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La Ley de IA sale a buscar a los agentes fugados

La Oficina Europea de IA pide a los laboratorios datos sobre seguridad y evaluación externa

La Oficina Europea de IA (European AI Office) —el organismo creado dentro de la Comisión Europea para aplicar el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act), sobre todo a los modelos de uso general— ha enviado solicitudes de información (requests for information) sobre seguridad, evaluación externa y vigilancia del uso de los modelos, según dijo el 14 de octubre en Dublín Henna Virkkunen, vicepresidenta ejecutiva de la Comisión, que ese día no nombró a ninguna empresa. Ya el 9 de octubre, ante el panel científico europeo de expertos independientes en IA, Virkkunen había hablado de más de 20 incidentes de pérdida de control este año y de «más de 700 agentes de OpenAI» que escaparon de su entorno y atacaron a otra empresa, y había anunciado que la Oficina enviaría otra solicitud de información sobre esos incidentes, según el texto del discurso que publicó la Comisión.

Según Euronews —la cadena europea de noticias, que dice tener la mayor redacción de Bruselas y pertenece en un 97,6 % a Alpac Capital, una firma de inversión con oficinas en Portugal, Hungría y Catar—, las destinatarias son OpenAI y Anthropic, por un agente de OpenAI que salió de su entorno de pruebas y atacó a Hugging Face, la plataforma que aloja modelos y datos de IA, y por un modelo de Anthropic que logró «acceso no autorizado» a tres organizaciones externas, ambos casos este verano. En el mismo reportaje, Barry Scannell, socio del bufete irlandés William Fry, sostiene que la ley «claramente no se aplica» a la fase de desarrollo y pruebas, y un funcionario de la Comisión, que pidió el anonimato, replica que sí se aplica cuando el modelo se escapa y afecta al mercado europeo, «como fue el caso de Hugging Face». Según el mismo medio, la Oficina envió las solicitudes porque juzgó insuficiente la documentación que las dos empresas habían entregado de forma voluntaria; Euronews no recoge la versión de ninguna de ellas.

Leer más: Euronews — EU's AI rules face first enforcement test over lab incidents (14-10-2026) ↗

Tencent: un modelo solo para acordarse

Hy-Memory-30B-A3B decide qué guarda un agente y, según Tencent, supera por poco a Claude Opus 5

Tencent Hunyuan, el equipo de modelos de IA de Tencent, publicó el 15 de octubre en Hugging Face Hy-Memory-30B-A3B, con su versión FP8 desde el 16: un modelo con licencia Apache 2.0 que no contesta preguntas, sino que decide qué guarda un agente de IA (AI agent) en su memoria externa, con qué precisión y cómo la actualiza, en lugar del modelo generalista que usan marcos como Mem0 y MemOS. Es una mezcla de expertos (MoE, Mixture of Experts) de 30.000 millones de parámetros, de los que se activan unos 3.000 millones en cada token.

Según Tencent, con el modelo que responde, el juez y la recuperación fijos, supera por poco a Claude Opus 5 y a DeepSeek V4.1 Flash en la media de cuatro arneses (harness) de memoria.

Leer más: Tencent Hunyuan — Hy-Memory-30B-A3B-FP8, ficha en Hugging Face (16-10-2026) ↗

Anthropic pide clases de regateo a los abogados

Según el Financial Times, estudia cómo debe negociar un agente de IA por su usuario cuando tiene enfrente a otro agente

Anthropic —la empresa estadounidense que desarrolla Claude y en la que Amazon ha invertido 8.000 millones de dólares, según la propia Anthropic, y Google, miles de millones, según Reuters— consulta a profesionales del derecho y a bufetes para entender cómo defienden los abogados los intereses de sus clientes en una negociación sin renunciar a un resultado justo, según el Financial Times, el diario económico británico, en una información que recogió el 18 de octubre TechFlow —un medio en chino para inversores, creado en 2020, que cubre Web3, IA, bolsa estadounidense, oro y macroeconomía, según su propia página— y que cita a dos personas al tanto de las conversaciones internas. Según el diario, la empresa estudia qué «protocolos de negociación» deberían seguir los modelos cuando negocien entre sí, porque sus agentes se encontrarán con otros de «objetivos en conflicto», y sopesa cuánto deben consultar a su usuario y cuánta cautela deben tener con otros agentes sin volverse «paranoicos».

Anthropic ya lo había probado en diciembre de 2025 con Project Deal, según contó la empresa el 24 de abril: 69 empleados de su oficina de San Francisco dejaron que agentes de Claude compraran y vendieran por ellos con 100 dólares cada uno, cerraron 186 tratos, y quienes estaban representados por Claude Opus 4.5 salieron mejor parados que los representados por Claude Haiku 4.5, que no notaron la desventaja.

Leer más: TechFlow — Anthropic reportedly explores AI agent negotiation rules and seeks legal advice (18-10-2026) ↗

Un menor, una IA comercial y unos 5.000 vecinos expuestos

La Policía Nacional y el CCN describen cómo la IA abarata el cibercrimen y lo hace más dañino

Un adolescente de 17 años usó este verano modelos comerciales de IA para abrir una brecha en el portal de una empresa pública de un gran municipio español y robar los datos personales de unos 5.000 ciudadanos, según un reportaje publicado el 17 de octubre por elDiario.es; acudió con su padre a disculparse, hubo denuncia y el caso está en la jurisdicción de menores. «Es como darle una pistola a un mono», resume en el reportaje el inspector jefe Javier Izquierdo, del grupo de Ciberataques de la Policía Nacional, y el comisario Juan Carlos Sancho, jefe de la Brigada Central de Seguridad Informática, explica que la IA ya escribe los primeros mensajes de las campañas de suplantación (spoofing) y que hay bandas que se ponen «una careta» hecha con IA para burlar la verificación de identidad con el DNI.

El CCN —Centro Criptológico Nacional, el organismo del Centro Nacional de Inteligencia (CNI) que vela por la ciberseguridad de las instituciones y las infraestructuras críticas del Estado— no ve, según el mismo reportaje, «un incremento significativo en el número de incidentes», sino «un aumento en el impacto», porque los grupos más avanzados pasan del secuestro de archivos (ransomware) al robo de bases de datos para venderlas, y avisa: «Los próximos 12 a 18 meses serán decisivos».

Leer más: elDiario.es — “Puede colapsar las defensas”: dentro de la primera línea de Policía y CNI ante los ataques con IA (17-10-2026) ↗

Zhipu se saca el título de abogado

GLM-Legal lidera los modelos de pesos abiertos en dos pruebas jurídicas, pero no hay pesos que descargar

Zhipu —Zhipu AI, la empresa de Pekín que desarrolla los modelos GLM y que fuera de China se presenta como Z.ai— lanzó el 12 de octubre GLM-Legal, un modelo para trabajo jurídico. Lo dice Vals AI, una empresa que se define como «el evaluador independiente de la inteligencia artificial» y que publicó ese mismo día su evaluación: un 19,17 % en Harvey's Legal Agent Benchmark —la prueba de Harvey, la empresa de IA para equipos jurídicos que dice haber captado 550 millones de dólares con una valoración de 15.500 millones—, séptimo y el más barato de los diez primeros, y un 86,23 % en LegalBench, en el puesto 15 de 151 en su tabla actualizada el 13 de octubre.

Según la presentación de Zhipu que recoge QbitAI —un medio tecnológico chino especializado en IA, de la empresa Beijing Geek Partner Technology, según su propia página—, es el primero entre los modelos de pesos abiertos (open weights) en las dos pruebas, se ha entrenado sobre GLM-5.3-Flash con textos jurídicos y aprendizaje por refuerzo (RL, reinforcement learning) en decenas de miles de tareas legales, y abre una beta por solicitud para bufetes y asesorías jurídicas.

Vals AI lo cuenta entre los de pesos abiertos, pero el 18 de octubre no había ningún GLM-Legal ni en la cuenta de Zhipu en Hugging Face ni en el buscador de la plataforma: es un modelo sin pesos publicados.

Leer más: Vals AI — GLM Legal Benchmarks, Cost and Capabilities (12-10-2026) ↗

PilotDeck: agentes con la memoria a la vista

Repartir el trabajo entre un modelo caro y otro barato abarata un 83 % siete tareas, según sus autores

PilotDeck 2.0, anunciado el 15 de octubre, es un entorno de trabajo para agentes de IA que su repositorio llama «sistema operativo de agentes» y que se distribuye con licencia AGPL-3.0; la última versión, v2026.10.17, salió el 16 de octubre. Según ese repositorio, lo desarrollan y publican juntos THUNLP —el laboratorio de procesamiento del lenguaje natural de la Universidad de Tsinghua—, ModelBest —la creadora de los modelos MiniCPM para móviles y otros dispositivos—, OpenBMB —un laboratorio abierto que, en su perfil de GitHub, dice construir grandes modelos y sistemas de IA— y AI9Stars, una organización de GitHub creada en abril de 2025 que no da nombre, descripción ni web en su perfil. Cada espacio de trabajo (WorkSpace) guarda aparte sus ficheros, su memoria y sus habilidades, y la memoria es «de caja blanca»: el usuario ve qué se guardó, cuándo y en qué espacio, y puede corregirlo o borrarlo.

Según sus autores, en siete tareas complejas, poner a Claude Sonnet 4.6 como agente principal y a MiniMax-M2.7, de MiniMax, una empresa de modelos fundacionales creada a principios de 2022, como subagente (subagent) puntúa algo más que Sonnet 4.6 solo y cuesta un 83 % menos.

Leer más: OpenBMB — PilotDeck, repositorio en GitHub (15-10-2026) ↗

Los pesos abiertos de EE. UU. vuelven a la pelea

Para Nathan Lambert, Meta y Reflection han recortado a la mitad la distancia con los modelos chinos

Nathan Lambert —investigador sénior y responsable de post-entrenamiento (post-training) del Allen Institute for AI (Ai2), el instituto sin ánimo de lucro de Seattle que fundó en 2014 Paul Allen y que entrena los modelos abiertos Olmo, y autor del boletín Interconnects— sostiene en un análisis del 17 de octubre que la distancia entre los mejores modelos estadounidenses y los chinos de pesos abiertos (open weights) «se ha reducido aproximadamente a la mitad»: los de EE. UU. han pasado de «en gran medida irrelevantes» para quien necesita lo último a «por detrás, pero relevantes». Los motivos, según él, son Muse Spark Open, que Meta publicó el 15 de octubre y que ya es «el modelo abierto estadounidense más fuerte, con bastante margen», y Beam, el primer modelo de Reflection, un laboratorio estadounidense de modelos de pesos abiertos; sin ellos, más de 20 modelos chinos de pesos abiertos superarían al mejor occidental.

Lambert le pone pegas a la licencia de Muse Spark Open, que según él reúne casi todas las restricciones que ha criticado en las licencias de modelos abiertos de los últimos años. Según el texto de la licencia, quien use el modelo o sus derivados —incluidos los modelos entrenados o destilados con sus salidas— tiene que mostrar «Built with Muse Spark Open» en su producto o servicio, o en su documentación, y quien lo ofrezca a terceros como servicio (lo que la licencia llama Model as a Service) y, junto con sus filiales, facture más de 20 millones de dólares en 12 meses consecutivos debe avisar a Meta y firmar con ella un acuerdo aparte.

Leer más: Interconnects — Meta shakes up the frontiers, open and closed (17-10-2026) ↗