Cloudflare ha anunciado la adquisición de Human Native, una startup centrada en convertir contenido editorial y creativo en “datos listos para IA” con un objetivo explícito: facilitar que los desarrolladores encuentren, accedan y paguen por información de calidad, y que los creadores puedan decidir si bloquean, optimizan o monetizan el uso de sus materiales por parte de modelos de Inteligencia
En un momento en el que muchas herramientas de transcripción dependen de APIs, planes de pago y el envío de audio a terceros, empieza a ganar tracción una alternativa más “de sistemas”: ejecutar el reconocimiento de voz en tu propio equipo, sin subir nada a la nube y con control total del flujo de trabajo. En esa línea encaja Buzz,
La próxima gran sacudida del software empresarial podría no venir de una nueva plataforma cloud, sino de algo más simple: una persona con un problema concreto, un modelo de Inteligencia Artificial y la capacidad de convertir una necesidad en una herramienta funcional en cuestión de minutos. Esa es la lectura que ha vuelto a encender el debate en la comunidad
Apple y Google han sorprendido al sector de la Inteligencia Artificial con una declaración conjunta poco habitual por su franqueza: ambas compañías han cerrado una colaboración plurianual para que la próxima generación de “Apple Foundation Models” esté basada en los modelos Gemini y en tecnología cloud de Google. Según el comunicado, esos modelos servirán para impulsar futuras funciones de Apple
Durante años, la Inteligencia Artificial generativa se ha asociado a una idea casi automática: servicios en la nube, facturas mensuales y dependencia de APIs. Pero esa narrativa empieza a tener grietas. En un momento en el que empresas y usuarios piden más control sobre sus datos —y menos costes recurrentes—, los modelos “pequeños” y optimizados para ejecutarse en el propio
Microsoft ha liberado bitnet.cpp, un framework oficial de inferencia para modelos de lenguaje “1-bit” (en la práctica, BitNet b1.58, con pesos ternarios). La promesa es tentadora: hacer viable la inferencia de modelos enormes sin GPU, reduciendo drásticamente el coste energético y mejorando el rendimiento en CPUs modernas. Pero, como suele ocurrir en el mundo de la IA, el titular rápido
Durante años, la conversación sobre asistentes de Inteligencia Artificial ha girado alrededor de “qué tan bien responde” un modelo. Pero, en 2025, una parte creciente del valor se está moviendo a otro sitio: cómo convertir esas respuestas en trabajo repetible, estandarizado y fiable. Ahí entran las llamadas Claude Skills (Habilidades de Claude), un concepto que Anthropic describe como flujos de
El lanzamiento de DeepSeek-R1 el 20 de enero no solo agitó el debate tecnológico: también sacudió un supuesto que, hasta hace poco, parecía inamovible en el mercado de la Inteligencia Artificial. La idea de que el liderazgo en modelos avanzados era, en la práctica, un monopolio de unos pocos laboratorios estadounidenses empezó a resquebrajarse cuando un actor chino apareció con
Durante años, gran parte de la conversación sobre asistentes de programación se ha quedado en la superficie: “escribe código”, “completa funciones”, “arregla este bug”. Sin embargo, en equipos donde el desarrollo ya está medido al minuto —sprints ajustados, revisiones interminables y una pila creciente de incidencias— el problema rara vez es que falte código. El cuello de botella suele ser
La carrera por la Inteligencia Artificial ya no se mide solo en quién escribe mejor un texto o resume más rápido un documento. El siguiente salto —más cercano a la vida real— consiste en que un modelo sea capaz de usar un ordenador como lo haría una persona: mirar la pantalla, mover el ratón, hacer clic, escribir en formularios y
