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.
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.
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.
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.
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.
¿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.
Mis lectores lo saben que por muy malo que uno sea, siempre tiene a su abuelita pa que lo defienda. No es por que lo dijera mi abuelita, pero mis lectores saben que yo soy «bello y extremadamente inteligente»…bueno, así decía mi abuela Zeida, que fui el único nieto que ella conoció. El caso es que mi abuelita murió en 1963 y ya la gente no se da cuenta de lo «lindo e inteligente» que soy yo. Bueno, pero al menos lo de que soy muy trabajador alguien sí debía decirlo, y con lo de muy trabajador no me refiero solo a mí mismo, sino a todo los «monstruos» que han trabajado conmigo en los radares. Bueno, está bien, alguien sí saca la cara por nosotros, lean lo que dice el Asistente de IA…
Los Physics-Informed Neural Networks (PINNs) son un enfoque innovador que combina redes neuronales con ecuaciones diferenciales basadas en leyes físicas para mejorar la modelización y predicción en sistemas gobernados por la física, como son los pronósticos meteorológicos, especialmente los de huracanes. A continuación, si mi amable lector tiene paciencia, le trato de explicar su aplicación en meteorología.
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.
Carmen Luisa Hernández Loredo y Orlando Lázaro Rodríguez González
La primera gran aplicación que tuvieron los radares para la Meteorología fue la estimación de las precipitaciones, aún allá por los años 40 del siglo pasado. Con los años, esta aplicación llegó a refinarse tanto, como para que los servicios de manejo del agua pasaran a usar esta estimación de una forma cuantitativa para toda la actividad hidrológica. Casi simultáneamente, el uso de estos estimados de lluvia comenzó a usarse para beneficio de la Agricultura. Síganos si desea saber más sobre el tema.
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?
La Administración Meteorológica de China (CMA) ha implementado dos sistemas de pronóstico de eco potenciados por IA en todo el país. Los sistemas, CMA-AIM-Nowcast-Fenglei versión 1.0 y CMA-AIM-GFS-Fengqing versión 1.0, fueron desarrollados por el Centro Meteorológico Nacional de China y la Universidad de Tsinghua. Antes de su implementación, fueron evaluados cuidadosamente para determinar si eran aptos para su funcionamiento. Según se informa, la evaluación mostró que los dos sistemas funcionan de manera estable y tienen un buen rendimiento de pronóstico. La versión 1.0 de CMA-AIM-GFS-Fengqing puede generar nueve tipos diferentes de pronósticos meteorológicos. Estos productos de datos se agregarán a la plataforma de nube de macrodatos meteorológicos de CMA , el sistema Tianqing.
Nota del autor: Quiero agradecer el aporte de la Dra. Maibys Sierra Lorenzo, del Centro de Física de la Atmósfera, por la información brindada sobre la aplicación de la IA en la modelación del tiempo.
Durante el transcurso de la semana pasada varios medios divulgaron el “lanzamiento” de un modelo de Inteligencia Artificial por parte del Centro Europeo de Pronóstico a Mediano Plazo, uno de los centros líderes en la modelación numérica del tiempo, al punto que muchos consideran sus productos como los estándares a batir. Es necesario aclarar que cuando hablamos de modelación numérica, nos referimos a aquella que, mediante operaciones matemáticas, simula el comportamiento de la atmósfera.
En materia de software, LADETEC tiene una larguísima tradición que comenzó con el sistema HERMES en 1988, que fue el primer sistema en el mundo en emplear una PC para la automatización de la información de radar. A lo largo de los años, se fueron incorporando nuevas aplicaciones: RADEX (1992); MicroFax (1992); Operador Automático de Radar (1992); Procesador Optimizado de Video (1993); VESTA|Proccess (1996); VESTA|Capture (1997); VESTA|RDA (2000); VESTA|Distribuidor (2003); VESTA|Mosaico y VESTA|Supervisor (2006); VESTA|Web (2006); VESTA|WebView (2009); VESTA|ORPG (2009); VESTA|RCP (2011) y VESTA|Cíclope (2012); VESTA|WebView2. Todas ellas, aplicaciones destinadas a la automatización del procesamiento de la información del radar y al control de los radares meteorológicos, empleando las más avanzadas plataformas de programación en su momento.
La posverdad se ha definido (ver ECURED) como la mentira emotiva. Este neologismo describe la distorsión deliberada de una realidad, con el fin de crear y modelar la opinión pública e influir en las actitudes sociales en la que los hechos objetivos tienen menos influencia que las apelaciones a las emociones y a las creencias personales. Una de las características de la posverdad es que en ella las emociones juegan un papel importante. Las personas terminan creyendo en aquello que mejor satisface sus emociones básicas, aunque esto riña con hechos probados. De este modo, cuanto más asociada esté una idea con emociones básicas de los seres humanos, más poder de arraigo tiene también. Noam Chomsky nos ha alertado acerca de los riesgos de esa situación. Pero bueno, me desvío, yo de lo que quiero hablar, como siempre es de radares meteorológicos.
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