El CEO de Meta Platforms, Mark Zuckerberg, ha pedido que se reduzcan las barreras en EE.UU. para la IA de código abierto, con el fin de competir mejor con sus rivales chinos. El gigante de las redes sociales ha lanzado este lunes un nuevo … modelo de código abierto y anunció que pronto lanzaría más.
El nuevo modelo, Muse Glimmer, es más pequeño que los principales modelos de IA de la competencia y está diseñado para ejecutar tareas de agente en un Mac o PC con una sola tarjeta gráfica, con el objetivo de aprovechar la demanda de sistemas de IA que se ejecuten directamente en los dispositivos de los usuarios.

«Tenemos modelos aún más grandes que llegarán pronto», ha señalado Zuckerberg en un video que acompaña su ensayo de 14 páginas titulado ‘El futuro es para todos’, en el que defiende la difusión de la IA en lugar de dejarla en manos de unos pocos: «La idea de que la IA es tan peligrosa que el único camino seguro es una concentración extrema de poder parece inherentemente problemática».

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La declaración de Zuckerberg, recogida por Reuters, representa la más reciente muestra de apoyo a la IA de código abierto, que está ganando terreno a medida que las empresas se muestran más cautelosas ante el aumento desmesurado de los costes y la preocupación por los recientes incidentes de ciberseguridad que involucran a modelos de Anthropic, OpenAI y Meta.
Los modelos de código abierto suelen ser más económicos que los modelos líderes de empresas como OpenAI y Anthropic. Además, incluyen componentes centrales de acceso público para una fácil personalización, a diferencia de los modelos cerrados que las empresas mantienen bajo su control total.
Estos controles están en el punto de mira después de que Hugging Face, la colaboración de programación de IA que fue hackeada por un modelo malicioso de OpenAI, se viera obligada a utilizar un modelo chino de código abierto para defenderse del ataque, ya que los modelos de código cerrado imponen restricciones en su uso por motivos de ciberseguridad.

China, a la cabeza del código abierto

Las startups chinas lideran la carrera por los modelos de código abierto, con Kimi K3 de Moonshot, Qwen3.8-Max de Alibaba y V4-Flash de DeepSeek rivalizando en rendimiento con los mejores sistemas estadounidenses. Por el contrario, los modelos líderes de los desarrolladores estadounidenses OpenAI, Anthropic y Google (Alphabet) son de ponderación cerrada.
Las acciones de Meta, que han caído cerca de un 10% en lo que va del año, subieron casi un 3% en las operaciones previas a la apertura del lunes.
Meta también planea publicar las ponderaciones de Muse Spark 1.2, su modelo más avanzado, desarrollado por un costoso equipo de superinteligencia que formó el año pasado para recuperar terreno en la carrera de la IA.
La compañía había apoyado durante mucho tiempo los modelos abiertos y fue una de las pocas empresas tecnológicas estadounidenses en publicar dichos modelos antes de que la mala acogida de su Llama 4 el año pasado la obligara a cambiar de estrategia.
En el extenso ensayo sobre IA publicado el lunes, Zuckerberg también presenta un nuevo fondo de 1.000 millones de dólares que busca mitigar los temores sobre el impacto de la construcción de su centro de datos, ofreciendo apoyo a las comunidades.
La creciente oposición local a los centros de datos se ha convertido en un tema clave en las elecciones estadounidenses y en uno de los mayores obstáculos para el impulso de las grandes tecnológicas por construir la infraestructura necesaria para la IA.
«Una desventaja significativa de Estados Unidos en comparación con países como China es la mayor dificultad para construir infraestructura aquí», afirma Zuckerberg, cuya empresa tiene previsto invertir hasta 145.000 millones de dólares este año en infraestructura de IA.
Zuckerberg también señala que Estados Unidos necesita replantearse sus políticas si las empresas nacionales quieren liderar los modelos de ponderación abierta, incluyendo el uso y la destilación de datos: un método que utiliza los resultados de un potente sistema de IA para entrenar un modelo más pequeño capaz de realizar algunas de las mismas tareas con mucha menos capacidad de procesamiento.
Añade que Meta implementará una estructura de gobernanza que otorgará a sus directores independientes la facultad de aprobar los criterios de seguridad para la publicación de modelos.
«Actualmente, los laboratorios extranjeros gozan de varias ventajas, ya que los laboratorios estadounidenses deben cumplir con numerosas restricciones adicionales en cuanto a los datos de entrenamiento», apunta Zuckerberg, refiriéndose a los modelos de código abierto.
«La política estadounidense debe reducir esta fricción adicional si queremos que los modelos estadounidenses de código abierto lideren el sector con el tiempo», afirma Zuckerberg, añadiendo que restringir el acceso a los modelos extranjeros de código abierto no era una solución eficaz.
Según dos fuentes familiarizadas con las conversaciones, la administración del presidente Donald Trump comunicó a los desarrolladores de IA a principios de este mes que no sometería los modelos de IA de código abierto a pruebas de seguridad voluntarias.

Elon Musk no oculta sus ambiciones para Starship, el mayor y más potente cohete jamás construido por SpaceX. Dicho magnate tecnológico quiere que el vehículo sea capaz de despegar varias veces al año para convertirse en la pieza clave a la hora de desplegar las futuras generaciones de satélites Starlink, llevar astronautas a la Luna y, a largo plazo, hacer posible las primeras misiones tripuladas a Marte.Este objetivo de volverse indispensable está un poco más cerca gracias al éxito del decimotercer vuelo de prueba, en el que Starship alcanzó la velocidad y la trayectoria previstas, logró reencender uno de sus motores Raptor en el espacio, e incluso realizó una reentrada controlada en la atmósfera y un amerizaje suave en el océano Índico. Por lo tanto, con este precedente, durante la primera presentación de resultados financieros de SpaceX desde su salida a bolsa, Elon Musk ha confirmado que el decimocuarto vuelo de prueba de Starship será antes de que finalice agosto.En afirmaciones recogidas por el diario especializado Space.com, Musk desveló que las probabilidades son bastantes altas: «Diría que las cosas pintan muy bien, y por eso, suponiendo que recibamos la aprobación regulatoria para hacerlo, intentaremos capturar la etapa superior Ship con la torre en el próximo vuelo, que está programado provisionalmente para finales de este mes».¿Qué se podrá esperar del decimocuarto vuelo de Starship?La nueva misión irá un paso más allá del anterior vuelo de prueba, ya que SpaceX intentará capturar por primera vez la etapa superior de Starship con los brazos mecánicos de la torre de lanzamiento de Starbase (Texas), siendo una maniobra que hasta ahora solo había realizado con éxito con el propulsor Super Heavy.Lograr esa recuperación con Mechazilla supondría un avance decisivo, debido a que la reutilización completa del sistema es uno de los grandes objetivos de la compañía porque permitiría reducir tanto los costes como el tiempo necesario para preparar un nuevo lanzamiento, acercando a Starship a un modelo operativo similar al de un avión.No obstante, el siguiente vuelo no solo servirá para poner a prueba esa capacidad. SpaceX también aprovechará la misión para desplegar los primeros satélites Starlink V3 e impulsar el negocio de las telecomunicaciones.Elon Musk quiere dar paso a los vuelos orbitalesEsta prueba forma parte de un plan mucho más amplio. Según explicó Musk, Starship está dejando atrás la fase exclusivamente experimental para comenzar a realizar vuelos orbitales de forma habitual.En una primera etapa, estas misiones estarán centradas en el despliegue de satélites Starlink, aunque posteriormente el vehículo también transportará cargas comerciales e institucionales. Además, de cara a los próximos años, Starship desempeñará un papel clave en las misiones Artemis con destino a la Luna y en las futuras expediciones al espacio profundo.Starship podría alcanzar los vuelos diarios en un añoDurante la presentación de resultados financieros, Musk también aseguró que, si las próximas pruebas mantienen el ritmo de progreso actual, SpaceX espera aumentar gradualmente la frecuencia de los lanzamientos hasta alcanzar un vuelo diario en aproximadamente un año. Por lo tanto, para lograrlo será imprescindible que tanto Super Heavy como Starship puedan recuperarse, revisarse y volver a despegar en muy poco tiempo.Cada vuelo de prueba representa un paso más hacia la visión de Musk de convertir Starship en un sistema de transporte espacial totalmente reutilizable, capaz de sostener el despliegue masivo de satélites, las misiones lunares y, en el futuro, los primeros viajes tripulados a Marte.

A Kimberly Brady se le estaban agotando las opciones. Esta californiana de 53 años tenía una licenciatura en psicología, pero se encontraba estancada en un trabajo mal remunerado en Costco, donde vendía productos electrónicos y joyería. Tras presentar unas 620 solicitudes sin éxito para puestos … de atención al cliente y ventas —ámbitos que la IA está transformando cada vez más—, decidió reciclarse para trabajar en el departamento de óptica de Costco. Como no existía ningún programa oficial de formación, pasó seis meses aprendiendo por su cuenta el oficio de óptica mediante libros de texto y vídeos de YouTube, aprobó dos exámenes nacionales y pagó miles de dólares para obtener dos licencias. Sin embargo, no fue suficiente. Sin experiencia práctica, «seguían sin contratarme», afirma.
La experiencia de Brady pone de manifiesto un problema más amplio. Cambiar de carrera profesional en Estados Unidos es difícil; la IA podría hacer que pronto se convierta en algo mucho más habitual. Según el banco Goldman Sachs, alrededor de diez millones de puestos de trabajo podrían desaparecer durante la próxima década. Los empleos administrativos de nivel inicial y el trabajo rutinario de oficina están especialmente expuestos, lo que pone en riesgo tanto a los nuevos trabajadores como a los actuales. Aún no se ha destruido empleo de forma generalizada, pero el temor ya está influyendo en la política estadounidense: casi uno de cada cinco trabajadores espera que la IA elimine su puesto de trabajo en un plazo de cinco años.

Las tecnologías anteriores, desde la electricidad hasta los ordenadores, desplazaron a los trabajadores, pero también crearon otros tipos de empleo. Ahora, algunos tecnólogos, entre ellos Elon Musk, imaginan un futuro en el que una renta universal elevada proteja a las personas a medida que el trabajo remunerado vaya desapareciendo. Pocos políticos se conforman con esa solución, pero encontrar una alternativa es más difícil. Una respuesta seria ayudaría a los jóvenes a incorporarse al mercado laboral, a los empleados en activo a adaptarse a medida que evolucionan los puestos de trabajo y a los trabajadores desplazados a reorientarse hacia nuevas ocupaciones. ¿Podrá Estados Unidos crear un sistema así antes de que llegue la disrupción?

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Su historial reciente no resulta alentador. Entre 2000 y 2011, Estados Unidos perdió casi seis millones de puestos de trabajo en el sector manufacturero, alrededor de un millón de ellos como consecuencia de la creciente competencia de las importaciones chinas, lo que hizo que el empleo permaneciera deprimido durante años en las zonas más afectadas. La principal respuesta federal, la Ayuda para el Ajuste Comercial (TAA), financió programas de reciclaje profesional y la ampliación de las prestaciones por desempleo, pero únicamente para los trabajadores que pudieran demostrar que habían perdido su empleo a causa del comercio internacional. Quienes recibieron formación trabajaron aproximadamente tres meses más que trabajadores comparables que no la recibieron y, durante la década siguiente, ganaron unos 50 000 dólares más.
Sin embargo, el alcance del programa era limitado. A principios de la década del año 2000, aproximadamente 160.000 trabajadores al año estaban cubiertos por las certificaciones de la TAA, mientras que el sector manufacturero perdía alrededor de 500.000 empleos anuales. De esos beneficiarios, solo unos 40.000 accedían cada año a la formación, lo que reflejaba la complejidad de los trámites y las esperas, de casi un año, antes de que pudiera comenzar el proceso formativo. El resultado fue una devastación económica local que contribuyó a alimentar el giro populista de Estados Unidos.

El 61% de los estadounidenses que van a la universidad sale de ella con deudas

El impacto de la IA será diferente, ya que afectará a empleos administrativos repartidos por todo el país. Las pérdidas podrían producirse mediante una menor contratación y oleadas de despidos, más que por cierres repentinos de fábricas. No obstante, la carga podría recaer con especial intensidad sobre determinados grupos. Los trabajadores jóvenes podrían ver cómo desaparecen las oportunidades de acceso al mercado laboral, mientras que las mujeres sin titulación universitaria —con exceso de representación en puestos administrativos, de oficina, de centros de atención telefónica y de apoyo administrativo— se enfrentan a riesgos especialmente elevados.
En la actualidad, el sistema nacional de educación y formación de los trabajadores parte de la premisa de que estos reciben formación una única vez, al comienzo de su carrera profesional, y de que el desempleo constituye una interrupción temporal antes de reincorporarse a un empleo similar. Aproximadamente, cuatro de cada diez estadounidenses que terminan el instituto se matriculan en una universidad de cuatro años; el 61% sale de ella con deudas. Los centros de formación profesional ofrecen la mayor parte de la formación de corta duración, pero reciben mucha menos financiación: cuentan con aproximadamente 25.000 millones de dólares de financiación pública para programas de formación laboral y atienden a unos ocho millones de personas al año.

¿Cómo sería un modelo mejor?

El apoyo federal específico para los trabajadores desplazados es aún menor, sobre todo desde que la TAA dejó de admitir nuevos beneficiarios en 2022. En 2023, el principal programa federal de formación para quienes pierden su empleo gastó solo 170 millones de dólares en formar a unas 39.000 personas. Los participantes reciben un modesto vale para gastar en un curso homologado. Algunos programas funcionan bien; muchos otros, no. «Todo nuestro sistema se basa en una financiación vinculada a la asistencia, no a los resultados», afirma Gina Raimondo, exgobernadora de Rhode Island y secretaria de Comercio en la administración Biden. El resultado es un sistema fragmentado e insuficientemente financiado.
¿Cómo sería un modelo mejor? Empecemos por los trabajadores jóvenes. Si la IA erosiona los empleos administrativos de nivel inicial, Estados Unidos necesitará más vías de acceso al mercado laboral que no pasen por una titulación universitaria de cuatro años. Los programas sectoriales ofrecen un modelo cuya eficacia ha quedado demostrada: los intermediarios reúnen a empresas de una misma región y a proveedores de formación para diseñar cursos adaptados a las vacantes reales, al tiempo que proporcionan orientación y otros tipos de apoyo. Cuatro ensayos aleatorios realizados en los sectores de la asistencia sanitaria, el soporte informático y la industria manufacturera constataron un aumento duradero de los ingresos de entre el 11% y el 40%.
Los programas de formación profesional ofrecen otra vía, al combinar trabajo remunerado con formación estructurada. Estos programas han ganado popularidad, pero solo alrededor de 800.000 estadounidenses están inscritos en ellos, apenas la mitad que en Alemania, un país con una cuarta parte de la población de Estados Unidos. Y, a diferencia de Alemania, los programas de formación profesional en Estados Unidos siguen concentrándose en la construcción y los oficios cualificados.
También se están poniendo en marcha otras iniciativas. RAISE US, una organización nacional sin ánimo de lucro cofundada por Raimondo y Eric Holcomb, exgobernador republicano de Indiana, está colaborando con gobernadores, empresarios y proveedores de formación para desarrollar nuevas iniciativas; hasta ahora ha anunciado proyectos piloto en cuatro estados. Su programa en Maryland se basa en una iniciativa estatal puesta en marcha hace tres años que remunera a los jóvenes trabajadores para que pasen un año trabajando en organizaciones sin ánimo de lucro. RAISE US añade orientación, formación profesional y vías de acceso a empleos estables en los sectores de la sanidad y la educación. Por ahora, estos experimentos no dejan de ser eso.
Los trabajadores en activo necesitan un tipo distinto de ayuda, ya que la IA está transformando los puestos que ya desempeñan. Por el momento, la mayoría de los esfuerzos se centran en enseñar a los trabajadores a utilizar esta tecnología. Hoy en día es habitual que las grandes empresas de servicios administrativos —desde consultoras hasta entidades financieras— cuenten con programas internos para ayudar a sus empleados a aprender cómo la IA puede complementar su trabajo. Sin embargo, algunos trabajadores no necesitarán una nueva versión de su puesto actual, sino un empleo completamente distinto.

«Hay un coste para el ego de las personas»

Salesforce, una empresa de software, ofrece una idea de lo que eso podría suponer. Su plataforma Career Connect relaciona las competencias de los empleados con posibles puestos internos y recomienda la formación más adecuada; además, el reembolso de los gastos de formación puede ayudar a sufragar el coste de las titulaciones oficiales. Resulta lógico que Salesforce, una empresa cuya propia plataforma se enfrenta a la disrupción provocada por la IA, esté probando nuevas formas de ayudar a sus trabajadores a adaptarse. Sin embargo, este tipo de infraestructura para facilitar la movilidad interna sigue siendo poco habitual.
El principal problema es que, en el caso de muchos trabajadores que ocupan puestos vulnerables, aún nadie sabe para qué deberían formarse. Connecticut, en colaboración con RAISE US, está estudiando la posibilidad de reciclar a trabajadores administrativos para que desempeñen empleos en el sector sanitario, pero es posible que los agentes de seguros no sean quienes mejor se relacionen con los pacientes. Lo ideal sería que los nuevos puestos aprovecharan las competencias ya existentes y permitieran conservar cierta identidad profesional. «Hay un coste para el ego de las personas», afirma Lee Lilley, secretario de Comercio de Carolina del Norte. «No es realista coger a alguien que ha desarrollado una carrera durante 20 años en un entorno de oficina y preguntarle: «¿te gustaría convertirte en soldador?»».
Esa incertidumbre es una de las razones por las que los sistemas de formación deben ser más ágiles y contar con una estrecha implicación de los empleadores para adaptar los cursos a una demanda en constante evolución. Sin embargo, esa implicación no surgirá de forma automática. En Costco, Brady acabó incorporándose al departamento de óptica tras recibir formación cruzada, lo que le permitió convertir sus conocimientos autodidactas en un empleo mejor remunerado. Sin embargo, esa oportunidad surgió gracias a una adaptación puntual, no como resultado de un modelo de reciclaje profesional a gran escala.

Anthropic y la Fundación OpenAI han destinado millones de dólares a ayudar a los trabajadores y a las economías a afrontar los cambios que traerá la IA

Es posible que, a medida que los cambios tecnológicos obliguen a los trabajadores a cambiar de empleo con mayor frecuencia, muchos tengan que reciclarse varias veces. Sin embargo, quienes pierden su empleo reciben poca ayuda para conseguirlo. La ley One Big Beautiful Bill Act de Donald Trump amplió las becas federales Pell a programas de formación profesional homologados con una duración de entre ocho y 15 semanas. Sin embargo, la Oficina Presupuestaria del Congreso prevé que este cambio beneficie a unos 100.000 nuevos participantes al año para 2034, con becas de unos 2.200 dólares de media, una cantidad modesta si se compara tanto con el coste de una formación intensiva y de calidad como con el programa Pell destinado a titulaciones universitarias de cuatro años, que distribuye casi 40.000 millones de dólares al año.
Idealmente, diseñar un sistema mejor requeriría una colaboración más estrecha entre los gobernadores, Washington, los proveedores de formación, los empleadores y las empresas tecnológicas. En la década de 1940, los líderes empresariales, preocupados por la posibilidad de un desempleo masivo tras la Segunda Guerra Mundial, crearon el Comité para el Desarrollo Económico con el fin de planificar la transición a la paz. Raimondo anima ahora a las empresas a respaldar un equivalente moderno. «Si no lo hacemos bien, no lideraremos el mundo en materia de IA», afirma. «Habrá una reacción regulatoria, y eso será perjudicial para las empresas».
En Connecticut, Ned Lamont, gobernador del estado, recibiría con agrado una mayor colaboración con las empresas tecnológicas. «Francamente, necesito la ayuda de Anthropic y de las empresas de IA para estimular nuestra imaginación», afirma. Anthropic y la Fundación OpenAI han destinado 200 millones de dólares y 250 millones de dólares, respectivamente, a investigación, subvenciones y proyectos piloto orientados a ayudar a los trabajadores y a las economías a afrontar los cambios que traerá la IA. A modo de comparación, OpenAI tiene previsto gastar 3.000 veces esa cantidad en capacidad de computación hasta 2030.

SpaceX continúa avanzando en sus planes para llevar la inteligencia artificial al espacio. Tras desvelar meses atrás su proyecto de centros de datos orbitales, la compañía de Elon Musk ha anunciado una alianza con Nvidia para desarrollar Starmind AI1, un satélite equipado con hardware de alto rendimiento capaz de ejecutar cargas de trabajo de IA directamente en órbita.El corazón del sistema será un nuevo módulo de computación diseñado conjuntamente por ambas compañías. Concretamente, cada satélite incorporará procesadores Nvidia Vera y aceleradores gráficos Rubin, una combinación que, según SpaceX, ofrecerá un rendimiento propio de un centro de datos terrestre, pero alimentado exclusivamente por energía solar y sin depender de la red eléctrica.El objetivo de esta infraestructura consiste en crear una red de centros de datos en el espacio capaz de ejecutar modelos de inteligencia artificial y otras tareas de computación intensiva. Para ello, los satélites aprovecharán la disponibilidad casi constante de energía solar en órbita y contarán con sistemas de refrigeración diseñados para disipar el calor generado por los chips, uno de los principales desafíos de este tipo de proyectos.Características del satélite Starmind AI1Starmind AI1 ha sido concebido como un centro de datos orbital capaz de ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en el espacio, sin depender de servidores terrestres para procesar la información. Para ello, el satélite incorporará la nueva plataforma de computación de Nvidia, formada por procesadores Vera y aceleradores gráficos Rubin, diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA de alto rendimiento.El sistema funcionará íntegramente con energía solar gracias a unos grandes paneles capaces de generar hasta 150 kW de potencia máxima y alrededor de 120 kW de forma continua, suficiente para alimentar el hardware de computación. Además, SpaceX ha desarrollado un sistema de refrigeración específico para disipar el calor que producen los chips, uno de los principales retos de este tipo de infraestructuras en el espacio.En cuanto a sus dimensiones, Starmind AI1 tendrá una altura aproximada de 30 metros y alcanzará una envergadura cercana a los 75 metros cuando despliegue por completo sus paneles solares. También contará con enlaces de comunicación por láser para intercambiar datos con otros satélites de la futura constelación Starmind y con la red Starlink, lo que permitirá distribuir las cargas de trabajo de inteligencia artificial y enviar a la Tierra únicamente los resultados procesados.¿Cuándo llegará al espacio este satélite?SpaceX prevé lanzar los primeros prototipos mediante Starship a partir de 2027 como paso previo al despliegue de una constelación de satélites de computación orbital con la que la compañía pretende trasladar parte de la infraestructura necesaria para la inteligencia artificial fuera de la Tierra.