Noticias — Página96

OpenAI anunció que está contratando a un nuevo ejecutivo para liderar su equipo de preparación, una unidad enfocada en estudiar los riesgos emergentes de la IA que van desde la ciberseguridad hasta los impactos en la salud mental. El CEO Sam Altman destacó los crecientes desafíos que plantean los modelos avanzados y enfatizó la necesidad de un líder dedicado para desarrollar e implementar el marco de preparación de la empresa.Leer más

Los gigantes tecnológicos, incluidos OpenAI, Microsoft, Nvidia, Oracle y Meta, están invirtiendo miles de millones de dólares en nuevos centros de datos enfocados en IA. Las asociaciones, como el proyecto Stargate, prometen hasta $500 mil millones en gastos futuros, mientras que Microsoft sola tiene como objetivo $80 mil millones para instalaciones habilitadas para IA. La rápida expansión está generando una demanda sin precedentes de energía, agua e infraestructura, lo que genera alarmas sobre el consumo de energía, el uso del agua y el aumento de incidentes de tráfico cerca de los sitios de construcción. Ejecutivos como Lisa Su de AMD descartan las preocupaciones, argumentando que la demanda supera con creces cualquier posible oferta excedente.Leer más

El escenario de la IA en 2025 se caracterizó por una rápida competencia entre modelos, notables contratiempos y una creciente integración con los consumidores. La serie Gemini de Google impulsó la generación de imágenes, mientras que GPT-5 de OpenAI luchó por cumplir con las expectativas de los usuarios, lo que llevó a un retorno al modelo anterior. Las presiones legales y los apagones de servidores añadieron tensión a la dominancia de ChatGPT. Los agentes de IA emergentes mostraron promesa, pero permanecieron poco fiables para tareas cotidianas. Las iniciativas de seguridad crecieron, con OpenAI agregando la detección de riesgos y controles parentales. Mientras tanto, la IA se infiltró en dispositivos, desde la suite llena de Copilot de Microsoft hasta el debut de Alexa+ de Amazon, subrayando un año en el que la IA se volvió ubicua en lugar de revolucionaria.Leer más

La codificación de vibe permite a las personas sin experiencia en programación crear aplicaciones funcionales describiendo su visión a chatbots de IA como Gemini, ChatGPT o Claude. El proceso depende de elegir el modelo adecuado, ofrecer instrucciones claras y detalladas, y iterar a través de múltiples revisiones. Mientras que los modelos más rápidos pueden requerir más edición manual, los modelos avanzados de "pensamiento" manejan automáticamente mayores porciones del código. Los usuarios también deben abordar decisiones técnicas básicas, probar errores y mantenerse abiertos a reiniciar proyectos cuando sea necesario. Este enfoque permite a los creadores no técnicos llevar sus ideas a la vida con un conocimiento mínimo de código.Leer más

El modelo de lenguaje grande de peso abierto Qwen, desarrollado por Alibaba, está ganando tracción global rápidamente. Su facilidad de descarga y modificación ha llevado a su integración en una variedad de productos, desde gafas inteligentes hasta paneles de vehículos, y ha sido adoptado por empresas como Rokid, BYD, Airbnb, Perplexity, Nvidia y incluso Meta.Leer más

ChatGPT y Gemini cada uno crearon una fiesta de invierno ficticia, ofreciendo rituales distintos para romper la monotonía de la temporada. El Thawmark de ChatGPT se centra en actividades quietas y reflexivas como pequeñas reparaciones, paseos por el vecindario y pausas de calor compartidas. The Clatter de Gemini fomenta acciones audaces y disruptivas como reorganizar muebles y desafíos sensoriales intensos. Ambos conceptos muestran cómo la IA puede simular tradiciones culturales, ilustrando enfoques contrastantes para hacer frente a la quietud del invierno.Leer más

TechRadar revisó un conjunto de aplicaciones de IA emergentes que van más allá de los chatbots genéricos para abordar necesidades específicas del día a día. Goblin Tools ayuda a los usuarios a desglosar tareas y estimar tiempos, integrándose suavemente con los entornos de productividad existentes. Aesty ofrece asesoramiento de moda impulsado por IA al analizar los armarios y los tipos de cuerpo personales. Pine automatiza errands tediosos como cancelar suscripciones y negociar facturas, operando en un modelo de uso por niveles. Papago se destaca por traducciones matizadas en varios idiomas asiáticos. ChefGPT genera recetas realistas desde fotos de ingredientes y admite tanto planes gratuitos como de pago. Juntas, estas herramientas ilustran cómo la IA especializada puede mejorar la eficiencia, el estilo, la comunicación y la cocina.Leer más

La industria del entretenimiento ha adoptado cada vez más herramientas de IA generativa, desde el rejuvenecimiento de actores hasta la automatización de efectos visuales. Aunque la tecnología promete ahorros de costos, los experimentos recientes de los grandes estudios han producido resultados poco impresionantes. Disney, Netflix, Amazon y otros gigantes han entrado en asociaciones y acuerdos de licencia con empresas de IA como OpenAI, pero la salida a menudo no cumple con las expectativas del público. Las preocupaciones legales sobre los modelos entrenados con derechos de autor también han generado demandas, destacando la tensión entre la innovación y los derechos de propiedad intelectual. Los críticos argumentan que la oleada actual de contenido impulsado por IA agrega poco valor artístico y sirve principalmente a las presiones de la línea de fondo.Leer más

El último anuncio de Google para su modelo de IA Gemini imagina a los padres utilizando la tecnología para localizar el juguete de peluche favorito de un niño perdido y para crear imágenes y videos caprichosos del juguete viajando por el mundo. Una prueba práctica de las características de búsqueda y generación de imágenes de Gemini muestra que el sistema puede producir resultados plausibles, aunque requiere una cuidadosa configuración y tiene salvaguardas integradas que evitan ciertos usos.Leer más

Los líderes tecnológicos están trasladando el procesamiento de inteligencia artificial de los centros de datos en la nube a los dispositivos de los usuarios. El AI en dispositivos promete tiempos de respuesta más rápidos, una protección de la privacidad más fuerte y costos continuos más bajos al eliminar la necesidad de computación en la nube constante. Empresas como Apple, Google y Qualcomm están desplegando modelos especializados y hardware personalizado para manejar tareas como el reconocimiento facial, la resumen de lenguaje y la asistencia contextual de forma local. Si bien los modelos actuales excelan en tareas rápidas, las operaciones más complejas aún dependen de la descarga en la nube. Los investigadores de Carnegie Mellon destacan los trade-offs y anticipan avances rápidos en ambos hardware y algoritmos en los próximos años.Leer más

Las herramientas de inteligencia artificial han pasado de ser una novedad a una utilidad diaria, influyendo en cómo las personas ven las imágenes, confían en el contenido en línea, organizan sus hogares, interactúan con el servicio al cliente y incluso escriben. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, los usuarios ahora verifican fotos realistas, examinan artículos generados por IA, utilizan asistentes de voz para inventariar sus hogares, confían en bots de soporte más inteligentes y ajustan sus hábitos de puntuación para evitar marcadores de estilo de IA. Estos cambios ilustran tanto la comodidad que la IA aporta como la nueva vigilancia requerida para navegar un mundo donde el contenido sintético se mezcla perfectamente con la realidad.Leer más

Los agentes de codificación de IA enfrentan límites en la cantidad de código que pueden procesar al mismo tiempo, lo que puede consumir rápidamente los límites de tokens o de uso cuando se alimentan archivos grandes directamente a un modelo de lenguaje. Para sortear estas limitaciones, los desarrolladores ajustan los modelos para generar scripts auxiliares que extraen los datos necesarios, lo que permite a los agentes operar en entradas más pequeñas y dirigidas. Técnicas como la administración dinámica de contexto y la compresión de contexto permiten a los agentes resumir las interacciones pasadas, preservando los detalles esenciales mientras se descarta la información redundante. Estos enfoques permiten a herramientas semiautónomas como Claude Code y OpenAI Codex manejar bases de código complejas de manera más eficiente sin sobrecargar el modelo subyacente.Leer más

Una comparación práctica de los modelos Gemini 3 Pro y Gemini 2.5 Flash de Google muestra que el modelo de nivel superior ofrece una razón más profunda y una generación de código más suave para proyectos de codificación de vibraciones, mientras que el modelo más rápido requiere más instrucciones manuales y correcciones frecuentes.Leer más

Los investigadores de IA están cambiando su enfoque de modelos de lenguaje a modelos del mundo que predicen cómo los entornos cambian en respuesta a acciones. Al aprender la dinámica física de videos y datos de sensores, estos sistemas buscan permitir que robots, vehículos autónomos y otros agentes encarnados planifiquen y razonen antes de actuar. Empresas como Nvidia, Google DeepMind, Meta, OpenAI y startups emergentes están avanzando en la tecnología, mientras que desafíos alrededor de la computación, la recopilación de datos y la seguridad persisten.Leer más

Los principales editores de videojuegos están integrando herramientas de inteligencia artificial generativa en el desarrollo, desde la creación de diálogos hasta activos visuales. Empresas como Ubisoft, EA, Activision, Nexon y Square Enix promocionan la tecnología como una forma de acelerar la producción y reducir costos. Sin embargo, los jugadores y algunos críticos se han resistido, citando contenido de baja calidad generado por IA y un deseo de experiencias creadas por humanos. Los ejecutivos argumentan que la tecnología es una ventaja competitiva, mientras que los desarrolladores enfatizan que se utiliza principalmente para el trabajo de concepto. El debate destaca una tensión entre las presiones económicas y la autenticidad creativa en la industria.Leer más

AlphaFold, el sistema de inteligencia artificial creado por DeepMind, ha pasado de trabajar en juegos a convertirse en una herramienta fundamental de la biología moderna. Su versión de referencia, AlphaFold2, logró predicciones de estructuras de proteínas a nivel atómico, lo que llevó a una base de datos pública que ahora contiene predicciones para todo el universo de proteínas conocido.Leer más

Un grupo de escritores, liderados por el denunciante de Theranos y autor John Carreyrou, ha presentado una demanda contra seis importantes empresas de inteligencia artificial: Anthropic, Google, OpenAI, Meta, xAI y Perplexity. La demanda alega que estas empresas entrenaron modelos de lenguaje grande con copias pirateadas de los libros de los autores, violando el derecho de autor.Leer más

OpenAI ha lanzado una nueva función llamada "Tu año con ChatGPT", un resumen de fin de año que se inspira en la popular experiencia de Spotify Wrapped. El resumen visualiza las interacciones de un usuario con el chatbot durante el pasado año, ofreciendo premios personalizados, poemas personalizados, arte de píxeles y arquetipos de personalidad como Depurador Creativo o Navegante Visionario.Leer más

Las herramientas de IA generativa están evolucionando desde simples chatbots hasta agentes autónomos que pueden actuar en nombre de un usuario. Para ofrecer esta funcionalidad, las empresas están solicitando un acceso profundo a datos personales, dispositivos y aplicaciones. Los expertos advierten que dicho acceso crea riesgos significativos de privacidad y ciberseguridad, incluyendo fugas de datos, compartición no autorizada y nuevos vectores de ataque. Mientras que los gigantes tecnológicos ven a los agentes como la próxima oleada de productividad, los críticos resaltan la falta de control del usuario y el potencial de recopilación de datos generalizada, exigiendo salvaguardas y mecanismos de exclusión más fuertes.Leer más

Open Notebook es un proyecto de código abierto que replica muchas de las capacidades de NotebookLM de Google, destacando la privacidad y la flexibilidad. Los usuarios pueden ingresar documentos, enlaces web o texto plano en el sistema, y luego generar resúmenes, tarjetas de flash, resúmenes de audio y más. A diferencia de NotebookLM, que se ejecuta en la nube, Open Notebook se puede ejecutar localmente utilizando Docker y una elección de modelos de lenguaje, manteniendo los datos en el dispositivo del usuario.Leer más