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El radar del jueves iba del precio de la IA; el de hoy va de su fragilidad. Ayer por la tarde, en plena jornada española, se cayeron a la vez ChatGPT, Claude y Grok y arrastraron con ellos a las herramientas montadas encima, justo cuando AMETIC pone por fin cifra al agujero español —solo una de cada seis pymes ha sacado la IA de los pilotos— y Meta reconoce que medir a sus empleados por tokens consumidos no medía nada. En el capítulo del dinero, una spin-off de la Politécnica de Valencia levanta 125 millones de dólares con Nvidia dentro de la ronda, y el Gobierno de Estados Unidos escribe a un juez para decir que entrenar modelos con material protegido es uso legítimo.

ChatGPT, Claude y Grok se caen a la vez: tener dos proveedores no es tener un plan B

Ayer, alrededor de las cinco de la tarde en la España peninsular, OpenAI reconoció «errores elevados en ChatGPT y Codex» que tumbaban conversaciones, inicio de sesión, subida de archivos, voz, búsqueda y generación de imágenes; Anthropic declaró una caída parcial de Claude.ai, la API, Claude Code y Claude Cowork; xAI confirmó problemas en Grok; y Cursor se cayó por arrastre de los dos anteriores. Downdetector superó los 30.000 avisos en una sola hora, con más de 37.000 acumulados sobre ChatGPT, 1.365 sobre Grok y 1.324 sobre Claude. Cuarenta y dos minutos después del primer aviso OpenAI había aplicado un arreglo y Anthropic recuperaba todos sus modelos salvo Opus 4.8 y Opus 5. Nadie ha confirmado la causa; el sospechoso que citan todos es Microsoft Azure, del que dependen los tres, aunque su panel de estado no reportó incidente. Gemini tuvo un pico de avisos de usuarios pero Google no confirmó caída. Para tu empresa: haz hoy la lista de los flujos que se paran si la IA no contesta, marca cuáles tienen alternativa manual y calcula qué cuesta una hora de parón en cada uno; esa hoja es tu plan de continuidad y se hace en una tarde. Segundo, contratar dos proveedores no es redundancia si los dos corren sobre la misma nube: pregunta por escrito a cada uno en qué nube y en qué región se ejecuta la inferencia, porque ayer el fallo compartido no estaba en los modelos. Y tercero, lo barato que sí funciona: cola con reintentos y aviso a una persona en lugar de un error devuelto al cliente. Un proceso que se degrada con dignidad —se retrasa— es un peldaño 3 de verdad; uno que revienta hacia fuera sigue siendo un peldaño 1 con una API delante. Fuente

Solo una de cada seis pymes españolas ha llevado la IA a sus procesos: el resto sigue en pilotos

En el 40º Encuentro de AMETIC en Santander —el mismo del que salió el Atlas de la IA que contamos el martes— Enrique Serrano, presidente de la Comisión de IA y Economía del Dato de la patronal, puso el número que faltaba: solo una de cada seis pymes ha incorporado realmente la inteligencia artificial a sus procesos, más allá de las pruebas. Las cifras de alrededor no se contradicen, se complementan: la directora general de Ordenación de los Servicios de Digitalización, Carla Redondo, dijo que el 44% de la población trabajadora ya usa IA y que más del 22% de las empresas la ha incorporado, y el secretario de Estado de Industria situó la industria en el 17% y las startups en el 100%. CEPYME recordó que España ha perdido 25.000 microempresas desde la pandemia. Y hubo un dato de resultado, no de intención: un proyecto de IA agéntica en la Seguridad Social ha recortado un 30% los tiempos de entrega y liberado 14.600 horas de trabajo. Para tu empresa: la brecha ya no está entre quien usa IA y quien no, porque casi la mitad de tu plantilla la usa la pidas o no; está entre el uso individual y el proceso. Ese salto es exactamente el que separa el peldaño 1 del 2, y no se da comprando otra herramienta: se da eligiendo un proceso con volumen y con comprobación automática del resultado —facturas que cuadran, campos que están o no están, pedidos que casan con el albarán— y midiendo cuántas salen sin repaso humano. Si no puedes comprobar el resultado sin una persona, automatiza el borrador y no el bucle. Y usa el caso de la Seguridad Social como vara: 14.600 horas es una cifra de proceso, no de plantilla contenta. Fuente

Meta deja de puntuar a sus empleados por cuántos tokens gastan: la métrica enseñaba a gastar tokens

Meta comunicó internamente esta semana que ya no evaluará el desempeño de sus ingenieros por cuánta IA usan: «no usaremos paneles de adopción de IA ni recuentos de tokens para evaluar el impacto». Hace algo menos de un año la compañía había dicho justo lo contrario —que calificaría por «impacto impulsado por IA»— y repartía etiquetas internas que hoy suenan a broma: AI Native, AI First, AI Enabled. Lo que salió de ahí lo llaman internamente tokenmaxxing: empleados lanzando peticiones repetidas o directamente frívolas para engordar el contador, y hasta una tabla de clasificación interna montada por un trabajador. La contradicción es que, mientras retira la métrica, la empresa está repartiendo Hatch, un agente experimental que navega, maneja aplicaciones y completa tareas de varios pasos sin supervisión; el consumo sigue subiendo, y hay empleados que se niegan a conectarlo a su correo y a su calendario personales. Para tu empresa: si mides la adopción, obtienes adopción, igual que si mides mal a un agente le enseñas a hacer trampa. Sustituye hoy cualquier objetivo del tipo «que todo el mundo use la IA» por una métrica del propio proceso: pedidos procesados sin corrección, correos contestados sin reescribir, horas de la persona que antes hacía eso. Y toma nota de la parte incómoda: cuando el agente empieza a manejar aplicaciones desde el ordenador del empleado, va con cuenta de empresa y con credenciales del trabajo, nunca con las personales. No es desconfianza hacia el trabajador; es que la cuenta personal no la puedes cerrar tú a las tres de la madrugada. Fuente

125 millones para una spin-off de Valencia con Nvidia dentro, y 5.000 de valoración para quien orquesta agentes

iPronics, spin-off de la Universitat Politècnica de València fundada en 2019, cerró ayer una Serie B de 125 millones de dólares que eleva a 177 lo levantado hasta la fecha. La co-lideran Maverick Silicon y Light Street Capital, y en la ronda entran Nvidia, Bosch Ventures, el fondo del Consejo Europeo de Innovación y Criteria Venture Tech, el vehículo de capital riesgo de La Caixa. Vende iPronics ONE, una capa óptica programable montada en rack que reconfigura en tiempo real la conectividad de un clúster de IA. El contraste del mismo día, para calibrar dónde está el dinero: la neerlandesa-israelí Wonderful levantó 550 millones a una valoración de 5.000 —el doble que en marzo—, liderada por Insight Partners y con Salesforce entrando como inversor, para vender lo que llama un sistema operativo de IA que orquesta agentes sobre los sistemas que la empresa ya tiene. Para tu empresa, dos lecturas. La primera es que el capital de IA sí aterriza en España cuando hay tecnología profunda detrás, y que el cuello de botella del sector ya no es el modelo sino la red que une las tarjetas. La segunda es más útil para tu presupuesto: lo que se paga a 5.000 millones no es el modelo, es la capa que coordina agentes, flujos y permisos encima de tu ERP y tu CRM. Si tu proyecto de automatización se ha convertido en una discusión sobre qué modelo elegir, estás peleando la parte barata y reemplazable. Y aprovecha una fecha como palanca: el Reglamento de Datos europeo prohíbe cobrar por cambiar de nube desde el 12 de enero de 2027, así que pide hoy por escrito a tus proveedores que se comprometan a exportarte flujos, instrucciones y conectores en un formato que puedas usar en otro sitio. Fuente · Fuente

El Gobierno de Estados Unidos escribe al juez que entrenar con material protegido es uso legítimo

El Departamento de Justicia presentó el martes ante el juez Sidney Stein, del Distrito Sur de Nueva York, una declaración de interés en el pleito del New York Times contra OpenAI y Microsoft. Es la primera vez que el Gobierno federal fija postura en la tanda de demandas que autores, editoriales, discográficas y medios han presentado contra desarrolladores de IA. El escrito sostiene que el entrenamiento transforma suficientemente el material de partida y encaja por tanto en el uso legítimo, y que el liderazgo estadounidense en IA es un interés de seguridad nacional cuyos beneficios superan cualquier daño competitivo. No es vinculante: decide Stein, y las peticiones de sentencia sumaria vencen hoy. Para tu empresa: aquí no cambia nada, y ese es justo el punto que conviene entender. El uso legítimo estadounidense no existe en la Unión Europea, donde lo que rige es la excepción de minería de textos y datos con reserva de derechos, así que un fallo favorable a OpenAI en Nueva York no blinda a tu proveedor en Madrid, ni afecta a la demanda que Sony Music y Warner Chappell presentaron contra Anthropic hace una semana. Lo aprovechable es la lección de balance: el origen de los datos de entrenamiento es un pasivo de tu proveedor que puede llegar a tu contrato. Busca la cláusula de indemnización por propiedad intelectual sobre las salidas del modelo y su tope —en los planes gratuitos normalmente no existe—, guarda registro de modelo, instrucción y fecha de todo lo que sale con tu marca, y ten el mismo flujo probado en un segundo modelo por si un día hay que apagar el primero. Fuente

¿Qué mirar mañana?

Dos cosas concretas. Si OpenAI, Anthropic o Microsoft publican el análisis de causa raíz de la caída de ayer: la respuesta dirá si el punto único de fallo era la nube compartida o algo peor, una dependencia común más abajo en la cadena. Y el juez Stein, que recibe hoy las peticiones de sentencia sumaria del caso del New York Times con el Gobierno de Estados Unidos ya posicionado por escrito.

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