OpenAI introduce anuncios en ChatGPT para usuarios gratuitos y del nivel Go ($8/mes), mientras los niveles premium permanecen sin publicidad. Los anuncios aparecerán como "Recomendaciones Patrocinadas" debajo de las respuestas, dirigidos según conversaciones pero excluidos de temas sensibles como salud y política, y no se mostrarán a menores de 18 años. OpenAI promete no vender datos de usuarios ni permitir que los anuncios influyan en las respuestas.

Esta decisión marca un punto de inflexión en la monetización de IA, siguiendo el modelo de Google y Meta, mientras la compañía se prepara para su OPI en 2026. El éxito dependerá del equilibrio entre relevancia contextual y experiencia de usuario, siendo la transparencia y la confianza elementos críticos para evitar la fuga de usuarios hacia otras plataformas.

Respuestas a la encuesta pasada. Si hoy cualquiera puede construir rápido con IA, ¿qué define que valga la pena construir? y prevalece: “El criterio para escoger problemas reales y resolverlos con calidad”.

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, afirma que los modelos de IA de China están apenas "meses" detrás de las capacidades estadounidenses y occidentales, una brecha menor de lo estimado hace dos años. Empresas como DeepSeek, Alibaba y startups chinas han demostrado modelos competitivos construidos con chips menos avanzados y menor costo.

Sin embargo, Hassabis señala que China aún no ha demostrado capacidad para innovar "más allá de la frontera" o crear avances científicos revolucionarios como el transformer de Google. Las empresas chinas enfrentan restricciones de acceso a semiconductores avanzados de Nvidia debido a prohibiciones de exportación estadounidenses. Hassabis atribuye esta limitación innovadora a una cuestión de "mentalidad" más que restricciones tecnológicas. Alibaba admite menos del 20% de probabilidad de superar a empresas estadounidenses en 3-5 años.

La IA está revolucionando el desarrollo de software, permitiendo que personas sin conocimientos técnicos creen aplicaciones personalizadas mediante "vibe coding". Usando herramientas como Claude, ChatGPT, Replit y Lovable, los usuarios describen en lenguaje natural lo que necesitan y la IA genera el código. Estas "micro apps" son soluciones temporales y específicas para necesidades individuales: desde rastreadores de restaurantes hasta aplicaciones médicas personales.

Rebecca Yu creó su app en 7 días; Hollie Krause construyó dos aplicaciones durante una cena.R Aunque existen desafíos como costos de suscripción y problemas de seguridad, los expertos predicen que esto transformará el consumo de software, reduciendo la dependencia de aplicaciones comerciales costosas y democratizando la innovación tecnológica para comunidades sin recursos técnicos tradicionales.

Un GPT personalizado es una versión adaptada del modelo de lenguaje GPT-4 que se configura para cumplir funciones específicas, siguiendo instrucciones definidas por el usuario. Sirve para automatizar tareas, responder consultas especializadas, generar contenido o actuar como asistente.

Presentamos el GPT: Scholar AI

Creado por: community builder

Asistente de Investigación de IA: busca y revisa más de 200 millones de artículos científicos, patentes y libros. Investiga literatura, descubre nuevos conocimientos y genera nuevas ideas.

Mohamad Ali, de IBM Consulting, sostiene que aunque el 80% de ejecutivos espera que la IA contribuya significativamente a ingresos para 2030, solo el 24% sabe de dónde vendrá ese valor. La brecha es de arquitectura, no de conciencia. Las empresas AI-first se distinguen por tres decisiones clave: rediseñar el trabajo desde cero (no solo automatizar procesos rotos), construir inteligencia propietaria con datos y modelos personalizados (como L'Oréal con su modelo de formulación), y crear loops de crecimiento reinvirtiendo ganancias de productividad en nuevos mercados.

Empresas como Nestlé y Riyadh Air ejemplifican este enfoque. Para 2030, esta diferencia no se medirá en porcentajes de productividad, sino en modelos de negocio completamente distintos. Las organizaciones deben eliminar 30-40% de flujos obsoletos y reinvertir en innovación exponencial.

🤪¿ChatGPT nos está volviendo estúpidos? Se argumenta que la IA generativa no solo recupera información sino que puede reemplazar el pensamiento humano. Introduce el efecto Dunning-Kruger para explicar cómo algunos usuarios confían excesivamente en la IA como sustituto del pensamiento crítico, mientras otros la usan para aumentar sus capacidades cognitivas. La clave está en el uso: la IA debe augmentar, no reemplazar, la inteligencia humana. Quienes usen ChatGPT como atajo intelectual serán fácilmente reemplazables; quienes lo usen como herramienta de mejora prosperarán. La respuesta depende del usuario, no de la tecnología. Medium.

🎮La culpa de los despidos en la industria de los videojuegos por parte de la inteligencia artificial podría ser errónea. Se examinan los despidos masivos en la industria de videojuegos, incluyendo el cierre del estudio de Ubisoft en Halifax, y analiza si la IA es responsable. Expertos como el profesor Derek Nowrouzezahrai argumentan que la IA generativa no puede reemplazar trabajadores especializados porque carece de control, contexto y confiabilidad necesarios. Aunque la IA puede acelerar tareas específicas como diseño de interfaces, requiere supervisión humana experta y no comprende el contexto creativo organizacional. Los sistemas pueden "fallar catastróficamente". Montreal perdió casi 500 posiciones en 18 meses. El profesor Matthew Guzdial concluye que "no es la IA la que mata empleos, es el motivo de lucro". A pesar de las preocupaciones, la inversión en IA para videojuegos crecerá 36% anualmente hasta 2033. financialpost.

🔌Así es como los centros de datos de inteligencia artificial afectan a la red eléctrica. El impacto de los centros de datos de IA en la red eléctrica estadounidense. Gigantes tecnológicos como Meta ($17 mil millones), Microsoft ($24.2 mil millones) y Amazon ($15 mil millones) invierten masivamente en infraestructura. Virginia alberga 561 centros de datos, el cluster más grande del mundo. Las tarifas eléctricas residenciales aumentaron 5.2% y en áreas cercanas a centros de datos subieron hasta 267% comparado con hace cinco años. Se proyecta que estos centros consumirán 6.7-12% de la electricidad nacional para 2028, comparado con 4.4% en 2023. La infraestructura eléctrica envejecida agrava el problema. Además, los centros de datos necesitarán 170% más agua para 2030. La administración Trump y gobernadores buscan que las empresas tecnológicas paguen los costos adicionales mediante subastas de electricidad. cna.

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