La revista Nature ha publicado un artículo sobre The AI Scientist. Este es uno de los grandes objetivos de los grandes laboratorios de IA: crear un agente capaz de hacer investigación científica de manera automática y, claro, también de abordar tareas de ingeniería y gestionar problemas cotidianos. El mercado potencial para un producto así es prácticamente infinito, y también lo podría ser el valor que se le llegaría a atribuir. Pues bien, esta semana ha llegado a Nature.

Otra noticia que ha marcado la semana ha sido un baño de realidad con el Estado chino. Los creadores de Manus consiguieron esquivar barreras y vender la empresa a Meta, pero China no es Estados Unidos y las consecuencias han sido serias. El mensaje es claro: que a nadie se le ocurra volver a intentarlo.

Las tecnológicas están inmersas en una carrera desenfrenada hacia los agentes autónomos. La semana pasada hablábamos de la locura de OpenClaw en China y del agente de Perplexity; esta semana, toca hablar del agente de Claude. OpenAI también tiene capacidades agénticas, pero no al mismo nivel: todavía no controla directamente tu ordenador para usarlo.

Este es un cambio importante. Pasamos de ejecutar prompts a actuar. Este cambio definirá el futuro de la IA y popularizará, con un uso generalista, unos agentes que hasta ahora habían sido desarrollos casi hechos a medida. Reconocer el fracaso y hacerlo rápido es importante. OpenAI ha cerrado Sora. Hay usos mejores para toda esta capacidad computacional. Finalmente, Elon Musk ha anunciado la TeraFab, su proyecto para fabricar chips. Un proyecto de una ambición descomunal.

Cataluña tiene una oportunidad en áreas como los chips, la capa de aplicación de la IA, la bioeconomía o la biotecnología. Son oportunidades que se han ido diluyendo con políticas de “café para todos” que no han llevado a ninguna parte. Todo lo que está pasando en el mundo nos debería hacer reflexionar y repensar nuestras políticas de innovación. Hay que apostar allí donde tenemos oportunidades —a menudo incluso inesperadas—, como los chips, la IA o la bio. Hay que apostar por tener una industria potente y robotizada, porque el conocimiento solo existe de verdad cuando está embedded, implantado, y es capaz de generar oportunidades y riqueza. Hay que apostar por el dinamismo, por las empresas emergentes y por la movilidad del talento. Son tres ejes básicos. El “café para todos” no es una política de innovación: es el camino hacia el desastre.

¿Qué ha pasado con Manus?

China ha abierto una revisión sobre la venta de Manus, una empresa especializada en agentes de inteligencia artificial, a Meta por 2.000 millones de dólares. En este contexto, dos de los cofundadores de la compañía, Xiao Hong y Ji Yichao, tienen prohibido abandonar el país mientras las autoridades analizan si la operación vulneró las normas chinas sobre inversión extranjera.

Según la información publicada por el Financial Times, los directivos fueron citados este mes en Pekín para dar explicaciones sobre posibles irregularidades relacionadas con las filiales chinas de Manus. Aunque no hay una investigación formal ni acusaciones, el caso refleja la preocupación creciente de Pekín por la salida de tecnología sensible hacia empresas extranjeras. Manus fue fundada en China, pero el año pasado trasladó su sede y el grueso de su equipo a Singapur. Meta la compró a finales de 2025, en una operación que ya había levantado sospechas por las implicaciones en materia de control de exportaciones y soberanía tecnológica.

El gobierno chino ve con recelo que empresas emergentes de alto valor estratégico, especialmente en IA, acaben bajo control extranjero después de haber crecido parcialmente dentro de su ecosistema. Aunque las posibles infracciones detectadas no parecen especialmente graves, las autoridades estudian cómo intervenir en una operación que puede convertirse en un precedente delicado.

Anthropic: ¡Claude ya es un agente!

Anthropic se sube al carro de los agentes y ha presentado una nueva función que permite a Claude operar directamente el escritorio de un Mac: abrir aplicaciones, navegar por el navegador o rellenar hojas de cálculo. La novedad llega como a research preview dentro de Claude Cowork y Claude Code, y de momento solo está disponible para macOS.

La compañía subraya, sin embargo, que este control directo del ordenador no es la primera opción del sistema. Claude recurre antes a integraciones ya existentes —como Slack o aplicaciones de calendario— y solo toma el control del escritorio cuando no hay una interfaz específica para ejecutar la tarea. Es, por lo tanto, una vía de reserva más que el modo habitual de funcionamiento.

El movimiento se enmarca en la adquisición de Vercept AI, una empresa emergente especializada en control informático por IA. Anthropic también ha lanzado Dispatch, una herramienta que permite a los usuarios acceder y controlar su propio ordenador a distancia desde cualquier dispositivo. La iniciativa refuerza una tendencia cada vez más clara: la carrera para que los asistentes de IA no se limiten a responder preguntas, sino que ejecuten acciones reales sobre el ordenador del usuario.

En este terreno, Anthropic opta por una aproximación más prudente que otros competidores, priorizando las integraciones y reservando el control directo para los casos en que no hay alternativa. Esta cautela puede ser una virtud en un momento en que la fiabilidad sigue siendo uno de los grandes retos. La batalla ya no es solo quién tiene el modelo más brillante, sino quién consigue una IA capaz de hacer trabajo digital de manera útil, segura y consistente.

WeChat también va de agentes!

Tencent ha integrado el agente de inteligencia artificial de código abierto OpenClaw dentro de WeChat, en un movimiento que da acceso directo a herramientas de automatización a más de mil millones de usuarios. La nueva función, bautizada como ClawBot, aparece como un contacto más dentro de la aplicación y permite interactuar con el agente mediante órdenes de chat familiares.

La integración convierte WeChat en una puerta de entrada aún más potente a la automatización de tareas. Los usuarios pueden pedir al agente acciones como enviar correos electrónicos o transferir archivos sin salir de la app. En un entorno como el chino, donde WeChat ya actúa como superaplicación para mensajería, pagos, redes sociales y servicios cotidianos, este paso refuerza aún más su papel central en la vida digital.

El lanzamiento de ClawBot se enmarca en una ofensiva más amplia de Tencent en el terreno de los agentes de IA. La compañía ya había presentado otros productos como QClaw para usuarios individuales, Lighthouse para desarrolladores y WorkBuddy para empresas. Mientras tanto, Alibaba y Baidu también han acelerado en este segmento con sus propias plataformas, hecho que intensifica la carrera china por el liderazgo en esta nueva generación de asistentes.

Esta competencia llega, sin embargo, en medio de dudas sobre la seguridad y el control de estas tecnologías. Las autoridades chinas ya han advertido de los posibles riesgos vinculados a OpenClaw, justo cuando el interés de los usuarios por probar agentes de IA se ha disparado. Lo que está en juego va mucho más allá de una nueva función dentro de una aplicación. La batalla real es por convertir la IA en la interfaz principal de internet, es decir, en el primer lugar donde el usuario acude para pedir cualquier acción o servicio. Y en este terreno, Tencent parte con una ventaja enorme: tiene una base masiva de usuarios que ya viven dentro de WeChat.

 

¡La IA ya hace los anuncios políticos!

La inteligencia artificial ya ha entrado de lleno en las campañas electorales norteamericanas, y empieza a hacerlo con suficiente fuerza para despertar inquietud entre expertos y reguladores. Según NBC News, desde noviembre se han detectado al menos 15 anuncios de campaña con contenido generado con IA, en elecciones locales, estatales y federales.

El uso de esta tecnología va desde recursos relativamente inofensivos, como mejorar voces o convertir políticos en dibujos animados, hasta casos mucho más controvertidos, como imitar la voz de un rival político para hacerle decir cosas que nunca ha dicho. Uno de los ejemplos más destacados es el de un candidato republicano en Massachusetts, que difundió un anuncio radiofónico generado con IA simulando la voz de la gobernadora demócrata Maura Healey, sin incluir una advertencia explícita sobre el uso de esta tecnología.

También ha habido casos en Texas y Nueva York, hecho que confirma que la IA no es una posibilidad futura dentro de la propaganda electoral, sino una realidad presente. El debate ahora gira en torno a dónde se deben situar los límites, tanto legales como éticos. El principal riesgo es la confusión o el engaño de los votantes, especialmente ahora que las herramientas de generación de vídeo y audio son cada vez más realistas y difíciles de detectar. Al mismo tiempo, sin embargo, la IA ofrece ventajas evidentes para las campañas: abarata costes, acelera la producción de piezas y facilita contenidos visuales a candidaturas con menos recursos.

La regulación, de momento, es fragmentada. En Estados Unidos, el control de los deepfakes políticos depende sobre todo de los estados. Según la Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales, 26 estados ya tienen leyes que limitan u obligan a identificar este tipo de contenidos. A escala federal, en cambio, los intentos legislativos para exigir avisos claros en anuncios políticos generados con IA todavía no han prosperado.

La sensación general es que esta práctica irá a más a medida que se acerquen las elecciones de medio mandato de 2026. La cuestión no es si la IA formará parte de la propaganda política, sino hasta qué punto se permitirá que lo haga sin erosionar la confianza pública. Como ya sabemos, la IA es más persuasiva que muchos expertos en marketing: este es el nuevo mundo que se acerca a pasos de gigante.

Meta y OpenAI comprarán el nuevo chip de Arm para IA

Meta y OpenAI han anunciado que comprarán un nuevo chip para servidores de inteligencia artificial desarrollado por Arm, una empresa que hasta ahora se había centrado sobre todo en diseñar arquitectura para terceros, pero no en fabricar chips propios. El nuevo producto, bautizado como Arm AGI CPU, se lanzará este año y está pensado para ejecutar tareas de IA con más eficiencia que las GPU en determinados usos. El movimiento es relevante porque supone un giro en la estrategia histórica de Arm, que había actuado principalmente como proveedor neutral de diseños de chips. Ahora da un paso más y entra directamente en el mercado del hardware para IA, en un momento en que las grandes tecnológicas buscan alternativas a la fuerte dependencia de Nvidia.

Durante la presentación, el consejero delegado de Arm, Rene Haas, defendió el retorno del protagonismo de las CPU en plena era de la IA. Según Haas, el auge de los agentes de IA y de otros nuevos productos está abriendo una nueva etapa para este tipo de procesadores, que muchos consideraban ya secundarios ante el dominio de las GPU. Desde Meta, el responsable de infraestructura, Santosh Janardhan, explicó que la compañía ha colaborado con Arm en el desarrollo del chip y que prevé utilizarlo conjuntamente con sus propios procesadores de IA. Arm también ha asegurado que OpenAI, Cloudflare y SAP tienen previsto adquirirlo.

En el caso de OpenAI, la compañía considera que este chip puede ser especialmente útil para ejecutar agentes de IA capaces de completar tareas en varios pasos, uno de los ámbitos donde la industria concentra ahora más expectativas. En el fondo, el anuncio confirma una tendencia cada vez más clara: las grandes empresas quieren diversificar proveedores y reducir su dependencia de los sistemas de Nvidia en la nueva carrera por el hardware de IA.

La TeraFab de Elon Musk

Elon Musk ha anunciado planes para construir grandes fábricas propias de semiconductores para Tesla y SpaceX, con el objetivo de garantizarse suministro de potencia de cálculo para IA y reducir la dependencia de fabricantes externos. El proyecto, llamado Terafab, serviría para producir chips destinados a los vehículos de Tesla, a los robots Optimus y a los sistemas de inteligencia artificial de SpaceX.

Según el planteamiento expuesto, la iniciativa aspira a alcanzar hasta 1 teravatio de capacidad de computación anual, una cifra muy superior a la producción actual del sector. Musk también prevé desarrollar chips diferenciados para usos terrestres y para infraestructuras espaciales, incluidos centros de datos y satélites. La primera planta se construiría en Texas y los plazos de producción apuntan a los años 2027 y 2028.

El coste total del proyecto podría situarse en decenas de miles de millones de dólares, hecho que da una idea de la escala de la ambición. El movimiento refuerza la estrategia de integración vertical de Musk en el ámbito de la IA. Si prospera, podría reducir la dependencia de proveedores como Nvidia, alterar parte de la cadena global de suministro de chips y acelerar el desarrollo tecnológico dentro de Tesla, SpaceX y xAI.

La investigación IA

Towards end-to-end automation of AI research - AI Lab: Sakana AI (Japan), Oxford, Ontario - Nature
La revista Nature ha publicado un estudio sobre The AI Scientist, un sistema de IA capaz de automatizar casi todo el proceso de investigación científica: generar ideas, escribir código, hacer experimentos, analizar datos, crear gráficos, redactar el artículo e incluso revisarlo. Según los autores, es un paso importante hacia una investigación más automatizada.

Uno de los hechos más destacados es que un artículo generado íntegramente por esta IA superó la primera ronda de revisión de un workshop de una conferencia importante de aprendizaje automático. Los investigadores creen que esta tecnología podría acelerar mucho el descubrimiento científico, aunque también advierten de riesgos como saturar los sistemas de revisión o generar más ruido en la literatura académica.

Learning to Learn from Language Feedback with Social Meta-Learning - AI Lab: Google DeepMind
Los grandes modelos de lenguaje aún tienen dificultades para aprovechar bien las correcciones y pistas que reciben durante una conversación, y a menudo tampoco piden aclaraciones cuando les falta información. Para afrontar esta limitación, unos investigadores proponen el social meta-learning (SML), una nueva metodología de entrenamiento que enseña a los modelos a pedir feedback, interpretarlo y utilizarlo activamente en diálogos simulados.

Los resultados muestran que esta técnica hace que la IA sea más efectiva en tareas ambiguas o incompletas, porque reduce las respuestas precipitadas y aumenta su capacidad de hacer preguntas útiles. Además, esta habilidad se transfiere entre ámbitos diferentes, como las matemáticas y la programación. En conjunto, la investigación apunta hacia una IA más dialogante y más capaz de aprender a través del lenguaje.

Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models - AI Lab: Stanford & Berkeley
Las aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje, como agentes o sistemas de razonamiento especializado, dependen cada vez más de la adaptación del contexto: es decir, mejorar el rendimiento modificando instrucciones, estrategias o evidencias, sin necesidad de reentrenar el modelo. El problema es que muchos enfoques anteriores tienden a simplificar demasiado la información o a degradarla con el tiempo, un fenómeno que los autores describen como context collapse.

Para resolverlo, los investigadores presentan ACE (Agentic Context Engineering), un marco que trata el contexto como un conjunto de guías o playbooks vivos que se actualizan, se organizan y se refinan de manera progresiva. El sistema combina generación, reflexión y curación para preservar el conocimiento útil sin perder detalle, y aprovecha mejor los modelos con contexto largo. Según los resultados, ACE supera otros métodos tanto en agentes como en tareas especializadas, con mejoras del 10,6% en benchmarks de agentes y del 8,6% en finanzas, además de reducir costos y tiempo de adaptación.

AI Lab: Univ. of British Columbia, Edinburgh, NYU, META Superintelligence Labs
Los investigadores presentan los hyperagents, unos sistemas de IA capaces no solo de resolver tareas, sino también de modificar y mejorar su propio mecanismo de mejora. A diferencia de otros enfoques, que dependen de reglas fijas diseñadas por humanos, este modelo permite una automillora más abierta y flexible.

Según el estudio, esta arquitectura mejora con el tiempo en ámbitos diversos como la programación, la revisión de artículos, la robótica o la evaluación de problemas matemáticos. La investigación apunta así hacia IA que no solo encuentren respuestas mejores, sino que aprendan a mejorar cada vez mejor.

¿Cómo la IA te cambiará la vida?

Robotaxis en China
Más y más marcas de robotaxis en China

Política de los Estados Unidos vs China
En China, muchos políticos son ingenieros; en los Estados Unidos, abogados. Esto explica muchas cosas. En palabras de Jensen Huang: “Our country’s leaders… they’re mostly lawyers. Most of their leaders are incredible engineers.”

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Un proyecto de Tsinghua y Peking University con Unitree. ¡Los robots ya juegan a tenis!

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