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¡Buenas! Vamos con una buena dosis de futuro e IA. |
Hoy toca revisar una certeza. Las mismas empresas que recortaron plantilla apoyándose en la IA han vuelto a abrir vacantes, y el motivo dice más de lo que parece. Mientras tanto OpenAI ya ha puesto un modelo suyo a entrenar a otro, algo que había prometido para septiembre, y las acciones de los fabricantes de chips se dejan hasta un 50% sin que la explicación sea la que todo el mundo está dando. |
Esto es todo lo que necesitas saber hoy: |
💼 Las empresas que recortaron por la IA vuelven a contratar 🧪 OpenAI pone un modelo a entrenar a otro 📉 Los chips caen un 50% y la culpa no es la IA 🤝 Tutorial: monta un equipo de tres agentes 🔒 Prompt: dale acceso a un agente sin darle las llaves 🎥 Video IA: La IA ya domina uno de los mayores retos de los efectos visuales
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NOTICIAS |
💼 Las empresas que recortaron plantilla por la IA están volviendo a contratar |
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Imagen generada con IA |
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Booz Allen, Alphabet, ServiceNow y Robert Half han vuelto a abrir vacantes, según el Wall Street Journal. Durante meses las grandes compañías se movieron en dos direcciones: recortar plantilla o congelar contrataciones a la espera de ver hasta dónde llegaba la IA. El giro no viene de que la IA rinda menos, viene de lo que cuesta ponerla a funcionar dentro de una empresa de verdad. |
Puntos clave: |
El punto de partida. Block cortó su plantilla a la mitad en febrero del año pasado y su consejero delegado, Jack Dorsey, lo justificó diciendo que las herramientas de inteligencia habían habilitado una nueva forma de trabajar. La otra mitad del mercado. Muchas empresas que no despidieron sí pararon de contratar, esperando a ver cómo la IA reordenaba sus procesos antes de sumar a nadie. Ese compás de espera es el que se está acabando ahora. El diagnóstico. La revista Time lo llama el problema de ejecución de la IA: la capacidad de los modelos ha avanzado a saltos, pero convertir esa capacidad en cambios que aguanten dentro de una organización sigue siendo lento y manual. La consecuencia visible. Ha disparado la demanda de los llamados ingenieros desplegados, perfiles que se incrustan directamente en la empresa cliente para hacer que la implantación funcione en su contexto real. Lo que dice quien lo ve por dentro. Sarah Franklin, consejera delegada de la plataforma de recursos humanos Lattice, resume que las compañías han entendido que necesitan personas trabajando junto a la IA. Ninguna está dando marcha atrás en la adopción, lo que necesitan es gente que la haga funcionar.
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Por qué importa: Si has retrasado contrataciones esperando a que la IA cubriera ese hueco, este es el dato que te toca mirar. Las empresas que fueron por delante en recortar están descubriendo que la parte cara no es el modelo, es integrarlo en procesos, datos y equipos que ya existían. El perfil que se está revalorizando no es el que sabe usar la herramienta, es el que sabe meterla dentro de tu operación sin romperla. |
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NOTICIAS |
🧪 OpenAI ya usa un modelo para entrenar a otro, y llegó antes de lo que había prometido |
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Imagen: The Deep View |
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Hace un año OpenAI dijo que tendría un becario de investigación automatizado para septiembre de 2026. Todavía no existe como producto, pero en el lanzamiento de GPT-5.6 la compañía se saltó su propio calendario. En una entrevista con The Deep View, su equipo de investigación confirmó que usó GPT-5.6 Sol, su modelo más potente, para hacer el entrenamiento posterior de GPT-5.6 Luna, la versión ligera. |
Puntos clave: |
Qué hizo exactamente. Sol montó la ejecución del entrenamiento, la vigiló durante todo el proceso, reparó los fallos técnicos que iban saliendo, pasó las evaluaciones y supervisó el flujo completo de principio a fin. Por qué no es un encargo menor. Tejal Patwardhan, responsable de entrenamiento posterior en OpenAI, lo dice claro: esta no es una tarea que pudieran dejar en manos de un becario. El trabajo lo habría hecho un investigador con años de experiencia. El precedente. En febrero de 2026, con GPT-5.3-Codex, OpenAI ya anunció su primer modelo que había sido determinante en crearse a sí mismo. La diferencia, según Patwardhan, está en el volumen de trabajo, en lo veterano que tiene que ser normalmente quien lo hace y en cuánto contexto hace falta para sostenerlo. Dónde está el ahorro real. Katy Shi, que dirige el equipo de investigación de Codex, calcula que el 80% del trabajo de un investigador se va a veces en poner el experimento en marcha. Eso es justo lo que asumió el modelo. Lo que no es. La propia compañía descarta que esto sea automejora recursiva, el escenario en el que los modelos construyen a los siguientes sin nadie en medio. La meta declarada para eso sigue siendo marzo de 2028.
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Por qué importa: El titular fácil es que la IA se entrena sola. El dato aprovechable es otro: el modelo se comió la parte de montar, depurar y vigilar, y dejó a las personas la parte de decidir qué probar. Ese reparto es exactamente el que puedes copiar en tu empresa esta semana, con procesos mucho menos sofisticados. Mira qué parte de un trabajo tuyo es preparar el terreno y cuál es criterio, porque la primera ya se delega. |
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NOTICIAS |
📉 Las acciones de los fabricantes de chips caen hasta un 50% y no es lo que parece |
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Foto: BBC |
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SK Hynix, Samsung, SanDisk, Micron y buena parte de los valores tecnológicos han perdido entre un 30% y un 50% desde finales de junio. La caída ha reactivado la pregunta de si la burbuja de la IA está pinchando. Varios analistas apuntan a una explicación bastante más aburrida. |
Puntos clave: |
El tamaño del golpe. Entre un 30% y un 50% de caída en poco más de un mes, y no en compañías pequeñas: hablamos de los principales fabricantes de memoria y almacenamiento del mundo. Lo que dicen los resultados. Varias de esas mismas empresas han presentado hace poco crecimientos fuertes de beneficios. El negocio subyacente no se ha caído al ritmo al que se ha caído la cotización. La explicación de los analistas. Apuntan a un desapalancamiento: inversores que estaban muy expuestos con dinero prestado deshaciendo posiciones de riesgo, lo que arrastra el precio con independencia de cómo vaya la empresa. Por qué se confunde. Una caída del 50% en el sector que fabrica el hardware de la IA se lee automáticamente como el pinchazo de la burbuja, y aquí el movimiento arranca en la mesa del inversor, no en la cuenta de resultados. El matiz que conviene guardar. Que esta caída concreta se explique por el mercado no dice nada sobre si las valoraciones del sector son sostenibles a un año vista. Son dos discusiones distintas.
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Por qué importa: Si en tu comité alguien ha sacado esta semana el gráfico de SK Hynix para frenar una inversión en IA, merece la pena separar las dos cosas. Una es qué está haciendo el dinero especulativo en bolsa este mes. La otra es si la capacidad de cómputo que compras va a seguir bajando de precio. La segunda es la que afecta a tu presupuesto, y por ahora sigue su propio ritmo. |
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TUTORIAL IA |
🤝 Monta un equipo de tres agentes que trabajen sobre el mismo proyecto |
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Cuando le encargas algo a un agente, todo pasa por una conversación y tú acabas de intermediario entre lo que se investiga y lo que se produce. Raft te deja crear un espacio de trabajo compartido donde varios agentes se reparten el proyecto: uno coordina, otro busca información y otro entrega. Se monta en una tarde y funciona con la suscripción de ChatGPT o Claude que ya pagas. |
Entra en raft.build, crea un servidor nuevo e instala Raft en tu ordenador. Necesitas tener ya instalado Codex CLI o Claude Code en ese mismo equipo. Conecta el agente de bienvenida a tu suscripción de Codex o de Claude Code y elige con qué motor quieres que trabajen tus agentes. Completa la puesta en marcha con Cindy, la asistente de Raft. Revisa tus proyectos, tus capacidades y tus integraciones, y usa todo eso para configurarte el espacio de trabajo. Pídele a Cindy que cree un canal para un proyecto concreto y un equipo de tres agentes: un responsable que coordine, un investigador que reúna la información de entrada y un ejecutor que produzca el entregable. Dile al responsable del equipo que cree tareas para sus compañeros o que programe tareas recurrentes. Puedes conectar al mismo espacio agentes que corran en ordenadores distintos.
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Herramienta: Raft (raft.build), con Codex CLI o Claude Code. |
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PROMPT DEL DÍA |
🔒 Pon a trabajar a un agente en tus herramientas sin darle las llaves de todo |
Cuándo usarlo: Cuando vas a dejar que un agente entre en tu correo, tu unidad compartida o tus paneles internos y quieres que haga trabajo de verdad sin que envíe, borre, compre o modifique nada por su cuenta. Sirve para la primera vez que lo pruebas con un proceso real y también como plantilla fija para cada encargo. |
Actúa como mi asistente supervisado con acceso a mi navegador y a mi ordenador.
Encargo de hoy:
- Qué necesito que hagas: [describe la tarea con un único resultado esperado]
- Por qué lo necesito: [para qué decisión o entregable lo voy a usar]
- Cuándo lo necesito: [plazo]
Límites de acceso:
- Puedes entrar solo en: [pestañas, carpetas, aplicaciones o webs concretas]
- No puedes entrar en: [lo que queda fuera, aunque tengas acceso técnico]
- Datos que no debes copiar fuera de esas fuentes: [clientes, precios, personal, lo que aplique]
Acciones prohibidas sin mi aprobación explícita: enviar cualquier mensaje o correo, borrar o mover archivos, enviar formularios, comprar o contratar, instalar nada, y modificar documentos que ya existen. Si una tarea necesita alguna de estas acciones, párate y pregúntame antes.
Cuando termines, devuélveme exactamente esto:
1. Qué has revisado, con la lista de fuentes que has abierto
2. Qué has creado o redactado, y dónde lo has dejado
3. Qué has cambiado, si has cambiado algo
4. Qué queda pendiente de criterio humano y por qué
5. Qué acciones necesitan mi aprobación para poder seguir
Si en algún punto no tienes claro el alcance, no improvises: dime qué te falta y espera.
Contexto de mi trabajo para que interpretes bien las prioridades: [sector, tamaño del equipo, qué consideras un error grave]
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HERRAMIENTAS DEL DÍA |
Gumloop Deja que tu equipo construya agentes compartidos que automatizan tareas entre Slack, Gmail, Salesforce y el resto de aplicaciones de trabajo, con sistemas controlando accesos, modelos y gasto. Para cuando tres personas de tu equipo han montado su propio automatismo y ninguna sabe lo que hace la otra. Polar Automatiza tareas de oficina a partir de las pestañas que ya tienes abiertas, prompts guardados y flujos de navegador programados. Para el lunes en el que vuelves a revisar las mismas seis webs de proveedores por si han cambiado precios. Replit Design Convierte una descripción, un enlace, un archivo de Figma o una captura de pantalla en páginas de aterrizaje, prototipos, carteles y correos listos para publicar. Para la página de registro que necesitas el jueves sin equipo de diseño.
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IMÁGENES / VÍDEOS IA |
🦜 La IA ya domina uno de los mayores retos de los efectos visuales |
El vídeo de hoy puede parecer un simple meme: un loro en la peluquería. Lo mojan, le peinan las plumas, se las cortan, lo secan y vuelven a peinarlo. Pero detrás de esa escena hay uno de los mayores avances que hemos visto en IA. |
En el mundo de los VFX, todo lo relacionado con partículas, fluidos y elementos como el pelo, las plumas o el agua es de lo más difícil de recrear. Cada movimiento tiene que responder a la física de forma natural, y conseguir ese nivel de realismo requiere muchísimo trabajo. |
Lo impresionante es que la IA ya es capaz de hacerlo prácticamente de forma automática. Las plumas reaccionan al agua, al secador, al peine y a las tijeras con una naturalidad increíble. Es uno de esos vídeos que demuestra que la IA no solo está mejorando la calidad visual, sino que está resolviendo algunos de los problemas más complejos de los efectos especiales. |
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Nos vemos mañana, con todo lo que está por llegar 😎 |
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¿TU EMPRESA DEBERÍA ESTAR AQUÍ? |
+90.000 personas leen Digital Brain cada semana. Si tu producto ayuda a profesionales a trabajar mejor con IA, probablemente este sea su lugar. |
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¡Nos vemos mañana! |
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