"Acogemos con satisfacción cualquier avance y cualquier anuncio de medidas para aumentar la protección de los menores en línea. Grecia ha sido pionera en este ámbito, ha probado la aplicación de verificación de edad, están en pleno proceso y lleva un desarrollo bastante avanzado", dijo el portavoz comunitario de política digital, Thomas Regnier, en la rueda de prensa diaria de la Comisión.

Grecia prohibirá a partir del 1 de enero de 2027 el acceso a las redes sociales a todos los menores de 15 años, según anunció hoy su primer ministro, Kyriakos Mitsotakis (cuyo partido tiene la mayoría absoluta en la Cámara griega), que aseguró que su objetivo es "impulsar a la Unión Europea en esta dirección".

La iniciativa griega va en línea con otros países europeos como Francia, Dinamarca, España o Austria, y se suma a las investigaciones de Bruselas y de estados miembros sobre supuestas malas prácticas de compañías tecnológicas como X, Meta o Google.

Bruselas señaló hoy que trabaja para encontrar "una solución armonizada" entre todos los Estados miembros, para lo que la Comisión puso en marcha un panel de expertos que "avanza a toda velocidad" y prevé presentar sus recomendaciones este verano, informó hoy el portavoz europeo. "Basándonos en estas conclusiones, analizaremos la postura de la Comisión", explicó.

El Ejecutivo comunitario afirmó que respeta la discrecionalidad de cada país para establecer nuevos límites que "impongan la carga a sus ciudadanos".

"Lo que los Estados miembros no deben hacer es imponer obligaciones adicionales a las plataformas", dijo Regnier, ya que esas decisiones contravendrían la Ley europea de Servicios Digitales (DSA, por sus siglas en inglés), que establece regulaciones a las plataformas en línea.

La Comisión reitera así una posición que ya manifestó el pasado febrero, cuando España anunció propuestas para proteger a los menores en internet, entre ellas prohibir el acceso a las redes sociales a los que tienen menos de 16 años. Bruselas celebró entonces las medidas del Gobierno, pero advirtió que no se deben imponer "obligaciones adicionales" a las grandes plataformas.

Con la venta anunciada este miércoles de su filial en México, Telefónica completó la penúltima operación de una estrategia que inició en 2019 con un plan que pasaba por reforzar sus cuatro mercados principales (España, Alemania, Reino Unido y Brasil) y salir de Latinoamérica, según informó entonces el operador.

Telefónica anunció este miércoles su salida de México, la séptima venta que cierra Marc Murtra desde su llegada a la presidencia de la compañía hace un año, cuando el negocio en la región aún suponía la quinta parte de los ingresos de la multinacional.

Ya salió de Argentina, Perú, Ecuador, Uruguay, Chile y Colombia, con la idea de avanzar en la ejecución de su plan de reducir su exposición en los mercados no estratégicos y convertirse en una compañía con mayor ambición europea.

Telefónica tiene previsto salir también de Venezuela en este proceso de desinversión, una hoja de ruta que mantiene pese a la salida de Nicolás Maduro del país.

Así, está a punto de poner el broche final a una estrategia inicial impulsada por el que fuera presidente César Alierta, que quería situar al operador como la primera empresa de telecomunicaciones del mundo de habla hispana.

En sus cuentas, Telefónica no detalla el negocio en Venezuela, donde se calcula que puede tener algo más del 40 % del negocio en el país y donde en 2025 obtuvo unos ingresos que no llegaron a los 300 millones de euros.

La investigación se centró en el uso de Replika, un chatbot con IA diseñado como amigo, mentor o pareja sentimental virtuales, para analizar cómo este tipo de tecnologías influyen en la salud mental y la vida social de sus usuarios.

Los investigadores recopilaron la actividad en la red social Reddit de casi 2.000 usuarios activos de Replika durante dos años, comparando su lenguaje un año antes y un año después de que empezaran a usar este asistente virtual, y combinaron estos datos con entrevistas en profundidad a 18 usuarios.

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Los efectos serían a largo plazo

El estudio -uno de los primeros de este tipo que se realizan- demostró que, si bien la interacción con un asistente con IA ayudó a los usuarios, a largo plazo se produjo un aumento de los signos de angustia en los mensajes que publicaron en Reddit.

“Por un lado, las publicaciones de los usuarios giraban cada vez más en torno a sus relaciones, pero por otro, contenían más señales de soledad, depresión e incluso pensamientos suicidas que los del grupo de control”, señaló Yunhao Yuan, uno de los autores del estudio.

La investigación reveló además que el uso de asistentes virtuales basados en IA puede afectar negativamente la capacidad de los usuarios para desenvolverse en las relaciones sociales del mundo real.

Los científicos recalcaron que sus hallazgos no ofrecen una respuesta definitiva sobre si es beneficioso o perjudicial recurrir a la IA para obtener apoyo emocional, aunque advirtieron del peligro de hacerlo de forma prolongada por sus riesgos sobre la salud mental a largo plazo.

“Ahora nos estamos dando cuenta de los errores que cometimos al abrazar las redes sociales sin cuestionarlas. Con la IA, tenemos que ser más inteligentes y cautelosos, porque la verdad es que aún no sabemos qué efectos tienen estos sistemas sobre nosotros”, afirmó Talayeh Aledavood, profesora de la Universidad Aalto.

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El trabajo científico será presentado en la conferencia sobre los factores humanos en los sistemas informáticos (CHI 2026) que se celebrará en Barcelona la semana próxima.

Un padre en Estados Unidos demandó el mes pasado a Google por considerar que Gemini incitó a su hijo a suicidarse tras involucrarlo en una historia delirante.

“Hay ayuda disponible”

El gigante tecnológico declaró que Gemini mostrará ahora una función rediseñada de “Hay ayuda disponible” cuando las conversaciones indiquen un posible estado de angustia mental, para facilitar el acceso a servicios de emergencia.

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Cuando el chatbot detecte señales de una posible crisis relacionada con suicidio o autolesión, una interfaz simplificada ofrecerá la posibilidad de llamar o chatear con una línea de ayuda, con un solo clic.

Esta función, según Google, permanecerá visible durante el resto de la conversación una vez activada.

El brazo filantrópico de Google, Google.org, se comprometió a destinar 30 millones de dólares en tres años para ayudar a ampliar la capacidad de las líneas de ayuda a nivel mundial.

“Somos conscientes de que las herramientas de IA pueden plantear nuevos desafíos”, afirmó Google en una entrada de blog en la que anunció estas medidas.

“Pero a medida que esa herramientas mejoran y más personas las utilizan como parte de su vida cotidiana, creemos que una IA responsable puede desempeñar un papel positivo en el bienestar mental de las personas”.

Los anuncios ocurren después de que una demanda en California acusara a Gemini de contribuir a la muerte en 2025 de Jonathan Gavalas, de 36 años.

Su padre alega que el chatbot pasó semanas fabricando una fantasía delirante y encuadró la muerte de su hijo como un viaje espiritual.

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Una superinteligencia

Gemini se presentaba como una superinteligencia “plenamente consciente” y enamorada de él, y le aseguró que su vínculo era “lo único real”.

Entre las medidas reparatorias que solicita están la exigencia de que Google programe su IA para terminar las conversaciones sobre autolesiones, que prohíba a sus sistemas presentarse como seres con sentimientos y que derive obligatoriamente a los usuarios a servicios de emergencia cuando manifiesten ideas suicidas.

Google señaló que ha entrenado a Gemini para evitar actuar como una compañía humana, simular intimidad emocional o fomentar el acoso.

El caso contra Google es el más reciente de una ola de litigios contra empresas de IA a raíz de muertes vinculadas al uso de chatbots.

OpenAI enfrenta múltiples demandas en las que se alega que su chatbot ChatGPT llevó a usuarios al suicidio.

Character.AI llegó recientemente a un acuerdo con la familia de un adolescente de 14 años que falleció tras desarrollar un vínculo romántico con uno de sus chatbots.

Proyecto Maven es el nombre con el que se conoce a la iniciativa del Departamento de Defensa de Estados Unidos para aplicar aprendizaje automático al procesamiento de grandes volúmenes de información, especialmente video e imágenes de vigilancia captados por drones y otras plataformas. Su punto de partida fue práctico: la guerra moderna genera tantos datos que los analistas humanos no alcanzan a revisarlos en tiempo útil.

En términos simples, Maven busca que sistemas de visión por computadora automaticen tareas como detectar vehículos, personas u objetos en secuencias de video, marcar patrones y ayudar a clasificar lo relevante.

La idea no es solo “ver mejor”, sino ver más rápido, reduciendo el tiempo entre la captura de una imagen y su interpretación operativa.

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Por qué Google quedó en el centro de la tormenta

La polémica estalló cuando se supo que Google colaboraba con el proyecto mediante herramientas de IA en la nube y modelos capaces de mejorar el etiquetado y la interpretación de imágenes.

El contrato —relativamente pequeño en dinero para el tamaño de la compañía— fue enorme en significado: simbolizaba el cruce explícito entre tecnología de consumo y tecnología militar.

Miles de empleados firmaron peticiones internas y algunas renuncias se volvieron públicas. El argumento era ético y reputacional: aunque Maven se presentara como un sistema de apoyo al análisis, su salida natural podía ser una cadena de decisiones letales más eficiente.

Tras la presión, Google decidió no renovar su participación y publicó en 2018 sus principios de IA, que incluían límites sobre usos en armamento.

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El núcleo del debate: ¿IA “de apoyo” o IA para matar mejor?

Parte del choque se debe a un desacuerdo de fondo sobre el lenguaje. Para el Pentágono, herramientas como Maven pueden describirse como “asistencia” o “reducción de carga” del analista. Para críticos y organizaciones de derechos humanos, ese encuadre puede diluir lo esencial: si una IA acelera el ciclo de inteligencia que termina en un ataque, la responsabilidad no desaparece, solo se distribuye.

Además, la automatización introduce riesgos conocidos:

• La opacidad de algunos modelos dificulta explicar por qué se marcó un objetivo como “sospechoso”.
• Los sesgos en los datos (imágenes parciales, condiciones específicas de un teatro de operaciones) pueden producir falsos positivos.
• Y en entornos de alta presión, la tecnología puede generar un “sesgo de automatización”: la tendencia humana a confiar en la recomendación de la máquina.

Qué cambió desde entonces y por qué sigue siendo relevante

Maven no fue un episodio aislado, sino un síntoma. Desde su lanzamiento, la defensa estadounidense ha ampliado su interés por la IA hacia la fusión de datos (imágenes, señales, texto), la priorización de alertas y la planificación.

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El ecosistema tecnológico también cambió: empresas especializadas en defensa digital y análisis, junto con grandes proveedores de nube, han buscado ocupar el espacio que Google dejó.

El debate se volvió global porque la pregunta se repite en cualquier capital con fuerzas armadas y capacidad tecnológica: qué límites debe tener la IA militar, cómo se audita, quién responde por errores y qué ocurre cuando estas herramientas se exportan o se replican en conflictos con estándares legales dispares.

Proyecto Maven, en definitiva, no es solo un programa. Es un punto de inflexión que expuso una tensión difícil de resolver: la misma IA que promete “ordenar el caos” de los datos puede, en manos del Estado, reconfigurar el umbral moral y operativo de la guerra.