Los avances tecnológicos —de la imprenta y la electricidad a los ordenadores personales o internet— siempre han reordenado el mercado laboral: borran unos puestos, crean otros y obligan al resto a reinventarse. La IA generativa repite ese guion con un giro nuevo: los ordenadores ya escriben textos coherentes y generan imágenes realistas a partir de una descripción en lenguaje natural.
El renderizado en la nube traslada el cálculo de imágenes y vídeos 3D fuera del equipo local. La escena viaja a una granja de servidores remota, se procesa en GPUs y CPUs alquiladas por horas y vuelve al usuario como fotogramas finales. La idea no es nueva, pero ha cogido fuerza con el encarecimiento del hardware gráfico y la llegada
La inteligencia artificial (IA) ha pasado en pocos años de promesa académica a herramienta de uso diario en oficinas, hospitales, fábricas y administraciones públicas. Aun así, el discurso comercial suele tropezar con la realidad técnica: los modelos actuales tienen límites concretos, algunos estructurales, otros ligados al coste, los datos o la regulación. Conviene repasarlos sin hype, porque definen qué se
Cada vez que hablas con un asistente, subes una foto o le pides a un chatbot que te resuma un email, estás entregando datos personales a un sistema de inteligencia artificial. Casi nadie se para a pensar dónde van esos datos, cuánto tiempo se quedan ahí ni quién los puede mirar. De eso va este artículo: qué hace la IA
Si estás montando una landing, una presentación o un dashboard sobre inteligencia artificial y necesitas iconos que encajen con el tema, este recopilatorio te puede ahorrar un par de horas. En Noticias.AI generamos hace tiempo un pequeño pack de iconos con Midjourney, todos en alta resolución y libres de uso para tus proyectos. El pack original se publicó a finales
La inteligencia artificial generativa lleva tres años en plena empresa y el debate de fondo ya no es si va a entrar, sino qué cambia cuando entra. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los primeros agentes autónomos redactan informes, depuran código, atienden clientes y asisten al comprador, pero la productividad agregada no termina de despegar y la previsión de
La inteligencia artificial ha entrado de lleno en el día a día de quien escribe código. Asistentes como GitHub Copilot ya forman parte del flujo de trabajo de millones de programadores y los modelos generativos están cambiando cómo se diseñan, optimizan y depuran los algoritmos. Son herramientas que se aplican en producción con resultados medibles, igual que está pasando con
El cine lleva más de cuarenta años imaginando qué pasaría cuando una máquina empezara a pensar, a hablar o a tomar decisiones por su cuenta. Visto en 2026, con modelos como GPT-5.5 en producción y agentes que ya ejecutan tareas reales en navegadores y aplicaciones, muchas de aquellas películas de ciencia ficción se leen distinto. Unas se quedaron cortas y
Cuando se escribieron las primeras predicciones sobre el futuro de la inteligencia artificial, todo sonaba a ciencia ficción. Hoy esas predicciones tienen nombre, cifras y normativa: modelos como GPT-5.2 con ventana de 400.000 tokens, un Reglamento Europeo de IA en aplicación, agencias supervisoras como AESIA en España y debates muy concretos sobre empleo, energía y derechos de autor. El futuro
El efecto Eliza es la tendencia de las personas a atribuir comprensión, empatía o intenciones a un programa informático que solo procesa texto siguiendo patrones. El nombre viene de ELIZA, un chatbot escrito en el MIT en 1966 por el informático Joseph Weizenbaum. No entendía nada de lo que se le decía y aun así muchos usuarios salían convencidos de
