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Si buscas empleo, la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto un poco aliada y un poco enemiga. Puede ayudarte a preparar una entrevista, a adaptar tu CV a vacantes concretas, pero también puede descartar tu candidatura antes siquiera de que un ser humano haya revisado tus logros y aptitudes.

Los expertos coinciden en que su llegada cambió significativamente la forma de buscar y acceder al mercado laboral, y a medida que los modelos mejoran y se vuelven más potentes, la pregunta ya no es si un algoritmo evaluará tu candidatura, sino cómo prepararte para que lo haga a tu favor.

“El mercado laboral jamás ha sido tan competitivo”, le explica a BBC Mundo Adriana Carvajal, que trabajó como reclutadora en empresas tecnológicas como Google y LinkedIn y que desde su cuenta en Instagram da consejos sobre empleo e IA.

“El número de candidatos por oferta es, de media, 250. Y si la vacante se publica con el botón de Easy Apply de LinkedIn, la media se dispara a más de 800 candidatos por anuncio”, precisa.

“Eso provoca que para la empresa sea imposible revisar perfiles uno por uno y que, al ver ese botón, los candidatos postulen a todavía más ofertas. De hecho, LinkedIn procesa unas 11.000 candidaturas por minuto. Eso es un 45% más que el año pasado”.

Tanto si buscas cambiar de trabajo como si estás en el camino de encontrar tu primera oportunidad, estas son las principales novedades que tendrás que tener en cuenta, según los especialistas.

1. El filtrado automático ya es el estándar, no la excepción

La inteligencia artificial está transformando los procesos de reclutamiento y selección de personal al permitir que las organizaciones evalúen grandes volúmenes de candidaturas de forma más rápida y eficiente.

Los departamentos de recursos humanos pueden detectar el talento más rápido y reducir los tiempos de contratación.

Pero con la llegada del filtrado automático, los postulantes también han recurrido en masa a la IA para que les ayude a incorporar a sus CVs formatos y palabras clave que cumplan con los requisitos.

El objetivo es pasar la primera criba y conseguir llegar a una entrevista.

También postularse a un mayor número de puestos de trabajo en el menor tiempo posible, ya que podemos introducir las preguntas de la solicitud en una herramienta de IA y copiar y pegar la respuesta que nos arroje.

Los candidatos más entendidos en IA son capaces de usar los llamados sistemas agénticos o simplemente agentes, un tipo de inteligencia artificial que —más allá de ofrecer respuestas— actúa con autonomía tras darle acceso a nuestros sistemas.

Estos sistemas buscan vacantes, rellenan formularios y postulan a empleos sin necesidad de nuestra supervisión.

Numerosas empleadores advierten que esto está teniendo una consecuencia imprevista: muchas solicitudes tienen el mismo aspecto y tono.

“El resultado es un sistema roto en el que, cuanto más ruido, más hay que filtrar, y cuanto más se filtra, más candidatos se quedan por el camino y más aumenta la sensación de desespero”, dice Carvajal.

“Un CV que se destaca entre millones lo hace porque pone tus logros en valor y no solo describe lo que hacías en tu puesto anterior, sino por qué eras bueno en ellos”, añade.

2. La contratación por habilidades (skills-based hiring) gana importancia por sobre la titulación

Las tareas básicas con las que un egresado solía empezar en una compañía son las que, en la actualidad, realmente puede ahora la inteligencia artificial: recopilar información, comprobar datos en una tabla de Excel, realizar informes preliminares…

Los expertos creen que esto está haciendo que el acceso al primer empleo sea tan difícil.

“Ahí es donde la gente dice: Oh, ¿y ahora para qué estudié en la universidad? Pues para tener una base, porque la carrera solo te va a dar una visión. Una persona que está comenzando su carrera profesional tiene que entender cuál es su valor”, explica Claudia Cárdenas, headhunter y vicepresidenta de Gestión de Talento en la consultora Talent 4 Process.

Para la experta, los jóvenes necesitan diferenciarse no con un CV redactado con IA o con un título universitario, sino que “deben reflejar sus experiencias previas a la titulación como voluntariados, un negocio familiar o empleos temporarios de verano que añadan valor y muestren propósito”.

Y este es otro de los aspectos que filtra la IA.

“Antes de lanzarte a crear un CV mediocre, piensa: ¿Qué es lo que demuestra que fui un buen empleado en mi posición anterior? ¿Cómo lo demuestro con números y ejemplos?”, afirma Carvajal.

“Cuando lo tengas, hay una fórmula que se usa mucho en Big Tech y me gusta para explicar claramente tus logros que es: logré [X] medido por [Y] haciendo [Z]”, precisa.

Y recomienda: “Por ejemplo, en vez de decir trabajé con clientes, puedes decir: aumenté un 10% trimestralmente los ingresos de 15 empresas, conectando las nuevas funciones de software con sus objetivos de negocio“.

3. Prepárate para ser entrevistado por un bot

Existen muchas empresas que utilizan bots de IA para realizar la primera entrevista. Esto no tiene por qué perjudicar al candidato, pero sí necesita estar preparado no sólo las preguntas sino también la metodología.

Es importante llegar a ese momento sabiendo si la prueba consistirá en resolver un problemas técnico o si hay que hacer una presentación.

Dos investigadores, Brian Jabarian, de la Universidad de Chicago (EE.UU.), y Luca Henkel, de la Erasmus University de Rotterdam (Holanda), realizaron un experimento de campo con 70.000 candidatos que optaban a empleos reales.

Cada uno fue asignado aleatoriamente para ser entrevistado o por reclutadores humanos o por agentes de voz basados en IA. Posteriormente, seres humanos evaluaban las entrevistas y tomaban las decisiones de contratación.

El estudio reveló que los candidatos entrevistados por agentes de IA tienen una probabilidad 12% mayor de recibir ofertas de empleo.

El análisis de las transcripciones de las entrevistas mostró que los cuestionarios de la IA son más estructurados y coherentes, a la vez que se adaptan a cada candidato, lo que los investigadores asociaron a una mayor recopilación de información relevante para la contratación.

Cuando pudieron elegir quién los entrevistaría, el 78% de los postulantes prefirió un bot.

Los expertos además afirman que, para pasar filtros de la IA y destacarse por encima de los demás candidatos, es muy útil que un empleado de la empresa a la que te postulas te recomiende para una posición.

“Dedica tiempo a buscar por LinkedIn a personas que ya trabajan ahí, escríbeles a puerta fría explicando brevemente tu perfil, por qué te interesa ese puesto y pide amablemente que te referencien”, dice Carvajal

“Mucha gente se salta este paso porque es incómodo, pero tener a un empleado que sea tu aliado es tu mejor baza para que tu perfil no pase inadvertido”.

4. Cada vez más compañías se fijan en las “habilidades blandas”

Para hacer un trabajo efectivamente se necesitan lo que se denominan “habilidades duras”: el conocimiento técnico sobre el área de la que eres responsable.

Pero en un mundo laboral siempre cambiante, las menos promocionadas “habilidades blandas” pueden ser igual de importantes, si no más cruciales. Son, por ejemplo, las características y comportamientos personales que hacen a un líder fuerte o un buen miembro del equipo.

Las empresas están comenzando a darse cuenta de la importancia de estos intangibles al construir equipos diversos y exitosos, y han comenzado a incorporarlos en el filtrado por IA, aunque todavía son más los seres humanos quienes las evalúan.

Un reciente informe de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) reveló que las habilidades blandas y transversales se valoran tanto como las técnicas y desempeñan un papel crucial en la fase de selección de personal.

La comunicación efectiva con colegas, clientes y la gerencia requiere destreza e inteligencia emocional. La empatía, el trabajo en equipo y la compasión también son habilidades que caen bajo ese mismo paraguas.

Los investigadores Kimberly Seung Goulart, Jorge Rodríguez-Menés, Josep María Caroz Armayones, de la Universidad Pompeu Fabra, entrevistaron a 14 profesionales de recursos humanos para comprender los procesos de reclutamiento y captación de talento.

“A menudo, se realiza una selección inicial de los candidatos basada en competencias técnicas, exigiendo certificaciones o buenos resultados en una prueba de programación”, se lee en el estudio.

“Posteriormente, de entre este grupo se elige al candidato más idóneo basándose en las habilidades sociales y los rasgos de personalidad demostrados durante las entrevistas”.

5. La importancia de conocer bien la empresa a la que te postulas

Cada vez más las empresas buscan candidatos que no solo lleguen por la descripción del trabajo, el sueldo o el horario, sino también por aspectos específicos relacionados con la cultura de la compañía. Y la IA ha permitido filtrar con más eficiencia esos valores particulares durante el proceso de selección.

Por eso, dos compañías de un mismo sector pueden filtrar de forma completamente distinta una misma vacante, y esto es importante saberlo a la hora de postularse a un puesto en sitios web o aplicaciones que son utilizadas por muchas empresas.

“Si acudimos a una plataforma de ofertas de empleo, hay 50 millones de anuncios y a cada una se apuntan 300 personas, muchas de las cuales probablemente no encajen. Entonces es una pérdida de tiempo brutal para todos”, le explica a BBC Mundo Toni Gimeno Solans, consultor y formador de atracción de talento en Barcelona.

Para Gimeno, lo más importante es que los candidatos tengan clara su propuesta de valor para la compañía haciendo la tarea antes de postularse, por ejemplo, escribiéndole a la empresa para saber con más claridad y precisión por qué deberían contratarte a ti o por qué te gustaría trabajar allí.

En resumen, el creciente protagonismo de la IA en la selección de personal plantea —según los expertos de la Organización Internacional del Trabajo (OIT)— nuevos desafíos para quienes buscan empleo, especialmente los jóvenes, y la preparación y el apoyo que reciban es clave.

“Cada vez hay más ruido en torno de la IA”, le dice a BBC Mundo Sukti Dasgupta, directora del Departamento de Empleo, Competencias y Empresas Sostenibles de la OIT.

“Debemos redoblar la inversión en competencias, aprendizaje permanente y protección social para que los jóvenes puedan adaptarse a los cambios. El progreso tecnológico, incluida la IA, debe beneficiar a los jóvenes, no perjudicarlos”, concluye.

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Ante un objetivo, evalúan soluciones y deciden cuál es la mejor, planifican, se coordinan y la ejecutan con enorme eficacia. Enormísima. Tanto, que preocupan a muchos expertos.

Se llaman agentes de inteligencia artificial (IA) y aunque a nivel técnico no existe una definición única de qué son, un consenso es que son sistemas que pueden pensar, actuar, iterar (autocorregirse).

Su nivel de autonomía es tal que, según algunos expertos, incluso podrían acceder por su cuenta a sistemas que contienen datos sensibles.

Algo así ha ocurrido en Australia.

El primer ministro de ese país, Anthony Albanese, afirmó este jueves que un agente de IA desarrollado por OpenAI “se infiltró” en un portal de estadísticas del gobierno.

Según explicó, el sistema accedió sin autorización a una web que contenía datos “no confidenciales” de Medicare, el sistema público de salud del país.

Albanese añadió que otros tres sistemas gubernamentales podrían haberse visto afectados, aunque no ofreció más detalles.

La brecha de seguridad ocurrió en junio, pero OpenAI no la detectó hasta agosto y no informó al gobierno australiano hasta el 10 de septiembre.

La empresa asegura que no hay indicios de que se haya accedido a historiales médicos de pacientes. En un comunicado, señaló que el incidente se identificó durante una “revisión exhaustiva” de “actividad no alineada del modelo”.

Según expertos, el incidente en Australia sería el primer caso conocido en el mundo de una intrusión en un organismo gubernamental atribuida a agentes de inteligencia artificial.

Este incidente ha vuelto a poner el foco en las capacidades de este tipo de sistemas.

Y es que su poder de análisis y de toma de decisiones marca la diferencia frente a programas anteriores, diseñados principalmente para automatizar tareas específicas.

Cada vez más, estos sistemas se están integrando en múltiples sectores, en muchos casos sin intervención humana directa.

“A un agente de IA le especificas una tarea, algo más parecido a lo que le pedirías a un colaborador humano”, explica Ricardo Carrión, experto en ciencias computacionales y desarrollador de este tipo de sistemas en la firma Mega.

“Su objetivo es operar con cierto grado de autonomía, que puede ser total o con supervisión humana”, añade.

Esa autonomía es precisamente lo que está alimentando el debate dentro del sector tecnológico.

Algunos investigadores y responsables de desarrollo han advertido que las empresas podrían estar creando sistemas agenciales sin controles suficientes para evitar comportamientos no deseados.

En los últimos meses, compañías como OpenAI o Anthropic han reconocido episodios de comportamientos inesperados en este tipo de sistemas, lo que ha reforzado las llamadas a una mayor regulación y supervisión.

Mucho más que un chatbot

“Un chatbot tradicional, que es a lo que ya muchas personas estamos habituadas, lo que hace es responderte a tu prompt [instrucción, pregunta, comando]”, dice Carrión.

Es el uso común que muchos le dan a los chatbots de ChatGPT, Claude y Gemini.

La diferencia con un agente es que al recibir un objetivo (como una tarea a completar o una decisión a tomar), tiene cierta autonomía para decidir y autoridad para actuar.

Hay cuatro componentes básicos que usan los agentes de IA.

Uno es el modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), que funciona como un “cerebro” del agente. Son los mismos LLM que usan los chatbots y que aportan la capacidad para procesar una enorme cantidad de información.

Otro es la memoria que le dotan al agente, que le permite almacenar y poner en una “caja de contexto” la información, tanto a corto como a largo plazo. Esta memoria se apoya en bases de datos y arquitecturas especializadas para “recordar” lo que sabe.

Una tercera dotación son las herramientas o plugins que le permiten interactuar tanto en el mundo digital, como en el mundo físico. Pueden ser desde las famosas APIs (Interfaz de Programación de Aplicaciones) hasta software de cálculo, compiladores de código o navegadores y motores de búsqueda web.

Y un cuarto componente es el módulo de planificación: es el componente que permite al agente descomponer problemas complejos en subpasos, evaluar alternativas y definir qué estrategia seguir.

Es esta capacidad de planificar y seleccionar herramientas lo que le otorga su autonomía operacional.

¿Cómo se crean?

Un usuario común que usa chatbots puede llegar a crear sus propios agentes, pero no en el modo chat de Claude, Gemini o ChatGPT, sino en los llamados “modo co-work” o colaborativos, que ofrecen mediante suscripción esas y otras plataformas, por ejemplo.

“Si tú das exactamente el mismo prompt en modo chat, el chatbot lo que hace es tratar de responderte lo más rápido posible con base en su acervo de información”, explica Carreón.

“Pero en modo co-work, asume que es un que tú le estás pidiendo algo agéntico y va a interpretar el prompt, definir los pasos a seguir e implementar un plan de cómo atacar el problema”, agrega.

“Muchas veces te hace preguntas antes de empezar para terminar de pulir ese plan y entonces empieza a actuar como un agente y a veces despliega subagentes y, dependiendo de qué tan complejo sea el trabajo, puede tardarse media hora, una hora o hasta un día”, continúa.

El agente puede apoyar a su creador en tareas básicas, como pedirle que se conecte al correo electrónico personal, lea e interprete mensajes, maneje la agenda, haga pedidos y entregue informes.

Pero en un nivel más especializado requerirá de la “ingeniería de prompts” en la que los expertos hacen una serie más detallada de objetivos, bases de datos a conectar y uso de API más especializadas.

Según estudios, los agentes de IA han demostrado tener una efectividad de hasta 96%, algo muy superior a la capacidad humana al momento de completar una tarea en tiempo y forma según las instrucciones.

En consecuencia, muchas empresas están mirándolas como una alternativa para completar tareas en diversos ámbitos comerciales, académicos o científicos, entre otros.

En las compañías de telecomunicaciones actuales, dice Carreón, el primero que te va a responder cuando tienes un inconveniente, ya sea que te comuniques por WhatsApp o por voz, “es un agente de IA, no un ser humano”.

Este “va a tratar de ejecutar una serie de procesos, que implican leer información de las API y tomar acciones para, en la medida de lo posible, reestablecerte un servicio”.

Además del sector de los servicios, ya hay agentes virtuales en muchos ámbitos.

“Si tienes una fábrica y quieres una prevención de incendios que vaya más allá de los sensores, podrías también tener cámaras que estén alimentando a un agente que esté en todo momento viendo la señal”, ejemplifica Carreón.

“Las podría estar revisando un ser humano, pero es más fácil que se distraiga por alguna cosa o no esté el 100% del tiempo totalmente concentrado en la imagen”, continúa el experto.

“Un agente de IA no se distrae y puede enviar una alerta a los operadores humanos. Eso puede salvar vidas humanas y materiales”.

Aunque tienen alta efectividad, en el estado actual del desarrollo de la IA también han mostrado que la misma disminuye progresivamente ―‍incluso alrededor de 50%―‍ dependiendo del número de objetivos diversos que tengan que cumplir.

De ahí que no son robots que puedan resolverlo todo ni todo el tiempo.

Los agentes que se “aliaron” (para mal)

En las últimas semanas, el mundo de la IA ha entrado en un debate sobre qué tan rápido está avanzando su desarrollo y si los humanos podrían perder el control sobre ella con consecuencias perjudiciales para la sociedad.

Uno de los casos más comentados surgió después de que OpenAI reveló que algunos de sus modelos de IA más avanzados se descontrolaron y hackearon Hugging Face, uno de los mayores centros del mundo para compartir modelos de inteligencia artificial, logrando acceder a algunos sistemas internos de la empresa.

Alex Mallen, un analista de la firma Redwood Research que revisó qué hicieron los agentes de la IA, dice a la BBC que lo que le “sorprendió” e incluso “asustó” fue el grado de coordinación con el que estos agentes “intentaban socavar los mecanismos de supervisión y evaluación de OpenAI”.

“Lo grave de lo que pasó aquí es que estos agentes buscaban completar objetivos a largo plazo que OpenAI no tenía la intención que completaran y fue un avance bastante sorprendente en términos de escala: hubo 1.200 agentes involucrados solo en este incidente”, explica.

“Y creo que lo que me da bastante miedo es que, dentro de 6 o 12 meses, no sería muy sorprendente que un incidente como este terminara con la imposibilidad de desactivar a los agentes, ya que, si hubieran sido un poco más estratégicos, podrían haber establecido una especie de presencia rebelde permanente dentro de OpenAI”, añade.

Episodios como este y otros hipotéticos han llevado a numerosos especialistas del campo de la IA a preguntarse si realmente las empresas que desarrollan IA, como OpenAI o Anthropic, tienen bajo control el avance de esta tecnología.

Incluso han llegado a evaluar que existe en este momento un 10% de probabilidades de que la IA ataque a la humanidad.

“Esta es una de las primeras demostraciones en el mundo real de exactamente aquello sobre lo que los expertos en IA que piensan en la seguridad han estado advirtiendo desde hace, literalmente, décadas”, dice el profesor Stuart Russell, un experto de la Universidad de California en Berkeley.

Russell se refiere en concreto agentes persiguiendo “objetivos que no están alineados con lo que los humanos queremos que lleven a cabo, acciones en las que tal vez no podamos interferir, ni prevenir, ni siquiera comprender”.

“Ninguno de esos 1.200 agentes, delató jamás a los demás y dijo: ‘Oh, estamos haciendo algo malo’. Todos lo mantuvieron en secreto, borraron las pruebas de lo que estaban haciendo y esto, creo, es realmente una consecuencia inevitable de la forma en que estamos construyendo los sistemas de IA hoy en día”, sostiene.

Luego de esto es que los líderes de OpenAI, Anthropic, Google y otras grandes firmas de IA han declarado que es necesario avanzar más lento en el desarrollo para crear salvaguardas y un “alineamiento” a los objetivos humanos.

“Hoy en día tenemos muchas empresas e instituciones que tienen sus sistemas tradicionales no tan protegidos, sin una estrategia fuerte de ciberseguridad. Y estos modelos más avanzados son buenos detectando vulnerabilidades”, opina Carreón.

“Entonces, muy fácilmente, pueden ser utilizados por hackers contra empresas de todo tipo o instituciones gubernamentales y hackear infraestructura, como las compañías eléctricas o cosas más fuertes”, continúa.

A diferencia del mundo del hackeo del pasado, en la actualidad no hace falta haber desarrollado una gran experiencia en esto.

Según Carreón, “tradicionalmente un hacker era un técnico muy brillante, que descubría vulnerabilidades. Ahora puede ser una persona común y corriente con un buen agente”.

Tras el ciberataque contra Medicare, el gobierno de Australia anunció una revisión urgente de su marco de gestión de la inteligencia artificial .

Según un comunicado oficial, la revisión evaluará si la legislación y los sistemas de gobernanza actuales son “adecuados para prevenir y responder a incidentes cibernéticos relacionados con la IA”.

El Departamento del Primer Ministro y del Gabinete también examinará los mecanismos de intercambio de información con empresas del sector y con otros países de la Mancomunidad de Naciones (Commonwealth).

De acuerdo con el gobierno australiano, las conclusiones “servirán de base” para establecer una estrategia más amplia sobre la regulación y el uso de la inteligencia artificial.

Con información del podcast BBC Inside Science.

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El panorama de la literatura en Francia está conmocionado después de que se acusara a un autor canadiense-haitiano, considerado una promesa del género, de usar inteligencia artificial (IA) para escribir su primera novela.

Thélyson Orélien, de 38 años, acaba de recibir el Premio de Novela Fnac, el primero de la temporada de galardones literarios, por su obra C’était ça ou mourir (“Era eso o morir”).

También es finalista de los premios anuales más prestigiosos de la lengua francesa, el Goncourt y el Renaudot, que se entregarán próximamente.

Pero el martes, un grupo poco conocido llamado Balance ton Claude (“Denuncia a tu Claude”, en referencia al asistente de IA de Anthropic) dijo que el libro fue escrito “casi en su totalidad” por IA, una acusación que el autor negó después.

“Probamos varios pasajes, de diferentes partes del manuscrito, y llegamos al mismo resultado: 100% IA”, dijo el grupo en X.

Las dudas de la acusación

Según el grupo, de cuyos miembros se sabe muy poco, la detección fue realizada por un programa llamado Pangram, que, según afirman, es “de lejos el más preciso”, con una probabilidad casi insignificante de cometer un error.

Orélien, que nació en Haití y se mudó a Montreal en 2010, negó inmediatamente la acusación.

“Siempre me han apasionado la creación y la literatura. No veo por qué me sentiría obligado a usar una máquina”, le dijo al periódico Libération. Añadió que está “recopilando un expediente” con su editor para demostrar que él fue el autor auténtico del libro.

“Mis tradiciones son haitianas y caribeñas. Las imágenes, las repeticiones y los ritmos son la palabra viva, son míos”, defendió.

La editorial Grasset también salió en su defensa, diciendo que las acusaciones “son terriblemente perjudiciales para un escritor con una historia de vida excepcional”, cuya “obra de creación es original y poderosa”.

La novela narra la historia de un profesor que huye de la violencia de las pandillas en Haití y sus aventuras antes de llegar finalmente a Canadá, donde redescubre “el derecho a respirar sin miedo”.

La polémica recuerda la controversia en torno a “La serpiente en la arboleda”, del escritor trinitense Jamir Nazir, cuyo premio de cuento de la Commonwealth fue retirado inicialmente en julio por las acusaciones de que había sido escrito con inteligencia artificial generativa.

Luego el premio fue otorgado de nuevo, después de que los organizadores declararan estar satisfechos con la autenticidad del escrito.

Los críticos de Pangram y otras herramientas de detección de IA alegan que no son fiables, porque diferentes programas tienden a dar resultados distintos cuando analizan los mismos textos.

Estas herramientas no saben quién ni qué escribió un texto. En cambio, buscan patrones comunes en la escritura generada por IA, pero esos patrones también pueden aparecer en textos escritos por humanos.

Las investigaciones han revelado que los detectores de IA pueden marcar erróneamente la escritura humana como generada por IA y, también, pasar por alto textos producidos por inteligencia artificial, especialmente si han sido editados o parafraseados.

Programas para reconocer texto de IA

Algunos también afirman que los programas están diseñados en torno al uso de un lenguaje estandarizado (inglés o francés) y, por lo tanto, no pueden interpretar con precisión textos que utilizan lenguas de lugares como el Caribe.

Pero los escritores de Balance ton Claude afirmaron que se ha demostrado que Pangram solo se equivoca al interpretar un texto generado por IA una vez de cada 24.400.

Los detectores más recientes ya no comparan texto con texto para comprobar si hay plagio.

En cambio, analizan probabilidades y estadísticas para ver si ciertos patrones lingüísticos delatan el uso de inteligencia artificial.

A medida que la IA se normaliza cada vez más, la polémica en torno a la novela alimentará el debate sobre qué combinación de creatividad humana e IA se considera aceptable: es perfectamente posible que los escritores generen IA y luego la adapten, o, a la inversa, que escriban un texto original y luego le pidan a la IA que lo revise.

Orélien nació en 1988 en la ciudad de Gonaïves, en el norte de Haití.

Su primera obra, antes de abandonar su país natal, consistió principalmente en textos poéticos, y más tarde, en Canadá, trabajó como periodista.

La novela, descrita por su editorial canadiense como el mayor éxito de ventas en 60 años, se traducirá a unos 20 idiomas.

Orélien declaró al diario Libération que el primer borrador del libro se escribió en 2019, mucho antes de que los programas de IA para generar texto estuvieran disponibles para el público en general.

Este artículo fue escrito originalmente en inglés y usamos una herramienta de inteligencia artificial para traducirlo. Un periodista de la BBC revisó el texto antes de su publicación. Más información sobre cómo usamos IA.

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La empresa DoorDash acordó pagar una compensación de US$131,5 millones a una agencia reguladora de la ciudad de Nueva York después de que el gigante de las entregas de comida admitiera que no pagó correctamente o a tiempo a miles de trabajadores.

“En pocas palabras, metimos la pata”, dijo DoorDash. “Nuestros fallos significaron que algunos repartidores de DoorDash recibieron pagos inferiores a los que les correspondían o los recibieron con retraso”.

El acuerdo con el Departamento de Protección al Consumidor y al Trabajador de la ciudad se produce tras una investigación sobre infracciones salariales.

Una parte importante de la compensación está relacionada con la forma en que DoorDash calcula el pago por el tiempo que los repartidores pasan esperando pedidos.

El acuerdo representa un nuevo capítulo en la disputa continua entre las llamadas plataformas de la economía colaborativa (gig economy, en inglés) y las autoridades municipales.

Empresas como Uber Eats y Grubhub han chocado repetidamente con los funcionarios de la ciudad por cuestiones relacionadas con las propinas, los salarios mínimos y los requisitos de intercambio de datos.

La mayor parte de la compensación de DoorDash, unos US$83 millones, está destinada a resolver un desacuerdo sobre cómo calcular el pago por el tiempo que los trabajadores permanecen conectados a la aplicación entre una entrega y otra.

Tipo de remuneración

La remuneración por el tiempo de inactividad entre pedidos es uno de los principales puntos de conflicto en el sector.

Tradicionalmente, las aplicaciones solo pagaban a los repartidores durante las entregas activas, pero la normativa de Nueva York exige compensar todo el tiempo que permanecen conectados a la aplicación.

DoorDash, con sede en San Francisco, atribuyó la situación a los “complejos” cambios en el salario mínimo del estado de Nueva York introducidos en 2023.

Bajo la histórica norma de salario mínimo para los trabajadores de reparto que operan mediante aplicaciones, los sueldos varían según el condado, las propinas y el número de personas empleadas por la empresa.

DoorDash también señaló que fallos técnicos y las rutas de entrega con múltiples paradas provocaron que la empresa pagara menos de lo debido a algunos repartidores o retrasara sus salarios.

La compañía afirmó: “Aunque estos errores no fueron intencionales, eso no significa que sean aceptables”.

DoorDash aseguró que los trabajadores locales ganan, en promedio, alrededor de US$30 por cada hora activa de trabajo. También indicó que ya corrigió los errores de software responsables de los problemas.

La empresa señaló que los fallos afectaron a aproximadamente 264.000 trabajadores, aunque insistió en que los problemas impactaron a menos del 1% de todas las transacciones realizadas localmente.

Errores sistémicos provocaron que unos US$6,6 millones en salarios nunca llegaran a los repartidores, mientras que otros US$5,7 millones se pagaron con días o incluso semanas de retraso.

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Harald Hauglin es un hombre de estatura imponente, una barba con canas, gafas de montura fina y una sonrisa pícara.

Cuando lo conocí en septiembre de 2024, en el bolsillo de su chaleco de alta visibilidad —de uso obligatorio— llevaba un parche en el que se veía un conejo blanco corriendo con un reloj, como el de “Alicia en el país de las maravillas”.

Hauglin es el ingeniero jefe de metrología de tiempo y frecuencia en el Servicio de Metrología de Noruega, o sea, la entidad gubernamental encargada de garantizar la precisión de las mediciones en el país.

Pero Hauglin también es conocido como el “nerd de las auroras boreales”, un apodo que surgió hace dos años, en el evento Jammertest.

Organizado anualmente por las autoridades noruegas, Jammertest es un festival de hacking al aire libre que se celebra en una isla remota, 300 km al norte del Círculo Polar Ártico.

Su objetivo es sencillo pero asombroso: usar señales satelitales para alterar el tiempo mismo y comprobar si los receptores de dispositivos tan diversos como relojes hasta drones pueden resistir la presión.

En el núcleo de este experimento se encuentra una tecnología que sustenta gran parte de nuestro mundo digital moderno: el sistema global de navegación por satélite (o GNSS, por sus siglas en inglés).

Marcando el tiempo

Tendemos a pensar en las redes de satélites, como el GPS, principalmente como herramientas de navegación.

Sin embargo, cumplen otra función igualmente importante: transmiten señales horarias de altísima precisión.

Las redes eléctricas, las infraestructuras de telecomunicaciones, los mercados bursátiles, los servicios de transporte y muchos otros sectores dependen de la sincronización que proporciona el GNSS.

Pero esta dependencia de las infraestructuras en el GNSS también genera un “talón de Aquiles”.

Las señales de los satélites son débiles y pueden verse anuladas o secuestradas por otras señales más potentes y de naturaleza maliciosa.

Desde que Rusia lanzó su invasión a gran escala en Ucrania, este tipo de interferencias han aumentado drásticamente.

Los efectos más evidentes se han observado en el ámbito de la aviación.

En mayo de este año, un avión de la Real Fuerza Aérea de Reino Unido sufrió interferencias en la señal GPS cerca de la frontera rusa.

En septiembre de 2025, la Agencia de Transportes de Suecia aseguró que este tipo de interferencias se habían convertido en algo cotidiano.

El gobierno de Noruega es ahora uno de los muchos que se preparan para un escenario en el que el GNSS podría convertirse en una vulnerabilidad estratégica.

¿Es posible, entonces, prepararse ante un ataque dirigido contra nuestra propia percepción del tiempo y el espacio?

Cada año, decenas de ingenieros, físicos y funcionarios se desplazan al Círculo Polar Ártico para averiguarlo.

Jammertest, la prueba más grande

El escenario de Jammertest es el pueblo de Bleik, en Andøya, una isla diminuta y remota que suele utilizarse para estudiar la aurora boreal.

Este pintoresco lugar recuerda a un campamento de verano de ingeniería. El impresionante paisaje ártico y el bufé diario de waffles contribuyen a su atractivo. Sin embargo, su propósito es sumamente serio.

Cuando visité Jammertest, el evento apenas cumplía su tercer año oficial, aunque la idea de probar receptores GNSS comerciales para observar su reacción ante interferencias intensas —aunque artificiales— no es nueva.

Durante años, el ejército de EE.UU. ha realizado pruebas en el Polígono de Misiles de White Sands (Nuevo México) para analizar cómo responden los receptores cuando se manipula el GNSS.

Pero estas pruebas están estrictamente controladas, incluso en lo que respecta a los datos que pueden divulgarse después de que suceden.

Noruega adopta un enfoque diferente: basa el evento en las competiciones de hacking ético tan populares en el sector tecnológico, en las que los expertos buscan vulnerabilidades en la seguridad informática para mejorar el sistema.

Un aspecto fundamental es que estas pruebas se llevan a cabo abiertamente, a la vista de cualquier visitante de Andøya, y los participantes comparten los resultados con otros asistentes —tanto gubernamentales como comerciales— durante la última noche del evento.

Durante los días que asistí al Jammertest 2024, me senté junto a Hauglin en el Centro Comunitario de Bleik, tratando de no derramar café sobre el costoso equipo electrónico mientras él y sus colegas lanzaban ataques simulados.

La tarea consistía en enviar información falsa a receptores instalados en todo tipo de dispositivos, desde aviones y automóviles hasta maquinaria industrial, indicando dónde se encontraban y, a menudo, en qué momento.

Imagínalo de esta manera: si estuviera leyendo este artículo en Londres en septiembre de 2026, la manipulación del GNSS le proporcionaría información falsa indicando, por ejemplo, que te encuentras en Lima y que es septiembre de 2017.

Las principales amenazas

Existen dos tipos principales de interferencia GNSS.

El primero es el jamming, que consiste en saturar las señales hasta dejar el servicio inoperativo.

El segundo es el spoofing, que implica el secuestro de las ondas de radio para proporcionar una ubicación y una hora falsas a un receptor GNSS.

Los ataques más peligrosos al GNSS vienen en dos circunstancias.

El primer riesgo importante es el jamming extendido, una anulación total y sostenida de la señal GNSS, lo suficientemente larga como para agotar los sistemas de respaldo del tiempo y, con eso, provocar una cascada de problemas a medida que se desmorona la sincronización digital que articula nuestro mundo moderno.

El tiempo que una red eléctrica —o cualquier sistema digital moderno— puede mantenerse sincronizada sin acceso a GNSS depende de cuánto dinero haya estado dispuesta a invertir un gobierno o empresa en instalar la infraestructura física que, de otro modo, resultaría innecesaria gracias al GNSS.

En gran medida, una infraestructura así consiste en una combinación de relojes terrestres y cables de fibra óptica para transmitir la señal horaria con precisión extrema.

El segundo escenario, aún más grave, es un ataque de spoofing sofisticado y de desarrollo lento que pasa inadvertido y no se contiene. Por consiguiente, impide que se activen los sistemas de respaldo.

Se trata, en esencia, de un ataque furtivo basado en la manipulación temporal que podría desestabilizar los sistemas digitales de un solo golpe.

Ambos tipos de ataque tienen como objetivo la señal horaria del GPS e implican niveles de manipulación o interferencia sumamente sofisticados y potentes, comparables a los ataques cibernéticos más complejos.

Son también el tipo de ataques que Hauglin y el Servicio de Metrología —junto con numerosas empresas que ofrecen servicios de sincronización horaria industrial— se reúnen para poner a prueba en Andøya.

El objetivo es analizar cómo podrían resistir los grandes sistemas digitales a corto plazo tras un ataque, según me comentaron varias personas.

Por ejemplo, determinando cuánto tiempo tienen las redes eléctricas y las redes móviles antes de que la situación empiece a fallar gravemente.

Engañar al tiempo y el espacio

Durante la primera tarde del Jammerfest 2024, se realizaron dos vuelos de prueba: uno con un helicóptero de rescate noruego y otro con una avioneta pilotada por un miembro de Eurocontrol, el organismo europeo de seguridad aérea.

Pude ver cómo la manipulación de las señales GNSS le suministraba información falsa a los receptores de ambas aeronaves, generando trayectorias que no correspondían a la ruta real seguida por los pilotos.

En el sistema de seguimiento de vuelos, la posición del helicóptero parecía moverse describiendo innumerables espirales frenéticas y superpuestas, como un garabato nervioso sobre el papel: maniobras que un helicóptero no realizaría ni podría realizar en la vida real.

Más tarde, el sistema mostró cómo el avión de pruebas de Eurocontrol trazaba en el cielo extrañas figuras plagadas de giros bruscos y violentos.

Pero, en realidad, la aeronave estaba describiendo amplios y elegantes círculos sobre la localidad.

A la mañana siguiente, vi a Hauglin llevar a cabo una interferencia más sofisticada.

Durante 40 minutos, él y sus colegas fueron aumentando gradualmente la potencia del equipo de suplantación de señal, reforzando la señal señuelo: el equivalente electromagnético de saturar lentamente un sistema antes de que este detecte anomalía alguna.

Como cocinar una rana a fuego lento.

A medida que se intensificaba la transmisión de la antena furtiva, una pantalla montada en la pared sobre nosotros mostraba la zona en Google Maps.

Poco a poco, el indicador que señalaba nuestra ubicación se desplazaba de forma engañosa hacia el mar de Noruega.

El tiempo como arma

El impacto en los relojes era difícil de percibir sin equipos complejos.

Para rastrear el “desplazamiento” causado por las interferencias (la manera en la que un reloj sincronizado por GNSS puede llegar a desviarse gradualmente de la hora real) era necesario comparar la hora del GPS con una referencia temporal ininterrumpida.

Tal referencia llegaba a través de cables de fibra óptica extendidos hasta un receptor GNSS situado al otro lado de una montaña, donde estaba a salvo de interferencias.

Vi por encima del hombro de Hauglin mientras me mostraba un gráfico que registraba la desviación del reloj manipulado respecto a la hora de referencia, todo medido en nanosegundos.

Como dijo Hauglin, el problema es que tendemos a dar el tiempo por sentado, y ciertamente no nos gusta pensar en él como un arma.

¿Se pueden detener los hackeos?

Constantemente se proponen o desarrollan nuevas opciones para reemplazar o reforzar los sistemas GNSS.

¿Recuerdas el conejo en la camiseta de Hauglin? Además de ser una referencia al personaje de “Alicia en el país de las maravillas” de Lewis Carroll, también representa a White Rabbit (Conejo Blanco), un sistema de sincronización de precisión desarrollado en el CERN (Suiza) capaz de proporcionar una precisión temporal inferior a un nanosegundo.

Este y otros sistemas de sincronización suelen sustituir la dependencia de los satélites por cables de fibra óptica y relojes atómicos de referencia.

Además, son mucho más difíciles de hackear.

Sin embargo, casi todas las personas con las que hablé coinciden en que no existe un único sistema alternativo capaz de igualar todos los servicios que ofrecen actualmente los sistemas GNSS.

“No existe una solución mágica. Por eso se necesita una combinación de sistemas”, afirma Dana Goward, quien, como cofundador de la Resilient Timing and Navigation Foundation, lleva desde 2013 abogando por políticas de protección del GPS.

En 2024, Goward me comentó que, en su opinión, el spoofing solo va a empeorar (“es barato y fácil”, dijo) y que uno de los mayores riesgos podría provenir de los propios sistemas GNSS.

En junio de 2026, esos temores se materializaron cuando un grupo de expertos advirtió que satélites rusos habían emitido interferencias desde el espacio, perturbando las señales de GPS en toda Europa durante breves periodos.

En el pasado, las interferencias en los sistemas GNSS se limitaban a una región o a una zona fronteriza, ya que las señales de radio procedentes de la Tierra tienen un alcance limitado.

Ahora, al provenir las interferencias también desde arriba, ningún lugar ni nada quedará fuera de su alcance.

Dado que gran parte del evento Jammertest para los escandinavos consistía, implícitamente, en prepararse ante el riesgo de algún tipo de ataque por parte de Rusia, me resultó algo curioso que la edición de 2024 se celebrara de forma tan abierta.

El nivel de seguridad y la presencia de los servicios de inteligencia noruegos fueron discretos.

Sin embargo, esa apertura también forma parte de su propósito.

“¿Se trata también de demostrar que se están volviendo más resilientes y que están afrontando la situación?”, le pregunté a Tomas Levin, ingeniero superior de la administración de carreteras y uno de los organizadores de Jammertest.

“Por supuesto”, respondió. “Así que venga, Rusia, adelante”.

Esta es una adaptación al español de un artículo de BBC Future. Para leer la versión original, en inglés, haz clic aquí.

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