleva haciéndolo desde hace tres generaciones y es algo de aplaudir.

El Pixel 10a. Foto: M. McLoughlin

La cuestión es que el mayor rival del Pixel 10a no es ningún móvil chino. Tampoco ningún modelo de Samsung. Su mayor competencia es el modelo al que ha venido a sustituir, el Pixel 9a. La propia Google lo sigue vendiendo en su web a cien euros menos. En Amazon, el descuento es todavía más exagerado. Es probable, y hasta altamente recomendable, que quien esté pensando en un Pixel a este año le ponga ojitos al modelo de hace doce meses.

Como decía, a simple vista es difícil distinguir este móvil del anterior La estética sigue siendo muy reconocible dentro del catálogo de Google, con ese módulo de cámara completamente integrado en la trasera. En este modelo ahora queda totalmente enrasado con el resto del cuerpo. Es un detalle menor, pero tiene una consecuencia práctica que me gusta. El móvil no baila cuando lo apoyas sobre la mesa. La construcción es sólida. Los laterales son de aluminio, el frontal es de cristal y la parte trasera es de plástico. No transmite la sensación premium de los Pixel más caros ni de algunos rivales con trasera de vidrio, pero en la mano se siente robusto y agradable.

Donde sí me cuesta ser algo más benévolo es con los marcos. Son algo más grandes de lo que me gustaría ver en un móvil de 2026. No es dramático, pero sí da la sensación de que Google podría haber afinado un poco más el frontal. Aun así, en líneas generales me parece un teléfono cómodo. El tamaño está bien equilibrado y es bastante fácil manejarlo con una sola mano, algo que cada vez es menos habitual.

La pantalla es uno de esos puntos que ayuda a entender bien la propuesta. No es un panel que sobre el papel llame la atención, pero lo cierto es que funciona muy bien. Google monta un pOLED de 6,3 pulgadas con resolución Full HD y tasa de refresco de hasta 120 Hz. La nitidez es muy buena y el brillo máximo ha mejorado respecto al modelo anterior. En exteriores se defiende bastante bien incluso en días muy luminosos. En el día a día me ha parecido un panel muy sólido para este rango de precio. No es espectacular, pero sí claramente bueno. Eso sí, conviene revisar la configuración del panel y hacer unos pequeños ajustes para sacarle todo el partido como activar los 120Hz.

La mayor sorpresa cuando conocí el teléfono fue comprobar que Google no apostase por un Tensor más nuevo. El Pixel 10a vuelve a montar el mismo Tensor G4 acompañado por 8 GB de RAM. No es un desastre, ni mucho menos. El teléfono se mueve con fluidez en las tareas cotidianas, abrir aplicaciones, navegar o hacer fotos. Pero tampoco es un chip pensado para quien busque potencia bruta o para sesiones largas de juegos exigentes.

Los 8 GB de RAM también tienen una consecuencia curiosa. Algunas funciones de inteligencia artificial no pueden ejecutarse completamente en el dispositivo. Modelos como Gemini Nano no funcionan aquí en toda su extensión y eso significa que varias funciones dependen de la nube. No es algo que afecte demasiado a la experiencia diaria, pero sí deja la sensación de que Google ha ajustado demasiado el hardware.

La pantalla es algo más brillante este curso. Foto: M. Mc.

El software es donde el Pixel vuelve a sentirse en su terreno predilecto. La experiencia de Android es una de las más pulidas que se pueden encontrar. Material You sigue siendo una interfaz elegante, coherente y muy agradable de usar. Todo se mueve con fluidez y con ese nivel de detalle que Google suele cuidar mucho. Animaciones suaves, menús claros y un sistema que rara vez se siente torpe.

El gran argumento sigue siendo el soporte. Google promete siete años de actualizaciones de sistema y seguridad. En esta gama de precio es algo casi único. Comprar este teléfono significa que seguirá recibiendo nuevas versiones de Android durante mucho tiempo. Las funciones de inteligencia artificial también están muy presentes. Gemini, herramientas inteligentes en la cámara o funciones para llamadas forman parte de la experiencia. Aunque en algunos casos dependan de la nube, siguen aportando valor.

Hace tiempo que este móvil se ha ganado fama de ser el rey del apuntar y disparar. Y no es una exageración. Es uno de esos teléfonos con los que prácticamente cualquiera puede sacar fotos bastante resultonas sin tener demasiada idea de fotografía móvil. No necesitas ajustar nada ni pensar demasiado: sacas el móvil, apuntas y disparas.

La cámara principal monta un sensor de 48 MP con una lente f/1.7 equivalente a 25 mm, un sensor de 1/2.0" y píxeles de 0.8 µm, acompañado de Dual Pixel PDAF y estabilización óptica (OIS). No es el hardware más ambicioso del mercado, pero está bien escogido y, sobre todo, bien aprovechado.

En la práctica ofrece muy buen rango dinámico, colores bastante equilibrados y una consistencia que ya quisieran muchos móviles más caros. Es una cámara muy agradecida: haces la foto y lo normal es que salga bien. El procesado hace buena parte del trabajo por ti con funciones como Ultra HDR, Pixel Shift o Best Take, que se encargan de arreglarte la papeleta cuando la escena se complica un poco.

Gran parte de esa magia viene de la fotografía computacional y la IA que Google lleva años afinando. El Pixel integra varias herramientas heredadas de la gama superior y optimizadas por el Tensor G4. Por ejemplo, Auto Best Take combina expresiones de varias fotos de grupo para crear una en la que todo el mundo sale bien, algo sorprendentemente útil cuando alguien decide parpadear justo en el peor momento. También está Camera Coach, un asistente impulsado por Gemini que analiza el encuadre en tiempo real y te sugiere mejoras de composición, iluminación o ángulo.

A esto se suman clásicos de Google como Borrador Mágico que permite borrar objetos no deseados de la imagen con bastante acierto, o funciones más nuevas como Reimaginar, que permite modificar elementos de una foto usando texto dentro de Google Fotos. Y cuando necesitas acercarte más de la cuenta, entra en juego Super Res Zoom, que utiliza IA para mejorar el zoom digital hasta 8x y mantener algo de detalle donde normalmente solo habría un borrón.

La muesca que rodeaba la cámara ha desaparecido. Foto: M. McLoughlin

La cámara ultra gran angular baja un escalón, como suele pasar, con un sensor de 13 MP, apertura f/2.2 y un campo de visión de 120° No está al nivel de la principal, ni lo pretende, pero cumple bastante bien. Para paisajes, arquitectura o fotos de grupo hace su trabajo sin demasiados dramas. Donde sí se notan los recortes es en el zoom. No hay teleobjetivo, así que en cuanto empiezas a ampliar la imagen la calidad se desinfla con relativa rapidez. Aquí la IA ayuda, pero tampoco hace milagros.

En vídeo tampoco pretende reinventar nada. Puede grabar en 4K a 30 o 60 fps y en 1080p hasta 240 fps, combinando OIS con gyro-EIS para estabilizar la imagen. No es un móvil para grabar un documental de Netflix, pero dentro de su rango de precio cumple sin demasiados problemas.

La cámara frontal, por su parte, monta 13 MP con apertura f/2.2 y una lente ultra gran angular de 20 mm, sobre un sensor de 1/3.1" con píxeles de 1.12 µm. Está claramente pensada para selfies de grupo y videollamadas, con un campo de visión amplio que facilita meter a varias personas en la foto sin tener que alejar el móvil como si estuvieras intentando fotografiar un edificio entero.

En resumen, no es un sistema de cámaras espectacular sobre el papel, pero está muy bien afinado. Tanto que supera a cámaras con tres objetivos o más caras. Esa es la mágia de los Pixel. Y al final eso es lo que hace que este móvil siga siendo tan fácil de recomendar: sacas el teléfono del bolsillo, haces la foto y, en la mayoría de casos, ya tienes algo que merece la pena guardar. Sin complicarte demasiado.

Un último apunte para el apartado energético. La batería de 5100 mAh me ha dado muy buenos resultados. Con un uso moderado es perfectamente posible llegar al día y medio de autonomía, incluso acercarse a los dos días si no eres demasiado intensivo. La carga también mejora ligeramente respecto a generaciones anteriores y además mantiene carga inalámbrica. No es lo habitual en muchos móviles de gama media, así que se agradece. Además del hardware repetido, hay pequeños detalles que recuerdan que estamos ante un Pixel de la serie A. El sensor de huellas bajo pantalla es óptico y funciona razonablemente rápido, aunque no es tan fiable como los ultrasónicos de los modelos estándar y los Pro de la propia compañía.

La vibración también es algo menos refinada que en los Pixel de gama alta. No es un problema grave, pero se nota si vienes de un modelo superior. También he notado que el brillo automático puede comportarse de forma algo errática durante los primeros días. Con el tiempo parece aprender de tu uso, pero al principio ajusta el brillo de forma algo agresiva.

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El Pixel 10a es un buen teléfono. Tiene una gran cámara, buena batería, un software excelente y un soporte que muchos rivales ni se acercan a ofrecer. El problema es que el Pixel 9a ya tenía prácticamente todo eso. Y si ese modelo sigue vendiéndose bastante más barato, la decisión se vuelve complicada.

Después de quince días con él tengo claro que el Pixel 10a es un móvil muy equilibrado. Funciona bien en casi todo y no tiene fallos graves. Pero también tengo la sensación de que Google ha jugado demasiado sobre seguro. Y cuando un teléfono nuevo se parece tanto al anterior, el rival más peligroso suele estar en casa. En este caso, justo en la estantería de al lado.

El precio oficial del Pixel 10a es de 549 euros, mientras que el Pixel 9a, dependiendo de la tienda o de la oferta del momento, puede encontrarse hasta unos 150 euros más barato. Y ahí es donde empiezan las dudas razonables.

Eso sí, hay un factor que puede cambiar bastante la ecuación: el plan renove de Google. Si entregas tu móvil antiguo, el descuento puede ser lo suficientemente generoso como para que el Pixel 10a termine saliendo mucho más barato de lo que marca su precio oficial, acercándose bastante al coste real del 9a.

Al final la decisión depende mucho del precio que encuentres en el momento de comprar. Si el Pixel 10a se acerca al del 9a gracias a ofertas o al plan renove, es fácil recomendar el modelo nuevo. Pero si la diferencia sigue siendo grande, el Pixel 9a sigue siendo, irónicamente, uno de los rivales más difíciles de batir. Y lo fabrica la misma compañía.

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Un fósil de 225 millones de años ha revelado un comportamiento inesperado en un antiguo pariente de los cocodrilos. Un estudio publicado en Journal of Vertebrate Paleontology describe a Sonselasuchus cedrus, un reptil del Triásico tardío que pudo desplazarse sobre dos patas durante parte de su vida.

Los restos fueron analizados por investigadores a partir de fósiles hallados en el Petrified Forest National Park, en Arizona. El análisis de los huesos sugiere que este animal experimentaba cambios importantes en su locomoción conforme crecía, algo poco habitual entre reptiles emparentados con los cocodrilos.

Un reptil con aspecto sorprendentemente similar a los dinosaurios

El Sonselasuchus cedrus tenía aproximadamente el tamaño de un perro pequeño y una anatomía que, a simple vista, recuerda a algunos dinosaurios ligeros y corredores. Sus patas largas, su estructura corporal esbelta y sus grandes cavidades oculares le daban un aspecto muy distinto al de los cocodrilos actuales.

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Además, los científicos destacan que poseía un pico sin dientes y huesos huecos. Estas características recuerdan a los ornitomímidos, dinosaurios conocidos por su velocidad y comparados a menudo con avestruces. Sin embargo, los investigadores aclaran que esta similitud no implica parentesco directo.

Un cambio de locomoción a lo largo de su vida

El estudio señala que la clave está en la proporción de los huesos de las extremidades. Al comparar distintos ejemplares, los investigadores observaron que las patas traseras se desarrollaban más que las delanteras a medida que el animal maduraba.

Este crecimiento desigual habría modificado su equilibrio corporal. Como resultado, los individuos adultos podían desplazarse sobre dos patas, mientras que los ejemplares jóvenes probablemente caminaban sobre cuatro extremidades dentro de los bosques del Triásico.

Un yacimiento clave para comprender los ecosistemas prehistóricos

Los fósiles proceden de uno de los enclaves paleontológicos más importantes de Norteamérica. Las excavaciones comenzaron en 2014 y han permitido recuperar más de 3.000 huesos fósiles en el yacimiento.

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Entre ese material se han identificado alrededor de 950 restos pertenecientes a Sonselasuchus. El lugar también ha proporcionado fósiles de peces, anfibios, dinosaurios y otros reptiles, ofreciendo una valiosa ventana para reconstruir la diversidad de animales que habitaron la Tierra hace más de 225 millones de años.

Tutankamón, uno de los faraones más famosos del Antiguo Egipto, fue enterrado hace más de 3.300 años con un objeto que sigue desconcertando a la ciencia moderna: una daga fabricada con un tipo de hierro no presente en la Tierra. Investigaciones publicadas en la revista científica Meteoritics and Planetary Science han confirmado que su material proviene del espacio.

La tumba del joven faraón, descubierta en 1922 por arqueólogos británicos, sorprendió al mundo por la extraordinaria riqueza de sus objetos funerarios. Entre joyas, instrumentos musicales y símbolos de poder real aparecieron dos dagas ceremoniales. Una de ellas estaba hecha casi por completo de oro, pero la otra escondía un origen mucho más sorprendente.

Su hoja, elaborada con hierro meteórico, resultaba especialmente intrigante para los especialistas. Durante la Edad del Bronce, las civilizaciones todavía no dominaban la metalurgia necesaria para fundir hierro procedente de minerales terrestres, cuyo punto de fusión supera los 1.500 °C. Sin embargo, el hierro que cae del cielo en forma de meteoritos sí podía ser trabajado con técnicas más rudimentarias.

Un arma real con origen extraterrestre

El arma ceremonial mide aproximadamente 35,2 cm de longitud total, de los cuales unos 21,8 cm corresponden a la hoja y el resto a la empuñadura decorada con oro. La vaina también presenta un elaborado revestimiento metálico, lo que evidencia que se trataba de un objeto de enorme valor simbólico dentro del ajuar funerario del faraón.

Durante décadas, los investigadores sospecharon que el metal tenía un origen poco habitual. Aquella hipótesis se confirmó en 2016, cuando científicos de la Politécnica de Milán analizaron la composición química del arma. Los resultados revelaron proporciones de níquel y cobalto características de los meteoritos de hierro.

El estudio posterior realizado por especialistas del Chiba Institute of Technology en Japón utilizó técnicas de análisis químico no invasivas basadas en rayos X. El examen detectó elementos como hierro, níquel, manganeso y cobalto, además de rastros de azufre, cloro, calcio y zinc en las zonas oscurecidas de la hoja.

La pista del patrón Widmanstätten

Uno de los indicios más reveladores apareció en la estructura interna del metal. Los investigadores identificaron el llamado patrón Widmanstätten, una textura cristalina entrecruzada que solo se forma en meteoritos metálicos tras millones de años de enfriamiento en el espacio. Esta característica apunta a que la daga se forjó a partir de un meteorito del tipo octaedrita, muy común en el cinturón de asteroides entre Marte y Júpiter.

La investigación también sugiere que el objeto pudo haber sido trabajado a temperaturas relativamente bajas, probablemente por debajo de 950 °C. Ese detalle coincide con las limitaciones tecnológicas de los artesanos egipcios de la época, quienes habrían moldeado el metal extraterrestre sin necesidad de fundirlo completamente.

Las fuentes históricas aportan otro elemento intrigante. Las llamadas cartas de Amarna, correspondencia diplomática del siglo XIV a. C. escrita en acadio, mencionan una daga de hierro con vaina de oro entregada como regalo al faraón Amenhotep III, abuelo de Tutankamón. Algunos especialistas creen que podría tratarse del mismo objeto, transmitido como reliquia familiar hasta el joven faraón.

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Actualmente, la famosa daga de Tutankamón se conserva en el Museo Egipcio de El Cairo. Más de tres milenios después de su fabricación, continúa siendo una de las pruebas más fascinantes de cómo las antiguas civilizaciones aprovecharon materiales llegados del cosmos mucho antes de que la ciencia moderna comprendiera su origen.

La inteligencia artificial generativa promete creatividad ilimitada, pero un nuevo estudio elaborado por investigadores de las universidades de Washington, Carnegie Mellon y Stanford advierte de un fenómeno inesperado: muchos modelos de IA tienden a responder de forma sorprendentemente similar, como si compartieran una especie de mentalidad de colmena.

La mentalidad o mente de colmena es un concepto que describe una forma de conciencia colectiva donde los individuos de un grupo actúan de forma conjunta y coordinada. Es decir, del mismo modo en el que las abejas de una colmena se comportan como si fuesen un solo organismo, diluyendo el yo y priorizando el nosotros.

Los investigadores analizaron el comportamiento de 25 modelos de lenguaje mediante miles de preguntas diseñadas para estimular respuestas abiertas. El resultado llamó la atención de los científicos: incluso ante cuestiones que admiten interpretaciones diferentes, los sistemas generaban explicaciones casi idénticas, lo que sugiere una fuerte convergencia en su forma de razonar.

El equipo de investigación creó un conjunto de datos llamado Infinity-Chat, formado por unas 26.000 consultas reales de usuarios. Las preguntas se organizaron en seis grandes categorías y 17 subcategorías, con el objetivo de observar hasta qué punto los distintos sistemas de IA generativa producían respuestas variadas o repetitivas.

Una de las pruebas más reveladoras consistía en plantear una cuestión abierta: qué es el tiempo. Aunque se trata de un concepto filosófico y científico que admite múltiples interpretaciones, varios modelos ofrecieron metáforas muy parecidas. Algunos afirmaban que “el tiempo es como un río”, mientras que otros recurrían a una imagen casi idéntica: “es como un tejedor de momentos”.

Los investigadores describen este comportamiento como una mente-colmena artificial, un fenómeno en el que diferentes sistemas terminan produciendo respuestas muy similares. La similitud semántica detectada en el estudio se movía entre el 71% y el 82%, y en algunos casos aparecían fragmentos prácticamente idénticos palabra por palabra.

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Incluso cuando los científicos aplicaron parámetros diseñados para fomentar la diversidad en las respuestas, los modelos tendían a repetir patrones. Ese comportamiento, bautizado como colapso intermodelo, indica que un mismo sistema puede generar textos muy parecidos a los de otros modelos, e incluso repetirse a sí mismo en distintas interacciones.

El estudio señala varias causas técnicas que explicarían esta convergencia. Por un lado, muchos modelos de inteligencia artificial se entrenan con conjuntos de datos similares, procedentes de fuentes ampliamente utilizadas como Wikipedia o colecciones de libros y textos en internet. Ese origen común favorece que compartan patrones de lenguaje y conocimiento.

Además, los investigadores apuntan a otro factor relevante: la presencia de datos sintéticos generados por otras IA en los procesos de entrenamiento. A ello se suma el sistema de recompensas utilizado para ajustar estos modelos, que tiende a premiar las respuestas consideradas correctas o consensuadas, lo que reduce la diversidad y empuja a los sistemas hacia soluciones cada vez más parecidas.

Una misteriosa emisión de radio que repite secuencias de números en persa sin ningún sentido aparente ha despertado el interés de analistas militares. La señal, lanzada desde la estación V32, recuerda a las históricas radios numéricas de la Guerra Fría, utilizadas por servicios de inteligencia para comunicarse con espías mediante mensajes cifrados prácticamente imposibles de descifrar.

La transmisión comenzó a detectarse poco después del inicio de los ataques de Estados Unidos e Israel contra Irán el pasado 28 de febrero, como informa el Financial Times. Según los observadores que monitorizan señales de radio, una voz masculina interrumpe la estática repitiendo tres veces la palabra persa Tavajjoh (en español, "atención") antes de leer largas cadenas de números con una cadencia casi mecánica.

Una técnica clásica del espionaje

Los expertos han identificado la señal como una number station, un tipo de sistema de comunicación clandestino ampliamente utilizado durante el siglo XX por agencias como la CIA, el KGB o la Stasi. Estas emisoras transmitían números o palabras codificadas que solo podían ser interpretadas por agentes que poseían la clave adecuada.

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El método es sorprendentemente simple. Un espía solo necesita una radio de onda corta y un cuaderno de claves para transformar las cifras escuchadas en instrucciones comprensibles. Para cualquiera que no disponga de ese código, la transmisión es únicamente una sucesión de números aparentemente sin sentido.

Precisamente, esa simplicidad explica su eficacia. A diferencia de las comunicaciones digitales modernas, este sistema no deja rastro electrónico y resulta extremadamente difícil de interceptar o neutralizar, ya que cualquier persona puede sintonizar la señal sin revelar quién es el receptor real.

La radio que resiste incluso al sabotaje

Durante los últimos días, la señal ha intentado ser interferida mediante ruidos electrónicos que probablemente proceden de sistemas de bloqueo iraníes. Sin embargo, la emisión ha continuado sin interrupciones relevantes cambiando de frecuencia, una estrategia habitual en este tipo de transmisiones clandestinas.

Antiguos responsables de inteligencia consideran probable que el objetivo sea mantener el contacto con posibles informantes dentro de Irán en un momento en el que el acceso a internet y a otras comunicaciones internacionales puede estar restringido por las autoridades del país.

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Las secuencias numéricas podrían activar agentes en espera, ordenar evacuaciones hacia puntos de encuentro o coordinar operaciones encubiertas relacionadas con el conflicto. Existe incluso la posibilidad de que la señal tenga un propósito psicológico: insinuar la presencia de infiltrados de alto nivel dentro del sistema iraní.

El regreso de las radios numéricas

Las llamadas estaciones numéricas fueron uno de los fenómenos más inquietantes de la radio durante la Guerra Fría. Miles de radioaficionados registraron durante décadas voces artificiales, melodías repetitivas o frases extrañas que precedían a mensajes cifrados destinados a agentes secretos desplegados en territorio enemigo.

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Aunque muchas de estas emisiones desaparecieron tras la caída del bloque soviético, algunas nunca dejaron de operar. Países como Rusia, Polonia, Taiwán o Corea del Norte continúan utilizando sistemas similares, considerados por los servicios de inteligencia como una herramienta de comunicación extremadamente fiable.

Una especie de escudo electromagnético rodea a Encélado, la luna helada de Saturno, y desconcierta a la comunidad científica. Un estudio publicado en Journal of Geophysical Research: Space Physics revela que este pequeño satélite genera ondas de Alfvén capaces de extenderse más de 504.000 kilómetros en el entorno del planeta gigante.

La investigación se basa en el análisis detallado de los datos recopilados durante los 13 años de misión de la sonda Cassini, desarrollada por NASA, ESA y ASI. Gracias a la combinación de cuatro instrumentos científicos, los expertos han reconstruido una interacción magnética mucho más compleja de lo que se pensaba hasta ahora.

Encélado, con apenas 500 kilómetros de diámetro, expulsa géiseres de vapor de agua y partículas de hielo desde fracturas en su hemisferio sur. Cuando esas moléculas son ionizadas por la radiación del entorno saturniano, se transforman en plasma y comienzan a interactuar con el potente campo magnético del planeta.

Un generador de ondas a escala planetaria

Ese proceso activa estructuras denominadas alas de Alfvén, que son perturbaciones electromagnéticas que viajan siguiendo las líneas del campo magnético como si fueran vibraciones en una cuerda tensada. Lejos de disiparse rápidamente, estas ondas conectan la luna con las regiones polares de Saturno.

El equipo liderado por Lina Hadid, del Laboratoire de Physique de Plasmas, detectó en 36 ocasiones firmas inequívocas de estas ondas a distancias muy superiores a las previstas. La influencia electromagnética supera los 504.000 kilómetros, más de 2.000 veces el radio del satélite.

"Este es el primer registro de un alcance electromagnético tan extenso por parte de Encélado, demostrando que esta pequeña luna actúa como un generador de ondas de Alfvén a escala planetaria", afirmó Thomas Chust, coautor del estudio, en un comunicado oficial.

Una red invisible que altera el entorno de Saturno

Las mediciones muestran que la onda principal no se extingue al llegar al planeta, sino que rebota entre la ionosfera de Saturno y el plasma que coincide con la órbita de Encélado. Cada reflexión genera nuevas perturbaciones, formando una red entrecruzada que se expande por el plano ecuatorial y alcanza latitudes elevadas.

Los investigadores también identificaron estructuras finas dentro del ala principal, donde la turbulencia fragmenta las ondas en filamentos. Este detalle facilita que las perturbaciones regresen hacia regiones polares, donde se han observado fenómenos aurorales asociados a la actividad del satélite helado.

Hallan un enjambre de 35 millones de objetos interestelares en el sistema solar

El hallazgo redefine el papel de Encélado dentro del sistema saturniano y aporta un modelo para estudiar interacciones similares en otras lunas heladas. Además, refuerza la importancia de futuras misiones previstas por la ESA en la década de 2040, que deberán incorporar instrumentación específica para analizar con mayor precisión estas complejas dinámicas electromagnéticas.

Un nuevo análisis realizado con inteligencia artificial ha revisado miles de imágenes del Telescopio Espacial Hubble y ha descubierto más de 1.400 objetos cósmicos extraños, algunos con formas tan peculiares que recuerdan a medusas o incluso a hamburguesas. El hallazgo fue publicado en la revista científica Astronomy & Astrophysics y revela anomalías que hasta ahora habían pasado desapercibidas en el archivo del observatorio espacial.

El estudio, liderado por David O’Ryan y el español Pablo Gómez, ambos vinculados a la Agencia Espacial Europea (ESA), se centró en analizar millones de fragmentos de imágenes procedentes del archivo histórico del Hubble. Este repositorio reúne más de tres décadas de observaciones desde el lanzamiento del telescopio en 1990, lo que lo convierte en una de las bases de datos astronómicas más completas jamás recopiladas.

Gracias a una herramienta de aprendizaje automático llamada AnomalyMatch, los científicos examinaron cerca de 100 millones de recortes de imágenes, cada uno correspondiente a una pequeña región del cielo de apenas unos pocos píxeles. En solo dos días y medio, el sistema identificó alrededor de 1.400 objetos con características inusuales, de los cuales más de 800 nunca habían sido documentados en estudios científicos anteriores.

Un océano de datos en el archivo del Hubble

El volumen de datos acumulado por el Telescopio Espacial Hubble durante 35 años plantea un desafío enorme para los astrónomos. Tradicionalmente, detectar objetos extraños requería revisar imágenes manualmente o confiar en hallazgos fortuitos durante campañas de observación. Sin embargo, el crecimiento de los archivos astronómicos ha hecho que ese método resulte cada vez más impracticable.

Seis de las anomalías detectadas por la IA (ESA/Hubble/NASA/D. O'Ryan/P. Gómez/M. Zamani)

"Las observaciones de archivo del telescopio espacial Hubble se remontan a 35 años atrás y constituyen un tesoro de datos en los que se podrían encontrar anomalías astrofísicas", explicó David O’Ryan, autor principal del estudio, en un comunicado difundido por la Agencia Espacial Europea (ESA). Según los investigadores, la inteligencia artificial permite rastrear estos archivos a una velocidad imposible para los equipos humanos.

Entre los fenómenos detectados aparecen galaxias en proceso de fusión, es decir, sistemas donde dos o más galaxias interactúan gravitacionalmente y adoptan formas caóticas. También se localizaron estructuras con largas corrientes de estrellas y gas, así como ejemplos de lentes gravitacionales, un fenómeno en el que la gravedad de una galaxia de primer plano curva el espacio-tiempo y distorsiona la luz de objetos situados detrás.

Medusas cósmicas y discos con forma de hamburguesa

Algunos de los objetos descubiertos destacan por sus formas llamativas. Los investigadores identificaron galaxias que recuerdan a medusas, con largas extensiones de gas que parecen tentáculos extendiéndose en el espacio. Otros casos muestran discos de formación planetaria observados de canto que generan una apariencia sorprendentemente similar a una hamburguesa cósmica.

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Quizá lo más intrigante es que varias decenas de los objetos detectados no encajan en ninguna clasificación astronómica conocida. Según los responsables del estudio, estos hallazgos demuestran el enorme potencial de la inteligencia artificial para explorar archivos científicos masivos y abrir la puerta a nuevos descubrimientos en futuras misiones como Euclid, el Nancy Grace Roman Space Telescope o el Observatorio Vera C. Rubin.

Jessica Foster es el material televisivo MAGA más perfecto que cualquiera pueda imaginarse. Y aunque tiene fotos suyas en el Despacho Oval posando con el presidente y personalidades de todo pelaje, no puede salir en la televisión (todavía) porque es un espejismo generado por ordenador, diseñado por un operador anónimo para canalizar a hombres MAGA —el movimiento 'Make America Great Again' que apoya a Trump— hacia una página de OnlyFans donde "ella" vende fotos fetichistas de sus pies.

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Me topé con Foster leyendo los medios deportivos españoles, donde apareció por primera vez cuando su cuenta publicó imágenes falsas de ella asistiendo a una recepción del Inter de Miami junto a Donald Trump y Lionel Messi. Antes de esas, ya había publicado otra en el Despacho Oval con el jugador de fútbol más popular de la historia. Mientras que las cadenas y los medios de comunicación estadounidenses tradicionales ignoraron por completo el perfil, esas fotos desencadenaron una pequeña oleada de artículos en prensa futbolera de España y Latinoamérica que luego se extendió a la televisión, a otras publicaciones en internet y a periódicos nacionales con gran número de lectores como el 20 Minutos.

Jessica Foster con Trump y Cristiano Ronaldo en el despacho oval. (Instagram/jessicaa.foster)

El perfil de Instagram @jessicaa.foster se activó el 14 de diciembre de 2025. En solo tres meses, los algoritmos de la plataforma canalizaron visualizaciones que culminaron en un millón de seguidores (y sigue subiendo), con fotos que acumulan alrededor de un millón de me gusta cada una.

El titiritero invisible detrás de la pantalla construyó toda una historia insertando digitalmente a este avatar en su vida cotidiana —posando en supuestas literas del ejército retozando con mujeres soldado, descalza en la oficina o detrás de un F-22 Raptor— y con personalidades famosas del mundo real. Su página de Instagram está repleta de fotos de alta resolución completamente falsificadas en las que posa con Trump y políticos como Putin y Zelenski, o habla en la Conferencia de la Junta de Paz, el organismo internacional de Donald Trump creado para mediar en el conflicto de Gaza. Incluso invadió Groenlandia, porque, por supuesto, Jessica lo conquistaría todo solo con su sonrisa Profidén sin disparar un tiro.

Jessica Foster y amigas sintéticas posando junto a un caza F-22 Raptor. (Instagram/jessicaa.foster)

Pero todo esto no es más que un cebo para llevar a la gente a su página de OnlyFans. Allí, su biografía dice sin ironía: "No soy un robot". La cuenta ingresa dinero principalmente vendiendo contenido fetichista: fotografías de los pies de Jessica y alguna sin sujetador, al tiempo que recauda propinas directas de los suscriptores que pueden superar los 100 dólares con facilidad.

Toda esta estafa opera en violación directa de los términos de servicio de OnlyFans. Las reglas de la plataforma exigen que cada cuenta debe ser de un ser humano verificado. Todo contenido generado por IA, dice la compañía, debe parecerse realmente a esa persona real específica y estar explícitamente etiquetado como #IA.

Según he podido averiguar por fuentes que piden mantenerse en el anonimato, OnlyFans está haciendo la vista gorda y el perfil de Foster sigue online, activo y sin problemas. Se supone que la compañía tiene filtros de comprobación de identidad pero, por lo menos en este caso, no han funcionado correctamente. Otros operadores anónimos hicieron las maletas con sus 'influencers' falsas y se fueron a sitios de la competencia más permisivos, como Fanvue, pero no el que maneja a este ser sintético.

Una captura de pantalla de la página de Jessica Foster en OnlyFans.

Por su parte, en Instagram, las políticas de Meta exigen que cualquier anuncio político de pago revele de forma destacada el uso de IA. No es el caso de Foster, que es justo lo contrario: un reclamo para cobrar. Para las publicaciones no pagadas como las de este modelo IA, Meta tiene a verificadores de datos externos que pueden elegir difuminar, etiquetar o retirar el contenido si consideran que es información engañosa. Parece que su sistema tampoco está funcionando en esta ocasión. Meta no ha respondido a nuestras preguntas, pero su inacción contra el fraude en la publicidad por su interés económico y la falta de control de las imágenes fabricadas con IA es sobradamente conocida. El desdén de la compañía hacia estas cuestiones llega al punto de que, como informa Reuters, ha creado métodos para evitar cualquier intento de control gubernamental de contenidos fraudulentos.

Mientras Meta y OnlyFans hacían la vista gorda, el operador de Foster engañaba con éxito a cientos de miles de usuarios, que dejaban comentarios genuinos de apoyo y afecto en sus fotos o se suscribían a su página. Todo eso a pesar de que veteranos militares y comentaristas en foros conservadores como Free Republic detectaron los fallos que delataban la mentira. La prueba irrefutable utilizada para desenmascararla fue el identificador en su uniforme. En algunas fotos mostraba su nombre de pila "JESSICA" en lugar del apellido "FOSTER", como es reglamentario en el Ejército norteamericano.

Una de las publicaciones de Jessica donde queda más patente el engaño: en su identificador debería decir Foster y no Jessica. (Instagram/jessicaa.foster)

Pero no hacía falta ese detalle. Más allá de que muchas de las imágenes tienen ese bárniz inequívoco de irrealidad de la anterior generación de herramientas de IA, no hay que ser Sherlock Holmes para percatarse de que Foster es un nuevo timo producto de la inteligencia artificial generativa. Hay que ser muy crédulo para creerse que un soldado del Ejército de EEUU tenga acceso a las más altas instancias del país, pero hay que ser rematadamente estúpido para comprar la idea absurda de que Foster está en todos los fregados, incluyendo la detención de Nicolás Maduro. Y además haciéndose un 'selfie' con él y su hermana gemela.

Foster no deja indiferente a nadie. "Actúa como asesora militar del gobierno de Trump en Instagram, pero opera como modelo fetiche de pies en OnlyFans", afirma la periodista Kat Tenbarge en el canal YouTube de izquierdas Courier. "[Ella] está impulsando una especie de propaganda no solo en apoyo de Trump, no solo en apoyo de las fuerzas armadas de los EEUU, sino que también está objetivizando a las mujeres en el Ejército". Tenbarge cree que la cuenta de Foster "suaviza, glamuriza y sexualiza esta visión del Ejército estadounidense". Al otro lado del espectro político, el comentarista conservador Ara Rubyan parece estar de acuerdo con Tenbarge. "Era cada [ideal perfecto del movimiento] MAGA representados en forma humana, y para su público, la parte 'humana' era completamente opcional [...] La Soldado del Señor era, al final, solo una forma inteligente de vender contenido fetiche de pies".

Los dos tienen razón pero no distinguen el bosque de los árboles. El punto más importante sobre Jessica Foster es que deja patente que las últimas elecciones nacionales en EEUU —las presidenciales de 2024— pueden ser ya catalogadas de forma histórica como el fin de los ciclos de noticias de campaña anclados en la realidad, si es que alguna vez existió tal cosa.

El ejército de un millón de seguidores de Foster marca el punto de inflexión, la demostración definitiva de que hemos llegado a una era predicha y muy peligrosa. Las últimas inteligencias artificiales generativas de fotos y vídeos han hecho añicos por fin lo que consideramos "verdad" visual con una realidad sintética perfecta e indistinguible de la vida real.

De hecho, no hacía falta ni eso: aunque Jessica tiene imperfecciones visibles que fueron captadas por algunos y que todo su historial en Instagram es absurdamente exagerado y patentemente falso, a su ejército de fans no les importa. Como apunta Rubyan: "Lo más peligroso de Jessica Foster no es que sea falsa; es lo mucho que un millón de personas necesitaban que fuera real". Es cierto. Ya no estamos en la era de la posverdad. Ésta es la era del "quiero creer", y cualquier cosa que satisfaga las creencias y deseos existentes de los humanos obtendrá automáticamente el sello de aprobación de nuestros cerebros. Incluso después de enterarnos de que no es real.

La campaña que se avecina para elegir congresistas y senadores estará plagada de falsos 'influencers' Jessica Fosters y muchas otras falsedades que, aunque haya medios que los expongan como mentiras, dominarán las redes sociales y los titulares, haciendo que se ganen y pierdan millones de votos de uno y otro lado. Pasará lo mismo en todo el planeta. Como decía el gran hombre del periodismo Edward R. Murrow en tiempos tan oscuros e inciertos como los que vivimos, donde la verdad pierde contra la mentira todos los días, "buenas noches, y buena suerte".

En redes sociales el porcentaje aún no es tan elevado, pero probablemente solo se deba a que las herramientas para generar vídeo son incluso más recientes. Ahora mismo se calcula que entre el 20 y el 33% de los nuevos vídeos subidos a YouTube han sido creados por IAs generativas. TikTok no tiene un cómputo oficial de cuántos de sus vídeos cortos fueron generados por IA, pero el pasado mes de noviembre de 2025 los usuarios de esta red social reportaron más de 1.300 millones de vídeos creados artificialmente y subidos a la plataforma. Meta tampoco ha ofrecido aún datos oficiales, pero basta darse un paseo por los vídeos recomendados de Instagram para encontrar abundantes piezas claramente generadas mediante grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés).

El futuro de esta tendencia no es más halagüeño que su presente. Las previsiones apuntan a que, en tres años, el contenido generado por los grandes modelos de lenguaje como Gemini, GPT o Claude supere el 90% de todo el contenido disponible en Internet. En otras palabras, la mayor parte de lo que leas, las imágenes que veas y los vídeos que te recomiende Instagram, X o TikTok habrán sido creados por una máquina. Artículos como este que estás leyendo serán una rareza equivalente a un coqueto taller vendiendo zapatos artesanales hechos a mano en el casco viejo de tu ciudad.

He encontrado una manera de utilizar la IA para crear imágenes sin vender mi alma

La causa de esta imparable tendencia no hay que buscarla muy lejos. Poner al chatbot de turno a escupir vídeos tiene un coste muy inferior al de un experto humano grabando, cortando y editando escenas. Generar una imagen mediante prompts no requiere entrenamiento alguno. Además, es más rápido y barato que recurrir a un artista humano con años de experiencia. La avalancha de imágenes y vídeos generados por IA no sería un problema si estuviéramos hablando de contenido de calidad, pero por desgracia no lo es. La habilidad de los modelos generativos a la hora de crear imágenes casi indistinguibles de la realidad ha mejorado mucho, pero incluso así el contenido se siente falso o irreal. Eso cuando no insulta directamente a la inteligencia. A nivel de contenido, los textos generados por IA se perciben como repetitivos y sin personalidad. Eso cuando no están llenos de errores e ideas falsas o sin sentido.

La baja calidad del contenido generado por IA ha terminado por cristalizar en lo que hoy conocemos como AI Slop, un concepto acuñado en 2023 que define el contenido de mala calidad generado por IA. El diccionario Merriam-Webster eligió AI Slop como palabra del año 2025, institucionalizando una realidad que, nos guste o no, nos va a acompañar durante los años venideros a menos que le pongamos coto. La cuestión de fondo, por supuesto, es: ¿se puede poner coto a los contenidos de IA más bobalicones?

Tratar de filtrar la IA depende mucho de la plataforma en la que nos aparezca. En el navegador, los contenidos generados por IA comienzan en las respuestas de Gemini cuando usamos Google, que suelen ser un resumen de los dos o tres resultados de búsqueda con mayor tráfico en cada caso.

Leer una respuesta del modo IA de Google no tiene nada de malo siempre que seamos conscientes de que se trata de un resumen automático elaborado a partir de contenidos de terceros. En algunos casos es conveniente ampliar el resumen inicial para comprobar de qué terceros se trata exactamente. Comprobar la exactitud de las fuentes y de lo que la IA dice también es una buena medida de higiene informativa. Si no queremos enzarzarnos en ese quehacer casi periodístico de comprobar el origen de las cosas y preferimos eliminar ese resumen de IA en nuestras búsquedas, la manera más corta de eliminarlo es escribir “-AI” separado por un espacio al final de nuestra búsqueda.

Desactivar la IA en las búsquedas de Google en Android no es complicado.

En el móvil, podemos desactivar la IA en los resultados de búsqueda abriendo la app Google y seleccionando el icono del matraz de laboratorio (arriba a la izquierda) para entrar en Search Labs. Ahí pulsamos sobre los tres puntos arriba a la derecha y seleccionamos Gestionar. Se nos abrirá una nueva ventana en la que ya podemos desactivar la IA en búsquedas.

Una alternativa más efectiva es cambiar nuestro motor de búsqueda por otro en el que sí se puedan desactivar por completo los contenidos generados por IA en nuestros resultados de búsqueda. DuckDuckGo permite esta opción en su página principal. Si los resultados de DuckDuckGo se te quedan cortos (la compañía limita a propósito lo que indexa para obviar contenido de baja calidad), puedes probar Dogpile o Metacrawler. Ambos son metabuscadores que ofrecen resultados tras indagar en los buscadores habituales. En ambos se puede desactivar completamente la IA. Para una mejor experiencia, podemos descargar el navegador dedicado de DuckDuckGo o Brave, que es otro navegador muy comprometido con la idea de no enseñar nada hecho por IA si el usuario no lo quiere.

La situación en redes sociales es compleja porque los contenidos generados por IA están creciendo exponencialmente, pero nadie está muy seguro de cómo frenar la avalancha, ni siquiera las compañías que gestionan las plataformas. Parte del problema es que a estas empresas les interesa más el volumen de tráfico que la calidad, y hay vídeos generados por IA que generan millones de visitas y reacciones, aunque sean para mal.

Una segunda cara del problema es que no siempre es fácil distinguir cuándo una imagen o un vídeo está generado por IA. Muchas plataformas incluyen etiquetas y marcas para que los usuarios que suben este tipo de contenido lo señalen voluntariamente, pero muchos de estos usuarios evitan usar esas etiquetas, precisamente para intentar colar un vídeo artificial como real. Las redes sociales están llenas de estos ejemplos. Animales salvajes a punto de comerse bebés a las puertas de sus casas, insectos que se transforman en extrañas bestias, proezas deportivas más que dudosas, niños con rabietas sospechosamente explosivas… Los vídeos virales falsos generados por IA ya son casi un género propio hasta el punto de que hay cuentas (humanas) dedicadas completamente a desenmascararlos.

Esta es la ruta para limitar la IA en Pinterest.

Algunas plataformas han comenzado a realizar tímidos intentos para ayudar a los usuarios que no quieren ver estos contenidos a no verlos. Pinterest, por ejemplo, acaba de introducir un ajuste para limitar las imágenes generadas por IA. Para encontrarlo hay que entrar en nuestro perfil desde la app y seleccionar Delimita tus recomendaciones. Mueve hacia un lado las pestañas superiores hasta encontrar: Intereses de IA Generativa. En la ventana que se abre podemos desactivar este tipo de contenidos en diferentes categorías. Es importante aclarar que desactivar estas opciones no elimina por completo los contenidos generados por IA. Tan solo reduce su frecuencia en nuestro feed.

Tiktok introdujo una opción similar dentro de su menú para administrar temas. Se accede a ella desde Configuración / Preferencias de contenido / Administrar Temas / Contenido Generado por IA.

He usado varias IA para ahorrarme tiempo en diferentes tareas. Hay una opción mejor

Instagram no tiene una opción dedicada para limitar el contenido generado por IA en su plataforma. Es cada usuario el que debe modelar los algoritmos para tratar de reducir la presencia de este tipo de vídeos. Un primer paso evidente es el de no dar un feedback positivo a los vídeos o imágenes generados por IA. Instagram sabe el tiempo que pasamos en una publicación. Si este es mayor de lo normal, y además interactuamos con el contenido dejando un comentario, el algoritmo nos seguirá recomendando contenido similar por mucho que juremos que no nos gusta.

La mejor política respecto a los contenidos generados por IA es ignorarlos. Si el algoritmo de Instagram nos sigue mostrando alguno, podemos pulsar el icono de los tres puntos en la esquina superior derecha de la publicación y seleccionar la opción No me interesa. Otra buena estrategia es bloquear a los usuarios que publiquen contenido generado por IA de manera regular para evitar que el algoritmo nos los vuelva a mostrar en el futuro. También es buena idea silenciar palabras clave y etiquetas frecuentemente empleadas en las publicaciones hechas por IA como Aiart, Midjourney, Nanobanana o Sora. Si a pesar de todo el algoritmo te sigue mostrando ese tipo de contenidos, podemos resetearlo en Ajustes / Preferencias de Contenido / Restablecer sugerencias de contenido. De esta manera el algoritmo que nos recomienda cosas comenzará de cero.

Si el algoritmo de Instagram te recomienda demasiados contenidos por IA, puedes reiniciarlo.

Estas mismas estrategias son aplicables a YouTube, donde también podemos bloquear o silenciar canales, o pedirle a YouTube que no nos recomiende más un canal determinado. YouTube no dispone de herramientas específicas para bloquear contenidos generados por IA, pero la plataforma ya ha tomado medidas internas contra canales que publicaban AI Slop de manera sistemática y a un ritmo frenético.

En X (anteriormente Twitter) las herramientas a nuestra disposición pasan por bloquear o silenciar las cuentas que publican contenido de IA de baja calidad, silenciar palabras clave como las que mencionaba en el apartado de Instagram, o seleccionar la opción No me interesa en publicaciones recomendadas concretas. Una acción adicional es desactivar la opción que permite a Grok (la IA residente de X) entrenarse con el contenido que publicamos. Para ello hay que entrar en Ajustes / Privacidad y Seguridad / Grok y colaboradores externos.

Como puede verse por todo lo anterior, no hay un único interruptor que nos permita sacar a la IA de nuestras vidas digitales. De hecho, hacerlo quizá no sea muy inteligente. Aunque se cuenten con los dedos de una mano, hay cuentas que publican contenido generado por IA que resulta interesante o inspirador. Para todo lo demás, las mejores herramientas son las mismas que para los usuarios humanos que publican estupideces o contenido ofensivo: ignorar, silenciar, reportar y bloquear. Lo último que debes hacer con un contenido que no te gusta es interactuar con él. Si lo haces, luego no te quejes de que el sistema te recomienda más.

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Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, ha planteado una visión ambiciosa para el futuro de la inteligencia artificial: convertirla en un suministro básico comparable a la electricidad, el agua o el gas. Durante una intervención en un foro de infraestructuras en EEUU, el directivo explicó cómo imagina un modelo en el que los usuarios paguen la IA según el consumo que hagan.

La idea fue expuesta en el marco del U.S. Infrastructure Summit de BlackRock, donde Altman conversó con Adebayo Ogunlesi, miembro del consejo de OpenAI. Allí describió el escenario que, según su empresa, podría definir la próxima etapa tecnológica. "Vemos un futuro en el que la inteligencia es un servicio público, como la electricidad o el agua, y la gente nos la compra con un contador", afirmó el ejecutivo.

El planteamiento sugiere que la inteligencia artificial podría integrarse en la economía como una infraestructura esencial. Según Altman, el objetivo sería ampliar el acceso a esta tecnología hasta convertirla en un recurso disponible para empresas, instituciones y ciudadanos.

Durante su intervención, el dirigente de OpenAI explicó que la compañía parte de una premisa clara: "Creemos firmemente en la abundancia de inteligencia computacional", señaló. Desde su perspectiva, la expansión tecnológica permitirá ofrecer capacidades de IA a gran escala.

Altman también evocó una antigua expresión utilizada en el sector energético para describir un suministro extremadamente barato: "Uno de los aspectos más importantes en el futuro es que hagamos la IA tomando prestada una vieja frase de la industria energética que no terminó de funcionar: demasiado barata para medirla".

Sin embargo, el directivo reconoció implícitamente que alcanzar ese escenario requiere resolver una cuestión clave, como es la enorme demanda de capacidad de cálculo. En la actualidad, muchas compañías tecnológicas venden el uso de sus modelos mediante unidades conocidas como tokens, que representan el volumen de procesamiento necesario para generar o analizar información.

El crecimiento del sector está ligado a la expansión de los centros de datos, instalaciones que consumen grandes cantidades de energía para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. Este aumento del consumo energético se ha convertido en uno de los principales debates en torno a la industria, especialmente en regiones donde se instalan estas infraestructuras.

Ni programadores ni diseñadores: Sam Altman predice cuál será la primera profesión en desaparecer por la IA

Además, los planes de expansión tecnológica requieren inversiones multimillonarias. De hecho, el propio proyecto Stargate de OpenAI, destinado a ampliar su infraestructura de computación en Texas, sufrió recientemente cambios tras experimentar problemas de financiación. A pesar de ello, Altman insiste en que la clave para evitar que la IA sea un recurso limitado o demasiado caro pasa por ampliar de forma acelerada la capacidad de procesamiento disponible.

El foro contó con la participación de expertos de distinto campos como Hendrik Brandis, co-fundador y socio de Earlybird, Héctor García Tellado, CTO y General Manager, Southern Europe de Microsoft, Ricardo Baeza-Yates, director del AI Institute, profesor visitante en Northeastern University (Silicon Valley) y catedrático WASP en KTH Royal Institute of Technology (Suecia) o Joaquín Cuenca, Fundador y CEO de Freepik que compartieron su visión sobre temas como el cambio en el panorama geopolítico con la aparición de la IA, la llegada a una era de “Superproductividad”, las distintas formas en las que las startups piensan e innovan y si es posible que la IA vaya a superar al ser humano.

Nacho Cardero, director de El Confidencial, pronunciando el discurso de bienvenida.

Manuel Ángel Méndez, redactor jefe de la sección de Teknautas de El Confidencial, moderando el evento.

Kike Andrés Pretel, redactor jefe de la sección de Defensa de El Confidencial y moderador del evento.

Claudio F. González, codirector del campus sino-hispánico de la Universidad de Tongji (Shanghái), durante su entrevista en el foro.

Mesa redonda: “US vs Europa vs China: la guerra que viene con la IA y el gran reto a la seguridad y la soberanía”.

Hendrik Brandis, Co-Founder & Partner de Earlybird.

Raquel Jorge Ricart, investigadora del Real Instituto Elcano y directora de European Affairs en Bruselas de Adigital.

Salvador Álvarez Pascual, General de División del Ejército del Aire y del Espacio (R) y director de Estrategia del Grupo Oesía.

Héctor García Tellado, CTO y General Manager, Southern Europe de Microsoft durante su entrevista en el bloque “Agentes de IA: ¿la era de la ‘superproductividad’?”.

Mesa redonda: “Agentes de IA: de la promesa a la productividad”.

Enrique Polo de Lara, Senior VP y Country Manager de Salesforce.

Isaac Hernández, Country Manager de Google Cloud Iberia.

José Antonio Relaño, CIO de Bosch España.

Jacinto Estrecha, Head of Artificial Intelligence de NTT Data Europe & LATAM.

Enrique Solbes, Chief Digital Officer de KPMG en España, durante la charla “Implementando la IA en las empresas: retos y oportunidades”.

Mesa Redonda: “La realidad de la IA en la empresa: Retos y casos de éxito”.

Francisco Vega, gerente de Transformación Digital, Bidafarma.

Antonio Herrero, director de IA y Big Data en Quirónsalud.

David Liras, Chief Digital & Information Officer de Moeve.

Rosario Aguilar, directora general de Operaciones de ING.

Joaquín Cuenca, fundador y CEO de FreePik durante su entrevista en el bloque “Cómo innovar (y pensar) como una ‘startup’ de IA”.

Mesa redonda: “La próxima innovación en IA: tendencias que están definiendo el futuro”.

Laura González Florez, Chief of Staff de Synthesia.

Ion Cuervas-Mons, CEO de Rauda AI.

Javier Sánchez, Cofundador de Rebolt.

Elisenda Bou-Balust, Founder & CEO de Cala AI.

Jochen Doppelhammer, COO de Maisa AI.

Ricardo Baeza-Yates, profesor visitante en Northeastern University (Silicon Valley) y catedrático WASP en KTH Royal Institute of Technology (Suecia), en su entrevista “2025: ¿El año en el que la IA será más lista que nosotros?”.

Antonio Herrero de Quirónsalud.

Enrique Solbes de KPMG y Alfredo Jiménez-Millas de El Confidencial.

Manuel Ángel Méndez de El Confidencial y Hendrik Brandis de Earlybird.

Raquel de Jorge del Real Instituto Elcano y Jon Nagore de Harmon.

Agustín López Barredo de Airbus.

Alberto Alcazar, Mónica Hernández y Juan Carlos F. Galindo de eVoost AI junto a Manuel Ángel Méndez de El Confidencial.

Aska Okumura de Komainu, Diana Moyano de El Confidencial y Victoria Serena de BCG, miembros de The Women in Programmatic Network.

Claudio F. González de la Universidad de Tongji.

Enrique Cabello y Emma Palacios de Webtools.

Aska Okumura de Komainu y Pilar Gargallo.

Noelia Morenos de Estrategias de posicionamiento y crisis SL.

Elvira Montañés de Telefónica.

Elsa Izquierdo y Silvia Rodríguez-Arilla de Hunter Lab.

Isidoro Sánchez, investigador de IA.

Salvador Moret de Qua Consultores SCA.

Isaac Feijoo de Panasonic Spain.

Ana Isabel García de A2 Estudio Legal.