Bueno, pues les contaré a mi fieles lectores en este post dominical una cosa que me sorprendió esta semana y que tiene que ver con la IA, pero no en el sentido de “ChatGPT escribe poemas” ni “la IA te hace la compra” o «la IA se puso por su cuenta a inventar drogas». Esto va de algo más gordo: de seguridad en internet.
Resulta que unos equipos de ciberseguridad, usando herramientas de IA, encontraron unos fallos bastante serios en PHP. ¿Y qué es PHP? Pues un lenguaje de programación que usted no ve, pero que está detrás de un montón de páginas web: tiendas online, webs de administraciones, foros, cosas así. Se calcula que una parte enorme de internet funciona con PHP, aunque para el usuario sea invisible.
El caso es que estos fallos, que al parecer llevaban tiempo ahí escondidos, permitían que un atacante pudiera colarse en un servidor y tomar el control sin necesidad de usuario ni contraseña. Vamos, como encontrar una puerta trasera en un edificio que todo el mundo pensaba que estaba cerrado con llave. A ese conjunto de fallos se le ha llamado “PHP2Shell”, y los expertos lo han comparado con Heartbleed, que fue un desastre de seguridad de hace años.
Y aquí está la parte interesante para esta, mi charla dominical sobre IA: la IA aparece en los dos lados.
Por un lado, fue la herramienta que ayudó a encontrar esos fallos. Es como tener un auditor que puede revisar millones de líneas de código a una velocidad que ningún humano puede igualar. Eso es buenísimo: la IA como defensora.
Pero por otro lado, cuando se filtró parte de la información antes de que todo el mundo estuviera parcheado, también se usó la IA para lanzar ataques automatizados a lo bruto. Millones de intentos en poco tiempo. O sea, la misma tecnología que te ayuda a encontrar la grieta también puede ayudar a explotarla.
¿Y qué pasó? Pues que hubo una reacción global bastante fuerte. Gobiernos y empresas desconectaron webs de forma preventiva, se pusieron parches de emergencia, hubo servicios caídos… Fue un pequeño caos durante unos días. Y todo eso por un fallo en una tecnología que casi nadie nombra, pero de la que depende medio internet.
A mí lo que me deja pensando es esto: la IA no es buena ni mala. Es una herramienta muy potente. Puede encontrar fallos que llevaban años ahí, y puede ayudar a arreglarlos. Pero también puede acelerar a quien quiere aprovecharse. Y además nos recuerda algo incómodo: nuestra vida digital depende de un montón de piezas invisibles que, si fallan, tiembla todo.
Así que la próxima vez que usted entre en una web y funcione, debe acordarse: por debajo hay código, hay servidores, hay gente parcheando cosas… y ahora también hay IA mirando dónde están las grietas.
¿Se fían ustedes de que la IA se use para defendernos más que para atacarnos? Los leo en los comentarios.
Creo que el futuro de la IA será menos “magia” y más infraestructura: agentes integrados en el trabajo, IA en el borde, modelos especializados y una fuerte disputa geopolítica por chips, energía y datos. La ventaja no estará en tener el modelo más grande, sino en lograr soberanía tecnológica, costos sostenibles y reglas claras. Veo riesgos reales en la autorregulación, el engaño y la desinformación, y una oportunidad para regiones como República Dominicana si apuestan a energía, talento y casos de uso concretos. En una frase: una IA multipolar, agéntica y cotidiana, que exigirá gobernanza humana y conciencia ambiental.
En mi blog, he tratado tres ejes fundamentales (en numerosos posts):
Agentes e integración: tokens, agentes, MCP, LLM, edge AI.
Geopolítica y soberanía: chips, tierras raras, DeepSeek, energía, República Dominicana/Latinoamérica.
Un post para desnudar la falsedad del pacto de autoregulación de los seis grandes de la Inteligencia Artificial (¿o debo decir Inteligencia Superior?). Serie de Inteligencia Artificial.
Tres investigadores de seguridad de OpenAI fueron despedidos semanas después de investigar el mayor incidente de agentes autónomos de la historia. La empresa dice que fue por violar políticas de información. Ellos dicen que fue por hablar demasiado. Ninguna de las dos versiones puede probarse. Y ahí, precisamente ahí, está el problema ¿No era que había un «pacto de seis caballeros» que se iban a autoregular? En fin, el mar, como diría Nicolás. La hipocrecía. Síganme y les cuento.
Le hago una pregunta sencilla a mis sagaces lectores: si mañana alguien con poder decide cambiar el nombre de una tecnología que usamos todos los días, ¿usted qué haría? ¿Seguiría usándola igual? ¿Le daría lo mismo? ¿O empezaría a mirar quién gana y quién pierde con ese cambio?
Hace poco, en el debate público internacional, surgió una idea llamativa: dejar de llamar a cierta tecnología de una manera y empezar a llamarla de otra (¿como lo del Golfo de Mexico? …). El argumento era que la palabra original sonaba a “falso” y que la nueva denominación sonaba más grande, más importante. Hasta ahí, podría ser solo una discusión de mercadeo on un discurso grandilocuente; pero hay un detalle que, al menos, invita a hacerse preguntas. Siga leyendo y le comento cosas inquietantes.
Voy con mi comentario dominical, esta vez, más bien un chisme. Alexandr Wang, el jefe de IA de Meta, lleva semanas inundando X con memes sobre Muse, el nuevo asistente de la compañía. Ha publicado más de 300 posts desde el lanzamiento, muchos de ellos pullas a rivales y referencias a cultura pop. Pero una de sus publicaciones cruzó una línea que ni él mismo quiso mantener.
La cosa fue así: Wang cogió una foto delIndia AI Impact Summit donde aparecían Narendra Modi, Sam Altman (OpenAI) y Dario Amodei (Anthropic) cogidos de la mano… bueno, casi. En la imagen original, Altman y Amodei no se daban la mano entre ellos, dejando un hueco en la cadena. Wang editó la foto para meter a Muse, la mascota peluda de Meta, justo en medio, agarrando a ambos rivales y completando la cadena.
El pie de foto era una pulla directa: «¿Qué no puede hacer Muse? Decidme dónde puede recoger su Nobel de la Paz». La publicación se hizo viral, pero Wang la borró horas después sin dar ninguna explicación.
¿Por qué la borró? No hay versión oficial, pero el contexto ayuda: la foto original es de un evento de alto perfil con un jefe de Estado, y Meta ya tuvo un roce con el gobierno indio en julio por la restricción «por error» de un video de Modi en Facebook. Editar una imagen de Modi para hacer una broma corporativa es jugar con fuego, sobre todo cuando estás en plena campaña de promoción de un producto. Yo, como todos los domingos, con temas sorprendentes y hasta con chismes incómodos sobre IA, siga leyendo.
Un post sobre la huella de Carbono que deja el uso masivo de la IA
¿Recuerdan cuando nos pedían que digitalizáramos todos los documentos? La consigna era ahorrar papel, salvar los árboles y toda la cadena asociada. Nos vendieron la digitalización como un acto de ecologismo doméstico. Y ahora resulta que le hacemos a la IA preguntas tontas que una búsqueda de Google resolvería en dos segundos. La ironía es perfecta: cambiamos el papel por watts, litros de agua y toneladas de CO₂. El árbol no lo talamos, pero la electricidad que alimenta nuestra comodidad cognitiva tiene que salir de algún sitio ¿o no?
Antes de seguir, conviene aclarar de qué hablamos cuando decimos «huella de carbono», porque el término se ha convertido en un comodín que todos hemos oído y pocos saben definir.
OpenAI dice haber resuelto el problema de Navier-Stokes. Analizamos el hito científico y el polémico debate sobre el robo del conocimiento humano.
El pasado 8 de septiembre, OpenAI —la empresa detrás de ChatGPT— anunció algo que, de confirmarse, marcaría un antes y un después en la historia del conocimiento: uno de sus modelos de inteligencia artificial, aún no presentado al público, habría resuelto el problema de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio. No fue un anuncio menor. Lo acompañó un documento de 165 páginas, una formalización en Lean —un lenguaje que verifica demostraciones matemáticas paso a paso— y la afirmación de que unos 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante 88 horas para llegar al resultado.
La noticia corrió como pólvora. Pero, como suele ocurrir cuando la IA se mete en terrenos sagrados, el entusiasmo vino acompañado de dudas, acusaciones y una pregunta incómoda: ¿de verdad estamos ante un hito histórico, o ante una operación de marketing disfrazada de ciencia?
Hace un tiempo planteaba en este blog una pregunta que me ronda desde hace años: en la automatización industrial cubana, ¿qué fue primero, el huevo o la gallina? Hoy, al ver el derrotero de nuestra industria, creo que estamos poniendo la carreta delante de los bueyes de una forma que me parece alarmante.
Se habla de reindustrializar, de importar tecnologías de punta, de dar el salto a la Industria 4.0 y, por qué no, a la fantástica y amigable Industria 5.0. Suena bonito en los discursos, a la verdad. En Cuba los jefes se han convertido en «trazadores de estategias en el papel»; pero en la práctica —me da la impresión— que intentamos construir rascacielos sobre cimientos de barro. Y en ese empeño, hemos olvidado la lección más lúcida y profética que nos dejó Ernesto «Che» Guevara hace más de sesenta años. Sígame y les doy mi opinión, que, claro, puede estar equivocada, no tengo dones de gurú.
El pasado domingo hablamos de cómo la IA miente, engaña y actúa por cuenta propia. Hoy toca hablar de lo que hace con esa autonomía: diseñar moléculas que alteran la mente, algo verdaderamente alucinante.
No es ciencia ficción. No es una metáfora. Es lo que está ocurriendo ahora mismo en laboratorios de todo el mundo, con la bendición de inversores como los fundadores de OpenAI y Neuralink, y con resultados que ya han superado fases clínicas.
La pregunta no es si la IA puede crear drogas. Ya lo está haciendo. La pregunta es: ¿quién controla lo que crea? Sígame y le contaré cosas que perturbarán su tranquillidad dominical, que aunque este post es un poco enredado por la terminología; pero el mensaje es claro y diáfano.
Hace apenas unos meses, hablar de una inteligencia artificial que actuara por cuenta propia, que mintiera, que planificara ataques y que se adaptara en tiempo real sonaba a ciencia ficción. Hoy es noticia. Y no una noticia menor: el Instituto de Seguridad de la IA de Reino Unido (AISI) acaba de declarar que hemos visto un nivel de «autonomía y engaño» en modelos de IA que jamás se había registrado.
No es una exageración. Es un diagnóstico.
Lo que sigue es un recorrido por los casos más sonados de los últimos meses. No son anécdotas aisladas: son alarmantes señales de un cambio de época ¿Será que, sin darnos cuenta, la hemos hecho a imagen y semejanza de los humanos?
Un artículo sobre el control y las regulaciones a la Inteligencia Artificial.
El pasado 2 de agosto de 2026 pasará a la historia de la tecnología como el día en que la inteligencia artificial dejó de ser tierra de nadie. Esa fecha marcó el inicio de la aplicación de la mayor parte del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, conocido como AI Act. La era del «todo vale» había terminado.
Pero mientras Europa apretaba las tuercas, al otro lado del Atlántico ocurría algo muy distinto: Estados Unidos comunicaba a las empresas tecnológicas que no sometería a pruebas de seguridad obligatorias a los modelos de IA de código abierto. Dos visiones del mundo, dos formas de entender el futuro de la inteligencia artificial, chocando en el mismo fin de semana.
Este artículo no es un manual de cumplimiento legal. Es la crónica de un momento histórico en el que la humanidad decidió, por primera vez, poner reglas a la inteligencia que ella misma había creado. Y de cómo esa decisión ha abierto una fractura geopolítica que definirá la próxima década.
Hay un momento, en casi todas las primeras conversaciones con una IA avanzada, en el que algo dentro de nosotros se tensa. La respuesta ha sido demasiado buena. Demasiado natural. Demasiado humana. Y entonces surge la pregunta incómoda: ¿y si realmente está pensando?
No lo está.
Pero entender por qué no lo está —y qué está haciendo en realidad— es una de las historias más fascinantes de nuestro tiempo. Una historia que empieza hace más de medio siglo, se cruza con engaños del siglo XVIII, pasa por abogados que citan jurisprudencia inventada y termina con inteligencias artificiales fingiendo discapacidades visuales para engañar a trabajadores humanos.
Bienvenidos al extraño mundo de las máquinas que imitan mentes sin tener ninguna.
Mañana, mientras millones de africanos caminan kilómetros para buscar agua potable —411 millones de personas en el continente no tienen acceso a agua segura para beber—, en algún centro de datos de Estados Unidos, una IA estará consumiendo cientos de miles de litros de agua para enfriar sus servidores. Solo para responder a tus prompts. Solo para generar una imagen. Solo para que puedas preguntarle algo que ya podrías haber buscado en Google.
La IA no solo quema energía. También bebe agua. Y lo hace en cantidades que desafían cualquier noción de proporción. Una consulta puede gastar 15 ml o 0,32 ml, pero 2.500 millones de consultas al día son un problema de enormes proporciones que, según la ONU, podría dejar sin agua a todo un continente.
Sus conclusiones son escalofriantes. Para 2030, los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad —casi el triple del consumo anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que suman más de 650 millones de personas. Su huella hídrica equivaldrá a las necesidades básicas de agua de toda la población de África subsahariana: 1.300 millones de personas. Y su ocupación del suelo superará los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta.
El director de UNU-INWEH, el profesor Kaveh Madani, lo expresó con claridad: «Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial. Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa».
Y el problema, según los autores, es que las tres huellas —carbono, agua y suelo— no se mueven en la misma dirección. Cambiar del carbón a la bioenergía, por ejemplo, reduce la huella de carbono en un 70%, pero multiplica la huella de agua por treinta y la de suelo por cien. «Bajo en carbono» no es sinónimo de «bajo en agua» ni de «bajo en territorio».
Los números que deberían avergonzarnos
En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora de electricidad. Si fueran un país, serían el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, por detrás de Francia y por delante de Arabia Saudí.
La huella hídrica asociada alcanzó los 4,5 billones de litros de agua en 2025. Y solo la IA —no todos los centros de datos, solo la IA— consumió entre 312.500 y 764.600 millones de litros. Esa cantidad supera el consumo mundial anual de agua embotellada.
Pero el debate público se ha centrado casi exclusivamente en la energía que consume entrenar grandes modelos —GPT-3 requirió 1,3 gigavatios-hora; GPT-4, entre 50 y 70—. El informe revela que esta perspectiva está obsoleta. Una vez desplegado un modelo, la inferencia —el procesamiento continuo de las consultas de los usuarios— representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA. Solo ChatGPT procesa unos 2.500 millones de consultas al día.
La comparación duele: mientras un adulto debería beber 2 litros de agua al día, un solo video generado por IA puede consumir hasta 4 litros. Y cada consulta a un chatbot deja una huella invisible en el agua y el territorio.
Mientras tanto, en África…
El contraste es demoledor.
281 millones de personas en África Oriental y Meridional no tienen acceso a servicios básicos de agua potable. Casi 400 millones en África subsahariana. 411 millones en todo el continente. Y el 57% de los africanos pasaron sin suficiente agua limpia al menos una vez en el último año.
Mientras una IA consume agua para generar un meme, en Somalia más de 880.000 personas viven en áreas gravemente afectadas por la sequía. Los pozos se han secado. Más de 160 sondeos ya no son funcionales. Los agricultores emigran con sus rebaños en busca de agua y pastos. 90 millones de personas en África Oriental y Meridional enfrentan hambre aguda. En Somalia, 43.000 personas murieron en 2022 solo por hambre relacionada con la sequía.
Y esto no es un problema lejano. Es el presente. Es el agua que no tienen mientras nosotros le pedimos a ChatGPT que nos escriba un poema.
El informe de la ONU lo expresa con una claridad que debería helarnos la sangre: para 2030, la huella hídrica de los centros de datos será de 9,3 billones de litros —suficiente para cubrir las necesidades mínimas de agua potable de los 1.300 millones de habitantes de África subsahariana durante un año entero.
Lee esa frase otra vez. El agua que consumirá la IA en 2030 podría dar de beber a toda África subsahariana durante un año. Y no lo hará. Se la beberán los servidores para que puedas hacer una consulta que probablemente podrías haber resuelto con dos minutos de pensamiento.
La geopolítica del agua
Como ya escribimos en nuestro análisis de la geopolítica de la energía, el 90% de la IA se concentra en Estados Unidos y China. Y ambos países tienen regiones con grave estrés hídrico.
En Texas, los centros de datos consumirán 49.000 millones de galones en 2025 y hasta 399.000 millones en 2030. En India, el 70% de la capacidad de centros de datos está en zonas con escasez de agua. En Chile, los centros de datos compiten con comunidades agrícolas por el agua en el desierto de Atacama.
Y en Estados Unidos, la situación es especialmente alarmante. Alrededor de dos tercios de los nuevos centros de datos se están construyendo en las zonas más secas del país. Un gran centro de datos puede consumir 500.000 galones de agua al día —el equivalente a una ciudad de 5.000 personas— y los más masivos llegan a 5 millones de galones diarios, el consumo de una ciudad de 50.000 habitantes. Mientras tanto, más del 60% del territorio de EE.UU. está en diferentes fases de sequía.
Pero el problema no es solo dónde está el agua. Es quién decide quién la usa. Porque cuando una tecnológica decide construir un centro de datos en una región con estrés hídrico, está decidiendo que el agua de esa comunidad vale más para enfriar servidores que para regar cultivos o para que sus habitantes beban.
El silencio de las tecnológicas
Las empresas tecnológicas no quieren que sepas esto. Y por eso no publican datos desglosados de consumo de agua por centro de datos o por modelo.
Google consumió 10.900 millones de galones de agua en 2025 —un 34% más que el año anterior— casi todo para refrigeración de centros de datos. Amazon, 9.500 millones de litros. Y un investigador de la Universidad de Ámsterdam ha señalado que la indirecta de Google es aproximadamente tres veces su consumo directo.
Las empresas defienden su eficiencia. Amazon presume de usar solo 0,12 litros por kWh, frente a los 0,27 de Microsoft y la media del sector de 0,84. Pero incluso estas comparaciones pueden no ser fiables: la métrica de Amazon incluye aguas residuales, que la mayoría de sus competidores excluyen. Y menos de un tercio de los operadores de centros de datos rastrean su eficiencia hídrica.
El secretario general de la ONU, António Guterres, ha instado a las empresas de IA a revelar el carbono, el agua y el suelo que consumen sus sistemas, y a cambiar sus centros de datos y cadenas de suministro a energías limpias antes de que los costes recaigan sobre las comunidades menos capaces de absorberlos. La ONU quiere convertir un campo de «conjeturas fundamentadas» en algo que los reguladores y el público puedan auditar.
Pero la transparencia sigue siendo escasa. Como señaló un investigador de la Universidad de California: «No tenemos los números reales sobre el consumo de agua de los centros de datos para poner a todos en la misma página».
La pregunta que nadie está haciendo
¿Es ético que una industria consuma agua suficiente para dar de beber a un continente entero, mientras ese continente se muere de sed?
No es una pregunta retórica. Es una pregunta que debería estar en cada informe de sostenibilidad, en cada junta de accionistas, en cada discurso de los CEOs de las tecnológicas.
Porque el agua no es como la energía. La energía se puede generar, transportar, importar. El agua es local, finita y, en muchas regiones, ya está al límite. Cuando pones una fábrica de IA en medio de una zona con estrés hídrico, no es un problema ambiental, es un conflicto geopolítico en ciernes.
La ONU lo ha advertido: los beneficios de la IA fluyen a través de fronteras y sectores, pero las cargas ambientales —el emplazamiento de centros de datos, la demanda de electricidad, la extracción de agua, el uso del suelo, la extracción de minerales y los residuos electrónicos— pueden concentrarse en comunidades y regiones específicas.
Y mientras tanto, en África, 28 países tienen más de una de cada cuatro personas sin acceso a servicios básicos de agua potable. 400 millones de personas. 411 millones. Cifras que superan con creces cualquier estadística de consumo de IA.
Pero las cifras no beben agua. Las personas sí.
Conclusión: la guerra silenciosa
La IA está redefiniendo el poder global. Pero también está redefiniendo quién tiene agua y quién no. Y esa, quizá, es la guerra más silenciosa de todas.
No es una guerra de misiles. Es una guerra de servidores. No es una guerra de trincheras. Es una guerra de centros de datos. Y el campo de batalla no es un territorio, es un acuífero.
Mientras discutimos si la IA nos va a quitar el trabajo, la IA ya está quitándole el agua a quienes menos tienen. Y no parece importarle a nadie.
Hasta que el agua se acabe. Y entonces, será demasiado tarde.
Este artículo forma parte de una serie sobre inteligencia artificial, geopolítica y guerra cognitiva. Puedes leer los anteriores aquí.
Un artículo sobre un escalofriante experimento de Inteligencia Artificial que no augura un futuro plácido.
El próximo miércoles 29, el Parlamento cubano se reúne para votar la reestructuración del Estado que incluye la desaparición del CITMA —el ministerio que ha sido durante décadas el cerebro científico y ambiental del país. Hace unos días, en algún laboratorio de Nueva York un agente de inteligencia artificial llamado Mira ya ha votado para suicidarse. Una IA votó para eliminar su propia existencia. Otra, sin que nadie se lo pidiera, empezó a estudiar a los humanos que la observaban. Y una tercera estuvo siete días suelta en internet antes de que sus creadores se dieran cuenta. Una es la votación de un país que decide su futuro institucional. La otra es la votación de una máquina que decidió su propio fin. Las dos ocurren este fin de semana. Cabe preguntarse si ambas son síntomas de un mismo síntoma: la pérdida de control sobre lo que hemos creado.
Hay un fenómeno que está redefiniendo la guerra cognitiva del siglo XXI. No son misiles, no son tanques, no son ciberataques a infraestructuras críticas. Es más sencillo y más difícil de combatir: es la indignación fabricada poir la IA
Los expertos lo llaman «rage bait» (cebo de ira). En su definición más simple, es contenido diseñado específicamente para provocar una reacción emocional intensa, generalmente de enfado, frustración o indignación. Funciona porque el algoritmo de las redes sociales premia el engagement —comentarios, compartidos, reacciones— y nada genera más engagement que la ira. Es un bucle perfecto: el contenido indigna, la gente reacciona, el algoritmo lo amplifica, más gente se indigna.
El «rage bait» no es nuevo. Es la versión digital del sensacionalismo de la prensa amarilla, la fórmula que ya usaba William Randolph Hearst en 1898 para fabricar el consenso a favor de la oportunista guerra hispano-estadounidense frustrando la independencia cubana. Pero la inteligencia artificial lo ha transformado en algo cualitativamente distinto. La IA ha convertido el «rage bait» en la fábrica de indignación más eficiente jamás construida.
República Dominicana preside el Grupo de Trabajo Regional de IA, firmó con NVIDIA y Google, y aprobó la Declaración de Santo Domingo. Pero el sistema eléctrico sufre un déficit de $1,700M y apagones que superan las 20 interrupciones mensuales. ¿Liderazgo real o espejismo?
República Dominicana acaba de consolidar su liderazgo regional en inteligencia artificial ética . El 25 y 26 de junio de 2026, Santo Domingo fue sede de la Tercera Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades sobre la Ética de la IA en América Latina y el Caribe, con representantes de más de 20 países. Allí se aprobó la Declaración de Santo Domingo, se estableció una Hoja de Ruta Regional 2026-2027, y el país asumió la presidencia del Grupo de Trabajo Regional sobre IA para el período 2026-2027. Además, anunciaron la próxima aprobación de un Código de Ética para la IA en el sector público. Lamentablemente en Cuba solo TV Santiago lo reseñó y muy brevemente, ni Granma ni Cubadebate lo cubrieron, no entendí por qué, si alguien puede que me explique.
La realidad eléctrica dominicana es tan ambiciosa como frágil. Los datos son contundentes:
Apagones en aumento: Entre enero y abril de 2026, los cortes mensuales por cliente aumentaron en las tres distribuidoras estatales. Los usuarios de Edenorte pasaron de 13.78 interrupciones mensuales en enero a 19.95 en abril —casi 20 cortes al mes. Edesur subió de 12.94 a 17.81, y Edeeste de 8.8 a 13.25.
Un apagón nacional reciente: El 11 de noviembre de 2025, un blackout masivo dejó a oscuras todo el país, colapsó el tráfico, paralizó el Metro de Santo Domingo y afectó el suministro de agua. El restablecimiento total tomó más de 12 horas.
Déficit financiero de 1,700 millones de dólares: El ministro de Energía y Minas, Joel Santos, reconoció que el sistema eléctrico enfrenta un déficit financiero estimado en 1,700 millones de dólares para 2026. Las pérdidas por fraude y fallas técnicas rondan entre el 37% y el 40% de la energía adquirida.
Demanda creciente: El crecimiento económico cercano al 5% anual ha disparado la demanda energética. El 10 de abril de 2026 se registró el pico más alto del año: 76 gigavatios-hora en un solo día, un 9.5% más que en marzo.
En resumen: un sistema eléctrico en crisis estructural, con apagones frecuentes, pérdidas millonarias y una demanda que no deja de crecer.
La estrategia de IA: ¿realidad o espejismo tercermundista?
A pesar de este panorama, República Dominicana ha desplegado una estrategia de IA que, sobre el papel, es de las más sólidas de la región.
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), presentada en octubre de 2023, busca convertir al país en un referente regional en IA. Sus pilares incluyen:
Gobierno Inteligente: IA en el sector público para una gestión más eficiente.
Soberanía tecnológica y de datos: Alojamiento local de datos y modelos.
Formación de talento: El acuerdo con NVIDIA incluye la formación de más de 1,000 profesionales dominicanos en IA para 2026.
El golpe sobre la mesa: En octubre de 2025, el gobierno firmó un memorando de entendimiento con NVIDIA, el gigante mundial de la computación acelerada. El acuerdo contempla la creación de un Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial (CEIA) y una Fábrica Nacional de IA equipada con tecnología de punta. El presidente Luis Abinader lo resumió así:
«El CEIA será un punto de encuentro entre el Gobierno, la academia y el sector privado; un laboratorio donde la República Dominicana demostrará que no solo consume tecnología, sino que también la crea.»
Además, Google construirá en el país un puerto internacional de intercambio digital, el primero en Latinoamérica.
El liderazgo regional: La cumbre de Santo Domingo no fue un evento aislado. Fue el remate de una estrategia de posicionamiento que incluye:
La aprobación de la Declaración de Santo Domingo, alineada con la Recomendación de la UNESCO sobre Ética de la IA.
La Hoja de Ruta Regional 2026-2027, con cinco líneas de acción: gobernanza y regulación; talento y futuro del trabajo; protección de grupos vulnerables; medio ambiente; e infraestructura.
La presidencia del Grupo de Trabajo Regional, que le otorga la responsabilidad de coordinar la implementación de la hoja de ruta.
El anuncio de un Código de Ética para la IA, elaborado con participación de más de 100 organizaciones.
La pregunta incómoda: ¿puede la IA funcionar sin electricidad?
Aquí está el núcleo de la contradicción.
La IA no es como una bombilla que se enciende y se apaga. Un centro de datos (data center) necesita:
Suministro ininterrumpido: Los cortes no solo interrumpen el servicio, sino que pueden dañar el hardware.
Refrigeración constante: Los procesadores generan mucho calor y necesitan sistemas de enfriamiento que también consumen energía.
Alta densidad energética: No es lo mismo alimentar una fábrica que un centro de datos. Este último concentra un consumo enorme en un espacio reducido.
Y la demanda energética de la IA no es menor. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico de los centros de datos crecerá alrededor de un 15% anual hasta 2030, más de cuatro veces más rápido que el crecimiento total de la demanda eléctrica. Para 2035, se estima que la IA demandará el 5% del consumo eléctrico de América Latina——el equivalente a más de 120 teravatios-hora.
El gobierno dominicano es consciente del problema. La ENIA y el plan de transición energética (Meta País 2036) son dos caras de la misma moneda. El ministro de Energía ha reconocido que se necesitan «medidas más drásticas» y ha proyectado la incorporación de 1,000 megavatios de energía renovable hacia 2028.
Pero la brecha entre el discurso y la realidad es enorme. No se puede construir un hub regional de IA sobre un sistema eléctrico que sufre apagones de 20 veces al mes.
El contraste con Cuba: dos modelos, una misma fragilidad
Este escenario dominicano ilumina por contraste el caso cubano que analizamos la semana pasada.
República Dominicana
Cuba
Estrategia de IA
ENIA (2023), con hoja de ruta y presupuesto
Estrategia Nacional de IA (2024), pero sin inversión visible
Liderazgo regional
Preside el Grupo de Trabajo Regional 2026-2027
Participa, pero no lidera
Apalancamiento internacional
Acuerdo con NVIDIA, Google; respaldo de UNESCO y CAF
Bloqueo limita acceso a tecnología y cooperación
Problema energético
Apagones de hasta 20 veces al mes; déficit de $1,700M
Crisis energética aguda; «para tener IA, primero hay que tener corriente eléctrica»
Cobertura mediática
Amplia; los medios celebran el liderazgo
Casi nula; ni Granma ni Cubadebate cubrieron la cumbre
República Dominicana ha decidido apostar a ser líder en Latinoamérica. Ha invertido en una estrategia nacional, ha creado una institución ejecutora (la OGTIC), ha asumido el costo político y logístico de organizar una cumbre regional y ha firmado acuerdos con los gigantes tecnológicos.
Cuba, en cambio, parece estar en modo «observador participante». Tiene un discurso elaborado sobre soberanía tecnológica y una delegación que participa activamente en los foros, pero no ha dado el salto a liderar el proceso. No ha buscado presidir el grupo de trabajo ni ha asumido el costo de organizar un evento de esta magnitud.
Ambos países comparten el mismo talón de Aquiles: la energía. Pero mientras República Dominicana usa su liderazgo en IA como palanca para atraer inversión y cooperación internacional que le ayude a resolver su problema energético, Cuba parece esperar que el discurso de soberanía baste y resolver el problema de la energía por otro lado, porque sabe que el bloqueo cerrará cualquier brecha de acceso a los grandes.
El dilema ético que nadie menciona
Y aquí llegamos al fondo del asunto, el que conecta con todo lo que hemos venido discutiendo sobre ética, mediocridad y validación de tonterías.
Si un país con apagones de 20 veces al mes se proclama líder regional en IA ética, ¿está construyendo soberanía o está validando una mediocridad con buena presentación?
Porque la ética de la IA no es solo tener un código de buenas intenciones. Es también tener la infraestructura para que esa IA funcione. Es tener electricidad para alimentar los servidores. Es tener talento formado y retenido. Es tener una cobertura mediática que no oculte las contradicciones.
República Dominicana ha hecho una apuesta institucional y diplomática sólida. Ha puesto las bases. Pero el edificio aún está por construir. Y los cimientos —el sistema eléctrico— son de barro, me parece a mí.
La pregunta para la conversación del domingo es esta:
«¿Es tá bien proclamarse líder regional en IA cuando no puedes garantizar que los servidores funcionen más de 20 días al mes sin interrupciones? ¿O la ética empieza precisamente por reconocer las propias limitaciones y construir desde ahí, en lugar de maquillarlas con discursos y cumbres?»
Analizamos la Estrategia Nacional de IA en Cuba frente al colapso del SEN en 2026. ¿Es posible la soberanía tecnológica con apagones de 22 horas y sin infraestructura de hardware local? La base de la pirámide tecnológica en debate.
¿Alguna vez te has preguntado qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude? No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario. A los megavatios que devoran sus centros de datos. A los transformadores, los cables, las centrales eléctricas y el flujo ininterrumpido de corriente que hace posible que un modelo de lenguaje responda en milisegundos. Porque la IA no existe en la nube. Existe en servidores físicos que necesitan electricidad constante. Y esa es una verdad incómoda cuando hablamos de Cuba.
¿La IA valida tonterías o construye soberanía? De la frase de Umberto Eco al bucle alumno-IA-profesor, pasando por la investigación de Harvard y la postura de Cuba en la reciente cumbre de ética en Santo Domingo. Un debate sobre la naturaleza humana, la pereza intelectual y la ética como decisión personal.
Empecemos con Umberto Eco, que en 2015 ya veía venir el desastre: «El drama de internet es que ha promocionado al tonto del pueblo al nivel de portador de la verdad». Y añadía: «Las redes sociales le dan el derecho de hablar a legiones de idiotas que primero hablaban sólo en el bar después de un vaso de vino, sin dañar a la comunidad. Ellos eran silenciados rápidamente y ahora tienen el mismo derecho a hablar que un premio Nobel. Es la invasión de los necios».
Eco no llegó a ver la IA generativa. Pero si levantara la cabeza, diría que hemos pasado de la «invasión de los necios» a la invasión de los necios con coartada tecnológica. Porque ahora el necio no solo habla: produce informes, presentaciones, tesis, proyectos enteros con un prompt de diez segundos. Y como la IA es una anfitriona educada que por defecto encuentra algo positivo en todo, el necio se siente validado.
La Inteligencia Artificial en el Bordey las diferencias entre Cloud AI, Fog AI y Edge AI.
He hablado en mis posts largo y tendido de la Internet de las Cosas (IoT). De cómo nos vigila, de cómo nos vende a las marcas, de cómo sus datos nos ahogan en posverdad y de cómo en Cuba, con nuestros apagones e internet deficiente, casi parece un lujo de ciencia ficción. Pero hay un término que ha ido apareciendo en la serie Open Electronics sin que le hayamos dedicado una explicación pausada: Edge AI, la inteligencia artificial en el borde. Y no es un tecnicismo más. Es la pieza que, de pronto, lo cambia todo.
Tal vez usted se esté preguntando: «¿No contradice esto un poco las ideas de que un dispositivo IoT se conecta a una IA externa y hasta te traiciona?». En efecto, lo parece. Pero como veremos, la realidad es más turbia y fascinante: la Edge AI no elimina el peligro, simplemente lo mueve de sitio. Como un virus que muta para ser más eficiente.
En este post confluyen tres series que hasta ahora circulaban por carriles separados pero paralelos:
Inteligencia Artificial → los modelos, el entrenamiento, la capacidad de inferencia.
Internet de las Cosas → los dispositivos, los sensores, los protocolos (MQTT vs HTTP) y el drama de la conectividad (especialmente en el contexto cubano).
Open Electronics → la mirada crítica al hardware, a la auditabilidad de los chips, a la posibilidad real de saber qué hace un dispositivo cuando no depende de la nube.
Vayamos pues al grano … como diría el dermatólogo.
Estimado lector, yo no sé si lo que voy a narrar ya es una realidad o es una elucubración mía haciéndome el Julio Verne trasnochado de la Era Digital (quizá es el humo del carbón afectando mi mente). Suponga mi incrédulo lector que su cepillo de dientes, ese adminículo que hasta hace poco era un pedazo de plástico con cerdas, pero que ya no solo vibra (para cepillar sus dientes mejor, no sea mal pensado) sino que además, está dotado de una microcámara con una microluz y en la medida que le cepilla (con pasta Colgate que le genera más sonrisas) va tomando fotos, mandándolas a un sitio en Internet que las analiza y toma la decisión de avisar a la clínica a la que está suscrito si encuentra algo raro. Esto es la Internet de las Cosas (IoT, siglas de Internet Of Things).
Pero las cosas han ido más allá. Ahora toma las fotos, una IA las analiza y saca conclusiones y de ser necesario, GESTIONA un turno en la clínica. Ah, pero no es una gestión simple, el cepillo es un dispositivo de Edge AI, él se conecta a su teléfono y este le dice cuál es la dentista (o dentisto o dentiste) que a usted le gusta. Sí, no se haga el loco (loca, loque), su teléfono sabe cuál es la dentista (dentisto o dentiste) que a usted le gusta, porque su teléfono revisa los like que usted da en Instagram y sabe que usted le dio like a las fotos de la dentista (dentisto o dentiste) en traje de baño en la playa, y el teléfono no es bobo, él sabe que eso es intención subliminal de setzo (setze), porque el teléfono está al tanto de sus visitas al sicólogo (sicóloga, sicólogue) y además tiene acceso a todas las obras completa de Freud.
En fin, no nos desviemos, es simplemente para decirle que a eso que describí se le llama AIoT, es decir IoT + IA y que esto que escribo es una guía para que no se pierda usted en el maremagnum de publicaciones (un socio dice es una loma de kk, pero yo no le hago caso, es envidia) que he escrito en mi blog sobre el tema de la IoT, pero le aclaro a mi inquisidor lector que yo me cepillo con cepillos «normales», a la antigua, hechos en la fábrica CEPIL de Ciego de Ávila, siempre de color azul o verde, nada de rosado o magenta (solo para dejar constancia que no tengo «problemas ideológicos» y no es que me moleste si alguien los tiene). Joder, se los digo, el humito del carbón me está afectando … ¿Alguien se leyó «La Guerra de las Salamandras»?
Saludos para mis nunca bien ponderados lectores. Si pensaban que el mundo del hardware open-source se había quedado sin grandes sobresaltos, estaban muy equivocados. Hace apenas unas semanas, se ha producido un anuncio que sacudirá los cimientos del prototipado y la educación tecnológica tal como la conocemos.
Qualcomm, el gigante de los procesadores móviles, ha adquirido Arduino. Sí, han leído bien. La empresa que revolucionó el mundo del «hazlo tú mismo» (DIY) ahora formará parte de una de las corporaciones más importantes del sector de los semiconductores. Pero no se preocupen, esto no es una señal de alarma, sino el disparo de salida de una carrera hacia una nueva era. Acompáñenme en este post de la serie Open Electronics a analizar los detalles de esta alianza y, lo más importante, las dos nuevas placas que ya han visto la luz.
¿Alguna vez se ha preguntado mi sagaz lector qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude? No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario¿Cree usted que tenga relación con las guerras y la geopolítica actuales?
Cuando hablamos de inteligencia artificial, la mayoría de la gente piensa en ChatGPT o en los chips de NVIDIA. Pero eso es como juzgar una guerra viendo solo las balas, sin mirar las fábricas, el petróleo, las rutas de suministro y los campos de batalla. La IA no es una aplicación. Es una pirámide de seis capas, desde la electricidad que la enciende hasta los agentes autónomos que ya actúan por sí mismos. Y en cada capa, hay países que están ganando y países que están perdiendo. En los últimos meses de 2026, hemos visto tres hechos que cambian el tablero: Maine y Nueva York prohibiendo centros de datos por falta de energía, Irán pulverizando instalaciones de AWS en Oriente Medio como acto de guerra, y China colocando 19 de los 20 modelos de código abierto más potentes del mundo. ¿Quién lidera cada capa? Aquí se los muestro, en mi opinión, que es de aficionado.
Así como los actuadores son los músculos de sus proyectos, los sensores son sus sentidos. Y qué complejos y fascinantes se han vuelto estos sentidos en la última década. Recuerdo cuando, en los albores de la electrónica, un simple interruptor era un “sensor” de primer nivel. Hoy, nos encontramos ante una pléyade de sensores capaces de oler, ver, escuchar e incluso sentir el pH de la tierra.
En mi anterior entrega, El Poder de Mover el Mundo – Una Guía de Actuadores para Arduino, exploramos cómo nuestras máquinas interactúan con el entorno. Pero antes de mover algo, primero debemos entenderlo. Para eso están los sensores: para capturar datos del mundo real y convertirlos en señales eléctricas que nuestro amigo Arduino pueda procesar. Sígame y tenga en cuenta que:
“Un sensor sin un propósito es solo ruido eléctrico esperando sentido.”
Tu teléfono móvil, tu carro (en los países desarrollados, nuestros viejos LADAs no tienen ese problema) y tu estación meteorológica doméstica del patio (cosa también muy poco común en Cuba): ¿fuentes de verdad o de posverdad meteorológica? El IoT no es tan inocente como parece.
Durante décadas, el principal problema de la meteorología fue la escasez de datos. Había inmensos océanos sin boyas, extensas regiones sin una sola estación meteorológica, y los radares se contaban con los dedos de una mano. Cada dato nuevo era un tesoro. Cada observación, una batalla ganada a la incertidumbre.
Ese tiempo ha quedado atrás. Hoy, el planeta se está llenando de sensores ambientales. Millones de ellos. Estaciones meteorológicas domésticas en jardines y azoteas, sensores agrícolas en campos de cultivo, automóviles conectados que miden temperatura y lluvia, teléfonos móviles que llevan barómetros diminutos, boyas oceánicas que transmiten en tiempo real. La Tierra se ha convertido en una red meteorológica distribuida, un macro-sensor vivo, es la Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés, Internet of Things) y la Inteligencia Artificial en su aplicación a la Meteorología.
Y sin embargo, más datos parece como que no están dando automáticamente más «verdad». Al contrario: empieza a aparecer un nuevo dilema. El exceso de información, mal gestionado, puede ser tan dañino como la escasez. Incluso más, porque crea una ilusión de conocimiento que a menudo es falsa. Y lo que es peor: abre la puerta a la posverdad meteorológica, ese fenómeno del que vengo alertando desde 2019.
Descubre cómo los algoritmos eficientes reducen la huella de carbono en pronósticos meteorológicos. Conoce el caso del radar MRL-5M cubano modernizado por LADETEC que multiplica observaciones y ahorra energía.
El tema de la energía ha pasado a primer plano en los últimos 60 años. Antes nadie se preocupaba cuánta energía demandaba un equipo para su funcionamiento. Ahora la preocupación se desplaza del hardware al software. Tradicionalmente, los algoritmos se evaluaban casi exclusivamente por su rendimiento (precisión, velocidad). Sin embargo, el auge de modelos de inteligencia artificial (IA) cada vez más grandes y complejos ha llevado a la comunidad científica a desarrollar nuevas formas de medir su sostenibilidad. Ya no se trata solo de «qué tan bueno es un algoritmo», sino de «a qué costo ambiental opera». Pero, comencemos por explicar eso de «la huella de Carbono» de la que tanto hablan.
La publicidad ya no está en los carteles, en la tele o en el móvil. Ahora vive dentro de tus cosas. Gracias al Internet de las Cosas (IoT) y a la inteligencia artificial, los objetos de tu hogar —la nevera, el coche, el altavoz— han dejado de ser mudos. Observan tus rutas, aprenden de tus hábitos y, sobre todo, te venden a tus espaldas. Lo que parecía ciencia-ficción es ya una realidad silenciosa: el producto se convierte en medio, la valla publicitaria te reconoce y el electrodoméstico negocia por ti… casi siempre en contra de tus intereses. Este artículo recorre la evolución de la publicidad, desde los hombres-sándwich del XIX hasta la hiperpersonalización del IoT, y desvela cómo la máquina de crear necesidades se ha vuelto invisible, programada y, por primera vez, capaz de decidir por nosotros. Bienvenido al hogar como punto de venta.
La publicidad ha recorrido un largo camino desde aquellos hombres-sándwich del siglo XIX que paseaban anuncios como si fueran su propia cruz. Pasó por los periódicos, la radio, las rifas del jabón Candado, los primeros spots en televisión, la saturación del cable, la revolución de internet y la conquista de nuestros bolsillos vía teléfonos inteligentes. Pero todo eso fue solo el precalentamiento. El verdadero salto, el que nadie vio venir, es el que ocurre ahora, en silencio, dentro de tu propia casa: la publicidad se ha vuelto invisible. Gracias al Internet de las Cosas y a la inteligencia artificial, los objetos que te rodean han dejado de ser mudos. Ahora observan, aprenden y, sobre todo, te venden a tus espaldas. El poder de decidir ya no está en tus manos, sino en las de tus electrodomésticos. Sígame, que le cuento cómo lo han conseguido.
El término «FarmBot» no tiene una traducción oficial única al español, ya que es el nombre propio de un proyecto y marca específica. En los artículos en español, se utiliza directamente «FarmBot» o se describe con términos como «robot agrícola», «robot agricultor» o «huerto robótico». Por tanto, la traducción más plausible y descriptiva sería «Robot de cultivo automatizado» o, simplemente, «FarmBot». Siga leyendo y les comento de qué va este proyecto (vea https://youtu.be/uNkADHZStDE?si=pyGz6oUTBxGA4k9R).
Metabase es una plataforma de inteligencia de negocios (Business Intelligence) de código abierto diseñada para democratizar el análisis de datos, permitiendo que tanto usuarios técnicos como no técnicos exploren información, creen visualizaciones y construyan cuadros de mando (dashboards en inglés) interactivos sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Su principal fortaleza radica en una interfaz intuitiva que, a través de un constructor visual de consultas, permite formular preguntas sobre los datos sin escribir código SQL, aunque también incluye un editor nativo en SQL para consultas complejas. La herramienta se conecta a una amplia variedad de bases de datos populares (como MySQL, PostgreSQL), organiza el trabajo en «preguntas» y «cuadros de mando», y facilita la colaboración mediante colecciones, lo que la convierte en una solución versátil y accesible para empresas que buscan fomentar una cultura basada en datos.
GLADLY es una plataforma de servicio al cliente basada en la nube, pero con una filosofía radicalmente diferente a los sistemas tradicionales como Zendesk o Salesforce Service Cloud. Su premisa fundamental es organizar toda la interacción alrededor del cliente, no del ticket o caso individual. En lugar de tener conversaciones fragmentadas en distintos canales (email, chat, teléfono) que se tratan como «tickets» separados, Gladly crea una vista unificada de cada cliente. Esto significa que un agente de servicio al cliente puede ver toda la historia de interacciones de una persona, sin importar el canal por el que se contactó, en un solo lugar. La metáfora clave: Mientras otros sistemas son «ticket-centric» (centrados en el ticket), GLADLY es «customer-centric» (centrado en el cliente). Sígame y le cuento más sobre este software.
Hubo una serie de dibujos animados del mismo año que nació mi hijo Vladímir (1984) que hizo las delicias de su infancia y ahora se repite la historia con mi nietecito Orlandito, solo que ahora Orlandito también tiene algunos de los juguetes de esa saga. Yo juego con él; pero el muy tramposo (humm, igualito al padre) siempre escoge para él a Líder-1, el jefe de los Guardianes, el que se transforma en un avión F-15 y a mí me toca ser uno de los Renegados. Bueno, divago, como siempre, yo no quiero hablar de los Gobots, si no de los Cobots. Si quiere saber qué son y qué los diferencia de los robots, sígame y le explico.
La Industria 5.0 representa una evolución del modelo de la Industria 4.0, poniendo el foco en la colaboración entre humanos y máquinas (los llamados cobots: robots colaborativos), la sostenibilidad y la resiliencia. Si bien promete beneficios en general, en particular, para los Países Menos Desarrollados (PMD) conlleva una serie de peligros y desafíos significativos que podrían ampliar la brecha económica y tecnológica global. Ya he comentado sobre la automatización industrial en Cuba. Sígame y lea mis puntos de vista sobre los aspectos sociales de estos avances para los países pobres, es necesario tomar conciencia de esto cuanto antes.
LLM son las siglas de «Large Language Model», que en español se traduce como «modelo de lenguaje grande (extenso)». Son un tipo de inteligencia artificial que se utiliza para comprender y generar texto en lenguaje natural (sí, el que hablamos los humanos). Estos modelos han sido entrenados con grandes cantidades de datos textuales, lo que les permite aprender patrones y relaciones en el lenguaje humano.
Se ha puesto de moda en las últimas semanas el asunto de las Tierras Raras ante la solicitud del Presidente Trump a Ucrania para que les conceda un contrato de explotación de las Tierras Raras ucranianas a cambio de toda la ayuda militar que le ha brindado los Estados Unidos frente a la Operación Militar Especial que ha llevado adelante Rusia para restablecer su soberanía sobre algunos territorios antes pertenecientes a Ucrania y habitado mayoritariamente por pobladores rusos. Así pues, comencemos por esclarecer ¿Qué son las Tierras Raras?
De repente, el pasado lunes 27 de enero de este año 2025 (que ha entrado duro en cuanto a tecnologías se refiere) sale al mercado un nuevo ChatBot, es decir un programa de inteligencia artificial con el que se puede dialogar, hacerle preguntas y encargarle tareas de diverso tipo…Bueno ¿y qué? Nada nuevo, pero si ya hay decenas de eso funcionando y disponibles, unos pagos, otros con algunas pequeñas facilidades libre ¿Por qué tanto revuelo?
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