En el año 480 a. C., Jerjes tenía un problema que probablemente no sabía que tenía.
Había reunido una de las mayores fuerzas militares de la Antigüedad y avanzaba por Grecia después de haber arrasado las Termópilas y tomado Atenas.
Su flota superaba sobradamente a la griega.
Sobre el papel, aquello debería haber terminado rápido.
Pero enfrente estaba Temístocles.
El general ateniense sabía que no podía ganar la batalla jugando las mismas cartas. En mar abierto, la superioridad numérica del adversario sería definitiva.
Así que decidió cambiar el guión que estaba escrito, por uno más favorable para sus propósitos.
Atrajo a la flota persa hasta el estrecho de Salamina.
Y el resultado cambio por completo.
Los cientos de barcos que habían convertido a Persia en una potencia naval comenzaron a estorbarse entre ellos.
Su mayor ventaja se convirtió en un problema.
Y los griegos ganaron.
La historia de la tecnología está llena de batallas corporativas como las de Salaminas.
Durante décadas hemos resuelto problemas añadiendo capacidad, la estrategia de la fuerza bruta siempre funcionó.
Más procesadores, más almacenamiento, ancho de banda, memoria,..
Hasta que aparecía un nuevo cuello de botella.
Entonces llegaban los ingenieros y hacían lo que mejor saben hacer: moverlo.
Cuando el procesador no podía ir mucho más rápido, pusimos varios núcleos.
Cuando una máquina no era suficiente, distribuimos el problema.
Cuando almacenar datos dejó de ser el problema, comenzamos a preocuparnos por encontrarlos, moverlos y procesarlos.
Y con la inteligencia artificial hemos vuelto a hacer algo parecido.
Más parámetros, datos, GPUs, contexto, memoria,…
Durante un tiempo la carrera consistió fundamentalmente en eso.
Pero creo que estamos llegando a otro estrecho de Salamina.
Porque con la IA agéntica el problema empieza a dejar de ser cuánto puede pensar una máquina.
El problema será decidir cuánto le permitimos hacer.
Un agente ya no se limita a responder una pregunta.
Puede consultar información, acceder a aplicaciones, utilizar herramientas, modificar datos o iniciar acciones.
Y eso desplaza otra vez el cuello de botella.
De la capacidad al control.
Hace unos días encontré un framework de EC-Council que lo resume utilizando tres verbos que me gustan especialmente:
Adopt. Defend. Govern.
Adoptar significa aprovechar la capacidad.
Porque esconder los barcos en el puerto por miedo a perderlos tampoco gana guerras.
Defender significa asumir que cuanto más capaces sean estos sistemas y mayor acceso tengan a nuestros datos y herramientas, mayor será también la superficie de riesgo.
Pero el tercero me parece el más interesante.
Gobernar.
Porque gobernar no significa escribir un documento diciendo que nuestra empresa utiliza la inteligencia artificial responsablemente.
Significa decidir.
Qué sistemas pueden actuar.
Sobre qué datos.
Con qué permisos.
Hasta dónde.
Quién puede autorizarlos.
Y, sobre todo, quién puede detenerlos.
Paradójicamente, creo que las empresas que mejor resuelvan estas preguntas no serán las que utilicen la IA con más miedo.
Serán las que puedan utilizarla más rápido.
Porque tendrán claro dónde están los límites.
En Salamina, persas y griegos tenían barcos.
La diferencia no fue disponer de la tecnología.
Fue decidir dónde utilizarla.
Algo parecido puede suceder ahora.
Dentro de poco todas las empresas tendrán acceso a modelos extraordinarios, copilotos y agentes.
Tenerlos dejará de ser diferencial.
Saber dónde desplegarlos, cómo protegerlos y quién toma las decisiones sobre ellos no.
Porque la ventaja no estará en tener más IA.
Estará en decidir mejor dónde puede actuar.
Y quizá esa sea la pregunta que deberíamos hacernos antes de llenar nuestras empresas de agentes:
cuando empiecen a actuar por nosotros, ¿quién estará dando las órdenes?
🌍 El Eco del Mercado
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🏛️ Las advertencias de investigadores de Anthropic llegan al Congreso estadounidense. Legisladores de ambos partidos reclaman nuevas reglas tras las advertencias públicas de investigadores de Anthropic. Varios senadores también han pedido explicaciones a OpenAI sobre los incidentes de sus agentes.
🇪🇺 ENISA obtiene acceso a los modelos más sensibles de OpenAI y Anthropic. La agencia europea de ciberseguridad está probando Claude Mythos 5 y GPT-6 Astra. La noticia se conoce después de que Anthropic no proporcionara acceso anticipado al instituto británico de seguridad de la IA.
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🧩 Bending Spoons acuerda comprar Miro por 1.360 millones de dólares. La operación en efectivo valora la plataforma de colaboración en 1.360 millones de dólares. Miro genera, además, alrededor de 600 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales. El cierre está previsto para el cuarto trimestre de 2026.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
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Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Si quieres profundizar en cómo gobernar la IA sin convertir la innovación en una colección de prohibiciones, te dejo algunas lecturas que encajan especialmente bien con la reflexión de hoy.
The Alignment Problem, de Brian Christian, para entender por qué conseguir que una IA haga lo que realmente queremos es bastante más complicado de lo que parece.
Human Compatible, de Stuart Russell, sobre cómo construir sistemas cuyo comportamiento permanezca alineado con nuestros objetivos.
Power and Prediction, de Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb, para llevar la conversación al terreno empresarial: qué ocurre cuando la IA empieza a asumir decisiones y cómo cambia entonces el diseño de las organizaciones.
Porque quizá el gran reto de la IA no sea conseguir máquinas cada vez más capaces.
Sea decidir qué les dejamos hacer con esa capacidad.
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