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¡Buenas! Vamos con una buena dosis de futuro e IA. |
Anthropic ha abierto sus propios números: sus agentes ya trabajan seis veces más horas que la gente que los maneja, y los juniors han pasado del 27% al 9% de sus fichajes técnicos. Wharton ha encuestado a 1.416 directivos y ve que quien mide la IA por lo que hace crecer el negocio le saca casi el triple que quien solo cuenta horas ahorradas. Y DeepSeek saca un modelo gratis que planta cara a Claude programando, con una búsqueda web un 85% más barata. |
Esto es todo lo que necesitas saber hoy: |
💼 Anthropic contrata menos juniors y sus agentes trabajan más 📊 Wharton: medir la IA por horas ahorradas sale caro 🐋 DeepSeek planta cara a Claude a precio de saldo 🖼️ Tutorial: de notas sueltas a presentación con Claude Code 🧪 Prompt: pasa tu propuesta por un comité de inversión 🧰 Herramientas: fotos de producto, formación jugando e IA local
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NOTICIAS |
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Fuente: Anthropic |
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Anthropic ha publicado un estudio sobre cómo la IA ha cambiado su propia plantilla. En agosto, los agentes que dirigen sus empleados registraron seis veces más horas de trabajo que las personas que los manejan. Y los perfiles junior pesan cada vez menos en sus contrataciones técnicas. |
Puntos clave: |
Menos juniors. Han pasado del 27% al 9% de las contrataciones técnicas de la empresa. Además, un tercio de los responsables de equipos de aprendizaje automático dice que la IA les ha hecho contratar menos. Cinco veces más cambios de código. Los ingenieros suben cinco veces más cambios que hace seis meses. Según Anthropic, el código que escriben los agentes se borra o se revierte con la misma frecuencia que el escrito por personas. El agente espera a la persona. En las sesiones de ida y vuelta, los agentes de Claude pasan cerca del 80% del tiempo parados, esperando a que alguien conteste. El cuello de botella ya es humano. Más cambios de puesto. Quien lleva más de un año en la empresa cambia de departamento un 50% más que en 2025. Anthropic prepara avisos de riesgo por puesto para mover a la gente hacia trabajos menos expuestos a la IA.
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Por qué importa: Es la primera vez que un laboratorio de IA enseña con sus propios números qué le pasa a su plantilla. El dato del 80% dice mucho: el agente se pasa la mayor parte del tiempo esperando a que una persona lea y conteste. Si en tu equipo hay perfiles junior, toca pensar ya cómo van a aprender el oficio si las tareas de entrada las hace un agente. |
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NOTICIAS |
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Fuente: Wikimedia Commons |
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La escuela de negocios Wharton ha publicado su cuarto informe anual sobre la IA en la empresa, junto a la consultora GBK Collective. Ha encuestado a 1.416 directivos y empleados de empresas de Estados Unidos. La foto: casi todas usan IA a diario, pero muy pocas saben medir lo que les devuelve. |
Puntos clave: |
Uso diario. El 62% de los encuestados usa IA cada día, el 91% varias veces por semana y el 73% dice que su forma de trabajar ha cambiado de forma notable. Se mide con la vara corta. Cerca del 40% calcula el retorno por horas ahorradas. Los ingresos nuevos son la métrica menos usada: solo el 27% los sigue. Crecer rinde más. El 35% de los departamentos que siguen al menos un indicador de crecimiento ve un retorno claramente positivo. Entre los que solo miran eficiencia, el 13%. Solo el 7% lo hace todo. Muy pocas cumplen las tres señales de éxito del informe: demostrar valor, cambiar los procesos y alinear a toda la organización. Entre los responsables con un director de IA (Chief AI Officer) recién nombrado, el 58% ve un retorno claramente positivo.
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Por qué importa: Solo el 22% de los responsables usa la IA para hacer crecer el negocio con más ingresos, productos nuevos o mejor atención al cliente; más de la mitad la usa para recortar costes o ganar productividad. Si en tu empresa el único número que se enseña en el comité es «horas ahorradas», añade uno de crecimiento. Según este informe, es el que más se relaciona con un retorno alto. |
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NOTICIAS |
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Fuente: DeepSeek |
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DeepSeek, el laboratorio chino, lanzó el sábado dos cosas a la vez: una actualización de su modelo barato, V4.1-Flash, y acceso público a sus herramientas de búsqueda web para agentes. El modelo se puede descargar gratis con licencia MIT, así que cualquiera puede usarlo o montar un servicio de pago encima. |
Puntos clave: |
El examen de código. En DeepSWE v1.1, una prueba para agentes que programan, DeepSeek dice que saca 77,0 frente a 74,0 de Claude Opus 5 y 73,0 de GPT-5.6 Sol. Ojo: la prueba la hizo la propia DeepSeek, y Opus 5 sigue ganando en razonamiento difícil (56,3 a 42,6 en Humanity's Last Exam). El precio. Cobra 0,15 dólares por millón de tokens de entrada (los trozos de texto que cuenta el modelo) y 0,60 por millón de salida en horas valle. En agosto, Artificial Analysis calculó que la versión anterior costaba unos 3 céntimos en pasar toda su batería de pruebas, frente a los 3,15 dólares de Claude Fable 5. Buscar y leer webs. Search devuelve resultados ordenados y Fetch abre una página y te da su texto. Cada una cuesta 0,75 dólares por cada 1.000 peticiones que salen bien, y las fallidas no se cobran. Brave, Tavily o Perplexity están en 5 dólares por cada 1.000 o más: de ahí el 85%. Gratis hasta noviembre. Las llamadas que se hagan desde DeepSeek Harness, Claude Code o Codex no se cobran hasta el 1 de noviembre (hora de Pekín). El contexto político. En septiembre, la NSA, el FBI y CISA acusaron a DeepSeek y Alibaba de entrenar sus modelos con las respuestas de modelos estadounidenses a escala industrial. Y varios gobiernos restringen DeepSeek en dispositivos oficiales.
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Por qué importa: Un modelo abierto pone techo a los precios: cualquier nube puede alojarlo, y en OpenRouter ya hay una docena de proveedores que lo ofrecen. Para trabajo repetitivo, como programación rutinaria o agentes que buscan en la web, la factura puede bajar mucho. Eso sí, la búsqueda corre en servidores de DeepSeek: úsala para investigar en la web pública, deja fuera lo confidencial y consulta antes con tu equipo de IT. |
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TUTORIAL IA |
🖼️ Convierte tus notas sueltas en una presentación lista con Claude Code |
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Tienes notas, capturas e informes repartidos en una carpeta y hay que presentar el lunes. Claude Code lee todo lo que hay en esa carpeta y te monta las diapositivas con gráficos y diagramas, que luego retocas a mano y exportas a PowerPoint, PDF o Google Slides. |
Abre Claude Code (claude.ai/code) y sitúate en la carpeta donde tienes las notas, capturas, informes y demás material. Arráncalo en esa carpeta para que trabaje con lo que ya tienes guardado ahí. Pega esto: «Convierte los archivos de esta carpeta en una presentación cuidada de [10] diapositivas para [público]. Construye un hilo claro desde [problema] hasta [solución o resultado], con una sola idea por diapositiva y textos breves. Añade gráficos, diagramas, maquetas de dispositivos y elementos visuales donde ayuden. Entrega el resultado como un artefacto de Claude Slides con estilo [minimalista / premium / atrevido / corporativo]». Deja que Claude Code revise los archivos y genere la presentación. Ábrela en el editor de Slides y cambia textos, objetos, diseño o diapositivas sueltas directamente. Para cambios concretos, vuelve a Claude Code y pídelos así: «pon un marco de iPhone a esta captura», «cambia este gráfico» o «haz la diapositiva 6 más visual». Cuando esté lista, pulsa Exportar y llévala a PowerPoint, PDF o Google Slides.
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Herramienta: Claude Code y Claude Slides. Idea adaptada de Superhuman AI. |
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PROMPT DEL DÍA |
🧪 Pasa tu próxima propuesta por un comité de inversión antes de presentarla |
Cuándo usarlo: Antes de llevar un proyecto nuevo a dirección: abrir un mercado, lanzar un producto o meter una herramienta en el equipo. La idea viene de Superhuman AI y obliga a Claude o ChatGPT a buscarle los fallos a tu plan. Pruébalo primero con un proyecto que ya presentaste y mira qué te habría preguntado. |
Actúa como un consultor de estrategia senior que evalúa proyectos para un comité de inversión. Quiero que pongas a prueba esta propuesta antes de presentarla a dirección.
La propuesta:
- Qué es: [describe el proyecto]
- A quién va dirigida: [cliente o área interna]
- Qué problema resuelve: [problema]
- Cómo lo resuelve: [producto, servicio o cambio]
- Cómo genera dinero o ahorro: [modelo]
- Mercado o área: [país, sector o departamento]
- Alternativas que ya existen: [competidores o cómo se hace hoy]
- En qué fase está: [idea, piloto o en marcha]
- Recursos disponibles: [presupuesto, equipo y plazo]
- Supuestos principales: [lo que doy por hecho]
Analízala en estos puntos:
1. Dolor real del cliente y disposición a pagar
2. Tamaño y crecimiento del mercado
3. Ventaja frente a las alternativas y si se puede copiar
4. Ingresos, costes y margen por unidad
5. Cómo se consigue a los primeros clientes o usuarios
6. Complejidad operativa
7. Riesgos legales o de ejecución
8. Qué pasa si crece diez veces
9. Si el equipo es el adecuado
10. Los supuestos que, si fallan, tumban el proyecto
No seas complaciente. Señala la lógica débil y las dependencias ocultas, y separa los fallos fatales de los que tienen arreglo y de los riesgos normales de cualquier proyecto.
Después, propón las 3 a 5 pruebas más prioritarias que haría antes de invertir tiempo o dinero en serio.
Termina con:
- Una nota del 1 al 10
- El mejor escenario
- El peor escenario
- La mayor incógnita
- Qué tendría que ser cierto para que salga bien
- Una recomendación clara: seguir, probar más, cambiar de enfoque o descartar
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HERRAMIENTAS DEL DÍA |
🎨 Krea 3 Edita imágenes en menos de 8 segundos a 2K: cambias el fondo o la luz de un producto usando hasta 6 imágenes de referencia para que salga siempre igual. Para equipos de marketing y ecommerce que necesitan muchas fotos de producto coherentes. Tienes la foto de un producto sobre fondo blanco y necesitas versiones en playa, oficina y estudio para la campaña de Black Friday, todas con la misma luz. 🎮 Tomo Convierte cualquier contenido en un juego tipo Duolingo dentro de ChatGPT. Para responsables de formación y managers que tienen que enseñar procesos o producto a gente nueva. Subes el manual de devoluciones y la persona que acaba de entrar en atención al cliente lo aprende a base de minijuegos en su primera semana. ⏱️ llmspeed Te enseña a qué velocidad iría un modelo de IA en local en una tarjeta gráfica, un Mac o un portátil concreto antes de gastarte el dinero. Para responsables de IT u operaciones que se plantean tener IA en sus propias máquinas por privacidad. Antes de pedir presupuesto de dos Mac Studio para correr un modelo en la oficina, compruebas si la velocidad compensa la inversión.
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IMÁGENES / VÍDEOS IA |
✈️ ¿Y si la Fórmula 1 se corriera con aviones comerciales? |
El vídeo de hoy es una auténtica locura. Imagina una carrera de F1, pero sustituyendo los monoplazas por aviones comerciales. La idea ya es brutal de por sí, pero lo más impresionante es cómo está ejecutada. |
La aceleración, la sensación de velocidad, los planos de cámara, la composición y, sobre todo, el sonido… Todo está perfectamente sincronizado para transmitir esa sensación de potencia y velocidad que asociamos a la Fórmula 1. No es solo una imagen espectacular: el vídeo consigue que casi sientas que estás viendo una carrera real. |
Y esto es lo interesante de la IA: no se trata únicamente de generar algo visualmente impactante, sino de combinar imagen, movimiento, sonido y lenguaje cinematográfico para crear una experiencia que realmente te haga sentir algo. |
Porque, cuando todo encaja así de bien, una idea completamente absurda puede acabar pareciendo increíblemente real. 🤯 |
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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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