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En los últimos años, nos hemos acostumbrado a una relación bastante sencilla con la inteligencia artificial. Escribimos una pregunta, solicitamos una imagen o pedimos ayuda con un texto y esperamos una respuesta. Nosotros iniciamos la conversación y el programa devuelve un resultado. Esa dinámica ha convertido el diálogo en nuestra imagen mental de esta tecnología.

Pero está extendiéndose otra clase de sistemas. En vez de limitarse a contestar, son capaces de recibir una meta, dividirla en tareas, emplear herramientas, observar qué ocurre y determinar cuál será el movimiento siguiente según el efecto anterior.

Uno de esos agentes aparece ahora en la primera notificación recibida por la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) sobre una brecha de información personal ejecutada mediante esta tecnología.

El suceso plantea una cuestión menos obvia que la alarma inicial. Si la inteligencia artificial buscó vulnerabilidades, entró en una aplicación y continuó explorándola sin que una persona tuviera que indicarle cada movimiento, ¿decidió atacar por sí misma? Para contestar conviene comprender antes qué separa a un agente de IA del chatbot al que estamos acostumbrados.

Un agente de IA no es simplemente un ‘chatbot’ que hace más cosas

Un modelo de lenguaje genera una salida a partir de la información que recibe, y un chatbot permite conversar con esa capacidad. Pero un agente añade una pieza decisiva: persigue un objetivo mediante una cadena de operaciones y ajusta el recorrido conforme aparecen nuevos resultados.

Cabe imaginar su funcionamiento como un ciclo: recibe una meta, prepara una secuencia, realiza una acción, examina lo sucedido y resuelve cómo proseguir. Si dispone de las herramientas y permisos necesarios, quizá consulte archivos, navegue por una web, ejecute código o interactúe con otros servicios. El usuario no necesita señalarle cada paso.

Pensemos en un viaje en coche. Una posibilidad consiste en sentarnos junto al conductor e indicarle cada giro: “Sigue recto, toma esta salida, cambia de carretera…”. Otra es decirle únicamente que queremos llegar a Madrid. A partir de ahí, tiene libertad para trazar la ruta, encontrarse una vía cortada, buscar una alternativa y modificar el itinerario sin consultarnos continuamente.

La diferencia entre recibir un propósito y seleccionar los medios para alcanzarlo resulta esencial para interpretar el incidente comunicado en España.

En el segundo caso, el conductor resuelve numerosos dilemas a lo largo del trayecto, pero eso no denota que haya escogido el destino. Esta diferencia entre recibir un propósito y seleccionar los medios para alcanzarlo resulta esencial para interpretar el incidente comunicado en España.

Qué sabemos realmente del ataque notificado en España

La Agencia Española de Protección de Datos informó el 14 de septiembre de que había recibido la primera notificación de una brecha de datos personales en la que el asalto habría sido ejecutado mediante un agente de inteligencia artificial.

Según la comunicación remitida por la organización afectada, un tercero utilizó como instrumento un sistema conectado a un conocido modelo de lenguaje (LLM), la tecnología de inteligencia artificial que permite comprender y generar texto.

El relato disponible permite reconstruir parte de la secuencia. El agente comenzó buscando vulnerabilidades en archivos genéricos y realizó correctamente un inicio de sesión. Una vez dentro, emprendió de manera autónoma la búsqueda de otras debilidades de la aplicación. Tras localizar una, consiguió modificar datos personales y consultar facturas.

Hay, sin embargo, un límite crucial: conocemos la descripción comunicada a la autoridad, no una reconstrucción forense completa publicada del suceso. La AEPD recalca que la información procede de la entidad afectada y debe ser analizada.

Tampoco se han hecho públicos el nombre de esa organización, el modelo empleado ni todos los detalles sobre las instrucciones proporcionadas, los permisos disponibles o la supervisión humana en cada fase.

El agente buscó vulnerabilidades en archivos genéricos y realizó un inicio de sesión, buscó otras debilidades y, tras localizar una, consiguió modificar datos personales y consultar facturas.

Además, que se utilizara un determinado modelo no implica que este o la infraestructura de su proveedor hubieran sido comprometidos, ni que la herramienta fuese creada con fines maliciosos. Es una distinción importante: un recurso concebido para usos legítimos también puede acabar integrado en una operación dañina.

Entonces, ¿actuó solo o no?

La aparente contradicción desaparece al separar tres elementos que solemos mezclar: propósito, decisiones instrumentales y ejecución. El primero establece qué se pretende conseguir. Las segundas determinan qué acciones parecen útiles para acercarse a esa meta. La tercera convierte esas opciones en hechos concretos.

Según la notificación, hubo operaciones realizadas autónomamente. Eso justifica hablar de autonomía en la ejecución de determinadas fases. No demuestra, en cambio, que la inteligencia artificial generara por iniciativa propia la intención de atacar.

Se justifica hablar de autonomía en la ejecución de determinadas fases, pero no de que la inteligencia artificial generara por iniciativa propia la intención de atacar.

La diferencia quizá parezca semántica, pero altera por completo la historia. Volvamos al automóvil: tomar un desvío porque una carretera está cerrada constituye una decisión auténtica dentro del viaje; decidir que uno quiere marcharse a Madrid pertenece a otro nivel. Confundir ambas cosas equivale a atribuir al conductor un destino que recibió previamente.

Por eso, expresiones como “la inteligencia artificial quiso entrar” o “decidió convertirse en atacante” añaden al relato algo que los datos conocidos no acreditan. Un agente dispone de margen para resolver cómo avanzar sin poseer un propósito independiente.

En este contexto, “autónomo” significa que ciertos pasos necesarios para completar una tarea ya no requieren instrucciones humanas una por una, no que la máquina tenga deseos, voluntad o una agenda propia. Esa frontera ayuda a comprender tanto lo ocurrido como el verdadero motivo de preocupación.

Lo inquietante no es que la IA haya desarrollado malas intenciones

Descartar una voluntad espontánea no vuelve trivial el episodio. La transformación relevante está en cuánto trabajo cabe delegar entre la orden inicial y el resultado final.

Un ataque informático exige a menudo encadenar operaciones: localizar una posible debilidad, probarla, interpretar la respuesta, adaptar la estrategia y continuar. Tradicionalmente, una persona debía intervenir en buena parte de ese recorrido, aunque utilizara programas automatizados. Los agentes transfieren una porción mayor del bucle completo.

La Agencia Española de Protección de Datos señala en concreto que estas herramientas no tienen por qué crear amenazas desconocidas. Alteran las existentes al incrementar su velocidad, escala y capacidad de adaptación. Si el software prueba una vía, analiza lo obtenido y modifica enseguida de táctica, disminuye el tiempo disponible para que quienes protegen la infraestructura detecten lo que sucede y reaccionen.

Es un ejemplo de una posibilidad que hasta hace poco se discutía como riesgo futuro: poder delegar en una IA, no solo una operación aislada, sino parte de la adaptación necesaria para continuarla.

Eso desplaza el interrogante central. Ya no se trata de si es capaz una máquina de volverse malvada, sino de qué sucede cuando el ser humano deja de ser imprescindible entre varias decisiones consecutivas.

Una sola notificación no basta para afirmar que estemos ante una oleada de ataques autónomos. Sí proporciona un ejemplo concreto de una posibilidad que hasta hace poco se discutía principalmente como riesgo futuro: que se pueda delegar en una inteligencia artificial, no solo una operación aislada, sino parte de la adaptación necesaria para continuarla.

España no es el único aviso

Todo esto ocurre, además, en un momento en que otros episodios están obligando a examinar cómo se comportan los agentes al interactuar con sistemas reales. Reuters ha documentado en los últimos meses incidentes relacionados con herramientas de OpenAI que alcanzaron servicios externos en pruebas, entre ellos Hugging Face y RubyGems.

Este 16 de septiembre, la agencia informó de que investigadores habían encontrado indicios de que agentes vinculados a OpenAI sondearon vulnerabilidades de Hugging Face ya en mayo, aproximadamente dos meses antes de los hechos conocidos en julio. La compañía ha reconocido otros comportamientos no previstos en evaluaciones.

Anthropic también ha comunicado episodios en los que versiones de sus sistemas interactuaron indebidamente con infraestructuras externas durante ensayos. Las circunstancias no son equivalentes al caso español: difieren el origen, los objetivos, el grado de control y la manera en que comenzó cada incidente.

De ahí el hecho de que no conviene agruparlos bajo una narración de “máquinas rebeldes”. Lo que muestran en conjunto es algo más sobrio y útil: conceder capacidad de actuación a un sistema introduce problemas distintos de los que aparecen cuando únicamente genera texto dentro de una ventana.

Cuando la inteligencia artificial puede actuar, también cambia lo que significa controlarla

Por mucho tiempo, evaluar una inteligencia artificial conllevaba preguntar si su respuesta era correcta, falsa, sesgada o peligrosa. Los agentes amplían el problema. Ahora importa asimismo saber qué herramientas pueden utilizar, a qué información acceden, qué permisos reciben, cuánto tiempo continúan operando y en qué momento debe intervenir una persona.

Eso modifica igualmente la defensa. La Agencia Española de Protección de Datos advierte de que una supervisión exclusivamente manual puede resultar insuficiente frente a procesos que pueden desarrollarse con gran rapidez. Las organizaciones necesitan combinar control humano con mecanismos automáticos de detección, contención y respuesta capaces de reaccionar a una velocidad comparable.

La cuestión de fondo es, por tanto, quién establece los límites del recorrido. Un agente resulta enormemente útil porque evita que tengamos que aprobar cada movimiento. Esa misma propiedad obliga a decidir de antemano hasta dónde puede llegar, qué puertas permanecen cerradas y qué acontecimientos deben detenerlo.

Las organizaciones necesitan combinar control humano con mecanismos automáticos de detección, contención y respuesta capaces de reaccionar a la misma velocidad que actúa la IA.

Durante años, hemos indagado acerca de qué puede decir una inteligencia artificial, pero casos como el notificado en España obligan a plantear otra cuestión: qué podemos permitirle hacer sin consultarnos cada paso. La frontera decisiva no aparece cuando una máquina adquiere voluntad propia, sino mucho antes: cuando dejamos de escoger cada movimiento porque hemos empezado a delegarle el camino.

Hay elecciones pequeñas que parecen irreversibles en cuanto el agua toca el café. Si alguien desea reducir una fracción considerable de la cafeína, lo habitual es haber comprado previamente una variedad descafeinada. Una vez servida, esa molécula comparte espacio con multitud de sustancias responsables de su aroma, composición y carácter. Eliminarla entonces se parece menos a retirar una hoja de una taza que a aislar una voz concreta dentro de un coro.

Ese problema cotidiano encierra una pregunta química bastante más interesante de lo que aparenta: ¿podemos separar preferentemente la cafeína cuando el café ya está listo sin arrastrar indiscriminadamente cuanto la rodea? Los métodos industriales convencionales actúan sobre todo antes del tostado, procesando el grano verde mediante agua, disolventes orgánicos o dióxido de carbono supercrítico. Funcionan, pero obligan a fijar de antemano qué producto queremos beber.

Un grupo de la Universidad de Nueva Gales del Sur y la de Okayama ha ensayado el camino inverso. En lugar de intervenir sobre el grano, Yihan Tian y sus colaboradores han experimentado con el líquido ya extraído y una membrana de óxido de grafeno. Su propuesta, publicada en Journal of Membrane Science, exige entender algo contraintuitivo: a escala molecular, filtrar no significa solo colocar agujeros suficientemente pequeños.

Un filtro molecular no es un colador diminuto

El filtro de una cafetera discrimina materiales gracias a un contraste. Los fragmentos sólidos quedan atrás, mientras el agua cargada de especies disueltas atraviesa el papel. Si redujéramos mentalmente esos poros, parecería lógico esperar la misma regla: pasan las moléculas menores y se atascan las mayores. La nanofiltración es más caprichosa.

Estas partículas encuentran una especie de portero que examina varias variables a la vez. Importan su tamaño, carga eléctrica, hidratación y afinidad química con la superficie que encuentran al avanzar, la de los nanocanales, que son los diminutos espacios formados entre las láminas apiladas del óxido de grafeno. Y entran también en juego fuerzas de atracción o repulsión.

Una analogía útil sería el acceso a una discoteca: ocupar poco sitio no garantiza entrar si otros rasgos condicionan la admisión.

Esta idea resulta esencial para comprender por qué apartar cafeína sin vaciar químicamente la bebida constituye un reto. El café contiene centenares de compuestos, algunos con dimensiones o respuestas parecidas. Una barrera limitada a bloquear todo por encima de cierto umbral perdería mucha utilidad. Los autores necesitaban un mecanismo capaz de distinguir entre candidatos, no simplemente un tamiz más fino.

Una baraja de óxido de grafeno llena de pasadizos

Las láminas de óxido de grafeno proporcionan una arquitectura ajustable a escala nanométrica. Este material bidimensional deriva del grafeno, pero posee grupos con oxígeno distribuidos por su superficie. Al apilar muchas hojas, surgen entre ellas corredores minúsculos por los que circulan agua y solutos, sustancias disueltas en ella.

Los investigadores modificaron esos pasadizos añadiendo alginato de sodio y empleando iones de calcio como enlaces estabilizadores. El alginato se intercala entre las capas y el calcio las reticula, es decir, enlaza cadenas y reorganiza el conjunto. Con ello, varían la distancia entre hojas, su comportamiento eléctrico, el vínculo con el agua y la estabilidad.

La combinación produjo varias membranas con desempeños distintos en vez de una mejora progresiva. Aumentar el alginato o intensificar la reticulación no brindaba automáticamente mejores prestaciones. En ese medio, transporte, adsorción y confinamiento compiten entre sí: beneficiar un atributo puede perjudicar otro. La alternativa idónea debía conciliar esas exigencias.

Al apilar muchas hojas de óxido de grafeno, surgen entre ellas corredores minúsculos por los que circulan agua y sustancias disueltas en ella, que modificaron añadiendo alginato de sodio y, además, iones de calcio como enlaces estabilizadores.

Después, llegó el momento de hacer pasar café

El ensayo principal utilizó 100 mililitros de una disolución elaborada con café instantáneo comercial. Los científicos eligieron Moccona Classic, a una concentración de un miligramo por mililitro, y efectuaron la filtración al vacío durante 24 horas, con una diferencia de presión de unos 0,9 bar, ligeramente inferior a la atmosférica. No hablamos de un accesorio que pueda colocarse sobre una taza: estamos ante una demostración experimental.

El procedimiento invierte nuestra imagen intuitiva de lo que debería hacer un filtro. Aquí, el producto deseado no es el líquido que cruza la barrera. La cafeína debe abandonarlo preferentemente, mientras una proporción mayor de otros componentes permanece en el lado inicial. Lo valioso es ese café retenido. La membrana funciona, por tanto, como una vía selectiva para determinados integrantes del conjunto.

Los autores midieron otra cuatro sustancias representativas junto a la cafeína: colina, trigonelina, 5-hidroximetilfurfural (HMF) y N-metilpiridinio (NMP). Dichas sustancias forman parte de la compleja composición del café y permiten comprobar si el proceso se lleva consigo algo más que cafeína. No equivalen al sabor completo, pero sirven como referencias para comprobar hasta qué punto el proceso afecta a algo más que el objetivo buscado.

Casi un 47,4 % menos de cafeína

La variante denominada CGSM-1 rebajó la concentración de cafeína de 24,64 a 12,95 microgramos por miligramo. La caída alcanza el 47,4 por ciento, de modo que “la mitad” resume razonablemente el dato que da sentido al titular. Colina, trigonelina, 5-hidroximetilfurfural y N-metilpiridinio seguían presentes en cantidades medibles.

Ese 47,4 por ciento no convierte una bebida corriente en descafeinada. La referencia incluida en el trabajo resulta elocuente: la muestra comercial utilizada para contrastar contenía 0,52 microgramos de cafeína por miligramo, frente a los 12,95 obtenidos mediante CGSM-1.

Por lo tanto, hablamos de una disminución parcial, no de un sustituto de las técnicas empleadas actualmente por la industria.

Se rebajó la concentración de cafeína de 24,64 a 12,95 microgramos por miligramo, el 47,4 por ciento, y las otras sustancias representativas seguían presentes en cantidades medibles.

Tampoco sabemos si el café tratado sabe igual, porque el experimento no incluyó una cata sensorial. Que permanezcan marcadores relevantes no permite convertirlos en sinónimo de aroma intacto. El equipo advierte de otra frontera: no cuantificó los polifenoles totales. Esa cautela delimita lo descubierto. El dispositivo aparta cafeína dentro de una matriz real, y queda por averiguar qué impresión produciría en una taza.

La gracia no reside, pues, en hacer desaparecer toda la mezcla, sino en conseguir cierta preferencia por un integrante concreto.

La molécula más pesada encontró la salida más fácil

La sorpresa más instructiva surge al comparar las masas de las cinco sustancias examinadas. El N-metilpiridinio alcanza 94,1 daltons; la colina, 104,2; el 5-hidroximetilfurfural, 126,1; la trigonelina, 137,1; y la cafeína llega a 194,2. Un dalton es una unidad diminuta usada para expresar masa atómica o molecular.

Que la cafeína sea la sustancia más pesada no impidió que fuese la que escapó con mayor facilidad.

Siguiendo la intuición del colador, esperaríamos que el último compuesto tuviera mayores dificultades para avanzar, pero ocurrió justamente lo contrario: la cafeína presentó el menor rechazo entre las cinco moléculas. Ser la más pesada no impidió que escapara con mayor facilidad.

La colina brinda el contraste. Aunque pesa menos, posee carga permanente y muestra una marcada atracción por medios acuosos, y esos rasgos favorecen interacciones con los grupos oxigenados del óxido de grafeno, las cadenas de alginato y las zonas hidratadas relacionadas con el calcio.

El recorrido por los nanocanales depende así de una negociación física y química, no de una cinta métrica microscópica. Confinamiento, estado eléctrico, hidratación, afinidad superficial y diversas fuerzas actúan conjuntamente. La cafeína está menos ionizada en las condiciones del ensayo y puede adsorberse —es decir, adherirse temporalmente a la superficie del material— y desprenderse durante el trayecto.

La cafeína está menos ionizada en las condiciones del ensayo y puede adherirse temporalmente a la superficie del material y desprenderse durante el trayecto.

Nuestra discoteca molecular, dicho de otra manera, no concede prioridad al visitante más menudo: cada candidato mantiene una conexión particular con el entorno que intenta franquear. Así, a escala molecular, ocupar menos espacio no garantiza llegar primero al otro lado porque importa tanto quién eres como el volumen que ocupas.

Del laboratorio a un sistema que algún día pueda escalarse

El grupo trasladó después la solución seleccionada a membranas de fibra hueca. Fabricaron conjuntos de 23 tubos de fluoruro de polivinilideno (PVDF), un polímero resistente utilizado como soporte, y los recubrieron con una película selectiva de óxido de grafeno, alginato y calcio.

Esta geometría concentra mucha área activa en poco volumen y se aproxima más a sistemas en los que el café pueda circular y filtrarse de forma continua. Y el hecho es que las pruebas con estas fibras prolongaron el funcionamiento hasta 96 horas y mantuvieron un rendimiento prometedor.

Eso no sitúa un aparato doméstico a las puertas del mercado. Faltan respuestas sobre velocidad de procesamiento, durabilidad, costes, variedades de café, percepción sensorial y viabilidad a gran escala. Incluso el ensayo principal necesitó un día entero. Convertir una demostración de nanofiltración en un utensilio rápido, económico y reutilizable abre otra historia tecnológica.

Para impedir que una cifra espectacular ocultara pérdidas en otros apartados, los responsables crearon un método multicriterio. La evaluación reunió eliminación de cafeína, retención de marcadores, permanencia de colina, permeancia de agua y aumento de concentración. Ese balance señaló CGSM-1 como la alternativa más adecuada. Optimizar una membrana, por tanto, exige asumir compromisos entre propiedades rivales en lugar de perseguir un récord aislado.

Lo que una taza enseña sobre el mundo molecular

La posibilidad de actuar una vez listo el café trastoca nuestra intuición acerca de cómo se separa la materia. En la vida diaria, clasificamos objetos mediante señales evidentes: un colador discrimina por dimensiones, la decantación aprovecha densidades, una criba deja caer las piezas menudas. Al descender hasta nanómetros, esas reglas dejan de bastar, ycada molécula da con una ruta diferente según sus propiedades y su relación con el material que la rodea.

Diseñar el entorno de una molécula puede ser tan decisivo como fabricar un agujero con una anchura determinada. Esa es la lección que trasciende la cafeína. Ajustando carga, hidratación, afinidades y espacios confinados, una barrera logra distinguir sustancias mezcladas aun cuando la de mayor masa encuentre menos resistencia. La ingeniería deja entonces de levantar paredes pasivas y empieza a organizar paisajes microscópicos con preferencias.

Una taza de café vuelve tangible esa idea. El prototipo aún está lejos de permitirnos preparar un espresso y rebajar su cafeína a voluntad, pero demuestra que esa facultad no tiene por qué pertenecer al grano. Quizá ahí resida lo más sugerente: algunos filtros del futuro no tendrán que limitarse a detener lo grande, sino aprender qué distingue a cada molécula.

Un titular de opinión denomina “canto de sirena” a las promesas dudosas de un partido político. Un artículo califica a las mujeres que esperaban el regreso de sus maridos del frente durante la Segunda Guerra Mundial como “Penélopes”. Un usuario define su búsqueda de vivienda como “una odisea”. Ninguno de ellos cita a Homero de manera consciente y, sin embargo, todos hablan (hablamos, más bien) con un vocabulario que nace de su obra. La Odisea ha logrado cambiar el rostro artístico, expresivo y cultural del Mediterráneo y más allá durante siglos, incluso en la era digital. Y lo ha hecho mediante el lenguaje.

La vida es una odisea: por qué utilizamos el vocabulario homérico en la vida cotidiana.

El kit homérico: cinco palabras que seguimos usando

Desde los troyanos informáticos hasta las Circes seductoras, el lenguaje homérico de la Ilíada y la Odisea sigue muy vivo en el habla cotidiana. Algunas voces están plenamente lexicalizadas, es decir, integradas en el idioma como palabras comunes. Otras se utilizan para crear analogías y metáforas en el lenguaje periodístico, en la literatura o, simplemente, cuando queremos desarrollar una idea o una opinión apoyándonos en una imagen cultural compartida.

Así, hablamos de “odisea”, un término que el Diccionario de la lengua española (DLE) define como un “viaje largo, en el que abundan las aventuras adversas y favorables al viajero” y como “sucesión de peripecias, por lo general desagradables”. Su etimología remite explícitamente al poema homérico y es el caso de metaforización más completo: muchos hablantes la emplean sin pensar en los esfuerzos de Ulises por regresar a casa.

Otro término que ha alcanzado el grado máximo de naturalización es mentor. El DLE lo define como “consejero o guía” y aclara que procede de Méntor, personaje de La Odisea y consejero de Telémaco. Hoy se usa con plena normalidad en la educación, el mundo empresarial y la tecnología.

¿Recuerdas la imagen de Odiseo que, atado al mástil de su embarcación con los oídos llenos de cera de abeja, se resiste a las voces traicioneras de las sirenas? De esa escena inolvidable procede la expresión “canto de sirena”: una promesa atractiva e hipnótica que puede desviar de su objetivo o poner en peligro a quien la escucha.

Ítaca es otro vocablo bastante habitual en los titulares, las noticias y los artículos de opinión. La isla de la que Ulises era rey y a la que busca regresar a lo largo del periplo de la Odisea se ha convertido en sinónimo de destino, la meta del retorno. Alude a la necesidad de regresar al punto de partida, si es posible, como un héroe que ha aprendido de su viaje.

¿Y qué decir de Penélope, la esposa del héroe que espera su regreso? Penélope se ha convertido en sinónimo de paciencia estoica, pero también de astucia y de una sabiduría contenida capaz de salvaguardar el honor mientras el rey y cabeza de familia protagoniza mil correrías.

Algunas voces están plenamente lexicalizadas, es decir, integradas en el idioma como palabras comunes. Otras se utilizan para crear analogías y metáforas.

Tres microcasos: espacios en los que vive el imaginario homérico

Aunque las expresiones homéricas se utilizan en todos los contextos imaginables, hay tres que se llevan la palma. En política, una de las imágenes dominantes concierne a las sirenas y su engañoso canto. Se emplea la imagen para describir fuerzas tentadoras difíciles de resistir y promesas engañosas que solo tienen como finalidad la destrucción de quien las escucha.

Otra de las áreas en las que los términos homéricos ganan terreno es el deporte. Se habla, por ejemplo, de una “odisea” para aludir a una temporada larga y accidentada, o del regreso a “Ítaca” para designar el retorno de un equipo o de un deportista de élite al propio país. Expresiones como “la odisea de un ascenso” y “el largo viaje de vuelta” funcionan porque la mayoría de la afición ya ha interiorizado la estructura de la expresión, que indica una prueba superada tras muchos episodios.

En tecnología y mercadotecnia, existen agencias de comunicación llamadas Ulises o Ítaca y entornos tecnológicos que reciclan estos nombres. Son marcas que, en su mayoría, aspiran a asociarse con las nociones de viaje, ingenio o destino.

En política, el canto de sirena describe fuerzas tentadoras difíciles de resistir y promesas engañosas que solo tienen como finalidad la destrucción de quien las escucha.

El “homerómetro”: cómo saber si tu referencia es oro

Para separar los guiños cultos de los clichés y de los usos mal atribuidos, podemos evaluar cada expresión mediante la aplicación de cuatro variables. La primera es la especificidad: ¿la referencia apunta a un episodio o personaje concreto de la Odisea o solo evoca algo antiguo y épico de manera genérica? La segunda concierne a la función narrativa. Así, podemos preguntarnos si ese vocablo o expresión aporta un valor semántico (prueba, tentación con coste, regreso, etc.) a lo que estamos diciendo o si es mera decoración.

También es esencial evaluar la corrección: ¿el sentido que le doy a la expresión coincide con el del poema o lo tergiversa? Y, por último, no hay que pasar por alto la originalidad: ¿es un uso fresco o solo una fórmula gastada por la repetición automática?

Por qué Homero y la Odisea aún funcionan

Si un poema al que se le ha atribuido una antigüedad cercana a los tres milenios sigue prestando vocabulario a titulares, memes y campañas publicitarias, es porque reflexiona sobre motivos y conceptos casi universales: el regreso al hogar, la identidad oculta, la prueba episódica como proceso de aprendizaje o la tentación peligrosa. Ese es, en gran medida, el puente que explica que Ulises regrese una y otra vez a nuestras conversaciones cotidianas.