Esta ha sido una semana marcada por la resaca del anuncio de Gemini 3, un verdadero golpe sobre la mesa de Google que demuestra que aún queda mucho camino por recorrer. Tanto en pretraining como en inference, los modelos actuales continúan teniendo margen de mejora. Los rankings no lo son todo, pero condicionan la percepción pública sobre qué modelo es “el mejor” o el más “inteligente”. Esta semana hemos visto la respuesta inmediata de Anthropic y también un primer movimiento de OpenAI. Probablemente, veremos más anuncios en las próximas semanas, tanto de modelos americanos como chinos. Estamos solo al comienzo de una nueva fase, con mucho terreno por explorar.

Quizás lo más interesante del momento que vivimos es el retorno de la investigación como motor central del progreso. Durante años, los laboratorios de IA se han centrado en escalar: hacer modelos cada vez más grandes. Ha funcionado, pero también ha llevado a una carrera exponencial en capacidad computacional que ya roza los límites. El escalado ha ocupado casi todo el espacio y ha frenado la aparición de ideas nuevas —ideas que ahora vuelven con fuerza.

Ha vuelto el tiempo de la investigación. En este contexto también hay que destacar una iniciativa importante: el Proyecto Génesis, impulsado por la administración Trump. La regulación no debe ser solo restrictiva —prohibir, controlar, imponer informes o crear burocracia que lo paralice todo—, sino también impulsar áreas críticas. Una de ellas es la investigación, que hoy vive una transformación sin precedentes. Y eso es exactamente lo que busca Génesis.

El Proyecto Génesis

Hay muchos ámbitos de investigación que la IA está revolucionando. En todos aquellos campos con modelos computacionales capaces de testear ideas con simulaciones, la IA generativa —con su capacidad de imaginar alternativas y analizar resultados— está haciendo posible una especie de “investigación automática”. Un ejemplo claro es la aerodinámica, donde las simulaciones ofrecen resultados equivalentes a los de un túnel de viento. Esto permite hacer decenas o miles de pruebas y acelerar espectacularmente el progreso científico. El caso estrella es AlphaFold, que predijo la estructura de 1 millón de proteínas en un año, cuando antes se tardaba un año para resolver solo una.

Esta revolución está llegando a campos como la energía nuclear, la farmacología, la biología, la ciberseguridad, la informática o las matemáticas. Los países que logren integrar esta nueva forma de hacer ciencia avanzarán mucho más deprisa. Estados Unidos no quiere quedarse atrás, y por eso la administración Trump ha activado el Proyecto Génesis, liderado por el Departamento de Energía. El objetivo: poner a disposición de la comunidad científica, universidades, empresas y gigantes como Google u OpenAI la capacidad computacional de los 17 laboratorios nacionales, creando una red de 40.000 especialistas para acelerar la investigación, especialmente en energía, nuclear, bio y seguridad.

La investigación en muchos ámbitos ya se ha vuelto computacional, y en los que aún no lo es, lo será pronto. No hay marcha atrás. Los nuevos modelos científicos serán computacionales, no analíticos. Por eso es esencial disponer de los recursos, del talento y de las estructuras adecuadas para asumir este reto. En Europa contamos con la red de superordenadores y las AI Factories, que apuntan en una dirección similar. Quizás es el momento de aprender y avanzar juntos.

Las gafas de Alibaba

Alibaba, el gigante chino del comercio digital, ha lanzado sus gafas inteligentes. Son similares a las Ray-Ban de Meta e integran sus modelos de IA Qwen, proyectores que superponen imágenes de forma realista y audio por conducción ósea. Entre las funciones destacadas:

  • comparación automática de precios entre tiendas físicas y Taobao,
  • traducción automática,
  • foto y vídeo,
  • notas de reunión,
  • localización del móvil perdido.

El modelo superior, S1, se vende por 3.799 yuanes (537 dólares), y el G1 por 1.899 yuanes. En integración de aplicaciones, probablemente superan las gafas de Meta, aunque el diseño es similar.

Anthropic Opus y Claude 4.5

Anthropic Opus y Claude 4.5 son la respuesta de Anthropic a Gemini 3. Son modelos que superan a Gemini en varios aspectos, especialmente en su uso para agentes, donde se libra la próxima gran batalla empresarial de la IA generativa. El anuncio viene acompañado de una reducción de precios del 67% y acuerdos con Microsoft, tanto para Excel como para la app de Chrome, dando acceso a un número masivo de usuarios. Además, Anthropic está penetrando con fuerza en el sector financiero gracias a los conectores para Excel y para gran parte de los servicios financieros.

OpenAI – Personal Shopper & Codex Max

OpenAI también ha hecho anuncios. El primero es Shopping Research, un asistente que busca el mejor producto al mejor precio entre toda la oferta disponible. Es un paso más en la estrategia de OpenAI para convertirse en tu asistente personal. Y es un movimiento que puede redefinir el marketing y el SEO tal como los conocemos

También han presentado GPT-5.1 Codex-Max, su nuevo modelo de programación, que representa un salto importante. Codex-Max puede trabajar de forma completamente autónoma durante más de un día con resultados impresionantes. Este avance abre la puerta a automatizar tareas de technical debt y refactoring, como migrar miles de líneas de Cobol o detectar errores en grandes repositorios. La ingeniería de software se está automatizando.

NotebookLM ahora hace presentaciones

NotebookLM no para de crecer. Ahora genera presentaciones, además de pódcasts, y puede responder preguntas sobre documentos, papers e incluso vídeos. Por ahora solo exporta a PDF, pero Google Slides y PowerPoint llegarán pronto. Utiliza Nano Banana, de modo que puede crear infografías sofisticadas. Se está convirtiendo en una herramienta imprescindible para estudiantes y profesores. Es solo el principio de lo que serán los tutores de IA que transformarán la educación.

Los éxitos de Google

Además de Gemini 3 y Nano Banana Pro, Google ha conseguido:

  • Hacerse con la infraestructura digital de la OTAN, un contrato multimillonario que incluye soporte, análisis, formación y educación (JATEC). Google ha ganado contra OpenAI.
  • Lanzar las TPUv7, con un rendimiento comparable al de NVIDIA pero un 40% más baratas, y anunciar las TPUv8.
  • Firmar un acuerdo multimillonario con Anthropic para utilizar y construir centros de IA basados en las TPU.

El mercado pasa de un casi monopolio de NVIDIA a un oligopolio con varios actores fuertes. No podemos olvidar a Huawei y Cambricon, que dominan completamente el mercado chino gracias a las restricciones impuestas por Trump.

Investigación en IA

Nested Learning: La ilusión de las arquitecturas de aprendizaje profundo
AI Lab: Google Research

El papel más comentado de la semana. El aprendizaje continuo es uno de los grandes retos no resueltos: cómo hacer que un modelo aprenda cosas nuevas sin olvidar las antiguas (catastrophic forgetting). Nested Learning propone ver un modelo de IA como un conjunto de pequeños procesos de aprendizaje interconectados, cada uno con su ritmo y manera de gestionar la información. Esto permite una memoria mucho más estable y una mejor capacidad de aprendizaje continuo.

Colaboración latente en sistemas multiagente
Laboratorio de IA: Princeton, Illinois y Universidad de Stanford

Los sistemas de agentes múltiples amplían las capacidades de los modelos, haciéndolos trabajar como un equipo. Hasta ahora, estos agentes se comunicaban a través de texto.
LatentMAS propone una alternativa: permitir que los agentes colaboren directamente a través de sus representaciones internas, sin convertir los “pensamientos” en palabras. Una vía mucho más eficiente.

Otras noticias de IA

  • La pharma china está a punto de convertirse en global: ya captura el 5% de los nuevos fármacos, un tercio de los de EE. UU., e iguala el número de clinical trials.
  • El regreso de Noam Shazeer a Google, que costó 2.700 millones de dólares, no es fácil debido a sus opiniones sobre temas como transgender o Gaza, contrarias a la cultura histórica de Google.
  • El CEO de Robinhood, Vlad Tenev, ha creado Ahrmonic, una empresa emergente de IA centrada en matemáticas y en eliminar alucinaciones, con 120 millones de dólares recaudados y una valoración de 1.450 millones de dólares.
  • Apptronik, empresa de robótica respaldada por Google, busca financiación sobre una valoración de 5.000 millones de dólares.
  • OpenAI ha sufrido un data breach que ha expuesto nombres y correos de desarrolladores de platform.openai.com.
  • ChatGPT ya ha alcanzado los 900 millones de usuarios.