Continuamos esta semana con nuestras historIAs veraniegas, relatos de ficción con los que exploramos algunos de los dilemas políticos y humanos que puede plantearnos la inteligencia artificial en un futuro cada vez más cercano.
En esta ocasión nos acercamos a una cuestión clave: la inteligencia artificial como infraestructura pública. Hospitales, emergencias, transporte, agua, energía o atención ciudadana podrían depender algún día de una capacidad de cómputo limitada y vulnerable. Pero ¿qué ocurre cuando no hay recursos suficientes para mantener todos los servicios? “Cero cómputo” imagina una emergencia climática en la que una decisión aparentemente técnica obliga a definir qué consideramos realmente esencial y nos recuerda que la resiliencia no depende solo de tener sistemas muy potentes, sino también de conservar alternativas, redundancias y capacidad local.
Cero cómputo
A las 16.12, el mapa del Centro Nacional de Cómputo Público perdió dos regiones y se tiñó de ámbar.
El Centro había nacido para que hospitales, juzgados, ayuntamientos y servicios sociales no dependieran de proveedores privados distintos en cada emergencia. En los informes aparecía como una nube pública federada. En la sala, era calor, cables y decisiones que no cabían en una hoja de cálculo.
—Subestación fuera de servicio —dijo alguien—. El centro norte está reduciendo carga por refrigeración.
Nuria Alarcón vio caer la capacidad disponible mientras las solicitudes seguían entrando. Hospitales. Incendios. Red de agua. Ferrocarriles. Laboratorios. Juzgados. Ágora.
Fuera, el termómetro llevaba tres días por encima de cuarenta grados. Dentro, el aire acondicionado parecía funcionar por orgullo.
—Activamos prioridad uno —ordenó.
El panel pidió que la definiera.
En los dos simulacros, cada ministerio había declarado esenciales sus sistemas y la discusión se aplazó: resolver según la emergencia. Ahora había calor, electricidad, fuego, salud y agua. No existía una columna para aquello.
Nuria protegió los modelos hospitalarios, la predicción de incendios y los agentes que equilibraban agua y electricidad. Suspendió investigación, tareas administrativas no urgentes y generación de contenidos públicos. Aún faltaba recortar.
La línea Ágora-Ciudadanía consumía una porción considerable.
Nuria comprobó la capacidad de las centralitas. El indicador decía que podían absorber el desvío. Lo comprobó una vez más antes de cerrar la ventana.
—Pásenla a modo telefónico —dijo—. Para preguntar dónde está un refugio climático no hace falta despertar el modelo más potente.
La barra volvió al verde.
Durante siete minutos pareció una buena decisión.
Entonces llamó el servicio de emergencias.
—Tenemos las centralitas saturadas.
—Refuercen operadores.
—Ya están todos.
Nuria escuchó varias llamadas. Una operadora intentaba localizar a Jamal, un hombre que solo daba su dirección en árabe y repetía el nombre de una farmacia cerrada. En otra línea, una mujer preguntaba por su autobús adaptado; nadie encontraba la reserva. En el margen aparecían cuatro funciones suspendidas: traducción, plazas, transporte, lectura fácil.
Nuria había empezado su carrera en una centralita municipal. Reconoció la pausa de la operadora: el instante en que alguien al otro lado deja de pedir ayuda y comienza a disculparse por no saber pedirla.
Nuria abrió el diagrama de dependencias. La capa aparecía clasificada como atención general. Debajo había conexiones que nadie veía en la pantalla principal.
Una responsable hospitalaria interrumpió por otra línea.
—No nos quite capacidad. Estamos reorganizando camas y priorizando pruebas.
Después entró incendios:
—El viento está cambiando. Necesitamos mantener las simulaciones.
En la mesa central alguien preguntó por los contratos industriales suspendidos. Nuria levantó una mano. Las penalizaciones podían esperar; el fuego, no. Tampoco tocó la reserva hospitalaria.
A las 16.31, los refugios seguían abiertos, pero la información se había fragmentado. Un autobús llegó casi vacío a un centro con plazas. Varias familias esperaban ante una biblioteca completa. Jamal apareció en una captura de tráfico municipal, caminando hacia el sur cuando el refugio más cercano estaba al norte. Un matrimonio empujó una silla de ruedas hasta un polideportivo y encontró la rampa cerrada por obras; el aviso solo figuraba en el sistema suspendido.
—¿Cuánto necesitamos para reactivar? —preguntó Nuria.
La estimación obligaba a recortar hospitales o incendios. Volvió a mirar el panel, como si una categoría pudiera cambiar de importancia por insistir.
Entró una llamada desde Valdearenas. La técnica municipal hablaba deprisa.
—Tenemos un modelo local para consultas básicas. No planifica rutas ni lee todos los expedientes, pero traduce y trabaja con la última copia de refugios. Si nos da un flujo mínimo de datos sobre las plazas disponibles, podemos tirar.
—¿Cuántos municipios tienen algo así?
—Los que no desmontaron los equipos locales cuando llegó Ágora.
No eran muchos.
El Centro abrió una fuente reducida de datos y desconectó funciones secundarias para mantenerla. Equipos municipales comenzaron a cargar copias en ordenadores de bibliotecas, ambulatorios y puntos de atención. Los modelos pequeños respondían peor, desconocían cambios recientes y derivaban demasiadas consultas a personas. Pero funcionaban sin despertar los grandes sistemas centrales.
Una comarca recuperó la traducción y la búsqueda básica. Otra descubrió que su copia local llevaba seis meses sin actualizarse. En un ayuntamiento imprimieron la lista de refugios y enviaron a dos policías locales a tachar a mano los que estaban llenos.
A las 16.48, la recuperación seguía el mapa de inversiones tecnológicas de los años anteriores: rápida en algunos lugares, casi inexistente en otros.
La capacidad nacional regresó lentamente cuando entró una reserva europea. Los hospitales no habían perdido servicio. Las simulaciones ayudaron a contener el incendio antes de que alcanzara dos núcleos habitados. La red de agua resistió.
A las 17.06, el sistema generó el primer balance:
Servicios críticos interrumpidos: ninguno.
Responsable de asignación: Nuria Alarcón.
En la pared contigua, el contador de atención ciudadana mostraba miles de llamadas pendientes. La ficha de Jamal apareció por fin traducida a las 17.09: había llegado a un refugio, pero no al que tenía plazas médicas.
Nuria abrió el catálogo de prioridades. No modificó el informe ni buscó una frase que justificara su elección. Añadió una categoría nueva debajo de hospitales, incendios y energía:
Infraestructura social crítica. Definición pendiente.
Antes de guardar, el sistema preguntó cuánta capacidad debía reservarle.
Nuria dejó el campo vacío.
Después de la ficción
La inteligencia artificial también es una infraestructura material: depende de centros de datos, electricidad, refrigeración, chips y redes. El relato proyecta esa dependencia hacia un servicio público que debe repartir capacidad escasa durante una emergencia climática.
El dilema no consiste solo en decidir qué aplicación importa más. También exige comprender dependencias ocultas. Una herramienta clasificada como atención general puede sostener traducción, accesibilidad, transporte adaptado o información de emergencia. Apagarla no cierra un hospital, pero puede impedir que algunas personas lleguen hasta él.
La respuesta de los municipios introduce otra lección: los sistemas más potentes no siempre son los más resistentes. Modelos locales, copias actualizadas y procedimientos de degradación pueden mantener funciones básicas, aunque también reproducen desigualdades entre territorios. Prepararse exige saber qué se puede apagar, qué debe degradarse y qué alternativas sobreviven cuando el centro falla. El problema es que, si todo se declara crítico, ninguna prioridad sirve. Reservar cómputo es una decisión política antes que técnica.
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
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La IA llega a la gestión de los parques urbanos
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IA en acción (nuestro rincón más práctico)
Herramienta de IA de la semana
Anthropic presentó a finales de la semana pasada Claude Opus 5, su nuevo modelo avanzado para programación, investigación, análisis profesional y tareas complejas que requieren trabajar de manera autónoma durante periodos prolongados. La compañía lo sitúa cerca de las capacidades de su potentísimo Fable 5, pero con un coste aproximadamente un 50 % inferior, lo que lo convierte en una opción mucho más accesible para un uso frecuente.
Entre sus resultados destaca especialmente su salto en ARC-AGI-3, una de las evaluaciones más difíciles del momento. En lugar de responder preguntas conocidas, el modelo debe explorar entornos completamente nuevos, descubrir por sí mismo sus reglas y objetivos y adaptar su estrategia mientras actúa. Opus 5 obtiene una puntuación tres veces superior a la del siguiente mejor modelo, una señal interesante de avances en aprendizaje, razonamiento flexible y capacidad para enfrentarse a problemas que no se parecen a los vistos durante su entrenamiento.
Las primeras evaluaciones independientes son incluso más positivas que la prudente presentación de Anthropic y lo sitúan entre los mejores modelos del mundo para el trabajo profesional complejo. Como siempre, les animamos a probarlo y comprobar si esas mejoras se trasladan a sus propios proyectos.
Prompt de la semana
En relación con la historIA principal, les planteamos el siguiente prompt que puede ayudar a preparar a un gobierno para estas situaciones:
Actúa como un comité nacional de gestión de crisis formado por responsables de protección civil, sanidad, energía, servicios sociales, administración digital y derechos ciudadanos.
Una emergencia climática ha reducido en un 45 % la capacidad disponible de la infraestructura pública de inteligencia artificial. Debes decidir cómo repartir el cómputo restante entre los siguientes sistemas:
— hospitales y diagnóstico;
— predicción de incendios;
— gestión de agua y electricidad;
— transporte público;
— justicia;
— atención ciudadana;
— traducción y accesibilidad;
— tareas administrativas;
— investigación pública.
Antes de decidir:
Identifica las dependencias ocultas de cada servicio.
Evalúa qué colectivos sufrirían más si se suspendiera.
Distingue entre funciones que deben mantenerse, degradarse o apagarse.
Propón alternativas humanas, locales o de menor consumo.
Presenta una tabla con: servicio, prioridad, porcentaje de cómputo asignado, modo de degradación, población afectada y riesgos de la decisión.
Finaliza explicando qué conflictos políticos y éticos no pueden resolverse únicamente mediante criterios técnicos.
Recomendación de la semana
Esta semana recomendamos la extensa entrevista que Zanny Minton Beddoes, directora de The Economist, ha realizado a Elon Musk. Más allá de la fascinación o el rechazo que despierte su figura, pocas personas concentran hoy tanta capacidad para influir simultáneamente en la inteligencia artificial, la robótica, el espacio, las redes sociales y la política.
Durante cerca de 90 minutos, Musk expone una visión tan ambiciosa como inquietante: cree que la IA podría superar la inteligencia conjunta de la humanidad en unos cinco años y conducirnos hacia una era de extraordinaria abundancia, aunque reconoce que existe un riesgo real de que el proceso termine mal. Su conclusión es que el avance ya resulta imposible de detener.
No es una conversación para asumir sus predicciones como certezas, sino para comprender la cosmovisión de uno de los actores que más está contribuyendo a convertirlas en posibles.
La conversación completa, por desgracia, está tras un muro de pago, pero el extracto que es más interesante sobre IA es el siguiente y está doblado automáticamente al español:
Meme de la semana
