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  • Clearview AI: De extrema derecha a gigante de la vigilancia

    Clearview AI, una empresa de reconocimiento facial con un historial controvertido, está a punto de desempeñar un papel importante en la agenda de aplicación de la ley de inmigración de la administración Trump. Fundada por el programador australiano Hoan Ton-That, la compañía acumuló una enorme base de datos de imágenes extraídas de internet y redes sociales, lo que permite a los usuarios identificar a individuos con alarmante facilidad. Esta historia, basada en entrevistas y registros recientemente obtenidos, revela los orígenes de extrema derecha de la compañía, sus fundamentos ideológicos y su posición cada vez más prominente dentro del aparato de inmigración del gobierno federal.

    Clearview AI, una poderosa empresa de reconocimiento facial, fue fundada con una clara agenda ideológica arraigada en creencias de extrema derecha y neorreaccionarias. En marzo de 2017, el cofundador Hoan Ton-That, un programador australiano, propuso una “propuesta de patrulla fronteriza” a sus socios estadounidenses, con el objetivo de integrar su tecnología con cámaras de vigilancia fronteriza para usar la “detección de rostros” en los inmigrantes que ingresaban a los Estados Unidos. Este plan inicial vinculaba explícitamente su floreciente tecnología con el deseo de controlar quién ingresaba al país, lo que reflejaba una intención discriminatoria desde el principio.

    El viaje personal de Ton-That informó esta visión. Inmigrante él mismo, abandonó la universidad y se mudó a San Francisco, donde se involucró con los neorreaccionarios de Silicon Valley. Este grupo defendía una visión del mundo tecnocrática de extrema derecha que rechazaba el igualitarismo y favorecía una sociedad jerárquica gobernada por una élite intelectual percibida. La adopción de esta ideología por parte de Ton-That se tradujo directamente en el modelo de negocio inicial de Clearview, que buscaba utilizar la tecnología para implementar esta visión excluyente.

    El núcleo del poder de Clearview reside en su masiva base de datos biométricos, compilada mediante el raspado de miles de millones de imágenes de Internet y las redes sociales sin el conocimiento ni el consentimiento de individuos o plataformas. Esta base de datos permite a los usuarios cargar una “foto de prueba” y recibir imágenes coincidentes y enlaces a su origen, lo que permite a los usuarios recopilar una amplia información personal sobre individuos, incluidas afiliaciones religiosas o políticas, familiares, amigos y sexualidad, todo sin justificación legal como una orden de registro o causa probable. Este proceso de recopilación y análisis de datos, que crea una “huella facial” única para cada persona, constituye la base de las capacidades de vigilancia de Clearview.

    Ton-That, un ferviente partidario de Donald Trump, visualizó específicamente el uso de Clearview para comparar imágenes de migrantes que cruzaban la frontera con fotos policiales para identificar a aquellos con arrestos previos. Su propuesta de patrulla fronteriza fue más allá, proponiendo examinar a los recién llegados en busca de “sentimiento sobre los EE. UU.” mediante el escaneo de las redes sociales en busca de comentarios negativos sobre Trump o la percibida “afinidad por los grupos de extrema izquierda”, ejemplificado por el objetivo del Consejo Nacional de La Raza (ahora UnidosUS), una importante organización de derechos civiles hispana. Esto demuestra una clara confusión entre el apoyo político a Trump y la identidad estadounidense y el deseo de utilizar la tecnología para atacar a individuos en función de sus inclinaciones políticas percibidas.

    Para el final del primer mandato de Trump, Clearview había ganado una tracción significativa, asegurando fondos de figuras destacadas de la derecha como Peter Thiel y registrando a cientos de clientes de las fuerzas del orden. La empresa fomentó activamente el uso generalizado, ofreciendo pruebas gratuitas e instando a la policía a “desenfrenarse” con las búsquedas, lo que llevó a muchos departamentos a comprar licencias para acceder a la base de datos. Esta rápida adopción por parte de las fuerzas del orden, impulsada por un marketing agresivo y la falta de supervisión inicial, integró rápidamente a Clearview dentro de la infraestructura de vigilancia de la nación.

    El auge de Clearview ha estado marcado por una controversia significativa y desafíos legales debido a sus implicaciones distópicas para la privacidad. Los registros legales sugieren que corporaciones como Macy’s han utilizado la tecnología en compradores, y las fuerzas del orden la han desplegado contra activistas y manifestantes. Múltiples investigaciones gubernamentales han encontrado que el uso de Clearview por parte de las agencias federales no cumplió con los requisitos de privacidad. A pesar de esto, muchas agencias locales y estatales de aplicación de la ley ahora utilizan rutinariamente Clearview con una transparencia mínima. Las autoridades internacionales de protección de datos en Francia, Grecia, Italia y los Países Bajos han dictaminado que las prácticas de recopilación de datos de la empresa son ilegales, imponiendo multas que suman alrededor de 100 millones de dólares. Como afirma Albert Fox Cahn, director ejecutivo del Proyecto de Supervisión de la Tecnología de Vigilancia, el modelo de negocio de Clearview se basa en “armar nuestras propias imágenes contra nosotros sin una licencia, sin consentimiento, sin permiso”.

    Los recientes cambios de liderazgo en Clearview han puesto de relieve aún más sus inclinaciones ideológicas. Hoan Ton-That renunció silenciosamente como director ejecutivo y luego dimitió abruptamente como presidente, aunque conserva un puesto en la junta. Ahora es el director de tecnología de una firma de inversión. Reemplazándolo como co-CEOs están Richard Schwartz, cofundador y exayudante de Rudy Giuliani, y Hal Lambert, un inversor inicial que dirige una firma financiera conocida por su “MAGA ETF” y es un importante recaudador de fondos de Trump. Lambert ha declarado explícitamente su intención de buscar “oportunidades” con la nueva administración, citando la agenda de deportación masiva y las políticas antiinmigración de Trump.

    Clearview está estratégicamente posicionado para beneficiarse de la agenda antiinmigración de Trump. El Servicio de Inmigración y Control de Aduanas de los Estados Unidos (ICE) es uno de los principales clientes de la empresa, una relación que se expandió significativamente durante la administración Biden. Los registros del ICE muestran el despliegue generalizado de Clearview, a menudo sin el conocimiento de los funcionarios encargados de monitorear la tecnología. Con el “Zar de la Frontera” de Trump prometiendo “conmoción y pavor” contra los inmigrantes indocumentados, la vigilancia de arrastre descrita por Ton-That hace años puede que ya esté en pleno efecto.

    El potencial de abuso se extiende más allá de los inmigrantes. Con Trump buscando “retribución” contra los opositores políticos, Clearview ofrece una poderosa herramienta para identificar a individuos en protestas, instalaciones de salud reproductiva o lugares de culto. Como señala Cahn, crea una “herramienta inquietantemente poderosa para la policía que puede identificar a casi todas las personas” en tales entornos. La falta de regulación federal sobre la tecnología de reconocimiento facial ha permitido que agencias como el FBI, ahora dirigidas por individuos con agendas partidistas, desplieguen Clearview con poca responsabilidad.

    Informes exhaustivos, incluidas entrevistas con personas internas y miles de registros internos, revelan la profundidad de los orígenes de extrema derecha de Clearview y su integración en la aplicación de la ley de inmigración federal. Los correos electrónicos muestran la obsesión de Ton-That con la raza, el coeficiente intelectual y la jerarquía, su solicitud de aportes de eugenistas y extremistas de derecha, y las primeras discusiones sobre el despliegue de la tecnología contra inmigrantes, personas de color y la izquierda política. Esto pinta un panorama escalofriante de una empresa cuya poderosa tecnología de vigilancia ahora está en manos de una administración aparentemente decidida a una toma de posesión autoritaria.

    Los intentos de Ton-That de retratarse a sí mismo y a Clearview como apolíticos han sido contradichos por sus asociaciones pasadas. Una foto de 2016 lo muestra con activistas de extrema derecha con sombreros MAGA, incluido Charles “Chuck” Johnson, un agitador político y su socio comercial en Smartcheckr, el predecesor de Clearview. Si bien Ton-That afirmó más tarde que sus puntos de vista extremistas fueron un breve período “confuso”, la evidencia sugiere un compromiso más profundo y prolongado con figuras de la derecha alternativa y neorreaccionarias.

    Su radicalización comenzó antes de lo que admitió, con interacciones en línea con figuras como Milo Yiannopoulos y Mike Cernovich, y publicaciones en redes sociales eliminadas que mostraban chats con el webmaster neonazi Andrew “weev” Auernheimer. Para 2016, Ton-That se identificaba como libertario que se había movido más a la derecha, descubriendo el movimiento neorreaccionario de la “Iluminación Oscura”. Leyó la obra de Steve Sailer, un nacionalista blanco defensor de la “biodiversidad humana”, una pseudociencia racista. Los neorreaccionarios, incluidos muchos en el liderazgo de Silicon Valley, rechazan el igualitarismo y favorecen una aristocracia tecnocrática gobernada por un “monarca CEO”, viendo la tecnología como un medio para remodelar la sociedad según sus términos, una ambición compartida por Peter Thiel.

    Ton-That se hizo amigo de Curtis Yarvin, una figura intelectual clave en la neorreacción que aboga por un “golpe blando” y una purga de los funcionarios públicos, una visión que se alinea con las acciones de Trump y Musk contra la burocracia federal. Los círculos neorreaccionarios también conectaron a Ton-That con Chuck Johnson, un confidente de Thiel que dirigía un sitio que publicaba información negativa sobre las víctimas negras de la violencia policial y los manifestantes de Black Lives Matter. Ton-That buscó activamente colaborar con Johnson, uniéndose a grupos en línea que servían como abrevaderos para radicales de ideas afines que cuestionaban los fundamentos de la democracia y discutían formas alternativas de gobierno basadas en supuestas desigualdades inherentes.

    Ton-That y Johnson se unieron rápidamente, intercambiando ideas “alt-tech” y lanzando Smartcheckr a principios de 2017. Ton-That también se conectó con otros radicales asociados con Johnson, incluido Marko Jukic, un tradicionalista católico que se autodenominaba extremista; Tyler Bass, un nacionalista blanco; y Douglass Mackey, quien difundió propaganda nazi. Estas personas más tarde trabajarían para Clearview o su predecesor, con funciones que iban desde la presentación a las fuerzas del orden hasta la supervisión de proyectos que involucraban la recolección secreta de imágenes de cámaras de vigilancia y el manejo de la divulgación para la “investigación de oposición extrema”. Clearview finalmente se separó de Jukic y Bass después de que sus roles fueran reportados públicamente.

    Ton-That buscó activamente reclutar a otros extremistas, incluido Emil Kirkegaard, un eugenista danés conocido por raspar datos de usuarios y abogar por la legalización de la pornografía infantil. Ton-That consideraba a Kirkegaard un “talento total” y rebotaba ideas de reconocimiento facial con él, incluida la forma de identificar a las personas homosexuales o predecir la criminalidad a partir de los rasgos faciales. La fascinación de Ton-That por la eugenesia se extendió a la admiración por su fundador, Francis Galton, y a la consulta con Steve Hsu, un defensor de la biodiversidad humana que se asocia con negacionistas del Holocausto. Los correos electrónicos revelan a Ton-That leyendo y compartiendo artículos de publicaciones de extrema derecha y socializando con una variedad de extremistas y autoritarios pro-Trump.

    Los primeros clientes de Clearview reflejaron las conexiones y la ideología de sus fundadores. En un correo electrónico de 2017 en busca de financiación de Peter Thiel, Ton-That afirmó a JPMorgan Chase como su primer cliente, afirmando que ayudaron a examinar a los asistentes a una reunión de accionistas para excluir a los manifestantes. Si bien JPMorgan negó el uso de Smartcheckr, la anécdota destaca la disposición de la empresa a utilizar su tecnología con fines políticos. Ton-That también trabajó a tiempo parcial como soporte técnico para los sitios web extremistas de Johnson, a veces ayudando a facilitar transacciones de criptomonedas para neonazis.

    Los primeros inversores en Clearview, como Thiel y Naval Ravikant, compartían puntos de vista neorreaccionarios o libertarios, con Ravikant visualizando un futuro neofeudalista. Hal Lambert, otro de los primeros patrocinadores y ahora co-CEO, también tenía puntos de vista marginales, promoviendo teorías de conspiración sobre las protestas de George Floyd y abogando por el uso de Clearview para identificar a los presuntos “votantes fraudulentos”. Estas ideas conspirativas encontraron un terreno fértil dentro de la empresa, con los fundadores intercambiando correos electrónicos sobre la supuesta trampa demócrata y creyendo mentiras sobre los activistas antifascistas.

    La paranoia sobre la “izquierda radical” influyó en las decisiones comerciales, como el plan de escanear los rostros de los inquilinos de apartamentos y compararlos con fotos policiales o “cualquier base de datos criminal que tengamos (antifa)”, asumiendo un vínculo entre la política de izquierda y la criminalidad. Este plan estaba particularmente dirigido a “áreas diversas” y fue apoyado con entusiasmo por Richard Schwartz, quien tenía un historial de perfiles invasivos en su función anterior.

    Durante el primer mandato de Trump, Clearview difuminó los límites entre la identificación de delincuentes y la vigilancia de personas que ejercían sus derechos de la Primera Enmienda. Las presentaciones promocionaban la capacidad de vigilar a los manifestantes y atacar a los involucrados en “actividades políticas o religiosas radicales”, incluso incluyendo una categoría llamada “Manifestantes y agitadores” en su base de datos. Clearview también ofreció su tecnología a figuras de derecha como la abogada Harmeet Dhillon para identificar a las personas involucradas en las protestas.

    Los periodistas también fueron atacados. En 2017, un asociado de Clearview solicitó los nombres y correos electrónicos de los reporteros de la sala de prensa de la Casa Blanca para investigar sus “inclinaciones”, lo que llevó a la creación de una categoría “Políticos – Académicos – Periodistas” en la base de datos. Clearview y su predecesor evitaron en gran medida la atención pública, con un sitio web en blanco y lemas crípticos, prefiriendo comercializar su producto a través de su red política a activistas anti-musulmanes, gestores de fondos de cobertura de derecha y figuras conectadas a regímenes autoritarios.

    Si bien un ex empleado afirmó que la empresa cortejó a una amplia gama de clientes potenciales, pocos fuera del entorno MAGA de los fundadores estaban interesados. Las conexiones de Clearview llegaron a lo más profundo del círculo íntimo de Trump, con cuentas gratuitas reportadas para figuras como el representante John Ratcliffe y discusiones con Wilbur Ross. También ofrecieron a las organizaciones republicanas “una mina de información que puede ayudar con la investigación de oposición”.

    La relación inicial más significativa de Clearview fue con el NYPD, facilitada por las conexiones de Schwartz. Aunque no se firmó ningún contrato formal, los empleados del NYPD promovieron la tecnología dentro de la comunidad de aplicación de la ley. Surgieron conflictos internos entre Ton-That y Schwartz y su socio Chuck Johnson debido a su comportamiento controvertido. Si bien intentaron excluirlo de la propiedad en la nueva empresa Clearview, Johnson demandó y finalmente recibió una participación del 10 por ciento a cambio de un acuerdo de confidencialidad.

    A pesar de la narrativa de la exclusión de Johnson, los correos electrónicos muestran que continuó ayudando y asesorando a sus cofundadores durante casi dos años más, conectándolos con inversores y clientes, incluido el Departamento de Defensa. Incluso ayudó a redactar una carta para el representante Matt Gaetz que presionaba por el uso de Clearview para identificar a los ciudadanos chinos. La continua participación de Johnson destaca el profundo enredo de Clearview con la red de extrema derecha.

    Una cena en febrero de 2020 a la que asistieron Ton-That y Steve Sailer, el escritor de biodiversidad humana, subrayó aún más la importancia de la empresa dentro del movimiento neorreaccionario. El consejo posterior de Sailer a Johnson sobre los riesgos de abuso policial y la exposición de Ton-That como una “estrella” resultó profético cuando la existencia de Clearview fue revelada en una historia sensacionalista del New York Times en enero de 2020. Si bien la historia destacó las implicaciones de privacidad, no exploró completamente la política de los fundadores.

    El primer contrato federal importante de Clearview con ICE en agosto de 2020 acercó la visión original de Johnson y Ton-That a la realidad. Como Johnson había declarado anteriormente, estaban “construyendo algoritmos para identificar a todos los inmigrantes ilegales para los escuadrones de deportación”. ICE, con su historial de perfiles y abusos de vigilancia, demostró ser un socio dispuesto. Los expertos creen que Clearview probablemente ya esté involucrado en los esfuerzos de deportación, a pesar del énfasis de la empresa en la trata de personas y drogas.

    El uso de Clearview por parte del ICE ha sido extenso y, a menudo, clandestino. Los registros muestran un despliegue generalizado, incluso por parte de la división de Operaciones de Aplicación y Remoción (ERO), que se encarga de los arrestos y deportaciones, y la división de Investigaciones de Seguridad Nacional (HSI), que participó en acciones de deportación durante el primer mandato de Trump y monitoreó las protestas de justicia racial y otros eventos liberales. Los documentos internos revelan una cultura de indiferencia en el ICE con respecto a las implicaciones de privacidad de Clearview, considerándolo un “juguete elegante” y un “atajo de investigación de bajo costo”. Una evaluación de privacidad solo se realizó después de que se reveló la existencia de la empresa.

    Los supervisores del ICE a menudo desconocían cómo y quién usaba Clearview, con acceso que se extendía a los oficiales del grupo de trabajo fuera del ICE y a personas de todo el mundo. La demanda de Clearview aumentó dentro del ICE durante la administración Biden, con la agencia celebrando una “reunión de expansión” y convirtiéndose en el cliente más constante de Clearview, pagando casi 4 millones de dólares.

    El gobierno federal en su conjunto ha demostrado un apetito significativo por la tecnología de reconocimiento facial, con agencias que experimentan con ella para monitorear a los niños migrantes y examinar a los solicitantes de asilo, a pesar de los sesgos conocidos contra los tonos de piel más oscuros. Entre 2018 y 2022, Clearview fue utilizado por más agencias federales de aplicación de la ley que cualquier otro sistema de propiedad privada, a menudo sin cumplir con los requisitos de privacidad. Muchas agencias inicialmente negaron el uso de Clearview, solo para ser contradichas por listas de usuarios filtradas.

    Las agencias locales de aplicación de la ley también han adoptado ampliamente Clearview con aún menos supervisión. A pesar de que un código de conducta para usuarios establece que los resultados de la búsqueda no son evidencia admisible, la policía los ha utilizado como la única base para obtener órdenes judiciales, lo que ha llevado a arrestos injustos y, efectivamente, ha colocado a todos los estadounidenses en una alineación policial permanente.

    Con la inacción federal sobre la regulación del reconocimiento facial, las leyes estatales que protegen la información biométrica han sido la principal herramienta para responsabilizar a Clearview. Un acuerdo de 2022 con la ACLU en Illinois prohibió a la empresa proporcionar su base de datos a la mayoría de las empresas y entidades privadas en todo el país. Una demanda pendiente en California, presentada por inmigrantes y activistas de justicia racial, alega la recopilación ilegal de datos y un efecto amedrentador en la libertad de expresión, con los demandantes expresando una mayor cautela sobre su trabajo de organización comunitaria.

    Los expertos predicen un uso aún más amplio del reconocimiento facial durante el segundo mandato de Trump, que se extenderá más allá de los inmigrantes al público en general. Los defensores de la privacidad ven a los inmigrantes como “canarios en las minas de carbón”, que sirven como casos de prueba para las políticas que erosionan las libertades civiles para todos. A pesar de los peligros conocidos, la tecnología de reconocimiento facial está profundamente integrada en la infraestructura de vigilancia de la nación.

    En una reunión de marzo de 2024 de la Comisión de Derechos Civiles de EE. UU., Hoan Ton-That se presentó como un defensor del despliegue de la tecnología de una manera que protege los derechos civiles, a pesar de la información pública sobre los vínculos extremistas de Clearview. No fue interrogado sobre sus antecedentes ni sobre las violaciones legales de la empresa. El informe posterior de la comisión no mencionó las asociaciones radicales de Clearview.

    Ton-That también ha promocionado el papel de Clearview en la identificación de los insurrectos del 6 de enero, presentándolo como una oportunidad para limpiar la imagen de extrema derecha de la empresa. Sin embargo, la política de los fundadores de Clearview se alinea más estrechamente con los alborotadores. Peter Duke, un aliado neorreaccionario de los fundadores, ha promovido una teoría de la conspiración sobre el ataque y admitió haber utilizado Clearview para buscar provocadores federales entre los alborotadores, una clara violación del código de conducta de la empresa.

    Los críticos argumentan que Clearview es una corporación con poca consideración por los derechos civiles y una agenda ideológica incompatible con la democracia. A pesar de esto, la empresa ha seguido asegurando contratos gubernamentales. El debate sobre los daños tecnológicos a menudo parte de la suposición errónea de la neutralidad tecnológica, oscureciendo el hecho de que la tecnología puede ser una herramienta ideológica imbuida de sesgo por sus diseñadores.

    Clearview ya no necesita pretender ser apolítico. Hal Lambert, el nuevo co-CEO, está buscando abiertamente oportunidades con la administración Trump, con el objetivo de desplegar Clearview como un instrumento del gobierno MAGA. Sus declaraciones pasadas revelan el deseo de “derribar a estos izquierdistas” y la disposición a promover falsas afirmaciones de fraude electoral. Los cambios en Clearview, incluida la eliminación de las referencias a su papel en la identificación de los alborotadores del 6 de enero de su sitio web, señalan una anticipación de la nueva administración y una posible aceleración de su agenda de vigilancia impulsada ideológicamente.

    Clearview AI, fundada por el programador australiano Hoan Ton-That y alimentada por ideologías y conexiones de extrema derecha, acumuló una vasta base de datos de reconocimiento facial obtenida de internet y la vendió a las fuerzas del orden y corporaciones, generando graves preocupaciones sobre la privacidad. A pesar de las negaciones iniciales, el pasado radical de Ton-That y los vínculos de la empresa con figuras extremistas han sido expuestos, y con un nuevo equipo directivo ansioso por capitalizar las políticas de Trump, las capacidades de vigilancia de Clearview están preparadas para expandirse, erosionando potencialmente las instituciones democráticas y apuntando a comunidades marginadas. La proliferación descontrolada de esta tecnología exige una acción legislativa urgente y una mayor concienciación pública antes de que cambie irrevocablemente el panorama de la privacidad y la libertad.

  • El Truco de la “Gratis” Tecnología Gubernamental: Un Patrón

    Hace unas semanas, mi colega Doris Burke y yo quedamos impactados por un artículo del New York Times que detallaba cómo Starlink, de Elon Musk, proporcionó servicio de internet gratuito a la Casa Blanca. Esto se hizo eco de un patrón que descubrimos el año pasado en nuestra investigación sobre los acuerdos entre Microsoft y la administración Biden: las ofertas “gratuitas” a menudo conllevan un truco, lo que podría eludir la competencia justa y encerrar a las agencias gubernamentales en costosos contratos a largo plazo.

    Las recientes noticias sobre la “donación” de servicio de internet de Starlink a la Casa Blanca se hacen eco de un patrón preocupante de empresas tecnológicas que eluden los procesos tradicionales de contratación gubernamental. Esto refleja una investigación anterior sobre los tratos de Microsoft con la administración Biden, donde las actualizaciones de ciberseguridad aparentemente gratuitas terminaron llevando al gobierno a quedar atrapado en costosas suscripciones de pago. Según lo informado por The New York Times y destacado por el autor, Starlink, operado por SpaceX de Elon Musk, proporcionó conectividad a Internet y mejoras en la recepción celular en la Casa Blanca, una medida que desconcertó a ex funcionarios, pero que inmediatamente impactó al autor y a la colega Doris Burke como una posible iteración de la era Trump de una maniobra comercial familiar.

    Esta práctica, como se reveló en la investigación sobre la “Oferta de la Casa Blanca” de Microsoft, se centra en la comprensión intuitiva del consumidor de que las ofertas “gratuitas” a menudo conllevan una trampa. Microsoft comenzó a ofrecer al gobierno federal actualizaciones de ciberseguridad y servicios de consultoría “gratuitos” en 2021, tras el llamado del presidente Joe Biden a las empresas tecnológicas para reforzar las defensas cibernéticas nacionales. Sin embargo, la investigación descubrió que esta oferta aparentemente altruista, conocida internamente como la Oferta de la Casa Blanca, ocultaba una agenda más compleja y orientada a las ganancias. Microsoft entendió que la trampa inherente era que, una vez que concluyera el período de prueba gratuito, los clientes federales que hubieran aceptado la oferta e implementado las actualizaciones quedarían efectivamente bloqueados. Cambiar a un competidor en ese momento sería costoso y engorroso, creando una barrera significativa a la competencia.

    Ex empleados de Microsoft describieron con franqueza la estrategia de la empresa como similar a la de un traficante de drogas que engancha a los usuarios con muestras gratuitas. Un empleado fue citado diciendo: “Si te damos el crack, y tomas el crack, disfrutarás del crack. Y luego, cuando llegue el momento de que nos llevemos el crack, tus usuarios finales dirán: ‘No me lo quites’. Y te verás obligado a pagarme”. Esta cruda analogía subraya la naturaleza manipuladora percibida de la oferta “gratuita”, destacando cómo crea dependencia y, en última instancia, obliga al cliente a pasar a un servicio de pago.

    De hecho, lo que Microsoft predijo internamente se hizo realidad. Cuando terminaron las pruebas gratuitas, una parte importante del gobierno federal conservó las actualizaciones y comenzó a pagar cuotas de suscripción más altas. Esta transición desbloqueó miles de millones en ventas futuras para la empresa, lo que demuestra el éxito financiero de esta estrategia. Si bien Microsoft ha mantenido que todos los acuerdos con el gobierno se “persiguieron éticamente y en pleno cumplimiento de las leyes y regulaciones federales” y que su objetivo principal era “mejorar la postura de seguridad de las agencias federales”, los expertos en contratación gubernamental han planteado preocupaciones sobre la legalidad y las implicaciones éticas de estas maniobras.

    Los expertos en contratación gubernamental argumentan que estas prácticas son legalmente tenues porque eluden el proceso de licitación competitiva, que es un principio fundamental de la contratación gubernamental. Este proceso está diseñado para garantizar que el gobierno obtenga los mejores bienes y servicios de los proveedores más adecuados, fomentando la competencia y, por extensión, la innovación dentro de la industria. Jessica Tillipman, decana asociada de estudios de derecho de contratación gubernamental en la Facultad de Derecho de la Universidad George Washington, enfatizó este punto, afirmando: “No importa si fue Microsoft el año pasado o Starlink hoy u otra empresa mañana. Cada vez que haces esto, es una puerta trasera alrededor de los procesos de competencia que aseguran que tengamos los mejores bienes y servicios de los mejores proveedores”.

    Típicamente, en un proceso de licitación competitiva, el gobierno solicita propuestas de varios proveedores para los bienes y servicios deseados. Estos proveedores luego presentan sus propuestas, y el gobierno, en teoría, selecciona la mejor opción en función de factores como la calidad y el costo. Sin embargo, los obsequios evitan todo este proceso, lo que permite que un solo proveedor gane terreno sin enfrentar competencia.

    A pesar de estas preocupaciones, el secretario de Comercio, Howard Lutnick, ha expresado su deseo de normalizar e incluso alentar tales donaciones en todo Washington. En una reciente aparición en el podcast de Silicon Valley “All-In”, Lutnick planteó el concepto de un proveedor “gratuito” que “da productos al gobierno”. Sugirió que tal donante no “tendría que pasar por todo el proceso de convertirse en un proveedor adecuado porque nos lo está dando” y no necesitaría “firmar el formulario de conflicto y todo esto porque no está trabajando para el gobierno. Simplemente está dando cosas al gobierno”. Esta perspectiva sugiere un posible cambio hacia el favorecimiento de las donaciones directas sobre la contratación competitiva tradicional.

    Desde que el presidente Donald Trump asumió el cargo, Elon Musk, clasificado como un “empleado especial del gobierno” no remunerado, ha ofrecido públicamente sus servicios y productos de sus empresas al gobierno “sin costo para el contribuyente”. La donación de Starlink a la Casa Blanca es el ejemplo más reciente. En febrero, SpaceX, bajo la dirección de Musk, envió 4.000 terminales sin costo para la Administración Federal de Aviación (FAA) para la instalación de su servicio de internet satelital Starlink. Si bien el “juego final” de las ofertas gratuitas de Microsoft era claramente convertir a los usuarios a suscripciones de pago y ganar cuota de mercado para su plataforma en la nube, Azure, los objetivos a largo plazo de Musk y Starlink en estas donaciones gubernamentales siguen sin estar claros. Ninguno respondió a las preguntas enviadas por correo electrónico sobre sus intenciones.

    La ley federal históricamente ha buscado restringir las donaciones al gobierno, en gran medida para mantener la supervisión del gasto. Desde el siglo XIX, el personal del poder ejecutivo celebraba contratos sin buscar la financiación necesaria del Congreso, que ostentaba el poder de la billetera. Para evitar que los contribuyentes fueran responsables de los gastos no apropiados, se aprobó la Ley Antideficiencia, una versión de la cual todavía está en vigor. Esta ley, en parte, restringía los “servicios voluntarios” para evitar que los supuestos voluntarios exigieran posteriormente el pago del gobierno.

    Sin embargo, en 1947, la Oficina General de Contabilidad (ahora la Oficina de Rendición de Cuentas del Gobierno) creó una exención para lo que se conoció como “servicios gratuitos”. Esta exención permitía tales servicios siempre que las partes acordaran “por escrito y con anticipación” que el donante renunciaba al pago. Microsoft utilizó esta exención para transferir servicios de consultoría valorados en 150 millones de dólares a sus clientes gubernamentales a través de acuerdos de servicios gratuitos. Para proporcionar los productos reales de ciberseguridad, la empresa ofreció a los clientes federales existentes un “100% de descuento” por hasta un año.

    Sigue sin estar claro si existían acuerdos de servicios gratuitos para las donaciones de Musk de los servicios de Starlink a la Casa Blanca y la FAA. La Casa Blanca y la FAA no respondieron a las preguntas escritas, ni tampoco SpaceX. Un funcionario dijo a The New York Times el mes pasado que un abogado que supervisa los asuntos de ética en la Oficina del Consejero de la Casa Blanca había examinado la donación de Starlink a la Casa Blanca.

    Para los expertos consultados, si bien los acuerdos escritos podrían cumplir técnicamente con la letra de la ley, a menudo no cumplen con su espíritu. Eve Lyon, abogada con cuatro décadas de experiencia como especialista en adquisiciones en el gobierno federal, declaró: “El hecho de que algo sea técnicamente legal no lo hace correcto”. Enfatizó que las consecuencias de aceptar un obsequio, independientemente de cómo se transfiera, pueden ser de gran alcance, y es posible que los funcionarios gubernamentales no comprendan completamente la “perniciosa al principio”.

    Tillipman se hizo eco de esta preocupación, destacando que el riesgo de que las obligaciones se disparen es particularmente significativo con la tecnología y la TI. Los usuarios pueden depender de un solo proveedor, lo que lleva al “bloqueo del proveedor”. Si bien aún no se ha visto el impacto a largo plazo de las donaciones de Starlink, la Oferta de la Casa Blanca de Microsoft proporciona una vista previa clara de los posibles resultados. En línea con su objetivo inicial, la empresa de software más grande del mundo continúa expandiendo su presencia dentro del gobierno federal, a menudo eludiendo los procesos competitivos tradicionales.

    Una fuente de la investigación anterior de Microsoft compartió recientemente un ejemplo que ilustra el impacto continuo del bloqueo del proveedor. Describió un documento de 2024 de la Agencia de Sistemas de Información de Defensa (DISA), que gestiona la TI para el Departamento de Defensa. El documento citaba una “excepción a la oportunidad justa” en la adquisición de nuevos servicios de TI, afirmando que un pedido de 5,2 millones de dólares “se emitirá directamente a Microsoft Corporation”. La justificación proporcionada fue que cambiar de Microsoft a otro proveedor “resultaría en tiempo, esfuerzo, costos e impactos de rendimiento adicionales”, una clara consecuencia de la oferta “gratuita” inicial y el posterior bloqueo del proveedor. DISA no respondió a las preguntas enviadas por correo electrónico con respecto a esta decisión de adquisición.

    El artículo expone una preocupante tendencia: empresas tecnológicas ofrecen servicios “gratuitos” al gobierno (como las mejoras de ciberseguridad de Microsoft y las donaciones de internet de Starlink) con el objetivo final de asegurar contratos lucrativos a largo plazo y sofocar la competencia. Aunque estas acciones podrían cumplir con resquicios legales como los acuerdos de “servicios gratuitos”, expertos advierten que eluden los procesos de licitación justos, crean dependencia del proveedor y socavan la capacidad del gobierno para obtener el mejor valor. El caso de Microsoft sirve como una clara advertencia de las posibles consecuencias, mostrando cómo estos acuerdos pueden llevar a un proveedor dominante a excluir a sus rivales y consolidar su cuota de mercado dentro del gobierno federal, una tendencia que exige un escrutinio y una reforma más profundos.

  • AMD Rompe Récord de Simulación CFD con Avance GPU

    AMD ha logrado un hito significativo en la supercomputación, acelerando dramáticamente las simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD) utilizando sus GPUs Instinct MI250X. En una prueba reciente en la supercomputadora Frontier, una simulación compleja para Baker Hughes se completó más de 25 veces más rápido que antes con métodos tradicionales basados en CPU, demostrando el potencial del hardware de AMD en la computación de alto rendimiento.

    AMD ha logrado un hito significativo en la supercomputación, estableciendo un nuevo récord en una simulación de dinámica de fluidos computacional (CFD). Este logro destaca el poder y la eficiencia del hardware de AMD para abordar desafíos científicos y de ingeniería complejos. La simulación, centrada en una turbina axial de 2.200 millones de celdas para Baker Hughes, se aceleró dramáticamente en la supercomputadora Frontier en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL).

    El núcleo de este rendimiento récord reside en la utilización de las GPU Instinct MI250X de AMD junto con las CPU EPYC. Anteriormente, esta simulación específica requería unas considerables 38,5 horas para completarse cuando se ejecutaba en 3.700 núcleos de CPU. Al aprovechar 1.024 aceleradores Instinct MI250X junto con procesadores EPYC en Frontier, el tiempo de simulación se redujo drásticamente a tan solo 1,5 horas. Esto representa una notable aceleración de más de 25 veces, lo que permite a Baker Hughes iterar en sus diseños de turbinas de gas con una velocidad y eficiencia sin precedentes.

    Este logro subraya el papel prominente de AMD en el panorama de la computación de alto rendimiento (HPC). La supercomputadora Frontier, que albergó esta simulación, fue reconocida anteriormente como la más rápida del mundo y la primera en lograr un rendimiento exaescala. Si bien El Capitan ha superado desde entonces el récord de velocidad de Frontier, ambos sistemas están impulsados por GPU de AMD, lo que demuestra el dominio de la compañía en proporcionar la tecnología fundamental para las supercomputadoras más potentes a nivel mundial. La propia Frontier cuenta con una impresionante configuración de 9.408 procesadores AMD EPYC y 37.632 aceleradores AMD Instinct MI250X, mientras que El Capitan utiliza 44.544 aceleradores AMD Instinct MI300A.

    Curiosamente, la simulación CFD Ansys Fluent solo utilizó una fracción de la capacidad total de Frontier, empleando 1.024 de los 37.632 aceleradores Instinct MI250X disponibles. Esto sugiere que existe el potencial de tiempos de simulación aún más rápidos si el software se puede optimizar aún más para utilizar una porción mayor de los recursos de la supercomputadora. Esto también sirve como una demostración convincente de que, a pesar de la importante cuota de mercado de Nvidia en las GPU de IA, AMD sigue siendo un competidor formidable, que proporciona la potencia de procesamiento para algunas de las tareas computacionales más exigentes del mundo.

    Brad McCredie, vicepresidente senior de ingeniería de centros de datos de AMD, enfatizó la importancia de esta colaboración, afirmando: “Al escalar el software de simulación CFD de alta fidelidad a niveles sin precedentes con la potencia de las GPU AMD Instinct, esta colaboración demuestra cómo la supercomputación de vanguardia puede resolver algunos de los desafíos de ingeniería más difíciles, lo que permite avances en eficiencia, sostenibilidad e innovación”. Su declaración destaca el impacto más amplio de tales avances en la aceleración del progreso en diversas industrias.

    Sin embargo, a pesar de la capacidad de AMD para ofrecer un rendimiento de primer nivel, a menudo a un precio más competitivo que Nvidia, la compañía enfrenta desafíos en el mercado de centros de datos de IA, principalmente relacionados con el soporte de software y la estabilidad de los controladores. Este es un factor crítico que influye en la adopción por parte de los clientes, como lo destaca la experiencia de Tiny Corp con su sistema TinyBox.

    Tiny Corp encontró importantes problemas de inestabilidad con las tarjetas gráficas AMD Radeon RX 7900 XTX en su diseño inicial de TinyBox. Este problema fue lo suficientemente grave como para justificar la intervención de la Dra. Lisa Su, directora ejecutiva de AMD. Incluso después de supuestas correcciones, Tiny Corp finalmente lanzó dos versiones de su acelerador de IA TinyBox: una impulsada por AMD y otra por Nvidia. En particular, la compañía recomendó la versión Nvidia, más cara, equipada con seis GPU RTX 4090, citando una calidad de controlador superior como la razón principal. Este ejemplo subraya la importancia de un soporte de software robusto y confiable para ganar tracción en el competitivo mercado de hardware de IA.

    Por lo tanto, si AMD puede abordar y mejorar eficazmente el soporte de software para su hardware de alto rendimiento, tiene el potencial de atraer a una gama más amplia de clientes y lograr una posición competitiva más equilibrada con Nvidia en el mercado de GPU de IA. Fortalecer su ecosistema de software es crucial para que AMD aproveche al máximo las capacidades de sus procesadores y aceleradores y expanda su presencia en los sectores de IA y HPC de rápido crecimiento.

    AMD logró una aceleración sin precedentes de 25x en una compleja simulación CFD en la supercomputadora Frontier utilizando sus GPUs Instinct MI250X, demostrando su poder en computación científica. Aunque el hardware de AMD destaca en rendimiento y precio, los problemas de software y controladores continúan obstaculizando una adopción más amplia en el mercado de IA, especialmente en comparación con Nvidia. Abordar estos desafíos de software podría desbloquear todo el potencial de AMD y nivelar el campo de juego.

  • IA: Ya puede gestionar 2/3 de los empleos en Indeed

    Un informe reciente de Indeed revela una realidad sorprendente sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral: dos tercios de los empleos listados en la plataforma requieren habilidades que la IA ya puede realizar. Esto sugiere que las ansiedades en torno a la IA reemplazando a los trabajadores humanos pueden ser más inmediatas de lo que se pensaba, pero también resalta una oportunidad crucial para que los solicitantes de empleo se adapten y se diferencien.

    El panorama laboral está experimentando una transformación significativa, impulsada por los rápidos avances en la inteligencia artificial. De hecho, el CEO de Indeed, Chris Hyams, ha ofrecido una evaluación sombría de este cambio, revelando que una parte sustancial de los empleos actualmente listados en su plataforma requiere habilidades que la IA ya es capaz de realizar. Esta declaración subraya el impacto inmediato y tangible de la IA en el mercado laboral, pasando de las discusiones teóricas sobre el desplazamiento futuro a destacar la realidad presente. La perspectiva de Hyams sirve como un indicador crítico de las cambiantes exigencias impuestas a la fuerza laboral.

    Los datos de Indeed proporcionan evidencia convincente de esta afirmación. Según Hyams, una asombrosa dos tercios de los empleos anunciados en la plataforma exigen habilidades que entran dentro de las capacidades actuales de la inteligencia artificial. Esta estadística no es simplemente una predicción; refleja el estado actual del mercado laboral, tal como se observa en uno de los motores de búsqueda de empleo más grandes del mundo. La implicación es clara: un gran número de roles existentes son vulnerables a la automatización, ya que la IA puede ejecutar de manera eficiente y efectiva las tareas asociadas con ellos. Este dato sirve como una poderosa ilustración de la magnitud del desafío que enfrentan los solicitantes de empleo y la fuerza laboral en su conjunto.

    La noción del impacto de la IA en los empleos ya no es una amenaza distante; es una realidad presente. La declaración de Hyams, “La guerra de la IA contra los empleos no está por venir, ya está aquí”, enfatiza la naturaleza inmediata de esta disrupción. Este no es un escenario futuro para prepararse; es una condición actual que requiere atención y adaptación inmediatas. La metáfora de la “guerra”, aunque fuerte, destaca la naturaleza competitiva y potencialmente disruptiva de la integración de la IA en el lugar de trabajo. Sugiere una lucha por la relevancia y la supervivencia para los empleos que dependen de habilidades fácilmente automatizables.

    Sin embargo, en medio de esta perspectiva desafiante, queda una vía crucial para que los solicitantes de empleo se diferencien y mantengan su valor en el mercado laboral en evolución. Según el CEO de Indeed, hay un elemento clave que aún puede diferenciar a los individuos de las capacidades de la IA. Esto sugiere que, si bien muchas habilidades técnicas y repetitivas pueden ser susceptibles a la automatización, existen cualidades y habilidades humanas inherentes que siguen siendo esenciales y difíciles de replicar para la IA actual. Identificar y cultivar estos atributos humanos únicos se está volviendo cada vez más vital para la longevidad profesional.

    Si bien la habilidad o cualidad específica a la que se refiere Hyams no se detalla explícitamente en el texto proporcionado, la implicación es que se encuentra más allá del ámbito de las tareas rutinarias y el procesamiento de datos en el que la IA sobresale. Esto podría abarcar habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad, la inteligencia emocional, la resolución de problemas complejos o la capacidad de colaborar eficazmente en entornos dinámicos e impredecibles. A menudo se les conoce como “habilidades blandas” o “habilidades humanas”, y su importancia se amplifica en una era en la que la competencia técnica por sí sola puede ya no ser suficiente.

    Por lo tanto, la conclusión clave para los solicitantes de empleo es la necesidad urgente de evaluar sus conjuntos de habilidades actuales e invertir estratégicamente en el desarrollo de aquellas habilidades que son inherentemente humanas y menos susceptibles a la automatización. Esto requiere un enfoque proactivo para el desarrollo profesional, centrándose en el aprendizaje continuo y el cultivo de habilidades que complementen, en lugar de competir con, la IA. El futuro del trabajo, como indica el CEO de Indeed, exige un cambio de enfoque de las competencias puramente técnicas a un desarrollo más holístico de las capacidades humanas.

    Según el CEO de Indeed, Chris Hyams, el 66% de los empleos en la plataforma requieren habilidades que la IA ya puede realizar, indicando un impacto inmediato en el mercado laboral. Para prosperar, los solicitantes de empleo deben diferenciarse.

    Adaptarse o ser desplazado: el futuro del trabajo exige un desarrollo proactivo de habilidades.

  • Suiza gastará millones en drones armados

    Suiza está considerando adquirir drones armados. Las autoridades planean gastar 47 millones de francos suizos (aproximadamente 55 millones de dólares) en los próximos tres años para desarrollar las capacidades necesarias. Esta iniciativa, liderada por Armasuisse, la Oficina Federal Suiza de Adquisiciones de Defensa, tiene como objetivo permitir el despliegue de drones armados de largo alcance en situaciones extraordinarias, inicialmente para tareas como lanzamientos aéreos y simulación de armas.

    Suiza se embarca en una inversión significativa en sus capacidades de defensa, dirigida específicamente a la adquisición de drones de combate de largo alcance. Esta medida estratégica, descrita en un informe reciente, destaca el deseo de la nación de modernizar sus fuerzas armadas y mejorar su capacidad de respuesta ante situaciones extraordinarias. La urgencia detrás de este objetivo se subraya con el establecimiento de un “grupo de trabajo de drones” dedicado dentro de Armasuisse, la Oficina Federal Suiza de Adquisiciones de Defensa, lo que indica un enfoque centrado y acelerado para la integración de drones.

    El compromiso financiero con esta iniciativa es sustancial, con CHF47 millones (55 millones de dólares) destinados a la adquisición de drones durante los próximos tres años. Esta cifra, confirmada por Armasuisse a la agencia de noticias Keystone-ATS, representa una inversión significativa en tecnología militar avanzada. La asignación de estos fondos durante un período definido sugiere un enfoque gradual para adquirir e integrar los drones, lo que permite una planificación e implementación cuidadosas.

    El objetivo general de esta inversión es lograr la preparación operativa con drones armados para 2027. Thomas Rothacher, subjefe de armamento y jefe del Grupo de Trabajo de UAV, articuló esta ambición, afirmando: “Para 2027, queremos tener el conocimiento y las capacidades necesarias para poder desplegar drones armados a largas distancias en situaciones extraordinarias”. Esta declaración enfatiza no solo la adquisición de la tecnología, sino también el desarrollo de la experiencia y la infraestructura necesarias para un despliegue eficaz.

    Inicialmente, el enfoque del programa de drones se centrará en aplicaciones no letales. El informe indica que los drones podrían utilizarse para “lanzamientos aéreos sin explosivos y simular el uso de armas”. Este enfoque gradual sugiere una estrategia deliberada para integrar gradualmente la tecnología y desarrollar experiencia operativa antes de pasar potencialmente a capacidades armadas. Esta fase inicial permite la prueba y el refinamiento de los procedimientos de despliegue y el entrenamiento de pilotos en un entorno controlado.

    El ejército suizo ya se está preparando para la fase de prueba del programa de drones, con ensayos programados para comenzar el próximo año. El campo de tiro de Val Cristallina en el cantón de Graubünden, en el sureste de Suiza, ha sido designado como el lugar para estas pruebas. Este paso práctico demuestra el compromiso de ir más allá de la planificación y entrar en la evaluación operativa de los drones, una etapa crucial para determinar su idoneidad y eficacia para el ejército suizo.

    La adquisición de drones armados se alinea con debates más amplios dentro del ejército suizo sobre la modernización de sus fuerzas. El jefe del ejército suizo, Thomas Süssli, ha indicado previamente la necesidad de actualizar las capacidades de defensa del país y ha mencionado específicamente la posibilidad de comprar drones armados. Esto sugiere que la iniciativa actual es parte de una visión estratégica más amplia para el futuro de las fuerzas armadas suizas, adaptándose a los paisajes de seguridad en evolución y a los avances tecnológicos.

    La decisión de invertir en drones armados también refleja una tendencia creciente entre las naciones a incorporar vehículos aéreos no tripulados en sus estrategias de defensa. Los drones ofrecen distintas ventajas, incluyendo un alcance extendido, un menor riesgo para los pilotos humanos en situaciones peligrosas y la capacidad de llevar a cabo vigilancia persistente. Al adquirir estas capacidades, Suiza se posiciona para abordar posibles amenazas futuras y mantener su postura de defensa en un entorno global en rápida evolución.

    Además, también se está explorando el desarrollo de experiencia nacional en tecnología de drones. Armasuisse y el Ministerio de Defensa han discutido el posible desarrollo independiente de drones en Suiza. Esto sugiere una posible visión a largo plazo para reducir la dependencia de proveedores extranjeros y fomentar una industria de defensa nacional, lo que podría tener beneficios económicos y estratégicos para el país.

    También se está fomentando el discurso público en torno a la adquisición de drones armados, con el artículo invitando a los lectores a unirse al debate. Este enfoque abierto reconoce las posibles implicaciones éticas y sociales del despliegue de sistemas no tripulados armados y sugiere la voluntad de participar con la opinión pública sobre este tema sensible. La integración de dicha tecnología a menudo plantea preguntas sobre la responsabilidad, los protocolos de selección de objetivos y la posibilidad de escalada.

    En conclusión, la decisión de Suiza de invertir CHF47 millones en drones armados representa un paso significativo en la modernización de sus capacidades de defensa. Impulsada por un grupo de trabajo dedicado y un calendario claro, la iniciativa tiene como objetivo lograr la preparación operativa para 2027. El enfoque gradual, que comienza con aplicaciones no letales y avanza hacia un posible despliegue armado, refleja una estrategia deliberada para integrar la tecnología de manera responsable. Con las pruebas programadas para comenzar el próximo año y las discusiones en curso sobre el desarrollo nacional, Suiza está persiguiiendo activamente la integración de tecnología de drones avanzada en sus fuerzas armadas, lo que indica un compromiso de adaptarse a las demandas en evolución de la seguridad nacional.

    Suiza avanza con la adquisición de drones armados, asignando CHF47 millones en tres años para desarrollar las capacidades necesarias para 2027. Si bien inicialmente se enfoca en lanzamientos aéreos y simulación de armas, la medida genera debate sobre la modernización de la defensa suiza y sus implicaciones en las relaciones internacionales, especialmente en medio de tensiones comerciales y preocupaciones internas como la asequibilidad de la vivienda y desafíos económicos.

  • La Trampa de lo Gratuito: Cómo las Empresas Tecnológicas Manipulan Contratos Gubernamentales

    Hace unas semanas, mi colega Doris Burke y yo quedamos impactados por un artículo del New York Times que detallaba cómo Starlink, de Elon Musk, donó servicio de internet a la Casa Blanca. Esto hizo eco de una investigación previa que llevamos a cabo sobre acuerdos entre Microsoft y la administración Biden, revelando un patrón preocupante: ofertas aparentemente generosas y “gratuitas” a menudo conllevan condiciones ocultas que pueden atar a las agencias gubernamentales a costosos contratos a largo plazo, eludiendo la competencia justa y sofocando la innovación.

    La reciente donación de Starlink a la Casa Blanca, aunque aparentemente altruista, se hace eco de un patrón preocupante de empresas tecnológicas que eluden los procesos estándar de adquisición gubernamental, una práctica observada previamente con Microsoft. Esta “donación” de servicio de internet por parte de SpaceX de Elon Musk, según informó The New York Times, inmediatamente levantó banderas rojas para el autor y la colega Doris Burke, recordándoles una situación similar que investigaron el año pasado relacionada con Microsoft y la administración Biden. El problema central, como destaca el autor, es que las ofertas “gratuitas”, particularmente en el contexto gubernamental, a menudo conllevan una trampa significativa, lo que en última instancia conduce al bloqueo de proveedores y a la reducción de la competencia.

    Profundizar en el caso de Microsoft proporciona un claro precedente de las posibles implicaciones de la donación de Starlink. Microsoft inició sus “actualizaciones de ciberseguridad y servicios de consultoría gratuitos” al gobierno federal en 2021, aparentemente en respuesta al llamado del presidente Biden a mejorar las defensas cibernéticas. Sin embargo, documentos internos de la empresa y testimonios de exempleados revelaron una motivación más estratégica, impulsada por las ganancias. Esta “Oferta de la Casa Blanca”, como se conocía internamente, estaba diseñada para enganchar a las agencias federales con servicios gratuitos, sabiendo que una vez que terminara el período de prueba, el costo y la complejidad de cambiar a un competidor los encerrarían efectivamente en la continuación de los servicios de pago de Microsoft.

    Los exempleados de Microsoft fueron sinceros sobre la estrategia de la empresa, comparándola con un camello que ofrece muestras gratuitas. Un empleado declaró explícitamente: “Si te damos el crack, y tomas el crack, disfrutarás del crack… Y luego, cuando llegue el momento de que nos llevemos el crack, tus usuarios finales dirán: ‘No me lo quites’. Y te verás obligado a pagarme”. Esta cruda analogía subraya la naturaleza manipuladora de la táctica, donde la “donación” inicial es simplemente un medio para crear dependencia y asegurar futuros flujos de ingresos.

    Las predicciones internas de Microsoft resultaron acertadas. Tras la conclusión de las pruebas gratuitas, una parte significativa del gobierno federal optó por conservar las actualizaciones y comenzó a pagar las tarifas de suscripción más altas. Este resultado se tradujo en miles de millones de dólares en ventas futuras para Microsoft, lo que demuestra la eficacia de su estrategia para convertir las “donaciones” iniciales en lucrativos contratos a largo plazo.

    Si bien Microsoft sostiene que sus acuerdos con el gobierno se “persiguieron éticamente y en pleno cumplimiento de las leyes y regulaciones federales”, y que su objetivo principal era “mejorar la postura de seguridad de las agencias federales”, los expertos en contratación gubernamental ofrecen una perspectiva diferente. Jessica Tillipman, decana asociada de estudios de derecho de contratación gubernamental en la Facultad de Derecho de la Universidad George Washington, argumenta que estas maniobras son legalmente endebles y socavan fundamentalmente el proceso de licitación competitiva. Este proceso, una piedra angular de la contratación gubernamental, está diseñado para garantizar que el gobierno obtenga los mejores bienes y servicios al mejor valor solicitando propuestas de múltiples proveedores. Al eludir este proceso, empresas como Microsoft y, potencialmente, Starlink, excluyen a los rivales y sofocan la innovación dentro de la industria.

    La preocupación se extiende más allá de Microsoft y Starlink, como destaca Tillipman. Ella enfatiza que “Cada vez que se hace esto, es una puerta trasera alrededor de los procesos de competencia que aseguran que tengamos los mejores bienes y servicios de los mejores proveedores”. Este sentimiento es particularmente relevante a la luz de los recientes comentarios del secretario de Comercio, Howard Lutnick, quien parece abogar por la normalización de tales relaciones de proveedores “gratuitas”.

    Lutnick, durante una aparición en un podcast, planteó el concepto de un proveedor “gratuito” que “da productos al gobierno”, sugiriendo que tales donantes no “tendrían que pasar por todo el proceso de convertirse en un proveedor adecuado porque se lo están dando”. Agregó además que estos donantes no necesitarían “firmar el formulario de conflicto y todo eso porque no están trabajando para el gobierno. Simplemente están dando cosas al gobierno”. Estas declaraciones sugieren un posible cambio hacia el fomento activo de un sistema que elude las regulaciones de adquisición establecidas, lo que genera más preocupaciones sobre la transparencia y la equidad.

    Elon Musk, quien está clasificado como un “empleado especial del gobierno” no remunerado, ha adoptado públicamente este enfoque, ofreciendo sus servicios y productos de sus empresas “sin costo para el contribuyente”. La donación de Starlink a la Casa Blanca es solo un ejemplo; en febrero, SpaceX proporcionó 4.000 terminales Starlink a la Administración Federal de Aviación de forma gratuita. Si bien la intención declarada es beneficiar al gobierno y a los contribuyentes, el “juego final” subyacente sigue siendo un motivo de preocupación, particularmente dado el precedente establecido por Microsoft.

    La ley federal históricamente ha intentado restringir las donaciones al gobierno, principalmente para mantener la supervisión del gasto y evitar situaciones en las que los “servicios voluntarios” pudieran conducir posteriormente a solicitudes de pago. La Ley Antideficiencia, una versión de la cual todavía está en vigor, se promulgó para evitar que el personal de la rama ejecutiva celebre contratos sin la financiación necesaria del Congreso. Sin embargo, una exención de 1947 de la Oficina de Contabilidad General (ahora GAO) permitía los “servicios gratuitos” siempre que hubiera un acuerdo escrito por adelantado que renunciara al pago.

    Microsoft utilizó esta exención, celebrando “acuerdos de servicios gratuitos” para transferir servicios de consultoría y ofreciendo un “100% de descuento” en productos de ciberseguridad por tiempo limitado. No está claro si existen acuerdos escritos similares para los obsequios de Starlink de Musk, ya que la Casa Blanca, la FAA y SpaceX no respondieron a las consultas. Si bien un funcionario dijo a The New York Times que la donación de Starlink a la Casa Blanca fue examinada por un abogado que supervisa los asuntos de ética, la existencia y los detalles de cualquier acuerdo escrito son desconocidos.

    Para los expertos consultados, incluso si existen acuerdos escritos, es posible que solo satisfagan la letra de la ley, no su espíritu. Eve Lyon, especialista en adquisiciones jubilada, argumenta que “El hecho de que algo sea técnicamente legal no lo hace correcto”. Ella enfatiza que los funcionarios gubernamentales pueden no comprender completamente la “perniciosa” a largo plazo de aceptar tales obsequios, particularmente en el ámbito de la tecnología.

    El principal riesgo asociado con estas donaciones, especialmente en TI, es el “bloqueo del proveedor”, donde los usuarios dependen en gran medida de un solo proveedor, lo que hace que sea costoso y difícil cambiar. Si bien aún no se ha visto el impacto total de las donaciones de Starlink, el caso de Microsoft sirve como una advertencia. Como confirmó la fuente del autor de la investigación de Microsoft, los rivales continúan siendo excluidos de las oportunidades de contratación federal debido a la dependencia del gobierno de Microsoft. Un documento de 2024 de la Agencia de Servicios de Información de Defensa (DISA) ilustra este punto, detallando una “excepción a la oportunidad justa” para un pedido de 5,2 millones de dólares a Microsoft, justificado por la afirmación de que cambiar de proveedor resultaría en “tiempo, esfuerzo, costos e impactos de rendimiento adicionales”. Este ejemplo demuestra claramente cómo las “donaciones” iniciales pueden conducir a la falta de competencia y, potencialmente, a mayores costos para el gobierno a largo plazo.

    El artículo expone una preocupante tendencia de empresas tecnológicas que ofrecen servicios “gratuitos” al gobierno, como las mejoras de ciberseguridad de Microsoft y las donaciones de internet de Starlink, para obtener una ventaja y, en última instancia, asegurar contratos lucrativos a largo plazo, eludiendo las licitaciones competitivas y sofocando la innovación. Aunque técnicamente legal bajo las exenciones de “servicios gratuitos”, estas maniobras plantean interrogantes éticos y arriesgan el bloqueo del proveedor, potencialmente gravando a los contribuyentes y limitando la elección. Es un recordatorio de que las ofertas aparentemente generosas a menudo ocultan una estrategia calculada, exigiendo una mayor supervisión de las prácticas de contratación gubernamental para garantizar la equidad y proteger el interés público.

  • MicroLED: La tecnología que podría destronar a OLED y LCD

    MicroLED ha sido aclamada como la tecnología de visualización definitiva, combinando los mejores aspectos de OLED y mini-LED. Sin embargo, actualmente se limita a televisores muy grandes y extremadamente caros. ¿Pero qué pasaría si eso pudiera cambiar? Hablé con el Dr. Reaz Chaji, cofundador y director ejecutivo de VueReal Industries, sobre un posible avance en la fabricación que podría hacer que las pantallas microLED fueran más asequibles y accesibles.

    La tecnología microLED se posiciona actualmente como el pináculo de la tecnología de visualización, elogiada por los fabricantes y las marcas premium por su capacidad para combinar los niveles de negro profundos característicos de OLED con el brillo superior de mini-LED. Sin embargo, su adopción generalizada en los mercados de consumo sigue siendo limitada. Esto se debe principalmente al costo exorbitante y al gran tamaño de las pantallas microLED existentes, que suelen superar los $100,000 y las 100 pulgadas, lo que restringe su atractivo a un público muy específico. A pesar de años de anticipación por opciones más asequibles, el mercado aún no ha visto un cambio significativo en este sentido.

    Si bien el panorama actual está dominado por pantallas microLED grandes y costosas, los desarrollos recientes sugieren un cambio potencial hacia opciones más accesibles. Hisense, una marca conocida por sus precios competitivos en el mercado de televisores, anunció sorprendentemente modelos microLED en el CES 2025. Sin embargo, estos aún se presentaron en formatos grandes (136 y 163 pulgadas) y sin precios confirmados. Dado el costo del televisor mini-LED de alta gama de Hisense, el 110UX, que se vende por $15,000 / £19,999, es razonable anticipar que estos nuevos conjuntos microLED también tendrán un precio sustancial, lo que refuerza la tendencia actual de que microLED sea un artículo de lujo.

    La posibilidad de que microLED se vuelva asequible y adecuado para habitaciones de tamaño estándar, como las que albergan un televisor de 65 pulgadas, es una perspectiva convincente. Esta posible transición está siendo explorada por empresas como VueReal industries, como se destaca en una conversación con su cofundador y director ejecutivo, el Dr. Reaz Chaji. VueReal, con sede en Waterloo, Canadá, es una empresa de fabricación especializada en soluciones de microtecnología innovadoras, y su trabajo ofrece una visión de cómo el proceso de fabricación de microLED podría revolucionarse para reducir costos y permitir factores de forma más pequeños.

    El Dr. Chaji, que tiene experiencia en tecnología OLED e incluso desarrolló una solución con licencia de LG para sus televisores OLED, se sintió atraído por microLED debido a su potencial más allá de las simples aplicaciones de visualización. Ve que microLED permite “superficies multifuncionales”, una capacidad que cree que supera las limitaciones de OLED, que es principalmente “solo para visualización”. Este potencial más amplio alimenta aún más el impulso para hacer que la tecnología microLED sea más accesible.

    Un obstáculo importante para hacer que microLED sea asequible radica en su proceso de fabricación inherentemente complejo y costoso. El método actual implica ensamblar microLED en mosaicos para crear pantallas grandes. Si bien es eficaz para pantallas masivas, el uso de este enfoque de mosaicos para pantallas más pequeñas, como un televisor de 65 pulgadas, daría como resultado costuras visibles entre los mosaicos, creando una pantalla estéticamente poco atractiva. Esta limitación ha sido una barrera importante para reducir la tecnología microLED para el mercado de consumo.

    El proceso de impresión MicroSolid de VueReal ofrece una solución potencial a este desafío de fabricación. El Dr. Chaji y su equipo han desarrollado una técnica en la que los semiconductores, incluidos los microLED, se pueden cargar en cartuchos e imprimir directamente en la superficie de la pantalla. Este novedoso enfoque elimina la necesidad de mosaicos y los problemas asociados con las costuras en pantallas más pequeñas. Además, una ventaja clave de este sistema basado en cartuchos es la capacidad de inspeccionar los defectos, la uniformidad y el rendimiento *antes* del proceso de impresión. Como explica el Dr. Chaji, “Debido a que construimos el cartucho por adelantado, podemos inspeccionar los defectos, la uniformidad, el rendimiento, y puede ayudarnos a mejorar significativamente el rendimiento de la pantalla”.

    Esta capacidad de preinspección es un factor crítico para reducir el desperdicio y el costo de fabricación. En la producción actual de LED, OLED y microLED, si se encuentra un defecto en la superficie de una pantalla, a menudo se descarta toda la pieza, lo que aumenta significativamente los gastos de producción. La tecnología de visualización Quantum Vue de VueReal, que combina su técnica de impresión MicroSolid con el modelado Quantum, tiene como objetivo proporcionar un método altamente eficiente y rentable para crear pantallas microLED con menos desperdicio, lo que lleva a un mayor rendimiento de pantallas listas para la producción, según el Dr. Chaji.

    El potencial de microLED más asequibles plantea preguntas sobre el futuro de las tecnologías de visualización existentes como OLED y LCD. Si bien los mejores televisores OLED son actualmente populares debido a sus píxeles autoemisivos que ofrecen negros profundos y colores precisos, y los mejores televisores mini-LED ofrecen un mayor brillo, el Dr. Chaji confía en que microLED más asequibles abarcarán las fortalezas de ambos. Predice audazmente: “OLED y LCD desaparecerán. No podrán hacer la funcionalidad que necesita el dispositivo”, etiquetando a microLED como “una solución única que es a prueba de futuro”.

    Si bien el Dr. Chaji reconoce que quedan desafíos, particularmente dentro del ecosistema más amplio y la cadena de producción que contribuyen a los costos, cree que estos obstáculos se pueden superar. Es optimista en cuanto a que la producción de microLED utilizando las técnicas MicroSolid Printing y Quantum Vue de VueReal eventualmente será viable para pantallas más pequeñas. Cuando se le preguntó específicamente sobre la posibilidad de ver esta tecnología en televisores de 65 pulgadas, el Dr. Chaji respondió con confianza: “Absolutamente”. Además, profundizó en la versatilidad de su proceso, afirmando: “Con el proceso que hemos desarrollado, [nuestra] impresión MicroSolid con nuestra tecnología Quantum Vue, en realidad podemos incluso no solo [atender] a televisores, sino que también podemos ir a monitores o tabletas o pantallas de portátiles”.

    Aunque aún no se ha confirmado un cronograma concreto para la llegada de televisores microLED más pequeños y asequibles, la conversación con el Dr. Chaji sugiere que la tecnología central está en su lugar. El enfoque principal ahora parece ser abordar los desafíos dentro del ecosistema más amplio. Si estos desafíos se pueden superar con éxito, la perspectiva de ver televisores microLED más pequeños y asequibles en un futuro cercano se convierte en una posibilidad distinta, lo que podría remodelar el panorama de las pantallas de consumo.

    La tecnología MicroSolid Printing y Quantum Vue de VueReal presenta una prometedora vía para pantallas microLED más asequibles y pequeñas, con el potencial de revolucionar el mercado de televisores y, eventualmente, hacer obsoletas las tecnologías OLED y LCD. Aunque el cronograma concreto aún es incierto, se están sentando las bases para que los microLED aparezcan en televisores de 65 pulgadas y más, expandiendo sus aplicaciones a monitores, tabletas y laptops.

  • LLMs y Optimización: Planificación Inteligente

    A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de lenguaje grandes (LLM) a menudo tienen dificultades con problemas de planificación complejos. Para abordar esto, investigadores del MIT han desarrollado un nuevo marco que guía a los LLM para descomponer los problemas de planificación y resolverlos automáticamente utilizando un potente software de optimización, permitiendo a los no expertos abordar desafíos intrincados.

    Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), a pesar de sus impresionantes capacidades, a menudo tienen dificultades con problemas de planificación complejos como la optimización de la cadena de suministro de una empresa de café. Imagínese el escenario: obtener granos de tres proveedores con diferentes capacidades, tostarlos en dos instalaciones en café oscuro o claro, y luego enviarlos a tres puntos de venta minorista, todo mientras se minimizan los costos y se satisface un aumento de la demanda del 23%. Pedirle directamente a un LLM que genere un plan óptimo para un problema tan multifacético, con sus numerosas variables y restricciones, normalmente resulta en un rendimiento deficiente. Esto resalta una limitación significativa de los LLM actuales cuando se enfrentan a tareas de toma de decisiones intrincadas y de varios pasos.

    Reconociendo esta limitación, los investigadores del MIT han desarrollado un nuevo marco que no intenta alterar fundamentalmente la arquitectura central del LLM para convertirlo en un mejor planificador. En cambio, su enfoque, llamado Programación Formalizada Basada en LLM (LLMFP), actúa como una guía sofisticada. Dirige al LLM a deconstruir el complejo problema de planificación de manera análoga a como lo abordaría un experto humano. Esto implica dividir el desafío general en componentes más pequeños y manejables, identificar las variables de decisión clave y reconocer las restricciones que rigen el sistema.

    Una ventaja clave de LLMFP es su facilidad de uso. Un usuario simplemente necesita describir el problema de planificación en lenguaje natural, sin la necesidad de proporcionar ejemplos específicos de tareas o datos de entrenamiento extensos para el LLM. El marco luego toma esta entrada de lenguaje natural y la traduce a un formato estructurado que puede ser fácilmente comprendido y procesado por un solucionador de optimización especializado y potente. Estos solucionadores están diseñados específicamente para abordar de manera eficiente problemas de optimización combinatoria extremadamente desafiantes, que involucran una gran cantidad de soluciones potenciales e interdependencias entre las variables.

    El marco LLMFP incorpora un mecanismo crucial de autoevaluación que mejora su fiabilidad y precisión. Durante el proceso de formulación del problema, se le indica al LLM que compruebe su trabajo en múltiples pasos intermedios. Esto le permite verificar que el problema se está describiendo correctamente al solucionador de optimización. Si se detecta un error en la formulación, el LLM no se rinde simplemente. En cambio, intenta identificar y rectificar la parte específica de la formulación que es incorrecta, demostrando un grado de autocorrección que es vital para manejar entradas complejas.

    La eficacia del marco LLMFP se ha probado rigurosamente en una variedad de desafíos de planificación complejos. Los investigadores evaluaron su rendimiento en nueve problemas diversos, incluidas tareas como minimizar la distancia que los robots de almacén necesitan viajar para completar sus tareas. Los resultados fueron convincentes: LLMFP logró una impresionante tasa de éxito del 85% en la búsqueda de soluciones óptimas o casi óptimas. Esto supera significativamente los métodos de referencia, que solo lograron una tasa de éxito del 39% en el mismo conjunto de problemas, lo que subraya la capacidad superior del marco para manejar este tipo de tareas intrincadas.

    La versatilidad del marco LLMFP se extiende más allá de la optimización de la cadena de suministro y la robótica de almacén. Su capacidad para guiar a un LLM en la descomposición y formalización de problemas complejos lo hace aplicable a una amplia gama de tareas de planificación de varios pasos en diversas industrias. Los ejemplos incluyen la programación eficiente de tripulaciones aéreas, la gestión del tiempo de máquina y el flujo de trabajo en un entorno de fábrica y otros escenarios donde la optimización de la asignación de recursos y la secuenciación de operaciones es fundamental.

    Como explica Yilun Hao, estudiante de posgrado del MIT y autor principal del artículo de investigación, “Nuestra investigación presenta un marco que esencialmente actúa como un asistente inteligente para los problemas de planificación. Puede encontrar el mejor plan que satisfaga todas sus necesidades, incluso si las reglas son complicadas o inusuales”. Esto destaca la capacidad del marco para manejar problemas con restricciones intrincadas y potencialmente no estándar, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para los tomadores de decisiones que se enfrentan a desafíos operativos complejos.

    La investigación se basa en la experiencia del grupo Fan en el MIT, que se especializa en el desarrollo de algoritmos para resolver problemas de optimización combinatoria. Estos problemas se caracterizan por una gran cantidad de variables de decisión interconectadas, donde la gran cantidad de combinaciones potenciales puede volverse rápidamente astronómica, lo que hace que los enfoques de fuerza bruta sean poco prácticos. Los humanos a menudo abordan estos problemas empleando heurísticas para reducir las opciones, pero los solucionadores algorítmicos desarrollados por el grupo Fan aplican principios similares con una potencia computacional mucho mayor, lo que les permite resolver problemas que están mucho más allá de la capacidad humana.

    Sin embargo, estos poderosos solucionadores suelen tener una curva de aprendizaje pronunciada y son utilizados principalmente por expertos en el campo. Como señala la profesora Chuchu Fan, autora principal del artículo, “Pensamos que los LLM podrían permitir que los no expertos utilizaran estos algoritmos de resolución. En nuestro laboratorio, tomamos el problema de un experto en el dominio y lo formalizamos en un problema que nuestro solucionador puede resolver. ¿Podríamos enseñar a un LLM a hacer lo mismo?”. Esta pregunta formó la motivación central para desarrollar el marco LLMFP, con el objetivo de democratizar el acceso a herramientas de optimización sofisticadas.

    El proceso LLMFP comienza con el usuario que proporciona una descripción en lenguaje natural del problema, junto con información de antecedentes relevante y una consulta clara que describe su objetivo. LLMFP luego solicita al LLM que participe en un proceso de razonamiento para identificar las variables de decisión cruciales y las restricciones clave que darán forma a la solución óptima. El marco guía además al LLM para detallar los requisitos y características específicas de cada variable antes de codificar toda esta información en una formulación matemática precisa del problema de optimización. Esta formulación se traduce luego en código que llama al solucionador de optimización adjunto, que calcula la solución ideal.

    La profesora Fan establece un paralelismo con la enseñanza de la optimización en el MIT: “Es similar a cómo enseñamos a los estudiantes universitarios sobre los problemas de optimización en el MIT. No les enseñamos solo un dominio. Les enseñamos la metodología”. Esto enfatiza que LLMFP enseña al LLM los principios subyacentes de la formalización de problemas, lo que le permite abordar diversos desafíos de optimización. La precisión de la solución final depende de la corrección de las entradas proporcionadas al solucionador. Cualquier error en la solución se deriva de errores cometidos durante el proceso de formulación, lo que destaca la importancia de las capacidades de autoevaluación de LLMFP.

    Para garantizar la validez del plan generado, LLMFP incluye un módulo de autoevaluación que analiza la solución proporcionada por el solucionador. Si identifica alguna inconsistencia o pasos incorrectos en el plan, modifica la formulación del problema en consecuencia. Este proceso iterativo de formulación, resolución y autoevaluación continúa hasta que se logra un plan válido y funcional. Una vez que el plan pasa esta validación interna, la solución se presenta al usuario en un formato de lenguaje natural claro y comprensible.

    Este módulo de autoevaluación también juega un papel crucial al permitir que el LLM incorpore restricciones implícitas que podrían no haber sido declaradas explícitamente en la descripción inicial del lenguaje natural, como explica Yilun Hao. Por ejemplo, en el escenario de la cadena de suministro de la cafetería, un humano entiende intuitivamente que es imposible enviar una cantidad negativa de granos tostados. Un LLM, sin embargo, podría no comprender automáticamente esta restricción implícita. El paso de autoevaluación señalaría tal error en el plan propuesto, lo que provocaría que el modelo corrigiera la formulación para reflejar esta limitación del mundo real.

    Además, el marco LLMFP demuestra adaptabilidad a las preferencias del usuario. Como señala la profesora Fan, “Además, un LLM puede adaptarse a las preferencias del usuario. Si el modelo se da cuenta de que a un usuario en particular no le gusta cambiar la hora o el presupuesto de sus planes de viaje, puede sugerir cambiar cosas que se ajusten a las necesidades del usuario”. Esto sugiere el potencial del marco para personalizar el proceso de optimización en función de las restricciones y prioridades individuales del usuario, haciendo que los planes generados sean más prácticos y aceptables.

    En una serie de pruebas utilizando varios LLM diferentes, el marco LLMFP logró consistentemente una alta tasa de éxito promedio, que osciló entre el 83% y el 87% en los nueve problemas de planificación diversos. Este rendimiento supera significativamente el de los modelos de referencia, que, si bien podrían sobresalir en problemas específicos, tenían una tasa de éxito general que era aproximadamente la mitad de la de LLMFP. Un diferenciador clave es que LLMFP no requiere ejemplos específicos del dominio para el entrenamiento, lo que le permite encontrar soluciones óptimas a los problemas de planificación “listo para usar”.

    La flexibilidad de LLMFP se ve reforzada aún más por su capacidad para adaptarse a diferentes solucionadores de optimización. Al ajustar las indicaciones que se alimentan al LLM, los usuarios pueden configurar el marco para que funcione con varios solucionadores especializados, expandiendo su aplicabilidad a una gama más amplia de tareas de optimización y aprovechando las fortalezas de diferentes tecnologías de solucionadores.

    La profesora Fan visualiza un futuro en el que los LLM, guiados por marcos como LLMFP, sirvan como interfaces poderosas que permitan a las personas aprovechar herramientas de diversos dominios para resolver problemas de formas innovadoras. “Con los LLM, tenemos la oportunidad de crear una interfaz que permita a las personas utilizar herramientas de otros dominios para resolver problemas de formas en las que quizás no hayan estado pensando antes”, afirma. Esta visión destaca el potencial de LLMFP para romper los silos disciplinarios y facilitar la resolución de problemas interdisciplinarios.

    De cara al futuro, los investigadores tienen como objetivo mejorar aún más LLMFP al permitirle procesar imágenes como entrada, además de descripciones en lenguaje natural. Esto sería particularmente beneficioso para los problemas de planificación que son difíciles de describir completamente utilizando solo texto, lo que permitiría al marco incorporar información visual para obtener una comprensión más completa del contexto del problema. Esta investigación en curso, apoyada en parte por la Oficina de Investigación Naval y el MIT-IBM Watson AI Lab, promete expandir aún más las capacidades y la aplicabilidad de LLMFP para abordar desafíos de planificación del mundo real cada vez más complejos.

    Investigadores del MIT crearon LLMFP, un marco que usa LLMs para traducir problemas en lenguaje natural a formulaciones matemáticas, logrando un 85% de éxito en planificación compleja. Este enfoque, que prescinde de datos de entrenamiento específicos, permite a no expertos usar algoritmos de optimización, lo que podría revolucionar la planificación en diversas industrias. ¿Podría ser esto la clave para una nueva era de soluciones de planificación accesibles e inteligentes?

  • Juega Quake II Generado por IA en tu Navegador

    Microsoft reveló recientemente su “era de la IA de Xbox” con el modelo de IA Muse, capaz de generar jugabilidad. Ahora, los usuarios pueden experimentar un vistazo del potencial de Muse a través de una versión generada por IA del clásico juego Quake II, accesible a través de Copilot de Microsoft.

    Microsoft está mostrando su modelo de IA Muse, inicialmente presentado como un proyecto de investigación, a través de una versión jugable generada por IA del clásico juego Quake II. Esta demostración tecnológica, accesible para los usuarios de Copilot, sirve como un ejemplo tangible de la incursión de Microsoft en la “era de la IA de Xbox” y su exploración del potencial de la IA en el desarrollo y la preservación de juegos.

    La demo de Quake II generada por IA, aunque básica en su forma actual, representa un paso significativo desde las demostraciones iniciales de Muse. La demo presenta una réplica simplificada de un nivel de Quake II, con enemigos borrosos e interacciones limitadas. Crucialmente, esta versión se ejecuta a una velocidad de fotogramas jugable y una resolución de 640 x 360, una mejora notable con respecto a los 10 fps y la resolución de 300 x 180 mostrados en presentaciones anteriores.

    Esta demo jugable está integrada en la iniciativa más amplia de Microsoft, “Copilot para juegos”. El objetivo es demostrar cómo la IA, específicamente modelos como Muse, se puede utilizar para generar experiencias de juego. Si bien la demo actual de Quake II es una experiencia limitada, proporciona una visión de las posibilidades de la creación e interacción de juegos impulsada por IA.

    Además, Microsoft continúa posicionando a Muse como una herramienta para los desarrolladores de juegos, particularmente para la creación de prototipos. La compañía está explorando cómo Muse puede no solo generar nuevas experiencias de juego, sino también mejorar y modernizar juegos clásicos como Quake II, haciéndolos jugables en hardware contemporáneo.

    Como declaró el CEO de Microsoft Gaming, Phil Spencer, en febrero, la visión es un futuro donde los modelos de IA puedan aprender cómo se juegan los juegos antiguos a partir de datos y videos de juego. Esta capacidad podría permitir la portabilidad de los juegos clásicos a cualquier plataforma donde estos modelos puedan ejecutarse, ofreciendo un enfoque novedoso para la preservación de juegos.

    El desarrollo de la demo de Quake II sugiere que Microsoft está expandiendo los datos de entrenamiento para Muse más allá del enfoque inicial en juegos como Bleeding Edge. Esto indica una aplicación más amplia del modelo de IA a diferentes géneros y estilos de juego. Es probable que aparezcan más experiencias de juego cortas e interactivas generadas por IA en Copilot Labs en un futuro cercano.

    Más allá de la generación de juegos, Microsoft también está desarrollando Copilot para que funcione como un entrenador de juegos. Se espera que esta función, que permitirá al asistente de IA analizar el juego y proporcionar consejos y guías, esté disponible para los Windows Insiders a través de Copilot Vision pronto. Esto destaca aún más el enfoque multifacético de Microsoft para integrar la IA en el ecosistema de juegos.

    Microsoft permite ahora a los usuarios experimentar su modelo de IA Muse a través de una versión generada por IA de Quake II, accesible mediante Copilot. Aunque es una demo limitada con gráficos básicos, demuestra el potencial de Muse para la preservación y prototipado de juegos, sugiriendo un futuro donde los juegos clásicos puedan ser fácilmente portados a nuevas plataformas, vislumbrando una era potencialmente transformadora para los videojuegos.

  • YouTube Restringe Videos de Balatro: Creador Denuncia Hipocresía

    YouTube ha comenzado a restringir por edad videos sobre el juego de cartas Balatro, citando contenido presuntamente relacionado con el juego de azar, una medida que ha frustrado al creador LocalThunk y a otros canales centrados en Balatro. Las restricciones se derivan de un reciente cambio en la política de YouTube destinado a frenar las representaciones de casinos en línea, pero muchos creen que Balatro está siendo injustamente afectado debido a sus mecánicas de construcción de mazos y su estética inspirada en los casinos.

    La reciente decisión de YouTube de restringir por edad los videos que presentan el juego Balatro ha generado una frustración significativa entre los creadores y el desarrollador del juego, LocalThunk. Esta acción se deriva de una nueva política de YouTube implementada el 19 de marzo, que se dirige a “representaciones o promociones de sitios o aplicaciones de casinos en línea”. Si bien parece una medida razonable para proteger a los espectadores más jóvenes, la aplicación de esta política a Balatro está siendo ampliamente criticada como una caracterización errónea de la naturaleza del juego. Balatro, un roguelike de construcción de mazos, utiliza una baraja estándar de 52 cartas e incorpora estética similar a la de un casino, pero es fundamentalmente un juego de estrategia para un solo jugador con elementos de azar, no una plataforma de apuestas en línea.

    El impacto de la restricción de edad en los videos de YouTube es severo, actuando efectivamente como una “sentencia de muerte” para la visibilidad de un video. Cuando un video está restringido por edad, es significativamente menos probable que sea recomendado por el algoritmo de YouTube, reduciendo drásticamente su alcance y número de espectadores potenciales. Este problema no es exclusivo del contenido de Balatro; los creadores han informado con frecuencia que videos aparentemente inocuos han sido restringidos por edad sin una explicación clara ni un recurso efectivo para apelar. Un ejemplo notable citado es el historiador de speedrunning Summoning Salt, quien se encontró con este problema con un video sobre el juego clásico Mega Man, lo que resalta un problema más amplio con los sistemas automatizados de moderación de contenido de YouTube.

    El núcleo de la frustración reside en la percibida ignorancia voluntaria del sistema de YouTube al clasificar Balatro. El juego no es un casino o aplicación en línea, ni promueve el juego de la manera que la nueva política pretende abordar. Su uso de una baraja de cartas estándar y elementos visuales lúdicos con temática de casino parece ser el principal detonante de las restricciones de edad, probablemente atrapándolo en una red algorítmica diseñada para marcar contenido relacionado con el juego. Esta situación refleja una lucha anterior que Balatro enfrentó con la junta de clasificación europea PEGI, que inicialmente insistió en una clasificación de 18+ antes de finalmente ceder. Sin embargo, la naturaleza opaca y altamente automatizada de la moderación de YouTube hace que una resolución similar sea menos probable.

    Balatro University, un canal de YouTube dedicado al juego, ha sido particularmente vocal sobre su experiencia, detallando cómo solo una fracción de sus videos han sido restringidos por edad, lo que destaca la aplicación inconsistente de las nuevas reglas. También han descrito el proceso desafiante y a menudo inútil de apelar estas restricciones, enfatizando la dificultad de comunicarse con una persona real en YouTube para recibir una explicación o resolución personalizada. Este “recorrido kafkiano” exacerba aún más la frustración que sienten los creadores cuyo contenido está siendo penalizado injustamente.

    LocalThunk, el creador de Balatro, ha expresado públicamente su molestia por la continua caracterización errónea de su juego. En un comentario mordaz en Bluesky, comentó sarcásticamente: “Qué bueno que estamos protegiendo a los niños de saber qué es un póker y permitiéndoles ver videos de apertura de cajas de CS en su lugar”. Esta declaración establece una comparación directa entre la restricción de edad de los videos de Balatro y el contenido fácilmente disponible en YouTube que presenta la mini-economía adyacente al juego que rodea las skins de armas de Counter-Strike, destacando lo que considera un doble rasero y un enfoque equivocado en proteger a los niños de contenido inofensivo mientras se permite que contenido potencialmente más problemático permanezca accesible.

    Esta situación con Balatro es vista por algunos como parte de una tendencia más amplia hacia una moderación de contenido más estricta y, a menudo, contundente en línea. El autor del artículo, reflexionando sobre su propia experiencia al crecer con el internet menos regulado de principios de la década de 2000, sugiere que esta “nueva ola de moderación de contenido draconiana y torpe de ‘¿no pensará alguien en los niños?’” plantea una amenaza significativa para el concepto de un internet abierto y utilizable. Trazan un paralelismo con la proliferación de leyes de verificación de identidad en ciertos estados de EE. UU., sugiriendo un cambio social más amplio hacia un mayor control y restricción del contenido en línea, a menudo bajo la apariencia de proteger a las poblaciones vulnerables.

    La aplicación de las nuevas restricciones de YouTube sobre contenido relacionado con apuestas perjudica injustamente a los videos de Balatro, a pesar de que el juego no es un casino en línea. Este alcance algorítmico excesivo, junto con un proceso de apelación frustrante, amenaza la accesibilidad abierta a Internet y destaca una tendencia preocupante de moderación de contenido excesivamente cautelosa, ejemplificada por problemas similares con las clasificaciones PEGI y las leyes de verificación de identidad.