El nuevo modelo combina eficiencia computacional con avances en control preciso, dinámica realista y compatibilidad con flujos de trabajo como Image to Video y Keyframes. La generación de video por inteligencia artificial atraviesa un nuevo punto de inflexión con un modelo que promete elevar la precisión física, la coherencia visual y el control creativo a niveles que antes no eran alcanzables. Según Runway, su nuevo sistema Gen-4.5 consolida un salto técnico que combina mayor fidelidad en movimiento, escenas más estables cuadro a cuadro y un rendimiento optimizado sin aumentar los requisitos de cómputo. La compañía explica que esta versión surge tras dos años de avances continuos desde la llegada de Gen-1, el modelo que abrió la puerta a la generación de video pública. Gen-4.5 incorpora mejoras profundas tanto en el preentrenamiento, con un uso más eficiente de datos, como en las técnicas posteriores de ajuste, lo que permite generar acciones más controlables y mantener la consistencia temporal incluso en secuencias con múltiples elementos en interacción. Runway indica que el modelo lidera actualmente el benchmark Artificial Analysis Text to Video con 1.247 puntos Elo, superando a sus competidores directos en realismo y precisión en movimiento. Uno de los avances más relevantes es la capacidad para simular física de manera más convincente. Los objetos muestran peso, fricción y aceleraciones coherentes con su entorno; los líquidos mantienen patrones dinámicos naturales; y las texturas finas, como cabellos o tejidos, conservan continuidad a lo largo de la animación. Además, Gen-4.5 puede sostener distintos estilos visuales, desde fotorealismo hasta animación estilizada, sin perder la coherencia interna de cada escena. La empresa señala que el modelo extenderá su compatibilidad a todos los modos de control ya existentes, como Image to Video, Video to Video y generación a partir de keyframes. Otro punto central es su arquitectura de rendimiento. Runway detalla que Gen-4.5 fue desarrollado íntegramente sobre GPUs NVIDIA en todas las etapas, desde investigación inicial hasta inferencia. La ejecución está optimizada para hardware Hopper y Blackwell, lo que permite sostener la calidad sin sacrificar velocidad. Jensen Huang, presidente y CEO de NVIDIA, destacó esta colaboración al afirmar que “estamos orgullosos de que Runway construyera su modelo de video y mundo sobre GPUs NVIDIA, y entusiasmados de ver cómo impulsa una nueva etapa en la generación de video y modelos de entorno”. A pesar del avance, la propia compañía reconoce limitaciones técnicas que persisten en esta generación de modelos. Entre ellas se encuentran dificultades de razonamiento causal, como efectos que pueden anticiparse a las acciones, problemas de permanencia de objetos cuando quedan temporalmente ocultos y un sesgo hacia acciones que terminan exitosamente incluso cuando las condiciones no lo justifican. Runway sostiene que estas fallas son especialmente críticas en el desarrollo de modelos de mundo más complejos y que continúan investigando soluciones. La disponibilidad de Gen-4.5 se liberará progresivamente para todos los usuarios en los próximos días, manteniendo la eficiencia operativa de su antecesor y poniendo sus capacidades de generación de video al alcance de distintos perfiles técnicos y creativos. Le puede interesar: Tu próximo director de fotografía es Runway Aleph

La IA se consolida como el principal motor de eficiencia, desplazando la expansión del empleo juvenil Este comportamiento refleja un cambio estructural, donde la productividad impulsada por la IA está reemplazando Paralelamente, las menciones simultáneas de “IA” y “empleo” en las conferencias con inversionistas han El estudio también plantea una advertencia de largo plazo, los efectos completos de la IA sobre el empleo Le puede interesar: Máquinas con pluma: el 50% del contenido nuevo en la web está escrito por IA

Con 2.5 mil millones de prompts diarios y un tráfico mensual de hasta 6 mil millones de visitas, ChatGPT tiene la infraestructura para experimentar con anuncios personalizados basados en comportamiento del usuario. Una filtración reciente sugiere que OpenAI está preparando la incorporación de anuncios en ChatGPT, un cambio que podría transformar la interacción con esta plataforma y el ecosistema digital en general, según informa Bleeping Computer. Hasta ahora, la experiencia de ChatGPT ha sido completamente libre de publicidad, aunque existen planes premium y diferentes modelos, los usuarios no han visto productos promocionados ni anuncios integrados. Con esta iniciativa, OpenAI buscaría emular la dinámica de búsqueda con anuncios que domina Google Search. La filtración proviene de la versión beta 1.2025.329 de la app ChatGPT para Android, en la que se detectaron referencias a una nueva función de “ads” con términos como “bazaar content”, “search ad” y “search ads carousel”. Este hallazgo indica que, inicialmente, los anuncios se limitarían a la experiencia de búsqueda dentro de ChatGPT, aunque la compañía podría expandirlos en el futuro. La novedad tecnológica clave es que ChatGPT maneja volúmenes de datos de usuario significativamente superiores a muchas plataformas tradicionales, lo que permitiría generar publicidad altamente personalizada basada en los intereses y patrones de interacción de cada usuario. El alcance de la herramienta refuerza el potencial de esta integración. La plataforma cuenta con aproximadamente 800 millones de usuarios semanales, frente a los 100 millones en noviembre de 2023 y los 300 millones a finales de 2024. Un estudio respaldado por OpenAI proyectó 700 millones de usuarios enviando 18 mil millones de mensajes por semana para julio de 2025, cifras que coinciden con los estimados actuales de tráfico de 5–6 mil millones de visitas mensuales. Con cerca de 2.5 mil millones de prompts diarios y un crecimiento especialmente notable en India, ChatGPT reúne la infraestructura tecnológica y la base de datos de comportamiento necesaria para que los anuncios sean altamente efectivos. Le puede interesar: OpenAI redefine la competencia: velocidad extrema, acuerdos billonarios y un ecosistema impredecible

El término, acuñado por Andrej Karpathy, resume la capacidad de crear aplicaciones guiando a la IA con forma de desarrollo de software en la que el ser humano da instrucciones en lenguaje natural y una IA El término fue acuñado por el pionero de la IA Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y uno de los ritmo que la innovación tecnológica y marca un cambio profundo en el desarrollo de software, donde la IA Y esa transformación, más que un cambio técnico, es una señal de cómo la IA redefine la forma en que

conocimiento del proyecto citadas por el medio, el modelo de Google superaría ampliamente la escala de la IA Señalaron que Apple ya ha destinado hardware especializado para operar la IA bajo este esquema. desarrollado por Alibaba, y mantiene conversaciones con Baidu para fortalecer la infraestructura de IA

reportar incidentes y ejecutar tareas solo con comandos de voz, gracias a la integración del asistente de IA tocar la pantalla y con respuestas basadas en información del mundo real procesada por el modelo de IA incorporación de Gemini convierte a Google Maps en un sistema más contextual, verbal y asistido por IA Le puede interesar: Programar reuniones en Gmail ahora es tarea de la IA

Amazon sostiene que su asistente de compras con IA, Rufus, ya impulsa un nuevo modelo de consumo digital Su función estratégica es evitar que los compradores migren a Google u otros servicios con IA para investigar Jassy destacó además que los avances en IA están transformando otras áreas del retail. automatización o presiones financieras, una comunicación interna dirigida a los empleados señaló que la IA

específicamente para correr en Private Cloud Compute, la arquitectura diseñada para ejecutar procesos de IA desarrolladores, donde la empresa presentará nuevas versiones de iOS, macOS y watchOS con funciones centradas en IA

original creada en Sora”, aún no está claro si aceptará rostros generados por otras herramientas de IA

El sistema analiza la marca digital SynthID y combina esa evidencia con su propio razonamiento para confirmar si el contenido proviene de modelos de Google. La verificación del origen de una imagen se ha convertido en un desafío técnico urgente en un entorno donde el contenido sintético circula con una rapidez y fidelidad inéditas. Según Google, la incorporación de herramientas de identificación directa dentro de la aplicación Gemini busca responder a este nuevo escenario, permitiendo que cualquier usuario consulte si una imagen fue creada o modificada mediante inteligencia artificial. El eje tecnológico es SynthID, un sistema de marcado digital desarrollado por Google DeepMind que inserta señales imperceptibles en los contenidos generados por sus modelos. Esta marca, incrustada a nivel de píxel, resiste ediciones comunes, como compresión, recortes o ajustes de color, y permite que Gemini detecte si la imagen tiene origen en modelos de la compañía. Google recuerda que SynthID fue presentado en 2023 y que, desde entonces, más de 20 mil millones de piezas de contenido han sido distribuidas con este sello invisible. La integración dentro de Gemini funciona de forma conversacional, el usuario carga una imagen y formula una consulta como “¿Fue creada con Google AI?”. La aplicación analiza la presencia de la marca SynthID y combina esa evidencia con su propio razonamiento multimodal para devolver una respuesta contextualizada. La empresa explica que esta doble vía, verificación algorítmica más interpretación del modelo, ofrece una lectura más completa sobre el posible origen de la pieza visual. Google indica que la expansión de este sistema forma parte de una línea de investigación continua que incluye otros mecanismos de contextualización de imágenes dentro de la Búsqueda, así como desarrollos experimentales como Backstory. El plan técnico contempla extender la verificación a nuevos formatos, entre ellos video y audio, y llevarla a más superficies de producto. La compañía también menciona un avance adicional, las imágenes generadas por Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) en la app Gemini, además de Vertex AI y Google Ads, incorporarán metadatos C2PA para reforzar la transparencia del proceso de creación. Google señala que trabaja con la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) para impulsar estándares abiertos que permitan rastrear el origen del contenido incluso cuando provenga de herramientas externas a su propio ecosistema. “Queremos que cualquier persona pueda determinar la procedencia de lo que ve en línea”, indicó la compañía al detallar que su enfoque de verificación también se extenderá a las credenciales C2PA, habilitando la trazabilidad de contenido generado fuera de Google. Con esta actualización, la empresa busca fortalecer una capa técnica que permita navegar con mayor claridad en un entorno donde la generación sintética es, por diseño, cada vez más difícil de distinguir de lo real. Le puede interesar: Gemini 3: la apuesta de Google para reducir prompts y aumentar precisión

Workflows, funciones que permiten construir apps, flujos y agentes conversando en lenguaje natural con la IA

confiables y pruebas automatizadas más rápidas, apostando por una experiencia de programación en la que la IA