El 41.º Space Symposium, celebrado en Colorado Springs, destaca este año por la presentación de nuevas tecnologías y exhibiciones que atraen la atención de la industria.
Los resultados indican que incluso los modelos de inteligencia artificial más consolidados, como ChatGPT y Google Gemini, son susceptibles de propagar desinformación.
Meta ha implementado mejoras en la inteligencia artificial de Messenger con el objetivo de brindar un mayor soporte a las empresas de comercio electrónico, permitiéndoles responder a sus clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Meta Platforms ha adquirido otra startup de inteligencia artificial. Con el equipo fundador de Dreamer, creado a finales de 2024 y especializado en agentes de IA, también regresa un antiguo empleado conocido al conglomerado de Facebook. Hugo Barra dirigió en su día la división de realidad virtual de Meta, pero abandonó la empresa hace unos cinco años. Ahora regresa como experto en IA, lo que pone de manifiesto el reciente cambio de estrategia de Meta Platforms: menos realidad virtual, más inteligencia artificial.
Hugo Barra fue una figura clave en Google durante el desarrollo del sistema operativo Android, pero en 2013 se trasladó a Xiaomi, donde se convirtió en vicepresidente de asuntos operativos globales de la empresa electrónica china. A principios de 2017 regresó a Estados Unidos y se convirtió en jefe de Oculus en Facebook. Tras dejar Meta Platforms en mayo de 2021, fundó Dreamer en 2024, junto con David Singleton, antiguo director de tecnología de Stripe, una empresa de procesamiento de pagos que recientemente ha mostrado interés en adquirir PayPal.
Integración de Dreamer en lugar de adquisición
En Dreamer han desarrollado un sistema operativo para agentes de IA y aplicaciones basadas en agentes, como anunció Hugo Barra el mes pasado en LinkedIn. Para ello, han aprovechado experiencias previas en sistemas operativos como Symbian, Android y ChromeOS, así como software para los visores de realidad virtual Oculus, ahora comercializados como Quest. Esta plataforma de IA ha despertado aparentemente el interés de Meta Platforms. De hecho, esta semana David Singleton declaró en X que él y su equipo se unirán a Hugo Barra en los «Superintelligence Labs» de Meta Platforms.
Meta Platforms no ha hecho ninguna declaración oficial sobre este acuerdo, pero al parecer no se trata de una adquisición completa de Dreamer. Según Singleton, los empleados de Dreamer se incorporarán al conglomerado de Facebook como parte de un acuerdo de licencia. Entre ellos se encuentra Nicholas Jitkoff, que anteriormente trabajó en Figma, Dropbox, Google y también en Meta Platforms. Ahora es responsable del diseño en Dreamer.
Expansión masiva del conocimiento de IA en Meta
Un acuerdo similar ya había cerrado el conglomerado de Facebook el año pasado con Scale AI. Tampoco se trató de una adquisición, pero Meta invirtió 14.300 millones de dólares por el 49% de Scale AI. A cambio, el fundador y CEO, Alexandr Wang, se unió a Meta y asumió el liderazgo de los recién creados Superintelligence Labs. Alexandr Wang ya está conectado con sus nuevos compañeros de Dreamer y les dio la bienvenida en un comentario a la publicación de Singleton en su cuenta de X al equipo de IA de Meta.
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El fortalecimiento del equipo de Superinteligencia es otro paso de Meta Platforms hacia convertirse en un líder en IA. Mientras que el grupo ha estado recortando gastos y realizando despidos en el metaverso, un proyecto deficitario, Meta está invirtiendo más en IA. Tras la fundación de los Superintelligence Labs, Meta se embarcó en una búsqueda de talento y atrajo a más expertos en IA. Recientemente, Meta adquirió la plataforma Moltbook, lo que demuestra la tendencia hacia los agentes de IA. Con la integración del equipo de Dreamer, Meta ahora apuesta aún más por la experiencia en IA basada en agentes.
(fds)
La llamada “luna de miel” de la inteligencia artificial parece estar llegando a su fin, a medida que los gigantes tecnológicos comienzan a pasar de un modelo de simple provisión de herramientas a plataformas comerciales más sostenibles.
La cruda realidad es que los costos operativos de los centros de datos, con decenas de miles de procesadores costosos, ascienden a millones de dólares diarios, lo que disuade a los inversores de pagar indiscriminadamente por la adquisición de usuarios. El desarrollo de las respuestas de los chatbots como una nueva fuente de ingresos publicitarios es un paso necesario para cubrir estos enormes gastos.
Enorme presión de costos
El costo por respuesta de la IA es ahora varias veces mayor que el de una búsqueda tradicional en Google. Sam Altman, CEO de OpenAI, admitió abiertamente en una entrevista: “Los costos operativos de estos modelos son enormes; son impactantes cada vez que recibimos las facturas”.
Para hacer frente al desafío financiero, OpenAI está probando la inserción de publicidad para los usuarios que no pagan. Estos anuncios digitales aparecen exclusivamente al final de las respuestas y están claramente marcados para distinguirlos del contenido natural del chatbot. Fidji Simo, jefa de aplicaciones de OpenAI, confirmó en las redes sociales que los anuncios no afectan el contenido de la respuesta de ChatGPT.
A pesar de las promesas de las empresas de proteger la experiencia del usuario, la creciente prevalencia de la publicidad sigue generando preocupación sobre la confianza. Miranda Bogen, directora del AI Governance Lab en el centre for Democracy and Technology, advierte que los usuarios consideran a los chatbots como compañeros y que sería arriesgado explotar esa confianza con fines publicitarios.
El experto de Forrester, Paddy Harrington, también ofreció observaciones reveladoras sobre la naturaleza de estos servicios, declarando: “Los servicios gratuitos nunca son realmente gratuitos. Si una plataforma de IA pública necesita generar ingresos, uno recuerda el dicho: si no pagas por el servicio, probablemente eres el producto”.
Estratificación de servicios y alternativas
Además de la inserción de publicidad, los proveedores de IA están endureciendo las restricciones de uso y creando una clara separación entre los diferentes niveles de servicio. A partir de marzo de 2026, los usuarios gratuitos de ChatGPT tendrán principalmente acceso al modelo GPT-5.3 con un estricto límite de 10 mensajes cada 5 horas, mientras que las versiones premium como GPT-5.4 Pro estarán completamente detrás de un muro de pago por suscripción.
El servicio Claude de Anthropic también utiliza un sistema de limitación de dos niveles que restringe a los usuarios gratuitos a aproximadamente dos o cinco mensajes cada cinco horas. Google también se involucra, separando claramente su tarifa gratuita de Gemini, basada en el modelo 2.0 Flash, de la tarifa Advanced. Esta última cuesta 19,99 dólares estadounidenses por mes y ofrece acceso al modelo 2.5 Pro más potente, así como 2 TB de almacenamiento.
Frustrados por los costos y las preocupaciones sobre la privacidad, algunos usuarios se están volviendo hacia alternativas. El movimiento #QuitGPT se está extendiendo en la comunidad tecnológica, instando a los usuarios a cancelar las suscripciones pagas para protestar contra la estrategia de comercialización de OpenAI.
El profesor David Rand de la Universidad de Cornell advierte: “Muchos usuarios se volverán más cautelosos con ChatGPT porque no quieren que sus datos personales se utilicen para publicidad dirigida. Si los usuarios temen revelar información personal, la IA será menos útil, lo que degradará el producto”.
En este contexto, los modelos de lenguaje a gran escala que se ejecutan localmente en PC con herramientas como Ollama o LM Studio se están convirtiendo en una opción atractiva debido a su absoluta seguridad de datos y su independencia de Internet.
Los grandes modelos de lenguaje han llegado al entorno empresarial. Con la IA Agente (Agentic AI), los LLM pueden realizar tareas complejas a través de la interacción con otras herramientas.
En los últimos meses, los modelos multimodales han ganado importancia, ya que procesan no solo texto, sino también imágenes, tablas y más. Esto permite extraer datos de manera significativamente más eficiente que con enfoques basados únicamente en texto.
La conferencia online LLMs im Unternehmen, que se celebrará el 19 de marzo, mostrará cómo los agentes de IA pueden asumir procesos de trabajo, cómo los LLM ayudan en la extracción de datos y cómo se pueden operar los modelos de manera eficiente en su propio centro de datos.
Modelos, IA Agente, Self-Hosting y Protección de Datos
El programa de la conferencia online, organizada por iX y dpunkt.verlag, ofrece presentaciones sobre los siguientes temas:
- Grandes modelos de lenguaje – Introducción y tendencias
- Pipelines de extracción multimodal para documentos complejos
- Experiencia práctica con el self-hosting productivo de clústeres de IA
- Protección de datos al utilizar LLM
- Evaluación realista de los LLM
- Agentes estables con modelos de lenguaje grandes
Taller para la afinación de grandes modelos de lenguaje
Las entradas para el día temático están disponibles por 329 euros (todos los precios más un 19% de IVA). El taller online adicional “Afinación de grandes modelos de lenguaje” el 24 de marzo cuesta 579 euros.
Aquellos que deseen recibir información sobre Minds Mastering Machines y los días temáticos asociados pueden registrarse para el M3-Newsletter.
(rme)
La inteligencia artificial supuestamente podría convertir a cualquiera en programador. Muchos expertos no están de acuerdo. Sin embargo, un curioso experimento en California demuestra que no es tan irrealista. Allí, incluso un perro “desarrolla” videojuegos, con algo de preparación y mucha imaginación impulsada por la IA.
Los sistemas modernos son muy buenos escribiendo código. Incluso personas sin experiencia pueden crear aplicaciones simplemente ingresando texto, un enfoque conocido como “Vibe-Coding”. Normalmente, se debe explicar a la IA al menos con detalle lo que se debe crear.
Programadora a cuatro patas
El desarrollador de software Caleb Leak llevó este principio aún más lejos. En su blog, relata cómo su perra Momo, una mezcla de caniche en miniatura, “creó” varios juegos con la ayuda de la herramienta Claude Code. Su contribución: tecleó aleatoriamente en un teclado Bluetooth.
Para que ese galimatías se convirtiera en un juego, Leak preparó a la IA. Explicó que las entradas venideras provenían de un diseñador de juegos excéntrico que solo se comunicaba en acertijos, detrás de los cuales se escondían ideas geniales. Claude Code jugó y interpretó creativamente los signos confusos.
Del caos del teclado a la aventura alienígena
A partir de “wsaqq4e3wd232’21sazqa”, la IA creó, por ejemplo, el concepto “Quasar Saz”. “wsa” recordaba a las teclas de movimiento “WASD”, “saz” a un instrumento, “qa” a Quasar. El resultado: una alienígena llamada Zara lucha con un Saz cósmico en cuatro mundos contra enemigos y recolecta melodías.
Sobre esta base, la IA programmeó un prototipo. Entradas adicionales como un 23 y una “S” las transformó en niveles de dificultad más altos y una superhabilidad. Más tarde, agregó jefes finales, nuevas armas, objetos ocultos y un sistema de puntos de experiencia.
Leak ofrece el juego en línea, tanto en su versión original como optimizada. Su conclusión: la brecha entre tales experimentos y el desarrollo profesional se ha reducido significativamente en los últimos tiempos.
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) agentes son cada vez más capaces de realizar tareas complejas con una mínima intervención humana. Al mismo tiempo, no existe un consenso sobre los estándares de seguridad y comportamiento de los agentes de IA. Estas y otras conclusiones se desprenden del AI Agent Index 2025, un estudio del Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del Massachusetts Institute of Technology (MIT).
Para el AI Agent Index, un equipo de científicos de diversas universidades analizó treinta agentes de IA. La base de su investigación fue información de dominio público o correspondencia con los desarrolladores. Los investigadores se centraron en el origen, el alcance de las funciones, las arquitecturas del sistema y las medidas de seguridad de los sistemas de IA agentes más comunes.
Desarrollos rápidos
Según el estudio, es evidente que la popularidad de los sistemas de IA agentes aumentó masivamente el año pasado. El interés no se limita, según el estudio, al público en general. Esto se refleja, por ejemplo, en un aumento de las búsquedas relacionadas en Google. También ha aumentado el número de publicaciones científicas sobre IA basada en agentes, más que duplicándose en 2025 en comparación con el período 2020-2024. Esto es lógico, ya que tales sistemas no existían antes de 2023.
Los científicos señalan que el desarrollo de los sistemas de IA agentes también está ocurriendo rápidamente. El ochenta por ciento de los agentes de IA estudiados en el estudio fueron publicados o recibieron actualizaciones significativas de sus capacidades de agente entre 2024 y 2025. Al mismo tiempo, se revela una dependencia estructural significativa de las grandes empresas de IA. Esto se debe a que la mayoría de los agentes de IA utilizan las familias de modelos GPT, Claude o Gemini de las grandes corporaciones de IA estadounidenses. Estas empresas compiten, como es bien sabido, en una especie de carrera por nuevos modelos de IA, incluidos aquellos con capacidades de agente.
Los fabricantes revelan poca información sobre seguridad
A pesar del creciente interés en los agentes de IA, los científicos señalan que siguen siendo opacos aspectos importantes del desarrollo y la implementación de los agentes de IA. Falta información de acceso público, especialmente para investigadores y responsables políticos. Los modelos mencionados son, en última instancia, todos propietarios, y se sabe muy poco sobre su estructura y datos de entrenamiento.
Según los científicos, solo cuatro de los trece agentes de IA estudiados con un alto grado de autonomía revelan evaluaciones de seguridad. Veinticinco de los treinta sistemas de IA agentes analizados no publicaron los resultados de investigaciones internas sobre la seguridad del producto.
Estándares de comportamiento y responsabilidades no aclarados
El AI Agent Index 2025 también revela que los estándares de comportamiento para los agentes de IA están insuficientemente regulados. Muchos de los agentes simplemente ignoran los archivos robots.txt de los sitios web. El archivo robots.txt es un archivo de texto en el directorio raíz de un sitio web que proporciona instrucciones a los rastreadores web sobre qué áreas pueden buscar y analizar de forma automatizada y cuáles no. Algunos de los agentes de IA estudiados por los científicos del MIT incluso están diseñados explícitamente para eludir los sistemas anti-bot.
Además, la cuestión de la responsabilidad por el mal comportamiento y los problemas de seguridad de los sistemas de IA agentes es fundamentalmente difícil. Debido a que la mayoría de los agentes se basan en los modelos de IA de grandes desarrolladores como OpenAI, Google o Anthropic, no está claro quién debe asumir la responsabilidad.
De hecho, el propio CEO de OpenAI, Sam Altman, advierte contra el uso de sistemas de agentes. Estos son particularmente fáciles de atacar, por ejemplo, mediante inyecciones de prompts. Esto implica proporcionar a los agentes instrucciones ocultas. Para ser utilizados de forma significativa, los agentes necesitan acceso a la información y cierto margen de maniobra, por ejemplo, acceso a correos electrónicos, calendarios o similares.
(rah)
Meta podría gastar decenas de miles de millones de dólares en chips de Nvidia en los próximos años. Las dos empresas estadounidenses han llegado a un acuerdo en este sentido, según anunciaron conjuntamente. Ambas compañías hablan de una “asociación a largo plazo”.
Leer más después del anuncio
A finales de noviembre, informes sobre planes de inversión multimillonarios de Meta en chips de IA de Google provocaron una caída temporal de las acciones de Nvidia, aunque hasta la fecha no se han proporcionado más detalles. Según Nvidia, Meta comprará “millones” de semiconductores de las arquitecturas Blackwell actuales y la próxima Rubin. El valor total del contrato no se ha hecho público, pero, según Reuters, podría ascender a 50.000 millones de dólares.
Anuncio poco antes de la presentación de resultados empresariales
Nadie está construyendo infraestructura de IA a la escala de Meta, afirma ahora la empresa estadounidense. Por ello, ha encargado también a gran escala CPUs de Nvidia y switches Ethernet para sus propios centros de datos. Al mismo tiempo, la tecnología de Nvidia debería garantizar un aumento significativo de la eficiencia energética por vatio. El consumo de energía de los enormes centros de datos se está convirtiendo en un tema cada vez más importante en Estados Unidos, y en algunos estados ya se están elaborando planes para frenar la actividad de construcción. El director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, promete ahora que, con la tecnología Nvidia encargada, se proporcionará “superinteligencia personalizada a cada persona del mundo”.
Con el anuncio una semana antes de la presentación de los resultados empresariales, Nvidia deja claro que el negocio sigue adelante. A finales de noviembre, un informe sobre supuestas negociaciones entre Meta y Google causó revuelo. En él se afirmaba que la empresa de Facebook podría gastar miles de millones en chips TPU de Google y utilizarlos en sus propios centros de datos. Hasta ahora, estos chips solo se utilizan en Google, pero se pueden alquilar. Con la venta a operadores de centros de datos como Meta, Google habría entrado en competencia directa con Nvidia. Sin embargo, esto aún no se ha confirmado y Nvidia obviamente no quiere ceder este negocio tan fácilmente.
(mho)
Una importante entidad bancaria de inversión está colaborando estrechamente con la startup de inteligencia artificial (IA) Anthropic. Esta cooperación coincide con una reciente caída en los precios de las acciones de empresas de software.
La asociación con Anthropic, una compañía especializada en IA, se produce en un momento de volatilidad para el sector del software empresarial, donde se ha observado un descenso significativo en la valoración de las empresas.
Aunque los detalles específicos de la colaboración no se han revelado, la implicación de la entidad bancaria sugiere un interés estratégico en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial. El impacto de esta alianza en el mercado de software se está monitoreando de cerca.