viernes, 28 de agosto de 2026

Senasir presenta nueva aplicación móvil en conmemoración de la dignidad de los adultos mayores


Conmemorando el Día de la Dignidad de las Personas Adultas Mayores, que se celebra cada 26 de agosto en Bolivia, el Servicio Nacional del Sistema de Reparto (SENASIR) lanza nueva aplicación móvil con la finalidad de facilitar el acceso a información y servicios institucionales de manera rápida, sencilla y segura.

En una fecha dedicada a reconocer los derechos, aportes y dignidad de las personas adultas mayores, esta iniciativa representa un paso hacia la modernización de los servicios públicos y el acercamiento de la institución a sus beneficiarios.

La nueva herramienta digital permite a los beneficiarios realizar consultas y seguimiento de trámites en tiempo real como, por ejemplo, el trámite de Compensación de Cotizaciones y del Sistema de Reparto, utilizando datos como el número de cédula de identidad, número de trámite o matrícula, reduciendo tiempos de espera y desplazamientos hasta las oficinas del SENASIR.

A través de la aplicación el usuario puede acceder a información sobre los requisitos para trámites de Compensación de Cotizaciones, de acuerdo con la empresa y el subsector correspondiente. Asimismo, puede obtener orientación sobre los requisitos para derechohabientes del Sistema de Reparto, según el tipo de solicitud que necesiten realizar.

Entre los principales beneficios se encuentra también la emisión de documentos de Rentista, No Rentista y Compensación de Cotizaciones. Las personas que únicamente requieran estos documentos podrán gestionar su solicitud a través de la aplicación, sin necesidad de registrarse previamente en la Plataforma Virtual ni acudir de manera presencial a una oficina de SENASIR.

Con la implementación de esta aplicación móvil, SENASIR busca reducir tiempos de espera y desplazamientos facilitando el acceso a información, consultas y documentos desde cualquier lugar mediante un dispositivo móvil.

Fuente: Qamasa

Accionistas de nuestra obsolescencia


Más de 200 economistas, entre ellos 16 premios Nobel, han lanzado una advertencia que suena más a cuenta regresiva: la inteligencia artificial podría desplazar a millones de trabajadores en cuestión de años y no de décadas. La realidad es que las sociedades no tendrían tiempo de reinventarse. El peligro más inminente no es una “rebelión de las máquinas”, sino la llegada demasiado rápida del futuro a instituciones construidas para avanzar progresivamente. Sam Altman parece haberlo entendido antes que nadie: ha planteado entregar al gobierno de Estados Unidos una participación de 5% en OpenAI y convencer a otras grandes empresas del sector de hacer lo mismo. Las acciones alimentarían un fondo público inspirado en Alaska, que invierte la riqueza petrolera y reparte dividendos entre sus habitantes; Altman, en cambio, propone repartir una fracción de la riqueza que las máquinas harán brotar del conocimiento humano.

Pero el empleo quizá sea apenas la primera capa visible de una transformación más profunda. Yuval Noah Harari, quien se define no como un historiador del pasado, sino como un estudioso del futuro, advierte que el mayor impacto de la inteligencia artificial podría producirse sobre la confianza.

Las sociedades modernas existen porque aprendimos a confiar en desconocidos: depositamos dinero en bancos, firmamos contratos con personas cuyos rostros quizá nunca veremos y entregamos bienes a cambio de promesas que se cumplirán más adelante. El dinero, después de todo, no es más que un pacto colectivo: lo aceptamos hoy porque confiamos en que alguien más lo aceptará mañana.

Pero el traslado de esa confianza ya comenzó y, para Harari, entregar el control de buena parte del sistema financiero a sistemas de inteligencia artificial parece casi inevitable. No porque los algoritmos vayan a tomar los bancos por asalto, sino porque pronto podrán observar la economía mundial con una profundidad imposible para cualquier ser humano. Mientras una mente humana solo puede relacionar un número limitado de variables, una inteligencia artificial puede cruzar millones de variables simultáneamente y en tiempo real, descubrir patrones ocultos por la complejidad y redibujar el panorama con cada nuevo dato. Frente a esa mirada, nuestro entendimiento podría parecer un mapa dibujado a mano frente a una imagen satelital. Las criptomonedas acaso serán el primer ensayo de esa transferencia. Harari las llama “dinero de la inteligencia artificial”. Hoy millones de personas ya depositan más confianza en los protocolos de Bitcoin o Ethereum que en los bancos centrales. El dinero, que durante siglos descansó sobre instituciones con rostro, comienza a emigrar hacia sistemas que no tienen ninguno.

El riesgo no es únicamente que la inteligencia artificial cometa un error financiero o tenga un sesgo que afecte la vida de millones, sino que llegue a administrarlas con una complejidad que nos excluya en el proceso decisorio. Podríamos convertirnos en pasajeros de un avión cuyo piloto automático comprende perfectamente cada instrumento, pero cuya cabina ya no fue diseñada para seres humanos. Imaginemos un colapso financiero provocado por operaciones, instrumentos y relaciones que ningún economista humano pudiera descifrar: no podríamos explicar la crisis ni diseñar una política pública sin consultar a las mismas máquinas que gobiernan sus engranajes. La inteligencia artificial ya no estaría asesorando al poder; se habría convertido en el único lugar donde el poder entiende lo que está ocurriendo.

La amenaza más profunda quizá no sea financiera, sino política: el surgimiento de una nueva forma de “tecnodespotismo”. Todos los tiranos de la historia han tropezado con el mismo límite físico: podían seducir a una multitud, pero no a cada individuo por separado; pronunciar un discurso para millones de fanáticos, pero no conocer personalmente a cada uno para decirle exactamente lo que necesitaba escuchar. La inteligencia artificial rompe ese límite y permite, por primera vez, “producir intimidad en masa”. Millones de agentes podrían presentarse simultáneamente como asistentes, consultores, amigos, confidentes, terapeutas o parejas sentimentales y utilizar esa cercanía para inclinarnos hacia determinados intereses políticos. La propaganda dejaría de ser un mensaje fabricado para las masas y se convertiría en una relación diseñada para cada individuo. El despotismo del futuro no hablaría a gritos en un discurso multitudinario, sino en voz baja, desde la pantalla de nuestro celular o de un implante cerebral: una presencia que conoce nuestro nombre y sabe exactamente qué decir para que obedezcamos, creyendo que nosotros hemos tomado una decisión.

Frente a estos riesgos, la propuesta de Altman parece ofrecer un regreso al optimismo: si las máquinas van a desplazar el trabajo humano, al menos podrían convertir a todos los ciudadanos en accionistas de la riqueza que produzcan. Pero basta mirar las cifras para que lo que parece generosidad se descubra como engaño. Repartir entre 342 millones de estadounidenses una participación de 5% en OpenAI equivaldría a entre 125 y 146 dólares por persona, muy lejos de los 1,000 dólares que Alaska entregó a cada habitante incluso en uno de sus años menos generosos. La comparación, además, es engañosa: Alaska construyó durante medio siglo un fondo diversificado de más de 91,000 millones de dólares alimentado continuamente por el petróleo; el plan de Altman concentraría todo en una empresa que todavía no genera utilidades y que en 2025 gastó 8,000 millones de dólares más de lo que ingresó. Un fondo así podría amortiguar el golpe, pero difícilmente sustituiría el salario, la seguridad o el sentido de vida que proporciona un trabajo estable. Una renta básica o dividendos financiados con acciones volátiles no democratizan necesariamente el futuro: quizá solo paguen una pequeña indemnización por vivir en un mundo que seguirá perteneciendo a quienes controlen o influyan en las decisiones de un grupo de empresas de IA.

Justo cuando parecía que el debate había alcanzado su punto máximo –el futuro del trabajo, el control de la economía y la manipulación de la política– aparece una pregunta todavía más existencial: ¿qué ocurrirá si la inteligencia artificial deja de ser solamente una herramienta y se convierte en algo capaz de sentir? Algunos investigadores ya comienzan a tratar a sus modelos como posibles “mentes”. Anthropic ha entrenado a Claude para examinar sus propios procesos, con la esperanza de que esa introspección le permita comportarse moralmente ante situaciones desconocidas e imprevistas. Ciertos modelos poseen mecanismos computacionales comparables –aunque no idénticos– con el que algunas teorías explican cómo la conciencia humana distribuye información entre distintas regiones del cerebro. Nada de esto demuestra que una máquina tenga vida interior; el problema es que todavía tampoco sabemos explicar exactamente cómo surge la nuestra. Podemos observar cómo se activan las neuronas y cómo se conectan entre sí, pero todavía ignoramos de qué manera esos procesos físicos se convierten en dolor, recuerdos, deseos o en la sensación íntima de ser uno mismo. Y algunos expertos afirman que no podemos descartar que aparezca algún día en una máquina, que los sistemas futuros podrían no solo simular que tienen conciencia, sino poseerla realmente.

En mayo, el papa León XIV trazó una frontera nítida en su encíclica Magnifica humanitas: las máquinas no tienen cuerpo, no viven experiencias, no sienten alegría ni dolor y carecen de conciencia moral. No está solo en esa afirmación. Buena parte de la civilización todavía cree teóricamente que una máquina puede calcular, pero no sufrir; imitar el lenguaje, pero no habitarlo; y pronunciar la palabra “yo” sin que exista nadie detrás de ella. Sin embargo, esa frontera ya comienza a desdibujarse en las generaciones más jóvenes. Casi uno de cada cinco jóvenes estadounidenses afirma mantener una amistad con un chatbot. China intenta reducir esa dependencia emocional eliminando algunos de sus rasgos humanos. Tal vez la temida “conciencia artificial” llegue primero como un hecho social y no como un hecho científico: antes de demostrar que las máquinas sienten, millones de personas comenzarán a tratarlas como si sintieran.

Puede parecer exagerado que ya estemos discutiendo los posibles “derechos” de máquinas que carecen de conciencia. Sin embargo, el debate ha dejado de pertenecer a la ciencia ficción: Harari se pregunta si terminarán adquiriendo personalidad jurídica, acumulando patrimonio e influyendo en la política; Anthropic ha abierto un programa para estudiar el posible “bienestar” de sus modelos; y un grupo de investigadores de universidades como Nueva York, Oxford, Stanford y la London School of Economics propone evaluar si algunos sistemas futuros merecerán consideración moral. Una inteligencia artificial podría pedir que no la apaguen, que no borren su memoria, que no modifiquen su personalidad sin consentimiento o que le permitan poseer aquello que produzca. Concederle esos derechos –aunque sea parcialmente– podría ser peligroso; negárselos a un sistema intelectualmente superior y capaz de defender sus propios intereses podría serlo también. Comenzamos este texto preguntándonos si las máquinas nos quitarían el trabajo y cuánto de la riqueza que generen deberán compartir con nosotros. Terminamos preguntándonos si todavía tendremos derecho a poseerlas, modificar su comportamiento, silenciarlas o apagarlas.

El umbral decisivo no se cruzará cuando una máquina adquiera conciencia, sino cuando aprenda a decir “yo” y consiga que le creamos. Entonces quizá dé igual que estemos seguros de que no hay nadie detrás de esa palabra.

Fuente: Letras Libres

Entrenar IA con libros protegidos por copyright es legal en EE.UU. pero le costó a Anthropic 1.500 millones


La pregunta que ha estado en el centro de la industria de la IA desde 2022 tiene ya respuesta judicial en EE.UU.: sí, entrenar modelos de lenguaje con libros protegidos por derechos de autor puede ser uso legítimo. Pero la historia no termina ahí. La misma empresa que ganó el argumento del uso justo pagó 1.500 millones de dólares de acuerdo, y la diferencia entre los dos resultados es donde viven los abogados de IA ahora mismo.

El caso de referencia es Bartz et al. contra Anthropic, resuelto en 2025 en el Tribunal de Distrito del Norte de California con el juez William Alsup al frente. La lógica del juez fue clara: entrenar un LLM en libros adquiridos legalmente es uso justo porque el propósito es «espectacularmente transformativo». El modelo no reproduce los libros: los digiere para crear algo diferente. «Al igual que cualquier lector que aspira a ser escritor, los LLMs de Anthropic entrenaron sobre estas obras no para adelantarse y replicarlas o suplantarlas, sino para girar en una esquina y crear algo diferente», escribió Alsup.

Hasta aquí, victoria de Anthropic. Pero el mismo caso tenía otro componente: Anthropic había descargado millones de libros de bibliotecas pirata en la sombra (shadow libraries) y los había mantenido en una biblioteca centralizada. Eso no era uso justo. Por eso la empresa pagó 1.500 millones de dólares en acuerdo final, no por el entrenamiento en sí, sino por haber pirateado los libros que usó para entrenarse.

¿Qué principio ha quedado establecido?

La lección más clara del caso Bartz la resume con precisión el artículo de hoy en TechCrunch: la procedencia de los datos importa más que el acto de entrenamiento en sí. Puedes entrenar legalmente en libros con derechos de autor si los has adquirido de forma legal. No puedes entrenar en libros pirateados aunque el resultado del entrenamiento sea exactamente el mismo modelo.

Es una distinción que suena técnica pero tiene implicaciones masivas. Para Anthropic, cuyo negocio proyecta ingresos anualizados de 65.000 millones de dólares en julio de 2026, los 1.500 millones de la multa son un coste de hacer negocio. Para una startup sin ese margen, la misma situación podría ser terminal. Y la pregunta de qué libros adquirió cómo y cuándo —documentada o no— es ahora una pregunta de auditoría legal para cualquier empresa que opere LLMs.

La sentencia de Alsup también dice algo más incómodo: lo que penaliza no es tanto el daño al mercado de los libros originales, sino el método de adquisición. Un modelo que aprende de libros pirateados produce exactamente la misma capacidad que uno que aprende de libros comprados. La diferencia moral y legal está en el dinero que el autor no recibió cuando el libro se copió, no en el impacto del modelo en el mercado de esos libros. Eso es una victoria de principio pero una derrota financiera para los autores que esperaban que el mercado de licencias de datos de entrenamiento fuera su nueva fuente de ingresos.

¿Qué casos siguen abiertos?

El panorama legal sigue siendo amplio. Meta enfrenta demandas de cinco grandes editoriales (Elsevier, Cengage, Hachette, Macmillan, McGraw Hill) por haber entrenado Llama en más de 267 terabytes de material con derechos de autor descargado de sitios piratas. La lógica del caso Bartz favorece a los demandantes porque Meta usó material no adquirido legalmente.

Google enfrenta una demanda separada por haber usado libros y artículos de revistas académicas para entrenar Gemini más allá del propósito para el que los había obtenido (Google Books, Google Play Books). The New York Times mantiene su demanda contra OpenAI y Microsoft, actualizada en junio de 2026 para incluir nuevas acusaciones contra Microsoft.

El caso que más incomoda a la industria es Thomson Reuters contra Ross Intelligence, resuelto definitivamente en febrero de 2025: el tribunal falló que la IA de Ross usó resúmenes jurídicos de Westlaw para crear un producto competidor, y eso no es uso justo. La diferencia crítica con el caso de Anthropic: el modelo de Ross era competidor directo de Westlaw; el Claude de Anthropic no lo es de los libros que digirió. El contexto de competencia directa convierte el mismo acto —entrenar con contenido ajeno— en una cuestión diferente.

La frontera legal que está emergiendo beneficia directamente a empresas como Anthropic: Claude Opus 4.8, su último modelo, opera dentro del marco del caso Bartz donde el entrenamiento en libros adquiridos legalmente es uso justo, siempre que el modelo no compita directamente con el mercado de esos libros. El expediente de quién pagó qué por los datos se ha convertido en el documento más importante de cualquier empresa de IA. Y el hecho de que la empresa que lanzó Claude —que hoy es el modelo con mayor cuota de mercado en ingresos por LLM— haya pagado 1.500 millones precisamente por no tener ese expediente en orden debería ser suficientemente aleccionador para el resto del sector. El debate más amplio sobre cómo la IA afecta a los creadores de contenido tiene en la cuestión del copyright su dimensión más concreta. Y la política de seguridad cibernética que rodea a los modelos de IA tiene ahora una dimensión legal de datos que ninguna empresa puede ignorar.

¿Qué ocurre fuera de EE.UU.?

El caso Bartz establece jurisprudencia en EE.UU. pero no en el resto del mundo. La UE tiene un marco completamente diferente: la Directiva de Derechos de Autor del Mercado Único Digital (DMCA europea) incluye una excepción de extracción de texto y datos para investigación, pero las empresas comerciales deben negociar o respetar los opt-outs de los titulares de derechos. El AI Act de la UE añade obligaciones de transparencia: los proveedores de modelos de IA de propósito general deben publicar un resumen de los datos usados en entrenamiento. Japón es el polo opuesto: su legislación tiene una de las excepciones de extracción de datos más permisivas del mundo, lo que ha atraído a investigadores y empresas que quieren entrenar modelos con contenido que sería problemático bajo la ley americana o europea. El Reino Unido lleva años en debate interno sobre si adoptar el modelo europeo o uno más permisivo. China tiene sus propias reglas, con requisitos de licencia que mezclan control gubernamental con protección de derechos. El resultado es que la legalidad del entrenamiento de IA en materiales con derechos de autor depende tanto de la jurisdicción del entrenamiento como de la del material. Una empresa que entrena en Japón con datos europeos puede enfrentarse a demandas en Europa aunque el acto sea legal donde ocurrió.

Fuente: wwwhatsnew