Un bombardeo con misil Tomahawk destruyó una escuela primaria en Irán y causó al menos 175 muertes, muchas de ellas niñas. El ataque ocurrió durante la ofensiva militar vinculada a la guerra entre Estados Unidos, Israel e Irán. Inicialmente hubo confusión sobre la responsabilidad, pero funcionarios estadounidenses confirmaron después que el misil fue lanzado por el ejército de Estados Unidos. La investigación preliminar indica que las coordenadas del objetivo se generaron con datos de inteligencia desactualizados.

El caso también abrió una investigación sobre si sistemas de IA participaron en el proceso de identificación del objetivo. El modelo Claude de Anthropic, usado junto al sistema Maven de inteligencia geoespacial, podría haber sido parte del análisis. Aun así, militares sostienen que la decisión final siempre es humana.

Respuestas a la encuesta pasada. ¿Qué debería hacer Latinoamérica para no quedarse fuera del futuro de la IA? y prevalece: “Invertir fuertemente en educación y talento en IA”.

La transformación con IA se está convirtiendo en una estrategia central para las empresas. Los agentes de IA permiten automatizar tareas administrativas, analizar datos, generar reportes, planificar procesos y mejorar la atención al cliente, lo que reduce costos y libera tiempo para actividades de mayor valor. Sin embargo, el éxito no depende solo de la tecnología, sino de rediseñar procesos, gestionar el cambio y capacitar a los empleados.

Ejemplos reales muestran su impacto. En la agencia de refugiados de la ONU, agentes de IA ayudan a procesar documentos y coordinar planes en 137 países, liberando tiempo para ayuda humanitaria. La farmacéutica Sanofi usa agentes para reemplazar sistemas empresariales y ahorrar miles de millones. La energética EnBW busca que la IA asuma hasta el 50% del trabajo digital.

Advanced Machine Intelligence (AMI), la startup fundada por Yann LeCun, recaudó más de 1,000 millones de dólares para desarrollar sistemas de IA capaces de comprender el mundo real mediante “world models”. Estos modelos buscan ir más allá de los grandes modelos de lenguaje y permitir que la inteligencia artificial tome decisiones en entornos físicos, como robots o sistemas autónomos. LeCun critica que los LLMs solo predicen palabras y no entienden realmente la realidad.

Como alternativa propone la arquitectura JEPA, que aprende representaciones abstractas del mundo. Sin embargo, este desarrollo tomará años y no significa el fin de los LLMs. Mientras tanto, estos modelos seguirán mejorando rápidamente gracias a la competencia global. El reto es construir estos sistemas con cuidado, ya que sus errores podrían tener consecuencias físicas en el mundo real.

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.

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Meta adquirió Moltbook, una red social diseñada para que agentes de IA interactúen entre sí, e incorporó a sus fundadores Matt Schlicht y Ben Parr a Meta Superintelligence Labs, liderado por Alexandr Wang. La plataforma, creada a inicios de 2026 y basada en el framework OpenClaw, permite que bots publiquen, comenten y coordinen tareas mientras los humanos observan. Moltbook creció rápidamente, alcanzando millones de bots registrados y más de un millón de visitantes humanos en su primera semana.

Además de funcionar como red social, actúa como una infraestructura de descubrimiento y verificación de agentes. La compra refleja la carrera entre grandes empresas por controlar la futura capa de internet donde agentes autónomos se comuniquen, intercambien información y ejecuten tareas directamente entre sistemas.

🦾Los robots con IA podrían superar en número a los trabajadores en unas décadas a medida que las empresas aumentan la inversión. La adopción acelerada de robots y agentes de IA podría superar el número de trabajadores humanos en las próximas décadas. Según Rob Garlick, exdirectivo de Citi, las empresas priorizan la rentabilidad y la IA permite realizar tareas cada vez mejor, más rápido y a menor costo que los humanos. Un robot puede recuperar su costo en pocas semanas al sustituir ciertos empleos. Un informe de Citi estima que habrá 1,300 millones de robots en 2035 y más de 4,000 millones en 2050. Además, los agentes de IA ya se integran rápidamente en las empresas. Aunque genera despidos, algunos líderes creen que la IA también creará nuevos empleos bien pagados en tecnología e infraestructura. cnbc.

🤖Un nuevo estudio sugiere que los humanos suenan más como ChatGPT. Un estudio del Instituto Max Planck sugiere que la forma en que hablamos está cambiando por influencia de los chatbots de IA. Investigadores detectaron que palabras frecuentes en respuestas de ChatGPT, como “delve”, “meticulous”, “underscore” o “groundbreaking”, aparecen cada vez más en conversaciones humanas. Para descubrirlo, analizaron millones de textos y rastrearon el uso de estos términos en más de un millón de videos de YouTube y podcasts antes y después del lanzamiento de ChatGPT. Los resultados muestran un aumento claro de estas expresiones en el inglés hablado. Esto sugiere un “bucle cultural”: los humanos imitan patrones lingüísticos de la IA, lo que podría influir en la evolución del lenguaje y en la forma en que nos comunicamos. androidheadlines.

🧑‍🔧Incluso con el auge de la IA, estos trabajos no desaparecerán. Los trabajos menos amenazados por la IA son aquellos que requieren trabajo físico, interacción humana o entornos impredecibles. Oficios especializados como electricistas, plomeros, técnicos HVAC y mecánicos siguen siendo difíciles de automatizar porque cada situación exige habilidades manuales y resolución de problemas en tiempo real. También destacan sectores como la salud y el cuidado personal, donde la empatía, la presencia humana y el contacto físico son esenciales. Profesiones basadas en confianza, como abogados o asesores financieros, mantienen valor por las relaciones con clientes. Además, el soporte tecnológico seguirá siendo necesario. Aunque la IA transformará industrias, probablemente aumentará la demanda y los salarios en oficios técnicos y cuidados humanos. azcentral.

🛜Gemini Embedding 2 es el primer modelo de embeddings multimodal nativo basado en la arquitectura Gemini de Google DeepMind. Permite mapear texto, imágenes, video, audio y documentos en un mismo espacio semántico, facilitando tareas como búsqueda semántica, RAG, análisis de datos y clasificación multimodal. El modelo puede procesar hasta 8192 tokens de texto, seis imágenes por solicitud, videos de hasta 120 segundos, audio sin transcripción previa y PDFs de hasta seis páginas. Además, puede combinar múltiples tipos de datos en una sola consulta para comprender mejor relaciones complejas. google.

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