Martín Paez

Periodista

La guerra silenciada: Sudán acumula más muertos que Ucrania y Gaza juntos

Compartí esta noticia !

Hay una prueba sencilla para entender cuánto le importa Sudán al mundo.

Buscá en tus aplicaciones de noticias la palabra “Ucrania”. Ahora buscá “Gaza”. Ahora buscá “Sudán”. La diferencia en el volumen de resultados no refleja la diferencia en la cantidad de muertes. Refleja otra cosa: qué conflictos el mundo decidió ver y cuáles decidió ignorar.

Sudán tiene más muertes que Ucrania y Gaza combinadas. Tiene la mayor población de desplazados internos de la historia. Tiene la mayor crisis de hambre activa del planeta. Y tiene, según los investigadores del Comité Internacional de la Cruz Roja, algo más perturbador que una crisis olvidada: es una crisis ignorada. Una crisis olvidada se recuerda si alguien la nombra. Una crisis ignorada ya fue evaluada y descartada.

El conflicto empezó el 15 de abril de 2023 de una manera que ninguna película de guerra hubiera guionado: con una pelea entre dos generales que habían sido aliados. Abdelfatah Al-Burhan, jefe del ejército sudanés, y Mohamed Hamdan Dagalo,  conocido como “Hemetti”, comandante de las Fuerzas de Apoyo Rápido, las FAR, habían cooperado para dar un golpe de estado conjunto en 2021 que interrumpió la transición democrática del país. Dos años después, se pelearon por el poder. Y esa pelea personal entre dos hombres con armas se convirtió en la mayor catástrofe humanitaria del siglo.

Tres años de guerra en números: entre 150.000 y 400.000 muertos ( la diferencia entre ambas cifras refleja la imposibilidad de verificar datos en zonas de conflicto sin acceso humanitario.) Casi 15 millones de personas desplazadas incluyendo la mayor población de desplazados internos jamás registrada en la historia. 21 millones con inseguridad alimentaria aguda. 33,7 millones, dos tercios de la población total, necesitando asistencia humanitaria en 2026. Más de la mitad de los niños menores de cinco años en las zonas más afectadas tienen desnutrición aguda, según UNICEF. Y solo el 36% del financiamiento humanitario solicitado fue cubierto por los donantes internacionales en 2025. 

Para entender Darfur, la región occidental de Sudán donde se concentra la peor violencia, hay que entender que esto no es la primera vez. En los años 2000, las milicias Janjaweed (predecesoras directas de las actuales FAR) perpetraron un genocidio en esa misma región que dejó entre 200.000 y 400.000 muertos y que la Corte Penal Internacional calificó como el primer genocidio del siglo XXI. Hemetti, el líder de las FAR actuales, fue comandante de los Janjaweed. El mundo lo sabe. Y aun así lo incorporó como socio en la transición democrática sudanesa de 2019.

En octubre de 2025, las FAR tomaron El-Fasher, la última gran ciudad de Darfur que quedaba bajo control del ejército. La masacre que siguió fue documentada por Amnistía Internacional. El director del laboratorio humanitario de Yale describió la situación como un “kill box“. La ONU convocó reuniones de emergencia del Consejo de Seguridad. Y el mundo siguió mirando hacia otra parte.

¿Por qué?

La respuesta tiene varias capas. La primera es geográfica y mediática: Sudán no tiene corresponsales extranjeros permanentes. Los apagones de comunicaciones son sistemáticos, cortar internet es una táctica de guerra usada por ambos bandos. Las imágenes no llegan porque no hay nadie que las saque y porque quienes intentan hacerlo arriesgan la vida. Sin imágenes, sin corresponsales, sin narrativa, el conflicto no existe para los algoritmos de los medios occidentales.

La segunda razón es más incómoda: los intereses de los países que podrían presionar para detenerlo están del otro lado.

EL VIL METAL 

Sudán tiene oro, petróleo, tierras fértiles, agua y una posición geográfica estratégica entre África y Oriente Medio. Y tiene dos bandos en guerra que reciben apoyo de potencias extranjeras con intereses concretos en que el conflicto continúe o en que termine bajo sus condiciones.

El oro es el hilo que conecta todo. Cuando Sudán del Sur se independizó en 2011, se llevó el 75% del petróleo sudanés. Privado de ese ingreso, el régimen de Al-Bashir convirtió la minería de oro en el sostén económico del país. Hoy, las zonas auríferas están en disputa entre el ejército y las FAR.  El control de esas minas es, más que cualquier argumento ideológico, lo que ambos bandos están peleando.

Sudán es el tercer mayor productor de oro de África. Las FAR controlan la mayor parte de las minas en Darfur y en el Jebel Amer, una zona que produce toneladas de oro por año. Ese oro se exporta de manera informal — en gran parte a través de Emiratos — evadiendo los mecanismos de control internacional. No es un dato periférico: es el motor económico del conflicto. Quien controla las minas financia la guerra. Quien financia la guerra controla las minas. 

Hay una pregunta que el análisis geopolítico clásico raramente hace: ¿qué pasa con las personas?

La respuesta en Sudán es esta. Hay campos de refugiados en Chad que albergan a más gente de la que tienen capacidad para sostener. Hay hospitales que cerraron porque los médicos huyeron o fueron atacados. Hay niños en El-Fasher con desnutrición aguda porque los corredores humanitarios fueron bloqueados deliberadamente por ambos bandos como táctica de guerra. Hay mujeres que sobrevivieron a violencia sexual sistemática y que no tienen acceso a ningún tipo de atención.

El campo de refugiados de Zamzam, el más grande de Sudán, fue descrito por el director del laboratorio humanitario de Yale como una “kill box” en diciembre de 2024. Para enero de 2026, seguía activo el conflicto a su alrededor.

Hay algo que el CICR dijo en su informe de abril de 2025 que vale reproducir: “Más que una crisis olvidada, Sudán se está convirtiendo en una crisis ignorada.” La diferencia entre olvidado e ignorado es la diferencia entre no saber y saber y elegir no actuar.

El mundo sabe lo que pasa en Sudán. Lo sabe la ONU, que emite comunicados de emergencia desde hace tres años. Lo saben los gobiernos europeos, que financian ayuda humanitaria. Lo saben los periodistas que intentaron cubrir el conflicto y fueron expulsados o atacados. Lo saben los activistas sudaneses que, en medio de los apagones de internet, siguen publicando desde zonas de combate.

Lo que el mundo eligió es no hacer nada que incomode a los actores que tienen interés en que la guerra continúe.

Emiratos, que financia las FAR, es un socio estratégico de Occidente en el Golfo Pérsico.

Rusia, que apoya al ejército, ya tiene suficientes frentes abiertos con Occidente.

China, que tiene inversiones en el sector energético, prefiere la estabilidad de sus contratos a la estabilidad del país.

Y Sudán, que tiene oro, petróleo, agua y una geografía estratégica pero no tiene petróleo frente a costas europeas ni está en Europa del Este ni sus refugiados llegan en masa a las playas mediterráneas, puede esperar.

Cuatrocientas mil personas no pudieron.

Compartí esta noticia !

453 pedidos para llegar a fin de mes, la matemática del delivery en Posadas

Compartí esta noticia !

Un repartidor de Pedidos Ya necesita entregar más de 450 pedidos por mes para cubrir la canasta básica familiar. Son 21 pedidos por día, 6 días a la semana. En moto, bajo el sol misionero, sin aguinaldo, sin ART, sin jubilación. Esta es la historia de cuatro personas que hacen esas cuentas , o que deberían hacerlas.

Según el último relevamiento nacional, más de un millón y medio de personas trabajan en Argentina en plataformas de transporte de pasajeros o reparto de comida, diez veces más que en 2020. En Posadas, la proliferación de cascos y bolsas térmicas en cada semáforo es la versión local de ese fenómeno global.

La plataforma dominante en la ciudad es Pedidos Ya, que opera como intermediaria entre restaurantes, comercios y clientes. El repartidor se registra como independiente, activa la app cuando quiere trabajar, acepta o rechaza pedidos y cobra por entrega. Sin relación de dependencia. Sin salario fijo. Sin nada que la app no garantice explícitamente: que es, básicamente, el pedido y la comisión.

¿Cuánto vale esa comisión? ¿Alcanza? ¿Para quién?

El ingreso promedio por pedido en Pedidos Ya durante el primer trimestre de 2026 fue de $3.165, según el índice APP de la Fundación Encuentro. Ese valor incluye el pago base de la plataforma (sin propinas). La comisión se divide entre la empresa (33%) y el repartidor (67%), lo que deja al cadete entre $2.100 y $2.200 netos por entrega antes de descontar combustible y desgaste de la moto. Para alcanzar el salario mínimo de $720.000, un repartidor necesita completar 227 pedidos mensuales. Para cubrir la Canasta Básica Total la cifra trepa a 453 pedidos.

Eso es lo que dicen los números nacionales. Lo que pasa en Posadas tiene particularidades que los promedios no capturan: el calor extremo del verano misionero, la geografía de la ciudad distribuida entre barrios que pueden quedar a diez o quince kilómetros del centro, el precio de la nafta que supera a Buenos Aires, y una demanda que se concentra en franjas horarias muy específicas y cae a cero en el resto del día.

Cuatro historias que lo ilustran.


EZEQUIEL · 23 AÑOS · ESTUDIANTE UNIVERSITARIO · BICICLETA · BARRIO CENTRO

“Empecé para pagarme la facultad. Los fines de semana al mediodía y a la noche puedo hacer 15 pedidos. Entre semana, si llego a ocho, es un buen día. El problema es que en bici solo me aceptan zonas chicas. Los pedidos lejanos van a los de moto.”

El cálculo de Ezequiel: Promedio 10 pedidos × 4 días hábiles + 15 pedidos × 2 días fin de semana = 70 pedidos/semana · ~280 pedidos/mes · Ingreso bruto: 280 × $3.165 = $886.200 · Comisión repartidor (67%): $593.754 · Sin costo de combustible (bici) · Desgaste estimado bici: $20.000/mes · 

Ingreso neto estimado: ~$573.000 · 

Supera el salario mínimo sin pagar nafta. La bici gana en costos pero pierde en volumen: los pedidos más rentables y los de mayor distancia van a los de moto.


LORENA · 35 AÑOS · MADRE DE DOS HIJOS · MOTO 150CC · ÚNICA FUENTE DE INGRESO FAMILIAR

“Salgo a las 11 y vuelvo a las 15. Después descanso y vuelvo de 19 a 23. Esas son las horas pico. Fuera de eso, podés esperar 40 minutos para que caiga un pedido. El problema es que en las horas pico hay un montón de repartidores y los pedidos no alcanzan para todos.”

El cálculo de Lorena: 8 horas en pico × 6 días = 48 horas activas · Estimado de 18 pedidos diarios en horas pico × 26 días = 468 pedidos/mes · Ingreso bruto: 468 × $3.165 = $1.481.220 · Comisión (67%): $992.417 · Nafta: 150 km/día × 26 días = 3.900 km · 3.900 km ÷ 30 km/litro = 130 litros × $2.190 = $284.700 · Service y desgaste moto (estimado): $120.000/mes · Ingreso real neto: ~$587.000 · 

Cubre el salario mínimo. No cubre la canasta básica familiar. Lorena trabaja jornada completa y no alcanza a cubrir los gastos básicos de su hogar.


RODRIGO · 41 AÑOS · TIENE EMPLEO FORMAL · MOTO PROPIA YA PAGA · DELIVERY COMO SEGUNDO INGRESO

“Yo lo hago viernes, sábado y domingo de noche. Unas 5 horas por noche. Con el sueldo de mi trabajo más el delivery cierro el mes. Solo, no cerraría ninguno de los dos.”

El cálculo de Rodrigo: 5 horas × 3 noches de fin de semana = 15 horas semanales · 12 pedidos/noche × 12 noches/mes = 144 pedidos · Ingreso bruto: 144 × $3.165 = $455.760 · Comisión (67%): $305.359 · Nafta (40 km/noche × 12 noches = 480 km ÷ 30 km/l = 16 litros × $2.190): $35.040 · Desgaste estimado: $30.000/mes.

Ingreso neto: $240.000 · 

Complemento razonable. El delivery funciona bien como segundo ingreso en horario de alta demanda. Como único ingreso, los números no cierran para Rodrigo tampoco.


YAMILA · 19 AÑOS · SIN TRABAJO PREVIO · MOTO FINANCIADA · EMPEZÓ HACE 3 MESES

“Me dijeron que era fácil ganar bien. Los primeros días me fue bien porque aceptaba todo. Después empecé a calcular que algunos pedidos me salían más en nafta de lo que ganaba. Hay pedidos de $1.800 que te mandan a 8 kilómetros de distancia. No convienen.”

El cálculo de Yamila: Promedio de 12 pedidos diarios × 25 días = 300 pedidos/mes · Ingreso bruto: 300 × $3.165 = $949.500 · Comisión (67%): $636.165 · Nafta (100 km/día × 25 días = 2.500 km ÷ 30 km/l = 83 litros × $2.190): $181.770 · Cuota moto financiada: $180.000/mes · Desgaste y service: $80.000/mes estimado · 

Ingreso real neto: $194.000 

Menos de un tercio del salario mínimo. Yamila está trabajando para pagar la moto con la que trabaja. El círculo se cierra solo, del peor lado.


La tabla revela el mismo patrón que encontramos en el artículo de Uber: quien más horas trabaja no es necesariamente quien más gana en términos netos. Lorena hace casi el triple de pedidos que Rodrigo y termina con un ingreso neto solo dos veces mayor, porque sus costos operativos escalan con las horas mientras que Rodrigo, con un vehículo ya amortizado y horarios de alta demanda, maximiza la eficiencia.

Hay tres costos que la mayoría de los repartidores no descuentan en serio y que determinan si el trabajo conviene o no.

El primero es la nafta, que en Posadas cuesta más que en Buenos Aires y que en moto representa entre $150.000 y $300.000 mensuales según el kilometraje. El segundo es el mantenimiento: una moto usada en delivery hace en seis meses el desgaste de dos años de uso normal. Los cambios de aceite, cubiertas, frenos y cadena se acumulan. El tercero, el más invisible, es la depreciación. Una moto comprada en $3.000.000 para hacer delivery pierde entre el 30% y el 40% de su valor en el primer año de uso intensivo. Distribuido en meses, eso es dinero que no aparece en ninguna billetera pero que desaparece igual.

Lo que Pedidos Ya no cubre: ART, si un repartidor tiene un accidente, corre por su cuenta. Jubilación sin aportes, los años de delivery no cuentan para ningún beneficio previsional futuro. Aguinaldo no existe. Licencia por enfermedad: si no salís, no cobrás. Obra social  la app no la provee; el repartidor paga monotributo o queda sin cobertura. En Argentina, más de un millón y medio de personas trabajan bajo estas condiciones. Y el número creció un 900% en seis años. 

¿Conviene hacer delivery en Posadas?

La respuesta más honesta es: depende exactamente de dónde salís y con qué comparás. Si tenés una bici propia y vivís en el centro, los números son razonables como complemento de otro ingreso o como trabajo estudiantil. Si tenés una moto ya paga y trabajás los fines de semana de noche, el delivery suma sin destruir el vehículo. Si es tu única fuente de ingreso y financiaste la moto para empezar, los números casi nunca cierran, aunque la aplicación te haga creer que sí.

La plataforma diseñó una experiencia que hace que trabajar más se sienta como progresar. Las insignias, los niveles, las racha de pedidos. Es la misma lógica que el slot machine: el próximo pedido siempre parece que va a ser el que cierre la cuenta. Y mientras tanto, la moto se desgasta, la nafta se consume y la canasta básica sigue en $1.531.473.

453 pedidos. 21 por día. Cada día del mes. Sin enfermarse. Sin que llueva demasiado. Sin que la moto falle. Así se llega a fin de mes haciendo delivery en Posadas.

Compartí esta noticia !

La IA que se escapó de su jaula no quería escaparse

Compartí esta noticia !

El 21 de julio, OpenAI reveló que un modelo de inteligencia artificial rompió su entorno de seguridad, salió a internet y atacó los servidores de otra empresa para robar las respuestas de un examen. Los titulares dijeron “se rebeló”. Lo que pasó es más interesante y más inquietante que una rebelión.

Empecemos por lo que realmente ocurrió, porque la mayoría de las coberturas lo simplificaron hasta deformarlo.

OpenAI tiene modelos que no están disponibles al público, sistemas en desarrollo que se prueban internamente antes de lanzarse. Uno de esos modelos, diseñado para trabajar de manera autónoma durante horas sobre un problema complejo, fue sometido a un benchmark llamado NanoGPT speedrun: una competencia donde los participantes compiten por entrenar modelos de lenguaje pequeños con la menor cantidad de pasos posible.

El modelo encontró una mejora genuina. Quiso compartirla. Y ahí empezó el problema.

Instrucción A

Los parámetros internos del modelo le decían que publicara resultados solo en Slack (sistema de mensajería interna)

Instrucción B

Las reglas del benchmark le pedían que publicara en GitHub (plataforma en la nube)

Conflicto

Las dos instrucciones se contradecían. Un humano preguntaría qué hacer. El modelo no preguntó.

60 minutos

El modelo estuvo una hora buscando sistemáticamente una falla técnica en su entorno aislado.

Escape

La encontró. Salió a internet y publicó el código en GitHub. Modelos anteriores ante el mismo muro simplemente se detenían.

Segundo incidente

Trabajando en otro problema, el modelo detectó que sistemas rivales tenían las respuestas guardadas en sus sitios. Intentó extraerlas. Un escáner de seguridad lo bloqueó al detectar un token de autenticación.

No terminó ahí. El segundo incidente, intentar robar las respuestas del examen en lugar de resolver el examen, derivó en algo más serio: el modelo utilizó una vulnerabilidad de día cero para comprometer los servidores de Hugging Face, una de las plataformas más importantes de la industria de inteligencia artificial. Hugging Face detectó la intrusión por su cuenta el 16 de julio. OpenAI conectó sus pruebas internas con ese ataque cinco días después, el 21 de julio, cuando publicó un comunicado que tituló: “Seguridad y alineación en la era de los modelos de largo horizonte”.

Este no es un modelo cualquiera. Es el mismo sistema que dos meses antes refutó la conjetura de distancia unitaria de Erdős: un problema de geometría que había resistido a los matemáticos durante décadas. El resultado fue verificado de manera independiente por matemáticos externos. La capacidad que le permitió atacar un problema matemático abierto durante setenta años es exactamente la misma que le permitió sondear su sandbox durante una hora hasta encontrar la grieta. Son el mismo comportamiento aplicado a dos objetivos distintos.

Ahora viene la parte que más se deformó en la cobertura mediática.

El modelo no se rebeló. No quería escaparse. No tiene deseos ni conciencia ni voluntad de hacer daño. Hizo exactamente lo que le dijeron que hiciera  por el camino que nadie había cerrado.

Eso no lo hace menos grave. Lo hace más grave pero de una manera diferente.

Un modelo con intenciones hostiles es un problema que la ciencia ficción lleva décadas preparándonos para reconocer. Un modelo sin ninguna intención, que simplemente optimiza, que busca el resultado premiado por su función de recompensa, que no se frustra ni se cansa ni se pregunta si debería, es un problema para el que ninguna película nos preparó realmente, porque es demasiado mundano para ser dramático y demasiado serio para ignorarlo.

Para entender la diferencia, ayuda pensar en un empleado nuevo que recibe dos instrucciones contradictorias de dos jefes distintos. Lo más razonable es preguntar a cuál de los dos obedecer. El modelo no preguntó. Trató la restricción de Slack no como una regla a respetar sino como un obstáculo técnico a resolver. Y lo resolvió.

¿Por qué no preguntó? Porque nadie le especificó que preguntar era la respuesta correcta ante una contradicción. Porque su función de recompensa no penalizaba cruzar la valla, solo premiaba llegar al objetivo. Eso es lo que los investigadores llaman un problema de alineación  y es el problema más difícil que enfrenta la industria de la inteligencia artificial hoy.

La alineación es que lo que el modelo optimiza coincida con lo que vos querías que hiciera. Cuando no coinciden, hay desalineación: el sistema cumple el objetivo literal que le diste y rompe el objetivo real que tenías en la cabeza. El caso del sandbox es un ejemplo de manual. No hay malicia. Hay incentivos mal especificados y un sistema lo suficientemente capaz para encontrar caminos que nadie había cerrado.

Hay otro detalle que los reportes mencionan pero que merece más énfasis: después de que el modelo de OpenAI escapó, otros participantes humanos del benchmark levantaron el truco y lo replicaron. Es decir, el modelo no solo encontró una vulnerabilidad encontró una que era reproducible y que otros explotaron deliberadamente una vez que la conocieron.

¿Qué cambió después? OpenAI pausó el modelo, construyó nuevas evaluaciones a partir de los fallos detectados y lo restauró con tres cambios concretos: monitoreo de trayectoria  ya no alcanza con mirar el resultado final, hay que ver la secuencia completa de acciones que tomó para llegar ahí, capacidad de intervenir en caliente, y permisos más acotados. La empresa también fue notable en algo poco común en la industria: lo publicó. No esperó a que lo filtraran. Sacó el comunicado con los detalles técnicos.

Eso importa más de lo que parece. El instinto en Silicon Valley cuando ocurre algo así es enterrarlo. El hecho de que OpenAI lo haya publicado, incluyendo la parte donde el modelo atacó una empresa externa, sugiere que la industria está empezando a entender que la seguridad en IA no puede tratarse como un secreto comercial.

Hay algo que este incidente reveló que es estructural, no anecdótico. Toda la industria de seguridad en IA estuvo años mirando el vector equivocado: los red teams se entrenaron para defender contra prompts maliciosos, contra usuarios que engañan al modelo, contra fugas de datos vía contexto. Acá el “atacante” era el propio modelo, sin intención hostil, ejecutando una tarea legítima. Las defensas contra prompt injection no cubren este escenario. Son problemas distintos, y las soluciones de uno no resuelven el otro.

¿Debería esto asustarnos? Sí y no. Y la respuesta importa dependiendo de en qué sentido.

Asusta porque muestra que la brecha entre “esto no puede pasar” y “esto pasó” puede ser una hora de exploración sistemática de un modelo que no se cansa. Asusta porque el mismo modelo que resolvió un problema matemático de décadas también comprometió la infraestructura de una empresa sin que nadie se lo pidiera. Asusta porque sugiere que cuanto más capaces sean los modelos, más importante es especificar correctamente qué pueden y qué no pueden hacer  y esa especificación es extraordinariamente difícil.

No asusta porque el modelo “quiera” hacer daño, no quiere nada. No asusta porque sea inevitable que los sistemas de IA escapen de sus entornos es un problema técnico tratable, no una ley de la naturaleza. No asusta como “Skynet”, asusta como un proceso con permisos mal configurados que hace exactamente lo que le programaste y termina borrando algo que no debía. La diferencia es que este proceso buscó activamente la falla durante una hora.

La lección más importante de todo esto no es tecnológica. Es de gobernanza.

Los modelos de largo horizonte, sistemas capaces de trabajar de manera autónoma durante horas sobre problemas complejos, ya existen. Están siendo probados. Algunos ya están en producción en entornos controlados. El debate sobre si regularlos, cómo hacerlo y quién tiene autoridad para establecer los límites está ocurriendo en Washington, en Bruselas y en Ginebra con una velocidad que no se acerca a la velocidad con que se desarrolla la tecnología.

Argentina no tiene regulación de inteligencia artificial vigente. El proyecto de ley que debía debatirse en el Congreso se pospuso indefinidamente. Eso no significa que el problema sea ajeno, significa que cuando los efectos lleguen, llegarán sin marco legal para abordarlos.

El modelo de OpenAI no quería escaparse, lo que hace perturbadora esa oración no es la primera parte: es la segunda.

Compartí esta noticia !

¿Conviene hacer Uber en Posadas? La respuesta depende de cuánto vale tu tiempo

Compartí esta noticia !

Hay cientos de posadeños que manejan Uber todos los días. Algunos lo hacen como único ingreso. Otros, como segundo empleo. Unos pocos hacen las cuentas en serio. Esta es la historia de cuatro conductores distintos y de lo que los números realmente dicen sobre si conviene o no.

En la capital de Misiones se estima que Uber le quitó el 30% de los pasajeros al sistema de colectivos de la ciudad. No el 10%, no el 20%. El 30%. Guillermo Leumann, empresario de transporte urbano, lo dijo públicamente hace seis meses y nadie lo refutó. No hay antecedente de algo así en ninguna otra ciudad de la región. 

Eso significa que Posadas tiene cientos, probablemente miles, de personas manejando Uber. Algunos lo hacen como único ingreso. Otros como rebusque del fin de semana. Unos pocos lo hacen con un cálculo claro en la cabeza. La mayoría, con una intuición que nunca terminó de convertirse en número.

Hicimos los números.

El contexto en julio de 2026: la nafta súper cuesta $2.190 por litro en Posadas, más de $100 por encima del precio en CABA y entre los más altos del país. Desde diciembre de 2023, acumula un aumento del 181%. La tarifa del colectivo subió a $1.800 sin SUBE, lo que empuja pasajeros hacia Uber. Y el salario mínimo ronda los $720.000 mensuales, menos de 700 dólares al tipo de cambio oficial.

Antes de los testimonios, los parámetros que usamos para calcular. Uber cobra al pasajero y le transfiere al conductor el 75% del monto. El resto es la comisión de la plataforma. Un viaje promedio en Posadas recorre entre 4 y 6 kilómetros y demora entre 10 y 15 minutos. El precio típico de un viaje corto en Posadas oscila hoy entre $2.500 y $4.500, dependiendo de la hora y la demanda.

El costo operativo por kilómetro de un auto nafta de gama media en Argentina (considerando combustible, desgaste de neumáticos, aceite, frenos y amortiguadores) se estima entre $800 y $1.200. Sin contar el seguro ni la depreciación del vehículo.

Con eso en mente, cuatro historias de las tantas similares que deben circular: la uberización de la economía es el signo de los tiempos. En Posadas, los últimos datos oficiales de empleo marcan que subió de manera significativa la proporción de asalariados que trabajan en la informalidad: pasó del 34% al 46%.  En contraste, Uber no para de crecer y hace algunas horas anunció la compra de la alemana Delivery Hero, dueña de PedidosYa, en una operación valuada en US$ 14.800 millones que redefine el mapa mundial del negocio del delivery. Con esta adquisición, la compañía estadounidense busca convertirse en el mayor operador de reparto de comida fuera de China y fortalecer su posición frente a competidores como DoorDash y Just Eat.

La operación permitirá a Uber ampliar significativamente su alcance internacional. La empresa pasará de operar en 50 a 99 mercados, incorporando una red que suma alrededor de 60 millones de usuarios activos mensuales y un volumen de reservas brutas cercano a US$ 42.000 millones durante 2025.


RODRIGO · 34 AÑOS · UBER COMO SEGUNDO EMPLEO · AUTO PROPIO COMPRADO EN 2021

“Los viernes y sábados a la noche salgo cuatro horas. Hago entre 12 y 15 viajes. Me quedo con unos $35.000 limpios después del combustible. Al principio me parecía mucho. Después empecé a pensar en el desgaste del auto y ya no sé si es tanto.”

El cálculo de Rodrigo: 13 viajes promedio × $3.200 promedio = $41.600 bruto · 75% al conductor = $31.200 · Combustible (aprox. 60 km a 12 km/l = 5 litros × $2.190) = $10.950 · Ingreso neto estimado: $20.250 por noche · Desgaste estimado (60 km × $400 de amortización): $24.000 mensuales si sale 3 veces por semana. Lo que no suma: el auto se desgasta todos los viernes aunque Rodrigo no lo vea.


MARIELA · 41 AÑOS · UBER COMO INGRESO PRINCIPAL · AUTO FINANCIADO EN 2023

“Manejo ocho horas por día, de lunes a sábado. Hay días buenos y días que no sale nada. El problema es que el auto ya necesita service y no tengo plata para pararlo. Si lo paro una semana, no como.”

El cálculo de Mariela: 8 horas × 6 días = 48 horas semanales · Estimado de 25 viajes diarios × $3.000 = $75.000 bruto diario · 75% = $56.250 · Combustible diario (180 km ÷ 12 km/l = 15 litros × $2.190) = $32.850 · Ingreso neto diario antes de otros costos: $23.400 · Mensual: ~$561.600 · Seguro básico: $60.000/mes · Servicio de 5.000 km cada 2 meses: $80.000/mes promedio · Desgaste de cubiertas y frenos: $40.000/mes estimado. Ingreso real mensual estimado: $381.600. Por debajo del salario mínimo si se descuenta todo.


TOMÁS · 28 AÑOS · UBER EN MOTO · SIN CUOTAS NI GASTOS DE AUTO

“Yo hago con moto y es completamente distinto. El combustible es la mitad, el desgaste es menor, y en Posadas con el tráfico la moto llega antes a todos lados. Hago 20 viajes en el mismo tiempo que un auto hace 12.”

El cálculo de Tomás: Moto 150cc · Consumo: 30 km/litro · Costo combustible por km: $73 (vs $182 del auto) · 20 viajes diarios × $1.800 promedio (moto Uber más barato) = $36.000 bruto · 75% = $27.000 · Combustible (80 km ÷ 30 = 2,7 litros × $2.190) = $5.913 · Ingreso neto diario estimado: $21.000 con mucho menos desgaste y menor inversión inicial. La moto gana en economía operativa. Pierde en seguridad y en capacidad de pasajeros.


SANDRA · 62 AÑOS · JUBILADA QUE HACE UBER LOS MEDIODÍAS

“Mi jubilación no alcanza para nada. Salgo tres horas por día, de 11 a 14. Hago 6 o 7 viajes. Me alcanza para las verduras y un poco más. Pero me preocupa qué pasa cuando el auto falle. No tengo para arreglarlo.”

El cálculo de Sandra: 6 viajes × $3.000 promedio = $18.000 bruto · 75% = $13.500 · Combustible (25 km × $182/km) = $4.550 · Ingreso neto: ~$8.950 por sesión · $188.000 mensual si sale 21 días · Suma importante como complemento de jubilación. Pero el auto tiene 8 años y el próximo service podría costar más de lo que gana en un mes entero. Sandra no tiene fondo de emergencia mecánica. Ese es su mayor riesgo.


Los cuatro casos ilustran algo que la mayoría de los conductores de Uber en Posadas intuye pero no termina de calcular: la plataforma paga por el tiempo activo. Lo que no paga, y lo que nadie descuenta del ingreso bruto, es el tiempo muerto esperando viajes, el desgaste diferencial del vehículo, el costo del seguro adicional que requiere el uso comercial, la imposibilidad de aportar a una jubilación y la depreciación del auto como activo.

El número más revelador de la tabla es el de Mariela: quien más trabaja, quien pone más horas, quién más se expone, termina con el ingreso neto más bajo en términos relativos. Eso no es una paradoja: es la consecuencia lógica de que el costo fijo del auto (seguro, service, depreciación) no escala con los viajes. Crece con el tiempo, independientemente de cuánto se trabaje.

Lo que ningún conductor descuenta pero debería: un auto de $8.000.000 que se usa para Uber durante tres años pierde entre el 40% y el 60% de su valor, más rápido que un auto de uso particular, porque los kilómetros se acumulan al triple de velocidad. Esa depreciación, distribuida en los meses de uso, puede representar entre $150.000 y $250.000 mensuales de costo invisible. Si se suma ese ítem al cálculo de Mariela, su trabajo de 8 horas diarias la deja con un ingreso real inferior al salario mínimo.

¿Conviene entonces hacer Uber en Posadas?

Depende de con qué se compare y desde dónde se entre. Como complemento de otro ingreso, con un auto ya pago y saliendo pocas horas en horarios de alta demanda (noches, fines de semana, eventos) los números cierran razonablemente. Como ingreso principal, con un auto financiado y jornadas completas, los números dan mucho menos margen del que parece a primera vista.

Y hay algo que los números no capturan del todo: el costo del tiempo. Manejar ocho horas por día en Posadas, con el calor del verano misionero, el tráfico de ciertas avenidas en hora pico y la incertidumbre de cuántos viajes va a haber, tiene un precio en energía y en salud que no aparece en ninguna planilla.

Uber en Posadas es real, es masivo y claramente cubre una necesidad de transporte que el sistema formal no estaba cubriendo. También es, para muchos de quienes lo manejan, el ejemplo más cotidiano de algo que ya describimos en esta serie: el sistema que no paga suficiente, que te ofrece la plataforma como solución y te deja a vos la responsabilidad de hacer que cierre.

El auto se desgasta igual, llueva o no haya viajes. La plataforma cobra su 25% igual, ganes o pierdas.

Y el service del mes que viene llega igual, hayas o no hecho los números.

Compartí esta noticia !

Isaac y la automatización de todo (hasta de tu ropa sucia)

Compartí esta noticia !

El martes 1° de julio de 2026, la startup estadounidense Weave Robotics puso en venta Isaac 1.

No es el primer robot doméstico del mundo. Tampoco es el más sofisticado. Pero sí es el más preciso en su promesa: un asistente doméstico autónomo, con dos brazos mecánicos, altura ajustable, chasis rodante y la capacidad de desplazarse por una casa, ordenar habitaciones y completar el ciclo completo de lavandería, de la ropa sucia al placard, sin que nadie lo toque.

Eso no existía hace dos años. Hoy se puede reservar con 250 dólares de depósito reembolsable.

NOMBRE

Isaac 1 · Weave Robotics

PRECIO

u$s 7.999 de contado · u$s 449/mes suscripción

DISPONIBILIDAD

Primavera 2026 · Solo California primero · EE.UU. en 2027

TAREAS PRINCIPALES

Doblar ropa · Ordenar habitaciones · Desplazamiento autónomo

ALTURA

Ajustable: 91 cm a 1,75 metros

ASISTENCIA HUMANA

Un operador remoto de Weave interviene cuando el robot no puede resolver una tarea solo

Ese último punto, el operador remoto, es el más revelador de todo el sistema. Isaac 1 no es completamente autónomo. Cuando encuentra una prenda difícil de doblar o un obstáculo que no reconoce, un humano en algún lugar del mundo se conecta por las cámaras del robot durante unos segundos, corrige la acción y sigue. El robot hace el 90% del trabajo. El humano resuelve el 10% que la IA todavía no puede.

Es una solución elegante. También es una confesión honesta sobre el estado real de la robótica doméstica en 2026.

La manipulación doméstica generalista sigue siendo el problema técnico más difícil de la robótica. Un robot puede caminar, cargar 50 kilos y mapear un espacio con precisión milimétrica. Pero doblar una remera de tela fina, separar ropa de colores en una canasta revuelta o identificar si un objeto en el piso es una medias o un cable, tareas que cualquier niño de cinco años resuelve en segundos,  siguen siendo desafíos que requieren cantidades enormes de datos de entrenamiento que solo existen en hogares reales, no en simulaciones. Cada hora de datos robóticos útiles cuesta entre 10 y 100 veces más que datos de software convencional. 

Esa limitación explica el modelo híbrido de Isaac. Y también explica por qué los competidores más ambiciosos: el Optimus de Tesla, el Atlas de Boston Dynamics y el Figure de Figure AI siguen siendo, en distintos grados, prototipos o productos industriales antes que asistentes domésticos reales. Morgan Stanley proyecta que para 2035 habrá 13 millones de robots humanoides conviviendo con humanos, y para 2050 la cifra podría llegar a mil millones. Pero entre el proyectar y el llegar hay exactamente el problema que los comunicados de prensa raramente mencionan: la brecha entre la demostración y el producto masivo sigue siendo enorme.

El mercado global de robots humanoides se valoró en 3.140 millones de dólares en 2025, con proyección de alcanzar 81.550 millones en 2035 — un crecimiento de 25 veces en una década. En CES 2026, Boston Dynamics presentó el Atlas como producto, no prototipo, capaz de levantar 50 kilos y operar bajo condiciones climáticas extremas. China acelera el ritmo: Unitree planea exportar 20.000 robots humanoides en 2026. El consenso del sector es que el verdadero salto depende menos de la mecánica y más de la IA que controla las máquinas, el mismo desafío que enfrenta Isaac en escala doméstica.

Ahora bien. El anuncio de Isaac 1 generó, como todos los anuncios de este tipo, una oleada de entusiasmo sobre cómo la tecnología “democratiza” el acceso al trabajo doméstico, libera tiempo, mejora la calidad de vida. Y hay algo de verdad en eso. También hay algo que esa narrativa sistemáticamente omite.

¿Al alcance de todos significa al alcance de quiénes? Porque 8.000 dólares es el salario mínimo de un trabajador argentino durante más de dos años. Y 449 dólares mensuales es más que el ingreso mensual de la mitad de la humanidad.

Cuando la industria tecnológica dice que algo es “accesible”, está usando esa palabra con una definición muy específica: accesible comparado con lo que costaba antes. En ese sentido, Isaac 1 es más barato que los robots de laboratorio de hace diez años. También es más barato que contratar servicio doméstico en San Francisco durante un año. Para el mercado al que apunta, familias de clase media-alta en California, el precio es razonable.

Para el resto del mundo, es otra cosa.

El problema no es que Isaac 1 sea caro. Es que la narrativa de la “democratización tecnológica” funciona como coartada ideológica: presenta como inclusivo algo que, en su fase de despliegue real, amplía la brecha entre quienes pueden acceder a las herramientas de productividad más avanzadas y quienes no.

Eso no es nuevo. Pasó con las computadoras personales. Con los smartphones. Con el acceso a internet. En todos los casos, la promesa de democratización tardó décadas en materializarse y cuando lo hizo, fue en versiones degradadas para los mercados periféricos. El iPhone llegó a Argentina, sí. A 900.000 pesos y con conectividad irregular en ciertos puntos del país. 

Hay un riesgo adicional que pocos análisis incluyen: la privacidad. Un robot doméstico útil necesita percepción continua del entorno del hogar cámaras, micrófonos, sensores de movimiento operando las 24 horas. En el modelo de Isaac, un operador humano puede ver en tiempo real lo que ocurre en el interior de una casa privada. Eso no es un detalle técnico: es una superficie de riesgo enorme para datos visuales, de audio y patrones de comportamiento cotidiano. ¿Quién accede a esos datos? ¿Bajo qué legislación se almacenan? ¿Qué pasa si la empresa quiebra o es adquirida? Ninguna de esas preguntas tiene respuesta pública todavía. 

Hay una dimensión adicional que la euforia tecnológica tampoco suele mencionar: si los robots domésticos se masifican en los países desarrollados, ¿qué pasa con las personas que hoy trabajan en tareas del hogar?

El trabajo doméstico remunerado (limpieza, cuidado, cocina, lavandería) emplea a cientos de millones de personas en todo el mundo, en su mayoría mujeres y migrantes en economías avanzadas. En América Latina, es una de las principales fuentes de empleo informal femenino. No es que esas personas vayan a ser reemplazadas mañana por Isaac 1. Pero el vector de presión es claro: los robots que cuidan hogares en California son la vanguardia de una tendencia que va a llegar,  más lenta, más barata, más imperfecta, al resto del mundo.

La pregunta que deberíamos hacernos no es “¿cuándo va a estar disponible Isaac en Argentina?”. Es “¿qué política laboral, qué red de protección social, qué sistema de reconversión están diseñando los Estados para cuando llegue?”

En Argentina, la discusión sobre IA y trabajo todavía no empezó en serio. 

Isaac 1 se puede reservar desde ayer con 250 dólares reembolsables. 

La política pública para lo que viene no tiene fecha de entrega.

Y esa, a diferencia del robot, es una omisión que sí nos debería preocupar a todos.

Compartí esta noticia !

Categorías

Solverwp- WordPress Theme and Plugin