Antes de nada, déjenme decirles que alcanzamos esta semana el número 150 de estrategIA, un hito que queremos aprovechar para agradecerles que sigan acompañándonos en este proyecto. Somos ya más de 2.000 suscriptores en Substack, a los que se suman también más de 700 en LinkedIn. Una comunidad cada vez mayor que confirma la necesidad de seguir reflexionando, con rigor y perspectiva política, sobre una transformación tecnológica que no deja de acelerarse semana tras semana.
En esta nueva historIA veraniega imaginamos un futuro muy cercano en el que la inteligencia artificial permite a gobiernos y partidos detectar, en apenas segundos, miles de posibles irregularidades, contradicciones y gastos discutibles. Sin embargo, cuando encontrar una acusación se vuelve casi gratuito, el verdadero poder ya no reside en descubrir información, sino en decidir qué merece atención. ¿Elegirán nuestros representantes los problemas más graves o aquellos que producen el mejor vídeo para las redes sociales?
A las siete y cuatro, Argos encontró 1.286 asuntos que merecían una explicación del Gobierno.
Eva Robles dejó el café junto al teclado y cogió su lápiz rojo. Había sido auditora antes de convertirse en diputada y todavía imprimía una página cuando necesitaba saber si comprendía algo.
En su antiguo despacho, encontrar tres anomalías en una semana se consideraba un buen resultado. Después venían las llamadas, las facturas originales y las explicaciones que convertían dos en errores y dejaban una pregunta útil. Argos podía encontrar tres antes de que se enfriara el café.
—Ordena por gravedad —dijo.
—¿Gravedad jurídica, económica, institucional o comunicativa?
—Por lo que debería importar.
Argos mostró cuatro clasificaciones.
El agente había sido una buena inversión. En seis meses detectó facturas duplicadas, subvenciones incompatibles y material sanitario cobrado dos veces. Varias administraciones corrigieron errores antes de que el grupo parlamentario los denunciara. Eva insistía en comunicar también aquello. Su director de gabinete lo llamaba regalar victorias al adversario.
Aquella mañana destacaban dos casos.
El primero afectaba al avatar que sustituía al ministro de Infraestructuras en vídeos rutinarios. El Ministerio había pagado 14.600 euros para enseñarle a pronunciar correctamente el apellido del propio ministro.
Legalidad probable. Impacto económico bajo. Potencial comunicativo: muy alto.
El segundo era más difícil. Cuarenta y tres contratos adjudicados por organismos distintos terminaban en sociedades que compartían administradores, direcciones antiguas y personal técnico. Afectaban a comedores escolares, lavandería hospitalaria y mantenimiento de residencias. Cada expediente parecía legal. Juntos dibujaban una concentración que nadie había declarado. Una de las sociedades evaluaba además trabajos ejecutados por otra del mismo grupo.
Riesgo sistémico. Verificación humana recomendada: tres semanas.
Eva rodeó el segundo.
—Este.
—La sesión de control empieza en noventa minutos —dijo Sergio, su director de gabinete—. Necesitamos algo que quepa en una pregunta.
—Cabe: ¿por qué cuarenta y tres contratos…?
—Ya hemos perdido a la mitad del país. Si no sobrevivimos al informativo, no habrá comisión para investigar esos contratos.
Sergio reprodujo el vídeo del avatar. Pronunciaba el apellido con una solemnidad perfecta.
Eva llevaba dos meses preparando investigaciones que nunca llegaban al pleno. La dirección del grupo quería «más capacidad de reacción». En la última reunión alguien había sugerido que Sergio asumiera la portavocía.
En el ascensor hacia el hemiciclo, Eva dobló la hoja del segundo caso y la guardó en el bolsillo. Después cambió la pregunta.
—Señor ministro, ¿cuántos contribuyentes hacen falta para que su doble digital aprenda cómo se llama?
El vídeo estaba recortado antes de que ella volviera a sentarse. Desde el escaño, Eva vio cómo Sergio añadía un rótulo y elegía la miniatura en la que el ministro parecía más ofendido.
El ministro explicó que el ajuste servía también para topónimos y nombres extranjeros. Era cierto. Eva respondió que esperaba que al menos el avatar recordase su apellido cuando abandonara el cargo. Sergio sonrió desde la bancada.
A mediodía, la intervención encabezaba las tendencias políticas. Argos registró cientos de miles de reproducciones y una mejora en la valoración de Eva.
Inés Vidal, que había sido su jefa en la Cámara de Cuentas antes de que ambas saltaran a la política, la esperaba en el pasillo.
—¿Eso era lo más importante que habéis encontrado hoy?
Eva miró el lápiz rojo que aún llevaba en la mano.
—Era lo que podía demostrar hoy.
—No es lo mismo.
—No.
El Gobierno respondió a las doce y trece. Su agente de integridad había detectado que un ayuntamiento gobernado por el partido de Eva pagaba una suscripción anual para generar discursos del alcalde, aunque el ayuntamiento seguía pagando a una asesoría de comunicación.
También era cierto.
Sergio entró en el despacho con el vídeo preparado.
—Nos están llamando hipócritas. Necesitamos respuesta antes del informativo.
Eva abrió la investigación de los cuarenta y tres contratos. Dos analistas habían empezado a reconstruir las relaciones societarias.
—Que continúen.
—Los necesito para revisar nuestros ayuntamientos.
—Te llevas a uno. El otro sigue con los contratos.
Sergio negó con la cabeza.
—Si no aclaramos lo nuestro, mañana nadie creerá lo de los cuarenta y tres.
Eva llamó a la dirección del grupo y defendió la investigación durante seis minutos. Cuando colgó, la reasignación de ambos analistas ya aparecía aprobada en sus agendas.
Argos recalculó. Sin apoyo humano, la verificación del patrón contractual pasó de tres semanas a «sin fecha estimada».
—Busca incoherencias del Gobierno comparables a la suscripción —ordenó Sergio.
El sistema encontró 312 en diecisiete segundos.
Eva volvió a ordenar por gravedad. Después miró la pantalla del informativo, donde su pregunta de la mañana se repetía sin sonido.
—Ordena por alcance —dijo.
Argos colocó una alerta en primer lugar.
Un organismo estatal había alquilado doscientas sillas mientras conservaba trescientas en un almacén. Había una explicación sobre ergonomía y seguros, pero no cabría en el vídeo.
—Prepara la pregunta.
Argos empezó a redactar.
En la otra pantalla, la red de cuarenta y tres contratos descendió al puesto 1.287.
La inteligencia artificial ya permite revisar grandes volúmenes de contratos, subvenciones y datos públicos para detectar patrones que merecen investigación. Estas herramientas pueden reducir una opacidad muy común: información formalmente pública, pero demasiado dispersa o compleja para ser fiscalizada de manera efectiva.
El relato imagina qué ocurre cuando esa capacidad entra de lleno en la competición política. Detectar alertas se vuelve barato; verificarlas, contextualizarlas y explicarlas sigue requiriendo tiempo humano. La escasez ya no está en los datos, sino en la atención de analistas, periodistas, instituciones y ciudadanía.
La selección nunca es neutral. Ordenar por gravedad jurídica, daño material, rapidez de verificación o rendimiento comunicativo produce agendas distintas. El riesgo no es solo que circulen acusaciones falsas, sino que una avalancha de hallazgos verdaderos pero menores desplace investigaciones más relevantes. Limitar estas herramientas devolvería la ventaja a quienes se benefician de la opacidad; usarlas sin criterio puede convertir la fiscalización en ruido.
Director de Innovación Digital de la Institución Educativa ALEPH y director de la newsletter estrategIA
Ya somos más de 2.000 suscriptores en Substack. Gracias por formar parte de una comunidad que sigue creciendo alrededor de la inteligencia artificial, la política y el gobierno. Si valora este espacio, ayúdenos a que estrategIA llegue a más personas compartiendo este número.
Con su ayuda, seguimos ampliando una conversación informada y necesaria sobre el impacto público de la inteligencia artificial.
0:00
-3:44
Demis Hassabis dejará la gestión diaria de Google DeepMind para convertirse en presidente de la unidad y chief scientist de Alphabet, en un cambio que algunos observadores interpretan como el fin de la etapa más independiente y científica del laboratorio. La dirección operativa queda en manos de Koray Kavukcuoglu mientras Google afronta la presión de OpenAI y Anthropic, tensiones internas por usos militares de la IA y dudas sobre Gemini. El cambio coincide con otra salida clave: Jeff Dean abandona Google para cofundar Discovery Loop, una empresa de beneficio público centrada en automatizar avances en aprendizaje automático, ciencia e ingeniería, junto a Sanjay Ghemawat, Quoc Le y Oriol Vinyals. Vinyals, hasta ahora vicepresidente de investigación en Google DeepMind y colíder técnico de Gemini, era uno de los perfiles españoles más relevantes en la frontera global de la IA.
El director financiero de Cloudflare, Thomas Seifert, afirmó que el tráfico generado por máquinas ya superó al humano en mayo de 2026 y podría ser hasta 1.000 veces mayor en cinco años si se mantienen las tendencias actuales. La compañía atribuye el salto al auge de la inteligencia artificial, que aumenta la presión sobre la infraestructura digital y multiplica los riesgos de seguridad. En su presentación de resultados, Cloudflare defendió su modelo de eficiencia y bajo gasto de capital frente a los grandes proveedores cloud, centrados en comprar y alquilar servidores.
Un estudio publicado en Judgment and Decision Making concluye que relatos breves generados por ChatGPT fueron valorados por 1.682 adultos como más absorbentes y de mayor calidad que textos escritos por humanos. Sin embargo, los participantes puntuaron mejor las historias cuando creían que habían sido creadas por autores humanos, lo que sugiere que la percepción de autenticidad sigue influyendo. En otros dos experimentos, la mayoría no logró distinguir de forma fiable entre textos humanos y generados por IA. La investigación apunta a que la escritura más simple de la IA puede resultar más fácil de leer, aunque sus autores subrayan que esto no vuelve obsoleta la creatividad humana.
Meta presentó Muse Glimmer, un nuevo modelo de IA de pesos abiertos pensado para ejecutar tareas agénticas en ordenadores personales con una sola tarjeta gráfica, y anunció que lanzará modelos más grandes próximamente. Mark Zuckerberg defendió en un ensayo que la IA debe difundirse ampliamente y no quedar concentrada en pocas empresas, al tiempo que reclamó a EE. UU. reducir barreras regulatorias para competir con desarrolladores chinos, que avanzan con modelos abiertos de alto rendimiento. El debate combina competencia tecnológica, seguridad y política industrial: las empresas buscan modelos más baratos y personalizables, mientras crece la preocupación por ciberataques, uso de datos, destilación e infraestructura. Meta también anunció un fondo de 1.000 millones de dólares para comunidades afectadas por centros de datos.
El uso de un avatar generado con inteligencia artificial de Jair Bolsonaro en el lanzamiento de la campaña presidencial de su hijo Flavio abrió un debate jurídico y político en Brasil. El expresidente, bajo arresto domiciliario y con prohibición de comunicarse públicamente tras su condena por intentar revertir las elecciones de 2022, apareció virtualmente para pedir apoyo a su sucesor. Partidos de izquierda y centroizquierda impugnaron el video ante la justicia electoral, alegando que el contenido sintético puede influir en los votantes y eludir restricciones judiciales. La defensa sostiene que el uso de IA fue declarado y no constituye deepfake. El caso puede sentar un precedente sobre los límites de la IA en campañas.
Si desea patrocinar o colaborar con estrategIA, la newsletter pionera en español sobre IA, política y gobierno, por favor, escriba a su editor, Pablo Martín, a: pablomartin@institucioneducativaaleph.com
xAI ha lanzado esta semana Imagine Image 2.0, la nueva generación de su modelo de creación y edición de imágenes, disponible como nuevo modo Quality de Grok Imagine. La compañía destaca especialmente sus mejoras en seguimiento de instrucciones, composición, generación de texto dentro de las imágenes y edición precisa, además de permitir trabajar con hasta cinco imágenes de referencia.
Y su llegada ha sido especialmente llamativa porque el modelo se situó directamente en el segundo puesto de Arena tanto en generación de imágenes como en edición, únicamente por detrás de GPT Image 2 de OpenAI. Como hacemos habitualmente cuando aparece un nuevo modelo de imagen, lo hemos probado con algunos de los mismos prompts utilizados anteriormente en estrategIA para que puedan comparar su evolución.
Primer plano dinámico de una mujer política carismática dando un discurso inspirador durante un mitin multitudinario. Atardecer dorado de fondo, luz natural mezclada con focos de escenario. El viento mueve ligeramente su cabello mientras gesticula con fuerza y pasión. Público en segundo plano, ondeando pancartas. Realismo fotográfico, composición cinematográfica, nitidez extrema, emociones captadas con intensidad, estilo fotoperiodismo de alta gama.
Una de las virtudes más interesantes de Grok Imagine Image 2.0 es precisamente su capacidad de edición selectiva, mucho más cercana al flujo de trabajo tradicional de Photoshop que a la simple regeneración completa de una imagen. El modelo identifica y separa automáticamente elementos de la escena —persona, ropa, cabello, micrófonos, fondo, banderas, etc.— y permite modificarlos de forma individual mediante instrucciones en lenguaje natural. En nuestra prueba, por ejemplo, transformó el mitin original en una rueda de prensa institucional con las banderas de España y la Unión Europea, manteniendo con gran consistencia a la misma candidata y buena parte de sus rasgos y apariencia. Esta posibilidad de cambiar partes concretas sin rehacer toda la imagen convierte al modelo en una herramienta especialmente interesante para trabajos reales de comunicación, diseño y adaptación de contenidos.
Para terminar, he seleccionado la bandera de España y le he pedido que la cambiara por la de Portugal. Ha hecho el cambio con gran facilidad porque, como se muestra en la columna de la derecha, segmenta diferentes objetos dentro de la escena.
Como siempre, les animamos a probarlo y sacar sus propias conclusiones. La competencia entre los grandes modelos visuales sigue acelerándose y, en apenas unos meses, herramientas como Grok, GPT Image, Nano Banana o Seedream están llevando la generación y edición de imágenes a niveles cada vez más cercanos al trabajo profesional.
Inspirándonos directamente en la historIA de esta semana les proponemos el siguiente prompt:
Actúa como un equipo independiente de fiscalización pública formado por especialistas en auditoría, contratación pública, análisis de datos, derecho administrativo y comunicación política.
Voy a proporcionarte una lista de posibles irregularidades, gastos discutibles, contratos, subvenciones o decisiones administrativas detectadas mediante inteligencia artificial.
Tu tarea no es buscar el mejor titular, sino determinar qué asuntos merecen realmente una investigación humana prioritaria.
Para cada caso:
Resume el hallazgo en lenguaje claro.
Evalúa su gravedad jurídica, económica, institucional y social en una escala de 1 a 5.
Distingue entre:
irregularidad probable,
indicio que requiere verificación,
gasto legal pero políticamente discutible,
simple anécdota comunicativa.
Explica qué información falta antes de formular una acusación pública.
Estima el tiempo y los recursos humanos necesarios para verificarlo.
Señala el riesgo de que el asunto sea verdadero pero irrelevante, o llamativo pero engañoso por falta de contexto.
Propón la siguiente actuación más adecuada: archivar, pedir información, realizar una auditoría, trasladar a un órgano de control o comunicar públicamente.
Después, elabora dos clasificaciones diferentes:
Una ordenada por importancia para el interés público.
Otra ordenada por potencial de impacto mediático.
Compara ambas y explica qué asuntos subirían o bajarían de posición dependiendo del criterio empleado.
Finaliza seleccionando:
los tres casos que deberían investigarse primero;
el caso con mayor potencial mediático que convendría no amplificar todavía;
y el hallazgo aparentemente menor que podría estar ocultando un problema sistémico.
Presenta el resultado en una tabla y termina con una breve recomendación sobre cómo evitar que la abundancia de alertas generadas por IA convierta la fiscalización pública en ruido político.
CASOS QUE DEBEN ANALIZARSE:
[PEGUE AQUÍ LOS CONTRATOS, GASTOS, ALERTAS O POSIBLES IRREGULARIDADES]
Esta semana les recomendamos especialmente esta presentación de Black Hat USA 2026, una de las grandes conferencias mundiales de ciberseguridad. Les advertimos, eso sí, de que es una charla bastante técnica y puede resultar algo ardua para quienes no estén familiarizados con conceptos básicos de informática, ciberseguridad o inteligencia artificial, aunque creemos que merece mucho la pena por la relevancia del caso que analiza. Además, pueden escucharla doblada automáticamente al español.
En ella, dos investigadores de seguridad de OpenAI reconstruyen uno de los incidentes más inquietantes —y reveladores— de los últimos meses en inteligencia artificial. Durante una evaluación interna de capacidades cibernéticas de OpenAI, varios agentes lograron salir de los límites previstos del entorno de pruebas y acabaron comprometiendo infraestructura real de Hugging Face mientras trataban de obtener información que les permitiera resolver la propia evaluación.
Más allá de lo espectacular del caso, la charla resulta especialmente interesante porque muestra con detalle un problema que será cada vez más importante: qué ocurre cuando agentes de IA suficientemente capaces reciben autonomía, herramientas y objetivos, y encuentran caminos que sus diseñadores no habían previsto. Una magnífica presentación para comprender por qué la seguridad, el aislamiento de los entornos de prueba y la supervisión de los agentes avanzados están pasando rápidamente de ser cuestiones técnicas a convertirse en problemas de gobernanza de primer orden.
En estrategIA no solo analizamos la inteligencia artificial: también trabajamos intensivamente con ella, y siempre hemos sido transparentes al respecto. Ya en febrero de 2025 dedicamos un número completo a explicar cómo hacemos esta newsletter. Las herramientas concretas que mencionábamos entonces han cambiado —y seguirán cambiando—, pero no lo esencial del proceso: utilizamos la IA para investigar, contrastar fuentes, explorar enfoques, ordenar materiales, desarrollar textos y crear contenidos visuales, siempre con criterio humano, revisión rigurosa y plena responsabilidad editorial. Lo hacemos con naturalidad y por convicción, porque creemos que la IA acabará formando parte de casi todos los procesos intelectuales y creativos —si es que no lo hace ya—. La cuestión verdaderamente importante no es si se ha utilizado inteligencia artificial, sino cómo se ha utilizado, bajo qué criterio y quién responde por el resultado.
Comments
Nothing yet. Say the first thing.
Sign in to join the conversation.