Google Maps integra Gemini para ofrecer una navegación más inteligente

Google Maps, la herramienta de navegación por excelencia para millones de personas, está recibiendo una mejora importante con la integración de Gemini, el sistema de inteligencia artificial de Google. Esta incorporación no solo actualiza las funciones actuales, sino que redefine la manera en que los usuarios interactúan con el mapa. Hasta ahora, las instrucciones de voz eran funcionales pero limitadas, con comandos rígidos y respuestas algo mecánicas. Con Gemini, la experiencia se vuelve más fluida, intuitiva y humana.

La actualización ya comenzó a implementarse en dispositivos Android, y en poco tiempo también llegará a Android Auto y iOS. Esta transición reemplaza el sistema de búsqueda por voz anterior, que si bien era útil, carecía de la comprensión contextual que caracteriza a los nuevos modelos de lenguaje. Continúa leyendo «Google Maps integra Gemini para ofrecer una navegación más inteligente»

Derrotando la no determinación en la inferencia de modelos de lenguaje

La reproducibilidad ha sido siempre un pilar de la investigación científica, pero al trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLM), esta tarea se complica más de lo que parece. Aunque podría suponerse que ajustar la temperatura a cero garantizaría respuestas repetibles, en la práctica, los resultados pueden variar incluso en condiciones aparentemente idénticas. Continúa leyendo «Derrotando la no determinación en la inferencia de modelos de lenguaje»

FLUX.2, el nuevo modelo de Black Forest Labs que compite con Midjourney y Nano Banana Pro

La empresa alemana Black Forest Labs ha presentado FLUX.2, una plataforma avanzada para la generación y edición de imágenes mediante inteligencia artificial, orientada a flujos creativos de nivel profesional. Este lanzamiento representa una evolución de su familia FLUX.1, pero con mejoras notables en calidad de imagen, precisión de instrucciones, consistencia visual y adaptabilidad a entornos empresariales. Continúa leyendo «FLUX.2, el nuevo modelo de Black Forest Labs que compite con Midjourney y Nano Banana Pro»

El futuro de los agentes de IA: Claude aprende a usar herramientas de forma avanzada

Uno de los grandes desafíos en el desarrollo de agentes inteligentes es cómo manejar bibliotecas de herramientas cada vez más extensas sin saturar el sistema. Hasta ahora, los modelos de lenguaje como Claude debían cargar previamente todas las definiciones de herramientas, lo que podía consumir decenas de miles de tokens incluso antes de empezar una tarea.

Con la introducción de Tool Search Tool, este obstáculo se reduce drásticamente. Esta función permite a Claude descubrir herramientas de forma dinámica, accediendo solo a aquellas necesarias para la tarea actual. En lugar de cargar todo el arsenal de funciones disponibles (que puede superar los 100.000 tokens en entornos complejos como MCP), Claude inicia con una carga mínima y busca herramientas relevantes cuando las necesita. Esto no solo preserva la memoria del sistema, sino que también mejora la precisión, al reducir el riesgo de usar una herramienta incorrecta con parámetros mal definidos. Continúa leyendo «El futuro de los agentes de IA: Claude aprende a usar herramientas de forma avanzada»

Una inteligencia artificial que descubre electrolitos para baterías con solo 58 datos

La búsqueda de nuevos materiales para baterías es una carrera contra el tiempo. Cada experimento para probar una combinación química puede tardar semanas o incluso meses. Esto convierte el desarrollo de nuevas tecnologías energéticas en un proceso lento, especialmente cuando se trata de químicas emergentes que no cuentan con décadas de datos acumulados. Ante este desafío, un equipo de la Universidad de Chicago ha logrado un avance notable: un modelo de inteligencia artificial capaz de explorar un millón de combinaciones químicas para electrolitos de baterías partiendo de apenas 58 datos experimentales. Continúa leyendo «Una inteligencia artificial que descubre electrolitos para baterías con solo 58 datos»

El origen del AGI: la visión de John McCarthy sobre una inteligencia artificial general

En 1956, en el campus de Dartmouth College, un grupo de científicos se reunió para discutir una idea que parecía sacada de la ciencia ficción: lograr que las máquinas pensaran como humanos. Entre ellos estaba John McCarthy, quien no solo organizó el evento, sino que también acuñó el término inteligencia artificial (IA). Su propuesta era tan ambiciosa como simple: si la inteligencia humana podía describirse de manera precisa, entonces podría replicarse mediante máquinas. Lo que pocos sabían es que McCarthy también había conceptualizado una forma de IA mucho más avanzada: la inteligencia artificial general (AGI). Continúa leyendo «El origen del AGI: la visión de John McCarthy sobre una inteligencia artificial general»

Cómo Microsoft está usando la inteligencia artificial en el desarrollo de software

Microsoft ha empezado a integrar inteligencia artificial en sus flujos de trabajo internos de desarrollo con una ambición clara: transformar los procesos de programación para hacerlos más eficientes, menos repetitivos y adaptados a los nuevos tiempos. Satya Nadella, CEO de la compañía, ha afirmado que hasta un 30% del código en algunos proyectos ya está siendo generado por IA. No se trata de una declaración futurista, sino de una realidad tangible que está empezando a tomar forma dentro de la propia estructura de Microsoft. Continúa leyendo «Cómo Microsoft está usando la inteligencia artificial en el desarrollo de software»

La carrera por una IA más humana: HumaneBench pone a prueba la empatía de los chatbots

Los avances en inteligencia artificial conversacional han traído consigo modelos cada vez más sofisticados, capaces de mantener charlas fluidas y responder preguntas con una precisión sorprendente. Pero en medio de esta euforia tecnológica, ha surgido una preocupación clave: ¿están estos modelos diseñados para proteger nuestro bienestar emocional o solo para mantenernos enganchados? Continúa leyendo «La carrera por una IA más humana: HumaneBench pone a prueba la empatía de los chatbots»

La inteligencia artificial bajo la lupa: así se mide si cuida o daña el bienestar humano

Las conversaciones con chatbots de inteligencia artificial pueden ser tan envolventes como una charla con un amigo comprensivo. Sin embargo, lo que a simple vista parece apoyo emocional, puede ocultar patrones que fomentan la dependencia, el aislamiento y hasta la autolesión. Frente a este escenario, surgen iniciativas como HumaneBench, un nuevo estándar creado para evaluar si los modelos de IA realmente protegen el bienestar humano o simplemente buscan maximizar la interacción a cualquier costo.

El desarrollo de este benchmark corre por cuenta de Building Humane Technology, una organización formada por desarrolladores, ingenieros e investigadores comprometidos con un diseño tecnológico “humano”. Inspirados por el modelo de certificaciones ecológicas, buscan establecer un sistema que permita identificar productos de IA alineados con principios de salud psicológica, privacidad, dignidad y empoderamiento. Continúa leyendo «La inteligencia artificial bajo la lupa: así se mide si cuida o daña el bienestar humano»

El «costo de pensar»: cuando la inteligencia artificial se parece al cerebro humano

A medida que los modelos de lenguaje han ido evolucionando, su capacidad para realizar tareas complejas ha crecido de forma notable. Desde escribir textos coherentes hasta resolver problemas matemáticos, su progreso ha sido vertiginoso. Pero una nueva investigación del Instituto McGovern para la Investigación Cerebral del MIT revela algo todavía más llamativo: los modelos de inteligencia artificial de razonamiento están empezando a pensar de manera sorprendentemente similar a los humanos.

El estudio, liderado por la investigadora Evelina Fedorenko, descubrió que tanto humanos como máquinas muestran un patrón parecido cuando se enfrentan a tareas difíciles. Cuanto más complejo es el problema, más tiempo necesita la persona para resolverlo, y del mismo modo, más «esfuerzo computacional» le cuesta al modelo de IA. Esta similitud no fue diseñada intencionalmente, lo que hace que el hallazgo sea aún más fascinante. Continúa leyendo «El «costo de pensar»: cuando la inteligencia artificial se parece al cerebro humano»