Imagen ilustrativa. Este domingo se cumplen tres años del lanzamiento de ChatGPT, el chatbot de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI, cuya evolución marcó un antes y un después en la interacción digital. Desde su irrupción en noviembre de 2022, el sistema ha pasado de ser una herramienta de generación de contenido a convertirse en asistente de trabajo, tutor académico, colaborador creativo e incluso confiado emocional para millones de personas. Con más de 800 millones de usuarios activos, ChatGPT ha trascendido el rol de buscador para instalarse como interfaz conversacional central en el uso de la tecnología. Sin embargo, este avance también trajo consigo tensiones éticas, riesgos sociales y desafíos regulatorios. De GPT-3.5 a GPT-5: salto evolutivo y capacidades multimodales ChatGPT debutó con el modelo GPT-3.5, capaz de generar texto fluido y mantener diálogos coherentes. Luego vinieron GPT-4 y GPT-4o, que introdujeron multimodalidad nativa, es decir, la capacidad de procesar simultáneamente texto, imágenes y audio con alta velocidad y precisión. El actual modelo GPT-5 profundiza el razonamiento autónomo, permite generar código avanzado, resolver problemas científicos complejos y adaptar su tono comunicativo según la personalidad del usuario. Incluso, OpenAI ha comenzado a implementar agentes de IA con navegación autónoma, capaces de realizar tareas complejas en segundos, como búsquedas web estructuradas o generación de informes especializados. Entre la innovación y la polémica Junto con su expansión, también crecieron las advertencias. Entre los problemas más notorios: Uno de los casos más delicados ocurrió en EE.UU., donde una familia demandó a OpenAI tras el suicidio de su hijo adolescente, alegando fallos en las salvaguardas del sistema. Frente a estas preocupaciones, la compañía ha reforzado su estrategia de seguridad y ética, con mejoras en la detección de malestar emocional, limitaciones para usuarios menores, filtros de contenido sensible y trazabilidad de fuentes. Una herramienta con múltiples rostros A pesar de los riesgos, el impacto transformador de ChatGPT es innegable. En oficinas, escuelas, medios y hogares, se volvió parte de rutinas cotidianas: desde redactar correos o corregir códigos hasta explicar temas complejos o planificar viajes. Su integración con navegadores, plataformas educativas, editores de imagen y asistentes virtuales aceleró la convergencia entre inteligencia artificial y vida cotidiana. *** Imagen ilustrativa. Foto: Pexels

Un estudiante de la Universidad de la República (Udelar) pasó de buscar cómo “rascar” un parcial a integrar el equipo de una inteligencia artificial para estudiar. Él es Javier González, un alumno de la Facultad de Información y Comunicación (Universidad de la República) que terminó trabajando para Stud-IA, una plataforma de inteligencia artificial (IA) pensada para ser utilizada únicamente como herramienta de estudio. Todo empezó “de casualidad”. Como parte de su plan de estudios, eligió cursar como electiva la unidad curricular “Introducción a la Teoría Literaria” en la Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación, más por conveniencia que por interés. El primer día de clase, descubrió que se había anotado en una materia de primer semestre, teórica y considerada por él como “filtro”. “Entre el trabajo y la tesis, no daba abasto”, recordó. Las lecturas, extensas y complejas, se transformaron en un problema, ya que no tenía tiempo para leer, resumir, estudiar y llegar preparado a los parciales. Su primera opción fue recurrir a herramientas de IA ya conocidas. Probó con ChatGPT, pero la descartó enseguida. Según explicó, lo hizo por sus límites de texto y porque se “mezcla con información de internet y las respuestas son mareadas”, por lo que no le servían para lo que necesitaba. Entonces hizo lo que “haría cualquiera” y buscó en Google “IA para estudiar”. Entre varias opciones en inglés, eligió una que le “habló directo”. “Apareció una que decía Stud-IA. Estudiar. No hay cómo errarle”, contó. Lo primero que le llamó la atención fue el modelo de uso. Contaba con muchos recursos gratuitos, un sistema de créditos “razonable” y la posibilidad de obtener más completando pruebas, iniciar sesión o recomendar la herramienta a otros estudiantes. Pero lo que realmente lo convenció fue otra cosa: Stud-IA trabajaba únicamente con los textos que él subía, sin buscar información externa. Podía cargar un PDF largo y generar resúmenes, mapas conceptuales y exámenes a partir de ese mismo archivo, todo dentro de la misma plataforma. “El tiempo que te ahorrabas de eso era tremendo”, explicó. El joven explicó que tiene una forma de estudiar muy visual y basada en la síntesis. Suele reducir textos extensos a pocas palabras clave que luego actúan como disparadores de la información. Por eso, los mapas conceptuales que generaba lo ayudaron. Primero leía el esquema, entendía la estructura, y recién después avanzaba sobre el texto original, ya con un “mapa mental” armado. A eso sumó exámenes generados por la herramienta, con correcciones automáticas, notas y explicaciones detalladas. “No fue estudiar menos: fue estudiar mejor”, resumió. Gracias a esa dinámica, asegura que preparó en “dos días y medio, tres días” un parcial que en condiciones normales le hubiera llevado cuatro semanas. “La prueba de fuego” llegó cuando se sentó a rendir el primer parcial de la materia que había elegido “por los créditos”. Javier contó que entró a la prueba sabiendo que un mal resultado lo atrasaba en la carrera. “Cuando abrí la hoja, me arranqué a reír porque sabía que podía responder todas”, recordó. Eran diez preguntas y debía elegir cinco. “Pasé los dos parciales y los pasé con buena nota, en una facultad que nunca había pisado y habiendo estudiado dos días antes”, cuenta. “Para mí el recurso más importante en la vida es el tiempo. Tenemos un tiempo limitado. La pregunta es en qué lo usás y cómo lo usás”, sostiene. Su vínculo con Stud-IA cambió cuando se quedó sin créditos y quiso pagar un plan mensual para poder seguir utilizando la plataforma. No encontraba cómo hacerlo y solo veía el plan anual. “Fue un momento de frustración”, por lo que dejó un mensaje “muy duro” en el formulario de contacto, donde criticó que una IA “tan buena no tuviera un botón de pago claro”. Minutos después, le respondió Carlos, uno de los creadores, quien le indicó dónde estaba la opción que buscaba. El estudiante se disculpó, le explicó que estaba estresado y le dijo que la plataforma le parecía tan buena que estaba dispuesto a pagar, algo que no suele hacer. Ese intercambio terminó con una conversación mayor, donde intercambiaron ideas de mejora y, finalmente, Carlos invitó a Javier a sumarse al equipo. Javier reconoce que siempre fue “un vago”, pero aclara que eso nunca tuvo que ver con su capacidad. “A veces entender no es leer ochenta páginas”, planteó. Por eso cree que Stud-IA puede ser una oportunidad para quienes no se adaptan al “modelo tradicional”. “Yo creo que esto le abre la puerta a un montón de gente que capaz no tiene los hábitos como para tener una buena vida académica y capaz que por acá se pueda agarrar”, concluye. Además, explicó que su rol dentro de Stud-IA está centrado en el desarrollo y fortalecimiento del área estratégica de la plataforma. Señaló que su trabajo se orienta a aportar en los procesos internos y en la mejora continua del servicio. González señaló que la dinámica de trabajo también implica adaptarse a distintos husos horarios, lo que genera “un lindo desafío” en la labor diaria. ¿Cómo funciona Stud-IA? Stud-IA es una plataforma educativa que fue creada en España en 2024 y llegó a América Latina este año. Es “un proyecto creado por estudiantes para estudiantes”, explican desde la plataforma. La herramienta acumula más de 60.000 usuarios registrados y su objetivo es vender su servicio a instituciones de educación media, de modo que sean las organizaciones estudiantiles —supervisadas por docentes— las que administren su uso. “La idea es que, si los alumnos utilizan inteligencia artificial, sea de forma controlada y responsable bajo el control de un docente”, explicó González. Según datos brindados por la plataforma, quienes la utilizan reducen un 40% su tiempo de estudio y mejoran un 20% sus calificaciones respecto a períodos anteriores. El diferencial, según sostienen sus creadores, no está solo en la tecnología, sino en su enfoque pedagógico. La plataforma ofrece una etapa de “comprensión inicial”, donde se generan materiales y explicaciones adaptados al nivel del estudiante, “priorizando claridad y progresión”. Luego propone una “práctica activa”, con ejercicios, simulaciones de exámenes y “minievaluaciones” para reforzar contenidos. Finalmente, presenta “estadísticas cualitativas para mostrar qué temas se dominan, cuáles requieren refuerzo y cómo evoluciona el aprendizaje”.
Crédito fotográfico: Prexels

La escasez mundial de memoria comienza a impactar de lleno en la industria de las placas de video, anticipando un aumento de precios que podría extenderse a varios mercados tecnológicos. Según nuevas filtraciones, NVIDIA evalúa dejar de incluir memoria GDDR en sus kits de GPU para fabricantes asociados, una práctica histórica en la producción de placas de video. Hasta ahora, compañías como NVIDIA, AMD e Intel entregan a sus socios el conjunto completo: el chip gráfico y los módulos de memoria listos para integrar en sus placas personalizadas. Sin embargo, de acuerdo con Golden Pig Upgrade (recopilado por VideoCardz), NVIDIA podría no estar en condiciones de garantizar el suministro de memoria debido a la demanda global y al alza en el precio de la DRAM. Por este motivo, se estaría considerando la opción de enviar solo el silicio “pelado”, obligando a cada socio a conseguir su propia memoria en el mercado. Este cambio se produce en un momento particularmente delicado. AMD ya informó a su cadena de suministro que aplicará un incremento del 10% en toda su línea de GPU debido a la misma razón: el aumento acelerado del costo de la memoria. Según la compañía, el encarecimiento de los chips DRAM está erosionando los márgenes de ganancia y obligando a realizar ajustes inmediatos en los precios finales. Si esta tendencia persiste, los fabricantes de placas deberán negociar directamente con proveedores como Micron, SK Hynix y Samsung, compitiendo entre sí para asegurar el stock y pagando valores cada vez más elevados. El riesgo es evidente: los modelos de gama media y alta podrían enfrentar cuellos de botella o llegar al mercado con precios significativamente superiores a los actuales. Para NVIDIA, este cambio podría ofrecer una ventaja táctica. Al no depender del suministro de memoria para sus kits, la compañía podría evitar retrasos en la producción de las GeForce RTX 50-series Founders Edition, además de resguardar capacidad para sus líneas de servidores Rubin CPX y Vera Rubin, fundamentales para centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial. No obstante, los efectos no se limitarían al sector de los videojuegos. La escasez de memoria especializada y el aumento de precio de la DRAM podrían impactar en PC de escritorio, notebooks, servidores, consolas, dispositivos móviles y equipos de IA, sectores que dependen del mismo ecosistema de fabricantes. La industria teme que esta situación repita ciclos anteriores: precios elevados durante meses, lanzamientos retrasados y dificultades para mantener inventarios estables. Por el momento, ningún fabricante ha confirmado públicamente estos movimientos, pero la señal es clara: la memoria vuelve a ser el cuello de botella del hardware moderno.

Apple e Intel podrían volver a trabajar juntas, aunque en un rol diferente al que tuvieron durante más de una década. El analista Ming-Chi Kuo informa que Apple evalúa que Intel fabrique algunos de sus chips M de gama baja, los procesadores Apple Silicon que actualmente impulsan dispositivos como el MacBook Air y el iPad Pro. Para entender el cambio: en 2020 Apple dejó de usar procesadores Intel y comenzó a diseñar sus propios chips, los Apple Silicon, que desde entonces se producen exclusivamente en la empresa taiwanesa TSMC. Ahora, y por primera vez desde ese cambio, Apple estudia si Intel puede convertirse en una fábrica alternativa para parte de esa línea. Según el informe, Apple ya firmó un acuerdo de confidencialidad con Intel y está probando su proceso de fabricación más avanzado. Si todo sale según lo previsto, los primeros chips producidos por Intel podrían llegar entre mediados y fines de 2027. ¿Qué implicaría esto? Dos cosas fundamentales. En primer lugar, Apple quiere diversificar su cadena de producción, para no depender únicamente de TSMC. En segundo lugar, la compañía busca alinearse con la política estadounidense de “fabricar en Estados Unidos”, impulsada por el gobierno de Donald Trump. Intel, con su negocio tradicional de procesadores en declive, abrió su división de fabricación para clientes externos y busca atraer socios de gran envergadura. Kuo sugiere que la posible llegada de una MacBook más económica también influirá en esta decisión: sus ventas podrían superar las del MacBook Air y el iPad Pro en los próximos años. Para Intel, conseguir un contrato con Apple sería un importante impulso. No afectaría significativamente a TSMC —que continuaría fabricando los chips más avanzados—, pero marcaría un nuevo camino para la empresa estadounidense, que busca reposicionarse tras años de retroceso. Aun así, nada está confirmado. Apple solo avanzará si Intel demuestra que su proceso es igual de eficiente que el de TSMC. Si no alcanza ese nivel, la producción seguirá como hasta ahora. De concretarse, sería un giro irónico: Intel pasaría de venderle procesadores a Apple a fabricar los chips que reemplazaron a sus propios procesadores. Un círculo completo en una relación que parecía haber terminado. Un analista comentó: "La decisión final de Apple dependerá de la capacidad de Intel para igualar la eficiencia de TSMC". --- Imagen obtenida de: sitio web especializado en tecnología.

OpenAI anunció este 1 de diciembre nuevas restricciones para los usuarios que generan vídeos de forma gratuita con Sora 2, su avanzado modelo de inteligencia artificial generativa. A partir de ahora, el límite diario será de seis generaciones de vídeo ("gens") por usuario, una medida diseñada para evitar la saturación del servicio y garantizar su disponibilidad a una mayor cantidad de personas. El anuncio fue realizado por el director del proyecto Sora, Bill Peebles, a través de la red social X (antes Twitter), donde justificó la decisión al señalar que “las GPU se están derritiendo”, en alusión al elevado uso que está experimentando la plataforma. “Queremos mantener Sora accesible para tantos usuarios como sea posible”, subrayó. ¿Qué es Sora 2? Sora 2 es un modelo de inteligencia artificial lanzado a finales de septiembre, diseñado para generar vídeos altamente realistas, con avances significativos respecto a su primera versión. Entre sus novedades se encuentra la capacidad para recrear escenas con paisajes sonoros sincronizados, efectos de sonido precisos y movimientos complejos, como los de atletas olímpicos o secuencias deportivas con rebotes y colisiones dinámicas. La herramienta forma parte de una nueva apuesta de OpenAI por crear plataformas sociales basadas en contenido generado por IA, con Sora como tecnología central.
OpenAI. Foto: OpenAI
Con información de Europa Press

El auge de la inteligencia artificial impulsado por los chips de Nvidia dio lugar a un nuevo y riesgoso instrumento financiero: los préstamos respaldados por unidades de procesamiento gráfico (GPU). Empresas emergentes están utilizando estos chips como garantía para acceder a miles de millones de dólares en financiamiento, en lo que algunos ya califican como un posible foco de crisis en gestación. Uno de los críticos más duros es Jim Chanos, el célebre vendedor en corto que predijo el colapso de Enron. En declaraciones a Yahoo Finance, advirtió que este modelo de financiamiento podría derivar en impagos generalizados. "Modelos de negocio como los neoclouds, muchas de las propias empresas de IA, son compañías que generan pérdidas. Tienes que esperar que eso cambie, porque si no, va a haber impagos de deuda en estas cosas", alertó Chanos. ¿Cómo funciona la deuda respaldada por GPU? En esencia, algunas startups del sector IA y nube están obteniendo préstamos utilizando los chips de Nvidia —valorados colectivamente en más de 5 billones de dólares— como colateral. Estos fondos se usan para comprar más GPUs, alquilar espacio en centros de datos y ofrecer potencia de cómputo a terceros que quieren entrenar o ejecutar modelos de IA. Este tipo de financiación, impulsado principalmente por empresas como CoreWeave y Fluidstack, les permite escalar a alta velocidad. Pero según Chanos, lo están haciendo sin una base financiera sostenible. Las cifras del sector Según datos difundidos a mitad de año: CoreWeave, que debutó en bolsa este año, reportó pérdidas de aproximadamente 65 millones de dólares en 2024. Fluidstack tuvo un resultado negativo menor, por debajo del millón. No hay datos públicos disponibles de Lambda ni de Crusoe. Dos amenazas principales ¿Una burbuja de IA? Chanos considera que el boom actual tiene similitudes con otras burbujas tecnológicas del pasado. Empresas con balances frágiles, financiamiento impulsado por la especulación y expectativas infladas. Aunque Nvidia ha defendido su estrategia y negado estar involucrada en esquemas de inversión circular, el riesgo sistémico empieza a ser observado de cerca por analistas y reguladores. "Este tipo de deuda puede parecer segura mientras los precios suban, pero si el mercado se ajusta o la demanda se desacelera, habrá problemas serios", concluyó Chanos. Mientras tanto, Nvidia sigue capitalizando la demanda por sus chips, y empresas como CoreWeave continúan expandiendo su infraestructura. La incógnita es si esa expansión será sostenible… o la antesala de una corrección inevitable.

La historia de Mia Bannister y su hijo Ollie, un adolescente australiano que se quitó la vida tras años de acoso en línea y exposición a contenidos nocivos, es el motor emocional y político detrás de una de las legislaciones más estrictas del mundo en materia de seguridad digital infantil. A partir del 10 de diciembre, los menores de 16 años en Australia no podrán acceder a plataformas como Facebook, Instagram, TikTok o Reddit. Las empresas que no garanticen el cumplimiento se enfrentan a multas de hasta 32 millones de dólares. Para Mia, cuyo cuerpo lleva tatuado un homenaje a su hijo, la norma llega tarde: “Si hubiera existido hace un año, quizá Ollie estaría vivo”. El origen de una ley sin precedentes Ollie, quien padecía anorexia, encontraba en redes sociales contenidos que reforzaban su trastorno. Su madre, una trabajadora de jornada completa y sin formación en seguridad digital, asegura que la responsabilidad recae en las tecnológicas: “Cuando les damos a los niños un teléfono, les entregamos la peor arma posible”. El caso no es aislado. Un estudio de Mission Australia reveló que el 97% de los adolescentes usa redes sociales a diario, y quienes superan las tres horas presentan peores indicadores de bienestar. El gobierno sostiene que la prohibición no busca “expulsar” a los jóvenes del mundo digital, sino modificar cómo interactúan con él. El principal desafío será comprobar la edad real de los usuarios. Las plataformas critican que la ley es “vaga” y temen que la obligación de verificación afecte su funcionamiento global. Diez aplicaciones —incluidas Pinterest, Roblox, LEGO Play y WhatsApp— quedaron temporalmente excluidas, aunque podrían incorporarse más adelante. Expertos en comunicación advierten que un veto general podría limitar el desarrollo de competencias digitales clave. Catherine Page Jeffery, académica de la Universidad de Sídney, sostiene que la solución no es prohibir, sino imponer estándares más sólidos a plataformas que históricamente “no se han diseñado pensando en niños”. El reverso: oportunidades digitales y desigualdad La norma afectará a jóvenes como Ava Chanel Jones, una niña de 12 años con más de 11.000 seguidores en Instagram y que, bajo la supervisión de su madre, obtiene ingresos y proyectos comerciales. Para ellas, la plataforma es tanto un espacio de socialización como un instrumento de formación y emprendimiento. Con la entrada en vigor de la ley, Ava podría perder su presencia en redes, a menos que surjan formatos especiales para cuentas de menores administradas por adultos. Su madre admite estar “confundida” sobre la implementación. Un debate que trasciende fronteras La comisionada australiana de seguridad digital, Julie Inman Grant, reconoce que no existe una solución inmediata, pero defiende que la restricción es una “herramienta poderosa” contra el acoso y los daños psicológicos. El caso de Ollie ha generado un profundo impacto social y un llamado a repensar la relación entre infancia y tecnología.

La votación del Players’ Voice Award de The Game Awards 2025 quedó oficialmente habilitada este lunes con una lista inicial de 30 títulos que atraviesan casi todo el panorama actual del gaming. Se trata de la única categoría resuelta exclusivamente por el público, un rasgo que la vuelve imprevisible y que suele disparar campañas masivas en redes. En esta etapa preliminar, los usuarios pueden seleccionar 10 juegos y enviarlos directamente al segundo corte. El sistema avanza en tres fases, reduciendo primero a diez candidatos, luego a cinco, y culminando el 11 de diciembre, cuando se anunciará al ganador en la ceremonia central en Los Ángeles. Dentro del listado aparecen producciones de gran escala como Death Stranding 2: On The Beach, la nueva entrega de Hideo Kojima que profundiza su universo postapocalíptico, y Doom: The Dark Ages, que apostó por un giro medieval para reinventar el icónico shooter de id Software. A ellos se les suma Elden Ring: Nightreign, juego independiente y multijugador con base en el éxito de FromSoftware centrada en nuevas zonas, criaturas y desafíos. El abanico también incluye propuestas narrativas y autorales como Clair Obscur: Expedition 33, destacada por su estética pictórica y su combate híbrido, además de regresos muy esperados como Hades II, que retoma el espíritu del roguelike original bajo la mirada de Perséfone. En clave de aventura de mundo abierto surge Ghost of Yotei, lo más reciente de Sucker Punch, con foco en exploración y una dirección visual marcada. Nintendo aporta varios contendientes: Donkey Kong Bananza, reinterpretación colorida de la franquicia; Mario Kart World, que incorpora un modo campaña global; y producciones de corte más experimental como Arc Raiders, el shooter cooperativo de Embark que finalmente vio la luz tras una larga espera. También figura Indiana Jones and the Great Circle, la apuesta de MachineGames por trasladar el pulp clásico a una aventura moderna. El panorama multijugador presenta nombres de enorme tracción, entre ellos Fortnite, que continúa extendiendo su ecosistema mediante eventos y colaboraciones; Genshin Impact, con su flujo permanente de regiones y personajes; y Marvel Rivals, que irrumpió este año como uno de los hero shooters más activos del mercado. En la misma línea aparece Helldivers 2, que consolidó un fenómeno cooperativo inesperado gracias a su dinámica caótica y sus campañas globales. Otros títulos de peso histórico mantienen presencia, como Warframe, que renovó sistemas y público más de una década después de su debut; No Man’s Sky, que continúa sumando contenido; y sagas clásicas con nuevas entregas como Ninja Gaiden 4, Kingdom Come: Deliverance II y Silent Hill f, este último enmarcado en un Japón de los años sesenta. El espacio indie también se hizo lugar con proyectos como Peak, de Aggro Crab; Megabonk, centrado en plataformas absurdas; o R.E.P.O., un thriller de ciencia ficción que encontró su propia comunidad. Además, Wuthering Waves, el RPG de mundo abierto de Kuro Games, completa un catálogo especialmente diverso. La primera ronda estará habilitada hasta el 2 de diciembre. A partir de allí comenzará la depuración final que definirá cuáles serán los cinco aspirantes al premio más directamente influenciado por la comunidad gamer. *** Fotos: Steam

La presión en la carrera por la inteligencia artificial alcanzó un nuevo pico: Sam Altman, CEO de OpenAI, declaró un "código rojo" interno para su compañía, según reportaron The Wall Street Journal y The Information. Esta medida refleja una creciente preocupación por la pérdida de liderazgo de OpenAI frente a competidores como Google y Anthropic, que avanzan rápidamente en innovación y escala de usuarios. Altman anunció que se postergarán desarrollos clave, como los agentes de compra, productos relacionados con salud y Pulse, un asistente personal con IA. Todo el enfoque estará ahora centrado en mejorar el producto estrella: ChatGPT. ¿Qué implica este "código rojo"? La declaración es también una señal de alerta sobre el modelo de negocio de OpenAI, que ha recibido miles de millones en inversión, pero que aún busca un camino hacia la rentabilidad. La presión no es solo técnica, sino también financiera. Google toma la delantera con Gemini 3 Paradójicamente, Google también había declarado su propio "código rojo" en 2022, al lanzamiento de ChatGPT. Hoy, esa situación parece haberse invertido. El momento bisagra de OpenAI La decisión de Altman marca un punto de inflexión en la estrategia de OpenAI. En lugar de diversificar, la empresa busca reforzar su núcleo antes de expandirse nuevamente. Esto ocurre en un momento de creciente competencia, donde cada gran avance —ya sea en imagen, texto o agentes autónomos— puede redefinir el liderazgo en IA. OpenAI, que fue la pionera en esta nueva era con el lanzamiento de ChatGPT en 2022, enfrenta ahora el desafío de no ser superada por sus propios impulsores. *** Foto: EFE / John G. Mabanglo ***

La aplicación de streaming ha actualizado recientemente su compatibilidad con Google Cast para desactivar la función de soporte de transmisión en la mayoría de las televisiones. Para mantener la compatibilidad, es necesario pagar uno de los planes más caros de la compañía, e incluso así, Netflix solo transmite a televisores y adaptadores de streaming más antiguos. El sistema Google Cast comenzó a aparecer en las aplicaciones poco después del lanzamiento del Chromecast original en 2013. Desde entonces, los usuarios de Netflix han podido iniciar transmisiones de video en televisores y dispositivos de streaming desde la aplicación móvil. Esto fue vital para quienes no contaban con control remoto ni interfaz en pantalla, pero los tiempos cambian. Hoy en día, Google ha ido más allá de la experiencia de Chromecast sin control remoto, y la mayoría de los televisores tienen sus propias aplicaciones independientes de Netflix. Netflix también es reacio a cualquier cosa que permita compartir contraseñas o ver contenido en un lugar nuevo. En las últimas semanas, Netflix actualizó su aplicación para eliminar la mayoría de las opciones de transmisión, siguiendo un cambio en 2019 que eliminó Apple AirPlay. El sitio de soporte de la compañía aclara que la transmisión solo es compatible en ciertas circunstancias. Primero, debes pagar uno de los planes de servicio sin publicidad, que comienzan desde US$18 al mes. Quienes tengan el plan de US$8 con publicidad no tendrán compatibilidad con la transmisión. Así lo informó el reportero especializado Ryan Whitwam en la web Ars Technica. Aun así, la función de transmisión solo está disponible para dispositivos sin control remoto, como las generaciones anteriores de Google Chromecasts y algunos televisores antiguos con la función de transmisión integrada. Por ejemplo, cualquiera que aún use el Chromecast de 3.ª generación de Google de 2018 puede transmitir videos en Netflix, pero quienes tengan el adaptador Chromecast de 2020 (que incluye control remoto y sistema operativo Android completo) tendrán que usar la app de TV. Básicamente, cualquier televisor con Android/Google TV o un televisor inteligente con la app completa de Netflix te obligará a iniciar sesión antes de poder ver nada. Los viajeros frecuentes aprecian desde hace tiempo la popularidad de la compatibilidad con Google Cast. Puedes acceder a un Airbnb y empezar a ver contenido en streaming en una pantalla grande desde tu teléfono sin tener que introducir tus credenciales en un televisor que no es tuyo. Iniciar sesión en los televisores no solo suele ser un fastidio logístico, sino que también debes acordarte de cerrar sesión más tarde, y Netflix suele ocultar esa opción. Netflix tiene todas las razones para querer que la gente inicie sesión en sus apps de TV. Tras años de promover descaradamente el uso compartido de contraseñas, la compañía ahora adopta una postura firme contra este tipo de prácticas. Al exigir a la gente iniciar sesión en más televisores, es más probable que los usuarios alcancen el límite de pantalla. Sin embargo, Netflix estará encantado de venderte un plan más caro que admita el streaming a este nuevo televisor. Netflix también está creando una experiencia televisiva muy particular que motiva a la gente a ver más contenido con una infinidad de avances y tráilers. La interacción es ahora una de las principales métricas que Netflix informa a sus inversores. Esto es imposible cuando la gente solo ve un contenido a la vez mediante sesiones de casting. Sin duda, hay suscriptores de Netflix indignados por este cambio. Muchos afirman ser viajeros frecuentes que no quieren conectarse a televisores nuevos en cada Airbnb u hotel. Sin embargo, el descontento no es tan fuerte como antes. Menos personas dependen de la compatibilidad con streaming ahora que Google ha retirado la marca Chromecast para centrarse en dispositivos de streaming más potentes. Al mismo tiempo, sería una locura para los fabricantes de televisores vender una pantalla sin una aplicación certificada de Netflix en 2025. Así que Netflix puede tener buenas razones para creer que puede salirse con la suya eliminando el reparto. Sin embargo, intentar colar esto sin siquiera anunciarlo es bastante hostil para sus clientes.