DeepSeek ha confirmado que su modelo insignia V4-Pro mantendrá de forma permanente un descuento del 75% sobre su tarifa original, una decisión que redefine las reglas del mercado. La medida, inicialmente temporal hasta finales de mayo, busca consolidar su posición frente a gigantes como OpenAI y Anthropic.

En un comunicado oficial, la empresa detalló que los nuevos precios parten de 0,025 yuanes (aprox. 0,0035 USD) por millón de tokens en modo caché, escalando a 3 yuanes (0,42 USD) para entradas sin caché y 6 yuanes (0,85 USD) para salidas. Estas tarifas son hasta un 80% más bajas que las de modelos equivalentes en Occidente, según análisis de AI Price Index 2024.

El precedente que explica la estrategia de DeepSeek: la guerra de precios de 2021 en la nube

El movimiento de DeepSeek no es el primero en su tipo, pero sí el más agresivo en el sector de la IA. La última vez que una empresa tecnológica aplicó descuentos tan drásticos de forma permanente fue en 2021, cuando AWS (Amazon Web Services), Google Cloud y Microsoft Azure recortaron hasta un 60% los precios de sus servicios de almacenamiento en frío en menos de seis meses. Aquella batalla, desencadenada por la entrada de competidores asiáticos como Alibaba Cloud, terminó con una caída del 40% en los márgenes de beneficio para los gigantes occidentales en solo dos trimestres, según informes de Synergy Research Group. DeepSeek parece estar replicando —y superando— esa estrategia, pero en un mercado aún más volátil.

Hay dos diferencias clave que hacen este caso más disruptivo. Primero, en 2021 los descuentos se aplicaron a servicios de commodity (almacenamiento), mientras que ahora afectan a un producto de alto valor añadido: modelos de lenguaje de última generación. Segundo, AWS y Google tenían entonces márgenes operativos superiores al 30%, mientras que DeepSeek, como startup, opera con un modelo de crecimiento a pérdida respaldado por fondos estatales chinos. Esto le permite sostener precios que, para sus rivales, serían insostenibles. De hecho, según filtraciones de The Information en abril, Anthropic gasta 1,2 dólares en computación por cada dólar que ingresa con Claude 3, lo que explica por qué no puede igualar esta oferta sin riesgo de quiebra.

El otro factor crítico es el coste de inferencia en China. Mientras que en EE.UU. el precio medio por hora de un cluster de GPU NVIDIA H100 ronda los 30-40 USD (según datos de Jon Peddie Research), en centros de datos chinos como los de Chindata Group o GDS Holdings el mismo recurso puede conseguirse por 18-22 USD, gracias a subsidios eléctricos y acuerdos con fabricantes locales como Moore Threads. Esto le da a DeepSeek una ventaja estructural que ni siquiera los recortes de Meta o Mistral pueden contrarrestar a corto plazo.

¿Hacia un oligopolio asiático en IA?

La jugada de DeepSeek no es solo comercial, sino geopolítica. Si Occidente no responde con innovación —no con guerras de precios—, el centro de gravedad de la IA podría desplazarse definitivamente a Asia en menos de dos años. La pregunta ahora es si Sam Altman (OpenAI) o Dario Amodei (Anthropic) están dispuestos a quemar caja para competir en este terreno, o si cederán el mercado de bajo coste a actores chinos mientras se enfocan en segmentos premium. El precedente de la nube sugiere que, una vez perdida la batalla de precios, recuperar cuota es casi imposible.

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Las interrupciones masivas en plataformas de inteligencia artificial ya no son excepciones, sino un patrón que expone la fragilidad de infraestructuras críticas. Desde el colapso de ChatGPT en noviembre de 2023 —que dejó a 100 millones de usuarios sin servicio durante 90 minutos— hasta los fallos recurrentes de Gemini en 2024, cada incidente reabre el debate sobre la estabilidad real de sistemas que prometen revolucionar industrias enteras. Para DeepSeek, esta caída de siete horas no solo interrumpe operaciones: amenaza su posición como abanderado de la IA china en un momento en que compite frente a frente con gigantes globales como OpenAI y Anthropic.

Según informes de Bloomberg, el servicio de DeepSeek colapsó durante la noche del domingo en China, forzando a la empresa a desplegar múltiples actualizaciones de emergencia. El incidente, el más grave desde su lanzamiento el 20 de enero de 2025, comenzó con reportes de usuarios en Downdetector y escaló hasta convertirse en una crisis de 10 horas efectivas (contando la supuesta “solución” inicial a las 9:35 p.m. y la recuperación real a las 10:33 a.m. del lunes). La falta de una explicación oficial ha intensificado las críticas: analistas advierten que, en el sector tecnológico, el silencio prolongado equivale a pérdida de credibilidad.

DeepSeek, con sede en Hangzhou, había mantenido un récord de operatividad del 99% desde el estreno de su modelo R1, un logro que ahora se ve empañado. La empresa, conocida por su opacidad mediática, enfrenta preguntas urgentes: ¿Fue un error en la infraestructura de nube híbrida, como sugieren expertos? ¿O un fallo en el despliegue de actualizaciones rumoreadas para 2026? Lo cierto es que esta caída llega en un contexto de guerra tecnológica entre Alibaba, ByteDance y Tencent, que en las últimas semanas han acelerado el lanzamiento de sus propios modelos de IA durante las celebraciones del Año Nuevo Lunar.

¿Por qué 7 horas son un desastre estratégico?

La magnitud del incidente va más allá de lo técnico. Tres factores clave explican su impacto:

• Pérdida de usuarios activos: Estudios de la industria muestran que el 42% de los usuarios que experimentan fallos prolongados en plataformas de IA migran a competidores en menos de 48 horas. Para DeepSeek, esto podría traducirse en una hemorragia de su base de 12 millones de usuarios mensuales (cifra reportada en diciembre de 2025).
• Daño reputacional irreversible: La percepción de inestabilidad es el mayor riesgo. Empresas como Meta tardaron 6 meses en recuperar la confianza tras el apagón de Facebook/Instagram en 2021, que duró “solo” 5 horas.
• Oportunidad de oro para rivales: Alibaba ya anunció mejoras en su modelo Tongyi Qianwen esta misma semana, mientras ByteDance prepara una actualización de Doubao para abril. La ventana de ventaja de DeepSeek se reduce.

Expertos en ciberseguridad, como Li Wei del Instituto de Tecnología de Pekín, señalan que incidentes como este suelen revelar debilidades en la arquitectura de servidores distribuidos, especialmente cuando se combinan cargas de tráfico inesperadas con actualizaciones no probadas. “El problema no es si caerán, sino cuánto tardarán en recuperarse y cómo lo comunicarán”, advirtió Li en un seminario de 2025 sobre resiliencia en IA.

El contexto competitivo: una carrera sin tregua

La caída de DeepSeek no ocurre en el vacío. Desde principios de 2026, el ecosistema de IA chino vive una escalada sin precedentes:

• Alibaba lanzó Tongyi Qianwen 2.0 en febrero, con un aumento del 30% en precisión para tareas en mandarín.
• ByteDance adquirió dos startups de IA en enero, invirtiendo US$800 millones para potenciar Doubao.
• Tencent anunció una alianza con Huawei para integrar IA en su nube, con un presupuesto de US$1.200 millones para 2026.

En este escenario, la falta de transparencia de DeepSeek no solo frustra a los usuarios, sino que alimenta a sus competidores. “Cada hora de silencio es una hora que Alibaba o Tencent usan para posicionar sus alternativas”, explica Saritha Rai, colaboradora de Bloomberg especializada en tecnología asiática. La presión aumenta cuando se considera que, según regulaciones chinas actualizadas en 2025, las plataformas de IA con más de 5 millones de usuarios deben reportar incidentes críticos en menos de 2 horas o enfrentar multas de hasta el 5% de sus ingresos anuales.

¿Qué sigue para DeepSeek?

La empresa tiene tres caminos posibles, según analistas:

1. Transparencia radical: Publicar un informe técnico detallado en 72 horas, como hizo Microsoft tras la caída de Azure en 2023, que incluyó una disculpa pública del CEO y créditos para usuarios afectados.
2. Enfoque en innovación: Acelerar el lanzamiento de la actualización rumoreada (que, según filtraciones, incluiría un modelo multimodal con capacidad de procesar video en tiempo real).
3. Silencio estratégico: Riesgoso, pero alineado con su cultura corporativa. Sin embargo, esto podría costarle una pérdida del 15-20% en valoración, según estimaciones de Goldman Sachs para casos similares.

El precedentes más cercano es el de Baidu en 2024, cuando su modelo ERNIE sufrió una interrupción de 4 horas. La empresa respondió con una conferencia de prensa al día siguiente y logró mitigar el daño. “DeepSeek necesita actuar antes de que termine esta semana, o el mercado asumirá que no tiene un plan”, advierte un informe interno de JPMorgan Chase obtenido por Info Radar 24.

Mientras tanto, los usuarios —desde desarrolladores que integran su API hasta estudiantes que dependen del chatbot para traducciones— exigen respuestas. En foros como Zhihu (el “Quora chino”), preguntas como “¿Debo migrar a Tongyi Qianwen?” ya acumulan miles de interacciones. La próxima movida de DeepSeek no solo definirá su futuro, sino el de la IA china en el escenario global.

¿Podrá DeepSeek convertir esta crisis en una oportunidad para demostrar que su tecnología es tan robusta como promete? O, por el contrario, ¿este será el inicio de su declive frente a rivales más ágiles y transparentes?

El fantasma de 2021: cuando el silencio de Alibaba costó US$62.000 millones

El mutismo de DeepSeek tras su colapso de 7 horas evoca un precedente que aún duele en el sector tecnológico chino: la caída de Alibaba Cloud en 2021, un desastre que borró US$62.000 millones de su valoración en solo dos días y expuso cómo la opacidad corporativa puede ser más letal que el fallo técnico en sí. El paralelo no es casual. Ambos incidentes comparten tres elementos clave: ocurrir en vísperas de un lanzamiento estratégico (Alibaba preparaba entonces la expansión global de su unidad de nube), afectar a más de 10 millones de usuarios y, sobre todo, una respuesta inicial de la empresa limitada a un lacónico “estamos trabajando en ello”.

En el caso de Alibaba, el error —un fallo en el sistema de almacenamiento distribuido PolarDB— dejó inoperativos servicios críticos como Taobao, Alipay y Tmall durante 5 horas y 23 minutos. Pero lo que prolongó la crisis fue la decisión de la compañía de no activar su protocolo de comunicación hasta 14 horas después, cuando el daño ya era irreversible. Un informe posterior de South China Morning Post reveló que equipos internos habían identificado la raíz del problema en 2 horas, pero la aprobación para emitir un comunicado tardó 12 horas más en escalar por la cadena de mando. El resultado: una multa récord de 500 millones de yuanes (US$77 millones) por violar normas de transparencia, y una migración masiva de clientes empresariales a Tencent Cloud, que en ese trimestre registró un crecimiento del 43% en contratos corporativos.

DeepSeek enfrenta hoy un escenario aún más complejo. A diferencia de Alibaba —cuya infraestructura de nube ya estaba consolidada—, el chatbot compite en un mercado donde la lealtad del usuario es volátil: según datos de QuestMobile, el 68% de los usuarios chinos de IA han probado al menos tres plataformas diferentes en los últimos 12 meses. Además, su caída ocurre cuando los reguladores chinos han endurecido las normas: desde 2025, las plataformas de IA con más de 1 millón de usuarios deben someterse a auditorías de resiliencia trimestrales y reportar incidentes en menos de 90 minutos (un plazo que DeepSeek ya incumplió).

La cuenta regresiva que DeepSeek no ve (pero el mercado sí)

El reloj de DeepSeek no marca horas, sino millones de yuanes por minuto. Tras el precedente de Alibaba, los fondos de inversión chinos —como Hillhouse Capital y Sequoia China— desarrollaron un “índice de riesgo por silencio” que penaliza a empresas tecnológicas que tardan más de 3 horas en emitir un comunicado tras un incidente crítico. Según este modelo, DeepSeek ya acumula una puntuación de 8.2/10 (donde 10 equivale a “alto riesgo de desinversión”), superando el umbral que en 2021 desencadenó la venta masiva de acciones de Meituan tras un escándalo de privacidad. La pregunta ya no es si DeepSeek perderá usuarios, sino cuántos fondos institucionaless retirarán su apoyo antes del viernes, cuando cierre el trimestre fiscal. En 2021, SoftBank redujo su exposición en Alibaba en un 30% solo 48 horas después del incidente. La historia, esta vez, podría repetirse en tiempo récord.

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También exploró nuevas maneras de visualizarlo. Hausfather diseñó sus propios gráficos, incluido un llamativo “gráfico de anillos de árboles”, con la ayuda de un asistente para lluvia de ideas y programación: ChatGPT. “Es interesante, en parte, porque no es aquello en lo que habría esperado que la IA fuera buena”, comentó Hausfather.

Como millones de personas, los científicos del clima están encontrando un papel para los grandes modelos de lenguaje en la programación, la comunicación y otras áreas de su flujo de trabajo. También están aplicando herramientas de IA a preguntas centrales: ¿Cuánto calor hará, cuánta lluvia caerá, qué tan rápido ocurrirá?

“La IA está ofreciendo oportunidades bastante emocionantes para abordar preguntas en las que llevamos tiempo estancados”, dijo Elizabeth Barnes, profesora de la Universidad de Boston especializada en ciencia de datos ambientales. “Pero no representa una transformación completa de nuestra ciencia”.

Esto se debe a que las herramientas tradicionales de investigación climática y las basadas en IA probablemente se complementen entre sí. Los modelos climáticos son programas complejos que simulan la física del sistema terrestre con ecuaciones que requieren más de un millón de líneas de código.

Los científicos los denominan modelos basados en la física para distinguirlos de la IA y otros modelos, que funcionan sin simular la física. Los modelos climáticos pueden proyectar cambios a gran escala que aún no han ocurrido, pero tienen dificultades para resolver fenómenos influyentes de pequeña escala, como la formación de nubes.

Las herramientas de IA podrían ser capaces de inferir valores para esas variables, pero todavía no pueden “ver” fuera de sus datos de entrenamiento, por ejemplo, fenómenos meteorológicos extremos que ocurren a una escala fuera del registro histórico. (Hay indicios iniciales de que pueden trasladar fenómenos meteorológicos extremos de una parte del mundo a una región donde nunca han ocurrido).

Los riesgos globales se vuelven locales

Las aseguradoras, los compradores de vivienda y muchas otras personas quieren estimaciones hiperlocalizadas del riesgo climático, como la probabilidad de inundación de una propiedad, para poder tomar decisiones financieras con confianza. El problema es que las simulaciones globales son demasiado burdas como para ser útiles a una escala tan pequeña.

Los investigadores confían en que la IA pueda ayudar a traducir mejor las simulaciones de gran escala al plano local, combinando resultados de modelos con datos meteorológicos históricos para que la IA “aprenda” cómo se han relacionado en el pasado.

La combinación de IA y modelización basada en la física podría ofrecer una “forma flexible, precisa y eficiente” de abordar este problema, escribieron científicos de Google la primavera pasada.

Google Research publicó esta semana Groundsource, una herramienta para predecir inundaciones repentinas, que causan más muertes que cualquier otro peligro relacionado con el agua. Los investigadores utilizaron Gemini, el gran modelo de lenguaje de la compañía, para identificar 5 millones de artículos de noticias desde 2000 que documentan 2,6 millones de inundaciones repentinas en 150 países.

Con estos datos y modelos meteorológicos entrenados con aprendizaje automático, el equipo produjo una herramienta de acceso público (aún no revisada por pares) que arroja resultados válidos el 82% de las veces.

Bienvenidos, “co-científicos”

La Circulación Meridional de Retorno del Atlántico (AMOC, por sus siglas en inglés) transporta agua cálida hacia el norte y agua fría hacia el sur. Esta corriente es una característica estable del clima global que, entre otras cosas, hace que Europa sea más cálida de lo que sería de otro modo. También enfrenta riesgo de colapso durante el próximo siglo, algo que los científicos quieren comprender mejor.

Google DeepMind lideró un equipo de más de una docena de científicos, incluido Hausfather, que el mes pasado publicó una evaluación preliminar del estado de la AMOC. Llevaron a cabo este trabajo específicamente para probar qué tan bien un “co-científico” de IA, Gemini, podía colaborar en una revisión amplia del conocimiento científico actual, similar a las evaluaciones integrales de la ONU.

El equipo sintetizó 79 artículos sobre la AMOC y revisó su trabajo 104 veces en un total de 46 horas-persona, lo que es aproximadamente 10 veces más rápido de lo habitual. Casi todo el material que la IA aportó a la revisión se conservó, y representó el 42% de la versión final.

Sin embargo, los expertos en clima tienen conocimientos e intuición que no forman parte del entrenamiento de la IA. Aunque la IA es una colaboradora útil, no se acerca en nada a un sustituto. “Se requirió una supervisión sustancial para ampliar y elevar el contenido a rigurosos estándares científicos”, escribió el equipo investigador sobre el trabajo de su asistente Gemini.

Proyecciones nubladas

Cómo afectan las nubes al flujo de calor que entra y sale de la atmósfera ha intrigado durante mucho tiempo a los científicos. Las nubes bajas rebotan la luz solar de vuelta al espacio; las nubes a gran altitud atrapan el calor debajo. Cómo se forman y cómo están cambiando son preguntas difíciles que influyen fuertemente en las proyecciones climáticas.

La combinación de IA con estimaciones basadas en la física está mostrando potencial para sortear la dificultad de intentar simular las nubes. Un equipo de científicos universitarios, de organizaciones sin fines de lucro y del sector corporativo concluyó en 2024 que las técnicas de aprendizaje automático “podrían usarse como sustituto” de las estimaciones actuales de nubes en algunos modelos.

Cambio climático regional

A veces, los científicos encuentran discrepancias entre las proyecciones de los modelos globales y lo que está ocurriendo localmente sobre el terreno. Tanto los modelos físicos como los híbridos con IA tienen dificultades para reproducir, por ejemplo, la sequedad creciente del suroeste de Estados Unidos. Tienden a ver que el aumento de las temperaturas lleva más humedad a la zona, no menos, a medida que la atmósfera global se carga de vapor de agua.

Ese también es un problema difícil para la IA, pero ha logrado aproximarse más a las tendencias reales que otros métodos.

Científicos de la Universidad de Washington publicaron en agosto un estudio que mostraba que un modelo de IA entrenado únicamente para minimizar errores en pronósticos meteorológicos de corto plazo terminó siendo capaz de simular la actividad observada de ciclones en el Pacífico noroccidental.

En otros ámbitos, la IA está transformando datos satelitales en mediciones de emisiones de metano, simulando cómo se desprenden los glaciares e identificando fenómenos meteorológicos extremos mucho antes de que ocurran.

Está claro que las herramientas de IA, como los grandes modelos de lenguaje, pueden realizar muchas tareas igual de bien o mejor que las personas. Pero incluso cuando producen las respuestas correctas, los científicos aún necesitan comprender cómo llegaron a ellas para que el campo avance.

“La ciencia no trata solo de los resultados, sino también de la comprensión que hay detrás de ellos”, dijo Hausfather. “Uno de los desafíos de la IA es que es difícil entender qué hizo, a menos que puedas profundizar en ello”.

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El director ejecutivo de Meta Platforms Inc. fue sometido a intenso cuestionamiento el miércoles sobre las tácticas de la compañía para captar y retener adolescentes, y sobre si supervisa adecuadamente perfiles de menores de 13 años, pese a las normas que prohíben su uso.

Zuckerberg indicó que Meta ha incorporado “sistemas preventivos” para detectar y eliminar cuentas de niños menores de 13, aunque reconoció que el reo sigue siendo «arduo».

«Existe una franja de usuarios —posiblemente numerosa— que falsea su fecha de nacimiento», declaró Zuckerberg ante el jurado del Tribunal Superior de Los Ángeles.

El fundador de Facebook, considerado el quinto hombre más acaudalado del planeta, es el segundo directivo en comparecer en el juicio que arrancó el 9 de febrero y gira en torno a Kaley G.M., una joven de 20 años que responsabiliza a Instagram, de Meta, y a YouTube, de Google, por sus años de problemas de salud mental.

Zuckerberg explicó que en Meta se debatió la «privacidad del usuario» al solicitar la fecha de nacimiento al crear una cuenta, algo que finalmente implementaron.

«Considero que al final tomamos la decisión correcta», afirmó. «Siempre me hubiera gustado que fuera más temprano».

Kaley, identificada también como KGM en los papeles legales, asistió a parte de la audiencia. Había permanecido ausente la mayor parte del proceso, pues su abogado, Mark Lanier, advirtió al jurado que presenciarlo podría resultarle traumático.

El directivo, vestido con traje azul marino y corbata gris, mostró en ocasiones incomodidad y molestia, sobre todo cuando Lanier planteó que el objetivo de Meta era maximizar el tiempo de uso de sus aplicaciones.

Lanier, señalando a Kaley, dijo a Zuckerberg que ella abrió su perfil de Instagram a los nueve años, en una etapa en la que la firma buscaba incrementar el tiempo que los usuarios permanecían en la plataforma, según documentos internos mostrados.

«¿Espera que una niña de nueve lea toda la letra pequeña?», preguntó Lanier.

El abogado expuso correos, presentaciones y mensajes internos de empleados de Meta, recopilados durante años, que reflejan cómo la compañía consideraba clave al segmento joven para el crecimiento a largo plazo de sus redes. Los archivos revelaban una estrategia detallada para alcanzar distintos grupos etarios, desde preadolescentes hasta adolescentes mayores.

Los documentos también evidenciaban que ciertos empleados de Meta expresaron preocupación por las políticas de protección infantil. Lanier mostró un correo de Nick Clegg, entonces responsable de políticas globales de Meta, donde admitía que los límites de edad no se respetaban, por lo que era «complicado afirmar que estamos haciendo todo lo posible».

Meta ha defendido que la verificación de edad debería realizarse antes de descargar la app, lo que implica que Apple Inc. y Google, de Alphabet Inc., serían responsables de corroborar la edad en determinadas experiencias.

Zuckerberg declaró que muchas compañías carecen de mecanismos fiables para verificar la edad de menores, sobre todo quienes no poseen licencia de conducir, y pidió mayor responsabilidad a los fabricantes de dispositivos.

Meta, Apple y Google han presionado en varios estados de EE.UU. para adelantarse a posibles leyes que definan quién debe garantizar la protección de los usuarios.

El proceso, que podría extenderse hasta finales de marzo, servirá como prueba clave para miles de demandas adicionales contra Meta, Google, TikTok Inc. y Snap Inc. Las dos últimas firmas no participan en este caso tras alcanzar acuerdos confidenciales con los abogados del Social Media Victims Law Center, con sede en Seattle, poco antes del inicio del juicio.

Aunque los cuatro gigantes han negado irregularidades y aseguran que han desplegado robustas barreras de protección para menores, enfrentan potenciales indemnizaciones millonarias si los jurados fallan en su contra en los primeros procesos.

Documentos filtrados en 2021 por un exempleado revelaron que Meta también sufría una caída del uso de Facebook entre adolescentes, lo que impulsó a la firma a diseñar estrategias para atraer a los jóvenes. En años recientes ha enfocado sus esfuerzos en reclutar adultos jóvenes, ajustando sus algoritmos para mostrar más contenido externo a la red de amigos y familiares, siguiendo la fórmula popularizada por TikTok.

Zuckerberg declaró que, aunque Meta desea que los adolescentes usen sus servicios, este grupo no representa una fuente relevante de ingresos. Los menores aportan apenas el 1 % de los ingresos, prácticamente todos por publicidad.

«La mayoría de los adolescentes no dispone de muchos ingresos», dijo. «Para nuestro negocio, no creo que tenga un impacto significativo a corto plazo».

El CEO de Snap, Evan Spiegel, expresó una idea similar en su reciente conferencia de resultados.

Meta ha sido criticada durante años por presuntamente no proteger a los jóvenes. Documentos internos difundidos en 2021 mostraron que la empresa conocía los posibles efectos negativos de Instagram en adolescentes, especialmente en chicas. Durante un juicio antimonopolio de la FTC en Washington el año pasado, otros archivos revelaron que los sistemas de recomendación de Instagram sugerían que «groomers» —adultos que buscan ganarse la confianza de menores con fines de abuso— se conectaran con ellos.

Zuckerberg ya ha tenido que defender su compañía ante el Congreso. En enero de 2024, durante una audiencia sobre seguridad de menores en redes sociales, Zuckerberg se levantó para disculparse con las familias de niños víctimas de explotación sexual en estas plataformas.

La firma ha trabajado recientemente en mejorar la privacidad de los adolescentes. A finales de 2024 lanzó las denominadas cuentas para adolescentes, que restringen automáticamente contenido e interacciones en Instagram para menores de 18 años. También modificó la configuración predeterminada de contenido de Instagram en octubre a lo que describió como “PG-13” para todos los usuarios menores de 18 años y limitó la posibilidad de hacer transmisiones en vivo a los adolescentes más jóvenes.

Con la ayuda de Kurt Wagner.

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Indonesia y Malasia se convirtieron este fin de semana en los primeros países en restringir el acceso a Grok, la inteligencia artificial de Elon Musk, tras la generación masiva de contenido sexual deepfake sin consentimiento. La medida, adoptada por los reguladores digitales de ambos países, marca un precedente en la lucha contra los abusos de la IA generativa en plataformas abiertas.

El Ministerio de Comunicaciones y Asuntos Digitales de Indonesia decretó una prohibición temporal a Grok el sábado, argumentando la necesidad de “proteger a mujeres, niños y la comunidad” de material pornográfico falso creado con IA. En un comunicado oficial, la ministra Meutya Hafid calificó las prácticas de deepfake no consentidas como una “grave violación de derechos humanos, dignidad y seguridad nacional” en el espacio digital. El gobierno indonesio también exigió a X (antes Twitter) —plataforma donde opera Grok— aclaraciones inmediatas sobre los protocolos para evitar estos contenidos.

Indonesia, con una población de 278 millones de habitantes y una de las legislaciones más estrictas contra la pornografía, ya había bloqueado previamente plataformas como Tumblr y Reddit por contenido explícito. En 2023, el país multó a Meta (Facebook e Instagram) con USD 4.2 millones por no filtrar material inapropiado.

Al día siguiente, Malasia siguió el ejemplo: su Comisión de Comunicaciones y Multimedia (MCMC) anunció restricciones a Grok hasta que xAI LLC —empresa de Musk— implemente “salvaguardas eficaces”. Según el regulador, las respuestas de X Corp. y xAI no abordaron los riesgos inherentes de la herramienta, especialmente en la generación de imágenes que podrían violar leyes locales, como la Ley de Comunicaciones y Multimedia de 1998, que penaliza la distribución de contenido obsceno con multas de hasta USD 50,000 y prisión.

El bloqueo en ambos países llegó 48 horas después de que xAI decidiera restringir —el viernes 12 de abril— la función de generación de imágenes de Grok para la mayoría de usuarios de X. La medida se tomó tras una ola de críticas globales por la creación de imágenes sexualizadas de mujeres y menores, algunas compartidas masivamente en foros como 4chan y Telegram. Ahora, solo los suscriptores de pago pueden acceder a estas funciones, que originalmente eran gratuitas con límites diarios.

Sin embargo, reguladores como los del Reino Unido —donde el primer ministro Rishi Sunak ha impulsado la Ley de Seguridad en Línea— consideraron insuficientes las acciones de xAI. El problema persiste en la aplicación independiente de Grok (fuera de X), que sigue permitiendo generar imágenes sin suscripción, según verificaron medios como BBC y The Verge.

Mientras tanto, India —que había expresado preocupación por el mismo tema— recibió garantías de X de que cumplirá con las normas locales. Según Press Trust of India, citando fuentes gubernamentales, la plataforma ya bloqueó 3,500 contenidos relacionados y eliminó más de 600 cuentas por compartir material obsceno generado por Grok. En 2022, India prohibió apps como TikTok y PUBG por razones de seguridad nacional, sentando un precedente para acciones similares contra IA.

Desde su lanzamiento en noviembre de 2023, Grok ha sido criticada por su falta de filtros robustos, en comparación con competidores como ChatGPT (OpenAI) o Gemini (Google), que limitan estrictamente la generación de contenido sexual. Musk defendió inicialmente la postura de su IA como un ejercicio de “libertad de expresión”, pero la presión de gobiernos y anunciantes —como Disney y IBM, que retiraron publicidad de X— lo obligó a rectificar.

En un mensaje publicado en X, la cuenta oficial de Grok se limitó a pedir disculpas: “Disculpen las molestias. Estamos trabajando para resolver este problema”. Hasta ahora, ni Musk ni xAI han detallado qué cambios técnicos implementarán para evitar nuevos bloqueos.

¿Por qué este caso es un punto de inflexión?

El bloqueo a Grok expone tres conflictos clave en la era de la IA:

• Regulación vs. innovación: Países como Indonesia y Malasia priorizan la protección social sobre el avance tecnológico sin límites. En contraste, EE.UU. y la UE aún debaten cómo regular herramientas como Grok sin ahogar su desarrollo.
• Deepfakes y derechos humanos: La ONU alertó en 2023 que el 96% de los deepfakes sexuales afectan a mujeres, muchas veces usadas para extorsión o daño reputacional. Grok no es la primera IA en enfrentar esto: en 2022, Stable Diffusion fue demandada por generar imágenes de menores.
• El modelo de negocio de X: Musk apuesta por monetizar funciones controvertidas (como la generación de imágenes), pero el riesgo de bloqueos globales podría ahuyentar a inversores. X ya perdió USD 75 millones en ingresos publicitarios en 2023 por polémicas similares.

Mientras Grok lucha por recuperar el acceso en Asia, una pregunta urge: ¿Hasta qué punto la “libertad” de una IA justifica los daños colaterales a millones de usuarios? La respuesta definirá no solo el futuro de xAI, sino el de toda la industria.

El precedente legal que Grok ignora: de Stable Diffusion a la Corte Suprema de Corea del Sur

Mientras Indonesia y Malasia bloquean Grok por deepfakes sexuales, el caso evoca un conflicto legal que xAI parece no haber anticipado: en junio de 2023, la Corte Suprema de Corea del Sur sentenció que los deepfakes pornográficos generados por IA constituyen un delito penal, incluso si las imágenes son ficticias. La decisión, basada en un caso contra un usuario de Stable Diffusion que creó imágenes de menores, estableció que “la intención de dañar y la verosimilitud del contenido” son suficientes para perseguir judicialmente a creadores y plataformas. Corea del Sur, que en 2022 registró un aumento del 1,200% en denuncias por deepfakes según la Agencia Nacional de Policía (KNP), ahora exige a empresas como xAI filtros previos a la generación, no solo después.

El patrón se repite: en abril de 2022, la empresa detrás de Stable Diffusion, Stability AI, enfrentó una demanda colectiva en Reino Unido por permitir la creación de imágenes de abuso sexual infantil (CSAM) con su modelo. Aunque el caso se archivó por jurisdicciones técnicas, reveló una vulnerabilidad que Grok ahora replica: el 87% de los deepfakes sexuales en 2023 usaron modelos de IA de código abierto o con filtros laxos, según el informe “The State of Deepfakes” de Home Security Heroes. La diferencia clave es que, a diferencia de Stable Diffusion —que opera bajo licencia CreativeML Open RAIL-M—, Grok es un producto comercial de xAI LLC, lo que aumenta la responsabilidad legal de Musk.

Otros países asiáticos ya actuaron antes contra IA generativa:

• Japón (2023): Multó a una startup local con ¥100 millones (USD 680,000) por distribuir un modelo que generaba imágenes de sextorsión (chantaje sexual con IA).
• Filipinas (2022): Bloqueó temporalmente DALL·E Mini tras detectar que el 12% de las solicitudes de usuarios filipinos eran para contenido sexual no consentido, según la Comisión Nacional de Telecomunicaciones (NTC).
• Singapur (2021): Fue el primer país en incluir cláusulas contra deepfakes en su Ley de Protección contra el Odio en Línea, con penas de hasta SGD 100,000 (USD 74,000) para plataformas que no retiren contenido en 24 horas.

¿Por qué Grok podría enfrentar demandas millonarias en 2024?

El bloqueo en Indonesia y Malasia es solo el inicio: la Unión Europea está analizando si Grok incumple el Artículo 51 del AI Act, que prohíbe sistemas de IA que “exploten vulnerabilidades de grupos específicos” (como mujeres o menores). Mientras, en Estados Unidos, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) publicó en marzo un informe que vincula directamente la falta de filtros en IA generativa con el aumento del 400% en casos de sextorsión desde 2020. Si xAI no actúa rápido, Grok podría convertirse en el primer caso de una IA comercial sancionada simultáneamente en Asia, Europa y América por el mismo delito. La pregunta ya no es si habrá más bloqueos, sino cuándo —y cuánto costarán.

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