Lo más relevante de papers, estudios y laboratorios de IA — OpenAI, DeepMind, Anthropic, universidades — traducido a lenguaje que cualquier ejecutivo puede entender.
El informe anual de Stanford HAI revela una IA más potente, adoptada por el 88% de las organizaciones, pero con transparencia en retroceso, incidentes al alza y una brecha de percepción entre expertos y público que ya es estructural.
Las capacidades de los modelos abiertos se acercan a las cerradas en ciberseguridad, pero aún no alcanzan el umbral de alto riesgo. Mientras, Hassabis advierte que la AGI llegará en 3-4 años. ¿Qué deben hacer las empresas latinoamericanas?
De las promesas de décadas a aplicaciones concretas en química, finanzas y logística. Analizamos el estado real de la computación cuántica y los desafíos para su adopción masiva.
Moonshot lanza Kimi K3 con 2,8 billones de parámetros, supera a modelos cerrados de Anthropic y OpenAI, y ofrece costos menores. ¿Qué implica para América Latina?
La conferencia ICML 2026 premió dos investigaciones que desafían supuestos clave sobre los modelos de lenguaje de difusión, mientras un paper sobre memorización y otro sobre alineamiento abren preguntas éticas y prácticas para la industria.
Más allá del hype, la computación cuántica empieza a mostrar aplicaciones concretas. La lucha geopolítica entre EE.UU., China y Europa, los retos técnicos y el rol de las empresas definen una década crítica.
La inteligencia artificial se ha convertido en el nuevo campo de batalla entre las dos superpotencias. ¿Quién lleva la delantera en talento, inversión y patentes?
Cifrado, estándares y plazos: la computación cuántica puede romper la seguridad actual, pero también ofrece nuevas herramientas.
Un nuevo modelo de Nvidia logra que robots aprendan de videos humanos en una sola toma y ejecuten tareas de 5 minutos sin fallar, con un 87 % más de rendimiento que la línea base.
La inversión en salud digital alcanzó los 7.400 millones de dólares en el primer semestre de 2026, impulsada por la IA. Mientras, en Europa crecen los simposios que analizan el marco legal (MDR, IVDR, AI Act) que regirá estos productos. ¿Qué significa para América Latina?
El modelo chino Kimi K3 marca un punto de inflexión en la carrera de la inteligencia artificial. No es solo un rival técnico para GPT-4, sino un símbolo de una estrategia nacional que combina inversión estatal, restricciones regulatorias y una creciente autosuficiencia en chips. El análisis explora qué significa para el equilibrio de poder tecnológico.
Investigaciones de Ai2, NVIDIA y otros muestran que entrenar robots con datos sintéticos supera o iguala al método tradicional. La economía del sector cambia y América Latina puede aprovecharlo.
Gartner predice que dos de cada cinco agentes autónomos serán degradados o eliminados para 2027. El error no es técnico sino de gobernanza: aplicar las mismas reglas a agentes simples y complejos. La salida es una gobernanza proporcional al riesgo.
