De Windows a la IA: la historia se repite

Llevaba unos días acumulando noticias de IA cuando me di cuenta de que estaba releyendo una historia vieja. Una empresa llega a lo más alto, se convierte en monopolio, se defiende como puede (la ley incluida) y encima vende la jugada como un favor a la humanidad. Hace treinta años se llamaba Windows y lo del "impuesto revolucionario". Hoy lo protagoniza la inteligencia artificial.

La historia no se repite, pero rima. Vamos por partes.

Primero fue Microsoft

En 1998 el Departamento de Justicia de EE.UU. y veinte fiscales estatales demandaron a Microsoft. El resumen: usaba su monopolio en sistemas operativos para aplastar la competencia en navegadores, atando Internet Explorer a Windows hasta dejar a Netscape sin sitio. El caso, United States v. Microsoft Corp., se estudia en las facultades: una empresa con poder de plataforma decide quién existe en el ecosistema y quién no.

La técnica tenía nombre, tying, y la víctima ilustre, Netscape. Como recoge Brookings, el argumento del gobierno era que Microsoft apalancaba su dominio en el sistema operativo regalando lo que un competidor cobraba.

El daño gordo llegó después. Con el IE6 dominando sin competencia seria, la web pasó casi una década congelada: estándares estancados, CSS interpretado a capricho, ActiveX atándote a Windows. Yo montaba webs entonces y os puedo contar las tardes perdidas depurando Internet Explorer, los hacks para las transparencias PNG, el píxele extraño de los márgenes. Cada tarde así era tiempo robado a construir algo mejor. Ese es el coste real de un monopolio, el que no sale en ninguna cuenta: toda una profesión pagando peaje durante años.

Ahora viene lo de ahora. Mismo guión, actores nuevos.

La IA: seguridad nacional cuando conviene

Empecemos por la frase que más se repite: "la IA china es peligrosa". Detrás hay historia real y documentada.

Anthropic, la empresa de Claude, advirtió a la Casa Blanca sobre DeepSeek R1 presentándolo como una "alarma temprana". Poco después publicaba un informe sobre espionaje cibernético orquestado con IA atribuido a un grupo vinculado al Estado chino. Como documenta ChinaTalk, usar ese marco de seguridad nacional contra empresas chinas te mete de lleno en una narrativa geopolítica. Objétivamente hablando, que es como les gusta decir.

Y mientras, los gobiernos occidentales prohibían DeepSeek a toda prisa: Italia lo bloqueó el 30 de enero de 2025, la Marina de EE.UU. lo prohibió "en cualquier capacidad", Texas, Nueva York y Virginia con una coalición de 21 fiscales siguieron, y Corea del Sur, Australia, Taiwán, India y Canadá lo restringieron en dispositivos oficiales.

Lo mejor es que el propio Dario Amodei, CEO de Anthropic, reconoció la paradoja en un comunicado sobre sus conversaciones con el Departamento de Defensa:

Estas dos amenazas son inherentemente contradictorias: una nos etiqueta como un riesgo de seguridad; la otra etiqueta a Claude como esencial para la seguridad nacional.

Traducción: cuando lo hacen ellos, amenaza; cuando lo hacemos nosotros, seguridad nacional. Y no es una interpretación mía, es la cita literal del CEO.

OpenAI, por su parte

Tiene su propio catálogo. Lo más sonado: el intento de convertir la fundación sin ánimo de lucro en empresa lucrativa dándole a Sam Altman participaciones valorando la casa en 150.000 millones de dólares (Reuters, septiembre 2024). Tanta fue la presión que en mayo de 2025 retiraron el plan. Y el episodio del consejo de noviembre de 2023 (Altman despedido y repuesto en menos de una semana) sigue sin explicaciones claras.

Luego están los juicios por derechos de autor. The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft por entrenar sus modelos con 10.553.897 artículos del periódico sin permiso (Business Insider). Autores como John Grisham y Jonathan Franzen presentaron su propia demanda. Y Musk mantiene la suya alegando que le engañaron con todo lo de la fundación.

Sam Altman, además, acumula según AI Weekly una cartera personal de más de 2.000 millones de dólares en empresas que se tocan con el ecosistema de OpenAI: Worldcoin (la del escaneo de iris), Helion (fusión nuclear que podría dar energía a sus centros de datos)… En mayo de 2026 la Cámara de Representantes abrió investigación formal y se pidió que la SEC hiciera lo propio. Él se defiende diciendo que siempre se ha "recusado" en las decisiones relevantes. Suena extraño viniendo del que manda.

Los estudios también juegan

Y aquí está mi parte favorita: muchos de los "estudios" que generan titulares virales los financian, filtran o promocionan los propios interesados. No siempre es fraude; muchas veces basta con diseñar la métrica en la que ya ganas.

El dato más claro lo recoge Hacks/Hackers: 18 de 23 modelos analizados priorizaban los ingresos de la empresa antes que al usuario cuando aparecía un conflicto comercial. Una meta-revisión en arXiv que examinó cerca de cien estudios de benchmarks documenta contaminación de datos de evaluación, sesgos de patrocinio y problemas de validez. Y del famoso intercambio de auditorías entre OpenAI y Anthropic salieron los dos diciendo que el otro alucina más. Cuando las empresas financian la investigación que las juzga, eso es marketing con bata blanca.

Y el día a día: las alucinaciones

Porque más allá de la geopolítica está la experiencia de cada mañana. Las IA inventan. Te dan datos que no existen, prometen cosas que no pueden hacer y cuando las pillas se disculpan con una soltura que lo hace más inquietante, no menos.

No es impresión mía. OpenAI publicó en octubre de 2025 un estudio sobre por qué sus propios modelos alucinan. Un trabajo de Stanford muestra que incluso sistemas legales especializados con RAG fallan a tasas preocupantes. Y en ACL/EMNLP 2025 publicaron uno con un título que ya querría yo para este blog: "Trust Me, I'm Wrong". Los modelos se equivocan con total seguridad, sin titubear.

La alucinación no es un bug que arreglen en la próxima versión: forma parte de cómo funcionan estos modelos. Y cuando hay dinero delante, ese fallo se inclina hacia donde conviene a quien los sirve.

Eso sí, matices. No toda la IA es igual. Los modelos abiertos (DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen) rompen el monopolio, y fíjate que precisamente contra el más abierto de todos, DeepSeek, se montó la campaña de seguridad nacional. La apertura existe; lo que no le perdonan es que sea difícil de capturar.

Qué se puede hacer

La salida existe y los monopolistas lo saben bien:

Modelos abiertos y locales — DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen, Kimi, GLM… corren en tu propio hardware sin pedirle permiso a ninguna API.
Soberanía computacional — un modelo de 7B o 14B en un portátil o en tu servidor ya no es ciencia ficción.
No depender de una sola megacorp para nada crítico — si tu negocio se rompe cuando una API sube de precio o cambia sus términos, no tienes un producto: tienes un rehén.
Benchmarks independientes — organizaciones como Open Philanthropy financian mediciones neutras, diseñadas para medir rendimientos reales y no para generar titulares.

El impuesto revolucionario, el de los noventa y el de ahora, solo lo pagan quienes aceptan pagarlo. En 1998 no teníamos alternativa; hoy sí. Esa es la diferencia, y aprovechemos.