Pulso IA #14 | Un modelo capaz de leernos la mente
El latido semanal del ecosistema de inteligencia artificial
Los modelos ya no compiten por conocimiento, sino por criterio. Esta semana hemos visto agentes que actúan solos, empresas que se replantean su control, y un modelo que empieza a pensar como nosotros.
🗞️ En este número:
Meta declara la guerra total por la superinteligencia
Empieza la era del trabajo sin humanos
Grok 4 se desdobla
La IA rompe la escala salarial
Centaur: un modelo que piensa como los humanos
Cifra de la semana: 4,5 GW de potencia
Herramienta recomendada: Short AI
¿Y si la IA no nos reemplaza, sino que nos amplía?
Latidos de la semana
Meta declara la guerra total por la superinteligencia
Mark Zuckerberg ha oficializado lo que ya era evidente: Meta quiere liderar la carrera por la IA general, y no va a escatimar recursos.
La compañía ha lanzado Meta Superintelligence Labs (MSL), una nueva división que fusiona sus equipos de investigación, producto y modelos en una única unidad con un objetivo claro: acelerar el desarrollo de sistemas de nivel humano y más allá.
La jugada es tanto técnica como simbólica.
Pero el movimiento más contundente es financiero: Meta está levantando 29.000 millones de dólares para construir nuevos centros de datos y expandir su capacidad de cómputo a niveles sin precedentes. Y lo hace en un momento en que tanto OpenAI como Google luchan por retener talento y no perder tracción.
Agentes IA: empieza la era del trabajo sin humanos
Esta semana ha marcado un salto cualitativo en la autonomía de los agentes de inteligencia artificial. Ya no hablamos solo de asistentes que ayudan, sino de sistemas que ejecutan de principio a fin, sin intervención humana.
HeyGen ha presentado su Video Agent, capaz de generar un vídeo completo a partir de una frase o archivo.
Replit, por su parte, ha renovado su Dev Agent con capacidades ampliadas de razonamiento, búsqueda web en vivo y ejecución multi-paso.
Genspark ha lanzado AI Docs, que completa su trío de herramientas junto a AI Slides y Sheets: permite crear documentos complejos desde un simple prompt, sin plantillas ni retoques manuales.
Y Shortcut, de Fundamental, se atreve incluso con tareas de Excel a nivel competitivo.
La interfaz sigue siendo texto, pero lo que ocurre detrás ya no lo escribe una sola IA: lo resuelve una cadena completa de decisiones, planificación y ejecución.
Bienvenidos al trabajo sin manos.
Grok 4 se desdobla: lenguaje, código y verificación
xAI prepara el lanzamiento de Grok 4, su nuevo modelo estrella, con una novedad clave: dos versiones diferenciadas. Una, centrada en lenguaje natural, razonamiento y matemáticas. Otra, llamada Grok 4 Code, especializada en programación y diseñada para integrarse directamente en editores como Cursor, con comprensión contextual, debugging y respuesta directa en código.
El despliegue sugiere una apuesta ambiciosa por cubrir más casos de uso con herramientas más afiladas.
Pero hay otra jugada en marcha: X está probando Grok como generador de Community Notes, pequeñas explicaciones o verificaciones que se adjuntan a publicaciones.
La automatización promete escalar la moderación, aunque expertos advierten del riesgo de alucinaciones o sesgos masivos si se reemplaza el juicio humano por completo.
La IA rompe la escala salarial
Silicon Valley se ha convertido en un campo de batalla donde las armas no son algoritmos, sino ofertas salariales desorbitadas. Los ingenieros de primer nivel ya cobran entre 500.000 y 2 millones de dólares al año, sin contar equity ni bonus.
Uno de los jugadores más agresivos es Thinking Machines Lab (TML), una startup en modo sigiloso fundada este año por Mira Murati, ex CTO de OpenAI.
Ofrece sueldos base de hasta 500.000 dólares, por encima de los promedios en OpenAI o Anthropic. Y eso sin contar los incentivos.
Atrás quedan los días del ingeniero de IA en startups austeras. Hoy se le paga como a un gestor de fondos de alto riesgo.
Centaur: un modelo que piensa como nosotros (con errores incluidos)
¿Qué pasaría si, en lugar de optimizar un modelo para ser más preciso, lo entrenaras para ser más humano?
Esa es la propuesta radical de Centaur, un nuevo modelo que no busca perfección algorítmica, sino replicar nuestras decisiones con sus aciertos, sesgos y contradicciones.
El equipo internacional detrás del proyecto afinó una versión de Llama (Meta) con datos procedentes de 160 estudios psicológicos, que recogían más de 10 millones de decisiones humanas.
¿El resultado? Centaur logró predecir la elección humana en 31 de 32 tareas, incluso en situaciones para las que no había sido entrenado. En muchos casos, superó a los métodos estadísticos tradicionales en precisión al anticipar cómo reaccionaría una persona real.
Prácticamente, un modelo capaz de leernos la mente.
El hallazgo más provocador no está en su rendimiento, sino en lo que revela: quizá no somos tan impredecibles como creemos.
Apple se rinde (a medias) y abre Siri a modelos externos
Apple está ajustando su estrategia de inteligencia artificial. Tras años de desarrollo interno hermético, la compañía está en negociaciones avanzadas con OpenAI y Anthropic para licenciar sus modelos y dotar a Siri de capacidades que sus sistemas actuales no alcanzan.
Las versiones integradas de ChatGPT y Claude correrían sobre infraestructura propia de Apple, permitiendo una integración profunda sin perder el control del ecosistema.
El movimiento implica una renuncia parcial a la autosuficiencia, pero también una aceleración táctica: Apple se ahorra años de entrenamiento y refinamiento a cambio de depender, en parte, de rivales directos.
El objetivo no es solo mejorar Siri, sino reconquistar el terreno perdido en IA de consumo.
Cifra de la semana
4,5 GW
Es la capacidad energética que OpenAI ha reservado a través de Oracle para alimentar sus sistemas Stargate, en lo que ya se perfila como una de las mayores expansiones de infraestructura IA del planeta.
La alianza forma parte de un compromiso de 30.000 millones anuales en nube y cómputo.
Esta cifra no solo marca un nuevo récord industrial: confirma que la era de los modelos fundacionales no es solo algorítmica, sino profundamente material.
Sin electricidad, no hay inteligencia.
Herramienta de la semana
Short AI
Una suite todo-en-uno para convertir vídeos largos en clips virales, generar historias ficticias, subtitular automáticamente y programar contenido en redes. Con un solo clic, puedes extraer más de diez fragmentos atractivos de un vídeo largo, listos para TikTok, Instagram o YouTube Shorts.
Short AI no es solo una herramienta de edición: es una fábrica de contenido automatizada pensada para creadores que quieren escalar sin aumentar su carga de trabajo.
Perfecta para transformar entrevistas, podcasts, tutoriales o streams en una cascada de clips optimizados.
Reflexión final
¿Y si la pregunta no fuera “si la IA nos va a reemplazar”?
Llevamos años repitiendo ese dilema, como si fuera el único marco posible. ¿La IA nos va a dejar sin trabajo? ¿Nos va a suplantar como especie? ¿Nos va a hacer innecesarios?
Desde su origen, el término “inteligencia artificial” ha arrastrado un sesgo narrativo. Suena a algo ajeno, frío, posthumano.
Pero si nos detenemos un segundo, veremos que un modelo de lenguaje no es eso. Es, en esencia, una síntesis de nosotros mismos: de nuestras palabras, ideas, errores, aspiraciones, patrones y contradicciones.
Por eso, algunas voces proponen un cambio de nombre: inteligencia colectiva. No es solo un giro semántico. Es una invitación a pensarlo todo distinto. Porque si entendemos la IA como una forma de inteligencia común, acumulada, accesible, entonces usarla no nos hace menos humanos, sino quizá un poco más.
Nos conecta con lo que otros han pensado, escrito, formulado antes que nosotros. Nos amplía.
Desde que trabajamos con IA cada día, hemos dejado de preocuparnos por si nos sustituye. Lo que nos inquieta ahora es más interesante: ¿qué partes de mí potencia? ¿Qué versiones nuevas de mí mismo me permite activar?
Quizá la pregunta no sea “¿qué perderemos con la IA?”, sino “¿qué todavía no hemos sabido hacer con ella?”.
— El equipo de Amplify
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