La Comisión Europea ha abierto la mayor convocatoria lanzada hasta ahora para ampliar la capacidad de computación de inteligencia artificial del continente: hasta siete gigafábricas de IA, respaldadas por hasta 10.000 millones de euros de financiación europea y nacional y con el objetivo de movilizar al menos otros 20.000 millones de inversión privada. España competirá con un proyecto multisede entre
La inteligencia artificial avanza mucho más rápido que las profesiones reguladas. Mientras los modelos de IA ya son capaces de realizar buena parte de las tareas habituales de un ingeniero, arquitecto o consultor, las organizaciones apenas están incorporando estas herramientas a su trabajo diario. La razón no parece estar en la tecnología, sino en algo mucho más complejo: la responsabilidad
Google está probando WebMCP (Web Model Context Protocol), una propuesta de estándar web que permite a una página publicar herramientas estructuradas para que los agentes de inteligencia artificial sepan qué pueden hacer y cómo hacerlo. En vez de obligar a un agente a interpretar botones, recorrer el DOM o simular clics, una web puede declarar acciones como buscar productos, rellenar
AlphaFold no apareció de repente con el modelo que sorprendió al mundo en 2020. Su historia comenzó varios años antes y AlphaFold 1 fue la pieza que demostró que el aprendizaje profundo podía extraer de las secuencias evolutivas información suficiente para acercarse a la estructura tridimensional de una proteína. Para un informático, entender aquella primera arquitectura resulta especialmente interesante porque
Entrenar desde cero un modelo de lenguaje de 24.000 millones de parámetros es técnicamente posible para un equipo independiente, pero las cuentas explican por qué casi nadie debería hacerlo. Una investigación de Nesilabs estima que un preentrenamiento competitivo con 5 billones de tokens necesitaría alrededor de 500.000 horas de GPU H100 y unos 750.000 dólares solo en cómputo. Llevar el
OmniVoice se ha convertido en uno de los proyectos de síntesis de voz más interesantes del momento para quienes buscan una alternativa abierta a servicios comerciales como ElevenLabs. Desarrollado por el equipo de k2-fsa, el modelo ofrece text-to-speech (TTS) en más de 600 idiomas, clonación de voz con pocos segundos de referencia, diseño de voces mediante instrucciones y una velocidad
Claude Code ha incorporado discretamente /artifact-diagramming, una nueva skill orientada a convertir explicaciones técnicas en diagramas dentro de Artifacts. La función resulta especialmente interesante porque no busca dibujar simples esquemas con componentes conectados, sino representar el mecanismo real que se quiere explicar: por dónde circulan los datos, qué componente escribe sobre otro, dónde cambia una petición o qué ocurre cuando
Google ha comenzado a permitir que los usuarios eliminen la marca de agua visible de los contenidos generados con sus herramientas de inteligencia artificial, un cambio especialmente relevante para quienes utilizan Gemini y Flow para crear imágenes, vídeos y otros materiales. La compañía no abandona, sin embargo, la identificación del contenido sintético: tecnologías como SynthID y las credenciales C2PA seguirán
Anthropic prepara un nuevo sistema para identificar los contenidos generados por Claude mediante señales legibles por máquinas. La compañía utilizará dos mecanismos complementarios: marcas de agua invisibles integradas directamente en el texto y metadatos de procedencia firmados para determinados archivos, siguiendo en este último caso el estándar abierto C2PA. La iniciativa está vinculada a los compromisos adquiridos por Anthropic en
Durante años asumimos que una empresa tecnológica que duplicaba sus ingresos también duplicaría, tarde o temprano, su plantilla. Era casi una ley no escrita de Silicon Valley. Más productos significaban más ingenieros, más comerciales, más soporte y más oficinas. Ese modelo está empezando a romperse. Las últimas semanas han dejado una imagen difícil de ignorar. Grandes tecnológicas como Oracle, Meta,
