Categoría: Inteligencia Artificial

  • Nuevas baterías extienden el almacenamiento energético más allá del litio

    Nuevas baterías extienden el almacenamiento energético más allá del litio

    La novedad más consistente en energía durante los últimos días es el avance de las baterías como infraestructura. Distintas publicaciones coinciden en una misma dirección: el mercado se mueve hacia sistemas más duraderos, con recarga más rápida y aplicaciones que van desde el hogar hasta la red eléctrica. El foco ya no está solo en generar electricidad limpia, sino en conservarla mejor y usarla cuando hace falta.

    Entre los anuncios más visibles figura una nueva batería doméstica con entrada solar y respaldo eléctrico para el hogar, presentada como parte de una oferta orientada a gestión energética residencial. Este tipo de equipos busca resolver un problema central de la fotovoltaica distribuida: aprovechar excedentes solares fuera de las horas de producción y reforzar la continuidad del suministro ante cortes.

    Alternativas técnicas al litio

    En paralelo, otra línea de desarrollo apunta a la química de las celdas. Un reporte reciente destacó una batería de zinc-yodo capaz de superar las 60.000 cargas y recargarse en alrededor de tres minutos. Si esas prestaciones escalan fuera del laboratorio, la tecnología podría abrir opciones para almacenamiento estacionario de alta rotación, especialmente en plantas solares o sistemas que requieren ciclos intensivos.

    La relevancia técnica está en dos frentes. Primero, el uso de materiales alternativos puede aliviar parte de la presión sobre la cadena de suministro del litio. Segundo, una vida útil tan extensa reduce el coste total por ciclo, una métrica clave para proyectos de red, microrredes y respaldo industrial.

    Qué cambia en el mercado energético

    Este movimiento encaja con una tendencia más amplia: la energía se está rediseñando alrededor de flexibilidad, almacenamiento distribuido y resiliencia. Las baterías domésticas convierten al usuario en un nodo activo del sistema. Las químicas emergentes amplían el abanico para almacenamiento de larga duración o alta frecuencia de uso. Y el resultado potencial es una red menos dependiente de combustibles fósiles de respaldo y más capaz de absorber generación renovable variable.

    La conclusión es operativa: el próximo salto energético no depende solo de producir más electricidad limpia, sino de disponer de baterías que la hagan utilizable a escala, con mejores tiempos de carga, más ciclos y menor coste estructural.

  • YouTube abre el algoritmo y permite crear feeds con IA

    YouTube abre el algoritmo y permite crear feeds con IA

    YouTube avanza hacia un modelo de personalización más explícito: los usuarios podrán construir su propio feed describiendo qué quieren ver. La novedad, reportada por varios medios especializados, añade una capa de control sobre el sistema de recomendaciones y convierte al lenguaje natural en la nueva interfaz para ajustar el algoritmo.

    La función se apoya en IA para interpretar peticiones como temas, estilos o formatos de video, y traducirlas en selecciones de contenido. En la práctica, el usuario deja de depender solo del historial de clics, tiempo de visualización o suscripciones. Ahora puede definir de forma directa el tipo de resultados que espera recibir.

    Qué cambia en el producto

    El movimiento apunta a uno de los núcleos del negocio de las plataformas de video: la curación automatizada del contenido. Hasta ahora, el algoritmo operaba sobre señales de comportamiento. Con esta herramienta, YouTube incorpora preferencias declaradas, una señal más precisa para ajustar relevancia, descubrimiento y diversidad temática.

    El cambio también acerca la experiencia a los asistentes conversacionales. En vez de navegar múltiples menús o marcar intereses de forma manual, bastará con escribir una instrucción. Esa aproximación reduce fricción y puede mejorar la adaptación del feed para nichos, aprendizaje, entretenimiento especializado o consumo temporal ligado a eventos concretos.

    Contexto técnico y competencia

    La actualización encaja en una tendencia más amplia: grandes plataformas están integrando modelos de IA en la capa de interfaz, no solo en el procesamiento interno. El objetivo es hacer visibles sistemas antes opacos y ofrecer herramientas de ajuste más comprensibles para el usuario final.

    Además de mejorar personalización, la iniciativa puede elevar la calidad de las señales que recibe la plataforma. Si un usuario expresa de forma clara qué busca, el sistema necesita menos inferencias para responder. Eso abre la puerta a recomendaciones más útiles, sesiones más eficientes y una relación más transparente entre audiencia y algoritmo. La función todavía se presenta como una novedad en despliegue, pero su dirección es clara: menos dependencia del feed automático genérico y más control configurable asistido por IA.

  • Utilizan agentes de IA para crear prototipos de gemelos digitales de tumores en minutos

    Utilizan agentes de IA para crear prototipos de gemelos digitales de tumores en minutos

    nvestigadores del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) desarrollaron una tecnología capaz de conectar agentes de inteligencia artificial (IA) con programas especializados en biología computacional para crear prototipos de gemelos digitales de tumores en cuestión de minutos.

    El estudio, publicado en la revista npj Systems Biology and Applications, detalla el desarrollo de servidores MCP que funcionan como intermediarios con herramientas de modelado como NeKo, MaBoSS y PhysiCell, facilitando su utilización por parte del personal investigador.

    El sistema permite a los científicos describir mediante lenguaje natural el problema biológico que desean estudiar a través de una conversación directa con un agente de IA. De esta manera, pueden evitar la consulta de extensas documentaciones y la programación manual que anteriormente requerían estas herramientas.

    «Con este avance, hemos roto por completo las barreras que separaban a los biólogos experimentales del uso de herramientas avanzadas de modelado», señaló Marco Ruscone, primer autor del estudio. La tecnología permite a los biólogos experimentales desarrollar modelos multicelulares complejos sin escribir código.

    Los investigadores determinaron que esta metodología, combinada con el conocimiento especializado y el software, puede reducir de meses a menos de 10 minutos el trabajo inicial necesario para conseguir un primer borrador funcional de un gemelo digital de un tumor sobre el cual continuar trabajando.

    El director del Departamento de Ciencias de la Vida del BSC, Alfonso Valencia, calificó la investigación como un «primer paso fundamental»: «Los agentes de IA ya automatizan tareas rutinarias, pero su verdadero potencial transformador reside en su capacidad para resolver retos científicos complejos, como la creación de gemelos digitales de un sistema celular».

    La investigación también analizó la fiabilidad de la inteligencia artificial y determinó que la realización de preguntas repetidas y precisas permite obtener resultados científicos consistentes. «Diferentes modelos de lenguaje pueden darte respuestas distintas, igual que pasaría si le hicieras la misma pregunta a diferentes científicos. Aquí la clave está en trabajar con ellos haciendo preguntas una y otra vez», explicó el investigador del BSC Miguel Vázquez.

    Los servidores MCP desarrollados por el Barcelona Supercomputing Center ya están disponibles en acceso abierto para la comunidad científica. Con ello, los investigadores buscan «democratizar» el acceso a herramientas avanzadas de modelado biológico y facilitar su utilización en futuras investigaciones.

  • OpenAI y Anthropic recortan costes y elevan el nivel de sus modelos

    OpenAI y Anthropic recortan costes y elevan el nivel de sus modelos

    La noticia central en tecnología esta semana está en los nuevos modelos de IA generalista. OpenAI presentó GPT-6 Sol y Luna con mejoras de rendimiento heredadas de Astra y, según varias fuentes, con una estructura de costes más baja. En paralelo, Anthropic lanzó Claude Opus 5.5, orientado a tareas avanzadas con un refuerzo específico en contextos de ciberseguridad y uso empresarial. La señal del mercado es clara: la competencia ya no se mide solo por capacidad, sino por la relación entre precisión, velocidad, control y precio.

    El movimiento importa porque reduce barreras de adopción para desarrolladores y empresas. Si los nuevos modelos mantienen resultados altos con tarifas más contenidas, el impacto se traslada de inmediato a asistentes, automatización de flujos, programación, análisis documental y atención digital. En esta etapa, el valor comercial está en ofrecer más inferencia útil por euro invertido.

    Seguridad operativa y despliegue profesional

    Claude Opus 5.5 añade salvaguardas más estrictas en áreas sensibles, en especial ciberseguridad. El ajuste no supone un retroceso técnico, sino una segmentación más fina del producto: más capacidad donde aporta productividad y más control donde el riesgo operativo exige límites claros. Esa tendencia apunta a una IA más preparada para integrarse en entornos regulados, corporativos y de infraestructura crítica.

    OpenAI, por su parte, refuerza la idea de eficiencia. GPT-6 Sol y Luna aparece como una iteración enfocada en abaratar acceso sin perder nivel competitivo. Ese equilibrio puede acelerar el reemplazo de herramientas fragmentadas por plataformas unificadas de IA dentro de software empresarial.

    Una nueva fase del mercado

    El contexto más amplio confirma un giro en la industria. Ya no basta con anunciar el modelo más grande. Los actores líderes están optimizando coste por tarea, gobernanza y despliegue real. Para empresas y desarrolladores, esa combinación es más relevante que la demostración de fuerza bruta: permite construir productos más estables, escalables y económicamente viables.

  • Nvidia impulsa una alianza para liberar energía a nuevos centros de IA

    Nvidia impulsa una alianza para liberar energía a nuevos centros de IA

    Nvidia aparece esta semana en el frente menos visible, pero más decisivo de la inteligencia artificial: la energía. La compañía participa junto con Google y Anthropic en Emerald AI, una coalición presentada para identificar espacio disponible en la red eléctrica y acelerar la conexión de nuevos centros de datos. El objetivo no es teórico. La demanda de cómputo para entrenamiento e inferencia crece más rápido que la capacidad de interconectar instalaciones a la red.

    La relevancia para Nvidia es directa. Su negocio de aceleradores depende de que los operadores puedan convertir pedidos de hardware en capacidad operativa. En ese punto, el límite ya no es solo la fabricación de chips, sino también el acceso a electricidad, refrigeración y suelo industrial. Emerald AI se enfoca en ese tramo: localizar capacidad infrautilizada, mejorar planificación y reducir tiempos de despliegue.

    Un giro estratégico en el ecosistema de IA

    El movimiento encaja con otras señales recientes del mercado. TechCrunch informó que Crusoe captó 3.900 millones de dólares para desarrollar grandes centros de datos y pequeñas “fábricas de IA”, un formato modular diseñado para acelerar expansión. En paralelo, distintas intervenciones públicas de Jensen Huang han insistido en mantener el ritmo de desarrollo de la IA, pero el dato más tangible de esta semana es otro: la industria está trasladando la conversación desde el modelo al sistema completo de infraestructura.

    Ese cambio importa porque redefine dónde se crea valor. Durante los últimos dos años, la atención estuvo en GPU, modelos y aplicaciones. Ahora el cuello de botella se desplaza a la cadena física que permite desplegarlos: red eléctrica, subestaciones, enfriamiento líquido y permisos. Para Nvidia, participar en iniciativas de este tipo amplía su papel más allá del silicio y la posiciona como actor de coordinación en la capa energética del cómputo intensivo.

    Si esa estrategia prospera, el efecto puede ser inmediato: más capacidad conectada, menor espera para habilitar clústeres y una expansión más predecible del hardware de IA en producción.

  • Las baterías ganan escala y amplían el uso continuo de la energía solar

    Las baterías ganan escala y amplían el uso continuo de la energía solar

    La noticia de fondo en energía no está solo en generar más renovables, sino en guardar la electricidad cuando sobra y liberarla cuando hace falta. En los últimos días, varias informaciones apuntan en la misma dirección: España acelera el despliegue de baterías en red, las plantas solares empiezan a incorporar almacenamiento integrado y Europa explora nuevas fórmulas de acumulación a gran escala en el subsuelo.

    Ese cambio resuelve uno de los límites históricos de la transición energética. La solar produce más en las horas centrales del día, pero la demanda no siempre coincide. Con baterías industriales, la red puede desplazar energía limpia a la tarde, la noche o los picos de consumo. En la práctica, esto reduce vertidos, mejora la estabilidad del sistema y eleva el valor económico de cada megavatio instalado.

    España acelera proyectos y diversifica tecnologías

    Las coberturas recientes de Xataka describen una expansión rápida de capacidad de almacenamiento en España, con plantas que combinan fotovoltaica y contenedores de baterías para seguir entregando electricidad fuera de horas solares. También aparece otro vector relevante: la reutilización de baterías de vehículos eléctricos en sistemas estacionarios, una vía que abarata infraestructuras y prolonga la vida útil de materiales críticos.

    En paralelo, surgen propuestas más experimentales. Investigadores en Portugal estudian convertir formaciones rocosas del subsuelo en una especie de batería geológica. El principio es simple en su planteamiento y ambicioso en su escala: usar el terreno como medio de almacenamiento energético para absorber excedentes renovables durante largos periodos.

    Qué cambia para la red eléctrica

    La consecuencia principal es operativa. Una red con más baterías necesita menos respaldo fósil para cubrir oscilaciones rápidas y puede integrar un volumen mayor de eólica y solar sin perder flexibilidad. Además, el almacenamiento abre nuevas capas de negocio en arbitraje de precios, servicios de ajuste y gestión local de la demanda.

    El movimiento todavía enfrenta retos de coste, permisos, reciclaje y conexión a red. Pero la dirección es clara: la siguiente fase de la transición energética ya no consiste solo en producir renovables, sino en administrarlas con precisión temporal. Ahí es donde las baterías y los sistemas de almacenamiento de larga duración están ganando protagonismo industrial.

  • Trump anuncia que EE.UU. llamará «superinteligencia» a la inteligencia artificial

    Trump anuncia que EE.UU. llamará «superinteligencia» a la inteligencia artificial

    El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, anunció este martes ante la Asamblea General de Naciones Unidas que la documentación oficial de su país sustituirá el término “inteligencia artificial” (IA) por “superinteligencia”, que será identificada con las siglas SI.

    Trump argumentó durante su intervención en Nueva York que la palabra “artificial” puede transmitir la impresión de que esta tecnología es “falsa”, cuando, según su valoración, se trata de un desarrollo “asombroso”.

    «A partir de este momento, todos los documentos de Estados Unidos y, con suerte, los del mundo, se cambiarán para utilizar el término mucho más preciso ‘súper’ en lugar de artificial. Así que es superinteligencia», aseveró Trump.

    El mandatario también rechazó cualquier «esquema globalista» destinado a regular o controlar el desarrollo de esta tecnología y defendió que Estados Unidos mantenga autonomía para definir sus propias políticas en esta materia.

    Trump enmarcó su postura en la competencia internacional por el liderazgo tecnológico y sostuvo que Estados Unidos debe continuar a la cabeza del desarrollo de estos sistemas frente a otros países, entre ellos China.

    El presidente estadounidense reiteró su oposición a nuevas regulaciones internacionales, aunque señaló que las autoridades de su país podrían intervenir en caso de ser necesario. Trump mencionó al Departamento de Justicia y otras agencias encargadas de hacer cumplir la ley como instrumentos para actuar ante eventuales problemas relacionados con esta tecnología.

    El concepto de “superinteligencia” ya era utilizado antes del anuncio de Trump para describir sistemas hipotéticos con capacidades superiores a las humanas. Un informe económico de la propia Casa Blanca publicado este año distinguía entre inteligencia artificial especializada, inteligencia artificial general y superinteligencia.

    El anuncio ante Naciones Unidas plantea ahora el uso de “superinteligencia” como la denominación que Trump quiere incorporar en la documentación oficial estadounidense, al tiempo que su administración apuesta por impulsar el desarrollo tecnológico sin someterlo a mecanismos internacionales de regulación.

  • Los robots aspiradores elevan la limpieza doméstica con más autonomía

    Los robots aspiradores elevan la limpieza doméstica con más autonomía

    El mercado de gadgets para el hogar suma una nueva ola de robots aspiradores con foco en autonomía, navegación avanzada e integración de funciones. La novedad más visible en España llega de la mano de nuevos equipos capaces de aspirar, fregar y ajustar su recorrido con mayor precisión dentro de la vivienda. El movimiento refuerza una tendencia clara: la limpieza doméstica se está desplazando desde dispositivos programables a sistemas que toman más decisiones por sí mismos.

    Las nuevas propuestas incorporan sensores de mapeo, reconocimiento de obstáculos y rutinas automatizadas para reducir la intervención manual. En la práctica, esto permite cubrir mejor alfombras, esquinas, zonas con mascotas y superficies mixtas. También se extiende el uso de estaciones de carga y mantenimiento que vacían depósitos o gestionan tareas de soporte, un elemento cada vez más importante en la categoría.

    IA aplicada al hogar sin fricción

    La incorporación de IA en estos dispositivos se centra en resolver problemas concretos: mejorar rutas, evitar colisiones y adaptar la limpieza al entorno. No se trata de una capa cosmética. La evolución técnica apunta a robots que interpretan mejor la distribución de la casa y ejecutan tareas repetitivas con menos errores de recorrido. Ese salto es relevante en un segmento donde el valor real depende de la constancia y de la reducción del tiempo de supervisión.

    Otras piezas del ecosistema de gadgets muestran la misma dirección. Portátiles, móviles centrados en fotografía, wearables y mobiliario conectado avanzan hacia productos más multifunción. Pero en el hogar, los robots aspiradores destacan por traducir la mejora técnica en una utilidad inmediata y medible. El sector compite ya no solo en potencia de succión o diseño, sino en automatización integral, eficiencia de mantenimiento y adaptación contextual.

    Con este escenario, la limpieza inteligente entra en una fase más madura. El objetivo deja de ser solo mecanizar una tarea y pasa a optimizarla con más contexto, menos fricción y mayor continuidad de uso.

  • Los agentes de IA avanzan del chat al control de casas y compras

    Los agentes de IA avanzan del chat al control de casas y compras

    La noticia principal en robótica e inteligencia artificial no es un único lanzamiento, sino una convergencia: los agentes de IA están pasando de responder texto a ejecutar acciones reales. En los últimos días se multiplicaron los anuncios sobre sistemas capaces de organizar hogares, controlar dispositivos conectados y completar tareas de compra en línea. Ese cambio mueve la competencia desde los modelos hacia la infraestructura que les permite actuar.

    Dos frentes lo muestran con claridad. Por un lado, Google presentó nuevas capacidades para que agentes de IA gestionen tareas familiares y operen dispositivos del hogar mediante su ecosistema doméstico. Por otro, el caso de Muse, el agente de Meta orientado a compras, evidenció que las plataformas de comercio ya están empezando a limitar qué automatizaciones pueden interactuar con sus servicios. El bloqueo aplicado por Amazon y el posterior parche de seguridad reportado por Meta colocan el mismo asunto en primer plano: interoperabilidad con controles técnicos estrictos.

    Del asistente digital al sistema operativo del hogar

    La domótica aparece como el terreno más inmediato para esta transición. Permitir que agentes de IA controlen luces, sensores, cámaras o rutinas del hogar convierte al modelo en una capa de orquestación sobre dispositivos físicos. El valor no está solo en entender órdenes, sino en coordinar acciones entre servicios, calendarios, electrodomésticos y sistemas conectados.

    Ese mismo patrón se extiende a la robótica. Nuevos robots domésticos mejoran navegación y reconocimiento de objetos, mientras fabricantes e inversores aceleran la captura de datos para entrenar robots humanoides y sistemas físicos de propósito general. TechCrunch y Xataka coinciden en una idea de fondo: el sector busca su “momento ChatGPT”, pero en el mundo real, donde la dificultad no es conversar sino ejecutar con precisión.

    La nueva barrera competitiva

    El cuello de botella ya no es únicamente el modelo. Ahora pesan más los permisos, la seguridad, la integración con plataformas y los datos de entrenamiento. Por eso crecen las inversiones en teleoperación, datos de movimiento humano y physical AI, mientras empresas de consumo y comercio endurecen sus interfaces frente a agentes autónomos.

    La dirección del mercado es clara: la siguiente ola de IA útil será menos conversacional y más operativa. Ganarán los sistemas que puedan actuar en entornos reales con supervisión, fiabilidad y acceso controlado.

  • El 18,8 % de la población en edad de trabajar en el mundo usa herramientas de IA

    El 18,8 % de la población en edad de trabajar en el mundo usa herramientas de IA

    La adopción mundial de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa mantuvo su crecimiento durante el segundo trimestre de 2026 y alcanzó en junio al 18.8 % de la población en edad de trabajar, según el informe sobre Difusión Global de la Inteligencia Artificial de Microsoft.

    El porcentaje aumentó un punto porcentual frente al 17.8 % registrado durante el trimestre anterior. El avance en el uso de estas herramientas ocurrió en prácticamente todas las economías analizadas por la compañía tecnológica.

    Emiratos Árabes Unidos volvió a encabezar la clasificación mundial, con una adopción del 73.3 %, seguido de Singapur, donde el 64.3 % de la población considerada utilizaba herramientas de IA generativa durante el período estudiado.

    Corea del Sur registró nuevamente el mayor crecimiento en términos absolutos, con un incremento de 3.5 puntos porcentuales. Arabia Saudí, por su parte, protagonizó el mayor avance dentro de la clasificación al subir cinco posiciones, desde el puesto 30 hasta el 25.

    Japón también destacó durante el segundo trimestre al registrar el mayor crecimiento relativo, con un incremento de 2.2 puntos porcentuales en la adopción de estas tecnologías, en un contexto de expansión generalizada de las herramientas basadas en inteligencia artificial.

    El estudio también identificó una ampliación de la brecha entre el norte y el sur global. La adopción alcanzó el 28.8 % entre la población del norte global, frente al 16.2 % registrado en el sur, una diferencia de 12.6 puntos porcentuales.

    Microsoft observó además diferencias en la manera en que ambas regiones emplean la tecnología. En el norte global predominan las búsquedas de información y recomendaciones, mientras que en el sur tienen mayor presencia los usos vinculados con el aprendizaje y la adquisición de nuevas competencias.

    Para elaborar el informe, Microsoft define la adopción de inteligencia artificial como el porcentaje de la población mundial de entre 15 y 64 años que utilizó al menos una herramienta de IA generativa durante el período analizado. Los resultados muestran que su incorporación continúa extendiéndose, aunque con diferencias significativas entre regiones.