La enciclopedia más grande de Internet le ha dado un portazo en la cara a la IA. Wikipedia informó que, en adelante, ha prohibido el uso de IA generativa al momento de escribir o editar los artículos en su sitio web.

En la publicación aseguran que el motivo principal es que el uso de estas herramientas viola muchas de las políticas actuales de Wikipedia.

Wikipedia en español vs. Wikipedia en inglés: el uso de la IA

Algo que muchas personas pueden no saber es que la plataforma no funciona como un monopolio de información en el que todas las versiones operan de la misma forma. En vez de eso, cada sitio de Wikipedia se gestiona con sus propias reglas e independencia.

La prohibición de artículos creados con IA, por ejemplo, fue anunciada para la versión en inglés del sitio. Sin embargo, la versión en español de Wikipedia (que con seguridad es la que muchos utilizarán) permite de manera abierta el uso de modelos de lenguaje grande (o LLM por sus siglas en inglés) dentro del portal.

Una justificación sencilla para entender estas filosofías diferentes está en la manera en la que se usa la tecnología en cada una de estas versiones. La edición en español está, en su mayoría, construida a través de la traducción de entradas en otros idiomas. De hecho, la mayor diferencia reside en el contenido enfocado en figuras o temas de interés para comunidades hispanohablantes.

Es por esta razón que un LLM es mucho más práctico para este tipo de entradas que requieren traducir o adaptar contenido existente.

La lucha de Wikipedia contra la enshittification por la IA

El término enshittification, acuñado por el escritor Cory Doctorow, describe el ciclo de vida de las plataformas digitales donde primero son buenas para los usuarios, luego abusan de ellos para beneficiar a los socios comerciales y, finalmente, abusan de estos últimos para maximizar sus propios beneficios antes de morir. En el contexto actual, se refiere a cómo la integración forzada de IA generativa está degradando la calidad de las búsquedas y servicios web solo para inflar valoraciones bursátiles.

Frente a la inundación de contenido sintético que prioriza la cantidad sobre la calidad, han surgido movimientos como Human-Only y diversas iniciativas de certificación de contenido. Estas comunidades promueven el uso de sellos o metadatos que garantizan que un artículo, ilustración o código ha sido creado íntegramente por personas.

El objetivo es crear un ecosistema digital paralelo donde el valor resida en la intención y la experiencia humana, permitiendo a los usuarios filtrar el ruido generado por bots que actualmente satura los motores de búsqueda y las redes sociales.

Finalmente, el activismo legal y el desarrollo de herramientas de autodefensa digital han tomado protagonismo. Proyectos como Nightshade o Glaze permiten a los artistas envenenar sus obras digitalmente para que, si una IA intenta procesarlas sin permiso, el modelo de aprendizaje se confunda o se rompa. Estos esfuerzos, sumados a las presiones por legislaciones de transparencia algorítmica, forman un frente de resistencia que busca obligar a las Big Tech a reconsiderar su estrategia de implementar IA a toda costa, priorizando de nuevo la utilidad real para el ser humano.

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No se trata de un simple salto técnico, sino de un cambio conceptual: la cabina deja de ser un conjunto de pantallas y sensores y se convierte en un sistema que interpreta, decide y adapta la experiencia del conductor en tiempo real.

La compañía mostrará por primera vez su Plataforma de Cabina con IA, una arquitectura de alto rendimiento construida sobre la tecnología Snapdragon Cockpit Elite de Qualcomm. Aunque las marcas llevan años hablando de “autos inteligentes”, lo que propone LG es una cabina que procesa información de manera autónoma dentro del vehículo, sin depender de servidores remotos.

Esta diferencia, que parece sutil, es clave: reduce la latencia, evita caídas por conexión y fortalece la privacidad de los usuarios, un punto crítico en la era de los datos a bordo.

Una cabina que interpreta el contexto, no solo comandos

Lo más disruptivo de esta propuesta es su enfoque en modelos de inteligencia artificial generativa, como LLM, VLM y sistemas de creación de imágenes. Hasta ahora, los asistentes dentro del auto respondían a órdenes específicas; con esta plataforma, la cabina es capaz de analizar el entorno mediante cámaras internas y externas, evaluar el estado del conductor y anticiparse a situaciones de riesgo.

Si el sistema detecta que un vehículo se acerca para incorporarse y el conductor no lo ha notado, puede emitir una alerta contextualizada y más humana. Lo mismo ocurre con acciones aparentemente simples, como la música: la plataforma puede generar fondos visuales acordes a la hora del día, el clima o el ambiente exterior, y sugerir contenido relevante sin que el conductor lo solicite.

Este nivel de personalización abre una nueva dimensión en el infoentretenimiento a bordo. Ya no es solo una lista de apps o widgets, sino un entorno dinámico que combina seguridad, asistencia predictiva y experiencias emocionales con la ayuda de modelos generativos.

El salto del SDV al AIDV: un nuevo estándar para la industria

LG ya había dado señales de este camino en el CES 2025 cuando, junto con Qualcomm, presentó la solución Cross Domain Controller, capaz de fusionar sistemas ADAS e infoentretenimiento en un único procesador. El anuncio para 2026 es la evolución lógica: una plataforma que amplía esa integración hacia un nivel cognitivo, propio del llamado vehículo definido por IA (AIDV).

Este concepto plantea que el auto no solo ejecuta funciones programadas, sino que aprende del conductor, del entorno y del uso diario. Para LG, ese futuro ya está en marcha, y la plataforma que mostrará en Las Vegas es la evidencia más clara.

Eun Seok-hyun, presidente de LG Vehicle Solutions, lo resume en una frase: la movilidad del mañana no se limitará a responder, sino a comprender. Y esa comprensión será el punto que diferenciará a los fabricantes capaces de integrar IA generativa en sus cabinas de aquellos que sigan dependiendo únicamente del software tradicional.

Con esta apuesta, LG redefine el tablero de juego y deja un mensaje contundente antes de que arranque el CES 2026: la próxima innovación no será la pantalla más grande ni el sensor más preciso, sino la inteligencia que le dará sentido a todo lo que ya existe dentro del vehículo.

La noticia la dio a conocer Pedro Sánchez, presidente de España, hace unos días, afirmando que este modelo estará entrenado con grandes cantidades de información, toda en español. Así mismo, explicó que esta herramienta estará diseñada para comprender y responder en idiomas cooficiales como el euskera, catalán, gallego y valenciano. 

La Real Academia Española y la Asociación de Academias de la Lengua Española son las encargadas del contenido con el que se está entrenando la herramienta. De acuerdo con el mandatario, se está teniendo mayor control sobre la calidad y procedencia de los datos que se están usando para entrenar a la inteligencia artificial. 

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En cuanto a la interfaz técnica, los encargados son el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) y la Red Española de Supercomputación. Justamente son ellos los que se encargan de la otra ventaja del ‘ChatGPT español’. Además de contar con varios idiomas que antes no se habían usado para la IA , esta herramienta será de código abierto. Esto permitirá que, en cuanto esté disponible, cualquier persona o empresa pueda acceder a ella sin tener que pagar por suscripciones o licencias. 

Desde BSC-CNS explicaron que ya se recolectó la información necesaria para crear este modelo de lenguaje. Ahora, solo queda diseñar y entrenar a esta inteligencia artificial. Mariona Sanz, jefa de Innovación y Desarrollo de Negocio del BSC-CNS manifestó que confía en que esta IA podrá estar lista en cuestión de meses, por lo que podríamos esperarla para este mismo año. Por ahora, solo queda esperar a los próximos anuncios por parte del Gobierno español.

Imagen: Ron Lach

Ahora, los de Meta también se está sumando a la moda de la IA. Hace unas horas, la compañía liderada por Mark Zuckerberg anunció una nueva variante de modelo de lenguaje basado en IA llamado LIMA (Less Is More for Alingment). Esta nueva herramienta promete un rendimiento mucho más avanzado que el de ChatGPT.

La compañía explicó que el proceso de entrenamiento de la herramienta de lenguaje de gran tamaño (LLM), es lo que hace de LIMA la LLM “más avanzada del mercado”, según Meta. Para comprender el proceso, es necesario recordar que los modelos de LLLM como ChatGPT y Bard son entrenados en dos fases.

En la primera fase, se le suministran una cantidad de prompts a la IA para que comprenda los conceptos “básicos”. En la segunda fase, entra la intervención humana con métodos de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. En esta fase se realiza una depuración de información innecesaria y un entrenamiento que oriente al funcionamiento de la herramienta para cumplir tareas especificas y las peticiones de los usuarios. Vale la pena mencionar que esta segunda fase es la más costosa de la construcción de un modelo LLM.

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A diferencia de ChatGPT y Bard, LIMA, la nueva herramienta de IA de Meta, se saltó esta segunda fase. Según la compañía, lo que quieren comprobar con LIMA es que un modelo de IA entrenado ampliamente en su primera fase, no necesita de la segunda fase. Por ejemplo, para este nuevo modelo de Meta, se seleccionaron solo 1000 prompts. Estos fueron seleccionados de manera manual de fuentes como WikiHow, StackExchange y Reddit.

Después de finalizar la primera fase y antes de anunciar la nueva herramienta, Meta permitió que un grupo de expertos (humanos) realizara pruebas con LIMA en comparación con ChatGPT y Bard. Según el informe, LIMA logró responder correctamente a todas las preguntas y presentó un 43% de respuestas equivalentes o superiores a las de los modelos de IA de OpenAI (ChatGPT) y de Google (Bard).

Imagen: Pexels

El proyecto lo está desarrollando Earth Species Project, una asociación que pretende utilizar la Inteligencia Artificial para descifrar el lenguaje de los animales. Específicamente, están trabajando con la Inteligencia Artificial (IA) “Large Language Models” (LLM) que se traduce al español como “Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño”.

Este tipo de IA LLM son para modelos de lenguaje grande, es decir, tecnología como la que ejecuta ChatGPT, por nombrar alguna. Vale la pena recordar que este tipo de modelos no solo responden a preguntas, sino que también son capaces de traducir texto.

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Ahora, Earth Species Project reveló que los LLM no solo son capaces de traducir de un idioma a otro, sino que también son capaces de transcribir sonidos e incluso, gestos. Es por esto que la asociación recurrió a dicha tecnología para tratar de entender el significado de los sonidos que emiten los animales, además de su lenguaje corporal.

Por ahora, el proyecto se encuentra en etapa de prueba. Los investigadores se encuentran probando el sistema con algunas especies como delfines y cuervos. El objetivo principal es lograr aislar los sonidos que se mantienen durante una “conversación” para extraer patrones recurrentes. Posteriormente, si todo sale bien, esperan  llegar a una traducción.

Al lograr comprender el lenguaje de los animales, tanto sus sonidos como su lenguaje corporal, se podría comprender mejor su comportamiento y sus decisiones. Por supuesto que, si este proyecto logra su cometido, en un futuro podríamos mantener una conversación con nuestra mascota.

Imagen: Benjamin Wedemeyer vía Unsplash