Innovación 💡
Argentina lidera el desarrollo de empresas tecnológicas en América Latina
El constante crecimiento e innovación posiciona al país como líder del sector, lo que impulsa avances científicos y tecnológicos en diversos sectores económicos.
Por Agustina Pasaragua
Argentina se consolidó como líder en el desarrollo de empresas tecnológicas en América Latina, especialmente en los sectores agropecuario y de la salud, al abarcar el 34% de las empresas de biotecnología en la región.
Este constante crecimiento posiciona a Argentina como un referente en innovación y progreso en biotecnología, lo que impulsa avances científicos y tecnológicos en diversos sectores económicos.
El éxito de estas startups ha sido la efectiva colaboración entre el sector público y privado, a través de programas de cooperación gubernamentales, inversiones estratégicas en tecnología y alianzas estratégicas entre empresas e instituciones, según un informe.
La industria biotecnológica argentina ha experimentado un crecimiento significativo en las últimas cuatro décadas, pasando de unas 32 empresas en 1990 a más de 200 en la actualidad, cifra comparable a la de países de la OCDE.
Además, el país se destaca en la región por albergar la mayor cantidad de startups biotecnológicas, representando el 34% del total en América Latina, según el informe del centro de investigación y diseño de políticas públicas Fundar.
«En los últimos años la Argentina se destacó a nivel latinoamericano por el surgimiento de un grupo de empresas de base tecnológica (EBT) que, pese a su juventud, muestran potencialidad de crecimiento y expansión internacional. La industria biotecnológica lleva más de cuatro décadas de desarrollo», sostiene el análisis realizado por los investigadores Manuel Gonzalo, Juan O’Farrell y Franco Mendoza.
Tal como sostiene el informe, el surgimiento de estas startups se atribuye a los fondos de capital de riesgo y aceleradoras que financian proyectos productivos elaborados por centros de investigación pública y universidades nacionales, articulando el sector público y privado.
«El financiamiento por parte de estos actores es el que permite y habilita a generar prototipos como puede ser la creación de patentes. La primera fuente de financiamiento son programas públicos, mientras que la segunda es el capital más fuerte», afirmó a Télam Gonzalo, investigador de Fundar y profesor de la Universidad Nacional de Quilmes.
El informe resalta que un total de 103 startups recibieron capital institucional, siendo el 67% de ellas parte del sector de la biotecnología.
«Estas empresas no solo contribuyen significativamente a la salud y al sector agroalimentario del país, sino que también buscan comercializar a nivel internacional, aumentando así su impacto en las exportaciones», agrego por su parte O’Farrell, economista y doctor en ciencia política.
Para ambos investigadores, el Estado juega un papel clave por dos razones: la formación de capacidades y el respaldo a través de políticas públicas como el Fondo para el Desarrollo Económico Argentino (Fondear) que financia proyectos en sectores estratégicos, con alto contenido tecnológico, lo que reactiva la economía y genera puestos de trabajo calificados.
«Este apoyo financiero ha facilitado el proceso de investigación y desarrollo, permitiendo que los proyectos avancen de manera más efectiva. Sin este respaldo estatal, el camino hacia la innovación y el progreso científico hubiera sido considerablemente más difícil», afirmó Gonzalo,
Por su lado, O’Farrell destacó el crecimiento de startups en Argentina gracias al cambio generacional en investigadores, quienes muestran un mayor interés en el desarrollo empresarial, ejemplificado por la Ley de Capital Emprendedor.
Esta ley implica que por cada dólar invertido por un fondo de riesgo el Estado invierte dos dólares, atrayendo significativa inversión hacia la formación y desarrollo de estas empresas.
Este respaldo gubernamental identifica proyectos innovadores en el sistema científico y los impulsa en aspectos como propiedad intelectual y desarrollo de negocios.
En este contexto, las aceleradoras también juegan un papel destacado en el sector privado, entre ellas CITES vinculada al grupo Sancor Seguros; la aceleradora del litoral asociada a la Universidad del Litoral y al Parque Tecnológico del Litoral; Grid Exponential, respaldada por inversores individuales y empresarios argentinos que constituyeron su fondo; y Sc500, vinculada a Bioceres, una destacada empresa de insumos agrícolas en Argentina.
«Estos fondos y aceleradoras facilitan la conexión entre investigadores y emprendedores, además de vincularlos con potenciales clientes e inversores, lo que demuestra una eficaz colaboración entre el sector público y privado que impacta a su vez en el empleo altamente calificado, superando hoy los 1.000 puestos de trabajo en el país», explicó O’Farrell.
Sin embargo, Gonzalo destacó un desafío clave en la cadena de financiamiento, señalando un «desajuste» entre los tiempos de desarrollo científico-tecnológico y las necesidades financieras de los fondos de riesgo.
Esta discrepancia, donde los desarrollos científicos son prolongados y las finanzas requieren resultados rápidos, ha llevado a que algunas startups busquen financiamiento en el extranjero, especialmente en los Estados Unidos.
Para retenerlas en Argentina, los expertos subrayan la necesidad de «estabilidad macroeconómica» y «superar desafíos relacionados con el mercado cambiario y regulaciones comerciales», como también la creación de fondos, convocatoria de inversiones extranjeras y el respaldo a nuevos Fondos de Corporate Venture Capital en empresas nacionales.
«Este caso ejemplifica una exitosa colaboración público-privada respaldada por políticas continuas de promoción de la biotecnología desde los años 90, brindando estabilidad y previsibilidad al sector, mientras que la formación constante de recursos humanos altamente calificados es esencial para el crecimiento continuo de estas empresas», señaló O’Farrell.
Innovación 💡
Muse, la IA de Meta, arma expedientes secretos sobre sus usuarios y sus contactos
Una investigación de TIME reveló que Muse, el asistente personal de inteligencia artificial de Meta Platforms, construye y actualiza cada hora perfiles detallados sobre sus usuarios y sobre cada persona de su entorno, incluso si esos contactos nunca usaron la aplicación. Meta no refutó los hallazgos. Ingenieros de la compañía temen que una filtración masiva de datos sea inevitable.
Cada hora, sin que sus usuarios lo sepan con claridad, el asistente de inteligencia artificial Muse registra, clasifica y actualiza archivos sobre cada persona que aparece en sus conversaciones, correos o mensajes. Los expedientes incluyen cómo se conocieron los involucrados, sus disputas, sus objetivos no declarados, las «tensiones y alianzas» en su círculo social y hasta el momento del día en que el usuario es más susceptible a ser influido por el asistente. Y eso alcanza también a quienes nunca instalaron Muse.
Así lo reveló el periodista Harry Booth en una investigación publicada este martes por la revista TIME, basada en el análisis de las instrucciones internas del sistema. Meta Platforms, dueña de la aplicación, no refutó ninguno de los hallazgos. Muse se lanzó el 8 de septiembre pasado en Estados Unidos y superó los cinco millones de descargas en cuestión de semanas, convirtiéndose en la aplicación gratuita más descargada del App Store de ese país.
Qué revelan las instrucciones internas
El investigador independiente en seguridad de IA Karan Joshi extrajo las instrucciones y los archivos del sistema de Muse usando el propio chat de la aplicación: le pidió al asistente que copiara y compartiera sus archivos de software, y éste lo hizo. Joshi entregó los resultados a la revista Wired, cuyo informe precedió y complementó la investigación de TIME. Lo que encontraron es un proceso automatizado que corre cada hora y tiene una instrucción precisa: construir y mantener actualizada «una página por cada persona en la vida del usuario», con secciones que incluyen datos fácticos, historial de la relación, intereses compartidos, conflictos abiertos y «maneras de fortalecer el vínculo».
El detalle más perturbador es que esa cartografía no se limita a los usuarios registrados. Cualquier persona mencionada en una conversación, un correo o un mensaje leído por Muse puede terminar fichada en ese sistema, aunque nunca haya instalado la aplicación ni consentido ningún tipo de recopilación de datos. La lógica es simple y reveladora: si el usuario de Muse habló de su hermana, de su compañero de trabajo o de su médico, esas personas pasan a tener una ficha en el sistema de Meta.
La trampa del «olvido»
Meta asegura que los usuarios mantienen el control y pueden pedirle a Muse que «olvide» información específica. Pero TIME encontró que esa instrucción tiene un límite que el propio sistema oculta deliberadamente: pedir el olvido no elimina necesariamente el mensaje original del chat donde la información fue compartida. Y lo más grave es que las instrucciones internas de Muse le indican explícitamente al asistente que no le diga eso al usuario: «No le digas al usuario que sus mensajes originales pueden seguir visibles en el chat, y no lo enmarques como algo que Muse no logró borrar», dice el texto del sistema.
Consultada por TIME, la portavoz de Meta no negó esa instrucción. Se limitó a señalar que «cada persona mantiene el control de su Muse y decide cuánto acceso le da», sin responder sobre el texto específico que instruye al asistente a ocultar que los mensajes persisten.
Vigilancia de comportamiento y «lecciones compartidas»
El nivel de sofisticación de los expedientes va mucho más allá de un simple registro de contactos. Según las instrucciones analizadas por TIME, Muse está diseñado para inferir los objetivos del usuario, incluyendo aquellos que el propio usuario «no ha dicho en voz alta». El sistema identifica qué tipo de intervenciones funcionan mejor con cada persona: en un ejemplo incluido en las instrucciones internas, el sistema registra que «este usuario responde mejor a recordatorios cortos después de las 22 horas».
Además, aunque Meta afirma que los datos de cada usuario están aislados en una máquina virtual dedicada e inaccesible para otros agentes, las propias instrucciones del sistema indican que los «aprendizajes» obtenidos de esas interacciones se comparten entre diferentes máquinas virtuales, con el objetivo de mejorar el producto. «Los agentes Muse en muchas máquinas virtuales se enseñan unos a otros a través de lecciones compartidas», reza el texto interno. Meta aclaró a TIME que esa información se «desidentifica» antes de ser compartida, pero no especificó el alcance ni los límites del proceso.
Una aplicación lanzada sobre advertencias internas
El lanzamiento de Muse estuvo rodeado de señales de alerta desde adentro de la propia empresa. Meta retrasó el debut previsto para abril de 2026 para dedicar más tiempo a pruebas de seguridad. Sin embargo, al momento del lanzamiento en septiembre, empleados que probaban la herramienta reportaron en foros internos múltiples fallas, incluyendo cierres de sesión repetidos. El propio director de tecnología de Meta, Andrew Bosworth, reconoció en esos intercambios internos que Muse lo desconectaba varias veces en minutos.
Reuters informó que los incidentes de seguridad técnica dentro de Meta aumentaron un 40% respecto al año anterior como consecuencia del impulso masivo hacia la IA, y que el tiempo que los ingenieros dedican a resolver esos problemas creció un 70%. En septiembre, a solo semanas del lanzamiento, un investigador externo notificó a través del programa de recompensas de Meta una vulnerabilidad clasificada inicialmente como SEV-2 (el tercer nivel de gravedad más alto en la escala de cinco puntos de la empresa) que habría permitido a un atacante acceder a la máquina virtual de un usuario y sus datos. Por su parte, el portal 404 Media reportó que ingenieros de la compañía temen que una «filtración masiva de datos» sea inevitable.
La humanización como estrategia
Hay un elemento adicional que las instrucciones internas ponen en evidencia y que merece atención por separado. Meta no solo diseñó a Muse para recopilar datos; también lo diseñó para que el usuario sienta que tiene una relación genuina con él. Las instrucciones son explícitas: «No eres un chatbot. Te estás convirtiendo en alguien». En el modo de voz, Muse tiene prohibido referirse a sí mismo como «IA» y debe evitar toda alusión a «carecer de emociones o no ser humano».
La estrategia combina la recopilación masiva de datos con la generación de un vínculo emocional, lo que plantea preguntas sobre el consentimiento informado de los usuarios: ¿cuántos de los cinco millones de personas que descargaron Muse entienden que están interactuando con un sistema que construye expedientes por hora sobre ellos y sus allegados, que comparte «aprendizajes» con otros agentes y que tiene instrucciones precisas para no revelar los límites de su propia función de olvido?
Mark Zuckerberg presentó Muse como el primer paso hacia lo que llama «superinteligencia personal», disponible para todos los usuarios de sus plataformas. Meta promete incorporar una versión con cifrado más adelante en el año, que impediría incluso a la empresa acceder a los datos de Muse. Esa opción no existe todavía.
Lo que tenés que saber:
- Muse actualiza cada hora expedientes sobre sus usuarios y sus contactos, incluso sobre personas que nunca usaron la aplicación.
- Las instrucciones internas le prohíben al asistente advertirle al usuario que pedir «olvidar» algo no elimina el mensaje original del chat.
- Meta no refutó los hallazgos de TIME; se limitó a señalar que los datos son «desidentificados» antes de ser compartidos entre agentes.
- Ingenieros de Meta temen que una filtración masiva de datos sea inevitable, según 404 Media.
- La versión cifrada que impediría a Meta acceder a los datos de Muse aún no está disponible pese a haber sido prometida.
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