El Tesla Model 3de 2018, que los pioneros en Europa recibimos en febrero de 2019, fue uno de los primeros vehículos eléctricos masivos con una integración profunda de software y hardware operativa principalmente vía pantalla táctil central. Esta interfaz no solo controla funciones de usuario (navegación, climatización), sino que sirve como punto de acceso a menús internos diseñados originalmente para uso técnico: el Modo Service.
El interés por estos menús va más allá de la simple curiosidad: constituyen un cruce entre ingeniería, experiencia de usuario, ética y educación automotriz digital. Aunque no están pensados para el público general, reflejan tendencias más amplias en sistemas embebidos complejos: ¿qué debería poder ver o tocar un propietario frente a un técnico certificado? Y ¿cómo comunicarlo responsablemente?
¿Qué es y para qué sirve el Modo Service? El Modo Service (o “Service Mode”) es un conjunto de menús y diagnósticos accesibles desde la pantalla táctil que permite a técnicos y programas de diagnóstico (por ejemplo, Toolbox 3, la herramienta oficial de Tesla) inspeccionar, calibrar o realizar procesos de mantenimiento. No es una característica pensada para uso cotidiano, y muchas de sus funciones pueden desactivar o alterar parámetros de seguridad o funcionamiento normal.
Para activar el Modo Service desde la pantalla: Toca Controles (icono de coche) → Software. Mantén pulsado el texto que indica el modelo del vehículo (“MODEL 3”, por ejemplo) durante varios segundos. Aparece un campo para ingresar un código de acceso; escribe service(en minúsculas). Confirma y espera a que la interfaz muestre elementos de diagnóstico y un borde rojo alrededor de la pantalla, indicando que está en Service Mode. Aparece un icono rojo con una llave/llave inglesa que permite regresar al menú de servicio o salir del modo. Nota de precaución: No se recomienda operar o conducir con el vehículo en este modo, pues muchos sistemas de protección y automatización quedan temporalmente deshabilitados para permitir pruebas y calibraciones.
Menús y secciones principales del Modo Service. Dentro del Modo Service, la navegación segmenta la información según áreas del sistema. La estructura puede variar levemente según versión de software o configuración del vehículo, pero una descripción técnica razonablemente completa incluye:
1. Navigation (Navegación). Este menú no se refiere a la navegación GPS, sino al menú de navegación del modo de servicio que permite moverse entre las diversas categorías diagnósticas del sistema.
2. Vehicle Info (Información del Vehículo). Este grupo ofrece datos fundamentales del automóvil: VIN, número de chasis y versiones de hardware. Software instalado (MCU, Autopilot, sistema de baterías). Estado general de módulos internos. Es similar a lo que ve el usuario en “Acerca de tu Tesla” en el menú común, pero con valores más técnicos y a menudo sin procesar.
3. Service Alerts (Alertas de Servicio). Aquí se agrupan avisos internos del coche: Service-Fix: alertas técnicas orientadas al servicio técnico. Customer / All: alertas visibles para el dueño o históricas. Esto permite ver fallos pasados o avisos que el sistema registró aunque no se presenten en la interfaz del conductor.
4. Driver Assist (Asistencia al Conductor). Muestra el estado y diagnóstico de sistemas avanzados como Autopilot, sensores y módulos de asistencia (según equipamiento). Es útil para verificar integridad de cámaras, radares o sensores LIDAR en modelos que los incorporen.
5. High Voltage / Low Voltage (Alto y Bajo Voltaje). Tesla divide el sistema eléctrico en segmentos: High Voltage: gestión de la batería de tracción y sistemas asociados. Low Voltage: estado de la batería de 12 V, distribución de potencia, estado de módulos auxiliares. Este menú puede mostrar información útil para técnicos sobre consumo interno, estados de falla o comportamiento de la batería cuando el vehículo está parado.
6. Thermal (Sistema Térmico). En esta sección se agrupan los subsistemas de gestión térmica: Estado de refrigerante y bombas. Temperaturas de componentes clave (inversores, baterías). HVAC (aire acondicionado y climatización). Estas lecturas aparecen como bloques de datos en bruto, a menudo con gráficos simplificados y números sin procesar.
7. Chassis (Chasis). Incluye gestiones relacionadas con suspensión, neumáticos y sistemas mecánicos integrados: Estado de altura (en modelos equipados con suspensión neumática). Presiones de neumáticos en bruto (no calibradas como en el panel usuario). Ajustes de alineación y sensores del chasis.
8. Closures (Cierres y Accesos). Se refieren a: Estados y calibraciones de ventanas. Manijas eléctricas (especialmente relevantes en Model 3 con manijas retráctiles). Permite ejecutar rutinas de calibración o ver estados internos que no son visibles al conductor.
9. Safety & Restraints (Seguridad y Retención). Incluye diagnóstico y estado de sistemas críticos: Airbags y módulos internos. Cinturones, pretensores y sensores asociados. Estos datos suelen ser sensibles y están parcialmente protegidos para evitar manipulaciones peligrosas por personal no técnico.
Interacciones y navegación. Dentro del Modo Service, Tesla utiliza una combinación de: Paneles laterales que muestran categorías con iconos. Área principal donde se despliega el contenido de cada categoría. Barras de desplazamiento si hay más opciones en submenús. Activación de botones adicionales (por ejemplo, pruebas de actuadores) en colores verde, rojo o ámbar dependiendo del estado y del tipo de función.
Los elementos de color verde suelen indicar información o estados nominales; los ítems rojos y naranjas con frecuencia representan condiciones anómalas o acciones que requieren atención técnica.
Riesgos de usar el Modo Service sin experiencia. Este modo no está pensado para uso de propietarios sin formación. Algunas funciones pueden: Deshabilitar sistemas de seguridad. Alterar calibraciones críticas (frenos, sensores). Generar fallos que requieran diagnóstico avanzado o reinicio completo del vehículo.
A modo de conclusión. El Modo Service del Tesla Model 3 (2018) es una ventana privilegiada al funcionamiento interno de uno de los vehículos eléctricos más populares del mundo. Sus menús —que abarcan desde estado de red eléctrica hasta sensores de seguridad y sistemas mecánicos— ofrecen datos útiles para diagnóstico y calibración. Sin embargo, su uso sin preparación específica puede ser arriesgado y plantea cuestiones de seguridad, responsabilidad y educación del usuario. Como ingenieros, educadores y usuarios, debemos equilibrar el acceso a la información técnica con la responsabilidad de proteger la seguridad del operador. Esto implica transparencia en los manuales, advertencias claras y una cultura de uso prudente de funciones avanzadas.
Ya estamos acostumbrados algunos al límite de recargar hasta el 80%, tanto el Vehículo Eléctrico a Batería (BEV), como los más recientes modelos de móviles (como el iPhone 17), tabletas (como el iPad Pro) o portátiles. También está la alerta de no descargar por debajo del 20 o 30%. Esto nos sirve para recordar,...
La regla del 30-80 %: la zona segura que alarga la vida de tus baterías de litio. Durante años hemos oído que lo ideal es cargar cualquier dispositivo «al 100 %» y descargarlo lo mínimo posible. Sin embargo, la química de las baterías de ion-litio—las que alimentan desde tu smartphone hasta los Teslamás avanzados— cuenta una historia muy distinta.
La práctica más eficiente y duradera no consiste en llegar a los extremos, sino en mantenerse, en la medida de lo posible, entre el 30 % y el 80 % de carga. Esta franja, conocida en la comunidad técnica como la «regla del 30-80 %», no es un capricho de ingenieros: es una consecuencia directa de cómo funcionan (y se degradan) las celdas de litio.
¿Por qué los extremos son el enemigo? Las baterías de ion-litio no almacenan energía como un depósito de combustible lineal. Su capacidad depende de la intercalación reversible de iones de litio entre los electrodos de grafito (ánodo) y óxido metálico (cátodo). Cuando la batería está completamente cargada (4,2-4,35 V por celda según la química), el cátodo está saturado de litio y el ánodo casi vacío. Este estado genera dos problemas principales:
- Tensión mecánica: el ánodo de grafito se expande y contrae con cada ciclo. A voltaje máximo, la expansión es mayor y aparecen microfracturas que, con el tiempo, reducen la superficie activa.
- Formación de SEI y plating de litio: la capa pasivante (SEI) que protege el ánodo crece de forma descontrolada a alto voltaje y alta temperatura, consumiendo litio activo irreversiblemente. En casos extremos, puede formarse litio metálico dendrítico (plating), el precursor de cortocircuitos internos.
Por otro lado, una descarga profunda (por debajo de 2,5-3,0 V) también acelera la degradación: el ánodo se contrae excesivamente, se disuelve cobre del colector de corriente y se generan más productos de reacción irreversibles. Estudios de Battery University, el National Renewable Energy Laboratory (NREL) y universidades como Dalhousie (Jeff Dahn) coinciden: mantener la batería entre 30 % y 80 % puede duplicar o incluso triplicar el número de ciclos completos antes de que la capacidad caiga al 80 % del valor original.
Evidencia cuantitativa
- Un trabajo publicado en Journal of The Electrochemical Society (2018) mostró que celdas NMC cargadas siempre al 100 % y descargadas al 0 % perdían un 20-25 % de capacidad tras 300 ciclos. Las mismas celdas, limitadas a 30-80 %, apenas perdían un 5-7 % tras 1000 ciclos.
- Tesla recomienda en sus manuales mantener el Model 3 y Model Y en modo «carga diaria» al 80-90 % precisamente por esta razón (y solo llegar al 100 % antes de viajes largos).
- Apple introdujo desde iOS 13 la «Carga optimizada de batería» que mantiene el iPhone al 80 % la mayor parte del tiempo y completa al 100 % justo antes de que el usuario suela desconectarlo.
Aplicación práctica en la vida real
- Móviles y tabletas. Activa la carga optimizada (iOS) o «Proteger batería» (Samsung al 85 %, Pixel al 80 %). Usa apps como AccuBattery (Android) para limitar la carga al 80 % mediante alarmas o automatización con Tasker/MacroDroid.
- Portátiles. La mayoría de fabricantes (Dell, Lenovo, ASUS, MacBook) permiten limitar la carga máxima en sus utilidades (MyASUS, Lenovo Vantage, Dell Power Manager).
- Vehículos eléctricos. Configura el límite de carga diario al 80 % (Tesla, Hyundai/Kia, Porsche, etc.). Reserva el 100 % solo para viajes largos y evita dejar el coche enchufado al 100 % durante días.
Conclusión: La perfección es enemiga de la durabilidad. Cargar al 100 % no «romperá» tu batería de la noche a la mañana, pero cada vez que lo haces estás acelerando silenciosamente su envejecimiento. La regla del 30-80 % (o incluso 20-90 % si prefieres un margen más amplio) es la estrategia respaldada por la electroquímica moderna para maximizar ciclos de vida sin sacrificar una autonomía práctica excesiva.
En un mundo donde cambiamos de móvil cada dos o tres años quizá parezca irrelevante, pero para quien conserva su dispositivo cinco años o más, o para quien ha invertido decenas de miles de euros en un coche eléctrico cuya batería es el componente más caro, adoptar esta disciplina supone una diferencia de cientos (o miles) de euros a largo plazo.
La próxima vez que enchufes tu dispositivo, pregúntate: ¿necesito realmente ese 20 % extra ahora mismo, o estoy pagando con vida útil futura? La respuesta química es clara: quédate en la zona templada. Tu batería te lo agradecerá con años extra de servicio.
En este blog tratamos de conectar la tecnología con el humanismo. Para ello, iniciamos la designación de dos personajes del año 2025, que publicaremos en estos dos últimos meses antes de pasar a 2026. Deberán ser personas, un hombre y una mujer, que no sólo innovan, sino que fundamentalmente moldean la dirección de esa innovación. Porque más que meros inventores, necesitamos arquitectos éticos y educadores visionarios.
Basado en la prominencia y el impacto demostrado a lo largo de este año 2025, nuestras dos sugerencias se centran en las dos caras de la misma moneda: la visión académica (guiar el pensamiento) y la ejecución industrial (construir con responsabilidad).
1ª La Visionaria: Dra. Fei-Fei Li- Pionera en visión computacional e impulsora de la "IA centrada en el humano". Su trabajo actual en Stanford sobre IA para la salud y su defensa por una IA más diversa e inclusiva la hacen relevante para la dimensión educativa y social.
Por qué ella: Es la encarnación perfecta de la transición de crear la tecnología a guiarla éticamente. "La madrina de la IA que ahora pastorea su conciencia". Ella representa la sabiduría de la academia y la urgencia de educar a la próxima generación de ingenieros y legisladores.Su perfil para el blog:
El pilar de la "IA Centrada en el Ser Humano": Como codirectora del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford (Stanford HAI), la Dra. Li ha sido la voz académica más influyente de 2025. Su trabajo, incluyendo el influyente "AI Index Report 2025" de su instituto, ha definido los términos del debate global.
De la técnica a la ética: Su trayectoria es clave. Es famosa por crear ImageNet, el conjunto de datos que (en 2012) desató la revolución de la IA moderna. Sin embargo, ha dedicado la última década a asegurarse de que la tecnología que ayudó a nacer sirva a la humanidad.
Foco en Educación y Política: Ha sido una defensora incansable de la alfabetización en IA y ha testificado ante legisladores, argumentando que la política de IA debe basarse en "la ciencia, no en la ciencia ficción", humanizando el debate en los centros de poder.
2ª El Arquitecto: Dario Amodei- CEO de Anthropic y visionario de la IA segura. Su enfoque en "Constitutional AI" y los modelos Claude están marcando un camino alternativo en el desarrollo de IA, priorizando la seguridad y la alineación con valores humanos. Perfecto si quieres ángulo ético-tecnológico.
Por qué él: Es la prueba viviente de que la ética y la seguridad pueden ser un modelo de negocio viable y competitivo en el corazón de Silicon Valley. "El ingeniero que antepuso la seguridad a la velocidad". Él representa la nueva ola de liderazgo tecnológico que entiende que la confianza y la humanización no son características opcionales, sino la base del producto. Su perfil para el blog:
El constructor "Safety-First": Como CEO y cofundador de Anthropic, Amodei ha posicionado a su compañía (creadora del modelo Claude) como la principal alternativa "consciente" a sus rivales. Dejó OpenAI precisamente por diferencias sobre la velocidad del desarrollo frente a los riesgos de seguridad.
La "IA Constitucional": Su contribución técnica más importante de 2025 no es solo un modelo más potente, sino un método. La "IA Constitucional" de Anthropic es un enfoque tangible para alinear la IA con valores humanos (como la Declaración Universal de los Derechos Humanos), integrando la ética directamente en la arquitectura del modelo, en lugar de añadirla como un parche.
Liderazgo en la Regulación: Durante 2025, Amodei ha sido una figura central en las discusiones regulatorias en Washington y Bruselas, demostrando que la industria puede (y debe) liderar la petición de barreras de seguridad, en lugar de luchar contra ellas.
Por qué funcionan juntos
Juntos, Li y Amodei cubren el espectro completo de este nuestro / vuestro blog:
Fei-Fei Li (Academia y Educación): Establece la visión, la investigación y el marco educativo.
Dario Amodei (Industria y Tecnología): Demuestra cómo implementar esa visión en un producto que compite al más alto nivel.
Ambos humanizan la IA: ella desde la perspectiva de su impacto social y cognitivo, y él desde la arquitectura interna de la propia máquina. Había otras dos segundas candidaturas adicionales —una mujer y un hombre— que también hubieran podido encajar como “Personajes del Año 2025” para este blog de educación, ciencia, tecnología e inteligencia artificial.
Mujer Finalista: Irene Solaiman. Investigadora en inteligencia artificial y política pública. Actualmente es Chief Policy Officer en Hugging Face (desde 2025) y anteriormente fue Head of Global Policy allí. Antes de ello trabajó en OpenAI donde fue pionera en el análisis de sesgos de modelos de lenguaje y en integrar lenguas y culturas menos representadas.
Aborda el cruce entre IA, sociedad, ética y educación: perfecto para un blog que no sólo quiera la “tecnología” sino también su impacto educativo y científico. Su labor de política, sesgos y equidad resulta relevante para pensar “¿cómo enseñamos IA?” o “¿cómo formamos alumnos para el mundo de la IA responsable?”. Desde un ángulo más humano y social que puramente técnico, lo cual aporta diversidad de enfoque al blog.
“Irene Solaiman: poner en el centro los valores humanos de la IA en 2025”. Explorar cómo su trabajo nos obliga a replantear la educación en IA, los currículos escolares y la alfabetización digital.
Hombre Finalista: Alexandr Wang. Es empresario e investigador en inteligencia artificial. Cofundador de Scale AI (2016) y en 2025 nombrado Chief AI Officer en Meta Platforms tras un acuerdo de inversión que valoró Scale AI en decenas de miles de millones de dólares. Además se le ve muy activo en la esfera de política, seguridad e implicaciones globales de la IA.
Representa el componente “tecnología disruptiva + escala global” de la IA: desde infraestructura, datos, modelos, hasta implicaciones geopolíticas. Su figura permite abrir reflexiones en el blog sobre “¿qué rol jugarán los datos en educación?” o “¿cómo la IA a gran escala impacta la ciencia y la enseñanza en 2025-2030?”. Su perfil empresarial y estratégico le da también un enfoque “innovación tecnológica” que complementa al más humanista de Irene Solaiman.
“Alexandr Wang: arquitectura de la IA de fondo y su implicación para la educación en 2025”. Puedes tratar cómo la infraestructura de IA cambia las posibilidades para la ciencia, la tecnología y la educación, y qué pueden hacer docentes, escolares y materiales para adaptarse.
Finalmente, dos terceras y últimas candidaturas adicionales, una de cada género. Ambos complementan perfectamente: Karpathy como el optimista educador, Gebru como la guardiana ética.
Candidatura Timnit Gebru.Fundadora del Distributed AI Research Institute (DAIR) y etíope pionera en ética de IA:
Voz crítica esencial: Investiga sesgos algorítmicos y justicia en sistemas de IA
Valentía intelectual: Enfrentó a Google sobre transparencia en investigación de IA
Liderazgo comunitario: Creó un instituto independiente para investigación ética en IA
Interseccionalidad: Conecta tecnología con justicia social y equidad
Impacto en políticas: Su trabajo influye en regulaciones de IA globalmente
Representa la conciencia crítica que necesita el desarrollo tecnológico.
CandidaturaAndrej Karpathy. Ex-Director de IA en Tesla y OpenAI, ahora educador independiente. Es el candidato perfecto para un blog educativo porque:
Democratizador del conocimiento: Sus cursos gratuitos sobre IA (como "Neural Networks: Zero to Hero") han educado a millones
Comunicador excepcional: Traduce conceptos complejos de deep learning a lenguaje accesible
Puente generacional: Conecta la investigación académica con aplicaciones prácticas
Visión pedagógica: Defiende que "enseñar IA" es tan importante como desarrollarla
Activo en redes sociales compartiendo conocimiento sin barreras
Representa la IA como herramienta de empoderamiento educativo. Vídeo final en español, resulta imprescindible para entender la Inteligencia Artificial como la nueva "electricidad". Así lo apuntó Andrew Ng, otro personaje esencial.
