|
|
¡Buenas! Vamos con una buena dosis de futuro e IA. |
OpenAI sacó GPT-6 Astra y su presidente cerró la presentación con un 'bienvenidos a la era de la AGI'. Nvidia, mientras tanto, se gastó 12.900 millones en comprar Hugging Face, que es donde vive casi toda la IA abierta que cualquiera puede descargar gratis. Y correr modelos en tu propia máquina ha dejado de ser cosa de Apple, aunque una prueba con 60.000 dólares en Mac deja bien claro lo que se paga por esa independencia. El tutorial de hoy arregla ese proceso tuyo que funciona cuatro veces de cada diez. |
Esto es todo lo que necesitas saber hoy: |
🚀 OpenAI lanza GPT-6 Astra y dice que ya es AGI 💰 Nvidia compra Hugging Face por 12.900 millones 🖥️ La IA local llega a Windows, y lo que cuesta de verdad 🛠️ Tutorial: arregla el proceso que te falla la mitad de las veces 🎯 Prompt: el informe de competencia que aguanta un comité 🎥 Vídeo IA: La IA ya ha convertido a un mono en dentista
|
¿Nos conocías? ¡Suscríbete! | Aprende Claude con 10 minutos al día |
|
NOTICIAS |
🚀 OpenAI lanza GPT-6 Astra y abre la puerta a dejarle el ordenador toda la mañana |
 |
Fuente: OpenAI |
|
OpenAI presentó GPT-6 Astra, su nuevo modelo insignia, construido para manejar software y aguantar encargos largos sin que nadie lo empuje. Greg Brockman, presidente de la compañía, cerró la presentación con un 'bienvenidos a la era de la AGI'. De momento solo lo tienen unas pocas organizaciones; los planes de pago y la API llegan en los próximos días. Las cifras que ha dejado obligan a mirar dos veces la forma en que elegimos modelo. |
Puntos clave: |
Qué hace en una sola sesión. En la demostración de OpenAI, Astra convierte un círculo amarillo en un cohete, abre Blender y saca un archivo 3D listo para imprimir. En paralelo monta un juego, edita un contrato, redacta un anuncio de eBay, pide comida y reserva una pista de tenis. Todo dentro del mismo encargo, sin volver a preguntar. La cifra que importa. En OSWorld 2.0, una prueba de tareas reales de ordenador, Astra sacó un 72,6% y tardó unos 40 minutos por tarea. Su versión anterior, GPT-5.6 Sol, se quedó en 65,7% y necesitó unos 75 minutos. Acierta más y tarda casi la mitad. El precio. 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 por millón de salida, exactamente lo mismo que cobra Anthropic por Fable 5 y 5.1. Es 2,5 veces más caro que Sol, aunque OpenAI insiste en que gasta bastantes menos tokens para terminar el mismo trabajo. El dato que descoloca. ARC Prize midió a Astra en un 62,7% con una configuración neutra y en torno al 99,9% cuando conservó el sistema de memoria y razonamiento propio de OpenAI. El mismo modelo, dos resultados distintos según el envoltorio que le pongas alrededor. La letra pequeña. Astra alcanzó el umbral 'crítico' de capacidades de ciberseguridad que marca la propia OpenAI, así que se niega a tareas como buscar vulnerabilidades. La compañía también reconoce que su razonamiento escrito es más difícil de vigilar que el del modelo anterior, y eso explica en parte por qué lo están soltando tan despacio.
|
Por qué importa: La diferencia entre 62,7% y 99,9% la puso el software que rodea al modelo: memoria, herramientas, reintentos. Con eso encima de la mesa, la tabla de resultados que publica cada laboratorio te sirve de poco para decidir. La única medición que vale en tu empresa es darle a dos agentes el mismo encargo sucio de tu día a día y contar cuatro cosas: tareas terminadas, veces que has tenido que rescatarlos, tiempo total y coste. |
👉 Leer la noticia completa en Digital Brain |
|
|
|
|
NOTICIAS |
💰 Nvidia compra Hugging Face por 12.900 millones y se queda con la biblioteca de los modelos abiertos |
 |
Fuente: Nvidia |
|
Nvidia cerró el jueves la compra de Hugging Face por 12.900 millones de dólares. Hugging Face es donde vive casi todo el software de IA abierto: los modelos que cualquiera puede descargar, ajustar y montar en su empresa sin pagar licencia. Es la segunda mayor operación de la historia de Nvidia, por detrás de los 20.000 millones que pagó por Groq en diciembre. El fabricante de los chips con los que se entrenan esos modelos pasa a ser dueño del sitio donde se comparten. |
Puntos clave: |
Lo que promete Nvidia. Jensen Huang escribió que Hugging Face seguirá siendo una plataforma abierta para todo el sector y que su hardware no será obligatorio para construir ni para desplegar desde ahí. Los desarrolladores siguen eligiendo modelo, marco de trabajo, nube y proveedor. Por qué han vendido. Hugging Face tiene 200.000 empresas usando la plataforma y quiere multiplicar esa cifra por cinco en los próximos años. Su consejero delegado, Clem Delangue, dice que para llegar ahí necesita más capacidad de cálculo, más apoyo y más visibilidad de la que puede pagar sola. El cambio de opinión. A finales de 2025 Hugging Face rechazó una inversión de 500 millones de Nvidia que la valoraba en 7.000 millones, justo para que ningún inversor mandara demasiado. Un año después ha vendido entera por casi el doble de aquella valoración. El miedo que han tenido que desactivar. Los modelos abiertos son el contrapeso a que la IA acabe concentrada en cuatro empresas estadounidenses. Que ese contrapeso pase a ser propiedad de una de las mayores beneficiadas del negocio es lo que las dos compañías dedicaron la rueda de prensa entera a explicar.
|
Por qué importa: Si en tu empresa hay algo funcionando con un modelo abierto (una transcripción, una clasificación de correos, un buscador interno), tu proveedor acaba de cambiar de dueño sin que hayas movido un dedo. Hoy no cambia nada en tu operación. Lo que conviene dejar anotado es qué modelos concretos usas y de dónde los descargas, porque esa lista es tu única defensa el día que cambien las condiciones. |
👉 Leer la noticia completa en Digital Brain |
|
|
|
|
NOTICIAS |
🖥️ Nvidia lleva la IA local a Windows, y una prueba de 60.000 dólares enseña lo que cuesta de verdad |
 |
Fuente: Nvidia |
|
Hasta ahora, quien quería correr modelos de IA en su propia máquina acababa comprando un Mac. En la feria IFA de Berlín, Nvidia presentó el equipo y el software para hacer lo mismo en un PC con Windows. Y casi el mismo día apareció la prueba que pone la contrapartida encima de la mesa. |
Puntos clave: |
El equipo. RTX Spark llega en octubre en ordenadores de Lenovo y Acer, con una tarjeta gráfica RTX Blackwell de 1 petaflop, hasta 128 GB de memoria unificada y un procesador Grace de 20 núcleos. Suficiente para tener agentes trabajando todo el día sin que nada salga de tu red. El software. Nvidia ha simplificado la instalación para tres aplicaciones de agentes: Perplexity Portable Computer, Hermes Agent y OpenClaw, esta última junto con Microsoft. Todas piden una tarjeta RTX con al menos 24 GB de memoria de vídeo. El reparto de carga. También presentó PAIR (Personal AI Router), una herramienta gratuita y de código abierto que localiza los ordenadores compatibles de tu red y manda cada petición al que tenga hueco. Sirve para que tres tareas no se queden haciendo cola delante de la misma tarjeta gráfica. La contrapartida, medida. Alex Ziskind conectó cuatro Mac Studios, unos 60.000 dólares en máquinas, para correr en local el modelo abierto Kimi K3. Le dio el mismo encargo de programación que a un agente en la nube: el equipo local tardó cuatro horas, el de la nube quince minutos.
|
Por qué importa: Correr la IA en tu propia máquina deja de ser una excentricidad de Apple y pasa a ser una opción de compra normal en cualquier catálogo. Casi nadie lo hace por ahorrar. Se hace porque hay datos que no pueden salir del edificio. Si ese es tu caso, la cuenta que tienes que echar va de tiempo: cuánto estás dispuesto a esperar por cada tarea, sabiendo que hoy la diferencia puede ser de doce veces. |
👉 Leer la noticia completa en Digital Brain |
|
|
|
|
NOTICIAS EN UN MINUTO |
🤖 xAI lanza agentes de empresa que aprenden mirándote una vez. Grok Bot for Enterprise da a cada agente un ordenador en la nube, aprende una rutina viéndola una sola vez y puede pasarle el contexto a otro agente. Es el intento más serio hasta ahora de que un proceso interno se enseñe en vez de programarse. 🎭 Un comercial casi cierra 400.000 dólares con un CEO falso. La videollamada entera con el supuesto consejero delegado era un deepfake muy elaborado, y solo se cayó porque algo no le encajó al vendedor. Si tu equipo cierra operaciones grandes por videollamada, toca añadir un paso de verificación fuera de la propia llamada. ⚠️ ChatGPT, Claude y Grok se cayeron a la vez el jueves. Los tres grandes, más Google, tuvieron problemas de estabilidad durante buena parte del día. Nadie explicó la causa. Si tienes procesos que dependen de una sola API, ese día costó dinero. 🏛️ Sanders propone prohibir la superinteligencia con penas de cárcel. El senador Bernie Sanders y el congresista Greg Casar registraron una ley para ilegalizar la IA superinteligente y frenar el desarrollo avanzado, con penas de hasta 20 años para quien la incumpla. Marca por dónde va a ir el debate regulatorio en Estados Unidos. 💸 Thinking Machines negocia una ronda que la valora en 40.000 millones. La compañía de Mira Murati, exdirectora técnica de OpenAI, está en conversaciones para levantar capital a esa valoración, según The Information. Sigue sin producto masivo en el mercado.
|
|
|
|
|
TUTORIAL IA |
🔁 Arregla ese proceso que te funciona a medias haciendo que ChatGPT se critique a sí mismo tres veces |
|
|
Todos tenemos un proceso que va bien cuatro veces de cada diez: el resumen de reuniones, el informe semanal, la ficha de producto. Lo normal es reescribir el prompt cada vez que falla y no arreglarlo nunca del todo. El método del bucle da la vuelta a eso: le pides al modelo que monte un tribunal interno, se destroce su propio trabajo y vuelva a intentarlo tres veces seguidas antes de enseñarte nada. |
Elige un proceso tuyo que funcione de forma irregular. Sirve una carpeta de proyecto, unas instrucciones guardadas o simplemente el prompt largo que reutilizas cada semana. Define antes de empezar cuándo está terminado. Escríbelo en una frase concreta y medible: 'está terminado cuando el informe cabe en una página, cita las tres cifras del mes y no necesita que yo corrija ningún dato'. Pégale esta instrucción: 'Mejora este flujo de trabajo en 3 bucles. En cada bucle, monta un panel de subagentes cuyo trabajo sea encontrarle fallos al resultado. Está terminado cuando [tu definición de terminado]'. Dale un encargo real para que lo construya de verdad, no un ejemplo inventado. Déjalo correr los tres bucles: entre quince minutos y una hora según lo largo que sea. Prueba el proceso mejorado con un caso nuevo. Si todavía cojea, pídele que convierta en instrucciones fijas las partes donde tuvo que interpretar por su cuenta. Guarda el resultado como plantilla o capacidad reutilizable, y vuelve a lanzarlo cada vez que ese proceso empiece a fallar otra vez.
|
Herramienta: ChatGPT |
|
|
|
|
PROMPT DEL DÍA |
🔍 Convierte la carpeta de tu competencia en un informe de posicionamiento que puedas defender en comité |
Cuándo usarlo: Cuando tienes material suelto de tus competidores (capturas de sus webs, sus tarifas, un PDF que te pasó un comercial, notas de una feria) y necesitas presentar dónde estáis vosotros sin dedicarle dos días. Sirve para preparar un comité de dirección, revisar precios antes de subirlos, argumentar una propuesta comercial que te van a comparar con otras tres, o poner al día a alguien que entra nuevo en el equipo. La gracia está en que le obligas a separar lo que ha leído de lo que se está imaginando, que es donde estos informes se rompen. |
Actúa como consultor de estrategia con quince años analizando este tipo de mercados. Te voy a dar material sobre varios competidores y sobre nosotros. Quiero un informe de posicionamiento que pueda llevar a un comité de dirección.
Nuestra empresa: [QUÉ VENDÉIS, A QUIÉN Y CON QUÉ PRECIO]
Competidores a analizar: [NOMBRES]
La decisión que tengo que tomar: [EJ. SI SUBIMOS PRECIO EN ENERO / SI ABRIMOS UNA GAMA BAJA / QUÉ ARGUMENTO USAMOS EN VENTAS]
Trabaja SOLO con el material que te adjunto. Antes de escribir nada, léelo entero.
El informe tiene esta estructura y ninguna otra:
1. Tabla comparativa. Una fila por competidor y nosotros. Columnas: a quién se dirige, propuesta principal en una frase, precio de entrada, precio alto, cómo lo cobra (suscripción, proyecto, licencia), y canal por el que vende. Si un dato no está en el material, escribe 'sin dato' en esa celda. No lo estimes.
2. Dónde estamos flojos de verdad. Tres puntos, cada uno con la prueba concreta del material que lo sostiene (qué documento y qué dice). Sin la prueba, fuera.
3. Dónde somos los únicos. Tres puntos, con la misma regla de prueba.
4. El movimiento que haría yo. Una recomendación para la decisión que te he planteado arriba, con el razonamiento en tres frases y qué tendría que ser verdad para que fuera un error.
5. Lo que no sé. Lista de los datos que te han faltado y que cambiarían la recomendación si los tuviera. Ordénalos por cuánto la cambiarían.
Reglas duras:
- Nada de adjetivos de marketing. Si un competidor dice que es 'líder', escribe que lo dice él.
- No mezcles lo que has leído con lo que deduces. Cuando deduzcas, empieza la frase con 'Deducción:'.
- Si el material es demasiado escaso para sostener una sección, dilo y no la rellenes.
Empieza haciéndome las preguntas que te falten para que el informe salga bien. Cuando te las responda, escribe el informe.
|
|
|
|
|
HERRAMIENTAS DEL DÍA |
🎨 Moda Crea piezas visuales de marca totalmente editables sobre un lienzo real que tú controlas, con cada elemento modificable después de generarlo. Para fundadores y responsables de marketing sin diseñador en plantilla que necesitan gráficos coherentes para redes, presentaciones y campañas. Tienes que sacar seis piezas para el lanzamiento del lunes, cada generador te devuelve una imagen que no puedes tocar y acabas rehaciéndolas a mano: aquí mueves los elementos uno a uno sin volver a generar. 📄 Sofos Crea, edita y gestiona documentos de empresa con IA dentro de un mismo sitio. Para directores de operaciones y consultores que viven entre propuestas, contratos, procedimientos internos e informes de cliente. Cada propuesta nueva la montas copiando trozos de las tres anteriores y siempre se cuela un dato del cliente antiguo: aquí los documentos viven juntos y la revisión deja de depender de tu memoria. 💬 Town Mete un asistente dentro de tus grupos de mensajes para cuadrar calendarios, buscar opciones y reservar o comprar una vez tú lo apruebas. Para cualquiera que coordine gente por mensajería: equipos pequeños, socios, comités, cenas de empresa. Doce mensajes para decidir un día de comida con tres personas y al final nadie reserva: el asistente lee el grupo, propone hueco y deja la reserva hecha cuando alguien dice que sí. Plan gratuito y después 15 dólares al mes.
|
|
|
|
|
IMÁGENES / VÍDEOS IA |
🐒 La IA ya ha convertido a un mono en dentista |
El vídeo de hoy es tan absurdo como realista. Vemos el POV de un paciente tumbado en la camilla, mientras un mono vestido de dentista le hace una revisión completa. |
Le hace preguntas, le pide que abra la boca, utiliza los utensilios de dentista y hasta mantiene conversaciones con el paciente como si fuera una consulta completamente normal. |
Lo más alucinante es cómo la IA consigue que el mono interactúe con la persona y con todo el entorno de forma natural, manteniendo los movimientos, las expresiones y hasta la conversación. |
La situación es completamente surrealista, pero viendo el vídeo… por momentos parece una consulta real. |
|
|
Nos vemos mañana, con todo lo que está por llegar 😎 |
|
|
|
|
|
¿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. |
Hablemos de cómo colaborar |
|
|
|
|
¿Qué te ha parecido la newsletter?Ayúdanos con tu feedback a seguir mejorando |
|
|
Si te gusta Digital Brain, ayúdanos a seguir creciendo utilizando este enlace para compartirnos con amigos, familiares e incluso en tus redes sociales. Te estaremos infinitamente agradecidos🙏! |
Mil gracias por el apoyo y por seguir leyéndonos. |
¡Nos vemos mañana! |
Edu, Rai y Albert. El equipo humano detrás de Digital Brain. |
|
|
|
|
|
No hay comentarios:
Publicar un comentario