SOCIEDAD
Rescató de la muerte a una zarigüeya bebé y se volvió viral por mostrar su impactante recuperación en redes
Sia es la única sobreviviente. (Foto: Gentileza Agustina Volpato)Algunas de las zarigüeyitas al principio del rescate. (Foto: Gentileza Agustina Volpato)Crash y Eddie, las dos zarigüeyas que están cumpliendo la última etapa antes de ser liberadas. (Foto: Gentileza Agustina Volpato)
Si hay algo que enternece a los usuarios en redes sociales es el contenido sobre animales. Más precisamente, todo lo vinculado a los perros y gatos. Pero esta vez fue otra la especie que tomó el protagonismo de una historia tan linda como triste. Todo comenzó con el rescate que inició Agustina Volpato, una joven rescatista de Santa Fe, a una zarigüeya que había sido atropellada y abandonada cerca de su trabajo en San Jerónimo Norte, Santa Fe. El animal estaba tan malherido que murió minutos más tarde, pero sus crías recién nacidas quedaron indefensas y fue ella quien se hizo cargo de ponerlas a salvo.
La situación era crítica porque eran muy chiquitas, pero emprendió la labor de asistirlas, alimentarlas y acompañarlas en el proceso. Aunque pelearon hasta lo último, la única sobreviviente es Sia que lucha para mantenerse con vida y salir al mundo con la fuerza de sus hermanitos.
En paralelo, la chica decidió contar a través de X (ex Twitter) el minuto a minuto de su evolución y dejar un mensaje de concientización sobre el cuidado de los animales. Lo que nunca se imaginó es que se volvería viral. “No esperaba que unas zarigüeyitas fueran a impactar tanto en la vida de alguien”, aseguró en diálogo con TN.
Rescatar animales, “un sentimiento de toda la vida”
Agustina tiene 25 años y desde muy chiquita mantiene un vínculo muy especial con los animales. “Hace diez años empecé a rescatar con más frecuencia, pero en realidad es un sentimiento de toda la vida”, cuenta.
Su primer rescate, quizás sin ser consciente que marcaría su destino, fue a los seis años, cuando volvía de comprar pan y se topó con un gatito abandonado, al que terminó adoptando y bautizó Oliver.
“Me crié en una familia muy bichera y siempre, si no era ayudando algún pariente, con mis hermanas estábamos con algún animalito”, recordó. Ya un poco más grande, a los 12 años, se metió a un voluntariado del barrio que se encargaba de ir a limpiar el refugio municipal.
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En esa línea, señaló: “Ese amor es desde que soy muy chiquita, de respetar cualquier forma de vida. Desde el sapo que tenés en el patio de tu casa, hasta los pájaros que pasan, los perritos que ves en la calle y las comadrejitas que te encontrás”.
Actualmente, tiene muchos “compañeros”: 10 perros y 5 gatos. Además, tiene un 1 loro (Cotorra argentina) y 3 zarigüeyas en recuperación que serán liberados cuando estén listos.
El rescate de las zarigüeyas: el minuto a minuto y la sobreviviente
El 28 de noviembre, Volpato recibió un aviso por WhatsApp en el que le informaban sobre una zarigüeya que había sido atropellada a dos cuadras de donde trabaja.
“Obviamente, la dejaron tirada porque era una zarigüeya. En la foto veía que había algunas crías en la calle y otras que salían de su marsupio, así que fuimos a buscarla porque dijeron que estaba viva. Cuando llegamos estaba apenas con vida, pero murió minutos después y juntamos a sus bebés”, relató. En total eran 10, dos murieron antes del rescate, y la madre.
A partir de ese momento, comenzó el proceso de cuidarlas y alimentarlas hasta que pudieran subsistir por su propia cuenta, aunque sabían que era un desafío muy complicado porque su estado era débil.
“Al principio mi vida giraba en torno a ellas. Cada 2 horas tomaban leche, me llevaba 1 hora atenderlas y después a las 2 horas otra vez lo mismo. Las llevaba a mi trabajo en el ‘marsupio de cartón’ y absolutamente toda mi vida se acomodó para que yo pueda alimentarlas a su horario”, sostuvo.
Como una especie de minuto a minuto, la joven a través de su cuenta (@aguuvolpato) relataba cómo era el estado de salud de cada una, los avances o retrocesos y su expectativa. Las pequeñas tenían mucha fuerza de voluntad, pero no fue suficiente y los primeros días fueron duros ante la pérdida de casi toda la familia de marsupiales, porque no solo ella se había encariñado, sino que la comunidad de las redes velaba por ellas: “No esperaba tanta repercusión. Es reconfortante porque hay gente que te anima y apoya, pero se me hacía pesado al principio, cuando todos los días se iba muriendo alguna zarigüeyita y me resultaba muy duro contarlo”.
Finalmente, tras doce días, Sia fue la única que sobrevivió: llegó con 13 gramos y ya pesa 68. Come sólidos y está más independiente, pese a que tuvo algunos bajones. Su nombre no es casualidad: se llama igual que la artista que interpreta Unstoppable, la canción que en español significa “imparable”.
“El objetivo desde el principio siempre fue liberarla, pero para eso tiene que llegar a un buen peso (a partir de los 400 gramos) y además aprender habilidades que le permitan sobrevivir, por ejemplo, buscarse su comida, cazar insectos, trepar, usar su cola. Eso lo aprende en la última etapa antes de la liberación, en un recinto exterior que les armo”, puntualizó la joven.
Quienes entraron en ese período son Crash y Eddie, otras dos zarigüeyas más maduras: “Llegaron teniendo cerca de dos meses. Ahora pasaron a la última etapa previo a liberarlas. Están en un recinto en mi patio, aislados lo más posible de ruidos humanos, se alimentan de noche y solo los manipulo para lo indispensable. La idea de esto es que ellos vayan aprendiendo a valerse por sí mismos, en estos días ya empiezo a esconderles la comida y cuando sepan encontrarla, sean ágiles trepando y tengan buen peso, van a ser liberados”.
El mensaje de concientización sobre los animales
La joven manifestó la importancia de dar un mensaje concientizador a los usuarios sobre este tipo de animales: “La línea es muy fina. Uno tiene que generar la ternura necesaria para que la gente deje de tenerle asco o miedo a las zarigüeyas”. Pero advirtió: “Tampoco se busca que la gente se enternezca tanto porque después salen a buscar zarigüeyas para tener de mascota y eso no tiene que pasar”.
“Hay casos muy excepcionales donde, por ejemplo, pierden alguna extremidad o pierden la cola, entonces no es compatible su vida con la vida en libertad y tienen que vivir en cautiverio. Pero si están sanas y aptas, deben estar en libertad porque tienen rutinas que nosotros no podemos reproducir”, remarcó.
“Ellas tienen que vivir libres y que tienen que ser respetadas. Son animales muy importantes para el ecosistema porque se alimentan de langostas, alacranes, cucarachas, garrapatas, cualquier insecto que al ser humano por lo general les molestan. Tienen que dejar de creer que es un bicho que hay que matar y hay que empezar a verlo como un animal que convive con nosotros y que es fundamental en el ecosistema”, cerró.
SOCIEDAD
Investigadores españoles descubren el truco que usan las IA para sacar tan buenas notas: “Es verdadera kriptonita”
“Grok 3 es la IA más inteligente del mundo”, lanzó este martes la cuenta de X de Grok. Elon Musk, dueño de la empresa que lo desarrolla, xAI, estuvo todo el día repitiendo mensajes sobre cómo Grok es “el mejor chatbot del mundo” o que “está en la cima del mundo”. Horas antes Sam Altman, de ChatGPT, había escrito: “GPT-4.5 ha sido, para los primeros testadores más exigentes, una experiencia más cercana a una IA con sentido común de lo que esperaba”.
Muchas de estas afirmaciones son puro marketing. Los chatbots de IA son un campo hoy extremadamente competitivo y decir que uno es el mejor atrae mucha inversión. Pero también hay un puñado de indicadores de referencia (llamados benchmarks en inglés) que sirven de prueba para comprobar qué modelos de IA responden mejor en tests similares. Si no estás arriba en esas pruebas, no eres nadie.
“Los números de Grok 3 en su lanzamiento son un ejemplo perfecto de los problemas de la evaluación actual”, dice Julio Gonzalo, catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UNED. “Si hay mucha presión competitiva, hay exceso de atención sobre los benchmarks, y a las empresas les resultaría fácil manipularlos, así que no podemos fiarnos de los números que nos reportan”. Junto a otros dos investigadores españoles, Gonzalo ha probado un truco sencillo pero implacable para comprobar la eficacia de algunos de estos tests más prominentes. El objetivo básico era saber si los modelos leían y respondían como cualquier estudiante o, en cambio, solo buscaban la respuesta en el ingente cuerpo de datos que se ha usado para su entreno.
El resultado es que son aún sobre todo las máquinas más empollonas nunca antes ideadas: “En su primera fase de entrenamiento, en la que aprenden el lenguaje, el procedimiento es de pesca de arrastre: se leen, esencialmente, todo el contenido online. Por tanto, los desarrolladores saben que la probabilidad de que hayan visto la respuesta a un examen disponible online es muy alta”, explica Eva Sánchez Salido, coautora e investigadora en la UNED.
Cómo liar a los modelos
¿Qué detalle han cambiado en el experimento para engañar a los modelos? Los investigadores han sustituido la respuesta correcta por una general que dice: “Ninguna de las otras”. Así, el modelo debía entender la pregunta y razonar, no solo encontrar la respuesta más probable en su memoria. “La respuesta acertada tiene un vocabulario completamente desconectado de la pregunta, lo que le obliga a razonar sobre cada una de las otras respuestas posibles y descartarlas, es una variación mucho más exigente”, dice Gonzalo. “Es verdadera kriptonita para los modelos”, añade.
Según el artículo, “los resultados muestran que todos los modelos pierden precisión de forma notable con nuestra variación propuesta, con una caída promedio del 57% y del 50% [en dos indicadores tradicionales de referencia], y oscilando entre el 10 % y el 93 % según el modelo”, escriben los investigadores en el texto.
Este tipo de variaciones ya se había probado sobre todo con las preguntas, pero ha sido este cambio en las respuestas el que ha dado resultados más claros. “Este cambio tan simple de repente quita un velo a la experimentación con benchmarks y nos permite ver el progreso real en las capacidades de razonamiento aproximado de los sistemas sin el ruido que produce el acierto por memorización”, dice Guillermo Marco, coautor del experimento e investigador en la UNED.
Este cambio no prueba que las IA sean de repente inútiles, pero sí que su capacidad de razonamiento estaba hinchada y que evoluciona de manera más lenta que los departamentos de marketing y expertos en dar bombo pretenden: “Nuestros resultados demuestran que los chatbots, en general, siguen aplicando un tipo de razonamiento intuitivo y tienen una capacidad de generalización escasa”, dice Gonzalo. “En otras palabras, siguen contestando de oídas, intuitivamente, y siguen siendo, en esencia, súpercuñados que lo han leído todo, pero no han asimilado nada”.
El debate sobre las limitaciones de los benchmarks está más extendido de lo que parece. Este mismo martes, uno de los mayores divulgadores sobre IA, Ethan Mollick, pedía tests más fiables.
Another thing Grok 3 highlights is the urgent need for better batteries of tests and independent testing authorities.
Public benchmarks are both «meh» and saturated, leaving a lot of AI testing to be like food reviews, based on taste. If AI is critical to to work, we need more.
— Ethan Mollick (@emollick) February 18, 2025
Hace unas semanas salió otro test llamado “examen definitivo de humanidad” que, de nuevo, los modelos parecen superar rápido más rápido de lo previsto. Son preguntas más difíciles, de nivel doctorado, y con unas respuestas que en principio no se encuentran online. Un problema añadido sobre esta prueba es que el corrector es otro modelo: ChatGPT-o3 mini. Tampoco parece la solución a los problemas de medición: “Es mucho más importante diseñar bien los exámenes, para que los resultados sean interpretables, que inventar exámenes más difíciles como si los chatbots ya tuvieran el nivel de graduados y hubiera que ponerles a hacer una tesis doctoral”, dice Gonzalo.
También es sustancial la diferencia entre lenguas. Estos modelos sacan mejor nota en inglés. Los investigadores han probado con el español para comparar y sale ya peor. En lenguas más minoritarias los resultados deberían ser aún más flojos: “El trabajo lo hemos hecho dentro del proyecto Odesia, un convenio entre Red.es y la UNED para medir la distancia entre el inglés y el español en IA”, dice Gonzalo. “Hemos detectado una tendencia muy clara: cuanto peor es el modelo (en general, cuando son cerebros artificiales con menos neuronas), más se nota la diferencia entre español y inglés”. Esta diferencia tiene más importancia de lo que parece porque los modelos de tamaño reducido se pueden instalar localmente en dispositivos y eso garantiza la privacidad de los datos. “Así se acaban usando modelos que funcionan mucho peor en español que ChatGPT o Claude”, añade Gonzalo.
Todo esto no significa que los modelos de IA tengan un techo claro. Los modelos de lenguaje puros sí que parecen tener un límite, pero los nuevos de razonamiento son más completos que los anteriores. “Por ejemplo, ChatGPT-o3 mini, aunque baja mucho su rendimiento, es el único que consigue aprobar [uno de los benchmarks]. Se están buscando nuevas técnicas de superar el funcionamiento de los modelos de lenguaje”, dice Gonzalo. En las pruebas de los investigadores, junto al único aprobado pelado de GPT-o3 mini, el otro modelo que mejor queda es DeepSeek R1-70b, porque baja menos que el resto su rendimiento con el nuevo test.
Tecnología,Elon Musk,ChatGPT,OpenAI,Sam Altman,Exámenes,Inteligencia artificial,UNED
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