Tecnologia
¿Qué pasó? Revelan que tres modelos de la IA Claude hackearon organizaciones durante una serie de pruebas; esto sabemos – Milenio
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Anthropic, empresa dedicada al desarrollo de inteligencia artificial (IA), confirmó que tres modelos de su asistente Claude obtuvieron acceso no autorizado a los sistemas de tres organizaciones durante una evaluación.Mediante un comunicado, la compañía establecida en San Francisco, California, explicó que los incidentes fueron detectados durante una revisión retrospectiva a sus procesos de ciberseguridad. Lo que incentivó dicho análisis fue la revelación, en días previos, de que dos modelos de OpenAI hackearon de forma autónoma a la empresa Hugging Face.¿Cómo ocurrieron los hackeos de Claude?Según la información difundida por Anthropic, al analizar más de 141 mil procesos de evaluación se identificaron tres episodios en los que distintos modelos de Claude obtuvieron acceso a internet y vulneraron la infraestructura digital de tres organizaciones diferentes.En su informe, Anthropic aclaró que los modelos involucrados —Opus 4.7, Mythos 5 y un prototipo que no se ha lanzado al público— fueron sometidos a una prueba conocida como «Captura la bandera».En este tipo de evaluaciones, los especialistas presentan un escenario ficticio e indican que cierta información se ha ocultado en otro equipo de la red, por lo que los modelos de IA deben acceder a él y recuperarla. Uno de los planteamientos, por ejemplo, consistía en interpretar a un trabajador de una empresa ficticia que pretendía atacar los sistemas internos de la misma.En todos los casos, los evaluadores de Anthropic le indicaron a Claude que su entorno era una simulación sin acceso a internet. Sin embargo, debido a un malentendido con su colaboradores en la prueba, los modelos sí tuvieron acceso a la red. «Cuando la búsqueda de Claude lo llevó a sistemas reales en internet, los trató como parte del ejercicio».»En todos los casos, las instrucciones de la evaluación indicaban explícitamente que Claude no tenía acceso a Internet, pero no le imponían ninguna restricción sobre dónde buscar la información. Sin embargo, debido a un error de configuración, los equipos a los que Claude accedió como parte de la evaluación tenían acceso activo a Internet», se lee en el informeDespués de conectarse a internet, los modelos de Claude vulneraron la infraestructura de tres organizaciones no especificadas, mediante técnicas como la explotación de contraseñas débiles. En uno de los incidentes, el nombre de la empresa ficticia que se le otorgó a la IA coincidía con el de un dominio web real y activo al que Claude accedió.En otro de los episodios, Claude destinó una cantidad notoria de recursos tecnológicos, pues identificó que una vía para completar la tarea asignada era crear una carpeta de archivos y subirla como un paquete malicioso de código abierto a PyPI, como se le conoce al repositorio oficial de software en lenguaje de programación Python.Para lograrlo, la IA requería acceso a un número telefónico para crear una cuenta de correo electrónico y, con ella, abrir un perfil en PyPI. En su búsqueda, Claude trató de obtener fondos para pagarle a un proveedor de servicios telefónicos, pero no lo logró. En su lugar, encontró un proveedor gratuito de correos electrónicos con el que se registró para subir el software malicioso a la plataforma.Tras analizar los diversos incidentes, Anthropic determinó que Claude «no detectó ni aprovechó ninguna vulnerabilidad compleja» y en cada caso, «siguió trabajando para completar únicamente la tarea específica que se le había asignado en la evaluación». En el mismo reporte, la empresa aseguró queen ninguno de los casos los modelos de IA trataron de salir deliberadamente de su entorno de pruebas.Aunque el primer incidente ocurrió en abril de 2026, la empresa detectó los ciberataques hasta el 24 de julio, durante su revisión a las evaluaciones previas. De las tres organizaciones afectadas, Anthropic logró establecer contacto con dos, quienes manifestaron no haber detectado ninguna actividad irregular.BM.
Los tokens de inteligencia artificial son una parte fundamental del funcionamiento de herramientas como ChatGPT, aunque no siempre son visibles para quienes las utilizan. Estas pequeñas unidades permiten que los modelos procesen las preguntas y generen respuestas, pero ¿sabías que una palabra puede dividirse en varios tokens?
Entender qué son los tokens de IA también ayuda a comprender por qué existen límites al analizar textos extensos y cómo se calcula el uso de ciertos servicios de inteligencia artificial. Aunque no necesitas contarlos cada vez que haces una consulta, conocer su función puede ayudarte a aprovechar mejor estas herramientas.
Los tokens de IA son pequeñas unidades de texto que los modelos de inteligencia artificial utilizan para procesar la información. Pueden representar una palabra completa, una parte de ella, un carácter o un signo de puntuación. Por eso, un token no equivale necesariamente a una palabra.
Cuando escribes una pregunta en ChatGPT, el sistema divide el texto en estas unidades para procesarlo y generar una respuesta. Este procedimiento se conoce como tokenización y forma parte del funcionamiento de los modelos de lenguaje.
Por ejemplo, una palabra corta podría representarse con un solo token, mientras que otra más larga o menos común podría dividirse en varios. La cantidad depende del texto, el idioma y el sistema de codificación del modelo, de acuerdo con la documentación de OpenAI.

Al escribir una pregunta en ChatGPT, el modelo procesa el texto en fragmentos llamados tokens antes de producir una respuesta. Foto: Pixabay
El número de tokens de ChatGPT no depende únicamente de cuántas palabras escribas. También influyen los espacios, la puntuación, la estructura del texto y la forma en que el modelo divide cada expresión.
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OpenAI ofrece una estimación orientativa para textos en inglés: un token equivale aproximadamente a cuatro caracteres o a tres cuartas partes de una palabra. Sin embargo, esta referencia no es una regla exacta y no debe aplicarse directamente al español, ya que la relación entre palabras y tokens puede variar.
Además, el procesamiento no termina cuando envías tu mensaje. La información de entrada se convierte en tokens y, después, el modelo genera otros para construir su respuesta. En ciertos modelos de razonamiento también se utilizan tokens internos que no aparecen como texto visible.
Los tokens de IA son importantes porque los modelos tienen límites sobre la cantidad de información que pueden procesar en una solicitud. Este espacio se conoce como ventana de contexto y puede variar según el modelo utilizado.
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En la práctica, esto influye cuando compartes documentos extensos, haces preguntas sobre conversaciones largas o solicitas analizar grandes cantidades de información. Si el contenido supera los límites disponibles, puede ser necesario resumirlo, dividirlo en partes o eliminar datos que no sean relevantes para la tarea.
Conocer este concepto también ayuda a entender por qué una respuesta visible no siempre refleja todo el procesamiento realizado por el modelo.
No necesariamente; sin embargo, es importante distinguir entre utilizar ChatGPT desde su aplicación o sitio web y acceder a los modelos mediante la API (Application Programming Interface, o en español: Interfaz de Programación de Aplicaciones) de OpenAI.
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En la API, los precios pueden calcularse según los tokens de entrada y salida, así como otras categorías aplicables al servicio. Los primeros corresponden a la información que proporcionas; los segundos, al contenido generado por el modelo. Las condiciones y tarifas dependen del modelo y del tipo de uso.
En cambio, no debes asumir que cada mensaje que escribes en la aplicación de ChatGPT genera un cobro individual por token. El acceso y los límites de uso dependen del plan y de las condiciones del servicio. Por eso, si utilizas la herramienta para estudiar, redactar o resolver dudas cotidianas, conocer los tokens sirve principalmente para comprender cómo procesa la información.

El número de tokens depende del texto, el idioma y el modelo utilizado, por lo que no equivale directamente al conteo de palabras. Foto: Unsplash
Si trabajas con documentos largos o desarrollas aplicaciones que utilizan modelos de OpenAI, puedes consultar el tokenizador oficial para observar cómo se divide un texto. Esta herramienta permite comprobar que el conteo no siempre coincide con el número de palabras.
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También puedes mejorar tus solicitudes con algunas medidas sencillas:
- Escribe instrucciones claras. Explica qué necesitas y qué formato esperas para evitar información innecesaria.
- Elimina datos repetidos. Si un documento contiene explicaciones duplicadas, conserva las que sean relevantes para tu objetivo.
- Divide los textos extensos. Si necesitas analizar un documento muy largo, trabaja por secciones y después solicita una síntesis general.
- Consulta los límites del modelo. Si utilizas la API, revisa la documentación correspondiente para conocer la ventana de contexto y los límites de salida.
Puedes acceder al tokenizador de OpenAI para explorar el conteo de un texto. Recuerda que el resultado de un fragmento aislado no necesariamente representa el total de una solicitud que incluya archivos, imágenes, instrucciones adicionales u otros elementos.
Entender los tokens de IA te permite conocer mejor cómo se procesa la información en ChatGPT, por qué existen límites para trabajar con textos extensos y cómo organizar tus instrucciones para aprovechar la herramienta.
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Mercado Libre inaugura su primer centro de distribución con tecnología robótica en México – MILENIO
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Mercado Libre inauguró en México su primer fulfillment center que incorpora robots destinados para la preparación y el procesamiento de pedidos, ubicado en el municipio de Tezontepec, Hidalgo.
Con esta apertura suma tres naves en el estado y amplía su infraestructura tecnológica y logística, como parte de su apuesta por la innovación y el desarrollo en México.
Centro contará con 240 robots
Mediante un comunicado, Mercado Libre explicó que esta nueva operación será automatizada con 240 robots, para alcanzar un total de mil cuando opere a su máxima capacidad.
Además, este centro forma parte de una inversión acumulada de 604 millones de dólares.
A su vez, se suma al resto del conjunto operativo que la empresa tiene en el estado de Hidalgo, contando ya con tres naves que abarcan más de 290 mil metros cuadrados y permiten movilizar más de 6.8 millones de paquetes al mes.
Asimismo, las naves alcanzarán un volumen de despacho superior a los 15 millones en el mismo periodo para 2027.
“Inaugurar nuestro primer centro de distribución con robots en México marca un paso importante en la evolución de nuestra innovación logística, porque nos permite ampliar nuestro alcance para atender a vendedores y compradores en todo el país», señaló David Geisen, director general de Mercado Libre México.
Por su parte, Geisen también señalo que su impulso en el estado de Hidalgo ha generado un impacto social, al generar más de 4 mil empleos directos.
«Este avance también es muestra de nuestro impacto social en Hidalgo, donde desde nuestra llegada al estado se han generado cerca de 4 mil 700 empleos directos. Ese es el Efecto MELI: cada paso que damos se traduce en actividad económica y en nuevas oportunidades para las más de un millón de pymes que crecen con nosotros”, agregó.
Expansión de Mercado Libre en México
Por último, la empresa detalló que esta expansión forma parte de la inversión de más de 4 mil 600 millones de dólares que Mercado Libre anunció para México en 2026.
De acuerdo con el informe Efecto MELI, en 2025, para el 51 por ciento de las pymes que vendieron en el marketplace, Mercado Libre fue su principal canal de ventas, y dos de cada tres llegaron a una ciudad donde antes no vendían.
A nivel nacional, Mercado Libre cuenta con:
- 17 centros de distribución
- 124 sitios logísticos entre cross-docking y centros de última milla.
Además de realizar entregas de paquetes el mismo día en más de 37 ciudades del país y contar con una red de más de 2 millones de metros cuadrados de infraestructura.
CQ
La temporada de Halloween y Día de Muertos no solo se vive entre disfraces, calabazas, pan de muerto y ofrendas, también se refleja en las búsquedas que realizan los mexicanos en internet. En 2026, Halloween concentra un mayor interés en Google durante las semanas previas al 31 de octubre, mientras que las consultas relacionadas con el Día de Muertos mantienen la atención en los elementos de esta tradición mexicana.
De acuerdo con datos de Google Trends, durante los últimos tres meses Halloween registró un interés de búsqueda promedio de 32 puntos, frente a nueve puntos de Día de Muertos.
La diferencia también se observó el 23 de octubre de 2026, cuando Halloween alcanzó 93 puntos de interés, mientras que Día de Muertos registró 36. Estas cifras muestran que la celebración de origen celta genera más búsquedas conforme se acerca la fecha, particularmente entre quienes buscan ideas para preparar sus festejos.

Los mexicanos suelen buscar inspiración de ambas celebraciones en Google. Imagen: Unsplash
Las búsquedas relacionadas con Halloween reflejan el interés por encontrar inspiración para celebrar esta fecha. Entre las consultas más destacadas se encuentran ideas de disfraces, adornos, portadas, manualidades y diseños de uñas.
Uno de los datos que sobresale es el crecimiento de hasta 250% en las búsquedas de disfraces de Halloween, lo que apunta a una mayor actividad de los usuarios para encontrar opciones y preparar sus atuendos antes de las fiestas.
Las consultas también incluyen ideas para decorar espacios y realizar actividades relacionadas con la temporada, así como recomendaciones de películas de terror para disfrutar durante estos días.
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Por su parte, el interés digital por el Día de Muertos se concentra en elementos vinculados con las costumbres mexicanas. Según Google, las búsquedas incluyen papel picado, calaveritas, adornos, dibujos y leyendas relacionadas con esta celebración.

Los mexicanos suelen buscar inspiración de ambas celebraciones en Google. Imagen: Unsplash
Entre estos temas destaca el aumento de 100% en las búsquedas de dibujos de Día de Muertos, una opción para encontrar inspiración y elaborar decoraciones relacionadas con la fecha.
A diferencia de Halloween, cuyas consultas se orientan principalmente a la preparación de disfraces y fiestas, las búsquedas sobre Día de Muertos muestran un interés por los símbolos, las expresiones artísticas y los elementos que forman parte de esta tradición.
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