La pregunta para los inversionistas ya no es únicamente cuánto puede vender una empresa de IA, sino cuánto Otras informaciones: Las 21 señales que anticipan el futuro de la IA y lo que las empresas deberían ahora

datos que dependen de capacidades precisas y contextualmente relevantes de programación asistida por IA significativamente más bajos que GPT-4.5, lo que representa una ventaja crítica para empresas que integran la IA Le puede interesar: Revoluciona tu creatividad multimedia con IA en el episodio 11 de Prompt IT!

La consultora McKinsey, en colaboración con EAE Business School, ha revelado que el uso de IA generativa Business School y autor del informe, la rapidez y precisión con la que los sistemas generativos de IA El informe también revela que el 61% de los profesionales de la comunicación ya están utilizando IA en sus lugares de trabajo, y un impresionante 89% espera que la IA se convierta en la norma en los próximos Le puede interesar: Las principales lecciones del uso temprano de IA Generativa

que marca un avance significativo en la dirección y composición automatizada de escenas generadas por IA La actualización forma parte de un conjunto más amplio de anuncios de IA de Google, que también incluyen

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OpenAI incorpora funciones de compra a ChatGPT Search, permitiendo a los usuarios explorar y adquirir productos directamente desde la interfaz del chatbot. Sin publicidad ni promociones pagadas (por ahora), esta nueva experiencia desafía modelos tradicionales como Google Shopping. OpenAI anunció la incorporación de funciones de compras a través de ChatGPT Search, permitiendo que los usuarios busquen productos, obtengan recomendaciones personalizadas y finalicen la compra directamente en sitios de minoristas como Amazon o Walmart, todo desde el entorno del chatbot. Aunque esta integración recuerda a Google Shopping por su formato visual —al hacer clic en un producto se despliega una lista de comercios y precios—, su filosofía de funcionamiento es radicalmente distinta. No hay anuncios, ni ubicaciones patrocinadas, ni algoritmos centrados en la monetización de clics. Al menos por ahora. Lo que distingue a esta propuesta de OpenAI no es solo la ausencia de intereses comerciales evidentes, sino la forma en que ChatGPT interpreta y entrega las recomendaciones. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, ChatGPT utiliza un enfoque conversacional e inteligente, que se nutre de las preferencias explícitas del usuario, su historial de interacción, y reseñas de productos provenientes de múltiples fuentes online, incluidos foros como Reddit y publicaciones especializadas. Imaginemos un escenario: un usuario le menciona al chatbot que prefiere ropa negra de ciertas marcas. La próxima vez que busque una chaqueta o camiseta, ChatGPT recordará esa preferencia y ajustará sus sugerencias . Este nivel de personalización supera el simple rastreo de cookies; se trata de construir una relación de contexto continuo con el consumidor. Actualmente, la funcionalidad cubre categorías como electrónica, moda, artículos para el hogar y belleza, aunque es probable que se amplíe en el corto plazo. No requiere iniciar sesión para acceder a estas opciones, lo que sugiere una estrategia de despliegue masivo. Sin embargo, la disrupción de OpenAI no está exenta de implicancias para otros actores del ecosistema digital. Muchos medios y sitios web dependen del modelo de ingresos por afiliación, en el que ganan una comisión cuando un lector hace clic en un enlace de producto y finaliza una compra. Este nuevo flujo de búsqueda conversacional podría reconfigurar esa fuente de ingresos si los usuarios comienzan a consultar directamente con ChatGPT en lugar de navegar por reseñas tradicionales. Desde OpenAI aseguran que aún están explorando formas de integrar este sistema con modelos sostenibles de monetización. Y aunque por ahora el asistente no recibe comisión por las ventas, la preocupación más sutil podría ser otra: la influencia del tono del chatbot en las decisiones de compra. En definitiva, con esta actualización, OpenAI da un paso más en su ambición por convertir a ChatGPT en algo más que un generador de texto: una plataforma de interacción integral , capaz de acompañar al usuario no solo en sus preguntas, sino también en sus decisiones de consumo. La gran pregunta ahora es: ¿cómo evolucionará este modelo cuando se sumen intereses comerciales reales? ¿Y qué papel jugarán la ética, la transparencia y la confianza en esta nueva experiencia de compra potenciada por inteligencia artificial? Le puede interesar: Grok Vision: el chatbot ahora también puede ver y entender el mundo real

La compañía ha revelado avances significativos en dos frentes clave de la IA generativa: video y voz, compañía de Jeff Bezos no solo responde a las críticas que apuntaban a su bajo perfil en el campo de la IA

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frontera desde que Alexandr Wang, fundador de Scale AI, asumiera la reestructuración de la división de IA Le puede interesar: Microsoft lanzó Decision-1 para competir con Jev y acelerar las decisiones de la IA

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Llega apenas 15 días después del debut de Gemini 4 Argon y mantendrá su tarifa introductoria de US$2 por millón de tokens de entrada y US$10 por millón de tokens de salida. Google DeepMind anunció el lanzamiento de Gemini 4 Carbon, la más reciente evolución de sus modelos frontera. Apenas dos semanas después del debut de Gemini 4 Argon, esta entrega marca un importante avance técnico al posicionarse en el primer puesto del índice de inteligencia v5.0 de Artificial Analysis (con una puntuación de 59), destacando en tareas complejas de ingeniería, desarrollo web y ciberdefensa. Koray Kavukcuoglu, VP de Investigación en Google DeepMind y Chief AI Architect de la compañía, explicó que el modelo demuestra el ritmo acelerado con el que la organización busca impulsar la frontera tecnológica mientras refuerza sus salvaguardas de forma paralela. Ciberseguridad de última generación Uno de los ejes principales de Gemini 4 Carbon es su desempeño integral en el ciclo de vida de la defensa digital: detección, validación y remediación de vulnerabilidades. En evaluaciones externas sin barreras activadas, el modelo superó los estándares del sector: Detección de fallas: Alcanzó un 88.2% en SEC-bench Pro, identificando vulnerabilidades complejas en software del mundo real. Validación de riesgos: Lideró el benchmark de explotación ExploitGym con un 54.8%, ayudando a verificar qué fallas son explotables. Parcheo de código: Logró un 71.0% en CWE-bench, convirtiendo hallazgos directamente en parches funcionales. Google explicó que a nivel interno, Carbon duplicó la tasa de éxito en la generación de código seguro frente a Argon. Por su parte, el equipo de Chrome reportó un rendimiento 10 veces mayor frente a modelos competidores para generar soluciones de alta calidad. Este modelo fue diseñado para asumir problemas de ingeniería que requieren ejecución sostenida. En pruebas internas, el modelo demostró capacidad para operar continuamente durante días, sorteando callejones sin salida para diagnosticar la causa raíz de fallos en bases de código extensas. En desarrollo web full-stack, escaló +89 puntos Elo hasta el cuarto lugar de la WebDev Arena. Alineación y despliegue progresivo Google detalló los avances en la confiabilidad y seguridad operativa del sistema: Resistencia a ataques: Alcanzó un 0.0% de éxito de ataques en el Gray Swan’s Indirect Prompt Injection Benchmark. Transparencia: Redujo a la mitad las afirmaciones sin fundamento (hallucinations) respecto a Argon, prefiriendo señalar datos faltantes antes que especular. Alineación: Disminuyó en casi un 80% las alertas de desalineación grave en entornos de programación en vivo. El despliegue se realizará de forma gradual en coordinación con el proceso voluntario de pruebas del gobierno de EE. UU. El acceso inicial estará reservado para un grupo selecto de ciberdefensores y socios estratégicos a través del Fairwind Program, antes de llegar a desarrolladores y empresas. Carbon mantendrá la tarifa introductoria de Argon: US$2 por millón de tokens de entrada y US$10 por millón de tokens de salida, con un 95% de descuento en tokens de entrada almacenados en caché.

trabajar con texto e imágenes, y generación de imágenes de hasta 4K, la compañía busca convertir la IA La diferencia con los primeros generadores de imágenes de IA está justamente ahí. Y ahí es donde Google quiere que comience la próxima etapa de la IA visual.