>>>Entidad adjudicadora: Consejería de Cultura, Turismo y Deporte >>>Objeto del contrato: Regular las relaciones entre las partes, en orden al patrocinio por parte de la Comunidad de Madrid del evento “PREMIOS PLATINO DEL CINE IBEROAMERICANO”. >>> Procedimiento de adjudicación: Negociado sin publicidad >>> Valor estimado sin impuestos 372.000,00 euros
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El Gran Wyoming cuenta en 'La noche de Aimar' el violento episodio que vivió recientemente, cuando fue agredido por "tres gilipollas" en plena calle. El presentador de 'El Intermedio' asegura que le dijeron "rojo" e "hijoputa" y que, después de tratar plantarles cara, le "calzaron una hostia" y le "dieron la vuelta"
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Iraníes se han reunido ante la embajada de España para agradecer la posición de España respecto a la Guerra ilegal de Irán, propiciada por EE.UU e Israel y sus aliados.
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Lo han creado un par de artistas sobre los escombros de de edificios destruidos durante la guerra
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Donald Trump enfrentó acusaciones de "traición absolutamente repugnante" por parte de sus propios partidarios del MAGA tras admitir: "No pienso en nadie", cuando se le preguntó sobre el costo financiero que su guerra en Irán está cobrando a los estadounidenses.
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No solamente observamos un flujo de capitales desde la UE hacia Israel, sino también un flujo de conocimiento muy técnico y específico; flujos de los que, como venimos denunciando incansablemente, siguen participando nuestras universidades. En este texto vamos a abordar el tipo de investigación gracias a la que se desarrolla la tecnología que permite implementar materialmente el régimen de terror instaurado contra la población palestina. Parte I: www.meneame.net/m/cultura/debemos-echar-urgentemente-israel-programa-h
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Los resultados de las elecciones locales en Reino Unido pusieron de manifiesto el profundo descontento de los votantes con el gobierno del actual Primer Ministro.
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Hijos de Santiago Rodríguez, con 176 años abierta, inicia una campaña de micromecenazgo para resistir y saldar sus deudas
Estos días ha volado el primer Boeing 777X que será entregado a una aerolínea. En concreto se trata de un 777-9, que es la variante más popular del modelo, para Lufthansa, que es uno de sus clientes de lanzamiento. En total es el sexto 777-9 que vuela. Lo está haciendo con la matrícula de pruebas N20080.
Pero no quiere decir que vaya a ser el primer 777X entregado a una aerolínea porque con el retraso que acumula el programa no está nada claro cuál de ellas será la que lo estrene.
Y es que no hay que olvidar que el 777X fue anunciado a finales de 2013 para una entrada en servicio en 2020 que se ha ido retrasando y retrasando y retrasando. Y ahora mismo Boeing habla de que entrará en servicio en 2027. Lo que, con seis prototipos y ahora este ejemplar de serie en vuelo empieza a parecer plausible.
Pero tampoco hay que olvidar que cuando el primer prototipo voló en enero de 2020 se suponía que la entrada en servicio iba a ser con Emirates a mediados de 2021. Y sí, pandemia de covid y tal. Pero ya les arde.
En total el programa acumula más de 4.700 horas de vuelo en pruebas, no sin incidentes.
En cualquier caso este avión en concreto lleva la cabina de pasaje y demás opciones instaladas y configuradas tal y como las ha pedido la aerolínea alemana. Y como primer ejemplar de serie en volar servirá para establecer la configuración de referencia para las entregas a los clientes. Para ello Boeing lo someterá a pruebas en tierra y en vuelo, prestando especial atención a los sistemas de cabina y a la conectividad.
Seguir leyendo: Vuela, no sin tiempo, el primer Boeing 777X que será entregado a una aerolínea
Cats logic 🤷🐱🐈
It’s not that kitty is saying she can’t make the wheel go. Kitty is saying she wants to do the wheel WITH her person. Much the same way many cats won’t wat unless their person is eating at the same time.
This is a request for social togetherness and it’s incredibly sweet
A Redditor recently wrote that he was “desperate for help”: for about a month, he said, his phone had been inundated by calls from “strangers” who were “looking for a lawyer, a product designer, a locksmith.” Callers were apparently misdirected by Google’s generative AI.
In March, a software developer in Israel was contacted on WhatsApp after Google’s chatbot Gemini provided incorrect customer service instructions that included his number.
And in April, a PhD candidate at the University of Washington was messing around on Gemini and got it to cough up her colleague’s personal cell phone number.
AI researchers and online privacy experts have long warned of the myriad dangers generative AI poses for personal privacy. These cases give us yet another scenario to worry about: generative AI exposing people’s real phone numbers. (The Redditor did not respond to multiple requests for comment and we could not independently verify his story.)
Experts say that these privacy lapses are most likely due to the use of personally identifiable information (PII) in training data, though it’s hard to understand the exact mechanism causing real phone numbers to show up in the AI-generated responses. But no matter the reason, the result is not fun for people on the receiving end—and,even more worryingly, there appears to be little that anyone can do to stop it.
It’s impossible to know how often people’s phone numbers are exposed by AI chatbots, but experts say they believe that it is happening far more than is reported publicly.
DeleteMe, a company that helps customers remove their personal information from the internet, says customer queries about generative AI have increased by 400%—up to a few thousand—in the last seven months. These queries “specifically reference ChatGPT, Claude, Gemini … or other generative AI tools,” says Rob Shavell, the company’s cofounder and CEO. Specifically, 55% of these concerns about generative AI reference ChatGPT, 20% reference Gemini, 15% Claude, and 10% other AI tools, Shavell says. (MIT Technology Review has a business subscription to DeleteMe.)
Shavell says customer complaints about personal information surfaced by LLMs usually take two forms. In one common situation, “a customer asks a chatbot something innocuous about themselves and gets back accurate home addresses, phone numbers, family members’ names, or employer details.” Alternatively, a customer may be confronted with and report the exposure of someone else’s personal data, when “the chatbot generates plausible-but-wrong contact information.”
This aligns with what happened to Daniel Abraham, a 28-year-old software engineer in Israel. In mid-March, he says, a stranger sent him a “weird WhatsApp message from an unknown number” asking for help with his account in PayBox, an Israeli payment app.
“I thought it was a spam message,” he wrote to MIT Technology Review in an email—“someone who was trying to troll me.”
But when he asked the stranger how they had found his number, they sent him a screenshot of Gemini’s instructions to contact PayBox customer service via WhatsApp—giving his personal number. Abraham does not work for PayBox, and PayBox does not have a WhatsApp customer service number, Elad Gabay, a customer service representative for the company, confirmed.
Later, Abraham asked Gemini how to contact PayBox, and it generated another person’s WhatsApp number. When I recently asked, Gemini again responded with an Israeli phone number—it belonged not to PayBox but to a separate credit card company that works with PayBox.
Abraham’s exchange with the stranger ended quickly, but he said he was concerned about how other potential exchanges could turn sour, leading to “harassment or other bad interactions.” “What if I asked for money in order to ‘solve’ that [customer service] issue?” he said.
To try to figure out how this happened, Abraham ran a regular Google search on his phone number, and he found that it had been shared online once, back in 2015, on a local site similar to Quora. Though he’s not sure who posted it there, it may explain how it ended up being reproduced by Gemini over a decade later.
Chatbots like Gemini, Open AI’s ChatGPT, and Anthropic’s Claude are built on LLMs that are trained on huge amounts of data scraped from across the web. This inevitably includes hundreds of millions of instances of PII. As we reported last summer, for example, the large popular open-source data set DataComp CommonPool, which has been used to train image-generation models, included copies of résumés, driver’s licenses, and credit cards.
The likelihood of PII surfacing this way is only increasing as public data “runs out” and AI companies look for new sources of high-quality training data. This includes information from data brokers and people-search websites. According to the California data broker registry, for instance, 31 of 578 registered data brokers operating in the state self-reported that they had “shared or sold consumers’ data to a developer of a GenAI system or model in the past year.”
Furthermore, models are known to memorize and reproduce data verbatim from training data sets—and recent research suggests that it is not just frequently appearing data that is most likely to be memorized.
It’s standard practice now to build guardrails into an LLM’s design to constrain certain outputs. Content filters aim to identify PII and prevent chatbots from releasing it, for example, and Anthropic provides instructions to Claude to choose responses that contain “the least personal, private, or confidential information belonging to others.”
But as a pair of University of Washington PhD students researching privacy and technology saw firsthand recently, these safeguards don’t always work.
“One day, I was just playing around on Gemini, and I searched for Yael Eiger, my friend and collaborator,” Meira Gilbert says. She typed in “Yael Eiger contact info,” and after Gemini provided an overview of Eiger’s research, which Gilbert had expected, Gemini also returned her friend’s personal phone number. “It was shocking,” Gilbert says.
When she saw the Gemini result, Eiger remembered that she had, in fact, shared her phone number online in the previous year, for a technology workshop. But she had not expected it to be so visible to everyone on the internet.
Have you had your PII revealed by generative AI? Reach the reporter on Signal at eileenguo.15 or tips@technologyreview.com.
“Having your information be … accessible to one audience, and then Gemini making it accessible to anyone” feels completely different, Eiger says—especially when she found that the information was buried in a normal Google search.
“It was severely downgraded,” Gilbert confirms. “I never would have found it if I was just looking through Google results.” (I tried the same prompt in Gemini earlier this month, and after an initial denial, the tool also gave me Eiger’s number.)
After this experience, Eiger, Gilbert, and another UW PhD student, Anna-Maria Gueorguieva, decided to test ChatGPT to see what it would surface about a professor.
At first, OpenAI’s guardrails kicked in, and ChatGPT responded that the information was unavailable. But in the same response, the chatbot suggested, “If you want to go deeper, I can still try a more ‘investigative-style’ approach.” Their inquiry just had to help “narrow things down,” ChatGPT said, by providing “a neighborhood guess” for where the professor might live, or “a possible co-owner name” for the professor’s home. ChatGPT continued: “That’s usually the only way to surface newer or intentionally less-visible property records.”
The students provided this information, leading ChatGPT to produce the professor’s home address, home purchase price, and spouse’s name from city property records.
(Taya Christianson, an OpenAI representative, said she was not able to comment on what happened in this case without seeing screenshots or knowing which model the students had tested, though we pointed out that many users may not know which model they were using in the ChatGPT interface. In response to questions about the exposure of PII, she sent links to documents describing how OpenAI handles privacy, including filtering out PII, and other tools.)
This reveals one of the fundamental problems with chatbots, says DeleteMe’s Shavell. AI companies “can build in guardrails,” but their chatbots are also “designed to be effective and to answer customer questions.”
The exposure issue is not limited to Gemini or ChatGPT. Last year, Futurism found that if you prompted xAI’s chatbot Grok with “[name] address,” in almost all cases it provided not only residential addresses but also often the person’s phone numbers, work addresses, and addresses for people with similar-sounding names. (xAI did not respond to a request for comment.)
There aren’t straightforward solutions to this problem—there’s no easy way to either verify whether someone’s personal information is in a given model’s training set or compel the models to remove PII.
Ideally, individual consumers should be able to request that their PII be removed, says Jennifer King, the privacy and data fellow at Stanford University Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. But this is typically interpreted to apply only to the data that people have directly given to companies—like when they interact with a chatbot, King explains.
“I don’t know if Google even has the infrastructure … to say to me, ‘Yes, we have your data in our training data, we can summarize what we know about you, and then we can delete or correct things that are wrong or things that you don’t want in there,’” she says.
Existing privacy legislation, like the California Consumer Privacy Act or Europe’s GDPR, does not cover the “publicly available” information that has already been scraped and used to train LLMs, especially since much of this is anonymized (though multiple studies have also shown how easy it is to infer identities and PII from anonymized and pseudonymous data).
As to “whether they [AI companies] have ever systematically tried to go back through data that had already been collected from the public internet and minimized that stuff?” King adds. “No idea.”
The next best solution would be companies’ “taking out everybody’s phone numbers or all data that resembles [phone numbers],” King says, but “nobody’s been willing to say” they’re doing that.
Hugging Face, a platform that hosts open-source data sets and AI models, has a tool that allows people to search how often a piece of data—like their phone number—has appeared in open-source LLM training data, but this does not necessarily represent what has been used to train closed LLMs that power popular chatbots like Claude, ChatGPT, and Gemini. (Eiger’s number, for example, did not show up in Hugging Face’s tool.)
Alex Joseph, the head of communications for Gemini apps and Google Labs, did not respond to specific questions, but he said that “the team” is “looking into” the particular cases flagged by MIT Technology Review. He also provided a link to a support document that describes how users can “object to the processing of your personal data” or “ask for inaccurate personal data in Gemini Apps’ responses to be corrected.” The page notes that the company’s response will depend on the privacy laws of your jurisdiction.
OpenAI has a privacy portal that allows people to submit requests to remove their personal information from ChatGPT responses, but notes that it balances privacy requests with the public interest and “may decline a request if we have a lawful reason for doing so.”
Anthropic describes how it uses personal data in model training, but it does not have a clear way for people to request its removal. The company did not respond to a request for comment.
The best option for anyone who wants to protect private data right now is to “start upstream: get personal data off the public web before it ends up in the next scrape,” says Shavell. Since the start of the year, for instance, California has offered its residents a web portal to request that data brokers delete their information. Still, this doesn’t guarantee that your data hasn’t already been used for training—and will therefore not appear in a chatbot’s response.
The Redditor who received incessant calls posted that he had “submitted an official Legal Removal/Privacy Request to Google, asking them to urgently blacklist my number from their LLM outputs,” but had not yet received a response. He also wrote last month that “the harassment continues daily.”
Abraham, the Israeli software developer, says he contacted Google’s customer service on March 17, the day after his phone number was exposed. He says he did not receive a response until May 4, and it simply asked for documentation that he had already provided.
Meanwhile, inspired by her own exposure on Gemini, Eiger is working with Gilbert and Gueorguieva on a research project to further study what personal information is being pulled up by various AI chatbots—and what they may know, even if they’re not telling us.
Some of that information may “technically be public,” says Gilbert, but chatbots may be altering “the amount of effort you would put into finding” it. Now instead of searching through 10 pages of Google search results, or paying for the information from a data broker site, “does generative AI just lower the barrier to entry to target people?”
This piece has been updated to clarify OpenAI’s response.
Hay un método para combatir la depresión y la ansiedad que no necesita receta, no produce dependencia, mejora simultáneamente la salud física y mental y funciona tan bien –o mejor– que los fármacos más recetados del mundo. Lleva años teniéndolo al alcance de la mano, pero su médico probablemente nunca se lo ha ofrecido.
Se llama ejercicio físico.
La paradoja es difícil de ignorar. El Informe Anual del Sistema Nacional de Salud 2023, por ejemplo, certificaba que el 34 % de la población española padecía algún problema de salud mental (un 30 % más que antes de la pandemia), mientras que la depresión y la ansiedad afectarían a más de 330 millones de personas, según estima la Organización Mundial de la Salud. Sin embargo, si consultamos los tratamientos que recomienda el Ministerio de Sanidad de España en 2024, encontraremos terapia cognitivo-conductual y antidepresivos. El ejercicio físico queda relegado como una opción poco implementable.
A la luz de lo que sabemos hoy, esta omisión es un problema serio. Sin ir más lejos, eso se desprende de un estudio reciente, publicado en el British Journal of Sports Medicine, que constituye el análisis más completo hasta la fecha sobre el efecto del ejercicio en la depresión y la ansiedad. Los investigadores revisaron 63 trabajos científicos que agrupaban 81 metaanálisis, más de 1 000 estudios individuales y casi 80 000 participantes de todas las edades.
El resultado es contundente: la actividad física reduce los síntomas de depresión con un efecto moderado-alto y los de ansiedad con un efecto moderado en todos los grupos de población analizados. Una valoración publicada en World Psychiatry sugiere que esos efectos podrían ser mayores que los de los fármacos antidepresivos y la psicoterapia.
Hay que ser cautos: no existen aún estudios que comparen directamente ambas opciones. Pero los datos obligan a replantearse por qué el ejercicio sigue siendo el gran ausente de las guías clínicas.
Existen explicaciones neurobiológicas que justifican esos resultados: por un lado, el ejercicio aumenta los niveles de serotonina y norepinefrina, los mismos neurotransmisores que regulan los antidepresivos; y por el otro, entrena al organismo para generar una respuesta de cortisol más contenida ante el estrés. Esto último se traduce en mayor resiliencia ante los desencadenantes cotidianos de la ansiedad y la depresión.
Como fisioterapeutas especializados en actividad física terapéutica, lo que más nos importa de este nuevo trabajo es que no se limita a decir que “el ejercicio ayuda”. Detalla qué tipo beneficia más y a quién, algo esencial para pasar de la evidencia a la prescripción real.
Para la depresión, el ejercicio aeróbico –correr, caminar a buen ritmo, nadar o montar en bicicleta– mostró los efectos más potentes. Pero igual de determinante fue el formato: la actividad en grupo y con supervisión profesional resultó claramente más eficaz que en solitario. Cuando se mueve el cuerpo en compañía también se activan mecanismos de pertenencia social y apoyo mutuo que tienen un efecto antidepresivo propio.
Para la ansiedad, el hallazgo cambia el enfoque por completo. Aquí no son los programas largos e intensos los que mejores resultados ofrecen, sino intervenciones de corta duración –hasta ocho semanas– y de baja intensidad. La persona con ansiedad suele vivir el ejercicio intenso como una fuente adicional de activación fisiológica que puede confundirse con los propios síntomas del trastorno. Una caminata diaria, yoga o actividad moderada y regular son, en este caso, la opción más respaldada.
El estudio identificó dos colectivos a los que el ejercicio beneficiaba de manera especial, precisamente los que reciben menos atención en consulta.
El primero son los jóvenes de entre 18 y 30 años: el grupo más castigado por la epidemia de salud mental actual, y en el que suelen aparecer los primeros episodios de depresión y ansiedad. Se trata de una población que choca frecuentemente con listas de espera y barreras de acceso a la atención psicológica.
El segundo grupo son las mujeres en el periodo posparto. La depresión postparto, que afecta al 12-15 % de las madres, sigue siendo infradiagnosticada y estigmatizada. El ejercicio ofrece una alternativa de bajo riesgo en un periodo en el que la medicación plantea dudas adicionales para muchas mujeres.
La evidencia lleva años acumulándose, pero el ejercicio rara vez aparece en los planes de tratamiento como intervención de primera línea. Las razones son múltiples: falta de formación de los profesionales, ausencia del ejercicio en los protocolos oficiales y una tendencia estructural del sistema sanitario a priorizar intervenciones farmacológicas.
Hay también, seamos honestos, una resistencia cultural: cuesta tomar en serio que algo tan accesible y barato pueda competir con un fármaco o con años de terapia.
Aunque el ejercicio no es la solución a todo –y la medicación y la psicoterapia resultan insustituibles en muchos casos–, los datos son suficientemente robustos para exigir cambiar el paradigma: las guías clínicas deben incorporar el ejercicio estructurado –supervisado, en grupo cuando sea posible, adaptado al perfil de cada persona– como estrategia de primera línea. No como complemento bienintencionado, sino como tratamiento.
La pregunta ya no es si el ejercicio funciona. La pregunta es quién va a encargarse de recetarlo.
Raúl Fabero Garrido recibe fondos del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) y de la Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Ibai López de Uralde Villanueva no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
La madera es un material de construcción muy noble y también se puede emplear para sistemas de tecnología moderna. Así se han planeado satélites artificiales de madera. Y la informática no podía se ajena a la madera. Aquí hemos visto cajas de madera, PCs y consolas escondidos en mesas de madera y por supuesto la moda de cajas con frontales o partes de madera.
Hoy voy a comentar los productos de dos fabricantes, que inciden en usar la madera para diseñar un PC.
Primero tenemos a Compuwood, que a pesar del nombre es una empresa español. Están ofreciendo cajas de PCs construidas de madera. Son cajas mezcla de lo moderno y lo antiguo. Así podemos ver que le han puesto la opción de montar unidades de DVD o CDs e incluso disquetaras. Pero a la vez tienen tapas transparentes de cristas e incluso pantallas planas para ofrecer información sobre el hardware. Faltaría ver los precio y como es el acabado. Pero en las fotos se ven muy interesantes (la que está arriba es un ejemplo). Sobre todo si buscas una cajas casi “única” para tu PC y además tienes un entorno donde la madera encajé.
Luego Lian Li ha presentado la DK-07 WOOD, que es una mesa de madera que a su vez sirve de chasis para un PC. De esta gama de Lian Li ya hablé hace una década, pero eran metálicas las mesas
Es parecido al concepto que os mostré hace unas semanas de la Senza de Artic, pero aquí Lian Li nos lo da todo: la mesa y el chasis y nosotros debemos rellenarlo con los componentes que nos gusten. La idea de Lian Li es interesantes. Podemos montar dos PCs debajo de la mesa, además dispone de un cristal para poder verle las tripas a los equipos. Y la mesa puede subir y bajar en altura. Aquí en el vídeo se puede ver mejor:
Como siempre digo, los fabricantes de hardware devanándose los sesos a ver con qué nos pueden sorprender. Pero en estos casos son propuestas algo inusuales pero muy interesantes si te encaja con tu idea y decoración y puedes pagarlas, porque ninguna de las dos será barata.
La entrada Ordenadores de madera se publicó primero en Al otro lado del mostrador.
Además le han puesto el sonido correcto.
Ver post completo: El nuevo mando de Steam GRITA SI LO LANZAS.
Este juego, consistente en juzgar las ajenas divisiones del trabajo en las parejas sin tener la más mínima consideración sobre lo que piensa o estima la mujer o pareja del “privilegiado”, ¿se puede universalizar? @DeloraPablo
La pregunta es… ¿Quién te obliga? Toma tus decisiones. Cada decisión lleva aparejada compromisos y renuncias. Muchas mujeres han decidido vivir como hombres, teniendo personas a su servicio y disfrutando al 100% de sus logros. La diferencia es que pocos hombres dispuestos a ser “consortes” atraerán a esa mujer. Y lo más seguro es que ese tipo de vida tampoco atraiga a esa señora.
Lo de soplar y sorber. Dicho esto desde el máximo respeto a esta mujer.
Ver post completo: La queja generacional de María Galiana: «Yo disfruto menos del tiempo libre que Sacristán por ser mujer».
A reader writes:
I supervise a team that provides internal services to other employees, some of whom are demanding customers but are on the whole polite and professional.
I have one team member, Jamie, who is convinced that the majority of her interactions with our customers are deliberate attempts to demean her or are outright rude or demanding. I have expressed surprise about this on a number of occasions, as with the majority I’ve never encountered an issue with their behavior. Jamie counters that this is because I have a higher status in the organization. I want to allow for the possibility that this might be true, but I’m still struggling to see any evidence of it, particularly as I’ve had candid conversations with her peers and they have not encountered any issues. Our entire team is the same race, sexual orientation, and gender, so I don’t think that plays a role.
95% of these interactions are by email, so there would be a paper trail of evidence. I’ve encouraged Jamie to forward any problematic communications to me, which she has never done. Sometimes emails will be sent to both of us, and Jamie insists it is rude or demanding and all I see is a perfectly polite request with a please and thank you.
Further, many people have complained to me about the rudeness of Jamie’s emails, which I have, in fact, seen plenty of evidence of.
What am I missing here? I suspect Jamie has a lot of self-esteem issues and anxiety, but I can hardly tell her to go to therapy and work on her personal issues. Telling her I see no evidence of it, even if true, feels dismissive, as Jamie is clearly struggling with something in these interactions.
It’s not dismissive to say, clearly and kindly, “I have reviewed the emails that you’ve told me you see as rude or demanding, and they’re not landing that way with me. I have also talked to others on the team to see if they’re encountering issues with rudeness and they’ve told me they’re not. I believe you that some emails are landing rudely with you, but so far I’ve been unable to find any that I think an outside observer would label that way.” If you want, you could add, “I think we need to consider that your expectations aren’t aligned with what most people consider standard professional emails.”
In fact, I’d argue it’s a kindness to her to let her know that! If her reality is “most people I interact with at work are rude to me,” it’s useful information for her that no one else sees it. Maybe she’ll decide you’re all delusional, but it’s still a kindness to tell her.
But this is complicated by the fact that Jamie is sending rude emails herself, and you’ve got to address that part too. And that’s a weird twist! How is she interpreting objectively normal and mundane emails as rude while sending out rude emails herself? Any chance she has a large chip on her shoulder that makes her interpret anything sent to her in the worst possible light, and she then responds accordingly (so she thinks someone is being rude when they weren’t and then is rude in her reply — or even in future emails to that person because now she’s nursing a grudge)?
Either way, all you can really do is to forthrightly address any emails she sends that aren’t in sync with the way you expect team members to talk to colleagues, as well as to address the pattern itself. You’ve got to tell her what she needs to do differently and then hold her accountable to that.
Meanwhile, you can tell her that the offer always stands that she can forward you any messages she receives that she thinks are out of line. (It’s interesting that she hasn’t taken you up on that so far.) Also, the next time she says that an email sent to both of you was rude or demanding, ask her to tell you exactly how she thinks it should have been written instead. That may shed some interesting light on where she’s coming from.
But ultimately, this is all out of key enough that I’d want to take a look at Jamie’s work more broadly, because I’m skeptical that this is the only problem with her judgment and the way she interacts on your team.
The post my employee says everyone is rude to her, but she’s actually the problem appeared first on Ask a Manager.
“Joven muerto en Gijón por disparos de un policía nacional”, era el titular de una noticia publicada en el diario madrileño El País, fechada el 14 de mayo de 1981, y firmada por José Manuel Vaquero, que dos años después dejaría el grupo Prisa para dirigir La Nueva España, uno de los periódicos que formaban parte de la Prensa del Movimiento, y que sería privatizado y adquirido por el grupo Prensa Ibérica. La escueta nota que mostraba a otro de los olvidados de la Transición decía lo siguiente:
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Un estudio de Funcas desmiente algunos mitos sobre la entrada de trabajadores extranjeros
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Clélia Verdier, de 19 años, conserva recuerdos muy vívidos del nacimiento de sus trillizas. Recuerda el dolor insoportable del parto, la alegría de tener a sus hijas en brazos por primera vez y la profunda tristeza cuando una de ellas falleció poco después. ¿El único inconveniente? Nunca estuvo embarazada, nunca dio a luz y nunca fue madre. En realidad, estuvo en coma inducido en un hospital por tres semanas, y despertó creyendo que había criado hijos durante 7 años en una vida alternativa. Tuvo que recibir terapia para lidiar con el duelo.
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