El logo de la compañía que aparece en la ilustración, Cummins, es posible que no te suene demasiado, pero es una de las empresas más irresponsables, deleznables e impresentables que conocerás.

Su división Cummins Engines se dedica a la fabricación de motores diesel para camionetas, fundamentalmente para el gigante de la automoción Stellantis, y entre los años 2013 y 2019 instaló dispositivos para falsear las métricas de emisiones de sus motores y lograr que pasaran las inspecciones mientras seguían emitiendo cantidades elevadísimas de óxidos de nitrógeno y otros

Mi columna en Invertia de esta semana se titula «Inteligencia artificial: piensa en pequeñito» (pdf), y pretende plantear un análisis para todas las compañías que están pensando en cómo incorporar la inteligencia artificial a sus procesos.

El planteamiento fundamental es, como en tantas otras decisiones similares, si deben las compañías simplemente tratar de utilizar los algoritmos y modelos que les ofrecen compañías tecnológicas como OpenAI, Google, Meta, Anthropic y otras, o bien intentar desarrollar sus propios modelos, una tarea que tienden a percibir como

Si te gusta leerles historias a tus hijos para que se duerman, sabrás que uno de los problemas es cuando se enamoran de un contexto determinado y de sus personajes, pero se te acaban los libros de esa serie, y ya no tienes más para leerles.

Lógicamente, cuando la disponibilidad de historias depende únicamente de la capacidad creativa de su autor, el suministro tiende a ser limitado. Pero en pleno auge de la inteligencia artificial generativa, lógicamente, a alguien se le iba a ocurrir utilizar la descripción del contexto y la construcción de personajes de un autor

GM se ve obligada a detener temporalmente las ventas de su Chevy Blazer EV después de detectar un sinnúmero de problemas en su software que, aparentemente, causaban problemas de diversos tipos. El episodio, además, dista mucho de ser único: los problemas de la industria de la automoción tradicional con el software, como los sufridos por el gigante alemán Volkswagen hace algún tiempo, se están convirtiendo ya en una auténtica tradición, un síntoma de un cambio fundamental que la industria, simplemente, no es capaz de entender – ni mucho menos, de solucionar.

Cada día

Un muy recomendable artículo de Reuters, «U.S. and China race to shield secrets from quantum computers«, explora la carrera entre China y los Estados Unidos por ser capaces de empezar a utilizar la computación cuántica para la ruptura de sistemas de cifrado criptográfico, por poder acceder a todo tipo de información de manera prácticamente ilimitada y, a la inversa, por plantearse cómo proteger sus repositorios de información estratégica de tecnologías capaces de descifrarla.

El artículo y la infografía que lo acompaña están en abierto y van un poco más allá de la

Un interesante estudio de Project Drawdown revela que muchos bancos dedican el dinero que sus clientes mantienen en sus cuentas a proporcionar financiación a la industria de los combustibles fósiles, y que esto genera una huella de carbono que podría evitarse simplemente exigiendo a tu banco que no financie a la industria que provoca la emergencia climática – o, en caso de no ofrecerte información o soluciones, cambiándote de banco.

Los ciudadanos deberíamos calcular no solo la huella de carbono derivada de nuestro consumo, sino también la generada por nuestro dinero

Es uno de los temas más polémicos y discutidos en el ámbito de la regulación: hasta qué punto determinadas actividades, como el juego y otras susceptibles de generar algún tipo de adicción, deben ser permitidas o no, dados sus demostrables efectos nocivos en unos usuarios que, en muchas ocasiones, no son capaces de controlar su acceso a las mismas.

La regulación del juego, por ejemplo, es enormemente compleja, y sujeta a infinitas variaciones en función de países y territorios. Y lo es, fundamentalmente, porque supone una interminable discusión entre los derechos de

LAION, acrónimo correspondiente a Large-scale Artificial Intelligence Open Network, es el repositorio más grande y abierto de imágenes etiquetadas (5,850 millones de pares de imágenes y términos en su última edición, LAION-5B), compilado a partir del scraping de imágenes de muchísimas páginas web, y utilizado de manera habitual por muchas compañías de inteligencia artificial como Google o Stable Diffusion para entrenar sus algoritmos generativos.

La compañía que lo gestiona es una organización sin ánimo de lucro establecida en Alemania y con miembros en todo el

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «Figma y Adobe: el fin del mito de la startup billonaria» (pdf), y habla de las posibles consecuencias del aparente fin de lo que se había convertido en un modelo de vida para muchos: crear una compañía y hacerla crecer con el dinero del capital riesgo, buscando que fuese adquirida por alguno de los líderes de la industria y terminar, en muchos casos tras haber distorsionado el mercado para crecer a toda costa gracias a las inyecciones artificiales de capital, convirtiendo en billonarios a sus creadores y a los

Chris Bakke publica en X una captura de pantalla en la que muestra cómo, mediante una prompt injection muy sencilla, consiguió que un chatbot de servicio al cliente de Chevrolet le vendiese un Chevrolet Tahoe último modelo por un dólar, y dijese además que se trataba de una oferta legalmente vinculante.

Obviamente, la marca no va a llevar a cabo la operación, pero la captura, que Bakke llevó a cabo tras darse cuenta de que el chatbot en cuestión era una simple adaptación de ChatGPT 3, es una buena prueba de concepto que demuestra que si una marca quiere sustituir