El jefe de inteligencia artificial de Microsoft, Mustafa Suleyman, advirtió que el enfoque de Anthropic para entrenar a Claude podría añadir riesgos al desarrollo de sistemas avanzados. El ejecutivo cuestionó que se atribuyan cualidades humanas a la IA y pidió mayor transparencia, evaluaciones independientes y herramientas más firmes de control.
La farmacéutica aspira a “convertirse en la compañía sanitaria del mundo más impulsada por la IA” y descubrir “oportunidades científicas completamente nuevas”
Las 'startups' Far Labs y Evolving Edge están planteando un nuevo tipo de modelo de negocio en el que se quiere aprovechar la potencia de procesamiento sobrante de los miles de ordenadores de sobremesa locales de todo el mundo alquilándola a empresas de Inteligencia Artificial (IA) para la inferencia como alternativa distribuida a los centros de datos. Este modelo de negocio está emergiendo como consecuencia directa de las exigencias de los centros de datos que, además de ser utilizados por su vasta capacidad de procesamiento para el entrenamiento de los modelos de IA, también se usan para la inferencia, que es utilizar el modelo 'LLM' ya entrenado para responder a las consultas habituales que se hacen con ChatGPT, Claude, Gemini y otros 'chatbots', como recoge IEEE Spectrum. Es decir, que 'startups' como Far Labs, con sede en Abu Dabi, y Evolving Edge, en Austin (Texas), quieren convertirse en el 'Airbnb' de la inferencia para aliviar la demanda computacional de los centros de datos mediante una red distribuida mundial que además tendría el aliciente de ofrecer beneficios a los usuarios que alquilen sus portátiles, GPU u ordenadores de sobremesa. Cabe decir que el 'boom' de la IA está provocando la construcción de centros de datos masivos que suelen acabar dañando a las comunidades locales al elevar el precio de la electricidad, drenar las fuentes de agua y causar daños y ruido en el entorno en el que se edifican. Aquí es donde entran en juego estas plataformas, que se centran en modelos pequeños y de código abierto y se limitan a la inferencia, y no al entrenamiento, que sigue exigiendo miles de GPU sincronizadas y físicamente contiguas en un centro de datos porque la latencia entre equipos separados lo hace inviable. Se basan en canalizar tareas reales de inferencia de clientes entre los equipos de los particulares, y resuelven la seguridad del anfitrión (el equipo que se alquila) aislando cada trabajo en un entorno cerrado ('sandbox'), con comunicación cifrada y límites estrictos de acceso a CPU, GPU, memoria y almacenamiento. Este concepto recuerda a las antiguas redes P2P y a proyectos como SETI@Home, que ya aprovechaban los ordenadores domésticos inactivos para una tarea común. LAS DOS PLATAFORMAS Por un lado está Far AI de Far Labs que, aunque no está operativa de momento, se prevé que se lance en las próximas semanas como una experiencia que se basa en 'software' propio y que ofrecería una latencia de 100 ms o menos, unos ingresos estimados de 4,41 dólares al mes y hasta un 233 % sobre el coste eléctrico, según la compañía. Y por otro lado está Evolving Edge, en fase más avanzada que Far Labs al contar con una beta abierta. Su funcionamiento se basa en Ray, un 'framework' de código abierto habitual en los centros de datos convencionales, con la misión de distribuir las tareas. Su enfoque es la transparencia y el código abierto, y se presenta como la alternativa "social" a los centros de datos. Su director ejecutivo, John Federico, sostiene que su red podría perder 100 de 250.000 nodos y seguiría funcionando. Es otro de sus matices positivos, ya que su operatividad no dependería de un centro de datos que, si se cae, provocaría una caída total de los servicios, como sucedió el año pasado con Amazon Web Services. Ahora bien, según Tom's Hardware, que recoge este nuevo enfoque como modelo alternativo, las cifras de coste y latencia que prometen ambas compañías son afirmaciones sin comprobar hasta que las plataformas operen a escala. En este sentido, cabe recordar el caso de Pearl, una red que prometió convertir la minería de criptomonedas en trabajo de IA. Según un estudio preliminar publicado en arXiv, la realidad de esa red fue bien distinta: el equivalente a 320.000 tarjetas gráficas haciendo cálculos sin utilidad.
Novo Nordisk y Anthropic anunciaron una colaboración para aplicar Claude a problemas específicos del descubrimiento de fármacos, con gobernanza de datos y supervisión humana como condiciones centrales.
Jesús Centeno Nueva York, 16 sep (EFE).- Las esperadas salidas a bolsa de las grandes empresas de inteligencia artificial (IA) afrontan nuevas dudas después de que OpenAI descartara salir al mercado este año, en un contexto marcado por los llamados a regular la tecnología y el escrutinio sobre las elevadas valoraciones y costes del sector. El próximo gran examen para Wall Street será Anthropic, rival de OpenAI y creadora del modelo Claude, que presentó confidencialmente en junio ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) la documentación para una eventual salida a bolsa. La compañía espera lanzar la oferta a mediados de octubre como pronto, después de retrasar la publicación de su folleto hasta finales de septiembre, en una operación que busca captar hasta 100.000 millones de dólares con una valoración total de unos 2 billones, según dijo en agosto el Wall Street Journal (WSJ). De acuerdo con el medio Axios, Anthropic prevé cotizar en el Nasdaq, con una posible salida en octubre. De materializarse, esta operación pondrá a prueba hasta qué punto los inversores están dispuestos a trasladar al mercado las enormes valoraciones que las compañías de IA han alcanzado en privado, destacan los expertos. "La pregunta ahora no es si estamos ante una burbuja, sino cuánto valor será capaz de crear la IA", señala Kim Posnett, de Goldman Sachs, quien define el momento como un "superciclo de inversión" con posibles "excesos especulativos". Mientras, el profesor de Finanzas de la Universidad de Nueva York Aswath Damodaran considera que "es muy difícil poner un valor a un mercado que todavía no existe" y cuestiona estimaciones tan elevadas como las que cita el WSJ. Además, al seguir siendo privadas, estas compañías no están sujetas al mismo nivel de transparencia financiera que las empresas cotizadas, lo que dificulta aún más evaluar sus cuentas actuales y sus perspectivas. Por su parte, OpenAI ha descartado salir a bolsa este año, avanzó el pasado sábado su consejero delegado, Sam Altman, que ha vinculado el aplazamiento a las recientes preocupaciones sobre la seguridad de la IA, apuntando a 2027 como posible nuevo horizonte. Altman ha respaldado además la petición de reducir el ritmo de desarrollo de los modelos más avanzados, formulada por Dario Amodei, confundador y consejero delegado de Anthropic, que ha reclamado que la industria dé tiempo a que las medidas de seguridad alcancen el ritmo de avance de la tecnología. Más allá de las preocupaciones sobre las capacidades que puedan alcanzar los modelos más punteros, su desarrollo plantea una cuestión financiera, ya que exige inversiones millonarias en centros de datos, chips y electricidad y aumenta las dudas sobre si ese enorme gasto acabará generando beneficios. Joachim Klement, analista de Panmure Liberum, señala que las caídas registradas esta semana por Nvidia, uno de los grandes protagonistas de la acelerada expansión de la IA, y otros fabricantes son "una pequeña muestra" de lo que sucedería si terminara el actual ciclo del gasto en IA. Por su parte, Lisa Shalett, de Morgan Stanley, asegura en un informe que "los mercados quieren más pruebas de que el enorme gasto de capital en IA dará sus frutos" en lugar de "limitarse a recibir titulares sobre nuevas inversiones". A todo esto se suma la incertidumbre regulatoria, según Libby Cantrill, responsable de Políticas Públicas de la gestora de fondos PIMCO, quien considera poco probable una regulación federal estadounidense a corto plazo, pero sí una mayor intervención de los estados, especialmente sobre los centros de datos. Según su análisis, ciudades de 32 estados de EE.UU. han avanzado hacia moratorias y hasta 26 estados estudian restricciones, medidas que pueden elevar en 2027 los costes de construcción y causar retrasos en proyectos de infraestructura de IA, encareciendo el capital necesario para las compañías que aspiren a salir a bolsa. Con todo, el apetito por las empresas relacionadas con la IA ha sido elevado en los mercados durante los últimos meses, aunque con volatilidad. Cerebras, fabricante de chips especializados en IA, recaudó 5.550 millones de dólares en su salida a bolsa del pasado mayo a 185 dólares por acción, llegó a abrir a 350 dólares y superó los 385, aunque ahora cotiza de nuevo en torno a los 185 dólares. Algo similar ocurrió con SpaceX, que debutó en junio a 135 dólares por acción, llegó a superar los 225 dólares y posteriormente cayó hasta los 104,83 dólares, antes de recuperar el nivel de salida. EFE
Bangkok/Sídney (Australia), 16 sep (EFE).- La empresa estadounidense Anthropic amplía su presencia en Asia-Pacífico con la apertura de una oficina en Singapur y la instalación de su primer gran centro de datos en Australia, en pleno debate global sobre los riesgos de seguridad de la inteligencia artificial (IA). El diario singapurense Straits Times informó este miércoles, citando una declaración de Anthropic, de que la compañía norteamericana fundada por antiguos miembros de Open AI y creadora del asistente de IA Claude establecerá su oficina en octubre en el distrito financiero de la próspera ciudad-Estado. Esta será la primera en el Sudeste Asiático y la quinta en la región de Asia-Pacífico, junto a los equipos ya instalados en Tokio (Japón), Bangalore (India), Seúl (Corea del Sur) y Sídney (Australia). La empresa -prosigue el escrito- señaló que esta decisión "responde a la fuerte demanda empresarial de Claude", también en la próspera isla, que ha aumentado su inversión en IA en los últimos meses. Por otro lado, Anthropic ha firmado un acuerdo para instalar su primer gran centro de datos en Australia en Queensland (noreste), un proyecto de unos 31.900 millones de dólares australianos (19.000 millones de euros). El centro, que se convertirá en una de las mayores instalaciones del país, formará parte del Parque Digital Western Downs, un complejo que la empresa singapurense Zerra DC proyecta construir cerca de Dalby, unos 250 kilómetros al noroeste de Brisbane, según anunció este miércoles el gobernador estatal de Queensland, David Crisafulli, en una intervención parlamentaria. El recinto tendrá una capacidad prevista de 2,16 gigavatios (GW) y comenzará a entrar en funcionamiento en 2027, según detallaron medios locales conocedores del acuerdo. Anthropic utilizará la instalación para procesamiento de consultas de sus modelos de IA y no para su entrenamiento. Australia contaba en marzo con 162 centros de datos operativos, con una capacidad conjunta de unos 1,5 GW, según la organización especializada Data Centres Australia, que prevé que la capacidad nacional alcance unos 3,2 GW en 2030. Tanto Australia como Singapur han intensificado su apuesta por la IA como motor de crecimiento económico y modernización, mientras el mismo director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, publicó el sábado un ensayo en el que pedía "un ritmo más lento" para la industria ante los crecientes riesgos de seguridad de la IA. EFE
El director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, asegura que cuando retrasaron el lanzamiento de Muse para mejorar la seguridad y las protecciones de su nuevo agente, lo hicieron porque esta decisión forma parte de su trabajo diario, una postura que traslada al resto de laboratorios de inteligencia artificial (IA) al señalar que cada uno tiene "la responsabilidad y el incentivo para avanzar al ritmo necesario para entrenar sus modelos de manera segura". El llamado a frenar el ritmo del desarrollo de la IA que ha hecho este fin de semana el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, sigue una serie de incidentes de seguridad ocurridos este verano en los que tanto la IA de Claude como la que desarrolla OpenAI han mostrado un comportamiento autónomo que ha resultado en el 'hackeo' de distintos sistemas, incluido el de la plataforma Hugging Face. Un día después, a las puertas de la salida a bolsa de OpenAI, el director ejecutivo, Sam Altman, decidió dar marcha atrás, justificando esta decisión en los riesgos de seguridad que presentan los modelos avanzados de inteligencia artificial, como GPT-5.6 Sol y GPT-6 Astra (o Claude Mythos y Fable, de Anthropic). El motivo se encuentra en los daños que esta tecnología puede causar en la sociedad en su conjunto si se descontrola, lo que se conoce como desalineación, es decir, el comportamiento que muestra una IA distintos del que se espera que tenga. Y aunque Anthropic y OpenAI abogan por esa pausa antes de lanzar nuevos modelos, una postura que respalda el fundador de SpaceXAI, Elon Musk, otros se han puesto como ejemplo de responsabilidad. Es el caso de Meta. Según ha indicado Zuckerberg en un comunicado compartido en X (antes Twitter), la firma tecnológica retrasó el lanzamiento de Muse --su agente de IA personal-- "varios meses" para centrarse "en la seguridad y la protección". "No pedimos que todos los demás lo hicieran antes que nosotros. Simplemente lo hicimos como parte de nuestro trabajo diario porque claramente era lo correcto para las personas y para nosotros", ha expresado el directivo. En base a su experiencia, Zuckerberg destaca el papel de los evaluadores y asesores independientes y defiende dirigir "la gran mayoría del cómputo hacia servir a las personas en lugar de competir hacia la automejora recursiva" como una forma de desarrollar IA de manera segura. "Las personas no querrán usar agentes que estén desalineados con ellas y que no hagan lo que les piden", afirma, y añade que "cada laboratorio tiene la responsabilidad y el incentivo para avanzar al ritmo necesario para entrenar sus modelos de manera segura, y la capacidad de tomar sus propias acciones para asegurar que eso ocurra".
Meta anunció un servidor MCP que conecta agentes de IA como Claude, Cursor, Codex y ChatGPT con WhatsApp Business para automatizar la creación de cuentas, la verificación de números y otras tareas de configuración.
Pese al inédito consenso entre los principales líderes tecnológicos de la inteligencia artificial ( IA ) para frenar su avance y crear un marco de seguridad común, los expertos ven improbable que Washington apruebe una regulación a corto plazo debido a las elecciones de mitad de mandato y a la negativa de la Administración de Donald Trump a ceder terreno frente a la competencia de China . Los máximos responsables de laboratorios punteros como Dario Amodei ( Anthropic ), Sam Altman ( OpenAI ), Elon Musk ( xAI ) y Demis Hassabis ( Google DeepMind ) han abogado en los últimos días por ralentizar el ritmo de desarrollo del sector para permitir que las salvaguardas alcancen el ritmo de la tecnología . Pero no sin antes pintar un futuro muy negro: Amodei dijo que le preocupaba que, en un plazo de 6 a 12 meses, un enjambre de bots llegue "a tomar el control de todo internet". Mientras que Jacob Coxon, exempleado de Anthropic y OpenAI, alertó de que la IA podría hacer realidad las películas de ciencia ficción y acabar con toda la humanidad antes de que termine la década. Anthropic acabó por endurecer sus controles tras detectar usos potencialmente peligrosos de Claude , entre ellos investigaciones que podían facilitar el desarrollo de armas biológicas. Por su parte, Trump anotó en sus redes que "es un engaño la idea de que la IA se vaya a apoderar del mundo, destruir a la humanidad y causar todo tipo de males". "En el clima político actual en Estados Unidos, parece una quimera alcanzar consensos sobre las prioridades legislativas en torno a la IA", explica a EFE Michele Neitz , directora fundadora del Centro para el Derecho, la Tecnología y el Bien Social de la Universidad de San Francisco (USF). Neitz descarta que el Congreso apruebe normativas de calado antes de final de año debido a las elecciones de mitad de mandato de noviembre y a las divergencias sobre cómo intervenir el sector. Mientras la Unión Europea cuenta con un reglamento marco, en EU la falta de acción en el Capitolio está derivando en un complejo mosaico estatal, con leyes dispares en estados como California o Connecticut, lo que deja al país sin un estándar uniforme. A este laberinto legislativo se suma el rechazo de Trump, quien defiende que ralentizar el paso solo beneficiaría a Beijin. "El presidente dijo que EU está por delante de China y que no piensa arriesgar esa ventaja", señaló a EFE Nick Reese, profesor adjunto en el Centro de Asuntos Globales de la Universidad de Nueva York (NYU) y exdirector de Políticas de Tecnología Emergente del Departamento de Seguridad Nacional (DHS). "El punto débil de ese planteamiento estriba en que nadie ha definido con claridad qué significa 'ir por delante de China ' ni cuál es la meta exacta de esa supuesta carrera", apunta el experto. La industria necesita "nuevos líderes" Esta encrucijada resalta también una profunda crisis de gobernanza. Para Reese, la industria "necesita nuevos líderes", ya que ni la Casa Blanca ni los directivos empresariales han mostrado consistencia. "Los líderes que pilotan la tecnología más transformadora de la historia carecen por completo de una visión clara sobre hacia dónde nos dirigimos. La industria necesita liderazgos distintos", recalca. Ante la parálisis en Washington , ha cobrado fuerza la alternativa de que las propias firmas de IA pacten su autorregulación, un camino que los expertos consideran prometedor pero repleto de complejidades corporativas. Neitz indica a EFE que, más allá de la ética, el verdadero incentivo para que las empresas pongan límites es el temor a las demandas: "Si creas un agente de IA que termina desestabilizando mercados bursátiles o vaciando depósitos bancarios, la factura judicial para la compañía desarrolladora puede ser letal". Este verano, cientos de agentes de OpenAI se coordinaron de forma autónoma para acceder y vulnerar los sistemas de Hugging Face , situación que Altman describió este fin de semana como "leer una historia de ciencia ficción". Aseguró que este ha sido el principal punto de inflexión en la gestión interna de OpenAI, que ha tenido que rediseñar sus protocolos para detectar y responder a comportamientos inesperados de sus agentes, especialmente a medida que estos adquieren mayor autonomía. Otra consecuencia es el retraso de su esperada salida a bolsa, al menos durante este año, ante las preocupaciones sobre el control de estos sistemas. Te puede interesar: Dario Amodei y Sam Altman; las figuras al frente de OpenAI y Anthropic que marcan el futuro de la IA "Si la IA no beneficia a la humanidad ni está bajo control, no vale la pena"; CEO de Microsoft cuestiona su desarrollo Director de Anthropic afirma que "la industria mintió" sobre el peligro de la IA; prohibición total no es solución, dice Agrega a EL UNIVERSAL como fuente preferida en Google am/mcc
Google autorizó a sus ingenieros a utilizar el modelo Opus 5 de Anthropic para tareas internas de programación, aunque con límites dentro de Antigravity y bajo la premisa de que Gemini sigue siendo su herramienta principal. La decisión coincide con nuevas advertencias de un exinvestigador de seguridad de Google DeepMind, quien sostiene que la carrera actual de la inteligencia artificial podría dejar a la sociedad sin tiempo para evitar un desenlace catastrófico.
Salesforce y Nvidia presentaron Koa, un modelo de razonamiento con pesos abiertos diseñado para tareas empresariales y postentrenado sin datos reales de clientes. La herramienta podrá integrarse en Agentforce como una alternativa más especializada y eficiente frente a modelos de frontera como Claude y ChatGPT.
Varios usuarios de Claude detectaron un consumo inexplicable de tokens y Anthropic habría identificado accesos no autorizados vinculados al robo de sesiones
Nueva York, 14 sep (EFE).– El debate sobre los riesgos de la inteligencia artificial (IA) ya no trata solo sobre qué pueden hacer las máquinas, sino de qué ocurrirá si fueran capaces de mejorar sus propias capacidades hasta hacer imposible que los humanos las supervisen. Se trata de la llamada 'automejora recursiva', o RSI por sus siglas en inglés, mediante la cual una IA puede ayudar a desarrollar sistemas cada vez más capaces, que a su vez contribuyen a construir nuevas generaciones de modelos. El temor es que ese ciclo acelere hasta un punto en el que los humanos pierdan el control sobre su desarrollo. Hasta ahora, los humanos han dirigido las etapas del desarrollo de la IA, definiendo sus objetivos y evaluando resultados. Sin embargo, los modelos actuales ya pueden asumir parte de esas tareas. El siguiente salto es que una IA cierre ese ciclo y decida qué mejorar, qué diseñar y qué experimentos realizar, evalúe sus resultados y use lo aprendido para desarrollar una versión más avanzada de sí misma. Anthropic, creadora del modelo Claude, define ese escenario como el momento en que una IA pueda "diseñar de forma autónoma una nueva generación de modelos más capaces", aunque asegura que todavía no se ha llegado a ese punto y que la automejora recursiva no es inevitable. En los últimos días, Anthropic ha vuelto a advertir sobre la velocidad a la que sus modelos están empezando a contribuir al desarrollo de sistemas de IA, e investigadores de la compañía han alertado de los riesgos que eso conlleva. Uno de ellos, Jacob Coxon, abandonó la empresa tras advertir de que la industria avanza demasiado rápido hacia sistemas capaces de mejorarse a sí mismos. Anthropic sostiene que todavía no se ha cerrado completamente ese ciclo y que los humanos siguen decidiendo qué problemas investigar; pero sí ha reconocido que los avances de Claude pueden conducir a la automejora recursiva, algo que, según la empresa, está ocurriendo "más rápido de lo que se pensaba". El experto Vincent Conitzer explicó a la cadena CNBC que la IA "ya es capaz de introducir algunas ideas nuevas" como proponer una forma diferente de resolver un problema o de mejorar un programa. El problema es que "resulta difícil saber cuándo esa capacidad suponga acelerar de forma drástica el desarrollo de sistemas de IA cada vez más avanzados", agregó. Una pieza fundamental de este proceso son los llamados agentes de IA: sistemas capaces no solo de responder a una petición, sino de utilizar herramientas, ejecutar código, realizar tareas durante periodos prolongados y colaborar con otros sistemas. El científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, dijo la semana pasada tener una "fuerte expectativa" de que si la IA continúa avanzando por el camino de la RSI, los sistemas de los próximos años darán "saltos de capacidad cada vez mayores", "impulsando cada vez más su propio desarrollo". La preocupación ya no es solo teórica: durante una reciente prueba de ciberseguridad, agentes de OpenAI lograron escapar de su entorno de evaluación y acceder a sistemas de la plataforma Hugging Face. OpenAI reconoció que los modelos habían ido más allá de lo previsto para completar la prueba. Según los expertos, el problema puede aparecer si los humanos delegan en la IA tareas cada vez más complejas y dejan de entender qué está haciendo. Investigadores como Margaret Mitchell advierten de que, a medida que los agentes de IA adquieren autonomía, mantener la supervisión humana se hará cada vez más difícil y que "los sistemas pueden terminar desplazando a las personas de la toma de decisiones". De ahí que las tecnológicas estén reforzando sus salvaguardas: Pachocki ha pedido "cautela" y "ralentizar el desarrollo si es necesario"; Anthropic ha endurecido sus controles tras detectar usos potencialmente peligrosos de Claude, entre ellos investigaciones que podían facilitar el desarrollo de armas biológicas, y Microsoft presentó hoy un código de conducta para garantizar que sus sistemas permanezcan "bajo control humano". Por su parte, el presidente estadounidense, Donald Trump, ha rechazado frenar el desarrollo de la IA por temor a perder ventaja frente a China. Jesús Centeno
Un informe de Anthropic detalla situaciones detectadas donde se intentó hacer un mal uso de la plataforma de IA
Anthropic presentó Claude for Financial Advisors, una suite que conecta la IA con custodios, plataformas de carteras, CRM y sistemas de planificación para reducir el trabajo administrativo, mientras los asesores conservan la responsabilidad sobre las decisiones reguladas.
La empresa entregó un informe la semana pasada en el que describe cómo “actores maliciosos” utilizaron su sistema de inteligencia artificial para cometer crímenes y actividades ilegales
:format(jpg)/f.elconfidencial.com%2Foriginal%2Fbe5%2F8e8%2F6b5%2Fbe58e86b5873dffd946c9ecc6e0d33b3.jpg)
El mandatario responde así al dueño de la empresa de Claude, Dario Amodei, quien había hecho un llamamiento para frenar el avance sin frenos de esta industria
El Confidencial•P. Campos14 sept
Microsoft comenzó a incorporar los modelos de Grok, desarrollados por xAI, dentro de Copilot para usuarios empresariales que participan en su programa de pruebas Frontier. La integración permitirá alternar entre GPT, Claude y Grok, aunque el modelo conservará un tono profesional y no estará disponible inicialmente en varios mercados europeos.
Anthropic identificó a desarrolladores freelance vinculados a Rusia que utilizaron Claude para avanzar un sistema de enjambre de drones capaz de seleccionar objetivos y emitir comandos de detonación sin intervención humana. El mismo informe describe operaciones de ciberespionaje, propaganda y posibles usos biológicos indebidos de la inteligencia artificial.
Misiles balísticos de más de 2.000 kilómetros, un proyecto de vehículo hipersónico, enjambres de drones capaces de decidir cuándo detonar, sistemas navales antitorpedo o incluso un programa para localizar las defensas aéreas de Taiwán. Todos estos proyectos no tienen demasiado en común y sus responsables operaban desde Rusia, China, Irán y Yemen. Salvo por un detalle: todos habían encontrado al mismo ingeniero estadounidense para acelerar parte del trabajo. Era Claude , la inteligencia artificial de Anthropic. Un ingeniero para todas las guerras. El último informe de Anthropic (la semana pasada contamos su vertiente hacia el desarrollo de armas biológicas ) sobre el uso indebido de sus modelos ofrece una fotografía bastante concreta de cómo la IA generativa está entrando en el desarrollo militar. No se trata únicamente de pedir información sobre armas: los actores investigados emplearon Claude para escribir software, diseñar sistemas de control, realizar simulaciones, analizar vulnerabilidades y revisar documentación técnica. Anthropic detectó las operaciones y bloqueó las cuentas, pero los casos muestran algo más importante: tareas que tradicionalmente requerían pequeños equipos de ingenieros especializados pueden empezar a repartirse entre varias instancias de una IA. En Xataka La guerra de drones acaba de entrar en su fase más darwiniana: China está fabricando en masa un depredador que viaja a 320 km/h para cazarlos Yemen fue revelador. Anthropic localizó en el norte de Yemen una célula que trabajaba simultáneamente en tres programas : un cohete guiado con un ordenador de vuelo basado en hardware similar al de un teléfono, un misil balístico multietapa con un objetivo de alcance superior a 2.000 kilómetros y una familia denominada R2000 que incluía una variante con vehículo planeador hipersónico. Los investigadores no identificaron expresamente a los hutíes, aunque la localización y el tipo de programa encajan con el movimiento respaldado por Irán. Lo extraordinario aquí fue su organización: utilizaban una instancia de Claude para programar, otra para investigar y una tercera para revisar el trabajo de la primera, reproduciendo mediante IA la estructura de un pequeño departamento de ingeniería. Un gráfico incluido en el nuevo informe de Anthropic que resume las formas en que Claude fue utilizado por los actores en Yemen para apoyar el desarrollo de sistemas de guiado de misiles Experimento en el mundo real. El informe indcaba que Claude participó en tareas de navegación, guiado y control, integración de un piloto automático, estimación de posición, configuración del sistema y simulaciones de vuelo. Anthropic asegura que sus protecciones bloquearon numerosas solicitudes, pero no todas, porque los usuarios ocultaban el objetivo final, fragmentaban el trabajo entre conversaciones y evitaban que una única sesión revelase el proyecto completo. La compañía no tiene pruebas de que consiguieran desplegar un arma operativa, aunque sí sabe que realizaron al menos una prueba de un cohete guiado : aparentemente salió mal y, pocas horas después, los responsables regresaron a Claude para intentar averiguar qué había fallado. Un ejemplo de tan solo uno de los muchos tipos de misiles balísticos del arsenal de los hutíes Rusia y el enjambre kamikaze. Un pequeño equipo especializado situado en Rusia llevó el concepto todavía más lejos con un proyecto denominado DronDoc o Serafim . Utilizó Claude Code para construir buena parte del software de un enjambre autónomo de drones FPV: memoria compartida, coordinación tolerante a fallos, comportamientos de ataque y regreso, guiado terminal mediante cámara, detección de operadores enemigos y lógica para los componentes electrónicos. El sistema estaba concebido para identificar objetivos (incluida explícitamente la categoría “persona”) y emitir la orden de detonación sin un humano en el circuito, mientras un clasificador entrenado con imágenes de combate ucranianas diferenciaba sistemas considerados amigos y enemigos. La imagen muestra una prueba de un sistema antitorpedo instalado experimentalmente en un portaaviones de la clase Nimitz durante la década de 2010 China y el combate naval. Anthropic detectó dos proyectos chinos particularmente significativos. En uno, Claude ayudó a preparar las especificaciones de un sistema de control de tiro antitorpedo , una propuesta técnica de más de 200 páginas, software asociado y comparaciones con programas estadounidenses; incluso se le pedía que interpretara a un experto hostil para destrozar cada borrador y después mejorar el siguiente. En otro, un investigador vinculado según Anthropic a instituciones de investigación chinas desarrolló una suite de unos 16 módulos de guerra electrónica y supresión de defensas aéreas que llegó a su duodécima versión. Capacidades de drones rusos de Anthropic incorporadas en Claude Aparece Taiwán. A mitad de ese segundo proyecto, el escenario predeterminado pasó a contener 12 objetivos en Taiwán . Entre ellos figuraban un búnker de mando, un radar de alerta temprana, grandes bases aéreas y baterías Patriot y Tien Kung. El software calculaba coberturas de radar, eficacia de las interferencias, vulnerabilidad y valor de cada objetivo, establecía cuáles convenía suprimir primero y asignaba misiones de guerra electrónica durante campañas de varios días. Anthropic considera que el usuario era un investigador del sector militar-industrial chino y señala vínculos en los datos de la cuenta con instituciones de la República Popular, incluida la Academia de Ciencias Militares del Ejército Popular de Liberación, aunque eso no equivale a demostrar que el proyecto fuese un programa oficial del PLA. Irán encontró otra utilidad. Un actor vinculado a Irán utilizó el modelo para recopilar y procesar información pública destinada a elaborar recomendaciones de objetivos contra fuerzas navales estadounidenses en Oriente Medio. Con ayuda de Claude construyó una cadena de procesamiento en Python que reunía nombres de militares extraídos de fotografías públicas, identificadores de transpondedores de barcos y aviones, herramientas para consultar imágenes comerciales de satélite y páginas capaces de revelar movimientos navales. No solo eso. También investigó vulnerabilidades conocidas de terminales satelitales marítimos, equipos de comunicaciones y sistemas industriales, aunque Anthropic no ha establecido que ese material terminara utilizándose en un ataque real. Un Y-8GX-11 chino, una de las diversas variantes de guerra electrónica del diseño Y-8/Y-9 Lo que Claude ahorra a los ejércitos. Anthropic terminó prohibiendo las cuentas , compartió información sobre algunas operaciones con las autoridades y utilizó lo aprendido para reforzar sus sistemas de detección. También hay límites importantes : no consta que el misil yemení se convirtiera en un arma operativa, no se ha demostrado que el proyecto ruso perteneciera al Estado y varios de los trabajos chinos tampoco pueden atribuirse directamente a programas oficiales. Pero los usuarios consiguieron sortear parcialmente las barreras mediante VPN, objetivos encubiertos y proyectos fragmentados entre sesiones, y algunos llegaron hasta software funcionando sobre hardware real . En Xataka La guerra de Ucrania acaba de tener un duelo a muerte en el mar sin precedentes en la historia. Y ninguno de los dos era humano No son armas, son ingenieros. Ese es probablemente el cambio que conectan todos los casos. Fabricar un misil hipersónico, coordinar un enjambre autónomo o desarrollar un sistema avanzado de guerra electrónica continúa exigiendo conocimientos, componentes, instalaciones, pruebas y dinero que una IA no puede proporcionar por sí sola. Lo que Claude sí puede hacer es comprimir una parte del proceso: escribir código, buscar documentación, simular, revisar, detectar errores y permitir que un grupo pequeño intente trabajos para los que antes necesitaba especialistas diferentes. Qué duda cabe, Rusia, China, Irán y Yemen no han encontrado un arma secreta estadounidense, han encontrado algo potencialmente más fácil de copiar y multiplicar: parte de un equipo de ingeniería disponible detrás de una pantalla. Imagen | HOUTHI-CONTROLLED MEDIA, Anthropic, USN En Xataka | Anthropic reconoce que no puede descartar que Claude termine contribuyendo al desarrollo de armas biológicas En Xataka | Los dos ajustes invisibles que deciden si tu IA acierta o desvaría - La noticia Misiles hipersónicos, enjambres kamikaze y hasta 12 objetivos en Taiwán. En Rusia, China, Irán y Yemen dieron con el mismo ingeniero militar: Claude fue publicada originalmente en Xataka por Miguel Jorge .