Durante buena parte de la discusión reciente sobre inteligencia artificial hemos preguntado qué saben los modelos, con qué datos fueron entrenados o hasta qué punto podemos confiar en sus respuestas. Tres movimientos de esta semana permiten observar algo diferente. La IA entra en instituciones dedicadas a clasificar y transmitir patrimonio, transforma el artículo científico en una infraestructura ejecutable y continúa adquiriendo presencia territorial mediante las compañías que desarrollan los modelos.
Son escalas distintas de una misma transformación. Afectan a los lugares y objetos mediante los cuales una sociedad conserva, valida, interpreta y hace circular conocimiento.
El museo también clasifica
UNESCO y el Consejo Internacional de Museos han presentado en Riad los hallazgos de la primera encuesta mundial sobre el uso de inteligencia artificial en museos. Más de 400 instituciones de 90 países participaron en el estudio. El 57 % de las que respondieron utiliza ya IA y el 55 % carece de política, estrategia o directrices internas para hacerlo. El propio comunicado describe una adopción todavía muy exploratoria, a menudo impulsada por el personal antes que integrada en una estrategia institucional. [1]
Las aplicaciones abarcan administración y traducción, pero también investigación sobre colecciones, documentación, desarrollo de exposiciones y relación con visitantes. Precisión, derechos de autor y protección de datos aparecen entre las principales preocupaciones. UNESCO señala además diferencias de infraestructura digital, financiación, capacidad técnica y acceso a conocimiento especializado. No todos los museos disponen de las mismas posibilidades para experimentar con estas tecnologías o intervenir sobre ellas. [1]
La presentación del 17 de septiembre incorporó testimonios de museos de Brasil, Egipto y Kenia. En el caso brasileño hay además una experiencia concreta que permite ir más allá de la etiqueta geográfica. Nailanna Tenório Lima, responsable de Comunicación Institucional del Museu do Amanhã de Río de Janeiro, defendió en 2026 una investigación sobre IRIS+, la asistente cognitiva del museo, centrada en cómo la IA puede intervenir en la mediación museológica, la recogida de datos y el compromiso social. [4] [5] El propio Museu do Amanhã describe IRIS+ como una experiencia concebida no solo para responder, sino también para formular preguntas y conectar tecnología, interactividad y justicia social. [6]
El museo presenta una particularidad frente a otras organizaciones que incorporan automatización. La definición aprobada por ICOM en 2022 incluye entre sus funciones investigar, coleccionar, conservar, interpretar y exhibir patrimonio material e inmaterial, además de hacerlo con participación de las comunidades. [2] Son operaciones mediante las cuales se construyen relaciones entre objetos, categorías, relatos históricos y grupos sociales.
Geoffrey Bowker y Susan Leigh Star mostraron en Sorting Things Out que las clasificaciones y los estándares forman parte de infraestructuras que terminan modelando nuestra percepción del mundo y nuestras relaciones sociales. [3] Una colección museística contiene ya innumerables decisiones semejantes. Qué constituye una pieza, cómo se denomina, con qué periodo se relaciona o desde qué comunidad se interpreta nunca ha sido una operación completamente neutral.
Añadir inteligencia artificial no hace desaparecer esas clasificaciones. Añade otras.
Una herramienta capaz de describir piezas, relacionar colecciones o intervenir en el desarrollo de una exposición incorpora también categorías presentes en sus datos, en sus modelos y en las decisiones adoptadas durante su diseño. La capacidad institucional para examinarlas adquiere entonces tanta importancia como la eficiencia que pueda proporcionar la herramienta.
La directora general de ICOM, Medea S. Eckner, sitúa confianza, ética y responsabilidad profesional entre los asuntos que acompañan esta adopción. El Código de Ética de ICOM revisado aborda ya explícitamente las tecnologías digitales. [1]
Conviene mantener una cautela. Los porcentajes publicados no permiten saber cuántos de los museos que utilizan IA pertenecen específicamente al 55 % que carece de política interna, y a cierre de esta edición UNESCO no enlaza todavía el informe completo desde su página pública. Los resultados son una primera fotografía global del sector, no un censo exhaustivo.
El artículo que puede ejecutar su método
El segundo desplazamiento ocurre sobre uno de los objetos centrales de la ciencia moderna.
Nature publicó el 16 de septiembre Paper2Agent, un sistema que transforma publicaciones científicas y sus repositorios asociados en agentes de inteligencia artificial. El proceso incorpora manuscrito, materiales suplementarios, código, conjuntos de datos y flujos de trabajo a un servidor basado en Model Context Protocol. Cuando el repositorio lo permite, los métodos descritos en la publicación se convierten en herramientas ejecutables. [7]
No estamos simplemente ante otra forma de conversar con un PDF.
Un agente conectado al servidor puede utilizar las herramientas del trabajo, reproducir análisis y aplicar métodos sobre datos nuevos. El desplazamiento es importante porque el documento deja de limitarse a describir un procedimiento y empieza a ofrecerlo como una capacidad operativa.
La evaluación principal utilizó cien trabajos de biología computacional procedentes de bioRxiv. Paper2Agent consiguió convertir satisfactoriamente 74 y generó 599 herramientas, de las cuales 593 superaron la validación automática. [7] Esa validación comprueba que las herramientas se ejecutan y que su comportamiento puede contrastarse con el código y los resultados de referencia. No certifica que las conclusiones científicas sean verdaderas.
Reproducibilidad computacional y validez científica continúan siendo propiedades distintas.
La comparación más reveladora utilizó el mismo modelo a ambos lados. Paper2Agent con Claude Sonnet 4 obtuvo un 91,2 % de precisión en 300 preguntas derivadas de tutoriales. Claude Code con acceso directo al repositorio y el mismo Sonnet 4 alcanzó el 80,3 %. Incluso con la versión posterior Sonnet 4.6, el acceso directo llegó al 86,3 %. [7]
El modelo de base, por tanto, no explica por sí solo la diferencia. Cambia la infraestructura mediante la cual accede al conocimiento.
En un caso, Claude recibe el repositorio y debe determinar cómo utilizarlo. En el otro, métodos, recursos e instrucciones han sido transformados previamente en herramientas estructuradas. Parte de la mejora no procede de hacer más potente al modelo, sino de reorganizar el objeto científico que tiene delante.
Los 26 casos que no pudieron transformarse satisfactoriamente son igualmente informativos. Entre las causas aparecen código ejecutable ausente, datos o modelos que faltan, problemas de dependencias y scripts difíciles de generalizar. El equipo firmante plantea así una posibilidad sugerente. La facilidad para convertir una publicación en agente podría funcionar como indicador práctico de su reproducibilidad computacional y de la calidad de su infraestructura de código. [7]
Paper2Agent permite además combinar herramientas procedentes de publicaciones diferentes. Esto abre una forma de relación con la literatura en la que los artículos dejan de ser únicamente unidades que se leen y citan y pueden convertirse también en componentes interoperables de un flujo de investigación. [7]
El artículo científico ha funcionado durante siglos como una tecnología social. Alguien produce un resultado, lo fija en un documento y otras personas deben localizarlo, leerlo, comprender sus métodos y decidir cómo reutilizarlos. Paper2Agent propone incorporar parte de esa secuencia al propio objeto publicado.
El artículo deja de limitarse a describir un procedimiento. Puede ponerlo en marcha.
El límite establecido por el propio trabajo resulta igualmente importante. La dirección de la investigación y la evaluación de la evidencia continúan requiriendo intervención humana. Un artículo convertido en agente puede facilitar operaciones sobre conocimiento; no adquiere por ello autoridad para decidir qué hipótesis merece perseguirse ni qué interpretación debe aceptarse.
Del repositorio al territorio
Paper2Agent introduce un puente inesperadamente literal hacia el tercer movimiento de esta semana. Sus agentes utilizan la infraestructura de Claude Code y la evaluación principal se apoya en modelos Claude Sonnet. [7] La compañía que proporciona ese sustrato acaba de iniciar públicamente una nueva etapa en Madrid.
Cristina Pitarch dirige la operación de Anthropic para España y Portugal. En una entrevista publicada el 17 de septiembre por El País, presenta Madrid como un punto estratégico para la península, el sur de Europa y mercados de habla española. Según Pitarch, el uso de Claude en España alcanza 2,7 veces lo que correspondería por población según el índice económico de la propia compañía. En esa misma entrevista resume así la posición de Anthropic sobre el ritmo de desarrollo: «Ralentizar la IA nos da la oportunidad de hacerlo bien». [8]
La frase no aparece aislada. El 12 de septiembre, cinco días antes del anuncio de Madrid, Dario Amodei publicó We Must Pace the Frontier. En el ensayo propone reducir el ritmo de avance de las capacidades para que evaluación, interpretabilidad y medidas de seguridad dispongan de tiempo para seguir el paso. Su plan incluye evaluadores externos con acceso continuado a los sistemas, coordinación entre compañías y gobiernos democráticos y, en un nivel más difícil, acuerdos internacionales verificables. [9] [10]
La expansión comercial y la petición de mayor control aparecen así casi simultáneamente. No son movimientos necesariamente incompatibles. Permiten observar que la gobernanza de la inteligencia artificial se está construyendo mientras sus proveedores amplían mercado, equipos e interlocución local.
El desembarco tampoco empieza jurídicamente esta semana. Anthropic PBC Spain SL comenzó sus operaciones el 27 de marzo y quedó inscrita en abril, con domicilio en la calle Goya de Madrid y un objeto social dedicado a comercialización, distribución y licencias de software de inteligencia artificial. [11] En agosto se registraron nuevos apoderamientos. [12] Lo anunciado ahora es la construcción visible de una oficina y un equipo local alrededor de una estructura societaria que ya existía.
Madrid tampoco recibe a Anthropic en solitario. OpenAI anunció en junio sus planes para abrir durante el segundo semestre su primera oficina en España, también en la capital. [13] En pocos meses, dos de las compañías que desarrollan modelos frontera han decidido establecer presencia local.
La elevada adopción española tampoco depende únicamente de la métrica de Anthropic. El AI Economy Institute de Microsoft situó España en el sexto puesto mundial de difusión de IA generativa durante la segunda mitad de 2025, con un 41,8 %, y mantuvo esa sexta posición en el primer trimestre de 2026, cuando el indicador subió al 44,2 %. [14] [15] Las metodologías no son equivalentes, pero apuntan en la misma dirección.
La regulación tampoco llega después. Desde el 2 de agosto de 2026, la Comisión Europea y las autoridades nacionales han comenzado a hacer cumplir nuevas disposiciones del AI Act. Ese calendario incluye las competencias de ejecución de la Comisión sobre las obligaciones aplicables a proveedores de modelos de propósito general y nuevas exigencias de transparencia para determinados sistemas y contenidos generados con IA. [16] [17]
La apertura de oficinas, la aplicación de nuevas reglas y la incorporación de estos modelos a instituciones científicas forman parte del mismo momento.
Madrid permite observar ese proceso a escala territorial. Una tecnología descrita habitualmente mediante palabras que parecen desmaterializarla —modelo, nube, agente— termina creando sociedades mercantiles, oficinas, equipos, contratos y relaciones institucionales.
La expansión sigue teniendo direcciones postales.
Infraestructuras que dejan de parecer herramientas
Un museo organiza relaciones entre objetos, relatos y comunidades. Un artículo científico organiza métodos, evidencias y posibilidades de reproducción. Una compañía tecnológica proporciona parte de la infraestructura que empieza a intervenir en esas operaciones.
Las infraestructuras que organizan conocimiento empiezan también a ejecutar operaciones sobre él.
Bowker y Star mostraron cómo las clasificaciones pueden volverse invisibles precisamente cuando se integran suficientemente bien en la infraestructura cotidiana. [3] La inteligencia artificial podría recorrer un camino semejante. Cuando deje de percibirse como herramienta independiente y pase a formar parte ordinaria de museos, publicaciones, universidades y organizaciones, sus categorías y posibilidades de acción serán menos visibles, no necesariamente menos importantes.
No solo importa qué sabe un modelo, sino a través de qué infraestructuras una institución recuerda, clasifica y actúa.
Referencias
[1] UNESCO. UNESCO-ICOM Global Survey finds museums embracing AI, but governance and capacity lag behind. 16 de septiembre de 2026. https://www.unesco.org/en/articles/unesco-icom-global-survey-finds-museums-embracing-ai-governance-and-capacity-lag-behind
[2] International Council of Museums. Museum Definition. Definición aprobada en Praga el 24 de agosto de 2022. https://icom.museum/en/resources/standards-guidelines/museum-definition/
[3] Bowker, Geoffrey C.; Star, Susan Leigh. Sorting Things Out: Classification and Its Consequences. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262522953/sorting-things-out/
[4] UNESCO Global Forum on the Ethics of AI 2026. Speakers. Nailanna Tenório Lima, Museu do Amanhã. https://gfeai.icaire.org/speakers
[5] Fundação Getulio Vargas. Inteligência artificial em museus: estudo de caso sobre a IRIS+ do Museu do Amanhã. Disertación de Nailanna Tenório Lima, 2026. https://id109.lb.fgv.br/mestrado-profissional?page=1
[6] Museu do Amanhã. IRIS+ | Uma nova experiência no Museu do Amanhã. https://museudoamanha.org.br/exposicoes/685/iris-uma-nova-experiencia-no-museu-do-amanha
[7] Miao, Jiacheng et al. Reimagining research papers as interactive and reliable AI agents. Nature, 16 de septiembre de 2026. https://www.nature.com/articles/s41586-026-11044-y DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-11044-y
[8] Millán, Santiago. Anthropic desembarca en España con una exdirectiva de Google: “Ralentizar la IA nos da la oportunidad de hacerlo bien”. El País, 17 de septiembre de 2026. https://elpais.com/economia/2026-09-17/anthropic-desembarca-en-espana-para-impulsar-sus-negocios-en-plena-tormenta-en-la-industria-de-la-ia.html
[9] Amodei, Dario. We Must Pace the Frontier. Septiembre de 2026. https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier
[10] Helmore, Edward. ‘We must slow the pace’: CEO of Anthropic calls for an AI slowdown. The Guardian, 12 de septiembre de 2026. https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/12/we-must-slow-the-pace-ceo-of-anthropic-calls-for-an-ai-slowdown
[11] Boletín Oficial del Registro Mercantil. ANTHROPIC PBC SPAIN SL. Constitución. BORME núm. 77, 23 de abril de 2026. https://www.boe.es/diario_borme/txt.php?id=BORME-A-2026-77-28
[12] Boletín Oficial del Registro Mercantil. ANTHROPIC PBC SPAIN SL. Nombramientos. BORME núm. 161, 21 de agosto de 2026. https://www.boe.es/diario_borme/txt.php?id=BORME-A-2026-161-28
[13] Europa Press. OpenAI abrirá su primera oficina en España ante el rápido crecimiento de la adopción de la IA. 11 de junio de 2026. https://www.europapress.es/economia/noticia-openai-abrira-primera-oficina-espana-rapido-crecimiento-adopcion-ia-20260611111040.html
[14] Microsoft AI Economy Institute. Global AI Adoption in 2025 — A Widening Digital Divide. 8 de enero de 2026. https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/AI-Economy-Institute/reports/Global-AI-Adoption-2025
[15] Microsoft AI Economy Institute. Global AI Diffusion — Q1 2026 Trends and Insights. Mayo de 2026. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2026/05/Microsoft-AI-Diffusion-Report-2026-Q1.pdf
[16] European Commission. Commission starts enforcing AI Act rules and new transparency requirements on 2 August. 31 de julio de 2026. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/commission-starts-enforcing-ai-act-rules-and-new-transparency-requirements-2-august
[17] European Commission. Guidelines for providers of general-purpose AI models. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-gpai-providers