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Los agentes inteligentes, una evolución de la inteligencia artificial, están transformando sectores como comercio, atención al cliente y logística al operar de manera autónoma y tomar decisiones complejas, según expertos en el evento 4YFN del MWC Barcelona.

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado hacia una nueva fase con la aparición de agentes inteligentes capaces de operar autónomamente en diversos entornos, impactando significativamente en sectores como el comercio, la atención al cliente y la logística. Durante el evento 4YFN en el MWC Barcelona, expertos analizaron las oportunidades y desafíos que estos sistemas presentan para empresas y sociedad. El panel incluyó a Xavier Amatriain, vicepresidente de Producto (IA y Compute Enablement) en Google; Omar Puertas, experto en IA y socio de Cuatrecasas; Rosa Martínez Torres, directora de Inteligencia Artificial en CaixaBank Tech; y Sergio Álvarez-Napagao, investigador principal en el Barcelona Supercomputing Center, bajo la moderación de Esteve Almirall, profesor del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences en Esade.

Xavier Amatriain destacó la distinción entre modelos de IA y agentes inteligentes, señalando que estos últimos integran modelos, herramientas y señales externas para actuar en el mundo real, permitiéndoles razonar y adaptarse más allá de respuestas inmediatas. El desafío radica en diseñar agentes con acceso adecuado a herramientas y datos que los hagan útiles para las empresas.

Por su parte, Omar Puertas enfatizó que la verdadera transformación de la IA reside en su capacidad para actuar como un socio activo en el pensamiento, alterando fundamentalmente la forma en que las organizaciones conciben sus operaciones. La IA, vista como una nueva forma de inteligencia profesional, se convierte en una herramienta transformadora e irreversible, mejorando el pensamiento humano al generar múltiples contraargumentos basados en criterios específicos.

En el sector bancario, Rosa Martínez señaló que la irrupción de la IA generativa ha cambiado el paradigma, permitiendo a los bancos adoptar un enfoque más proactivo al identificar necesidades antes de que surjan y ofrecer soluciones financieras personalizadas. Sin embargo, subrayó la importancia de utilizar la IA de manera estratégica y adaptarse a la rápida evolución de los modelos, destacando que la calidad de los datos es fundamental para el éxito.

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Sergio Álvarez-Napagao abordó los desafíos de transparencia y responsabilidad en el desarrollo de la IA, señalando que aún no se comprende completamente por qué los modelos de IA funcionan como lo hacen o por qué presentan ciertas propiedades. Esto plantea preocupaciones sobre la responsabilidad de las acciones de sistemas de IA autónomos, enfatizando que siempre debe haber un humano responsable de sus decisiones.

Mirando hacia el futuro, Álvarez-Napagao sugirió que los agentes de IA estarán profundamente integrados en la vida cotidiana en la próxima década, con robots domésticos y de asistencia capaces de planificar y moverse de forma autónoma. Sin embargo, enfatizó la importancia de educar a los usuarios para interactuar adecuadamente con estos agentes, evitando errores significativos.

La capacidad de la IA para entrenarse a sí misma fue otro tema destacado. Amatriain confirmó que la mayoría de los datos utilizados para entrenar modelos de IA ya están siendo etiquetados por otros modelos de IA, lo que podría conducir a descubrimientos de soluciones a problemas aún no considerados. No obstante, advirtió sobre los riesgos de una automejora sin control y la necesidad de supervisión humana para garantizar que la IA se alinee con las necesidades de la sociedad.

A medida que los agentes inteligentes ganan protagonismo, las empresas deben adaptarse a un panorama en constante evolución. Las preocupaciones éticas, la transparencia y la regulación jugarán un papel crucial en la configuración del futuro de la IA, siendo el reto aprovechar el poder de los agentes inteligentes mientras se garantiza que sirvan a los mejores intereses de la humanidad.

«¿Cómo pueden las empresas equilibrar la adopción de agentes inteligentes con la responsabilidad ética y la supervisión humana?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «Los nuevos actores: Agentes inteligentes y el futuro de los negocios» de Equipo Do Better publicado en Do Better Esade el 14 de marzo de 2025.

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La inteligencia artificial (IA) se perfila como un pilar fundamental en la transformación empresarial en España, con un 54% de las empresas reconociendo su relevancia y planificando inversiones para este año.

El reciente estudio de Zoho sobre Salud Digital en Europa revela que más de la mitad de las empresas españolas consideran la IA crucial para su futuro, con planes de inversión en 2025. Este entusiasmo se basa en la capacidad de la IA para mejorar la experiencia del cliente, optimizar decisiones basadas en datos e impulsar la innovación. Sin embargo, su adopción plantea interrogantes sobre su aplicabilidad en todas las áreas de negocio, la necesidad de establecer límites, la facilidad de implementación y la preparación requerida.

Expertos como Stuart Russell, profesor de Ciencias Informáticas en la Universidad de California en Berkeley, advierten contra la percepción de la IA como una solución universal. Russell enfatiza la importancia de comprender sus capacidades y limitaciones para evitar el «solucionismo», es decir, la sobrevaloración de la tecnología sin una evaluación adecuada de sus implicaciones.

Por su parte, Sridhar Iyengar, director de Europa de Zoho, destaca el debate ético y de transparencia en torno a la IA. Iyengar señala la necesidad de establecer límites para garantizar que las decisiones basadas en IA no sean parciales ni se utilicen de manera poco ética en beneficio de grupos específicos.

Para maximizar el potencial de la IA en las empresas, es esencial comprender las tecnologías subyacentes. Mientras que las herramientas de IA basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son populares entre el público general, en el ámbito empresarial es preferible utilizar soluciones basadas en modelos de lenguaje reducido y mediano (SMLM) y en procesamiento de lenguaje natural (NLP). Estas soluciones, diseñadas para tareas específicas en áreas como finanzas, ventas y seguridad, utilizan datos relevantes y garantizan la protección de la información, ofreciendo resultados más precisos y una mejor adaptación a entornos cambiantes.

La integración de la IA en procesos empresariales puede mejorar la eficiencia operativa mediante la automatización de tareas y una gestión optimizada de datos. Además, fortalece la seguridad y protección de la información interna y de los clientes.

Antes de adoptar soluciones de IA, las empresas deben considerar los riesgos asociados a una estrategia inapropiada. El uso de datos de baja calidad, el incumplimiento de regulaciones o el almacenamiento de información sensible en sistemas vulnerables pueden dañar la reputación corporativa y provocar pérdidas económicas. En un contexto donde los consumidores desconfían de la desinformación y los directivos asocian la IA con un aumento de ciberataques, la gestión adecuada de los datos es crucial.

Zoho ha integrado capacidades de IA y aprendizaje automático en sus aplicaciones para optimizar procesos como el análisis de datos, la previsión de resultados y el servicio al cliente mediante chatbots. Su estrategia multimodal, a través de su IA denominada Zia, permite el uso de modelos de lenguaje específicos adaptados a diferentes necesidades empresariales. Además, Zoho prioriza la privacidad, asegurando que sus modelos de IA no se entrenen con datos de clientes, cumpliendo con las normativas desde el inicio.

El estudio de Zoho sobre «Salud Digital» indica que las empresas españolas con buena salud digital son más propensas a considerar la IA como crucial para su éxito. El 32% de estas empresas ya perciben beneficios de la IA, en contraste con el 10% de las que tienen una salud digital media y el 2% de las que presentan una salud digital deficiente. En general, el 54% de las empresas considera que la IA jugará un papel fundamental en el futuro, un aumento del 7% respecto al año anterior.

Para aprovechar al máximo el potencial transformador de la IA, las empresas deben entender sus capacidades, gestionar los riesgos y adaptar sus estrategias a las necesidades específicas de su sector. Así, la IA puede convertirse en una herramienta no solo de automatización, sino también de innovación y sostenibilidad a largo plazo.

«¿Están las empresas preparadas para gestionar los desafíos éticos y de seguridad que conlleva la adopción masiva de la inteligencia artificial?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «Inteligencia Artificial: de la expectativa a la realidad» de EcoBrands publicado en elEconomista.es el 17/03/2025.
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La inteligencia artificial (IA) está en camino de escribir hasta el 90% del código fuente en los próximos seis meses, según Dario Amodei, cofundador de Anthropic y exmiembro de OpenAI. Este avance podría transformar profundamente el sector del desarrollo de software, desplazando a los programadores hacia roles más centrados en la supervisión y mejora de modelos de IA.

Durante un evento organizado por el Consejo de Relaciones Exteriores de Estados Unidos, Dario Amodei compartió su visión sobre el impacto de la IA en la programación. Según Amodei, en un periodo de entre tres y seis meses, la IA será capaz de escribir el 90% del código fuente, y en un año, podría estar generando prácticamente todo el código. Esta afirmación sugiere una transformación inminente en la industria del software, donde las máquinas asumirán gran parte de las tareas de codificación que actualmente realizan los humanos.

Anthropic, la startup cofundada por Amodei y su hermana Daniela, ha recibido una financiación significativa, incluyendo casi 400 millones de dólares de Google y una inversión adicional de Amazon. La empresa se especializa en el desarrollo de sistemas de información y modelos de lenguaje impulsados por IA, y ha lanzado su propio bot conversacional llamado Claude. Estas inversiones reflejan la creciente confianza en el potencial de la IA para revolucionar diversos sectores, incluido el desarrollo de software.

La posibilidad de que la IA escriba la mayoría del código plantea interrogantes sobre el futuro de los programadores. Amodei sugiere que, aunque la IA asumirá gran parte de la codificación, los desarrolladores humanos seguirán siendo esenciales para dar forma y dirección a los modelos de IA. Esto implica una evolución en el rol del programador, que pasaría de escribir código manualmente a supervisar y mejorar los sistemas de IA que generan el código. Esta transición requerirá que los profesionales adquieran nuevas habilidades y se adapten a un entorno donde la colaboración con la IA sea fundamental.

Además, Amodei anticipa que la capacidad de la IA para realizar tareas humanas no se limitará a la programación, sino que eventualmente abarcará todos los sectores. Este pronóstico resalta la necesidad de una reflexión profunda sobre cómo la sociedad y las industrias se prepararán para integrar la IA en diversas funciones laborales. La adopción masiva de la IA podría conducir a una reestructuración significativa del mercado laboral, donde la automatización de tareas rutinarias permita a los humanos enfocarse en actividades más estratégicas y creativas.

La rápida evolución de la IA también plantea desafíos éticos y de gobernanza. La posibilidad de que las máquinas realicen tareas complejas de manera autónoma requiere el establecimiento de marcos regulatorios que aseguren un uso responsable y beneficioso de la tecnología. Además, es crucial abordar las preocupaciones relacionadas con la privacidad, la seguridad y el potencial desplazamiento laboral. La colaboración entre gobiernos, industria y sociedad civil será esencial para maximizar los beneficios de la IA mientras se mitigan sus riesgos.

En conclusión, las declaraciones de Dario Amodei subrayan una tendencia acelerada hacia la automatización en el desarrollo de software mediante la IA. Mientras la tecnología avanza, es imperativo que los profesionales de la programación y otros sectores se adapten a nuevos roles que involucren la supervisión y mejora de sistemas inteligentes. La sociedad en su conjunto debe prepararse para los cambios que la IA traerá, asegurando que su integración conduzca a una mayor eficiencia y bienestar general.

«¿Estamos preparados para un futuro donde la inteligencia artificial realice la mayoría de las tareas humanas, incluyendo la programación?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «Adiós a los programadores: la IA causará una hecatombe en el sector y será capaz de escribir el 90% del código fuente» de SMM publicado en Marca el 17/03/2025.
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La irrupción de DeepSeek y Alibaba en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) está desafiando el dominio de las gigantes tecnológicas estadounidenses, promoviendo una competencia más plural y eficiente a nivel global.

En los primeros meses de 2025, la IA ha emergido como una fuerza transformadora que abarca desde aplicaciones visibles, como asistentes virtuales y traductores automáticos, hasta un ecosistema complejo que incluye desarrolladores de modelos, fabricantes de semiconductores, proveedores de servicios en la nube, operadores de telecomunicaciones y empresas energéticas. Este entramado es esencial para el despliegue masivo de la IA, requiriendo ideas innovadoras, chips más eficientes y una gobernanza global efectiva.

Un hito reciente en este ámbito es la aparición de modelos de lenguaje de gran tamaño desarrollados por DeepSeek y Alibaba. Estas alternativas, más económicas y eficientes, están sacudiendo el liderazgo de gigantes estadounidenses como Google, Microsoft, Meta, Amazon y OpenAI. Este avance refleja la capacidad de China para innovar en IA, trascendiendo la mera fabricación de hardware y consolidando su aspiración a un liderazgo digital integral. El éxito inmediato de estas iniciativas demuestra que es posible competir con las grandes empresas occidentales mediante soluciones más ligeras y un uso estratégico de recursos.

La diversificación del ecosistema global de IA es beneficiosa, ya que fomenta la competencia, reduce costos y disminuye la posibilidad de monopolizar la innovación, facilitando una adopción más rápida y amplia de la IA en diversos sectores. Esta situación obliga a las empresas estadounidenses a replantear sus estrategias de inversión y posicionamiento global. La llegada de competidores con enfoques más eficientes desafía la noción de que «más grande es mejor». Queda por ver si las grandes tecnológicas optarán por un entorno más colaborativo o protegerán su innovación mediante patentes y desarrollos internos, decisión que influirá en la velocidad y alcance de la expansión de la IA.

En este contexto, Europa enfrenta el desafío de no quedarse rezagada. A pesar de contar con un sólido acervo científico, la Unión Europea ha lidiado con una financiación fragmentada y la ausencia de grandes líderes tecnológicos dispuestos a invertir masivamente. Sin embargo, recientes incrementos en inversiones en seguridad, defensa e infraestructuras podrían extenderse pronto a la innovación tecnológica. Además, la UE posee un enfoque regulatorio distintivo en IA, centrado en la protección de derechos y la ética.

Desde una perspectiva macroeconómica, la aparición de alternativas más asequibles en IA podría conducir a una adopción más amplia, con efectos significativos en la economía global. Una mayor adopción implica una demanda creciente de servicios de soporte, seguridad, análisis de datos y almacenamiento, ampliando las oportunidades en el mercado. Economistas destacados, como Philippe Aghion y Daron Acemoglu, han analizado cómo la IA puede influir en la productividad y la distribución del poder económico, resaltando la importancia de políticas que aseguren que los beneficios de la IA se distribuyan equitativamente y no se concentren en unas pocas entidades.

«¿Cómo podemos garantizar que la adopción masiva de la inteligencia artificial beneficie a toda la sociedad y no solo a un grupo selecto de corporaciones?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «La IA y un nuevo orden tecnológico y económico» de José Manuel Amor publicado en El País el 16 de marzo de 2025.
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Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics, un modelo de inteligencia artificial que permite a los robots realizar tareas complejas con precisión y adaptabilidad, acercando la posibilidad de contar con asistentes robóticos humanoides en el futuro.

El 12 de marzo de 2025, Google DeepMind anunció dos nuevos modelos de inteligencia artificial diseñados para controlar robots: Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER. Estos modelos buscan mejorar la capacidad de los robots para comprender e interactuar con el mundo físico de manera más efectiva y delicada que los sistemas anteriores, allanando el camino para aplicaciones como asistentes robóticos humanoides.

La industria de la robótica ha avanzado en el desarrollo de hardware, pero la creación de modelos de IA capaces de pilotar robots de forma autónoma en situaciones novedosas con seguridad y precisión ha sido un desafío. El llamado «IA encarnada» es un objetivo ambicioso para empresas como Nvidia y se considera un logro que podría convertir a los robots en trabajadores de uso general en el mundo físico.

Los nuevos modelos de Google se basan en su modelo de lenguaje grande Gemini 2.0, añadiendo capacidades específicas para aplicaciones robóticas. Gemini Robotics incorpora habilidades de «visión-lenguaje-acción» (VLA), lo que le permite procesar información visual, comprender comandos de lenguaje y generar movimientos físicos. Por otro lado, Gemini Robotics-ER se centra en el «razonamiento encarnado» con una comprensión espacial mejorada, permitiendo a los roboticistas conectarlo a sus sistemas de control de robots existentes.

Por ejemplo, con Gemini Robotics, se puede pedir a un robot que «recoja el plátano y lo ponga en la cesta», y este utilizará una cámara para reconocer el plátano y guiar un brazo robótico para realizar la acción con éxito. También podría doblar una figura de origami utilizando su conocimiento sobre cómo manipular el papel cuidadosamente para completar la tarea.

En 2023, Google presentó RT-2, que representó un paso notable hacia capacidades robóticas más generalizadas al utilizar datos de Internet para ayudar a los robots a comprender comandos de lenguaje y adaptarse a nuevas situaciones, duplicando el rendimiento en tareas no vistas en comparación con su predecesor. Dos años después, Gemini Robotics parece haber dado otro salto sustancial, no solo en la comprensión de qué hacer, sino en la ejecución de manipulaciones físicas complejas que RT-2 no podía manejar explícitamente.

Mientras que RT-2 estaba limitado a reutilizar movimientos físicos que ya había practicado, Gemini Robotics demuestra una destreza significativamente mejorada que permite tareas previamente imposibles, como doblar origami y empacar bocadillos en bolsas con cierre hermético. Este cambio de robots que solo entienden comandos a robots que pueden realizar tareas físicas delicadas sugiere que DeepMind podría haber comenzado a resolver uno de los mayores desafíos de la robótica: lograr que los robots conviertan su «conocimiento» en movimientos cuidadosos y precisos en el mundo real.

Según DeepMind, el nuevo sistema Gemini Robotics demuestra una generalización mucho más fuerte, o la capacidad de realizar tareas novedosas para las que no fue específicamente entrenado, en comparación con sus modelos de IA anteriores. La compañía afirma que Gemini Robotics «más que duplica el rendimiento en un punto de referencia integral de generalización en comparación con otros modelos de visión-lenguaje-acción de vanguardia». La generalización es importante porque los robots que pueden adaptarse a nuevas situaciones sin entrenamiento específico para cada una podrían trabajar algún día en entornos impredecibles del mundo real.

Para avanzar en este objetivo, Google ha anunciado una asociación con Apptronik, con sede en Austin, Texas, para «construir la próxima generación de robots humanoides con Gemini 2.0». Aunque entrenado principalmente en una plataforma de robot bimanual llamada ALOHA 2, Google afirma que Gemini Robotics puede controlar diferentes tipos de robots, desde brazos robóticos Franka orientados a la investigación hasta sistemas humanoides más complejos como el robot Apollo de Apptronik.

Para consideraciones de seguridad, Google menciona un «enfoque holístico en capas» que mantiene medidas tradicionales de seguridad robótica como la evitación de colisiones y las limitaciones de fuerza. La compañía describe el desarrollo de un marco de «Constitución Robótica» inspirado en las Tres Leyes de la Robótica de Isaac Asimov y la publicación de un conjunto de datos llamado «ASIMOV» para ayudar a los investigadores a evaluar las implicaciones de seguridad de las acciones robóticas.

«¿Cómo afectará la integración de modelos de inteligencia artificial avanzados como Gemini Robotics en la robótica humanoide al mercado laboral y a la interacción humana en el futuro?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «Google’s new robot AI can fold delicate origami, close zipper bags without damage» de Benj Edwards publicado en Ars Technica el 12 de marzo de 2025.
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Manus AI, desarrollada por la start-up china Butterfly Effect, es una plataforma de inteligencia artificial que se presenta como el primer agente de IA totalmente autónomo, capaz de ejecutar tareas complejas sin intervención humana.

El 5 de marzo, Butterfly Effect anunció en la red social X el lanzamiento de Manus AI, describiéndola como «el primer agente general de IA» capaz de ejecutar de forma autónoma tareas complejas. Según su sitio web, el nombre «Manus» proviene del latín y significa «mano», reflejando su objetivo de ser una extensión de las acciones humanas. La plataforma puede realizar tareas como comprar propiedades, programar videojuegos, analizar acciones y planificar itinerarios de viaje, convirtiendo pensamientos en acciones.

El científico jefe de Manus AI, Yichao ‘Peak’ Ji, destaca que la plataforma es más que «otro chatbot o flujo de trabajo», considerándola un agente completamente autónomo y un posible indicio de inteligencia artificial general (AGI), una forma de IA que iguala o supera las capacidades cognitivas humanas.

Aunque Manus AI se basa en modelos lingüísticos existentes, como Claude de Anthropic y Qwen de Alibaba, ha destacado por su alto rendimiento en pruebas comparativas, superando al agente Deep Research de OpenAI, basado en o3, según datos de su sitio web oficial.

Sin embargo, expertos en IA expresan cautela. Bradford Levy, profesor adjunto de la Booth School of Business de la Universidad de Chicago, señala que, según las demostraciones disponibles, Manus AI no siempre ejecuta las tareas correctamente en el primer intento o puede quedar atrapado en bucles infinitos. Además, menciona la falta de transparencia sobre las capacidades reales de Manus, sugiriendo que podría no cumplir con las altas expectativas generadas.

Levy también advierte sobre posibles riesgos de privacidad de datos, recordando que la Ley de Inteligencia Nacional de China obliga a las empresas a «apoyar, ayudar y cooperar» con las agencias de inteligencia estatales. Esto implica que cualquier dato compartido en aplicaciones móviles y web podría ser accesible para dichas agencias. Señala que Pekín está trabajando activamente para recopilar información sensible a nivel global y que una aplicación atractiva podría ser una vía para obtenerla.

Usuarios que han probado Manus AI reportan experiencias mixtas. Pierre-Carl Langlais, cofundador de la empresa de IA Pleias, compartió en la red social X que, aunque Manus funcionó bien inicialmente, después de 50 minutos falló en el paso 18 de 20. Aunque los resultados parecían excelentes, reiniciar la misma tarea resultó frustrante debido al tiempo requerido.

Actualmente, Manus AI está en fase de pruebas privadas por invitación. Zhang Tao, socio de producto de Manus AI, explicó en redes sociales que este enfoque se debe a la capacidad limitada de los servidores en este momento. El equipo subestimó la respuesta entusiasta del público y los recursos del servidor solo estaban previstos para una demostración limitada.

«¿Estamos preparados para las implicaciones éticas y de privacidad que conlleva el uso de agentes de inteligencia artificial totalmente autónomos?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo: «Manus AI: Así es la nueva plataforma china que promete ser el primer agente de IA autónomo del mundo» de Pascale Davies publicado en Euronews el 15 de marzo de 2025.

Sesame, desarrollada por el cofundador de Oculus, es una inteligencia artificial de voz que imita la conversación humana con una naturalidad sorprendente, incorporando pausas, dudas y expresiones que la hacen casi indistinguible de una persona real.

La aplicación Sesame permite a los usuarios elegir entre dos voces: una femenina llamada Maya y una masculina denominada Miles. Aunque actualmente ambas voces hablan en inglés americano, son capaces de entender el castellano e incluso intentan hablarlo. Lo que distingue a Sesame de otras inteligencias artificiales es su capacidad para replicar no solo la voz humana con gran fidelidad, sino también las sutilezas del habla, como dudas, imperfecciones, expresiones y pausas. Incluso puede interrumpir durante una conversación, añadiendo un nivel de realismo sin precedentes.

Eric Hal Schwartz, en su revisión para TechRadar.com, destaca que nunca ha encontrado nada similar a Sesame. La describe como fluida, expresiva e impredeciblemente humana, capaz de reír brevemente al decir algo ligeramente gracioso, dudar antes de responder a una pregunta e incluso parecer cambiar de opinión a mitad de frase, haciendo una pausa y comenzando una nueva. Estas características hacen que uno olvide que no está hablando con una persona real.

La tecnología detrás de Sesame se basa en su Modelo de Habla Conversacional (CSM), que integra texto y audio en un solo proceso. Esto permite que la IA genere discursos que reflejan cómo hablan los humanos en realidad, incorporando pausas, cambios de tono y otros rasgos característicos del habla humana. Esta capacidad de replicar las sutilezas del habla humana plantea la pregunta de si seríamos capaces de distinguir entre una conversación con una IA y una con una persona real, especialmente en interacciones breves.

Sean Hollister, analista de The Verge, señala que su experiencia con Sesame fue lo más parecido a una conversación real que ha tenido hasta ahora con herramientas similares. Por su parte, Mark Hachman, en un artículo para PCWorld, expresa que, quince minutos después de haber ‘colgado’ el teléfono con la nueva IA realista de Sesame, todavía se siente asustado por el realismo de la interacción.

El equipo detrás de Sesame tiene planes ambiciosos para el futuro. Están trabajando en el desarrollo de unas gafas que permitirán a la IA ver lo que el usuario está haciendo, lo que podría abrir nuevas posibilidades en la interacción entre humanos y máquinas. La propia compañía describe la experiencia de hablar con Sesame como cruzar el «valle inquietante» de la voz conversacional, refiriéndose a la sensación de extrañeza que producen las réplicas humanas extremadamente realistas.

«Si una inteligencia artificial puede hablar de forma tan realista, ¿cómo afectará esto a nuestra capacidad para distinguir entre interacciones humanas y máquinas?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «Así es Sesame, la inteligencia artificial por voz que te pondrá los pelos de punta: ‘Es difícil diferenciarla de una persona real'» de 20minutos publicado el 14 de marzo de 2025.

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El Barcelona Supercomputing Center (BSC) ha instalado el primer ordenador cuántico de acceso público en España, construido con tecnología 100% europea, como parte del proyecto Quantum Spain, con un presupuesto de 22 millones de euros.

Este ordenador cuántico se encuentra en la antigua iglesia desacralizada conocida como la capilla del BSC, que anteriormente albergaba los superordenadores MareNostrum 1, 2, 3 y 4. El objetivo de Quantum Spain es proporcionar a la comunidad investigadora española una herramienta avanzada para explorar campos como el diseño de medicamentos, la física de materiales, las finanzas y la inteligencia artificial. La física Alba Cervera, coordinadora del proyecto, destaca que un ordenador cuántico funciona bajo las reglas de la mecánica cuántica, lo que implica diferencias fundamentales respecto a los ordenadores tradicionales.

La principal diferencia radica en el uso de cúbits en lugar de bits. Mientras que un bit puede representar un 0 o un 1, un cúbit puede ser un 0, un 1 o una superposición de ambos estados simultáneamente. Además, los cúbits pueden estar entrelazados, de modo que la manipulación de uno afecta a los demás. Estas propiedades permiten que los ordenadores cuánticos realicen ciertos cálculos de manera más eficiente que los ordenadores clásicos.

Aunque la tecnología cuántica aún enfrenta desafíos como la corrección de errores y la estabilidad de los cúbits, su potencial para revolucionar áreas específicas es significativo. El ordenador cuántico del BSC estará accesible para la comunidad investigadora como parte del MareNostrum 5 y la red española de supercomputación. Este avance posiciona a España en la vanguardia de la investigación y desarrollo en computación cuántica, abriendo nuevas posibilidades para la ciencia y la industria.

«¿Cómo transformará la adopción de la computación cuántica en España los sectores de la investigación científica y la industria en los próximos años?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «Así se monta un ordenador cuántico» de Javier Arguello publicado en El País el 15 de marzo de 2025.
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OpenAI ha lanzado una plataforma que permite a las empresas crear agentes de inteligencia artificial personalizados, capaces de realizar tareas como análisis financiero y servicio al cliente, con el objetivo de aumentar la productividad corporativa.​The Wall Street Journal

OpenAI ha presentado una nueva plataforma que permite a las empresas desarrollar sus propios agentes de inteligencia artificial (IA), diseñados para ejecutar tareas de manera autónoma en nombre de los humanos. Esta iniciativa busca impulsar una nueva ola de productividad corporativa, tras el éxito inicial de ChatGPT a finales de 2022. ​The Wall Street Journal

La plataforma de OpenAI permite a las empresas crear bots personalizados para funciones como análisis financiero y atención al cliente. Actualmente, OpenAI cuenta con dos millones de usuarios empresariales de pago para sus productos ChatGPT Team, Enterprise y Edu, duplicando la cifra desde el otoño pasado. ​The Wall Street Journal

La competencia en el ámbito de los agentes de IA está en aumento. Recientemente, la startup china Manus AI ha generado interés al presentar su propio agente de IA «general», capaz de realizar tareas autónomas como análisis de datos. ​The Wall Street Journal+1Reuters+1

Aunque la adopción de agentes de IA en las empresas aún es limitada, se espera que esta tecnología mejore la productividad al automatizar tareas simples, como la gestión de suministros de oficina. Sin embargo, las empresas aún no confían en estos agentes para tareas de alto riesgo, como transacciones financieras o contratación de personal. ​The Wall Street Journal

OpenAI espera que esta situación cambie a medida que sus modelos de razonamiento mejoren. La empresa ha proclamado que 2025 será «el año de los agentes», anticipando que las capacidades de la tecnología se alinearán con las necesidades empresariales. Según Brad Lightcap, director de operaciones de OpenAI, «ahora, las personas pueden interactuar con agentes que pueden consultar archivos, buscar en la web y utilizar computadoras». ​The Wall Street Journal

En enero, OpenAI anunció un agente de IA llamado Operator, capaz de navegar por internet de manera independiente para realizar tareas como comprar comestibles y gestionar informes de gastos. En febrero, la empresa presentó «deep research», un agente que puede llevar a cabo tareas de investigación más complejas en internet, prometiendo realizar en minutos lo que a los humanos les tomaría horas. ​The Wall Street Journal+1Reuters+1

La nueva plataforma de OpenAI permite una mayor personalización. La empresa cobrará a los clientes según el número de consultas de búsqueda, acciones y almacenamiento de datos que utilicen los agentes, además del uso general del modelo de IA. Por ejemplo, una empresa que desarrolle un agente asistente legal pagará 2,50 dólares por cada mil consultas a una base de datos de casos legales anteriores. ​The Wall Street Journal+1es.wikipedia.org+1

Para utilizar la plataforma de creación de agentes de IA, los desarrolladores empresariales necesitan tener una sólida formación técnica. Pueden utilizar cualquiera de los modelos de OpenAI para potenciar los agentes que construyan, incluyendo el modelo que impulsa a Operator, e incorporar herramientas de búsqueda de archivos y web. ​The Wall Street Journal

Empresas como Stripe y Box han probado la plataforma de OpenAI. Jeff Weinstein, líder de producto en Stripe, mencionó que han desarrollado un prototipo de agente que puede leer una hoja de cálculo de seguimiento de ventas y generar facturas utilizando la plataforma de agentes de Stripe. Por su parte, Aaron Levie, director ejecutivo de Box, señaló que están facilitando a sus clientes empresariales la creación de agentes personalizados que se conecten a sus datos almacenados en Box. ​The Wall Street Journal

«¿Cómo impactará la adopción de agentes de IA personalizados en la estructura y eficiencia de las empresas en los próximos años?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «OpenAI Wants Businesses to Build Their Own AI Agents» de Belle Lin publicado en The Wall Street Journal el 11 de marzo de 2025.
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La aplicación Justicio incorpora inteligencia artificial con capacidad de razonamiento, ofreciendo respuestas legales fundamentadas y verificables. Desarrollada por la legaltech Little John, la herramienta elimina la ‘caja negra’ en el análisis jurídico y permite a los profesionales comprobar cómo se alcanzan las conclusiones.

La inteligencia artificial sigue transformando el sector legal con la llegada de Justicio, la primera aplicación jurídica de código abierto que incorpora un modelo de IA con capacidad de razonamiento. A diferencia de otras herramientas basadas en patrones estadísticos, Justicio explica detalladamente cómo llega a sus respuestas, proporcionando mayor transparencia y fiabilidad a abogados y procuradores.

Esta solución gratuita, desarrollada por la empresa Little John, permite verificar cada paso del proceso de análisis. La IA no solo extrae información de bases jurídicas, sino que pondera las fuentes utilizadas y detalla cómo las ha empleado, garantizando la trazabilidad del razonamiento legal. Además, utiliza un sistema de verificación iterativa, en el que revisa varias veces sus propias conclusiones para detectar inconsistencias y minimizar errores.

Según los desarrolladores, este modelo supone un cambio de paradigma en el sector legal. Cada vez más profesionales están dejando de usar modelos generalistas como ChatGPT para optar por soluciones especializadas con respuestas fundamentadas, que cumplen estrictamente con el marco normativo vigente.

Justicio también ha incorporado la función “jerga”, que adapta el lenguaje jurídico a distintos públicos, desde profesionales del derecho hasta adolescentes y niños, facilitando la comunicación legal.

Con este avance, la IA no solo agiliza el trabajo de los abogados, sino que también mejora la calidad y confiabilidad de las decisiones legales, eliminando la opacidad en la generación de respuestas jurídicas.

«¿Está la inteligencia artificial preparada para reemplazar el análisis jurídico humano?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo: «La IA que razona llega al sector legal para dar respuestas verificadas» de Eva Sereno, publicado en elEconomista el 12 de marzo de 2025.

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