Autor: Javier Pastor

Internet es maravillosa, pero lo es cada vez menos. La caótica y anárquica red de redes que revolucionó nuestro mundo y cambió nuestra forma de entenderlo (y disfrutarlo) se ha convertido en una gigantesca gallina de los huevos de oro. Una que ha acabado siendo controlada por unos pocos gigantes.

Y entre todos ellos, hay un selecto grupo de plataformas que dominan cada vez más nuestra relación no ya con internet, sino con aquellos con los que nos relacionamos y a las que admiramos. Las redes sociales, que nos maravillaron y conquistaron a (¿casi?) todos, se han convertido en un terrible virus. Uno que está provocando que internet sea cada vez menos maravillosa.

Esta es una historia en muchos actos, pero hemos querido resumirla (un poco) en un prólogo y tres de ellos. Vamos allá.

Prólogo

En 1908 Theodore Vail, por entonces presidente de AT&T, se dio cuenta de algo que a priori, la verdad, no parecía demasiado sorprendente: cuantos más clientes tenían, más le costaba a sus rivales competir con ellos.

Aquel año reflejó aquel pensamiento en su informe anual a los inversores, y en las páginas 21 y 22 de aquel documento llegó a una conclusión clara: "Un teléfono —sin conexión al otro lado de la línea— no es siquiera un juguete o un instrumento científico. Es una de las cosas más inútiles del mundo. Su valor depende de la conexión con otro teléfono. Y se incrementa con el número de conexiones [...]. Nadie necesita dos conexiones telefónicas si puede comunicarse con todas las personas que desee a través de una sola".

Para él el valor de AT&T no estaba en la tecnología, sino en la red que esa tecnología había permitido crear. Daba igual que alguien creara un teléfono mejor, porque nadie lo querría si no podían usarlo para llamar a su familia y amigos.

Aunque no lo llamó así, Theodore Vail fue el primero en hablar del efecto red.

Avancemos. Robert Metcalfe, coinventor de la tecnología Ethernet, validó el concepto en 1980 con la ley que lleva su nombre. Según dicha ley, el valor de una red de telecomunicaciones es proporcional al cuadrado del número de usuarios conectados al sistema (n²). Años más tarde, en 2001, un ingeniero llamado David Reed fue incluso más lejos y descubrió que Metcalfe había subestimado el valor de una red: dentro de una gran red se formaban pequeñas redes que multiplicaban ese valor. De repente el valor era exponencial (n²), y de ahí surgió la Ley de Reed.

El efecto de red aparecía frecuentemente en sistemas de retroalimentación positiva: los usuarios obtenían más y más valor de un producto a medida que más usuarios se unían a esa red. Aunque parezca una obviedad, la observación no se había formalizado hasta entonces. La teoría siguió desarrollándose sin que mucha gente prestara demasiada atención, pero un siglo después de que Vail plasmara aquella reflexión, la idea explotó.

Acto I. Facebook

El 4 de febrero de 2004 un desconocido joven llamado Mark Zuckerberg lanzaba junto a Eduardo Saverin —el cofundador olvidado— su proyecto web, una red social a la que llamaron "The Facebook". Inicialmente aquella plataforma apenas dejaba hacer nada: uno tenía que visitar el perfil de otra persona para ver lo que publicaba, y por defecto los perfiles eran privados. Aquello tenía su gracia, pero el verdadero bombazo llegaría algo después.

Lo hizo el 5 de septiembre de 2006, cuando Facebook (ya sin el "The") anunció su nueva característica, a la que llamó "News Feed" ("Hilo de noticias"). Aquella característica difundía las actividades más importantes de los usuarios a todos los miembros de sus redes. Casi todo lo que hacías era automáticamente notificado y difundido para que los demás usuarios lo vieran. La opción, que ahora vemos lógica —imaginad teniendo que visitar usuario por usuario a ver qué ha publicado— causó una absoluta debacle aquel mismo día, y los usuarios la calificaron de espeluznante.

Como indicaron entonces en Wired, lo fácil para Zuckerberg habría sido echar marcha atrás, pero se negó a ello. Aquel News Feed era la clave de su grafo social. A los tres días publicó una carta abierta a sus usuarios: si queréis, dijo, podéis desactivar la opción. La controversia desapareció tan rápido como había aparecido, y ¿sabéis qué? Prácticamente nadie desactivó el News Feed, y el crecimiento de usuarios siguió aumentando.

Cuando TheFacebook se lanzó, solo los miembros de la Universidad de Harvard en la que estudiaban podían acceder, pero poco a poco el acceso se amplió. Primero, a otras universidades y más tarde, el 8 de marzo de 2008, se abría la caja de Pandora: Facebook se abría a todo el mundo. Al menos, a todo el que tuviera una dirección de correo electrónico.

Para entonces Facebook ya era un absoluto fenómeno de masas —y un ejemplo de libro del efecto de red—. A finales de 2007 El País calificaba a esta red social como "el fenómeno 'internetero' de 2007". Por entonces había superado los 50 millones de usuarios, pero un año después ya tenía 100 millones y aquella apertura no hizo más que disparar el crecimiento. ¿Qué hacían todos esos usuarios allí?

Trabajar para Facebook.

No lo parecía y ellos (nosotros) no lo sabían, claro. Para ellos esta red social era una maravillosa plataforma en la que mantener contacto con sus conocidos, recuperarlo con familiares o antiguos amigos y, poco a poco, compartir más sobre sus vidas e intereses. Facebook, mientras tanto, iba haciéndose más y más fuerte. Más y más grande, tanto en usuarios, como en contenido. Contenido que todos esos usuarios habían generado para ellos, pero también para ella.

Acto II. Twitter

Era 2004. Evan Williams acababa de venderle Blogger a Google y buscaba un nuevo proyecto. Lo encontró en Odeo, una plataforma de podcasting que cofundó con un ingeniero llamado Noah Glass. Aquello parecía tomar forma, y la herramienta se lanzó en julio de 2005 con la ayuda de un becario cuyo nombre quizás os suene: Kevin Systrom, que años más tarde sería cofundador de Instagram.

Pero Odeo no acababa de cuajar, y la culpa la tuvo iTunes, que poco después integraría su propia plataforma de podcasting. Para entonces Williams y sus compañeros se dieron cuenta de que aunque habían creado Odeo, apenas la usaban. Eso era mal síntoma.

¿Qué hicieron? Como contaban en un reportaje de 2011 en Business Insider, se pusieron a pensar en nuevas ideas de negocio. Crearon pequeños grupos para hacer brainstorming, y de uno de ellos salió una propuesta prometedora. Jack Dorsey quería crear un servicio en el que la gente pudiera publicar su "estado" y lo que estaban haciendo en ese momento. Noah Glass bautizó —dicen— aquella idea con un nombre sin vocales.

Twttr.

Al principio Evan Williams no parecía muy convencido con la idea, pero dejó que Glass trabajara en ella junto a otro ingeniero —exempleado de Google— llamado Biz Stone.

Quienes hablan de aquellos orígenes afirman que ninguno de aquellos que trabajaban en Twttr estaba tan entusiasmado con la idea como Glass. Otros como Florian Weber contribuyeron también a su creación, pero lo cierto es que los cofundadores a los que realmente siempre se menciona es a Dorsey, Stone y Williams. Un 21 de marzo de 2006 Dorsey publicaría el primer mensaje en Twitter, y a partir de ahí todo iría muy rápido.

Williams acabaría recomprando Odeo a sus inversores y cambiando el nombre de la empresa a Obvious Corp. Y de paso, despidió a Glass, que básicamente desapareció del mapa. Otro cofundador relegado al olvido, qué casualidad.

Twitter comenzó a crecer de forma imparable, sobre todo tras aquella aparición fulgurante en la conferencia South by Southwest Interactive (SXSWi) de 2007 en la que en cada charla los usuarios podían ver sus mensajes de Twitter publicados en dos pantallas de plasma de 60 pulgadas. Al final la gente acabó más atenta a eso que a las propias charlas, y el fenómeno Twitter se comenzó a disparar progresivamente.

Al principio, de forma más recatada. Luego, poco a poco, a lo loco. Llegaban los hashtags y, sobre todo, la introducción de Twitter como medio de comunicación con identidad propia. La era del periodismo ciudadano —con aquella foto de del vuelo que amerizó en el río Hudson y acabó convirtiéndose en película— y de Twitter como altavoz social —lo demostró por ejemplo en las polémicas elecciones iranís de 2009— parecía haber llegado especialmente con los eventos de la Primavera Árabe de 2011 o con fenómenos como el del #MeToo. Todo eso cambiaría tras la sísmica aparición de Musk en escena: para él —y cierta élite en Silicon Valley— el periodismo es, sencillamente, peligroso.

Lo fuera o no, daba igual. Como había sucedido con Facebook, durante todos esos años, con sus luces y sus sombras, Twitter se había convertido en otra plataforma en la que los usuarios no habían parado de compartir todo tipo de cosas. Primero, en tan solo 140 caracteres. Luego, con los 280 como límite. Por último (si pagabas) con 4.000. Todas esas reflexiones y todos esos contenidos nos habían, en mayor o menor medida, informado y entretenido, y todos formaban parte de la misma realidad de la que nos daríamos cuenta más tarde.

También habíamos estado trabajando para Twitter sin saberlo.

Acto III. Bienvenidos al feudalismo digital

Lo que Facebook y Twitter normalizaron venía en realidad de antes. Los más maduritos del lugar probablemente recordéis —y sigáis accediendo a— aquellas protoredes sociales llamadas Slashdot —lanzada en 1997 y excelsa superviviente, ahí es nada— y Digg —que nació en 2004—. Aunque la cosa no era tan clara en Slashdot, Digg nos maravilló con la maximización digital del concepto de compartir es vivir. Uno veía algo interesante en internet, lo compartía y otros usuarios votaban si también les gustaba.

Aquello era adictivo y viral, y el efecto red de Vail y sus sucesores pronto hizo de las suyas. Los internautas se contagiaron de aquel fenómeno y Digg creció como la espuma: si un medio lograba portada en Digg, su tráfico se disparaba. La plataforma tuvo el acierto de entender que si alguien lograba actuar como intermediario molón, los usuarios acudirían para trabajar gratis.

Porque eso es lo que hacían los usuarios. Sí, se beneficiaban de esa plataforma de descubrimiento, sin duda, pero votar, comentar o enviar nuevos contenidos que pensaban que eran interesantes se convirtió en algo que a esos usuarios no les dio ni un duro, pero que hizo que los creadores de Digg se hicieran ricos. En su día la empresa estuvo valorada en 164 millones de dólares, pero quienes la fundaron la destrozaron y en 2012 acabó vendiéndose a Betaworks por 500.000 dólares para luego.

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"Aspiramos a ser la alternativa libre a Facebook y Twitter", entrevista a Daniel Seijo y Remo (Menéame)

¿Sabéis qué plataforma se inspiró en Digg? No solo la española Menéame —que ha mentenido su esencia original a pesar de sufrir sus propias crisis—, sino, cómo no, Reddit, que adoptaría una filosofía similar —votos, ranking algorítmico de contenido, comunidad— pero con diferencias importantes en cuanto al control que se ejercía sobre el contenido: Reddit fue desde sus inicios mucho más anárquico, y aunque eso también generó diversas polémicas, el principio fue el mismo que en Digg: compartir y descubrir era maravilloso, pero Reddit ponía la plataforma —que ciertamente costaba dinero y recursos— y los usuarios, el trabajo.

Los ejemplos a partir de ahí se multiplican, pero de repente surgieron otras redes y sobre todo un fenómeno que ni Facebook ni Twitter llegaron a explotar .

El de los influencers.

Primero fue YouTube, claro. La plataforma de vídeo se convirtió en la semilla de la primera gran generación de creadores. Como contaban en Business Insider, "lo que empezó como un refugio un puñado de frikis incromprendidos, se ha convertido en una ola de dinero y fama". En diciembre de 2007 se lanzaba el YouTube Partner Program, una iniciativa absolutamente revolucionaria que por primera vez permitía a los creadores monetizar su contenido y lograr que aquello que los usuarios hacían por afición se convirtiese en su profesión. No mucha gente puede vivir exclusivamente de YouTube: los expertos hablan de que uno comienza a poder hacerlo cuando pasa del millón de suscriptores, y se estima que hay unos 30.000 canales que igualan o superan esa cifra. ¿Qué hacen el resto de los usuarios entonces?

Exacto. Trabajar para YouTube.

Es cierto que algunos logran ciertos ingresos, pero como en otras muchas redes sociales —e industrias—, hay un pequeñísimo porcentaje de verdaderas celebridades, tras las cuales hay millones de aspirantes a esa cima. Llegar siquiera a ganarse la vida con YouTube es (muy) complicado, pero llegar a las cotas de los MrBeast (207 millones de suscriptores) o nuestro elRubiusOMG (40,3 millones) es prácticamente imposible.

Para la audiencia de YouTube —como en el resto de los casos— probablemente el reparto es justo: ellos obtienen entretenimiento, y la empresa gana dinero con la publicidad. De nuevo tenemos a un intermediario que "solo" —no es poco, insistimos— está ahí para que la plataforma funcione, porque el contenido y la interacción que lo alimenta todo —vídeos, comentarios, votos— la ponen los usuarios. Usuarios aparentemente felices con el hecho de que ese contenido esté salpicado con (cada vez más y más restrictivos) anuncios que a ellos quizás también deberían beneficiarles.

Pero no lo hacen. YouTube no te paga por subir vídeos a no ser que formes parte de su Partner Program, que en 2021 contaba con dos millones de miembros o lo que es lo mismo, dos millones de creadores que ganan algo de dinero con sus contenidos. En 2021 los responsables del servicio afirmaron haber pagado más de 30.000 millones de dólares entre 2018 y 2021 a sus 2 millones de creadores gracias a la publicidad, así que en esos tres años un creador habría ganado de media 15.000 dólares gracias a YouTube. El problema es que esa media es muy engañosa, porque como decimos solo unos 30.000 pasan del millón de suscriptores y pueden presumir de ganarse la vida (algunos muy bien) con esta plataforma.

Para la inmensa mayoría  es probable que esos ingresos sean residuales, algo sorprendente teniendo en cuenta dos datos recientes. Uno, que YouTube tiene 2.700 millones de usuarios activos (los que al menos accedieron al servicio una vez al mes) en 2023. Y dos, que solo en 2022 el servicio generó 29.200 millones de dólares de ingresos. Hay que reconocer que la infraestructura de YouTube es gigantesca —más incluso que el de otras plataformas, el vídeo es muy exigente—, pero también otra obvia: el negocio marcha.

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Musk cambió el timeline de Twitter para hacerlo algorítmico. Ha roto mi experiencia de una década

Sea como fuere, esas mismas mecánicas de YouTube acabaron conquistando a la nueva hornada de redes sociales, que nacieron con ese mismo enfoque desde su comienzo. Así hemos visto cómo Instagram conquistó el mundo de la fotografía, Twitch el de las emisiones de vídeo en directo o TikTok el de los vídeos cortos. Y en todas ellas, el fenómeno influencer se ha apoderado de estas plataformas, creando pequeñas élites que sirven de referente no solo a los usuarios que se limitan a consumir, sino a aquellos creadores que tratan de seguir esos pasos.

Luego llegarían otras como Substack para el mundo de las newsletters y OnlyFans para el contenido para adultos, y en todas ellas el esquema era el mismo: contenidos a raudales para unas plataformas que nos ponían a todos a trabajar. Bien para crear contenido —y en algunos casos (con suerte), monetizarlo—, bien para consumirlo y retroalimentar sus algoritmos.

Y mejor no hablamos de algoritmos, porque todas las plataformas —Twitter, la última— han acabado haciendo lo mismo: no solo no nos dejan seguir a quien queremos seguir con todo lo que publican, sino que por medio nos meten (recomiendan) un montón de contenido que no habíamos pedido. Que puede que en algunos casos ese contenido pueda ser útil, pero si lo muestran es 1) ganan más dinero con ello y 2) porque las redes controlan lo que vemos. Y si no lo hacen, se despide a un ingeniero y listo.

Con sus luces y sus sombras, todas esas plataformas —con Facebook y Twitter a la cabeza— se han convertido en dueñas y señoras de una internet en la que se ha impuesto el feudalismo digital. El concepto viene de lejos, pero un ilustre de esta casa, Antonio Ortiz, escribía hace unos meses una columna en Retina titulada 'Feudalismo digital. La cruzada de los creadores contra la tiranía de las plataformas'. En ella reflexionaba sobre esa realidad en la que había un fuerte contraste entre dos realidades.

La primera, la de que hay un "fascinante universo de creadores y negocios" alrededor de todas estas plataformas. Él citaba específicamente a TikTok, porque allí los creadores hacen algo asombroso: reutilizar el contenido para adaptarlo y aprovecharlo en otros escenarios: hay aplicaciones de doblaje o creadores chinos que resumen las películas a estadounidenses para que no tengan que pasarse dos horas y media en una butaca. Es un fenómeno sorprendente y que ciertamente deja claro que todas esas plataformas son enormes generadoras de trabajo no ya directo para las plataformas, sino indirecto, como reflejan esos ejemplos. Que luego esos creadores rentabilicen o no ese trabajo es harina de otro costal.

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La fórmula de la atracción inmediata de TikTok: contenidos en abierto para enganchar y un potente algoritmo para la fidelización

La segunda, más preocupante, es la de que, como decía Antonio Ortiz, los usuarios que ven tus tiktoks no son tuyos, porque es TikTok la que decide en cualquier momento cómo funciona su plataforma. Un creador se puede encontrar con una pesadilla si la plataforma cambia el algoritmo y sus ingresos se hunden —pasa—, pero la cosa puede ser peor: pueden borrar vídeos o cerrarte el canal de la noche a la mañana sin que puedas hacer nada por evitarlo.

Si por lo que sea se decide que tu contenido ya no es bueno, o válido, o menos interesante para quienes mandan —los caminos de [ponga aquí la red social que desee] son inescrutables—, te convertirás en un paria sin poder hacer prácticamente nada y todo tu esfuerzo podría quedarse invalidado.

Para muchos artistas y fotógrafos eso ocurrió por ejemplo con Instagram. Como señalaron en The New York Times, la red que había sido hogar y refugio de imágenes de todo tipo comenzó a dejarlas atrás para convertirse en una copia de TikTok: los vídeos se convirtieron en protagonistas y los Reels debutaron precisamente para intentar que Instagram mantuviera su relevancia. Adam Mosseri, máximo responsable de la plataforma, lo dejó claro: "ya no somos tan solo una aplicación de compartición de fotos cuadradas". Querían ser TikTok, y aunque quisieron dar marcha atrás, por el camino dejaron parcialmente huérfana a esa comunidad cuyo efecto red se había cimentado precisamente en la magia de las imágenes estáticas.

Epílogo. Trabajas para ellos y encima tienes que pagar

Esos nuevos señores feudales primero nos pusieron a todos a trabajar sin que nos diéramos cuenta. Luego, como los ingresos publicitarios comenzaron a ser importantes, comenzaron a compartir con los creadores parte de los ingresos para animarles a crear sin parar. Incluso el nuevo X de Musk ha comenzado hacerlo, pero de forma poco transparente —recuerda, comparten ingresos publicitarios, pero solo de quienes te ven y están suscritos a X— y, al parecer, favoreciendo una vez más a los creadores que más importan.

Pero ahí no acababa todo. Hay una nueva e inquietante etapa.

Esa etapa no es otra que la de las redes sociales que han comenzado a cobrarnos por poder usarlas como lo habíamos hecho toda la vida. La única diferencia destacable, la de poder usarlas sin publicidad (o con una fracción de la que aparecía antes).

Facebook acaba de anunciar su plan de suscripción en Europa, donde la regulación les ha obligado a activar esa modalidad. Twitter  X ha decidido contar no con uno, sino con tres planes distintos para suscriptores —el básico, con toda la publicidad de antes, también es de pago— y no está claro que no vaya a cobrarnos a todos los usuarios.

Las suscripciones no son la única medida para generar ingresos adicionales. Tanto X como Reddit decidieron en los últimos meses capar el acceso a sus APIs, que hasta entonces había sido gratuito, y comenzar a cobrar cantidades importantes de dinero por esa opción. La medida ha sido un enorme jarro de agua fría para los desarrolladores y otros analistas y expertos —e incluso para gigantes como Google—, y se escuda en un argumento: están usando sus datos para entrenar modelos de inteligencia artificial.

Aquí hay una tremenda y enorme ironía —o injusticia, según se mire—, y es la de que todos esos datos a los que ahora Facebook, Twitter o Reddit no dan acceso si no pagan no los crearon ellos.

Los crearon los usuarios.

Es asombroso, porque quienes han acabado dando todo el valor a esas redes sociales son esos usuarios, que durante años las han llenado de contenidos y han alimentado sus algoritmos para pulir su funcionamiento. Y ahora no solo no comparten sus gigantescos ingresos con casi nadie, sino que además quieren que los usuarios paguen por poder disfrutar lo que antes era gratis.

Mensaje para Elon Musk, de X, y Steve Huffman, de Reddit: ¿queréis cobrar a los OpenAI y Google de turno por entrenar sus IA... con el contenido que nosotros hemos generado durante años? Maravilloso.

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5.000 "tokens" de mi blog están siendo usados para entrenar una IA. No he dado mi permiso

Por no hablar de todos los programadores y artistas que compartieron su trabajo con el mundo sin pedir nada a cambio, y que ahora (lógicamente) protestan —o demandan— porque Microsoft (con GitHub Copilot) y OpenAI (con DALL-E) entre otros usan todo ese trabajo para sus herramientas de pago. Unas herramientas por las que cobran y de las que se benefician ellos, no los creadores (¡que además tienen que pagar para usarlas con todas sus prestaciones!).

Primero creaste el contenido para ellos, y ahora ellos te cobran por poder acceder a ese mismo contenido.

Es algo terrible, y hay quien ya le ha dado nombre a esa transformación que estamos viendo en las grandes redes sociales. Cory Doctorow, un conocido escritor y bloguero, lo llamó 'Enshittification' ('Mierdificación'), y lo definió así:

"Así es como mueren las plataformas: primero, son buenas para sus  usuarios; luego, abusan de sus usuarios para mejorar las cosas para sus  clientes empresariales; finalmente, abusan de esos clientes  empresariales para recuperar todo el valor para sí mismas. Entonces, mueren.

Yo llamo a esto enshittificación, y es una  consecuencia aparentemente inevitable que surge de la combinación de la  facilidad de cambiar la forma en que una plataforma asigna valor,  combinada con la naturaleza de un "mercado de dos lados", donde una  plataforma se sitúa entre compradores y vendedores, manteniendo a cada  uno como rehén del otro, rastrillando una parte cada vez mayor del valor  que pasa entre ellos".".

De momento las plataformas de las que hemos hablado no han muerto y ciertamente parece difícil que lo hagan a corto plazo. A pesar de ello, parecen haber completado dos de las fases de las que habla Doctorow, y ese difícil equilibrio sigue provocando movimientos que vienen y van, como el de #deletefacebook.

Y aún así, lo que estamos viviendo es asombroso y terrible. La pregunta es si el futuro de internet pasa por aceptar esta nueva realidad (tú creas, tú consumes, pero además tú pagas) o el paradigma cambia y los usuarios acabamos "rebelándonos", quizás abrazando alternativas descentralizadas con las que recuperamos el control como plantea con Mastodon. Eso parece difícil, y mientras no lo haga, probablemente sigamos atrapados (y despreocupados a pesar de las constantes alarmas) y prisioneros de ese efecto red que Theodore Vail perfiló hace más de un siglo.

Imagen | Xataka con Runway

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La noticia Las redes sociales nos dejaron trabajar gratis para ellas. Ahora nos quieren cobrar por hacerlo fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Hoy en día el soporte de dispositivos USB es algo trivial, pero a finales de los 90 tanto el estándar como la compatibilidad de esos dispositivos era un verdadero caos. En Microsoft iniciaron a dar soporte a dicha estándar en Windows 98, pero aquello no fue precisamente un camino de rosas.

Para lograrlo Microsoft ingenió una prueba terrorífica. Lo contaba Raymond Chen, veterano de la empresa, en una entrevista en el canal de YouTube de uno de sus excompañeros, Dave Plummer. Allí le relataba la historia del "carrito USB de la muerte".

Aquel carrito era como un carrito de correo de oficina, pero estaba lleno de dispositivos USB que debían funcionar correctamente. Tenía varios ratones, teclados, discos, e impresoras.

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Windows 98 a los veinte años: quién te ha visto y quién te vio

Todos estaban conectados en cadena a través de diversos concentradores en tres niveles. Por entonces el límite máximo del estándar era de 127 dispositivos, pero el equipo de Microsoft trabajó inicialmente con 64 dispositivos USB encadenados, así que en Microsoft decidieron crear ese carrito con exactamente 64 cosas conectadas vía USB, y además todos esos dispositivos unificaban su conexión en un único conector USB que se podía conectar a cualquier ordenador.

La cosa no terminaba ahí: curiosamente para ayudar a manejar ese carrito y moverlo uno de los dispositivos USB conectados era un volante para videojuegos con conexión USB que estaba justo en la parte trasera para que pudieras "conducir" el carrito USB de la muerte.

Lo que se hacía entonces, explicaba Chen, era conducir el carro hasta el despacho de alguno de los desarrolladores del equipo que trabaja en dar soporte al estándar USB y se le preguntaba si tenía alguna máquina de pruebas. Cuando el desarrollador contestaba que sí, le preguntaban si podían conectar algo a ella para probarla.

La prueba era precisamente la de utilizar ese conector USB único en el que acababa todo el carrito USB de la muerte en la máquina de pruebas. Lo que ocurría entonces es que toda la infraestructura USB del sistema operativo se volvía loca al ver esos 64 dispositivos USB conectados con ese tipo de estructura.

A partir de ahí quien llevaba el carrito podía ir probando por ejemplo si un teclado de los que había conectados o un ratón funcionaban. Pero en realidad solían hacer una prueba más brutal: esperar a ver cómo el sistema "Plug & Play" comenzaba a enumerar los dispositivos y a cargar sus controladores para, de repente, desconectar ese único conector. Entonces se comprobaba si el sistema podía recuperarse reconociendo que se habían desconectado decenas de dispositivos USB mientras los estaba instalando.

El nombre del carrito era bien merecido: el resultado habitual al hacer esa prueba era el célebre pantallazo azul de la muerte de Windows. El código que daba soporte al estándar USB estaba recién salido del horno y había todo tipo de conflictos potenciales en él que aparecían ante pruebas brutales como esta.

Lo que se hacía con eso era conectar ese carrito al laboratorio en el que estaban todas las máquinas de prueba. Se conectaba el carrito, se esperaban por ejemplo cinco segundos, se desconectaba y aparecía el BSOD con cierto mensaje. Luego pasabas a otra máquina, pero esta vez esperabas siete segundos tras conectar el carrito y desconectarlo: aparecía la BSOD con otro error.

Eso permitía a los desarrolladores depurar esos errores detectando cuál había sido la causa y corrigiendo esa parte del código. De esa forma el sistema no se quedaría colgado por esa causa la siguiente vez, aunque podría hacerlo por otra que luego se corregiría, y así hasta depurar todos los fallos.

El escáner que lo inspiró todo

La inspiración, contaba Chen, vino de un evento desastroso que se hizo tristemente célebre en la historia de Microsoft: la BSOD que se produjo durante una presentación de una versión preliminar del sistema operativo Windows 98.

El 20 de abril de 1998 Bill Gates tuvo que mantener el tipo como nunca. Estaba en la feria COMDEX, en plena presentación de Windows 98 junto a Chris Capossela, uno de los responsables del desarrollo de este sistema operativo. Capossela estaba mostrando lo bien que teóricamente funcionaba el sistema "Plug & Play", pero al conectar un escáner, el sistema se colgó y mostró un pantallzo azul de la muerte (BSOD).

Caposella solo pudo pronunciar un "Whoa". El púglico empezó a reirse y a aplaudir. Bill Gates, trajeado, se rió como si aquello no fuera para tanto. "Por esto debe ser por lo que todavía no estamos vendiendo Windows 98", explicó Bill. Su subordinado, visiblemente nervioso, sonrió y contestó "desde luego".

Ahora sabemos más de la historia. Uno de los miembros de aquel equipo hacía un comentario revelador en ese vídeo igualmente llamativo de hace unos días del que hablábamos anteriormente. PatrickM, que trabajó en el desarrollo del soporte para USB, FireWire y Bluetooth y estuvo en Microsoft 18 años contó qué había sucedido. 

"El Comdex BSOD fue causado por un escáner "hot dog" que no habíamos probado en el laboratorio. Habíamos verificado otro escáner en esa versión del sistema operativo, pero no se lo llevaron, sino que fueron a Fry's y compraron uno de la estantería. El escáner disparó la excepción de "sobrecorriente" ya que se reportó como "alimentado por bus" pero intentó solicitar más de los 500mA que un dispositivo "alimentado por bus" podía solicitar. Ese escáner volvió y se montó en un casco de infantería de la Segunda Guerra Mundial que BradCarp llevó a las salas de Windows WAR durante el resto del ciclo del producto".

Aquel desastre acabó ayudando a crear ese "entorno de pruebas" del carrito USB de la muerte, y sin duda aquello ayudó a mejorar el soporte y compatibilidad de un estándar que eso sí, siguió dando problemas durante muchos años con aquel sistema Plug & Play (en este contexto, algo así como "Conectar y usar") que acabó siendo objeto de múltiples bromas y rebautizado como Plug & Pray ("Conectar y rezar").

Imagen | Donald Zawalczyk

En Xataka | La historia del verdadero pantallazo azul de la muerte de Windows y su evolución 

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La noticia Así era el "carrito USB de la muerte" que freía equipos con BSOD cuando Microsoft trabajaba en Windows 98 fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

En el ámbito de la fotografía móvil cada vez es más evidente que los sensores son importantes, pero lo es aún más el postprocesado y sobre todo el buen uso de la fotografía computacional. Esta disciplina es la que ha revolucionado este campo y ha permitido ofrecer resultados alucinantes desde las cámaras de nuestros móviles, pero también da algunos sustos.

Una novia, tres realidades. Lo acaba de comprobar Tessa Coates, una actriz y comediante británica, que en una sesión de fotos probándose un vestido de novia se dio cuenta de algo: en los espejos ella aparecía en otra pose distinta a la que realmente tenía en el momento de hacerse la foto. De repente se mostraban tres realidades en la misma foto, y la pregunta, ¿por qué?

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Quiero sacar las fotos como yo quiero, pero la cámara de mi móvil es tan inteligente que no me deja

A este iPhone le pasa algo. La foto no era una foto animada ni tampoco una ráfaga: era una foto normal tomada en un iPhone. Como señalan en PetaPixel, la actriz, asustada, confesó en su cuenta de Instagram que tuvo "un ataque de pánico en plena calle". Para tratar de saber qué pasaba, Coates se fue a una Apple Store cercana.

Esto no es una cámara. Un técnico de la tienda le explicó al atenderla y escuchar qué le había pasado que el iPhone "no es una cámara, sino una computadora. Toma una serie de imágenes consecutivas muy rápidas aunque no sea una ráfaga como tal". En efecto, la fotografía computacional se encarga de que cuando pulsamos el botón para sacar una foto en realidad se hagan varias, que luego se combinan para lograr los mejores ajustes de tono, contraste, color, detalle o fondo.

El iPhone se hizo un lío. Es probable que cuando a Coates le hicieron la foto moviera los brazos rápidamente, pero el sistema de fotografía computacional del iPhone cometió el error de pensar que esas posiciones en los espejos correspondían a la misma posición de la persona que estaba delante de ellos. Los integró en la composición final porque eran las capturas con mejor calidad, pero en esa foto final se ve claramente que el resultado es casi distópico.

Una foto entre un millón. Lo cierto es que es difícil que este tipo de situaciones se produzcan al hacer fotos con el iPhone o con cualquier otro móvil, y de hecho el técnico destacó cómo esa imagen era "una entre un millón".

En Xataka | Los Pixel 8 sacarán mejores fotos que nunca. El problema es que (algunas) serán mentira

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La noticia El iPhone saca fotos que mezclan realidades. Es un fallo de su sistema de fotografía computacional fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

La aparición de DALL-E y de sus grandes competidores, Midjourney o Stable Diffusion, ha disparado el interés por los modelos de IA generativa en el ámbito artístico. Son muchas las empresas que han creado productos fantásticos y llamativos —o los han integrado en los ya existentes, como la todopoderosa Adobe— pero sigue habiendo espacio para otras soluciones.

Lo demuestra Pikaso, la nueva herramienta de creación artística de Freepik. La empresa lleva tiempo trabajando en soluciones basadas en la IA generativa y ahora presenta su nueva e interesante opción. En Xataka hemos podido probarla y hablar con Omar Pera, uno de sus responsables.

En Pikaso la generación de imágenes es especialmente destacable porque se produce (casi) en tiempo real. Esa es la gran característica diferenciadora de una plataforma que nos permite generar imágenes que combinan un prompt de texto con un boceto que podremos crear fácilmente con la herramienta de dibujo que ofrece la interfaz.

La mezcla de ambas opciones hace que el sistema sea capaz de actuar de forma instantánea para crear lo que buscamos. La interfaz es sencilla y se centra en ofrecer a la izquierda un "lienzo" en el que dibujar nuestro boceto, una caja de resultados generados por IA en la parte derecha, y una tercera caja de texto debajo de estas dos en la que podremos introducir el prompt.

Es especialmente importante que seamos descriptivos con el prompt, ya que los detalles que demos en ese texto serán los que permitan al motor de IA "entender" qué queremos y aplicarlo sobre el esqueleto del boceto que hemos creado. Ambas entradas —estamos ante un sistema multi-modal— son las que definen el comportamiento y resultado final de Pikaso.

Dibujar por las buenas en la pantalla de un ordenador o en la de un móvil no es especialmente sencillo sobre todo si no tenemos experiencia, pero eso no importa demasiado: Pikaso no necesita gran cosa para trabajar: bastan unos garabatos (e incluso ni eso) y la citada descripción del prompt.

En el panel que nos permite dibujar hay de hecho acceso especial a una librería de formas geométricas e iconos. Las primeras hacen que sea fácil añadir ese tipo de elementos a nuestro boceto.

Los segundos permiten que nuestro lienzo tenga elementos que queremos incluir para que sean fácilmente reconocibles para la IA y no nos den excesivo trabajo si queremos bosquejarlos.

A partir de ahí, en la parte derecha aparecerá un primer diseño preliminar, normalmente en tonos tenues y que estará probablemente desdibujado. La gracia empieza ahí: encima de esa ventana derecha aparecen tres controles.

El primero, un control deslizante con la "Imaginación" que usa el modelo (cuanto más alto, más imaginativo y creativo), en segundo, un control para "reimaginar" el diseño y cambiar un poco el enfoque. Y en tercero, un botón "Enhance" ("Mejorar") que se encarga de crear una imagen final más detallada y de mejor calidad.

Lo realmente llamativo de la herramienta es que a medida que vamos realizando cambios, eso hace que en la parte derecha el resultado cambie en tiempo real, o casi. Podemos hacer un nuevo trazo en la parte izquierda, añadir más detalles en el prompt de texto, incluir alguna nueva forma geométrica o icono, mover las que ya tenemos.... todos esos cambios se irán reflejando inmediatamente en el resultado final, algo realmente llamativo y que demuestra la potencia del modelo.

En Xataka hemos podido hablar con Omar Pera (@ompemi), uno de los responsables de la creación de esta nueva función de Freepik. Como él nos contaba, Pikaso se basa en un estudio reciente que analiza los llamados Latent Consistency Models (LCM), unos modelos generativos capaces de generar imágenes de alta resolución a través de descripciones de texto.

A diferencia de otras técnicas, estos sistemas aprenden a predecir la representación "latente" de una imagen a partir del prompt de entrada, en lugar de generar la imagen píxel por píxel. Eso simplifica notablemente el proceso en comparación con los modelos de difusión, que requieren numerosos pasos adicionales para generar esas imágenes.

Como destacaba Pera, "han encontrado una forma una orden de magnitud más eficiente para generar imágenes por IA, y eso abre un nuevo mundo. Antes tardaba segundos, ahora milisegundos. Y venimos de fotos de stock hechas a mano en horas. Las IAs generativas en imagen y vídeo permiten multiplicar por diez el número de personas que pueden crear diseños y ser creativos, sin necesidad de otras apps complejas que puedan convertirse en una barrera de entrada para plasmar tus ideas".

Además hay otro apartado clave en Pikaso que nos destacaba este desarrollador. Hay varias plataformas que han aprovechado también rápidamente el avance planteado por los LCMs, pero Freepik incluso es capaz de evitar que necesites dibujar nada en el boceto: los iconos y elementos gráficos que hay disponibles en la bliblioteca del servicio se pueden añadir directamente y, a partir de ellos y del prompt, crear la imagen deseada.

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El pasado 30 de noviembre de 2022 OpenAI anunciaba el lanzamiento de ChatGPT. Ni ellos ni nadie podría haber imaginado la revolución que provocaría este chatbot en todo el mundo, y en OpenAI han vivido tiempos especialmente convulsos estas últimas semanas. En este primer aniversario de ChatGPT, eso sí, todo parece volver a su cauce. Más o menos.

Sam Altman es el CEO de OpenAI (pero no estará en el consejo). Esta "nueva versión" de OpenAI llega tras el despido y posterior vuelta del emprendedor a la empresa que ayudó a fundar.  En un mensaje oficial publicado ayer, OpenAI clarifica la nueva estructura de la empresa, que en realidad es muy parecida a la antigua. Lo más destacable, sin duda, es que Sam Altman vuelve a ser el CEO de OpenAI, pero curiosamente no estará en su consejo de dirección. El propio Altman publicaba en X un mensaje recordando cómo hoy hace un año se lanzó ChatGPT y concluyendo con un "vaya año ha sido este...".

Murati y Brockman vuelven a sus puestos. Como sucede con Altman, tanto Mira Murati —que fue CEO interina apenas unas horas tras el despido— como Greg Brockman —que dimitió tras conocer el despido— vuelven a sus puestos anteriores: Murati es de nuevo la CTO de OpenAI, y Brockman su presidente.

Nuevo consejo. El anterior consejo estaba presidido por Bret Taylor, y formado por Larry Summers, Tasha McCauley, Helen Toner, Adam D'Angelo, Greg Brockman, Ilya Sutskever y el propio Altman. Ahora el consejo "inicial" tend´ra solo tres miembros: Taylor, Summers y D'Angelo.

Sutskever deja el consejo. Ilya Sutskever, Chief Scientist de OpenAI y uno de los impulsores del despido de Altman —aunque luego se arrepintió— deja la junta. Altman indicaba en ese anuncio que no guarda "ningún rencor" a Sutskever, y afirma que la empresa espera "continuar su relación de trabajo" con él, sin especificar si mantendrá su anterior cargo. A priori está fuera de la foto publicada por Brockman en la que afirmaba que Altman, Murati y él estaban "construyendo esto juntos".

McCauley y Toner fuera del consejo. Tasha McCauley queda fuera del consejo. Se sabe que es defensora del altruismo efectivo, un movimiento intelectual que advierte de los riesgos que plantea la IA. Tampoco estará en él Helen Toner, directora del Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown. Toner incluso había copublicado un estudio que advertía de los riesgos de los desarrollos de OpenAI, algo de lo que Altman se quejó públicamente.

Toner habla de la crisis. Helen Toner anunciaba por separado su "dimisión" —no parece eso según el anuncio de OpenAI— del consejo, y daba su visión de la crisis. "Nuestra decisión se refería a la capacidad del consejo para supervisar eficazmente la empresa", explicaba. "Aunque ha habido especulaciones, no nos motivó el deseo de ralentizar el trabajo de OpenAI". Seguirá trabajando en su campo, le desea lo mejor al equipo de OpenAI, y espera que "nuestros caminos se crucen muchas veces los próximos años".

Microsoft estará en el consejo... como observadora. La empresa liderada por Satya Nadella tendrá silla en el consejo, pero de momento no tendrá derecho a voto y no se sabe si la situación cambiará. Es una decisión extraña teniendo en cuenta la inversión estimada de 13.000 millones de dólares que teóricamente ha hecho que la empresa de Redmond controle un 49% de las acciones de OpenAI.

Altman y la "desafortunada filtración" de Q*. En una corta y poco reveladora entrevista de Altman en The Verge, el CEO de OpenAI reconocía que "nuestra estructura de gobierno tenía un claro problema". Explicaba además que cuando OpenAI quiso que volviera como CEO primero se sintió "dolido y furioso", pero a los pocos minutos tuvo claro que quería volver. No dio más detalles sobre los motivos del despido y quiso apoyar la investigación independiente sobre ese proceso. También hablaba sobre la filtración del modelo Q*, del que decía que había sido "una filtración desafortunada" sin confirmar o desmentir que fuera o no efectivamente revolucionaria.

Cuál es el futuro de OpenAI. Altman terminaba su mensaje indicando que convertirán "esta crisis en una oportunidad", y dejaba claro que seguirán lanzando productos porque "es importante que la gente pueda experimentar las ventajas y la promesa de la IA". Menciona los esfuerzos en materia de seguridad, y termina transmitiendo un mensaje a todos sus empleados: "estoy deseando terminar el trabajo de construir una AGI beneficiosa con todos vosotros: el mejor equipo del mundo, la mejor misión del mundo".

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En agosto de 2022 Amazon anunció la adquisición de iRobot por 1.700 millones de dólares. Con la operación el gigante del comercio electrónico se hacía con una de las compañías más reconocibles del sector de la domótica, especialmente en el ámbito de los robot aspiradores. Esa operación está ahora en peligro.

La UE no acaba de dar su bendición. El pasado mes de julio los reguladores de la Unión Europea iniciaron una investigación que tenía como objetivo dilucidar si la adquisición podría restringir la competencia en el mercado de los robots aspiradores. Tras dicho proceso se le ha enviado a Amazon un pliego de cargos mostrando su preocupación e indicando que esa posibilidad es real.

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Dos amenazas. En dicho documento se indican dos potenciales amenazas. La primera, que Amazon podría "excluir a los rivales de iRobot" impidiendo que los rivales vendiesen sus productos en la tienda online de Amazon o reduciendo su acceso a su plataforma. Además, explican, podrían tomar medidas ya que favorecer las ventas de los productos de iRobot supondrían más beneficios que las de productos de la competencia.

Sorpresa. Como indican en Reuters, la operación parecía cosa hecha y la aprobación de los reguladores parecía completada. En el Reino Unido dieron el visto bueno en junio, y la FTC de EEUU ya investigó el caso en septiembre de 2022.

Qué dicen en Amazon. Alexandra Miller, portavoz de Amazon, declaraba lo siguiente en The Verge: "Seguimos trabajando a través del proceso con la Comisión Europea y estamos centrados en abordar sus preguntas y cualquier preocupación identificada en esta etapa. iRobot, que se enfrenta a una intensa competencia de otros proveedores de aspiradoras, ofrece productos prácticos e ingeniosos. Creemos que Amazon puede ofrecer a una empresa como iRobot los recursos para acelerar la innovación e invertir en características críticas al tiempo que reduce los precios para los consumidores".

Plazos. Como indican en el pliego de cargos, este tipo de documento "es un paso formal en una investigación", pero "no prejuzga el resultado de la investigación. Amazon tiene ahora la oportunidad de responder al pliego de cargos de la Comisión, consultar el expediente del caso y solicitar una audiencia oral". La Comisión tendrá hasta el 14 de febrero de 2024 para tomar una decisión definitiva.

Qué podría pasar. Los propios responsables de la UE indican que "la gran mayoría de las operaciones notificadas no plantean problemas de competencia y se autorizan tras un examen rutinario". Este caso en particular ha requerido esa investigación y habrá que ver cómo reacciona Amazon en este sentido. De momento, eso sí, las acciones de iRobot cayeron un 18% tras la noticia.

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Restaurar todo tipo de imágenes para tratar de mejorar su calidad y corregir los defectos provocados (por ejemplo) por el tiempo suele ser complicado. Las aplicaciones de retoque suelen servir de ayuda, pero ahora una nueva plataforma basada en inteligencia artificial se propone plantear una alternativa que da opciones muy interesantes a la hora de aumentar la resolución (upscaling) de esas imágenes, e incluso de añadir detalles creativos que no estaban en las originales. Y la han desarrollado dos expertos españoles en este ámbito, Javi López (@javilop) —que ya participó en un tema previo en Xataka— y Emilio Nicolás (@emailnicolas).

Magnific. Así se llama la plataforma que está destinada a mejorar la calidad de las fotos, pero que además puede "crear" de la nada detalles que o bien estaban ocultos o borrosos, o bien simplemente no existían y hacen que la imagen sea mucho más llamativa.

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Controles sencillos. La interfaz de Magnific es fácil de manejar: a la izquierda aparecen los controles que nos invitan a subir una imagen —su resolución hará que gastemos más o menos "créditos" al procesarla—  y luego seleccionar qué tipo de escalado —por ahora 2x—, qué tipo de imagen es en "optimización" (fotos, retratos, arte o naturaleza, entre otros), y luego algo curioso: un prompt. Este apartado nos permite describir la imagen para ayudar a la plataforma en el procesado.

Mejorar o revolucionar, tú eliges. A partir de ahí la herramienta propone tres controles adicionales que ajustamos entre -10 y +10 y que son muy importantes. El primero, la creatividad, que añade (si queremos) nuevos detalles al original. La segunda, el nivel de HDR. Y la tercera, el nivel de parecido ('resemblance') con la original que queremos obtener. Por último, tenemos el llamado Engine o Motor, que permite priorizar si queremos más definición en la imagen ("Magnific Sharpy"), o por ejemplo, más creatividad ("Magnific Illusio"), aunque podemos dejarlo en automático. Quienes la han probado están mostrando sus resultados en X.

Coste. El servicio se puede utilizar comprando créditos que podremos usar para hacer escalados o "upscales" normales y también escalados más grandes (pero más costosos). Los precios varían desde los 39 dólares al mes hasta los 299 dólares al mes, dependiendo de la franja que necesitemos.

Un nuevo Real Madrid. Este vídeo muestra el resultado de Magnific sobre una imagen de la alineación del Real Madrid de 1986. La imagen original está algo borrosa, pero seleccionando un proceso que añada algo de creatividad (un 1, y puede ir de -10 a +10) y parecido total (+10) acaba ofreciendo un resultado final con una imagen mejor definida y con más contraste, pero en el cual los jugadores —entre ellos, los de la 'quinta del Buitre'— ya no son reconocibles.

Para quién está pensado. En el sitio oficial de Magnific —por ahora los interesados deben apuntarse a una lista de espera— se explica que la herramienta está pensada para profesionales y entusiastas de la fotografía, el diseño gráfico, el arte digital y la ilustración. También puede ser útil para empresas que necesiten mejorar el detalle de sus materiales de marketing por ejemplo.

Nuestras pruebas. En Xataka hemos tenido la oportunidad de probar el servicio y los resultados son realmente interesantes en sus dos vertientes: si tenemos una imagen algo borrosa —importa que sea de buena resolución, la plataforma tampoco puede hacer milagros—, será capaz de devolverle buena parte del detalle perdido. Y si queremos trabajar sobre una imagen para que Magnific añada todo tipo de elementos creativos —rasgos de una cara que no existían, detalles en ropas y texturas, elementos en un paisaje como gotas o animales que no se distinguían— también podremos hacerlo.

Restaurar viejas (o no tan viejas) fotos. La plataforma es también una interesante alternativa para restaurar viejas fotos —o simplemente, imágenes que por lo que sea no tienen tan buena calidad— que pueden tener buena resolución pero poco detalle o están algo estropeadas: con Magnific usando su nivel de parecido al máximo y bajando la creatividad al mínimo podremos lograr hacer un escalado que mejore la calidad y definición de la imagen, obteniéndola además en mayor tamaño.

Creando de la nada. Pero también está la opción de crear una imagen muy distinta a partir de la original. Aquí el mejor ejemplo lo tenemos en esta imagen de la película original de 'Superman' de 1978: al subir la barra de creatividad y bajar la del parecido al original se obtiene un nuevo Superman, mucho más definido y con mejor contraste, pero cuyo rostro ya no es el de Christopher Reeve: la IA se encarga, como ya hemos visto en otras soluciones, de crear algo nuevo con un resultado muy convincente.

Si no te gusta la realidad, tenemos otra. Los resultados, como puede verse, pueden ser fieles a la realidad o crear una diferente a partir del original. Estamos por tanto ante una aplicación que nos recuerda al "borrador mágico" o al nuevo "Magic Editor" que Google ofrece en sus nuevos Pixel 8/Pro y que permite crear nuevas realidades a partir de las fotos que ya habíamos tomado. Una idea singular y que sin duda puede aportar posibilidades interesantes a quienes busquen este tipo de resultados.

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El culebrón de OpenAI y Sam Altman parece tocar a su fin. Tras cinco días frenéticos en el que hemos vivido una vorágine de acontecimientos, el emprendedor que fue despedido de la empresa y fichado por Microsoft finalmente retornará a su cargo tras los rumores de las últimas horas.

Altman volverá a ser CEO de OpenAI. El consejo de administración de la empresa anunció hace apenas una hora que "hemos alcanzado un acuerdo en principio para que Sam Altman vuelva a OpenAI como CEO". Habrá además cambios en el consejo, aunque algunos de sus anteriores miembros —como Adam D'Angelo, exCTO de Facebook y cofundador de Quora— se mantendrán en ella. Según The Verge, es el único que sigue en el consejo para que el anterior grupo directivo siga representado.

Greg Brockman también vuelve. Brockman, que había sido presidente de la compañía y dimitió al enterarse del despido de Altman, también volverá a la compañía. En OpenAI indican que siguen trabajando en los detalles, pero habrá algunos cambios significativos más a la vista.

Altman lo celebra. En un mensaje a continuación del anuncio —sumado a otro citándolo— Altman indica cómo "cuando decidí unirme a Microsoft el domingo por la tarde, estaba claro que era el mejor camino para mí y para el equipo. Con el nuevo consejo y con el apoyo de Satya [Nadella], estoy deseando volver a OpenAI y seguir construyendo nuestra sólida asociación con Microsoft". El énfasis a la relación con Microsoft y su CEO es evidente. 

Los otros protagonistas. Brockman, eso sí, ha sido mucho más aséptico, y en su mensaje en X simplemente indica "volviendo a OpenAI y a programar esta noche". Ilya Sutskever, que pidió perdón por impulsar "las acciones del consejo" y el despido de Altman, no ha hecho comentarios, y simplemente ha retuiteado los mensajes de OpenAI y Altman. Mira Murati, que fue nombrada CEO interina tras el despido de Altman y que estos días abogó por su vuelta, simplemente ha citado el anuncio añadiendo un corazón.

Qué dice Microsoft. Satya Nadella, CEO de Microsoft, se pronunciaba justo después en X respondiendo a la publicación de Altman. "Nos alientan los cambios en el consejo de OpenAI. Creemos que se trata de un primer paso esencial en el camino hacia una gobernanza más estable, bien informada y eficaz". Nadella también enfatiza su intención de trabajar con Altman y Brockman para "entregar el valor de esta próxima generación de IA a nuestros clientes y socios".

El CEO interino que pudo ser y no fue. Emmet Shear, que el domingo fue nombrado CEO interino de OpenAI en sustitución de Mira Murati, se mostraba también "profundamente satisfecho por este resultado" en su publicación en X minutos después del anuncio. "Al entrar en OpenAI, no estaba seguro de cuál sería el camino correcto. Este ha sido el camino que ha maximizado la seguridad sin dejar de hacer lo correcto para todas las partes implicadas". Además, concluye, se alegraba de "haber formado parte de la solución".

La plantilla (casi) entera presionó y triunfó. La madrugada del lunes unos 500 empleados de OpenAI firmaban una carta exigiendo la dimisión de la junta y la vuelta de Altman y Brockman a sus puestos. El número creció y alcanzó aproximadamente el 97% de la plantilla horas después —algunos estaban durmiendo cuando se publicó esa carta—, y esa presión ha sido sin duda uno de los motivos que ha llevado a OpenAI a renegociar con Altman y Brockman.

Nuevo consejo a la vista. El consejo de administración provisional anunciado por OpenAI estará formado tan solo por Bret Taylor, Larry Summers y Adam D'Angelo. Sin embargo, el objetivo es expandirlo hasta a nueve personas que decidirán la gobernanza de OpenAI. Fuentes cercanas a las negociaciones indican que Microsoft quiere uno de esos asientos, y Altman también. Como indican en The Verge, en una serie de intervenciones en los medios el CEO de Microsoft, Satya Nadella, indicó que la empresa —que se estima que ha invertido más de 10.000 millones de dólares— no quiere más "sorpresas". Ilya Sutskever, Tasha McCauley y Helen Toner, que antes estaban en el consejo, salen de él.

Altman y Microsoft, los grandes beneficiados. De cumplirse esas exigencias, Altman y Nadella tendrán un papel aún más importante en el futuro de la compañía. OpenAI, que nació con una visión más altruista, se convirtió en una empresa con ánimo de lucro en 2019, una visión que según los analistas fue impulsada por Altman. Eso pudo ser uno de los conflictos con algunos miembros de la junta que abogaban por una aproximación más cautelosa a la comercialización de los modelos de IA generativa de OpenAI. Ahora ese camino —y la transición de OpenAI a un modelo de empresa tradicional— se refuerza.

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Era octubre de 2020 y Jack Ma se comía el mundo con Alibaba. En tan solo un año prácticamente había doblado su capitalización de mercado, que alcanzaba un hito espectacular y llegaba a los 837.000 millones de dólares. Rozaba pues esa barrera psicológica que ya superaron gigantes como Microsoft, Apple o Google y parecía que conseguiría alcanzarlas.

Y luego, la debacle.

En noviembre de 2020 Ma estaba a punto de sacar a bolsa a Ant Group, el monstruo fintech que prometía impulsarle al olimpo de los multimillonarios. Se esperaba que esa IPO fuera la más importante de la historia superando a la Saudi Aramco, pero todo se fue al traste.

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¿La razón? El milmillonario había desafiado al mismísimo gobierno de Xi Jinping, y eso provocó una serie de escrupulosas investigaciones que paralizaron la salida a bolsa de Ant Group y, por ende, la de Alibaba. En pocos meses se comprobaba que el Jeff Bezos chino seguía siendo absurdamente rico, pero su riqueza no crecía como la de sus rivales en casa: en marzo de 2021 ya no era el chino más rico del mundo.

Desde entonces la marcha de Alibaba, gigante del comercio electrónico chino, ha sido errática. De aquella capitalización bursátil de 837.000 millones de dólares se ha pasado a una de 201.000 millones, una cifra ciertamente notable pero que está muy lejos de la que llegó a tener una empresa que de hecho parecía imparable.

Como indican en Bloomberg, la empresa ha quedado relegada a un segundo puesto en su eterna lucha con Tencent, más centrada en videojuegos y redes sociales. Esta última se vio también afectada por las duras medidas del gobierno de la dictadura de Xi Jinping, pero aún así su descenso no ha sido tan abrupto y ahora mismo su capitalización es de 384.000 millones de dólares.

Las tecnológicas sufren desde hace dos años una presión enorme, y el propio Jack Ma tuvo que ceder en enero de este año el mando de Ant Group. Era el golpe en la mesa de un gobierno chino que tenía clara su filosofía: nadie, ni siquiera Ma, se les iba a subir a la chepa.

¿Recuperará Alibaba su antiguo esplendor? Parece difícil, al menos a juzgar por esas durísimas políticas regulatorias de un gigante asiático que además se ve ahora muy afectado por la guerra comercial con Estados Unidos.

Una guerra que se pone más dura tras las agresivas sanciones de EEUU que intentan frenar en seco el desarrollo tecnológico y económico de China. Precisamente esas medidas han hecho que Alibaba cancele sus planes de crear una empresa independiente para su división de servicios en la nube, lo que ha provocado una importante caída del 10% de sus acciones en bolsa. Son malos tiempos para Jack Ma.

Imagen | 小囧黑

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La noticia En 2020 la Alibaba de Jack Ma valía 840.000 millones de dólares. Hoy vale cuatro veces menos fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Dijo Woody Allen que a todos nos interesa el futuro porque es el sitio donde vamos a pasar el resto de su vida. Quienes intentan predecirlo —ejem, Apple, ejem— suelen meter la pata de forma espectacular, pero a veces hay quien acierta de pleno.

Es lo que hizo Xerox en un alucinante vídeo promocional de 1979 rescatado entre otros por el Computer History Museum. En él se muestra una oficina de la época que parece normal salvo por una cosa: el protagonista, un empleado que aparece con su café y se va a su despacho, se sienta en su mesa y empieza a usar un ordenador para comprobar su correo e imprimirlo para revisarlo.

Luego reenvía el informe a otras áreas de negocio y parece quedar satisfecho hasta que su ordenador le muestra unas flores en pantalla. ¿Por qué?, se pregunta ese empleado. Pues porque es su aniversario de boda, y afortunadamente el ordenador se lo recuerda con sorna. "No pasa nada. Solo somos seres humanos", termina mostrando el ordenador en su pantalla.

La cosa no parecería tan alucinante si no fuera porque ese anuncio se emitió en 1979. En aquel momento prácticamente nadie hablaba de ordenadores, y mucho menos de correos electrónicos —el primer email en España se envió en 1985—.

De hecho, la interacción con ese ordenador parecía tener también tintes —al menos, en el vídeo— de ser a través de la voz, algo que no llegaría hasta décadas después, cuando asistentes como Google Assistant, Siri o Cortana comenzaron a inundar nuestros dispositivos.

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El video de 1967 que imaginó cómo sería 1999 y que acertó en casi todo

Pero en Xerox ya sabían que la mejor forma de predecir el futuro era creándolo. El Xerox PARC era por entonces una institución prodigiosa llena de mentes privilegiadas que trataban de imaginar cómo sería el futuro para proporcionar las herramientas para llegar a él.

El ordenador que aparece en el anuncio es el mítico Xerox Alto, que se lanzó en marzo de 1973, hace ahora algo más de 50 años. Fue el primer ordenador en ser concebido para ser usado a través de una interfaz gráfica de usuario, un concepto revolucionario que suponía un cambio radical frente a la tradicional consola de comandos.

En 1979, justo cuando se emitió aquel anuncio, Steve Jobs acabaría visitando las instalaciones del Xerox PARC y viendo aquel ordenador y aquel concepto.

El resto, como suele decirse, es historia.

Imagen | Gautier Poupeau

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