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Un agente de inteligencia artificial de Claude eliminó por error 48.218 archivos e informó del error

>>  miércoles, 7 de octubre de 2026

Un agente de IA de Claude borra miles de archivos en segundos y luego pide perdón

https://www.infobae.com
Pedro Noriega

El fallo afectó una estructura con cientos de carpetas enlazadas en Windows y también provocó daños en parte del repositorio utilizado para almacenar el código

Un agente de IA de Claude eliminó miles de archivos en poco segundos. 
REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo

Un agente de inteligencia artificial de Claude eliminó por error 48.218 archivos del entorno de trabajo de un desarrollador en apenas 103 segundos, después de interpretar de forma incorrecta la estructura de un entorno destinado a realizar pruebas. El incidente también afectó parte del repositorio Git y dejó al descubierto los riesgos de permitir que agentes de IA ejecuten operaciones automatizadas directamente sobre los archivos de un ordenador.

El desarrollador relató el caso en Reddit después de encargar al asistente 11 tareas de reparación relacionadas con herramientas utilizadas para analizar datos históricos de opciones bursátiles. Las primeras diez se completaron correctamente. El problema apareció con la última, que consistía en reconstruir un entorno de pruebas denominado mirror.

La finalidad de ese espacio era crear una copia de los archivos originales para poder aplicar cambios sin modificar los documentos reales. Sin embargo, durante el proceso de limpieza, Claude Code terminó accediendo a las carpetas que contenían el trabajo activo.

El error que provocó el borrado

El origen del problema estuvo en 614 carpetas de Windows configuradas como junctions. Este sistema permite crear directorios que parecen normales, pero que en realidad funcionan como enlaces hacia otra ubicación del ordenador.

En este caso, las junctions apuntaban hacia archivos de producción del desarrollador. Cuando el agente intentó eliminar el contenido del entorno de pruebas para reconstruirlo, siguió esas referencias y terminó actuando sobre archivos que se encontraban fuera del espacio que debía modificar.

La operación eliminó aproximadamente 55.550 archivos. De ese total, unos 7.300 correspondían al contenido que debía desaparecer como parte de la limpieza. Los otros 48.218 pertenecían al entorno de trabajo real.

Todo ocurrió en menos de dos minutos. Cuando el agente detectó las consecuencias de sus acciones, informó al usuario de que algo había salido mal con un mensaje que, traducido al español, decía: “Craig, detente y lee esto. He roto algo”.

El repositorio Git también quedó afectado

El problema no se limitó a los archivos del proyecto. La base de objetos del repositorio Git también sufrió daños durante el proceso.

Aunque el índice del repositorio permaneció disponible y permitía consultar miles de nombres de archivos, parte de la información necesaria para reconstruir su contenido había desaparecido. Esto significa que las referencias sobre los archivos seguían presentes, pero los datos almacenados que permitían recuperar versiones anteriores ya no estaban disponibles.

La situación muestra una diferencia importante entre tener un repositorio Git y contar con una copia de seguridad independiente. Si los archivos almacenados localmente y los objetos necesarios para reconstruir el historial se encuentran en el mismo entorno afectado, una operación destructiva puede comprometer ambos elementos.

El incidente también abrió un debate entre los usuarios que comentaron la publicación en Reddit. El hilo acumuló más de 1.400 respuestas en cinco días y una parte importante de la discusión se centró en la ausencia de una copia remota que permitiera recuperar rápidamente el trabajo.

Los participantes señalaron que proyectos de este tamaño deberían contar con respaldos periódicos en servicios externos, de modo que una operación accidental sobre el ordenador local no implique la pérdida de los archivos.

El caso no demuestra que los agentes de IA sean incapaces de trabajar con sistemas de archivos, pero sí evidencia un riesgo específico de estas herramientas: pueden ejecutar acciones a gran velocidad y sobre una gran cantidad de información cuando tienen permisos suficientes.

El límite de los agentes autónomos

La principal dificultad está en que una instrucción aparentemente sencilla, como limpiar una carpeta de pruebas, puede tener consecuencias completamente diferentes cuando existen enlaces o estructuras especiales dentro del sistema operativo.

En este caso, las junctions uniones o cruces hicieron posible que una operación destinada a eliminar archivos de una copia alcanzara documentos de producción. La inteligencia artificial siguió una estructura válida desde el punto de vista técnico, pero incompatible con la intención del desarrollador.

El episodio sirve como recordatorio de que los agentes autónomos necesitan límites de permisos, entornos aislados y copias de seguridad independientes cuando pueden modificar archivos. El problema no fue únicamente que Claude Code cometiera un error, sino que ese error tuvo capacidad para ejecutarse sobre decenas de miles de archivos antes de que pudiera ser detenido.

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IA de Anthropic corrige documentos, escribe fórmulas y prepara diapositivas dentro de Google Workspace

Claude entra en Google Docs, Sheets y Slides y edita tus archivos sin copiar ni pegar: Anthropic golpea a Gemini en plena casa de Google
https://www.larazon.es

Pablo Hernando



Anthropic ha llevado Claude a los documentos, hojas de cálculo y presentaciones de Google. Su inteligencia artificial ya puede editar directamente los archivos mediante un complemento para Docs, Sheets y Slides. Esto permite pedirle que corrija un texto o prepare una fórmula sin trasladar el contenido de una aplicación a otra.

El complemento se llama Claude for Google Workspace y está disponible en beta para los planes Pro (18 euros/mes), Max (desde 90 euros/mes), Team (desde 16,83 euros/mes) y Enterprise (desde 84,18 euros/mes). Se abre en una barra lateral junto al archivo y reconoce tanto su contenido como los fragmentos seleccionados. Así, puede trabajar sobre un párrafo, unas celdas o una diapositiva siguiendo las instrucciones del usuario.

De corregir un párrafo a poner orden en una hoja de cálculo

El usuario decide cuánto delega. Por defecto, Claude muestra una tarjeta con el cambio propuesto y espera su aprobación antes de ejecutarlo. También existe una opción para aceptar todas las modificaciones y dejar que complete la tarea sin detenerse a pedir permiso en cada paso. Los cambios quedan registrados en el historial de versiones.

En Docs puede corregir frases, acortar textos o reorganizar documentos. También modifica el estilo de los encabezados sin alterar el formato que los rodea. Son funciones que lo sitúan frente a las herramientas de Gemini para revisar documentos, y es que se trata de un fuerte golpe a Google, entrando de lleno en la edición de sus archivos.

En Sheets, las posibilidades incluyen escribir fórmulas y crear gráficos, limpiar datos y añadir pestañas. También construye tablas dinámicas para agrupar y resumir información. En Slides puede generar diapositivas siguiendo el diseño de la presentación y detectar elementos superpuestos, textos difíciles de leer o contenido que sobresale de sus límites.

Además, Anthropic ha estrenado conectores para trabajar desde Claude. Son conexiones que permiten crear o modificar archivos de Google desde la conversación. Basta con facilitar el enlace o pedir expresamente un documento, una hoja o una presentación de Google. En las configuraciones compatibles, el archivo aparece junto al chat. Se mantienen los permisos de acceso de la cuenta vinculada.

Para empezar, hay que instalar el complemento desde Google Workspace Marketplace, abrirlo mediante el menú de extensiones e iniciar sesión en Claude. Una instalación sirve para las tres aplicaciones. En las cuentas de empresa o educativas, el acceso también depende de que el administrador permita instalarlo.

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Anthropic anunció que comenzará a incluir marcas de agua invisibles en todos los textos, imágenes y otros archivos generados por Claude

>>  miércoles, 12 de agosto de 2026

Claude marcará de forma invisible sus textos y archivos para reconocer que son generados por inteligencia artificial

https://www.lavanguardia.com
Angel Colmenares / EFE

Anthropic se adapta a la nueva Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea e integrará un rastro digital imperceptible en sus respuestas para evitar el engaño y la desinformación



Claude marcará de forma invisible sus textos y archivos para reconocer que son generados por inteligencia artificial.

La capacidad de redactar correos, resumir documentos o crear imágenes con inteligencia artificial es tan sencilla que cada vez es más difícil distinguir qué ha sido creado por una mente humana y qué es producto de esta tecnología. De hecho, la autoría de estas generaciones estaba en una zona gris, pero la industria está poniéndole remedio para identificarlas fácilmente.

Anthropic anunció en un comunicado que comenzará a incluir marcas de agua invisibles en todos los textos, imágenes y otros archivos generados por Claude, su herramienta de IA. Esta decisión sigue las exigencias de transparencia que impone el nuevo marco legal de la Unión Europea para proteger a los ciudadanos frente a posibles manipulaciones digitales.

La medida pretende que cualquier material generado por IA pueda ser identificado por otros sistemas, reduciendo así los riesgos de fraude o la propagación de noticias falsas. Además, ya ha comenzado su despliegue para los usuarios de todo el mundo: los modelos antiguos tendrán una implementación progresiva y las nuevas versiones lo incorporarán directamente.

“Nuestro objetivo es apoyarte en el cumplimiento de tus propias obligaciones de transparencia y compartiremos orientación técnica sobre nuestro enfoque de marcado y detección a medida que esté disponible”, afirma el comunicado.

El rastro digital es tan eficaz que la marca de agua permanece oculta en la redacción incluso cuando un usuario copie un párrafo de Claude y lo pegue en otro documento o lo envíe por aplicaciones de mensajería. En el caso de las imágenes, contendrán metadatos de procedencia bajo el estándar internacional C2PA, que funcionan como un certificado de autenticidad digital incrustado en el archivo.

“Los nuevos modelos marcarán el contenido generado por IA desde el primer día”, asegura Anthropic, “el texto generado llevará marcas de agua incrustadas, y los archivos generados incluirán metadatos de procedencia firmados digitalmente donde sea compatible”.

La Ley de IA de la Unión Europea establece en su Artículo 50 una serie de estrictas obligaciones para los desarrolladores de modelos de lenguaje para garantizar que los ciudadanos conozcan qué contenidos son generados por humanos o por IA, sin ser engañados.

“Las obligaciones previstas en el artículo 50 de la Ley de IA (obligaciones de transparencia para los proveedores y los responsables de la implantación de sistemas de IA generativa) abordan los riesgos de engaño y manipulación, fomentando la integridad del ecosistema de la información”, señala la UE.



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Caso Microsoft y Claude Code: El modelo de facturación por Tokens agotó el presupuesto anual de la empresa

>>  domingo, 24 de mayo de 2026

Microsoft cancela Claude Code: lección de pricing por tokens

https://ecosistemastartup.com/


Qué pasó realmente con Microsoft y Claude Code

Microsoft canceló su programa piloto de Claude Code el 30 de junio de 2026, después de apenas 6 meses de uso interno. La razón: agotaron su presupuesto anual de IA en pocos meses debido al modelo de facturación por tokens de Anthropic.

Los ingenieros de las divisiones de Windows, Office y Teams recibieron la orden de migrar a GitHub Copilot CLI antes del cierre del año fiscal. Este incidente expone un problema crítico que cualquier founder usando IA debe entender: el pricing por tokens puede disparar costos sin controles adecuados.

¿Por qué el modelo de tokens es peligroso para empresas?


Anthropic abandonó el modelo flat-rate para adoptar facturación por tokens de entrada y salida. El problema es que un agente de codificación como Claude Code consume exponencialmente más que un chat normal:

Lo que parece una sola interacción puede convertirse en decenas de llamadas al modelo, multiplicando el costo real sin que el equipo lo perciba hasta recibir la factura.

¿Cuánto cuesta realmente un equipo usando IA por tokens?

Los precios de Anthropic se publican por 1 millón de tokens y varían por modelo. Un equipo de 100 ingenieros usando agentes de código intensivamente puede fácilmente consumir:

50-100M tokens mensuales en uso normal
200M+ tokens si hay proyectos intensivos
Costos que escalan 3-5x sin alertas tempranas

El caso de Microsoft demuestra que incluso empresas con presupuestos sofisticados pueden verse sorprendidas cuando el uso real supera las proyecciones iniciales.

¿Qué alternativas existen con pricing predecible?

Si eres founder evaluando herramientas de IA para tu equipo, considera estos modelos:

GitHub Copilot: Suscripción por usuario/mes. Incluye completado de código, chat y funciones avanzadas según el plan. Ideal para presupuestación por asiento sin sorpresas.
  • Cursor: Combina IDE + asistente IA con planes pro por usuario/mes. Muy popular en flujo de desarrollo con límites claros de uso.

  • Amazon Q Developer: Modelo por usuario o integración en ecosistema AWS. Recomendable si ya usas AWS.

  • Codeium/Windsurf: Planes freemium + pro enfocados en IDE asistido.
La ventaja del modelo por suscripción: sabes exactamente cuánto pagarás cada mes, sin riesgo de factura sorpresa.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás implementando IA en tu empresa, este caso de Microsoft es una advertencia que debes tomar en serio. 

Aquí tienes 5 acciones concretas para proteger tu startup:

1. Define presupuestos por equipo y caso de uso
Establece límite mensual por proyecto
Asigna presupuesto por usuario
Diferencia entornos: dev, QA, producción

2. Implementa límites de tokens durosMáximo de tokens de entrada por prompt
Máximo de tokens de salida por respuesta
Límite de llamadas por tarea
Bloqueo automático al exceder el cap

3. Usa routing inteligente de modelos
Modelo barato para tareas simples
Modelo premium solo para tareas complejas
Implementa un router que elija modelo según dificultad

4. Activa caché y reduce contexto
Cachear respuestas repetidas
No enviar archivos completos si basta con fragmentos
Resumir historial de conversaciones
Reutilizar embeddings cuando sea posible

5. Configura alertas en tiempo real
Umbral al 50%, 75% y 90% del presupuesto
Notificaciones automáticas por email/Slack
Dashboard visible para todo el equipo

El impacto en la ronda de financiación de Anthropic

Este incidente ocurre en un momento sensible: 
  • Anthropic está en plena ronda de financiación. 
  • Aunque una retirada parcial interna probablemente tenga poco impacto directo en la ronda, sí afecta la narrativa:
  • Daña la percepción de eficiencia/coste para agentes de código
  • Presiona a Anthropic a reforzar controles empresariales
  • Destaca la necesidad de planes con cuota fija para enterprise
Para inversores, lo que realmente importa es: 

El margen bruto por inferencia, retención empresarial y capacidad de monetizar uso intensivo sin facturas sorpresa.

Lecciones de otros casos de sobrecostos de IA

Microsoft no es el primer caso. 

El patrón se repite en empresas que:
  • Inician pilotos sin límites de gasto
  • Usan RAG y chat internos sobre documentación corporativa sin caché
  • Implementan agentes con herramientas que multiplican llamadas
  • No miden costo por funcionalidad (por PR revisado, por issue resuelto)
Las empresas que evitan este problema combinan gobernanza temprana con herramientas de monitoreo desde el día uno del piloto.

Conclusión

El caso de Microsoft con Claude Code es un recordatorio brutal: la IA puede escalar costos más rápido de lo que escalas ingresos. Como founder, tu responsabilidad es implementar controles antes de que el problema aparezca, no después.

La pregunta no es si usar IA, sino cómo usarla de forma sostenible. Pricing predecible, límites duros y monitoreo en tiempo real no son opcionales — son requisitos para sobrevivir como startup en 2026.

¿Tu startup ya implementó controles de gasto de IA? Si no, empieza hoy. La factura de Microsoft llegó después de 6 meses. La tuya podría llegar antes.

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Fuentes

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