Google activa en Gemini las llamadas a negocios y reserva el estreno al Pixel 11. El experimento es temprano, limitado a ese modelo y sin fecha pública de despliegue general. El asistente marca, se presenta, navega los menús automáticos, aguanta la espera y cierra la gestión mientras el usuario sigue la conversación en una transcripción en directo.

Claves de la operación

• Alcance cerrado al Pixel 11. Google describe la función como un experimento temprano y no ha fijado cuándo llegará al resto de móviles Android, a otros idiomas ni a otros mercados.
• El valor está en la intención, no en la llamada. La compañía no cobra por marcar, pero se coloca en el momento exacto en que un cliente decide reservar, comprar o pedir cita, un terreno que hoy monetiza con publicidad local.
• Choque regulatorio en ciernes. La función convive con las normas europeas de transparencia para sistemas de IA, con las reglas estadounidenses sobre llamadas automáticas y con el control español del consentimiento previo.

Por qué Google quiere quedarse con la llamada que antes hacías tú

La mecánica es sencilla en la superficie y bastante ambiciosa por debajo. no hace falta ni marcar para que Gemini llame. Basta con pedirle al asistente, desde la aplicación del teléfono, que actúe en nombre del usuario: se presenta, explica el motivo, sortea los menús de voz de las centralitas, espera en cola y negocia con la persona que atiende al otro lado. Todo queda en una transcripción visible y el usuario puede intervenir cuando quiera.

Google no vende esto como una comodidad de agenda. Lo vende como delegación. La diferencia importa: una agenda recuerda una tarea; un agente no recuerda la tarea, la ejecuta. Y ejecutar implica tocar la caja registradora de otro. Reservar una mesa, comprobar si queda un repuesto en stock o mover una cita son operaciones con valor económico inmediato, y quien las canaliza se queda con el contexto de la compra.

Ahí está el negocio. La llamada deja de ser un trámite y se convierte en un punto de venta. Google ya vive de conectar intención de compra con comercios a través de la búsqueda y de los mapas; el teléfono era el eslabón que se le escapaba. La compañía lleva años empujando a las pymes hacia su perfil de negocio y sus anuncios de proximidad, y ese esfuerzo encuentra ahora una puerta nueva.

El control del usuario es la parte que Google subraya más, y no es casual. Un asistente que habla en tu nombre abre dudas razonables de privacidad y de consentimiento. la transcripción en vivo actúa como salvaguarda y como registro de lo que el agente ha prometido en nombre de su dueño.

El negocio no está en la llamada, sino en quedarse el instante exacto en que alguien decide reservar.

En paralelo, la compañía marca el registro de la operación: experimento, no producto terminado. Ese encuadre le permite corregir sobre la marcha sin asumir el coste reputacional de un despliegue global fallido. La carrera, además, no es suya en exclusiva: OpenAI y Apple empujan en la misma dirección, y quien consolide antes la reserva conversacional se quedará con la relación con el comercio.

El muro regulatorio: cuando quien llama es una máquina

Ahí está la tensión real. Un agente que marca, espera y negocia automatiza justo la categoría de llamadas que los reguladores llevan años intentando contener. La ventaja para Google es que Gemini se presenta: avisa de que es un asistente. No es cortesía, es cumplimiento normativo. Desde el pasado 2 de agosto, el reglamento europeo de inteligencia artificial obliga a informar al interlocutor de que habla con un sistema automatizado.

En Estados Unidos el cerco viene de más lejos. la FCC prohibió las voces de IA en llamadas automáticas no solicitadas en 2024, apoyándose en la ley de protección al consumidor telefónico. La decisión no veta que una máquina hable, sino que lo haga sin permiso y con fines de venta. Google se mueve en el filo: la llamada nace de un encargo explícito del usuario, no de una campaña comercial.

En España el marco añade otra capa. La normativa de telecomunicaciones exige consentimiento previo para las llamadas con fines comerciales, una barrera que el comercio local conoce bien. El detalle relevante es el tamaño del interlocutor: las pymes son el 99,8% del tejido empresarial español, y la mayoría de las pymes atiende el teléfono entre mostrador y mostrador. Un agente que llame por el cliente encaja mejor en esas plantillas que en una gran empresa con centralita propia.

Lo que Google se juega en la capa donde se cierran las reservas

La ambición de Google choca con una capa del negocio que en España tiene nombres propios. Amadeus, uno de los pocos valores tecnológicos del IBEX 35, construyó su posición global intermediando reservas: procesa transacciones de aerolíneas, hoteles y agencias desde Madrid. Si los asistentes empiezan a cerrar citas conversando, esa conversación puede convertirse en un canal por el que se cuele un intermediario más en la cadena, o quedarse en un simple relleno de formularios. Ahí se decide si el agente suma capas o se las come.

El punto débil del experimento no está en la tecnología, sino al otro lado del hilo. El sistema depende de que el comercio acepte hablar con una máquina, de que los menús de voz no lo bloqueen y de que el acento, el ruido de fondo y los horarios no rompan el guion. En la presentación de la función no consta tampoco cómo se tratarán las voces de las personas que atienden la llamada, que son datos personales de terceros que no han autorizado nada.

La prueba de fuego será el despliegue. El salto fuera del Pixel 11 marcará el éxito del experimento. Si la función llega al resto de Android en los próximos meses, Google habrá convertido su teléfono en una puerta de entrada al comercio local; si se queda en pruebas, quedará como una demo potente en el mismo cajón donde han acabado otras promesas de agentes. La próxima referencia será la presentación de resultados de Alphabet, prevista para finales de octubre, con el negocio de publicidad local como termómetro.

Dos desarrolladores extrajeron el sistema de archivos completo de Muse, el asistente de inteligencia artificial de Meta, con un simple prompt. Peter James y Jonny L. Saunders replicaron el resultado por separado. La compañía, consultada por The Verge, niega que el episodio constituya una brecha de seguridad.

Claves de la operación

• Un prompt desnuda toda la máquina virtual. Muse comprimió y entregó su sistema raíz, los archivos del sistema Ubuntu, plantillas de aplicaciones y documentación interna.
• Dos desarrolladores replicaron el fallo por separado. Saunders lo describió como ‘extremadamente fácil’ y señaló una resistencia ‘casi nula’ a la inyección de prompts.
• Meta rechaza la etiqueta de brecha de seguridad. La compañía defiende que cada usuario opera en una máquina virtual Linux persistente y aislada del resto.

El fallo de seguridad que Meta se niega a llamar brecha

La respuesta de la compañía se apoya en la arquitectura. Muse corre sobre máquinas virtuales Linux persistentes, una por usuario, según la nota de presentación firmada por Meta. Bajo ese diseño, cada sesión queda encapsulada y el contenido de una no debería alcanzar a las demás. La defensa, sin embargo, choca con una pregunta incómoda: si el asistente entrega su propio entorno al primer requerimiento, ¿de qué sirve el aislamiento?

El resto de la conversación lo conocemos por los propios implicados. James fue el primero en documentar el comportamiento; Saunders confirmó el mismo resultado horas después con ‘casi nula’ resistencia a la inyección. Entre lo expuesto aparecen desde archivos del sistema operativo hasta plantillas internas y documentación que ninguna empresa exhibiría en abierto.

Meta mantiene que no ha habido acceso a datos de terceros ni a infraestructura compartida. Es una postura razonable desde el punto de vista legal y frágil desde el punto de vista reputacional. Negar la brecha no equivale a negar la fuga de datos internos, y la diferencia entre ambas cosas es exactamente la que aprovechará cualquier competidor en su argumentario comercial.

La inyección de prompts se convierte en el talón de Aquiles de la IA agéntica

Los asistentes con capacidad de ejecutar tareas (leer archivos, lanzar comandos, mover datos) han pasado de ser una promesa a ser un producto. Ese salto multiplica la superficie de ataque. Un modelo que solo conversa comete errores; un modelo que toca el sistema de archivos comete daños. Y la inyección de prompts, un fenómeno documentado desde los primeros despliegues de asistentes conectados, sigue sin una defensa robusta.

La paradoja competitiva es evidente. Meta, OpenAI, Google y Anthropic compiten por ofrecer el agente más capaz, no el más prudente. En esa carrera, cada nueva capacidad de ejecución es una función de venta y un riesgo que nadie quiere publicitar. Los equipos de seguridad internos lo saben; los ciclos de lanzamiento, en cambio, no se detienen a esperarlos.

Un asistente que entrega su propio sistema de archivos no ha sufrido un despiste: ha demostrado que la confianza depositada en él no estaba justificada.

Para las empresas que evalúan desplegar agentes de IA sobre datos sensibles, el episodio funciona como una advertencia de manual. La pregunta ya no es si el modelo acierta en sus respuestas, sino qué alcance tiene cuando se le pide algo fuera de guion. Ahí, la mayoría de los proveedores siguen respondiendo con arquitectura aislada y promesas de actualización.

El pulso entre velocidad de producto y confianza que decide el negocio

La IA agéntica ha dejado de ser un experimento de laboratorio para convertirse en una línea de ingresos. Meta integra Muse en su ecosistema como palanca de retención; OpenAI y Anthropic lo venden a empresas como herramienta de productividad. Cada incidente de este tipo erosiona la confianza que sostiene esas suscripciones, y la confianza, a diferencia de una función, no se recupera con una nota de prensa.

En España, Indra ha convertido la ciberseguridad en uno de sus pilares de crecimiento dentro del IBEX 35, con la protección de entornos de IA y datos como línea prioritaria. Telefónica Tech juega en la misma liga desde la integración. Ambas compañías llevan meses subrayando que la adopción empresarial de agentes exige controles que el mercado de producto todavía no ha estandarizado. El incidente de Muse no crea ese mercado: lo acelera.

Queda por ver cómo evoluciona la respuesta regulatoria. El calendario de aplicación del reglamento europeo de IA avanza por fases y las obligaciones sobre modelos de propósito general ya están sobre la mesa. La agencia europea de ciberseguridad lleva tiempo advirtiendo de que los agentes autónomos son un vector de riesgo distinto al de los modelos conversacionales. Un caso como este es munición para quienes piden reglas más duras antes de que la IA agéntica llegue a la administración pública.

Meta tiene ahora dos frentes abiertos: corregir la resistencia a la inyección de prompts sin recortar capacidades, y convencer a un mercado empresarial que ya ha aprendido a leer la letra pequeña. La próxima cita relevante serán las cuentas del tercer trimestre, que la compañía presentará previsiblemente a finales de octubre, y cualquier mención a la seguridad de Muse en esa llamada dirá más que el comunicado oficial. Sin una corrección verificable por terceros, el prompt seguirá siendo la puerta más barata de abrir.

España es el país más pro-IA de su entorno inmediato, pero la carrera tecnológica la siguen liderando Estados Unidos.

Claves de la operación

• España lidera el apoyo al desarrollo: un 39,8% respalda seguir creando modelos más avanzados, por delante de Alemania (39,3%), Francia (33,4%), Canadá (33,0%), Reino Unido (32,8%) y Estados Unidos (30,6%).
• Pausar sigue ganando dentro del país: el 46,8% de los encuestados españoles prefiere detener el desarrollo de los modelos más potentes, una mayoría que ninguna lectura triunfalista debería tapar.
• El Plan IA360 intenta convertir actitud en negocio: la hoja de ruta presentada el 21 de septiembre busca adopción empresarial y gobernanza, pero el capital privado español aún no compite con el estadounidense.

Una encuesta de POLITICO elaborada por la firma independiente Public First entre el 13 y el 15 de septiembre de 2026 sitúa al 39,8% de los españoles a favor de seguir desarrollando modelos de inteligencia artificial más avanzados. En Estados Unidos ese respaldo cae hasta el 30,6%. Son 9,2 puntos porcentuales de distancia entre dos economías que compiten por el mismo talento y el mismo capital.

La consulta reunió a más de 2.000 adultos en cada uno de los seis países analizados, con un margen de error de 2,2 puntos. La pregunta no medía entusiasmo tecnológico ni confianza genérica en la IA: contraponía dos opciones concretas, pausar el desarrollo de los modelos más avanzados para reducir riesgos o continuar para capturar sus beneficios.

El mapa completo incomoda al relato dominante en Bruselas. Alemania se queda a medio punto de España, con un 39,3%; Francia baja al 33,4%; Canadá al 33,0%; Reino Unido al 32,8%, y Estados Unidos cierra la tabla. La brecha entre España y Washington alcanza los 9,2 puntos, la mayor de toda la serie.

Medio punto. Esa es toda la distancia con Alemania.

El matiz desmonta cualquier lectura triunfalista. España encabeza la disposición a continuar, pero pierde su propia votación interna: un 46,8% de los encuestados prefiere pausar. En esta redacción lo leemos como tolerancia al desarrollo, no como unanimidad entusiasta.

España no es un país rendido a la IA: es un país que prefiere asumir el riesgo antes que quedarse fuera de la próxima ola tecnológica.

Más de la mitad de los participantes en los seis países considera que existe al menos un riesgo moderado de que la IA llegue a destruir a la humanidad, y en todos ellos la expectativa de destrucción de empleo supera a la de creación. El apoyo español convive con un miedo que no oculta.

El país que fabrica los modelos es el que menos quiere seguir desarrollándolos

La comparación con Estados Unidos es la que más incomoda. El AI Index de Stanford sitúa al país norteamericano a la cabeza en desarrollo de modelos destacados y en inversión privada, con China liderando las publicaciones científicas y las concesiones de patentes. Es el mercado donde operan OpenAI, Anthropic y Google DeepMind. España no compite en esa liga y, aun así, su opinión pública es la más dispuesta a dejarla avanzar.

El doble discurso no ayuda.

Las compañías de IA piden una pausa para ordenar los riesgos y, dos días después, presentan tres modelos nuevos. Ese patrón, repetido durante todo el año, ha erosionado la autoridad de quienes firman las cartas de moratoria.

La regulación europea tampoco aclara el escenario. La AI Act avanza por tramos de aplicación y ya obliga a los proveedores de modelos de propósito general a documentar sus sistemas y a publicar resúmenes de sus datos de entrenamiento. Con un electorado que mayoritariamente quiere pausar y, al mismo tiempo, encabeza el apoyo a continuar, cada nueva restricción tiene coste político y cada retraso, coste competitivo.

La paradoja española: usamos más IA y desconfiamos igual

Hay un dato que no cabe en el gráfico. España es el único de los seis países donde menos de un tercio de los encuestados afirma usar inteligencia artificial rara vez o nunca. El país con más miedo es también el que más ha interiorizado la herramienta.

Uso alto, temor alto.

La coincidencia tienta una explicación rápida —a más uso, más ganas de continuar—, pero el sondeo no la demuestra. Podría ocurrir lo contrario: que la familiaridad con la herramienta haga más visible su utilidad concreta y, a la vez, más nítidos sus límites.

Lo que sí sostiene la encuesta es una mezcla difícil de gestionar: uso alto, expectativa de destrucción de empleo superior a la de creación y una disposición a seguir desarrollando que ningún otro país de la muestra replica con esa intensidad.

Del estado de ánimo al capital: la brecha que España aún no cierra

El Gobierno presentó el 21 de septiembre el Plan IA360, una hoja de ruta de doce meses para reforzar capacidades tecnológicas, impulsar la adopción en las empresas y ordenar la gobernanza y la seguridad de estos sistemas. Llega apenas unos días antes de que se conocieran los resultados del sondeo y encaja con la actitud que retrata: una sociedad dispuesta a adoptar antes que a frenar.

El ecosistema español no está vacío. Freepik, lanzada en 2010 y rebautizada este año como Magnific, se ha transformado en una plataforma creativa de imagen, vídeo, audio y 3D. La donostiarra Multiverse Computing anunció en julio una Serie C con un objetivo de hasta 500 millones de euros y una valoración pre-money de 1.500 millones. Son operaciones notables en el contexto europeo, aunque siguen siendo excepciones, no un patrón de inversión sostenido.

La referencia del IBEX 35 ayuda a dimensionar la distancia. Indra, el valor tecnológico de referencia del selectivo, ha colocado la inteligencia artificial y la defensa en el centro de su discurso estratégico, y su cotización funciona como termómetro del apetito inversor por la tecnología nacional. El resto de los grandes del índice —banca, energía, infraestructuras— usa la IA como herramienta de eficiencia interna, no como línea de negocio. España es sobre todo un mercado consumidor de IA, no un productor de frontera.

Ninguna encuesta paga facturas.

Ahí está el riesgo que el 39,8% no resuelve. Una opinión pública favorable abarata la adopción y da margen político a los planes de digitalización, pero no sustituye al capital ni a los modelos propios. Si la dependencia de laboratorios extranjeros se mantiene, la actitud pro-IA se traducirá en licencias pagadas fuera de España. El primer examen llegará con la ejecución del Plan IA360 a lo largo de los próximos doce meses y con la próxima edición del AI Index de Stanford.