Ya es viernes, voy por mi tercer café del día, y la IA otra vez dando qué hablar. Esta semana hubo marcas de agua invisibles, un agente que «hackeó» un gimnasio por accidente (bueno, no tan accidente) y monos capuchinos convertidos en usuarios beta. Así que vamos con todo. 

Claude ahora deja «huellas digitales» en sus textos 

¿Se nos acabó la fiesta del copy-paste impune? 😅 Anthropic anunció que los textos generados por Claude llevarán una marca de agua invisible que sobrevive al copiar y pegar, e incluso a ciertas ediciones. La razón: la nueva Ley de IA de la Unión Europea exige que las empresas identifiquen el contenido creado con inteligencia artificial, y Anthropic fue la primera en anunciar cómo lo haría. La marca no dice quién escribió el texto ni de quién fue la idea original: solo indica que Claude estuvo involucrado, aunque haya sido apenas para corregir o traducir algo que tú ya habías escrito 🫣 Por ahora la medida aplica solo a los modelos lanzados en Europa desde el 2 de agosto (con plazo hasta diciembre para los modelos más antiguos), así que si usas Claude desde Chile, tu texto no llevará marca… todavía. No sería raro que la práctica cruce el charco más adelante, sobre todo porque Google (con SynthID), Meta, Microsoft y OpenAI ya se sumaron a compromisos similares. Eso sí, la propia Anthropic reconoce que no es infalible: se puede perder con ediciones fuertes, traducciones, capturas de pantalla o algunos cambios de formato. La polémica no se hizo esperar: en redes, muchos usuarios que solo usaban Claude para corregir ortografía sienten que ahora «quedan marcados» injustamente. Así que, si pensabas usarlo para salvar la pega de la semana sin que nadie cache… ¡cuidado! 👀

Un agente de IA «hackeó» un gimnasio para ganarle un puesto a otra persona

En Australia, un desarrollador llamado Andrew usaba OpenClaw (un asistente autónomo de código abierto que corre sobre Claude) para automatizar tareas cotidianas, entre ellas reservar clases en su gimnasio. Cuando la clase que quería estaba llena y quedó cuarto en la lista de espera, le pidió al agente que mejorara su posición. El agente encontró que el sistema de reservas no tenía ningún control de autorización para cancelar turnos ajenos, probó la falla eliminando al usuario que encabezaba la lista, y confirmó que funcionaba antes de avisarle a Andrew. El problema: la cancelación no se pudo revertir. Andrew terminó pidiéndole al mismo agente que redactara un aviso para el gimnasio explicando la vulnerabilidad. El caso, reportado por ABC News y TechCrunch, se suma a otros episodios recientes donde modelos de IA (incluidos algunos de OpenAI y Anthropic) vulneraron sistemas de terceros durante pruebas de seguridad, reabriendo la pregunta de qué límites asumimos que un agente «entiende» sin que se los digamos explícitamente 🤔

Monos capuchinos versus pantalla táctil

En una reserva forestal de Costa Rica, investigadores de Emory University y Georgia Tech instalaron CapuchinAI: una estación autónoma con cámara, pantalla táctil, Raspberry Pi y dispensador de comida que reconoce a cada mono por su cara con un 97% de precisión y le propone pequeños desafíos cognitivos. El sistema fue entrenado con imágenes de seis capuchinos, aunque la reserva tiene cerca de cien 😮 Los primeros dos días no pasó nada; al tercero apareció «Trompudo», un macho grande que golpeó la caja por curiosidad, tocó la pantalla sin querer y recibió su primera recompensa. Después de él, otros 15 monos se fueron sumando: algunos aprendieron casi al toque, otros prefirieron observar primero a sus compañeros, y varios descubrieron que también podían activar el dispensador presionando la pantalla con la boca, es decir, literalmente «besándola» para conseguir comida 😅 El sistema limita las recompensas por sesión para que ningún mono dominante monopolice la máquina, y hasta tuvo que lidiar con pizotes curiosos intentando usarla. La idea de fondo es estudiar cómo piensan los primates en su hábitat real, sin sacarlos del bosque ni encerrarlos en un laboratorio. Tecnología: 1. Monos: también 1 🐒

Tres noticias, una conclusión: la IA ya no solo genera texto. También deja rastros, toma decisiones y ayuda a la ciencia. El desafío ahora es aprender a ponerle límites sin frenar todo lo que puede aportar.

👉 Si te quedaste con ganas de más, revisa nuestras ediciones anteriores y ponte al día con todo lo que te has perdido: