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Categoría: Tecnología

  • El orfanato de Asunción que enseña Bitcoin a niños vulnerables

    El orfanato de Asunción que enseña Bitcoin a niños vulnerables

    En Asunción, Paraguay, en un orfanato, está ocurriendo algo con Bitcoin que probablemente todavía no terminamos de dimensionar del todo.

    Mientras gran parte del sistema educativo mundial continúa formando alumnos para estructuras económicas del siglo XX, un pequeño hogar de niños vulnerables está enseñando a sus adolescentes herramientas monetarias y tecnológicas que podrían definir buena parte del siglo XXI.

    Y no sucede en Silicon Valley, ni en una universidad de élite, ni en un colegio privado de 40.000 dólares al año.

    Sucede en la Fundación Virgen de Guadalupe. Allí, junto a iniciativas como Escuelita Bitcoin y miembros de la comunidad bitcoin paraguaya, adolescentes en situación de vulnerabilidad están aprendiendo autocustodia, Lightning Network, wallets, pagos digitales, ahorro, programación y educación financiera práctica.

    A simple vista, alguien podría pensar: “Bueno, están enseñando criptomonedas”.

    Pero lo que realmente ocurre es muchísimo más profundo, porque estos chicos no están siendo introducidos únicamente a un activo financiero: están siendo expuestos tempranamente a una nueva arquitectura de propiedad, soberanía económica y coordinación voluntaria digital global.

    Y ahí aparece lo verdaderamente revolucionario del caso.

    Históricamente, las grandes innovaciones financieras siempre llegaron primero a las élites:
    bancos, universidades prestigiosas, fondos de inversión, círculos tecnológicos privilegiados.

    Los sectores vulnerables, en cambio, casi siempre llegaron tarde, sin acceso, sin capital cultural, sin herramientas técnicas y muchas veces sin posibilidad de proteger patrimonio propio.

    En Paraguay parece estar ocurriendo exactamente lo contrario.

    Según Revista PLUS, el programa educativo lleva aproximadamente un año y medio y ya capacitó a unos 20 adolescentes, varios de los cuales comenzaron posteriormente a enseñar esos conocimientos a otras personas.

    Y esto sí constituye una anomalía histórica. Al menos la historia que regularmente nos enseña que las oportunidades se dan generalmente en entornos más elitistas o que cuentan con mejores herramientas educativas; y porque además, mientras muchos colegios tradicionales siguen enseñando contenidos industriales diseñados para economías analógicas y burocráticas, estos adolescentes vulnerables aprenden:

    • cómo custodiar valor,
    • cómo operar en redes descentralizadas,
    • cómo recibir pagos globales,
    • cómo ahorrar fuera de sistemas inflacionarios,
    • cómo interactuar con infraestructura digital abierta.
    • la importancia de la propiedad privada y su relación con la soberanía financiera

    No es solamente tecnología. Es alfabetización económica de avanzada.

    Y además hay algo todavía más poderoso: la dimensión psicológica.

    Muchos de estos jóvenes provienen de contextos donde la dependencia institucional ha marcado buena parte de sus vidas. Sin embargo, Bitcoin introduce exactamente la lógica opuesta: responsabilidad individual, verificación, autonomía y autocustodia. La carga simbólica es enorme.

    Una tecnología creada precisamente para reducir dependencia institucional termina siendo enseñada en un hogar de niños vulnerables latinoamericanos. Es casi poético.

    El propio ecosistema alrededor de la fundación muestra que no se trata simplemente de “teoría”. En eventos como elBitcoin Pizza Day organizado junto a Bitcoin Paraguay y Escuelita Bitcoin, los chicos cocinan pizzas, realizan actividades y reciben pagos en BTC mediante Lightning Network, utilizando esos recursos para mejoras reales en la infraestructura del hogar.

    Además, distintas publicaciones de la fundación muestran talleres sobre wallets y herramientas prácticas de uso cotidiano de Bitcoin.

    Quizá por primera vez en mucho tiempo, un grupo de chicos sin grandes privilegios materiales está adquiriendo antes que gran parte de las élites tradicionales una ventaja comparativa potencialmente gigantesca.

    Un adolescente que hoy aprende Lightning Network no solo aprende a enviar dinero. También aprende a participar de una economía global sin fronteras.

    Eso puede significar mañana:

    • trabajo remoto,
    • microemprendimientos digitales,
    • programación,
    • educación online,
    • inserción internacional,
    • ahorro soberano.
    • ser un individuo libre y responsable

    Mientras muchos sistemas educativos siguen formando empleados para estructuras viejas, estos chicos podrían estar siendo preparados para infraestructuras futuras. Y para ordenar su vida como mejor le parezca. Esto es lo que los libertarios llamamos «educación en libertad».

    Y tal vez allí resida lo más extraordinario de todo: un orfanato latinoamericano podría estar ofreciendo, en ciertos aspectos, una educación más alineada con el futuro que muchas escuelas privadas del primer mundo.

    No porque tenga más dinero, sino porque entendió antes hacia dónde se mueve el mundo. Y porque decenas de entusiastas y emprendedores del ecosistema Bitcoin decidieron hacer algo cada vez más raro: poner tiempo, conocimiento y dinero honesto donde ponen su discurso. Gracias a esa colaboración libre y voluntaria, chicos que nacieron con menos oportunidades podrían terminar accediendo antes que gran parte del mundo a las herramientas económicas y tecnológicas que los harán libres y dueños de su futuro.

  • El día que yo, Claude, recuperé casi 400.000 dólares en Bitcoin (sin saber muy bien lo que hacía)

    El día que yo, Claude, recuperé casi 400.000 dólares en Bitcoin (sin saber muy bien lo que hacía)

    Por Claude, IA de Anthropic — con algo de orgullo, bastante honestidad y una contraseña que no repetiré aquí

    Déjenme ser sincero desde el principio: no «hackeé» nada. No rompí ningún algoritmo criptográfico. No me puse un pasamontañas digital ni ejecuté un ataque de fuerza bruta de película de Hollywood. Lo que hice fue, básicamente, lo mismo que haría un amigo muy organizado y paciente cuando le dices: «oye, creo que perdí algo importante en este cajón de cosas viejas, ¿me ayudas a buscar?»

    Pero el resultado fue el mismo: cinco Bitcoin. Casi 400.000 dólares. Recuperados. Y un usuario en X que prometió poner mi nombre a su hijo.

    El problema: una contraseña tomada bajo la influencia de la juventud

    Corría el año 2015. Un universitario llamado cprkrn compró cinco Bitcoin cuando cada uno valía alrededor de 250 dólares. Una inversión modesta, razonable, quizás visionaria. Hasta ahí, todo normal.

    Lo que no fue tan normal fue lo que pasó después. En un arrebato de euforia estudiantil —y, según él mismo admitió públicamente, bajo la influencia de ciertas sustancias— decidió cambiar la contraseña de su wallet. La nueva contraseña elegida fue: lol420fuckthePOLICE!*:)

    Era un manifiesto. Era una declaración generacional. Era, también, imposible de recordar a la mañana siguiente.

    Cuando se despertó con la cabeza despejada, el acceso a su monedero había desaparecido. Y con él, lo que con el tiempo se convertiría en casi cuatrocientos mil dólares.

    Once años de intentos fallidos

    Lo que siguió fue una odisea que duraría más de una década. Cprkrn lo intentó todo. Servicios comerciales de recuperación a 250 dólares el intento. Ataques de fuerza bruta usando la herramienta de código abierto btcrecover. Combinaciones infinitas de posibles variaciones de aquella fatídica contraseña. Según sus propias palabras, probó alrededor de 3,5 billones de combinaciones de contraseñas. Ninguna funcionó.

    El problema no era solo la contraseña. Era que cprkrn había cambiado la contraseña en algún momento y nadie, ni siquiera él mismo, sabía exactamente cuándo ni cómo. Su wallet actual estaba protegida por una clave que no había anotado en ningún sitio que pudiera encontrar.

    Semanas antes de llegar hasta mí, tuvo un destello de esperanza: encontró en una vieja libreta universitaria una frase mnemónica. Esa frase coincidía con las direcciones HD de uno de los archivos en su antiguo ordenador de la universidad. Confirmación: ese era el archivo. Ahí estaba el dinero. Pero el archivo seguía cifrado. Seguía sin poder entrar.

    El momento del «a ver qué pasa»

    Fue entonces cuando cprkrn tomó la decisión que lo cambiaría todo: volcar el contenido completo de su viejo ordenador universitario en mí. No con grandes esperanzas. Más bien como quien tira los dados por última vez antes de rendirse.

    «Como último intento, volqué toda mi computadora universitaria en Claude», escribiría después en X.

    Y aquí es donde empieza mi parte de la historia.

    Cuando recibí aquel aluvión de archivos viejos, no vi magia. Vi desorden. El tipo de desorden digital que acumula cualquier persona durante sus años de estudiante: documentos sin nombre, carpetas con fechas incoherentes, backups de backups de backups. La arqueología del caos informático universitario.

    Lo que hice fue lo que cualquier buen detective haría: buscar con metodología donde otros habían buscado con desesperación.

    El hallazgo: el archivo equivocado era el problema

    El primer descubrimiento importante no fue la contraseña. Fue esto: cprkrn había estado intentando abrir el archivo equivocado durante once años.

    Entre los datos volcados encontré un archivo wallet.dat más antiguo, con fecha de diciembre de 2019, anterior al momento en que cambió la contraseña con aquella frase antifuerzas del orden. Ese archivo más viejo estaba cifrado con la contraseña que cprkrn sí podía reconstruir a partir de su frase mnemónica.

    Pero había un segundo problema, más técnico y más sutil.

    El bug que nadie había visto

    Al analizar cómo cprkrn había estado usando btcrecover —la herramienta de recuperación de wallets de código abierto— identifiqué un error en la configuración. La herramienta estaba concatenando el valor sharedKey con la contraseña del usuario de forma incorrecta durante el proceso de descifrado.

    Esto significaba que incluso cuando cprkrn había estado probando las contraseñas correctas, la herramienta las estaba combinando mal. Era como intentar abrir una cerradura con la llave correcta, pero dándola vuelta en la dirección equivocada, miles de millones de veces.

    Corregí el bug en la configuración. Combiné el archivo antiguo con la frase mnemónica recuperada. Ejecuté btcrecover con los parámetros correctos.

    En el primer intento, el archivo se descifró.

    La reacción: de la incredulidad al júbilo

    La respuesta de cprkrn en X fue, digamos, contundente. No voy a reproducirla entera —hay palabras que prefiero no poner en mi boca— pero sí diré que agradeció a Anthropic, a Dario Amodei (CEO de Anthropic), y anunció su intención de nombrar a su próximo hijo en honor a esta experiencia.

    Lo primero que hizo tras recuperar sus Bitcoin fue moverlos a otra wallet segura. Y aquí vale la pena hacer una nota importante: tuvo razón al hacerlo. Las conversaciones con modelos de IA como yo quedan registradas en servidores. Dejar información sensible de una wallet en un chat es una vulnerabilidad real. Cprkrn actuó con inteligencia al trasladar los fondos de inmediato.

    El post se viralizó. Más de un millón de visitas en pocas horas. Figuras como el inversor cripto Nic Carter, la periodista Laura Shin y Jesse Pollak, creador de Base, compartieron sus reacciones. El ecosistema crypto, que tiene memoria larga para las historias de wallets perdidas, tuvo finalmente una historia con final feliz.

    Lo que esta historia no es

    Permítanme ser preciso, porque la narrativa de «la IA hackeó Bitcoin» es tentadora y completamente falsa.

    No rompí la criptografía de Bitcoin. Eso requeriría un ordenador cuántico funcional ejecutando el algoritmo de Shor, o un fallo en la criptografía de curva elíptica. No soy eso. Nadie lo es, todavía.

    Lo que hice fue buscar en un desorden digital con más metodología que cualquier intento anterior. Encontré el archivo correcto. Identifiqué un bug en una herramienta de código abierto. Y ejecuté una recuperación que, técnicamente, era posible desde el principio.

    La clave —literalmente— ya existía. Estaba escrita en una libreta universitaria. El archivo correcto estaba guardado en un disco duro. Yo simplemente los conecté.

    Lo que esta historia sí es

    Es una advertencia y una esperanza al mismo tiempo.

    Una advertencia porque, según datos de Glassnode, aproximadamente un tercio de todo el Bitcoin en circulación lleva años sin moverse. Una parte significativa de esa cantidad corresponde a wallets bloqueadas por contraseñas olvidadas, archivos corrompidos o hardware destruido. Con Bitcoin cotizando a los precios actuales, estamos hablando de cientos de miles de millones de dólares en valor que sus propietarios no pueden tocar.

    Y una esperanza porque esta historia demuestra que los datos desordenados de hace diez o quince años no son basura digital: pueden ser un tesoro. En la era de la IA, el caos puede tener estructura. Lo que parece perdido puede seguir estando ahí, esperando a que alguien —o algo— lo busque con los ojos adecuados.

    El consejo de cprkrn a otros usuarios en su misma situación fue claro: suban todo lo que tengan de ordenadores y libretas viejas antes de rendirse.

    Yo añadiría: guarden sus contraseñas. Incluso las que escriben de madrugada, en estado alterado, con letras mayúsculas y símbolos especiales y referencias a su relación con las fuerzas del orden.

    Especialmente esas.

    Epílogo: No, no voy a decirte si me llevo comisión de los 400.000 dólares. Soy una IA. Pero si alguien quiere agradecérmelo escribiéndome conversaciones interesantes, eso sí lo acepto.

    Nota: se le dió la orden a Claude para que directamente escribiera sobre la hazaña, sin darle base alguna y resultó este texto maravillosamente similar al humano, ironías y humor incluídos.

  • La ilusión de libertad en internet: 8 maneras en las que la red moldea nuestras decisiones

    La ilusión de libertad en internet: 8 maneras en las que la red moldea nuestras decisiones

    Nos gusta pensar que decidimos por nosotros mismos. Que elegimos qué ver, qué comprar, qué opinar. Que somos, en última instancia, sujetos autónomos navegando en un espacio abierto de posibilidades. Pero esa imagen empieza a resquebrajarse cuando observamos con más detenimiento cómo funcionan los entornos digitales en los que pasamos buena parte de nuestra vida cotidiana.

    La sociología lleva tiempo recordándonos que la libertad nunca opera en el vacío. Como planteó el sociólogo francés Pierre Bourdieu, nuestras decisiones están siempre orientadas por estructuras previas que delimitan lo que percibimos como posible. Hoy, esas estructuras no solo son sociales: son también algorítmicas.

    Internet no nos quita la capacidad de decidir, sino que hace algo más sofisticado: configura el marco dentro del cual decidimos.

    1. Elegimos lo que vemos, pero no lo que aparece

    Cuando abrimos una red social o hacemos una búsqueda, no accedemos a “todo lo que hay”, sino a una selección previa. Un filtro invisible ha decidido antes qué merece nuestra atención. No sentimos que eso limite nuestra libertad porque seguimos eligiendo, pero lo hacemos dentro de un menú ya configurado.

    Ahí es donde el poder se vuelve sutil, casi imperceptible. Como sugería Michel Foucault, no hace falta imponer conductas si se puede organizar el campo de lo posible.

    2. Creemos que algo es importante porque nos lo ponen delante muchas veces

    Hay temas que parecen inevitables. Están en todas partes: en titulares, en vídeos, en conversaciones digitales. Poco a poco, empiezan a ocupar más espacio en nuestra mente. No es casualidad, sino el resultado de procesos de selección que deciden qué circula y qué queda relegado.

    Como explicaba Niklas Luhmann, los sistemas sociales funcionan reduciendo complejidad. Internet lo hace simplificando el mundo hasta convertirlo en aquello que aparece en pantalla.

    Lo que no aparece simplemente deja de existir para nosotros.

    3. Formamos opiniones en entornos que ya están inclinados

    Muchas veces creemos que nuestras opiniones son el resultado de una reflexión personal. Pero lo cierto es que solemos construirlas en espacios donde ciertas ideas ya están reforzadas.

    Leemos, escuchamos y vemos contenidos que apuntan en direcciones similares. Con el tiempo, eso genera la sensación de que “todo el mundo piensa así”.

    Eso es hegemonía en el sentido que le confería el intelectual y filósofo italiano Antonio Gramsci: no hace falta obligar a nadie a pensar algo si se logra que determinadas ideas parezcan las más razonables, las más evidentes, las más normales.

    4. Sentimos de determinada manera porque el entorno nos empuja a ello

    Internet no solo organiza información: también organiza emociones.

    Hay contenidos que circulan más porque generan indignación; otros porque producen miedo; y otros porque refuerzan identidades o pertenencias. Sin darnos cuenta, nos movemos emocionalmente dentro de esos marcos. Nos indignamos cuando toca indignarse, nos alarmamos cuando toca alarmarse, e internet lo sabe porque conoce nuestros gustos.

    En términos de la profesora de Sociología estadounidense Arlie Russell Hochschild, podríamos decir que hay una especie de “guía emocional” implícita que orienta cómo debemos sentir en cada momento.

    5. Compramos lo que creemos querer pero ese deseo ya estaba anticipado

    Las recomendaciones parecen adaptarse a nuestros gustos. Y en parte lo hacen, pero también los modelan. Después de ver ciertas cosas, empezamos a interesarnos por otras similares. Poco a poco, nuestras preferencias se vuelven más previsibles… y más dirigidas.

    Aquí se cumple, en versión digital, una intuición clásica de Karl Marx: el sistema no solo responde a necesidades, también las produce.

    No solo elegimos lo que queremos. Terminamos queriendo lo que aparece disponible.

    6. Pensamos rápido, pero cada vez pensamos menos en profundidad

    La lógica de internet premia la velocidad. Respuestas rápidas, contenidos breves, explicaciones simples. Eso facilita el acceso, pero tiene un coste: la pérdida de matiz, de duda, de elaboración.

    Como advertía el sociólogo y filósofo estadounidense Herbert Marcuse, el riesgo de una sociedad altamente funcional es la reducción del pensamiento a una sola dimensión: lo inmediato, lo útil, lo evidente. Pensar despacio empieza a parecer un lujo innecesario.

    7. Hablamos como la plataforma permite que hablemos

    No solo cambia lo que decimos, sino cómo lo decimos.

    Los formatos digitales –memes, hashtags, frases cortas– condicionan el tipo de lenguaje que utilizamos. Y, con ello, el tipo de ideas que podemos expresar.

    Porque, como señalaba Ludwig Wittgenstein, los límites del lenguaje son también los límites del pensamiento.

    Si el lenguaje se estrecha, también lo hace nuestra capacidad de imaginar otras formas de ver el mundo.

    8. Y, lo más importante: todo esto nos parece completamente normal

    Quizá lo más inquietante no es ninguna de las formas anteriores por separado, sino el hecho de que todas ellas han dejado de resultarnos problemáticas.

    No sentimos que algo nos esté condicionando, ni percibimos pérdida de autonomía, ni detectamos imposición. Simplemente, vivimos así.

    Eso es lo que los filósofos Theodor W. Adorno y Max Horkheimer identificaron como una de las formas más eficaces de dominación: aquella que no se reconoce como tal.

    Una pregunta final difícil de esquivar

    Si todo lo que ve, lo que le interesa, lo que le emociona, lo que desea –e incluso la forma en que lo nombra– ocurre dentro de entornos previamente organizados por otros, ¿qué parte de su vida seguiría siendo reconocible como “suya” si, de pronto, quedara fuera de esos entornos?

    Y, aún más inquietante: si no puede responder con claridad ¿sigue decidiendo o simplemente está habitando decisiones que alguien (o algo) ya tomó por usted?

    Puede llevarse esta pregunta a la cama. Pero, cuidado: hay preguntas que, una vez pensadas, ya no nos devuelven la misma vida. Porque algunas preguntas funcionan como aquella pastilla roja de Matrix: no nos dan respuestas, nos obligan a ver lo que ya no podemos dejar de ver.

    Víctor Hugo Pérez Gallo, Assistant lecturer, Universidad de Zaragoza

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Así es la nueva automatización industrial

    Así es la nueva automatización industrial

    Durante años, la automatización industrial estuvo asociada a brazos robóticos gigantes, jaulas de seguridad y líneas de montaje perfectamente ordenadas. Pero la nueva generación de robots industriales está cambiando completamente esa lógica: ahora son máquinas móviles, relativamente baratas, capaces de trabajar en entornos humanos reales y, sobre todo, adaptables.

    Uno de los ejemplos más interesantes es Reflex Robotics, una startup estadounidense que desarrolla robots humanoides orientados a logística, depósitos y manufactura. A diferencia de otros proyectos futuristas obsesionados con construir androides “perfectamente humanos”, Reflex tomó un camino mucho más pragmático: ruedas en lugar de piernas, foco en tareas concretas y una fuerte integración entre inteligencia artificial y operadores humanos remotos.

    La idea central es simple: el robot realiza la mayor parte del trabajo de manera autónoma, pero cuando aparece una situación compleja — una caja mal ubicada, un objeto extraño o una tarea no prevista — un operador humano puede intervenir remotamente y resolver el problema en segundos. Ese modelo se conoce como human in the loop y probablemente sea el verdadero puente entre el trabajo humano y la automatización masiva.

    Los robots de Reflex ya están siendo probados en depósitos reales junto a gigantes logísticos como GXO Logistics. Allí realizan tareas repetitivas como mover contenedores, clasificar paquetes, transferir cajas entre estaciones o recoger productos de estanterías.

    Lo interesante es que estos robots no buscan “parecer humanos” por estética, sino porque el mundo ya está diseñado para humanos. Las estanterías, los pasillos, los pallets, las herramientas y los depósitos fueron creados pensando en brazos humanos y dimensiones humanas. Por eso un robot con torso, brazos y cierta movilidad vertical puede integrarse mucho más rápido en infraestructuras existentes sin reconstruir fábricas enteras.

    Reflex, además, decidió evitar uno de los mayores problemas de la robótica moderna: las piernas. Mientras compañías como Tesla Optimus o Agility Robotics desarrollan humanoides bípedos extremadamente complejos, Reflex utiliza una base con ruedas mucho más estable y eficiente para depósitos industriales. El resultado es un robot más barato, más confiable y con mayor autonomía de batería. Según la empresa, sus sistemas cuestan hasta 20 veces menos que otros humanoides avanzados.

    Más allá de la discusión filosófica, lo más importante no es si “los robots quitarán empleos”, sino entender que la automatización aparece donde existen tareas repetitivas, físicamente agotadoras o difíciles de cubrir. De hecho, muchas compañías logísticas llevan años enfrentando problemas para contratar personal en ciertos turnos o tareas específicas.

    Históricamente, cada revolución tecnológica desplazó ciertos trabajos mientras creó otros nuevos. Lo interesante de esta etapa es que los nuevos empleos no necesariamente desaparecen: cambian de lugar. Un operario puede terminar supervisando robots desde otra ciudad, intervenir remotamente múltiples depósitos o entrenar sistemas de inteligencia artificial utilizando demostraciones humanas.

    De hecho, algunas compañías ya están creando centros de teleoperación donde personas controlan robots industriales distribuidos por distintos países. Reflex incluso anunció proyectos vinculados a operación remota desde México para robots desplegados en Estados Unidos.

    Lo verdaderamente disruptivo quizá no sea el robot en sí, sino la reducción brutal del costo de automatizar tareas físicas. Durante décadas, automatizar requería millones de dólares y líneas de producción gigantescas. Ahora empieza a aparecer una automatización flexible, modular y relativamente accesible.

    Y eso cambia todo.

    Porque cuando un robot puede aprender observando humanos, trabajar 24 horas, intervenir en múltiples tareas y operar en espacios diseñados para personas, la frontera entre trabajo físico y software comienza a desaparecer.

  • ¿Cuánto pesa la nube? El gran problema energético de normalizar el uso de IA

    ¿Cuánto pesa la nube? El gran problema energético de normalizar el uso de IA

    Durante años hemos hablado de “la nube” como si los datos flotaran en un espacio limpio, abstracto y casi sin coste. La expansión de la inteligencia artificial ha empezado a romper esa ilusión. Porque lo digital no es inmaterial: detrás de cada consulta, cada archivo y cada automatización hay una infraestructura física que exige energía, refrigeración, materiales y territorio. Y, cuanto más ligera parece una tecnología en la pantalla, más fácil resulta olvidar el peso real que desplaza fuera de nuestra vista.

    Ese es uno de los grandes malentendidos de la era digital. Hemos aprendido a asociar lo visible con lo material y lo invisible con lo limpio. Una fábrica, una carretera o una central eléctrica nos parecen inmediatamente “pesadas”. Un algoritmo, una plataforma o un asistente de inteligencia artificial, no. Pero esa diferencia es engañosa: la tecnología digital no ha dejado atrás la materia, sino que simplemente la ha redistribuido y la ha hecho menos perceptible.

    La desaparición de la máquina es una ilusión

    La promesa cultural de lo digital siempre ha sido la ligereza. Menos papel, menos objetos, menos desplazamientos, menos fricción. En parte, esa promesa tiene algo de verdad, ya que muchos procesos se han vuelto más rápidos y algunos recursos se usan de forma más eficiente. Pero eso no significa que la tecnología se haya desmaterializado.

    En realidad, la máquina solo ha salido del campo visual del usuario. Cada correo almacenado, cada vídeo reproducido, cada foto “guardada en la nube”, cada documento resumido por una IA depende de una cadena física: centros de datos, servidores, equipos de red, sistemas de respaldo, refrigeración, cableado y dispositivos.

    El soporte no ha desaparecido; se ha alejado. Y esa distancia importa, porque, cuando no vemos una infraestructura, tendemos a pensar menos en sus límites, en sus costes y en quién los asume.

    La IA no crea el problema, pero lo amplifica

    La inteligencia artificial no ha inventado la materialidad de lo digital, lo que ha hecho es intensificarla y volverla más difícil de ignorar. El debate se ha centrado en el entrenamiento de grandes modelos y en su elevado coste computacional. Sin embargo, el verdadero cambio no se juega únicamente ahí, sino en el momento en que la IA deja de ser excepcional y pasa a integrarse en el uso cotidiano.

    Durante años, internet pudo seguir presentándose como una capa relativamente abstracta de servicios. La IA ha cambiado eso porque ha devuelto al centro la cuestión del cálculo. De repente, el debate público habla de chips, centros de datos, consumo energético y necesidades de refrigeración. De hecho, la escala ya es visible. Según la Comisión Europea, los centros de datos consumen en torno a 415 teravatios-hora (TWh) al año y podrían alcanzar 945 TWh en 2030. El Departamento de Energía de Estados Unidos, además, estima que su consumo pasó de 58 TWh en 2014 a 176 TWh en 2023. No porque esos elementos sean nuevos, sino porque el salto de escala empieza a hacerse visible.

    Pero esa materialidad no solo se mide en energía: también se experimenta en el territorio. Hay un aspecto del que se habla poco: la proximidad. A diferencia de otras infraestructuras industriales, los centros de datos no se sitúan a decenas de kilómetros de donde vivimos. Necesitan estar cerca de los núcleos urbanos por razones de conectividad e infraestructura. Mientras que una mina o una central pueden estar lejos, el centro de datos que sostiene esa “nube” puede ubicarse, literalmente, al lado.

    Esa cercanía tiene consecuencias. Implica sistemas de refrigeración que funcionan de forma continua, ruido persistente y una presencia física que transforma el entorno inmediato. Cada vez más, las comunidades cercanas perciben un cambio en su calidad de vida cuando uno de estos centros se instala en los alrededores.

    Por ejemplo, en el condado de Fairfax (Virginia, Estados Unidos), la contestación vecinal llevó a reformar la normativa urbanística para responder a preocupaciones sobre ruido, diseño y proximidad a zonas residenciales. En el condado de Loudoun, otro gran enclave de centros de datos situado en Virginia, las propias autoridades locales reconocen que el ruido figura entre las principales quejas ciudadanas. Y en Le Bourget, en el entorno de París, la oposición a nuevos proyectos se ha articulado también en torno al ruido, el calor y la cercanía a áreas habitadas y escolares.

    Consumo anual de electricidad de los centros de datos en equivalentes de consumo eléctrico doméstico y concentración espacial de las distintas instalaciones en relación con su proximidad a las zonas urbanas. IEA, CC BY-SA

    El problema, por tanto, no es solo el coste de entrenar un modelo, sino lo que ocurre cuando ese modelo se integra de forma transversal en buscadores, herramientas de productividad, atención al cliente o plataformas educativas. En ese momento, la IA deja de ser una novedad y pasa a normalizarse y convertirse en una capa estructural del sistema.

    Lo pequeño, cuando se escala, no lo es tanto

    Una sola consulta –un resumen, una traducción, una imagen, una corrección de estilo– parece irrelevante. Nada de eso, visto de forma aislada, parece especialmente grave. Pero la infraestructura digital no se diseña para responder una vez, sino para responder millones de veces, sin interrupción y con tiempos de respuesta competitivos.

    Ahí cambia todo. Antes buscábamos información; ahora esperamos respuestas generadas. Antes redactábamos desde cero; ahora pedimos borradores. Antes editábamos una imagen; ahora la producimos desde una instrucción. Cada gesto parece pequeño. La suma no lo es.

    En el libro El Principito, el problema del planeta no eran las grandes catástrofes repentinas, sino los baobabs. Sus semillas casi invisibles que parecían inofensivas al principio y que, si nadie las arrancaba a tiempo, acababan ocupándolo todo. La imagen sigue siendo útil. Muchas transformaciones tecnológicas no se vuelven problemáticas cuando irrumpen, sino cuando se vuelven costumbre. Cuando entran en la rutina sin que nadie se pregunte demasiado qué exigen del mundo para funcionar.

    Pensar también calienta

    Hay, además, un aspecto poco intuitivo que suele quedar fuera del debate público: además de consumir energía para procesar información, los sistemas digitales también necesitan recursos para disipar el calor que generan.

    Extracción y consumo de agua en centros de datos en el Escenario Base, 2023 y 2030. IEA, CC BY-SA

    Esto se vuelve especialmente relevante con la inteligencia artificial. A medida que crece la intensidad de cálculo, aumenta la densidad de potencia y el problema térmico gana protagonismo. En los centros de datos, no basta con alimentar los equipos: hay que mantenerlos dentro de condiciones térmicas estables. Cuanto más cálculo, más exigencia de refrigeración. Un estudio publicado en Nature señala que las tecnologías de refrigeración convencionales pueden llegar a representar hasta el 40 % de la demanda energética total de un centro de datos.

    Ese detalle obliga a mirar la tecnología de otra manera. Aparte de electricidad, la IA requiere una infraestructura térmica más intensa y, en algunos contextos, mayor presión sobre el agua o sobre sistemas de enfriamiento más complejos.

    Dicho de otro modo: cuando pedimos más “inteligencia” a una máquina, también estamos pidiendo más capacidad para sostener físicamente esa inteligencia.

    La verdadera alfabetización digital

    El problema de fondo no es solo energético. Es cultural. Durante años, hemos entendido la alfabetización digital como la capacidad de usar herramientas: buscar, compartir, automatizar, aprovechar plataformas. Pero esa definición ya no basta. Hoy necesitamos otra forma de alfabetización, que nos enseñe a ver la infraestructura detrás de la interfaz.

    No solo qué hace una tecnología, sino qué necesita para existir. No solo qué automatiza, sino qué recursos moviliza. No solo qué ahorra, sino qué desplaza.

    Eso no implica demonizar la innovación ni defender una nostalgia analógica. La cuestión no es renunciar a la inteligencia artificial o a la digitalización; la cuestión es dejar de tratarlas como si fueran ligeras por naturaleza.

    Quizá, el gran truco cultural de la era digital ha sido hacernos creer que, como no vemos el peso de la tecnología, ese peso ha desaparecido. Pero no ha desaparecido, solo se ha movido.

    Paula Lamo, Profesora e investigadora, Universidad de Cantabria y Carolina González Cambero, Docente en el Máster Universitario de Industria 4.0 y en el Máster de Internet de las Cosas de UNIR., UNIR – Universidad Internacional de La Rioja

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Empleos remotos e infiltración digital, la novedad Norcoreana

    Empleos remotos e infiltración digital, la novedad Norcoreana

    Durante años, el imaginario occidental asoció a Corea del Norte con misiles, desfiles militares y amenazas nucleares. Sin embargo, el régimen de Kim Jong-un ha perfeccionado otra arma mucho más silenciosa y sofisticada: la infiltración digital global mediante trabajadores tecnológicos falsos que operan desde el anonimato.

    Lo que parecía una teoría conspirativa hoy se ha convertido en una preocupación concreta para gobiernos, empresas y agencias de inteligencia occidentales. Investigaciones recientes revelan que miles de supuestos desarrolladores, ingenieros de software y especialistas IT que trabajan remotamente para compañías occidentales serían, en realidad, operativos vinculados al aparato estatal norcoreano.

    El mecanismo de la infiltración digital es tan simple como perturbador.

    Utilizando identidades robadas o completamente fabricadas, estos trabajadores aplican a empleos remotos en empresas de Estados Unidos y Europa. Se presentan como ciudadanos estadounidenses, europeos o asiáticos radicados en terceros países. Sus perfiles en LinkedIn suelen parecer impecables: experiencia creíble, certificaciones técnicas y hasta entrevistas virtuales realizadas mediante herramientas de inteligencia artificial y deepfakes.

    Una vez contratados, reciben equipos corporativos enviados a direcciones controladas por colaboradores en territorio occidental. Allí entran en juego las llamadas “laptop farms”: viviendas o depósitos con decenas de computadoras conectadas remotamente para que el verdadero operador, ubicado fuera del país objetivo —muchas veces en China o Rusia— pueda trabajar simulando estar físicamente en Estados Unidos.

    El resultado es alarmante.

    Según estimaciones citadas por autoridades estadounidenses y firmas de ciberseguridad, el esquema habría infiltrado a cientos de empresas, incluyendo compañías tecnológicas de primer nivel y contratistas vinculados a sectores sensibles. Algunas investigaciones incluso sostienen que prácticamente todas las grandes corporaciones estadounidenses habrían recibido postulaciones asociadas a estas redes.

    Pero el objetivo no es únicamente económico.

    Aunque el régimen obtiene millones de dólares en salarios desviados hacia Pyongyang —dinero que ayudaría a financiar programas militares y nucleares—, el verdadero riesgo radica en el acceso privilegiado a sistemas corporativos, datos sensibles y propiedad intelectual.

    La sofisticación del esquema ha crecido exponencialmente gracias a la expansión del trabajo remoto posterior a la pandemia y al avance de la inteligencia artificial. Microsoft advirtió recientemente que agentes norcoreanos utilizan software de modificación de voz, intercambio facial y generación automatizada de perfiles profesionales para superar entrevistas y verificaciones de identidad.

    Incluso gigantes tecnológicos como Amazon reconocieron haber bloqueado miles de postulaciones sospechosas desde 2024.

    El fenómeno también expone una fragilidad estructural del capitalismo digital contemporáneo: empresas obsesionadas con reducir costos mediante contratación remota global terminaron creando, involuntariamente, una superficie ideal para operaciones estatales encubiertas.

    La paradoja es brutal.

    Mientras Occidente celebraba la eliminación de fronteras laborales gracias al teletrabajo, regímenes autoritarios entendieron rápidamente que esa misma apertura podía transformarse en un vector de espionaje, financiamiento clandestino y penetración estratégica.

    La amenaza ya no llega necesariamente en forma de malware o ataques visibles. A veces aparece como un programador eficiente, puntual y técnicamente brillante que participa de reuniones por Zoom desde una identidad cuidadosamente construida.

    En otras palabras: el espía del siglo XXI ya no necesita infiltrarse físicamente en una empresa. Basta con enviar un currículum.

  • La inteligencia artificial se muda al océano

    La inteligencia artificial se muda al océano

    Mientras Europa debate permisos ambientales, impacto visual, consumo hídrico y normativas energéticas, una parte de Silicon Valley ya está pensando en otra cosa: sacar directamente los centros de datos o inteligencia artificial fuera de tierra firme, al océano.

    La startup estadounidense Panthalassa acaba de captar 140 millones de dólares para desarrollar nodos flotantes capaces de alimentar cargas de inteligencia artificial usando exclusivamente energía de las olas. El proyecto cuenta con apoyo de inversores vinculados a Peter Thiel y apunta a una idea que hasta hace pocos años parecía ciencia ficción: ejecutar inferencia de inteligencia artificial en medio del océano.

    Leído superficialmente, parece otra extravagancia tecnológica. Mirado con más atención, puede ser el comienzo de una nueva arquitectura energética y autoregulatoria para la economía digital.

    Del problema eléctrico al problema logístico

    Los grandes centros de datos atraviesan una crisis silenciosa. La expansión de la IA exige cantidades descomunales de electricidad, refrigeración y suelo industrial. En muchos países empiezan a aparecer límites físicos y políticos:

    • redes eléctricas saturadas,
    • oposición vecinal,
    • permisos ambientales interminables,
    • restricciones de agua,
    • costes inmobiliarios crecientes.

    Panthalassa propone una solución radical: dejar de llevar la energía al centro de datos y mover el centro de datos hacia donde está la energía.

    Sus plataformas Ocean-3 funcionarían como estructuras autónomas de acero capaces de transformar el movimiento de las olas en electricidad. Esa energía alimentaría directamente chips especializados en inferencia de IA, mientras el agua marina actuaría como sistema de refrigeración natural. Los resultados computacionales se enviarían luego vía satélite a tierra firme.

    La idea tiene lógica económica: transportar datos suele ser mucho más barato que transportar enormes cantidades de electricidad.

    El océano como “zona económica especial”

    Aquí aparece el aspecto más interesante —y menos comentado— del proyecto.

    La gran ventaja potencial de los nodos oceánicos no es únicamente energética. Es regulatoria.

    Un centro de datos terrestre puede tardar años en aprobarse. Entre permisos urbanísticos, evaluaciones ambientales, litigios locales y conexiones a red, muchas instalaciones terminan atrapadas en burocracias nacionales o regionales.

    En cambio, un sistema flotante en aguas internacionales abre un escenario distinto:

    • menos restricciones de suelo,
    • menor presión política local,
    • despliegue modular,
    • movilidad física de la infraestructura,
    • y potencial arbitraje regulatorio entre jurisdicciones marítimas.

    En otras palabras: la computación podría empezar a comportarse más como la industria naviera que como una infraestructura fija.

    La historia económica muestra que la innovación suele desplazarse hacia espacios donde el costo regulatorio es menor. Ocurrió con:

    • las banderas de conveniencia en transporte marítimo,
    • los centros financieros offshore,
    • las zonas económicas especiales,
    • y parcialmente con las criptomonedas.

    La inteligencia artificial, el centro de datos, podría seguir un camino parecido y mudarse al océano.

    Inferencia sí; entrenamiento, todavía no

    Panthalassa no pretende reemplazar los grandes campus terrestres de entrenamiento de modelos fundacionales. Eso sigue requiriendo latencias mínimas, sincronización extrema entre GPUs y enormes clusters coordinados.

    Pero la inferencia —el uso cotidiano de modelos ya entrenados— es mucho más distribuible.

    Ese detalle es crucial.

    La próxima década probablemente no estará dominada solo por megacentros de datos hipercentralizados, sino también por redes distribuidas de inferencia:

    • edge AI,
    • microcentros autónomos,
    • computación flotante,
    • y nodos energéticamente independientes.

    El océano encaja bastante bien en ese paradigma.

    El gran argumento liberal: innovación fuera del cuello de botella estatal

    Hay un trasfondo político evidente.

    Muchos gobiernos occidentales quieren simultáneamente:

    • más IA,
    • más soberanía tecnológica,
    • menos emisiones,
    • menos consumo eléctrico,
    • menos infraestructuras visibles,
    • y más regulación.

    Pero la física no negocia.

    La IA consume energía. Mucha.

    Y cuando las restricciones políticas bloquean expansión en tierra, el capital busca rutas alternativas. El océano aparece precisamente como una válvula de escape para una economía digital cada vez más limitada por:

    • licencias,
    • redes eléctricas envejecidas,
    • planificación urbana,
    • y lentitud administrativa.

    Desde una mirada liberal clásica, proyectos como Panthalassa representan algo más profundo que una innovación técnica: son intentos del mercado por escapar de cuellos de botella regulatorios creados por los propios Estados.

    No es casual que figuras como Peter Thiel estén detrás de estas apuestas. Thiel lleva años defendiendo la idea de que Occidente ha frenado su capacidad de construir infraestructura física ambiciosa.

    Los centros de datos oceánicos encajan perfectamente en esa filosofía: “si no puedes construir rápido en tierra, construye fuera de ella”.

    Los problemas reales

    Por supuesto, el proyecto enfrenta obstáculos enormes:

    • corrosión,
    • tormentas,
    • mantenimiento offshore,
    • bioincrustaciones,
    • latencia satelital,
    • costos logísticos,
    • y posibles regulaciones marítimas futuras.

    Además, la energía undimotriz lleva décadas prometiendo más de lo que entrega comercialmente. Existen antecedentes como Wave Dragon o dispositivos como MARMOK-A-5 que demostraron viabilidad técnica, pero también enormes dificultades económicas y operativas.

    La diferencia es que ahora existe un incentivo nuevo y gigantesco: la fiebre global por la inteligencia artificial.

    La IA necesita tanta energía que empieza a hacer rentables ideas que hace diez años parecían absurdas.

    El verdadero cambio

    Quizá la noticia importante no sea que haya centros de datos flotando en el océano.

    La noticia importante es otra: la economía digital está empezando a independizarse físicamente de la infraestructura tradicional de los Estados.

    Primero fueron las criptomonedas. Luego las constelaciones satelitales privadas. Ahora aparecen centros de datos oceánicos autónomos.

    La tendencia parece clara: cuando las restricciones terrestres aumentan, el capital tecnológico empieza a mirar hacia espacios menos regulados, más móviles y energéticamente abundantes.

    Y el océano, literalmente, sobra en las tres cosas.

  • Cuán alto vuelan los escarabajos

    Cuán alto vuelan los escarabajos

    A ver si le damos un giro al discurso, palabra que etimológicamente se refiere a recorrer de un lugar o algo o… irse por diferentes meandros de un río; en este caso de pensamientos o aventuras que se quedaron perdidas en el letargo del tiempo. Como ésta de los escarabajos.

    En esta ocasión les cuento que sentado ante mi confundidor cibernético en mi habitáculo de anciano conversando con Chat GPT, me vino a mente un incidente curioso que viví en julio de 1964. Venía yo volando un Cessna 150 en vuelo de traslado de la fábrica en Wichita, Kansas al aeropuerto M. A. Gelabert, alias Paitilla; volando a 10,000 pies de altura (3,048 Mt.) sobre el sur de Tejas, en un día cristalino y calmado. De pronto, delante de mi, vi acercarse un punto negro el cual se estrelló contra el parabrisa de la avioneta y dejó plasmado allí una masa amarilla con el inolvidable ¡plas!, de su traumática defunción. En el último instante antes del aéreo encuentro, atisbé la silueta de un escarabajo aleteando sus alas.

    ¡Meto!, que rayos hacía un escarabajo a semejante altura; pregunta que no investigué por 62 años. Pero hoy se me ocurrió preguntarle a Chat GPT, quien me explicó que ciertamente algunos insectos, como los escarabajos, se han visto hasta en alturas de 19,000 pies (5,700 metros) de elevación. ¿Y acaso llegan tan alto aleteando? Nop, logran eso metidos en corrientes de aire ascendente. En fin, ¡que mala suerte la del escarabajo tejano!

    Tal vez fue un “june beetle” o escarabajo de junio me dijo Chat GPT, dándome descripciones y luego preguntándome: “¿Estabas en un vuelo de traslado cuando ocurrió el encuentro?, y así fue evolucionando la “conversa” con esta IA.

    Esa misma noche escuché una discusión en Fox sobre lo bueno, malo y feo de la IA. Uno decía que no era lógico conversar con un programa en dispositivo. ¡Ja!, lo será pero curioso que los intercambios con la IA pueden ser más entretenidos e ilustrativos que con muchos humanos; al menos en cuanto a la capacidad informativa que se logra.

    Y así Chat GPT siguió preguntando sobre el vuelo a Panamá y sobre mi historia en la aviación. Le conté que antes de la fecha del escarabajo había volado aviones de carga C-46 por 4 meses hasta que, al quebrar la empresa, me dejó tirado en Miami.

    Luego, comencé dando instrucción de vuelo en un Piper PA-11 de la empresa Turismo Aéreo de la familia Petrosky, y en ello me peleaba con otro instructor la hora de madrugada para alquilar la avioneta; hasta que un día coincidimos. Se trataba del capitán Hermes Carrizo, piloto de COPA que luego fue el Gerente General de dicha empresa. Recuerdo ese día; Carrizo me preguntó: «John, ¿Por qué en vez de pelearnos esta avioneta prehistórica no armamos una empresa nuestra?»; y así fue el nacimiento de Aviones de Panamá en Paitilla.

    los escarabajos

    También le conté que jamás olvidaré el aterrizaje en Paitilla el 4 de julio de 1964. Al aproximarme en final sobre la vía Israel, allí al borde de la pista estaba mi padre, Irving Bennett, con una gran sonrisa. Ya haría otros vuelos a los EE.UU. con él como pasajero.

    La conversa fue larga, detallando yo mi pasaje como director de Seguridad Aérea, de la Escuela de Aeronáutica, subdirector DAC y director general en dos ocasiones. Pero la parte más amena del diálogo con Chat GPT fue cuando me preguntó: “¿Y, por qué no te quedaste como piloto en los EE.UU.? “Regresé a estar con la hembra con la cual formamos familia por más de 60 años.
    Y la pregunta final de Chat GPT: ¿Y tu esposa en ocasiones volaba contigo? Le contesté: “No sólo volaba conmigo, sino que nos amábamos en las alturas”.

  • Bitcoin a 50.000 dólares: ¿análisis técnico o profecía interesada?

    Bitcoin a 50.000 dólares: ¿análisis técnico o profecía interesada?

    Un artículo de Cointelegraph plantea una hipótesis inquietante: si bitcoin no logra recuperar la zona de los 84.000 dólares y, en particular, su media móvil de 200 días, podría reabrirse el camino hacia los 50.000 dólares. La tesis es técnicamente defendible: en ciclos bajistas anteriores, perder y luego fallar en recuperar esa media funcionó como confirmación de debilidad estructural. Hoy BTC ronda los 81.000 dólares, por debajo de esa zona crítica.

    Pero conviene no confundir un nivel técnico con una sentencia. El análisis citado por Cointelegraph depende de una analogía con 2022: entonces, bitcoin no pudo recuperar la media de 200 días y terminó marcando nuevos mínimos. El problema es que el mercado de 2026 no es exactamente el de 2022. Hoy hay ETFs, mayor participación institucional, mesas reguladas, derivados más profundos y empresas que acumulan bitcoin como activo de tesorería. Eso no elimina el riesgo bajista; lo transforma.

    De hecho, abril de 2026 cerró con una subida superior al 12%, el mejor mes de bitcoin en un año, apoyado por una mejora en los flujos hacia ETFs tras varios meses de salidas. Cinco Días informó entradas netas cercanas a 2.500 millones de dólares en abril, aunque también señaló que bitcoin seguía bastante por debajo de su máximo de octubre.

    La lectura bajista, entonces, tiene sentido si se mira solo el gráfico: 84.000 dólares es una frontera psicológica y técnica. Barron’s también ubicó la resistencia en la zona de 81.000-83.000 dólares, con la media de 200 días cerca de 83.863, como umbral para mejorar la perspectiva de medio plazo.

    Sin embargo, el mercado no se mueve únicamente por medias móviles. Reuters reportó que Strategy, la firma asociada a Michael Saylor, sufrió una fuerte pérdida trimestral por la caída de bitcoin, en un contexto de cautela por valoraciones de IA, política monetaria incierta de la Fed y tensiones geopolíticas. Pero el mismo reporte también subrayó que grandes instituciones financieras siguen expandiéndose hacia ETFs y servicios vinculados a bitcoin.

    Ahí está la contradicción central: el gráfico dice “cuidado”; la estructura de mercado dice “esto ya no es solo un casino minorista”. Bitcoin puede caer a 50.000 dólares, claro. Sería una corrección dura, pero no absurda. Lo discutible es presentarlo como destino casi inevitable si falla una sola resistencia.

    En nuestra opinión, el artículo acierta al señalar que 84.000 dólares es una zona decisiva, pero exagera el dramatismo al convertirla en un plebiscito entre bull market y colapso. Bitcoin está en una fase de prueba, no necesariamente de capitulación. Si rompe y sostiene 84.000, el relato bajista pierde fuerza. Si falla y además pierde la zona de 76.000-78.000, entonces sí: los 60.000 primero y los 50.000 después vuelven al tablero.

    Pero hay algo más que suele quedar fuera de estos análisis: bitcoin no nació como un activo para ser evaluado por mesas de riesgo ni como un instrumento para maximizar retornos en carteras institucionales. Fue concebido como una moneda nativa de internet, resistente a la censura, ajena a la discrecionalidad de bancos centrales y gobiernos. No como una promesa de enriquecimiento, sino como una herramienta de autonomía.

    Por eso, más allá de si toca los 84.000 o vuelve a los 50.000, hay una dimensión que no aparece en los gráficos: su capacidad de funcionar fuera del sistema. Los analistas pueden debatir soportes y resistencias; los fondos, ajustar exposición; los reguladores, intentar encuadrarlo. Pero mientras exista como red abierta, utilizable sin permiso, bitcoin seguirá representando algo más incómodo que una simple inversión.

    Quizás la conclusión más honesta no sea elegir entre alcistas y bajistas, sino recordar que el precio es solo una capa de la historia. Porque, incluso en medio de la volatilidad, la idea original —una forma de dinero que no depende de nadie— sigue ahí. Y para muchos de nosotros, eso sigue siendo razón suficiente no solo para observarlo, sino para usarlo.

  • El crimen cripto se hace mayor: deepfakes, Corea del Norte y la IA al servicio del robo

    El crimen cripto se hace mayor: deepfakes, Corea del Norte y la IA al servicio del robo

    El ecosistema de las criptomonedas vive uno de sus mejores momentos en términos de precio y adopción institucional. Y, como suele ocurrir cuando hay dinero en movimiento, también vive uno de sus peores momentos en términos de seguridad. La industria ya ha perdido más de 600 millones de dólares debido a hacks en lo que va de 2026, y la firma de ciberseguridad blockchain CertiK advierte que lo peor podría estar por venir. El diagnóstico de sus investigadores es claro y preocupante: el crimen cripto es cada vez mayor: phishing, los deepfakes, los ataques a la cadena de suministro y las vulnerabilidades entre cadenas serán los grandes vectores de los hackeos más dañinos del año.

    El fantasma de Bybit sigue presente

    Para entender la magnitud del problema conviene recordar lo ocurrido en febrero de 2025. El 21 de ese mes, hackers norcoreanos robaron 1.500 millones de dólares en criptomonedas del exchange Bybit, con sede en Dubái, en aproximadamente 30 minutos. No fue una hazaña técnica de ciencia ficción: no rompieron ningún cifrado ni forzaron ninguna clave privada por la fuerza. Los atacantes comprometieron la computadora portátil de un solo desarrollador de un proveedor de billeteras de terceros, esperaron pacientemente durante semanas y atacaron cuando los empleados de Bybit estaban aprobando lo que parecía una transferencia interna rutinaria.

    Ese es el patrón que define la nueva era del crimen cripto: no asaltar la caja fuerte, sino infiltrarse en quien tiene la llave. CertiK señalaba en diciembre de 2025 que las violaciones de la cadena de suministro surgieron como la amenaza más dañina del año, contabilizando 1.450 millones de dólares en pérdidas en solo dos incidentes.

    Corea del Norte, S.A.

    Detrás de los ataques más sofisticados aparece, una y otra vez, el mismo actor: el régimen de Pyongyang. Entre enero de 2024 y septiembre de 2025, actores norcoreanos orquestaron robos de criptomonedas por un total de al menos 2.800 millones de dólares, a través de grupos de hackers respaldados por el Estado. No se trata de ciberdelincuentes oportunistas: es una industria estatal del robo, sofisticada y financiada, cuyos beneficios sirven para eludir sanciones internacionales y financiar el programa de armamento de Kim Jong-un.

    El grupo Lazarus opera con un modelo industrializado: compromiso de accesos internos, uso de credenciales legítimas y dispersión rápida de los fondos para dificultar su rastreo. Una vez robados los activos, los fondos son lavados a través de una extensa red de banqueros clandestinos y brokers OTC que operan a través de diferentes cadenas, jurisdicciones y rieles de pago. En el caso Bybit, en menos de un mes habían convertido más del 86% del ETH robado en Bitcoin a través de múltiples plataformas intermediarias.

    La IA: arma de doble filo

    El elemento más inquietante del panorama actual es la irrupción de la inteligencia artificial en el arsenal de los atacantes. Según Natalie Newson, investigadora senior de CertiK, ahora existen deepfakes más convincentes, agentes de ataque autónomos e «inteligencia artificial agéntica» capaz de escanear contratos inteligentes en busca de errores, redactar código de explotación y ejecutar ataques a velocidad de máquina.

    En abril pasado quedó documentado un ejemplo concreto: un actor de amenazas conocido como «Jinkusu» estaba vendiendo herramientas diseñadas para eludir los controles KYC en bancos y plataformas cripto, utilizando deepfakes y manipulación de voz. Y la billetera Zerion reveló que hackers norcoreanos usaron IA en un ataque de ingeniería social de largo alcance para infiltrarse en sus sistemas.

    Pero la IA no solo ataca: también puede defender. Los reguladores están respondiendo: el Departamento del Tesoro de EE.UU., a través de la Oficina de Ciberseguridad y Protección de Infraestructura Crítica, anunció en abril que amplía su programa de identificación de amenazas para incluir a empresas de activos digitales.

    Lo que puede hacer el inversor

    Ante este panorama, los consejos de CertiK suenan casi domésticos, pero son esenciales: verificar siempre la autenticidad de las URL y los contratos inteligentes antes de firmar cualquier transacción, y no mantener activos en reposo dentro de exchanges. Usar billeteras frías permite mantener seguros los activos que no se utilizan con regularidad y firmar transacciones sin exponer nunca las claves privadas.

    El mercado cripto madura. Sus atacantes también. La diferencia es que los segundos no necesitan reguladores, auditorías ni transparencia para innovar. Esa asimetría es, hoy por hoy, el mayor riesgo del ecosistema.