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  • Google amplía alertas de terremotos a más de 200 países

    Google amplía alertas de terremotos a más de 200 países

    Google anunció la ampliación de su sistema de alertas de terremotos, que ahora está disponible en más de 200 países y regiones del mundo, con el objetivo de advertir a los usuarios de teléfonos Android sobre movimientos sísmicos y facilitar medidas de protección antes de que se perciban los temblores.

    La compañía tecnológica explicó que el sistema, lanzado en 2021, funciona como una herramienta de alerta temprana que permite enviar notificaciones instantes antes de que las ondas sísmicas alcancen determinadas zonas. De esta manera, los usuarios pueden prepararse y buscar un lugar seguro ante la posibilidad de un terremoto.

    Desde su implementación, la herramienta se extendió progresivamente por diferentes estados de Estados Unidos y otros territorios. Según los datos divulgados por Google, el sistema envió «más de mil millones de alertas» a dispositivos Android desde su lanzamiento, como parte de su estrategia para ampliar el acceso a información preventiva sobre fenómenos sísmicos.

    La reciente expansión incluye a países centroamericanos como Guatemala y Panamá, donde los usuarios podrán recibir las advertencias cuando se detecten movimientos sísmicos que cumplan los criterios establecidos por la plataforma. La empresa indicó que esta ampliación busca aumentar la cobertura de una herramienta que utiliza los propios teléfonos móviles para identificar posibles terremotos.

    El funcionamiento del sistema se basa en los acelerómetros incorporados en los dispositivos Android, sensores capaces de detectar movimientos y vibraciones. Cuando un teléfono identifica un posible temblor, transmite una señal a los servidores de Google junto con información aproximada de su ubicación. Posteriormente, la compañía analiza los datos enviados por múltiples dispositivos para determinar si se está produciendo un terremoto y estimar su magnitud.

    Las alertas se activan cuando el sistema identifica movimientos sísmicos superiores a 4.5 grados de magnitud. Google dispone de tres tipos de notificaciones: ‘Atención’, para advertir sobre temblores leves cercanos; ‘Prepárate’, dirigida a usuarios que podrían experimentar movimientos más intensos; y ‘Toma medidas’, que aparece en pantalla completa ante sismos de intensidad moderada o fuerte e incluye recomendaciones para ponerse a salvo.

    Como parte de las novedades, Google anunció una actualización de la alerta ‘Prepárate’, que incorporará un mapa de la zona donde se detectó el movimiento sísmico, la magnitud estimada y consejos de seguridad. La notificación también contará con un botón que permitirá consultar información adicional conforme se encuentre disponible, con el propósito de facilitar decisiones oportunas durante una emergencia.

    Uno de los antecedentes del funcionamiento de esta tecnología ocurrió en España, donde la alerta se activó por primera vez en agosto de 2024, tras un terremoto de magnitud 5.3 registrado al sur de Portugal y percibido en el suroeste español.

    Con la nueva expansión, Google continúa ampliando la disponibilidad de su sistema de advertencias sísmicas, que busca aprovechar la información recopilada por los teléfonos Android para alertar a la población ante posibles terremotos.

     

  • Google lleva Gemini con agentes a la empresa y automatiza flujos clave

    Google lleva Gemini con agentes a la empresa y automatiza flujos clave

    Google empezó a llevar capacidades agentic a Gemini con un enfoque inicial en clientes empresariales. La novedad no se limita a respuestas conversacionales: el sistema puede interpretar objetivos, consultar distintas fuentes internas y externas, y ejecutar pasos encadenados sobre herramientas de trabajo. La apuesta apunta a reducir tiempo operativo en tareas repetitivas y a convertir al asistente en una capa de orquestación para procesos de oficina.

    El despliegue se apoya en integraciones con plataformas habituales del entorno corporativo, entre ellas Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira y Snowflake. Esa combinación permite que Gemini recupere contexto desde correos, documentos, calendarios, tickets y bases de datos para construir acciones más completas. En la práctica, puede preparar resúmenes, coordinar seguimiento de proyectos, consolidar información comercial o asistir en flujos internos con menos intervención manual.

    Qué cambia en la operación

    La principal diferencia frente a un chatbot tradicional es el paso de consulta a ejecución. En vez de limitarse a sugerir respuestas, el agente puede descomponer una tarea en subtareas, revisar fuentes conectadas y devolver un resultado estructurado. Para áreas de ventas, soporte, análisis y gestión de proyectos, esto implica menos cambio de contexto entre aplicaciones y ciclos más cortos de trabajo.

    El movimiento encaja con una tendencia más amplia del mercado enterprise: llevar modelos de IA desde la productividad individual hacia la automatización supervisada de procesos. TechCrunch también reportó avances similares en plataformas B2B como Floqer, enfocada en investigación comercial automática, lo que confirma que la competencia se está desplazando desde el modelo base hacia la integración con software corporativo.

    Contexto competitivo

    La decisión de empezar por empresas responde a un criterio técnico y económico. Las organizaciones ya operan con repositorios de datos, suites colaborativas y reglas de acceso definidas, lo que facilita desplegar asistentes conectados con utilidad inmediata. Para Google, eso abre una vía de adopción donde el valor se mide en horas ahorradas, velocidad de respuesta y calidad operativa, no solo en volumen de usuarios.

  • Fitbit Edge amplía pantalla y mantiene siete días de batería

    Fitbit Edge amplía pantalla y mantiene siete días de batería

    Google amplió su catálogo de dispositivos de salud con Fitbit Edge, un modelo que busca cubrir el espacio entre las bandas deportivas ligeras y los relojes inteligentes completos. El equipo incorpora pantalla OLED un 46% más grande que la referencia previa citada por los reportes, junto con funciones de seguimiento físico, notificaciones y monitorización de salud.

    El rasgo central del lanzamiento es el equilibrio. Fitbit Edge añade una interfaz visual más amplia sin dar el salto a un smartwatch de formato completo. Según las fuentes, integra GPS, seguimiento de métricas de actividad y salud, y una autonomía de hasta siete días, un dato relevante en una categoría donde más pantalla suele implicar más consumo energético.

    Diseño y posicionamiento

    La cobertura de TechCrunch y The Verge coincide en que el dispositivo se ubica como una opción intermedia para usuarios que no quieren una pulsera casi sin pantalla, pero tampoco necesitan todas las funciones y el tamaño de un reloj avanzado. Ese posicionamiento puede ampliar el alcance comercial de la línea Fitbit al ofrecer una experiencia más cercana a un smartwatch, pero con una propuesta más contenida en precio, peso y complejidad.

    La decisión también responde a una tendencia clara del mercado: los wearables ya no compiten solo por contar pasos. Ahora deben combinar lectura rápida de datos, comodidad de uso continuo, sensores de salud y batería suficiente para varios días. En ese terreno, Edge intenta diferenciarse con un formato híbrido.

    Qué cambia en el mercado

    El lanzamiento refuerza la estrategia de Google de segmentar mejor su ecosistema portátil. Mientras los relojes más avanzados concentran funciones amplias de smartwatch, Fitbit Edge se orienta a quienes priorizan registro de actividad, métricas corporales y consulta rápida de información. La combinación de pantalla más grande y carga semanal apunta a uno de los segmentos más activos del mercado de gadgets: usuarios que buscan salud conectada sin depender de recargas diarias.

  • Google blinda energía para IA con 11 reactores y contratos a 20 años

    Google blinda energía para IA con 11 reactores y contratos a 20 años

    Google está reordenando una parte crítica de su ecuación de crecimiento: la energía. Distintas publicaciones coinciden en que Alphabet ha cerrado una apuesta de largo plazo para alimentar sus centros de datos con energía nuclear, incluyendo 11 reactores y compromisos de suministro de hasta 20 años. La cifra asociada a la operación asciende a USD 4.300 millones, según Infobae.

    El núcleo de la noticia no es solo financiero. Es operativo. El avance de modelos como Gemini exige capacidad de cómputo continua, predecible y con menor exposición a la volatilidad del mercado eléctrico. Al asegurar generación estable para la próxima década y más allá, Google reduce incertidumbre sobre costes energéticos y gana margen para ampliar infraestructura sin depender únicamente de redes con presión creciente.

    Centros de datos, demanda y ventaja competitiva

    La decisión encaja con una tendencia más amplia: la construcción de centros de datos se ha convertido en uno de los motores de inversión industrial en Estados Unidos. Xataka señala que buena parte de la nueva actividad constructiva gira ya en torno a estas instalaciones. Ese contexto explica por qué las grandes tecnológicas están dejando de ver la energía como un insumo genérico y pasan a tratarla como un activo estratégico.

    Para Google, el beneficio es doble. Por un lado, garantiza electricidad base para cargas intensivas de entrenamiento e inferencia. Por otro, mejora la planificación de expansión regional, un punto clave cuando los nuevos campus compiten por suelo, permisos, agua y conexión a red. En términos empresariales, asegurar energía a largo plazo refuerza barreras de entrada: no basta con desarrollar buenos modelos; también hace falta sostenerlos a escala.

    Qué cambia para el sector

    La señal para el mercado es clara. La carrera de la IA ya no se mide solo en chips y modelos, sino también en contratos eléctricos, infraestructura física y horizonte de suministro. Si otras tecnológicas replican esta estrategia, la energía firme puede convertirse en una ventaja estructural tan importante como el talento o los semiconductores.

  • Modelos de IA suman una nueva capa de control industrial

    Modelos de IA suman una nueva capa de control industrial

    Google, OpenAI y Anthropic han puesto en marcha un organismo compartido para vigilar la seguridad de sus modelos de IA, según Infobae. La iniciativa añade una capa de coordinación entre desarrolladores que hoy comparten retos similares: evaluación de capacidades, pruebas previas al despliegue y protocolos de respuesta cuando aparecen comportamientos emergentes fuera de los parámetros previstos.

    La novedad importa por una razón concreta: la industria está pasando de controles internos aislados a mecanismos de seguimiento más estructurados. En paralelo, Xataka reportó que OpenAI ha frenado el entrenamiento de algunos de sus sistemas más potentes tras detectar desajustes en agentes avanzados. En términos técnicos, no se trata de una narrativa apocalíptica, sino de una fase de validación adicional en modelos cada vez más complejos.

    Más regulación y más despliegue

    El endurecimiento de controles no está frenando la expansión de la IA. TechCrunch informó que Google prueba compras asistidas mediante Gemini y AI Mode en India, integrando capacidades conversacionales en comercio digital. Infobae, por su parte, señaló que la compañía también adelanta el uso de chips de IA en infraestructura espacial. La señal es clara: el sector sigue ampliando aplicaciones mientras mejora sus sistemas de verificación.

    En el plano geopolítico, Xataka indicó que China estudia límites para modelos de pesos abiertos. Esa discusión se suma a un patrón global: mayor supervisión sobre modelos de uso general, especialmente cuando pueden reutilizarse en gran escala. Al mismo tiempo, herramientas más especializadas avanzan con rapidez. Hipertextual destacó una IA de código abierto orientada a detectar vulnerabilidades de seguridad sin enviar datos a internet, un enfoque que combina automatización con procesamiento local.

    La siguiente etapa del mercado

    La convergencia entre seguridad, gobernanza y despliegue comercial define la nueva etapa de la IA. Los laboratorios ya no compiten solo por tamaño de modelo o potencia de cómputo. Compiten también por demostrar trazabilidad, fiabilidad operativa y capacidad de corrección. Ese cambio convierte la seguridad en parte del producto, no en una capa externa.

    Para empresas y usuarios, la consecuencia es directa: llegarán más servicios basados en IA, pero con evaluaciones más formales, límites de uso mejor definidos y supervisión técnica continua. La transición ya está en marcha.

  • Google probará chips de IA en órbita con su primer satélite propio

    Google probará chips de IA en órbita con su primer satélite propio

    Google lanzará su primer satélite con chips de IA para ensayar capacidades de procesamiento en órbita y evaluar si parte de la carga computacional puede ejecutarse fuera de la Tierra. El objetivo inmediato no es comercial, sino técnico: medir rendimiento, consumo energético, disipación térmica y fiabilidad de hardware avanzado en el entorno espacial.

    La iniciativa sitúa al satélite como un laboratorio de centro de datos orbital. En lugar de limitarse a telecomunicaciones u observación terrestre, la plataforma servirá para probar cómo responden procesadores especializados a tareas de inferencia, gestión de datos y automatización directamente en el espacio. Ese enfoque puede reducir la dependencia de estaciones terrestres para ciertos procesos y acortar tiempos de respuesta en misiones que generan grandes volúmenes de información.

    Qué cambia en la infraestructura espacial

    La novedad no está solo en el lanzamiento, sino en el tipo de arquitectura que propone. Si el experimento funciona, el procesamiento en órbita podría usarse para filtrar datos antes de enviarlos a la Tierra, optimizar ancho de banda y ejecutar análisis preliminares cerca del origen. Eso tiene aplicaciones potenciales en observación, monitorización climática, navegación y operaciones autónomas de satélites.

    Otras compañías también exploran la convergencia entre espacio e IA. En paralelo, han aparecido proyectos de satélites con procesamiento avanzado a bordo y naves con mayor autonomía operativa. El movimiento de Google confirma que la competencia ya no se limita al lanzamiento de cargas útiles: ahora se extiende a la capacidad de cómputo desplegada en órbita.

    Retos técnicos a resolver

    El ensayo deberá probar varios puntos críticos. Entre ellos, la resistencia del hardware a radiación, la gestión del calor en vacío, la eficiencia energética y la estabilidad del sistema durante ciclos prolongados de operación. También será clave verificar si el procesamiento embarcado ofrece ventajas reales frente a la infraestructura terrestre tradicional.

    Más allá del resultado puntual, la misión marca un cambio de enfoque: el espacio empieza a perfilarse no solo como plataforma de transporte o comunicación, sino como una extensión de la infraestructura digital. La prueba servirá para medir hasta qué punto la IA puede ejecutarse de forma útil, estable y eficiente fuera del planeta.

  • 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.

  • Google estrena computadora portátil con cursor impulsado por inteligencia artificial

    Google estrena computadora portátil con cursor impulsado por inteligencia artificial

    Google presentó este lunes los Googlebook, su nueva categoría de computadoras portátiles que incorpora un cursor con inteligencia artificial (IA) capaz de activar Gemini directamente sobre el contenido que aparece en pantalla y ejecutar diferentes tareas solicitadas por el usuario.

    Una de las principales novedades de los equipos es “Magic Pointer”, una herramienta que integra IA multimodal en el cursor y el ratón. Con un movimiento o sacudida sobre la pantalla, el usuario puede activar Gemini sin necesidad de ingresar a menús secundarios.

    La función permite que la IA interactúe con el contenido que el usuario observa en ese momento. Por ejemplo, Gemini puede tomar un plan de entrenamiento encontrado en una página web y organizarlo en el calendario, revisar correos electrónicos sospechosos de fraude o procesar y combinar imágenes.

    Alexander Kuscher, director sénior de Portátiles y Tabletas de Google, explicó que “Magic Pointer” únicamente se activa cuando el usuario lo solicita, por lo que la herramienta no permanece operando de manera automática sobre el contenido mostrado en pantalla.

    La incorporación de IA forma parte de una estrategia más amplia con la que Google busca replantear la relación entre el teléfono y la computadora. Sameer Samat, presidente del ecosistema Android de Google, señaló durante la presentación en Nueva York que los portátiles tradicionales fueron diseñados hace décadas y necesitan adaptarse a usuarios que alternan constantemente entre ambos dispositivos.

    Los Googlebook utilizan una arquitectura compartida entre Android y ChromeOS e incorporan funciones como “Continue On”, que permite iniciar una actividad en un teléfono Android y retomarla desde el mismo punto en la computadora. Esto incluye la edición de música, documentos y otras tareas, mientras que una aplicación unificada permite consultar directamente archivos y fotografías almacenados en el teléfono.

    Google desarrolló el hardware de los nuevos equipos junto con fabricantes como Acer, ASUS, Dell, HP y Lenovo. Los portátiles incorporan procesadores Intel Core Ultra Serie 3 y Qualcomm Snapdragon X Elite, además de chips neuronales (NPU) con una capacidad superior a 40 TOPS para procesar funciones relacionadas con inteligencia artificial.

    Los dispositivos también ofrecen pantallas OLED táctiles de hasta 2.8K, acabados en aluminio, aleaciones de magnesio y fibra de carbono, además de la barra luminosa interactiva Glowbar. Los Googlebook tendrán un precio inicial de $899, mientras que los primeros equipos estarán disponibles en tiendas de Estados Unidos a partir del 4 de octubre, después de que las reservas comenzaron este lunes.

  • Meta lleva a Mac una IA que controla apps por voz y pantalla

    Meta lleva a Mac una IA que controla apps por voz y pantalla

    Meta lanzó una nueva aplicación para Mac centrada en interacción por voz con el sistema y las aplicaciones. La función principal combina dictado global, lectura de contenido en pantalla e integración con software del equipo para ejecutar tareas sin cambiar de ventana. El objetivo es trasladar la asistencia generativa desde el navegador o el móvil al flujo de trabajo diario del ordenador.

    La novedad sitúa al Mac como un entorno donde la IA no solo responde preguntas, sino que también interpreta contexto local. Eso incluye datos visibles en pantalla y acciones dentro de aplicaciones abiertas. En términos prácticos, el enfoque apunta a reducir pasos en tareas de oficina, consulta de documentos y navegación entre herramientas de productividad.

    Competencia creciente en productividad asistida

    El anuncio llega en una semana con más presión competitiva en software de escritorio. Google también amplió Search y Gemini con nuevas funciones de estudio, incluida la carga de archivos, trabajo con PDFs y recursos visuales interactivos. Aunque su foco está en educación, la dirección es la misma: convertir el ordenador en una plataforma donde el usuario consulta, resume, compara y genera contenido dentro del mismo flujo.

    La diferencia de Meta está en la capa de sistema. Mientras otras propuestas operan como asistentes dentro de servicios web, la app para Mac intenta convertirse en una interfaz transversal para el equipo. Ese diseño puede resultar clave en un mercado donde la utilidad real depende menos del modelo base y más de la integración con aplicaciones, permisos y contexto local.

    El ordenador se redefine alrededor de la interfaz natural

    La tendencia confirma un cambio en la informática personal: el valor ya no está solo en abrir programas más rápido, sino en coordinar acciones entre herramientas mediante lenguaje natural. Para desarrolladores y fabricantes, el reto técnico pasa por fiabilidad, privacidad de pantalla y baja latencia. Para el usuario, la promesa es un escritorio más accesible y con menos fricción operativa.

    Si la integración funciona con precisión, este tipo de software puede alterar la forma en que se usan portátiles y sobremesas, especialmente en tareas repetitivas, revisión documental y asistencia contextual en tiempo real.

  • Google publica la arquitectura del sistema de IA multigente que detectó más de 100 vulnerabilidades críticas en 48 horas

    Google publica la arquitectura del sistema de IA multigente que detectó más de 100 vulnerabilidades críticas en 48 horas

    Google publicó la arquitectura de un sistema de inteligencia artificial (IA) multiagente utilizado internamente para detectar fallos de seguridad en código fuente y que, en una investigación reciente, identificó más de cien vulnerabilidades críticas en apenas 48 horas.

    La infraestructura, denominada Agentic Vulnerability Discovery Harness (AVDH), es utilizada por Mandiant, perteneciente a Google Cloud, para descubrir vulnerabilidades a gran escala mediante el análisis de entornos que pueden contener decenas de millones de líneas de código.

    «Lo hemos utilizado para analizar entornos que abarcan decenas de millones de líneas de código y ejecutar miles de canalizaciones para generar decenas de miles de hallazgos», afirmó Mandiant. El sistema se apoya en el Kit de Desarrollo de Agentes de Google (ADK) y Google Antigravity para coordinar agentes especializados en diferentes tareas.

    AVDH comienza su revisión con un agente explorador encargado de identificar el propósito principal del código fuente. Después activa subagentes especializados en áreas como autenticación, autorización y enrutamiento, cuyos resultados son enviados a otro agente que sintetiza las posibles amenazas para su posterior verificación.

    Una vez establecido el modelo de amenazas, varios agentes de descubrimiento trabajan en paralelo y utilizan Gemini Flash Lite para analizar cada archivo e identificar puntos de entrada críticos. Posteriormente, agentes de enriquecimiento recopilan información adicional para determinar si es necesario profundizar en aspectos relacionados con el control de acceso o el flujo de datos.

    El agente de control de acceso «revela fallos cuando no se realizó una verificación o se realizó con una identidad incorrecta, incluyendo la falta de autorización, la escalada de privilegios y la falsificación de solicitudes entre sitios». Por su parte, el agente dedicado al flujo de datos » descubre vulnerabilidades como la inyección SQL, el cross-site scripting (XSS), la inyección de comandos y el recorrido de rutas».

    Los hallazgos se convierten en hipótesis que posteriormente son sometidas a la validación de otros agentes especializados y a la revisión de expertos humanos para descartar falsos positivos. El proceso se complementa con reglas destinadas a comprobar si el sistema también dejó vulnerabilidades sin identificar.

    «Al combinar la orquestación multiagente con nuestra experiencia de primera línea, este marco ayuda a mejorar el descubrimiento y la validación de vulnerabilidades rutinarias, lo que permite a los humanos centrar su impacto», aseguró Mandiant. La compañía lleva diez meses utilizando AVDH en código fuente propietario y destacó que, durante una investigación relacionada con el robo de repositorios corporativos, la herramienta descubrió más de cien vulnerabilidades críticas en dos días. Google decidió ahora publicar su diseño arquitectónico para que equipos de seguridad y desarrolladores de código abierto puedan utilizar este enfoque para reforzar la protección de las cadenas de suministro de software.