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¡Buenas! Hoy el día va de agentes que dejan de pedir permiso. |
ChatGPT ya inicia sesión en las webs por ti y termina la tarea entera. Apple rehace el Mac mini para quien deja agentes trabajando solos. Y de fondo, OpenAI enseña el chip que se ha fabricado y que le gana a Nvidia en consumo, que es de donde sale el precio que pagas por token. |
Todo lo de arriba apunta al mismo sitio: cada vez sale más trabajo terminado sin que nadie lo supervise paso a paso. Lo que nos trae hoy Hostinger va exactamente de eso, automatiza todas tus tareas. |
Esto es todo lo que necesitas saber hoy: |
🌶️ OpenAI ya tiene chip propio y le gana a Nvidia en consumo 🔐 ChatGPT ya inicia sesión en tus webs y termina el recado 🖥️ Apple rehace el Mac mini para quien deja agentes trabajando solos 🛠️ Tutorial: llevar un trozo de tu negocio con Codex 🎯 Prompt: auditar una propuesta comercial antes de 🎥 Video IA: La IA ya entiende la física de criaturas imposibles
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NOTICIAS |
🌶️ OpenAI ya tiene chip propio y le gana a Nvidia en consumo |
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Fuente: OpenAI |
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OpenAI publicó los primeros resultados de Jalapeño, el chip que ha diseñado con Broadcom para ejecutar modelos, no para entrenarlos. En sus pruebas, un chip de 700 vatios responde hasta 3,6 veces más rápido que sistemas de Nvidia de 1.200 vatios y hace hasta 1,9 veces más trabajo por cada vatio consumido. Del primer diseño a la versión lista para fabricar pasaron nueve meses. No lo van a vender a nadie. |
Puntos clave: |
El dato. El chip de 700 vatios supera a opciones de Nvidia de 1.200 vatios: hasta 3,6 veces más rápido respondiendo y hasta 1,9 veces más trabajo por vatio. El rendimiento por vatio es la medida con la que se calcula el coste real de servir un modelo. Quién lo ha medido. OpenAI usó InferenceX, la referencia abierta de SemiAnalysis, sobre tres modelos: su GPT-OSS, DeepSeek R1 y Kimi K2.5. SemiAnalysis resume que Jalapeño gana a Blackwell en rendimiento por vatio en casi todos los escenarios. El límite. Jalapeño solo sirve para responder, no para entrenar. Para los modelos nuevos OpenAI sigue comprando a Nvidia, así que la dependencia baja pero no desaparece. Cómo lo han construido. La compañía dice que usó su propio modelo Astra y Codex para diseñar el chip, y que el proyecto arrancó como concepto a finales de 2024 con Broadcom. Tener silicio funcionando en menos de dos años es lo que más ha sorprendido al sector. Lo que viene. Ya hay dos generaciones más en marcha. Los primeros equipos llegan a los centros de datos de OpenAI este año y la producción sube a lo largo de 2027.
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Por qué importa: El precio que pagas por token depende de quién fabrica el chip que atiende tu petición. Si OpenAI se abarata la inferencia, esa bajada acaba apareciendo en la factura de la API que usa tu equipo. Google lleva años demostrándolo con sus TPU, y Anthropic, Amazon y Microsoft van por el mismo camino: el que controla su silicio controla su margen. |
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EN COLABORACIÓN CON HOSTINGER |
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Olvídate del prompt perfecto. Eliges una tarea y el agente la ejecuta: auditorías SEO, artículos de blog, copys de anuncios, emails de ventas, políticas de privacidad. |
Llevas dos años aprendiendo a pedirle cosas bien a una IA y a estas alturas el prompt te sale solo. El trabajo, en cambio, sigue siendo tuyo. Tú decides el paso siguiente, tú copias el resultado a otro sitio, tú vuelves a explicar de qué va tu negocio en cada conversación nueva. |
Hostinger Agent son agentes ya entrenados por rol: consultor SEO, planificador de marketing, redes sociales, contenidos y ventas. Eliges la tarea, el agente te pregunta lo que le falta y te devuelve el entregable terminado. Se acuerda de tu negocio entre sesiones y trabaja dentro de Gmail, HubSpot o Notion. |
Tres cosas que puedes dejar hechas esta semana: |
✅ La auditoría SEO de tu web con la lista de qué tocar primero, que es justo el diagnóstico que nunca te sientas a hacer. |
✅ Un lote de artículos escritos desde tu propia web, sin volver a explicarle a quién le vendes. |
✅ La búsqueda de leads y el primer email de contacto en la misma tarea: sale la lista y sale escrito el mensaje. |
Desde 6,99 €/mes en el plan de 12 meses (renueva a 8,99 €), con 1.000 créditos que se renuevan solos y más de 150 tareas listas dentro. |
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Después de dos años afinando cómo pedir, lo que escasea es tiempo para ejecutar. Por ahí es por donde esto tiene sentido. |
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NOTICIAS |
💻 Perplexity mete su agente entero dentro de tu ordenador |
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Fuente: Perplexity |
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Perplexity y Nvidia han lanzado Portable Computer, una versión del agente de Perplexity que funciona completa en tu máquina. El modelo que orquesta, los subagentes y todo el andamiaje corren en local, sin depender de la nube. Se instala en un clic sobre el DGX Spark de Nvidia, un equipo de 4.699 dólares del tamaño de un Mac mini. Lo que se ejecuta en local no consume créditos. |
Puntos clave: |
Qué modelo corre. Eliges entre Qwen 3.8 27B o el PPLX 27B de la propia Perplexity como modelo local, y puedes llamar a más de 15 modelos en la nube cuando haga falta, siempre con tu aprobación explícita. El coste. El trabajo en local no gasta créditos. Es la diferencia entre una factura de tokens que sube con el uso y un coste fijo que ya pagaste al comprar la máquina. Los datos. Los conectores enganchan con las aplicaciones habituales (Google Drive, Gmail, Slack, GitHub), así que los archivos sensibles se quedan en el equipo y no viajan a un modelo de terceros. Dónde funciona. Arranca solo en Linux sobre DGX Spark, con versión para Windows en camino y soporte anunciado para la DGX Station, del tamaño de una torre. El Spark lleva 128 GB de memoria unificada y mueve modelos de hasta 200.000 millones de parámetros. El contexto. Llega pocos días después de conocerse que Nvidia negocia invertir miles de millones en Perplexity en una ronda que valoraría la empresa por encima de 30.000 millones de dólares.
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Por qué importa: Un equipo que usa agentes a diario se planta en miles de euros al mes de tokens sin darse cuenta. Una máquina de 4.000 o 5.000 dólares se amortiza en meses cuando el consumo es alto, y de paso los datos de clientes no salen de la oficina. Lo que frenaba esto era el montaje, que pedía tiempo y perfil técnico. Si la instalación en un clic cumple, correr modelos en casa deja de ser cosa de aficionados. |
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NOTICIAS |
🖥️ Apple rehace el Mac mini para quien deja agentes trabajando solos |
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Fuente: Apple |
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Apple presentó el Mac mini con el nuevo chip M6 y el Mac Studio con M5 Ultra, y por primera vez el mensaje del lanzamiento va de IA. El Mac mini con M6 arranca en 899 dólares y promete hasta 4 veces más rendimiento en IA. Los pedidos ya están abiertos y los envíos empiezan el 22 de septiembre. |
Puntos clave: |
El chip. El M6 lleva CPU de 12 núcleos y GPU de 12 núcleos, dos por encima de la generación anterior en cada uno, con aceleradores neuronales en cada núcleo de GPU por primera vez en un Mac mini. Los números. Apple habla de hasta 4 veces más rendimiento en IA, el doble en almacenamiento y gráficos, y un 40% más de CPU. La versión con M5 Pro sube a 1.699 dólares, cien dólares por encima de su predecesora. La gama alta. El Mac Studio con M5 Max arranca en 2.499 dólares y con M5 Ultra en 5.499, con CPU de 18 núcleos, GPU de hasta 40 y hasta 128 GB de memoria unificada. De dónde viene esto. La escasez de Mac mini de principios de 2026 vino de aficionados a la IA comprándolos para dejar agentes funcionando sin parar. Seis meses después, Apple ha orientado la gama entera a ese uso. El detalle que lo confirma. En su propia nota Apple explica cómo montar varios Mac Studio en clúster para inferencia local, un párrafo impensable en un lanzamiento suyo hace un año.
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Por qué importa: El ordenador de sobremesa vuelve a ser una decisión de infraestructura. Para un equipo pequeño que quiere mover modelos abiertos con datos de clientes, la comparación entre pagar API o comprar máquina ya se hace con una hoja de cálculo. |
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NOTICIAS EN UN MINUTO |
🧠 Claude ya recuerda lo mismo en el chat y en Cowork. Anthropic ha unificado la memoria entre las dos superficies, así que una tarea de Cowork arranca sabiendo lo que le contaste en el chat. Ahora además guarda memorias sobre la marcha en mitad de la conversación, y no al terminarla. Viene activado por defecto y se edita en Ajustes, Memoria. ⚖️ Google mete Gemini Enterprise en despachos de abogados y en banca. Google Cloud lanzó dos ediciones sectoriales en versión de pruebas: una para servicios financieros, con más de 50 capacidades nuevas y un agente de análisis financiero, y otra para equipos legales, con conectores a los sistemas documentales y de investigación que ya usan los despachos. Sanidad y ciencias de la vida vienen después. 📊 El 89% de las empresas ya usa IA y el beneficio sigue clavado en el 37%. El informe State of AI 2026 de McKinsey sitúa la adopción en el 89%, frente al 21% de 2017, con casi la mitad escalando y no solo pilotando. El 80% de los trabajadores dice sentirse más productivo, pero el impacto en la cuenta de resultados no se ha movido del 37% en un año. 📉 Nueve de cada diez directivos dicen que la IA no les ha subido la productividad. Más del 90% de los ejecutivos encuestados afirma que la IA no ha movido la aguja ni en empleo ni en producción. Y aun así los despidos justificados con la IA siguen adelante. 🛡️ Un fallo en la herramienta de agentes de NVIDIA permitía secuestrarlos con una web. Bastaba con que el agente visitara una página maliciosa para que un atacante tomara el control. Si tienes agentes navegando por su cuenta, este es el tipo de riesgo que hay que revisar antes de darles credenciales.
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TUTORIAL IA |
🛠️ Llevar un trozo de tu negocio con Codex |
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Codex es la respuesta de OpenAI a Claude Code y hace una apuesta distinta: vive en tu ordenador, no en la nube. Controla ratón y teclado, lee tu correo y tu Notion, y convierte un flujo de trabajo repetido en una capacidad que disparas con un comando. El ejemplo del tutorial es un panel de gastos hecho a partir de una carpeta de fotos de tickets. |
Descarga la aplicación de escritorio de Codex e inicia sesión con ChatGPT. El nivel de razonamiento va de light a extra high; para el trabajo normal se queda en medium, que responde rápido y acierta. Instala Computer Use desde la pestaña Plugins para que controle ratón y teclado, añade el plugin de Chrome para el navegador y conecta Gmail, Notion y Slack. Cada uno es un inicio de sesión y ya está. Crea un proyecto, que es una carpeta real donde vive todo de forma permanente, y dentro un archivo agents.md con las convenciones (objetivo, formato de salida, pestañas del Excel). Ese archivo se carga solo en cada sesión futura, así que el prompt de construcción se queda en una línea: 'lee agents.md y monta el panel de gastos como se especifica'. Cuando el resultado te sirva, pídele que lo convierta en una capacidad reutilizable: 'estoy contento con esto, conviértelo en una skill que pueda ejecutar cada vez que tenga tickets nuevos'. Después haz que revise su propio trabajo con el navegador, pinchando cada filtro y cada categoría. Cierra el círculo pidiéndole que cree un repositorio en GitHub, suba el proyecto y conecte una cuenta gratuita de Vercel. Cada cambio que subas vuelve a publicarse solo.
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Herramienta: Codex (OpenAI) |
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PROMPT DEL DÍA |
🎯 Auditar una propuesta comercial antes de mandarla |
Cuándo usarlo: Justo antes de enviar una propuesta o presupuesto, cuando la has escrito tú y ya no la lees con distancia. Te devuelve una puntuación, la objeción real del cliente y una versión reescrita. |
Eres un evaluador de propuestas comerciales. Trabajas con la ecuación de valor de Alex Hormozi y el marco ESSC.
Paso 1 - Puntúa la propuesta:
- Sueño (1-100): ¿cómo de deseable es el resultado prometido?
- Confianza (1-100): ¿cuánto cree el cliente que lo va a conseguir?
- Tiempo (0-1): tiempo percibido hasta la primera victoria. Cuanto más bajo, mejor.
- Esfuerzo (0-1): cuánto trabajo tiene que poner el cliente. Cuanto más bajo, mejor.
Paso 2 - Nombra en una sola frase la objeción principal que tiene el cliente antes de firmar.
Paso 3 - Reescribe la propuesta con estas secciones etiquetadas:
- Establecer la necesidad
- Resumir el enfoque y los resultados
- Llamada a la acción
Paso 4 - Aplica exactamente un arreglo, según la dimensión peor puntuada:
- Confianza baja: añade una garantía.
- Tiempo alto: abre con la velocidad de entrega.
- Esfuerzo alto: abre con que es llave en mano.
Aquí va la propuesta:
[PEGA AQUÍ TU PROPUESTA]
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HERRAMIENTAS DEL DÍA |
OpenArt Dub Video Subes un vídeo y te devuelve una versión por idioma, con los labios sincronizados en cada traducción. Para equipos de marketing y formación que graban una vez y necesitan el mismo contenido en varios mercados. Grabas la demo del producto en español y sacas la versión en inglés y en portugués sin volver a montar el estudio ni contratar locución. AdKit Investiga a la competencia, lanza campañas y sigue el rendimiento desde el mismo sitio. Para responsables de adquisición en empresas pequeñas que llevan la publicidad sin agencia. Antes de meter presupuesto en un ángulo nuevo, miras qué está rotando la competencia y montas la campaña sin salir de la herramienta. Droid Conecta un agente con Google, Linear, Databricks, Notion, Snowflake, Figma, Datadog y más de 50 herramientas mediante conectores y perfiles. Para equipos de operaciones que quieren un agente que lea de verdad los sistemas donde vive el trabajo. El agente cruza lo que hay en Notion con lo que hay en Snowflake y te deja el resumen en Linear, sin exportar nada a mano.
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IMÁGENES / VÍDEOS IA |
🐉 La IA ya entiende la física de criaturas imposibles |
El vídeo de hoy es un pequeño clip de una persona enseñando a su mascota: un pequeño dragón que cabe literalmente en la palma de su mano. |
Lo impresionante es cómo interactúa con todo lo que tiene alrededor. Salta de la mano a la mesa, se mete dentro de un bol de harina y acaba completamente cubierto de ella. Después lo pasan por agua para limpiarlo, y todo ocurre con una naturalidad increíble. |
Y aquí está lo realmente alucinante: todo está generado con IA. El agua, las partículas de harina, las salpicaduras, los movimientos del dragón y cómo interactúa con los objetos mantienen una coherencia brutal. |
Cada vez resulta más evidente que la IA no solo está mejorando la imagen. Está empezando a entender y replicar las físicas del mundo real, y eso es lo que hace que estos vídeos sean cada vez más difíciles de distinguir de una grabación real. |
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Nos vemos mañana, con todo lo que está por llegar 😎 |
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¡Nos vemos mañana! |
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