“Dar gato por liebre” significa hacer pasar una cosa por otra de mayor calidad o valor.
La expresión se asocia tradicionalmente a antiguas ventas y posadas, donde existía la sospecha de que algunas carnes se servían como liebre sin serlo.
Han pasado siglos, pero el problema sigue siendo bastante actual.
También en sucede en campos como la inteligencia artificial.
Cuando una empresa descarga un modelo abierto de Hugging Face encuentra un nombre, una licencia, un creador y, normalmente, una referencia al modelo del que procede.
El problema es que esa genealogía no siempre está verificada.
La etiqueta base_model de Hugging Face indica la descendenciandeo modelo. No es necesario demostrar mediante un análisis técnico que esa relación sea cierta.
Cisco acaba de publicar AI Supply Chain Provenance Explorer, una herramienta gratuita que recoge información sobre cerca de 900 modelos abiertos.
En lugar de confiar únicamente en las etiquetas del repositorio, Cisco analiza la arquitectura y los pesos del modelo para determinar de qué otros modelos podría proceder.
En sus pruebas, el método alcanzó un 96,4 % de precisión.
Podríamos verlo como el historial de un coche de segunda mano.
No basta con saber que funciona.
Quieres saber:
de dónde viene,
qué modificaciones ha sufrido,
qué riesgos puede haber heredado,
qué licencia tiene,
y si sus archivos han sido analizados.
Para una empresa, esto debería ser importante.
Imagina que mañana se descubre una vulnerabilidad grave en un determinado modelo.
La pregunta no debería ser únicamente: ¿Utilizamos ese modelo?
También: ¿Utilizamos algún modelo que derive de él?
Si tienes decenas de modelos en producción, conocer su linaje permite identificar mucho más rápido cuáles podrían estar afectados. El artículo señala precisamente este problema: hoy esa investigación depende en muchos casos de recorrer repositorios y seguir etiquetas declaradas por los propios autores.
Lo mismo ocurre con las licencias.
Un modelo puede derivar de otro con restricciones comerciales, obligaciones de atribución, limitaciones geográficas o usos prohibidos.
Aunque esas condiciones no resulten evidentes para el ingeniero que descarga la última versión.
Cisco propone por eso incorporar el linaje de la licencia al proceso de aprobación antes de llevar un modelo a producción.
Y hay otra cuestión: los archivos.
Un repositorio puede contener archivos cuyo análisis de seguridad todavía no haya terminado o haya fallado.
La herramienta muestra cuántos archivos han sido realmente analizados.
No es lo mismo: “este modelo está escaneado” que: “17 de 17 archivos han sido escaneados”.
La segunda afirmación se puede comprobar.
Creo que esta es la parte más interesante.
Hasta ahora hemos elegido modelos comparando principalmente: rendimiento + velocidad + coste.
Pero una empresa debería empezar a añadir otras variables: rendimiento + coste + seguridad + licencia + procedencia + trazabilidad.
Porque el mejor modelo para una empresa no tiene por qué ser el que gane un benchmark.
Puede ser uno ligeramente peor, pero cuyo origen, licencia y riesgos puedas entender y defender.
Por ello las empresas deberían empezar a formar parte del registro de aprobación de un modelo, revisando: linaje verificado, archivos analizados, jurisdicción del proveedor y licencia heredada.
Esto se parece bastante a algo que el mundo del software ya se lleva haciendo hace años. (O al menos se debería)
No basta con saber qué aplicación utilizas, librerías o piezas de software utilzas.
También necesitas conocer sus dependencias, versiones y vulnerabilidades.
Los modelos de IA también tienen una cadena de suministro.
Solo que sus dependencias no siempre aparecen en un requirements.txt.
Y esa cadena se está haciendo enorme.
Según los datos del informe ATOM citados por VentureBeat, la familia Qwen de Alibaba era el padre declarado del 69 % de los nuevos derivados abiertos analizados en febrero de 2026, frente al 1 % en enero de 2024.
No es un problema en sí mismo.
Es una muestra de hasta qué punto los modelos actuales derivan unos de otros.
Por eso, cuando una empresa pregunte: ¿Qué modelo estamos utilizando?
Debería acostumbrarse a hacer inmediatamente otra pregunta: ¿De dónde viene?
Porque en IA también conviene asegurarse de que no nos están dando gato por liebre.
🌍 El Eco del Mercado
🧨 Astra obliga a OpenAI a estrenar sus salvaguardas más exigentes. OpenAI afirma que su próximo modelo, Astra, puede descubrir vulnerabilidades desconocidas y desarrollar formas de explotarlas con escasa intervención humana. Será el primero en activar el nivel reforzado previsto en su protocolo de seguridad y tendrá inicialmente una distribución limitada.
🕸️ Una operación internacional empieza a desmantelar Sality. El FBI, el Departamento de Justicia, CrowdStrike y colaboradores europeos anuncian una operación contra Sality, una botnet de origen ruso detectada en 2003. Las autoridades han intervenido dominios y CrowdStrike ha introducido información falsa en su red distribuida para aislar los equipos infectados.
🧬 Owkin licencia a Boehringer su plataforma de descubrimiento farmacológico. Boehringer Ingelheim utilizará la plataforma K Pro de Owkin y datos multimodales de pacientes para investigar tratamientos contra el cáncer y enfermedades inmunológicas. El acuerdo amplía un proyecto piloto iniciado en 2025.
🔎 Pangram convierte la detección de textos de IA en una nueva autoridad. Una investigación de Wired examina el ascenso de Pangram, utilizado por editoriales, centros educativos y reclutadores para identificar textos generados con IA. La empresa asegura tener una tasa reducida de falsos positivos, pero sus resultados ya han afectado a publicaciones y autores.
🤖 Wonderful (que no, Mr. Wonderful) alcanza una valoración de 5.000 millones. La empresa de implantación de IA empresarial Wonderful capta 550 millones de dólares y eleva su valoración hasta los 5.000 millones, según The Wall Street Journal. Su propuesta combina agentes con ingenieros desplegados directamente en las organizaciones clientes.
🚧 Blackstone respalda una barrera contra el tráfico automatizado. Huskeys obtiene 27 millones de dólares en una ronda liderada por Blackstone. La compañía desarrolla una capa de seguridad destinada a distinguir tráfico legítimo, amenazas automatizadas y accesos generados por agentes de IA.
⚖️ Google evita la venta forzosa de su plataforma AdX. Una jueza federal rechaza obligar a Google a desprenderse de su plataforma de intercambio publicitario, pese a que anteriormente había determinado que la compañía mantenía monopolios ilegales en este mercado. El tribunal opta principalmente por remedios de conducta.
🗣️ Jensen Huang pide al G20 que no legisle sobre daños “teóricos”. El consejero delegado de Nvidia solicita que la regulación de la IA se concentre en problemas reales y no en riesgos hipotéticos. La intervención de hoy refuerza la postura defendida ayer por la Administración estadounidense ante el G20.
🎬 Google busca en Hollywood contenido y legitimidad para su IA. The Verge informa de los esfuerzos de Google por alcanzar acuerdos de licencia con grandes estudios para entrenar y alimentar sus productos generativos con catálogos audiovisuales reconocibles.
🌍 Bill Gates plantea la IA como un problema de distribución del poder. Gates publica un ensayo en el que contrapone la capacidad de la IA para mejorar salud y educación con su potencial para concentrar poder, facilitar armas autónomas, manipular la opinión pública y sustituir determinadas relaciones humanas.
🖥️ Dell eleva sus previsiones gracias a una cartera histórica de servidores de IA. Dell aumenta en 25.000 millones de dólares su previsión anual de ingresos y eleva a 74.000 millones su expectativa de ventas de servidores optimizados para IA en su ejercicio fiscal de 2027. Afirma haber registrado pedidos por más de 130.000 millones durante los últimos doce meses.
🚘 Uber elimina 3.300 puestos para financiar su transición hacia los robotaxis. Uber recortará aproximadamente el 10 % de su plantilla, reducirá niveles directivos y limitará los puestos completamente remotos. La compañía pretende reinvertir parte del ahorro en crecimiento y conducción autónoma.
⚡ Berkshire identifica la energía como cuello de botella y oportunidad. Greg Abel afirma que el crecimiento de los centros de datos abre oportunidades para Berkshire Hathaway Energy. Como referencia, señala que estos centros ya representaron alrededor del 8 % de la carga eléctrica de su negocio en Iowa durante el último año.
🛰️ Estados Unidos y China preparan capacidades para un conflicto orbital. Una investigación de Reuters documenta satélites maniobrables, operaciones de aproximación, posibles sistemas de captura, interferencias electrónicas y programas de reabastecimiento orbital. Estados Unidos y sus aliados están ensayando también operaciones coordinadas.
💉 Novartis apuesta hasta 3.220 millones por convertir infusiones en inyecciones. Novartis firma un acuerdo con la surcoreana Alteogen para acceder a su tecnología Hybrozyme, que permite desarrollar versiones subcutáneas de medicamentos administrados por vía intravenosa. La cifra máxima depende del ejercicio de opciones y del cumplimiento de hitos.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD. Si te interesa tirar del hilo de esta edición, te recomiendo Software Supply Chain Security, de Cassie Crossley. Aunque no habla específicamente del linaje de modelos de IA, explica muy bien una idea que aplica casi de forma directa: no basta con confiar en el producto final, hay que entender toda la cadena que lo ha construido, sus dependencias y sus riesgos.
Y, como complemento más conceptual, La Catedral y el Bazar, de Eric S. Raymond. Es uno de los textos clásicos para entender cómo funciona el desarrollo open source, sus fortalezas y también la lógica de un ecosistema donde miles de piezas se construyen unas sobre otras.
Dos libros distintos, pero conectados con la misma pregunta de hoy: cuando utilizas algo creado por otros, ¿sabes realmente qué hay debajo?
P.D.2: Si la vuelta a la rutina te ha despertado el lado más geek, aquí van cuatro gadgets para echar un vistazo: Flashiibo Pro, un emulador NFC para juegos compatibles con amiibo; un adaptador de viaje compacto, para llevar en la mochila; HiBy R4, un reproductor dedicado para quienes disfrutan escuchando música; y un kit inalámbrico de Lemorele, para enviar vídeo desde un dispositivo USB-C compatible a una pantalla HDMI.