Con la llegada de julio recuperamos en estrategIA una tradición que empezó casi como un juego hace dos veranos y se ha convertido en una de las formas más libres de pensar sobre inteligencia artificial, política y gobierno: las historIAs veraniegas. En 2024 y 2025 usamos la ciencia ficción como laboratorio editorial para probar qué eran capaces de imaginar los modelos de IA sobre el futuro: relatos breves, especulativos, a veces inquietantes, a veces irónicos, siempre pensados para mirar desde otro ángulo las preguntas que durante el curso analizamos con artículos, informes, recomendaciones técnicas y casos reales.
La edición de 2026 da un paso más. Ya no se trata solo de pedir a distintos modelos que escriban historias sueltas durante el estío, sino de construir un pequeño mundo común: la España de 2032, donde Ágora —un ecosistema público de agentes, registros e interfaces inteligentes— se ha integrado en muchas decisiones administrativas. No es una distopía ni una promesa tecnológica ingenua. Es un escenario de ficción (creado principalmente con Codex pero en el que han intervenido de forma conjunta cinco modelos de frontera de IA) para explorar algo muy concreto: qué ocurre cuando la IA no falla de forma espectacular, sino que funciona razonablemente bien… y aun así desplaza la responsabilidad, cambia los incentivos, reordena la atención pública o redefine lo que entendemos por supervisar, cuidar, decidir o rendir cuentas. Durante las próximas semanas, las historIAs veraniegas serán ese espacio más ligero, narrativo y experimental desde el que estrategIA seguirá haciendo lo de siempre: pensar el futuro antes de que llegue del todo. Y lo haremos sin abandonar el seguimiento de la actualidad ni nuestra parte más práctica: aunque sea verano, seguiremos al pie del cañón para traerles las noticias más relevantes —como el retraso en el lanzamiento de los últimos modelos de IA por decisión del Gobierno de EE. UU.—, herramientas, prompts y recomendaciones útiles.
La última firma
—Le quedan cuatrocientas ochenta y seis resoluciones y cuarenta y tres minutos —avisó la pantalla.
Elena Martín acercó el dedo al botón azul: Firmar lote. Lo había pulsado cientos de veces desde que Ágora llegó al Ayuntamiento de Valdearenas. Desde la última auditoría, cada lote quedaba sellado antes de la firma: partirlo obligaba a reiniciar la traza completa. Antes, una ayuda de emergencia podía tardar tres meses. Ahora, casi todas se resolvían en cuatro días y las trabajadoras sociales habían vuelto a visitar domicilios en vez de clasificar papeles.
Elena retiró el dedo cuando alguien llamó al cristal.
Una mujer sostenía una resolución impresa. Tendría poco más de treinta años y llevaba el abrigo cerrado pese al calor de la oficina.
—Me han dicho que usted la ha revisado.
Elena miró el encabezado. Samira Haddad. Ayuda municipal de emergencia para alquiler. Denegada.
—Si tiene cita, la atenderán abajo.
—La primera disponible es dentro de nueve días. El alquiler de la habitación donde estamos mis hijos y yo vence el viernes.
En el margen del papel, Samira había anotado tres turnos de limpieza, el teléfono del casero y una operación: 180 euros menos 22 del autobús.
Elena consultó el expediente. Ágora desplegó una explicación impecable: la solicitante poseía una pequeña parte de una vivienda en Villaseca; la ordenanza excluía a quienes dispusieran de otra propiedad habitable; el informe que declaraba inhabitable aquella casa había superado el plazo de validez.
—La casa era de mi abuelo —dijo Samira—. No tiene tejado.
Elena abrió el documento. Fotografías de muros húmedos, vigas partidas y cielo donde debía haber tejas. El certificado técnico estaba fechado siete meses atrás. El protocolo admitía seis.
Ágora no se había equivocado.
—Necesita un informe nuevo.
—Cuesta un dinero que no tengo. Y tardan dos semanas.
La explicación ofrecía todos los enlaces: Catastro, ordenanza, certificado, cálculo. Elena había pasado media vida buscando documentos que ahora aparecían en segundos. Aquello era, precisamente, lo que habían pedido durante años.
Recordó las carpetas apiladas antes de Ágora y el invierno en que una ayuda llegó después del desahucio que debía evitar. El sistema no había borrado a las personas: Elena había vuelto a escuchar casos enteros sin mirar una montaña de formularios.
Entonces vio una línea al final:
Revisión humana completada: Elena Martín. Tiempo de revisión: 11 segundos.
Recordó la tarde anterior. Había abierto una alerta, leído «propiedad alternativa acreditada» y continuado con el lote. Once segundos bastaban para que el sistema considerase cumplida la garantía.
La interfaz no mentía. Ella había entrado y su identificación había quedado registrada. Lo que no constaba era la montaña de resoluciones que aún la esperaba.
—Yo no revisé esto —dijo.
—Aquí dice que sí.
La jefa de servicio apareció detrás de la mampara. Miró a Samira, después el reloj de Elena.
—Podemos activar la reclamación ordinaria —dijo—. Mientras tanto, firma la remesa. Hay más de cuatrocientas familias esperando.
—Ciento doce son denegaciones.
—Y trescientas setenta y cuatro son ayudas concedidas. Si bloqueas el lote, tampoco cobran ellas.
La jefa no levantó la voz. Desde la implantación de Ágora, las quejas por retrasos habían caído y el equipo atendía el doble de casos con tres plazas vacantes. Elena conocía esos números. También sabía cuánto tardaría una revisión manual.
En la pantalla, el botón azul seguía esperando.
—Separemos las denegaciones por propiedad —dijo Elena.
—La remesa ya está sellada para auditoría —dijo la jefa—. Si la partimos, hay que anular la traza y generarla de nuevo.
—Entonces devuelvo la remesa completa.
—Elena.
—Mi nombre aparece en ciento doce resoluciones que no he leído.
Samira dobló el papel con cuidado, como si temiera romper algo más que la hoja.
—No quiero que nadie se quede sin cobrar por mi culpa —dijo—. Solo quiero que no pongan su nombre si no lo han mirado.
Elena abrió el menú de incidencias. Ágora le pidió motivo, alcance y responsable. Seleccionó supervisión insuficiente, marcó los expedientes afectados por propiedad alternativa y activó para Samira la revisión urgente. La interfaz advirtió de retrasos, posibles duplicidades y deterioro de los indicadores del servicio.
—¿Confirmar devolución? —preguntó la voz neutra.
La jefa miró la cola que comenzaba a formarse al otro lado del cristal.
—Mañana tendremos aquí a todos los que no cobren.
—Mañana podremos decirles quién tomó la decisión.
Elena confirmó.
El botón azul desapareció. En su lugar surgieron dos líneas rojas: Remesa detenida. Revisión humana solicitada. La pantalla calculó que harían falta varios días para revisar todos los casos con el personal disponible. En una concesión ya aprobada, la fecha de pago pasó de mañana a pendiente de nueva validación.
Samira abrió la boca para preguntar si aquello significaba que recibiría la ayuda.
—Significa que alguien tendrá que mirar su casa —dijo Elena.
En el contador, las resoluciones seguían pendientes. Debajo de la solicitud de revisión apareció el espacio reservado para dos firmas. La jefa permaneció inmóvil unos segundos y después acercó su tarjeta a la pantalla.
Elena leyó el documento entero antes de añadir la suya. Cuando terminó, Samira continuaba esperando, la cola llegaba ya al pasillo y Ágora había comenzado otra cuenta atrás.
Después de la ficción
Este relato imagina una Administración de 2032 mucho más rápida gracias a agentes capaces de cruzar registros, comprobar requisitos y preparar resoluciones. Esa integración todavía pertenece a la ficción prospectiva, pero el dilema ya está en marcha: las administraciones empiezan a automatizar tareas que afectan de manera directa a derechos, prestaciones y oportunidades.
La cuestión decisiva no es únicamente si el sistema acierta. Ágora aplica correctamente una regla y, aun así, puede producir una decisión injusta porque el caso real queda atrapado en una categoría administrativa. Tampoco basta con colocar a una persona al final del proceso si su intervención se reduce a abrir una alerta, mirar una etiqueta y confirmar un lote.
Ahora bien: revisar manualmente cada expediente también tendría costes. Volverían los retrasos, se bloquearían ayudas urgentes y muchas personas recibirían tarde lo que necesitan ahora. La garantía institucional no consiste en oponer automatización y humanidad, sino en diseñar umbrales, derechos de revisión y tiempos de supervisión suficientes para que una firma pueda cambiar el resultado. Una firma humana solo protege cuando no sirve para ocultar que nadie ha mirado.
Fernando Nieto Lobato
Director de Innovación Digital de la Institución Educativa ALEPH y director de la newsletter estrategIA
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Actualidad y artículos de interés
OpenAI limita voluntariamente sus nuevos modelos tras una petición del Gobierno de Trump
OpenAI restringirá temporalmente el acceso a sus nuevos modelos GPT-5.6 —Sol, Terra y Luna— después de que la Administración Trump le pidiera no lanzarlos públicamente tras una vista previa para agencias federales. La compañía ofrecerá primero una versión limitada a socios de confianza, cuyos nombres fueron compartidos con el Gobierno, y prevé una apertura más amplia en las próximas semanas. OpenAI sostuvo que este tipo de revisión gubernamental no debería convertirse en norma, porque retrasa el acceso de usuarios, empresas y defensores de ciberseguridad. El caso se suma a las restricciones impuestas a Anthropic y refleja un giro más intervencionista de Washington en la gobernanza de la IA avanzada.
ACTUALIZACIÓN IMPORTANTE: Tan sólo unas horas antes del envío de esta newsletter el gobierno de EE.UU. ha levantado los controles de exportación sobre los modelos Claude Fable 5 y Mythos 5 de Anthropic.
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IA en acción (nuestro rincón más práctico)
Herramienta de IA de la semana
La recomendación de esta semana es GLM-5.2, el nuevo modelo de la compañía china Z.ai, antes conocida como Zhipu AI. En una semana marcada por la incertidumbre sobre el acceso global a los modelos de frontera estadounidenses, GLM-5.2 ha llegado en el momento exacto: no solo como una novedad técnica, sino como síntoma de un cambio geopolítico más profundo.
GLM-5.2 es un modelo de pesos abiertos y muy altas capacidades, especialmente orientado a programación, agentes y tareas largas. Su ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens y su rendimiento en benchmarks de coding lo convierten en una de las alternativas abiertas más relevantes del momento. Se puede probar de forma gratuita en chat.z.ai
Su interés no está solo en que funcione bien. Está en que plantea una pregunta incómoda: si los modelos estadounidenses pueden quedar condicionados, de un día para otro, por decisiones políticas de Washington, ¿qué garantías reales tienen las organizaciones que construyen sobre ellos? GLM-5.2 no convierte a China en una alternativa inocente, pero sí muestra que el mercado global de la IA empieza a buscar salidas cuando la confianza en la continuidad de acceso se rompe.
Por eso un modelo abierto de esta calidad merece, especialmente tras los últimos acontecimientos, estar en el radar. De momento —y esperemos que eso no cambie—, los modelos abiertos chinos, aunque todavía estén unos meses por detrás de los modelos comerciales de frontera de EE. UU., son los que nos aseguran la posibilidad de acceder a capacidades notables de IA, además, generalmente, a un precio mucho más reducido.
Al igual que hicimos hace un par de números con Fable 5, le hemos pedido a GLM-5.2 que cree una página web (literalmente con un par de prompts y sin tanto contexto como en el caso de Fable) en la que se presente. Este es el resultado, simplemente para que vean algunas de sus capacidades:
https://presentacionglm52estrategia.netlify.app/
Prompts para GPT-5 o Gemini
En relación directa con nuestra primera historIA veraniega de 2026, les proponemos el siguiente prompt para pensar mejor uno de los grandes dilemas de la automatización pública: cuándo una decisión asistida por IA está realmente supervisada por una persona y cuándo la “firma humana” se convierte solo en una coartada burocrática.
Diseñar un protocolo de supervisión humana real
Actúa como especialista en gobernanza algorítmica y administración pública. Quiero diseñar un protocolo para que una decisión automatizada en una administración no pueda considerarse “supervisada por una persona” si esa revisión humana ha sido meramente formal.
El contexto es este: una administración usa un sistema de IA para preparar resoluciones sobre ayudas sociales, becas, sanciones, licencias u otros procedimientos que afectan directamente a derechos o prestaciones.
Devuélveme:
una definición operativa de “supervisión humana significativa”;
una clasificación de expedientes por nivel de impacto: bajo, medio, alto y crítico;
qué tipos de casos deben revisarse siempre por una persona antes de producir efectos;
qué tiempo mínimo, información contextual y capacidad de modificación debería tener quien firma;
qué indicadores de eficiencia pueden generar malos incentivos;
un modelo de trazabilidad que distinga entre “visto”, “revisado” y “decidido”;
una lista de alertas que deberían impedir la firma automática de un lote.
Termina con una tabla de 10 controles prácticos que una administración podría incorporar mañana mismo.
Recomendación de la semana
Esta semana les recomendamos este vídeo de Carlos Santana, DotCSV: “Aprende OpenClaw desde cero: instalación, primeros pasos, skills, IA en local…”. OpenClaw es una de las herramientas más interesantes del nuevo ecosistema de agentes personales: permite configurar un asistente de IA que puede funcionar en nuestros propios dispositivos, conectarse a canales como Telegram, WhatsApp o Slack y ampliar sus capacidades mediante skills.
La verdad, ojalá haber tenido una guía así de sencilla y amena cuando configuré mi OpenClaw hace unos cuantos meses. Patrocinio aparte, el vídeo es una buena puerta de entrada para quienes quieran pasar de ‘usar chatbots’ a construir asistentes capaces de ejecutar tareas reales. Además, en equipos personales potentes, este tipo de herramientas abre la puerta a la posibilidad de trabajar con modelos locales, algo especialmente interesante para quienes buscan más control sobre sus datos y sus flujos de trabajo.
Meme de la semana
Me gustó el relato