Esta semana hemos asistido a novedades importantes en el posicionamiento de las empresas que buscan desarrollar aplicaciones y productos capaces de capturar valor en un mercado cada vez más competitivo. OpenAI, en particular, ha dado un paso adelante para consolidar una comunidad de desarrolladores todavía más sólida. Al mismo tiempo, hemos visto movimientos relevantes en el ámbito geopolítico, especialmente en China, y en campos más de nicho como los modelos pequeños, que muchos expertos consideran parte esencial del futuro de la IA.

Todo ello dibuja un escenario donde el juego ya no se decidirá solo por los rankings técnicos, sino por la capacidad de las empresas de ocupar espacios clave en el mercado. Eso, aunque figuras como Sam Altman o Dario Amodei hayan dejado caer que trabajan en desarrollos internos capaces de multiplicar el rendimiento de los modelos actuales. OpenAI ha anunciado el lanzamiento de una plataforma de empleo que recuerda en cierta manera LinkedIn, pero focalizada en empresas que buscan expertos en inteligencia artificial. Entre las compañías participantes encontramos gigantes como Walmart y muchas otras reclutadas directamente por OpenAI.

En paralelo, la empresa ha puesto en marcha los Certificados OpenAI, dentro de su propia OpenAI Academy. Se trata de una enseñanza online con tutores de IA y herramientas adaptativas, con un objetivo ambicioso: certificar 10 millones de estudiantes solamente en los Estados Unidos desde ahora al 2030. Este movimiento altera las reglas de juego, tanto para plataformas como LinkedIn como para la multitud de cursos online que hoy proliferan. Muchos usuarios probablemente optarán por la certificación de OpenAI, y no sería extraño ver cómo otros competidores, Google o Anthropic, siguen este camino.

DeepSeek prepara a un agente para el 2025

A pesar de haber sido discreta este año, DeepSeek parece preparar un producto ambicioso: un agente capaz de competir con los de OpenAI o Manus. Según las filtraciones, podría incorporar mejoras como el aprendizaje adaptativo, que le permitiría perfeccionarse a partir de la experiencia acumulada, y mantener la frugalidad que han caracterizado sus productos. Esta frugalidad no es casual: responde a las limitaciones de infraestructura cloud en China, donde muchas implementaciones se hacen in-house. Si DeepSeek consigue situarse como referente en agentes, China daría un paso decisivo hacia liderar un internet lleno de agentes y unas arquitecturas de información cada vez más orientadas en esta dirección.

Alibaba y el Qwen-3-max-Preview

Alibaba ha lanzado el Qwen-3-max-Preview, un modelo con un trillón de parámetros que lo sitúa en la misma liga que los grandes de OpenAI y Google. Según los benchmarks, supera rivales como Claude Opus 4, Kimi K2 o DeepSeek 3.1, sobre todo en lengua china. No es un modelo de código abierto, y su coste es de 0,861 dólares por millón de tókenes de entrada y 3,4 dólares por los de salida. La estrategia es clara: Alibaba quiere convertirse en el "OpenAI chino", ofreciendo los mejores modelos a la nube y superando a los competidores occidentales cuando se trata del mercado en chino.

El desfile militar chino

El reciente desfile militar de China no solo mostró misiles hipersónicos con múltiples cabezas nucleares, aviones de sexta generación, armas láser y de microondas contra drones, o tanques con contramedidas automáticas. También puso de manifiesto un despliegue masivo de IA hasta niveles difíciles de imaginar. Los robots y los drones fueron protagonistas: desde perros robots pensados para guerrilla urbana o desembarques a Taiwán, hasta drones suicidas y de altísima autonomía capaces de penetrar en profundidad.

¿El denominador común? La plena autonomía. El debate sobre la conveniencia o no de armas autónomas ha quedado superado por la realidad. Los sistemas de IA ya están en el corazón de los misiles, los drones y la coordinación de batallas con herramientas comparables a Palantir. Incluso se planteó el escenario de una hipotética invasión de Taiwán protagonizada casi exclusivamente por robots y vehículos robotizados, con la presencia humana reducida al mínimo.

Anthropic y el 'copyright'

Anthropic ha llegado a un acuerdo para pagar 1.500 millones de dólares a un conjunto de autores por infracción de copyright. La acusación se fundamenta en el uso de 465.000 libros provenientes de webs a piratas (como Library Genesis y Pirate Library Mirror). En caso de perder el juicio, Anthropic se enfrentaba a una indemnización astronómica de 1 billón de dólares, que habría liquidado la empresa.

El riesgo era, pues, insostenible, especialmente para una compañía que ha hecho bandera de la transparencia. Es relevante subrayar que la acusación es por acceso indebido en material protegido, no por el entrenamiento en sí, ya que los tribunales americanos nunca han perseguido el uso de textos protegidos para entrenar modelos. Por lo tanto, Anthropic no tendrá que "desentrenar" sus modelos ni eliminar contenidos.

La investigación en IA

Why Language Models Hallucinate

AI Lab: OpenAI & Georgia Tech

El trabajo de la semana. Los autores sostienen que las alucinaciones de los modelos son fruto de errores de clasificación, ya que el entrenamiento está optimizado para maximizar puntuaciones en benchmarks, lo cual incentiva los modelos a "adivinar" respuestas. La propuesta es penalizar las respuestas incorrectas en lugar de ignorarlas. Parece que este papel está en la base de la gran reducción en alucinaciones que han conseguido los últimos modelos de OpenAI.

Jointly Reinforcing Diversity and Quality in Language Model Generations

AI Lab: Meta FAIR, Carnegie Mellon, Johns Hopkins

En el ámbito del reinforcement learning, este papel plantea nuevas políticas que combinan calidad y novedad. Los experimentos, en escritura y matemáticas, abren la puerta a mejoras importantes en modelos capaces de razonar.

Make Sure Your AI Strategy Actually Creates Value

AI Lab: HBR – Chan Kim, Renée Maluborgne & Mi Ji

Un artículo de gestión empresarial en un tema de máxima actualidad: IA y estrategia. Los autores analizan casos como Duolingo o Yungi Technologies y extraen lecciones, incluidos fracasos como el de Snapchat.

Otras noticias

  • NVIDIA ya ha entregado a TSMC la nueva generación Rubin: seis chips, incluyendo GPU y CPU, que se producirán masivamente en el 2026 y están pensados para contextos de más de 1 millón de tókenes.
  • Amazon trabaja en unas gafas para competir con Meta y Apple.
  • Google quiere disputar la hegemonía de NVIDIA con sus TPU y ya firma acuerdos con proveedores de cloud.
  • Apple ha lanzado los AirPods 3, capaces de traducir en tiempo real.
  • Microsoft ha ampliado sus acuerdos con Anthropic, que se suman a los de OpenAI.
  • SpaceX ha comprado por 17.000 millones de dólares derechos de uso de espectro de EchoStar, con el objetivo de ofrecer telefonía vía satélite para smartphones.
  • Supabase, una de las bases de datos más utilizadas en IA, ha duplicado su valoración hasta los 5.000 millones de dólares.
  • Tesla prepara el servicio de robotaxis en el aeropuerto de San Francisco, una demanda muy esperada en un sector con poca competencia.
  • La Universidad de Hong Kong (13.ª en el ranking del Financial Times) abrirá su primer campus europeo en Barcelona, en el distrito 22@, con un edificio emblemático.