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Inteligencia Artificial
Un repaso a la crítica sobre la idea de generar ejecutables directamente con IA: por qué los compiladores existen, qué se pierde sin código fuente y dónde sí encajan los modelos de lenguaje.
El límite de contexto en los LLM no es solo cuestión de tokens. Es un problema de estado activo, entropía y complejidad estructural que afecta tanto a máquinas como a humanos.
Comparativa práctica de los principales modelos de IA para programar en 2026: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5, Haiku 4.5, Grok Fast y ChatGPT 5 Mini, probados con la misma tarea real de refactoring.
Un agente con acceso a tu correo, archivos y herramientas no es un buscador: es un "empleado" con llaves. El mayor riesgo no es que se equivoque, sino que sea demasiado obediente ante instrucciones externas (inyección), y por eso hacen falta roles, límites y aprobación humana.
El Context Engineering se posiciona como la evolución natural del Prompt Engineering, pasando de diseñar instrucciones individuales a arquitectar todo el entorno de información que rodea a un modelo de lenguaje.
La reciente caída del 17% en las acciones de NVIDIA tras el lanzamiento de DeepSeek R1 ha generado preocupación en el sector tecnológico. Sin embargo, Satya Nadella, CEO de Microsoft, lo percibe como una oportunidad, aludiendo a la paradoja de Jevons, mejoras en la eficiencia tecnológica pueden incrementar el consumo total de recursos. Este fenómeno sugiere que, aunque la IA se vuelva más eficiente y accesible, su uso podría expandirse exponencialmente, aumentando la demanda de recursos tecnológicos.
OpenAI lanzó su nuevo modelo o3-mini, accesible incluso para usuarios gratuitos, con mejor rendimiento y eficiencia en tareas lógicas. Además, presentó ChatGPT Deep Research, un asistente avanzado de investigación capaz de analizar cientos de fuentes y generar informes detallados. Diseñado para profesionales, su rendimiento duplica a modelos anteriores y promete revolucionar sectores como ciencia, finanzas e ingeniería.
El nuevo modelo de OpenAI supera a doctores en ciertas tareas y promete revolucionar la investigación profunda. Sam Altman estima que podría ejecutar un pequeño porcentaje de las tareas económicamente valiosas a nivel mundial, con un impacto de billones. Casos de éxito en medicina, educación e informes industriales lo respaldan, pero su alto costo y la competencia emergente generan controversia.
Meta ha presentado el Byte Latent Transformer (BLT), una nueva tecnología que revoluciona el procesamiento del lenguaje natural al eliminar los tokens y trabajar directamente con bytes. Esto mejora el manejo de errores ortográficos, idiomas complejos y texto informal. Su eficiencia reduce la necesidad de vocabularios predefinidos, aunque puede aumentar el consumo de memoria en algunos casos.
Google DeepMind está formando un equipo para desarrollar modelos de inteligencia artificial capaces de simular mundos enteros, no solo generar videos. Liderado por Tim Brooks, ex OpenAI, el proyecto busca replicar leyes físicas y la evolución de entornos completos. Esto podría revolucionar desde videojuegos hasta investigación científica, permitiendo simulaciones ultra realistas para experimentos y entrenamiento autónomo..