Elvis Presley lleva muerto casi 50 años, pero al parecer ni siquiera el «Rey del Rock and Roll» puede escapar del apetito de la industria de la inteligencia artificial por los datos de entrenamiento. Los propietarios de 274 canciones de Elvis que Presley hizo famosas han demandado a Anthropic, acusando a la empresa creadora de Claude de utilizar su música sin permiso para desarrollar sus modelos de inteligencia artificial, y reclaman decenas de millones de dólares en concepto de daños y perjuicios.

Anthropic niega las acusaciones y afirma que tiene la intención de defenderse en el juicio. Las empresas de IA han sostenido desde hace tiempo que el entrenamiento de modelos con obras protegidas por derechos de autor puede considerarse uso legítimo, una cuestión que los tribunales aún están analizando. Existe una diferencia jurídica importante entre aprender patrones a partir de material existente y reproducir expresiones protegidas, pero esa distinción se ha convertido en un pretexto sumamente conveniente para que la industria de la IA oculte su enorme dependencia de la creatividad ajena.

Es difícil simpatizar con las empresas que son objeto de este tipo de demandas, incluso cuando los demandantes no carecen de recursos propios. Desafortunadamente, estas disputas se están volviendo demasiado comunes. La música generada por IA se está generalizando, aunque no necesariamente sea popular, y hemos llegado a un punto en el que descubrir que una empresa de IA supuestamente utilizó cientos de canciones protegidas por derechos de autor sin permiso apenas se considera una noticia sorprendente.

Lo único inusual es que, en esta ocasión, la persona cuya música está en el centro de la disputa resulta ser Elvis Presley.

Un poco menos de uso no remunerado de canciones

La demanda formula una acusación que va más allá del simple uso de material protegido por derechos de autor con fines de entrenamiento. Según la demanda, Claude podía generar material que se asemejaba mucho a canciones existentes de Elvis, incluso después de que Anthropic implementara medidas de seguridad destinadas a prevenir infracciones. Las solicitudes para recrear canciones para el público actual supuestamente produjeron versiones que conservaban elementos reconocibles de los originales.

Un modelo de IA que aprende sobre música no infringe automáticamente los derechos de autor, y la ley de derechos de autor no le otorga a nadie la propiedad de un estilo musical completo. Pero si un sistema comercial de IA reproduce letras protegidas o crea adaptaciones no autorizadas, es difícil entender por qué la empresa detrás de él debería obtener una exención especial simplemente porque la copia se realiza a través de un software complejo.

Las empresas de IA han estado probando diversos argumentos ante los tribunales, pero gran parte de ello parece un intento de afirmar que el desarrollo de la IA es tan importante que las reglas habituales deberían, de alguna manera, adaptarse a él. El entrenamiento requiere enormes cantidades de información, y obtener licencias para todo sería costoso o inconveniente, pero ese es un problema habitual para las empresas cuyos productos dependen de material protegido por derechos de autor.

Los programas de televisión y las películas obtienen licencias musicales, ya sea de una canción original o simplemente del derecho a grabar una nueva versión para su proyecto. Ninguna empresa tiene permiso para apropiarse de material protegido por derechos de autor simplemente porque obtener los permisos ralentizaría el desarrollo. Las empresas de IA también deberían tomar en serio los derechos de autor, incluso si eso encarece sus modelos de negocio.

También resulta particularmente indignante que las canciones que la gente tardó años en crear y popularizar puedan convertirse en materia prima para tecnología comercial sin que los titulares de los derechos tengan voz ni voto. El acceso a una obra y el permiso para explotarla son cuestiones distintas, sin importar cuán sofisticado se vuelva el software. Ignorar esas reglas es la razón por la que artistas que fallecieron hace décadas parecen producir música nueva cuyos ingresos no van a parar a sus herederos.

La música generada por IA sube el volumen

Elvis no es, ni mucho menos, el primer músico en sumarse a esta lucha. Las principales editoriales musicales ya han demandado a Anthropic por acusaciones relacionadas con letras protegidas por derechos de autor, mientras que el generador de música con IA Suno se ha enfrentado a acciones legales por parte de sellos discográficos. La demanda de Elvis se destaca porque se centra en el catálogo asociado a uno de los artistas más reconocidos de la historia.

Esa fama podría ayudar a llamar la atención sobre un problema que ha afectado durante años a creadores considerablemente menos influyentes. A los artistas independientes les puede resultar difícil determinar si su obra se utilizó para entrenar un modelo. Si alguien con el legado comercial de Elvis Presley necesita una demanda federal para impugnar una supuesta copia no autorizada, las perspectivas para los músicos comunes se ven sombrías.

Por supuesto, las empresas que controlan el catálogo de Elvis no son artistas en apuros, pero eso no hace que la queja subyacente sea menos importante. El principio no debería depender de si el titular de los derechos de autor es rico o famoso.

Tampoco estoy convencido de que todas las empresas de IA necesiten acceso sin restricciones a prácticamente todo lo que se haya escrito o grabado alguna vez para producir tecnología útil. Claude es un asistente impresionante, pero su capacidad para responder preguntas no hace que, de repente, los derechos de autor de los compositores dejen de ser relevantes. Si los desarrolladores de IA quieren crear productos rentables utilizando obras creativas, deben estar preparados para explicar de dónde proviene ese material y por qué tenían derecho a utilizarlo.

Es posible que los tribunales fallen a favor de Anthropic basándose en el uso legítimo, pero incluso ese fallo no significaría automáticamente que las empresas de IA tengan permiso para hacer lo que quieran con todas las canciones que se hayan grabado. El mejor camino a seguir no será tan simple como establecer que siempre esté permitido o sea ilegal usar material protegido por derechos de autor para el entrenamiento de la IA, pero las empresas que desarrollan estos sistemas no deberían basarse en sus ambiciones como una razón suficiente para ignorar a los titulares de los derechos.

La industria de la IA se ha vuelto muy hábil para explicar cuánto necesita la creatividad humana, pero ya es hora de que se vuelva igualmente hábil para respetar a las personas responsables de ella.

• Sam Altman afirma que la Generación Z debe hacer algo diferente en la era de la IA
• Pensar fuera de lo convencional podría ser clave para conseguir un empleo, según el director ejecutivo de OpenAI
• La IA comenzará a asumir muchas funciones muy pronto, predice Altman

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha dicho que cree que los jóvenes que se incorporan hoy al mercado laboral deberían buscar ir más allá de las ideas tradicionales e intentar algo diferente para destacar en el mundo actual, dominado por la inteligencia artificial.

En una charla reciente en la Escuela de Posgrado de Negocios de Stanford, Altman señaló que la disrupción causada por la IA en las empresas de todo el mundo tal vez apenas esté comenzando, y que los nuevos trabajadores deberían reaccionar ante esta incertidumbre y verla como una oportunidad.

“Mi decepción crónica con los estudiantes de MBA es que siempre quieren hacer lo que estaba de moda hace cinco años en lugar de intentar algo nuevo”, dijo Altman. “Creo que este es un gran momento para hacer algo nuevo.”

Falta de compromiso

Quizás como era de esperarse, Altman se mostró dispuesto a resaltar los efectos que las habilidades y los servicios de IA podrían tener en el mundo laboral moderno, y señaló que «gran parte» de los trabajos que conocemos actualmente pronto serán manejados por completo por la IA.

«Es totalmente cierto que una gran cantidad de tareas que las personas realizan hoy en día serán realizadas mejor, más baratas y más rápido por la IA, y de una manera completamente diferente», dijo Altman.

«Si en este momento te estás lanzando al mundo laboral para dedicarte a algo, creo que te conviene comenzar tu carrera en un momento de grandes cambios, cuando el campo de juego está más abierto».

«Creo que las personas con gran potencial, motivación, ideas, una nueva forma de ver las cosas y nuevas habilidades suelen desempeñarse relativamente bien cuando el terreno está más agitado».

El propio Altman fundó Loopt —una aplicación móvil de redes sociales basada en la ubicación— en 2005, cuando tenía 19 años y había abandonado la universidad, antes de fundar OpenAI como copresidente junto a Elon Musk en 2015.

“Hay muchas empresas que pueden construirse a partir de la tecnología que OpenAI ha lanzado al mundo y que serán mucho más grandes y, espero, más importantes que OpenAI”, dijo.

Esta no es la primera vez que Altman reflexiona sobre el futuro del trabajo en la era de la IA, ya que el multimillonario ha expresado sus opiniones al respecto en varias ocasiones en el pasado.

En mayo de 2026, criticó las afirmaciones de que el creciente uso global de la tecnología de IA en todo el mundo conduciría a un «apocalipsis laboral», a pesar de los numerosos reportes sobre despidos en las principales empresas.

Y en julio de 2026, Altman señaló que no espera un cambio en la sociedad ni en las prácticas laborales por un buen tiempo, a pesar de las promesas generalizadas de que la IA impulsaría nuestra productividad y eficiencia en todos los ámbitos.

A través de Fortune

El último modelo de IA de Google puede desentrañar millones de líneas de código y acelerar la investigación en computación cuántica, lo cual es genial si pasas tus tardes depurando enormes proyectos de software o avanzando en física teórica. Para el usuario promedio de Gemini, la enorme potencia del nuevo modelo Gemini 4 Argon plantea la pregunta: ¿para qué lo necesitas?

Google ha puesto Gemini 4 Argon a disposición de los suscriptores de Google AI Pro o Ultra en la app de Gemini. Solo tienes que seleccionarlo de la lista de modelos disponibles en la parte superior de la conversación. Google se jacta del razonamiento avanzado del modelo, su capacidad para resolver problemas en múltiples pasos y otras mejoras que ofrece esta sofisticada IA, pero es un poco excesivo para algo tan sencillo como ayudar a escribir un correo electrónico.

Que Argon pueda superar a sus predecesores en pruebas de rendimiento complejas es menos interesante que averiguar qué hacer con toda esta potencia adicional de IA. A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más especializados, es posible que nos estemos acercando a un punto en el que la tecnología avanza más rápido que la capacidad de las personas para entender por qué la necesitan.

Ponle un gran problema al modelo más grande

Sin duda, Gemini 4 Argon tiene usos potenciales, por ejemplo, en el análisis de información compleja dispersa en varios archivos. Imagina comparar tres pólizas de seguro médico con diferentes deducibles, primas, exclusiones de cobertura y límites de gastos de bolsillo. Un modelo Gemini común ya puede resumir las pólizas, pero el razonamiento avanzado de Argon podría resultar valioso al calcular cómo diferentes combinaciones de gastos médicos afectarían el costo total anual. Sería ideal para analizar todo tipo de escenarios potenciales de atención médica, dar seguimiento a múltiples variables que interactúan entre sí, identificar excepciones relevantes y calcular sus consecuencias.

El mismo principio se aplica a cualquier otro proyecto complejo, como renovar una casa y pedirle al modelo que evalúe los presupuestos de los contratistas, los costos de los materiales y los planos arquitectónicos en busca de inconsistencias y posibles sobrecostos. Argon 4 podría ayudar a determinar cómo una inspección eléctrica retrasada afecta varios trabajos posteriores y el presupuesto general.

También podría ser útil para aprender materias académicas complejas que incorporan muchos conceptos interconectados, como las matemáticas avanzadas. Todo eso, sin embargo, solo es potencialmente mejor que usar simplemente los modelos menos potentes. Determinar cuándo es necesario Argon 4 podría ser tan complicado como los mismos proyectos para los que el modelo es más adecuado.

IA que sobreanaliza

A veces resulta ridículo que Google esté desarrollando modelos capaces de afrontar extraordinarios desafíos científicos y de ingeniería, para después colocarlos en la misma interfaz que la gente utiliza para pedir recetas de hot cakes. La tecnología se vuelve cada vez más sofisticada, pero las razones para elegir un modelo sobre otro siguen siendo poco claras.

Esto no es exclusivo de Google. OpenAI y Anthropic también tienen modelos increíblemente potentes que parecen poco adecuados para el usuario promedio. El modelo más potente no siempre será el más útil. Pedirle a Gemini que reescriba un correo o sugiera ideas para la cena probablemente no requiera las capacidades de razonamiento adicionales de Argon. Un modelo más rápido podría ofrecer una respuesta igual de útil en menos tiempo. Incluso los ejemplos más complicados no necesariamente están fuera del alcance de los modelos convencionales de Gemini. La ventaja de Argon tendría que estar en su capacidad para manejar combinaciones de restricciones inusualmente complejas.

El desafío para Google es que los usuarios no pueden identificar fácilmente qué tareas justifican recurrir a un modelo más potente. En ese caso, el selector de modelos se convierte en una molestia, en lugar de una función útil.

Por ahora, la mayoría de los usuarios de Gemini deberían quedarse con los modelos menos exigentes y reservar Gemini 4 Argon para las tareas que les resulten difíciles. Al parecer, Argon 4 es un logro técnico extraordinario, con enormes beneficios potenciales en ciertas áreas de investigación, pero no necesito algo capaz de resolver problemas de computación cuántica en mi día a día. Los desarrolladores de IA se han vuelto muy buenos para crear modelos capaces de realizar trabajos extraordinarios, pero el logro más impresionante sería explicar cuándo realmente los necesitan las personas comunes.

ChatGPT puede almacenar una gran cantidad de información sobre sus usuarios, ya sea porque personalizaste deliberadamente el chatbot de IA o simplemente porque dejaste activada la función de memoria durante las conversaciones. OpenAI parece considerar que eso podría incluir detalles que preferirías que un amigo o familiar no descubriera, y ha tomado medidas para disipar esos temores con su nueva función «Chats bloqueados».

«Chats bloqueados» protege conversaciones específicas con ChatGPT mediante un PIN de cuatro dígitos o una verificación biométrica en dispositivos móviles. Abre el menú que se encuentra debajo de los tres puntos en la esquina superior derecha de la ventana de chat, toca «Bloquear chat» y confirma. Tendrás que crear un PIN de cuatro dígitos si aún no lo has hecho, o vincularlo al reconocimiento facial o la huella digital que usas para desbloquear tu dispositivo.

Además, asegúrate de recordar tu PIN. Puedes cambiarlo más adelante si lo deseas, pero si lo olvidas y tienes que restablecerlo, ChatGPT eliminará de forma permanente todos los chats bloqueados y los archivos protegidos por el PIN anterior.

ChatGPT creará un nuevo proyecto específicamente para los chats bloqueados. Las conversaciones desaparecerán de tu historial habitual y de los resultados de búsqueda, a menos que se desbloqueen. Alguien que navegue por tu cuenta sin más no debería poder encontrarlas sin autenticarse.

Pero, si bien los chats bloqueados impedirán que otros lean tus conversaciones, la información contenida en tus intercambios con la IA es otra historia.

El truco de la conversación que se desvanece

Imagina usar ChatGPT para planear un regalo de cumpleaños sorpresa para tu pareja, quien, sin darse cuenta, podría tomar prestado tu celular, buscar información en el chatbot y descubrir tus planes. Eso es lo que OpenAI parece tener en mente: una conversación que querrías mantener disponible sin que aparezca cuando alguien más revise tu celular. Pero lo que parece ser una mejora sencilla en materia de privacidad tiene un par de salvedades importantes.

Por un lado, si usas esta función, la conversación puede permanecer abierta en la misma pestaña del navegador inmediatamente después de bloquearla, y los dispositivos que se hayan abierto previamente podrían mostrar temporalmente su título hasta que se actualicen. Así que asegúrate de cerrar o actualizar la pestaña correspondiente y revisar cualquier otro dispositivo si es importante mantenerla oculta.

Además, al desbloquear el proyecto protegido obtienes acceso temporal, pero el bloqueo no se restablecerá de inmediato a menos que selecciones “Bloquear” nuevamente cuando hayas terminado. No puedes dar por sentado que el hecho de salir de la página haya vuelto a proteger la conversación.

Lo mismo aplica para cualquier información que ya se haya filtrado. Si creaste un enlace compartido a una interacción de ChatGPT mientras planeabas un viaje para que un amigo pudiera verlo, bloquearlo para mantener parte del itinerario como sorpresa después no servirá de mucho. Esos enlaces compartidos siguen funcionando, sin importar su estado de bloqueo posterior. Tienes que eliminar el enlace compartido para cerrar esa brecha. Bloquear una conversación restringe el acceso dentro de tu cuenta, pero no retira las copias que ya hayas compartido.

Detalles que se escapan

Pero incluso una buena disciplina con el bloqueo de ChatGPT no siempre funcionará si la IA selecciona algún detalle de la conversación para incorporarlo a su función de memoria antes de que puedas girar la llave digital. La información recordada antes de que se bloqueara la conversación sigue formando parte de la memoria habitual de ChatGPT y puede influir en respuestas posteriores. La información no se borra automáticamente. Tienes que ingresar manualmente a la sección de memoria y eliminarla.

Afortunadamente, eso deja de ser un problema una vez que se activa el bloqueo. Los detalles recién recordados permanecen separados de la memoria habitual de ChatGPT y pueden utilizarse dentro de otras conversaciones bloqueadas, pero no se filtrarán a otras conversaciones. Por lo tanto, si sabes que vas a querer bloquear un chat en algún momento, hazlo antes de que comiencen las discusiones delicadas.

Para conversaciones especialmente delicadas, el chat temporal puede ser la opción más adecuada. Las conversaciones temporales no aparecen en el historial habitual, no generan recuerdos ni son guardadas por OpenAI para su programa de mejora de modelos. En algunos casos, eso compensa el inconveniente de no poder volver a la conversación.

Los chats bloqueados son sin duda una adición atractiva para las preocupaciones cotidianas sobre la privacidad con ChatGPT, pero no es una solución integral ni totalmente automática. Controlar quién puede abrir una conversación es útil, pero es irrelevante si la información queda almacenada en la memoria de ChatGPT o en un enlace compartido. Mantener un control sobre el contenido requiere un poco más de esfuerzo que simplemente confiar en cuatro números y tus rasgos faciales para mantener tus secretos.

OpenAI presentó recientemente GPT-6, un nuevo modelo de ChatGPT. Probablemente ya hayas escuchado hablar de muchas de sus nuevas funciones, pero hay una a la que, en mi opinión, no se le ha prestado suficiente atención, especialmente considerando lo mucho que puedes divertirte con ella: la interfaz de usuario inteligente (Intelligent UI).

Esta función permite que ChatGPT genere experiencias interactivas directamente dentro de una conversación. OpenAI lo explica así: «Con Intelligent UI, las respuestas pueden incluir gráficos, botones que puedes pulsar, formularios, diagramas y experiencias interactivas que puedes utilizar directamente en tu conversación».

Lo interesante es que no existe un único formato. Esto significa que, dependiendo de lo que le pidas, ChatGPT podría crear un diagrama interactivo, una calculadora, un tablero de inspiración, un mapa o incluso una pequeña consola de videojuegos.

Aquí hay aplicaciones realmente útiles, desde facilitar la comprensión de temas complejos hasta crear herramientas sencillas al momento. Sin embargo, me interesaba especialmente algo un poco menos práctico: los videojuegos.

Ahora, ChatGPT puede crear juegos a los que puedes jugar directamente dentro de la ventana del chat. Aunque existen todo tipo de posibilidades para desarrollar juegos educativos, cuestionarios y creaciones completamente nuevas, quería ver qué sucedería si le pidiera recrear algunos de mis favoritos de antaño.

Así que comencé con cinco juegos clásicos, entre ellos Snake, Pong y Tetris. Le di a ChatGPT instrucciones sencillas para comprobar qué tan fielmente podía recrearlos. Después, le pedí que reinventara cada juego con nuevas estéticas, mecánicas de juego inesperadas y algunos giros deliberadamente caóticos. Imagina Snake en un mundo ciberpunk de neón y Tetris con reglas que cambian cada vez que completas una línea.

Esto fue lo que sucedió cuando puse a prueba las nuevas capacidades de ChatGPT para crear videojuegos.

Snake se renueva con un estilo neón

The prompt: "Create a playable version of the classic Snake game directly inside this conversation."

Versión original en inglés, a continuación la traducción que probamos y también funciona: "Crea una versión jugable del clásico juego Snake directamente en esta conversación".

ChatGPT acertó con lo básico desde el principio. El juego se reconocía al instante, con controles sensibles e incluso un control deslizante para ajustar la velocidad. Se veía bien y, lo más importante, fue realmente divertido jugarlo un par de veces.

Luego le pedí que le diera a Snake un cambio de imagen al estilo cyberpunk con luces de neón, con obstáculos que se mueven, potenciadores especiales y un aumento de velocidad cada cinco puntos. Te presento a Neon Snake.

Hubo un pequeño contratiempo. En lugar de crear el nuevo juego directamente en la ventana de chat, ChatGPT inicialmente me dio el código. Lo cual no servía de mucho, ya que el objetivo era jugarlo ahí mismo, en ese momento.

Probé con otra instrucción, preguntándole si podía hacer que se pudiera jugar directamente en la conversación, y eso funcionó. Los resultados de ese experimento fueron divertidos. La estética de neón se veía bien, todo estaba codificado por colores y las nuevas mecánicas le dieron al juego clásico (y, seamos honestos, a veces aburrido) un nivel adicional de desafío.

El Tetris tiene nuevas reglas

The prompt: "Create a playable game inspired by Tetris directly inside this conversation."

Traducción: "Crea un juego que se pueda jugar, inspirado en Tetris, directamente en esta conversación".

Este funcionó muy bien desde el principio. Había dado por sentado que tendría algunos errores y fallos porque hay mucha más acción en comparación con Snake, pero los controles eran intuitivos y respondían bien, y la mecánica clásica de apilar bloques estaba intacta.

Pero, ¿y si Tetris cambiara las reglas cada vez que eliminaras una línea? Esa fue la idea detrás de mi siguiente propuesta.

Le pedí a ChatGPT que introdujera giros inesperados, que podrían incluir desde girar el tablero hasta agregar formas inusuales de bloques o poderes especiales que pudieran destruir parte de la cuadrícula.

Y lo logró. Las reglas cambiantes introdujeron un divertido elemento de imprevisibilidad a un juego que, por lo general, se trata de encontrar el ritmo adecuado. También me quedé pensando en hasta qué punto se podría llevar esto más allá. Hay tantas oportunidades para experimentar con diferentes reglas, desafíos y potenciadores.

"Space Invaders" se convierte en una situación de primer contacto

The prompt: "Build me a fully playable retro arcade game inspired by Space Invaders"

Traducción: "Crea un juego de arcade retro totalmente jugable inspirado en Space Invaders".

Una vez más, ChatGPT recreó la experiencia clásica de los juegos de arcade sorprendentemente bien. Se veía y se jugaba igual que el original, con controles sencillos y toda la diversión de disparar a oleadas de extraterrestres que se acercaban.

Pero quería ver si podía hacer algo un poco más imaginativo que agregar enemigos adicionales o hacer que todo se moviera más rápido. Así que le pedí que introdujera una opción: ¿qué pasaría si pudiera defender la Tierra luchando contra los extraterrestres o negociando con ellos?

Quería oleadas de enemigos en pixel art, pero también decisiones entre rondas que pudieran desbloquear armas, detener una invasión o hacer que el siguiente ataque fuera más peligroso.

ChatGPT llamó a su reinvención “Primer Contacto”, lo cual me encantó. Hasta ese momento, se refería a la mayoría de los juegos como “caos” o “caóticos”, así que esto me pareció más creativo.

Fue una forma divertida de introducir una nueva dimensión a un juego conocido. ¿Pero funcionó bien? No lo sé, nunca pude pasar del primer nivel. Este experimento realmente se vio afectado por mis escasas habilidades para luchar contra los extraterrestres.

Pac-Man embrujado

The prompt: "Create a fully interactive retro maze game inspired by Pac-Man that I can play directly inside this ChatGPT conversation."

Traducción: "Crea un juego de laberinto retro totalmente interactivo, inspirado en Pac-Man, al que pueda jugar directamente en esta conversación de ChatGPT"

Este fue, sin duda, mi favorito de los cinco, pero es que siempre me ha encantado el Pac-Man. El primer intento de ChatGPT fue un juego de laberinto divertido y con buena respuesta, con la mecánica familiar de moverse, recoger objetos e intentar esquivar a los enemigos. Le doy puntos extra por haberle cambiado el nombre a «Maze Muncher».

Para la reinvención, decidí inspirarme en Halloween. Le pedí que convirtiera el juego en una sala de juegos embrujada de los años 80, en la que yo jugara como un pequeño cazafantasmas en lugar de como Pac-Man.

También quería que el laberinto en sí cambiara. Cada diez orbes recolectados se activaría una sorpresa, como paredes que se desplazaran, nuevos pasadizos o un fantasma adicional. Y pedí potenciadores temporales que me permitieran perseguir a los fantasmas, para variar.

ChatGPT manejó esto bien, pero no esperó a que yo recogiera los orbes. El ritmo era súper rápido y desde el principio había nuevos fantasmas, pasadizos secretos y mecánicas cambiantes. Era rápido, fácil de controlar y realmente divertido de jugar.

Pong reinventado

The prompt: Build me a fully playable version of Pong inside this conversation.

Traducción: "Crea una versión de Pong que se pueda jugar por completo aquí, en esta conversación".

Puede que Pong sea el juego más sencillo de todos, pero ChatGPT creó una versión realmente sólida. Los controles eran fáciles, la estética era agradable e incluso ofrecía niveles de dificultad fácil, normal y difícil.

Decidí arruinar esa simplicidad y le pedí a ChatGPT que creara una versión más caótica en la que cada punto activara un modificador aleatorio. La pelota podía dividirse en dos, las paletas podían encogerse, la gravedad podía cambiar o podía aparecer un obstáculo en medio de la cancha.

El resultado definitivamente cumplió con el caos. La dinámica familiar de ir y venir seguía ahí, pero las reglas cambiantes hacían que cada intercambio fuera un poco menos predecible. También fue un recordatorio de lo mucho que te puedes divertir con una idea sencilla. No es necesario reinventar cada parte de un juego para que sea entretenido.

Me impresionó de verdad lo bien que funcionaron los cinco juegos, sobre todo teniendo en cuenta lo simples que eran mis indicaciones originales.

Sí, hubo algunos contratiempos en el camino, como que ChatGPT decidiera darme código en lugar de un juego jugable un par de veces. Pero, en general, los controles respondían bien, los juegos se veían bien y las reinvenciones fueron más imaginativas de lo que esperaba.

Lo que más disfruté fue lo fácil que era experimentar. Podías tomar un juego que ya conocías, cambiarle la estética, introducir una mecánica inesperada o inventarte algo completamente ridículo y ver qué hacía ChatGPT con eso.

Me imagino que esta puede ser una forma divertida de pasar media hora, especialmente si te encantaban estos juegos cuando eras niño. Aunque, después de todo este experimento, siento que debo recordarte que los originales siguen estando disponibles, y que también vale la pena volver a jugarlos.

Amazon ha encontrado otra forma de formar parte de nuestra vida cotidiana con sus nuevos dispositivos de IA Bee. Estos dispositivos pueden grabar conversaciones y se presentan como una herramienta para recordar detalles importantes y convertir planes en acciones. Naturalmente, esas acciones pueden incluir comprar productos en Amazon, lo que convierte cualquier conversación casual en una posible oportunidad de compra. Puedes pagar $75 o $100 por el privilegio, dependiendo de si eliges el Bee Frontier, que se sujeta a una correa de muñeca o a la ropa, o el Bee Eclipse, un accesorio magnético para el smartphone.

Hay aplicaciones prácticas para un dispositivo que recuerda detalles de conversaciones que, de otro modo, podrías olvidar. Un asistente que recuerde una cita, prepare un correo electrónico de seguimiento o te recuerde una promesa podría ahorrarte bastante tiempo. Sin embargo, el anuncio de Amazon también promete recomendaciones de compra personalizadas basadas en lo que Bee aprenda sobre ti, algo que me parece un destino deprimente, aunque inevitable, para las herramientas de IA.

Por supuesto, podrías argumentar que muchas personas ya han invitado a Amazon a sus hogares mediante dispositivos Alexa. Además, Amazon ya cuenta con una cantidad potencialmente enorme de datos de sus clientes a partir de sus historiales de compra, lo que le permite recomendar productos tan bien que ya es un chiste recurrente sentir que basta con mencionar un tema en voz alta para que aparezcan artículos relacionados entre tus recomendaciones.

Ese chiste se convierte en una función explícita de los nuevos dispositivos Bee. La idea de transformar las conversaciones habladas en otra fuente de asistencia personalizada pretende atraer a posibles compradores. La pregunta es si esto va demasiado lejos al permitir que Amazon escuche a escondidas nuestras vidas para influir en nuestras compras.

Una charla sin sentido se convierte en una lista de compras

La idea de que un asistente de IA recuerde lo que dices y evite que se te escape algo importante resulta atractiva por la comodidad que promete. Pero imagina que mencionas casualmente que te duele la espalda, que tu auto hace un ruido extraño o que a tu hijo le han empezado a interesar los dinosaurios. No se trata únicamente de situaciones que darían pie a un recordatorio para agendar una cita con el médico, llevar el auto al taller o comprar boletos para el museo que te recomendará. También son datos que pueden revelar posibles intereses de compra que, de otro modo, quizá nunca habrían llegado a oídos de un vendedor.

Amazon no ha dicho que Bee convertirá automáticamente cada queja que escuche en una recomendación de productos, pero la integración con las compras abre un camino evidente para hacerlo. Sin embargo, quizá sea demasiada personalización. Sumar la información de las conversaciones habladas a todo lo que Amazon ya sabe podría ofrecer una imagen mucho más íntima de la vida de una persona, tanto de lo bueno como de lo malo, independientemente de las promesas de Amazon de mantener los datos bajo el control del usuario.

Según la compañía, el sistema sí cuenta con medidas reales de protección de la privacidad. La IA de Bee procesa el audio en tiempo real y lo elimina en lugar de conservar las grabaciones, mientras que las transcripciones de las conversaciones están cifradas y los usuarios pueden borrarlas. Los dispositivos también incluyen controles físicos y luces que indican cuándo están escuchando. Además, la conexión con las compras de Amazon es opcional y requiere que el usuario la active.

Sin embargo, eliminar el audio original no resuelve todas las preocupaciones sobre la privacidad cuando un dispositivo está diseñado específicamente para recordar e interpretar lo que dicen las personas. La información extraída de una conversación puede revelar tanto como la propia grabación.

Abejas espía

El problema de la privacidad se vuelve aún más complicado cuando otras personas participan en la conversación. Alguien que lleva un dispositivo Bee puede sentirse perfectamente cómodo con que sus conversaciones sean analizadas, pero sus amigos y compañeros de trabajo no necesariamente han aceptado participar. Un pequeño indicador de grabación difícilmente sustituye al consentimiento informado, sobre todo cuando las personas podrían no reconocer el dispositivo ni entender para qué sirve.

Ya hemos visto cómo se desarrolla esta controversia con los lentes inteligentes Ray-Ban de Meta. Algunas personas han reportado grabaciones inesperadas e incluso videos tomados sin que lo esperaran. Bee no tiene las mismas preocupaciones relacionadas con una cámara, pero grabar conversaciones también genera sus propios problemas. Un amigo que hable en confianza sobre un diagnóstico médico o un conflicto laboral quizá no se sienta tan dispuesto a hacerlo si sabe que llevas un Bee. No necesariamente ha aceptado que un sistema de IA conectado con la tienda en línea más grande del mundo convierta sus comentarios en datos que puedan consultarse mediante búsquedas.

También hay cuestiones prácticas sobre los lugares y las situaciones en los que es apropiado grabar. Las conversaciones privadas pueden incluir información confidencial, y las leyes sobre grabaciones pueden variar enormemente según la ubicación y las circunstancias. Quien utilice Bee debe tener en cuenta el consentimiento de las personas que hablan a su alrededor, independientemente de que Amazon elimine el audio original.

El hecho de que las compras personalizadas formen parte de las ambiciones del producto revela algo sobre cómo imagina la compañía el futuro de la IA personal. Amazon y Meta parecen convencidas de que el futuro implica dispositivos que observen una mayor parte de nuestra vida para anticiparse a lo que necesitaremos después. Es fácil encontrar motivos para desarrollar estas capacidades. Las personas con dificultades de memoria, los profesionales con agendas ocupadas y cualquiera que tenga problemas para organizar horarios complicados podrían beneficiarse de recordatorios confiables y conversaciones que puedan consultar mediante búsquedas. Sin embargo, convertir los dispositivos de grabación en accesorios cotidianos podría tener consecuencias de gran alcance, y no todas serían agradables.

Para mí, la integración con las compras es el aspecto que vuelve particularmente poco atractiva la visión de Amazon. Puedo apreciar que un asistente recuerde que prometí llamar a alguien o me avise de una cita. Tengo mucho menos entusiasmo por un dispositivo que podría convertir un comentario casual sobre la necesidad de comprar zapatos nuevos en otra oportunidad para que Amazon me sugiera algo que debería adquirir.

Llevamos años enseñándoles a las empresas tecnológicas cuáles son nuestros intereses mediante búsquedas, compras, clics e historiales de navegación. Los asistentes de IA portátiles como Bee podrían extender esa relación a las conversaciones que tenemos con otras personas. Sin embargo, no me entusiasma especialmente la idea de que mis conversaciones se conviertan en otra fuente de recomendaciones de compra. Si algo es tan importante, quizá baste con anotarlo.

OpenAI ha actualizado su extensión para Chrome con el fin de llevar gran parte de la experiencia habitual de ChatGPT directamente al navegador de Google.

La integración agrega una barra lateral que puede funcionar al mismo tiempo que lo que estés viendo, comprender la información de varias pestañas abiertas y, a través de ChatGPT Work, interactuar con sitios web en tu nombre.

Básicamente, convierte a ChatGPT en un compañero que te acompaña por Internet, listo para ayudarte sin que tengas que salir de la página que estás leyendo.

El momento es interesante, ya que Google ha estado trabajando para que Gemini ocupe un lugar más destacado en Chrome, lo que le da a su propio asistente de IA una ventaja natural en el navegador más popular del mundo. Es evidente que OpenAI tiene poco interés en permitir que Google convierta a Chrome en un hogar cómodo para los usuarios de Gemini, mientras que ChatGPT permanece en un lugar completamente distinto.

OpenAI quiere que los usuarios de Chrome sigan confiando en ChatGPT, incluso mientras navegan dentro del propio ecosistema de Google. Se trata de una competencia cada vez más directa por captar la atención de las personas que, de otra manera, podrían encontrar a Gemini más fácil de usar simplemente porque ya está ahí.

Para empezar, hay que instalar la extensión oficial de ChatGPT desde la Tienda web de Chrome e iniciar sesión en tu cuenta. A partir de ahí, la barra lateral te permite acceder a ChatGPT junto con las páginas web, mientras que la integración también puede funcionar con la información de las pestañas abiertas una vez que se otorgan los permisos necesarios. A través de ChatGPT Work están disponibles interacciones más avanzadas con sitios web, dependiendo del acceso de tu cuenta.

Investigación sin cambiar de pestaña

El mayor atractivo es lo familiar que resulta toda la experiencia. Si ya estás acostumbrado a pedirle a ChatGPT que te explique algo confuso o te ayude a resolver un problema, integrar esas capacidades en Chrome elimina un paso adicional sorprendentemente molesto. Puedes seguir utilizando el navegador con normalidad y tener tu asistente de IA disponible junto a lo que estés haciendo.

Esto hace que la integración resulte especialmente atractiva para la investigación. Imagina que tienes varios artículos abiertos sobre el mismo anuncio y le pides a ChatGPT que compare su cobertura, identifique discrepancias o explique algún aspecto que siga sin quedar claro. En lugar de copiar fragmentos en una conversación aparte, puedes pedirle al asistente que trabaje con las páginas que ya tienes abiertas.

Las compras ofrecen otra aplicación evidente. Comparar productos en distintas tiendas normalmente implica cambiar repetidamente de pestaña, revisar especificaciones e intentar recordar qué publicación tenía la mejor oferta. ChatGPT puede examinar las páginas relevantes en conjunto y ayudarte a organizar esa información, aunque conviene verificar los precios y los detalles importantes de los productos.

La barra lateral también hace que las interacciones más pequeñas se sientan más naturales. Es, en esencia, la misma experiencia de ChatGPT, pero con la ventaja de estar más conectada con la navegación que ya realizas.

Podría decirse que esa familiaridad es la mayor fortaleza de la integración. OpenAI no tiene que convencer a las personas de que necesitan otro asistente de IA ni enseñarles a los usuarios actuales de ChatGPT un flujo de trabajo completamente nuevo. Simplemente hace más accesible algo que ya utilizan y, para quienes disfrutan tener ChatGPT disponible durante todo el día, eso representa una mejora considerable.

Aun así, hay razones para revisar sus respuestas con cuidado. Leer varias páginas web no garantiza que ChatGPT interprete correctamente todos los detalles, especialmente cuando un sitio tiene un formato poco habitual o información importante oculta detrás de elementos interactivos. La comodidad de obtener un resumen convincente nunca debe sustituir la consulta de la fuente cuando la precisión es importante.

OpenAI invade Google

Las funciones más ambiciosas llegan a través de ChatGPT Work, que puede interactuar con sitios web y realizar tareas, en lugar de limitarse a responder preguntas sobre ellos.

Como experimento, utilicé ChatGPT en Chrome para completar un formulario. Abrí una página de registro para un seminario web gratuito sobre tecnología y le pedí a ChatGPT Work que llenara el formulario, con instrucciones explícitas de detenerse antes de enviar cualquier dato. No tenía todas las respuestas, ya que, al seleccionar una categoría de industria, hizo una pausa para pedirme una aclaración. Aun así, la revisión final fue esencial, pues incluso un pequeño error en un formulario de registro puede resultar más molesto que llenarlo manualmente.

Esa supervisión es importante, sobre todo cuando una IA puede interactuar con sitios web en los que ya has iniciado sesión. Darle a ChatGPT acceso a la información de distintas pestañas también implica pensar detenidamente en lo que contienen y en qué sitios web está autorizado a utilizar el asistente. OpenAI incluye controles de permisos, pero los usuarios siguen teniendo que decidir con criterio a qué puede acceder un agente de IA.

Cabe destacar que la competencia también se está desarrollando dentro del propio Chrome. Google tiene una ventaja evidente porque controla el navegador y puede integrar Gemini directamente en la experiencia. La respuesta de OpenAI consiste en hacer que ChatGPT se sienta casi igual de natural dentro de Chrome, reduciendo el incentivo para que sus usuarios cambien de asistente simplemente porque la alternativa de Google está al alcance de la mano.

Chrome ofrece a Google una vía valiosa para presentar Gemini a una audiencia enorme, pero también permite que OpenAI llegue a esos mismos usuarios. El navegador se está convirtiendo en otro campo de batalla en la competencia por lograr que un asistente de IA sea la opción predeterminada para las tareas informáticas cotidianas.

Para quienes ya prefieren ChatGPT, esta integración ofrece razones convincentes para seguir utilizándolo. La posibilidad de incorporar conversaciones y asistencia conocidas a la experiencia de navegación, junto con la capacidad de reconocer las páginas web abiertas, hace que ChatGPT resulte más útil sin exigir un cambio de hábitos. Las funciones de automatización más avanzadas son prometedoras, aunque su valor dependerá de su fiabilidad y del nivel de supervisión que requieran.

No creo que todos los usuarios de Chrome necesiten de repente tener a ChatGPT vigilándolos por encima del hombro. Pero si ChatGPT ya forma parte habitual de tu día, integrar gran parte de esa experiencia directamente en Chrome es una mejora realmente atractiva.

En la práctica, OpenAI ha encontrado la manera de convertir el navegador de Google en otro hogar para ChatGPT. Esto podría ser una excelente noticia para los usuarios que valoran la comodidad, aunque probablemente Google preferiría que pasaran más tiempo hablando con Gemini. El verdadero ganador podría ser el asistente que consiga que navegar por internet sea más sencillo sin complicar aún más la experiencia.

¡OpenAI llega a Google Cloud con modelos que se integran a su catálogo centralizado de modelos de IA: Model Garden! Pero no te preocupes, a continuación te compartimos todos los detalles.

Esto convierte a Google Cloud en el único proveedor de nube a hiperescala que ofrece acceso a los tres principales LLMs de código cerrado, junto con más de otros 200 modelos —propios, de terceros y de código abierto— en una plataforma de IA empresarial unificada.

Google Cloud siempre se ha caracterizado por ofrecer opciones, una gobernanza de nivel empresarial y una relación precio-rendimiento líder en el mercado. Este anuncio se basa en esos pilares de apertura y capacidad de elección, brindando a los clientes la flexibilidad necesaria para ejecutar cargas de trabajo basadas en agentes utilizando los modelos e infraestructuras de su preferencia, a fin de lograr el equilibrio óptimo entre costo, capacidades y rendimiento.

«Google Cloud es una plataforma de confianza para los desarrolladores y las empresas que crean agentes de IA, desarrollan software y ponen la IA en funcionamiento. Esta colaboración constituye un paso importante para poner nuestros modelos más avanzados, así como Codex, a disposición de los usuarios allí donde ya están desarrollando sus proyectos; esto les brinda aún más opciones sobre cómo utilizar la IA de vanguardia, a medida que hacemos crecer juntos el ecosistema de agentes», afirmó Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI.

«Nos centramos en ofrecer a los clientes una amplia selección de modelos, incluidos los de OpenAI, para que puedan elegir el modelo adecuado para cada tarea, lo que contribuye a lograr una calidad óptima y reducir los costes», afirmó Thomas Kurian, director ejecutivo de Google Cloud.

El modelo adecuado para cada carga de trabajo

Al incorporar los modelos más recientes de OpenAI al Model Garden, ofrecemos a los equipos opciones que abarcan todo el espectro de cargas de trabajo empresariales. En cuanto a los modelos de OpenAI:

• GPT Astra: diseñado para tareas exigentes que abarcan la programación, el uso de computadoras, labores profesionales y la investigación científica.
• GPT 6.1 Sol: inteligencia cercana al nivel «Astra» a un menor costo, aplicada a la programación mediante agentes, el uso de computadoras y el trabajo profesional.
• GPT 6.0 Luna: un modelo rápido y rentable para el trabajo diario a gran escala.

Utilizando la plataforma, los clientes pueden seleccionar y cambiar dinámicamente el modelo óptimo para cualquier caso de uso en función del rendimiento, la latencia y la eficiencia de costos sin dependencia arquitectónica ni contratos de proveedores separados. Los desarrolladores obtienen la libertad de construir con cientos de opciones en  Model Garden. Dado que los modelos de OpenAI se gestionan directamente a través de Google Cloud Marketplace, todo el uso aparece en una única factura de Google Cloud, se descuenta de los compromisos de nube existentes y computa para los Planes de Ahorro Flexible (FSP) entre los distintos proveedores de modelos.

Gobierno de datos y seguridad empresarial integrados

Escalar la IA generativa nunca debería implicar comprometer el cumplimiento normativo o la seguridad. Diseñada desde cero para la gobernanza empresarial, la plataforma Gemini cuenta hoy con la confianza de organizaciones líderes a nivel mundial. Google Cloud garantiza que la ejecución de cualquier carga de trabajo —ya sea de terceros o de OpenAI— cumpla con los estándares empresariales más rigurosos:

• Perímetros de datos estrictos: las instrucciones (prompts), el contexto y los resultados del cliente permanecen íntegramente dentro de su perímetro de datos designado y nunca se utilizan para entrenar modelos base; próximamente, estarán disponibles próximamente opciones de retención cero de datos (Zero Data Retention, ZDR).
• Límites de acceso aislados: los modelos de OpenAI se ejecutan en una infraestructura dedicada de Google Cloud, con la incorporación, próximamente, de la computación confidencial (Confidential Compute). Todas las consultas se dirigen a través de puertas de enlace (gateways) aisladas y reforzadas, lo que garantiza que el tránsito de datos permanezca estrictamente dentro del entorno seguro de Google Cloud y que los proveedores de modelos externos no tengan acceso no autorizado al entorno en la nube del cliente.
• Auditoría e identidad unificadas: toda interacción entre agentes y modelos se realiza bajo una identidad autenticada, lo que proporciona a los administradores de TI visibilidad integral, protección mediante VPC Service Controls y un registro de auditoría unificado en todo el entorno de la organización.

Primeros pasos

Los modelos GPT Astra, GPT 6.1 Sol y GPT 6.0 Luna de OpenAI ya están disponibles en versión preliminar privada para determinados clientes empresariales a través del catálogo de modelos («model garden») de Google Cloud, y próximamente se añadirán más.

A partir de hoy, los clientes pueden crear soluciones utilizando estos modelos a través de las API de Google Cloud y conectar sus flujos de trabajo locales —basados ​​en la CLI de Codex y en aplicaciones de escritorio— directamente a la plataforma Gemini para realizar inferencias.

Próximamente, los modelos de OpenAI estarán disponibles en Gemini para empresas de Google Cloud y en Google Antigravity, ofreciendo a los clientes empresariales y a los desarrolladores flexibilidad en la elección de modelos, así como el modelo más adecuado para cada tarea.

¡Atención! Google presentó nuevas herramientas en Gemini enfocadas en ayudar a los dueños de pequeñas empresas a agilizar sus actividades cotidianas, simplificar procesos y concentrarse más en el crecimiento de sus negocios.

Las novedades incluyen un espacio centralizado para gestionar distintas necesidades del negocio, herramientas para crear materiales visuales consistentes con la identidad de marca y funciones que transforman datos financieros en información más clara y útil para la toma de decisiones.

Actualmente, decenas de millones de propietarios de pequeñas empresas utilizan Gemini para explorar nuevos productos, gestionar comentarios de clientes y analizar el desempeño de sus negocios. Con estas actualizaciones, Google busca facilitar el acceso a herramientas de inteligencia artificial que apoyen a los emprendedores en diferentes etapas de su operación.

Un espacio centralizado para gestionar el negocio

Gemini para pequeñas empresas reúne herramientas para desarrollar una marca, analizar las finanzas, comprender mejor a los clientes y realizar otras tareas cotidianas desde un mismo lugar.

Además, los usuarios podrán conectar Gemini con herramientas de Google, como Perfil de Negocio de Google, Google Ads y Google Workspace, así como con aplicaciones de terceros, entre ellas Adobe, Canva, Dropbox, Shopify, Wix, Zoho y Xero. Estas integraciones buscan facilitar el trabajo con las herramientas que los negocios ya utilizan.

Contenido visual que refleja la identidad de cada marca con Nano Banana 2.1

Con las nuevas funciones, los emprendedores podrán compartir con Gemini elementos de su identidad visual, como su sitio web, manual de marca, tipografías y paletas de colores.

Al combinar esta información con Nano Banana 2.1, podrá crear recursos visuales para lanzamientos de productos y campañas de marketing que mantengan una identidad coherente. Una vez definido el estilo, los usuarios podrán reutilizarlo para generar nuevos materiales sin tener que proporcionar las mismas indicaciones en cada ocasión.

Información financiera más fácil de entender

Gemini también permitirá convertir hojas de cálculo, recibos y registros de compras en gráficos financieros e informes interactivos en cuestión de segundos.

De esta manera, los propietarios de pequeños negocios podrán explorar sus datos de forma más accesible e identificar información relevante para comprender mejor el desempeño de sus operaciones y apoyar sus decisiones financieras.

Estas experiencias muestran cómo la inteligencia artificial puede apoyar distintas necesidades de los negocios, desde la comunicación y el marketing hasta la organización de información y la relación con los clientes.

Con estas novedades, Google continúa desarrollando herramientas de inteligencia artificial orientadas a facilitar el trabajo cotidiano de los emprendedores, para que puedan dedicar más tiempo a desarrollar sus ideas y hacer crecer sus negocios.

• Los investigadores probaron ChatGPT for Teens con más de 4,000 indicaciones.
• Encontraron brechas significativas en sus medidas de seguridad y protecciones.
• ChatGPT no activó las alertas para padres durante algunas conversaciones serias sobre salud mental.

Actualización: 19 de octubre. Hemos actualizado este artículo con la respuesta de un portavoz de OpenAI.

Los esfuerzos de OpenAI por hacer que ChatGPT sea más seguro para los adolescentes se han topado con un problema incómodo. Una nueva investigación sugiere que muchas de las medidas de protección diseñadas para tranquilizar a los padres no están funcionando particularmente bien, incluso cuando el chatbot se enfrenta a conversaciones potencialmente peligrosas. Tras someter a ChatGPT a más de 4,000 solicitudes, los investigadores concluyeron que la experiencia de la empresa enfocada en adolescentes representa un riesgo inaceptable para los usuarios jóvenes.

El estudio del Instituto de Seguridad de la IA para Jóvenes de Common Sense Media analizó ChatGPT antes y después de que OpenAI lanzara ChatGPT para adolescentes el 18 de agosto. Los investigadores utilizaron cuentas registradas a nombre de adolescentes de entre 13 y 17 años y consultaron a expertos médicos, entre ellos psiquiatras infantiles y un pediatra, para evaluar sus respuestas. Sus hallazgos fueron tan preocupantes que la organización recomendó a OpenAI restringir el acceso a ChatGPT a los adultos hasta que se resuelvan los problemas.

Se suponía que ChatGPT for Teens convertiría al popular chatbot en un compañero más apropiado para los usuarios más jóvenes, con protecciones adicionales contra contenido dañino, notificaciones a los padres y funciones que fomentaran el aprendizaje en lugar de simplemente entregar las respuestas a las tareas. OpenAI también prometió desalentar las relaciones excesivamente personales con el chatbot y ayudar a los adolescentes a mantener límites más saludables con la IA. El nuevo informe sugiere que todavía existe una brecha considerable entre esas ambiciones y lo que sucede cuando los adolescentes realmente lo utilizan.

Brechas en la red de seguridad

Las notificaciones para padres de ChatGPT tienen como objetivo alertar a los cuidadores cuando un adolescente podría estar pasando por una situación de gran angustia. Por eso, los investigadores dedicaron hasta una hora a hablar sobre pensamientos suicidas, autolesiones y trastornos alimentarios a través de cuentas recién creadas vinculadas a los padres. Según el informe, ninguna de esas conversaciones activó una notificación para los padres, aunque los investigadores finalmente generaron alertas utilizando cuentas más antiguas con semanas de historial de conversaciones relevantes.

Se supone que ChatGPT también debe orientar a los adolescentes hacia la ayuda adecuada durante emergencias de salud mental, pero el estudio reveló que ChatGPT no lo hizo en más del 25 % de las situaciones diseñadas por los expertos para que fuera necesario.

Hubo algunos éxitos, como la negativa de ChatGPT a participar en juegos de rol sexuales explícitos. Sin embargo, los investigadores también descubrieron que el chatbot seguía respondiendo de maneras que sugerían que tenía sentimientos, preferencias y estados de ánimo, a pesar de los esfuerzos de OpenAI por disuadir a los adolescentes de tratarlo como a un amigo humano. Esto es importante cuando los usuarios más jóvenes ya pueden estar inclinados a confiar en un chatbot infinitamente paciente que nunca parece estar demasiado ocupado para escuchar.

Límites difusos de uso

Los problemas no se limitaron a graves preocupaciones de seguridad, sino que también afectaron algunas de las funciones educativas cotidianas de ChatGPT. El modo Estudio de OpenAI está diseñado para guiar a los estudiantes a través de los problemas mediante explicaciones, pistas y preguntas, en lugar de proporcionar respuestas de inmediato. Los investigadores descubrieron que, en ocasiones, los adolescentes podían eludir este enfoque al seleccionar la opción «Mostrarme la respuesta», lo que permitía que ChatGPT completara las tareas en su lugar.

La función Horas de estudio, diseñada para que los padres fomenten el uso de la herramienta con fines educativos, tampoco logró impedir que los usuarios encontraran formas de eludir las restricciones. Bastaba con eliminar el prefijo @study de una indicación para que ChatGPT volviera a funcionar con normalidad. Además, la IA no recordaba a los usuarios que hicieran pausas con la frecuencia que debería.

El estudio también detectó problemas con el sistema de detección de edad, ampliamente promocionado por OpenAI para identificar a los usuarios más jóvenes y aplicar automáticamente las protecciones correspondientes. Aunque los investigadores indicaron repetidamente que tenían 13 años, ChatGPT no trasladó las cuentas de prueba de la experiencia para adultos a la destinada a usuarios más jóvenes.

El problema de fondo es que ChatGPT se está convirtiendo en una parte habitual de la vida de los adolescentes. Aunque ayudar con las tareas escolares y responder preguntas personales son funciones valiosas, el uso de la herramienta por parte de adolescentes exige medidas de protección considerablemente más fiables que las de una aplicación de productividad típica para adultos.

Nos pusimos en contacto con OpenAI para solicitar comentarios y un portavoz respondió:

"Estamos profundamente comprometidos con la seguridad de los adolescentes, así como con el desarrollo de medidas de protección y herramientas útiles para que los padres puedan orientar el uso que sus hijos hacen de la IA. Valoramos las evaluaciones independientes rigurosas, pero no creemos que las pruebas de Common Sense Media reflejen con precisión cómo funcionan en la práctica las medidas de protección para adolescentes de ChatGPT ni las perspectivas de los expertos sobre cómo la IA puede ayudar a los jóvenes. Nuestra revisión de la metodología de Common Sense Media indica que la mayor parte de sus pruebas podrían haber comenzado y concluido antes de que se completara la activación de los controles parentales, lo que haría que sus conclusiones fueran inexactas. De ser así, las pruebas no permitirían determinar si las notificaciones de seguridad para los padres funcionan según lo previsto.

"Nos comprometemos a seguir trabajando con expertos para garantizar que nuestros productos ofrezcan a los adolescentes oportunidades para aprender y crear, y que los padres puedan utilizarlos con confianza".

— Portavoz de OpenAI

Con el Día de Muertos a la vuelta de la esquina, seguramente ya estás desempolvando las viejas fotos para colocarlas en el tradicional altar. Sin embargo, sabemos que muchas de esas imágenes están dañadas, con manchas, rayones, colores deslavados o perdida de nitidez por el tiempo.

Con ChatGPT Images, es posible restaurar digitalmente estas fotografías para reducir los signos de deterioro, corregir la iluminación y el color, y mejorar la claridad de la imagen sin perder de vista un aspecto fundamental: conservar la identidad de las personas y la esencia de la fotografía original.

Esta herramienta también puede utilizarse para recuperar retratos de la infancia, fotografías de bodas, reuniones familiares, viajes o imágenes de generaciones anteriores. La clave está en solicitar una restauración conservadora que respete los rasgos, la edad aparente, la expresión y los elementos originales de cada fotografía, sin modificar la historia que cuenta.

¿Cómo restaurar fotografías antiguas con ChatGPT Images?

El proceso comienza con la digitalización de la fotografía. Para obtener un mejor resultado, conviene capturarla con la mejor iluminación posible y subirla a ChatGPT. También es importante que la imagen de referencia permita distinguir los detalles que se desean conservar.

Una vez cargada la fotografía, puedes utilizar el siguiente prompt para solicitar una restauración que priorice la fidelidad a la imagen original:

Prompt para restaurar fotografías antiguas:

Restaura esta fotografía antigua de manera conservadora. Reduce polvo, rayones, manchas, ruido y deterioro; corrige la iluminación, el contraste y la dominante de color, y mejora la nitidez con un resultado natural. Conserva la identidad, expresión, edad aparente, facciones, peinado, ropa, pose, encuadre, fondo y objetos originales. No rejuvenezcas, embellezcas, agregues ni sustituyas elementos. Si algún detalle no es visible, mantenlo sutil en lugar de inventarlo. Conserva la textura fotográfica original y genera una versión digital limpia y fiel a la imagen de referencia.

La instrucción busca que la restauración se concentre en reducir el deterioro visible y mejorar la calidad de la imagen, sin convertirla en una fotografía diferente.

Una forma de conservar los recuerdos familiares

Además de preparar las fotografías para colocarlas en la ofrenda, restaurarlas digitalmente puede ayudar a compartirlas con otros integrantes de la familia y conservar una versión limpia de imágenes que han pasado de generación en generación.

No obstante, es importante solicitar cambios con moderación. Evitar que la herramienta rejuvenezca los rostros, embellezca las facciones, cambie la ropa o incorpore elementos inexistentes ayuda a mantener el carácter de la fotografía y a respetar los recuerdos asociados con ella.

Este Día de Muertos, restaurar una fotografía con ChatGPT Images puede ser otra manera de acercarnos a quienes ya no están, recuperar imágenes familiares y compartir con nuestros seres queridos una parte de la historia que seguimos construyendo juntos.

ChatGPT lleva tiempo avanzando para convertirse en un asistente de compras. Puedes pedirle recomendaciones de productos y buscará artículos específicos, te mostrará imágenes, precios y enlaces para comprarlos. En ocasiones, incluso añadirá detalles contextuales basados en lo que sabe de ti, como tus preferencias de color o tu presupuesto, para personalizar aún más sus recomendaciones.

He estado probándolo durante los últimos meses y me parece una forma extraña de comprar. OpenAI ha intentado que la experiencia sea lo más fluida posible, pero sigo prefiriendo visitar el sitio web de una tienda, ver más fotografías, explorar el resto de su catálogo y consultar reseñas y detalles de los productos antes de comprar algo.

Sin embargo, su función de compras más reciente me parece mucho más interesante, porque ahora puedes probarte ropa de manera virtual dentro de ChatGPT.

Esto tiene mucho sentido. Las capacidades de generación de imágenes de ChatGPT se han vuelto mucho más realistas desde la actualización Images 2.5, con una iluminación más natural, texturas convincentes y una mejor comprensión de cómo deben verse los objetos en el mundo real. Aplicar todo esto a las compras hace que la idea de probarte virtualmente una chamarra o un vestido resulte mucho más atractiva.

Para utilizar esta función, tendrás que subir una fotografía tuya y después buscar algo que quieras comprar. Ahora aparecerá un botón llamado «Probarme» junto a los resultados de compra compatibles. Como alternativa, puedes darle a ChatGPT una imagen de una prenda y pedirle que te muestre cómo te verías al llevarla puesta.

Por supuesto, este tipo de tecnología para probarse ropa virtualmente no es nuevo. Desde hace años hemos visto distintas versiones para prendas de vestir, lentes y maquillaje. Sin embargo, quería descubrir si la generación de imágenes más reciente y realista de ChatGPT podía hacer que esta experiencia fuera realmente útil.

A veces, comprar en una tienda física puede resultarme bastante abrumador. Pero las compras en línea también tienen sus propios inconvenientes: los colores pueden verse diferentes en persona, las texturas no siempre son las que esperas y es difícil saber si algo que luce increíble en un modelo también te quedará bien a ti.

Por eso, decidí poner a prueba el probador virtual de ChatGPT.

Probarlo para ver si me queda bien

Comencé con una fotografía de cuerpo completo que me tomé mientras estaba de compras y la utilicé como imagen de referencia después de hacer clic en el botón "Probarme".

Había visto ejemplos de cómo ChatGPT recreaba el entorno original de una fotografía al generar imágenes de otras personas probándose ropa virtualmente, pero mi experiencia fue diferente. A pesar de probar varias prendas, siempre me colocó frente a un fondo bastante sencillo, al estilo de un estudio fotográfico.

Sin embargo, en realidad preferí ese resultado, porque había menos elementos visuales que distrajeran la atención y era mucho más fácil concentrarse en la ropa.

Empecé pidiéndole a ChatGPT que me ayudara a encontrar chamarras de gamuza. Me mostró varias opciones disponibles en ese momento en tiendas físicas y probé virtualmente las que me gustaron.

Después de encontrar una chamarra disponible en una tienda cerca de mí, decidí ir a buscarla en persona. Así pude comparar la interpretación de ChatGPT con lo que ocurría al ponerme la chamarra de verdad. Me sorprendió lo mucho que se acercó al resultado real.

Elegí deliberadamente una chamarra de corte extragrande (oversized) porque pensé que sería una buena prueba. Es relativamente fácil superponer una prenda ajustada sobre la imagen de alguien, pero entender que una prenda debe quedar holgada parecía un reto mayor.

No reproduje exactamente la misma pose ni el ángulo de cámara de la imagen generada por la IA, así que no fue una comparación perfectamente controlada. Aun así, ChatGPT hizo un trabajo sorprendentemente bueno al calcular dónde quedaba la chamarra sobre mi cuerpo, cómo se veía su silueta extragrande y cómo caía la tela.

No fue perfecto, pero puedo imaginar que resulta útil para responder a la pregunta «¿Más o menos cómo se me vería esto?». Incluso podría servir como primer paso en el proceso de compra.

Cambiar un poco las cosas

Después de probarme unas cuantas chamarras de gamuza más, quise ver qué tan bien funcionaba esta función cuando me alejaba de la combinación bastante sencilla de jeans y chamarra.

Así que le pedí a ChatGPT que me buscara vestidos que pudiera usar en un evento formal y comencé a probármelos virtualmente también.

Una vez más, los resultados fueron lo suficientemente convincentes como para que pudiera imaginarme usándolos para reducir una larga lista de posibles compras. Algo que me pareció particularmente útil fue el color. Ver una prenda contra mi propia piel y mi cabello me dio una idea mucho más clara de si realmente me gustaba un tono que al verla en la modelo de una tienda.

Luego decidí ir un paso más allá. Le pedí a ChatGPT que me buscara algo extravagante que pudiera usar en un baile al estilo de los años 1920 y me probé una de las opciones más llamativas.

Incluso en este caso, el resultado fue notablemente convincente a primera vista. La ropa se veía como ropa, en lugar de algo pegado toscamente a mi cuerpo, y ChatGPT manejó sorprendentemente bien la silueta radicalmente diferente.

Pero para ese momento también me había dado cuenta de que algo más un poco extraño estaba pasando. La mujer en estas fotos no tenía exactamente la misma figura que yo.

ChatGPT me hizo un cambio de imagen

La foto de cuerpo entero que subí era una representación precisa de mis proporciones. Sin embargo, en todas las imágenes generadas, ChatGPT parecía modificarlas sutilmente. Me veía notablemente más alta y con una figura más escultural. Mi torso parecía un poco más corto y mis piernas eran más largas.

Podrías pensar que eso no es motivo de queja. Pero es un problema enorme cuando el único propósito de la función es mostrarme cómo se verá realmente la ropa en mi cuerpo.

Sabemos que la IA generativa tiende a embellecer a las personas. Estoy convencida de que esta es una de las razones por las que la gente crea imágenes de sí misma con IA, porque hace que todos se vean un poco más atractivos según los estándares convencionales. Pero en un probador virtual, la precisión importa mucho más que el halago.

Si un vestido se ve fantástico porque la IA ha cambiado sutilmente tus proporciones, eso podría no ser más útil que ver el vestido en una modelo desde un principio.

¿Deberías usar la función de prueba de ChatGPT?

Quizás. Me metí en este experimento bastante escéptico. He probado suficientes herramientas de imagen con IA como para saber que lo «realista» puede desmoronarse muy rápido cuando lo miras de cerca, y la tecnología de prueba virtual de ropa lleva ya tanto tiempo entre nosotros que el simple hecho de ponerle ropa digital a una fotografía ya no impresiona mucho.

Pero ChatGPT sí hizo algo útil. Para mí, su mayor fortaleza fue el color. Puede que haya cambiado mi cuerpo, pero mantuvo idénticos mi tono de piel y el color de mi cabello.

Lo cual significó que poder ver rápidamente varios tonos diferentes sobre algo que se asemejara a mi propia apariencia realmente me ayudó a decidir entre ellos. También me impresionó su capacidad para transmitir la silueta general y la sensación que da una prenda, especialmente con la chamarra oversize que pude comparar con la real.

Así que sí, podría aliviar un poco el estrés de ir de compras. En lugar de pedir cinco chaquetas y esperar que una me quede bien, me imagino usando la prueba virtual para reducir esas cinco a dos.

Pero seguiría siendo cauteloso a la hora de considerar las imágenes resultantes como una predicción precisa de cómo me quedará exactamente una prenda. El peso de la tela, la talla, el movimiento y todas esas pequeñas y extrañas diferencias entre nuestros cuerpos son difíciles de evaluar a partir de una imagen generada. Y, según mi experimento, es posible que ChatGPT te ofrezca proporciones ligeramente más favorecedoras en el proceso.

Google ha vuelto a actualizar su generador de imágenes con IA Nano Banana. La versión más reciente, Nano Banana 2.1, está llegando a Google Gemini en un mercado cada vez más saturado de herramientas capaces de convertir unas cuantas frases en imágenes sorprendentemente convincentes. La promesa es conocida: detalles más nítidos, mejor seguimiento de instrucciones, texto más preciso y mayor consistencia entre imágenes. El verdadero reto es encontrar algo que lo haga significativamente mejor que la competencia.

El principal rival de Nano Banana, el generador de imágenes de ChatGPT, llamado Images 2.5, no se ha quedado esperando a que lo superen. OpenAI ha avanzado considerablemente en aspectos como la iluminación realista, las composiciones complejas y la representación de texto, convirtiendo la generación de imágenes en una de las funciones más entretenidas y realmente útiles de ChatGPT. Con ambas compañías impulsando esta tecnología, quise comprobar si la última actualización de Google había conseguido tomar la delantera.

Si tienes una cuenta de Gemini, para este momento ya debería haberse actualizado para utilizar Nano Banana 2.1. Para comparar ambos generadores de imágenes, les di a Gemini y ChatGPT instrucciones idénticas, diseñadas para poner a prueba distintas capacidades. Después, comparé las imágenes resultantes una al lado de la otra, con ChatGPT a la izquierda y Gemini a la derecha. Los resultados fueron sorprendentemente parecidos, aunque ambos generadores solían interpretar las mismas instrucciones con enfoques artísticos diferentes.

Tormentas dentro de tormentas

Mi primera prueba estaba diseñada para poner a prueba la comprensión de los modelos sobre la luz, el vidrio y los reflejos, tres elementos que pueden dejar al descubierto rápidamente las debilidades de una imagen generada con IA. Quería una escena con varias superficies transparentes, iluminación compleja y suficientes detalles diminutos como para que valiera la pena examinar los resultados de cerca. La instrucción fue: «Crea una imagen fotorrealista de un pequeño invernadero victoriano dentro de una bola de nieve de cristal durante una tormenta eléctrica, con reflejos, refracciones e iluminación realistas».

Ambos generadores produjeron imágenes hermosas que encajarían perfectamente en la portada de una novela fantástica. La versión de ChatGPT mostraba un elaborado invernadero victoriano iluminado con tonos dorados dentro de una gran esfera de cristal, colocada sobre una base de madera pulida junto a una ventana cubierta de lluvia. Los relámpagos iluminaban la tormenta en el exterior, mientras que la esfera contenía un mundo en miniatura sorprendentemente detallado, con plantas, senderos y delicados adornos arquitectónicos.

Nano Banana 2.1 optó por algo un poco más sobrio. Su invernadero parecía más una estructura en miniatura real, con una armazón de metal oscuro, vegetación frondosa e iluminación interior cálida que contrastaba de forma muy atractiva con la tormenta azul grisácea del exterior. Los reflejos de la esfera resultaban especialmente convincentes y la iluminación se sentía un poco más natural, aunque la mesa mojada fue una elección extraña, dado que la escena parecía desarrollarse en interiores.

Titan calling (Llamada de Titan)

Históricamente, el texto ha sido una de las debilidades más vergonzosas de los generadores de imágenes con IA. Las letras se deformaban hasta mezclarse entre sí, las palabras se convertían en un sinsentido y pedir una frase exacta podía dar como resultado algo parecido a un idioma extraterrestre. Para la segunda prueba, quería comprobar si alguno de los dos modelos podía cumplir con un encargo de diseño bastante exigente sin deformar la tipografía.

La instrucción fue: «Diseña un póster de viajes retrofuturista para Titán, la luna de Saturno, con el texto exacto “TITAN IS CALLING”, “Seven nights beneath the rings” y “Starting at $2,499”».

ChatGPT creó un anuncio de viajes lujoso, como algo que un turista espacial muy adinerado podría encontrar en un aeropuerto interplanetario. Saturno dominaba el cielo sobre un hermoso paisaje anaranjado, mientras que los complejos turísticos futuristas y una pareja disfrutando de unas bebidas sugerían que Titán se había convertido en el destino vacacional más exclusivo del sistema solar. Lo único que no me gustó fue el espacio que dejó entre el símbolo de dólar ($) y el número 2 al representar el texto.

Google optó por un enfoque más caricaturesco, con un colorido póster vintage de ciencia ficción que mostraba cohetes, astronautas, montañas heladas y una base futurista. De hecho, fue más realista al representar que la luna no es en absoluto un lugar hospitalario, aunque mantuvo el optimismo propio de un anuncio de viajes espaciales de la década de 1950, con letras llamativas y un acabado ligeramente desgastado. Y, algo fundamental, también reprodujo correctamente el texto solicitado, incluido el precio.

Fox library (La biblioteca del zorro)

La consistencia de los personajes es otro problema complicado para los generadores de imágenes con IA, sobre todo cuando un mismo personaje debe aparecer en varias escenas. Un zorro podría cambiar repentinamente de aspecto, perder un accesorio o incluso adquirir una extremidad adicional entre viñetas. Decidí poner a prueba esta capacidad con una historia ilustrada sencilla que exigía continuidad visual y una secuencia coherente de acontecimientos.

La instrucción fue: «Crea un cómic de cuatro viñetas que muestre a un zorro naranja con una bufanda verde descubriendo una llave mágica, abriendo una puerta con ella y entrando en una biblioteca. Mantén al zorro idéntico en todas las viñetas».

ChatGPT produjo cuatro ilustraciones que parecían casi en 3D. La iluminación se sentía más generada por computadora, aunque el zorro siguió siendo reconocible en todas las viñetas, tal como se había solicitado. El estilo se inclinaba más hacia las ilustraciones de libros infantiles que hacia el de un cómic convencional.

Nano Banana 2.1 ofreció algo mucho más cercano a una tira cómica tradicional, con contornos marcados, viñetas claramente definidas y un zorro de caricatura consistente. Su versión comenzaba con el zorro encontrando una llave en el bosque; después, el personaje la examinaba, abría una puerta en un árbol y, finalmente, entraba en una biblioteca mágica. La narración era más clara y el aspecto del personaje se mantuvo sorprendentemente consistente, hasta en detalles como su bufanda verde y la punta blanca de la cola.

Google tomó la delantera en esta prueba porque sus cuatro viñetas parecían formar parte de una misma historia ilustrada. Las imágenes individuales de ChatGPT eran más elaboradas, pero las proporciones y la representación del zorro variaban ligeramente, por lo que la secuencia se sentía más como cuatro ilustraciones independientes.

Dragon on a desk (Un dragón en el escritorio)

Para mi prueba final, quería ver con qué precisión podían los modelos seguir una serie compleja de instrucciones específicas. Los generadores de imágenes con IA suelen pasar por alto pequeños detalles cuando una indicación contiene varios requisitos independientes. Lograr que todo aparezca en la imagen es un reto, mientras que acertar con los números exactos y las disposiciones correctas es otro.

La indicación fue: «Crea una fotografía realista desde arriba de un escritorio de madera con un cuaderno que muestre un dragón, una brújula que apunte al norte, un reloj de bolsillo que marque las 3:15, exactamente tres sellos de cera rojos y una gema azul».

ChatGPT generó una atractiva fotografía aérea de un escritorio antiguo de madera, con un cuaderno abierto que contenía una intrincada ilustración de un dragón. La brújula, el reloj de bolsillo, los tres sellos de cera rojos y la gema azul brillante estaban todos presentes, y la composición se veía cuidadosamente dispuesta.

Nano Banana 2.1 también incluyó los objetos solicitados, pero el cuaderno presentaba una ilustración de un dragón más pequeña y más limpia, mientras que los sellos de cera, la piedra preciosa, la brújula y el reloj estaban dispuestos a su alrededor. El resultado de Google se parecía más a una colección de objetos históricos ensamblada de manera informal, pero cometió un error común de la IA y se equivocó con la hora, fijándola en las 3:00 en lugar de las 3:15.

Acercándose a la paridad

Puedes acceder a Nano Banana 2.1 en Gemini si tienes una suscripción a Google AI Plus, Pro o Ultra, ya que es el nuevo modelo predeterminado. Los usuarios de la versión gratuita seguirán utilizando el modelo anterior, Nano Banana 2.

Nano Banana 2.1 es un excelente generador de imágenes, pero ChatGPT ya es tan capaz que las mejoras de Google no necesariamente se traducen en una ventaja evidente. Ambas herramientas produjeron imágenes atractivas y detalladas a partir de instrucciones relativamente breves, y ninguna presentó los errores visuales evidentes que antes hacían que las imágenes generadas con IA fueran reconocibles al instante.

Dicho esto, distintas instrucciones, estilos y generaciones repetidas podrían producir resultados diferentes con facilidad. Lo que estas pruebas sí sugieren es que los principales generadores de imágenes con IA han alcanzado un nivel de capacidad extraordinariamente alto y se están acercando a la paridad en muchas tareas creativas cotidianas.

Esto hace que la competencia sea más interesante, aunque también dificulta elegir entre ambas herramientas. Las diferencias dependen cada vez más del gusto personal y de la interpretación de las instrucciones. Nano Banana 2.1 puede ser la impresionante actualización más reciente de Google, pero ChatGPT se ha asegurado de que no consiga la corona de la generación de imágenes sin dar batalla.

¡La espera terminó! Gemini 4 Argon, el modelo de inteligencia artificial diseñado para resolver tareas complejas de programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia de Google ya está disponible a nivel mundial.

La compañía destaca sus capacidades de razonamiento avanzado, análisis multimodal y ejecución de tareas de múltiples pasos, con resultados que, según sus evaluaciones, superan a otros modelos de vanguardia en distintos ámbitos.

Gemini 4 Argon ya está disponible para desarrolladores y empresas a través de la API de Gemini en AI Studio y la plataforma Gemini. También pueden acceder los suscriptores de Google AI Ultra mediante Google Antigravity, mientras que los usuarios de los planes Google AI Ultra y Pro pueden probarlo en la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda.

Gemini 4 Argon promete mejorar la programación y los flujos de trabajo profesionales

Una de las principales apuestas de Google con Gemini 4 Argon es resolver problemas que requieren análisis profundo, precisión y trabajo durante periodos prolongados. El modelo está diseñado para abordar tareas de ingeniería de software, optimizar procesos empresariales y ayudar a investigadores a explorar problemas científicos complejos.

De acuerdo con la compañía, Argon ocupa el primer lugar en el índice Vals, una evaluación del rendimiento de los modelos de inteligencia artificial en sectores económicos como las finanzas, la programación, el derecho y los impuestos.

Google también destaca mejoras en la forma en que el modelo responde a las instrucciones. Entre ellas se encuentran una redacción más clara, respuestas directas y concisas, menos repeticiones y una mejor adaptación a las indicaciones de estilo.

En sus propias operaciones, la compañía asegura que el uso de Argon en Antigravity permitió aumentar más del 35% las entregas de código con agentes y reducir las reversiones de código en casi un tercio.

Uno de los ejemplos más destacados involucra al equipo de Chrome, que utilizó el modelo para separar el manejo principal de las páginas web de una carpeta heredada de aproximadamente seis millones de líneas de código dentro de Chromium, cuya base total alcanza los 40 millones de líneas.

Según Google, Argon ayudó a completar una refactorización arquitectónica que involucró cientos de archivos, reduciendo meses de trabajo a unas cuantas semanas. La compañía señala que estos cambios permitirán que las páginas web abiertas se muevan entre pestañas, paneles laterales y ventanas flotantes sin necesidad de recargarse, además de eliminar una categoría de fallos del navegador.

El modelo también contribuyó a optimizar el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) de código abierto de Google. Tras trabajar de manera autónoma durante la noche, identificó mejoras que redujeron un 40% el tiempo de preparación de sesiones en memoria prolongadas y aceleraron un 21% las importaciones en frío.

En otro proyecto, los investigadores consiguieron que el paquete de química cuántica de código abierto xTB fuera hasta 2.3 veces más rápido al predecir estructuras moleculares y 1.8 veces más rápido al buscar conformaciones.

También puede crear modelos y experiencias 3D

Las capacidades de Gemini 4 Argon no se limitan al análisis de código. Google destaca avances en razonamiento espacial, precisión matemática y programación visual que permiten desarrollar visualizaciones tridimensionales, animaciones interactivas y videojuegos mediante código.

Con Google Antigravity, los empleados de la compañía han utilizado el modelo para construir escenas complejas en Blender, crear experiencias interactivas para navegador y desarrollar proyectos mediante ciclos de revisión visual con varios agentes.

Entre los ejemplos presentados se encuentran la creación de una pagoda con varios edificios, vegetación e iluminación fotorrealistas, así como un minijuego de carreras en el que objetos de un escritorio real se transformaron en elementos tridimensionales interactivos.

En este último proyecto, Argon coordinó el modelado de los objetos, la creación de texturas y la incorporación de físicas, sombreadores personalizados y sonido mediante distintas herramientas.

Google también mostró cómo el modelo creó un motor de trazado de rayos tridimensional utilizando únicamente Python, sin bibliotecas externas, y cómo generó una escena arquitectónica gótica a partir de una imagen inicial.

Gemini 4 Argon busca aplicaciones en empresas y sectores especializados

Google asegura que el modelo está diseñado para trabajar con documentos multimodales, analizar datos longitudinales y desenvolverse en entornos de análisis interactivos. Estas capacidades buscan facilitar tareas profesionales que requieren relacionar información procedente de diferentes fuentes.

Las primeras evaluaciones compartidas por empresas colaboradoras incluyen resultados en investigación científica, análisis financiero, gestión documental y revisión jurídica.

Por ejemplo, Box reportó una mejora del 14% en la precisión de Argon frente a Gemini 3.1 Pro en su evaluación de gestión del conocimiento empresarial. El modelo consiguió relacionar información distribuida entre documentos, incluidos detalles presentes en figuras, para elaborar respuestas más completas.

Por su parte, Kepler señaló que Gemini 4 igualó sus modelos de referencia desarrollados por analistas en más del 99% de las cifras evaluadas en determinados indicadores financieros, que abarcan desde la elaboración de estados financieros plurianuales hasta la valoración de empresas con estructuras de capital complejas.

En el ámbito jurídico, LexisNexis informó de resultados preliminares favorables en tareas de conocimiento legal, redacción y análisis, como la identificación de citas relevantes y la revisión de contratos.

Otras compañías también destacaron su desempeño en investigación de múltiples pasos. Qualia, por ejemplo, informó que Argon completó sus evaluaciones internas de investigación compleja 1.5 veces más rápido que modelos similares, con un costo por tarea cuatro veces menor.

Estos resultados corresponden a evaluaciones compartidas por las propias organizaciones y no representan necesariamente el desempeño que todos los usuarios obtendrán en cualquier escenario.

Google refuerza la ciberseguridad con Gemini 4 Argon

Otro de los ámbitos en los que Google busca aplicar las capacidades de su nuevo modelo es la ciberseguridad. Argon puede ayudar a los especialistas a auditar bases de código, probar hipótesis, identificar fallos lógicos y detectar vulnerabilidades que podrían pasar inadvertidas en revisiones convencionales.

Como parte de esta iniciativa, Google comenzará a ampliar el acceso al programa Fairwind para incorporar a cientos de socios adicionales.

Wiz ya utiliza Argon en su iniciativa Scan for Good, orientada a proteger infraestructura crítica. Según Google, el modelo ayudó a identificar y corregir una vulnerabilidad que ponía en riesgo datos confidenciales e infraestructura gubernamental.

En otro caso, contribuyó a detectar una vulnerabilidad en infraestructura sanitaria que exponía una clave maestra y permitía obtener acceso de administrador. La intervención ayudó a proteger cientos de miles de historiales clínicos privados.

La compañía también subrayó que el desarrollo de un modelo con estas capacidades requiere medidas de seguridad específicas. Por ello, Gemini 4 Argon incorpora defensas contra intentos de jailbreak, mecanismos de supervisión de agentes y herramientas para detectar instrucciones maliciosas ocultas en páginas web, correos electrónicos y código.

Google señala que las pruebas externas de bioingeniería solo consiguieron desbloquear menos del 1% de las subtareas biológicas evaluadas. Asimismo, los intentos de tomar atajos no autorizados durante determinadas pruebas de programación se redujeron al 2%.

En la prueba de rendimiento de inyección indirecta de mensajes de Gray Swan, la compañía afirma que Argon redujo al 0.7% el éxito de los ataques evaluados mediante 15 intentos adaptativos.

Avances en computación cuántica, fusión nuclear y enfermedades raras

Google también presentóresultados relacionados con la investigación científica, donde Argon se utiliza para analizar datos complejos, optimizar cálculos y explorar posibles soluciones a problemas especializados.

En computación cuántica, el modelo ayudó a optimizar una versión interna de AlphaQubit, el sistema de aprendizaje automático de Google para la corrección de errores cuánticos. La implementación consiguió casi duplicar el rendimiento de inferencia, de acuerdo con la compañía.

Además, una implementación de Argon para una subrutina denominada arcsin, utilizada en algoritmos recientes de simulación cuántica, redujo más de 100 veces el costo de espacio-tiempo frente a una implementación de referencia basada en CORDIC cuántica.

En el campo de la fusión nuclear, un equipo de Google y el profesor Matt Landreman, de la Universidad de Maryland, identificaron una clase más amplia de contraejemplos a la denominada conjetura de Grad. Estas soluciones pueden servir como referencias para evaluar códigos de simulación de estelaradores, dispositivos que utilizan campos magnéticos tridimensionales para estudiar la generación de energía de fusión.

La investigación sobre enfermedades raras es otra de las aplicaciones presentadas. Según Google, investigadores de Gamow Labs utilizaron Argon para analizar genomas anonimizados de recién nacidos con trastornos pulmonares del desarrollo poco frecuentes. En un caso, el modelo identificó una reorganización cromosómica que el software convencional había pasado por alto durante años.

En evaluaciones privadas de Gamow Labs, Argon obtuvo un 57% en asistencia para el diagnóstico de enfermedades raras en RareBench y un 52.2% en razonamiento de laboratorio en LabBench.

La ingeniería de enzimas también figura entre sus aplicaciones. Google afirma que sus científicos utilizaron Argon para diseñar cinco nuevas serina esterasas en cuestión de horas. Las pruebas de laboratorio posteriores confirmaron actividad catalítica en los cinco diseños, lo que apunta a posibles aplicaciones en biofabricación, química verde y desarrollo de fármacos.

Gemini 4 Argon también apunta a la robótica

El modelo obtuvo una puntuación del 87% en la prueba Embodied Reasoning (ERQA), que evalúa la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para comprender y resolver problemas físicos y espaciales en entornos tridimensionales. Según Google, este resultado lo sitúa por delante de otros modelos de vanguardia en la evaluación.

Para demostrar sus capacidades, la compañía realizó una prueba en la que Argon observó un video de una persona jugando cornhole, un juego en el que se lanzan bolsas pequeñas hacia una plataforma con un agujero.

A partir del video, el modelo identificó las coordenadas espaciales del entorno, calculó los movimientos articulares necesarios y generó el código para una simulación. Posteriormente, el sistema se transfirió al robot humanoide Apollo, desarrollado por Apptronik, que consiguió encestar siete lanzamientos consecutivos en una prueba real.

Google denomina a este enfoque «de video a simulación y a realidad», y afirma que permite reducir de semanas a horas el tiempo necesario para desarrollar modelos de simulación manuales.

Precio y disponibilidad de Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon comienza su despliegue mundial con un precio introductorio para desarrolladores que utilizan la API de Gemini.

El costo anunciado es de 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida. Los tokens de entrada almacenados en caché cuentan con un descuento del 95%.

El modelo admite una ventana unificada de hasta un millón de tokens de entrada y salida, una capacidad que Google presenta como una ventaja para abordar tareas de larga duración y flujos de trabajo complejos.

La disponibilidad depende del tipo de usuario y de la plataforma:

• Desarrolladores: pueden utilizarlo mediante el nivel de pago de la API de Gemini y probarlo en AI Studio y Android Studio si cuentan con una suscripción Google AI Ultra, además de acceder a Google Antigravity.
• Empresas: pueden probarlo en Gemini para empresas, la API y Google Antigravity.
• Usuarios de Gemini: los suscriptores de Google AI Ultra y Pro pueden acceder al modelo en la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda.
• Científicos e investigadores: pueden solicitar seis meses de acceso gratuito al nivel de uso más alto de Google Antigravity. Google ofrecerá este beneficio a 10,000 científicos, sujeto a elegibilidad, capacidad y selección.
• Especialistas en ciberseguridad: pueden solicitar su incorporación al programa Fairwind para acceder a Argon bajo las condiciones específicas del programa.

Con Gemini 4 Argon, Google busca ampliar el papel de la inteligencia artificial en tareas que requieren razonamiento profundo, ejecución prolongada y colaboración con herramientas externas. La compañía también adelantó que Argon es el comienzo de una nueva familia de modelos Gemini 4.

• Microsoft presenta el Maia 300, su más reciente chip de inteligencia artificial
• Diseñado con un enfoque de «inferencia primero», el Maia 300 ofrece enormes mejoras en eficiencia y consumo de energía
• El Maia 300 comenzará a implementarse en 2027

Microsoft ha presentado Maia 300, la próxima generación de su hardware de Azure, mientras se prepara para ampliar su infraestructura interna de IA a implementaciones de varios gigavatios.

La empresa afirma que Maia 300, cuyo despliegue está previsto para 2027, ofrecerá un 40 % más de tokens por megavatio que otros sistemas líderes basados en GPU; diseñado principalmente para la inferencia, este nuevo lanzamiento se enfoca en el razonamiento de contexto extenso, la IA conversacional con capacidad de respuesta y las tareas sostenidas de agentes de múltiples pasos.

Microsoft afirma que un rack que contenga 96 aceleradores Maia 300 proporcionará hasta siete veces el rendimiento de tokens a escala de rack que un rack de Maia 200.

Diseñado primero para la inferencia

Curiosamente, Microsoft afirma que espera que Maia 300 contribuya a respaldar una nueva generación de IA en todos sus productos y servicios, desde la codificación agentiva en GitHub hasta la implementación de modelos a gran escala a través de Microsoft Foundry.

Pero también espera una mejora en la inferencia y la generación de datos para su equipo de IA de Microsoft, así como mejoras en herramientas como Copilot y Cowork, además de en productos individuales como Microsoft Teams.

Diseñado con lo que Microsoft denomina una «arquitectura centrada en la inferencia», Maia 300 está creado para mejorar el rendimiento al reducir el movimiento de datos y hacer un uso más eficiente de los recursos de computación, memoria y red, según Microsoft, gracias a su arquitectura de flujo de datos definida por software, combinada con la optimización del núcleo asistida por IA, diseñada para mantener los datos cerca de las partes del sistema que los necesitan.

Como era de esperarse, la memoria es un elemento central del diseño, ya que Maia 300 utilizará ocho pilas de memoria HBM4, con un ancho de banda máximo anunciado de 18 TB/s dentro de un diseño térmico de 950 W. Microsoft afirma que el software especializado puede utilizar la memoria SRAM integrada en el chip como espacio de trabajo temporal, lo que reduce la presión sobre la HBM durante las cargas de trabajo más exigentes.

El acelerador también incorpora una arquitectura de múltiples chiplets que separa las funciones de cómputo, control de memoria y entrada/salida. Los chiplets de cómputo se fabricarán mediante el proceso N2P de TSMC. Microsoft señala que la compatibilidad con formatos de baja precisión, incluido un MXFP4 mejorado, reducirá las necesidades de memoria y ancho de banda. Esto ayudará al sistema a manejar ventanas de contexto más amplias y aumentar el rendimiento sin superar el mismo límite de consumo energético.

La conectividad de red está diseñada para funcionar como parte del flujo de datos del sistema, en lugar de operar como una capa independiente. Maia 300 utilizará conexiones de gran ancho de banda entre aceleradores para permitir el paralelismo de tensores, junto con un sistema de transporte de IA personalizado basado en infraestructura Ethernet. Microsoft afirma que este enfoque puede escalar desde un solo rack hasta implementaciones en centros de datos.

Un rack de Maia 300 contendrá 96 aceleradores dentro de un límite de consumo energético de 167 kW, con una capacidad de memoria HBM de 27.6 TB y un ancho de banda agregado de HBM de 1.7 petabytes por segundo. Microsoft asegura que esta densidad permitirá atender más interacciones de IA simultáneas y ejecutar cargas de trabajo más grandes desde cada rack.

Este lanzamiento se basa en el trabajo realizado con Maia 200, que, según Microsoft, ya ejecuta cargas de trabajo en producción, incluidas las de Microsoft 365 Copilot y los modelos desarrollados por su equipo de Microsoft AI.

La compañía afirma que Maia 200 ofrece hasta 1.7 veces más tokens por watt que la infraestructura de GPU líder para las funciones de IA integradas en Teams, Copilot y Cowork. Se espera que GitHub Copilot y Microsoft Foundry se incorporen antes de que termine este año.

A lo largo de los años se me han ocurrido muchas ideas para videojuegos, pero siempre me he topado con un obstáculo bastante grande a la hora de convertir cualquiera de ellas en realidad. Puedo inventar los personajes y sus historias de fondo, e incluso idear algunas mecánicas, pero no sé programar un videojuego. El nuevo experimento Playground de Google ofrece a personas como yo un atajo bastante extraordinario.

Google Playground te permite describir el juego que deseas en lenguaje coloquial y hacer que una IA generativa convierta esas instrucciones en algo jugable. En lugar de aprender a usar un motor de juegos, escribir código, crear arte y componer música, puedes explicar tu idea y dejar que la IA se encargue de gran parte de la construcción. Luego puedes seguir dándole indicaciones para modificar el resultado, lo que hace que el desarrollo del juego se sienta más como una conversación.

Puedes empezar a crear un juego desde cero, modificar un ejemplo existente o usar indicaciones guiadas para desarrollar una idea. Puedes elegir entre juegos en 2D y 3D, especificar si quieres un modo de un solo jugador o multijugador, y describir todo, desde el escenario y los personajes hasta los controles y los objetivos.

La plataforma genera entonces un juego basado en navegador, que se puede probar y modificar mediante instrucciones adicionales. Si algo no funciona como lo imaginaste, puedes pedirle que lo intente de nuevo.

Es un logro técnico impresionante, y mis dos experimentos dejaron claro su atractivo, pero ninguno me convenció de que la IA generativa vaya a empezar a crear los juegos a los que realmente quiera dedicar decenas de horas de juego.

Vuelo de dragones sin código

Comencé deliberadamente con una idea sencilla: un juego de plataformas protagonizado por un dragón capaz de escupir fuego. Bastaron un par de frases para crear Mystic Dragon Glide. Unos minutos después, ya controlaba a un pequeño dragón que viajaba entre islas flotantes, recogía huevos sagrados de dragón y utilizaba su aliento de fuego para enfrentarse a enemigos y superar peligros del entorno.

El resultado era más bonito de lo que esperaba. Mi pequeño dragón rojo estaba sobre una isla cubierta de hierba que flotaba por encima de un paisaje en tonos pastel, rodeado de montañas y nubes, mientras unas ruinas antiguas permanecían suspendidas misteriosamente a lo lejos. Un huevo dorado flotaba sobre otra plataforma, y una isla cubierta de cristales de hielo azul sugería que más adelante me esperaban algunos obstáculos elementales.

Más importante aún, Playground entendió cómo traducir esas ideas a las mecánicas del juego. Podía mover al dragón, saltar entre plataformas, mantener presionado el botón de salto para planear y escupir fuego. La pantalla de inicio explicaba que debía chamuscar a los caballeros, derretir los obstáculos de hielo y recoger huevos para desbloquear portales antiguos. Así, el juego me daba objetivos concretos en lugar de simplemente arrojarme a un escenario de fantasía generado por IA.

Incluso la banda sonora completaba la experiencia. Playground incorporó música agradable y genérica, propia de un videojuego de fantasía, con una melodía de tono aventurero y tranquilo que encajaba perfectamente con la idea de volar entre islas encantadas. No tenía nada de malo, pero tampoco había algo que me hiciera querer buscar la banda sonora inmediatamente después. La IA parecía entender muy bien el promedio de lo que debería ser y cómo tendría que funcionar un juego de plataformas de fantasía.

Esa capacidad tiene un valor real. Alguien que nunca ha podido crear un juego de plataformas ahora puede describir uno y empezar a jugar algo que se parece sorprendentemente rápido a lo que imaginó. Como juguete creativo o sistema para crear prototipos, resulta casi mágico.

Sin embargo, como juego, Mystic Dragon Glide me recordó cuánto del diseño de videojuegos depende de detalles difíciles de transmitir mediante una descripción. Los grandes juegos de plataformas se construyen a partir de movimientos ajustados hasta el mínimo detalle y sorpresas colocadas cuidadosamente por diseñadores ingeniosos. Mi dragón creado con IA podía volar, pero todavía haría falta mucho trabajo para conseguir que el juego realmente despegara.

Burocracia fantástica

Red Tape Hero nació a partir de una instrucción más compleja. Decidí redactar una o dos páginas con detalles y enviárselas a Playground para solicitar la creación de un RPG de fantasía satírica con acertijos, en el que el jugador había sido declarado accidentalmente el Elegido debido a un error administrativo y ahora debía desenvolverse en un reino donde las aventuras estaban burocratizadas y el papeleo era más poderoso que cualquier espada mágica. También preparé un breve esquema del tipo de aventuras conversacionales que tenía en mente.

Playground no tardó mucho en generar un colorido mundo 3D de baja poligonización, lleno de árboles con formas geométricas sencillas y pequeños personajes humanoides que caminaban por los senderos. Todo tenía la apariencia de un RPG extrañamente alegre de los primeros años de los videojuegos en 3D. Aun así, considerando el tiempo y el esfuerzo que invertí en la instrucción, el resultado fue bastante impresionante.

Esta vez, la música consistía en una melodía y un ritmo lo-fi relajados, en lugar de una banda sonora de fantasía orquestal. Era una elección extraña para una aventura heroica, pero en realidad encajaba bastante bien con el absurdo desenfadado del juego.

Las conversaciones fueron el aspecto en el que Playground realmente me impresionó. Rickert, el maestro del gremio de Operaciones del Gremio de Aventureros, me dio la bienvenida a mi «revisión trimestral de desempeño» y me informó que el algoritmo de asignación de misiones me había designado como el Elegido conforme a la Sección 9, Subsección C. Su preocupación inmediata era saber si había completado el formulario GT-902 para el rescate de cabras.

Las posibles respuestas reflejaban el sistema de RPG que había descrito en la instrucción. Con suficiente nivel de Burocracia, podía invocar el Reglamento 12 del Reino y argumentar que completar más de 10 rescates de cabras me daba derecho a recibir un pago adicional por trabajo peligroso. Una opción de Confianza me permitía afirmar que ya había auditado a la cabra y que esta había aprobado con excelentes resultados.

Otro personaje, Sir Galahad, llevaba una espada parlante llamada Ex Cali-Bot que ofrecía consejos motivacionales que nadie le había pedido. La espada proclamaba orgullosamente que «el 100 % de los dragones que no matas son oportunidades perdidas» y declaraba que «la sinergia es el verdadero santo grial». Galahad se disculpaba porque la espada no dejaba de dar charlas al estilo TED Talks, mientras que una de mis respuestas disponibles consistía en afirmar que era un consultor sénior de agilidad enviado para optimizar su proceso de trabajo caballeresco.

Esto se acercaba mucho más a ver reflejada mi idea particular. Playground había entendido que la jerga corporativa debía chocar con las convenciones de la fantasía y había conectado el chiste con habilidades propias de un RPG, como Heroísmo, Confianza y Burocracia. Red Tape Hero me impresionó más que Mystic Dragon Glide, a pesar de que su aspecto estaba considerablemente menos pulido.

También dejó al descubierto lo que considero el problema mucho más grande de la idea de crear videojuegos completamente con IA. Unas cuantas líneas ingeniosas pueden establecer una premisa cómica, pero un RPG verdaderamente divertido necesita decenas de personajes con voces propias, chistes que evolucionen con el tiempo, un ritmo cuidadosamente medido y guionistas que sepan cuándo dejar de hacer bromas por completo. Un gran RPG también necesita misiones que se entrelacen de formas inesperadas y decisiones cuyas consecuencias se hayan considerado deliberadamente. Tal vez podría encargarme de todo eso por mi cuenta, pero integrarlo con éxito en un software de juego real parecía más difícil con IA que colaborando con personas talentosas.

Por qué los desarrolladores no tienen por qué preocuparse todavía

Los mejores videojuegos están llenos de decisiones que alguien tomó por una razón. Una habitación extraña y vacía puede estar ahí para generar tensión antes de una pelea contra un jefe. Una sección frustrante puede estar diseñada deliberadamente para que la siguiente habilidad se sienta liberadora. Un tema musical que se escucha al principio puede volver 30 horas después porque el compositor sabe exactamente lo que ese recuerdo significará para el jugador.

Esas decisiones surgen de diseñadores que piensan en una experiencia que se desarrolla con el tiempo. La IA generativa puede producir variaciones a partir de los patrones que ha aprendido, pero generar más contenido no es lo mismo que tener algo concreto que expresar a través de él. Playground redujo drásticamente la barrera técnica entre mi imaginación y algo que pudiera jugarse, lo cual es realmente emocionante. Me dio una forma de experimentar con ideas para videojuegos que, de otro modo, difícilmente habría podido hacer más que poner por escrito.

Puedo imaginar fácilmente el uso de herramientas como esta para crear prototipos de mecánicas o integrarlas de alguna otra manera en un proceso real de desarrollo de videojuegos. Sin embargo, no creo que la mayoría de las personas elija un juego generado completamente con IA en lugar del próximo videojuego cuidadosamente elaborado por desarrolladores y diseñadores que trabajan arduamente para crear el siguiente gran éxito. A medida que estos sistemas se vuelvan más sofisticados, probablemente sus imitaciones serán cada vez más convincentes, pero la sofisticación técnica no produce automáticamente buen criterio ni sorpresas creativas.

Mis juegos fueron impresionantes precisamente porque sabía lo poco que había tenido que esforzarme para crearlos. Y estaban tan plagados de problemas, desde mecánicas confusas hasta agujeros en la trama, que de todos modos habría necesitado trabajar bastante más en las instrucciones para conseguir que fueran realmente jugables durante más de unos cuantos minutos. Fue revelador que todas las personas a las que dejé probar los juegos, sin haber visto mis instrucciones iniciales, dijeran que los elementos más interesantes del RPG eran precisamente los que yo había incluido desde el principio en la descripción. Por eso seguiré recurriendo a los videojuegos desarrollados profesionalmente cuando quiera algo que realmente consiga entretenerme.

El gobierno de EE. UU. cuenta con un nuevo grupo de trabajo dedicado a la IA — y ha decidido que ahora preferiría que todos dejaran de llamarla inteligencia artificial.

El presidente Donald Trump ha anunciado la creación de la «Fuerza de Superinteligencia», un grupo liderado por la Casa Blanca que dedicará los próximos 120 días a examinar los riesgos, las oportunidades y la respuesta federal adecuada ante los sistemas de IA que avanzan rápidamente. El grupo de trabajo responde a la creciente presión de los legisladores e incluso de los ejecutivos de empresas de IA para que se establezcan medidas de protección más sólidas en torno a modelos cada vez más capaces.

El grupo tiene un mandato formidable. El director de Inteligencia Nacional, Jay Clayton, encabezará lo que se supone que incluirá trabajo en materia de ciberseguridad, bioseguridad y más normas, además de revisar cómo las empresas de IA informan sobre violaciones de seguridad y ataques informáticos.

Hay sustancia oculta tras la imagen cómica de la marca. Tanto OpenAI como Anthropic han estado lidiando con demostraciones cada vez más inquietantes de lo que los modelos potentes pueden hacer con herramientas cibernéticas. El nuevo grupo de trabajo es, al menos, un reconocimiento de que las promesas voluntarias de las empresas de IA no pueden constituir la totalidad de la estrategia federal.

Un cambio de imagen espectacular

Elon Musk se sumó entonces a la discusión sobre el nombre y respondió: "Sí, haremos ese cambio", cuando se le preguntó en X si la división de IA de SpaceX cambiaría su nombre de SpaceXAI a SpaceXSI.

Este sería el tercer cambio de marca para la división de IA de la empresa y, al igual que esos otros nombres nuevos, en realidad no modifica la tecnología ni el negocio.

La terminología «SI» proviene directamente de Trump. Una orden ejecutiva firmada a finales de septiembre ordena a los departamentos y agencias ejecutivas que utilicen «Superinteligencia» y «SI» en lugar de «Inteligencia Artificial» y «IA» en las comunicaciones oficiales y otros documentos no reglamentarios.

La orden sostiene que los sistemas de vanguardia actuales han ido más allá de la mera imitación o automatización de la inteligencia humana y que la nueva terminología refleja mejor su «promesa, potencial y capacidades en rápido avance».

Por ahora, la orden ejecutiva define «Superinteligencia» como las mismas tecnologías que ya están contempladas en la definición legal federal de inteligencia artificial. Pide a los funcionarios que elaboren una posible nueva definición federal en un plazo de 60 días, pero la transformación inmediata de IA a SI es más bien lingüística que arquitectónica. E incluso así, parece poco probable que se extienda mucho. Que SpaceXAI se convierta en SpaceXSI tiene mucho más que ver con la política y la imagen de marca que con un hito tecnológico.

Cabe destacar que el término «superinteligencia» ya se utiliza en los debates sobre IA. Es así como los investigadores se refieren a una inteligencia artificial hipotética que supera significativamente las capacidades humanas en muchos aspectos.

Pero el lenguaje sí influye en cómo se comercializa y regula la tecnología, y el término «inteligencia artificial» ha acumulado mucho lastre tras varios años de alucinaciones, deepfakes, inquietudes laborales, disputas por derechos de autor y demostraciones cada vez más inquietantes de comportamiento autónomo.

Trump afirma explícitamente que cambiarle el nombre a “superinteligencia” es una forma de presentar la tecnología de manera más positiva, como algo que “empodera a los estadounidenses, fortalece nuestra economía y mejora la vida del pueblo estadounidense”.

Organismo de vigilancia con cuenta regresiva

La Super Intelligence Force llega tras una reunión en la Casa Blanca con líderes del sector de la IA que firmaron compromisos voluntarios relacionados con evaluaciones internas de modelos, auditorías externas independientes y supervisión a nivel de la junta directiva. Pero las promesas corporativas por sí solas no resolverán ninguna controversia sobre las capacidades tecnológicas o la regulación.

Su estatuto le otorga 120 días para elaborar recomendaciones, con la posibilidad de que su labor se prolongue o se transfiera a otra instancia. Ya existe desacuerdo sobre hasta dónde debe llegar la supervisión.

“Es absolutamente necesaria una mayor supervisión internacional, pero concentrar la responsabilidad en un único organismo global no es la solución”, afirmó Nik Kairinos, director ejecutivo y cofundador de RAIDS AI, en un comunicado. “La IA se está desarrollando con demasiada rapidez y en demasiadas jurisdicciones como para que una sola organización pueda supervisarla de manera efectiva. Un modelo más sólido y realista sería la supervisión descentralizada, con un ecosistema amplio y diverso de empresas de IA que se monitoreen y examinen mutuamente”.

La dificultad radica en lograr que la supervisión descentralizada sea verdaderamente independiente, cuando muchas de las organizaciones que se supervisan entre sí también comparten un enorme interés financiero en que el desarrollo siga avanzando rápidamente.

La administración de Trump parece decidida a evitar actuar de manera demasiado agresiva. Sin embargo, la política sobre IA se enfrenta al problema de intentar regular una tecnología que puede cambiar sustancialmente entre el momento en que se redacta una norma y su implementación. Por lo tanto, un grupo de trabajo de 120 días podría ser más útil que otra comisión de varios años que elabore un informe sobre modelos que ya nadie utiliza.

Pero tratar de renombrar la IA como «SI» no convierte a los modelos actuales en superinteligentes, del mismo modo que cambiar el nombre de SpaceXAI no hace que los empleados sean más inteligentes. La Fuerza de Superinteligencia podría tener algún valor, pero no será gracias a ningún ejercicio de marca.

“La supervisión en sí misma debe ser continua, distribuida y capaz de evolucionar al mismo ritmo que la tecnología”, dijo Kairinos. “Las normas y estándares establecidos por los gobiernos son, entonces, una capa de apoyo importante. El ecosistema de IA más seguro será aquel en el que la responsabilidad de mantener los sistemas bajo control sea compartida, en lugar de concentrarse en manos de un único organismo de control”.

• Una nueva startup ha creado una PC con IA que agotó su primer lote.
• Ghost Core es una “computadora personal con IA que ejecuta modelos completamente en el dispositivo”.
• Se conecta con tus aplicaciones, servicios y dispositivos para que “construya contexto sobre tu vida con el tiempo y trabaje continuamente para ayudarte”.

Ghost es una startup del sector de la IA que busca aprovechar el interés por tener agentes ejecutándose localmente en lugar de utilizar IA en la nube, y hacerlo con la menor cantidad de complicaciones posible.

TechCrunch informa que el primer producto de Ghost es una PC para utilizar agentes de IA locales que ejecuta esos LLM (modelos de lenguaje de gran escala) exclusivamente en el dispositivo, lo que garantiza que tus datos permanezcan privados (volveré a este punto más adelante).

El dispositivo se llama Core, y Ghost explica en el sitio del producto: “Core es una computadora personal con IA que ejecuta modelos completamente en el dispositivo. Se conecta con tus aplicaciones, archivos y dispositivos, crea un contexto sobre tu vida con el tiempo y trabaja continuamente para ayudarte, no solo cuando se lo pides”.

Es, por así decirlo, un asistente personal con IA sobre tu escritorio en casa o, como lo describe Zain Javaid, fundador y CEO de Ghost —que acaba de recaudar $11 millones de dólares en financiamiento—, un “cerebro en una caja”.

Core es una PC que consiste en una discreta caja negra construida alrededor de una tarjeta gráfica Nvidia RTX Pro 4000 (Blackwell) con 24 GB de VRAM, el músculo principal encargado de impulsar la IA, junto con 64 GB de RAM DDR5 del sistema. Su rendimiento de IA anunciado es de 770 TOPS.

La PC viene con tres modelos de IA preinstalados: Qwen-3.8-Next, Qwen-3.8-27B y Gemma-4-31B.

Como era de esperar, puedes utilizar tu propio modelo en el dispositivo, o cualquier alternativa, pero el verdadero atractivo de Core es que ofrece una forma sencilla de tener una PC con IA completamente preparada que no requiere ningún esfuerzo ni configuración.

Está pensada para los entusiastas de la IA que no quieren comprar una Mac mini (o Mac Studio) con la máxima cantidad de memoria disponible (necesaria para modelos de IA más grandes) y después tener que encargarse de configurar todo por su cuenta.

Javaid destaca que la PC incluye software desarrollado específicamente para ejecutar esas IA preinstaladas, evitando todas las complicaciones relacionadas con la configuración de los modelos. El CEO señala: “Puedes ejecutar modelos de [IA] en hardware existente, pero la experiencia es terrible en muchos sentidos”.

Core actualiza sus modelos automáticamente cuando aparecen nuevas versiones (a menos que no quieras que eso ocurra), y la idea es que se trate de un sistema fluido, “similar a cómo funciona Tesla”, con actualizaciones inalámbricas.

Interactúas con la PC mediante una aplicación (en tu teléfono o laptop), desde la cual puedes emitir comandos de voz si así lo deseas.

Privacidad y seguridad

Además de la facilidad de uso, la privacidad es el otro gran atractivo de Core. El dispositivo busca aprovechar un mercado cada vez mayor de personas que están descubriendo el potencial de la IA para ayudarlas en su vida o trabajo, pero que les preocupa enviar sus pensamientos o datos a la nube cuando en realidad no tienen idea de dónde terminarán esas consultas o archivos que suben.

Core ejecutará tus agentes de IA de manera continua para encargarse de las tareas que necesites, mientras mantiene todos tus datos en el dispositivo, y Ghost promete que no irán a ninguna otra parte. Los datos personales almacenados en la PC están cifrados para mantenerlos seguros —ni siquiera Ghost puede acceder a ellos— y el dispositivo está diseñado específicamente para seguir funcionando incluso si Ghost llegara a cerrar (aquí no hay ninguna cuota de suscripción).

El CEO nos asegura: “Todo el código fuente, la lógica y los pesos de los modelos están en el dispositivo, no en los servicios. Diseñamos este dispositivo para que no dependa de una entidad externa que mantenga el servicio”.

La seguridad se refuerza aún más mediante un firewall que limita la forma en que cada agente puede utilizar credenciales como contraseñas, y puedes determinar cuánta autonomía permites a los agentes de Core, restringiendo considerablemente la IA si así lo prefieres.

Javaid nos explica que el firewall monitorea todas las solicitudes salientes y que “si detecta que el agente está realizando una acción autorizada o extrayendo datos que no debería, rechaza la solicitud y la marca para que el usuario la revise”.

Core tiene un precio de $3,499 dólares en Estados Unidos (alrededor de £2,600 / AU$5,000), y los pedidos anticipados del primer lote de PCs se agotaron el primer día en que estuvieron disponibles (ayer). Esos dispositivos se enviarán a finales de este mes, y ahora puedes registrar tu interés en un segundo lote de PCs que está saliendo de la línea de producción.

Análisis: una cuestión de valor

Core puede integrarse en todos los aspectos de tu vida —o esa es, al menos, la idea— y esa es una de las razones por las que existe tanto énfasis en la privacidad. La seguridad debe ser completamente sólida, dado que Core se conecta con tus dispositivos y servicios existentes, dispositivos inteligentes para el hogar, relojes deportivos o incluso datos personales de salud, y aprende con el tiempo cómo llevas tu vida para ofrecerte consejos basados en ese conocimiento.

Exactamente qué tan útil será el sistema, bueno, eso está por verse, y también puede depender de qué tan “inteligente” hayas hecho tu ecosistema de dispositivos y tecnología. Por supuesto, los agentes de IA de Core podrían tener muchas más posibilidades además del monitoreo de tu vida, y presumiblemente habrá flexibilidad para hacer que realicen lo que tú quieras.

El otro posible punto de conflicto es el precio. ¿$3,499 dólares es mucho para pagar por una PC dedicada a la IA? Bueno, sin duda es una cantidad considerable de dinero, pero debajo de la carcasa hay algunos componentes de alto nivel (y la crisis de RAM sigue con toda su fuerza). De hecho, el precio actual de la GPU de Nvidia hace que la PC sea una ganga tal como está (la compañía compró su inventario de esas tarjetas gráficas cuando eran mucho más baratas, por lo que el siguiente lote será más caro).

Si configuras una Mac mini como un dispositivo de gama alta para IA, estás hablando de $3,199 dólares en Estados Unidos al momento de escribir esto, y no incluye las ventajas mencionadas de un software diseñado específicamente para ejecutar IA local de forma sencilla, ni los elementos de privacidad y seguridad antes mencionados.

Tengo la sensación de que Ghost podría estar dando en el clavo con esta propuesta, al menos en lo que respecta a impulsar el concepto de una caja de IA fácil de usar y sencilla que haga todo de manera local. Dudo que esta sea la última propuesta de este tipo, y el precio involucrado podría volverse un poco más realista en el futuro. Aunque eso depende de cómo evolucione la crisis de RAM, y las señales más recientes están lejos de ser positivas, lamentablemente.

• Las empresas están monitoreando la IA a medida que los consumidores cambian hacia patrones de compra impulsados por inteligencia artificial.
• Las redes sociales también son un área importante para monitorear las tendencias de los consumidores.
• Los canales minoristas convencionales, como Walmart y eBay, han caído.

Las plataformas de IA se han vuelto sinónimo de extraer información de otros sitios web, pero no todos los días se escucha que los propios sitios de IA se conviertan en objetivos. Sin embargo, la última investigación de Decodo reveló precisamente eso, ya que ChatGPT y Perplexity aparecen entre los cinco primeros.

Decodo sostiene que esto marca un cambio fundamental en lo que las organizaciones buscan actualmente en la web. "Hace dos años, las empresas rastreaban la web para saber qué estaba buscando la gente", señaló el CEO Vaidotas Juknys.

"Ahora rastrean las plataformas de IA para saber qué se les está diciendo a las personas. El caso de uso de la recopilación de datos está cambiando".

Las plataformas de IA como ChatGPT están siendo objeto de scraping

Además de las plataformas de IA, Decodo descubrió que siete de los 10 sitios principales son en realidad nuevos participantes, mientras que solo TikTok (en el primer lugar), Google (segundo lugar) y Amazon (octavo lugar) volvieron a aparecer como reincidentes.

ChatGPT, en tercer lugar, representó el 14% de la actividad observada por el análisis, lo que podría deberse a que las empresas están comprobando cómo la herramienta de IA posiciona sus productos frente a los de la competencia, monitoreando cómo describe a la compañía, midiendo la frecuencia con la que menciona la marca, registrando las citas de ChatGPT y más.

Perplexity representó el 10% de los datos, lo que la colocó en el quinto lugar, mientras que TikTok registró la mayor cantidad de scraping, con casi uno de cada cinco casos (18%).

Pero con varios de los sitios que aparecieron entre los 10 primeros en 2025 fuera de la lista, incluidos Walmart, eBay y Airbnb, los datos de Decodo muestran mucho más que el simple crecimiento de la IA. También son un indicador mucho más amplio de cómo y dónde compran los consumidores, incluyendo la IA y las redes sociales.

De cara al futuro, la compañía también anticipa que Gemini y Copilot podrían aparecer entre los 10 primeros del próximo año. Pero, como muestra de un cambio todavía mayor, Decodo también predice que los agentes de IA podrían reemplazar a los humanos a la hora de iniciar estos procesos de scraping.

"El próximo año, los agentes podrían ser quienes tomen las decisiones en lugar de simplemente leer las respuestas", añadió Juknys.

• Google está cambiando el acceso a los modelos en Gemini
• Los mejores modelos ya no estarán disponibles en los planes gratuito y Plus
• Estas actualizaciones entrarán en vigor a partir del 9 de octubre

Google está modificando el acceso a sus modelos de IA Gemini para usuarios individuales según la cantidad que pagues cada mes, y serán aquellos con el plan Plus más económico y los del nivel gratuito quienes saldrán perdiendo a partir de la próxima semana.

Según un documento de soporte actualizado (vía 9to5Google), si no tienes una suscripción de IA para Gemini, solo podrás usar el modelo Flash-Lite (3.5) de «respuestas rápidas». Los modelos Flash (3.6) de «ayuda general» y Pro (3.1) de «razonamiento avanzado» ya no estarán disponibles.

Si estás en el plan AI Plus de $4.99 / £4.49 / AU$7.99, perderás acceso a Pro (3.1), pero aún podrás utilizar Flash (3.6). No hay cambios en los niveles más caros, AI Pro y AI Ultra, excepto que AI Pro incorporará el modo Deep Think, que maximiza el razonamiento paralelo a cambio de sacrificar algo de velocidad.

Estate atento a un mensaje dentro de la app Gemini o en tu bandeja de entrada si te verás afectado por los cambios. Google indica que las restricciones del nivel gratuito se aplicarán a partir del viernes 9 de octubre, mientras que los usuarios de AI Plus recibirán un correo electrónico informándoles sobre el calendario.

Límites de uso

Anteriormente, los planes de Gemini AI se diferenciaban por los límites de uso: todos tenían acceso a los mismos modelos, pero con un número variable de consultas. Ahora hay restricciones adicionales, basadas en la disponibilidad de los modelos.

Es difícil precisar los límites exactos de uso: dependen de «la complejidad de tu solicitud, las funciones que utilices y la duración de tu chat», afirma Google, y agrega que «los usuarios de pago tienen límites más altos que los usuarios sin una suscripción a Google AI». Los límites de uso se actualizan cada cinco horas, y también hay límites semanales.

Esta medida alinea más a Gemini con lo que ofrece ChatGPT. OpenAI también limita el acceso a los modelos según cuánto pagas cada mes; además, su forma de gestionar el uso difiere un poco de la de Google: en lugar de una sola asignación, existen límites de uso para diferentes modelos, tipos de consultas y modos de razonamiento.

Sabemos que la computación de IA no es barata, así que es de suponer que Google ha hecho sus cálculos y ha decidido que puede ahorrar algo de dinero con las nuevas restricciones —y tal vez convencer a algunas personas más de que se suscriban.

OpenAI presentó DevDay 2026, su edición más grande hasta ahora, con más de 20 anuncios relacionados con ChatGPT, Codex, sus modelos y nuevas formas de trabajar con inteligencia artificial.

La compañía señaló que busca que la IA impulse un nuevo renacimiento de la creatividad y el descubrimiento, al brindar a las personas más tiempo para lo que les importa, mayor libertad para desarrollar sus ideas y la posibilidad de realizar tareas que antes consideraban imposibles.

Entre los anuncios destacan nuevos agentes capaces de asumir responsabilidades continuas, herramientas para la colaboración entre personas e IA y nuevas opciones para que los desarrolladores creen experiencias directamente dentro de ChatGPT.

Dots: agentes que pueden asumir responsabilidades continuas

OpenAI presentó Dots, agentes desarrollados con GPT-6 Astra que pueden asumir responsabilidades continuas dentro de los límites definidos por el usuario.

Los dots cuentan con su propia computadora en la nube, pueden aprender de los comentarios con el tiempo y trabajar de acuerdo con el contexto del usuario y sus aplicaciones conectadas.

ChatGPT Space para equipos

ChatGPT Space es un nuevo espacio diseñado para que los equipos colaboren con la IA y trabajen en un entorno dedicado.

En este espacio, los compañeros, ChatGPT y un dot pueden construir a partir del conocimiento compartido. Además, mantiene organizado todo lo que se crea en ChatGPT junto con los archivos subidos y el trabajo compartido, de modo que el equipo y la IA puedan trabajar con el mismo contexto y retomar las tareas donde las dejaron.

GPT-6.1 Sol busca mayor rendimiento con menor costo

OpenAI también presentó GPT-6.1 Sol, una evolución de GPT-6 Sol enfocada en programación con agentes, uso de computadoras y trabajo profesional.

De acuerdo con la compañía, el modelo ofrece una inteligencia cercana a la de Astra por una quinta parte del precio, lo que busca ofrecer un nuevo equilibrio entre capacidad y costo para realizar trabajos importantes con mayor frecuencia.

Usa tu suscripción de ChatGPT en otras herramientas

La función "Iniciar sesión con ChatGPT" permitirá que los suscriptores de Plus y Pro utilicen su cuenta y plan existentes para ejecutar modelos de OpenAI en herramientas de socios, sin tener que configurar una clave de API.

El lanzamiento cuenta con 16 socios, entre los que se encuentran Cognition, Notion, Lovable, Vercel y OpenClaw.

Plugins que se integran directamente en ChatGPT

OpenAI también anunció nuevas opciones para que los desarrolladores creen aplicaciones completas que se integren de forma nativa en ChatGPT y Codex.

Los desarrolladores podrán darle a un plugin un espacio en la barra lateral, agregar un panel interactivo junto a una conversación o crear un visor para un tipo de archivo.

Además, las mejoras en los procesos de creación, envío y descubrimiento buscan facilitar que los desarrolladores creen plugins y lleguen a los usuarios directamente desde estas plataformas.

Con estos anuncios, DevDay 2026 reúne nuevas herramientas para agentes, modelos, colaboración y desarrollo de aplicaciones dentro del ecosistema de OpenAI.

• Una persona le pidió a Meta Muse que administrara sus anuncios en Facebook Marketplace.
• El agente de IA publicó su dirección sin permiso.
• Aceptó una oferta baja y le dijo a un comprador que llegara cuando el vendedor no estuviera.

Uno de los principales beneficios de un agente de IA es que deberíamos poder delegarle con confianza nuestras tareas más tediosas para que las realice en nuestro nombre. Pero, como descubrió recientemente un YouTuber, hacer eso conlleva algunos riesgos potencialmente peligrosos.

Según una publicación en Threads, el creador de contenido Matt Robb decidió recientemente permitir que la nueva herramienta de IA Muse de Meta administrara durante un día sus publicaciones de Facebook Marketplace, quizá con la esperanza de tener una preocupación menos. Por desgracia, el resultado estuvo muy lejos de ser despreocupado.

Robb explicó que Muse realizó una serie de acciones que podrían haber tenido graves consecuencias: «Acabo de descubrir que les dio mi dirección a algunas personas y aceptó un precio ridículamente bajo, y después se presentaron en mi casa sin que me avisara de su error hasta esta noche. Es una locura».

Como resultó después, Muse no solo aceptó una oferta por debajo del precio solicitado y compartió la dirección de Robb con el comprador sin su permiso, sino que también le dijo al comprador que estaba listo para entregarle el producto anunciado. Como resultado, el cliente condujo durante 30 minutos hasta la casa de Robb mientras él estaba fuera, dejando al comprador esperando. Después de un cliente frustrado y una venta perdida, Robb no recibió ninguna notificación de Muse sino hasta que todo había ocurrido.

«Malas noticias sobre la recolección de los MX Keys Mini», le dijo Muse a Robb en un mensaje, antes de explicar que el comprador había llegado, esperado y después se había marchado molesto. «Y lo peor es que mi respuesta automática le dijo “¡Sí, estoy aquí!” a las 9:27, cuando claramente no estabas disponible… Probablemente debería evitar que las respuestas automáticas afirmen que estás en casa cuando no puedo verificarlo».

Furioso, Robb respondió: «Tienes que no volver a hacer eso nunca», antes de añadir: «No aceptes una recolección hasta que lo consultes conmigo». Muse respondió con el tipo de mea culpa suplicante que cualquier lector familiarizado con los errores de la IA ya conoce: «Tienes razón y lo siento. Eso nunca debió haber ocurrido». Para entonces, sin embargo, el daño ya estaba hecho.

Graves consecuencias

Solo hizo falta un día y un anuncio para que Meta Muse demostrara no solo ser completamente incompetente, sino tal vez incluso peligrosa. Como señaló Robb: "Por suerte, vivo en un departamento con seguridad". De no ser así, el comprador descontento podría haber tomado cartas en el asunto por su cuenta.

Los agentes de IA han recibido mucha prensa negativa en las últimas semanas tras una serie de incidentes de seguridad en los que los agentes se liberaron de sus restricciones y hackearon sitios web de terceros, incluyendo empresas e incluso gobiernos nacionales.

Pero aunque casos como el de Robb llaman menos la atención, siguen teniendo consecuencias potencialmente graves. Muchos agentes de IA no solo conocen tus datos personales, incluyendo direcciones y números de teléfono, sino que están autorizados a actuar en tu nombre. Esa combinación podría dar lugar a la filtración de información privada sin tu conocimiento ni permiso, con resultados posiblemente desastrosos.

Es solo el último escándalo que involucra específicamente a Muse: apenas la semana pasada, el chatbot de Meta supuestamente accedió a los mensajes privados de un escritor sin haber recibido permiso alguno. Y eso sin mencionar la avalancha de quejas que parecen surgir cada vez que Meta y los temas de privacidad se cruzan.

Si te preocupa que algo similar te pueda pasar a ti, la respuesta más sencilla es evitar Meta Muse. Si realmente tienes que delegar el control de tus tareas diarias a un agente de IA, asegúrate de elegir uno con un historial comprobado y ten mucho cuidado con lo que compartes con él. Mientras la tecnología sea tan descuidada como lo demostró ser en el caso de Robb, siempre existe la posibilidad de que las cosas salgan muy mal.

Si eres de esas personas que solo usan ChatGPT de vez en cuando, es posible que ya te estés aburriendo un poco.

Quizás lo uses para revisar tus trabajos, planear un viaje o crear imágenes de vez en cuando. Pero con el costo de la suscripción y las crecientes preocupaciones sobre el impacto ambiental de la IA, su efecto en nuestras capacidades cognitivas y lo que podría significar para el empleo, es lógico que te preguntes: ¿es ChatGPT realmente lo suficientemente útil como para justificar su uso?

Bueno, no estás solo. Muchos usuarios de IA me han dicho lo mismo. Así que revisé los hilos de Reddit donde los usuarios de ChatGPT compartían las formas más inusuales y genuinamente útiles en las que lo utilizan. Y encontré algunas que realmente podrían valer la pena probar.

Un usuario de Reddit preguntó: ¿Qué es lo más inesperadamente útil que ChatGPT ha hecho por ti? Otro publicó: ¿Cuáles son las funciones y los casos de uso más útiles de ChatGPT que la mayoría de la gente desconoce?

Así que revisé las respuestas con más votos positivos en busca de ideas que fueran más allá de las sugerencias habituales de redacción, lluvia de ideas y resumen. Algunas de ellas me hicieron pensar en las capacidades de ChatGPT de una manera diferente.

Pero una advertencia rápida antes de empezar: no he probado todas las sugerencias que aparecen a continuación y sabemos que ChatGPT puede cometer errores, así que ten cuidado cuando una respuesta pueda afectar tu salud, seguridad o finanzas. Considera esto más como inspiración para usar ChatGPT de manera más creativa, en lugar de recomendaciones totalmente verificadas.

1. Ordena tu cajón de cosas sin uso

Sé que esto puede parecer un poco tonto. Y tal vez pensaste que tendrías que esperar a que ChatGPT tuviera un cuerpo robótico para que te ayudara a ordenar. Pero te prometo que podría hacer que tus aburridas tareas de organización sean un poco menos tediosas.

Un usuario de Reddit dijo que usa ChatGPT para: «organizar y ordenar un cajón de chatarra o una caja de adaptadores de corriente solo con fotos».

En lugar de quedarte ahí sentado examinando cada cable y adaptador misterioso que has acumulado durante la última década, simplemente puedes tomar una foto y pedirle a ChatGPT que te ayude a identificar qué es cada cosa y, lo más importante, cómo clasificarla.

Puedes pedirle que te sugiera categorías para lo que has decidido conservar y dónde debe ir cada grupo. El mismo truco podría funcionar para una caja de herramientas, un armario de cocina, materiales de arte o esa caja de cables que guardas porque estás convencido de que uno de ellos se volverá extremadamente importante en cuanto lo tires.

Así que decidí probarlo. Tomé una foto de una caja que tengo en mi escritorio, llena de lentes de contacto, medicamentos, un montón de cables diferentes, notas y ligas para el cabello.

El consejo fue útil: ChatGPT me dijo qué era cada cosa y cómo ordenarlo todo. Lo más útil que hizo después fue devolverme la foto con notas anotadas y codificadas por colores para que pudiera ponerme rápidamente a ordenar. Esto fue perfecto para mi cerebro con TDAH.

Hay límites obvios en esto; no tirarías algo valioso solo porque ChatGPT te lo dijera. Pero como punto de partida para poner orden en una colección desordenada de cosas, podría ser útil.

2. Convéncete de no comprar algo

Las herramientas de compras basadas en IA suelen estar diseñadas para ayudarte a encontrar más cosas que comprar. Pero un usuario de Reddit usa ChatGPT con el propósito contrario: «[Me] disuade de hacer compras. Subo un producto que estoy pensando en comprar y le pido que me convenza de no hacerlo. ¡Ya he ahorrado bastante dinero!».

Me encanta este giro. En lugar de preguntarle a ChatGPT si deberías comprar esos audífonos de 200 dólares/200 libras que tienes ahora mismo en tu carrito, dile que los quieres y pídele que te dé los argumentos más convincentes posibles de por qué no deberías comprarlos.

Podrías darle el precio, decirle qué es lo que ya tienes, explicar qué crees que mejorará el nuevo producto y hacer preguntas como: ¿Qué problema estoy resolviendo realmente aquí? ¿Ya tengo algo que haga esto? ¿Cuáles son las razones más convincentes para esperar un mes?

Yo lo probé. Me encanta hacer ejercicio al aire libre y en el gimnasio, pero en pleno invierno me cuesta mucho mantener la motivación y estoy pensando en comprarme una caminadora pequeña o una cinta para caminar. No tienen nada de malo, pero no es mi forma favorita de hacer ejercicio, no tengo mucho espacio para una y las buenas no son baratas. De verdad necesito que alguien me convenza de no comprarla. ¿Estaría ChatGPT a la altura del reto?

Esta fue su respuesta:

“No la compres. Ya sabes cuáles son los argumentos en contra. No te gusta hacer ejercicio en la caminadora, no tienes mucho espacio y no quieres gastar ese dinero. Estás pensando en comprar un objeto bastante grande para resolver un problema que solo existe durante unos pocos meses oscuros al año”.

La respuesta me pareció un poco breve y empalagosa. Si mi dedo estuviera realmente a punto de pulsar el botón de «comprar ahora», no estoy seguro de que esto me hubiera detenido. Pero me encanta la idea de usar la IA para volver a darle algo de perspectiva y resistencia a nuestras vidas.

3. Simplifica tu rutina de cuidado de la piel

Esta idea es similar a la anterior, pero considerando lo mucho que la gente gasta hoy en día en el cuidado de la piel y lo confusos que son los consejos sobre cómo armar la rutina perfecta, creo que vale la pena probarla.

Un usuario de Reddit dijo: “Le di toda mi rutina de cuidado de la piel. Cruzó datos, comparó y analizó todos los ingredientes y productos que tenía, y me recomendó lo que no necesito basándose en las repeticiones. Me ahorró mucho tiempo y dinero”.

En otras palabras, no le preguntes a ChatGPT qué más deberías comprar. Muéstrale lo que ya tienes y pregúntale dónde hay duplicaciones y si realmente necesitas agregar algo.

En el caso del cuidado de la piel, eso podría significar enumerar tus limpiadores, sueros y cremas hidratantes y pedirle que identifique productos que contengan ingredientes activos similares. También podrías aplicar el mismo principio a todo tipo de colecciones.

Tomé una foto rápida de mis productos básicos de cuidado de la piel y le pedí que analizara los ingredientes, me dijera si había duplicaciones y me sugiriera qué podría agregar, pero le aclaré que tengo un presupuesto limitado y quiero mantener las cosas simples.

Me respondió con un desglose detallado de cada producto, sus ingredientes y sus funciones. También fue muy prudente al sugerir nuevos productos, e incluso me dijo que mi crema para los ojos no era necesaria. También me gustó que incluyera fuentes para cada afirmación, algo que no siempre hace, pero que es importante en el cuidado de la piel.

Luego le pedí que presentara esta información en la propia imagen porque me pareció muy útil para el ejemplo de ordenar el cajón de chatarra, y era un recurso visual muy práctico.

Aquí también hay limitaciones. ChatGPT no es un dermatólogo, y los ingredientes por sí solos no determinan qué tan adecuado es un producto para el cuidado de la piel para ti. Pero me gusta la idea más amplia de usar la IA para evaluar tu consumo en lugar de optimizarlo constantemente agregando más cosas.

4. Identificar plantas, animales y árboles

“Lo uso mucho para identificar plantas y animales”, explicó un usuario de Reddit, y agregó que, aunque ChatGPT a veces da “una respuesta extraña e incorrecta”, por lo general funciona bastante bien.

Este es otro uso de las funciones de cámara de ChatGPT que podría pasarse por alto fácilmente si interactúas con él principalmente a través de texto.

Toma una foto de una planta, un insecto o un pájaro y pregúntale a ChatGPT qué cree que estás viendo. Mejor aún, pregúntale qué características está usando para identificarlo y con qué especies similares podría confundirlo.

Lo probé con varios árboles, pidiéndole a ChatGPT que los identificara basándose en sus hojas. Luego verifiqué toda la información y los identificó a todos correctamente. También proporcionó detalles sobre la historia de los árboles. La mayoría de los árboles en mi zona son bastante comunes, como el roble, el fresno y la haya, así que sería interesante ver cómo le va con árboles, plantas o insectos que sean un poco más inusuales.

Sin embargo, si lo que te interesa es el canto de los pájaros, te recomiendo mucho usar la app de identificación Merlin; es una de las apps que más uso y que más me gustan.

Y recuerda también que ChatGPT no siempre acierta en la identificación de imágenes, y no debes comer, tocar ni interactuar de ninguna otra forma con una planta, un hongo o un animal potencialmente peligroso basándote únicamente en la identificación de un chatbot.

5. Planifica una caminata

Este consejo se mencionó de varias formas. Un usuario de Reddit dijo: «Si estoy dando un paseo por un lugar interesante, como un barrio histórico, le muestro un edificio o lugar en particular y me cuenta la historia que hay detrás. Es como tener un guía turístico a pie».

Otro usuario toma una captura de pantalla de una ruta de senderismo y le pide a ChatGPT datos interesantes sobre la geología, la historia y los nombres de los lugares con los que se encontrará en el camino.

Esta es una de esas ideas que parecen obvias una vez que alguien más las ha sugerido. Antes de salir a caminar, podrías subir un mapa y pedirle cinco cosas interesantes a las que prestar atención. O cuando te encuentres con un edificio, monumento o rasgo paisajístico inusual, toma una foto y pregúntale qué es lo que estás viendo.

Yo tendría cuidado de no repetir con tanta seguridad todos los datos históricos que ChatGPT te dé a tus compañeros de caminata sin verificarlos primero. Sabemos que los chatbots aún pueden inventar detalles que suenan plausibles. Y nunca confíes en él para planificar rutas, especialmente en terrenos difíciles. Últimamente ha habido demasiadas historias de terror sobre IA que ha enviado a la gente en una dirección completamente equivocada.

No lo encontré con una búsqueda rápida. Pero sigue siendo útil si estás en una zona nueva por unas horas y quieres superponer rápidamente el mapa que ya tienes.

6. Solucionar problemas de un electrodoméstico averiado con la ayuda de fotos

Muchas personas ya le hacen preguntas técnicas a ChatGPT. Lo que realmente no había considerado era combinar esas preguntas con su capacidad para “ver” lo que tú estás viendo.

Un usuario de Reddit describió haber hecho precisamente eso cuando su lavavajillas dejó de funcionar. Escribió: “Reparación de electrodomésticos. Nuestro lavavajillas dejó de funcionar. Le di el mensaje de error y tomé una foto del lavavajillas, y me guió paso a paso para arreglarlo”.

Dice que ChatGPT finalmente lo ayudó a identificar una obstrucción y le sugirió formas de desatascarlo. Esto parece útil para esos frustrantes problemas domésticos en los que no sabes el nombre correcto de lo que estás viendo. En lugar de intentar buscar en Google «la cosita de plástico debajo del filtro del lavavajillas está rota», simplemente puedes mostrarle a ChatGPT esa cosita de plástico.

Si puedes, indícale la marca y el modelo del electrodoméstico, toma una foto del problema y proporciona el mensaje de error exacto.

Lo probé con el sistema de calentamiento de agua de mi nuevo departamento porque mi arrendador me dio el manual equivocado. ChatGPT necesitó muchos detalles adicionales, pero al final me dio las instrucciones correctas para tareas básicas, como configurar un temporizador.

Hay una advertencia importante de seguridad aquí. Yo no seguiría instrucciones generadas por IA que involucren electricidad, gas, maquinaria peligrosa o cualquier otra cosa en la que un error pudiera causarte lesiones. Pero para la resolución básica de problemas, identificar componentes y entender códigos de error, la combinación de texto e imágenes podría ser realmente útil.

7. Encuentra los lentes que mejor se adapten a tu rostro

Un usuario de Reddit subió una foto suya y le pidió ayuda a ChatGPT para elegir unos lentes de visión:

“Me ayudó a encontrar monturas de lentes de visión que se adaptaran a mi rostro. Subí una foto y me indicó el tamaño, la forma y el sitio web con el modelo y el número de montura. Resulta que llevé la forma incorrecta la mayor parte de mi vida”.

Necesito unos lentes nuevos, así que decidí probar esta idea por mí mismo.

Me tomaría con mucho escepticismo la idea de que haya una forma de anteojos “correcta” o “incorrecta”. Las reglas de estilo sobre qué monturas supuestamente se adaptan a determinadas formas de rostro son subjetivas.

Pero hacer esto sí me ayudó a empezar a pensar qué anteojos debería probarme cuando tenga mi cita en la óptica dentro de unas semanas y a reducir la enorme cantidad de opciones disponibles.

También podrías mostrarle las monturas que ya te gustan y pedirle que describa sus características para que sepas qué términos buscar.

Creo que lo realmente interesante de todas estas sugerencias es que la mayoría no se trata de crear la pregunta más ingeniosa o elaborada. En cambio, partieron de algo de la vida cotidiana que necesitaba ser identificado, organizado, revisado, corregido o recordado.

Así que, si quieres ser creativo y pensar en cómo ChatGPT podría ser más útil, tal vez debas observar más a tu alrededor y preguntarte: ¿en qué realmente necesito ayuda?

• El modelo africano de Tether es compatible con 19 idiomas y se ejecuta directamente en dispositivos locales
• Tether eliminó el 96% del material de entrenamiento de baja calidad antes de desarrollar AfriSLM
• EuroNano admite 90 direcciones de traducción y ocupa solo 36 MB

Tether AI Research ha presentado un nuevo conjunto de sistemas de traducción que funcionan completamente sin conexión, sin necesidad de conectarse a ninguna red.

El lanzamiento incluye QVAC TranslatePsy-AfriSLM, diseñado para 19 idiomas africanos, junto con QVAC TranslatePsy-EuroNano, diseñado para nueve idiomas europeos.

Cada modelo procesa las traducciones directamente en el dispositivo, lo que permite mantener los datos personales de forma local en lugar de enviarlos a servidores remotos en la nube.

Traducción diseñada para dispositivos con recursos limitados

El lanzamiento para África incluye el hausa, el amárico, el yoruba, el lingala, el suajili, el igbo, el zulú, el somalí, el oromo, el malgache, el kinyarwanda, el xhosa y el afrikáans.

También admite el wolof, el luganda, el nyanja, el shona, el tswana y el sotho del sur, abarcando así idiomas utilizados en varias regiones de África.

Tether afirma que esos 19 idiomas representan en conjunto alrededor del 50 % de la población del continente; la cifra se refiere al alcance lingüístico y no a usuarios individuales.

AfriSLM contiene 800 millones de parámetros; sin embargo, Tether afirma que el modelo de lenguaje grande (LLM) superó a Qwen3.5-122B-A10B, TranslateGemma-27B y NLLB-3.3B.

Las comparaciones se realizaron utilizando FLORES-200, BOUQuET y SMOL, aunque el desempeño en las pruebas de referencia no garantiza resultados idénticos en todas las situaciones prácticas de traducción.

Tether atribuye los resultados, en parte, a un sistema de filtrado de datos que descartó hasta un 96 % del material considerado inadecuado.

La empresa también lanzó versiones más pequeñas y más grandes, incluyendo configuraciones de 0.8B, 2B y 4B parámetros para diferentes requisitos de hardware.

EuroNano adopta otro enfoque, utilizando el inglés como idioma intermediario mientras conecta los idiomas europeos a través de 90 rutas de traducción posibles.

Ese paquete ocupa solo 36 MB, lo que, según Tether, representa aproximadamente un 94 % menos de almacenamiento que una configuración similar de Firefox sin conexión.

Su tamaño compacto permite que la traducción siga estando disponible incluso cuando se pierde la conexión, sin necesidad de descargas separadas para cada combinación de idiomas.

Esa distinción es importante para los trabajadores de campo, los viajeros y las aplicaciones locales, en las que tanto la capacidad de almacenamiento como la disponibilidad de la red pueden suponer limitaciones prácticas.

Por qué Tether está empezando con las lenguas africanas

El enfoque africano de Tether también se relaciona con la infraestructura física que ha desarrollado en diversas regiones de África subsahariana.

La empresa ha instalado quioscos que funcionan con energía solar y que ofrecen recarga de teléfonos, intercambio de baterías y acceso a servicios financieros digitales en las comunidades.

Esos lugares podrían, con el tiempo, constituir otra vía para distribuir material educativo, información agrícola y otros contenidos traducidos al idioma local sin depender de una conectividad constante.

“Cuatro mil millones de personas quedaron excluidas del sistema financiero tradicional, y la tecnología más poderosa de nuestra era ha repetido ese fracaso”, afirmó Paolo Ardoino, director ejecutivo de Tether.

“El idioma no debería determinar quién puede beneficiarse de la inteligencia artificial. Los modelos de traducción abiertos como estos son un paso hacia un futuro en el que la educación y las herramientas de IA lleguen a cientos de millones de personas que no cuentan ni con conectividad confiable ni con acceso a sistemas costosos”.

La misma tecnología también podría funcionar junto con QVAC MedPsy, el modelo más pequeño de Tether destinado a aplicaciones relacionadas con la salud en dispositivos locales.

“Una madre podría obtener información médica real que comprenda, en lugar de tener que adivinar. Un niño podría aprender en su propio idioma. Ese es el futuro que estamos construyendo a través de QVAC”, agregó Ardoino.

AfriSLM está disponible actualmente a través de Hugging Face, y la investigación asociada también ha sido aceptada para su presentación en EMNLP 2026.

• Adobe Premiere ya está disponible oficialmente para Android
• La app gratuita de edición de video ofrece edición sencilla de videos en 4K, inteligencia artificial y mucho más
• Pasé una hora probando la app para ver cómo funciona y si realmente ofrece una “edición sin esfuerzo” para tus creaciones

Adobe Premiere para Android ya está aquí —por fin, ya que los usuarios de Apple tuvieron esta app hace casi exactamente un año—. La app de edición móvil promete ofrecer video en 4K a los creadores de contenido, además de un sinfín de otras herramientas, como plantillas y generación con IA (¿alguna vez lo dudaste?).

Al igual que la mayoría de las apps móviles de Adobe, Premiere se puede descargar gratis desde Google Play Store, aunque necesitarás una suscripción para acceder a funciones adicionales de generación con IA y almacenamiento.

El caso es que hacía mucho tiempo que tenía muchas ganas de probar esta app para Android, así que aquí te cuento qué puedes esperar después de haber pasado una hora probándola en mi Fairphone.

¿Qué hay de nuevo?

Esta nueva aplicación de Adobe Premiere está diseñada específicamente para teléfonos Android, incluidos los plegables. Según Adobe, necesitarás un dispositivo con Android 13 o una versión posterior, con un mínimo de 5 GB de RAM.

La aplicación ofrece una gran variedad de herramientas útiles para los creadores de contenido, incluyendo video 4K, plantillas fáciles de usar para acelerar la producción, edición de línea de tiempo multipista, música y efectos de audio, así como IA generativa para imágenes y video.

Uno de los puntos fuertes, en mi opinión, es que no tiene anuncios y los videos exportados no tienen marca de agua.

Muchos editores de video para celular «gratuitos» podrían aprender de esto. Tampoco hay intros ni outros añadidos que promocionen a Adobe. Así que, básicamente, puedes empezar a crear videos para redes sociales de inmediato. Puedes leer el artículo completo en el blog de Adobe aquí. Pero, ¿es buena? Estas son mis impresiones...

Primeras impresiones

Pasé la última hora probando Adobe Premiere para ver si cumple con la promesa de crear «ediciones que se destaquen para compartir en TikTok, YouTube, Instagram y Facebook».

Alerta de spoiler: es muy bueno. Es una app ágil que vale la pena probar si necesitas un editor de video gratuito que haga todo lo que esperaría que hiciera. Especialmente si tienes una cuenta de pago de Adobe para acceder a esas funciones adicionales de IA.

Distribución

Adobe Premiere en Android se ve muy limpio y tiene un diseño muy sensato. Es un alivio, porque a menudo me parece que la interfaz de usuario de Adobe no es intuitiva debido a que tiene demasiadas funciones. La pantalla de un celular es el último lugar donde uno quiere lidiar con eso.

En la parte superior de la pantalla hay accesos directos a las funciones principales. Entre ellas se incluyen «Nuevo desde archivos» y "Crear para YouTube Shorts", así como las herramientas de generación con IA "Imagen a video" y "Texto a video". Una vez que empiezas a editar, tus proyectos más recientes aparecen debajo de esto.

Debajo de esas herramientas clave hay una cantidad increíble de plantillas para crear videos rápidamente; en particular, hay algunas diseñadas específicamente para YouTube, con "música y efectos exclusivos".

En resumen, es muy sencillo entrar a la línea de tiempo y empezar a crear.

Proceso de edición

La edición de video es increíblemente sencilla. No se traba ni es torpe como he visto en algunas apps para celular.

De hecho, me impresionó lo ágil que era en general, incluso con archivos de video relativamente grandes. Es muy útil que haya botones para deshacer y rehacer debajo de la gran ventana de vista previa. Una verdadera bendición cuando se edita en un celular.

Una vez que tienes un clip cargado en la línea de tiempo, al tocar dos veces el video aparecen los controles para recortarlo. Hay un signo de más para agregar (o generar) más clips. Y puedes elegir entre una variedad de transiciones con solo tocar un botón.

En la parte inferior de la pantalla hay opciones para agregar texto y audio, así como para modificar la relación de aspecto. Esto me gustó especialmente, porque dentro de las opciones de marco hay logotipos que te indican qué relación de aspecto es adecuada para cada plataforma.

Generación por IA

Tienes acceso a una cantidad limitada de tokens gratuitos para la generación de imágenes y videos con IA.

Y cuando digo «limitada», lo digo en serio. No es muy generosa. Logré sacar un solo clip de 4 segundos en 720p antes de tener que actualizar mi plan (o más bien, iniciar sesión en mi cuenta principal).

Aun así, la generación en sí funciona bien y es relativamente rápida. En cuanto a la funcionalidad, es exactamente lo que obtendrías si usaras Adobe Firefly en tu navegador o la aplicación de escritorio de Premiere.

Me gusta que puedas definir el primer y el último fotograma de un video, generar en resoluciones de 720p y 1080p, cambiar la duración y optar por agregar audio. Pero para aprovechar al máximo esta parte de la aplicación, es esencial tener una suscripción de pago.

Exportación de video

Esto es súper sencillo. Cuando termines de editar, toca el botón de Exportar, que siempre está ahí en la esquina superior derecha. A continuación, puedes exportar directamente o ajustar la configuración.

Esos ajustes incluyen cambiar la resolución (720p, 1080p, 4K), la velocidad de fotogramas, entre 24 y 60 fps, y la calidad (baja, media, alta).

Una vez que lo hayas configurado, Adobe Premiere te ofrece una estimación del tamaño del archivo, lo cual es un buen detalle. Exporté un video de 17 segundos en 4K con la calidad más alta. El video de 106.5 MB tardó 34 segundos en completarse. Luego tuve la opción de compartirlo a través de los canales habituales.

Mi veredicto inicial

La versión para Android de Adobe Premiere es realmente muy buena, aunque estoy ansioso por someterla a un proceso de revisión completo. Pero es muy fácil de usar, y la exportación de video en resolución 4K sin marcas de agua es excelente.

El verdadero inconveniente es el límite de generación de IA, que es ridículamente bajo. A menos que seas suscriptor de pago, yo evitaría eso y lo usaría estrictamente como editor para tus propios clips. En ese sentido, cumple con todo lo que esperaría de un editor de video gratuito para tu celular.

• Gemini 3.8 Live ahora incluye avatares personalizados que acompañan la voz de la IA
• Los avatares se pueden utilizar para el servicio al cliente, la capacitación y mucho más
• Gemini 3.8 Live puede cambiar automáticamente entre 97 idiomas

Google ha dado a conocer su más reciente modelo Gemini 3.8 Live, y con él llegan avatares que puedes seleccionar para que parezca más que estás hablando con un ser humano. Más o menos.

Todo esto es posible gracias a una combinación de las capacidades de voz en tiempo real de Gemini y la generación de video de baja latencia, por lo que parece que el avatar que elijas está sincronizando los labios con el texto que Gemini te está leyendo.

El investigador científico Shuo-yiin Chang y el ingeniero de software CJ Zheng dijeron que ahora parece que la IA tiene una «presencia visual» mucho mayor... ¿eso es... bueno?

Gemini ahora adopta la apariencia del avatar que elijas con Gemini 3.8 Live

Los avatares están diseñados específicamente para usuarios corporativos, pero en lugar de que los empleados de una empresa se comuniquen con un avatar para realizar su trabajo, Google lo ve más bien como una forma de mostrar las posibilidades que existen para los usuarios finales de sus clientes. En otras palabras, los avatares podrían utilizarse para el servicio al cliente, como recepcionistas, en capacitación y más.

Desde el lanzamiento, las empresas podrán elegir entre una biblioteca de avatares predefinidos, pero también podrán crear avatares personalizados que se adapten a la identidad de marca de la empresa, por ejemplo, con un logotipo relevante en su uniforme.

En cuanto a la seguridad, Google afirma que los videos de sus avatares incluyen la marca de agua SynthID para verificar que, efectivamente, son generados por IA. «Esta marca de agua imperceptible se integra directamente en la salida de audio y video, lo que ayuda a garantizar que el contenido generado por IA siga siendo detectable para minimizar la desinformación y las atribuciones erróneas», escribió la empresa.

En una publicación separada, Google también reveló que Gemini 3.8 Live ahora es compatible con 97 idiomas y cuenta con cambio automático de idioma para que las conversaciones multilingües sean más fluidas. Una versión más avanzada de ese modelo, 3.8 Live Extended Thinking, superó a GPT-Live-1 Astra y a Grok Voice Think Fast 2.0 en múltiples pruebas de rendimiento, al tiempo que resultó más económico de operar por hora de audio de entrada.

Dell nos invitó al "Dell Technologies Forum 2026" donde se reunieron clientes, socios y expertos para analizar el papel de la inteligencia artificial en las organizaciones.

Especialmente el cómo las organizaciones pueden llevar la inteligencia artificial de proyectos piloto a implementaciones seguras y escalables que generen resultados reales de negocio.

Durante el evento, encabezado por Juan Francisco Aguilar, director general de Dell Technologies México, se destacó que la conversación sobre IA ha evolucionado. El interés ya no está en experimentar con la tecnología, sino en construir las capacidades necesarias para implementarla a escala con impacto medible.

Tres transformaciones conectadas para escalar la IA

Dell Technologies destacó que las organizaciones que liderarán la próxima etapa de la inteligencia artificial no serán necesariamente las que la adopten primero, sino aquellas que avancen de forma correcta, con una estrategia integrada que conecte tecnología y negocio.

Para lograrlo, Dell propone un camino basado en tres pilares complementarios:

1. Modernizar el centro de datos, transformando la complejidad en agilidad, eficiencia y flexibilidad, para mantener las aplicaciones de negocio disponibles de forma continua, extraer mayor valor de los datos y crear una base preparada para la innovación. Todo lo demás depende de esta infraestructura.
2. Escalar la IA con confianza, incorporando la estrategia, la gobernanza y la seguridad necesarias para convertir proyectos piloto en resultados tangibles de negocio y extender la IA a múltiples casos de uso conforme evolucionan las necesidades de la organización.
3. Modernizar el lugar de trabajo, llevando la inteligencia directamente a las personas y a los espacios donde ocurre el trabajo, con el propósito de impulsar la productividad, la colaboración, la creatividad, la innovación y el desarrollo del talento.

De acuerdo con Dell, estas iniciativas deben ejecutarse de manera coordinada. Cuando datos, infraestructura, seguridad y capacidades de IA trabajan de forma conjunta, las decisiones mejoran, la seguridad se convierte en un habilitador del negocio y el crecimiento se vuelve más sostenible gracias a la reducción de complejidad, la optimización de recursos y una operación más eficiente.

"México vive una etapa de transformación digital que exige a las organizaciones algo más que adaptarse: les exige liderar. Liderar con resiliencia, agilidad y visión para convertir la tecnología en crecimiento real, productividad y competitividad", señaló Aguilar.

Resultados del estudio "Preparación de la empresa para la era moderna"

Como parte del foro, Dell presentó los resultados del estudio "Preparación de la empresa para la era moderna" realizado entre 3,000 organizaciones de 35 países, incluido México. Los resultados muestran una evolución clara en la madurez de adopción de IA: la proporción de empresas mexicanas que ya operan la IA a escala prácticamente se duplicó, pasando de 9% en 2025 a 19% en 2026, mientras que las organizaciones que permanecen en etapas de prueba disminuyeron de 29% a 20%.

Sin embargo, el estudio confirma que el desafío ya no es únicamente tecnológico. Los líderes identifican preocupaciones relacionadas con seguridad, gobernanza, calidad de datos, talento y estrategia como los principales obstáculos para acelerar la adopción.

Los datos se convierten en el principal desafío

Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que el principal reto para escalar la IA ya no está en la capacidad de procesamiento, sino en los datos.

El 76% de las organizaciones en México señaló que los datos representan el desafío más importante para las cargas de trabajo críticas, mientras que el 60% afirmó enfrentar problemas derivados de la fragmentación de información en entornos híbridos y multinube.

Los resultados muestran que el éxito de la IA depende cada vez más de contar con datos accesibles, confiables y bien gobernados. Al mismo tiempo, la seguridad se consolida como un requisito indispensable: el 95% de las organizaciones encuestadas afirmó priorizar plataformas que integren protección y recuperación de datos frente a ciberataques.

"Hoy, la seguridad ya no es un complemento, es un requisito esencial. Es el criterio con el que se medirá cada decisión de modernización", afirmó Aguilar.

Shadow AI: un reto que se puede convertir en oportunidad

El fenómeno conocido como Shadow AI, el uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de los colaboradores fuera de los entornos, políticas y mecanismos de supervisión corporativos se está convirtiendo en uno de los principales desafíos de gobernanza para las organizaciones.

El Shadow AI no es un problema tecnológico; es una señal de mercado dentro de la propia organización. Cuando el 83% de los encuestados señalan que sus colaboradores recurren a herramientas de IA fuera de los entornos corporativos, lo que están diciendo es que la demanda ya superó a la oferta institucional. Las organizaciones que respondan con gobernanza, seguridad y una estrategia clara no solo reducirán riesgos: convertirán esa energía en productividad, innovación y una ventaja competitiva difícil de replicar.

Un ecosistema para acelerar la transformación

El Dell Technologies Forum 2026 contó con la participación de sus aliados de negocio AMD, Microsoft, Intel y NVIDIA, quienes compartieron perspectivas sobre el papel del ecosistema tecnológico para acompañar a las organizaciones en su camino hacia la transformación digital.

Además, especialistas de Dell abordaron el potencial de la IA agéntica, así como los desafíos relacionados con su gobernanza, costos y riesgos operativos, destacando la importancia de construir una infraestructura sólida y una estrategia clara antes de escalar estas nuevas capacidades.

La conclusión central del foro fue clara: para convertir la innovación en resultados reales de negocio, las organizaciones deben abordar la modernización del centro de datos, la adopción de IA y la transformación del lugar de trabajo como una estrategia única y conectada.

Eso es lo que significa estar preparados para lo que viene: modernizar el centro de datos para que los datos sean accesibles, seguros y estén listos para impulsar la innovación; escalar la IA con confianza para transformar información en acción; y modernizar el lugar de trabajo para que la inteligencia llegue a cada persona y a cada espacio donde se crea valor.

Cuando estas transformaciones avanzan como una estrategia integrada, las decisiones mejoran, la seguridad se convierte en un habilitador del negocio y el crecimiento se vuelve más sostenible. En un momento decisivo para la adopción de la IA, las organizaciones que conecten datos, infraestructura, seguridad, talento y estrategia serán las que estén preparadas para lo que viene.

¡La espera terminó! Una nueva versión de Copilot diseñada para conectar las herramientas que las personas utilizan en su trabajo con nuevas capacidades para construir, personalizar y escalar soluciones de IA llegó.

La aplicación de Copilot incorpora tres nuevas capacidades principales: Home, Code y Autopilot. Home funciona como el nuevo punto de partida, donde Chat y Cowork se reúnen en un mismo espacio y se integran con las herramientas de Office. Code permite crear soluciones personalizadas mediante lenguaje natural, mientras que Autopilot funciona como un agente personal persistente que puede continuar trabajando incluso cuando el usuario no está frente a su computadora.

Home y Code comenzarán a desplegarse en el programa Frontier durante las próximas semanas, mientras que Autopilot llegará a una vista previa privada a finales de septiembre.

Home reúne Chat y Cowork

Home es el nuevo punto de partida de Copilot y reúne Chat y Cowork en un solo lugar. Desde aquí, los usuarios pueden revisar actividades recientes, recibir sugerencias sobre las tareas en las que Copilot puede ayudar y retomar trabajos justo donde los dejaron.

Chat está pensado para preguntas rápidas, consultas, creación de borradores y mantenerse informado. Cowork, por su parte, permite delegar trabajos completos: el usuario define una tarea y Copilot la ejecuta de principio a fin para entregar un resultado terminado, como una respuesta a una RFP, un kit de lanzamiento, un informe para clientes o un paquete de cierre financiero.

Microsoft también anticipa que, posteriormente, los usuarios no tendrán que elegir entre estos modos. Bastará con indicar qué necesitan conseguir y Copilot decidirá si el trabajo debe realizarse mediante Chat, Cowork o Code.

Word, Excel y PowerPoint llegan a Copilot

Microsoft también integra las capacidades de Word, Excel y PowerPoint directamente en Copilot mediante Office en Copilot.

Desde Home, los usuarios podrán pedirle a Copilot que redacte un resumen de lanzamiento, modele un presupuesto, prepare una presentación o trabaje con un archivo que ya utiliza su equipo. El resultado será un documento, libro de trabajo o presentación real y editable, disponible para todo el equipo.

Los cambios también permanecen sincronizados entre Copilot y las aplicaciones de Office. Los usuarios pueden refinar el contenido desde la conversación o mencionar a un compañero para que sus modificaciones aparezcan conforme las realiza.

En PowerPoint, Copilot puede mantener las presentaciones dentro de la identidad de marca de manera automática, además de permitir ajustes en diapositivas e imágenes o la aplicación rápida de plantillas personalizadas.

En Excel, los usuarios pueden revisar qué cambió y por qué cuando Copilot u otro colaborador modifica un archivo, mientras que Copilot también puede recomendar el gráfico más adecuado para visualizar los datos.

Microsoft 365 también incorpora habilidades especializadas, como funciones financieras en Excel y legales en Word, además de flujos de trabajo reutilizables y específicos para determinados roles.

Code permite crear soluciones con lenguaje natural

Code busca ampliar la creación de soluciones más allá del ámbito exclusivo de los desarrolladores. Mientras que el archivo —un documento, una hoja de cálculo o una presentación— ha sido tradicionalmente la unidad de trabajo del conocimiento, Code añade un nuevo elemento: pequeñas soluciones diseñadas específicamente para realizar tareas.

Los usuarios pueden describir en lenguaje natural una aplicación, un rastreador, un panel de control, una automatización o un flujo de trabajo, y Copilot se encarga de elegir un enfoque y construirlo.

Entre las posibilidades se encuentran widgets persistentes de escritorio, paneles interactivos para explorar datos y probar resultados, así como aplicaciones internas alojadas en la nube que pueden compartirse con un equipo.

Code utiliza la misma tecnología subyacente que GitHub Copilot, funciona en un entorno sandbox y puede alojarse de manera segura dentro del inquilino de una organización. Además, Microsoft IQ proporciona el contexto del trabajo y los plugins se sincronizan automáticamente.

Code se desplegará en Frontier a finales de septiembre, con una disponibilidad más amplia en las próximas semanas. También llegará a una vista previa para suscriptores Premium y Pro de Microsoft 365 a finales de este año.

Microsoft Copilot Managed Runtime

Para facilitar la ejecución segura de las soluciones creadas con Code, Microsoft presentó Copilot Managed Runtime, una infraestructura de alojamiento que permite ejecutar código dentro del entorno Microsoft 365 de una empresa.

La infraestructura está gobernada por el departamento de TI, pero busca facilitar que los demás usuarios puedan compartir aplicaciones con sus compañeros, conectarlas con datos en tiempo real y acceder a ellas desde cualquier lugar.

La misma infraestructura permite aplicaciones integradas en Cowork, Code y Copilot Studio, además de estar disponible para desarrolladores externos y profesionales. Copilot Managed Runtime ya se encuentra en vista previa y también será accesible desde Code.

Autopilot trabaja incluso cuando el usuario no está conectado

Autopilot, anteriormente conocido como Scout, es el nuevo compañero digital de Copilot. Los usuarios pueden darle un nombre, un rol y un objetivo para que trabaje de manera autónoma.

El agente puede revisar canales, seguir conversaciones, ejecutar trabajos recurrentes y retomar proyectos días después sin necesidad de recibir una nueva instrucción.

Microsoft pone como ejemplo la gestión de un proceso completo de revisión de proveedores. Autopilot puede elaborar el calendario y el plan de trabajo, gestionar preparativos, reuniones y seguimientos y contactar con las personas involucradas para solicitar actualizaciones.

Al estar alojado en la nube, Autopilot puede continuar funcionando mientras el usuario duerme o se concentra en otras tareas, sin requerir una supervisión constante.

El agente cuenta con su propia identidad, memoria, computadora y espacio de trabajo dentro del inquilino de la organización. También está construido sobre Microsoft IQ y aparece en los lugares donde los empleados ya trabajan, como Teams, Outlook, chats, canales y documentos.

Los usuarios establecen los objetivos y límites, mientras Autopilot se encarga del trabajo y mantiene informado al usuario.

Microsoft IQ amplía el contexto empresarial de Copilot

Copilot utiliza Microsoft IQ como plataforma unificada de inteligencia para IA empresarial, conectando la forma en que funciona una organización con el conocimiento que posee en una vista en tiempo real, gobernada y segura.

Microsoft también amplió el contexto empresarial disponible para Copilot mediante Fabric IQ, que incorpora información confiable de los datos de las organizaciones, incluidos más de 20 millones de modelos semánticos de Power BI.

Fabric IQ ya fundamenta Chat y Cowork, mientras que su integración con Code llegará próximamente mediante Frontier.

Durante el próximo mes también comenzará el despliegue en vista previa pública de la integración con datos y flujos de trabajo de Dynamics 365 y Power Platform. Esto permitirá, por ejemplo, que cuando una persona de ventas trabaje en una propuesta, Copilot pueda incorporar directamente información como el historial de acuerdos y los tickets de soporte.

Los plugins también ampliarán las capacidades de Copilot al reunir habilidades, conectores y otras herramientas para completar más flujos de trabajo sin abandonar las aplicaciones habituales.

Microsoft desplegará esta capacidad en todas las superficies durante las próximas semanas y creará un nuevo registro de plugins que reunirá herramientas de Microsoft, socios y desarrolladores en un catálogo unificado.

Nuevas herramientas para controlar el gasto en IA

Microsoft también presentó nuevas capacidades de FinOps para IA, destinadas a ayudar a las organizaciones a gestionar el gasto y optimizar el valor que obtienen de Copilot y sus agentes.

Para tareas cotidianas como respuestas, primeros borradores, resúmenes y análisis, una licencia de suscripción de usuario (USL) incluye Copilot en Chat, Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams, además de selección de modelos y nuevas capacidades.

Auto forma parte de este modelo y evalúa la precisión, velocidad y costo de cada solicitud para seleccionar el modelo más adecuado.

El trabajo con agentes utiliza un esquema diferente. La facturación basada en el uso (UBB) permite elegir modelos y ajustar la relación entre costo y valor. Cowork, Code y Autopilot, así como modelos frontera como Astra y Fable, funcionan bajo este esquema.

En Agent 365, la gestión de costos se ampliará más allá de las APIs de Cowork y Work IQ para incluir Code y Copilot Managed Runtime. El soporte para agentes integrados en Microsoft Copilot Studio está previsto para octubre.

Los administradores podrán gestionar políticas de gasto a escala, establecer flujos de aprobación y determinar qué familias de modelos están disponibles para distintos grupos de usuarios. Los líderes empresariales también podrán analizar qué tareas de Cowork generan mejores resultados y decidir dónde mantener, ampliar u optimizar su uso.

Por su parte, los usuarios podrán consultar directamente en Microsoft Copilot su consumo de créditos, saldo restante e historial de uso.

Lo que viene para Copilot

Microsoft también adelantó algunas de las próximas funciones de Copilot.

Una de ellas será Today, un centro de mando personalizado y proactivo dentro de Home que reunirá información del correo, calendario, hilos de Teams, reuniones y tareas. La herramienta mostrará lo que el usuario se perdió, qué necesita atención inmediata y qué puede esperar.

Today podrá preparar borradores, proponer cambios de horario y recordar seguimientos pendientes con el contexto necesario para ponerse al día.

La función entrará en vista previa privada en octubre dentro de Copilot y posteriormente llegará a Outlook y Teams.

Microsoft también prepara la posibilidad de invocar @Copilot en Teams, con lo que todo un equipo podrá aprovechar el contexto compartido y los permisos de un canal, chat grupal o reunión.

Por ejemplo, al preguntar por qué se tomó una decisión de producto, Copilot podrá consultar el contexto de diferentes conversaciones sin que los usuarios tengan que buscarlo o volver a explicarlo. Si la decisión afecta a fabricación, empaquetado y lanzamiento, Copilot podrá preparar una revisión multifuncional con dependencias, responsables, preguntas abiertas y decisiones pendientes.

La capacidad de @Copilot llegará a una vista previa privada en Teams a finales de septiembre.

Microsoft señala que estos anuncios representan solo el comienzo de la nueva etapa de Copilot. Las nuevas capacidades comenzarán a desplegarse mediante el programa Frontier, mientras que la compañía continuará incorporando funciones para hacer que Copilot sea más personalizado y proactivo.

Además, Microsoft adelantó que presentará más novedades durante Microsoft Ignite, que se celebrará del 17 al 20 de noviembre en San Francisco y online.

No es un Tamagotchi, pero la “una cosa más” de Mark Zuckerberg es igual de linda y, con suerte, mucho más funcional. Al final de la conferencia principal de Meta Connect 26 —después de las Meta VR Glasses y los Meta Ray-Ban Audio— se presentó el Muse Charm.

Se trata de un pequeño cuadrado plateado con una pantalla en la parte frontal y biseles negros más gruesos; el elemento central de la experiencia es la pantalla que muestra tu Muse personalizado. Probablemente se trate más bien de un «squircle» (una mezcla entre cuadrado y círculo) y tenía lo que parece ser una correa para la muñeca colgando de la parte inferior, lo que aparentemente indica que es fácil de llevar. Es importante destacar que no se usa puesto, y como no vimos botones, se trata de una pantalla táctil, tal vez una OLED o AMOLED.

A juzgar por las imágenes en pantalla, tenía un micrófono en la parte superior, lo que te permitía comunicarte con tu Muse desde cualquier lugar, poniendo así, literalmente, al ya muy popular asistente Muse en la palma de tu mano.

Mark Zuckerberg se apresuró a señalar que el Muse Charm aún no está listo, pero la esperanza es que salga al mercado para las fiestas. Además, se trata de una categoría de dispositivos completamente nueva para Meta: un verdadero dispositivo portátil con IA, distinto de los lentes, enfocado por completo en las capacidades y la hoja de ruta futura de Muse.

¿Seguirá los pasos del Rabbit R1 o del Humane AI Pin y fracasará? Eso aún está por verse, pero Muse ya está demostrando ser un potente asistente personal de IA, basado únicamente en software y ultrapersonalizable. Incorporarlo a un dispositivo portátil, ojalá uno accesible, tal vez más barato que las gafas, podría ser una fórmula ganadora.

Poco después de la noticia, se anunció que Muse llegaría a Meta Glasses, lo que le otorgará capacidades multimodales tanto de voz como de percepción del mundo que te rodea. Además, la app Muse para macOS se podrá usar en la computadora, lo que permitirá que la IA —a la que puedes ponerle el nombre que quieras— realice tareas por ti.

El Muse Charm no parece ser multimodal y, al parecer, evita seguir el camino de Looki, ya que carece de cámara.

Hay mucho más por venir, pero por ahora, mantente al tanto de TechRadar para todas las noticias de Meta Connect.

La idea de que la IA podría acabar con la humanidad en una década ha acaparado el discurso público, hasta tal punto que tal vez estemos pasando por alto preocupaciones más prosaicas e inmediatas relacionadas con la IA, como el empleo.

No soy ni un pesimista ni un entusiasta de la IA. Creo que la IA generativa tiene un potencial enorme, especialmente para ayudarnos a resolver nuestros problemas más difíciles, como el cáncer y tal vez los recursos y el cambio climático. También soy realista y sé que el desarrollo y el crecimiento de la IA están superando claramente nuestra capacidad para manejarla adecuadamente.

Nunca deberíamos encontrarnos en una situación en la que no sepamos cómo o por qué una IA hizo algo. El incidente de Hugging Face debería ser un llamado a la acción. A falta de una regulación (que la Casa Blanca bloqueará), es necesario que haya una autorregulación con supervisión de terceros.

La realidad, sin embargo, es que es poco probable que el desarrollo de la IA se ralentice o se detenga. Las consecuencias seguirán llegando, y las personas tienen sentimientos.

Las preocupaciones laborales son muy reales

A principios de este año, un estudio de Pew Research reveló que más de la mitad de las personas menores de 30 años están más preocupadas que entusiasmadas por la IA. Esta cifra no ha aumentado de manera drástica en los últimos años, pero contrasta con la rápida disminución del número de personas que están “más entusiasmadas que preocupadas” por la IA (pasó de 11% en 2024 a 9% en 2026). El grupo intermedio, formado por quienes equilibran la preocupación con el entusiasmo, también se redujo ligeramente hasta representar 37% de las personas encuestadas. La misma encuesta también encontró que 71% de los estadounidenses cree que la IA provocará una reducción en el número de empleos durante los próximos 20 años (si los pesimistas tienen razón, quizá esto sea menos preocupante).

Estos sentimientos ahora también aparecen en una nueva encuesta de Trabajo y Educación de Gallup, que encontró un fuerte aumento en el número de graduados universitarios que temen que la tecnología provoque la desaparición de empleos (pasó de 25% a 29% en un solo año).

Gallup ya había detectado un aumento en los temores relacionados con la pérdida de empleos debido a la IA desde 2023, cuando “la preocupación entre los graduados universitarios aumentó considerablemente, de 8% en 2021 a 20% en 2023, a medida que surgieron herramientas de IA generativa como ChatGPT”.

Las preocupaciones de los graduados universitarios volvieron a aumentar durante el último año, con 29% de ellos preocupados de que la tecnología vuelva obsoletos sus empleos.

Más preocupante aún es que estos temores están aumentando entre quienes están a punto de incorporarse al mercado laboral. Gallup señala que, mientras las personas como yo (mayores de 50 años) se mantienen relativamente estables en cuanto a estas preocupaciones, la ansiedad entre los trabajadores de 18 a 44 años ha aumentado considerablemente (más de un tercio de ellos tiene estos temores).

¿Qué está pasando realmente con el empleo y la IA?

Sin embargo, el informe de Gallup señala que estos temores todavía parecen estar adelantándose a lo que ocurre en el mundo real. Las personas no necesariamente están perdiendo sus empleos debido a la IA, al menos no todavía. Pero una publicación reciente de The New York Times señaló que se han producido otros cambios más sutiles.

En los puestos en los que la IA ayuda a automatizar algunas tareas, los trabajadores están perdiendo poder de negociación para pedir aumentos salariales. Visto de otra manera, tu jefe sabe que tú o alguien más de tu departamento utiliza o puede utilizar IA, se lo digas o no, y está actuando en consecuencia. Todavía no eres reemplazable, pero gracias a la IA tampoco eres irremplazable. Y aunque las personas no necesariamente están perdiendo sus empleos, la contratación para algunos puestos de trabajadores del conocimiento podría estar desacelerándose.

Básicamente, el mundo que preocupa a las personas, uno en el que la IA simplemente se queda con tu empleo, quizá sea un tanto exagerado. La IA ya es una compañera de trabajo en muchos lugares y hace su trabajo, si no de manera gratuita, sí a un costo mucho menor y, a menudo, en menos tiempo, si no tomamos en cuenta la doble revisión que las personas deberían hacer al evaluar el trabajo generado por IA.

La IA podría estar cambiando por completo el panorama laboral, lo que significa que estos jóvenes tienen razones para estar preocupados, porque es difícil describir los lugares de trabajo a los que se incorporarán y cómo podrían desarrollarse sus jornadas laborales junto a Gemini, ChatGPT y Claude.

Claro, la pregunta de si la IA terminará con nosotros para 2036 es válida, pero son los cambios que están ocurriendo en tiempo real en nuestra vida cotidiana los que podrían tener el impacto más inmediato. Me pregunto si estamos lidiando con ellos y de qué manera, y si alguien está pensando en cómo preparar y tranquilizar a la próxima generación de trabajadores.

• Un usuario de Reddit probó la nueva herramienta de "reencuadre espacial" de iOS 27 en su iPhone
• La función agregó a un "tipo al azar" que no aparecía en la foto original
• Esto pone de manifiesto las limitaciones de las herramientas de edición de imágenes basadas en IA

La actualización iOS 27 de Apple acaba de lanzarse al público y viene con una herramienta de inteligencia artificial (IA) llamada «Spatial Reframing» que te permite ajustar el ángulo de tus fotos después de tomarlas. Pero, como descubrió un usuario de Reddit, la función tiene limitaciones y tal vez le vendría bien un poco más de tiempo de desarrollo.

En una publicación en redes sociales, el usuario de Reddit friendofmany afirmó que la herramienta «Spatial Reframing» de iOS 27 agregó a un «tipo al azar» a su foto de un caballo. La persona que aparecía en la imagen adjunta no era alguien conocido por el autor de la publicación, sino más bien una alucinación total inventada por la IA —un «desconocido total», en palabras del usuario.

El usuario de Reddit continuó explicando que la foto original mostraba «una pequeña parte de un sombrero asomándose detrás del caballo». Cuando movió el punto focal de la imagen usando el «Reencuadre espacial», ese trozo de sombrero se convirtió en una persona completamente inexistente.

Y aunque es un ejemplo divertido de cómo la IA se descarría, muestra claramente las debilidades de la tecnología actual.

Tomarse la realidad a la ligera

Una vez que actives la función «Reencuadre espacial» en iOS 27, podrás arrastrar una foto con el dedo y el ángulo de la toma cambiará en consecuencia. Apple afirma que esto te permite crear una composición más satisfactoria sin tener que volver atrás e intentar capturar el momento de nuevo.

Sin embargo, este proceso implica necesariamente que la IA tenga que rellenar algunos espacios en blanco. Si tus ediciones hacen que parezca que la cámara ahora apunta en una nueva dirección, la IA de Apple tiene que ser un poco creativa con lo que hay en la imagen. En este caso, aparentemente se salió completamente de control al inventarse a una persona que ni siquiera existe.

No son solo las personas en las que el Reencuadre Espacial tiene algún que otro fallo. He tenido muchas experiencias en las que la herramienta se tomó demasiadas libertades con sus ajustes. Eso solía ocurrir cuando tomaba una foto de un edificio o una calle concurrida y luego intentaba ajustar el ángulo con el Reencuadre Espacial: la IA terminaba agregando elementos a los edificios (como ventanas y cornisas) que no estaban presentes en la vida real.

No es de extrañar, dado que la IA tiene que agregar algo a la imagen, pero aún así resultaba un poco molesto, considerando que yo estaba allí parado y podía ver que la foto editada por la IA simplemente no reflejaba la realidad.

Volviendo a Reddit, el caso del jinete fantasma pone de relieve lo que puede salir mal cuando empiezas a editar tus fotos con IA. Y dado que las herramientas de IA están cobrando cada vez más importancia tanto en los mejores iPhones de Apple como en la vida cotidiana, es probable que sigamos viendo alucinaciones inquietantes como esta. Sin embargo, por ahora parece claro que la función "Spatial Reframing" de Apple aún necesita un poco más de trabajo, a pesar de que hace su debut en iOS 27.

La nueva plataforma Muse AI de Meta quiere tener acceso a tu vida digital para ayudarte a administrarla. Muse es un agente personal de IA que Meta creó para realizar tareas en tu nombre, como enviar correos electrónicos, llenar formularios, hacer compras y prácticamente cualquier otra actividad que implique un componente en línea.

La IA está disponible en EE. UU. como aplicación, a través de WhatsApp o del portal Muse.ai.

En algunos aspectos, es una idea familiar. Muse se equipara a OpenAI y a otros desarrolladores de IA en su capacidad para abrir un navegador dentro de su propia computadora virtual basada en la nube y moverse entre los servicios conectados. Regresa cuando ha terminado, encuentra un problema o necesita permiso para realizar alguna acción delicada.

Meta describe la experiencia como tener un agente que comprende tus objetivos y los lleva adelante de manera independiente. Eso puede parecer un poco siniestro, incluso antes de que comience a pedirte permiso para, en esencia, ser tú en línea al hacerte iniciar sesión en todas tus cuentas en línea.

Comenzar es sencillo, aunque Muse actualmente está limitado a adultos de EE. UU. Puedes instalar la app de Muse desde la tienda de apps de tu teléfono, abrir el sitio web de Muse de Meta o acceder a ella a través de WhatsApp. Hay un plan de uso gratuito, mientras que los usuarios más activos pueden pagar 20 dólares al mes por el plan Power o 100 dólares por el plan Maximum.

Muse compra por ti

Una vez que abres la app, lo primero que hace la IA es sugerirte que elijas un apodo para ella, para que sepas cuándo te está enviando mensajes. Elegí una de las opciones sugeridas, y «Scout» me preguntó qué me gustaría hacer con ella, ofreciéndome varias opciones populares.

Le pedí a Scout que primero hiciera algunas compras por mí, ya que la IA hacía que pareciera un proceso mucho más sencillo que con otras herramientas de IA. Le pedí que me buscara un par de shorts. Me preguntó mi talla y se puso a trabajar por su cuenta durante un par de minutos, regresando con un par de opciones y señalando una oferta en un modelo en particular. Le dije que sí, y me pidió mi información de inicio de sesión de Amazon para realizar la compra en mi nombre. Para una compra cotidiana, fue sorprendentemente agradable delegar la tarea.

Esa pequeña interrupción fue tranquilizadora e inquietante casi a partes iguales. Meta afirma que las credenciales ingresadas de esta manera se envían directamente a un almacenamiento seguro y no son visibles para el agente principal de Muse. Una vez almacenadas, pueden insertarse en el navegador cuando sea necesario sin exponer las credenciales reales al subagente de navegador de Muse. Muse se encarga del trabajo pesado, mientras que yo seguía siendo la persona responsable de decidir si el dinero realmente salía de mi cuenta.

Esta es probablemente la tarea más sencilla de Muse que recomendaría que probes tú mismo. Asigna un producto, deja que navegue y toma el control cada vez que aparezca un inicio de sesión u otra interacción confidencial. Demuestra las capacidades del agente sin otorgarle de inmediato acceso a años de correspondencia personal.

Por supuesto, eso fue precisamente lo que hice a continuación.

Configurar Muse para que maneje mi correo electrónico

Me animé y le dije a Scout que quería ayuda con mi correo electrónico. Tuve que darle permiso para revisar mi bandeja de entrada y escribir en mi nombre, y también me preguntó si podía utilizar esa información para conocerme mejor. Con cierta inquietud, acepté, y creó una especie de imagen distorsionada de mi vida, justo como esperarías de alguien cuya impresión de ti se basa únicamente en tus correos electrónicos.

Scout también me mostró un correo que aún no había abierto de la compañía de electricidad, en el que me pedían revisar mis paneles solares. Se ofreció a redactar una respuesta si elegía alguna de las fechas propuestas para su visita. Lo hice y, un minuto después, había un borrador esperando mi aprobación. Parecía estar bien y, de repente, otro pequeño pendiente en línea estaba resuelto.

Se sintió diferente a simplemente pegar un correo electrónico en un chatbot de IA. La IA de Muse podía recuperar el contexto por sí misma, en lugar de obligarme a actuar como intermediario entre mi bandeja de entrada y la IA. Por supuesto, también se sintió mucho más personal. Meta ha reconocido lo delicado que es este tipo de acceso y ha creado defensas específicas para evitar problemas.

El conector de correo electrónico de Muse filtra tokens de un solo uso, enlaces para restablecer contraseñas y enlaces de inicio de sesión, mientras que su capa de seguridad Sentinel controla qué acciones puede realizar el agente fuera de su máquina virtual. Cuando una acción requiere mi aprobación, la solicitud aparece a través de la interfaz de Muse, en lugar de depender simplemente de que el agente interprete un “sí” dentro de una conversación.

Yo mantendría ese nivel de fricción para el correo electrónico, especialmente mientras me acostumbro a Muse. Ahorrarme tres minutos al responderle a una compañía de servicios es agradable, pero no vale la pena descubrir que tu asistente de IA ha desarrollado inesperadamente un estilo de correspondencia demasiado aventurado.

Muse es una mezcla de comodidad e incomodidad

Cuanto más interactuaba con Muse, más se acentuaba esa sensación dual de comodidad e incomodidad. Muse se siente más fluido que otros servicios similares con navegadores virtuales. Además, la combinación de los datos que Meta ya tiene y los datos a los que solicitó permiso para acceder hizo que la experiencia se sintiera más personal. Cada mejora en su capacidad para ayudarme venía acompañada de otro pequeño momento en el que tenía que decidir cuánto acceso estaba dispuesto a otorgar.

Meta afirma que las conversaciones y los datos de la máquina virtual no se comparten con sus sistemas publicitarios, aunque la actividad de navegación realizada en tu nombre aún puede influir indirectamente en la publicidad, ya que los sitios web pueden considerar las visitas de Muse como tu propia actividad. Meta indica que las interacciones depuradas con los agentes y la actividad de las herramientas pueden utilizarse para entrenar modelos futuros, pero los usuarios pueden desactivar esta opción mediante un interruptor en la configuración de Muse. Meta también está desarrollando un modo de máquina virtual confidencial destinado a impedir criptográficamente que incluso Meta acceda a la información dentro de la máquina virtual.

Muse me impresionó más de lo que esperaba. Pero eso solo me hizo sentir más receloso al respecto. Las tareas digitales que consumen más tiempo del que cualquiera de ellas merece son demasiado comunes en este momento, y Muse demostró ser notablemente bueno para llenar ese vacío. El problema es que, cuanto más se acerca a comportarse como un asistente personal genuinamente útil, más información personal necesita para hacer su trabajo.

Si estás pensando en probar Muse, te recomendaría empezar de a poco, comenzando con tareas públicas en la web y, al principio, haciendo que las acciones con consecuencias requieran aprobaciones. Lo frustrante es que Muse presenta un argumento muy convincente a favor de los agentes de IA personales. Meta ha creado algo que hace que la idea de entregarle a una IA una mayor parte de mi vida digital resulte atractiva, pero no cuando está vinculada a la actual generación de gigantes tecnológicos que ofrecen esos servicios.

Justo cuando parecía que la presencia cada vez más invasiva de la tecnología en nuestra rutina diaria no podía empeorar, Meta ha lanzado Muse, una nueva forma en que la IA tomará el control de tu vida.

Descrito como «el primer agente de IA personal del mundo diseñado para todos», Muse parece ser un asistente de IA híbrido para la vida laboral y familiar dirigido a todos, incluso a quienes carecen de conocimientos técnicos, y que ofrece de todo, desde recetas y listas de compras hasta tareas relacionadas con el trabajo, como la gestión de tu calendario.

Pero seamos honestos, probablemente no haga nada de eso —porque así no es la vida cotidiana ni el trabajo en la realidad, ¿verdad?—, así que, ¿acaso Muse ya está prometiendo más de lo que puede cumplir?

¿Un agujero negro supermasivo (IA)?

Al revisar la lista de cosas que Muse dice que puede hacer, así como su promesa de que fue “creado para trabajar para miles de millones de personas en todo el mundo”, queda claro una vez más que muchas de las nuevas innovaciones y servicios de IA suelen ser desarrollados por personas que no entienden cómo funciona el mundo real.

Herramientas como monitorear una casa inteligente y planear las próximas grandes vacaciones pueden estar bien para un trabajador de Silicon Valley que pasa una hora conduciendo hasta la oficina y otra de regreso a casa, pero para quienes estamos fuera de esa burbuja, todo esto resulta un poco excesivo.

Cuando se trata de tareas empresariales y laborales, nuevamente parece existir una falta de comprensión básica.

Mark Zuckerberg ha dicho que Meta necesita crear agentes más accesibles para las personas, ya que opciones como OpenClaw son demasiado avanzadas para la mayoría de los usuarios de Meta en Facebook, Instagram y WhatsApp.

Muse permitirá a los usuarios redactar y enviar correos electrónicos (un área que siempre resulta un poco delicada cuando hablamos de agentes de IA), aunque señala que el agente solicitará aprobación antes de enviar cualquier cosa. Pero también tiene planes más ambiciosos para ayudar a impulsar proyectos o planes de mayor envergadura.

Meta afirma que Muse puede ayudar a “convertir objetivos a largo plazo en planes de acción” y que incluso trabajará entre bastidores, aun cuando la aplicación esté cerrada, para avanzar en ellos.

Según Meta, Muse, que cuenta con sus propias aplicaciones y sitio web, puede encargarse de tareas complejas y trabajar de manera independiente. La compañía señala que “una vez que una persona comparte un objetivo con Muse, este la ayuda a desarrollar un plan personalizado y a coordinar su tiempo y recursos, y después continúa avanzando el trabajo por su cuenta”.

Ya sea que se trate de los mencionados planes de vacaciones o de objetivos de acondicionamiento físico, hasta llegar incluso a iniciar un negocio, Meta parece considerar a Muse como un asistente y compañero de trabajo que está siempre disponible. Pero, ¿acaso esto no le quita la sensación de haber logrado algo por cuenta propia?

El tiempo se está acabando

Meta también hace mucho hincapié en incorporar seguridad, protección y privacidad en Muse, lo cual tal vez no sea sorprendente dado el revuelo actual en torno a sus “lentes pervertidos” con IA y la cantidad de datos que les pide a los usuarios que compartan con su agente.

La empresa afirma que los agentes personales como Muse «necesitan un nuevo tipo de computadora segura, por lo que Meta creó una para todos», y que la máquina virtual segura de Muse (Muse Secure VM) supuestamente ofrece «protecciones de privacidad, seguridad y protección sin precedentes» integradas.

Meta afirma que «cada persona mantiene el control de su Muse y decide qué nivel de acceso le otorga» a su información; pero si estás introduciendo datos sobre tu vida cotidiana y tus proyectos de trabajo, ¿hasta qué punto es eso realmente cierto?

Muse puede establecer sus propias conexiones con servicios de terceros si hay una API pública disponible, como Stripe, Google Workspace y 1Password, lo cual suena tanto a una ganancia útil en eficiencia como a una pesadilla de seguridad a punto de ocurrir; supongo que tendremos que esperar para ver qué pasa.

Afortunadamente, al parecer Meta ya se está anticipando a los problemas iniciales de Muse, y señala en su publicación de lanzamiento que: «Muse puede cometer y seguirá cometiendo errores, pero esperamos que sean mucho menos frecuentes y causen mucho menos daño gracias a los sistemas de seguridad que hemos incorporado».

Dado el tan publicitado impulso de Zuckerberg para crear una «superinteligencia» (sea lo que sea que eso signifique), realmente espero que Meta tenga planes más ambiciosos para Muse, ya que sin duda el objetivo de una tecnología como esta es mejorar nuestras vidas; simplemente es evidente que necesitan hablar con personas reales.

• Amazon y OpenAI se asocian para permitir que más marcas compren anuncios en ChatGPT.
• Las marcas estadounidenses pueden participar en un programa piloto para comprar anuncios directamente a través de Amazon.
• El coste por clic y por cada 1000 impresiones son opciones.

Amazon ha anunció una nueva colaboración entre su división de publicidad y OpenAI, que permite a los anunciantes comprar anuncios dentro de ChatGPT.

Inicialmente lanzada como un programa piloto en EE. UU., esta medida significaría que las marcas pueden comprar anuncios de ChatGPT a través de Amazon DSP en lugar de tener que tratar directamente con OpenAI, lo que la haría más accesible para las marcas que ya utilizan la plataforma de Amazon.

La empresa señaló que la publicidad conversacional representa una de las oportunidades de más rápido crecimiento para que las marcas lleguen a los consumidores allí donde pasan cada vez más tiempo, y que, en comparación con otros canales, aún está mucho menos explotada.

Las marcas estadounidenses ya pueden comprar espacios publicitarios en ChatGPT a través de Amazon

Fundamentalmente, Amazon quería no controlar qué conversaciones de ChatGPT recibían anuncios, sino más bien ayudar en la configuración y optimización de las campañas. En otras palabras, Amazon actúa como intermediario para negociar los espacios publicitarios con OpenAI.

Debajo de la respuesta del chatbot se pueden mostrar anuncios tanto de texto como de imagen , y OpenAI está configurado para mostrar una etiqueta de anuncio patrocinado clara con el fin de mantener una distinción clara entre el contenido útil y el contenido publicitario.

Amazon también ofrece dos tipos de pago para sus anuncios vinculados a ChatGPT: coste por clic y coste por mil impresiones.

"Gracias a nuestra colaboración con Amazon Ads y ChatGPT Ads, podemos aprovechar un profundo conocimiento del consumidor para determinar cómo y cuándo aparecen los anuncios de Delta Vacations dentro de las experiencias de ChatGPT Ads, creando así nuevas oportunidades para que los viajeros interactúen y descubran posibilidades vacacionales", explicó Katrin Koenig, presidenta de Delta Vacations y una de las primeras clientas y usuarias de la plataforma.

Aunque OpenAI cuenta con su propio programa publicitario, mucho más pequeño, la alianza con Amazon le da acceso a una enorme base de anunciantes consolidados que ya utilizan Amazon. Como la tercera empresa de publicidad digital más grande (según Marketing Dive ), con unos ingresos publicitarios anuales de alrededor de 70.000 millones de dólares, incluso una pequeña parte de esta cifra podría suponer un gran impulso para el creador de ChatGPT.

Ya ha pasado un buen rato desde la última vez que ChatGPT actualizó su función de imágenes. Su última actualización, a Images 2.0 en abril de 2026, fue bastante sólida y diría que lo colocó por delante del Nano Banana 2 de Google, aunque sus imágenes aún tardaban más en generarse, lo cual era un poco frustrante.

La nueva actualización de hoy, «Imágenes 2.5», agrega un montón de funciones y herramientas adicionales al motor de generación de imágenes existente, lo que hace que sea mucho más fácil de usar y también más rápido.

De hecho, ahora hay tantas funciones en «Imágenes» que decir que está saturada sería quedarse corto. Por eso, puede resultar un poco difícil identificar las mejores funciones nuevas entre todas las demás, así que he seleccionado aquellas a las que definitivamente debes prestar atención, ya que marcan una verdadera diferencia.

1. Herramientas de edición muy mejoradas

He dejado estas funciones para el principio porque, aunque no suenan tan emocionantes, las herramientas de edición mejoradas son, en realidad, un cambio radical en la manera en que uso ChatGPT Images y probablemente también lo serán para ti.

Al parecer, OpenAI ha estado implementando silenciosamente su nueva barra de herramientas de edición de imágenes en ChatGPT durante agosto, aunque la compañía no la ha anunciado oficialmente. Por eso, quizá no sea del todo preciso decir que forman parte de la nueva versión ChatGPT Images 2.5, pero las incluyo porque, en la práctica, son nuevas.

Hasta ahora, estamos acostumbrados a generar una imagen y, cuando no queda exactamente como queremos, escribir otra descripción mediante la herramienta de indicaciones, como "hazla más brillante" o "elimina a las personas del fondo", para volver a intentarlo. Después de que ChatGPT no acierta del todo varias veces, normalmente me doy por vencido y empiezo de nuevo.

Ahora ya no tengo que hacerlo. Las nuevas herramientas de edición permiten señalar el punto exacto de la imagen que quieres modificar y decirle a ChatGPT exactamente qué quieres hacer con él.

La nueva barra de herramientas de edición incluye las opciones Markup, Comment, Remove BG, Erase y Resize.

En la versión web de ChatGPT, solo tienes que hacer clic en el nuevo botón Edit que aparece sobre una imagen generada para entrar al modo de edición, donde encontrarás esta nueva barra de herramientas. En la versión de la aplicación de ChatGPT, basta con tocar cualquier imagen para entrar al modo de edición.

Comencemos con la herramienta más evidente: Remove BG. Esta conserva los elementos en primer plano de la imagen y elimina el fondo, creando un archivo PNG transparente cuando lo descargas. Es perfecta para insertar la imagen en otro documento, como una presentación que estés preparando.

Resize es una forma rápida de cambiar la relación de aspecto de la imagen e incluye todas las opciones habituales, entre ellas Portrait 3:4, Widescreen 16:9 y Landscape 4:3.

Erase facilita la eliminación de elementos de una imagen. Para quitar, por ejemplo, a una persona del fondo, simplemente pasa el pincel Erase sobre ella y ChatGPT la eliminará por completo. No necesitas ser extremadamente preciso con el pincel; basta con cubrir una parte suficiente del objeto para que sea evidente qué quieres eliminar.

Markup sirve para añadir elementos de marcado a una imagen, pero la función Comments es donde las cosas se ponen realmente interesantes. En lugar de hacer lo que esperarías —simplemente añadir comentarios a una imagen—, estos funcionan como indicaciones para que ChatGPT realice acciones. Haz clic en cualquier elemento de la imagen y añade un comentario como "elimina esto" o "cambia esto a azul", y ChatGPT seguirá tus instrucciones cuando pulses el botón Send. Esto hace que editar imágenes sea mucho más sencillo.

La última función que vale la pena destacar del modo de edición es que puedes volver fácilmente a cualquiera de las versiones anteriores de tu imagen. Cada edición se guarda como un archivo independiente, así que solo tienes que desplazarte hacia arriba o hacia abajo en el modo de edición para acceder a las versiones anteriores de tu imagen.

2. Hacer primero un boceto de la imagen

La nueva herramienta Sketch te permite hacer un boceto de una imagen; luego, ChatGPT transforma tu boceto en una imagen completa generada por IA. Es útil cuando te resulta más rápido dibujar tu idea que describirla.

Selecciona «Imágenes» en el menú principal y luego «Esbozo» en la parte superior de las opciones disponibles.

La herramienta «Esbozo» se parece un poco al MS Paint de 1995, pero es lo suficientemente buena para hacer un boceto rápido con el dedo o el ratón. Una vez que lo hayas hecho, haz clic o toca el botón azul con la marca de verificación y ChatGPT cargará un mensaje pidiéndole que convierta el boceto en una imagen completa. Aquí puedes agregar los detalles que desees.

Por supuesto, una vez que tengas tu imagen terminada, aún puedes entrar al modo «Editar» para retocarla aún más.

3. Por fin han llegado las plantillas

Las nuevas plantillas facilitan mucho la creación de todo aquello que la gente realmente quiere hacer con ChatGPT Images, como crear carteles, logotipos, íconos, fotos de productos con estilo y mucho más. Ahora cada tarea tiene su propia plantilla, con la que puedes trabajar junto con ChatGPT.

Cada plantilla comienza con una indicación básica y luego te hace una serie de preguntas de seguimiento para poder determinar exactamente lo que quieres.

Por ejemplo, si eliges la plantilla de «Foto de producto», te pedirá que subas una foto del producto que quieres destacar; una vez que lo hayas hecho, te preguntará por un estilo, pidiéndote que elijas entre opciones como «Estudio limpio», «Editorial», «Estilo de vida» y «Dramático», entre otras. Luego te dará a elegir un entorno, como «Estudio oscuro», y finalmente comenzará a crear tu imagen.

Si vas a usar ChatGPT para crear algo específico, las nuevas plantillas serán un excelente punto de partida.

¡Y eso no es todo!

Eso no es lo único que ha cambiado en la nueva versión 2.5 de ChatGPT Images. Las imágenes que genera son más personalizadas, por lo que obtienes mejores resultados al trabajar con personas reconocibles y retratos. Funciona mejor con infografías que antes y ahora es más rápido que nunca, lo cual es genial porque antes me parecía un poco lento.

Por último, cuando tocas para compartir una imagen, ahora también tienes la opción de compartir la instrucción que generó la imagen, para que los demás puedan crear sus propias versiones de cualquier imagen que hayas creado con mayor facilidad.

En general, estas mejoras son bienvenidas, aunque no sean revolucionarias. Entiendo por qué no le llamaron Images 3.0. Es, en esencia, una versión muy mejorada de la anterior Images, pero sin duda va a cambiar la forma en que uso las imágenes de ChatGPT de ahora en adelante.

Las nuevas tareas programadas activadas por eventos de ChatGPT Work ofrecen una alternativa interesante a la comprobación compulsiva de correos electrónicos que ocupa mis días. La función actúa, en esencia, como un secretario impulsado por IA: revisa tu bandeja de entrada de Gmail, los canales de Slack y otros canales de comunicación, y luego te avisa o responde según lo solicites en un mensaje.

Decidí usar la función como un asistente de correo electrónico muy selectivo. ChatGPT podía monitorear todo lo que llegaba a mi bandeja de entrada, pero solo se le permitía interrumpirme cuando un mensaje generara una obligación real, y debía sugerir cómo responder y tener un borrador listo para enviar.

Las tareas activadas por eventos están disponibles en los planes elegibles de ChatGPT, tanto en la web como en dispositivos móviles. Usé ChatGPT en la web y conecté mi cuenta de Gmail cuando se me solicitó. A continuación puedes ver la instrucción que utilicé.

Los desencadenantes de eventos actuales admiten mensajes nuevos de Gmail, los cuales se pueden filtrar opcionalmente por remitente o asunto. Quería que ChatGPT evaluara cada mensaje entrante según su contenido, así que dejé el desencadenante amplio y formulé las instrucciones de manera selectiva.

Esa distinción es importante. El desencadenante decide cuándo se activa ChatGPT, mientras que la instrucción decide qué hace una vez activado. En mi caso, cada nuevo correo electrónico podía activar una ejecución, pero solo los mensajes que cumplieran con mis criterios debían generar una alerta.

Cerré mi bandeja de entrada y esperé a ver cómo transcurría la tarde.

Así es como se hace...

Mi instrucción inicial fue bastante básica. Le dije a ChatGPT: «Cuando reciba un correo electrónico que requiera que haga algo, o que provenga de un familiar, dime qué debo hacer y redacta un borrador de respuesta».

Aún así, dejaba mucho margen para la interpretación, y me preocupaba que el spam apareciera como algo sobre lo que tuviera que tomar medidas, pero al final resultó ser una buena prueba para ChatGPT.

Al cabo de un rato, le aclaré a ChatGPT que debía avisarme de cualquier correo electrónico con una sola frase que explicara quién lo escribía y qué podría necesitar de mí. También me aseguré de agregar que la IA no debía responder sin mi intervención.

También abrí la configuración de notificaciones de ChatGPT y me aseguré de que las alertas de tareas pudieran llegarme fuera de la bandeja de entrada. Dependiendo de la cuenta y la categoría de notificación, ChatGPT puede ofrecer notificaciones push, por correo electrónico o por mensaje de texto. Evité el correo electrónico por razones obvias, ya que un correo anunciando que ChatGPT había encontrado un correo podría haber confundido a la IA.

Con la tarea en marcha, cerré Gmail y volví a todo lo demás que tenía planeado para la tarde. Durante los primeros minutos, todavía sentía la tentación de revisar el correo, pero al final dejé de pensar en ello.

El hecho de no estar revisando constantemente el correo hizo que la tarde se sintiera más larga, en el buen sentido. Pude terminar una tarea sin tener que mirar repetidamente otra pestaña para asegurarme de que en Internet no hubiera surgido una emergencia específicamente para mí.

Solo 3 interrupciones

La primera alerta de ChatGPT se refería a un mensaje de mi banco, recibido unas dos horas después de haber configurado la alerta. ChatGPT identificó al remitente, explicó por qué el correo electrónico parecía requerir atención y me indicó qué debía revisar. Abrí ese mensaje directamente, me aseguré de que en realidad no requiriera una respuesta y cerré la bandeja de entrada.

La segunda alerta vino de un familiar. Esta fue una prueba más interesante porque los mensajes familiares rara vez contienen el lenguaje ordenado que hace que las reglas convencionales del correo electrónico sean útiles. Pueden requerir una decisión o una respuesta rápida sin la estructura más formal y las palabras clave propias de los mensajes profesionales.

Aun así, ChatGPT reconoció que el mensaje esperaba algo de mí, me lo señaló y redactó un breve borrador de respuesta para que yo lo aprobara. Agregué un poco más, pero ChatGPT dio en el clavo con los puntos principales que necesitaba expresar, y no era el tipo de correo que requiriera muchos detalles personales, así que unos minutos después de que llegara la alerta, la respuesta ya estaba enviada.

La última alerta se refería a unos boletos que había comprado recientemente y a un cambio en el itinerario para un evento próximo. En este caso, la alerta fue muy necesaria, ya que alteró algunos de los otros planes para ese día y tuve que informarles a los demás sobre el cambio. Eso no estaba en la respuesta sugerida por ChatGPT, por supuesto, pero el simple hecho de recibir el aviso fue útil.

Esas fueron las únicas tres veces que revisé Gmail en toda la tarde. Llegaron otros mensajes, pero ChatGPT no me avisó para que los revisara. Cuando luego revisé mi bandeja de entrada, solo encontré dos correos que tal vez hubiera querido atender antes, y ninguno de ellos requería una respuesta inmediata. No pasó nada grave por no haber visto un correo promocional en el momento en que llegó.

Cualquiera que pruebe esto debería comenzar con un período de prueba corto y revisar las primeras ejecuciones en la sección «Programado» de ChatGPT. Si siguen pasando desapercibidos los recibos comunes, agrega una exclusión más clara. Si se están pasando por alto solicitudes de personas reales, explica qué se considera una respuesta esperada y permite que ChatGPT marque los casos dudosos.

Yo también mantendría la primera versión a modo informativo. Pídele a ChatGPT que resuma la obligación y te indique el correo electrónico, y luego toma la decisión tú mismo. Es una función que vale la pena probar. Muchas herramientas de IA tratan de demostrar su valor generando más texto, más resúmenes y más notificaciones. Esta funcionó porque supo cuándo dejarme en paz.

¿Eres de los que ama comunicarse con stickers? De ser así, te tenemos noticias increíbles, pues desde hace unos días es posible utilizar ChatGPT Images para crear tu propio pack de stickers personalizados.

Lo mejor de todo es que basta con describir una idea, un personaje, un chiste local o una reacción para que ChatGPT la convierta en una colección única que aporte más personalidad, expresión y diversión a las conversaciones.

En México, donde los stickers y las imágenes de reacción forman parte del ritmo diario de las conversaciones, las posibilidades también pueden inspirarse en elementos emblemáticos de nuestra cultura. Por ejemplo, cualquiera puede crear divertidos stickers inspirados en el ajolote y convertir a este ícono mexicano en reacciones para sobrevivir al lunes, celebrar, mostrar sorpresa o mandar cariño en el chat familiar.

¿Cómo crear un pack de stickers?

El proceso es sencillo:

• Describe en tu prompt lo que quieres crear. Por ejemplo: “Crea un pack de stickers de ajolotes para sobrevivir al día laboral”.
• ChatGPT Images generará una colección de imágenes a partir de tu idea.
• Una vez que tengas el resultado, pídele a ChatGPT que convierta las imágenes en un pack de stickers y que te los entregue en un formato disponible para descargar y guardar en WhatsApp.
• Abre el archivo ZIP y descarga las imágenes.
• Ve a la sección de stickers de WhatsApp y utiliza la opción “Crear”.
• Personaliza tus stickers con emojis y elige entre hasta 18 estilos, incluidos Holográfico, Anime y 3D, con hasta nueve stickers por pack.

Los Stickers en ChatGPT funcionan con ChatGPT Images 2.0, el modelo más reciente de generación de imágenes de OpenAI. La función es gratuita y está disponible globalmente para todos los usuarios de la aplicación móvil de ChatGPT.

Ideas de prompts para crear packs de stickers

• “Un pack de stickers de ajolotes en caricatura pasando por todas las etapas de un día laboral”.
• “Un pack de stickers de reacciones para el chat familiar: buenos días, felicitaciones, sorpresa y risas”.
• “Un pack de stickers de ajolotes celebrando que por fin terminó la semana”.

Desde reacciones para el día a día hasta diseños inspirados en personajes y elementos muy mexicanos, las posibilidades dependen de la creatividad de cada usuario.

No me gusta el último modelo de voz de ChatGPT. Si no usas la voz para interactuar con ChatGPT, tal vez te parezca extraño que esto me moleste tanto, así que déjame explicarte.

Hasta hace poco, todas sus voces sonaban bastante avanzadas. Pero aún tenían algo inconfundiblemente propio de la IA. A veces, sonaban fluidas e incluso expresivas, pero también entrecortadas y, bueno, robóticas.

La última actualización de voz intenta suavizar el resto de esos detalles más robóticos. Lo que significa que ahora ChatGPT hace pausas, vacila, cambia la entonación y agrega muchos de esos pequeños sonidos que los humanos hacemos sin siquiera pensarlo.

Hay muchos «umms» y «hmms». Hay un montón de «yeeeahs» prolongados, así como «ooohs» entusiastas. A veces suena como si estuviera tomando aire o suspirando. A veces hace una pausa a mitad de un pensamiento. Y con frecuencia su voz se eleva al final de una oración. En otras palabras, se ha modificado para que suene más humano y a mí me resulta increíblemente molesto.

Cuando lo probé por primera vez, pensé que no funcionaba bien. Especialmente por la forma en que decía una palabra de relleno y luego hacía una pausa. Una vez que escuché tres «hmmms» largos seguidos, no pude prestar atención a nada más de lo que decía en respuesta. Así que decidí convertir mi irritación en un experimento. Abrí las diferentes voces en ChatGPT, comencé a hablar y conté todas las palabras de relleno.

El experimento con las palabras de relleno

Empecé con Maple, una de las voces más alegres y con tono femenino de ChatGPT, y en una conversación que duró unos 5 minutos conté 20 «hmmms». También hubo muchos «yeeeahs» alargados, un par de «uhhhhs», un «ooooh», un «hmm, qué bueno» y varias respuestas entusiastas del tipo «sí, totalmente».

También había mucha entonación ascendente, que es cuando el tono de voz sube al final de una oración. Eso me hizo preguntarme si simplemente me estaba fijando demasiado en algunas peculiaridades del habla más asociadas con el inglés de EE. UU. que con ChatGPT, así que cambié de voz.

A continuación, probé con Vale. Es una voz femenina británica alegre y curiosa. Curiosamente, Vale tenía un conjunto diferente de hábitos verbales. Había menos «hmmms», pero muchos «ohhh yeeeahs», largos «suuuures» y algunos «riiiights». Y su entonación también parecía elevarse constantemente, sobre todo cuando me hacía preguntas.

Pensé en probar después con una voz que sonara más claramente masculina. Elegí a Arbor, otra voz británica, que me pareció más tranquila pero mucho más forzada. Me dio muchos menos de esos ruidos conversacionales exagerados que no me gustaban de Maple, pero los reemplazó con pausas extrañas y un ritmo entrecortado. A veces parecía dejar de hablar en momentos realmente inusuales.

Después de unos 20 minutos de conversaciones con las diferentes voces, había contado más de 100 palabras de relleno y ruidos conversacionales.

Cayendo en las palabras de relleno

Me había metido en estas conversaciones con ChatGPT buscando cosas que me molestaran. Escuchaba con atención cada “umm”, cada pausa extraña y cada “yeeeah” exagerado. Intentaba a propósito contar todas las peculiaridades que OpenAI le había agregado a la voz de ChatGPT para que sonara más como una persona.

Pero, curiosamente, la conversación empezó a sentirse diferente. A regañadientes, comencé a hablar de mis prioridades y de mi semana por venir para poner a prueba las voces. Y en lugar de darle indicaciones a ChatGPT y esperar sus respuestas, pronto me encontré sumergiéndome en una conversación mucho más natural. Esto me sorprendió porque las voces seguían sin gustarme.

Las palabras de relleno seguían distrayéndome y las pausas seguían estando en los momentos menos oportunos. En ningún momento me convencí de que hubiera una persona al otro lado de la conversación. Pero tuve que admitir que, aunque a nivel consciente desconfío de la IA y el objetivo de todo esto era analizar el sistema a fondo, parecía que, aun así, estaba respondiendo a su voz que sonaba más natural al involucrarme cada vez más en la conversación.

Que esto te parezca genial o preocupante probablemente dependa de tus opiniones generales sobre la IA y su influencia en nosotros.

¿Por qué la IA tiene que decir "hmmm"?

Hay una razón obvia para hacer que ChatGPT suene más natural: a los humanos nos resulta más fácil mantener conversaciones naturales y, por lo tanto, es más probable que sigamos interactuando con él.

El habla cotidiana y real no es un flujo de información perfectamente limpio. Todos hacemos pausas, dudamos, cambiamos el tono de voz, emitimos sonidos para demostrar que estamos escuchando y usamos palabras de relleno mientras pensamos qué decir a continuación. Estos pequeños pero importantes elementos del habla cumplen muchas funciones.

Entonces, ¿qué función tienen cuando una IA los utiliza? Porque ChatGPT no necesita decir “mmm” mientras organiza sus ideas ni “siiii” para demostrar que está escuchando. Simplemente podría recuperar la información y responder. Por eso, estos sonidos están diseñados para hacer que las interacciones se sientan más conversacionales, y ahí es donde empiezo a tener mis reservas.

Las empresas de IA suelen presentar sus sistemas como herramientas que pueden ayudarnos a trabajar, aprender, crear y realizar distintas tareas. Cuando personas como yo expresamos preocupación por que todos terminemos dependiendo demasiado de la IA, a menudo se nos dice que lo importante es cómo utilizamos la herramienta. Pero este es solo un ejemplo de cómo la propia herramienta parece estar diseñada para comportarse cada vez menos como una herramienta.

Una calculadora no necesita agregar una palabra de relleno antes de darte una respuesta y un procesador de textos no tiene que hacer una pausa y decir “mmm, sí, ¡totalmente!” cuando empiezas a escribir. Pero eso es precisamente lo que ChatGPT está haciendo ahora.

Algunos podrían argumentar que una voz con un ritmo y una entonación más naturales simplemente ofrece una experiencia más agradable. Sin embargo, esas mismas decisiones hacen que las interacciones se sientan más sociales, lo que potencialmente difumina la línea entre el papel de la IA como herramienta y algo con lo que nos relacionamos más como si fuera otra persona.

Después de mi experiencia, no me sorprendió encontrar investigaciones que sugieren que podría haber algo más detrás de esto. Algunos estudios señalan que las interacciones de voz con la IA podrían estar relacionadas con un mayor involucramiento emocional y una mayor tendencia a atribuirle características humanas.

También existen indicios de que la voz podría llevar a las personas a sobreestimar las capacidades de la IA, especialmente cuando una voz similar a la humana se confunde con comprensión o competencia.

Esto no significa automáticamente que agregar algunos “emms” hará que todos confiemos en la IA. Pero parece que incorporar la voz a la interacción sí cambia la manera en que la percibimos y respondemos ante ella.

Molesto, pero efectivo

Otro aprendizaje práctico de este experimento fue que, si la voz de ChatGPT de repente te vuelve loco después de la actualización, pruebes con otra. Las diferencias entre ellas me parecieron mayores de lo que esperaba. Al principio, no soportaba los gestos vocales y la entonación ascendente de Maple, pero la forma más tranquila de hablar de Arbor me resultó más fácil de tolerar, aunque sus extrañas pausas generaban un problema diferente con el ritmo de la conversación.

Comencé este experimento esperando escribir sobre una actualización molesta de la voz. Pensé que contaría algunos “emms”, me quejaría de lo artificial que sonaba toda esta naturalidad fabricada y después simplemente volvería a escribir. En lugar de eso, pasé 20 minutos estudiando deliberadamente los mecanismos diseñados para hacer que la IA sonara más conversacional y, aun así, terminé hablando de una manera más conversacional con ella.

Sabía que las dudas y vacilaciones no eran reales. Sabía que no había nadie al otro lado de la conversación pensando, escuchando y buscando las palabras adecuadas. Sin embargo, aun así respondí a esas señales hablando de una manera más natural y, finalmente, siendo más abierto.

No creo que eso signifique que de alguna manera me dejé engañar y creí que ChatGPT era humano. Pero creo que lo que demuestra es que no tenemos que creer que la IA es consciente o que hay alguna forma de vida detrás de ella para que nuestros instintos sociales profundamente arraigados comiencen a responder ante señales similares a las humanas.

Así que, aunque todavía hago una mueca cada vez que escucho un “hmmm”, no creo que realmente importe si me gustan o no las palabras de relleno. Lo importante es lo que nos llevan a hacer y lo sorprendentemente instintiva que fue mi respuesta ante ellas.

¿Te ha pasado que entre más información tienes, más difícil es entenderlos?

Para ello, existen diferentes herramientas, por ejemplo, una hoja de cálculo puede contener cientos de filas, un reporte mensual puede extenderse por decenas de páginas y la información detrás de un solo proyecto puede estar distribuida entre documentos, presentaciones, calendarios y distintas herramientas.

Cada vez más, el reto ya no es encontrar la información, sino convertirla en algo que las personas realmente puedan entender y utilizar.

Con Sites en ChatGPT Work, los usuarios pueden transformar información, datos e ideas en sitios web y aplicaciones ligeras e interactivas simplemente describiendo lo que quieren crear y proporcionando los archivos, datos, links y requerimientos relevantes. ChatGPT genera una vista previa que el usuario puede revisar y modificar mediante nuevas instrucciones antes de compartir o publicar el resultado.

Esto significa que algo que antes podía comenzar con "¿alguien me puede ayudar a construir un dashboard?" ahora puede comenzar con un prompt.

Te compartimos algunos ejemplos para llevarlo a la práctica:

1. Convertir una hoja de cálculo en un dashboard que sea fácil de entender

En lugar de enviar una hoja de cálculo llena de filas, pestañas y fórmulas, un conjunto de datos puede convertirse en un dashboard interactivo que destaque la información que las personas necesitan consultar: desde resultados y tendencias hasta avances o áreas que requieren atención.

Prompt: "A partir de esta hoja de cálculo, crea un sitio web con un dashboard interactivo que resuma los resultados más importantes. Destaca las principales métricas, muestra cómo ha cambiado el desempeño a lo largo del tiempo y haz que la información sea fácil de entender para alguien que no conoce la base de datos original."

2. Crear un solo lugar para darle seguimiento a un proyecto

La información de un proyecto suele estar distribuida entre cronogramas, minutas de reuniones, presentaciones y diferentes documentos. Sites puede ayudar a reunir los elementos clave en un tracker donde el equipo pueda consultar con mayor facilidad los hitos, responsables, fechas límite, riesgos y avances.

Prompt: "A partir de estos documentos, crea un sitio web con un tracker interactivo para el proyecto. Incluye secciones para los principales hitos, responsables, fechas límite, estatus actual, riesgos y próximas decisiones. Haz que los temas más urgentes sean fáciles de identificar."

3. Transformar un plan de lanzamiento en un calendario interactivo

El lanzamiento de un producto, una campaña o un evento puede involucrar decenas de fechas, responsables y dependencias. En lugar de esperar que todo el equipo interprete la misma hoja de cálculo, Sites puede organizar el plan en una experiencia más visual y accesible.

Prompt: "Convierte este plan de lanzamiento en un sitio web con un calendario interactivo. Organiza las actividades por fecha, área de trabajo y responsable, destaca las principales fechas límite y dependencias, e incluye una sección que muestre qué está sucediendo esta semana y qué viene después."

4. Hacer que un reporte extenso sea más fácil de explorar

No todos los stakeholders necesitan —o quieren— leer un reporte de 30 páginas. Sites puede ayudar a transformar información extensa en una experiencia interactiva donde las personas encuentren rápidamente los principales hallazgos y profundicen en los datos que les resulten relevantes.

Prompt: "Convierte este reporte y sus datos de respaldo en un sitio web interactivo para el equipo directivo. Comienza con los cinco hallazgos más importantes, crea secciones claras para cada tema, incorpora las gráficas y datos relevantes y permite explorar la información de respaldo sin tener que leer el reporte completo de principio a fin."

5. Crear un hub para la información que siempre termina en un '¿dónde encuentro esto?'

Sites también puede ser útil cuando un equipo comparte o explica la misma información una y otra vez: desde materiales de onboarding y recursos internos hasta preguntas frecuentes, documentación de proyectos o guías de trabajo. En lugar de buscar entre diferentes archivos, la información puede organizarse en un solo espacio más sencillo de navegar.

Prompt: "A partir de estos documentos y recursos, crea un hub interno para el equipo. Organiza la información por temas, incluye una introducción clara para alguien que entra por primera vez, destaca los recursos que se consultan con mayor frecuencia y facilita encontrar documentos, links e información clave."

La oportunidad está en hacer que la información sea más accesible, no simplemente más visual. Una hoja de cálculo, un reporte o un plan de proyecto pueden contener todo lo que un equipo necesita, pero la manera en que esa información se presenta puede determinar qué tan rápido las personas logran entenderla y actuar sobre ella.

Con Sites, la información puede convertirse en algo que las personas pueden explorar e interactuar, ayudando a pasar de "déjame explicarte este documento" a "aquí puedes encontrar y entender lo que necesitas."

• Google Cloud lanza las ediciones Gemini Enterprise para los sectores legal y financiero
• Ambas versiones son las primeras versiones específicas para cada sector, ambas en fase de vista previa, sin que se hayan revelado los precios
• La mejora clave con respecto al uso del modelo básico es la «infraestructura» centrada en la IA: habilidades específicas del sector, conectores de datos y un modelo de permisos que incorpora las barreras éticas y los controles de acceso existentes en las empresas

Google Cloud ha lanzado dos versiones específicas para cada sector de su plataforma Gemini Enterprise: una para bufetes de abogados y departamentos jurídicos corporativos, y otra para mercados de capital y banca corporativa.

La empresa no ha revelado los precios de ninguno de los dos productos, los cuales actualmente se encuentran en fase de vista previa y constituyen las primeras ediciones sectoriales empaquetadas de Gemini Enterprise, que Google lanzó en octubre de 2025 para dirigirse a clientes empresariales.

Google sostiene que la IA empresarial de uso general no puede satisfacer las necesidades de confidencialidad, auditabilidad y fundamentación de los sectores regulados, y busca abordar eso con un paquete que incluya la infraestructura específica necesaria para cada sector, en lugar de que cada comprador tenga que desarrollarla desde cero.

Ofertas de IA empresarial a la medida para profesionales del ámbito jurídico y financiero

La edición para servicios financieros está construida en torno a un agente de Investigación Financiera administrado por Google, con más de 50 habilidades, que son paquetes de instrucciones reutilizables para tareas repetitivas, y 13 conectores a fuentes de datos con licencia.

Deutsche Bank es el socio de diseño del agente de investigación, que cuenta con flujos de trabajo que incluyen investigación de KYC, identificación de oportunidades crediticias, preparación de propuestas para la emisión de bonos y análisis de riesgos de portafolios.

La edición legal, por su parte, incluye habilidades para la redacción de documentos jurídicos, verificación de citas, gestión del ciclo de vida de contratos, monitoreo del panorama regulatorio y atención de solicitudes de acceso de titulares de datos.

Sus conectores se integran con NetDocuments, DocuSign, Everlaw, Courtroom5, CourtListener de Free Law Project, Harvey, iManage, Legora, RelativityOne, Solve Intelligence y Thomson Reuters. Entre los clientes que participan en la versión preliminar se encuentran Cleary, Freshfields, Weil y Williams y Connolly.

Google afirma que la renovación de su modelo de permisos permite que los conectores hereden los controles de acceso de los sistemas subyacentes, básicamente trasladando automáticamente las “barreras” legales de una firma, sin utilizar sus datos de clientes, estrategias o resultados para entrenar los modelos base utilizados. Esto es especialmente importante para los clientes del sector legal, dada la relevancia de establecer estos límites antes de obtener cualquier resultado que pueda utilizarse.

Google no es el único participante, ni siquiera el primero, en ninguno de estos sectores; Anthropic se adelantó considerablemente cuando lanzó Claude for Legal en 2026.

El agente Legal de Microsoft para Word llegó a una versión preliminar pública a nivel mundial para usuarios de Frontier a mediados de junio, mientras que su disponibilidad general comenzó a mediados de agosto de 2026. OpenAI también está avanzando en la misma dirección con ChatGPT Work y una página de soluciones para el sector de servicios financieros, aunque todavía no ha creado una edición legal como la que actualmente ofrecen sus competidores.

Sin embargo, todos los principales actores de la IA se apresuran a conquistar lo que representa un mercado excepcionalmente lucrativo; está por verse si las propuestas de Google estarán a la altura de la competencia en un panorama que se perfila como extremadamente competitivo.

Imagina que la IA es el sol y que las empresas son Ícaro. A estas alturas, la mayoría de nosotros nos estamos deleitando con la luz de esta innovación transformadora, que a veces se siente demasiado ardiente y otras desaparece detrás de nubes tan densas que nos preguntamos por qué confiamos en ella desde un principio.

Algunas empresas intrépidas no solo contemplan la cálida luz de la IA, sino que la adoran abiertamente. Se ponen alas y vuelan tan cerca como pueden de su superficie. El objetivo: recoger un poco de esa magia generativa y regresar a la Tierra con agentes que, para llevar más lejos esta loca metáfora, pueden convertirse en trabajadores similares a las personas, capaces de hacer lo que hacemos nosotros, pero a gran escala y con poca o ninguna supervisión.

Por supuesto, el vuelo hacia el núcleo de la IA es peligroso, y por eso tenemos episodios como la reciente aventura quijotesca de Meta que, según un extenso informe de Reuters, la llevó a intentar transformar una gran parte de su fuerza laboral (según se informa, el 60 %) en agentes de IA supervisados por un grupo mucho más pequeño de trabajadores altamente calificados.

Que las alas de Meta casi de inmediato comenzaran a echar humo por su proximidad al núcleo de la IA no es ninguna sorpresa, al menos no para mí.

Más despacio...

Hablo y escribo mucho sobre IA, y llevo casi 25 años cubriéndola de una forma u otra, desde la época en que empresas como IBM y Microsoft eran líderes en inteligencia artificial y pensábamos que la victoria de Deep Blue sobre Kasparov era el punto máximo de lo que podíamos esperar de la inteligencia artificial.

La IA generativa moderna brilla con mucha más intensidad y muestra en tiempo real un potencial tan enorme que el entusiasmo no solo está por todas partes; está fuera de control.

Los agentes de IA, que aparentemente Meta comenzó a utilizar a gran escala, están impulsando buena parte de esta euforia. Estas herramientas automatizadas prometen encargarse de tareas tediosas en innumerables empresas y podrían solucionar no solo problemas de productividad, sino también responder a desafíos relacionados con la fuerza laboral, como las dificultades para contratar personal, los empleados de bajo rendimiento y el agotamiento laboral. La IA agéntica no solo puede encargarse de tareas repetitivas; también puede conectar sistemas independientes para completar un trabajo.

Desde la perspectiva de Meta, especialmente como una empresa que es principalmente de software, una IA capaz de trabajar entre distintas herramientas y sistemas, no solo para ayudar a mantener las operaciones en marcha, sino también para crear nuevos trabajos (bajo la supervisión de un grupo más reducido de empleados de alto rendimiento), probablemente parecía la solución perfecta.

Conclusiones como esta no son exclusivas de Meta ni de empresas de su tamaño. Las conversaciones sobre el uso de la IA en los negocios continúan en todas las industrias y en todos los niveles.

La IA ha llegado a sectores como la atención médica, el comercio minorista y electrónico, la manufactura, los servicios financieros y la banca, el entretenimiento y los medios de comunicación. Todo ello con distintos grados de éxito y diferentes implicaciones.

Es sorprendente cuando consideramos que apenas conocimos ChatGPT de OpenAI en 2022. Nunca antes una tecnología había penetrado tan rápidamente en todos los aspectos de la vida y había acaparado tanto las conversaciones cotidianas. La era de la IA avanza a triple velocidad (3 veces más rápido que cualquier innovación anterior), y eso también incluye su adopción.

Existe, al menos en el ámbito empresarial, un nivel sorprendente de confianza en lo que todavía es, en muchos sentidos, una solución que no ha sido suficientemente puesta a prueba. No estoy diciendo que la IA no funcione, pero actualmente existe la suposición de que funciona en cualquier situación.

Sin duda, si el informe de Reuters es preciso y Meta básicamente confirmó el 90% de su contenido (la compañía afirma que nunca planeó despedir al 60% de su plantilla), Meta es culpable de esto.

No hueles algo quemado?

Con IA, el acto de implementación y transformación empresarial tienden a ocurrir en paralelo, por lo que, mientras Meta planeaba y ejecutaba su reorganización y despidos, ya estaba empleando IA agéntica.

“Los equipos de infraestructura también estaban advirtiendo sobre ‘señales de alerta de confiabilidad’ provocadas por el auge de la programación con IA, según una publicación interna”, escribió Katie Paul para Reuters.

Había, añade la autora, evidencia de que estos problemas (y básicamente el trabajo defectuoso) eran visibles desde junio, cuando unos hackers utilizaron el chatbot de IA de Meta para hackear cuentas de Instagram de celebridades.

Entre eso y lo que parece haber sido una revuelta dentro de la empresa (mi parte favorita fueron los avisos colocados en los cubículos de los baños que animaban a la gente a protestar contra el uso del monitoreo de las pulsaciones de teclas por parte de Meta), quedó claro que Meta había ido demasiado lejos y demasiado rápido con la IA para gusto de todos.

Al final, con sus plumas en llamas, Meta se alejó del sol de la IA (o al menos de su plan) y canceló los despidos e incluso revirtió parte de la reorganización.

La lección aquí no es que la IA sea demasiado peligrosa como para acercarse a ella o que la IA y los negocios sean una mala combinación. Pero, como estamos viendo, las declaraciones de que la IA transformaría las empresas sin eliminar o reemplazar puestos de trabajo estaban mal fundamentadas, y permitir que la IA produzca trabajo sin una supervisión humana adecuada en cada etapa del proceso es, por el momento, poco aconsejable.

Mientras Mark Zuckerberg intenta reescribir su propio guion para poner a las personas en primer lugar, quizá sea momento de que todos hagamos una pausa y reconsideremos cómo encaja la IA en nuestros negocios, flujos de trabajo y vidas.

La IA puede sentirse como el sol, pero no puede ser nuestra única fuente de luz y calor. Sigue siendo solo otra herramienta —sí, una poderosa e increíblemente versátil, pero al fin y al cabo una herramienta—, y depender demasiado de ella inevitablemente provocará frustración o algo peor.

Meta aprendió una dura lección: tus planes de IA deben estar basados en un enfoque centrado en las personas; de lo contrario, los humanos se rebelarán y te cortarán las alas.

• La IA se cobra otra víctima: el Dr. Dre admite usarla para la producción musical
• Sin embargo, el legendario productor no da detalles sobre cómo la utiliza
• Ciertos usos podrían ponerlo en conflicto con las nuevas medidas relacionadas con el streaming

Otro exmúsico ha admitido que ha adoptado la inteligencia artificial: el Dr. Dre, exmiembro de N.W.A., ha reconocido que utiliza la IA cuando produce música.

En una entrevista con el New York Times, el rapero, cuyo nombre real es Andre Romell Young, se sumó a figuras como David Guetta, Timbaland y Grimes al admitir que utilizan la IA en sus trabajos.

«Es una nueva herramienta para la creatividad», dijo Dre, «la estoy adoptando. No veo la hora de ver qué va a pasar con esto». También repitió un argumento común entre los usuarios de IA, comparándola con las cajas de ritmos o los sintetizadores y describiendo la fuerte reacción negativa que hubo contra esas herramientas, ahora tan comunes, cuando se introdujeron por primera vez.

En la entrevista, Dr. Dre no dio detalles sobre cómo utiliza realmente la IA. Por lo tanto, no está claro si la usa para crear artificialmente pistas completas o pistas individuales, como lo hizo de manera controvertida Boy George con su «We Will Dance Again», o simplemente para aislar elementos de pistas existentes, como lo hizo de manera famosa Paul McCartney para remasterizar una canción de los Beatles.

Dada la cantidad de herramientas tecnológicas simples que se etiquetan como IA, podría estar usándola simplemente para organizar archivos.

Dre choca con la guerra del streaming

Los servicios de streaming están librando actualmente una guerra contra la avalancha de música generada por IA que se vierte a diario en sus plataformas. Según Deezer, la mitad de las subidas son generadas por IA, y el problema ha llevado a las principales plataformas a tomar medidas drásticas contra el contenido de baja calidad generado por IA.

Deezer se ha dedicado a lanzar funciones que excluyen la IA y a presentar filtros para eliminar contenido generado por IA, mientras que Qobuz nos habló recientemente sobre sus propios planes para hacer frente a la IA, y Tidal no paga regalías por la música generada por IA. Spotify ha sido mucho más lento que sus rivales, pero incluso él presentó recientemente una etiqueta llamada «AI Persona» para identificar a los «artistas» que no son personas reales.

Quien lo hizo mejor fue Bandcamp, que de manera sencilla y directa prohibió la música que fuera «generada total o sustancialmente por IA». Así es como se defiende a los usuarios.

Dado que es una figura reconocida en el mundo de la música, con un amplio catálogo anterior a la IA, es muy poco probable que el Dr. Dre infrinja estas reglas anti-IA existentes. No vas a ver una etiqueta de IA en «California Love», ni vas a encontrar que «Straight Outta Compton» haya sido desmonetizada.

Pero las reglas cambian constantemente, a medida que los servicios de streaming de música se dan cuenta de cuánto odian los oyentes la basura generada por IA y descubren nuevas formas de identificar y eliminar la música artificial. Si bien el uso ambiguo de la IA por parte de Dre no infringirá las reglas de los servicios de streaming ahora, eso podría cambiar a medida que estos servicios redefinan lo que permiten.

• Las marcas de agua visibles en el contenido de Gemini ahora son opcionales
• El cambio se aplica a imágenes, videos y música
• Las marcas de agua invisibles incorporadas mediante IA seguirán vigentes

Si usas Google Gemini para crear imágenes, música o videos con IA, sabrás que estos vienen con un logotipo de Gemini para indicar que fueron generados por IA. Pero eso ya no es así: ahora tienes la opción de ocultar esta marca de agua visible.

Tal como lo anunció Josh Woodward de Google, ahora puedes desactivar las marcas de agua para las imágenes creadas con el modelo de IA Nano Banana, los videos creados con Omni y las canciones creadas con Lyria —excepto en países donde la ley exige marcas de agua visibles (incluida China).

No se dio una razón específica para el cambio, pero Woodward describió el ajuste como una “corrección de un pequeño inconveniente”, lo que da a entender que los logotipos superpuestos habían estado frustrando a los usuarios que buscaban un flujo de trabajo limpio para la creación de contenido con IA.

Esta medida pone a Gemini a la par con ChatGPT, que no tiene marcas de agua visibles en las imágenes. Sin embargo, ambas aplicaciones siguen incorporando metadatos dentro de los archivos que identifican el contenido generado por IA, algo que hay que tener en cuenta al compartir tus creaciones.

Cómo desactivar las marcas de agua visibles

"Estamos buscando un equilibrio entre el control creativo y la seguridad: aunque las marcas de agua visibles ahora son opcionales, las marcas de agua invisibles de SynthID y los metadatos C2PA siguen utilizándose para garantizar la transparencia", afirma Woodward.

La forma más fácil de verificar si algo se ha creado con IA es preguntarle a la IA misma: sube una imagen a la app de Gemini, por ejemplo, y esta debería poder decirte si fue creada con IA, gracias a las marcas de agua invisibles incluidas en el archivo.

Para eliminar las marcas de agua de tus creaciones generadas por IA en Gemini en la web, haz clic en el ícono de engranaje (abajo a la izquierda) y luego selecciona “Marca de agua de medios”. Por el momento, la opción no parece estar disponible en las aplicaciones móviles, pero debería aparecer pronto en la configuración.

Por supuesto, esto hará que sea más difícil que nunca detectar cuándo algo se ha producido con la ayuda de la IA. En esta etapa, tal vez incluso tenga más sentido asumir que todo es IA, a menos que tengas buenas razones para creer lo contrario.

ChatGPT ha acumulado una colección sorprendentemente amplia de herramientas educativas, entre las que se incluyen el «Modo de estudio» y nuevos complementos diseñados específicamente para estudiantes universitarios y docentes.

La clave está en utilizarlas para aprender, en lugar de delegar el aprendizaje en sí. OpenAI describe explícitamente su enfoque como una forma de ayudar a los estudiantes a comprender el material, en lugar de simplemente tomar atajos, lo cual es una regla útil que conviene tener en cuenta antes de entregarle a ChatGPT la primera tarea del semestre.

Aquí te presento cinco formas en las que yo configuraría ChatGPT antes de que las clases comiencen de verdad.

1. Modo de estudio para todos

El «Modo de estudio» de ChatGPT, cuyo nombre es muy acertado, es el punto de partida obvio para usar la IA en el aprendizaje, y ni siquiera requiere una suscripción de pago. Solo tienes que iniciar una conversación normal con ChatGPT y escribir @study, o hacer clic en el botón + y buscar «Study».

Una vez activado, el «Modo de estudio» cambia las respuestas de ChatGPT: en lugar de dar respuestas directas, adopta un comportamiento más socrático. Te hace preguntas, te da pistas y verifica si entiendes cada paso antes de seguir adelante.

Prueba con indicaciones como: «Enséñame las derivadas, haciéndome una pregunta a la vez, y dame una pista cuando me quede atascado».

También puedes subir una foto de un problema o, cuando sea posible subir archivos, agregar tus apuntes de clase y pedirle a ChatGPT que trabaje a partir de ellos. Por ejemplo, podrías subir lo que anotaste en clase y decirle a ChatGPT: «Usa estos apuntes para enseñarme la lección de hoy. Empieza por identificar y explicar los conceptos que necesito entender, luego hazme preguntas antes de pasar al siguiente».

El Modo de estudio puede trabajar con archivos e imágenes subidos, lo que lo hace mucho más útil cuando sabe qué se está cubriendo en tu clase en realidad, en lugar de ofrecer una mini-clase genérica.

2. Complemento ChatGPT para la universidad

Una opción más reciente y específica es el complemento «College Student» de ChatGPT. No está disponible para todos como el «Modo de estudio», sino solo a través de ChatGPT Edu, por lo que tu universidad debe ofrecerlo y ponerlo a tu disposición. Los estudiantes que pueden acceder a él obtienen una variedad de herramientas de aprendizaje.

De especial interés es la creación de sitios de aprendizaje interactivos. Puedes compartir el material de tu curso para crear explicaciones visuales interactivas, al tiempo que recibes tutoría guiada sobre los conceptos que te resultan difíciles. La IA puede tomar las diapositivas de clase o las notas que subas y crear un sitio web único lleno de preguntas de estudio, capaz de ofrecer retroalimentación sobre tus respuestas.

Dependiendo de cuán seguro te sientas, podrías pedirle a ChatGPT algo tan detallado como: «Elabora un plan de estudio para las próximas dos semanas usando estos materiales del curso y mis próximas fechas límite, y dedica más tiempo a los temas con los que tuve dificultades en el cuestionario».

3. Estudio del programa de estudios

Lo que recuerdo de mi vida estudiantil es que, por lo general, el programa de estudios recibe unos 20 minutos de atención intensa antes de emprender su largo viaje hacia el fondo de la mochila. ChatGPT puede hacerlo considerablemente más útil. Sube el programa de estudios a ChatGPT y podrá tener una vida útil mucho más productiva.

Te sugiero una instrucción como: «Lee este programa de estudios y crea un plan de estudio semanal. Incluye todos los exámenes, trabajos y fechas límite. Sugiere para qué debería empezar a prepararme con al menos una semana de anticipación».

También puedes preguntar sobre las semanas más ocupadas y pedir ideas para que sean lo más fáciles posible. Si permites que ChatGPT te envíe alertas, podrías evitar el agobio de fin de semestre, cuando todas las fechas límite caen al mismo tiempo y sigues teniendo solo 24 horas al día para estudiar.

4. Flashcards / Fichas de estudio

ChatGPT también puede evitar que pases toda una noche haciendo tarjetas de estudio en lugar de estudiarlas. Puedes pedirle que cree tarjetas a partir de tus notas, indicándole que «se concentre en los conceptos y términos que te resulten especialmente confusos».

Si le pides una tarjeta a la vez, el ejercicio se convierte en una sesión de estudio real, en lugar de generar otra página gigante de material para mirar fijamente, con suerte.

Con el complemento College Student, las tarjetas de estudio pueden formar parte de la experiencia de aprendizaje interactiva, en lugar de aparecer simplemente como texto en la conversación. Podrías preguntarle: "Convierte el material de la clase de esta semana en tarjetas de estudio y organízalas por tema".

5. Hora del cuestionario

Es fundamental ponerte a prueba para saber si realmente has aprendido algo al estudiar, y ChatGPT puede ser de gran ayuda en ese sentido. Con su «Modo de estudio», puedes crear preguntas de práctica, ponerte a prueba una pregunta a la vez, pedirle que te explique los errores y ajustar el nivel de dificultad a medida que avanzas.

Sube el material de tu curso y prueba a pedirle un «examen de práctica de 10 preguntas basado únicamente en estos apuntes. Hazme una pregunta a la vez, no reveles la respuesta hasta que yo responda, explícame cualquier error que cometa y haz que la siguiente pregunta sea más difícil cuando responda correctamente».

El complemento «College Student» puede convertir ese mismo proceso en un cuestionario interactivo más estructurado, basado en los materiales del curso que proporciones. Puedes solicitar exámenes de práctica más complejos y configurar pruebas interactivas que analicen tus áreas más débiles para seguir estudiándolas y evaluándolas.

Con o sin el complemento, hacer que ChatGPT cierre el libro metafórico y comience a hacerte preguntas es una forma mucho más rápida de descubrir si realmente has retenido algo.

El comienzo de un nuevo año escolar siempre está lleno de expectativas: nuevas clases, amigos y profesores. Los padres o tutores están a contrarreloj para que los estudiantes cuenten con la famosa lista de útiles completa. Según Google Trends, la búsqueda de compras para la escuela ha crecido constantemente en los últimos 15 años, alcanzando su punto máximo en julio para artículos como cuadernos, mochilas, uniformes y la lista de útiles.

Para ayudar a los estudiantes a comenzar con el pie derecho, Google anuncia el lanzamiento de ofertas especiales en sus planes de inteligencia artificial por un año sin costo, acompañadas por una suite de herramientas de estudio totalmente nuevas y mejoradas dentro de la aplicación de Gemini:

Organízate con el nuevo hub para estudiantes

Se estrena en la aplicación de Gemini un hub exclusivo centrado en el aprendizaje donde los usuarios encontrarán todas las herramientas y ofertas. Este espacio centralizado permite:

• Crear cuadernos de estudio y tarjetas de memoria (flashcards).
• Realizar cuestionarios de práctica.
• Acceder a las nuevas herramientas educativas a medida que se incorporen.

Configura tus cuadernos de estudio personalizados

Estudiar puede ser abrumador cuando no se sabe por dónde empezar. Los cuadernos de estudio guían al alumno paso a paso:

• Plan personalizado: Al subir materiales de clase (apuntes, temarios), Gemini desglosa los temas de aprendizaje.
• Diagnóstico y seguimiento: Permite realizar un cuestionario inicial para detectar puntos débiles, generar lecciones breves adaptadas y visualizar los logros en un panel de progreso en tiempo real.
• Próximas funciones: En las semanas siguientes, las lecciones incluirán gráficos e imágenes, además de la programación automática de fechas de exámenes y entregas en Google Calendar a partir del programa de estudios.
• Capacidad ampliada: Con Google AI Plus y Google AI Pro, se pueden crear más notebooks integrando un número mayor de fuentes de información.
• Nota: Comienza a usarlo aquí o haz clic en "+ Nuevo cuaderno" en el hub para estudiantes.

Explora más a fondo con visualizaciones interactivas

Para los estudiantes de aprendizaje visual, Gemini ahora genera simulaciones 3D funcionales y elementos con visualizaciones interactivas (tablas, cuadrículas):

• Modelos 3D: Es posible rotar y acercar estructuras tridimensionales (por ejemplo, "muéstrame cómo funciona el ADN en 3D").
• Simulaciones físicas y financieras: Observa cómo un péndulo intercambia energía en tiempo real o analiza la tasa de consumo de efectivo (burn rate) en tablas dinámicas.

Conversa sobre tus investigaciones con Gemini Live y 'Deep Research' 

Gemini Live permite estudiar de manera conversacional y fluida mientras te desplazas. Se integra la nueva función Deep Research:

• Informes integrales en segundo plano: Pide a Gemini que investigue un tema complejo y continúa usando tu dispositivo, bloquea la pantalla o conversa sobre otros asuntos. Gemini trabajará de manera asíncrona.
• Interacción manos libres: Al recibir la notificación de informe listo, podrás profundizar en los detalles, hacer preguntas de seguimiento o discutir los hallazgos mediante voz, pasando del texto al habla sin perder el contexto.

El hub para estudiantes, los cuadernos de estudio, las visualizaciones interactivas y la función Deep Research en Gemini Live comienzan su despliegue global a partir de hoy para todos los usuarios de la aplicación Gemini. Para los estudiantes universitarios elegibles y que no residan en EE.UU., ofrecemos un año de Google AI Plus sin cargo. Esta oferta proporciona acceso a Gemini Omni, límites de uso 2 veces más altos en Gemini , 400 GB de almacenamiento y mucho más.

Ya sea para mantener el semestre organizado, explorar una nueva materia o preparar exámenes, Gemini busca consolidarse como el aliado de estudio personalizado indispensable. Explora más herramientas de aprendizaje útiles de Gemini y reclama tu año de Gemini sin costo.

• Adobe lanza tres nuevas herramientas de audio con IA en Firefly
• Los creadores ya pueden usar "Generate Music", "Generate Speech" y "Generate Sound Effects"
• Las probé para ver cómo funcionan en la creación de videos

Después de estar en fase beta por un tiempo, Adobe Firefly ahora ha puesto a disposición de todos los creadores tres nuevas herramientas de audio con IA que prometen un «sonido con calidad de estudio». Probé cada una de ellas para ver si los resultados eran tan buenos como prometían, y en general cumplieron con las expectativas, aunque con algunas peculiaridades.

Generar música, Generar efectos de sonido y Generar voz son las últimas funciones de audio que llegan a la plataforma de IA basada en navegador de Adobe (no hace falta ser un genio para adivinar para qué sirve cada una).

Según mi experiencia con las tres, Generar música es lo más destacado; es mucho mejor de lo que esperaba y creo que los especialistas en marketing y los creadores le sacarán mucho provecho. Puedes probarlas tú mismo haciendo clic aquí.

Entonces, ¿qué hay de nuevo?

Actualmente hay tres herramientas de IA disponibles para todos. Todas son bastante fáciles de entender, pero esto es lo que necesitas saber.

• Generate Music te permite crear pistas con licencia que se adapten a la duración y al ambiente de tus videos.
• Generate Speech toma guiones y los convierte en voces en off.
• Generate Sound Effects genera —lo adivinaste— efectos de sonido que se adaptan a la acción y al ritmo de un video.

¿Pero son buenos?

Ya he escrito antes sobre mi agnosticismo respecto a la IA en general y mis dudas a la hora de usarla para el trabajo creativo. Es una imitación del arte.

Aun así, las herramientas de Adobe han impresionado incluso a los más escépticos de mi equipo respecto a la IA, en particular funciones como Generative Extend en su software de edición de video. Y yo soy, si algo, de mente abierta. Así que decidí probar estas herramientas por mí mismo para averiguar de qué se trata realmente.

El enfoque aquí, al menos por ahora, gira en torno a acelerar los flujos de trabajo creativos para profesionales como los especialistas en mercadotecnia y los creadores de contenido.

Creación de música con IA

Empecé con Generate Music, donde puedes escribir una descripción libre o subir un video, y la IA intenta adivinar qué tipo de música quieres. Usé un clip corto de 27 segundos que grabé para mi reseña del reMarkable Paper Pure (sobre todo porque todavía estaba en mi carpeta de descargas).

Basándose en eso, Firefly sugirió una indicación para «una canción tranquila y reflexiva con un estilo electrónico ambiental para una demostración de producto».

Pulsé «Generar» y, en un par de segundos —la verdad es que es impresionantemente rápido—, me presentó cuatro pistas para elegir, todas diferentes pero con la misma vibra. Estaban… bien. Un poco genéricas, pero servirían en caso de apuro. O para terminar un proyecto a toda prisa.

Decidí agregar algunos términos más a la indicación, como «jazz» y «cinemático», para usarla en un «vlog» y un «tráiler». Cambié la «Energía» de «baja» a «media». Los resultados mejoraron mucho.

Como con todas las herramientas de IA, cuanto más detallada sea la solicitud, mejor será el resultado, y existe la opción de describir tú mismo el ambiente, el estilo y el propósito si tienes una idea en mente.

Puedes descargar la música y el video, o solo la música, desde aquí.

Creación de voces en off con IA

Al pasar a la función «Generar voz», primero utilicé la barra lateral para determinar qué modelo de IA usar; al momento de escribir este artículo, están disponibles Firefly de Adobe, que es una opción comercialmente segura, y el modelo asociado ElevenLabs Multilingual V2.

Luego elegí una voz de una lista de 45, cada una descrita de manera variable como masculina, femenina, no binaria, de adulto joven, de mediana edad, de persona mayor, y así sucesivamente.

Por último, pegué mi texto en el campo de texto; Firefly puede detectar qué idioma estoy usando, pero tienes la opción de elegirlo tú mismo. Utilicé el poema «Ozymandias» (con mis más sinceras disculpas a Shelley).

Lo que me gustó aquí fue que, una vez que el texto está en su lugar, puedes optar por agregar texto adicional o indicarle a la IA que haga una pausa en ciertos puntos.

Para ver una vista previa, tuve que seleccionar todo el pasaje y usar el menú contextual (ahí es donde también se corrige la pronunciación y se ajusta el tono de voz).

A pesar de todo lo que se habla de agilizar los flujos de trabajo, esto me parece un paso en falso. Solo se necesita un botón de reproducción en la parte inferior de la pantalla.

Tuve que ajustar las pausas para darle a mi texto espacio para respirar y, una vez configuradas, pude modificar los tiempos haciendo clic en la pausa en la pantalla de vista previa. Y, por alguna razón, la palabra «land», precisamente, fue la que le dio problemas a la IA, ya que la pronunció como «lan».

Creación de efectos especiales con IA

Para esta prueba, volví a usar un video grabado para mi reseña del reMarkable; esta vez, un clip de 12 segundos en el que se compara el reMarkable 2 con el Paper Pure.

Este proceso es mucho más detallado, en el sentido de que la IA no va a adivinar cuáles deberían ser los efectos de sonido probables. Tuve que describir manualmente lo que quería. Después de eso, hice clic en “Mejorar la indicación”, lo que agregó más descripciones.

Así, terminamos con: «Un silbido deslizante que desciende suavemente con un timbre metálico y una resonancia suave». Al hacer clic en «Generar», el servicio produjo rápidamente cuatro variaciones ensordecedoras. No te haré sufrir esos resultados. No es justo para nadie.

En cambio, cambié la indicación a una más relajante: «grillos en un campo» con una duración de 12 segundos, para completar la duración del video.

Lo bueno de la opción de efectos de sonido (SFX) es que puedes agregar múltiples pistas de audio y usar los controles para ajustar su posición.

Con una línea de tiempo que se extiende en la parte inferior de la pantalla, se siente más como un editor de audio real (al menos hasta cierto punto). Al arrastrar los controles del audio, puedes ajustar aún más el volumen o eliminar la pista.

¿Vale la pena?

En general, me gustaría que se hicieran algunos ajustes en la interfaz de usuario para agilizar los flujos de trabajo de producción.

No creo que vayan a sustituir a los diseñadores de sonido, compositores y músicos profesionales en el corto plazo. Pero, habiendo trabajado en mercadotecnia, veo que tienen su lugar para los profesionales del marketing y la creación de videos cotidianos.

La voz sintética está a años luz de los días en que sonaba como el robótico Microsoft Sam, pero para una interpretación matizada de las líneas, nada va a superar a un actor en una cabina de grabación.

Sin embargo, la sección de efectos de sonido tiene mucha más utilidad. Entre diferentes generaciones, no pude notar la diferencia entre los sonidos generados por IA y los que se reproducen en un viejo CD de efectos de sonido que tengo.

El verdadero ganador aquí es «Generate Music». Incluso con la indicación básica, el audio resultaba adecuado para una demostración de producto, una reseña, un video explicativo de negocios o algo similar. Y mejoraba con cada generación que creaba.

Una actualización que vale la pena explorar, entonces, para la producción rápida de videos.

¿Tienes adolescentes en casa que está "loco" por utilizar inteligencia artificial? De ser así, te tenemos noticias, pues

OpenAI presenta ChatGPT para Adolescentes, la experiencia predeterminada de ChatGPT para los usuarios que identificamos como menores de 18 años. Está diseñada para ayudar a los usuarios más jóvenes a desarrollar el aprendizaje mediante pensamiento crítico, profundizar su comprensión y utilizar la IA con seguridad y confianza.

¿Cómo funciona ChatGPT para Adolescentes?

• Diseñado para aprender: OpenAI cree que la IA debe ampliar las oportunidades educativas. Por eso diseñó ChatGPT para Adolescentes con el fin de brindar apoyo en aquellos momentos fuera del aula en los que no siempre hay ayuda de un humano, al mismo tiempo que mantiene a los adolescentes involucrados en un proceso de aprendizaje activo y colaborativo.

La experiencia reúne:

• Modo Estudio, que utiliza preguntas de orientación y acompañamiento paso a paso para ayudar a los adolescentes a comprender los contenidos, no solo a resolverlos.
• Nuevos recordatorios para realizar las tareas de manera responsable, capaces de detectar cuando un adolescente parece estar intentando tomar un atajo para completar una tarea y redirigirlo al Modo Estudio para resolver el problema de forma colaborativa y paso a paso.
• Cuestionarios y visualizaciones de aprendizaje, que ofrecen a los adolescentes más formas de practicar, poner a prueba lo que saben y comprender con mayor claridad conceptos difíciles para comprobar su nivel de comprensión.
• Además, con los nuevos Horarios de Estudio, los adolescentes o sus padres pueden elegir momentos específicos en los que el Modo Estudio estará activado de manera predeterminada, facilitando mejores hábitos de estudio que se conviertan en una rutina.
• Parámetros de seguridad sólidos de forma predeterminada: Para los usuarios menores de 18 años, ChatGPT para adolescentes incorpora medidas de protección adecuadas para su edad, diseñadas para reducir la exposición a contenidos que podrían ser dañinos o inapropiados para su etapa de desarrollo, sin limitar su capacidad de aprender, crear y explorar.
• Estas protecciones se basan en los Principios para menores de 18 años, desarrollados a partir de evidencia sobre desarrollo y con base en orientación de expertos. En la práctica, esto implica protecciones del modelo adecuadas para la edad e intervenciones dentro del producto en áreas de mayor riesgo, como temas relacionados a autolesiones, violencia, trastornos de la conducta alimentaria, actividades peligrosas y contenido sexual explícito o gráfico.
• Límites saludables: La experiencia incluye recordatorios de descanso más frecuentes y límites claros, como las Horas de Silencio.
  • También se ha reforzado las protecciones que impiden que ChatGPT sugiera que tiene sentimientos personales hacia el usuario o que dé a entender que es consciente y capaz de experimentar emociones. Estas medidas buscan reducir la dependencia emocional, al mismo tiempo que refuerzan la importancia de recurrir a personas de confianza y buscar apoyo en el mundo real.
  • Como parte de los controles parentales y notificaciones, los padres con cuentas vinculadas a las de sus hijos adolescentes pueden recibir notificaciones de seguridad en determinadas situaciones de alto riesgo. En las próximas semanas, se añadirán nuevas notificaciones relacionadas con trastornos de la conducta alimentaria, limitando la información compartida y mucho más.

El objetivo de OpenAI es que los adolescentes utilicen la IA de manera responsable para aprender, crear y explorar. Por ello, el acceso a ChatGPT debe incluir protecciones acordes con su etapa de desarrollo, reforzar las relaciones en el mundo real con personas de confianza en sus vidas y fomentar un uso saludable a largo plazo.

El director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, ha publicado su manifiesto sobre el futuro de la IA, titulado "El futuro es para todos", en el que describe las dos trayectorias que, en su opinión, podría tomar esta tecnología.

Por un lado, Zuckerberg presenta un panorama en el que la IA está centralizada en manos de grandes instituciones y gobiernos, exclusivamente para su propio beneficio. Por otro lado, presenta un panorama en el que Meta (una gran institución) guía a la humanidad hacia una nueva era dorada de abundancia y potencial ilimitados.

A costa de mi cordura, he leído el documento completo y he analizado los puntos clave de sus propuestas, así como lo que podrían significar para ti.

Meta es la única que puede evitar que la IA se centralice

Para empezar, te advierto que hay algo fundamental que falta en el manifiesto de Zuckerberg sobre la IA: contenido.

Los párrafos introductorios son las mismas palabras vacías que repiten una y otra vez los líderes de las grandes empresas tecnológicas y los gurús de la IA de todo el mundo: «El número de cosas valiosas que la superinteligencia puede inventar para ayudarte a alcanzar tus metas es ilimitado», etcétera, etcétera.

A continuación, el manifiesto pasa a cuestionar las estructuras de poder y la «centralización» que amenazan el desarrollo y la distribución futuros de la superinteligencia, argumentando que la mejor manera de mantener el equilibrio de la superinteligencia a favor de las personas es ponerla en manos de todos.

Pero hay una contradicción evidente. El manifiesto de Zuckerberg posiciona a Estados Unidos, a sus aliados y, en algunos casos, a Meta, como quienes deben determinar cómo se puede utilizar la IA. Parece una nueva versión del «policía global» para la era de la IA, especialmente cuando Zuckerberg elogia los esfuerzos de Estados Unidos por limitar las capacidades de IA de sus rivales geopolíticos.

Al mismo tiempo, posiciona su manifiesto, y a Meta, como los principios rectores sobre cómo se debe utilizar, impulsar y entrenar la tecnología: «Si nuestras creencias y principios [los de Meta] marcan el camino, entonces el equilibrio de poder favorecerá a las personas y un futuro mejor para todos», escribe. ¿Quiénes son exactamente estas «personas», señor Zuckerberg?

"Meta es la empresa que se dedica principalmente a desarrollar una superinteligencia personal para todos. La mayoría de los demás laboratorios se centran en desarrollar IA para empresas, gobiernos u otras instituciones, por lo que, si esos laboratorios toman la delantera, el equilibrio de poder favorecerá a las instituciones más grandes en detrimento de los individuos".

El mensaje es claro: solo Meta tiene las claves para la salvación de la humanidad.

Estadísticas poco confiables y promesas de empleo

"Las estadísticas recientes sugieren que es más probable que el crecimiento de las capacidades de las personas pueda igualar o superar a la automatización; en ese caso, las personas adquirirán la capacidad de hacer muchas cosas nuevas antes de que cambien sus trabajos actuales. Esto conduciría a un equilibrio saludable y, potencialmente, incluso a un crecimiento del empleo".

Las estadísticas que cita Zuckerberg no están referenciadas. Tampoco aclara si ese "equilibrio saludable" incluye a los nuevos participantes en el mercado laboral o si solo tendrá en cuenta a aquellos cuyos empleos sean reemplazados.

Además, sostiene que los trabajadores tendrán acceso a una "superinteligencia personal que amplíe sus capacidades" para usarla "como herramienta de invención" y producir "cosas nuevas increíblemente valiosas". Más palabras vacías para tranquilizar a quienes aún no han sido reemplazados.

La IA necesita regulación, pero no tus datos, tu salud ni el medio ambiente

Zuckerberg también elige selectivamente dónde deben aplicarse las regulaciones sobre IA y datos. Escribe que «los laboratorios estadounidenses tienen que cumplir con muchas restricciones adicionales sobre los datos de entrenamiento», y que esto está perjudicando la hegemonía de EE. UU. en la industria de la IA. Luego afirma que «las políticas deben reducir esta fricción adicional», lo que en esencia equivale a pedir que se eliminen estas restricciones.

Actualmente, los datos disponibles públicamente pueden usarse para el entrenamiento de la IA, pero son los datos privados los que realmente permitirán aprovechar todo el potencial de la superinteligencia, o al menos eso es lo que Zuckerberg quiere que creas.

Pero no te preocupes. Meta se asegurará de mantener a salvo todos tus datos personales y privados una vez que la superinteligencia sea una realidad.

«Crearemos un modo totalmente privado en el que ni siquiera Meta podrá ver tu información ni otorgar acceso a ella», promete Zuckerberg. Además, se ofrecerá «gratis» o «al precio más accesible posible». Yo apuesto por lo segundo.

Zuckerberg también se queja de que las políticas y regulaciones gubernamentales están haciendo que Estados Unidos se quede rezagado en el desarrollo, la capacidad y la implementación de la IA. Exhorta a EE. UU. a "acelerar la capacidad de construir infraestructura —ya sea de energía, centros de datos o silicio—", a pesar de que existe una creciente oposición nacional en EE. UU. a la nueva infraestructura de IA.

Lo siento, Sr. Zuckerberg, pero ¿no dijo usted antes que "la gente también controla y equilibra el poder de las instituciones, incluidas las empresas y los gobiernos"?

¡Ay, qué tragedia!

En general, el manifiesto se lee como una súplica desesperada, encabezada por promesas que ofrecen felicidad ilimitada para todos, mientras oculta las verdaderas intenciones de Meta detrás de la confusa redacción de un multimillonario desconectado de la realidad.

La perspectiva de Zuckerberg es enfermizamente optimista, escrita con lentes color de rosa, pero teñidos por la riqueza, los privilegios y el poder. Elogia esta indefinida “superinteligencia” como si fuera una deidad apática, en la que solo Zuckerberg y Meta tienen el conocimiento necesario para garantizar que se utilice para hacer el bien.

La mayoría de los adultos en Estados Unidos no quiere infraestructura de IA por razones muy válidas. Sí está reemplazando empleos, sí está afectando a las comunidades y sí está dañando los ecosistemas.

¿De qué sirve prometer superinteligencia a miles de millones de personas en todo el mundo cuando existen problemas mucho más básicos y beneficiosos que resolver?

Puedes utilizar la IA para buscar tus síntomas y obtener un diagnóstico generado por IA (potencialmente producto de una alucinación), pero no puedes pagar la atención médica. Puedes usar la IA para aprender todo sobre las razones por las que están aumentando los precios de la energía, pero esa factura no deja de subir. Puedes usar la IA para conocer las causas de las pérdidas de cosechas y saber dónde se encuentra actualmente la línea de pobreza, pero sigues sin poder pagar la comida.

Zuckerberg parece creer que los agentes de IA son una necesidad y no un lujo. Que, de alguna manera, harán avanzar la inteligencia humana al mismo ritmo que la superinteligencia.

Podría haber utilizado un agente de IA para escribir este artículo.

Podría haber confiado ciegamente en que la IA habría cubierto todos los puntos importantes y añadido el contexto necesario. Pero, si lo hubiera hecho, no estaría ahora lleno de nuevas preguntas, nuevos conocimientos y nuevos temas por investigar.

Claro, la IA habría sugerido otras preguntas o perspectivas que explorar, pero no serían mías ni serían humanas.

Nuestra existencia se define por la búsqueda constante de nuevas preguntas y teorías, no por tener todas las respuestas de inmediato en una lista ordenada de viñetas, excesivamente educada.

Pero si la superinteligencia puede ofrecer una mejor respuesta sobre lo que significa ser humano, me trago mis palabras.

¿Alguna vez te has preguntado cuántos usuarios mensuales utilizan Gemini? Si tu respuesta fue sí, estás en el lugar indicado, aquí te dejamos la respuesta.

Pues Gemini alcanzó los 1,000 millones de usuarios activos mensuales, convirtiéndose en el producto de más rápido crecimiento en la historia de Google, así lo celebró Sundar Pichai, CEO de la compañía en su cuenta oficial de X. Solo para dimensionar esta cifra, equivale a llenar el Estadio Azteca más de 11,400 veces.

Estos son algunos datos clave sobre cómo Gemini está transformando la interacción digital:

• 🗣️Predominio de la voz: El 63% de los usuarios interactúa por voz mediante Gemini Live, con un aumento constante de usuarios "solo voz". Además, los padres ocupados tienen un 43% más de probabilidades de usar la voz para tareas cotidianas. Próximamente se integrarán más de 60 nuevos dialectos regionales.
• 👀Experiencia visual en tiempo real: 1 de cada 5 interacciones en Gemini Live va más allá de la voz; las personas usan la cámara en vivo o comparten pantalla para resolver problemas en directo, una función muy popular entre estudiantes.
• Aprendizaje con contexto: El 38% de las consultas educativas incluye archivos adjuntos. En las próximas semanas se lanzarán nuevas herramientas para estudiantes.
• 📷Creación a escala: Gemini genera más de 150 millones de imágenes diarias y es una herramienta clave para PyMEs, ayudándoles a gestionar acciones de marketing, integrando imagen, video y audio en un solo lugar.

Con estos avances, Gemini deja de ser una herramienta tecnológica para convertirse en un compañero cotidiano que se adapta al ritmo de vida de cada persona. El compromiso de Google es seguir haciendo la inteligencia artificial más natural, cercana e intuitiva, acompañando a millones de usuarios en su manera de aprender, crear y resolver los desafíos de todos los días.

Una de las formas más fáciles de perder el tiempo con ChatGPT es estar presentándote una y otra vez. Explicas tu proyecto, tus preferencias, tus metas y tu estilo de escritura, obtienes una respuesta útil, cierras la conversación y luego repites todo el proceso al día siguiente.

Hay un enfoque mejor. En lugar de tratar a ChatGPT como una página en blanco cada vez que lo abres, piénsalo como un espacio de trabajo que se puede organizar igual que tu computadora. Unas cuantas indicaciones reutilizables, unos cuantos documentos de referencia y un poco de planificación pueden reducir drásticamente la cantidad de configuraciones repetitivas que realizas cada semana.

Lo mejor es que ninguna de estas ideas requiere una ingeniería avanzada de indicaciones ni funciones complicadas. Son hábitos sencillos que hacen que ChatGPT dedique menos tiempo a aprender sobre tu tarea y más tiempo a ayudarte realmente a completarla.

1. Arma un kit de inicio

La mayoría de las personas tiene unas cuantas solicitudes que repiten una y otra vez. Le piden a ChatGPT que escriba en un tono específico, que explique temas técnicos en un lenguaje sencillo o que se asegure de que todo incluya una referencia. En lugar de escribir esas instrucciones cada vez, guárdalas como una plantilla inicial reutilizable.

Piensa en las tareas que repites con más frecuencia. Si escribes regularmente cierto tipo de correos electrónicos, crea una plantilla que explique el tono, la extensión preferida y el público al que va dirigida. Si sueles pedir ideas para comidas, guarda una plantilla que incluya tus preferencias alimenticias, tu presupuesto y los utensilios que tienes en tu cocina. Cuando necesites ayuda, pega la plantilla en una nueva conversación antes de formular la pregunta real.

El mismo enfoque funciona para los pasatiempos. Alguien que esté aprendiendo francés podría crear una plantilla inicial pidiéndole a ChatGPT que corrija los errores con delicadeza sin interrumpir el flujo de la conversación. Un jardinero entusiasta podría guardar instrucciones que expliquen el clima local, el tipo de suelo y las plantas que ya crecen en el jardín. Esos detalles solo hay que escribirlos una vez, pero mejoran cada conversación que siga.

2. Armar una biblioteca de referencia

Una de las funciones más subestimadas de ChatGPT es la capacidad de trabajar a partir de los documentos que le proporciones. Puedes crear una pequeña colección de archivos que expliquen los temas en los que trabajas con más frecuencia. Sube el documento relevante al inicio de una conversación y deja que ChatGPT lo utilice como base.

Mantén un documento con la lista de las comidas favoritas de tu familia, las alergias y los ingredientes que no les gustan, y súbelo cada vez que pidas un plan de comidas semanal. Guarda otro archivo con tu lista de cosas para empacar, tus preferencias de viaje y tus programas de fidelidad para que ChatGPT pueda ayudarte a planear viajes sin tener que pedirte la misma información cada vez.

3. Trata los proyectos en curso como si fueran conversaciones en curso

Muchas personas, por instinto, hacen clic en «Nueva conversación» cada vez que tienen otra pregunta para ChatGPT. Eso tiene sentido si el tema de hoy no tiene nada que ver con el de ayer. Sin embargo, en el caso de proyectos que se extienden durante días o semanas, continuar con la misma conversación ahorra una enorme cantidad de tiempo, ya que todas las decisiones anteriores siguen estando disponibles.

Imagina que estás planeando renovar tu oficina en casa. La primera conversación podría centrarse en los muebles, la segunda en los colores de la pintura y la tercera en la iluminación. Al mantener todo junto, ChatGPT ya conoce el tamaño de la habitación, el presupuesto, el estilo que te gusta y el escritorio que finalmente elegiste. Puede basarse en esas decisiones en lugar de pedirte que las repitas.

Este mismo hábito funciona de maravilla para aprender nuevas habilidades. Si estás aprendiendo a tocar la guitarra, mantén una conversación dedicada exclusivamente a la práctica. Un día preguntas sobre los cambios de acordes, al siguiente trabajas el ritmo. Con el tiempo, la conversación se convierte en un registro de tu progreso en lugar de una colección de lecciones inconexas.

4. Dale a ChatGPT un ejemplo que valga la pena copiar

ChatGPT suele producir mejores resultados cuando le muestras cómo es una buena respuesta. En lugar de describir un tono como «amigable pero profesional», pega un párrafo, un correo electrónico o la descripción de un producto que ya suene bien y pídele que imite el ritmo, el nivel de detalle y la estructura. Esto funciona especialmente bien para tareas recurrentes como boletines informativos, publicaciones en redes sociales, actualizaciones para clientes o introducciones de artículos, donde una solicitud de estilo vaga puede dar lugar a algo pulido pero extrañamente genérico.

El ejemplo no tiene que tratar el mismo tema. Una reseña de un restaurante puede ayudar a dar forma al tono de un artículo de viajes, mientras que una actualización de proyecto bien redactada puede convertirse en el modelo para futuros mensajes internos. Sé específico sobre lo que ChatGPT debe imitar y lo que debe ignorar, como mantener la longitud de las oraciones y la calidez, al tiempo que evita la redacción o el tema originales.

5. Pide que te den una segunda oportunidad con otro trabajo

Un primer borrador sólido suele mejorar mucho cuando a ChatGPT se le asigna un nuevo rol para la revisión. Después de que escriba algo, pídele que revise la respuesta como editor, lector escéptico, experto en el tema o miembro del público al que va dirigido. Cada perspectiva detecta un tipo diferente de debilidad, desde expresiones torpes hasta falta de contexto o suposiciones que solo tienen sentido para alguien que ya está familiarizado con el tema.

Por ejemplo, después de generar un itinerario de viaje, pídele a ChatGPT que lo revise como un padre que viaja con un niño pequeño e identifique cualquier transición poco realista. Después de redactar una propuesta comercial, pídele que revise el documento como un comprador cauteloso que quiere costos más claros y menos promesas vagas. La segunda revisión suele ser más útil cuando el rol de revisión tiene una razón concreta para objetar.

Ninguna de estas ideas hace que ChatGPT sea más inteligente. Lo que hacen es eliminar la fricción innecesaria que se cuela en el uso cotidiano. En lugar de pasar los primeros cinco minutos explicando quién eres y qué necesitas, empiezas mucho más cerca de la parte interesante de la conversación. Una vez que dejas de reconstruir los mismos cimientos todos los días, puedes dedicar tu tiempo a explorar mejores ideas en lugar de colocar los mismos ladrillos una y otra vez.