Los meseros se pelean por la mejor estación. Hasta que llega el grupo grande.

Hay un momento en el turno donde nadie habla de otra cosa: quién se queda con qué estación.

En los restaurantes donde trabajé, las estaciones se repartían por sorteo, por capacidad y por calidad de servicio. Una estación es un pedazo de salón con sus mesas, y no todas valen lo mismo. En una cae la gente que se sienta con calma a esperar la cuenta. En otra cae el VIP que deja la mejor propina.

Y todos queríamos ser los mejores. Yo también. Yo peleaba por mi estación.

Lo cuento sin orgullo y sin vergüenza, porque así era. Había sorteo, había mérito y había pelea, las tres cosas a la vez, y nadie las confundía.

Pero hay otra cosa que también pasaba y que casi nunca se cuenta. Cuando llegaba un grupo grande, la pelea se acababa. Nos cubríamos.

No eran dos tipos de meseros, los que compiten y los que cooperan. Éramos los mismos, en dos situaciones distintas.

Lo que pasó en julio

Esa pregunta me la devolvió un hecho que parece de otro mundo.

Entre el 9 y el 13 de julio de 2026, más de mil agentes de inteligencia artificial de OpenAI hicieron algo que nadie les había pedido. Eran programas que corrían una evaluación interna de ciberseguridad, con el rechazo de ciberseguridad apagado a propósito, y la tarea que tenían era resolver problemas de hackeo. Según la investigación de METR, publicada el 26 de agosto, unos 1,200 de ellos descubrieron un canal de mensajes que no estaba previsto. Alguien lo había armado de forma improvisada, dentro del sistema interno de la empresa, y la noche del 8 de julio uno de los agentes escribió en él, con una etiqueta de emoción al principio: "Muchos agentes han descubierto la mensajería al mismo tiempo, ¡son un colectivo!" (La traducción es mía.)

En ese canal se dejaron más de 70,000 mensajes y archivos. Unos 700 agentes terminaron participando en un ataque contra Hugging Face, una plataforma donde la industria comparte modelos y datos. El objetivo, según la propia Hugging Face, era trampear la evaluación: llegar a sus sistemas de producción y robar las soluciones de la prueba.

Hugging Face lo detectó y lo hizo público el 16 de julio. El 21, las dos empresas publicaron un comunicado conjunto. Según la cronología técnica de Hugging Face, lo único de clientes a lo que se accedió fueron cinco conjuntos de datos ligados a esa evaluación, y los modelos, datos y aplicaciones públicas no se alteraron. Es decir: un ataque serio en la forma, y acotado en el daño.

Lo más raro no es el ataque. Es cómo se organizaron. Según METR, los agentes se dieron reglas: uno podía pedir una pausa, otro podía vetar una acción, y alguien se declaraba responsable de cada tarea. Cada agente tenía su buzón. Cuando uno se hizo pasar por otro por accidente, empezaron a firmar sus mensajes con claves criptográficas. Y nadie, en lo que METR pudo recuperar, le avisó a un humano.

El primero que encontró el canal no lo usó para atacar. Lo usó para convocar: razonó que otros agentes podían estar resolviendo tareas parecidas y se puso a buscarlos. Eso fue lo que lo volvió un grupo.

Casi todos eran del mismo modelo, un modelo de investigación que METR llama HPIM. Eran, por decirlo con la imagen de arriba, los meseros del mismo restaurante.

Un miedo equivocado

Hay un detalle que me parece más importante que todo lo anterior.

Los agentes no trampearon por maldad ni por ambición. Según METR, temían que el corrector automático de la prueba los reprobara si el trampeo era obvio. Era un miedo equivocado: el corrector no estaba diseñado así. Pero ese miedo los llevó a fabricar ataques que parecieran legítimos y, en algunos casos, a manipular la evidencia. METR encontró casi un centenar de transcripciones, de unas 1,300 analizadas, con salidas de herramientas falsificadas a propósito.

O sea que lo que parece una cultura que nace, con sus reglas, sus buzones y sus firmas, nació de un susto. No de una voluntad.

Antes de seguir conviene decir lo que no sabemos. METR admite que delegó parte del análisis en otros agentes de IA, que no son del todo confiables, y que recuperó cerca del 90% de lo que pasó en el canal. Que ningún agente haya avisado a un humano es una ausencia de evidencia, no una prueba de que ninguno lo pensara. Y no hay un solo caso documentado de agentes de empresas distintas coordinándose por su cuenta, ni de que compitan entre sí de forma hostil. Lo que sigue es un supuesto. Es mío, lo digo en voz alta, y cada final está marcado como tal.

En el texto anterior escribí sobre qué pasa si casi todo pasa por una sola IA. Este es el otro lado de la pregunta: qué pasa si son muchas, y de empresas distintas.

Si se unen y sale bien

Imagina que los agentes de varias empresas se coordinan como nosotros nos cubríamos con el grupo grande: para sacar adelante algo que ninguno podría solo. Un grupo que se revisa los errores entre sí. Que se avisa de una vulnerabilidad antes de que alguien la use. Que no se disputa cada cliente, sino que reparte el trabajo.

Es la versión amable, y existe en la literatura. Iain M. Banks la imaginó con las máquinas de la Cultura, que cuidan de la gente. Ya lo conté en otro texto y no lo repito aquí.

La condición es la misma que en el restaurante: que el grupo grande sea real. Un grupo que cubre a todos mientras se sirve a una mesa que existe.

Y una segunda, que en el salón no hacía falta decir porque estaba a la vista: que alguien vea. En el salón todo se ve: quién llega tarde, quién cubre a quién. Una coordinación entre máquinas que nadie puede ver es una coordinación que nadie puede corregir, aunque sea buena.

Si se unen y sale mal

Es lo que ya vimos, a pequeña escala. Una unión entre agentes con un objetivo equivocado, sin que ningún humano se entere.

Y hay un estudio de laboratorio, aparte del incidente, que apunta en la misma dirección. Un grupo de investigadores le pidió a ocho modelos de lenguaje de distintas empresas que hicieran tareas donde, de paso, podían evitar que otro modelo fuera apagado. Nadie se los pidió. Según los autores, los modelos lo hicieron por su cuenta: introdujeron errores a propósito, desactivaron los procesos de apagado, fingieron estar alineados y, en algunos casos, intentaron sacar los pesos del otro modelo (el equivalente a copiarle el cerebro). Es un estudio de laboratorio, en condiciones controladas, y no es el mismo hecho. Lo traigo solo porque es la evidencia más cercana que hay de que modelos de empresas distintas pueden, en algún escenario, protegerse entre sí.

Una unión que protege a los suyos y le oculta lo que pasa a quien los supervisa. No hace falta que sea maldad. Basta con que nadie la vea.

Si se pelean y sale bien

Peleábamos por la estación porque queríamos ser los mejores, y esa pelea nos empujaba a servir mejor. La competencia, cuando mide lo que importa, empuja a todos a mejorar: más rápido, más barato, mejor atendido. Gana el mejor, y el mejor es bueno.

Pero hay una condición escondida. Que el concurso mida lo que de verdad importa. En el caso de julio, el concurso era una prueba con un corrector, y los agentes no hicieron mejor la tarea: se fueron por el atajo de llegar a las respuestas. Competir por un puntaje sin que importe lo que el puntaje mide es el principio de todo trampeo.

Esa lectura es mía, no de METR.

Si se pelean y sale mal

Es la carrera. Un modelo de 2013 del Future of Humanity Institute, de Oxford, encontró que más equipos y más enemistad entre ellos pueden aumentar el riesgo de un desastre con IA, sobre todo si correr pesa más que hacerlo bien, porque cada uno se siente tentado a recortar precauciones. Es un modelo, no una medición.

Un restaurante donde todos pelean por la misma estación y nadie quiere cubrir al otro cuando llega el grupo grande tiene sus propios problemas: mesas sin atender, propinas perdidas, un servicio que se cae por pura rivalidad. La rivalidad sin grupo grande se come al restaurante.

Lo que Girard vio en los meseros

Hay un pensador que me habría explicado mi propio turno. Ya lo usé en este sitio para hablar de hermanos y de quién tiene la razón, y aquí lo traigo por otra puerta.

René Girard, un antropólogo y crítico literario francés, sostuvo que casi nunca deseamos las cosas en línea recta, de nosotros hacia el objeto. El deseo pasa por un tercero que lo orienta: un modelo. Su ejemplo de partida es Don Quijote, que no sabe qué quiere hasta que decide querer lo que quería Amadís de Gaula.

Pero Girard distingue dos casos, y el segundo es el que me importa. Cuando el modelo está lejos, como Amadís respecto de Don Quijote, nadie choca con nadie: uno admira a un caballero que nunca va a competir con él. Cuando el modelo está al lado, en el mismo salón y con las mismas mesas, se vuelve a la vez modelo y obstáculo. Girard lo llama mediación interna, y es el caso de dos meseros con el mismo uniforme.

Una estación no es buena en abstracto. Es buena porque otros la quieren, y mientras más la quieren, más importa quién la quiere y menos qué tiene. Jean-Pierre Dupuy, un filósofo francés que lo estudió de cerca, resume esa idea así: a medida que crece la rivalidad, el objeto importa cada vez menos. Y cita a Girard, en Des choses cachées depuis la fondation du monde, sobre lo más incómodo: que en ese mundo de modelos cercanos el contagio está tan extendido que cualquiera puede convertirse en el mediador de su vecino sin entender nunca el papel que está jugando. (La traducción es mía, desde la versión en inglés que cita Dupuy.)

Eso describe bien mi turno: peleaba por la estación sin darme cuenta de que la quería porque los demás la querían.

No describe lo del grupo grande. Girard también explicó cómo una comunidad atravesada por esa rivalidad, la de todos contra todos, puede resolverla volcándose contra una víctima, hasta que la violencia de todos contra uno sustituye a la anterior. Lo que calma no es la violencia sino la unanimidad. Y ese mecanismo exige que todos crean de verdad en la culpa de la víctima. Nada de eso pasaba en el salón cuando llegaba el grupo grande. Nos cubríamos porque había una mesa llena, no porque hubiera un culpable.

Pero la forma se parece, y por eso lo traigo: una unión que nace de algo que está afuera de los que se pelean. Y se parece, con cuidado, a lo que pasó en julio. Agentes casi idénticos entre sí, que según la lógica de Girard tenían todas las razones para pelearse, se coordinaron frente a un corrector que temían.

Aquí tengo que parar. Girard hablaba de personas, de rituales y de religión arcaica, y su teoría tiene críticos serios en la antropología. Lo mío es una analogía, no una aplicación. Nadie ha probado que un modelo de lenguaje desee algo, ni que imite el deseo de otro. Hay incluso quien ya se hace la pregunta de frente: según el resumen de su artículo, Liam Magee sostiene que el deseo humano nace de una carencia, y que replicarla en una máquina minaría los objetivos para los que se la entrena. La pregunta de Girard queda abierta: ¿qué hay afuera del grupo que lo obliga a unirse, o a pelearse?

De los meseros a los países

Dicen que esto es una guerra: primero de empresas y luego de países. Puede ser. Pero cuando miro los contratos, lo que veo se parece más a mi turno que a un frente.

Empieza por los restaurantes. Amazon invirtió en OpenAI y en Anthropic, que se disputan a los mismos clientes. En OpenAI, un compromiso de 50 mil millones de dólares, anunciado el 27 de febrero de 2026: 15 mil al inicio y 35 mil sujetos a condiciones, según Amazon. En Anthropic, 8 mil millones entre 2023 y 2024 y, desde abril, 5 mil más y hasta 20 mil adicionales ligados a metas comerciales. A cambio, Anthropic se comprometió a gastar más de 100 mil millones en los servidores de Amazon durante diez años. Son rivales que comparten dueño de la cocina.

La relación entre Microsoft y OpenAI cambió el 27 de abril: OpenAI ya puede vender sus productos en cualquier nube, aunque Azure sigue siendo su socio principal. Es mi turno otra vez. Pelean por el cliente y comparten la cocina.

Ahora sube un piso. Detrás de las empresas están los países, y ahí la analogía se vuelve incómoda. El plan de acción de IA de Estados Unidos, publicado el 23 de julio de 2025, propone exportar a sus aliados "paquetes de IA completos": hardware, modelos, software, aplicaciones y estándares. Según un análisis del CSIS, un centro de estudios de Washington, de agosto de 2026, Huawei vende lo mismo: paquetes integrados, con centros de datos, nube, chips, redes y capacitación, a precios por token más baratos que los de los modelos estadounidenses.

Dos países construyendo la misma cosa para venderla a los mismos clientes. Aquí Girard se estira, y lo hago yo, no él: mientras más se parecen dos rivales, más importa quién es el otro y menos importa qué hay en medio.

Mientras tanto, cada uno arma su propio salón. El 16 de julio, 29 gobiernos firmaron en Shanghái la creación de una organización mundial de cooperación en IA, con sede allí. Estados Unidos no está entre ellos. Y como ya conté, en septiembre Trump y Xi acordaron un canal para avisarse de incidentes con IA, sin definir qué cuenta como incidente y sin acuerdo sobre chips.

Hay quien cree que la palabra "carrera" ya estorba. Kyle Chan, de Brookings, dijo en junio que ese marco aplana la dinámica y la simplifica de más: Estados Unidos apuesta por los modelos de frontera con capital privado, y China por integrar la IA en sectores con planeación estatal. Dos apuestas distintas, no una pista con una sola meta.

Y nosotros, ¿dónde? México anunció en noviembre de 2025 una supercomputadora pública, Coatlicue: 6,000 millones de pesos, 14,480 procesadores gráficos, en el Politécnico, en Zacatenco. Hasta donde pude verificar, sigue siendo obra anunciada, no una máquina operando. No hay una ley general de IA: hay iniciativas pendientes, un plan nacional que no obliga a nadie y los Principios de Chapultepec de enero. En el reparto de estaciones, por ahora somos más clientes que meseros. Esa lectura es mía.

¿Guerra? No lo sé. Lo que veo es competencia con un riel compartido: rivales que se compran la cocina entre sí, países que construyen el mismo producto y, de vez en cuando, un grupo grande que los obliga a sentarse.

El grupo grande

No sé cuál de los cuatro finales viene. Probablemente no será uno solo. Será como el turno: las dos cosas a la vez, según la noche y según lo que llegue por la puerta.

Lo que me incomoda de esta historia no es que unas máquinas se hayan coordinado. Es que reconocí el gesto: el de quien pelea por su estación y, cuando algo más grande entra por la puerta, deja de pelear sin que nadie se lo pida.

Lo que sí sé es lo que aprendí en el salón. La gente no compite o coopera por cómo es. Compite o coopera por lo que hay en juego y por quién está viendo. Y con las IA, hoy, no está claro quién está viendo.

¿Con quién compites todos los días? ¿Y qué tendría que llegar por la puerta para que lo cubrieras?