La Inteligencia Artificial suele ser buena encontrando argumentos para que una idea parezca viable. Si se le pide validar un proyecto, un lanzamiento o una estrategia, con frecuencia devuelve una respuesta razonable, amable y algo optimista. El problema es que muchas decisiones importantes no fracasan por falta de entusiasmo, sino por puntos ciegos que nadie quiso mirar a tiempo. Ahí
La mejora de prompts ha pasado de ser un truco de productividad a convertirse en una disciplina cada vez más cercana a la ingeniería de producto. No basta con pedirle a un modelo que “mejore este texto” o “revise este código”. Cuando se trabaja con sistemas como Claude Opus 4.7, el resultado depende mucho de cómo se estructura la tarea,
La primera experiencia seria con un agente de programación puede ser brillante o desesperante. Muchos desarrolladores han descubierto que Claude Code, Codex, Cursor o Gemini CLI son capaces de avanzar muy rápido, pero también de gastar tokens sin control, repetir trabajo, escribir código antes de entender el problema y convertir una tarea de dos días en una espiral de revisiones,
Durante años la inteligencia artificial generativa se ha entendido como un servicio remoto: se abre una web, se paga una suscripción o una API, se envía el texto a un proveedor y se espera la respuesta. Ese modelo seguirá siendo dominante para muchos usos, sobre todo cuando se necesita el modelo más potente disponible, soporte empresarial o una ventana de
Midjourney 8.1 llega con una misión clara: corregir la sensación de pérdida de identidad que dejó la primera alfa de la versión 8 y devolver a los creadores una parte del control estilístico que había hecho reconocible a la plataforma. En un mercado de generación visual por inteligencia artificial cada vez más saturado, el reto ya no consiste solo en
Google lleva años usando Inteligencia Artificial para mejorar tareas de seguridad que, vistas desde fuera, parecen pequeñas. Una de ellas es saber qué tipo de archivo acaba de entrar en un sistema. Puede sonar trivial, pero no lo es. Antes de abrir un adjunto, analizar un documento, ejecutar un script o enviar un fichero a un escáner, cualquier plataforma necesita
Adobe quiere que el PDF deje de ser solo un archivo estático para convertirse en una experiencia interactiva. La compañía ha presentado un nuevo agente de productividad integrado en Acrobat, capaz de conversar con documentos, extraer ideas, generar presentaciones, podcasts, blogs y publicaciones sociales, y crear espacios compartidos con asistentes de Inteligencia Artificial personalizados para cada audiencia. La novedad ya
Open Generative AI se ha convertido en uno de los proyectos de Inteligencia Artificial generativa más comentados en GitHub en los últimos días. Su propuesta es directa: ofrecer una alternativa abierta y autoalojable a plataformas creativas como Higgsfield AI, Freepik, Krea u OpenArt, con una interfaz de escritorio y web capaz de trabajar con más de 200 modelos de generación
Warp ha dado el paso que muchos desarrolladores llevaban tiempo esperando: su cliente ya es de código abierto. La terminal, construida sobre Rust y disponible para macOS, Windows y Linux, publica ahora su código en GitHub y refuerza su giro desde una terminal moderna hacia lo que la compañía define como un entorno de desarrollo agéntico, donde los programadores trabajan
Microsoft ha lanzado la disponibilidad general de Agent 365, su nueva plataforma para observar, gobernar y proteger agentes de Inteligencia Artificial dentro de las empresas. La idea de fondo es sencilla: los agentes ya no son una promesa futura ni una curiosidad dentro de un laboratorio. Empiezan a aparecer en Microsoft 365, Teams, Copilot, herramientas SaaS, plataformas cloud, equipos locales
