El potencial de la inteligencia artificial es enorme y es que no solo se emplea para generar contenido tal como imágenes, texto o vídeo, sino que además se puede usar en otro tipo de situaciones. Siempre y cuando entrenemos una IA para realizar una tarea concreta, esta debería poder replicarla, siempre y cuando se haya utilizado suficiente información y sea viable. Ya hemos visto que la IA se puede emplear en el sector científico y médico para descubrir nuevos materiales, pero ahora también se ha usado para supervisión y gestión de reactores nucleares.

Para sorpresa de nadie, ChatGPT ya es oficialmente la aplicación móvil líder en descargas a nivel mundial. Y es que este chatbot utilizado para ayudarnos en el trabajo, en información general, e incluso se recurre a él como un psicólogo. Ha superado en número de descargas a otras aplicaciones extremadamente utilizadas como Instagram o TikTok.

Que la IA es capaz de hacer cosas increíbles probablemente es algo que ya sabías. Es capaz de crear textos que parecen escritos por un profesional, convertir imágenes reales a estilos totalmente diferentes o conversar de una forma tan natural que asusta. Ahora bien, es posible que nunca se te haya pasado por la cabeza enseñarle todos los capítulos de una serie y pedirle que cree uno por su cuenta. Pues bien, esto es justo lo que han hecho varios investigadores de NVIDIA con la serie animada Tom y Jerry.

La ventana de contexto (o "longitud de contexto") de un modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) es la cantidad de texto, en token, que el modelo puede considerar o "recordar" en cualquier momento. De forma sencilla podemos definir la ventana de contexto de un Gran Modelo de Lenguaje como la cantidad de tokens que el modelo puede procesar al momento de interpretar una secuencia de texto.

La historia de la Inteligencia Artificial no comenzó en el siglo XXI, ni siquiera con las computadoras modernas. Sus raíces se remontan a las primeras ideas sobre máquinas pensantes, mucho antes de que existieran chips o algoritmos. Esta evolución ha estado marcada por hitos científicos, avances tecnológicos, juegos ganados contra campeones humanos, máquinas que aprenden por sí solas, y debates éticos sobre su impacto en el futuro del trabajo y la sociedad. Comprender esta línea de tiempo nos permite no solo valorar cuánto ha avanzado la IA, sino también reflexionar sobre hacia dónde nos está llevando. Hoy, la IA no es solo una herramienta, es una protagonista del cambio global. Y para entender su futuro, primero debemos conocer su pasado.

El último movimiento de Google puede transformar la forma en que desarrollamos aplicaciones: ha presentado Firebase Studio, una herramienta que permite crear aplicaciones completas directamente desde el navegador, con la ayuda de inteligencia artificial. Cualquiera puede empezar a desarrollar una idea sin ser programador... y esta idea puede convertirse en prototipo funcional en horas o minutos.

Google anuncia nuevas funciones de Gemini para las herramientas de Workspace, de esta manera, los usuarios pueden automatizar y organizar su trabajo gracias a la inteligencia artificial.

Samsung finalmente ha unido fuerzas con Google para lanzar Ballie, un adorable robot de uso doméstico impulsado por la IA de Gemini. La empresa coreana llevaba años mostrando el dispositivo en eventos como el CES, pero no parecía más que un experimento curioso capaz de concretar algunas demostraciones bastante entretenidas.

Google ha presentado Agent2Agent (A2A), un protocolo abierto diseñado para facilitar la comunicación entre agentes de IA. A2A tiene como objetivo terminar con la fragmentación de sistemas, herramientas y modelos que operan de forma aislada en entornos empresariales. Para lograrlo, el protocolo permitirá una interacción fluida entre agentes de IA, incluso si provienen de diferentes entornos.

Investigadores de Microsoft y de la Universidad Carnegie Mellon (Pensilvania, EE.UU.) estudiaron el uso de la IA generativa en el trabajo y encontraron que está afectando el pensamiento crítico de las personas.

Google ha presentado Sec-Gemini v1, un modelo experimental de inteligencia artificial que combina las capacidades de lenguaje natural de Gemini con datos de seguridad en tiempo (casi) real procedentes de Mandiant, la unidad de inteligencia de amenazas de Google. El objetivo de esta iniciativa no es otro que optimizar flujos de trabajo críticos en ciberseguridad, desde la respuesta a incidentes hasta el análisis de amenazas avanzadas.

Todavía es pronto para sentirnos cerca de la inteligencia artificial general (AGI). Aunque la atención se concentra en modelos cada vez más potentes, como GPT-4, muchos investigadores creen que la capacidad de razonar de manera amplia y flexible no llegará únicamente a fuerza de escalar parámetros. En lugar de un solo cerebro gigantesco, la apuesta de vanguardia se inclina hacia arquitecturas distribuidas, donde varios agentes colaboran, se comunican y, en última instancia, toman decisiones de forma conjunta.

Deepseek-R1 no pretende haber iniciado la revolución en los LLM de código abierto —esa responsabilidad recae en pioneros como Alpaca—, sino que llega para elevar los estándares. Con un rendimiento sobresaliente, eficiencia operativa y una filosofía de código abierto, Deepseek-R1 y sus versiones destiladas están destinados a impulsar una nueva era en la integración de inteligencia artificial en aplicaciones, investigación y desarrollo colaborativo.

La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados y, con cada nuevo desarrollo, surgen preguntas inquietantes. Recientemente, el propio CEO de Google compartió un dato desconcertante: su IA está tomando decisiones que nadie esperaba. Aunque fue diseñada con ciertos límites, comenzó a hacer cosas que jamás se le enseñaron. ¿Estamos al borde de una nueva era donde las máquinas ya no necesitan nuestra guía? Lo que sigue podría hacerte cuestionar qué tan preparado está el mundo para lo que viene.

La inteligencia artificial ha avanzado a una velocidad sorprendente en los últimos años. Lo que antes parecía ciencia ficción hoy forma parte de nuestra vida diaria y esta tecnología se está integrando en muchos sectores.

Con los avances logrados por tecnológicas como OpenAI, la generación de contenido mediante inteligencia artificial ha alcanzado un nivel de sofisticación que hace cada vez más difícil distinguir entre lo real y lo creado por máquina. Imágenes, textos y vídeos generados por IA circulan de manera habitual en la red, y el debate sobre cómo identificarlos de forma fiable sigue abierto. Mientras algunas iniciativas apuestan por sistemas de metadatos invisibles, otras empiezan a considerar soluciones más visibles y directas.

Vamos a explicarte qué es la función de Meta AI en Instagram y cómo se utiliza. El círculo azul de WhatsApp con Meta AI ya ha empezado a llegar a Europa, y también lo ha empezado a hacer en la app de Instagram. Con esto empieza el despliegue de esta inteligencia artificial.

La irrupción de la china DeepSeek en el sector de la inteligencia artificial (IA) con su modelo de bajo coste ha desencadenado una ola de lanzamientos de servicios de grandes tecnológicas chinas, amenazando la supremacía de líderes como OpenAI y forzando una reconfiguración del sector.

Durante las últimas décadas, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa científica marginal a convertirse en una tecnología transformadora con implicaciones globales. Sin embargo, esta evolución no ha sido lineal. Entre los años 1970 y 1990, la IA vivió dos períodos de fuerte estancamiento conocidos como “los inviernos de la IA”. Durante esos años, la disciplina perdió financiamiento, credibilidad e incluso apoyo institucional, hasta el punto de quedar relegada al margen del desarrollo científico y tecnológico. Esta historia de auge y declive es esencial para comprender el presente entusiasmo por las inteligencias artificiales IA y, sobre todo, para advertir de los riesgos que conlleva repetir los errores del pasado.