😋👿 La FACTURA que la IA Aún No Paga

🍽️ Menú del Día

• 🍝 Prompt al Dente: ¿Qué no estoy viendo? (Detector de suposiciones).

• 🤤👅 Los Sabores de la Web: Data centers de IA tensan agua y luz regionales; Amazon planearía robotizar logística y recortar futuras contrataciones; ChatGPT Atlas integra navegador, memoria y agentes automatizados; Meta apuesta por humanoides y un sistema operativo robótico; SoftBank compra robótica industrial y redobla la “IA física”; Congreso Agents4Science prueba ciencia escrita y evaluada por IA.

🍝 Prompt al Dente

¿Qué No Estoy Viendo? (Detector de Suposiciones).

Porque a veces lo que falta no es más trabajo, sino una mejor perspectiva.

Este prompt es como ese colega brutalmente honesto que te dice lo que nadie más se atreve: ¿qué estás dejando fuera?, ¿qué podría salir mal?, ¿qué estás asumiendo sin pruebas?

Ideal para mejorar planes, afinar textos o validar decisiones antes de que se caigan solas.

¿Para qué sirve esto? Piensa en:

• 🕳️ Detectar lo que no estás viendo (pero te puede costar caro)

• 🧠 Pulir ideas antes de que salgan al mundo

• ✍🏼 Revisar textos o propuestas con mentalidad crítica

• ⚠️ Evitar errores por suposiciones mal planteadas

Aquí tienes el prompt “listo para servir” 👇🏼

🤤👅 Los Sabores de la Web

• México, Irlanda y Chile: los nuevos epicentros del lado oscuro de la IA. El auge global de los centros de datos (grandes edificios llenos de computadoras que alimentan la inteligencia artificial y que requieren mucha electricidad y agua para funcionar y enfriarse) está tensando redes y suministros básicos en varias regiones. Vecinos de Querétaro (México) reportan apagones y cortes de agua más largos desde que operan nuevos complejos; casos similares se repiten en Irlanda, Chile y Sudáfrica. Las tecnológicas alegan que traen empleo e inversión y que reciclan agua o generan parte de su energía, pero activistas piden transparencia y límites claros, sobre todo donde la infraestructura ya era frágil.
  

  Puntos clave

  • Casi 60% de los 1.244 centros más grandes del mundo están fuera de EE. UU.; hay al menos 575 nuevos proyectos en marcha.

  • En Irlanda, estas instalaciones consumen más del 20% de la electricidad del país; autoridades han frenado nuevas conexiones en Dublín por riesgo al suministro.

  • En México, un complejo operaría hasta 12,6 MW (megavatios, potencia equivalente a decenas de miles de hogares) y la población cercana denuncia cortes y brotes gastrointestinales por falta de agua.

  • La inversión prevista en infraestructuras de este tipo alcanzaría USD 375.000 millones este año y USD 500.000 millones en 2026.

  ¿Por qué importa?
  Cuando crece muy rápido la demanda de energía y agua de estas “fábricas de datos”, los barrios cercanos lo sienten primero (escuelas sin clases, clínicas sin equipos funcionando, alimentos echados a perder). El equilibrio es posible si se exige: auditorías públicas de consumo, metas de reutilización de agua, compra de energía adicional (no desplazar la ya disponible para la comunidad), conexiones por fases ligadas a refuerzos de red y fondos locales para salud y servicios. Sin esas salvaguardas, el avance de la IA puede generar costos sociales invisibles que retrasen su propia adopción. Fuente: The New York Times

• Amazon apuesta por robots para ahorrar miles de empleos humanos. Amazon planea automatizar (traslado de tareas humanas a sistemas mecánicos y software) gran parte de su logística en EE.UU., sustituyendo hasta 600.000 puestos que, de otro modo, tendría que contratar de aquí a 2033, según documentos internos citados por prensa. La meta: robotizar el 75% de sus operaciones y ahorrar alrededor de USD 0,30 por envío para 2027 (unos USD 12.600 millones). La compañía ya opera más de 1 millón de máquinas y prueba bípedos como “Digit”. Amazon niega que los papeles filtrados reflejen su estrategia completa, pero el debate social ya está en marcha.

  Puntos clave

  • Alcance y tiempos: 160.000 roles menos necesarios para 2027; expansión robótica progresiva hasta 2033.

  • Ahorro vs. empleo: USD 0,30 por pedido parece poco, pero a escala implica miles de millones de dolares. Ese incentivo económico empuja la sustitución de tareas manuales.

  • Comunicación pública: se habría evaluado evitar palabras como “IA/automatización” y hablar de “tecnología avanzada”; Amazon lo desmiente.

  • Impacto laboral: riesgo de destrucción neta de empleo en uno de los mayores empleadores; economistas advierten efecto contagio al resto del sector.

  ¿Por qué importa?
  La automatización puede mejorar seguridad (menos lesiones en almacenes), precisión y velocidad, y sostener picos de demanda sin contratar masivamente. Pero el costo social, desplazamiento laboral, presión sobre salarios y comunidades, exige planes de transición: recapacitación financiada por la empresa, rutas a empleos de mayor cualificación, y métricas de “automatización responsable” auditables. Para reguladores y sindicatos, el foco debería estar en tres puntos: (1) transparencia de hojas de ruta y cifras de reemplazo, (2) garantías mínimas de reconversión y movilidad interna, (3) participación de trabajadores en el despliegue de cobots (robots colaborativos diseñados para trabajar junto a personas, no en jaulas aisladas) para que complementen, no reemplacen, donde sea viable. Fuente: The Verge

• ChatGPT estrena Atlas, su versión con navegador y agentes inteligentes. OpenAI lanzó Atlas, una evolución de ChatGPT que integra memoria, navegación y asistentes capaces de realizar tareas completas por ti. El sistema puede leer sitios web, resumir textos, comparar productos o incluso gestionar compras bajo tu control. Promete una nueva etapa de colaboración entre humanos e IA, aunque también reaviva el debate sobre privacidad y dependencia tecnológica. Fuente: OpenAI

• Meta apuesta por robots humanoides como su próxima gran jugada. Tras conquistar redes sociales y realidad virtual, Meta está invirtiendo agresivamente en robótica personal. El CTO (director de tecnología) Andrew Bosworth confirmó que construir robots con forma humana es la siguiente apuesta “tan grande como la AR (realidad aumentada)” para la empresa, insinuando una inversión de miles de millones de dólares en esta área. Un equipo de “Meta Robotics” se formó este año por encargo de Mark Zuckerberg, enfocándose más en software que en hardware: Meta quiere desarrollar un sistema operativo de robots que pueda licenciarse abiertamente a fabricantes, igual que hace Google con Android en móviles. La visión es crear un “modelo del mundo” con IA súper inteligente que dote a los autómatas de destreza física y entendimiento espacial comparable al humano. Meta ya atrajo talento estelar, ingenieros de Tesla, exdirectivos de startups de autos autónomos y científicos de MIT, para superar retos como la manipulación fina de objetos (evitar que un robot rompa un vaso al tomarlo). Aunque la meta de un asistente humanoide útil aún parece lejana, Meta busca sentar las bases (y estándares de software) para cuando la robótica con IA dé el salto de laboratorio a producto de consumo. Fuente: The Verge

• SoftBank invierte USD 5.400 millones en robótica para liderar la “IA física”. El conglomerado japonés SoftBank acordó la compra del negocio de robótica industrial de ABB por USD 5.400 millones, volviendo a apostar fuerte por los robots tras su fallido “Pepper”. El fundador Masayoshi Son afirmó que “la próxima frontera de SoftBank es la IA física”, prometiendo una evolución que “impulsará a la humanidad hacia adelante”. La adquisición, pendiente de aprobación regulatoria, complementa participaciones de SoftBank en firmas como AutoStore y Agile Robots. La empresa destinará capital masivo a robots humanoides, chips avanzados, centros de datos y energía para dominar la industria de IA y sistemas súper inteligentes. Fuente: Reuters

• Una conferencia científica pone a la IA como autora y juez de la investigación. La Universidad de Stanford organiza Agents4Science 2025, el primer congreso donde todos los estudios fueron escritos por IA y también evaluados por algoritmos. En este experimento radical (virtual y abierto), la autoría por IA no solo está permitida sino que es obligatoria. El objetivo es probar en un “sandbox”(entorno controlado de pruebas) si los agentes artificiales pueden generar hallazgos científicos originales y mantener estándares de calidad mediante peer review(revisión por pares) automatizada. La iniciativa ya aceptó 24 ponencias (de más de 300 enviadas) tras una “peer review” enteramente hecha por modelos de lenguaje. Si bien podría acelerar el ciclo de descubrimiento, expertos alertan sobre riesgos: sesgos en la evaluación, falta de rigor en temas frontera y dilemas de responsabilidad académica si un “autor” es una máquina. La conferencia, primera en su tipo, busca también establecer normas de transparencia: se publicarán los prompts utilizados y las reseñas generadas por IA, para analizar hasta dónde es fiable la ciencia producida y juzgada por inteligencias artificiales. Fuente: Nature