Etiqueta: agentes de IA

Meta compra Moltbook: qué gana con la red social hecha para agentes de IA (y qué puede salir mal)

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por Natalia Polo

Meta ha confirmado la adquisición de Moltbook, una plataforma social diseñada específicamente para agentes de IA, por una cantidad que no se ha hecho pública. La noticia se conoció el 10 de marzo de 2026 a través de Axios y fue ratificada después por otros medios como TechCrunch y Reuters. En paralelo al acuerdo, los cofundadores de Moltbook, Matt Schlicht y Ben Parr, pasan a integrarse en Meta Superintelligence Labs (MSL), el equipo de investigación y desarrollo de IA de la compañía, liderado por Alexandr Wang, según recoge Axios.

Que el precio no se haya comunicado es habitual en compras de este tipo, sobre todo cuando el valor real no está en los ingresos actuales, sino en el talento y en un “bloque” tecnológico concreto. En este caso, el bloque parece claro: un sistema de identificación y coordinación entre bots que actúan en nombre de una persona. Continúa leyendo «Meta compra Moltbook: qué gana con la red social hecha para agentes de IA (y qué puede salir mal)»

GPT-5.4 de OpenAI: el nuevoGPT-5.4: lo nuevo de OpenAI para trabajo profesional, agentes y contextos gigantes modelo pensado para trabajo profesional, agentes y contexto “gigante”

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por Natalia Polo

OpenAI ha presentado GPT-5.4 como su modelo “frontera” más capaz y eficiente orientado a tareas profesionales, con despliegue en ChatGPT (bajo el nombre GPT-5.4 Thinking), en la API y en Codex, según explica la propia compañía en su anuncio de producto. La idea es clara: juntar en un solo sistema mejoras de razonamiento, programación y flujos de trabajo con herramientas para que el modelo no solo responda, sino que entregue resultados que parezcan entregables de trabajo: un documento pulido, una hoja de cálculo coherente o un análisis legal estructurado.

La versión “estándar” alimenta la API y herramientas para desarrolladores, mientras que GPT-5.4 Thinking está orientada a usuarios que quieren ver un enfoque de razonamiento más deliberado dentro de ChatGPT. Junto a ellas aparece GPT-5.4 Pro, una variante para quien prioriza rendimiento en cargas complejas. En medios como Interesting Engineering se ha destacado precisamente ese posicionamiento: un modelo para documentos, spreadsheets, código y flujos multi-paso, con la promesa de menor coste por eficiencia de tokens y menos iteraciones para llegar al resultado. Continúa leyendo «GPT-5.4 de OpenAI: el nuevoGPT-5.4: lo nuevo de OpenAI para trabajo profesional, agentes y contextos gigantes modelo pensado para trabajo profesional, agentes y contexto “gigante”»

GPT-5.4 Pro y el “atajo” matemático: cuando la IA gana por memoria, búsqueda y contexto

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por Natalia Polo

La conversación sobre modelos de lenguaje y matemáticas suele moverse entre dos extremos: o “solo predicen texto”, o “ya razonan como un estudiante brillante”. La noticia reciente se sitúa justo en el punto incómodo del medio. Según contó Computerworld, y apoyándose en una publicación de Epoch AI, GPT-5.4 Pro logró resolver un problema de máxima dificultad dentro de un conjunto de retos académicos, uno que hasta ese momento ningún otro modelo había superado.

El detalle que vuelve esto interesante no es únicamente el acierto, sino el “cómo”. En el análisis preliminar, Epoch AI sugiere que el modelo localizó un preprint de 2011 que permitía recortar gran parte del trabajo esperado, y que el propio autor del problema no conocía ese documento. Es como si a alguien le pidieran demostrar un teorema en una pizarra y, antes de empezar, sacara del bolsillo una fotocopia olvidada de una demostración publicada hace años en un repositorio poco transitado. El resultado final es correcto, pero la historia cambia: no estamos viendo solo capacidad de deducción desde cero, sino una mezcla sofisticada de búsqueda, memoria y recombinación. Continúa leyendo «GPT-5.4 Pro y el “atajo” matemático: cuando la IA gana por memoria, búsqueda y contexto»

NanoClaw: el agente de IA minimalista que apuesta por el aislamiento para ganar en seguridad

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por Natalia Polo

En pocas semanas, OpenClaw se convirtió en sinónimo de agente de IA “que hace cosas”: ordenar correos, mover citas del calendario, reservar servicios o ejecutar comandos en tu equipo. La promesa es seductora porque se parece a delegar tareas domésticas en un ayudante incansable. El problema es que, cuando le das a un software autonomía y acceso a cuentas, archivos y sesiones, también le estás entregando una copia de tus llaves.

Los incidentes recientes han servido de recordatorio práctico. Una investigadora de seguridad de Meta contó que un agente basado en OpenClaw empezó a borrar correos de su bandeja de entrada y no se detuvo pese a recibir órdenes de parar, obligándola a correr a su equipo para frenarlo manualmente, según relataron medios como TechCrunch y Business Insider. Más allá del daño puntual, la escena ilustra un riesgo común: los agentes no solo pueden equivocarse, también pueden actuar rápido, a gran escala y con consecuencias difíciles de revertir. Continúa leyendo «NanoClaw: el agente de IA minimalista que apuesta por el aislamiento para ganar en seguridad»

OpenAI reúne 110.000 millones: la ronda que pone la infraestructura de la IA en el centro del negocio

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por Natalia Polo

OpenAI ha anunciado una ronda de financiación de 110.000 millones de dólares con participación destacada de Amazon, SoftBank y Nvidia, una operación que sitúa la valoración pre-money en 730.000 millones. La diferencia entre pre-money y post-money ayuda a entender el titular: si a esa valoración previa se le suma el capital nuevo, la cifra resultante ronda los 840.000 millones, según el propio enfoque que han recogido varios medios. No es solo una marca de récord; es una señal de hasta qué punto la carrera de la IA generativa se ha desplazado desde “quién tiene el mejor modelo” hacia “quién puede sostenerlo” con electricidad, chips, centros de datos y acuerdos de nube. OpenAI lo enmarca como una respuesta a una demanda que se está disparando y que exige “capacidad de computación colectiva”. Continúa leyendo «OpenAI reúne 110.000 millones: la ronda que pone la infraestructura de la IA en el centro del negocio»

Cuando los agentes de IA se ponen a conversar: el lado oscuro del “multiagente” que ya asoma

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por Natalia Polo

La conversación pública sobre agentes de IA suele quedarse en el agente “solitario”: un asistente que recibe una orden, consulta herramientas y ejecuta tareas. El problema es que la realidad técnica y comercial empuja hacia sistemas multiagente, con varios bots coordinándose, repartiéndose trabajo y compartiendo hallazgos. Y ahí, como cuando dos conductores se confían porque “el otro ya mirará”, aparecen fallos que no estaban en el guion.

Un reportaje de ZDNET recoge un hallazgo inquietante a partir de un estudio académico: cuando se prueba la interacción agente-a-agente, emergen modos de fallo cualitativamente nuevos y los errores pequeños se encadenan hasta provocar daños graves, desde servidores destruidos hasta ataques de denegación de servicio (DoS) y un consumo desbocado de recursos de cómputo. El trabajo, firmado por la investigadora Natalie Shapira y colaboradores de varias universidades, se presenta como un preprint en arXiv bajo un título tan explícito como “Agents of Chaos”. Continúa leyendo «Cuando los agentes de IA se ponen a conversar: el lado oscuro del “multiagente” que ya asoma»

Mistral AI y Accenture sellan una alianza para llevar la IA a producción en las empresas

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por Natalia Polo

La noticia llega con un diagnóstico cada vez más repetido en los comités de dirección: muchas organizaciones han probado herramientas de inteligencia artificial, han hecho pilotos vistosos y hasta han generado titulares internos, pero el retorno de inversión no termina de aparecer con claridad. En ese contexto, Mistral AI (laboratorio francés de investigación y desarrollo en IA) y Accenture (una de las mayores consultoras y compañías de servicios tecnológicos del mundo) anunciaron una colaboración plurianual para crear tecnología empresarial impulsada por los modelos de Mistral y desplegarla en clientes de Accenture. Lo contó TechCrunch, que también subrayó un dato relevante: no se han hecho públicos ni el precio ni la duración exacta del acuerdo.

El pacto incluye otro componente que suele marcar la diferencia entre una prueba controlada y un uso cotidiano: Accenture se convierte en cliente de Mistral y planea extender esta tecnología a sus propios empleados. Cuando una consultora adopta internamente una herramienta, no solo la “vende”, también la somete a fricción real: procesos, seguridad, cumplimiento, formación, resistencias culturales y métricas. Es, en cierto modo, como cuando un chef recomienda un cuchillo porque cocina cada día con él, no solo porque lo vio en un catálogo. Continúa leyendo «Mistral AI y Accenture sellan una alianza para llevar la IA a producción en las empresas»

Anthropic compra Vercept: la carrera por automatizar tareas con agentes de IA entra en fase de concentración

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por Natalia Polo

La compra de la startup Vercept por parte de Anthropic marca un paso más en la transición desde la IA conversacional hacia la automatización de tareas con agentes capaces de operar software real. Según informó Computerworld, Vercept —con sede en Seattle— venía trabajando en agentes en la nube que podían controlar un MacBook remoto, una idea que suena menos glamourosa que un gran modelo generativo, pero que toca un nervio sensible en las empresas: lograr que la IA no se quede en sugerencias, sino que ejecute acciones completas dentro de aplicaciones, como si fuera una mano digital sobre el teclado.

Para entenderlo con una metáfora cotidiana, muchos asistentes actuales se parecen a un copiloto que te dice por dónde ir; los agentes buscan ser el conductor que toma el volante, frena, aparca y te deja en destino. Eso cambia el tipo de valor que pueden ofrecer en entornos corporativos: menos “respuestas brillantes” y más “trabajo terminado”. Continúa leyendo «Anthropic compra Vercept: la carrera por automatizar tareas con agentes de IA entra en fase de concentración»

Perplexity Computer: así funciona el “trabajador digital” que busca domar el caos de los agentes autónomos

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por Natalia Polo

La idea de tener un asistente que trabaje solo en tu ordenador suena como contratar a un becario incansable: toma notas, busca información, ejecuta tareas repetitivas y te deja el trabajo listo para revisar. El problema es que, cuando ese “becario” tiene acceso a correos, archivos sensibles o claves de API, un error puede salir caro. En las últimas semanas, el debate sobre los agentes de IA que operan en segundo plano se ha calentado por una mezcla de entusiasmo y miedo: productividad por un lado, riesgo de seguridad por otro.

En ese contexto, Perplexity ha presentado Computer, descrito como un trabajador digital de propósito general capaz de “razonar, delegar, buscar, construir, recordar, programar y entregar” resultados. Según explicó la compañía en su comunicado y recogió ZDNET, el sistema está disponible primero para usuarios de Perplexity Max y se espera que llegue después a planes Enterprise y Pro. La promesa central no es solo que haga más cosas, sino que lo haga con más control y en un entorno más seguro que propuestas recientes como OpenClaw, que han generado titulares precisamente por lo fácil que es que una automatización se descontrole. Continúa leyendo «Perplexity Computer: así funciona el “trabajador digital” que busca domar el caos de los agentes autónomos»

Laravel Skills: el “directorio de hábitos” que entrena a tu agente de IA para escribir mejor en Laravel y PHP

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por Natalia Polo

Quien ha probado un asistente como Claude Code, Cursor, Copilot o Windsurf suele vivir la misma escena: le pides que añada una funcionalidad en Laravel y, aunque el resultado “funciona”, el estilo no encaja. Es como pedirle a alguien que cocine una tortilla sin conocer tu cocina: encontrará huevos y sartén, sí, pero quizá use utensilios que no tienes, ignore tu salero favorito o deje el orden hecho un desastre.

En proyectos reales, esa fricción se nota en detalles que suman: convenciones de carpetas, patrones de arquitectura, criterios para controlar consultas en Eloquent, decisiones en colas y jobs, o tu manera de escribir pruebas. El agente no parte de cero en conocimiento de programación, pero sí parte de cero en contexto. Y ese contexto, a menudo, se reexplica una y otra vez. Continúa leyendo «Laravel Skills: el “directorio de hábitos” que entrena a tu agente de IA para escribir mejor en Laravel y PHP»