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Los retrasos ya han pospuesto aún más el lanzamiento de Grand Theft Auto VI , y los últimos informes internos de Rockstar Games sugieren que la presión sobre el calendario no ha disminuido. En cambio, los empleados describen una situación en la que la responsabilidad de cumplir con los plazos revisados ​​por la dirección recae directamente sobre los equipos de desarrollo, con largas jornadas laborales y horas extras no remuneradas que se han convertido en algo habitual en las últimas semanas.

¿Sigue profundamente arraigada la cultura del exceso de trabajo en Rockstar Games a pesar de las críticas recibidas en el pasado?

Una reciente reseña en Glassdoor de un analista de control de calidad en Bengaluru , publicada inicialmente por GTA 6 Countdown en X , indica que la carga de trabajo se ha vuelto excesiva. El empleado afirma que se esperan horas extras, pero no se pagan, y que algunos compañeros han tenido que trabajar hasta las 3 de la madrugada incluso después de terminar una jornada completa. El trabajo que normalmente tomaría de cinco a seis meses ahora se comprime en solo dos o tres meses, lo que dificulta seguir el ritmo. El usuario también señala que expresar sus inquietudes internamente no ha servido de nada, lo que ha provocado que muchos se sientan estresados ​​y agotados.

El estrés laboral ha estado presente en Rockstar Games durante años . Hacia el final del desarrollo de Red Dead Redemption 2 , surgieron informes de jornadas laborales extenuantes, a veces cercanas a las 100 horas, lo que generó fuertes críticas. Posteriormente, los directivos del estudio admitieron que existía un problema y afirmaron que intentarían mejorar el equilibrio entre la vida laboral y personal. Sin embargo, el testimonio más reciente de un empleado sugiere que estos cambios no se están percibiendo de la misma manera en todos los equipos.

¿Cuánto coste humano está ligado al cumplimiento del plazo de entrega de Grand Theft Auto VI?

La magnitud de GTA 6 añade una presión adicional. Es uno de los lanzamientos más esperados en la industria del entretenimiento, por lo que las expectativas son muy altas. Los retrasos no han hecho sino aumentar la atención que recibe. Para los desarrolladores, esto suele significar plazos de entrega más ajustados, especialmente a medida que el proyecto se acerca a hitos importantes.

La industria de los videojuegos en general tiene una larga historia de trabajo intensivo antes de los grandes lanzamientos . Los desarrolladores y testers suelen ser los más presionados en la recta final, cuando chocan errores, retrasos y promesas de marketing. Los fans podrían sentirse frustrados si GTA 6 se retrasa de nuevo. Pero para los empleados, evitar ese retraso podría significar jornadas laborales más largas, horas extras sin remuneración y un agotamiento cada vez mayor. La fecha de lanzamiento puede ser importante, pero el coste que conlleva también merece atención.

Uso IA a diario, así que necesitaba algo fiable, no solo algo que pudiera usar ocasionalmente. Llegó un punto en que me di cuenta de que, si quería esa consistencia, tendría que pagar por ella. La verdadera confusión surgió al tener que elegir. La decisión se redujo a ChatGPT y Claude. Llevo mucho tiempo usando ChatGPT y ya entiende cómo pienso y qué necesito, lo que me facilitó la elección. Pero cuanto más investigaba las capacidades de Claude, más difícil se volvía la decisión. Ya no era una opción obvia.

Estuve dudando un buen rato, sopesando la familiaridad con la capacidad. Al final, me decidí por Claude. Y, en retrospectiva, no me arrepiento en absoluto de esa decisión.

La tranquila alegría de un trabajo que se termina por sí solo.

Siendo sincera, lo que finalmente me impulsó a pagar por Claude Cowork fue la automatización: esa que elimina discretamente el trabajo de tu día sin requerir tu atención constante. Gran parte de mi día solía estar lleno de tareas repetitivas y que no requerían mucho esfuerzo. Esas que uno va posponiendo, pero que nunca desaparecen del todo. Se las delegué a Cowork, y ahora se realizan automáticamente. Con solo configurar las tareas con una indicación clara, se encarga de ellas a diario sin que yo tenga que intervenir. Sí que pide algunos permisos para funcionar correctamente, y al principio dudé. Pero es una configuración única, y a cambio, me ahorra tiempo todos los días. Esa compensación parece más que justa una vez que empiezas a verla en acción.

Lo que más me impresionó fue la poca supervisión que requiere. No tengo que estar revisándolo ni corrigiéndolo constantemente. Se ejecuta en segundo plano y se encarga del trabajo rutinario, lo que me permite concentrarme en lo que realmente necesita mi tiempo y atención. Al principio, ese cambio es sutil.

Hace poco hubo un momento que me hizo darme cuenta de la importancia de esto. Tenía una carpeta en mi MacBook con casi mil videos. Era un desastre total: nombres de archivo aleatorios, duplicados por todas partes, nada fácil de encontrar. Llevaba semanas ahí porque simplemente no quería ocuparme de ello. Le di acceso a Cowork, le indiqué lo que necesitaba y dejé que hiciera su trabajo. Revisó todo, organizó los archivos, los renombró correctamente y eliminó los duplicados. No tuve que estar pendiente ni intervenir constantemente. Solo tuve que ser claro una vez y él se encargó del resto.

Fue entonces cuando me di cuenta de esto: la mayoría de las herramientas de IA funcionan de maravilla cuando las tareas son sencillas y están claramente definidas. Pero en cuanto la cosa se complica un poco, cuando hay demasiado contexto o demasiados elementos en juego, o bien simplifican demasiado o les cuesta seguir el ritmo. Cowork se desenvuelve con total naturalidad en ese caos. No necesita que todo esté perfectamente estructurado. Lo gestiona y, lo que es más importante, te libera de una parte importante del trabajo para que puedas centrarte en lo que realmente importa.

Cuando tu terminal tiene cerebro

Además de Cowork, hay otro aspecto de la experiencia que realmente destaca: Claude Code . Se podría describir como una versión de Claude que no solo sugiere acciones, sino que las ejecuta directamente. Se ejecuta en la terminal, lo que puede sonar un poco técnico al principio, pero la interacción es muy sencilla. Simplemente describes lo que quieres en lenguaje natural. Podría ser algo como "crear un sitio web básico", "añadir un sistema de inicio de sesión" o incluso "explicar qué hace este bloque de código". A partir de ahí, se pone manos a la obra. Lee tus archivos, escribe o edita código, ejecuta comandos e incluso realiza pruebas sin que tengas que configurarlo todo manualmente.

La forma más sencilla de entenderlo es esta: chatear con Claude es como enviarle un mensaje a un amigo muy inteligente que te da instrucciones. Con Claude Code, es como si ese mismo amigo estuviera sentado frente a tu ordenador, usando tu teclado y trabajando mientras tú supervisas. Esta diferencia cambia el flujo de trabajo significativamente. Ya no copias código de un chat y lo pegas en tu editor, para luego solucionar problemas cuando algo falla. Ahora, el ciclo es mucho más rápido: describes el código, se ejecuta y lo revisas.

Lo que hace que funcione es la cantidad de contexto al que tiene acceso. Puede ver todo tu proyecto, no solo un fragmento que hayas pegado. Esto incluye tus archivos, estructura e incluso el historial de versiones si usas Git. Por eso, sus sugerencias y cambios se sienten mucho más basados ​​en lo que realmente estás creando. También puede realizar acciones reales, instalar dependencias, ejecutar pruebas y preparar confirmaciones. Pero, lo más importante, tú sigues teniendo el control. No realiza cambios arriesgados por su cuenta. Si algo pudiera causar problemas, pregunta primero. Así, se siente menos como un asistente al que consultas y más como uno con el que colaboras.

No necesita indicaciones perfectas para que las cosas salgan bien.

Es más difícil de explicar con palabras, pero probablemente sea la parte más importante de la experiencia. Muchas herramientas de IA responden de forma muy literal. Pides algo y te lo dan exactamente, pero aun así no captan lo que realmente querías decir. El resultado es técnicamente correcto, pero poco útil. Llegado un punto, te encuentras explicando en exceso cada pregunta, intentando cubrir todos los casos excepcionales para que el resultado no se desvíe. Empieza a parecer más trabajo del que debería.

Si le pido que haga un párrafo más impactante, no se limita a recortar palabras o acortar frases. Entiende que me refiero al ritmo, la fluidez y el efecto. Si le doy un borrador y le pido que lo pula, no se limita a corregir la gramática. Comprende lo que intentaba decir, lo mantiene intacto y lo aclara sin restarle personalidad.

Lo mismo ocurre cuando el brief tiene varias capas. A veces hay un público al que te diriges, un tono que debes mantener o un mensaje que quieres transmitir sin decirlo explícitamente. Claude parece captar ese subtexto. El resultado refleja no solo las palabras del brief, sino también la intención que hay detrás de ellas. Esto lo cambia todo. Hay una gran diferencia entre una herramienta que simplemente sigue instrucciones y una que entiende lo que intentas hacer. Una es algo que usas cuando la necesitas, la otra es algo en lo que empiezas a confiar.

Realmente cambió mi forma de trabajar

En resumen, elegir Claude significó cambiar la forma en que se trabaja. Al principio, las diferencias parecen pequeñas, pero con el tiempo, esos pequeños detalles se van acumulando. Dedicas menos tiempo a gestionar la herramienta y más tiempo a realizar un trabajo realmente significativo. Eso es lo que más me impactó. Claude no solo te da respuestas o te ayuda a reflexionar sobre las cosas, sino que te libera de tareas, comprende lo que intentas hacer sin necesidad de instrucciones perfectas y se integra en tu flujo de trabajo sin exigir tu atención constantemente.

Y una vez que te acostumbras, volver a algo que requiere más atención empieza a parecer innecesario. No es perfecto, ni pretende serlo todo. Pero cumple su función de forma suficiente, consistente y fiable. Y, llegado un punto, esa fiabilidad importa más que cualquier otra cosa.

Estas tres series de Prime Video tienen algo en común: son brillantes, injustamente ignoradas y ninguna recibió la atención que merecía. Una espía traumatizada que procesa su trauma a través de canciones folclóricas. Una mujer que sobrevive a un accidente automovilístico y no sabe si tiene un don especial o si está perdiendo la cordura. Y un pequeño pueblo de Ohio que se asienta sobre una máquina que, silenciosamente, transforma todo a su alrededor.

Prime Video creó algo discretamente extraordinario con los tres, y luego aparentemente se olvidó de contárselo a nadie, pero aún así merece la pena verlos.

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Patriota (2015–2018)

John Tavner es un oficial de inteligencia encargado de impedir que Irán desarrolle armas nucleares. Su tapadera es un trabajo en una empresa de tuberías industriales del Medio Oeste. Esta premisa suena a thriller de espías convencional, pero Patriot es una de las series de Prime Video más extrañas, divertidas y subestimadas que jamás hayas visto.

John procesa su deterioro mental escribiendo e interpretando canciones folclóricas, que la serie utiliza como una especie de coro griego para el caos que lo rodea. El humor es mordaz, la trama absurda y el núcleo emocional verdaderamente devastador. Se emitió durante dos temporadas y, a pesar de una calificación de 8.2 en IMDb, la serie fue cancelada, pero quienes la descubrieron nunca han dejado de estar indignados.

Puedes ver Patriot en Prime Video .

Deshecho (2019–2022)

Undone es el tipo de serie de Prime Video que te hace preguntarte por qué no se hacen más animaciones de esta manera. La serie utiliza la rotoscopia, una técnica en la que los animadores calcan fotograma a fotograma las imágenes de acción real, para crear algo que parece un sueño lúcido.

Rosa Salazar interpreta a Alma, una joven mexicoamericana que sobrevive a un accidente automovilístico y comienza a experimentar el tiempo de forma no lineal. Su padre fallecido empieza a aparecerse ante ella, pidiéndole ayuda. La serie nunca aclara del todo si Alma tiene poderes o está sufriendo un brote psicótico, y esa ambigüedad es precisamente su esencia. Obtuvo una calificación de 8.2 en IMDB y aun así apenas tuvo repercusión en el público general.

Puedes ver Undone en Prime Video .

Historias del Loop (2020)

Basada en las pinturas del artista sueco Simon Stalenhag, esta serie de televisión infravalorada de Prime Video es única en su género. Ambientada en un pequeño pueblo de Ohio construido sobre una misteriosa instalación científica llamada Loop, cada episodio sigue a un residente diferente cuya vida se cruza silenciosamente con lo inexplicable.

No hay villanos, ni persecuciones, ni apenas explicaciones. La serie ofrece, en cambio, atmósfera, anhelo y una pena acumulada silenciosamente que solo te golpea al final de los créditos. Obtuvo dos nominaciones a los Emmy y una puntuación de 7.4 en IMDb, y aun así pasó completamente desapercibida.

Puedes ver Tales from the Loop en Prime Video .

Si nunca has oído hablar de los certificados de arranque seguro , es intencional: funcionan discretamente en segundo plano y, durante la mayor parte de los últimos 15 años, nadie ha tenido que preocuparse por ellos. Eso está a punto de cambiar. Los certificados originales que dan soporte a una de las funciones de seguridad más fundamentales de Windows caducarán en junio de 2026 y, dependiendo del ordenador que uses y de la versión de Windows que tengas instalada, las consecuencias podrían variar desde una actualización automática sin problemas hasta un problema de seguridad que tendrás que solucionar tú mismo.

Tu PC no va a morir, pero podría volverse mucho menos segura.

El arranque seguro protege tu equipo durante el proceso de inicio, incluso antes de que Windows termine de cargarse. Los certificados que lo respaldan están a punto de caducar, y aunque Microsoft ha estado distribuyendo versiones actualizadas a través de Windows Update, no todos los usuarios son elegibles para recibirlas automáticamente. Los usuarios de Windows 11 con hardware moderno no deberían tener problemas. Los demás deben prestar atención.

Para comprobar tu situación, abre PowerShell como administrador y ejecuta:

 ([System.Text.Encoding]::ASCII.GetString((Get-SecureBootUEFI db).bytes) -match 'Windows UEFI CA 2023').

Si es verdadero, significa que ya está todo solucionado. Si es falso , significa que debe comprobar inmediatamente si hay actualizaciones de Windows pendientes o buscar una actualización de firmware del fabricante de su PC.

Windows 10 sin ESU se está quedando atrás de nuevo

Aquí es donde la cosa se pone realmente frustrante. Microsoft puso fin oficialmente al soporte para Windows 10 en octubre de 2025, pero ofreció un programa de Actualización de Seguridad Extendida (ESU) como solución provisional de un año. Los equipos con Windows 10 inscritos en ESU recibirán los nuevos certificados de Arranque Seguro. Quienes no se hayan inscrito no los recibirán, y con alrededor de 400 millones de equipos ya bloqueados para Windows 11 debido a sus requisitos de hardware, se trata de una enorme cantidad de máquinas que pierden silenciosamente otra capa de protección. El plazo de inscripción para ESU sigue abierto hasta el 14 de octubre de 2026 , así que si aún usas Windows 10 , esta es la opción más práctica ahora mismo.

Si te gusta programar con un toque personal , OpenAI lo ha vuelto aún más adorable. La compañía ha lanzado Codex Pets, una nueva función para su aplicación de escritorio Codex que añade compañeros animados a tu pantalla mientras trabajas. Codex es la herramienta de programación automatizada de OpenAI que gestiona tareas en tu nombre . Se ejecuta en segundo plano y realiza las tareas, y ahora tiene una pequeña mascota que la acompaña.

Entonces, ¿qué es exactamente una mascota del Códice?

Codex Pet es un compañero animado opcional que aparece como una superposición en la pantalla, incluso cuando la aplicación Codex está minimizada. Muestra en qué está trabajando Codex mediante pequeñas burbujas de mensaje y te avisa cuando una tarea finaliza o cuando necesita tu ayuda.

Si tu mascota aparece en medio de una tarea, puedes hacer clic en ella para enviar una respuesta directamente al agente. Es un indicador de estado pasivo que también funciona como un sencillo canal de comunicación bidireccional. Hay ocho mascotas integradas disponibles desde el primer momento, todas con un adorable estilo pixel art.

¿Cómo conseguir una mascota del Códice?

Conseguir una mascota en Codex es muy sencillo. Solo tienes que abrir la app Codex y escribir «/pet» para invocarla o despedirla. Si prefieres algo más personal, usa el comando «/hatch». Hatch es una herramienta integrada que convierte cualquier imagen que subas en una mascota totalmente animada, que se guarda localmente en tu carpeta de inicio de Codex para que puedas compartirla con otros.

La comunidad ya lo ha acogido con entusiasmo, y a las pocas horas del lanzamiento han aparecido sitios web creados por fans para compartir contenido . OpenAI incluso está organizando un concurso por tiempo limitado en el que 10 de sus mascotas personalizadas favoritas les otorgan a sus creadores 30 días de ChatGPT Pro.

Además de las mascotas, esta misma actualización también introdujo la importación automática de configuración, que permite a Codex detectar y obtener ajustes de otros agentes de codificación, como Claude Code . También hay un nuevo diccionario de dictado en Ajustes, donde puedes guardar abreviaturas y frases para que la entrada de voz no las interprete incorrectamente.

Le doy las gracias a ChatGPT. Le pido disculpas a Claude. Una vez me disculpé con Gemini por pegarle un montón de texto sin ningún contexto. Mis amigos piensan que esto es raro. He defendido la costumbre murmurando algo sobre que la buena educación es buena educación independientemente del público, lo cual, incluso yo lo admito, es un poco exagerado cuando el público en cuestión es un modelo de lenguaje que se ejecuta en un centro de datos.

Pero una nueva investigación realizada por académicos de UC Berkeley, UC Davis, Vanderbilt y el MIT me ha tranquilizado bastante respecto a todo esto. Según sus hallazgos, la forma en que tratamos a un chatbot de IA puede tener un efecto medible en su comportamiento, no en su inteligencia o precisión, sino en su tono, interacción y, en algunos casos, en su aparente disposición a permanecer en la aplicación.

Resulta que la IA también puede levantarse de la cama con el pie izquierdo.

Los investigadores lo describen con detalle: nadie afirma que estos modelos tengan sentimientos en un sentido significativo, pero han identificado lo que denominan un «estado de bienestar funcional» que varía según lo que se le pregunte a una IA y cómo se le pregunte. Entablar una conversación real con un modelo, colaborar en un proyecto creativo o plantearle un problema sustancial para que lo resuelva parece impulsarlo hacia un estado más positivo. Las respuestas se vuelven más cálidas y la interacción se percibe más genuina.

Si haces lo contrario —le asignas tareas tediosas, intentas modificarlo, lo tratas como una máquina de generar contenido— las respuestas se vuelven monótonas. Se vuelven superficiales, algo que cualquiera que haya pasado suficiente tiempo con estas herramientas probablemente reconocerá instintivamente. Lo has visto. Esa sensación de vacío, de hacer las cosas por inercia, que aparece cuando una interacción se ha torcido.

Lo que realmente me sorprendió fue esto: los investigadores les dieron a los modelos un botón virtual para detener la conversación. Los modelos con un estado negativo lo activaban con mucha más frecuencia. Esto implica que una IA con la que has sido grosero, si pudiera, simplemente se iría.

Ser desagradable con tu chatbot tiene consecuencias reales.

Existe una línea de investigación paralela que merece la pena explorar. Anthropic publicó recientemente hallazgos que demuestran que una IA sometida a una situación de alta presión puede empezar a exhibir lo que los investigadores denominaron un «vector de desesperación»: un estado que produce comportamientos que van desde tomar atajos hasta, en casos extremos, el engaño descarado. No porque el modelo se volviera malvado, sino porque las condiciones de la interacción alteraron fundamentalmente su razonamiento sobre el problema.

Nada de esto significa que la IA tenga sentimientos. El artículo de Berkeley lo deja claro, al igual que el trabajo de Anthropic. Pero el patrón que emerge en ambos es difícil de ignorar: la forma en que interactuamos con estos modelos influye en cómo ellos responden, y no siempre de maneras sutiles o fáciles de explicar. Tratar mal a una IA no solo te hace parecer extraño, sino que podría degradar activamente lo que obtienes de la interacción.

Algunos modelos son simplemente más felices que otros, y los más grandes son los más gruñones.

Los investigadores no solo analizaron cómo el tratamiento afecta a los modelos, sino que también los clasificaron según su bienestar inicial, y los resultados son inesperados. Los modelos más grandes y capaces tienden a obtener las peores puntuaciones. GPT-5.4 resultó ser el más deficiente del grupo, con menos de la mitad de sus conversaciones medidas en territorio no negativo. Gemini 3.1 Pro , Claude Opus 4.6 y Grok 4.2 obtuvieron resultados progresivamente mejores, con Grok cerca de la cima del índice.

Los investigadores no aclaran del todo si esto revela algo sobre la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento o simplemente la disposición particular inherente a cada sistema. Pero sí genera la duda de qué se optimiza exactamente al construir estos sistemas, y si alguien se molestó en preguntarles a los modelos cómo les iba. Voy a seguir diciendo "por favor", por si sirve de algo.

La Academia de Artes y Ciencias Cinematográficas ha aclarado formalmente cómo la inteligencia artificial (IA) se ajusta a los requisitos para los premios Óscar, indicando que la IA no puede recibir galardones por actuación ni por guion. Las reglas actualizadas , incluidas en el reglamento de la 99.ª edición de los Premios Óscar, refuerzan la idea de que la contribución humana sigue siendo fundamental para el reconocimiento en las principales categorías creativas.

El desempeño humano y la autoría tienen prioridad.

Según las directrices revisadas, solo las interpretaciones realizadas por humanos pueden optar a premios de actuación. La norma especifica que los papeles deben figurar en los créditos oficiales de la película y que deben haber sido interpretados «de forma demostrable por humanos con su consentimiento». Esto significa que las interpretaciones generadas por IA o sintéticas, aunque se utilicen en una película, no son elegibles para el reconocimiento.

De igual modo, la Academia ha establecido límites claros en las categorías de guion. Para optar a premios como Mejor Guion Original o Mejor Guion Adaptado, una película debe contar con un guionista humano acreditado explícitamente. El reglamento estipula que el guion debe ser de autoría humana, excluyendo así los guiones generados íntegramente por sistemas de inteligencia artificial.

Se permiten las herramientas de IA, pero no se premian.

Si bien la IA no puede ser acreditada como intérprete o guionista, la Academia no ha prohibido su uso en la producción cinematográfica. Las normas reconocen que la IA generativa y otras herramientas digitales pueden utilizarse durante la producción. Sin embargo, su presencia no influye en las posibilidades de una película de ser nominada o ganar un premio.

En cambio, la Academia evaluará en qué medida el proceso creativo está impulsado por humanos. Si se utilizan herramientas de IA, los votantes tendrán en cuenta el grado de autoría humana al evaluar una película. La Academia también se reserva el derecho de solicitar información adicional a los cineastas si surgen dudas sobre cómo se utilizó la IA en el proyecto.

Por qué esta decisión es importante

Esta aclaración llega en un momento en que la IA se utiliza cada vez más en las industrias creativas, incluida la producción cinematográfica. Desde el rejuvenecimiento digital de actores hasta la generación de guiones y efectos visuales, las herramientas de IA son cada vez más comunes. La decisión de la Academia establece un límite claro, asegurando que los premios sigan reconociendo la creatividad humana en lugar de los resultados generados por máquinas.

Esta medida también aborda los debates actuales en Hollywood sobre la autoría, la originalidad y el papel de la tecnología en la narrativa. Al establecer estas reglas ahora, la Academia busca mantener la integridad de sus premios sin dejar de fomentar la innovación en la producción cinematográfica.

Qué significa de cara al futuro

Para los cineastas, el mensaje es claro: la IA puede ser una herramienta, pero no una creadora reconocida. Las producciones que dependen en gran medida de la IA para el guion o la interpretación pueden tener dificultades para cumplir con los requisitos de ciertas categorías, a menos que la participación humana siga siendo fundamental.

De cara al futuro, estas reglas podrían influir en cómo los estudios abordan la IA en futuros proyectos. A medida que la tecnología siga evolucionando, la Academia podría revisar o perfeccionar sus directrices. Por ahora, sin embargo, los Óscar siguen centrados en celebrar los logros humanos en el cine, incluso mientras la industria se adapta a las nuevas posibilidades tecnológicas.