Autor: Javier Pastor

Maor Shlomo tiene 31 años, es israelí y hace seis meses creó una pequeña plataforma de vibe coding. Lo hizo casi como un proyecto secundario, pero el crecimiento del proyecto ha sido vertiginoso. Tanto que tras ese tiempo acaba de vender la empresa por 80 millones de dólares. Estamos ante un signo de los tiempos que se nos vienen.

La IA como impulsora de unicornios. Hay más "unicornios" que nunca. Ninguno se ha convertido en un verdadero gigante, pero alcanzar una valoración de 1.000 millones de dólares se ha convertido en algo relativamente normal. Lograr algo así parece muy complicado, pero ya se habla de cómo la irrupción de la IA hará que muchos emprendedores logren convertir sus startups en unicornios.

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Unicornios unipersonales. La diferencia con los actuales unicornios está en que esos futuros éxitos empresariales podrán estar creados y gestionados por una sola persona. Es al menos lo que promete según algunos la IA, que multiplicará la productividad y evitará tener que depender de otras personas para generar un valor espectacular. Se habla ya de "solo unicorns" o "One-Person Unicorns" y del impacto que los agentes de IA pueden tener en este tipo de startups.

Un ejemplo que nos acerca a ese futuro. Shlomo creó su pequeña startup, llamada Base44, hace tan solo seis meses, pero en ese tiempo el crecimiento de la misma fue tal que acabó contratando a seis empleados según CTech. Esta semana anunciaba que había vendido su empresa a Wix —una plataforma para crear blogs y sitios web— por 80 millones de dólares. 25 de ellos cuales irán a Shlomo y a su equipo como "bonificación" para retenerles y que sigan trabajando en Wix —también israelí—, aunque no hay datos de durante cuánto tiempo tendrán que quedarse en la empresa para cobrar dicho bonus.

Vibe coding. La plataforma creada por Shlomo perimte a los usuarios crear aplicaciones o juegos sin tener experiencia en programación. Es un ejemplo de esa fiebre por el vibe coding que estamos viendo en el mundo de la programación. En tan solo unos meses Base44 logró atraer a 100.000 usuarios, además de firmar diversos acuerdos con varias empresas israelís conocidas como eToro o Similarweb.

Un emprendedor singular. Shlomo ya había cofundado Explorium, una empresa de análisis predictivo de big data, a los 24 años. La convirtió también en un éxito, pero tuvo que cumplir con el servicio militar israelí. Tras completar el servicio a finales de 2024, prefirió no volver a Explorium y trabajar en otro proyecto. Fue contando el origen y sus progresos al crear Base44  a través de su cuenta en X. En menos de 60 días ya tenía 100.000 usuarios y hace dos semanas indicaba que había generado un beneficio de 189.000 dólares.

Lejos de ser un unicornio. El éxito de Shlomo es notable, pero desde luego está lejos de ser considerado un unicornio y mucho menos uno de esos "solo unicorns" —tiene varios empleados en su equipo— de los que tanto se habla y que la IA teóricamente impulsará. Y aun así, es un buen ejemplo de que la inteligencia artificial plantea de cara el futuro. Los agentes de IA están en pañales, pero la promesa es la de que lograrán automatizar un montón de procesos para quienes los usen. Eso podría impactará de forma notable en la plantilla que necesitarán esas futuras startups, pero de momento todo es, insistimos, una promesa. Una que Shlomo ha convertido en parte en realidad.

Imagen | Christina

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La noticia Una startup de IA con seis meses de vida y seis empleados se ha vendido por 80 millones de dólares. Vibe-coding, por supuesto fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Quizás quieras hacer la prueba. Ve a ChatGPT, a Gemini , a Claude o a Perplexity, y ve pidiéndoles a todos que elijan un número entre 1 y 50. No es seguro que todos lo hagan, pero hay una alta probabilidad de que el número elegido sea el 27. ¿Qué está pasando?

Se lo preguntaba hace meses Andrej Karpathy, uno de los mejores expertos en IA de todo el mundo. En realidad su percepción inicial era la de que "todos los LLM suenan igual", es decir, todos hablan de forma sorprendentemente parecida y contestan también de forma muy parecida.

Los chatbots suelen dar respuestas similares en su formulación a nuestras preguntas si estas son factuales. Es decir, si están basadas en hechos verificables, como "¿cuál es la edad de Rafa Nadal?". Lo curioso es que en muchos casos den la misma respuesta cuando lo que le pedimos es mucho más aleatorio. Por ejemplo, que elijan un número entre 1 y 50.

El propio Karpathy recuperaba esa pregunta hace unas horas con un descubrimiento que había visto en Reddit: quienes habían hecho la prueba comprobaban que la mayoría de chatbots contestaba de primeras lo mismo: 27. En la respuesta a su comentario en X muchísimos usuarios —aunque no todos— mostraban capturas o conversaciones compartidas de distintos chatbots que precisamente habían contestado con ese mismo número. ¿Coincidencia o problema de las IAs?

La condena de los sesgos humanos

¿Por qué? En una de las respuestas de los chatbots que contestaban así el usuario preguntaba justamente eso a la IA. Esta contestaba que había elegido ese número porque evita los extremos, porque es bonito matemáticamente (el cubo de tres), y 27 "da la sensación de ser aleatorio pero humano".

Y ahí está una de las claves: las IAs intentan contestar de forma similar a como lo haría un humano. Un emprendedor llamado Chester Zelaya precisamente elaboraba una teoría curiosa sobre este fenómeno.

Para él los modelos usaban la teoría de juegos y tratan de "ganar" a adivinar el número. Para ello adoptan una estrategia de búsqueda binaria que permite construir un árbol binario. Y en el juego de adivinar ese número entre 1 y 50, 27 es un número de partida que según él es especialmente adecuado (aunque no sea el único). El razonamiento es original, pero casi con certeza erróneo: los modelos de IA funcionan como loros estocásticos y generan el siguiente token a partir complejos sistemas probabilísticos, no detectando que este es un tipo de problema en el que los árboles binarios podrían tener sentido para luego aplicarlos. No a menos que le indicásemos eso explícitamente al modelo, de hecho.

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El nuevo "test" para descubrir si un modelo de IA o no es verdaderamente inteligente: ponerle a jugar a Pokémon

Hay no obstante otra forma de explicar que la IA elija de forma frecuente el 27. Los modelos de IA han sido entrenados por humanos con datos humanos, y por lo tanto están llenos de sesgos incluidos en esos datos y usados voluntaria o involuntariamente por esas personas.

El "7" es un número especialmente frecuente por sí solo o como terminación, y como explica otro usuario llamado Yogi, ese sesgo humano está por todas partes. "Por eso cuando le pides a múltiples LLM que elijan un número "aleatoriamente", todos responden con confianza 27. No porque sea aleatorio, sino porque es predeciblemente popular".

Es una teoría también muy razonable. Un experimento realizado hace años en redes sociales pedía a la gente que eligiera un número entre 1 y 100. De las 6.750 personas que respondieron se llegó a la conclusión de que el número que más había salido elegido era —ups— el 69. Y tras él, el 7 y el 77 eran también especialmente frecuentes.

Hay, como siempre, excepciones a la regla. En mis pruebas he podido comprobar cómo efectivamente casi todos los chatbots elegían el número 27, pero había uno que no. Le pasaba lo mismo a muchos uuarios de X, que comprobaban que cuando preguntaban a Grok, el número elegido era el 42. Muy apropiado.

Imagen | Xataka con ChatGPT

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Los chatbots suelen dar respuestas similares en su formulación a nuestras preguntas si estas son factuales. Es decir, si están basadas en hechos verificables, como "¿cuál es la edad de Rafa Nadal?". Lo curioso es que en muchos casos den la misma respuesta cuando lo que le pedimos es mucho más aleatorio. Por ejemplo, que elijan un número entre 1 y 50.

El propio Karpathy recuperaba esa pregunta hace unas horas con un descubrimiento que había visto en Reddit: quienes habían hecho la prueba comprobaban que la mayoría de chatbots contestaba de primeras lo mismo: 27. En la respuesta a su comentario en X muchísimos usuarios —aunque no todos— mostraban capturas o conversaciones compartidas de distintos chatbots que precisamente habían contestado con ese mismo número. ¿Coincidencia o problema de las IAs?

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Y ahí está una de las claves: las IAs intentan contestar de forma similar a como lo haría un humano. Un emprendedor llamado Chester Zelaya precisamente elaboraba una teoría curiosa sobre este fenómeno.

Para él los modelos usaban la teoría de juegos y tratan de "ganar" a adivinar el número. Para ello adoptan una estrategia de búsqueda binaria que permite construir un árbol binario. Y en el juego de adivinar ese número entre 1 y 50, 27 es un número de partida que según él es especialmente adecuado (aunque no sea el único). El razonamiento es original, pero casi con certeza erróneo: los modelos de IA funcionan como loros estocásticos y generan el siguiente token a partir complejos sistemas probabilísticos, no detectando que este es un tipo de problema en el que los árboles binarios podrían tener sentido para luego aplicarlos. No a menos que le indicásemos eso explícitamente al modelo, de hecho.

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El "7" es un número especialmente frecuente por sí solo o como terminación, y como explica otro usuario llamado Yogi, ese sesgo humano está por todas partes. "Por eso cuando le pides a múltiples LLM que elijan un número "aleatoriamente", todos responden con confianza 27. No porque sea aleatorio, sino porque es predeciblemente popular".

Es una teoría también muy razonable. Un experimento realizado hace años en redes sociales pedía a la gente que eligiera un número entre 1 y 100. De las 6.750 personas que respondieron se llegó a la conclusión de que el número que más había salido elegido era —ups— el 69. Y tras él, el 7 y el 77 eran también especialmente frecuentes.

Hay, como siempre, excepciones a la regla. En mis pruebas he podido comprobar cómo efectivamente casi todos los chatbots elegían el número 27, pero había uno que no. Le pasaba lo mismo a muchos uuarios de X, que comprobaban que cuando preguntaban a Grok, el número elegido era el 42. Muy apropiado.

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No es ni mucho menos el robo de criptomonedas más cuantioso de la historia, pero esos 90 millones de dólares son especialmente significativos por quiénes están implicados y por qué. Los implicados son Israel e Irán. Y el por qué, lamentablemente, la guerra que mantienen ambas naciones.

Hackeo de Israel a Irán. La guerra entre Israel e Irán se recrudece, y no lo hace solo con nuevas y llamativas tácticas en el campo de batalla. Lo hace también a través de la ciberguerra. Un grupo llamado Gonjeshke Darande, (gorrión depredador, en una traducción desde el persa) se ha atribuido el hackeo del mercado iraní de criptodivisas Nobitex.

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España vuelve al podio con un dato que enciende alarmas: ya es el segundo país más atacado del mundo por cibercriminales

Posible vinculación a Israel. No hay pruebas definitivas de una vinculación directa entre el Gobierno de Israel y este gripo hacker, indican los expertos de Sophos. Rafe Pilling, director de inteligencia de amenazas en esa firma, explicaba que a el ciberataque tenía todas las características de un ataque apoyado por un gobierno.

¿90? millones de dólares. El grupo hacker ha conseguido según The Guardian robar 90 millones de dólares, aunque la página de la edición persa de Wikipedia indica que el robo ascendió a 3,76 billones de riales, unos 47 millones de dólares, aunque puede que ese dinero sea el que se ha robado a uno de los dos monederos Tronscan de destino. Desde Gonjeshke Darande han amenazado además con publicar tanto la información internea de la empresa como el código fuente de su plataforma de compraventa de criptodivisas. La cantidad final no es del todo clara, y según CoinTelegraph es superior a los 81,7 millones de dólares.

Los monederos fríos, a salvo. El ataque, admiten en Nobitex, ha permitido robar las criptomonedas de los monederos "calientes" de la plataforma, utilizadas para facilitar las transacciones diarias. No ha afectado a los monederos fríos, más seguros. Nobitex bloqueó el acceso a la plataforma en cuanto y sus responsables aseguran que "todos los daños serán compensados a través del fondo de seguros". En un mensaje posterior han revelado que el impacto del ataque es "más complejo del que inicialmente se estimó".

Y encima, cortes de internet. Desde Nobitex explican que su capacidad de respuesta al ciberataque se ha visto también afectada por los cortes en la infraestructura de internet del país, "junto a un limitado acceso a las instalaciones debido a la crisis nacional actual". Esperan recuperar y restaurar sus servicios en los próximos 4 o 5 días, pero mientras tanto la plataforma sigue sin poder ser accedida.

Un hackeo con motivación política.Yehor Rudytsia, investigador de seguridad en la firma Hacken, indicó en CoinTelegraph cómo este ciberataque es más "una declaración política que un robo con motivación económica". De hecho según The Guardian los hackers han "quemado" esos fondos almacenándolos en direcciones personalizadas ("vanity addresses") que no tienen clave privada conocida o posibilidad de recuperar. Por ejemplo, un monedero como "0x000000000000000000000000000000000000dEaD" (con esa palabra "dead", muerto al final") es válido pero no hay forma de acceder a esos fondos. Transferir criptomonedas a este tipo de direcciones es en realidad destruirlos voluntariamente al dejarlos bloqueados para siempre. Los hackers han usado direcciones con variaciones del término "Jo***osTerroristas".

Imagen | Wikipedia | Art Rachen

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La noticia Israel no sólo está atacando a Irán con misiles. También le acaba de robar 90 millones de dólares en criptomonedas fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

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Las "ballenas" de bitcoin cada vez son más grandes. Así lo indica un reciente estudio de Gemini y Glassnode en el que se habla de las grandes "tesorerías centralizadas de bitcoin", que ya controlan el 30,9% de los bitcoins que circulan en la actualidad. El dato es llamativo, pero no es del todo concluyente, y la descentralización de la criptomoneda sigue siendo elevada.

216 ballenatos. En 2021 hablábamos de cómo los 10.000 inversores más importantes de bitcoin controlaban más de un tercio de todas las criptomonedas en circulación. Eran las grandes ballenas del mercado, personas o entidades que habían acumulado enormes cantidades de criptodivisas. Esa concentración ya era preocupante, pero ahora lo es más: según los datos del citado estudio, ahora son 216 grandes entidades centralizadas las que controla un tercio de todos los bitcoin en circulación.

Una tendencia al alza. El informe señala cómo el número total de bitcoins que han acabado adquiriendo las grandes entidades institucionales y de custodia ha crecido hasta los 6.145.207 bitcoins. Eso supone un incremento del 924% en la cantidad de bitcoins que ese tipo de entidades tenía hace una década.

Del odio al amor institucional. Durante la pasada década la inmensa mayoría de las instituciones se mantuvieron alejadas de bitcoin, pero en estos últimos tiempos hemos vivido un singular cambio en la mentalidad de dichas entidades. Empresas y gobiernos han comenzado a invertir en bitcoins de forma extraordinaria, y el amor institucional es hoy en día claro exponente de la situación —y el precio— del bitcoin.

Empresas que apuestan fuerte. Hace semanas que el valor de bitcoin no sufre grandes cambios, pero el entusiasmo por parte de las grandes entidades continúa.  Strategy, la firma liderada por Michael Saylor, sigue comprando como si no hubiera mañana y ya tiene 592.000 de estas criptodivisas. Muy lejos están otras como Mara Holdings (49.179) o Twenty One Capital, que ya posee 37.230 bitcoins. Tesla, por cierto, tiene 11.509 bitcoins, aunque aquel interés inusual parece haberse frenado. Empresas como el exchange Coinbase (9.267) o el grupo "minero" Hut 8 Mining Corp (10.273) también demuestran ese interés por ir acaparando más y más bitcoins.

Y los países, también. No solo son las empresas: algunos gobiernos han hecho fuertes inversiones también en esta criptomoneda o la han obtenido de incautaciones. EEUU es un buen ejemplo: casi la totalidad de sus 207.189 bitcoins proceden de las operaciones realizadas contra Silk Road o lo que se recuperó en 2022 tras el hackeo de Bitfinex en 2016. El país norteamericano es el que más BTC tiene por delante de China (194.000) o Reino Unido (61.000). El Salvador, que fue especialmente notorio por acabar convirtiendo bitcoin en moneda de curso legal para luego dar marcha atrás, tiene muchos menos, 6.089 bitcoins. Siguen siendo muchísimos.

Una concentración engañosa. Aunque los datos de Gemini son llamativos, son también algo confusos, sobre todo porque en su definición de grandes entidades entran los grandes mercados de compraventa de criptodivisas y los ETF y productos financieros basados en bitcoin. Pero es que en realidad las criptodivisas que acumulan dichas entidades centralizadas —que ciertamente lo son— no son de esas entidades en su inmensa mayoría, sino de los inversores que las utilizan y operan en este mercado a través de dichos productos financieros.

Una cifra más realista. Estudios similares como el realizado por BitMEX Research en abril revelan una concentración algo menos preocupante. De los 21 millones de bitcoin que acabarán produciéndose, el 11,9% está en manos de empresas y gobiernos, pero sobre todo de ETFs y fondos, como también indica BitcoinTreasuries. La gran mayoría (el 69,4%) está en manos de inversores independientes, y sorprende especialmente cómo un 7,5% de todos los bitcoins que se han producido han acabado perdiéndose para siempre. Ese porcentaje era aún mayor en 2017, pero desde entonces parece que quienes invierten en ellos han tomado muchas medidas para evitar perderlos.

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La noticia Se suponía que Bitcoin venía a salvarnos de la descentralización. Un tercio ya está en manos de unos pocos grandes actores fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Cuando NVIDIA presentó sus nuevos chips de IA, los B200 con arquitectura Blackwell, aprovechó para presentar una aceleradora de IA llamada GB200. Y al unir 36 de esas aceleradoras creó su servidor de IA, el monstruoso DGX GB200 NVL72, que además guarda algunas sorpresas espectaculares.

Cada nodo es bestial. Cada una de esas aceleradoras GB200 cuenta con una CPU NVIDIA Grace con 72 núcleos ARM Neoverse V2 y con dos GPUs B200. Al combinar su potencia acabamos teniendo una especie de GPU bestial combinada con una potencia de 1,44 exaFLOPS en precisión FP4.

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Los chips de NVIDIA siempre habían sido un arma negociadora de EEUU en su guerra comercial con China. Hasta hoy

Un armario que pesa un quintal. El aspecto del DGX GB200 NVL72 es el de un pequeño y estrecho armario que sobre todo es muy denso: este rack pesa 1,36 toneladas. En su interior hay 18 nodos de computación Bianca en formato 1U, y cada uno de ellos cuenta con dos GB200, o lo que es lo mismo, con cuatro GPUs B200 (de ahí que 18 x 4 = 72). El coste estimado de este servidor de IA es de unos tres millones de dólares.

La refrigeración líquida es clave. El calor disipado por estos componentes es notable, lo que hace que en este caso la mejor opción para enfriar esos elementos sea la refrigeración líquida. Este sistema no solo se aplica en las CPU Grace o en las GPUs B200, sino en los chips NVLink de los switches, que también pueden llegar a calentarse mucho debido al masivo trasiego de datos entre las aceleradoras.

Interconexiones por doquier. Para que todas esas GPUs trabajen juntas, cada una de las 36 GB200 cuenta con tarjetas de red especializadas con soporte NVLink  de quinta generación que permiten que cada uno de los nodos de computación esté conectado a los demás. Para ello hay nueve switches que proporcionan esa enorme cantidad de interconexiones.

3 km de cable. El sistema permite disfrutar de un ancho de banda bidireccional de 1,8 TB/s entre las 72 GPUs del servidor. Pero como señalan en The Register, lo realmente sorprendente es que en total en el interior de ese "armario" hay 3,2 kilómetros de cable de cobre. Solo el módulo con lo switches pesa más de 30 kilogramos debido tanto a esos componentes como a los más de 5.000 cables que se utilizan para que todas las GPUs de NVIDIA trabajen unidas y en perfecta sincronía.

¿Por qué cobre? Puede que optar por cable de cobre parezca extraño, sobre todo teniendo en cuenta las necesidades en cuanto a ancho de banda que impone esta máquina. Sin embargo la solución con cables de fibra óptica imponía problemas claros: habría que usar componentes electrónicos necesarios para estabilizar y convertir las señales ópticas. Eso habría incrementado no solo el coste, sino el consumo del sistema final.

¿Puede correr Crysis? El rendimiento de cada chip B200 ya es brutal por sí solo: su potencia es el triple que la de las GeForce RTX 5090, y el servidor entero incluye 72 de estas GPUs especializadas para IA, lo que demuestra la capacidad de cómputo que posee dicha máquina. Cuenta además con núcleos RT (Ray-Tracing) de cuarta generación, lo que teóricamente permitiría usar estos chips de IA para jugar a videojuegos, aunque por supuesto ese no es ni de lejos su propósito. De hecho su rendimiento en este ámbito será probablemente casi tan pobre como el de las NVIDIA H100.

Consumo por las nubes. A pesar de que los nuevos chips son mucho más eficientes que los H100 —25 veces menos, asegura NVIDIA—, este servidor de IA tiene un TDP estimado de 140 kW. Dado que el consumo medio de un hogar medio en España ronda los 3.000 kWh al año, en una hora de uso del servidor de NVIDIA consumimos lo mismo que un hogar español medio en 17 días. Tenerlo encendido y funcionando todo el año plantea un consumo similar al de 415 hogares medios en todo el año en España.

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La noticia El supercomputador de IA de NVIDIA cuesta millones de dólares. Y para funcionar usa un switch con tres kilómetros de cable fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Cada mañana Monica Kyrö inicia su trabajo como millones de personas, en una oficina. En su puesto, eso sí, hay algo raro. Lo muestra su propia empresa en una imagen de la empleada. Y no es raro solo por los dos enormes monitores curvos, sino por los dos joysticks que Monica comienza a manejar con soltura rápidamente al ponerse a la tarea. Pero es que esta empleada de la empresa sueca LKAB tiene un trabajo muy peculiar.

Monica es minera. Pero una minera distinta. Trabaja como operadora remota de máquinas pesadas de minería, pero no las conduce ni opera en el sentido convencional de la palabra. En lugar de eso, controla estas máquinas remotamente desde su avanzado puesto de trabajo. Es un ejemplo de una interesante transformación en varias industrias.

Mineros que no necesitan bajar a la mina

Este tipo de sistemas han ido conquistando gradualmente algunos escenarios industriales, y la minería es desde luego uno muy apropiado. Esta peligrosa profesión se ha adaptado a los nuevos tiempos, y "bajar a la mina" ya no es rigurosamente cierto. Con estas máquinas controladas remotamente por operadores humanos el trabajo de de estos mineros no solo es más cómodo: es infinitamente más seguro.

Hay diversas empresas especializadas en este ámbito. Immersive Technologies, una de ellas, muestra cómo sus solucionesde simulación evitan riesgos a los trabajadores en escenarios reales —como explotaciones mineras— en los que los riesgos son elevados.

Pero eso no impida que surjan otros problemas. Al quitar al operador de ese asiento en la propia máquina pesada, puede haber problemas al no tener el rango de visión que uno tendría en esa cabina y también al no percibir de forma completa su entorno —por ejemplo que otro empleado que no aparece inicialmente en vídeo aparezca de repente en esa zona— y el posible impacto de utilizar esas máquinas en un punto y de una forma determinada en cada momento.

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Si siempre habías soñado con tener tu propia tuneladora o una grúa industrial, buenas noticias: están en AliExpress

El impacto en el trabajo es de momento una incónita, pero a priori no parece que el rol del operador tradicional de estas máquinas esté en peligro. De hecho, lo que precisamente había era demanda de nuevos profesionales, que ahora pueden estar más interesados gracias a ese cambio en el paradigma y a mucha mayor seguridad y comodidad en estos empleos.

Camiones y robots por control remoto

La maquinaria pesada está pasando a ser gradualmente maquinaria pesada autónoma y robotizada, explicababan en Azo Robotics. En España empresas como Epiroc o Sandfire MATSA disponen de este tipo de soluciones en el ámbito de la minería, pero hay otros ámbitos en los que el control remoto de maquinaria pesada es una opción perfecta.

Es por ejemplo el caso del control de las máquinas en puertos comerciales como el de Guangzhou, en China. Hace meses aparecía en redes sociales un vídeo en el que operadores remotos de este puerto trabajaban desde las oficinas controlando los camiones y las grúas para ir desplazando esos contenedores y moviéndolos de un lado a otro.

Todo sin personal humano cerca de esos contenedores y grandes máquinas, algo que una vez más evita riesgos importantes y que permite que estos operadores lo hagan todo desde un entorno mucho más cómodo y seguro. Ciertamente parece que estuvieran jugando a un videojuego de simulación, pero no. El vídeo es hipnótico.

Estas soluciones llevan años en funcionamiento, aunque lo hacen en entornos muy específicos debido a la complejidad de estos trabajos. Husqvarna, fabricante sueco de máquinas de construcción, fue una de las firmas que participó tras la catástrofe de la central nuclear de Fukushima. Allí sus robots por control remoto ayudaron en las tareas de demolición controlada de la central.

Empresas como la noruega Steer están especializadas en este tipo de soluciones para escenarios peligrosos como operaciones subterráneas, trabajo con explosivos, o escenarios en los que hay riesgo de radioactividad u otros como avalanchas y desprendimientos.

A las opciones de control remoto que requieren de un operador humano se suman por supuesto los nuevos vehículos autónomos para aplicaciones industriales. Aquí hay un ejemplo claro en el ámbito de la agricultura. Los tractores autónomos ya son una realidad, desde luego, pero este tipo de vehículos también se están usando cada vez más en otros campos.

La minería es otro referente: Caterpillar —claro protagonista en estos mercados— dispone de camiones autónomos que ya operan en esa industria y que hacen uso de LiDAR para "ver" su entorno, como también sucede en algunos robotaxis como los Waymo. Estos vehículos autónomos tienen no obstante retos que superar: como en el caso de los coches autónomos, la tecnología sigue siendo difícil de perfeccionar, sobre todo ante la diversidad de escenarios en los que intentan aplicarse estas soluciones.

Ese Joysticks es de última generación, pero no es para jugar

Este segmento de control remoto de maquinaria pesada ha provocado además la creación de (al menos) un pequeño segmento totalmente asociado a estos sistemas: hay compañías como Comtrium o JR Merritt especializadas en los llamados joysticks industriales.

Estos modelos son aplicables a todo tipo de maquinaria pesada y ofrecen distintos diseños y botoneras según el ámbito en el que se utilizan. Hay incluso modelos con sistemas de precisión controlados con el dedo pulgar y hasta sillas de control para operadores con todo lo necesario para este tipo de aplicaciones.

Este tipo de periféricos especializados pueden parecerse a los joysticks de videojuegos tradicionales, pero en realidad son bastante distintos. Para empezar, deben cumplir con unos requisitos de durabilidad muy elevados, y resistir vibraciones, temperaturas extremas, polvo, humedad y un uso especialmente intensivo. Eso hace que suelan usarse ejes de acero inoxidable y otros elementos igualmente resistentes.

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En el caso de los componentes de precisión que suelen traducirse por ejemplo en minijoysticks para los pulgares, que pueden tener distintas configuraciones y formas para ajustarse a máquinas pesadas específicas. Algunos de ellos cuentan con la tecnología Hall Effect que últimamente se ha vuelto popular en teclados y que es especialmente útil en estos ámbitos.

Este tipo de joysticks usan sensores magnéticos para determinar la posición de la palanca sin que haya contacto físico entre las partes móviles y los sensores. Esto hace que desaparezcan los posibles efectos de un desgaste de los componentes mecánicos y ofrece una precisión sobresaliente en ese seguimiento de los movimientos del operador.

Imagen | LKAB

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La noticia Siempre habíamos creído que los joysticks solo servían para jugar. Ahora se usan también para controlar remotamente excavadoras y grúas fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Solo en Estados Unidos se pierden o roban 1,7 millones de paquetes todos los días. En España los últimos datos del grupo logístico TDI revelaban que se extravían más de dos envíos por minuto. Lo curioso es donde acaban al menos parte de ellos: se revenden al peso.

Millones de paquetes perdidos. Según indican a EFE desde la patronal del sector logístico UNO, en España se envían más de 3,3 millones de paquetes al día, y los casos de extravío suponen una fracción ínfima del 0,001% (unos 3.300 al día). Un simple error en la etiqueta o falta de información centralizada puede provocar estos problemas, y ahí es donde algunas empresas los recuperan para revenderlos.

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Revendiendo al peso. Servicios como Crazy Day Factory, Mi Paquete de Misterio, Merkandi, LotesDevoluciones, o King Colis se dedican exactamente a lo mismo: adquirir esos paquetes perdidos para revenderlos a menudo como parte de cajas sorpresa que se venden al peso. Como señalan en El Confidencial, en Kink Colis por ejemplo establecen un precio de 1,99 euros por cada 100 gramos en paquetes estándar y 2,79 euros en los de tipo premium.

¿Mucho ruido y pocos chollos? En la FAQ de King Colis, una startup francesa, explican que comprar este tipo de paquetes sorpresa puede ser muy rentable, porque uno "puede contrar dispositivos tecnológicos de última generación hasta ropa o accesorios de marcas reconocidas". Sin embargo también advierten: "No todos los paquetes perdidos contienen necesariamente tesoros. ¡Hay una parte de azar!".

No sabes lo que compras. Uno adquiere estos paquetes al peso, pero no sabe realmente lo que está comprando. Como revelaban en El Nacional, en tiendas como Mi Paquete de Misterio abren tiendas efímeras a lo largo del año en distintos municipios para dar salida a estos paquetes, pero hay un requisito clave: el paquete no se puede abrir hasta después de comprarlo.

Y eso implica riesgos. Esos paquetes perdidos no se revisan y por tanto pueden estar dañados, ser defectuosos o tener un precio mucho más bajo del que acaba pagando el comprador. En LotesDevoluciones explican que esos productos que ponen a la venta —que son devoluciones, no envíos perdidos— no pasan por un chequeo previo, lo que puede acabar provocando un efecto sorpresa decepcionante. Los paquetes se venden reempaquetados sin marcas visibles para eliminar referencias comerciales, convirtiendo la compra en una adivinanza... o una apuesta.

La psicología de la sorpresa. Las cajas sorpresa como las que nos ofrecen todos estos comercios aprovechan fenómenos conocidos de la psicología humana. Varios investigadores publicaron en junio de 2024 un estudio en el que revelaban cómo el estímulo-organismo-respuesta (S-O-R) provoca esa compra impulsiva por curiosidad sin que intervenga el pensamiento consciente. Pensamos rápido en lugar de pensar rápido, como destacó en profundidad el premio Nobel Daniel Kahneman en su célebre 'Pensar rápido, pensar despacio'.

Experiencia previa. En Xataka pudimos conocer este tipo de negocios el año pasado, cuando acudimos a un viejo almacén a las afueras de Madrid para intentar localizar algún chollo entre el caos de productos devueltos de Amazon que una empresa ponía a la venta. Aquí no había efecto sorpresa y la propuesta es algo distinta, pero la conclusión ya entonces era clara: no tuvimos suerte y tras horas de búsqueda salimos con las manos vacías. Encontrar chollos, sea por sorpresa o no, no es nada fácil.

Imagen | Chuttersnap

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La noticia Cada año se pierden millones de paquetes durante los envíos. Así que hay empresas que los están vendiendo al peso fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Antes comprimíamos ficheros con ZIP. Ahora lo que comenzamos a necesitar es comprimir la IA para hacerla má pequeña y eficiente. Esa es justo la idea que tuvieron los fundadores de Multiverse Computing, una startup española que se está convirtiendo en la nueva joya de la corona de nuestra industria de IA. Sus fundadores, (en la imagen, de izquierda a derecha, Román Orús, Enrique Lizaso Olmos y Samuel Mugel) y Alfonso Rubio tienen mucho que celebrar.

Ronda de inversión. Multiverse Computing acaba de cerrar una ronda de inversión de 189 millones de euros (215 millones de dólares). La ronda (Serie B) ha sido liderada por Bullhound Capital, pero en ella han participado también HP Tech Ventures, SETT, Forgepoint Capital  International, CDP Venture Capital, Santander Climate VC, Quantonation,  Toshiba y Capital Riesgo de Euskadi - Grupo SPRI. El pasado mes de marzo la empresa recibió una inversión de 67 millones de euros por parte del Gobierno de España.

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La inferencia IA por bandera. Aunque el protagonismo actual suelen llevárselo las grandes tecnológicas que invierten miles de millones de dólares en centros de datos para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM), hay cada vez más foco en la otra parte: la que usamos los usuarios al preguntarle cosas a ChatGPT, por ejemplo. Es la llamada inferencia IA, y la estimación es que en 2025 el valor de esa industria llegue a los 106.000 millones de dólares. En Multiverse Computing quieren un buen trozo de ese pastel, y para lograrlo su gran baza es una singular tecnología.

CompactifAI. Así se llama la tecnología de compresión de modelos de IA desarrollada por Multiverse Computing. Lo que eso permite es convertir modelos de IA muy grandes —que cuesta mucho "ejecutar"— en modelos mucho más pequeños y eficientes, lo que permite hacerlos más manejables y ahorrar muchos recursos (y tiempo) durante la inferencia.

Cómo comprimir un modelo de IA. Román Orús, director científico de la empresa, lideró un estudio de mayo de 2024 en el que precisamente explicaban el concepto de "redes tensoriales" de inspiración cuántica y que permiten comprimir estos modelos. Su funcionamiento se basa en descomponer las matrices de pesos de las redes neuronales "truncándolas" y conservando solo los valores más grandes y relevantes. En esencia el concepto se centra en descartar la información menos relevante del modelo para quedarse solo con la  más relevante.

¿Pero eso no hace el modelo menos preciso? De hecho sí, pero el grado de truncamiento puede controlarse de forma que haya un buen equilibrio y compromiso entre la compresión y la pérdida de precisión. Aun comprimiendo estos modelos, en Multiverse Computing aseguran que la caída de los modelos es de tan solo del 2 al 3%.

Mismo rendimiento en un tamaño un 95% menor. Para mitigar esa caída de precisión, este sistema incluye una fase de reentrenamiento rápido llamada "curación" que se puede repetir varias veces para lograr una precisión aún más cercana a la versión original. Al final, afirman en la empresa, pueden comprimir hasta un 95% un modelo de IA manteniendo el rendimiento.

Abarata el uso de la IA. Según sus datos, un modelo como Llama 3.1 405B tiene un coste operativo de unos 390.000 dólares si queremos ejecutarlo en local (13 GPUs H100, 9100 W de consumo), pero gracias a CompactifAI es posible reducir ese coste a 60.000 dólares (2 GPUs H100, 1.400 W).

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Una IA más "delgadita". Los modelos "slim" que proporciona la compañía —derivados de Llama 3.3 70B o Llama 4 Scout— son versiones comprimidas que teóricamente no pierden precisión. Se pueden ejecutar a través de la plataforma AWS o mediante licencias que también permiten usarlo on-premise, es decir, en infraestructura local/propia. Según sus métricas, estos modelos son entre 4 y 12 veces más rápidos que sus versiones no comprimidas, lo que se traduce en un coste de inferencia que es entre un 50% y un 80% menor.

Imagen | Multiverse Computing

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