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Noviembre de 2005 queda lejos si pensamos en cómo era la red entonces: páginas más simples, redes sociales aún en pañales y una sensación de exploración parecida a entrar en una biblioteca inmensa sin mapa. En ese escenario nació WWWhatsnew, impulsado por mí, por Juan Diego Polo, con una intuición clara: si internet iba a… Continúa leyendo »

Hasta hace poco, lo normal en un editor era pedir ayuda puntual: completar una función, corregir un error, proponer un refactor. Con Xcode 26.3, Apple coloca el listón en otro sitio: el IDE ya no se limita a contestar, puede avanzar por su cuenta hacia un objetivo. Apple lo llama agentic coding y lo presenta… Continúa leyendo »

GPT-5.3 Codex: OpenAI acelera su apuesta por la programación “con agentes” tras el movimiento de Anthropic

OpenAI ha presentado Codex como una herramienta pensada para desarrolladores, un tipo de asistente capaz de actuar como “agente” y no solo como un chat que responde. La idea de fondo es sencilla de entender si la comparamos con una cocina: no se trata de que alguien te dicte una receta, sino de tener a un ayudante que abre la nevera, pesa los ingredientes, enciende el horno y te va avisando de cada paso. Según ha contado TechCrunch, OpenAI lanzó primero Codex y, casi inmediatamente, un modelo diseñado para potenciarlo: GPT-5.3 Codex.

El mensaje es claro: para OpenAI, el valor no está únicamente en generar fragmentos de código o en revisar pull requests, sino en ampliar el rango de tareas que un agente puede hacer frente a un ordenador. La compañía sostiene que el nuevo modelo convierte a Codex en una herramienta capaz de hacer “casi cualquier cosa” que hacen profesionales y desarrolladores en un equipo, con una promesa que apunta a cambiar el flujo de trabajo diario: menos tiempo saltando entre pestañas, copiando logs, reproduciendo errores o persiguiendo dependencias, y más tiempo decidiendo qué construir y cómo. Continúa leyendo «GPT-5.3 Codex: OpenAI acelera su apuesta por la programación “con agentes” tras el movimiento de Anthropic»

OpenAI Frontier: la apuesta por ordenar el “caos” de los agentes de IA en la empresa

OpenAI presentó OpenAI Frontier como una plataforma empresarial para crear, desplegar y, sobre todo, gestionar agentes de IA. La idea no es lanzar “otro chatbot”, sino ofrecer un lugar central desde el que una compañía pueda coordinar varios agentes que trabajan con datos y herramientas del día a día. Gizmodo y TechCrunch lo describen como un movimiento hacia la infraestructura: menos espectáculo de modelo “más capaz” y más foco en lo que las empresas necesitan para usar la IA sin desmontar su forma de operar. Según OpenAI, Frontier busca cerrar una “brecha de oportunidad” entre la cantidad de información que vive en el stack corporativo y la capacidad real de convertirla en acciones útiles. Fuentes: Gizmodo y TechCrunch. Continúa leyendo «OpenAI Frontier: la apuesta por ordenar el “caos” de los agentes de IA en la empresa»

Qwen3-Coder-Next: el modelo open source de Alibaba que apuesta por velocidad, contexto gigante y entrenamiento “agéntico” para programar mejor

En los últimos meses, eso de “vibe coding” se ha convertido en una etiqueta para describir una práctica cada vez más común: delegar grandes partes del desarrollo a asistentes de IA y limitarse a guiar, revisar y aceptar cambios. En ese escenario, el equipo Qwen de Alibaba vuelve a colocarse en el centro de la conversación con Qwen3-Coder-Next, un modelo especializado en programación que busca combinar dos cosas que normalmente tiran en direcciones opuestas: profundidad de razonamiento y costes contenidos.

Según lo publicado por VentureBeat y el propio informe técnico del equipo, el modelo se ofrece bajo licencia Apache 2.0, con pesos disponibles en Hugging Face. Ese detalle no es menor: facilita el uso comercial tanto a grandes empresas como a desarrolladores independientes, algo clave cuando el objetivo no es solo “probar”, sino integrar el modelo en flujos reales de ingeniería. Continúa leyendo «Qwen3-Coder-Next: el modelo open source de Alibaba que apuesta por velocidad, contexto gigante y entrenamiento “agéntico” para programar mejor»

Google ordena su “caja de herramientas” de Gemini

Durante años, parte del atractivo del ecosistema de Google ha sido poder tocar funciones en pruebas antes que el resto. Pasó con versiones beta de Android y con los experimentos de Search en Labs, una especie de sala de prototipos para curiosos. Con Google Gemini está ocurriendo algo similar: el asistente ha ido acumulando tantos botones y modos que la línea entre lo “estable” y lo “todavía en construcción” empezaba a difuminarse. En este contexto, Google está reorganizando el menú de funciones para que las pruebas tengan un espacio propio y no se mezclen con las herramientas asentadas. Continúa leyendo «Google ordena su “caja de herramientas” de Gemini»

Microsoft pone precio y reglas al contenido para IA con su Publisher Content Marketplace

Microsoft ha presentado el Publisher Content Marketplace (PCM), un espacio pensado para que editores y desarrolladores de IA cierren acuerdos de licencia de forma más simple y, sobre todo, medible. La idea se parece a un “mercado central” donde quienes publican contenido pueden registrarlo y ofrecerlo bajo condiciones claras para que compañías que crean modelos de inteligencia artificial lo usen de manera autorizada. Según explicó la propia Microsoft en una entrada de su blog, el objetivo es reducir la fricción que hoy existe cuando cada acuerdo se negocia de forma individual, con contratos distintos, métricas poco comparables y mucho trabajo legal por duplicado.

Para visualizarlo sin tecnicismos: si internet fuese una ciudad, el entrenamiento y funcionamiento de muchos sistemas de IA se ha alimentado durante años de “calles abiertas” donde cualquiera podía mirar escaparates. El PCM busca convertir parte de ese intercambio en una zona con taquilla, normas de acceso y un ticket que deja rastro: quién entró, cuánto tiempo estuvo y qué consultó. Continúa leyendo «Microsoft pone precio y reglas al contenido para IA con su Publisher Content Marketplace»

Xcode 26.3: Apple convierte el IDE en un compañero que actúa, no solo sugiere

Hasta hace poco, lo normal en un editor era pedir ayuda puntual: completar una función, corregir un error, proponer un refactor. Con Xcode 26.3, Apple coloca el listón en otro sitio: el IDE ya no se limita a contestar, puede avanzar por su cuenta hacia un objetivo. Apple lo llama agentic coding y lo presenta como una extensión de las funciones de inteligencia que llegaron con Xcode 26, con una diferencia clave: el sistema puede encadenar acciones dentro del propio entorno de desarrollo, como haría un colaborador que entiende el proyecto y sabe moverse por él.

Para aterrizarlo con una metáfora doméstica, es el salto entre un GPS que te recomienda la ruta y un copiloto que también se ocupa de cambiar de carril, comprobar el tráfico y avisarte cuando necesita que tomes una decisión. En Xcode, esa “conducción” se traduce en autonomía para planificar tareas, navegar por archivos y ejecutar el circuito de construir–probar–corregir. Continúa leyendo «Xcode 26.3: Apple convierte el IDE en un compañero que actúa, no solo sugiere»

Alexa+ se abre a todo EE. UU.: lo que cambia cuando Alexa conversa y recuerda

Alexa+ es la apuesta de Amazon por convertir su asistente de voz en algo más parecido a un interlocutor que a un “mando a distancia” por comandos. La novedad no está en que encienda luces o ponga música, sino en la capa de IA conversacional que permite mantener diálogos largos, retomar temas y pedir tareas complejas sin tener que hablar “en modo robot”. Amazon lo presenta como un salto de arquitectura, apoyado en modelos de lenguaje más capaces que los que impulsaban a la Alexa clásica.

El despliegue ya no está limitado a un acceso previo: desde el 4 de febrero de 2026, Alexa+ está disponible para todo el público en Estados Unidos, con una fórmula que mezcla acceso incluido con suscripción y una versión gratuita con límites. Continúa leyendo «Alexa+ se abre a todo EE. UU.: lo que cambia cuando Alexa conversa y recuerda»

Claude Opus 4.6: más contexto, más autonomía y un énfasis claro en seguridad

Anthropic presentó Claude Opus 4.6 como la evolución directa de Opus 4.5 y, por el enfoque del anuncio, el mensaje es nítido: mejoras prácticas para trabajo real. La compañía pone el foco en cuatro áreas que suelen marcar la diferencia cuando un modelo sale del “demo bonito” y entra en el día a día: programación, planificación, capacidad de sostener tareas agenticas durante más tiempo y un perfil de seguridad que, según sus evaluaciones internas, se mantiene al nivel de los modelos punteros del sector o incluso por encima.

En términos cotidianos, el salto no va solo de “responde mejor”, sino de “se comporta mejor cuando el problema no cabe en una pregunta corta”. Si has intentado que una IA entienda un repositorio grande, revise un PR con cambios dispersos o mantenga el hilo tras muchas iteraciones, sabes que el reto no es una respuesta brillante, sino la consistencia. Ahí es donde Anthropic sitúa el valor de esta versión. Continúa leyendo «Claude Opus 4.6: más contexto, más autonomía y un énfasis claro en seguridad»

AlphaGenome: la IA que aprende a leer los “interruptores” del ADN y apunta a una oncología más precisa

Durante mucho tiempo, hablar de genética era como leer solo las frases en negrita de un libro enorme. Esa parte visible serían los genes que codifican proteínas, una fracción pequeña del genoma humano. El resto no es un relleno sin función: se parece más al cuadro eléctrico de una casa, con interruptores, temporizadores y reguladores que determinan qué se activa, en qué momento y con qué intensidad. Ese territorio es el ADN regulador, y ahí se esconden muchas de las diferencias que explican por qué dos personas con una “lectura” similar de genes pueden tener riesgos distintos de enfermedad.

En ese escenario entra AlphaGenome, un modelo de DeepMind diseñado para interpretar cómo variaciones diminutas en regiones no codificantes pueden cambiar la actividad de los genes y, con ello, influir en procesos asociados a enfermedad. La idea central es convertir letras de ADN en predicciones funcionales: no solo marcar una variante como “posible problema”, sino sugerir qué mecanismo biológico podría estar tocando. Continúa leyendo «AlphaGenome: la IA que aprende a leer los “interruptores” del ADN y apunta a una oncología más precisa»

El contador imposible de la humanidad: cuántos bebés han nacido y por qué vivimos mucho más

La referencia más repetida en divulgación demográfica es el cálculo del PRB, que estima que hasta mediados de 2022 habían nacido 117.020.448.575 seres humanos desde la aparición del Homo sapiens moderno, que el propio PRB sitúa en torno a 190.000 a. C.

Para llevar esa cifra a una fecha concreta como hoy, lo más honesto es extender el mismo marco del PRB hacia el presente. Su tabla incluye una proyección de nacimientos “entre hitos” para el periodo 2022–2035: 1.758.578.889 nacimientos en 13 años. Si prorrateamos esa media anual y la aplicamos desde “mid-2022” hasta el 4 de febrero de 2026, el incremento ronda 486,7 millones de nacimientos.

Con esa extensión, la estimación queda en torno a 117.507 millones de nacimientos acumulados, es decir, aproximadamente 117,5 mil millones de bebés desde el inicio de la humanidad moderna hasta hoy.

Hay otra decisión que cambia el resultado: qué llamamos “inicio”. Mucha gente prefiere empezar en torno a 50.000 a. C. (por el salto en evidencias culturales). El propio PRB estima que entre 190.000 a. C. y 50.000 a. C. se habrían producido 7.856.100.000 nacimientos. Si arrancaras en 50.000 a. C., el total aproximado hasta hoy bajaría a unos 109,7 mil millones. La foto cambia, el orden de magnitud no: estamos hablando de decenas largas de miles de millones Continúa leyendo «El contador imposible de la humanidad: cuántos bebés han nacido y por qué vivimos mucho más»