Etiqueta: agentes de IA

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

Publicado el

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

Publicado el

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

Publicado el

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

Publicado el

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

Publicado el

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

Publicado el

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

Publicado el

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»

KiloClaw, la forma “en 60 segundos” de poner un agente OpenClaw en producción sin pelearte con servidores

Publicado el

por Natalia Polo

Poner en marcha un agente capaz de navegar por la web, manejar archivos, responder en mensajería y ejecutar tareas de forma autónoma suena atractivo hasta que llega la parte menos glamourosa: configurar dependencias, abrir puertos, ajustar permisos, desplegar contenedores y vigilar que el proceso no muera en silencio. Ese tramo entre la idea y un servicio estable suele ser el que separa un experimento de fin de semana de algo que pueda usarse en serio.

Kilo, una startup de infraestructura de IA respaldada por Sid Sijbrandij, cofundador de GitLab, ha presentado KiloClaw como una respuesta directa a esa fricción. Según la información publicada por VentureBeat, el servicio ya está disponible de forma general y promete levantar un agente OpenClaw listo para producción en menos de un minuto. La apuesta no es solo “hacerlo fácil”, sino convertir el despliegue y la operación en algo tan predecible como encender una luz: pulsas un botón, el sistema queda “vivo”, y tú no tienes que improvisar un centro de datos casero. Continúa leyendo «KiloClaw, la forma “en 60 segundos” de poner un agente OpenClaw en producción sin pelearte con servidores»

OpenAI impulsa Frontier Alliances: el plan para llevar la IA empresarial del piloto a la rutina diaria

Publicado el

por Natalia Polo

En los últimos dos años, muchas compañías han probado herramientas de IA generativa como quien instala una app nueva para ver “qué hace”. Funciona en demostraciones, redacta correos, resume documentos y hasta ayuda a programar. El problema llega cuando se intenta convertir ese entusiasmo en una capacidad estable del negocio. OpenAI reconoce que el cuello de botella ya no es disponer de modelos potentes, sino conseguir que esa inteligencia encaje con la estrategia, con los datos reales de la empresa, con los sistemas heredados y con la forma en que trabaja la gente. En su anuncio oficial, la compañía describe ese salto como el paso de la experimentación a la producción: que la IA deje de ser un experimento aislado y se convierta en parte del flujo de trabajo. Fuente: OpenAI.

Aquí es donde muchas organizaciones se frenan. Hay silos de datos, permisos difíciles, procesos que llevan años sin tocarse y equipos que no tienen claro quién decide qué puede hacer la IA y qué no. Es parecido a comprar una cafetera profesional para la oficina: no basta con tenerla, hay que instalarla bien, decidir quién la mantiene, ajustar hábitos y, sobre todo, lograr que el café salga igual de bien cada día. Continúa leyendo «OpenAI impulsa Frontier Alliances: el plan para llevar la IA empresarial del piloto a la rutina diaria»

EVMbench: el nuevo termómetro para medir si los agentes de IA saben encontrar, arreglar y explotar fallos en smart contracts

Publicado el

por Natalia Polo

Los contratos inteligentes son como máquinas expendedoras que viven en una blockchain: metes una condición y, si se cumple, sueltan el resultado sin pedir permiso a nadie. El problema es que, cuando esa máquina custodia valor real, un tornillo mal puesto puede convertirse en una puerta trasera. OpenAI recuerda que estos contratos llegan a proteger más de 100.000 millones de dólares en activos cripto de código abierto, una cifra que explica por qué la seguridad de smart contracts se ha vuelto un deporte de alto riesgo.

En paralelo, los agentes de IA han mejorado mucho leyendo y escribiendo código, y también ejecutándolo. Si una IA puede revisar un repositorio como lo haría un auditor, también puede comportarse como un atacante paciente que prueba combinaciones hasta dar con la que drena fondos. El punto de OpenAI y Paradigm es directo: si el “nivel” de las máquinas sube, conviene medirlo en un entorno donde los errores se pagan caros. Continúa leyendo «EVMbench: el nuevo termómetro para medir si los agentes de IA saben encontrar, arreglar y explotar fallos en smart contracts»