Veinti\u00fan d\u00edas sin publicar esta bit\u00e1cora sobre lo que acontece en el mundo de la IA. Para todo lo que sucede a diario es una eternidad. La explicaci\u00f3n es vulgar: el mes que arranc\u00f3 con varios frentes abiertos al mismo tiempo y no me pude dar abasto. Mientras yo lidiaba con pendientes desde San Pedro de los Pinos de los que les platicar\u00e9 en estos d\u00edas, la industria de la inteligencia artificial parec\u00eda decidida a comprimir un a\u00f1o entero en cuatro semanas. Vamos a desempacar lo m\u00e1s importante: lo que se anunci\u00f3 en el evento I\/O de Google \u2014empezando por Flash 3.5\u2014, la noticia que reorden\u00f3 el tablero de fichajes de la frontera \u2014Karpathy se fue a Anthropic\u2014, un par de movimientos finos de OpenAI, la maduraci\u00f3n silenciosa del ecosistema de agentes y la rob\u00f3tica que cada vez est\u00e1 menos lejos del cuerpo humano.<\/p>\n
Empezamos.<\/p>\n
El 20 de mayo, Sundar Pichai abri\u00f3 la edici\u00f3n 2026 de I\/O \u2014la conferencia anual de desarrolladores que Google celebra desde hace casi dos d\u00e9cadas\u2014 con una idea que muchos llev\u00e1bamos esperando que se asumiera expl\u00edcitamente: Google ya no est\u00e1 agregando “funciones de IA” a productos existentes. Est\u00e1 redise\u00f1ando la compa\u00f1\u00eda entera alrededor de agentes. La frase m\u00e1s comentada fue la presentaci\u00f3n de Gemini 3.5 Flash<\/strong>, un modelo intermedio que, seg\u00fan la propia presentaci\u00f3n, supera al Gemini 3.1 Pro del a\u00f1o pasado en casi todos los puntos de referencia, corre cuatro veces m\u00e1s r\u00e1pido y cuesta menos de la mitad. Lo que esto quiere decir, en palabras llanas, es que un modelo barato ya hace lo que el a\u00f1o pasado solo hac\u00edan los modelos caros. La versi\u00f3n potente, Gemini 3.5 Pro<\/strong>, llegar\u00e1 en junio.<\/p>\n Pero el anuncio que cambia la conversaci\u00f3n de fondo no fue Flash. Fue Gemini Spark<\/strong>, un asistente personal que vive en una computadora dentro de Google y trabaja en segundo plano por uno: organiza el calendario, planea eventos, escribe correos, saca archivos del Drive y, eventualmente, contrata el Uber o reserva la cena. La promesa de “una IA que te conoce” se intent\u00f3 muchas veces \u2014desde la difunta Google Now de 2012 hasta el Astra de hace dos a\u00f1os\u2014, pero ninguna lleg\u00f3 al sustantivo “agente” con la solidez con la que lo plantea Spark. Sale primero para los suscriptores del plan AI Ultra<\/strong>, que de paso baj\u00f3 de 250 a 100 d\u00f3lares mensuales \u2014se acomoda al precio del Pro de OpenAI y debajo del Max de Anthropic\u2014.<\/p>\n A esto se sumaron los Intelligent Eyewear<\/strong> \u2014Google se asoci\u00f3 con Samsung, Qualcomm, Warby Parker y Gentle Monster para fabricar anteojos inteligentes que se vean como lentes de armaz\u00f3n decente\u2014. Salen en oto\u00f1o. Hay versi\u00f3n solo con audio y versi\u00f3n con pantalla. Est\u00e1 por verse si esta vez s\u00ed, despu\u00e9s del pinche fracaso de Google Glass de 2013, los usuarios aceptamos llevar una c\u00e1mara en la cara. La diferencia es que ahora lleva tambi\u00e9n una IA.<\/p>\n Lo que importa, m\u00e1s all\u00e1 de la lista de productos, es la tesis editorial. La b\u00fasqueda lleva veintitantos a\u00f1os siendo el negocio principal de Google. Convertir los resultados est\u00e1ticos \u2014las diez ligas azules de toda la vida\u2014 en agentes activos que ejecutan tareas es el riesgo m\u00e1s grande que Google ha asumido en su historia. Y al mismo tiempo es lo \u00fanico que puede mantener al cliente cautivo cuando ChatGPT y Claude ya hacen el trabajo cognitivo que antes uno hac\u00eda con varias pesta\u00f1as abiertas. Google no est\u00e1 innovando por gusto: est\u00e1 defendiendo su edificio.<\/p>\n El 19 de mayo \u2014un d\u00eda antes de la apertura de I\/O\u2014 Andrej Karpathy public\u00f3 un mensaje seco anunciando que se un\u00eda a Anthropic. Karpathy es uno de los nombres m\u00e1s reconocibles del campo: cofundador de OpenAI en 2015, director de IA en Tesla durante la era del Autopilot, despu\u00e9s fundador de Eureka Labs \u2014su peque\u00f1a empresa de educaci\u00f3n con IA\u2014 y autor de la serie de videos Neural Networks: Zero to Hero<\/em> que pr\u00e1cticamente form\u00f3 a una generaci\u00f3n entera de ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n En Anthropic se integra al equipo de preentrenamiento \u2014la fase larga y costosa donde un modelo absorbe el corpus general de conocimiento antes de afinarse para tareas particulares\u2014 con un encargo que es a la vez t\u00e9cnico y filos\u00f3fico: usar a Claude para acelerar la propia investigaci\u00f3n de c\u00f3mo se entrena a Claude.<\/p>\n Que Karpathy se haya ido a Anthropic en vez de volver a OpenAI confirma una hip\u00f3tesis que llevamos meses oyendo en la industria: el cuello de botella ya no es el c\u00f3mputo, es la receta. Y Anthropic est\u00e1 apostando a que se puede automatizar buena parte de esa receta haciendo que el propio modelo investigue sobre s\u00ed mismo. Si funciona, podr\u00eda compensar la desventaja en c\u00f3mputo que tiene frente a Microsoft + OpenAI o frente a la infraestructura propia de Google. Si no funciona, Karpathy tendr\u00e1 un a\u00f1o entretenido. Hay quien ha dicho que, cuando alguien de su calibre elige Anthropic sobre OpenAI, es se\u00f1al interna del estado del proyecto OpenAI. No se le puede negar peso al gesto.<\/p>\n OpenAI pas\u00f3 las cuatro semanas haciendo varias cosas a la vez. El 5 de mayo solt\u00f3 GPT-5.5 Instant<\/strong>, una actualizaci\u00f3n del modelo “r\u00e1pido” que sustituye a GPT-5.3 Instant como predeterminado de ChatGPT para todos los usuarios. Lo notable no es el cambio de versi\u00f3n sino el dato que la acompa\u00f1a: en evaluaciones internas, GPT-5.5 Instant produjo 52.5 % menos afirmaciones falsas<\/strong> que su predecesor en preguntas de alto riesgo \u2014medicina, leyes, finanzas\u2014. El “Instant” es el modelo que ven los usuarios cuando no piden razonamiento profundo, es el que m\u00e1s se usa en volumen, y bajarle las llamadas alucinaciones cambia, en t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, lo que la mayor\u00eda de la gente experimenta como “ChatGPT”. La actualizaci\u00f3n pas\u00f3 casi inadvertida pero es la del mes con m\u00e1s impacto en el d\u00eda a d\u00eda de la oficina.<\/p>\n El 19 de mayo, el mismo d\u00eda en que se fue Karpathy, OpenAI anunci\u00f3 una alianza con Dell Technologies<\/strong> para llevar Codex<\/strong> \u2014su agente de programaci\u00f3n\u2014 a entornos empresariales privados. Es la confirmaci\u00f3n de que el negocio empresarial de OpenAI dej\u00f3 de ser solo “modelo en la nube” para convertirse en presencia dentro del centro de datos del cliente. Y un d\u00eda despu\u00e9s, el 20 de mayo, OpenAI hizo un anuncio menos esperado: uno de sus modelos de razonamiento refut\u00f3 \u2014solo, sin asistencia humana\u2014 una conjetura de geometr\u00eda que Paul Erd\u0151s hab\u00eda formulado en 1946. El resultado fue verificado por un grupo de matem\u00e1ticos externos, y Tim Gowers \u2014medalla Fields\u2014 escribi\u00f3 un paper acompa\u00f1ante calific\u00e1ndolo de “un hito en la matem\u00e1tica asistida por IA”. Para los que siguieron el Vig\u00eda pasado: aquella conjetura de Erd\u0151s que rese\u00f1\u00e9 en el n\u00famero del 4 de mayo \u2014la que el aficionado Liam Price resolvi\u00f3 con asistencia de GPT-5.4 Pro\u2014 era otra. Aquella fue humano-con-IA. Esta es la IA sola. Dos conjeturas de Erd\u0151s cayendo en menos de un mes \u2014una con asistencia, otra aut\u00f3noma\u2014 marcan un cambio fino de fase.<\/p>\n A inicios de mayo, Meta compr\u00f3 Assured Robot Intelligence<\/strong>, una empresa que dise\u00f1a sistemas para que un robot entienda, prediga y se adapte al comportamiento humano en entornos complejos. Es la segunda compra rob\u00f3tica de Meta en pocos meses y confirma la apuesta del consorcio Zuckerberg por meter humanoides en su cat\u00e1logo. Meta movi\u00f3, adem\u00e1s, siete mil empleados a sus equipos de IA. Microsoft no se qued\u00f3 atr\u00e1s: present\u00f3 Rho-alpha<\/strong>, su primer modelo de rob\u00f3tica. Todav\u00eda no es un humanoide en producci\u00f3n, pero es el cerebro que potencialmente lo gu\u00ede.<\/p>\n El a\u00f1o 2026 puede ser recordado como el momento en que la IA sali\u00f3 del navegador y empez\u00f3 a tener brazos. No vamos a tener humanoides en cada esquina ma\u00f1ana, pero el cuello de botella se est\u00e1 moviendo del modelo al servomotor \u2014lo cual es buena noticia para Am\u00e9rica Latina: no necesitamos inventar el modelo, podemos adaptarlo\u2014.<\/p>\n China<\/strong> public\u00f3 las “Medidas Provisionales para la Administraci\u00f3n de Servicios de Interacci\u00f3n Antropom\u00f3rfica con IA”, que entran en vigor el 15 de julio y regulan compa\u00f1eros virtuales, chatbots emocionales y servicios de interacci\u00f3n afectiva. La iron\u00eda no es menor: Beijing pone reglas a los compa\u00f1eros virtuales justo cuando Google lanza Spark \u2014un agente personal que vive contigo 24\/7\u2014. Y en el frente editorial-jur\u00eddico, el caso Bartz vs. Anthropic<\/strong> \u2014que decide si entrenar un modelo sobre obras protegidas se considera uso transformativo o infracci\u00f3n\u2014 tuvo audiencia clave el 14 de mayo y sigue su curso.<\/p>\n Lo que llevo veinti\u00fan d\u00edas masticando es lo siguiente. La conversaci\u00f3n dej\u00f3, por fin, de tratarse de modelos. Se trata, hoy expl\u00edcitamente, de agentes<\/strong>: programas que ejecutan tareas por uno \u2014escriben el correo, reservan el vuelo, organizan la agenda\u2014 en vez de simplemente responder a una pregunta. Google redise\u00f1a su producto principal alrededor de ellos. Anthropic compra al investigador que necesita para que su modelo ense\u00f1e a su propio modelo. OpenAI deja de soltar n\u00fameros de versi\u00f3n grandes y se enfoca en confiabilidad y despliegue. Meta y Microsoft, mientras tanto, empiezan a meterles cuerpo a los agentes para que salgan de la pantalla.<\/p>\n El Pichicuaz se despert\u00f3 tarde, brinc\u00f3 al escritorio donde escribo este Vig\u00eda y se acomod\u00f3 encima del cuaderno donde llevo las notas a mano. No le importa nada de esto, y en eso, como casi siempre, tiene raz\u00f3n. Pero hoy lunes, varios de los nuestros llegan a sus oficinas con instrucciones nuevas de un asistente que les habla en el tel\u00e9fono y un cliente que les pide demo de algo que no exist\u00eda hace tres semanas. M\u00e1s vale estar al tiro.<\/p>\n Hasta el pr\u00f3ximo n\u00famero.<\/p>\n Agente:<\/strong> Programa que ejecuta tareas por uno \u2014usar herramientas, conectarse a servicios, encadenar pasos\u2014 en vez de simplemente responder a una pregunta. Si responder es un mesero que toma la orden, un agente es un asistente personal que la cumple.<\/p>\n Modelo frontera:<\/strong> Modelo de IA cuyas capacidades est\u00e1n en el l\u00edmite superior de lo conocido en su categor\u00eda. Hoy son cuatro o cinco: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Grok (xAI) y un par de chinos abiertos.<\/p>\n Preentrenamiento:<\/strong> Fase larga y costosa donde un modelo absorbe el corpus general de conocimiento antes de afinarse para tareas espec\u00edficas. Quien sabe entrenar mejor, paga menos por modelo entrenado.<\/p>\n Alucinaci\u00f3n:<\/strong> Cuando un modelo genera informaci\u00f3n plausible pero falsa. La m\u00e9trica que m\u00e1s se vigila en cualquier actualizaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Veinti\u00fan d\u00edas sin publicar esta bit\u00e1cora sobre lo que acontece en el mundo de la IA. Para todo lo que sucede a diario es una eternidad. 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\nOpenAI: GPT-5.5 Instant, otra conjetura de Erd\u0151s y Dell<\/h3>\n
\nRobots: la IA empieza a tener cuerpo<\/h3>\n
\nEn la cola<\/h3>\n
\nPara cerrar: la conversaci\u00f3n dej\u00f3 de tratarse de modelos<\/h3>\n
\nPara comprender el texto<\/h3>\n