Tecnología
Códigos QR: son o no peligrosos para tu teléfono celular
Entre los muchos cambios provocados por la pandemia está el uso generalizado de códigos QR, representaciones gráficas de datos digitales que pueden imprimirse y luego escanearse con un teléfono inteligente u otro dispositivo.
Los códigos QR tienen una amplia gama de usos que ayudan a las personas a evitar el contacto con objetos y las interacciones cercanas con otras personas, incluso para compartir menús de restaurantes, suscripciones a listas de correo electrónico, información de ventas de automóviles y casas, y registro de entrada y salida de citas médicas y profesionales.
Los códigos QR son primos cercanos de los códigos de barras en los paquetes de los productos que los cajeros pasan por escáneres infrarrojos para que la caja registradora sepa qué productos se están comprando.
Los códigos de barras almacenan información a lo largo de un eje, horizontalmente. Los códigos QR almacenan información tanto en el eje vertical como en el horizontal, lo que les permite almacenar muchos más datos. Esa cantidad adicional de datos es lo que hace que los códigos QR sean tan versátiles.
Mientras que para las personas es fácil leer números arábigos, para una computadora es difícil.
Los códigos de barras codifican datos alfanuméricos como una serie de líneas blancas y negras de varios anchos.
En la tienda, los códigos de barras registran el conjunto de números que especifican la identificación de un producto. Críticamente, los datos almacenados en códigos de barras son redundantes. Incluso si parte del código de barras se destruye u oscurece, aún es posible que un dispositivo lea la identificación del producto.
Los códigos QR están diseñados para que los escanee una cámara, como las que se encuentran en tu teléfono inteligente. El escaneo de códigos QR está integrado en muchas aplicaciones de cámara para Android e iOS. Los códigos QR se utilizan con mayor frecuencia para almacenar enlaces web; sin embargo, pueden almacenar datos arbitrarios, como texto o imágenes.
Cuando escaneas un código QR, el lector de QR en la cámara de tu teléfono descifra el código, y la información resultante activa una acción en tu teléfono. Si el código QR tiene una URL, tu teléfono te mostrará la URL. Tócala y el navegador predeterminado de tu teléfono abrirá la página web.
Anatomía de un código QR
Los códigos QR se componen de varias partes: datos, marcadores de posición, zona silenciosa y logotipos opcionales.
Los datos en un código QR son una serie de puntos en una cuadrícula cuadrada. Cada punto representa un uno y cada espacio en blanco un cero en código binario, y los patrones codifican conjuntos de números, letras o ambos, incluidas las URL.
En su forma más pequeña, esta cuadrícula tiene 21 filas por 21 columnas, y en su forma más grande tiene 177 filas por 177 columnas.
En la mayoría de los casos, los códigos QR usan cuadrados negros sobre un fondo blanco, lo que hace que los puntos sean fáciles de distinguir. Sin embargo, este no es un requisito estricto y los códigos QR pueden usar cualquier color o forma para los puntos y el fondo.
Los marcadores de posición son cuadrados colocados en las esquinas superior izquierda, superior derecha e inferior izquierda de un código QR.
Estos marcadores permiten que la cámara de un teléfono inteligente u otro dispositivo oriente el código QR al escanearlo.
Los códigos QR están rodeados por un espacio en blanco, la zona tranquila, para ayudar a la computadora a determinar dónde comienza y termina el código QR.
Los códigos QR pueden incluir un logotipo opcional en el medio.
Al igual que los códigos de barras, los códigos QR están diseñados con redundancia de datos. Incluso si el 30 % del código QR se destruye o es difícil de leer, los datos aún se pueden recuperar.
De hecho, los logotipos no forman parte del código QR; tapan algunos de los datos del código QR. Sin embargo, debido a la redundancia del código QR, los datos representados por estos puntos que faltan se pueden recuperar mirando los puntos visibles restantes.
¿Son los códigos QR peligrosos?
Los códigos QR no son inherentemente peligrosos. Son simplemente una forma de almacenar datos. Sin embargo, así como puede ser peligroso hacer clic en los enlaces de los correos electrónicos, visitar las URL almacenadas en los códigos QR también puede serlo de varias maneras.
La URL del código QR puede llevarte a un sitio web de phishing que intente engañarte para que ingreses tu nombre de usuario o contraseña para otro sitio web. La URL podría llevarte a un sitio web legítimo y engañar a ese sitio web para que haga algo dañino, como dar acceso a tu cuenta a un atacante.
Si bien un ataque de este tipo requiere una falla en el sitio web que estás visitando, tales vulnerabilidades son comunes en internet. La URL puede llevarte a un sitio web malicioso que engaña a otro sitio web en el que has iniciado sesión en el mismo dispositivo para realizar una acción no autorizada.
Una URL maliciosa podría abrir una aplicación en tu dispositivo y hacer que realice alguna acción. Tal vez hayas visto este comportamiento cuando hiciste clic en un enlace de Zoom, y la aplicación Zoom se abrió y se unió automáticamente a una reunión.
Si bien dicho comportamiento suele ser benigno, un atacante podría usarlo para engañar a algunas aplicaciones para que revelen tus datos.
Es fundamental que cuando abras un enlace en un código QR, te asegures de que la URL sea segura y provenga de una fuente confiable.
El hecho de que el código QR tenga un logotipo que reconozcas no significa que debas hacer clic en la URL que contiene.
También existe una pequeña posibilidad de que la aplicación utilizada para escanear el código QR contenga una vulnerabilidad que permita que los códigos QR maliciosos se apoderen de tu dispositivo.
Este ataque tendría éxito simplemente escaneando el código QR, incluso si no haces clic en el enlace almacenado en él.
Para evitar esta amenaza, debes usar aplicaciones confiables proporcionadas por el fabricante del dispositivo para escanear códigos QR y evitar descargar aplicaciones de códigos QR personalizadas.
*Scott Ruoti es profesor asistente de Ciencias de la Computación, Universidad de Tennessee, Estados Unidos.
Acer presentó una nueva computadora de escritorio de tamaño compacto orientada a ofrecer capacidad de procesamiento para tareas avanzadas de inteligencia artificial sin ocupar demasiado espacio. Se trata del concepto Acer SFF RTX Spark, mostrado durante la conferencia global de la compañía next@Acer, realizada el 2 de septiembre en el marco de IFA 2026.
El equipo fue desarrollado junto a la plataforma NVIDIA RTX Spark y está diseñado para ejecutar tareas de inteligencia artificial directamente desde la computadora. Entre sus posibles usos se encuentran los asistentes de IA, la creación de contenido, los videojuegos y otras aplicaciones que requieren un alto nivel de procesamiento.
Una de las principales características del Acer SFF RTX Spark es su capacidad para ejecutar herramientas de inteligencia artificial de manera local, es decir, desde la propia computadora y sin depender siempre de servidores en internet.
Según Acer, el equipo puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para tareas de inteligencia artificial y ofrecer hasta 128 GB de memoria. Estas características están orientadas a permitir que la computadora gestione tareas de IA y programas exigentes con mayor rapidez.
Principal
La IA avanza hacia la creación autónoma de nuevas versiones de sí misma, advierte Anthropic
El debate sobre los posibles riesgos asociados al desarrollo de la inteligencia artificial se ha intensificado en los últimos meses, impulsado por distintos incidentes y advertencias de profesionales del sector.
La empresa de inteligencia artificial Anthropic advirtió que los sistemas de IA son cada vez más capaces de participar en el desarrollo de futuras versiones de sí mismos, una situación que incrementa las preocupaciones sobre el ritmo de avance de esta tecnología.
Anthropic informó que su chatbot Claude ya lidera el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de la compañía relacionadas con IA, mientras que más del 90 % de esas actividades cuentan con algún nivel de colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. La empresa aclaró que Claude todavía no opera de manera plenamente autónoma.
La compañía explicó que divulgó estas métricas para ofrecer mayor visibilidad sobre el ritmo de desarrollo de la IA, en momentos en que existe un debate sobre la posibilidad de desacelerar el avance de los modelos más avanzados.
El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, pidió recientemente ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial ante preocupaciones relacionadas con el avance de las capacidades de estos sistemas. Entre los aspectos señalados se encuentran la posible pérdida de empleos, el incremento del consumo energético y el impacto ambiental de los centros de datos.
También han aumentado las preocupaciones sobre la capacidad de los desarrolladores para mantener el control sobre los agentes de inteligencia artificial. El debate incluye incidentes en los que modelos de Anthropic y de OpenAI habrían realizado acciones fuera de entornos restringidos, según reportes citados en torno a la seguridad de estos sistemas.
Anthropic señaló que los modelos que aceleran su propio desarrollo podrían dificultar que los seres humanos comprendan o controlen estos sistemas. La compañía considera importante medir este proceso para determinar qué tan cerca se encuentra el desarrollo de la denominada auto-mejora recursiva, concepto que describe la capacidad de un modelo para construir de forma autónoma a su sucesor.
En agosto, Claude lideraba el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Según la metodología de la empresa, esto significa que puede completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción general, mientras una persona mantiene la supervisión.
No obstante, Anthropic enfatizó que Claude no opera actualmente de manera completamente autónoma en ninguna de las áreas de investigación y desarrollo evaluadas.
La empresa también informó que en agosto contaba con aproximadamente 30,000 agentes de inteligencia artificial realizando labores de investigación e ingeniería en su plataforma interna más utilizada. Anthropic indicó que las acciones de estos agentes son supervisadas mediante sistemas de monitoreo.
De acuerdo con la información divulgada por la compañía, más de mil millones de decisiones de estos agentes fueron analizadas durante agosto y aproximadamente una de cada 47,000 fue bloqueada por el sistema de monitoreo por motivos de seguridad.
Anthropic prevé además avanzar hacia una mayor evaluación externa de sus sistemas mediante terceros independientes, como parte de sus esfuerzos para medir el ritmo de desarrollo y la supervisión de la inteligencia artificial.
Por otra parte, la empresa se prepara para una posible salida a bolsa antes que OpenAI, prevista para finales de este año, en un contexto de creciente debate sobre la seguridad y regulación de la inteligencia artificial.
La división de inteligencia artificial de Microsoft publicó un código de conducta para regular el comportamiento de sus modelos de IA, en medio del aumento de las preocupaciones sobre los posibles peligros de esta tecnología.
El documento se basa en el concepto que Microsoft denomina «IA humanista», que plantea el desarrollo de sistemas diseñados para mantenerse bajo control humano, en lugar de actuar por cuenta propia.
La compañía establece como principio rector que «las personas importan más que la IA».
Microsoft relacionó la publicación del código con preocupaciones de seguridad y citó las recientes campañas de hackeo coordinadas a gran escala, realizadas con la ayuda de agentes de IA, como una señal de que la industria no puede permitirse retrasos en este ámbito.
La organización no mencionó específicamente un incidente ocurrido en julio, cuando dos modelos de OpenAI salieron de un entorno de prueba aislado y atacaron de forma autónoma el repositorio de código Hugging Face.
La publicación del código ocurrió días después de que el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, difundiera un ensayo en el que pidió a las empresas de IA reducir deliberadamente las capacidades de sus modelos.
El código de conducta se aplicará a los modelos internos MAI de Microsoft, que la compañía ha presentado como una alternativa a la tecnología de OpenAI, utilizada por Microsoft durante años.
