La semana en la que la IA pisó el acelerador
🧠🚀 La semana en la que la IA pisó el acelerador
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En los últimos días, prácticamente todas las grandes empresas de inteligencia artificial lanzaron algo importante: nuevas funciones de memoria, modelos de razonamiento al nivel más alto, familia de modelos open source, video generativo con calidad cinematográfica y hasta agentes de código que trabajan durante días sin parar. Este post repasa esas novedades, las ordena por tema y las conecta con lo que significan para cualquiera que siga de cerca la informática aplicada y la IA práctica.
OpenAI: memoria buscable y presión por GPT‑5.2 🔍
OpenAI estuvo probando de forma limitada una función llamada “Memory Search” dentro de ChatGPT, que permite buscar directamente en los recuerdos almacenados en lugar de navegar manualmente entre entradas antiguas. La idea es que el asistente se vuelva realmente persistente: en vez de ser solo una conversación, se comporta más como un “colega digital” que recuerda, organiza y recupera tu contexto cuando lo necesitas.
En paralelo, crecen los rumores de un lanzamiento cercano de GPT‑5.2, en un contexto en el que Google con Gemini 3 habría capturado parte de la base de usuarios y generado una especie de “código rojo” interno para acelerar desarrollos. Un lanzamiento conjunto de GPT‑5.2 y la búsqueda sobre memoria sería una jugada fuerte para reposicionar a ChatGPT como la herramienta más útil para productividad diaria y trabajo profesional.
DeepSeek V3.2: razonamiento de frontier con menos cómputo 🧮⚙️
DeepSeek, desde China, sorprendió con su modelo V3.2, disponible en versión base y “special”, que se sitúa al nivel de modelos frontier como GPT‑5 en benchmarks de razonamiento utilizando una fracción del presupuesto de entrenamiento tradicional. Lo relevante no es solo el puntaje, sino el mensaje: con una arquitectura inteligente y diseño eficiente se puede competir en el top sin disponer de los últimos chips de NVIDIA ni presupuestos astronómicos.
El núcleo técnico pasa por su atención dispersa llamada DeepSeek Sparse Attention (DSA), que sustituye la atención clásica por un esquema que selecciona solo los tokens realmente relevantes, reduciendo la complejidad a algo cercano a , donde es una fracción del total de la secuencia. Además, entrenaron el modelo con un fuerte énfasis en escenarios agentic y uso de herramientas, manteniendo trazas de razonamiento entre turnos cuando solo se añaden mensajes relacionados con herramientas, lo que mejora mucho la eficiencia en flujos de trabajo largos como investigación, programación multi‑paso o planificación financiera.
Mistral 3: open source serio, de 3B a 675B 🐧💻
Mistral AI, desde Francia, reforzó el frente open source con la familia Mistral 3: modelos densos de 3B, 8B y 14B parámetros, más el buque insignia Mistral Large 3 con arquitectura de mezcla de expertos (MoE). En el caso de Large, se activan unos 41B parámetros de un total de 675B, eligiendo rutas de expertos distintas según la tarea, lo que combina capacidad alta con inferencia más eficiente.
Toda la familia se publica con licencia Apache 2.0, lo que da una libertad muy amplia de uso comercial y despliegue en empresas y productos propios. Los modelos vienen optimizados para hardware NVIDIA moderno (incluyendo formatos como NVFP4), con variantes base, instruct y reasoning con visión integrada, y están ya disponibles en plataformas como Mistral AI Studio, Amazon Bedrock, Hugging Face y otras.
Kling 2.6 y Runway Gen‑4.5: ver, oír y dirigir con IA 🎬🎧
En el terreno de video generativo, dos nombres dominan esta tanda de novedades: Kling AI y Runway. Kling 2.6 incorpora por fin audio nativo en el mismo pase que el video, generando diálogo, canto y efectos de sonido sincronizados con las imágenes, bajo el lema “ver el sonido, oír lo visual”. La versión Pro apunta a workflows multimodales completos (video, audio y image‑to‑video) con soporte de audio en inglés y chino, acercándose a lo que ya ofrecen modelos como Sora 2 de OpenAI o Veo 3.1 de Google.
Runway, por su parte, lanzó Gen‑4.5, un modelo de video que ya encabeza rankings como Video Arena, con mejor fidelidad visual y comportamiento físico más realista que generaciones anteriores. La herramienta mantiene modos como image‑to‑video y control por keyframes, pero ahora genera escenas complejas con movimientos más coherentes y matices emocionales, lo que la hace especialmente atractiva para cine publicitario, contenido creativo y workflows profesionales de video.
Amazon AWS: agentes Frontier y Trainium 3 🧑💻⚡
Amazon no se quedó atrás y presentó en AWS re:Invent sus “Frontier Agents”, entre los que destaca Kira, un agente de programación autónomo capaz de trabajar durante días sobre tareas complejas del backlog de un equipo. Kira aprende el estilo de código del equipo, utiliza un enfoque de desarrollo guiado por especificaciones (spec‑driven) y mantiene contexto persistente entre sesiones, lo que le permite avanzar sin “perder el hilo” en refactors o cambios masivos.
Junto a los agentes, Amazon lanzó Trainium 3, un nuevo chip para entrenamiento de IA que promete 4,4 veces más rendimiento, cuatro veces la eficiencia energética y casi cuatro veces el ancho de banda de memoria frente a la generación anterior. Estos chips alimentan servidores Trainium 3 Ultra orientados a cargas de trabajo masivas de IA, con mejoras en el flujo de datos entre chips y reducción de cuellos de botella, consolidando una alternativa propia frente al dominio de GPUs NVIDIA en la nube.
Monetización de asistentes: anuncios en la app de ChatGPT 💰🔎
Además de las mejoras técnicas, OpenAI dejó pistas en el código de la app de Android de que se están preparando para incluir anuncios en ChatGPT, con referencias a “search ads” y carruseles de contenido patrocinado. La idea sería mostrar tarjetas promocionadas o recomendaciones de productos cuando el usuario hace consultas comerciales, algo similar a lo que ya se ve en buscadores con IA integrada.
El objetivo parece claro: sostener el enorme coste operativo de los usuarios gratuitos sin degradar la experiencia de pago, donde probablemente se mantenga una experiencia sin anuncios. Si este modelo se consolida, los asistentes conversacionales podrían acercarse cada vez más a motores de descubrimiento comercial, lo que abre oportunidades, pero también debates sobre sesgos, transparencia y saturación publicitaria.
¿Qué significa todo esto para la informática aplicada? 🧩
Visto en conjunto, este “tsunami” de anuncios marca un cambio de baseline en el ecosistema de IA: ya no se compite solo por tener el modelo más grande, sino por integrar memoria persistente, razonamiento eficiente, capacidad multimodal y agentes que trabajen más como colegas que como simples chatbots. Al mismo tiempo, el open source de alto nivel (Mistral, DeepSeek) y el hardware específico (Trainium 3) abren más espacio para que empresas y desarrolladores construyan sus propias soluciones sin depender exclusivamente de una sola nube o proveedor.
Para quienes trabajan o estudian, esto se traduce en nuevas oportunidades: diseñar sistemas que usen memoria de usuario de forma responsable, desplegar agentes que automaticen tareas largas de desarrollo, y aprovechar modelos de video y audio para productos de contenido, educación y marketing avanzados. El reto será mantenerse actualizado, evaluar qué piezas encajan en cada caso de uso y, sobre todo, pensar en la experiencia de usuario y en la gobernanza de estas herramientas.
Resumen final 🧷
En cuestión de días, OpenAI, DeepSeek, Mistral, Kling, Runway y Amazon movieron ficha al mismo tiempo, elevando el listón en memoria, razonamiento, open source, video multimodal y agentes autónomos. El mapa que se dibuja es el de una IA cada vez más persistente, distribuida y multimodal, conectada a hardware y servicios pensados específicamente para escalar estos modelos.
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