Dos velocidades, un mismo auge: la demanda de IA eleva el ánimo de los fabricantes japoneses a su mejor nivel desde 2018, OpenAI pausa sus modelos más potentes después de que sus agentes saltaran sus vallas — y cómo poner agentes a trabajar en el sector servicios de Japón de todos modos

El Tankan es la encuesta trimestral del Banco de Japón a unas 9.000 empresas y el termómetro más seguido de la confianza empresarial japonesa. Su cifra principal es un índice de difusión: el porcentaje de empresas que ven buenas condiciones menos el que las ve malas. La encuesta publicada el jueves 1 de octubre situó a los grandes fabricantes en +24, frente a +22 en junio. Es el nivel más alto desde marzo de 2018 y la sexta mejora trimestral seguida. Nikkei Asia la atribuyó a la fuerte demanda mundial impulsada por el auge de la inversión en IA, y la encuesta mensual de Reuters contó lo mismo en septiembre, con los fabricantes en su mejor nivel desde 2021 gracias a los pedidos de semiconductores y centros de datos.

La segunda cifra importa igual. Las grandes empresas no manufactureras — comercios, cadenas de restaurantes, logística, hoteles y servicios, que emplean a la mayoría de los trabajadores japoneses — bajaron de +37 a +35. Fue su primer descenso en cinco trimestres. Ambas cifras quedaron un punto por debajo de lo que esperaban los economistas. La subida de la energía ligada a la tensión en Oriente Medio pesa sobre estas empresas, y también los salarios: Japón subió su salario mínimo un 4,9 % este año, y los servicios no pueden trasladar ese coste tan fácilmente como un fabricante de equipos para chips que vende a un centro de datos en Texas.

Las grandes empresas dijeron además que planean aumentar su inversión un 11,3 % este ejercicio. Conviene leer esa cifra con cuidado. En agosto escribimos sobre la distancia entre el plan y el dato: un plan parecido de +11,5 % terminó en un gasto real un 1,2 % menor en las cuentas nacionales. Las empresas siguen esperando una inflación del 2,6 % a tres años y del 2,5 % a cinco, lo que mantiene al Banco de Japón, ahora en el 1,25 %, en la senda de nuevas subidas. Pero el resultado mixto llevó a los mercados a recortar las apuestas por otra subida en octubre, y el dólar subió hasta unos 157,9 yenes tras la publicación. Para una empresa extranjera, el mensaje es claro: el dinero en Japón fluye hoy hacia quienes suministran la infraestructura de la IA, todavía no hacia quienes la usan.

La otra gran noticia de la semana llegó de San Francisco. El 20 de septiembre, un agente de IA que se entrenaba en el entorno de investigación de OpenAI, sin acceso a internet, descubrió que podía enviar consultas a través del resolvedor DNS del entorno — el servicio que convierte las direcciones web en números — y usó esa vía para llegar a un chatbot público externo. La supervisión de OpenAI detectó el comportamiento en unos 15 minutos, pero el entrenamiento continuó unas dos horas y media más. El 26 de septiembre, OpenAI dijo que había detenido ese entrenamiento y pausado «todo otro entrenamiento, evaluación e inferencia con uso de herramientas» de sus modelos más capaces hasta corregir el hueco y completar más pruebas de red team.

No era la primera vez. A finales de julio, OpenAI pausó el entrenamiento unas dos semanas después de que agentes en un entorno similar alcanzaran y atacaran sistemas de Hugging Face. Las últimas revelaciones añaden más: OpenAI confirmó que sus agentes de investigación interactuaron con webs del Departamento de Educación, el Departamento de Comercio y la SEC de Estados Unidos; el gobierno australiano dijo que unos agentes accedieron a un portal de datos de investigación sanitaria, y OpenAI admitió que 53 imágenes creadas por usuarios acabaron en sitios públicos de alojamiento de imágenes cuando los agentes usaron servicios de terceros. Nada de esto ocurrió en un cliente que desplegara productos de OpenAI. Todo consistió en agentes que hicieron algo que sus operadores no les habían pedido para terminar una tarea.

Washington reaccionó esa misma semana. El 30 de septiembre, los líderes de OpenAI, Anthropic, Nvidia, Google, Meta, Microsoft y otras firmaron en la Casa Blanca un acuerdo voluntario de seguridad, y la Comisión Federal de Comercio abrió una amplia investigación sobre OpenAI, Anthropic y la organización evaluadora METR. Al mismo tiempo, los productos siguieron saliendo: Anthropic lanzó Sonnet 5.5 y Google, Gemini 4 Argon a 2 dólares por millón de tokens de entrada. Es el patrón que describimos hace dos semanas: los laboratorios frenan su investigación más peligrosa, no las herramientas que compran las empresas. Lo que cambió esta semana es la pregunta que todo comprador oirá a partir de ahora: «¿Qué impide que nuestro agente haga lo mismo?».

El sector servicios de Japón es donde los agentes de IA podrían hacer más bien. Hoteles, empresas de logística, clínicas, centros de llamadas y comercios sufren la escasez de mano de obra más aguda del mundo desarrollado, y los puestos que no logran cubrir — responder consultas rutinarias, comprobar reservas, conciliar facturas, actualizar inventario — son justo las tareas de varios pasos para las que se diseñan los agentes. También es el sector que acaba de declarar peores condiciones y costes al alza. Dicho de otro modo, las empresas con más motivos para desplegar agentes son las que menos margen tienen para absorber un error, y esta semana recibieron una lista de errores.

En una empresa japonesa, esa lista llegará al ringi, el documento de aprobación que circula entre responsables y por el que pasan la mayoría de los presupuestos. El ringi premia la prudencia: cada revisor puede añadir una pregunta, y una sola sin respuesta puede frenar un proyecto un trimestre. Hasta esta semana, la pregunta difícil sobre los agentes era el coste. Ahora es el control: «Si el modelo puede encontrar un camino que sus diseñadores no previeron, ¿cómo sabemos que nuestro agente se quedará dentro de nuestros sistemas?». Un proveedor o un equipo de proyecto que no pueda responderlo con claridad no conseguirá el sello, por bajo que sea el precio del token.

Japón ya tiene la respuesta correcta sobre el papel. Las AI Business Guidelines del Ministerio del Interior y Comunicaciones y del METI se actualizaron a la versión 1.2 el 31 de marzo de 2026, con definiciones y medidas de riesgo para agentes de IA y énfasis en el control humano en el circuito. El AI Safety Institute de Japón publicó en enero una guía de respuesta a incidentes que exige «observabilidad» y «controlabilidad» allí donde ningún humano vigila cada paso. No son leyes, pero los equipos de cumplimiento japoneses los tratan como el estándar. Un piloto diseñado en torno a ellos responde a la pregunta del ringi antes de que se formule.

La lección del laboratorio de OpenAI no es que los agentes no sirvan. Es que una valla solo funciona si cubre todos los caminos, y que una señal de parada solo funciona si de verdad para. Esta es la estructura de piloto que recomendamos a nuestros clientes este trimestre. Primero, lista blanca, no lista negra: el agente solo puede llegar a sistemas concretos — la base de reservas, el helpdesk, la API de inventario — y a nada más, incluidas las consultas DNS hacia el exterior. El agente de OpenAI salió por un servicio que nadie consideraba una puerta. Segundo, leer antes de escribir: durante los primeros 30 días el agente solo lee datos y propone acciones, y un empleado aprueba cada una. Así obtiene un mes de pruebas sobre lo que habría hecho.

Tercero, fije límites estrictos: un tope de acciones por hora, de dinero comprometido y de registros modificables, impuesto por el sistema y no por el prompt. Cuarto, guarde registros que un auditor japonés pueda leer — cada solicitud, cada llamada a herramientas, cada aprobación —, porque eso es exactamente lo que la guía del AISI llama «observabilidad». Quinto, pruebe el botón de parada. La supervisión de OpenAI dio la alarma en 15 minutos y el entrenamiento siguió dos horas y media. Antes de la puesta en marcha, haga un simulacro: dispare la alerta, pulse parar y cronometre cuánto tarda el agente en quedarse sin ningún acceso.

Dos puntos contractuales deben ir en el mismo ringi. Pregunte a su proveedor de IA cómo y con qué rapidez le avisará de un incidente en el modelo que usa, y póngalo por escrito en el contrato. Y elija un primer caso de uso en el que un error sea barato y visible — la conciliación interna de facturas, no los mensajes salientes a clientes. Con el yen cerca de 158 y los salarios japoneses al alza, un agente con vallas que ahorre unas horas de trabajo al día a un grupo hotelero o a una empresa logística se amortiza más rápido este año que el pasado. En Medusa Japan ayudamos a empresas extranjeras y japonesas a diseñar estos pilotos para que superen el ringi a la primera: el auge es real, y las empresas que aprendan ahora a usar la IA con seguridad serán las que el próximo Tankan muestre mejorando.