Tres formas de arreglar Internet, en caso de que esté roto.
Diario de Innovación #252
De vez en cuando, el futuro necesita un reinicio.
Cierto, los informaticos lo arreglan todo de la misma manera.
Y pocos lugares lo piden a gritos tanto como internet.
Tres de sus viejos guardianes, Tim Wu, Nick Clegg y Tim Berners-Lee, acaban de publicar libros que intentan reparar lo que ellos mismos ayudaron a construir: una red que pasó de ser sinónimo de libertad y conocimiento a convertirse en un gigantesco mecanismo de extracción de datos, adicción y desinformación.
Tim Wu, el padre de la “neutralidad de la red”, propone recuperar el control con las herramientas de siempre: leyes antimonopolio y limitaciones a los gigantes digitales. En su libro The Age of Extraction defiende que plataformas como Google, Apple o Amazon deben ser tratadas como monopolios modernos, porque lo son. La “comodidad”, esa que nos evita pensar o mover un dedo, es el arma con la que nos tienen atrapados.
Nick Clegg, ex político británico y ex alto directivo de Meta, tiene una visión más… “corporativa”. Cree que romper a las big tech sería un error, y que el camino pasa por la autorregulación, la transparencia y un tratado global de datos. El problema, claro, es que dice esto alguien que estuvo en el centro del poder y no movió un dedo cuando pudo hacerlo. Todo ello lo trata en detalle en su libro, How to Save the Internet.
Y luego está Tim Berners-Lee, el inventor de la Web, que sueña con devolvernos el control mediante un proyecto llamado Solid: un “pod” personal que almacenaría toda nuestra información (financiera, médica, digital) en un espacio privado y descentralizado. Una idea tan brillante como utópica, especialmente en una era donde cada dato se convierte en moneda. Y que desarrolla en profundidad en This Is for Everyone.
Tres visiones. Tres diagnósticos.
Pero ninguna solución definitiva.
Quizá porque el problema del internet no es técnico, ni siquiera legal.
Es humano.
Y no se arregla con más código, sino con más conciencia.
Mientras los gobiernos intentan legislar a ciegas y las plataformas ajustan algoritmos para “mejorar la experiencia del usuario”, seguimos atrapados entre dos fuerzas: la comodidad y el control. Lo fácil y lo justo. Lo gratuito y lo que realmente vale.
El futuro de la red, y de quienes la habitamos, dependerá de a cuál de esas fuerzas decidamos obedecer.
⚡️ Pulso Digital
Talento real, código con “vibras” y nube cada vez más cara
💓 Latido del día
Hoy el foco no está en el enésimo modelo fundacional, sino en algo más incómodo: qué tipo de talento prospera de verdad en la economía de la IA. Sequoia describe las empresas de Elon Musk como filtros brutales de ritmo, propiedad extrema y resiliencia; no es una cultura para todo el mundo, pero sí un termómetro claro de qué se considera “alto rendimiento” en cierto tipo de compañías. No gana quien más sabe de IA, sino quien aguanta mejor la presión y se hace responsable del resultado de principio a fin.
En el extremo opuesto, un ingeniero de Google reivindica pedir ayuda como superpoder profesional, y el CEO de Harvey entrevista candidatos directamente en Google Docs para separar a quienes operan de quienes solo hablan bien. El patrón se repite: en un entorno donde las herramientas se homogeneizan (todos tienen modelos, copilotos y APIs similares), la ventaja competitiva se desplaza a cómo trabajas, cómo colaboras y cómo decides.
La moraleja para el “trabajador del conocimiento” es clara: aprender a usar IA es solo la base. Lo que empieza a diferenciar carreras es otra cosa: criterio, capacidad de trabajar en equipo bajo presión y humildad para aprender más rápido que el resto. Cada día, el futuro late en un lugar distinto.
🌍 El eco del mercado
OVH avisa: la nube será más cara. Octave Klaba anticipa subidas del 5-10 % en algunos servicios cloud antes de mediados de 2026 por la presión de la IA sobre la memoria HBM, la RAM y el almacenamiento. La factura de la fiebre de la IA no se quedará en los modelos: llegará a cualquier cliente de nube.
Tesla refuerza su apuesta por chips propietarios para IA. La contratación para el equipo interno de hardware, con Musk implicado en el diseño, apunta a una estrategia de integración vertical: controlar a la vez datos, modelos y silicio para no depender de terceros en la próxima fase de la carrera de autonomía y robótica.
Las 18 startups de salud más prometedoras según A16z y Kleiner. La convergencia entre IA, biotecnología y automatización marca la próxima ola del sector.
Problemas de capacidad en la IA de Amazon desvían clientes a Google. La escasez de recursos en AWS empuja a empresas hacia plataformas con mayor rendimiento estable.
Nueva York reparte 12.000 dólares en cripto en un piloto social. Un experimento financiado por Coinbase prueba ingresos básicos sin condiciones.
Hong Kong y Malasia lanzan un fondo tokenizado de 150M para infraestructura de IA. El capital institucional empieza a buscar exposición estructural a centros de datos y computación.
PwC no encuentra tecnólogos suficientes pese a querer contratar cientos. La brecha de talento en IA y datos se convierte en cuello de botella para grandes consultoras.
Sigue el debate sobre la burbuja de la IA. Gates, Altman, Cuban y Huang discrepan sobre si esto es especulación o un cambio histórico.
El chatbot Qwen de Alibaba supera 10 millones de descargas en una semana. Señal de adopción masiva de un modelo multipropósito desde su lanzamiento.
El vibe coding baja a tierra. Un artículo de opinion en The Register, desmonta el hype del vibe coding recuerda algo sencillo: generar código rápido no equivale a crear sistemas mantenibles. En entornos corporativos, el valor se desplaza del prompt al diseño, las pruebas y la seguridad.
🌱 Latido incipiente
Pasa casi desapercibida, pero una pieza puede cambiar el tablero: un laboratorio estadounidense ha publicado modelos de IA completamente abiertos, con datos de entrenamiento y pipelines liberados. No se trata solo de “open source” al uso, sino de transparencia radical sobre cómo se ha construido el sistema.
Si esta línea cuaja, puede emerger un ecosistema alternativo al de las grandes plataformas cerradas: universidades, pymes y administraciones públicas experimentando con modelos auditables, replicables y adaptables a sus necesidades sin cajas negras. Es todavía una señal débil, pero apunta a un futuro en el que la soberanía algorítmica no dependa solo de licencias de las big tech, sino también de comunidades capaces de leer y reescribir el “código fuente” de la inteligencia artificial.
💭 Food for thought
Muchas compañías dicen que “están integrando IA”, pero siguen evaluando talento, liderazgo y arquitectura como si nada hubiera cambiado. La IA no sustituye la cultura ni el criterio: los amplifica. En los próximos años, la verdadera brecha no será quién tenga más modelos, sino quién se atreva a rediseñar cómo trabaja alrededor de ellos.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Y eso es todo por hoy. 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.
PD1: Si te interesa profundizar, te recomiendo tres lecturas que dialogan con este tema:
La Era del Capitalismo de la Vigilancia de Shoshana Zuboff.
Tools and Weapons de Brad Smith.
Privacidad es Poder de Carissa Véliz.
PD2: ¿Y tú? Si pudieras “reiniciar” internet, ¿por dónde empezarías?
PD3: Y como decía el gran, Paco Umbral, yo he venido aquí a hablar de mi libro. Así que como no, De la EGB a la AI del thin tank, Mundos Posibles. Una reflexión accesible y culturalmente cercana sobre cómo entender el salto generacional entre las tecnologías simples de nuestra infancia y la complejidad de la IA moderna.