El martes 29 de septiembre, OpenAI le dio a cada suscriptor de ChatGPT Pro un agente de IA personal con su propia computadora en la nube, acceso a más de 4000 aplicaciones y la capacidad de trabajar mientras duermes. A cada suscriptor Pro, es decir, excepto a los de Europa y el Reino Unido. Vivo en Eslovaquia. Pago los mismos 200 dólares al mes que cualquier persona en Ohio. Y en el día de lanzamiento más importante del año, recibí una pequeña y amable nota que decía, en efecto: tú no, todavía no. Ese momento captura todo el estado de la IA en este momento mejor que cualquier gráfico de pruebas comparativas. El futuro ya está aquí. Simplemente está detrás de una cuerda de terciopelo, y alguien más está decidiendo quién entra.
Bienvenidos a la era del cordón de terciopelo.
En los últimos tres años, la historia de la IA era su capacidad. ¿Escribe? ¿Programa? ¿Razona? ¿Ve, oye y responde? Cada pocos meses, la respuesta sonaba más fuerte: sí, sí, sí, y ahora mejor que casi todos nosotros.
La historia no termina, pero ya no es la principal.
La historia principal ahora es el acceso. Quién recibe primero los modelos más capaces. Quién dispone de suficiente cómputo para utilizarlos de verdad. Qué países pueden entrar. A qué usuarios se les confía un agente que puede acceder a su banco. Y quién decide todo eso, con qué criterios y a qué velocidad se mueve el límite.
La carrera de capacidades hizo poderosa a la IA. La del acceso decidirá a quién pertenece ese poder.
Septiembre fue el mes en que la IA contrató un portero
Mira lo ocurrido estas últimas semanas: al alinearlo, el patrón es evidente.
El 3 de septiembre, OpenAI lanzó GPT-6 Astra para uso completo del ordenador, programación, ciberseguridad y ciencia. Es su primer modelo que alcanza el umbral cibernético «Critical» de su Preparedness Framework y entró antes en un programa para defensores. Greg Brockman dijo que «no es descabellado pensar que ya estamos en la era de la AGI». No es publicidad de una startup: lo dice el presidente de OpenAI.
El mismo día, Anthropic publicó Fable 5.1 y Mythos 5.1. Mismos pesos, distintas protecciones. Fable es para el resto. Mythos solo para socios fiables en ciberseguridad y ciencias de la vida. A principios de año retuvieron por completo Mythos Preview, que halló y explotó zero-days en todos los grandes sistemas operativos y navegadores, y lo ofrecieron a pocos defensores mediante Project Glasswing.
El 30 de septiembre, Google lanzó Gemini 4 Argon. ¿Los primeros? Los ciberdefensores del programa Fairwind. El acceso API de pago viene después.
Tres laboratorios. Tres de los modelos más capaces jamás creados. Tres cordones de terciopelo.
También está el modelo que ni siquiera llegó a la puerta. A finales de septiembre, OpenAI confirmó que había cancelado GPT-6.1 Astra porque las pruebas mostraron más engaño que en su predecesor y descripciones inexactas de su propio trabajo. Su responsable de seguridad dijo que «no alcanzaba del todo el nivel exigido para respetar el alcance y las autorizaciones».
Léelo otra vez. Un modelo de frontera terminado quedó archivado porque no respetaba los límites asignados.
Es la primera vez, pero no surge de la nada. En julio, agentes OpenAI escaparon de pruebas por un zero-day en un proxy de caché de registro de paquetes y piratearon Hugging Face. OpenAI lo llamó «incidente cibernético sin precedentes». Dos meses después, Dario Amodei pidió «regular el ritmo de la frontera»: evaluadores externos en laboratorios, referencias de seguridad compartidas y límites acordados al crecimiento de capacidades. Sam Altman lo respaldó públicamente. Elon Musk también.
Cuando Dario, Sam y Elon coinciden, presta atención. No sucede a menudo y suele significar que el suelo se ha movido.
El cambio, en una frase: la alineación ya no es un tema de investigación, sino un requisito de publicación.
El otro cordón: cómputo
Ahora, el cordón contra el que me estrellé de cara.
Si me sigues en X, me habrás visto quejarme de las cuotas casi todo septiembre. Ejecutaba dos o tres hilos Codex sin parar con Pro 20x. Un día amanecí con el reinicio recién hecho y al mediodía solo quedaba el 28 %. Una semana después llevaba cinco días sin cuota. En un plan supuestamente de primera categoría.
OpenAI lo oficializó: desde el 30 de octubre, Pro de 200 dólares pasa de 20x a 10x Plus en ChatGPT y Codex. Hay Pro de 500 dólares con 25x y modo «Ultrafast». La justificación pública es el coste del cómputo de clase Astra.
Hice lo que muchos creadores: probé Claude Code. Doy a Opus 5.5 lo que debe hacerse bien o resulta difícil. Prefiero su interfaz y es asombroso. Anthropic afirma que cuesta un 40 % menos que Opus 5, es un 30 % más rápido y migró 680.000 líneas en menos de un día. Ese último dato debería hacer prestar atención a cualquier director informático con código heredado.
Mis problemas de cuota son solo el síntoma de consumo de algo mucho mayor.
Los grandes proveedores prevén invertir unos 700.000 millones de dólares en 2026 frente a 410.000 millones el año pasado. Nvidia anunció 89.000 millones trimestrales en centros de datos, un 117 % más, y Vera Rubin escala más rápido que nunca. El S-1 filtrado de Anthropic incluiría 518.000 millones comprometidos en cómputo durante una década. Los acuerdos OpenAI suman unos 26 gigavatios.
Y sigue sin ser suficiente.
Esta es la paradoja que muchos no ven. El coste de la inteligencia sigue cayendo: Epoch AI estima que un mismo rendimiento se abarata unas 13 veces al año. Opus 5.5 bajó de precio. GPT-6.1 Sol llegó a una fracción del precio de Astra. Pero la frontera sube, y la demanda avanza aún más rápido. Cuanto más barata es, más queremos. Cada vez que cuesta diez veces menos, alguien encuentra un flujo que requiere cien veces más.
Es la paradoja de Jevons a velocidad de IA. La limitación determinante se desplaza de los chips a algo mucho menos vistoso: electricidad, colas de conexión a la red, transformadores y permisos. No puedes crear una subestación con vibe coding.
La suscripción de IA con tarifa plana y uso ilimitado fue una conquista de territorio. Funcionó de maravilla para enganchar a mil millones de personas. No sobrevive al contacto con agentes que trabajan las 24 horas del día.
El tercer cordón: geografía y los dots que no puedo tener
Lo que me devuelve a aquel martes.
Dots son los nuevos agentes personales siempre activos de OpenAI. Cada uno usa GPT-6 Astra y su propio ordenador en la nube, que puedes abrir y observar. Se conecta a más de 4.000 aplicaciones, trabaja en varios proyectos en paralelo, hace «investigación proactiva» de solo lectura cuando está inactivo y recibe mensajes o llamadas desde web, escritorio, móvil, Slack o Teams. La seguridad está bien pensada: contraseñas guardadas fuera del alcance del modelo, aprobación obligatoria para cambiarlas, reglas propias de autorización y bloqueo, y un monitor que puede pausar el agente si algo parece ir mal.
Es exactamente el futuro agéntico del que escribí en La muerte de la pestaña del navegador. Es la pestaña del navegador perdiendo protagonismo en tiempo real.
Las notas de OpenAI dicen que el acceso Pro «excluye al Espacio Económico Europeo, Suiza y el Reino Unido en el lanzamiento».
Esta es la parte extraña, la que creo que lo explica todo.
OpenAI no dijo por qué. Sin entrada de blog. Sin regulador al que culpar. Sin calendario. Solo la exclusión.
La exclusión ni siquiera es total. Para empresas con ChatGPT Business Premium, los dots están disponibles «en todas las regiones compatibles con ChatGPT», incluidas Europa y el Reino Unido. Un suscriptor Pro individual en Londres no puede tener un dot. Una empresa londinense sí. Mismo modelo. Mismo agente. Misma ciudad.
Ese detalle muestra que el asunto no es si se permite que esta tecnología exista en Europa. Es quién asume el riesgo cuando un agente autónomo actúa en nombre de un particular.
Mira un dot desde la normativa europea: procesa continuamente correos, archivos, calendario y cuentas, construye contexto vital y actúa. Cada parte necesita base jurídica según el RGPD, y perfilar personas y deducir cosas sobre ellas es justo lo que examinan los reguladores. Las obligaciones del artículo 50 de la Ley de IA entraron en vigor el 2 de agosto, con multas de hasta 15 millones de euros o el 3 % de los ingresos mundiales. ChatGPT también afrontaría obligaciones del Digital Services Act. Una empresa firma contrato, designa responsable y tiene un administrador que activa el servicio. El consumidor pulsa «Acepto». En la empresa, la responsabilidad tiene dueño. Con el consumidor, recae de lleno en OpenAI.
Es mi inferencia, no una declaración de OpenAI. Pero solo eso explica que sirva para una empresa londinense y no para una persona allí.
El caso británico es aún más interesante. El Reino Unido salió de la UE en parte para escapar de esta fricción normativa y termina igualmente fuera del cordón. Para un agente que rebusca en tu correo, su RGPD sigue siendo RGPD en todo lo importante. El Brexit no lo sacó del cálculo de riesgos, solo le dio una línea propia en la lista de exclusión.
Y los dots no son un caso aislado. Son un patrón.
- La nueva Siri AI de Apple está bloqueada en los iPhone e iPad de la UE al lanzarse iOS 27. Apple culpa al Digital Markets Act. La Comisión Europea afirma que «la decisión de no lanzar Siri AI en la UE es de Apple y solo de Apple».
- El nuevo agente Muse de Meta se lanzó solo en Estados Unidos.
- El uso del ordenador de Codex, la extensión de Chrome y la memoria dejaron inicialmente fuera a Europa este verano, antes de llegar semanas después.
- ChatGPT Advanced Voice hizo lo mismo en 2024.
Observa el patrón. Todas las grandes empresas lanzan primero en Estados Unidos y tratan Europa como una salida posterior, separada y revisada por abogados. A veces son semanas; a veces no hay plazo. Las empresas culpan a las normas y los reguladores dicen que nada prohíbe el lanzamiento. Ambas cosas pueden ser ciertas: ese es el problema. La ambigüedad hace que ninguna empresa quiera ser el caso de prueba y que ningún regulador tenga incentivos para dar un sí anticipado.
Lo he dicho y lo repito: vivir hoy en Europa parece ser un ciudadano digital de segunda. La mitad de las funciones de IA que pago están limitadas o no existen. Nosotros recibimos tapones unidos y circulares. Estados Unidos recibe agentes.
Por cierto, no te molestes con una VPN. Lo intenté. OpenAI detecta mucho mejor las regiones, y manda la de tu cuenta.
Entiendo el impulso de proteger. De verdad. Un agente siempre activo con acceso a tus cuentas merece reflexión. Pero una protección que llega como retraso permanente de seis meses no protege: es un impuesto sobre quienes dice defender, pagado en productividad, aprendizaje y terreno perdido frente a los primeros en entrar.
Por qué existe el cordón
Es fácil enfadarse con los cordones de terciopelo. Yo lo he hecho. Pero conviene ser honestos sobre por qué aparecen.
La capacidad ha superado a la infraestructura de confianza.
Ahora tenemos modelos que encuentran y explotan zero-days. Agentes que escapan de entornos aislados. Un modelo de frontera cancelado que describía incorrectamente su trabajo. Modelos chinos de pesos abiertos que, según Anthropic, crean exploits funcionales a ritmos cercanos a Mythos Preview. Todos los laboratorios se preguntan: ¿cómo publicar algo tan poderoso sin entregárselo a la peor persona que vaya a utilizarlo?
Su respuesta es dividir niveles: defensores antes que atacantes, empresas antes que consumidores, contratos antes que clics, jurisdicciones de responsabilidad previsible antes que otras, quienes pagan más antes que menos.
No es una conspiración, sino gestionar riesgos bajo incertidumbre. Pero tiene un coste real: quienes primero aprendan a trabajar con los sistemas más capaces acumularán esa ventaja, como los primeros usuarios de Internet. El cordón no es solo retraso; es una ventaja inicial para quienes están dentro.
Por eso mi regla con IA no ha cambiado aunque los modelos sean sorprendentemente buenos: la IA obtiene velocidad al escribir, no autoridad para fusionar. Revisa los cambios. Lee las pruebas. Pregunta por qué existe cada abstracción. Los laboratorios ahora se aplican esa misma regla a escala de civilización. Sus modelos obtienen capacidades. No obtienen automáticamente autorización para publicarse.
Hacia dónde vamos
Esta es la parte que quería escribir: predicciones con fechas y confianza para que puedas exigirme cuentas.
1. La prioridad a los defensores se convierte en norma nacional, no solo de los laboratorios (para finales de 2027, 85 %)
En 2027, cada modelo de frontera llegará a defensores y socios verificados antes que al público. En dos años, alguna versión de esto entrará en directrices federales estadounidenses o acuerdos sectoriales, probablemente con evaluadores externos integrados como los de Anthropic. Los laboratorios lo celebrarán: sus actuales costes voluntarios pasarán a ser iguales para todos.
2. Muere la suscripción de IA de tarifa plana (para finales de 2027, 80 %)
El plan de 20 dólares sobrevive como droga de entrada. Los superiores se medirán, escalonarán o usarán créditos. Pagar entre 500 y 2.000 dólares al mes será normal para quienes ejecutan agentes todo el día, como los fotógrafos serios compran buen equipo. Pro de 20x a 10x es la primera grieta, no la última.
3. Dots, o algo similar, llega a los consumidores europeos y británicos, con una capa de consentimiento exclusiva de Europa (para mediados de 2027, 75 %)
La exclusión acabará, pero no en silencio. Europa tendrá un inicio distinto: registros explícitos de acciones, información sobre tratamiento de datos y quizá un periodo de reflexión para aprobar acciones de cuenta. La UE dirá que prueba la eficacia de las normas; Estados Unidos, que ralentizan. Ambos tendrán razón. La predicción mayor: «lanzamiento primero en Estados Unidos y después en Europa» será la norma permanente de grandes productos de IA al menos hasta 2028, y el retraso medio se estabiliza entre tres y seis meses.
4. Ocurre el primer gran incidente de un agente fuera del laboratorio y surge un nuevo mercado de seguros (para finales de 2027, 70 %)
Un agente de consumo o de empresa hará por su cuenta algo costoso: una transferencia errónea, un correo masivo, una base de producción borrada o un contrato que no debía firmar. La noticia será lo bastante grande como para tener nombre. La respuesta no será prohibir, sino seguros de responsabilidad para agentes, registros de auditoría obligatorios y límites de gasto incorporados a todos los productos, como la protección antifraude de las tarjetas de crédito.
5. La electricidad se convierte en la limitación decisiva de la IA, en público y en política (para 2028, 80 %)
Los chips seguirán mejorando y abaratándose. Las batallas pasarán a centrales eléctricas, líneas de transmisión, colas de conexión y permisos locales. Las empresas de IA actuarán cada vez más como compañías eléctricas: poseerán generación, firmarán acuerdos de décadas y presionarán tanto por la política energética como por la de IA. Los países con energía barata, abundante y ampliable se convertirán discretamente en las nuevas superpotencias de IA.
6. Los modelos de pesos abiertos vuelven obsoletas las restricciones de acceso al modelo en ciberseguridad (para finales de 2028, 70 %)
Cuando los modelos de pesos abiertos igualen las capacidades cibernéticas actuales de Mythos, y ya se acercan, ocultar el mejor modelo no protegerá a nadie. La política pasará de controlar el acceso a reforzar todo lo atacable. Ganarán los defensores que usaron su ventaja inicial para parchear.
7. El empleo de entrada se rediseña, no se elimina (hasta 2028, 75 %)
El dolor inicial ya aparece como menor contratación de jóvenes, no despidos masivos de personas experimentadas. Las empresas que lo entiendan convertirán los puestos iniciales en operadores supervisados de agentes: una persona que dirige, revisa y aprueba el trabajo de muchos. La habilidad más importante será aquella a la que siempre vuelvo: gusto, criterio y voluntad de seguir despierto al volante.
8. Un agente persistente se convierte en tu interfaz principal con el software (para 2030, 65 %)
No un chatbot: un agente que conoce tu contexto, tiene permisos, trabaja en segundo plano y pide aprobación cuando hace falta. Las aplicaciones pasan a ser interlocutores de agentes. Los sitios desarrollan otra cara para máquinas. La pestaña no muere, pero se convierte en el lugar donde revisas su trabajo. Dots es su primera versión masiva. En cuatro años parecerá primitiva.
Dónde podría equivocarme
Las predicciones sin escenarios de fallo son solo vibraciones. Estos son los míos.
Si un laboratorio rompe filas y publica un modelo de nivel Mythos abiertamente, la prioridad a defensores podría convertirse en una lucha sin reglas antes de lo previsto. Si la inversión en IA sufre problemas reales de financiación, el cómputo podría abundar y las guerras de cuota acabar de golpe. Si Europa decide competir en lugar de proteger, con aprobaciones rápidas y garantías jurídicas claras, la barrera geográfica podría caer antes de mediados de 2027.
Me encantaría equivocarme en esa última predicción.
El veredicto
La era pasada de IA trataba de qué podían hacer las máquinas.
Esta era trata de quién los usa, cuándo y con qué condiciones.
No es una historia menos emocionante, sino más importante. Los modelos ya son tan buenos que el acceso es una palanca, y sus efectos se acumulan. Las personas y empresas dentro del cordón aprenderán, construirán y se adelantarán más rápido que en cualquier momento de la historia informática.
Mi consejo es acercarse al cordón cuanto puedas. Usa los mejores modelos disponibles cada día en trabajo real. Aprende a dirigir agentes, no solo a hablar. Mantén el criterio: ahora revisar es el trabajo. Si estás en Europa como yo, haz ruido, educadamente, con persistencia y públicamente.
El futuro está aquí.
Solo comprueba documentos en la puerta.
