Pulso IA #36 | 4 límites para el futuro de la IA
La publicación semanal de Amplify: claridad, estrategia y comunidad para ampliar tu ventaja con inteligencia artificial.
Buenos días,
Esta semana en IA ha sido… interesante. No solo por los anuncios (que han sido muchos), sino por el clima.
Todo el mundo parece ir con prisas. OpenAI quiere reaccionar. Google quiere consolidar. China quiere adelantar. Mistral quiere redibujar el mapa.
Y debajo de todo eso hay algo que merece nuestra atención: la velocidad ya no es tecnológica, es geopolítica.
Vamos a ver qué está pasando.
🗞️ En este número:
DeepSeek lanza dos modelos nuevos que incomodan a más de uno
Sam Altman en “code red”
Mistral apuesta por modelos pequeños (y un grande que sorprende)
Google presenta agentes para automatizar el trabajo diario
OpenAI experimenta con “confesiones” de la IA
En profundidad: la carrera global por la soberanía en IA
Herramienta de la semana: Runway Gen-4.5
Pregunta de la semana: ¿A dónde va la IA realmente?
Latidos de la semana
DeepSeek lanza dos nuevos modelos open-source y pisa fuerte
DeepSeek no está jugando en pequeño. Esta semana presentó dos modelos:
DeepSeek-V3.2, que iguala el rendimiento de ChatGPT-5 en múltiples benchmarks y que ellos describen como un modelo “daily driver”, es decir, listo para usar como asistente general.
DeepSeek-V3.2-Speciale, una versión especializada en matemáticas avanzadas que compite directamente con Gemini-3 Pro.
La parte interesante: cada vez más startups estadounidenses están usando modelos chinos… porque son más baratos, más rápidos de desplegar y muy buenos.
El open-source chino se está convirtiendo en el plan B. Y cada vez más, en el plan A.
Sam Altman declara “code red”: hay que mejorar ChatGPT ya
Según varios reportes, Altman envió un memo interno pidiendo mejoras urgentes en ChatGPT. Y urgentes significa: retrasar proyectos como anuncios, shopping agents o Pulse para centrarse solo en tres cosas:
que ChatGPT sea más rápido,
más confiable,
y más “humano” en su forma de interactuar.
La razón no la esconden: los usuarios activos diarios han bajado desde que salió el último Gemini de Google. Y en Silicon Valley, perder ritmo es peor que perder dinero.
Mistral lanza nuevos modelos pequeños (y un grande que sorprende)
Mistral presentó una nueva familia de small models, diseñados para funcionar en móviles y dispositivos ligeros.
Su apuesta es clara: el futuro no es solo modelos gigantes, sino modelos que puedas ejecutar en cualquier parte.
Además, lanzaron Mistral Large 3, un modelo open-source de nivel frontier. Europa, por fin, diciendo: aquí seguimos.
Los nuevos agentes de Google te permiten automatizar el trabajo diario
Google Workspace Studio estrena agentes no-code:
Describes la tarea → eliges apps → Gemini lo automatiza.
Tan simple como suena.
Ejemplos: enviar recordatorios, clasificar documentos, generar informes, mover datos entre herramientas…
De momento llega a planes Business y Enterprise. Y aunque esto parece “menor”, no lo es: Google quiere que Gemini sea infraestructura de trabajo, no solo un chatbot.
OpenAI prueba las “confesiones” para hacer IA más honesta
Idea curiosa: después de responder, ChatGPT te diría qué parte de tus instrucciones ha cumplido bien… y qué parte no tanto.
Algo así como: “Esto lo he seguido. Esto lo he interpretado. Esto lo he ignorado sin querer.”
¿Perfecto? No. ¿Útil para validar, auditar y confiar más? Mucho.
Es un paso hacia la transparencia operativa de la IA, algo que vamos a necesitar si los agentes toman más decisiones por nosotros.
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En profundidad
¿Cuáles son los límites de la IA y hacia dónde se dirige realmente?
Hay una conversación que reaparece cada vez que alguien lleva un tiempo trabajando en serio con modelos avanzados. No importa si son ingenieros, analistas o emprendedores: todos acaban preguntándose lo mismo en algún momento.
¿Hasta dónde puede llegar la IA? ¿Y dónde empiezan sus límites auténticos?
La cuestión es estratégica, y también filosófica.
Porque si entendemos los límites de hoy, podemos anticipar hacia dónde se moverá el poder mañana.
1. La IA aún no sabe aprender de verdad
Sí, los modelos son impresionantes. Sí, pueden responder, razonar y generar. Pero siguen teniendo una carencia fundamental: no aprenden de la experiencia.
Solo predicen patrones a partir de datos masivos. El gran salto llegará cuando los modelos puedan incorporar feedback del mundo real, formar hipótesis, equivocarse, y mejorar por iteración propia.
2. La verdadera oportunidad no es reemplazar humanos, sino multiplicarlos
Hay una idea equivocada que se repite demasiado: que la IA va a automatizarlo todo.
La realidad apunta a otra dirección: el dinero está en amplificar capacidades humanas, no en sustituirlas.
Si un profesional puede producir el equivalente a diez gracias a herramientas inteligentes, la empresa avanza más rápido, entrega más valor, y toma mejores decisiones.
La productividad no vendrá de eliminar personas, sino de que cada persona opere con una “extensión cognitiva”.
3. La infraestructura es un agujero negro financiero
Otra verdad incómoda: la mayoría de empresas están desperdiciando su infraestructura de IA.
Compran capacidad de GPU para el peor escenario posible… que casi nunca ocurre.
El resultado es que enormes cantidades de hardware quedan ociosas: máquinas encendidas, dinero quemándose.
Optimizar la utilización del 80% al 95% puede significar cientos de millones en ahorro para una empresa grande.
Esto nos dice algo importante sobre el futuro: la eficiencia será una ventaja competitiva tan grande como la innovación.
4. China avanza más rápido de lo que Occidente quiere ver
En producción, en investigación, en materia prima, en formación.
El relato dominante suele centrarse en Silicon Valley, pero hay otra historia en paralelo:
China produce más papers de IA que Estados Unidos,
sus universidades ya compiten por talento al máximo nivel,
controla minerales críticos para fabricar chips y baterías,
y su ecosistema empresarial adopta a una velocidad impresionante.
Si el siglo XX fue una carrera espacial, el XXI será una carrera cognitiva. Y es global.
La pregunta, entonces, no es solo “hacia dónde va la IA”. La pregunta es: ¿en qué punto de esa transición quieres situarte tú?
Porque la dirección general parece clara: más aprendizaje real, más colaboración humano-IA, más eficiencia, más geopolítica. La única duda es quién sabrá adaptarse antes.
Herramienta de la semana
Runway Gen-4.5: nuevo estándar en vídeo por IA
Runway acaba de lanzar Gen-4.5, el nuevo modelo top en text-to-video.
Destaca por:
física más coherente,
movimiento humano más natural,
mejor consistencia entre frames.
En el ranking de Artificial Analysis, supera a Veo 3, Sora 2 Pro y otros modelos punteros.
La guerra del vídeo acaba de encenderse.
Pregunta de la semana
Si mañana tu IA pensara distinto a ti… ¿quién tendría razón?
Cada día delegamos más decisiones en sistemas que no sienten, no recuerdan y no viven en el mundo como nosotros. Son útiles, sí. A veces brillantes.
Pero empiezan a influir en cómo buscamos, cómo escribimos, cómo elegimos y cómo resolvemos problemas.
La pregunta es sencilla y, al mismo tiempo, desestabilizadora: ¿Qué harás cuando la IA te dé una respuesta correcta… pero que contradice tu intuición?
Porque ahí se juega el futuro del trabajo del conocimiento: en la capacidad de distinguir criterio de cómodo automatismo.
Nos leemos este miércoles en Momentos Bisagra.
— El equipo de Amplify
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