Nuevos modelos
Google: llega Gemini Decision 1, el primer modelo pensado específicamente para decisiones. El modelo, que no genera texto token a token, responde a preguntas cerradas (sí/no, opción múltiple, puntuación) y da una probabilidad y un valor de confianza para cada opción. En un solo paso también puede evaluar hasta mil preguntas sobre el mismo texto, imagen, audio, vídeo o PDF, en 150–250 milisegundos. Está disponible a través de la nueva Gemini Decisions API en Google AI Studio, a 0,10 dólares por millón de tokens de entrada, sin cargo por la salida; según Google es unas cinco veces más barato que Gemini 3.5 Flash-Lite. Usos típicos: qué modelo o herramienta debe recibir una petición, si un contenido cumple las normas, o cómo puntuar un envío. Dentro de Google ya se usa para elegir el modelo en Gemini Notebook y para los controles de seguridad del buscador. Fuente: Google, The Decoder.
Google DeepMind: AlphaGenome 2 también muestra en qué tipo de célula un cambio en el ADN causa problemas. Casi todas las células de nuestro cuerpo llevan el mismo ADN, pero cada una activa genes distintos, así que la misma diferencia genética puede hacer algo muy distinto en el músculo cardíaco que en una célula inmunitaria. El nuevo modelo se entrenó con más de cien millones de perfiles de células individuales de 68 tejidos, y según DeepMind encuentra casi el doble de variantes que afectan a la función de los genes que el mejor modelo anterior. También puede dar estimaciones para nuevos tipos y estados celulares sin reentrenamiento. Puede ayudar a los investigadores a encontrar las causas celulares de las enfermedades y los objetivos de los fármacos; está disponible para investigación no comercial. Fuente: Google DeepMind, The Verge.
Alibaba: se puede probar una versión preliminar de Qwen4-Max, el buque insignia de la nueva familia Qwen4. En el resumen del día anterior, la llegada de Qwen4 aún figuraba solo como rumor; ahora la versión preliminar de la variante más grande está disponible en Qwen Chat (también en modo agente), en la suscripción Alibaba Token Plan y en la herramienta de programación Qoder. La empresa promete un conocimiento más profundo, una mejor comprensión del mundo y capacidades más fuertes de programación y de agentes, sobre todo para trabajos complejos de programación y de oficina. Todavía no hay fecha oficial de lanzamiento para los miembros más pequeños de la familia. Fuente: Alibaba Qwen (X).
Runway: el modelo de control de robots Praxis-1 ya se puede descargar gratis, con pesos abiertos. El modelo de «acción del mundo» (world action model) de 27.000 millones de parámetros presentado en septiembre se entrenó con vídeos, y predice a la vez qué ocurrirá en la imagen y qué debe hacer el robot. Según la empresa, lidera la clasificación RoboLab-120 de Nvidia con un 46,2 por ciento de acierto, por delante de todos los modelos abiertos de visión, lenguaje y acción (VLA). Tiene licencia Apache 2.0, así que también se puede usar libremente con fines comerciales, y se puede ejecutar y seguir entrenando en hardware propio; está disponible en GitHub y Hugging Face. Fuente: Runway, Runway (X).
Herramientas y funciones
SpaceXSI: llega Grok Bot 1.0, la primera versión estable del colega de IA pensado para el trabajo en equipo. En la versión 1.0, que antes se había señalado como rumor, la función Team Bots permite que todo un equipo trabaje con el mismo bot, que aprende quién trabaja en qué y también se puede compartir en Slack o Microsoft Teams. Los bots siguen las conversaciones de varios participantes, pueden unirse a videollamadas (intervienen a través del chat) y también avisan sin que se lo pidan cuando algo de un proyecto necesita atención, por ejemplo cuando se acerca una fecha límite. Fuente: SpaceXSI, SpaceXSI (X).
Cursor: los agentes de IA de los compañeros de equipo ya pueden trabajar juntos. La función Projects del editor de código se ha reconstruido para un uso multiusuario: todos los miembros del equipo y sus agentes ven el trabajo de los demás en un solo espacio compartido, y pueden coordinar las tareas. Fuente: Cursor (X).
ElevenLabs: los agentes de voz reciben memoria, rutinas y modelos que se pueden adaptar a una empresa. La función Memory anunciada en la ElevenLabs Summit de Nueva York permite que un agente de atención al cliente recuerde lo que un cliente habitual dijo antes (por ejemplo que solo está libre por la tarde, o que se muda en marzo), y Routines gestiona las tareas anteriores y posteriores a la conversación, por ejemplo devolver la llamada a un solicitante de crédito o explicar una factura por SMS. El Interaction Engine elige el modelo adecuado para cada paso de la conversación: uno más barato para las preguntas sencillas, un modelo de frontera para las más complejas (por ejemplo una devolución). En los próximos meses las empresas podrán ajustar los modelos de voz y de reconocimiento de voz con sus propios datos; la empresa también presentó Scribe v3 Medical, un modelo de transcripción que conoce los términos sanitarios, y, como avance, ElevenAI, un asistente laboral que dicta, toma notas y ayuda en las reuniones. Fuente: ElevenLabs.
Google: el agente de Antigravity puede manejar un navegador, y los desarrolladores pueden dar a los agentes de la API de Gemini su propio entorno de ejecución. El agente del entorno de desarrollo Antigravity ahora puede investigar en el navegador integrado y comprobar en vivo el código escrito; el usuario decide en qué puede iniciar sesión, y las descargas se pausan hasta que las aprueba. Junto a los Managed Agents de la API de Gemini, los desarrolladores también pueden conectar su propio entorno aislado (sandbox) alojado por ellos. Fuente: Google Antigravity (X), Google AI Studio (X).
AWS: un emulador local gratuito para más de doscientos servicios, con el código escrito enteramente por agentes de IA. AWS Emulator simula los servicios en la nube de Amazon en el propio equipo, así que los desarrolladores pueden probar sus programas sin una cuenta de pago. Según Amazon, un enjambre de agentes escribió el código en Rust, con casi treinta mil cambios en las primeras tres semanas, y el equipo no escribió ni revisó ni una sola línea. De momento funciona con Docker en macOS y Windows. Fuente: GitHub, Simon Willison.
Google Labs: Tabletop crea, con un solo prompt, un plan de viaje compartido, una votación o un reparto de gastos. En el servicio experimental el grupo aporta sus enlaces, archivos e ideas, y Gemini los convierte en un itinerario interactivo, una votación para la cena, un reparto de gastos o una clasificación que luego todos pueden editar a la vez, como un documento de Google. De momento solo está disponible en Estados Unidos, a través de una lista de espera. Fuente: Google, The Verge.
Novedades menores de un vistazo. La app de Gemini también ha aparecido de forma independiente en Apple CarPlay, así que una conversación empezada en el teléfono se puede continuar por voz mientras se conduce. La función Finance de ChatGPT también ha llegado a la aplicación de escritorio, y además elabora informes interactivos a partir de los propios datos financieros; de momento solo en Estados Unidos. La Extractions API de OpenRouter extrae en forma estructurada los datos indicados (por ejemplo el total de un recibo) a partir de texto, imágenes y PDF. El modelo de vídeo Seedance 2.5 de ByteDance también está disponible en 4K en Runway y Pika. Fuente: Gemini (X), ChatGPT (X), OpenRouter (X), Runway (X).
Regulación y seguridad
Exportación de chips: la Casa Blanca y el Congreso endurecerían las normas tras el escándalo de Nvidia. Según The Information, la Casa Blanca ha pedido al Congreso que obligue al Departamento de Comercio a redactar una norma que impida a las empresas chinas usar chips de IA de frontera mediante acceso remoto en centros de datos en el extranjero. Citando documentos de compras, Reuters escribió que la Northwestern Polytechnical University, vinculada al ejército chino y en la lista negra de EE. UU., aun así accedió a chips Nvidia H200. Varios legisladores estadounidenses exigen la dimisión de Jensen Huang, y amenazan con una citación si no comparece voluntariamente en una sesión a puerta cerrada. Fuente: The Information (X), Reuters, CNBC.
Inglaterra: el regulador de la educación superior dice que la IA ha hecho casi imposible evaluar con equidad los trabajos de curso. Según una investigación de la Office for Students (OfS), los estudiantes hacen que la IA redacte ensayos y tesis, a menudo sin que se note, y obtienen notas similares a quienes no la usan. El regulador urge a volver a los exámenes tradicionales y a las presentaciones presenciales, y ha dejado entrever sanciones para las universidades que no pongan en marcha una evaluación fiable y a prueba de IA. Fuente: The Guardian, The Decoder.
Empresas de datos de EE. UU. venden a laboratorios chinos de IA entornos de entrenamiento por valor de 500 millones de dólares. Una investigación de ChinaTalk identificó al menos nueve empresas estadounidenses, entre ellas Mercor, Surge AI, AfterQuery y Turing, que también venden los llamados entornos de aprendizaje por refuerzo (RL): tareas simuladas en las que los modelos practican, por ejemplo, la programación o el trabajo de oficina. Los laboratorios chinos compran a propósito los mismos productos que antes usaron Anthropic u OpenAI, y así pueden ahorrarse la experimentación cara y la capacidad de cálculo. Fuente: The Decoder.
Perplexity: dejaron sueltos doce modelos de IA en su propio entorno aislado de agentes, para ver si podían escapar. La empresa probó el entorno de máquina virtual SPACE construido para su agente Computer: los modelos tenían que obtener una contraseña de la máquina anfitriona y eludir los bloqueos de red. Según el consejero delegado Aravind Srinivas, una de las lecciones fue que los modelos no especializados en ciberseguridad resultaron mejores atacantes que los modelos de ciberseguridad, y que en las pruebas hay que ordenar expresamente al modelo que intente escapar. Fuente: Perplexity (X), Aravind Srinivas (X).
Radical Numerics: un modelo de IA que también funciona en un portátil, sin internet, detecta patógenos naturales y diseñados. El modelo Omnii Defense también se puede usar sobre el terreno junto con un secuenciador de genes por USB, así que los investigadores y el personal de salud pública pueden reconocer con rapidez nuevas amenazas biológicas. Los fundadores de la empresa trabajaron antes en los modelos abiertos de ADN Evo y Evo-2; dicen que en la defensa biológica también empieza una carrera armamentística, como en la ciberseguridad. Fuente: Wired.
Helsing: la plataforma Clarity de la empresa alemana de defensa prepara objetivos militares con agentes de IA. En el sistema presentado en Berlín, cientos de agentes especializados procesan datos de sensores, inteligencia de fuentes abiertas e informes, identifican fuerzas e instalaciones enemigas y luego preparan los datos para los sistemas de armas, a la espera de la aprobación humana. Según Helsing, a cada decisión se le asociará el nombre de una persona, y el sistema funcionará en la propia infraestructura del cliente como un producto europeo; es un rival de plataformas similares de Palantir y Anduril. Fuente: The Decoder, Resilience Media.
Negocio y sociedad
Nvidia: según The Wall Street Journal, el consejo se prepara para destituir a Jensen Huang. Citando a cinco empleados, The New York Times escribió que el consejero delegado también tuvo una relación con una subordinada, Kimberly Powell, vicepresidenta de salud; después, el WSJ informó de que el consejo se reúne ya el miércoles sobre el futuro de Huang, y se prepara para apartarlo. Nvidia no comentó las informaciones. La acción aún subió cerca de un 3 por ciento durante el día, pero cayó alrededor de un 8 por ciento en la negociación posterior al cierre. Huang lleva 33 años al frente de la empresa que fundó, y no hay un plan de sucesión conocido; los resultados trimestrales se publican el 17 de noviembre. Fuente: The New York Times, The Wall Street Journal, TechCrunch, CNBC.
Anthropic: la OPV se ha cubierto con creces, y se ha sabido que los ingresos trimestrales se acercaron a 17.000 millones de dólares. Según Bloomberg, los inversores piden a menudo muchas más acciones de las disponibles, y según el Financial Times los bancos plantean por ello subir la horquilla de precios, lo que llevaría el valor de la empresa por encima de 1,5 billones de dólares. En Australia se ha abierto la suscripción para inversores particulares. Según The Information, los ingresos del tercer trimestre de Anthropic subieron un 47 por ciento, hasta casi 17.000 millones de dólares, y su pérdida operativa fue de solo 567 millones, frente a los 10.000 millones de ingresos y los 10.900 millones de pérdidas de OpenAI. Fuente: Bloomberg, Financial Times, CNBC, The Information (X).
TSMC: el fabricante de chips taiwanés invierte 1.000 millones de dólares en OpenAI y Anthropic. El consejo aprobó comprar hasta 500 millones de dólares en acciones preferentes de OpenAI, y otros 500 millones en acciones de Anthropic al precio de la OPV. Los analistas dicen que este tipo de financiación circular, en la que los proveedores invierten en sus clientes, dificulta juzgar la demanda real de IA. Fuente: Ars Technica.
Anthropic: su propio modelo de IA pasó Claude a chips de AMD en tres días. Según la presentación a inversores, poner en marcha una nueva plataforma de chips ocupaba antes a docenas de ingenieros durante meses, pero el modelo Mythos ahora hizo el trabajo casi sin intervención humana. Según el cofundador Tom Brown, la empresa ya entrena y ejecuta Claude en las cuatro grandes familias de chips, lo que podría debilitar la ventaja anterior del entorno de software CUDA de Nvidia. Fuente: The Decoder.
United Airlines: la aerolínea impide que los agentes personales de IA compren billetes en nombre de los pasajeros. Los agentes aún pueden mostrar los vuelos, pero no pueden completar la compra. La empresa cita riesgos de privacidad y normas federales, por ejemplo que el pasajero debe certificar personalmente que no hay explosivos en su equipaje. El consejero delegado Scott Kirby dice que no quieren otro intermediario. La decisión afecta a asistentes como Muse de Meta y Dots de OpenAI; tras eBay, otra gran empresa cierra la puerta a los agentes de compra de terceros. Fuente: The Verge, The Wall Street Journal.
ByteDance: según Bloomberg, la matriz de TikTok lanzará en cuestión de semanas su propio asistente personal de IA al estilo de Muse. Según el diario, el cofundador Zhang Yiming dijo en un círculo interno cerrado que para 2029–2030 quieren convertir la empresa en un laboratorio de frontera capaz de competir con OpenAI y Anthropic. Fuente: Bloomberg.
Centros de datos: se planean 181 gigavatios de centrales de gas propias junto a los centros de datos de IA en EE. UU. y Europa. Según un estudio, los promotores construirían centrales fósiles locales porque tardan en obtener una conexión a la red nacional. Los defensores del clima dicen que es poco probable que esas centrales sean temporales, y que podrían fijar durante años unas emisiones altas. Fuente: The Guardian.
Big Walk: un fallo de programa corregido con IA ha desatado una disputa entre los desarrolladores independientes de videojuegos. El estudio House House reconoció después que, al final del desarrollo de su popular juego cooperativo, usaron IA en una medida mínima para corregir un fallo. Parte del jurado del Independent Games Festival dice que incluso eso es demasiado, y la disputa gira en torno a cómo y cuándo hay que informar a los jugadores del uso de IA. Fuente: Ars Technica.
Inversiones de un vistazo. La británica Fractile, que desarrolla chips pensados para ejecutar modelos de IA, captó 720 millones de dólares (según el gobierno británico, con una valoración de más de 5.000 millones de libras, y con la participación del fondo público británico de IA). La empresa de almacenamiento de energía Torus captó 500 millones para centros de datos de IA del tamaño de un contenedor, Rox, que automatiza con agentes la investigación y el contacto comercial, captó 100 millones con una valoración de 1.300 millones, y Edelbyte, que construye una plataforma de análisis de datos optimizada para agentes de IA, salió del modo sigiloso con 70 millones. Fuente: TechCrunch, Bloomberg, Fortune, Forbes.
Rumores
Un nuevo modelo de vídeo de Google, BouncyBohr, ha aparecido en las pruebas. Según un filtrador conocido, el modelo, que maneja resolución 4K y varias imágenes de referencia, puede alargar un vídeo tres veces en tramos de diez segundos; según una primera prueba, su nivel se sitúa entre los modelos de vídeo rápidos que Google ya tiene. La misma persona también sitúa entre los próximos anuncios de Google a Gemini 4 Helix (Flash-Lite) y Gemini 3.9 Live, aún no probados. Google no ha confirmado ninguno. Fiabilidad: baja-media (una sola fuente cuyos indicios anteriores se han confirmado en parte, pero los modelos no se han nombrado de forma oficial). Fuente: chetaslua (X), chetaslua: modelos de Google (X).
Qué significa para ti: el Grok Bot pensado para el equipo, el espacio compartido de agentes de Cursor y los agentes de atención al cliente de ElevenLabs que recuerdan y también hacen el trabajo posterior muestran que el agente de IA se está convirtiendo cada vez más en un colega, así que conviene pensar ahora, en nuestra página de agentes de IA, qué procesos recurrentes de clientes e internos confiarías a agentes de IA, y con un marco de gobernanza de IA, puedes marcar a tiempo unos límites seguros y asumibles, porque las prohibiciones de United y eBay y el endurecimiento universitario en Inglaterra ya muestran que los socios y las autoridades regulan cada vez más dónde y cómo puede trabajar la IA.