La carrera por tener el modelo de inteligencia artificial más potente empieza a quedarse corta. En 2026, las aplicaciones de IA que funcionan de verdad en empresas, productos digitales y equipos técnicos dependen menos de una única pieza y más de cómo se conectan todas las partes del sistema. Un LLM puede redactar, razonar y explicar, pero necesita contexto, datos
Estados Unidos empieza a preparar el terreno legal para una escena que hasta hace poco sonaba futurista: usuarios que delegan parte de su vida digital en agentes de inteligencia artificial capaces de comprar, gestionar cuentas, mover datos, cambiar ajustes, responder interacciones o tomar decisiones comerciales en su nombre. El borrador del AI AGENT Act of 2026, presentado como Discussion Draft
La adopción de inteligencia artificial en empresas ha dejado una paradoja difícil de ignorar: casi todo el mundo usa IA, pero muy pocas organizaciones han cambiado de verdad su forma de trabajar. La diferencia entre ambas cosas es enorme. Una compañía puede tener Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude, Gemini, agentes en pruebas y varios pilotos abiertos, y aun así seguir operando
John Jumper, una de las figuras más importantes de la inteligencia artificial aplicada a la ciencia, deja Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. El movimiento tiene un fuerte valor simbólico: Jumper compartió el Premio Nobel de Química 2024 con Demis Hassabis, consejero delegado de Google DeepMind, por el desarrollo de AlphaFold, el sistema que cambió la forma de predecir estructuras
La revisión de código y de infraestructura antes de llegar a producción sigue siendo una de las tareas que más problemas evita y que, al mismo tiempo, más se resuelve de forma improvisada. El clásico “revísalo a ver si ves algo raro” funciona mal porque depende demasiado de la memoria, del cansancio y de la experiencia concreta de quien mira
Apple ha respondido a una demanda colectiva presentada por varios creadores de YouTube por el presunto uso de sus vídeos para entrenar modelos de inteligencia artificial. La compañía sostiene que los contenidos estaban publicados de forma abierta en YouTube y que podía acceder a ellos conforme a la DMCA y a los términos de servicio de la plataforma, según documentos
La inteligencia artificial agéntica empieza a tocar una de las piezas más sensibles del software empresarial: el modelo de ingresos del SaaS. Durante más de una década, muchos proveedores han crecido vendiendo licencias por usuario, módulos adicionales, paneles, automatizaciones y nuevas capas de interfaz. Gartner cree que esa lógica puede cambiar de forma profunda antes de 2030. La consultora estima
Anthropic ha presentado Claude Sonnet 5, una nueva versión de su modelo intermedio que intenta ocupar un espacio cada vez más importante en la inteligencia artificial empresarial: modelos suficientemente capaces para ejecutar tareas largas con herramientas, pero con un coste más contenido que las familias más potentes. La compañía lo define como el Sonnet “más agéntico” hasta ahora, capaz de
Europa se prepara para una de las obligaciones más visibles del AI Act: avisar cuando determinados contenidos hayan sido generados o manipulados con inteligencia artificial. La idea es fácil de defender sobre el papel. Si un vídeo falso imita a una persona real, si una imagen sintética puede pasar por fotografía o si un texto informativo se publica como si
Anthropic ha restablecido el acceso a Claude Fable 5 y Claude Mythos 5 después de que el Gobierno de Estados Unidos levantara los controles de exportación que habían obligado a suspender ambos modelos. La decisión pone fin, al menos de forma temporal, a uno de los episodios más delicados de la IA de frontera en 2026: un modelo avanzado retirado
