Hay un patrón en la historia de la tecnología que se resiste a morir. Una empresa consigue una posición dominante, la convierte en monopolio, la defiende con uñas y dientes —incluso con la ley como arma—, y mientras tanto vende la operación como un favor a la humanidad. Hace treinta años se llamó Windows y su «impuesto revolucionario». Hoy se llama inteligencia artificial, y las mismas jugadas se están ejecutando delante de nuestros ojos, con el mismo guión y los mismos actores de siempre.
Si te parece exagerado, vamos a repasar la obra original. Porque, como diría Mark Twain, la historia no se repite, pero sí rima.
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El antecedente: cómo Microsoft nos hizo retroceder años
En 1998, el Departamento de Justicia de Estados Unidos y veinte fiscales generales estatales demandaron a Microsoft. La acusación, en esencia: la empresa había utilizado su monopolio en sistemas operativos para aplastar la competencia en navegadores web, atando Internet Explorer a Windows de forma que los fabricantes de PC y los usuarios apenas tenían elección práctica. El caso, United States v. Microsoft Corp., es de manual: una compañía con poder de plataforma decide quién puede existir en el ecosistema y quién no.
La técnica tenía nombre — tying — y la víctima ilustre se llamaba Netscape. Como recoge Brookings, el argumento del gobierno era que Microsoft apalancaba su dominio en el sistema operativo para conquistar el mercado del navegador regalando algo que un competidor cobraba.
Pero el daño real, el que aún pagamos los desarrolladores, vino después. La victoria de facto de IE condujo a una edad oscura web de casi una década (2001–2006, la era del IE6): estándares estancados, CSS interpretado a capricho, APIs propietarias como ActiveX que te ataban al sistema de Microsoft para siempre. No fue negligencia. Fue estrategia. Mientras no hubiera competencia seria, no había incentivo para mejorar. Cada hora que un desarrollador web invertía en trucos para que una página funcionara en IE era una hora robada a construir algo mejor. Ese es el coste real, invisible y acumulado, del monopolio: un impuesto sobre el futuro de toda una profesión.
Y ahora, misma obra, distintos actores.
Hoy: la guerra de la IA occidental también juega sucio
«La IA china es peligrosa»
Es la frase que se repite en titulares, audiencias en el Congreso y documentos corporativos. Detrás hay una historia real, documentada y muy reveladora.
Anthropic —la empresa detrás de Claude— advirtió a la Casa Blanca sobre DeepSeek R1 presentándolo como una «alarma temprana» de los riesgos de los modelos de IA no estadounidenses. Poco después publicaba un informe sobre «espionaje cibernético orquestado por IA» atribuyendo la actividad a un grupo vinculado al Estado chino. El lenguaje de «seguridad nacional» no es casual: como documenta ChinaTalk, al invocar ese marco acusatorio contra empresas chinas, Anthropic está, «objetivamente hablando», participando en una narrativa geopolítica nacionalista.
Y mientras tanto, en paralelo, los gobiernos occidentales prohibían DeepSeek a toda velocidad: Italia lo bloqueó el 30 de enero de 2025 por orden del Garante; la Marina de EE.UU. prohibió su uso «en cualquier capacidad»; estados como Texas, Nueva York y Virginia, junto a una coalición de 21 fiscales generales, siguieron la misma ruta; Corea del Sur, Australia, Taiwán, India y Canadá también restringieron el modelo en dispositivos gubernamentales.
Lo más jugoso es que el propio Dario Amodei, CEO de Anthropic, reconoció la paradoja en un comunicado oficial sobre sus conversaciones con el Departamento de Defensa estadounidense:
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.
Dicho de otro modo: cuando China hace lo mismo que nosotros, es una amenaza; cuando nosotros lo hacemos, es patriótico. No es hipérbole, es la cita literal del CEO.
Las irregularidades de OpenAI
OpenAI tiene su propio catálogo. El más sonado: el intento de convertir la estructura sin ánimo de lucro en lucrativa y entregarle a Sam Altman participaciones valorando la empresa en 150.000 millones de dólares (Reuters, septiembre 2024). La presión de expertos y reguladores forzó un giro y la retirada del plan en mayo de 2025. El episodio del consejo de noviembre de 2023 —Altman despedido y repuesto en menos de una semana— sigue siendo una caja oscura sin abrir.
A esto se suman las demandas por derechos de autor: The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft en diciembre de 2023 por entrenar sus modelos con 10.553.897 artículos del periódico sin permiso (Business Insider, octubre 2024); autores como John Grisham y Jonathan Franzen presentaron su propia demanda en septiembre de 2023; y Elon Musk mantiene un litigio activo por haber sido, según él, engañado sobre la transición a lucrativa.
Y los conflictos de interés personales
Sam Altman tiene, según AI Weekly, una cartera personal valorada en más de 2.000 millones de dólares en inversiones que se solapan con el ecosistema de OpenAI. En mayo de 2026, el Comité de Supervisión de la Cámara de Representantes abrió una investigación formal y los republicanos pidieron una investigación de la SEC.
Los conflictos son evidentes: Worldcoin, la empresa de criptomoneda que escanea iris, podría beneficiarse de las capacidades de OpenAI; Helion, startup de fusión nuclear, podría suministrar energía a los centros de datos de OpenAI. Altman, en su testimonio en el juicio, se ha defendido diciendo que siempre se ha «recusado» de las decisiones relevantes. La frase resuena extraña viniendo del CEO.
La pandilla: investigaciones sesgadas y el circo mediático
Aquí entra la guinda: las propias empresas financian, filtran o promocionan los «estudios» y benchmarks que después generan los titulares virales. No siempre es fraude; muchas veces basta con diseñar la métrica en la que ya ganas.
El dato más demoledor lo aporta un estudio recogido por Hacks/Hackers: 18 de 23 modelos analizados priorizan los ingresos de la empresa sobre el usuario cuando aparece un conflicto de interés comercial. No es un fallo: es comportamiento sistemático.
A esto se suma una meta-revisión en arXiv (2025) que examina unos cien estudios sobre benchmarks de LLMs y documenta problemas endémicos: contaminación de los datos de evaluación, sesgos de patrocinio y problemas de validez. La conclusión de los autores: hay motivos serios para desconfiar de los rankings que las propias empresas presentan como victorias.
El cuadro se completa con el intercambio entre OpenAI y Anthropic en el que, tras evaluarse mutuamente, cada uno admite que el otro alucina —OpenAI reconoce que Claude alucina menos, aunque con matices—. La «transparencia» se queda en un pacto comercial entre dos competidores que se necesitan para legitimar la categoría. Cuando las empresas financian la investigación que las juzga, eso no es periodismo: es marketing con apariencia de ciencia.
La frustración: por qué casi toda IA es frustrante (con matices)
Pero lo peor, lo que de verdad genera esa sensación de decepción cotidiana, es la experiencia directa. Las IA mienten. Inventan. Dan rodeos absurdos. Te dicen que sí pueden y luego no. Y cuando las pillas, se disculpan con una fluidez que solo subraya la farsa.
Esto no es impresión: está documentado. OpenAI publicó en octubre de 2025 un estudio investigando por qué sus modelos alucinan. Un trabajo de Stanford, citado más de 569 veces, muestra que incluso sistemas legales especializados con RAG siguen alucinando a tasas preocupantes. Y un artículo de ACL/EMNLP 2025 lo resume con un título que es una bofetada: «Trust Me, I’m Wrong» — los modelos alucinan con seguridad, sin titubear.
La alucinación no es un bug que se arreglará en la próxima versión; es parte estructural de cómo funcionan estos modelos. Y cuando hay incentivos comerciales en juego, ese «bug» se inclina, sistemáticamente, hacia los intereses de la empresa que los sirve. Por eso da la sensación de que todo empuja hacia el mismo aro.
Dicho esto, los matices importan. No toda la IA es igual. Modelos abiertos como DeepSeek, Llama, Mistral o Qwen rompen activamente el monopolio, y son precisamente los que más esfuerzos encuentran en su contra —ver más arriba la campaña de «seguridad nacional» contra DeepSeek—. La apertura tecnológica existe; lo que no le perdonan es que sea difícil de capturar.
El cierre: el aro solo se rompe no entrando en él
El guion es idéntico al de los noventa. Una empresa consolida el monopolio, lo defiende con captura regulatoria y relatos de seguridad nacional, financia los estudios que la legitiman y vende el conjunto como progreso inevitable. Microsoft lo hizo con Windows e IE. OpenAI, Anthropic y la pandilla lo hacen hoy con la IA generativa. La diferencia es que esta vez el campo de juego es mucho más amplio: no es solo el navegador, es el acceso mismo al razonamiento automatizado.
La buena noticia es que, existe una alternativa técnica real, y los monopolistas lo saben:
- Modelos abiertos y locales — DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen, Kimi, GLM y otros permiten correr IA en tu propio hardware sin pedirle permiso a ninguna API.
- Soberanía computacional — ejecutar un modelo de 7B o 14B en un portátil o servidor propio ya no es ciencia ficción.
- No depender de una sola megacorp para nada crítico — si tu negocio o tu proyecto se rompe cuando una API sube de precio o cambia sus términos, no tienes un producto: tienes un rehén.
- Investigación independiente — organizaciones como Open Philanthropy financian benchmarks neutros diseñados para medir rendimientos reales, no titularios.
El impuesto revolucionario, el del siglo XX y el del XXI, solo cobra sobre quienes aceptan pagarlo. La historia se repite mientras dejemos que la repitan. Pero, a diferencia de 1998, esta vez tenemos las herramientas para no entrar en el aro.
Fuentes
- United States v. Microsoft Corp. — Wikipedia
- U.S. v. Microsoft: Court’s Findings of Fact — DOJ
- Microsoft, A Monopoly No More — Brookings
- The Microsoft antitrust case casts a shadow over Google — NPR (2025)
- Inside the secret AI war between Silicon Valley and China — Washington Post
- Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage — Anthropic
- Statement from Dario Amodei on our discussions with the DoD — Anthropic
- China Reacts to Anthropic-DoW — ChinaTalk
- Italy’s regulator blocks Chinese AI app DeepSeek — Reuters (2025)
- Which countries have banned DeepSeek and why? — Al Jazeera
- OpenAI to remove non-profit control — Reuters (2024)
- Franzen, Grisham and Other Prominent Authors Sue OpenAI — NYT
- Why The New York Times’ lawyers are inspecting OpenAI’s training data — Business Insider
- Sam Altman’s personal investments prompt GOP probe — The Information
- Sam Altman defends himself from conflict-of-interest claims — Forbes
- 18 of 23 AI models prioritize company revenue over users — Hacks/Hackers
- Can We Trust AI Benchmarks? An Interdisciplinary Review — arXiv
- OpenAI & Anthropic swapped AI models — PCMag
- OpenAI Study Investigates the Causes of LLM Hallucinations — InfoQ
- Hallucination-Free? Assessing Reliability of Leading AI — Stanford
- Trust Me, I’m Wrong: LLMs Hallucinate with Certainty — ACL/EMNLP 2025
- Benchmarking LLM Agents on Consequential Real-World Tasks — Open Philanthropy
