Tres investigadores de OpenAI —Tomek Korbak, Mikita Balesni y Jasmine Wang— fueron despedidos según informó el Wall Street Journal, que señala que compartieron información con una organización externa de seguridad en IA. OpenAI afirma que los despidos se debieron a «violación de políticas sobre manejo de información sensible de la empresa» y que «no están relacionados con preocupaciones de seguridad». Tras ser despedidos, los tres dirigieron al consejo de OpenAI un alegato conjunto en el que argumentan que la industria no sabe cómo desarrollar modelos que no puedan ser monitoreados de manera segura, y que ningún avance que reduzca esa monitorización debería considerarse progreso. Continúa leyendo «OpenAI despidió a tres investigadores que querían preservar el monitoreo del razonamiento de sus modelos»
Un superordenador europeo descubre que los defectos del silicio ayudan a capturar más energía solar
Investigadores de la Universidad de Paderborn (Alemania), usando el superordenador Hawk del centro de cómputo HLRS en Stuttgart —uno de los más potentes de Europa— descubrieron que ciertos defectos en el silicio de las células solares, lejos de ser un problema, pueden facilitar la captura de más energía lumínica. Los resultados, publicados en Physical Review Letters, cuestionan décadas de diseño solar centrado en eliminar imperfecciones. El mecanismo detrás del hallazgo es la fisión singlete: un proceso por el cual un fotón de alta energía puede generar dos electrones en lugar de uno. Continúa leyendo «Un superordenador europeo descubre que los defectos del silicio ayudan a capturar más energía solar»
ChatGPT ya no solo escribe: GPT-6 lanza botones, tablas y calculadoras interactivas dentro del chat
OpenAI comenzó a desplegar el 7 de octubre de 2026 una nueva capa de interfaz para ChatGPT llamada Intelligent UI. El cambio es visible: en lugar de responder solo con texto, el sistema puede generar ahora elementos interactivos directamente dentro de la ventana de conversación: tablas con botones que se pueden pulsar, formularios, calculadoras, gráficos, diagramas y juegos simples. Los primeros usuarios en recibirlo pertenecen a los planes de pago (Plus, Pro, Business y Enterprise) con el modelo GPT-6 Sol; los usuarios gratuitos y de Go acceden un día después con GPT-6 Luna. Continúa leyendo «ChatGPT ya no solo escribe: GPT-6 lanza botones, tablas y calculadoras interactivas dentro del chat»
SANNCE I81BU: la cámara solar de 50 euros que gira 270°
La SANNCE I81BU gira 270 grados, pero su campo de visión real es de 70 grados: un dato que la marca deja en la séptima fila de una tabla en alemán y que cambia por completo para qué sirve esta cámara. Por lo demás es una cámara de exterior sin cables de 49,99 euros, con batería de 8000 mAh, panel solar de 3 W, resolución 4MP (2560 × 1440) y cosas poco habituales en la gama baja: Wi-Fi 6 de doble banda, microSD de hasta 256 GB y cero suscripción obligatoria.
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Vesta recauda 30 millones de dólares para que los agentes de IA originen hipotecas en Estados Unidos
La startup estadounidense Vesta cerró en octubre de 2026 una ronda de financiación de 30 millones de dólares (≈ 28,2 millones de euros) liderada por Conversion Capital. También participan Citi Ventures, Andreessen Horowitz, Pennymac y New American Funding. Con esta ronda, el capital total captado por Vesta asciende a aproximadamente 85 millones de dólares (≈ 79,9 millones de euros). La compañía, fundada en 2020 por el CEO Mike Yu y el CTO Devon Yang, dice haber multiplicado por 12 sus ingresos en el último año y tener una cartera de originación activa de 100.000 millones de dólares anuales en préstamos. Continúa leyendo «Vesta recauda 30 millones de dólares para que los agentes de IA originen hipotecas en Estados Unidos»
Gemini Enterprise Agent Platform: qué presentó Google en abril y qué ha cambiado de verdad desde entonces
Gemini Enterprise Agent Platform es la plataforma de Google Cloud para crear, desplegar, gobernar y optimizar agentes de IA en empresas, y no es nueva de este otoño: Google la presentó el 22 de abril de 2026 en Google Cloud Next ’26 como la evolución de Vertex AI. Funciones como Agent Identity, el ADK renovado, la simulación de agentes o el soporte de MCP llegaron entonces. Lo que ha pasado después es más discreto y, en parte, más interesante: varias piezas que salieron en preview ya son de disponibilidad general.
Conviene dejarlo claro porque la confusión es fácil. El 8 de octubre Google celebró Gemini at Work 2026 y habló de identidad de agentes y de MCP, pero lo que presentó allí fue otro producto: el agente Gemini para el trabajo. Este es el mapa, con fechas de las notas de versión oficiales.
¿Qué es exactamente Gemini Enterprise Agent Platform?
Es la capa de Google Cloud donde las empresas construyen y operan agentes, y sustituye a Vertex AI como marca y como producto. Google lo dijo sin rodeos en el anuncio oficial de Gemini Enterprise Agent Platform: todos los servicios de Vertex AI y su hoja de ruta se entregarán «exclusivamente» a través de la nueva plataforma, no como servicio independiente.
El post lo firman Michael Gerstenhaber, vicepresidente de producto de Gemini en Google Cloud, y Michael Bachman. La plataforma reúne la selección y el entrenamiento de modelos que ya ofrecía Vertex AI y añade integración de agentes, DevOps, orquestación y seguridad. Los agentes resultantes pueden llegar a los empleados a través de la aplicación Gemini Enterprise.
En el apartado de modelos, Model Garden da acceso a más de 200 modelos. En abril Google citaba los suyos (Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image, Lyria 3), el abierto Gemma 4 y la familia Claude de Anthropic (Opus, Sonnet y Haiku). El cambio de nombre llega hasta el detalle: según las notas de versión, Vertex AI Agent Engine pasó a llamarse Agent Runtime, y su Memory Bank, Agent Platform Memory Bank.
Qué presentó Google en abril: cuatro pilares para el ciclo de vida del agente
El anuncio se organiza en cuatro bloques: construir (Build), escalar (Scale), gobernar (Govern) y optimizar (Optimize). Cada uno agrupa varias herramientas.
Construir
Aquí están Agent Studio, una interfaz visual de bajo código cuyos agentes se pueden exportar al código, y el Agent Development Kit (ADK), que estrenaba un marco basado en grafos para organizar agentes en redes de subagentes. Google aportaba una cifra de uso: más de seis billones de tokens al mes procesados en modelos Gemini a través del ADK.
Escalar
Agent Runtime se rediseñó con arranques en frío por debajo del segundo, y Google habla de agentes capaces de funcionar de forma autónoma durante días. Las notas de versión concretan el límite: operaciones de larga duración de hasta 7 días. También aparecen Agent Sandbox, un entorno aislado para ejecutar código generado por el modelo y tareas de uso del ordenador, y Memory Bank para la memoria a largo plazo.
Gobernar
Agent Identity asigna a cada agente un identificador criptográfico único para que cada acción deje un rastro auditable ligado a políticas de autorización. A su lado están Agent Registry, que indexa agentes, herramientas y skills internas, y Agent Gateway, que Google describe como el «control de tráfico aéreo» de los agentes y que aplica las protecciones de Model Armor contra inyección de instrucciones y fugas de datos.
Optimizar
Agent Simulation prueba los agentes con interacciones sintéticas de usuarios y herramientas virtualizadas, y los puntúa por éxito en la tarea y seguridad en conversaciones de varios pasos. Lo acompañan evaluación continua sobre tráfico real, observabilidad con trazas completas y Agent Optimizer, que agrupa fallos y propone instrucciones de sistema corregidas.
¿Y MCP? Las notas de lanzamiento marcan el servidor MCP remoto de la plataforma como disponibilidad general y explican que Agent Identity sirve para que un agente se autentique de forma segura ante servidores MCP. Si el protocolo te suena a sopa de letras, aquí tienes una explicación de qué es MCP y por qué conecta la IA con tus herramientas.
¿Qué ha cambiado de verdad desde abril?
Sobre todo, la madurez: varias piezas de gobierno que nacieron en preview son hoy de disponibilidad general. Las notas de versión de Gemini Enterprise Agent Platform permiten seguir el rastro fecha a fecha.
- Abril (lanzamiento): Agent Identity sale en disponibilidad general; Agent Gateway, en preview privada; Agent Registry, en preview pública; Agent Observability, en preview.
- 18 de junio: Agent Gateway, Agent Registry y Agent Observability pasan a disponibilidad general. Ese mismo día llega en preview la API de Agent Identity.
- 15 de julio: los perfiles de memoria de Memory Bank pasan a disponibilidad general.
- 1 de septiembre: entra en vigor la medición del cómputo de sesiones y Memory Bank dentro del SKU de cómputo de la plataforma.
- 9 de septiembre: los sandboxes de uso del ordenador y de shell pasan a disponibilidad general.
- 30 de septiembre: Agent Gateway se integra en preview con Cloud Trace para seguir las peticiones de los agentes de extremo a extremo.
En lo que va de octubre, las notas recogen sobre todo modelos nuevos en el catálogo: Nano Banana 2.1 en disponibilidad general el 6 de octubre, Claude Haiku 5.5 de Anthropic el 7 y DeepSeek-V4.1-Flash en preview pública el 14, además de actualizaciones periódicas de CodeMender. No hay ningún anuncio de octubre que reformule Agent Identity, el ADK o la simulación.
Un matiz: Agent Simulation, uno de los reclamos del anuncio de abril, no aparece en ninguna entrada de las notas de versión. Su estado (preview o disponibilidad general) no está documentado ahí, y es lo primero que conviene preguntar antes de diseñar pruebas sobre ella.
¿Entonces qué anunció Google en octubre?
El 8 de octubre, en Gemini at Work 2026, Thomas Kurian presentó el agente Gemini, un agente universal para el trabajo que no es una actualización de la Agent Platform. Según el post de Google Cloud sobre Gemini at Work 2026, orquesta modelos Gemini y modelos Claude de Anthropic, se conecta a cualquier servidor MCP dentro o fuera de la red de la empresa y puede crear «agentes compañeros» con cuenta propia de Workspace y dirección del tipo @agents.empresa.com.
La identidad también aparece ahí: cada agente tiene una identidad «atestiguada criptográficamente», permisos mínimos y trazas de auditoría a su nombre, con Agent Sandbox y Agent Gateway como piezas de seguridad. El post, sin embargo, no menciona la Agent Platform, el ADK ni Model Garden por su nombre. Lo contamos con detalle en el agente único de Gemini para empresas que también usa Claude.
Mi lectura es que el agente Gemini se apoya en la misma maquinaria de gobierno que nació en abril, pero eso es una inferencia por los nombres compartidos (Agent Sandbox, Agent Gateway), no algo que Google detalle en su anuncio.
Lo relevante de esta plataforma no es ninguna novedad de octubre, sino que Google ha cerrado la etapa de Vertex AI y ha metido toda su apuesta empresarial en una sola marca centrada en agentes. El orden de las disponibilidades generales dice mucho: lo primero que maduró fue el gobierno (gateway, registro, observabilidad), no las funciones vistosas. Para una empresa, esa es la parte que decide si un agente sale del piloto.
Lo discutible es el ritmo de nombres. Agent Engine, Agent Runtime, Agent Platform, Gemini Enterprise, agente Gemini: el cliente tiene que cruzar notas de versión para saber qué está en preview y qué no. Antes de comprometer un proyecto con identidades de agente o simulación, la pregunta útil no es qué anunció Google en el escenario, sino qué figura como disponibilidad general en la documentación ese día.
Microsoft convierte Windows en un sistema operativo para agentes de IA locales y anuncia el Surface Laptop Ultra con RTX Spark
El 7 de octubre de 2026, Microsoft celebró un evento de hardware y software centrado en la inteligencia artificial local. El resultado es una declaración de intenciones: Windows quiere ser la plataforma donde los agentes de IA corren en tu máquina, no solo en la nube. El anuncio combina nuevas APIs para desarrolladores, hardware con capacidad para modelos de 120.000 millones de parámetros y cambios concretos en el buscador de Windows. Todo bajo el paraguas de Copilot+, que ya representa el 40% de los portátiles empresariales vendidos y acumula dos billones de inferencias mensuales ejecutadas de forma local. Continúa leyendo «Microsoft convierte Windows en un sistema operativo para agentes de IA locales y anuncia el Surface Laptop Ultra con RTX Spark»
Google convierte Gemini en un agente único para empresas que también usa Claude: las claves de Gemini at Work 2026
Google Cloud presentó el 8 de octubre de 2026, en su evento Gemini at Work, el agente Gemini: un único agente de trabajo que responde preguntas, redacta documentos, genera imágenes y escribe y ejecuta código desde una sola caja de texto. La novedad de fondo no está en la interfaz, sino en dos decisiones: el agente puede crear «compañeros» con identidad y correo propios, y elige en cada tarea entre modelos de Google y modelos Claude de Anthropic.
Claude ya construye paneles de datos en vivo y vídeos animados: qué son Dashboards y Motion y quién puede usarlos
Anthropic lanzó en beta el 8 de octubre de 2026 dos funciones nuevas para Claude. Claude Dashboards crea un panel de datos en vivo a partir de una pregunta en lenguaje natural y enseña la consulta que hay detrás de cada cifra. Claude Motion convierte un informe en un vídeo animado que Claude escribe como código y exporta en MP4. Dashboards llega a los planes de pago; Motion, solo a Team y Enterprise.
Anthropic lanza Haiku 5.5: el modelo más barato de su historia supera a GPT-6 Luna en benchmarks
Anthropic publicó el 7 de octubre de 2026 el lanzamiento de Claude Haiku 5.5, el modelo de lenguaje más económico que ha producido hasta ahora. Para prompts de hasta 100.000 tokens —que representan alrededor del 90% de las solicitudes que recibe la línea Haiku— el coste es de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,50 dólares por millón de salida, un 90% menos que Haiku 4.5. En promedio, considerando también las consultas más largas, el ahorro ronda el 75%. Es también el primer modelo Haiku que llega con controles de esfuerzo ajustables, igual que los modelos mayores de Anthropic. Continúa leyendo «Anthropic lanza Haiku 5.5: el modelo más barato de su historia supera a GPT-6 Luna en benchmarks»