Microsoft redujo el uso directo de Claude Code dentro de su división Experiences and Devices y pidió a sus equipos migrar a GitHub Copilot CLI antes del cierre fiscal. Más que un rechazo a Anthropic, la decisión revela el problema central de la IA empresarial: los agentes de programación son útiles, pero su consumo de tokens puede volver impredecibles los costos. Casos como Uber muestran que la adopción intensiva puede agotar presupuestos en meses, aunque la productividad sea real.

La nueva etapa no será abandonar la IA para programar, sino administrarla como infraestructura cloud: con límites, cuotas, medición por uso y supervisión financiera. La gran lección es clara: el valor existe, pero el modelo de compra debe cambiar.

Respuestas a la encuesta pasada. ¿La guerra de la IA nos está dando más poder o solo nos está preparando para pagar más? y prevalece: “Las dos cosas al mismo tiempo”.

El papa León XIV advierte que la carrera por la IA puede convertirse en una nueva Torre de Babel: una innovación brillante, pero capaz de concentrar poder, debilitar la verdad y reducir a las personas a simples datos. En su encíclica Magnifica Humanitas, sostiene que la IA no es neutral, porque refleja los valores de quienes la diseñan, financian y usan.

Sus principales riesgos son erosionar el juicio humano, simular empatía sin relaciones reales, profundizar desigualdades, desestabilizar la democracia con desinformación y facilitar decisiones letales en la guerra. Más que rechazar la tecnología, pide guiar la era de la IA desde la dignidad humana, con reglas construidas desde la sociedad y no solo desde arriba.

La productividad en Estados Unidos ha crecido cerca de 2% anual desde 2020, el doble que en buena parte de la década de 2010. Aunque muchos atribuyen este repunte a la IA, Nicholas Bloom, profesor de Stanford y experto en teletrabajo, sostiene que la causa principal ha sido el cambio laboral posterior a la pandemia. El trabajo remoto redujo tiempos de traslado, distracciones de oficina y costos, además de ampliar el acceso a talento sin depender de la ubicación geográfica.

Bloom defiende que el modelo híbrido, con dos días presenciales y tres remotos, combina colaboración y concentración. La IA podría impulsar productividad en el futuro, pero todavía no explica el crecimiento reciente observado desde 2020.

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: Video AI Prompts: Unlocking Excellence in Frames

Creado por: Adan Avelar Islas

Instrucciones que permiten crear indicaciones eficaces y obtener los mejores resultados con los modelos de vídeo, centrándose en descripciones visuales claras y específicas.

Europa necesita cerrar su brecha de cómputo en IA para no depender estructuralmente de Estados Unidos o China. La competencia por la IA depende cada vez más del acceso a chips avanzados, centros de datos y ecosistemas de software. China ofrece una lección útil: combina presión diplomática para obtener chips extranjeros con inversión agresiva en hardware propio, apoyada por demanda estatal y subsidios.

Europa tiene activos clave, como ASML, IMEC, Infineon, STMicroelectronics y Carl Zeiss, pero carece de una estrategia coordinada. La propuesta es crear una política industrial tipo Airbus, basada en ventajas tecnológicas reales, gobernanza integrada y compras públicas coordinadas. Aunque habría costos iniciales y menor rendimiento frente a NVIDIA, la meta es autonomía estratégica a largo plazo.

♾️La IA de Google resuelve nueve problemas matemáticos sin resolver. AlphaProof Nexus, de Google DeepMind, resolvió nueve problemas abiertos de Erdős, incluidos dos que llevaban 56 años sin solución. El sistema combina un modelo de lenguaje con Lean, un asistente de pruebas matemáticas, para generar demostraciones verificadas por máquina en áreas como combinatoria y teoría de grafos. Cada problema costó unos cientos de dólares en cómputo y también logró probar 44 conjeturas abiertas de la Online Encyclopedia of Integer Sequences. Aunque una versión más simple igualó resultados con mayor costo, los problemas que exigían nuevas construcciones matemáticas siguen fuera de alcance. El avance muestra cómo la IA puede acelerar descubrimientos científicos. arxiv.

☠️Claude Mythos descubre más de 10.000 vulnerabilidades críticas. Anthropic presentó los primeros resultados de Project Glasswing: Claude Mythos Preview y unos 50 socios detectaron más de 10,000 vulnerabilidades críticas o de alta severidad en un mes. Cloudflare encontró 2,000 fallas con menos falsos positivos que evaluadores humanos, mientras Mozilla corrigió 271 vulnerabilidades en Firefox 150. Además, Anthropic analizó más de 1,000 proyectos open source, donde Mythos marcó 6,202 riesgos graves; tras revisión independiente, 62% fueron confirmados. El sistema también ayudó a bloquear una transferencia fraudulenta de 1.5 millones de dólares. Anthropic mantiene Mythos restringido por riesgo de mal uso, pero la carrera en ciberseguridad con IA se acelera. anthropic.

💴Deepseek hizo permanente su descuento de 75% para Deepseek V4 Pro, convirtiendo su estrategia en una guerra de precios contra laboratorios occidentales. Su modelo cuesta 0.435 dólares por millón de tokens de entrada y 0.87 por salida, muy por debajo de GPT-5.5 y Opus 4.7. La diferencia es enorme para sistemas agentic AI, que consumen muchos más tokens que un chatbot normal. Sin embargo, el precio por token no lo es todo: también importa cuántos tokens usa cada modelo por tarea. Aunque Deepseek queda detrás en rendimiento bruto, muchas empresas podrían elegir modelos “suficientemente buenos” si el ROI sigue siendo incierto. decoder.

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