Pulso IA #63 | Las cuatro inversiones
La publicación semanal de Amplify: claridad, estrategia y comunidad para ampliar tu ventaja con inteligencia artificial.
Esta semana, el CEO más discreto del mundo tecnológico pronunció su último discurso. La empresa más celosa de los datos de sus usuarios anunció que su producto más personal ahora corre sobre Google. Y la mayor salida a bolsa de la historia de los mercados financieros no fue la de una empresa de IA: fue la de una empresa de cohetes que también hace IA.
Cuatro reversiones en siete días. Cosas que eran de una manera y dejaron de serlo.
En Pulso IA no perseguimos titulares. Buscamos el patrón que los atraviesa a todos. Esta semana, ese patrón tiene nombre: la concentración.
Latidos de la semana
SpaceX salió a bolsa con la mayor IPO de la historia. El modelo que incluye cayó un 60% en tres meses.
Con $75.000 millones recaudados a una valoración de $1,75 billones, SpaceX debutó el 12 de junio en el Nasdaq y cerró el primer día con una subida del 19%. El récord histórico anterior lo tenía Saudi Aramco desde 2019. El nuevo lo tiene Elon Musk.
La empresa que salió a bolsa es en realidad cuatro en una: cohetes, Starlink, la red social X —vía la filial xAI— y Grok, el modelo de lenguaje que Musk fusionó con SpaceX a principios de 2026. Los inversores compraron el paquete completo con entusiasmo. Lo que no aparece en ningún prospecto: las descargas mensuales de la app de Grok cayeron de más de 20 millones en enero a 8,3 millones en abril — un desplome del 60% en tres meses.
La mayor IPO de la historia incluye un producto de IA con un problema de retención que todavía nadie ha explicado en público.
ChatGPT ahora tiene una memoria que se reescribe sola — sin que tú le pidas nada.
Desde el 4 de junio, OpenAI está desplegando Dreaming V3: una nueva arquitectura de memoria que no funciona mediante instrucciones explícitas del usuario (”recuerda que trabajo en diseño”) sino mediante síntesis automática de todo el historial de conversaciones, en segundo plano, sin intervención.
El sistema actualiza lo que sabe sobre ti a medida que cambian las circunstancias. Los usuarios pueden ver, editar o eliminar cualquier recuerdo. Lo que no pueden hacer es impedir que el sistema los forme, salvo optando por chats temporales.
La pregunta que no responde ningún comunicado de prensa: ¿qué hace exactamente el sistema con todo lo que has escrito en los últimos meses mientras construye ese mapa de ti? OpenAI garantiza control individual sobre el resultado. No explica el proceso.
Por ahora, es la única memoria de IA que escala así de silenciosamente — y eso, según cómo te sientas al respecto, es o una comodidad o algo que conviene entender antes de seguir usando la herramienta.
El Pentágono formalizó los contratos para sustituir a Claude. La razón por la que lo sustituye es lo más importante de la noticia.
El Departamento de Defensa de Estados Unidos cerró esta semana acuerdos formales con OpenAI, Google y Microsoft para reemplazar a Anthropic’s Claude en sistemas clasificados. La historia tiene una causa concreta: en febrero, Anthropic se negó a eliminar las restricciones de su modelo que impiden su uso en vigilancia masiva y armas autónomas letales.
La noticia tiene dos lecturas simultáneas. La primera: los principios tienen un precio comercial, y Anthropic acaba de pagarlo. La segunda: cuando el Pentágono necesita un modelo que haga cosas que Claude se niega a hacer, la pregunta sobre qué es exactamente lo que Claude se niega a hacer — y si sus competidores lo hacen sin restricciones — merece más atención pública de la que está recibiendo.
Google lanzó DiffusionGemma: un modelo de código abierto que genera texto cuatro veces más rápido usando una arquitectura completamente diferente.
Los modelos de lenguaje actuales generan texto token a token, en secuencia. DiffusionGemma no: genera 256 tokens en paralelo por cada pasada, tomando prestado el principio de la IA de imagen para aplicarlo al texto.
Después de dos años en los que la arquitectura del transformer parecía inamovible, los laboratorios están apostando de nuevo por experimentos de base. Lo que hoy se llama “cómo funciona la IA” podría ser en tres años una de varias opciones técnicas viables. Los números que comparan modelos hoy son menos predictivos del futuro de lo que parecen.
En profundidad
El jardín que se abrió
Tim Cook construyó durante quince años el mayor negocio de la historia del capitalismo sobre una sola idea: que el ecosistema cerrado de Apple valía más que la suma de sus partes. Las apps solo podían llegar al iPhone a través de su tienda. Los componentes críticos eran suyos. Los datos de los usuarios no salían del dispositivo. La privacidad era el argumento, pero el control era el producto.
El lunes pasado, en su último discurso como CEO de Apple antes de ceder el cargo a John Ternus en septiembre, Cook anunció que Siri — la voz de Apple, el asistente que lleva doce años siendo el primer punto de contacto de 1.500 millones de personas con la tecnología — ahora funciona sobre modelos de Google Gemini.
No sobre modelos propios. Sobre Google.
Desde 2024, Apple prometió que su estrategia de IA sería diferente: modelos más pequeños, más privados, ejecutados directamente en el dispositivo, sin enviar datos a ningún servidor. La propuesta tenía sentido competitivo y ético. El problema fue que los resultados no acompañaron al relato. Los benchmarks de los modelos propios de Apple quedaban por debajo de sus competidores en tareas conversacionales. Siri seguía siendo torpe frente a ChatGPT o Gemini. Y cada mes que pasaba sin una actualización significativa era un mes más en el que los usuarios comparaban — y la comparación no favorecía a Apple.
Entonces llegó la decisión que Cook anunció como si fuera una evolución natural: Siri AI corre sobre Gemini. La infraestructura de cómputo sobre chips NVIDIA Blackwell. Y los modelos de terceros — incluyendo a Claude — funcionarán como “Extensions” dentro de Siri, como alternativas que el usuario puede elegir. El jardín amurallado no desapareció, pero ahora tiene puertas.
Hay al menos dos lecturas posibles de este movimiento, y conviene no quedarse con la más cómoda.
La primera: es una capitulación inteligente. Apple reconoció que construir modelos de frontera requiere una escala de inversión en cómputo, datos y talento que no tiene sentido para su negocio principal. En vez de seguir perdiendo tiempo y credibilidad en esa carrera, externalizó la capa de inteligencia y se quedó con lo que sabe hacer mejor: integración de hardware y software, control de la experiencia de usuario, y la palanca de distribución más valiosa del planeta. Si Gemini mejora, Siri mejora. Sin que Apple tenga que entrenar nada.
La segunda: es una señal de algo más estructural. Si Apple — con $200.000 millones en caja, los mejores ingenieros del sector, y quince años de ventaja en chips propios — no pudo construir IA de frontera por su cuenta, lo que eso dice sobre quién puede hacerlo no es tranquilizador. El número de actores capaces de entrenar un modelo competitivo de primera línea no crece. Se contrae. Y cada gran empresa que elige subcontratarlo en vez de construirlo refuerza la posición de los pocos que sí pueden.
La pregunta que se lleva Tim Cook no tiene una respuesta cómoda: ¿construir tu propia inteligencia o depender de la inteligencia de otros? Su respuesta, después de quince años de jardín cerrado, fue elegir la segunda opción.
Herramienta de la semana
NotebookLM
El problema que resuelve. Cada semana acumulas más información de la que puedes procesar: artículos, informes, notas de reuniones, transcripciones, PDFs. Todo está guardado en algún sitio. Nada habla entre sí. Y cuando necesitas conectar lo que leíste hace tres semanas con lo que sabes hoy, tienes que buscarlo tú mismo.
Qué es NotebookLM. Una herramienta de Google diseñada para trabajar con tus propias fuentes — no con la web en general. Le subes los documentos que tú eliges (PDFs, artículos, notas, transcripciones, incluso vídeos de YouTube), y construyes un espacio en el que puedes hacerle preguntas directamente a ese corpus. El modelo no inventa — cita la fuente de cada respuesta dentro del mismo notebook.
Cómo funciona en la práctica. Creas un notebook por proyecto o tema. Añades hasta 50 fuentes por notebook. A partir de ahí, tienes un chat que solo responde con lo que está en esas fuentes, y una función de Audio Overview que genera un resumen en formato conversacional, como un podcast breve que puedes escuchar mientras haces otra cosa.
Pregunta de la semana
Esta semana Apple decidió que, con todos sus recursos, construir su propia inteligencia no era la respuesta correcta.
¿Hay alguna capacidad en tu empresa que llevas tiempo intentando desarrollar internamente, y sobre la que ya existe una solución externa mejor, más barata y más rápida de adoptar?
Nos leemos la semana que viene.
— El equipo de Amplify