Accenture convirtió la adopción de IA en un criterio formal para ascensos. Tras capacitar a 550 mil de sus 780 mil empleados en IA generativa, ahora exige que directores asociados y gerentes senior demuestren uso constante de herramientas internas como AI Refinery y SynOps. La compañía incluso monitorea inicios de sesión semanales y solo quienes muestren adopción regular serán considerados para liderazgo. La medida busca consolidarla como socio estratégico en reinvención digital.

La tendencia no es aislada: KPMG, Amazon Ring y Meta también integran métricas de uso de IA en evaluaciones de desempeño. La IA deja de ser ventaja opcional y se convierte en requisito profesional clave.

Respuestas a la encuesta pasada. Si puedes aprender habilidades con IA en meses, ¿vale la pena esperar 4 años para graduarte? y prevalece: “Mejor combinar estudio formal y aprendizaje en IA”.

Investigadores de la Universidad de Michigan desarrollaron un software de código abierto y un ranking en línea para medir cuánta electricidad consumen distintos modelos de IA. La herramienta permite evaluar modelos open weight y ayuda a desarrolladores a reducir costos y el impacto ambiental.

Sus mediciones muestran que, según la tarea, el consumo energético puede variar hasta 300 veces entre modelos. Entre 80 y 90 por ciento de la energía del sector se usa durante la inferencia en centros de datos. Factores como la cantidad de tokens generados, el uso de cadenas de razonamiento y la forma en que se ejecutan las consultas influyen en el consumo. La plataforma ofrece datos más precisos para tomar decisiones informadas frente al crecimiento energético de la IA.

Andrew Yang advierte que la IA podría eliminar hasta el 50 por ciento de los empleos de oficina en los próximos años. Sostiene que las empresas adoptarán IA para ganar eficiencia y reducir costos, y que el mercado bursátil premiará a quienes recorten personal y castigará a quienes no lo hagan. Esto generaría una competencia por disminuir plantillas, acelerando despidos masivos en trabajos administrativos y profesionales.

Aunque JPMorgan reporta que solo 55 mil de 1.2 millones de recortes en 2025 estuvieron vinculados directamente a la IA, el temor público sigue creciendo. Yang también señala efectos indirectos: si menos personas acuden a oficinas, negocios como tintorerías, paseadores de perros o salones de belleza perderán clientes y verán caer sus ingresos.

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: Career Coach

Creado por: AIResearchPlus

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Profesores analizan cómo integrar la IA en la educación sin debilitar el pensamiento crítico. Michael Brenner sostiene que ignorar la IA dejaría a estudiantes y académicos en desventaja, por lo que propone elevar la dificultad de las tareas y evaluar con exámenes orales y problemas que los chatbots no puedan resolver.

Tina Grotzer enfatiza la metacognición y el desarrollo de la mente humana más allá de memorizar datos. Ying Xu advierte sobre la dependencia excesiva y subraya la importancia de la autorregulación y del contexto social y emocional del aprendizaje. Coinciden en que la IA debe potenciar, no reemplazar, la formación, preservando la relación humana y el propósito profundo de educar pensadores autónomos.

🦾Gemini 3.1 Pro es la nueva base de inteligencia de Google para tareas complejas que requieren razonamiento avanzado. Mejora significativamente el desempeño frente a Gemini 3 Pro, duplicando su capacidad en el benchmark ARC-AGI-2 con 77.1%. Está disponible en vista previa para desarrolladores mediante Gemini API, AI Studio, Antigravity y Android Studio; para empresas en Vertex AI y Gemini Enterprise; y para consumidores en la app Gemini y NotebookLM. Permite resolver problemas complejos, sintetizar información y generar recursos como SVGs animados listos para web desde texto. Google continuará optimizándolo, especialmente en flujos de trabajo agentivos, antes de su lanzamiento general. google.

🤖¿Quién gana la carrera de la IA?. Se sostiene que aún estamos en una etapa muy temprana de adopción. Aunque existen comparaciones entre modelos como GPT 5.2, Claude 4.5, Gemini 3 y Grok 4.1, considera que la pregunta correcta es cuál funciona mejor según el caso de uso. La verdadera batalla está en asegurar cómputo, especialmente capacidad en gigawatts para entrenamiento e inferencia. Estima que 1 GW puede generar hasta 10 mil millones de dólares en ingresos anuales. A pesar de la competencia y volatilidad, afirma que la demanda de inteligencia es infinita y que los grandes laboratorios crecerán mucho más de lo que imaginamos. EthanChoi7.

💥La burbuja de la IA estallará para las empresas que no puedan ir más allá de las demostraciones y los LLM. Las valuaciones de startups de IA se han disparado, generando temores de una burbuja similar a la de las punto com. Analistas advierten que muchas empresas persiguen la novedad sin demostrar impacto real. El problema no es la IA en sí, sino la brecha entre valoraciones y resultados medibles. Fundadores confunden levantar capital con progreso, cuando el verdadero avance proviene de clientes y unidades económicas sostenibles. El mercado ya inicia una depuración: menos modelos base y más aplicaciones verticales. Sobrevivirán quienes transformen su modelo operativo desde cero y ofrezcan valor distintivo, mientras las que solo integran modelos existentes sin diferenciación desaparecerán. computerworld.

🥷Anthropic ha identificado ataques de destilación a escala industrial en sus modelos por parte de DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax. Estos laboratorios crearon más de 24.000 cuentas fraudulentas y generaron más de 16 millones de intercambios con Claude, extrayendo sus capacidades para entrenar y mejorar sus propios modelos. anthropic.

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