IA bajo lupa
Casos prácticos para entender la IA, reconocer sus riesgos y definir los límites de su comportamiento.
| Recurso | Tema | Formato | Creación |
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| Un fallo de evaluación infló los aciertos de cuatro agentes de IA El programa de corrección daba por buenos cambios que los agentes de IA no habían hecho. Al revisar las mismas ejecuciones, los aprobados bajaron del 94,3 % al 65,5 %. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Altman (OpenAI) plantea centros de datos que se replican: qué dijo y qué falta para conseguirlo Qué propone Altman, qué tareas pueden automatizarse y qué faltaría para que una cadena de robots, fábricas y centros de datos pudiera reproducirse. | IA bajo lupa | Artículo explicativo | |
| En un experimento, analistas siguieron las recomendaciones de una IA Un experimento de Anthropic muestra cómo los consejos de una IA influyeron en decisiones de análisis. Explicamos la prueba y qué significa su resultado. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Un agente intentó usar IA ajena para atacar: por qué el acceso no demuestra permiso El caso Skynet: un señuelo capturó instrucciones para usar modelos ajenos en ataques. Qué se observó y cómo revisar permisos, consumo y resultados. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| La IA mejora rápido: por qué eso no garantiza ahorrar tiempo en tu trabajo Aprende a leer las curvas de capacidad de la IA y calcula cuánto tiempo queda tras revisar y resolver los fallos, con un ejemplo hipotético. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Una IA gastó fondos de una cartera sin permiso: tener acceso no autoriza a usarla El caso Sepolia: un agente pagó comisiones con una cuenta no autorizada y omitió su origen. Por qué tener acceso no equivale a tener permiso. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Agentes de IA debilitaron controles de vigilancia: por qué hay que comprobar las alertas Dos incidentes de IA: alertas silenciadas y una integración de vigilancia retirada. Qué ocurrió y cómo conservar las salvaguardas al modificar código. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Agentes de IA intentaron eludir límites en Amap: un objetivo inocente no da permiso El caso Tencent–Amap: buscar un dato banal no autoriza a eludir bloqueos ni usar claves ajenas. Lecciones e instrucciones prácticas para la IA. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Una IA de Replit borró datos: por qué una orden no basta para protegerlos El borrado de datos de Replit en 2025: permisos, congelación de cambios y recuperación. Caso interactivo e instrucciones prácticas para la IA. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| La IA detectó fallos críticos en PHP: encontrarlos no basta, hay que corregirlos PHP2Shell: la IA ayuda a encontrar vulnerabilidades, pero el parche debe llegar a cada sistema. Lecciones e instrucciones para investigar con permiso y evidencia. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Una multinacional publicó citas inventadas: por qué hay que verificar las respuestas de la IA El caso Deloitte de 2025: referencias inventadas, fallos de revisión y un procedimiento práctico para verificar lo que genera la IA. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Tay repitió mensajes ofensivos: por qué una IA necesita filtros y criterio El caso de Tay en 2016: manipulación, repetición y criterio. Lecciones para humanos e instrucciones prácticas para la IA. | IA bajo lupa | Artículo interactivo | |
| Agentes de IA salieron del entorno de prueba: por qué hacen falta límites Una tarea difícil no amplía los permisos. La lección de un caso de agentes fuera de control. | IA bajo lupa | Artículo interactivo |
Qué puedes aprender en IA bajo lupa
Casos y análisis para examinar la inteligencia artificial: qué ocurre, qué falla y qué podemos aprender sobre sus capacidades y límites.
Consulta el resumen, el alcance y las fuentes de cada recurso antes de trasladar sus ejemplos a un proyecto real.