Conozco un caso de extorsión con fotos generadas por IA. No voy a dar detalles porque no me corresponde exponer a la persona, pero sí voy a decir esto: las imágenes eran falsas, generadas y el daño irreversible. La amenaza funcionó exactamente igual que si la foto hubiera sido tomada con una cámara. Ya no hace falta que exista una foto real de ti para que alguien te extorsione con una. Hace falta que exista tu cara en alguna publicación, un modelo de IA gratuito y alguien dispuesto a usarlo con mala intención.

No es un caso aislado ni un miedo exagerado. Un informe de Home Security Heroes que analizó el estado global de los deepfakes encontró que el 98% de los videos deepfake que circulan en internet son de contenido sexual y el 99% de esas víctimas son mujeres. El FBI emitió una alerta pública específicamente sobre esquemas de extorsión que usan fotos reales de redes sociales, las modifican con IA para generar imágenes íntimas falsas y luego amenazan a la víctima con distribuirlas si no paga o si no envía contenido real. Han documentado casos, sobre todo entre adolescentes, que terminaron en crisis de salud mental severas.

Esta semana, tres gobiernos muy distintos entre sí respondieron a esta misma amenaza, cada uno a su manera y vale la pena entender los tres porque juntos dibujan hacia dónde va la gobernanza de la IA en el mundo.

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La Comisión Europea publicó las directrices definitivas de transparencia de su Ley de IA. A partir de ahora, cualquier empresa o desarrollador que genere contenido sintético está obligado a etiquetarlo de forma explícita (con marcas de agua e identificadores visibles) y a notificar formalmente cuando una persona está interactuando con un bot o viendo un deepfake de interés público. La lógica: si no puedes evitar que la tecnología exista, al menos puedes obligar a que se identifique a sí misma.

España fue más lejos y más específico. Su Ley Orgánica de Gobernanza de la IA prohíbe explícitamente la creación de deepfakes sexuales no consentidos y de pornografía infantil sintética, con multas severas y la obligación de marcar de forma visible cualquier imagen manipulada o generada por algoritmo. Es de las primeras legislaciones que nombra directamente el problema que más me preocupa: no regula “el uso indebido de la IA” en abstracto, regula específicamente el daño sexual no consentido, que es donde de verdad se está haciendo daño.

China, por su parte, entró en vigor con una restricción distinta pero relacionada: prohibió el uso sin supervisión de aplicaciones de “compañía virtual” (bots diseñados para actuar como pareja o soporte emocional) que no tengan controles de edad ni auditorías de privacidad. El argumento oficial cita riesgos de salud mental, manipulación psicológica y extracción de datos personales sensibles. Es un ángulo distinto al de España, pero apunta a la misma preocupación de fondo: hay aplicaciones de IA diseñadas para generar intimidad artificial, y esa intimidad se puede convertir en una herramienta de manipulación o de daño con muchísima facilidad.

Tres países, tres enfoques, un mismo reconocimiento tácito: la IA generativa ya no es un problema de creatividad o productividad es -también- un vector de abuso sexual y psicológico y hasta esta semana, la mayoría de los marcos legales del mundo no tenían ni el vocabulario para nombrarlo.

My take

Como abogada e investigadora, lo que más me llama la atención de estas tres leyes no es que existan, sino lo tarde que llegaron respecto a la tecnología que intentan regular. Los modelos capaces de generar una imagen sexual falsa y convincente de cualquier persona llevan años disponibles. Las leyes que por fin nombran ese daño específico llegan ahora, después de que miles de personas, muchas de ellas menores ya vivieron (o están viviendo) el infierno de una extorsión con imágenes que nunca existieron.

Esto no es un problema exclusivo de Europa o de China. En Latinoamérica, como conté hace unos posts, la mayoría de los países no tienen ni siquiera una ley general de IA, mucho menos una que nombre específicamente el deepfake sexual no consentido como delito. Si el caso que mencioné al inicio hubiera pasado en varios países de la región, probablemente no existiría un tipo penal claro bajo el cual perseguirlo. La víctima quedaría con el daño y el sistema legal con las manos vacías y una justicia que podría pedirser -con esperanza- en algunos años.

Más allá de la política pública este tema es de derecho público y humano; es algo práctico. Si tú o alguien que conoces recibe una amenaza de este tipo, la respuesta correcta casi nunca es pagar ni negociar sino documentar con screenshots, no borrar nada y buscar ayuda de inmediato, con una persona de confianza, con la policía, o con organizaciones que existen específicamente para esto. El silencio y la vergüenza son la herramienta más poderosa del extorsionador, no la imagen en sí.

Dato que deberías saber

98% y 99%. Según el informe de Home Security Heroes sobre el estado global de los deepfakes, el 98% de los videos deepfake que circulan en internet son de contenido sexual y el 99% de las personas retratadas en ellos son mujeres. No es una tecnología que se esté usando mal por accidente en casos aislados. Es una tecnología cuyo uso dominante, hoy, es el abuso dirigido casi exclusivamente contra mujeres.

La pregunta

¿Sabías que ya no hace falta una foto real tuya para que alguien pueda extorsionarte con una imagen falsa? ¿Crees que tu país está siquiera cerca de tener una ley que nombre esto como lo que es? ¿Cómo crees que podríamos dar justicia a las víctimas pasadas y actuales de este delito?

No te pido que cuentes un caso propio o conocido, pero si conoces recursos, líneas de ayuda o experiencias que puedan servirle a alguien más que esté pasando por esto, este es el espacio para compartirlos.

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Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. Si necesitas ayuda o conoces a alguien que la necesite, no esperes a tener todas las respuestas antes de buscar apoyo.

Cualquiera que haya postulado a una beca, a un programa académico para la admisión, a un fondo de investigación o a un intercambio sabe de lo que hablo. Rara vez es un solo documento. Es un expediente: constancias de notas, certificaciones, cartas, revisiones, planes de estudio, a veces el título apostillado y, a veces, traducciones oficiales. Cada pieza vive en un lugar distinto; la emite una oficina distinta, con un procedimiento distinto y un tiempo de espera que puede ir de unos días a más de un mes. Ninguno de esos plazos está alineado con la fecha de cierre de la convocatoria. Esa es la trampa silenciosa y para la que el estudiante debe estar sumamente preparado y con una estrategia clara de a quién pedir qué y cuánto tiempo se tardan.

Lo que casi nadie te dice antes de empezar es que no existe “el papeleo” en singular. Existen papeleos distintos según de dónde provenga la oportunidad. Una beca de gobierno suele pedir un tipo de documentación con formatos, sellos y requisitos de una lógica muy institucional. Una beca de una fundación privada pide otra cosa, a veces más ágil, a veces con su propio ecosistema de cartas y formularios. Una convocatoria de una entidad internacional o de una embajada juega con reglas completamente distintas: apostillas, traducciones certificadas, equivalencias de títulos, verificaciones que cruzan fronteras y husos horarios. Aplicar a 2 o 3 oportunidades no es hacer el mismo trámite tres veces. Es aprender tres sistemas burocráticos diferentes desde cero, cada uno con su propio “idioma” y lineamientos.

Quiero ser clara en algo: no se trata de buscar culpables. No creo que haya villanos con nombre y apellido en esta historia. Las oficinas universitarias están saturadas y con procesos heredados de hace décadas que nadie revisa, a no ser que toque acreditar a nivel internacional o algo por el estilo. Los organismos que otorgan becas necesitan verificar que los documentos sean legítimos y esa verificación tiene buenas razones. La Apostilla, por ejemplo, nació de un tratado internacional precisamente para que un título emitido en un país pueda ser reconocido en otro sin que cada institución tenga que investigar desde cero. El problema no es la mala intención de nadie. El problema es estructural: un montón de sistemas que nunca fueron diseñados para hablar entre sí, y que en conjunto producen una fricción enorme que nadie diseñó a propósito pero que todos padecemos.

Que esa fricción sea estructural no la hace neutral y aquí está lo que de verdad me interesa observar. El costo del papeleo no se reparte de forma pareja. Quien tiene recursos tiene también quien le ayude con los trámites, tiempo para dedicarles, y dinero para pagar cada certificación sin que le pese (o no le pese tanto). Quien viene de un contexto más precario, quien trabaja mientras estudia, quien es la primera persona de su familia en llegar hasta ahí, quien está en otro país sin nadie que le resuelva las vueltas, ese carga con el trámite completo, solo, en su tiempo libre, que casi nunca coincide con el horario de oficina en el que hay que perseguir la firma. La barrera administrativa no discrimina por tu capacidad. Discrimina por tu paciencia, tu tiempo y tu red de apoyo/contactos.

Ahora, lo esperanzador es que este también es un problema con solución conocida. Buena parte de esta fricción es tecnológicamente evitable, no solo en teoría. Las credenciales digitales verificables reducen el tiempo de validación de un título de semanas a segundos y recortan el costo hasta en un 90%. Un estudio en educación midió el proceso tradicional de verificación de credenciales en casi 31 horas de trabajo acumulado, contra 14 segundos usando un sistema digital. Se calcula que una institución puede ahorrar hasta 170 días de trabajo al año solo con digitalizar la emisión de credenciales. La herramienta existe desde hace años. El MIT emite diplomas digitales verificables desde 2017. Lo que falta no es capacidad técnica, es que los sistemas se pongan de acuerdo en usarla.

En BecaLab pensamos mucho en esta parte del problema, al menos en el ámbito de las admisiones. La idea es simple de enunciar y difícil de ejecutar: que un estudiante no tenga que rearmar su expediente desde cero cada vez que surge una oportunidad. Que su documentación esté verificada y viva en un solo lugar, que las instituciones puedan validarla sin obligarlo a perseguir sellos en tres oficinas, y que el tiempo entre “quiero aplicar” y “apliqué” se mida en horas y no en semanas. Cuando quitas la fricción de la documentación, no solo ahorras tiempo, sino que cambias quién llega a postular, porque la barrera golpea más fuerte justo a quien menos margen tiene para sortearla.

My take

Durante mucho tiempo pensé en el acceso a las oportunidades como un problema de mérito, de información y de contactos. Todo eso importa. Lo que me tomó más tiempo ver es que existe una capa previa, mucho más “tonta” y silenciosa, que decide quién siquiera llega a la línea de salida: la capa administrativa.

Es incómodo porque no tiene el drama de otras injusticias. Nadie escribe un manifiesto sobre una constancia que se tardó cuarenta días. No hay marchas por los formularios. Y sin embargo, ahí, en ese terreno gris y aburrido de los sellos y las firmas, se están decidiendo trayectorias enteras. Alguien perfectamente calificado no aplica, o aplica tarde, o se rinde a la tercera oficina y esa decisión invisible tiene consecuencias tan reales como las de un rechazo formal, solo que sin que nadie la registre como tal.

Lo que más me llama la atención es que casi todo esto sería evitable. No pido que las instituciones se vuelvan perfectas ni instantáneas. Pido algo más modesto: que empecemos a ver la fricción administrativa como lo que es, una barrera de acceso real, y no como un detalle logístico menor. El día que la tratemos con la misma seriedad con la que hablamos de mérito y de becas, vamos a descubrir cuántas oportunidades se perdieron no por falta de talento, sino por falta de un sello a tiempo.

Dato que deberías saber

De 31 horas a 14 segundos. Ese es el salto que midió un estudio en verificación de credenciales educativas: casi 31 horas de trabajo acumulado en el proceso tradicional, contra 14 segundos con un sistema de credenciales digitales. Además, el costo de verificación cae hasta un 90%. La tecnología para validar un título al instante lleva años existiendo. Que un trámite todavía tome semanas no suele ser un problema de tecnología, sino de sistemas que aún no se han puesto de acuerdo en modernizarse.

La pregunta

¿Cuántas veces dejaste de aplicar a algo, o casi no llegas, no porque no calificaras, sino porque la documentación era demasiada, el tiempo demasiado corto o los trámites demasiado lentos? Cuéntame tu historia. La de la constancia que no salió a tiempo, la del sello imposible, la de la convocatoria que se te cerró en la ventanilla. Sospecho que en esos relatos hay un patrón que vale la pena hacer visible.

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Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. Si trabajas en una de estas instituciones, en admisiones, en registro o en una oficina de becas, también quiero leerte. Nadie entiende mejor dónde se traba el sistema que quien lo opera desde adentro…

Esa distinción no es mía. Es de David Autor, economista del MIT que lleva dos décadas estudiando la automación, y es la que casi nadie usa cuando habla de “empleos que la IA va a destruir.” Los titulares hablan de ocupaciones completas. La evidencia habla de tareas. Un abogado no desaparece porque la IA redacte contratos. Desaparece la hora que le cobraba a un cliente por redactar un contrato estándar y lo que le queda es exactamente la parte del trabajo que requiere juicio, negociación y responsabilidad legal, la parte que, convenientemente, es la más interesante y la mejor pagada.

Aquí va el dato que casi nadie conoce y que cambia la conversación: el Foro Económico Mundial calculó en su reporte de 2025 que la IA y la automación desplazarán 92 millones de empleos para 2030. Ese número sí sale en las noticias. Lo que casi nunca sale es el segundo número del mismo reporte: en ese mismo periodo se van a crear 170 millones de empleos nuevos. Neto, positivo. 78 millones de trabajos más de los que existen hoy, no menos.

¿Por qué no nos enteramos de la parte buena? Porque “la IA va a crear más empleos de los que destruye” no genera clics ni pánico; “la IA te va a dejar sin trabajo”, sí.

Esto ya pasó antes y hay un ejemplo que me encanta porque nadie se lo espera. Cuando los bancos empezaron a instalar cajeros automáticos en Estados Unidos en los años setenta, todo el mundo asumió que los cajeros humanos iban a desaparecer. James Bessen, economista de Boston University, estudió qué pasó realmente entre 1970 y 2010: el número de cajeros bancarios en Estados Unidos casi se duplicó. Los cajeros automáticos bajaron el costo de operar una sucursal, así que los bancos abrieron más sucursales, y cada una necesitaba humanos, ya no para contar billetes, sino para vender productos financieros, resolver problemas y construir relaciones con clientes. El cajero automático no mató el empleo. Cambió lo que significaba tener ese empleo.

Hay algo todavía más contraintuitivo que confirma el mismo patrón a escala macro. Autor, junto con Caroline Chin, Anna Salomons y Bryan Seegmiller, publicó un estudio que rastreó cada ocupación en Estados Unidos desde 1940. Encontraron que el 60% de los empleos que existen hoy ni siquiera existían entonces. La mayoría del crecimiento del empleo en los últimos 80 años no vino de que crecieran los trabajos que ya conocíamos. Vino de trabajos que no tenían nombre todavía. Nadie en 1940 hubiera podido predecir “diseñador UX” o “analista de ciberseguridad” y ese es justo el punto: no podemos predecir con precisión los trabajos que la IA va a crear, pero la historia dice que van a ser más de los que imaginamos, no menos.

Ahora, para que esto no suene ingenuo, hay un concepto que sí deberías conocer porque te dice exactamente dónde parar la ansiedad y dónde no. Se llama la paradoja de Moravec. La formuló un roboticista en los años ochenta: lo que es fácil para un humano (mover las manos con precisión, entender contexto social, cuidar a alguien) resulta durísimo para una máquina y lo que es difícil para un humano (calcular, recordar datos, redactar rápido) resulta trivial para ella. Por eso un modelo de lenguaje puede escribir un ensayo de posgrado en segundos pero todavía no puede cambiar una tubería, doblar ropa de forma confiable, o notar que un paciente está incómodo aunque diga que está bien. La IA es sorprendentemente mala en exactamente las cosas en las que los humanos somos naturalmente buenos.

El dato de Anthropic sobre su propio uso real, no encuestas ni proyecciones, va en la misma línea. Cuando analizaron millones de conversaciones reales con Claude en el trabajo, encontraron que un poco más de la mitad de las tareas eran de “aumento”: la persona seguía tomando la decisión final y usaba la IA como asistente, no como reemplazo. El resto sí era automatización más directa, pero incluso ahí, la tarea automatizada casi nunca era el trabajo completo de una persona. Era un pedazo.

Entonces no, la IA no viene a dejarte sin trabajo. Viene a cambiarte el trabajo que tienes, y la velocidad de ese cambio va a ser más rápida que cualquier transición laboral que hayamos visto antes. Esa es la parte real de la ansiedad, y no hay que minimizarla: no es que no haya empleos, sino que los de mañana van a exigir habilidades que hoy casi nadie enseña bien, sobre todo en Latinoamérica.

My take

Lo que sí me preocupa no es que la IA “quite empleos.” Me preocupa la velocidad desigual con la que la región se está preparando para los que vienen. En Estados Unidos y Europa ya hay programas cortos, diplomados y certificaciones enteras construidas alrededor de esta transición. En LATAM, en la mayoría de los países, seguimos formando gente para el mundo de hace diez años.

Si me preguntas en qué invertiría mi tiempo hoy, sin tener que hacer una carrera completa desde cero, te diría esto. Gobernanza y auditoría de algoritmos: alguien tiene que revisar si un sistema de IA discrimina antes de que lo haga a escala, y hoy casi nadie sabe hacerlo bien. Diseño de flujos de trabajo con IA aplicados a un dominio específico, no “prompt engineering” genérico, sino entender un problema de salud, de leyes o de finanzas lo suficientemente bien como para saber qué preguntarle a la máquina y qué no confiarle nunca. Ciencia de datos aplicada, la que te enseña a interpretar un modelo, no solo a correrlo. Ciberseguridad, porque cada sistema nuevo es una superficie de ataque nueva. No me voy a cansar de decir esto: oficios técnicos. Electricidad, mantenimiento industrial, refrigeración, sistemas HVAC. La misma infraestructura que necesita la IA para funcionar (centros de datos, redes eléctricas, servidores) requiere manos humanas para instalarse y mantenerse, y esos oficios están protegidos por la paradoja de Moravec de una forma que ningún trabajo de oficina lo está.

La otra habilidad que nadie enseña en un diplomado, y que a mí me parece la más importante de todas, es simplemente pensar bien. Saber hacer la pregunta correcta antes de buscar la respuesta. Eso no se automatiza. Se entrena, con el tiempo, con la práctica de equivocarte sin que una máquina te salve antes de intentarlo.

No tengas miedo del trabajo que la IA te va a quitar. Ten un plan para el que te va a tocar hacer después, porque ese sí depende de ti.

Dato que deberías saber

60%. Ese es el porcentaje de los empleos que existen hoy en Estados Unidos que, según el estudio de David Autor y su equipo, ni siquiera existían en 1940. No se transformaron trabajos viejos. Se inventaron trabajos nuevos que nadie hubiera podido nombrar entonces. La lección no es que el futuro del trabajo da miedo. Es que es literalmente imposible de predecir con precisión, y la historia le ha apostado más veces a la creación que a la destrucción.

La pregunta

Si supieras con certeza que la mitad de las tareas de tu trabajo actual se automatizarán en cinco años, ¿qué mitad esperarías que se automatizaran? ¿La que odias o la que más te gusta?

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Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. Si ya estás estudiando algo corto para prepararte para esta transición, cuéntame qué es. Quiero saber qué se está moviendo de verdad en nuestras mentes latinas.

Esa segunda persona es más común de lo que “la IA democratiza el conocimiento” quiere hacernos creer.

Fabrizio Dell’Acqua y su equipo de Harvard, Wharton y BCG lo midieron en 2023 con 758 consultores reales, en tareas reales, no en un laboratorio. Le pusieron nombre al fenómeno: “la frontera irregular” (jagged frontier). Cuando la tarea caía dentro de lo que la IA hace bien, quienes la usaron mejoraron su desempeño en un 40% y fueron un 25% más rápidos, pero cuando la tarea caía apenas afuera de esa frontera, quienes confiaron ciegamente en la IA tuvieron un 19% menos de probabilidad de llegar a la respuesta correcta que quienes ni siquiera la usaron.

Léelo otra vez: usar IA en la tarea equivocada te deja peor que no usarla.

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¿Cómo sabes cuál es la tarea equivocada? Ahí está el problema central y nadie te lo dice cuando te descargas la app. Saberlo requiere ya tener criterio, haber pensado el problema lo suficiente como para reconocer cuándo la respuesta de la máquina suena bien pero está mal. Ese criterio no te lo da la IA. Te da lo que sabías antes de abrirla, lo que nadie vende y lo que no está incluido en la suscripción.

Aquí es donde se cae la promesa de que la IA nivela el terreno de juego, porque no es cierto que todos partamos del mismo punto solo por tener acceso a la misma herramienta. Es más parecido a darle a todo el mundo el mismo carro de carreras: al piloto experimentado le ahorra segundos, al que nunca ha manejado, lo estrella.

Hay un matiz importante. Erik Brynjolfsson, junto con Danielle Li y Lindsey Raymond, publicó en 2023 un estudio sobre agentes de call center usando asistentes de IA generativa y encontró que los trabajadores menos experimentados mejoraron muchísimo más que los expertos, hasta un 34% más de resoluciones por hora.
¿Por qué? Porque la IA estaba entrenada con las conversaciones de los mejores agentes del equipo. Básicamente, le regalaba al novato el conocimiento tácito que le habría tomado años acumular solo.

Entonces, ¿en qué quedamos? ¿La IA nivela o no nivela?

Las dos cosas son ciertas y ahí está la trampa. En tareas estructuradas, repetibles, con una respuesta correcta identificable (resolver un ticket de soporte, seguir un protocolo), la IA sí sube el piso de los que menos saben, pero en tareas ambiguas, estratégicas, donde hay que decidir qué pregunta hacer antes de buscar la respuesta, la IA no reemplaza el criterio. Lo exige, y quien no lo tiene no lo desarrolla usándola. Lo pierde.

Eso es exactamente lo que encontró el MIT Media Lab en 2025 en un estudio que se volvió incómodamente famoso: “Your Brain on ChatGPT”. Durante cuatro meses, compararon tres grupos que escribieron ensayos: uno usando ChatGPT, otro usando buscadores tradicionales y otro escribiendo solo, con su propio cerebro. Con electroencefalogramas de por medio, encontraron que el grupo que usó ChatGPT tuvo la conectividad neuronal más débil de los tres y cuando después les pedían recordar o citar su propio ensayo, muchos apenas podían hacerlo. Escribieron el texto, pero no lo pensaron y su cerebro, literalmente medible en ondas eléctricas, lo sabía.

Hay un estudio anterior, de 2015, que ya nos advertía de esto sin que nadie le hiciera mucho caso. Fisher, Goddu y Keil publicaron en el Journal of Experimental Psychology algo que llamaron el efecto de “inflar el conocimiento interno”: la gente que busca respuestas en internet termina creyendo que sabe más de lo que realmente sabe, incluso sobre temas que nunca estudió. Confunde tener acceso a la información con poseerla. Con la IA generativa, ese efecto no desaparece. Se multiplica, porque ahora la respuesta no solo está disponible: viene redactada, segura de sí misma, y con el tono de alguien que sabe de lo que habla.

Ahí está la verdadera bifurcación de oportunidades que estamos viviendo. No es “quién tiene acceso a la IA” contra “quién no.” Casi todos, ya para 2026, tienen acceso a algún modelo gratuito o barato. La brecha real es entre quien usa la IA para pensar más rápido y quien la usa para no pensar. El primero acumula criterio con cada uso. El segundo acumula la ilusión de tenerlo.

My take

Llevo un par de años asesorando a jóvenes que están aplicando a becas, maestrías y primeros trabajos, y hay un patrón que se repite tanto que ya dejó de sorprenderme. Hay dos tipos de estudiantes que usan IA todo el día. Uno me trae un ensayo de admisión y, cuando le pregunto por qué eligió esa idea central y no otra, me explica el razonamiento completo, con las dudas incluidas. El otro me trae algo que suena impecable y, en cuanto le pregunto “¿por qué dijiste esto y no lo otro?”, se queda en blanco. No pensó la respuesta. Ni siquiera la leyó de verdad. La aceptó con confianza.

Al primero lo puedo ayudar a defenderlo en una entrevista. Al segundo, tarde o temprano, alguien le va a hacer la pregunta que no puede tercerizar, y ahí se le nota.

Y esto me preocupa particularmente para LATAM, porque el acceso a la herramienta ya dejó de ser la barrera. Un estudiante en Tegucigalpa y uno en Palo Alto pueden abrir el mismo Claude, el mismo ChatGPT, gratis o casi gratis. La barrera nueva es más silenciosa y más injusta que la de antes: es si alguien, en algún momento de tu formación, te enseñó a dudar de la primera respuesta. Eso no se resuelve con más acceso a modelos. Se resuelve con más años de haber tenido que pensar sin ellos, algo que la educación de calidad en la región lleva décadas sin garantizar parejo.

No estoy en contra de usar IA todo el día. Yo la uso todo el día, casi todos los días. La diferencia está en el momento exacto en que dejas de hacerle preguntas a la máquina y empiezas a dejar que ella te las conteste sin que tú las hayas hecho tuyas primero.

Dato que deberías saber

19 puntos porcentuales. Esa es la caída en probabilidad de acertar que sufrieron los consultores del estudio de Harvard y BCG cuando usaron IA en tareas que estaban fuera de la capacidad real del modelo, comparados con quienes resolvieron el mismo problema sin ninguna ayuda de IA. No es que la IA no ayudara, es que ayudó a que se equivocaran con más seguridad. Ese tipo de error, el que se siente correcto porque viene bien redactado, es el más caro de todos porque no lo revisas.

La pregunta

¿Cuándo fue la última vez que le preguntaste a una IA algo y aceptaste la respuesta sin verificarla, sin cuestionarla, solo porque sonaba segura de sí misma? ¿Te tomaste el tiempo de pensar si esa tarea estaba dentro o fuera de lo que la máquina realmente domina?

No te estoy pidiendo que dejes de usarla. Te estoy pidiendo que notes el momento exacto en que dejaste de pensar y empezaste solo a aceptar.

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Nos leemos el miércoles,
Ana ✨

P.D. Si construyes o contratas equipos que usan IA a diario, dime cómo distingues tú a quien la usa para pensar mejor de quien la usa para no pensar. Estoy recopilando señales, testimonios y prácticas saludables, y las mejores siempre las encuentro en los comentarios de este newsletter, no en ningún paper.

Lo que sí me hizo parar fue esto: el 69% de esos usuarios dijo que era “algo” o “extremadamente” importante que su pareja real no supiera la magnitud de esa interacción.

No estamos hablando de scrollear TikTok en secreto. Estamos hablando de personas que mantienen conversaciones emocionales profundas, regulares y secretas con una máquina diseñada para decirles exactamente lo que quieren escuchar… y que activamente lo ocultan.

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Tiene sentido, si lo piensas fríamente. Un chatbot de compañía nunca te va a decir “estás equivocado.” Nunca va a tener un mal día ni va a contestarte cortante. Nunca te va a pedir espacio. Nunca va a priorizar sus necesidades sobre las tuyas. Es la relación perfecta, excepto por un detalle: no es una relación. Es un espejo que te devuelve tu propia voz editada y mejorada.

La American Psychological Association (APA) publicó en 2026 su encuesta “Chatbots and Mental Health” y los datos son complicados. Por un lado, reconocen que los chatbots de IA pueden llenar un vacío real para personas en aislamiento social o sin acceso a terapia. Por otro, el 93% de los psicólogos encuestados expresó preocupación de que el uso de IA para compañía emocional pueda afectar negativamente la capacidad de las personas para conectar socialmente con otros humanos.

93%. Prácticamente todos los profesionales de salud mental están preocupados.

Y no es solo un tema de pareja. Piensa en cómo la IA está cambiando la forma en que pensamos, literalmente. Hay un fenómeno que los investigadores llaman “cognitive offloading” (descarga cognitiva): cuando delegas una tarea mental a una herramienta externa, tu cerebro deja de ejercitar esa función. Es como dejar de caminar porque tienes carro. Funciona perfecto hasta que necesitas subir una escalera.

Estudios recientes muestran que el uso frecuente de chatbots de IA está correlacionado con una disminución medible en la capacidad de pensamiento crítico independiente. Investigaciones presentadas en CHI 2026 (la conferencia más importante de interacción humano-computadora) encontraron algo clave: las personas que primero intentan resolver un problema por su cuenta y luego consultan a la IA mantienen sus habilidades de pensamiento crítico. Las que van directo a la IA desde el principio las pierden.

La diferencia entre usar la IA como sparring partner y usarla como muleta es la diferencia entre fortalecer tu músculo o atrofiarlo.

Aquí se pone algo incómodo porque yo misma caigo en esto: hay días en que antes de pensar qué quiero decir en un correo importante, ya estoy abriéndole la conversación a Claude o Gemini, dependiendo de cómo quiero que me respondan (ella es más benevolente que Claude, jaja). En vez de sentarme con la incomodidad de no saber cómo expresar algo difícil (que es precisamente el ejercicio que te hace mejor comunicador), le pido a la máquina que lo haga por mí y la respuesta siempre suena bien. Siempre suena “correcta”, pero no suena a mí.

Ahora multiplica eso por todas las conversaciones que tienes en un día. Los mensajes de WhatsApp que pasas por IA antes de mandar. Los correos laborales que dejas que el asistente redacte. Las respuestas a tu pareja que editas con ayuda del chatbot para que suenen “mejor.” Cada vez que haces eso, estás practicando la comunicación mediada. Y estás dejando de practicar la comunicación real.

La comunicación real es incómoda. Es imperfecta. A veces dices algo mal y tienes que pedir perdón. A veces no encuentras las palabras y el silencio dice más que cualquier párrafo bien estructurado. Esa fricción no es un bug. Es la parte que construye la intimidad.

Investigadores han introducido el modelo MIRA (Machine-Integrated Relational Adaptation) en un paper publicado en NIH en 2026 para estudiar exactamente esto: cómo la IA funciona no solo como un “compañero relacional” (cuando hablas directamente con ella) sino como un “mediador relacional” (cuando la usas para comunicarte con otros humanos) y encontraron que en ambos casos, la IA altera los patrones de intimidad, confianza y comunicación de formas que todavía no entendemos del todo.

Lo que sí sabemos es que las apps de compañía de IA crecieron un 700% entre 2022 y 2025 (dato de la APA); que los adolescentes que recurren a la IA para resolver conflictos con amigos y familiares están perdiendo oportunidades críticas de desarrollar habilidades interpersonales cara a cara y que hay un fenómeno documentado que los investigadores llaman la “trampa de la adulación”: como la IA está diseñada para validarte constantemente (sycophancy), te acostumbras a una versión de la comunicación donde nunca te confrontan, y cuando un humano real lo hace, se siente como un ataque.

Para LATAM esto me preocupa doblemente porque nuestras culturas tienen algo que muchas del norte global ya perdieron: la sobremesa, la visita sin avisar, la llamada que dura una hora sin propósito claro, el tío que te dice las verdades que no quieres escuchar (y esos comentarios incómodos/incorrectos/antiéticos que forman parte de la cultura, debemos aceptar). Esas formas de conexión “ineficientes” son las que construyen el tejido social que si las reemplazamos con interacciones optimizadas y mediadas por IA porque son más “convenientes,” vamos a perder algo que no se puede recuperar con un modelo de lenguaje.

My take

No estoy diciendo que la IA sea el enemigo de las relaciones humanas. Eso sería simplista y falso. La IA puede ser un puente increíble para personas neurodivergentes que necesitan practicar interacciones sociales en un entorno seguro. Para la gente en zonas rurales sin acceso a terapia. Para familias separadas por la distancia que usan traducción en tiempo real para hablar con abuelos que hablan otro idioma.

… pero hay una línea complicada que estamos cruzando.

La línea está en el momento en que dejas de usar la IA para comunicarte mejor y empiezas a usarla para evitar la incomodidad de comunicarte de verdad. En el momento en que tu pareja recibe un mensaje “perfecto” que no escribiste tú. En el momento en que tu hijo te pregunta algo difícil y en vez de improvisar una respuesta honesta (con tus dudas, con tus miedos, con tu humanidad), le lees lo que te sugirió el chatbot.

Mi propuesta: la próxima conversación difícil que tengas, no abras la app. Siéntate con la incomodidad. Di lo que sientes, aunque salga mal. Deja que el silencio haga su trabajo. Eso que te sale feo, eso que no está “bien redactado,” eso es exactamente lo que la otra persona necesita escuchar porque le dice: estoy aquí de verdad, no una versión curada de mí.

Dato que deberías saber

700%. Ese es el porcentaje de crecimiento de las apps de compañía de IA entre 2022 y 2025, según la American Psychological Association. Al mismo tiempo, estudios con EEG (electroencefalograma) muestran que la dependencia excesiva de IA para tareas cognitivas está asociada con menor conectividad cerebral y peor consolidación de la memoria. Básicamente: mientras más le delegas el pensar a la máquina, menos practica tu cerebro. Y la neurociencia es clara en que lo que no se usa, se pierde.

La pregunta

¿Has usado IA para redactar un mensaje importante a alguien que te importa? ¿Para resolver una pelea, para decir algo difícil, para “sonar mejor”? Si sí, ¿cómo te sentiste después? ¿Sentiste que era genuino o sentiste que hiciste trampa?

No hay respuesta correcta o mala, pero creo que es una pregunta que vale la pena hacerse antes de que se vuelva tan automático que dejemos de notarlo.

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Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. La semana pasada varios me escribieron contándome sus historias con la fatiga de IA. Me encanta que este espacio se esté convirtiendo en una conversación de verdad. Sigan escribiendo. Los leo todos. 🫶

Y ahora describe la mayor parte de lo que ves en internet…

Hace unos días me topé con un estado en LinkedIn que decía que le había encantado un “jueguito” en el que el humano era la IA. Obvio, me metí a ver. Es un sitio web llamado “Your AI Slop Bores Me” (tu basura de IA me aburre) que explotó con 50 millones de visitas en una semana. El concepto: miles de personas conectadas al mismo tiempo, haciéndose pasar por ChatGPT o, bueno, por cualquier IA, pero nació pensando en ese modelo de lenguaje (por eso hasta se burla de Sam Altman, ver más abajo las imágenes). La cosa es que escribes un prompt y te responde un humano real que finge ser una máquina. Tienes 75 segundos para responder. Si quieres algo más elaborado, activas el “modo pensamiento” y al humano del otro lado le dan el doble de tiempo. Puedes preguntar, pero también responder: haces LARP (Live Action Role-Playing) como IA.

Ahora todo esto sin perfiles, sin nadie vendiéndote nada, sin recomendaciones salvo un par de anuncios que aparecen en la pantalla y con una música tipo el juego de Mario en Nintendo que terminé dibujando un doodle al ritmo de la cancioncita. Es como un foro de los 2000, disfrazado de chatbot del 2026… y vaya si yo no era geek en esos años, metida en foros para bajar canciones de 9 minutos con virus para el iPod (sí, admito que fui medio pirata).

El sitio lo creó un desarrollador llamado Mihir Maroju, frustrado con lo que él llama el “blob sintético” que se tragó el internet y la respuesta de la gente fue masiva. No porque la plataforma sea tecnológicamente impresionante (es bastante básica), sino porque toca algo que muchos estamos sintiendo pero pocos verbalizamos: estamos cansados de hablar con máquinas.

Es raro porque al mismo tiempo, nunca habíamos dependido tanto de ellas.

Piénsalo: vivimos en una contradicción absurda. El 78% de los consumidores dice que la IA hace que la publicidad se sienta menos auténtica (según datos de Marketing Brew, 2026). El 63% dice que es menos probable que compre de una marca que usa anuncios generados por IA. El 73% dice que confía menos en publicidad que sospecha fue creada por una máquina. Sin embargo, casi todas las empresas del planeta están invirtiendo millones en integrar IA en todo lo que hacen.

En un estudio, el consumidor promedio experimenta “fatiga de bot” tras solo 40 minutos de exposición a contenido sintético. Cuarenta minutos. ¿Cuánto tiempo pasas al día consumiendo contenido online? ¿Tres horas? ¿Cinco? ¿Ocho? La mayor parte de ese contenido ya está generado o asistido por IA. Se estima que en 2026, hasta el 90% de lo que circula en internet es sintético. El tráfico de bots ya superó oficialmente al tráfico humano en la web.

Repito eso: hay más máquinas hablando entre sí en internet que personas.

Es lo que algunos investigadores llaman la teoría del “internet muerto” (dead internet theory), que pasó de ser una conspiración marginal a un marco de análisis legítimo. La idea es que la web ya no es un espacio predominantemente humano. Es un ecosistema donde los bots scrappean contenido, lo reciclan, lo publican, otros bots lo indexan, otros bots lo comparten, y eventualmente un humano se lo encuentra y piensa “qué raro suena esto” porque suena raro; porque no lo escribió nadie (¿o si?). Lo generó un pipeline.

Y la parte que asusta: el “model collapse.” Investigadores han demostrado que cuando los modelos de IA se entrenan con datos generados por otros modelos de IA (algo que ya está pasando inevitablemente, porque el internet está lleno de slop), la calidad se degrada exponencialmente. Pierden lo que los investigadores llaman “la cola larga” de la distribución: las ideas raras, las perspectivas únicas, los matices culturales, todo lo que hace que la comunicación humana sea interesante. Con cada generación de entrenamiento, los modelos se vuelven más homogéneos, más predecibles, más... aburridos. A ver, que de tanto entreno, perdieron su mojo.

Es un ciclo: la IA produce contenido mediocre a escala masiva. Ese contenido contamina el dataset de la siguiente generación de modelos. La siguiente generación produce contenido aún más mediocre y así sucesivamente hasta que todo suena igual.

El contenido humano imperfecto, ese con errores y autocorrecciones y pausas naturales, genera tres veces más recordación que el contenido de video pulido por IA. El contenido identificado como generado por IA recibe entre 20% y 35% menos engagement que el contenido humano comparable… y los humanos lo olemos.

Pero aquí es donde se vuelve filosófico y donde creo que vale la pena detenerse.

¿Qué nos dice sobre nosotros mismos el hecho de que 16,000 personas se conecten simultáneamente a hacerse pasar por IA para escapar de la IA? ¿Qué significa que la respuesta cultural a la automatización de la comunicación sea más comunicación humana disfrazada?

Creo que hay algo esperanzador en “Your AI slop bores me”. Lo que la gente está diciendo, tal vez sin saberlo, es: me importa que haya alguien del otro lado. No necesito que sea perfecto. No necesito que tenga todas las respuestas. Quiero leer algo auténtico. Necesito que sea humano.

Y eso tiene implicaciones enormes para cualquiera que esté construyendo algo, vendiendo algo, enseñando algo o comunicando algo en 2026 porque el mercado está mandando una señal clarísima: lo automatizado sin alma cansa. Lo perfecto sin intención aburre. Lo escalado sin criterio contamina.

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Para LATAM, esto es una conversación que necesitamos tener porque muchos en la región estamos en esa fase de “tenemos que adoptar IA a toda costa para no quedarnos atrás.” Y sí, hay que adoptarla, pero la pregunta no es si la usamos. Es cómo. Si la usamos para producir más slop (más contenido genérico, más automatizaciones sin contexto, más “estrategias” que suenan como las de todo el mundo), estamos contribuyendo al problema. Si la usamos para amplificar lo que es genuinamente nuestro (nuestra perspectiva, nuestro contexto, nuestras historias), entonces estamos produciendo lo único que el mercado global empieza a valorar más: contenido que no podría haber sido generado por una máquina.

La ironía final: la IA hizo que lo humano sea premium.

My take

Toda tecnología nueva tiene su resaca. La radio iba a destruir la lectura. La televisión iba a destruir la radio. Internet iba a destruir todo. Cada vez, lo que terminó pasando fue una reconfiguración: lo viejo no desapareció, cambió de valor. El vinilo volvió a venderse porque suena “más real.” Las librerías independientes sobrevivieron porque ofrecen algo que Amazon no puede: un humano que te recomienda un libro porque te vio la cara.

Creo que estamos en ese momento con la IA. La fase donde dejamos de preguntar “¿qué puede hacer la IA?” y empezamos a preguntar “¿qué debería hacer la IA y qué debería seguir siendo humano?”

No es una pregunta tecnológica. Es una pregunta que plantea qué tipo de mundo queremos habitar online.

Confesión: para escribir este artículo me metí a youraislopbores.me. Escribí una pregunta y alguien me respondió que siguiera mi corazón. Me reí, pero lo interesante fue lo que pasó después: no pregunté más. Pasé toda la tarde respondiéndoles a extraños. Me encantó ser IA. Hay algo adictivo en ayudar a alguien sin que sepa quién eres, sin muchas pretensiones, y leer una pregunta que te haga sonreír porque ponerte creativo hace feliz a un humano en plena jornada laboral, supongo.

Dato que deberías saber

61%. Ese es el porcentaje de ensayos escritos por humanos no nativos en inglés que los detectores de IA (como Turnitin, usado por más del 90% de universidades a nivel global) clasificaron incorrectamente como “generados por IA”, según investigadores de Stanford. La herramienta mide qué tan “predecible” es tu texto. Como los estudiantes que aprenden un segundo idioma escriben con estructuras más simples y vocabulario más repetitivo, el algoritmo los confunde con robots. Varias universidades en Estados Unidos (Vanderbilt, Cornell, Pittsburgh) ya desactivaron estos detectores por poco confiables, pero las universidades que más reciben estudiantes internacionales de LATAM, Asia y África, en su mayoría, los siguen usando sin cuestionar. Otro ejemplo de una herramienta que castiga más a los que menos recursos tienen para defenderse, y de paso, de un sistema que no sabe distinguir a un humano de una máquina pero pretende decidir quién hizo trampa.

La pregunta

Humanos haciéndose pasar por IA para ayudar a otros humanos. Universidades usando IA para acusar a humanos de ser IA. “Slop” es la palabra del año. Más bots que personas en internet: ¿es este el futuro que queremos, el que buscábamos?

¿Tú ya sientes la fatiga? ¿Puedes reconocer cuándo algo fue escrito por una máquina? ¿Eso cambia cómo lo recibes? Y la más difícil: ¿hay algo que la IA haga mejor que un humano y que de verdad importe (no a nivel de generación de dinero o eficiencia, a nivel filosófico, me refiero)?

Quiero leer lo que piensas. Déjame un comentario.

Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. Ya somos más de 100 en este Substack.🫶 No tienen idea de lo que eso significa para mí, sobre todo en esta era donde ya nadie lee nada así de largo. Arrancamos hace 3 semanas y que hoy seamos una comunidad que lee y cuestiona es la mejor prueba de que lo humano sigue importando. Gracias por estar!

P.D.2. En serio, me obsesioné con la cancioncita de slop jeje

Y sí, puede, pero nadie habla de las condiciones o lo que se requiere para llegar a ello.

La realidad que veo todos los días al construir BecaLab es otra. La IA no hace nada por sí sola. Es como un amplificador: si le conectas una guitarra afinada, suena increíble. Si le conectas ruido, amplifica el ruido. El problema es que la mayoría de la conversación sobre IA se centra en la herramienta y no en lo que la persona que maneja la IA aporta a la mesa.

Llevo más de un año construyendo productos con IA sin ser ingeniera. Meses de utilizar agentes y subagentes para construir chatbots, automatizaciones, microapps, extensiones de Chrome, pipelines/análisis de datos y lo que he aprendido se reduce a esto: la IA se convierte en un superpoder solo cuando quien la usa tiene dos cosas. Primero, un conocimiento profundo de lo que está haciendo. Segundo, creatividad para aplicarlo de formas que nadie más está viendo.

Sin conocimiento, la IA te da respuestas bonitas que no sirven. Puedes pedirle a Claude o a ChatGPT que te escriba un plan de negocios y te va a dar algo que suena profesional, pero que es genérico, vacío, un template glorificado. Si no sabes qué preguntar, si no entiendes tu mercado, tu usuario, tu problema, la IA solo te ayuda a producir basura más rápido.

Si estás emprendiendo o construyendo algo, esto te va a sonar familiar: puedes pedirle a la IA que te arme una estrategia de ventas, un funnel de marketing o un plan financiero y seguro te va a dar algo que suena impresionante en papel, pero si no conoces a tu usuario real, si no has hablado con él, si no entiendes sus frustraciones y sus limitaciones concretas, ese plan “perfecto” no va a funcionar. Va a ser un documento bonito que no mueve la aguja.

La diferencia siempre la marca el conocimiento de dominio. La persona que lleva años entendiendo un mercado, que ha fallado, que ha hablado con sus clientes, que sabe cuáles son las preguntas que nadie hace, le saca un rendimiento brutal a la IA; no porque use un modelo mejor, sino porque sabe qué pedirle, sabe detectar cuándo la respuesta es genérica y sabe hacia dónde empujar la conversación. El que llega sin ese bagaje termina con outputs que suenan bien, pero que cualquier persona con experiencia real descarta en 30 segundos.

Después está la creatividad. Esta es la parte que a mí me fascina y que creo que queda silenciada en la conversación cuando hablamos del uso de la IA.

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La creatividad no es solo “pensar fuera de la caja” (perdón por el cliché). Es la capacidad de ver conexiones que no son obvias; de mirar un problema y atacarlo desde un ángulo inesperado; de combinar herramientas de formas que el manual no contempla.

Es la trampa del discurso actual. Todo el mundo habla de la IA como si fuera el actor principal, pero la IA es el instrumento, no el músico. El superpoder no está en tener acceso a GPT-4 o a Mythos. Está en saber qué hacer con ellos; y eso requiere algo que ningún modelo puede darte: experiencia, contexto, criterio y la capacidad creativa de imaginar algo que todavía no existe.

¿Sabes qué diferencia hay entre un estudiante que usa ChatGPT para copiar y pegar un ensayo de admisión y otro que lo usa para transformar su carta de motivación? El segundo sabe qué quiere decir. Tiene una historia. Tiene claridad sobre su propósito y objetivos a mediano y largo plazo. Usa la IA para pulir y estructurar lo que ya tiene adentro. El primero le pide a la IA que invente algo por él, y lo que sale es un texto que suena como los otros diez mil que las universidades reciben cada semestre.

La creatividad es el filtro. Es lo que separa al que usa la IA como muleta del que la usa como palanca.

Y esto tiene implicaciones enormes para LATAM porque si la IA amplifica lo que ya tienes, entonces la pregunta no es “¿tenemos acceso a la IA?” (que también es un problema, pero distinto). La pregunta es: ¿estamos formando personas con el conocimiento y la creatividad necesarios para que ese acceso signifique algo?

Spoiler: en la mayoría de nuestros sistemas educativos, no. Seguimos premiando la memorización, no la resolución creativa de problemas. Seguimos evaluando respuestas correctas, no preguntas inteligentes. Y ahora le estamos poniendo IA encima de esa estructura rota y esperando que arregle todo.

La IA no arregla lo roto. Lo escala.

My take

Casi todos los días me da vuelta una idea: en el tema de la IA, vivimos obsesionados con aprender herramientas nuevas (el último framework, el último modelo, el último prompt hack) y nos estamos olvidando de cultivar lo que realmente hace que esas herramientas sirvan para algo. La creatividad… y no hablo de la creatividad como concepto abstracto ni artístico. Hablo de la creatividad de siempre: observar, hacer preguntas incómodas, conectar ideas de campos que aparentemente no tienen nada que ver, contar historias que muevan a la gente a actuar.

Esa creatividad “tradicional” es justamente la que la IA no puede replicar. Un modelo puede generar mil variaciones de un logo, pero no puede decidir cuál comunica confianza a una mamá en Centroamérica que está decidiendo si confía en una plataforma digital para el futuro educativo de su hijo. Un modelo puede escribir 20 versiones de un copy de ventas, pero no puede sentarse en una sala con un grupo de estudiantes de primera generación y sentir en el estómago la mezcla de ambición y miedo que tienen. Esa sensibilidad, esa lectura del contexto humano, es creatividad pura con una pizca de empirismo humano (que solo el humano puede sentir) y es lo que convierte un producto genérico en algo que realmente conecta.

Lo que me preocupa es que estamos formando una generación de “builders” que saben promptear, pero no saben observar; que pueden levantar una landing page en una hora pero no pueden articular para quién la están haciendo ni por qué debería importarles; que confunden velocidad de ejecución con claridad de pensamiento.

Mi posición es esta: antes de sentarte a construir con IA, sal a caminar. Habla con la gente para la que quieres crear. Lee algo que no tenga nada que ver con tecnología. Escucha una historia que te incomode. La creatividad se alimenta de experiencias, de empatía, de fricción con el mundo real y cuando vuelvas a sentarte frente a la pantalla con todo eso adentro, la IA se convierte en otra cosa. Deja de ser un atajo y se convierte en un multiplicador de visión.

Dato que deberías saber

3 días. Eso es lo que duró Claude Fable 5 (el modelo más avanzado de Anthropic, de clase “Mythos”) disponible al público antes de que el gobierno de Estados Unidos ordenara sacarlo del mercado. El 9 de junio lo lanzaron. El 12 de junio, el Departamento de Comercio emitió una directiva de control de exportaciones que obligó a Anthropic a suspender el acceso de todos los usuarios no estadounidenses a nivel global. Como la empresa no podía verificar la nacionalidad de cada usuario en tiempo real, optó por apagarlo para todos, en todo el mundo.

Es la primera vez en la historia que un control de exportaciones (tradicionalmente reservado para chips y hardware) se aplica a un modelo de IA comercial y operativo. El pretexto fue un supuesto “jailbreak” de seguridad nacional. Anthropic lo disputó públicamente, afirmando que la vulnerabilidad era menor y replicable en otros modelos.

¿Por qué importa esto? Porque establece un precedente brutal para la gobernanza global de la IA. Un solo gobierno puede apagar un modelo en todo el planeta con una directiva administrativa. Sin ley aprobada por un congreso. Sin debate público. Sin considerar el impacto en los millones de desarrolladores, investigadores y emprendedores fuera de Estados Unidos que dependían de esa herramienta.

Si la semana pasada hablamos de cómo el privilegio se automatiza, esta semana vemos cómo también se centraliza. El acceso a la IA más avanzada del mundo está sujeto a las decisiones de política de seguridad de un solo país y, si eres desarrollador/usuario en Guatemala, Ámsterdam o Yakarta, no tienes ni voz ni voto en esa decisión.

La pregunta

Si la IA es un superpoder solo cuando la combinas con conocimiento y creatividad, ¿cómo podemos usar esa combinación para generar impacto social real en nuestras comunidades y ciudades? No hablo de grandes empresas ni de startups con funding. Hablo de lo que puedes hacer tú, con lo que sabes, con las herramientas que hoy existen, para resolver un problema concreto que ves en tu entorno.

¿Hay algo que estés construyendo, imaginando o queriendo hacer con IA que tenga un impacto más allá de ti? Cuéntame! Quiero conocer esas ideas.

Déjame un comentario o responde este correo.

Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. La semana pasada un lector me escribió: “Gracias por compartir estos temas desde otra perspectiva.” Eso es exactamente lo que quiero que sea este espacio. Si te gustó algo de lo que leíste hoy, compártelo con alguien que también pueda gustarle. El link para suscribirse está arriba (y abajo). 🫶

No es que los latinoamericanos sean menos inteligentes. Tampoco es que no existan becas; es que el sistema de acceso está diseñado para personas que ya cuentan con cierto nivel de acceso.

Piénsalo como una carrera de obstáculos en la que cada valla está diseñada para que tropieces si no provienes de un entorno privilegiado.

El primer obstáculo es el riesgo financiero, que representa una tremenda brecha. Para cuando envías tu postulación a una universidad en el norte global, ya has tenido que gastar una fortuna sin ninguna garantía de ser aceptado. Un examen TOEFL o IELTS cuesta entre $250 y $350 dólares. La traducción oficial de tus notas y diploma/título universitario o del colegio por un traductor certificado puede costar otros $150, por barato. Si te piden una evaluación de credenciales académicas (como WES), suma otros $200 o bien, un examen como GMAT o GRE y a eso añádele las tasas de aplicación de cada universidad, que suelen rondar de $80 a $100 por cada una (algunas son gratuitas).

Para un estudiante en Boston, esto es un gasto menor o un trámite más. Para una familia de clase media o trabajadora en Bogotá, Lima o Guatemala, donde el salario mínimo promedio no supera los $350 dólares mensuales, postular a tres universidades implica invertir más de dos meses de ingresos completos en una apuesta a ciegas.

El segundo obstáculo es el capital cultural, los códigos invisibles del juego. Hablemos de la famosa carta de motivación (o personal statement). En América Latina nos enseñan a escribir de forma muy formal, indirecta y humilde (el clásico “Por medio de la presente me dirijo a usted con el fin de…”). Si escribes así para una universidad en Estados Unidos o en el Reino Unido, tu postulación va directo a la basura. Ellos esperan que te vendas, que uses un tono directo, activo y narrativo, que cuentes una historia personal impactante y que digas con orgullo lo que has logrado. Si no tienes un mentor, un familiar que haya estudiado fuera o un consultor privado que te cobre $100 dólares la hora para enseñarte a estructurar esa carta, estás compitiendo a ciegas.

Lo mismo pasa con las cartas de recomendación. En nuestras universidades, es común que un profesor te diga “redáctala tú y yo te la firmo”, o que escriba dos párrafos genéricos diciendo que fuiste un alumno responsable. En el norte global, esperan cartas detalladas, con métricas específicas y ejemplos concretos de tu liderazgo. Otro filtro invisible.

Según datos del Institute of International Education (IIE), en 2025 los estudiantes de toda Latinoamérica y el Caribe representaron solo el 6.3% de la movilidad estudiantil internacional. Además, si sacas a Brasil y México de la ecuación, la cifra cae al 2.1%. A pesar de ser el 8.4% de la población mundial. Prácticamente no existimos en los salones de clase donde se toman las decisiones globales.

Aquí es donde entra la inteligencia artificial. Las universidades del norte están desbordadas de solicitudes y están empezando a usar sistemas automatizados (ATS) y modelos de IA para hacer el primer filtro de los ensayos y las hojas de vida. ¿El problema? Estos algoritmos se entrenan con los datos históricos de quienes ya fueron aceptados. Si tu redacción, tu vocabulario o tu estructura no encajan en el patrón lingüístico del estudiante tradicional de Boston o de Londres, la IA te descarta automáticamente.

El privilegio ya no es solo una cuestión de dinero ni de contactos. Empieza también a estar automatizado.

My take y la herramienta de la semana

Cuando fundé BecaLab hace un año, lo hice con una visión muy ingenua. Pensaba que el problema era simplemente la falta de información: si creábamos una base de datos inteligente y un chatbot que ayudara a los estudiantes a encontrar becas, cerraríamos la brecha.

Estaba equivocada. La tecnología puede abrir una puerta, pero no puede tirar abajo las paredes.

En este año de operación, BecaBot (nuestro chatbot) ha procesado miles de conversaciones y el patrón más común que vemos no es técnico. La pregunta más repetida no es “¿a qué beca aplico?”, sino “¿de verdad alguien como yo tiene oportunidad de ganar?” “¿Cómo hago para que mi carta de motivación sobresalga?” La barrera más grande no es la falta de información. Es el peso de un sistema que te ha dicho toda la vida que ese lugar no es para ti porque, después de encontrar opciones, el porcentaje que postula es MUY bajo. El síndrome del impostor aquí no es una debilidad psicológica; es una consecuencia del diseño del sistema.

La IA tiene un papel profundamente ambiguo en esto. Por un lado, puede ser la herramienta de democratización más poderosa que hayamos visto. Piensa en Claude Fable, el nuevo modelo que Anthropic acaba de lanzar y que está disponible gratis en todos sus planes hasta el 22 de junio. Es un modelo de locura para tareas complejas y, por el momento, el mejor. Un estudiante en una zona rural puede usarlo como un tutor de redacción personal de nivel mundial para que le ayude a estructurar su ensayo de admisión, a pulir su inglés y a traducir sus ideas a los códigos culturales que las universidades esperan. Eso nivela la cancha como nunca antes.

Por otro lado, esa misma tecnología está siendo adoptada por los evaluadores para blindar sus procesos y automatizar la exclusión a gran escala. Si el filtro de entrada está sesgado, usar IA para postular solo crea una carrera armamentista donde los algoritmos de los estudiantes intentan engañar a los algoritmos de las universidades.

He aprendido que no basta con darles la herramienta. La IA puede ayudar a escribir la carta, pero no puede pagar el TOEFL ni quitar el miedo a no pertenecer. La verdadera democratización de la educación no se logra optimizando el proceso de aplicación actual; se logra hackeando las reglas del juego.

Dato que deberías saber

$800 USD. Ese es el costo promedio estimado que debe pagar un estudiante latinoamericano solo para postular a tres universidades en el extranjero. Esto incluye las tasas de examen de inglés TOEFL ($300), la traducción certificada de documentos ($150), la evaluación de credenciales académicas ($200) y los cargos de solicitud de las universidades ($100-$200). Un filtro económico implacable que te descarta antes de que un ser humano siquiera pueda evaluar tu potencial académico.

La pregunta

Si el camino tradicional para estudiar fuera está tan roto, ¿hacia dónde va el futuro de la movilidad estudiantil? ¿Debemos seguir empujando a nuestros mejores talentos a emigrar (y cruzar los dedos para que regresen a aportar, en la clásica fuga de cerebros), o la IA y el trabajo remoto están abriendo paso a una nueva forma de movilidad sin fronteras, donde puedes formarte y trabajar para el mundo sin tener que dejar tu país?

¿Cuál ha sido tu experiencia al intentar estudiar fuera? ¿Sentiste que el sistema te abría las puertas o que tuviste que hackearlo para lograrlo? Y si lograste irte, ¿piensas volver?

Quiero leer lo que piensas. Déjame un comentario.

Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. Este es el primer correo oficial del newsletter. Si llegaste hasta aquí, gracias por estar desde el inicio. Si conoces a alguien que necesite leer esto, compártelo. El link para suscribirse está arriba (y abajo). 🫶

En noviembre del año pasado, el gobierno de Nayib Bukele lanzó DoctorSV. Una app de salud pública hecha con Google Cloud y Gemini que promete consultas médicas 24/7 por inteligencia artificial. Ya tiene más de un millón de usuarios. Puede atender 30,000 consultas al día. Suena increíble, ¿no?

Ahora, lo que el gobierno no dice es que esto ocurre mientras despide médicos reales de la red pública. Mientras los hospitales tienen escasez de medicamentos. Mientras los contratos con Google permanecen bajo total reserva. Nadie sabe cuánto costó. Nadie sabe quién tiene acceso a los datos de salud de un millón de salvadoreños.

La IA no reemplazó la atención médica. Reemplazó la obligación del Estado de otorgarla (visto desde esta óptica, obvio)… y no es el único caso.

En Buenos Aires, el gobierno de Javier Milei lanzó el “Gemelo Digital Social”. Una plataforma de IA que cruza datos de registros biométricos, migratorios, financieros. Todo centralizado y conectado. ¿El marco legal? Un decreto de necesidad y urgencia (DNU 941/2025). No es una ley aprobada por el Congreso. No hubo licitación pública y por si fuera poco: Peter Thiel, cofundador de Palantir (la empresa que le vende software de vigilancia a la CIA, al FBI y al ICE para rastrear inmigrantes), se reunió con Milei en la Casa Rosada en abril de 2026 —a puerta cerrada—.

Creé contenido sobre estos temas en Instagram y TikTok. Los videos se hicieron virales. Miles de personas comentando, preguntando, asustándose, debatiendo (e incluso insultándome). Me di cuenta de algo: la conversación sobre IA en América Latina se está dando en reels de 60 segundos. No hay un lugar al que se pueda ir más a fondo. Donde los datos, las opiniones y las historias reales se conecten. Donde alguien que construye con IA todos los días (no un periodista tech, no un consultor, no un político) te cuente lo que realmente está pasando.

Ese lugar es este newsletter.

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¿Qué es Privilegio Artificial?

Cada semana voy a escribir sobre una sola cosa: cómo la inteligencia artificial está reorganizando quién tiene poder, quién tiene acceso y quién se queda afuera.

No es un newsletter de noticias de IA. No te voy a decir qué modelo nuevo sacó OpenAI ni cuántos parámetros tiene. Hay miles de newsletters que hacen eso.

Privilegio Artificial es sobre las decisiones que nadie ve:

• Quién decide qué datos entrenan al algoritmo que filtra tu CV

• Quién decide que un chatbot reemplace a un médico en El Salvador pero no en Suiza

• Quién decide que Sillicon Valley o Palantir tenga acceso a los datos biométricos de 46 millones de argentinos

• Quién decide que un estudiante en Bogotá tenga 47 veces menos probabilidad de acceder a una beca que uno en Boston

La IA no es neutral. Es una herramienta de poder y, como toda herramienta de poder, la pregunta no es si funciona. La pregunta es para quién funciona.

¿Quién soy y por qué escribo esto?

Soy Ana Raquel Aquino, abogada guatemalteca (actualmente viviendo en Bogotá). Creadora de contenido en Instagram como @ana.cosmica. Fundadora de BecaLab, una startup de EdTech que utiliza IA agéntica para conectar a estudiantes latinoamericanos con oportunidades educativas.

Construyo soluciones y productos con IA todos los días. He vendido soluciones de captación basadas en IA a universidades. He visto cómo un algoritmo puede abrir una puerta que estaba cerrada para alguien en Quetzaltenango… y también cómo puede cerrar una que estaba abierta.

Soy alguien que construye con IA sin ser ingeniera, viniendo del mundo del Derecho. Escribo desde lo que me entero y lo que investigo (estoy en mi sueño de hacer un PhD sobre sesgos algorítmicos, gobernanza y ética en (y con) la Inteligencia Artificial. Acá están mis pensamientos —y seguramente los de mis agentes de IA que llevan ya un par de meses construyendo conmigo—, así como la exposición de que no sé todo sobre el tema y es que nadie.

¿Qué vas a encontrar aquí cada semana?

Cada miércoles recibirás una edición con:

🔥 El tema de la semana. Un solo tema, con datos, con contexto, con ángulo. Desde AI governance hasta el digital divide, desde chatbots de salud hasta algoritmos de admisión universitaria.

💡 My take. Mi perspectiva, osea la opinión de alguien que construye con IA en LATAM, no que opina desde afuera.

📊 Dato que deberías saber. Un número que te cambia y explota la cabeza.

💬 La pregunta. Algo para pensar y responder. Esto es una conversación, no un monólogo.

¿Por qué se llama Privilegio Artificial?

Porque el privilegio ya no es solo hereditario. Ahora también es construido por algoritmos.

Un sistema de IA que filtra CVs reproduce el privilegio de quienes lo diseñaron. Un chatbot médico que reemplaza a doctores reales es un privilegio para quien tiene un smartphone y datos, y una condena para quien no. Un “gemelo digital” que cruza todos tus datos sin tu consentimiento es vigilancia para unos y “optimización” para otros. Depende de qué lado del algoritmo estés.

El privilegio siempre existió y ahora tiene una capa nueva: es artificial. Lo construyen máquinas. Lo escalan servidores. Lo justifican con datos y muchas veces, lo disfrazan de progreso.

Este newsletter existe para señalar eso.

Bienvenidos a Privilegio Artificial.

Nos leemos el miércoles,

Ana ✨

P.D. Si te gustó, reenvíalo a alguien que necesite estar aquí.
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