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  • Comisión Europea lanza una guía para enseñar IA responsable en primaria y secundaria

    Comisión Europea lanza una guía para enseñar IA responsable en primaria y secundaria

    La Comisión Europea y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) presentaron este jueves un Marco de Alfabetización en Inteligencia Artificial (IA) dirigido a los sistemas de educación primaria y secundaria, con el objetivo de orientar a docentes y responsables educativos sobre las habilidades necesarias para que los estudiantes utilicen esta tecnología de manera responsable.

    El documento, que no tiene carácter vinculante, fue elaborado con aportes de más de 2,000 personas procedentes de más de 100 países y busca convertirse en una referencia internacional para integrar la inteligencia artificial en los procesos educativos.

    La propuesta establece 19 competencias agrupadas en cuatro áreas principales. La primera se centra en la capacidad de interactuar con la IA, identificando sus funciones y evaluando críticamente los resultados que genera. La segunda promueve la creación de contenidos con apoyo de estas herramientas sin perder el control y la toma de decisiones humanas.

    El marco también contempla la gestión de la IA, enseñando a los estudiantes cuándo y cómo delegar determinadas tareas en estas tecnologías. Además, incorpora una dimensión orientada a moldear la inteligencia artificial para que responda a principios éticos y valores humanos.

    Cada una de las competencias cuenta con tres niveles de aprendizaje: básico, intermedio y avanzado. Asimismo, incluye ejemplos prácticos que pueden aplicarse en diferentes asignaturas y adaptarse a diversos contextos educativos.

    En la elaboración del proyecto participaron especialistas internacionales y la organización educativa CodeAI, fundada en 2013 para promover la enseñanza de inteligencia artificial. La iniciativa cuenta con el respaldo de empresas tecnológicas como Microsoft, Amazon y Google.

    La Comisión Europea advirtió que el uso de la IA ya forma parte de la vida cotidiana de los jóvenes. Según sus datos, el 68 % de los adolescentes utiliza actualmente herramientas de inteligencia artificial, mientras que muchos sistemas educativos todavía no disponen de estrategias claras para incorporarlas de forma efectiva en el aprendizaje.

    La institución identificó entre los principales desafíos la ausencia de una definición común sobre alfabetización en IA, las diferencias en su implementación entre países, los conceptos erróneos sobre esta tecnología y el limitado conocimiento sobre metodologías pedagógicas apoyadas en inteligencia artificial. Además, destacó que el 63 % de los europeos considera que toda la población deberá estar alfabetizada en IA para 2030 y que el 81 % cree que los docentes deben recibir formación específica en inteligencia artificial generativa.

    La vicepresidenta ejecutiva de Derechos Sociales de la Comisión Europea, Roxana Mînzatu, sostuvo que “la alfabetización en IA es una competencia fundamental para nuestros jóvenes” y añadió que “comprender y utilizar la IA de forma responsable es esencial para la competitividad de Europa, así como para proteger nuestra democracia y cohesión social”.

    La presentación de esta guía forma parte del Plan de Acción de Educación Digital 2021-2027 y sirve como antesala al nuevo Paquete de Educación que la Comisión Europea prevé dar a conocer antes de finalizar este año.

  • Android 17 inicia su lanzamiento en los Pixel con herramientas impulsadas por IA

    Android 17 inicia su lanzamiento en los Pixel con herramientas impulsadas por IA

    Android 17 comenzó a desplegarse en teléfonos Pixel con un paquete centrado en inteligencia artificial, productividad y ajustes de experiencia móvil. La actualización, recogida por Hipertextual y The Verge, incorpora nuevas funciones asociadas a Gemini Omni y consolida el calendario de mejoras periódicas para los dispositivos de Google.

    El cambio relevante no es solo la llegada de una nueva versión del sistema operativo. Android 17 apunta a una capa de uso más contextual, donde el teléfono interpreta mejor tareas, contenidos y comandos del usuario. En la práctica, esto puede traducirse en respuestas más rápidas, asistencia dentro de aplicaciones y automatización de acciones frecuentes sin exigir tantos pasos manuales.

    La actualización también llega en un momento de presión competitiva. Los fabricantes de móviles están desplazando parte de la diferenciación desde el hardware hacia el software. Pantallas, cámaras y baterías siguen siendo decisivas, pero el margen de mejora visible para el usuario se concentra cada vez más en funciones inteligentes, integración entre servicios y soporte prolongado.

    IA móvil como capa de sistema

    La inclusión de Gemini Omni refuerza una tendencia clara: la IA deja de funcionar como una aplicación aislada y pasa a operar como una capa transversal del sistema. Este enfoque permite que el asistente procese información de contexto, ayude a redactar, resumir o buscar contenido, y reduzca fricción en tareas cotidianas. El desafío técnico está en ejecutar estas funciones con baja latencia, control de privacidad y consumo energético razonable.

    El despliegue también coincide con mejoras para móviles plegables Android, según The Verge, que menciona nuevos controles tipo gamepad para este formato. Ese avance encaja con el crecimiento de pantallas flexibles y dispositivos híbridos, donde el teléfono funciona como consola portátil, herramienta de trabajo y centro de consumo multimedia.

    Para los usuarios de Pixel, Android 17 marca una ventaja inmediata: acceso temprano a funciones que probablemente se extenderán después a otros fabricantes. Para el ecosistema Android, el movimiento confirma que la siguiente fase del móvil se decidirá por la combinación de IA integrada, formatos flexibles y actualizaciones más frecuentes.

  • La industria de asistentes de IA entra en una fase de mayor diversificación

    La industria de asistentes de IA entra en una fase de mayor diversificación

    El mercado de asistentes de inteligencia artificial entra en una fase más distribuida. TechCrunch informó que la cuota de ChatGPT cayó por debajo del 50% por primera vez, una señal de madurez competitiva más que de retroceso tecnológico. La demanda se reparte entre modelos conversacionales, buscadores con IA, herramientas de productividad, agentes de programación y asistentes integrados en dispositivos.

    La lectura industrial es clara: la IA generativa ya no compite solo por responder preguntas en una ventana de chat. Compite por ejecutar tareas completas. Las novedades recogidas por Hipertextual apuntan en esa dirección: funciones móviles para generar vídeo, canciones y edición de imágenes con Gemini; una reorganización de herramientas creativas alrededor de plataformas más amplias; y entornos de desarrollo con asistencia agentiva para escribir, revisar y automatizar código.

    De chatbot a capa de trabajo

    El avance se concentra ahora en tres frentes. El primero es la integración en sistemas operativos y dispositivos, donde la IA actúa sobre fotos, calendarios, notas, búsquedas y comandos del usuario. El segundo es la programación asistida, con agentes capaces de proponer cambios, explicar errores y operar sobre proyectos completos. El tercero es la fiabilidad: TechCrunch también destacó la financiación de 9 millones de dólares para Probably, una startup enfocada en construir sistemas de IA más verificables.

    El segmento de productividad muestra otro dato relevante. Plaud afirmó, según TechCrunch, que su negocio de software superó los 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales tras distribuir más de 2 millones de dispositivos de notas con IA. La cifra ilustra cómo el valor empieza a trasladarse desde el modelo base hacia aplicaciones verticales con uso repetido.

    Dispositivos, agentes y verificación marcan la siguiente etapa

    La competencia también llega al hogar conectado. The Verge informó sobre un nuevo altavoz inteligente diseñado para un asistente conversacional doméstico, lo que refuerza la transición hacia interfaces de voz más contextuales. En paralelo, la búsqueda con IA y los agentes de software amplían el terreno de uso diario.

    El desafío técnico ya no es demostrar que un modelo puede generar texto, imagen o código. Es reducir errores de procesamiento, mejorar trazabilidad, conectar herramientas y mantener control del usuario. La nueva etapa de la IA se medirá por utilidad sostenida, interoperabilidad y confianza operativa.

  • Plataforma Salesforce cierra la compra de Fin y amplía su oferta de servicios basados en IA

    Plataforma Salesforce cierra la compra de Fin y amplía su oferta de servicios basados en IA

    Salesforce cerró un acuerdo para adquirir Fin, una plataforma de atención al cliente basada en inteligencia artificial, por 3.600 millones de dólares, según TechCrunch. La operación apunta a reforzar Agentforce, su suite de agentes de IA para empresas, en un área de alto retorno operativo: soporte al cliente, resolución de incidencias y automatización de flujos repetitivos.

    El movimiento confirma que la atención al cliente se ha convertido en uno de los primeros campos de adopción masiva para agentes de IA en entornos corporativos. Estos sistemas pueden clasificar solicitudes, consultar bases de conocimiento, ejecutar acciones en aplicaciones conectadas y escalar casos complejos a equipos humanos. El valor no está solo en responder más rápido, sino en integrar contexto, permisos y trazabilidad dentro de procesos regulados.

    Para Salesforce, Fin aporta tecnología especializada en conversaciones de soporte y automatización orientada a servicio. Para sus clientes empresariales, el objetivo es reducir fricción operativa y aumentar la capacidad de los equipos sin sustituir el control humano sobre casos críticos. La compra también fortalece el posicionamiento de Salesforce frente a proveedores que están incorporando IA generativa en CRM, ticketing, analítica y herramientas de productividad.

    La IA corporativa entra en fase de integración

    La adquisición llega en un momento de consolidación del mercado. TechCrunch también informó que Anthropic se apoyará en Tata Consultancy Services para escalar despliegues de IA empresarial en sectores como finanzas, salud, telecomunicaciones y aviación. En paralelo, startups como Jedify están captando inversión para resolver una capa clave: dar a los agentes acceso seguro al contexto interno de cada compañía.

    Ese contexto es decisivo. Los agentes empresariales no funcionan solo con modelos avanzados; necesitan conectarse a documentos, políticas, historiales de clientes, catálogos, sistemas de permisos y aplicaciones corporativas. La eficiencia depende de que el modelo procese información útil, actualizada y gobernada. Por eso, la competencia se está desplazando desde el chatbot genérico hacia plataformas que combinan IA, datos internos, seguridad y ejecución de tareas.

    El reto técnico inmediato será integrar Fin sin perder fiabilidad, auditoría ni consistencia en sectores con exigencias de cumplimiento. Si Salesforce lo logra, Agentforce podría pasar de ser una capa de asistencia a convertirse en una infraestructura de operación para servicios empresariales digitales.

  • La tecnología RTX Spark de Nvidia llegará a equipos Windows de formato reducido

    La tecnología RTX Spark de Nvidia llegará a equipos Windows de formato reducido

    Nvidia está ampliando su plataforma de computación acelerada hacia equipos Windows de menor formato con RTX Spark, un superchip basado en ARM orientado a cargas de inteligencia artificial y desarrollo local. La propuesta aparece en el centro de un nuevo mini PC para desarrolladores presentado por Microsoft y en referencias a futuros equipos Surface con capacidades de aceleración dedicadas.

    El movimiento reduce la dependencia exclusiva de la nube para pruebas, inferencia y prototipado. Para equipos de software, investigación y creación, la promesa es clara: ejecutar modelos, agentes y flujos de trabajo de IA cerca del usuario, con menor latencia y más control sobre datos sensibles. Windows 11 queda así como una plataforma más relevante para construir aplicaciones de IA generativa, visión computacional y automatización.

    Del centro de datos al borde

    La estrategia no se limita al escritorio. TechCrunch informó sobre un satélite YAM-9 equipado con una GPU Jetson Orin AGX, capaz de procesar información en órbita y detectar objetos sin enviar todos los datos crudos a tierra. Ese enfoque representa una evolución técnica importante: desplazar parte del análisis hacia el borde, donde la conectividad, el tiempo de respuesta y el consumo energético son restricciones críticas.

    En paralelo, el rendimiento de modelos como DiffusionGemma, medido sobre una Nvidia H100, muestra por qué las GPU siguen siendo la referencia para acelerar nuevas arquitecturas de IA. La competencia entre generación por difusión, transformadores y modelos híbridos convierte al hardware en una capa decisiva para reducir tiempos de respuesta y coste por consulta.

    Memoria y suministro como ventaja industrial

    La expansión de Nvidia también depende de componentes menos visibles. Xataka señala acuerdos para asegurar memoria avanzada con fabricantes como Samsung y SK Hynix, una pieza crítica para chips de IA y centros de datos. La memoria de alto ancho de banda condiciona la capacidad de entrenar y servir modelos grandes, por lo que el acceso estable a suministro puede convertirse en una ventaja operativa.

    Supply Chain Digital añade otra dimensión: la simulación y los gemelos digitales ya se usan para reforzar cadenas de suministro. En ese campo, plataformas de visualización y cómputo acelerado permiten probar escenarios logísticos antes de ejecutarlos. El resultado es un mapa más amplio para Nvidia: no solo vender chips, sino habilitar infraestructura de IA desde servidores hasta dispositivos locales, satélites y operaciones industriales.

  • Microsoft inicia el cambio de la autenticación hacia el mecanismo Kerberos

    Microsoft inicia el cambio de la autenticación hacia el mecanismo Kerberos

    Microsoft ha iniciado un cambio relevante en la base de seguridad de Windows 11: la retirada progresiva de NTLM, un protocolo de autenticación heredado que durante décadas permitió validar usuarios y equipos en redes Windows. La compañía orienta ahora el sistema hacia Kerberos, un mecanismo más moderno para entornos gestionados, especialmente en empresas, administraciones y redes con dominio.

    El impacto no se limita al sistema operativo instalado en un PC doméstico. La medida afecta sobre todo a organizaciones que todavía dependen de aplicaciones antiguas, servidores sin actualizar, recursos compartidos o configuraciones de red diseñadas para NTLM. En esos casos, el riesgo principal no es la desaparición inmediata del acceso, sino la necesidad de auditar dependencias antes de que el protocolo quede desactivado por defecto o limitado en más escenarios.

    Menos superficie de ataque, más trabajo de transición

    NTLM arrastra limitaciones conocidas frente a técnicas modernas de interceptación, repetición de credenciales y movimiento lateral dentro de redes comprometidas. Kerberos, en cambio, usa un esquema basado en tickets y un centro de distribución de claves, lo que permite una autenticación más estructurada y controlable. La transición encaja con una tendencia más amplia: endurecer Windows 11 sin depender de componentes diseñados para redes de otra época.

    Para los administradores, el paso inmediato consiste en identificar qué sistemas siguen solicitando NTLM. Microsoft lleva años ofreciendo registros, políticas de grupo y herramientas de monitorización para detectar esos usos. La recomendación práctica es migrar servicios internos a Kerberos, actualizar software que dependa de autenticación heredada y documentar excepciones temporales cuando no exista sustituto inmediato.

    Windows 11 también ajusta rendimiento y conectividad

    El cambio de seguridad llega mientras Windows 11 recibe otras correcciones relevantes para el uso diario. Hipertextual recoge una actualización que mejora la apertura de aplicaciones y funciones del sistema, junto con incidencias de WiFi asociadas al modo de espera moderno en algunos portátiles. En conjunto, las novedades muestran una fase de ajuste técnico: más rendimiento, más control de red y una base de autenticación menos dependiente de protocolos obsoletos.

  • La IA empresarial avanza hacia una etapa de infraestructura tecnológica

    La IA empresarial avanza hacia una etapa de infraestructura tecnológica

    La IA empresarial entró en una fase de infraestructura. Nuevas rondas de financiación, alianzas de integración y productos orientados a equipos completos muestran que las compañías están moviendo la tecnología desde pruebas aisladas hacia procesos operativos. El caso más visible es Sarvam, que alcanzó estatus de unicornio en India tras una ronda de 234 millones de dólares liderada por HCLTech, con una propuesta que combina modelos, infraestructura y aplicaciones para clientes corporativos.

    El mismo patrón aparece en otras capas del mercado. NewCore salió al mercado con 66 millones de dólares para resolver un punto crítico: dar identidad, permisos y trazabilidad a agentes de IA que operan dentro de sistemas empresariales. Orbio, con sede en Madrid, levantó 21 millones de dólares para automatizar contratación e incorporación de trabajadores de primera línea. Anthropic, por su parte, recurrió a TCS para escalar despliegues empresariales, según TechCrunch.

    De asistentes a flujos de trabajo

    La dirección del cambio es clara. Las herramientas ya no se limitan a redactar texto o generar código. OpenAI está ampliando Codex para que lo usen perfiles como analistas, diseñadores y equipos de marketing. Meta prepara agentes comerciales para ventas en canales de mensajería y redes sociales. Microsoft avanza en entornos donde los agentes sustituyen partes de la interacción tradicional con aplicaciones.

    En operaciones, Supply Chain Digital destaca el uso de IA, analítica y gemelos digitales para mejorar resiliencia, planificación y toma de decisiones en cadenas de suministro. Ese enfoque convierte los modelos en componentes conectados a inventario, demanda, logística y riesgo, no en herramientas separadas del negocio.

    Gobernanza como requisito técnico

    El avance exige controles más precisos. La retirada de un informe de KPMG por aparentes alucinaciones ilustra la necesidad de validación documental, auditoría de fuentes y revisión humana en materiales corporativos. No frena la adopción; define los estándares mínimos para usar modelos generativos en reporting, consultoría y cumplimiento.

    La siguiente etapa de la IA enterprise se jugará en identidad, permisos, integración con software existente y métricas de productividad verificables. Las empresas que conecten modelos con procesos, datos gobernados y supervisión operacional tendrán una ventaja más clara que las que mantengan la IA como herramienta experimental.

  • Apple apuesta por la inteligencia artificial con macOS 27 Golden Gate

    Apple apuesta por la inteligencia artificial con macOS 27 Golden Gate

    macOS 27 Golden Gate coloca la inteligencia artificial en el centro de la experiencia de los ordenadores Mac. La actualización incorpora nuevas funciones asistidas, cambios visuales y ajustes de productividad que buscan reducir pasos en tareas frecuentes del sistema y de las aplicaciones. El salto no se limita a una capa estética: refuerza el papel del sistema operativo como plataforma de automatización personal.

    Las novedades apuntan a consultas más contextuales, acciones sobre archivos y aplicaciones, y una integración más profunda con los servicios de Apple Intelligence. En el uso diario, el objetivo es que el ordenador pueda ayudar a organizar información, ejecutar instrucciones y simplificar flujos de trabajo sin obligar al usuario a saltar entre varias herramientas.

    Compatibilidad y transición de hardware

    El cambio también ordena la estrategia de soporte. Infobae sitúa a macOS 27 como una versión ligada al rendimiento, la compatibilidad y el cierre del ciclo para equipos basados en Intel. Esto consolida la transición hacia procesadores propios, donde las funciones de IA pueden aprovechar mejor la memoria unificada, los motores neuronales y la eficiencia energética del hardware reciente.

    La lectura técnica es clara: la nueva generación de funciones exige más capacidad de procesamiento local. No todos los equipos podrán acceder al mismo conjunto de prestaciones. Modelos recientes, como los portátiles preparados para Apple Intelligence, quedan mejor posicionados para ejecutar asistentes avanzados y tareas de inferencia en el dispositivo.

    Seguridad y productividad ganan peso

    Entre las funciones destacadas figura la actualización de contraseñas con un solo botón, una mejora orientada a reducir fricción en la higiene digital. Este tipo de automatización resuelve un problema práctico: muchos usuarios reutilizan claves o retrasan cambios por complejidad operativa. Integrar el proceso en el sistema puede elevar la adopción de mejores prácticas de seguridad.

    La dirección del mercado de ordenadores queda definida por tres vectores: IA integrada, soporte selectivo según hardware y automatización de tareas simples. macOS 27 no presenta la IA como un producto separado, sino como una capa funcional del escritorio. Ese enfoque anticipa una competencia más intensa entre sistemas operativos para convertir el PC en un entorno de trabajo más asistido, seguro y contextual.

  • Comisión Europea exige a WhatsApp permitir acceso a asistentes de IA de la competencia

    Comisión Europea exige a WhatsApp permitir acceso a asistentes de IA de la competencia

    Europa ordenó a WhatsApp habilitar el acceso de asistentes de inteligencia artificial rivales, según reportes de The Verge y Xataka. La exigencia incluye una ventana de cumplimiento de cinco días y apunta a que la plataforma no limite el uso de bots conversacionales de terceros dentro de su servicio de mensajería.

    La decisión impacta directamente en Meta, propietaria de WhatsApp, porque toca una de las capas más valiosas de la economía digital actual: la relación diaria entre usuarios, empresas y herramientas automatizadas. La integración de asistentes de IA dentro de apps de mensajería permite atención al cliente, búsquedas, programación de tareas, comercio conversacional y soporte operativo sin salir del entorno principal de comunicación.

    El punto económico es claro. Si una plataforma concentra la mensajería y también privilegia su propio asistente, puede condicionar el acceso de competidores a una base masiva de usuarios.

    La orden europea busca evitar ese cierre de mercado y convertir la mensajería en una infraestructura más interoperable para proveedores de IA.

    Interoperabilidad como regla de mercado

    La medida se inscribe en la presión regulatoria europea sobre las grandes plataformas digitales.

    El objetivo no es frenar el despliegue de IA, sino definir condiciones técnicas para que varios proveedores puedan operar en igualdad dentro de servicios dominantes. En la práctica, esto obliga a resolver cuestiones de APIs, permisos, seguridad, privacidad y experiencia de usuario.

    Para los desarrolladores de asistentes, la apertura reduce una barrera de distribución. Para empresas que usan WhatsApp como canal comercial, amplía el abanico de automatización disponible.

    Para los usuarios, podría traducirse en más opciones para elegir qué asistente usar, siempre que las integraciones respeten controles de consentimiento y tratamiento de datos.
    El reto técnico será implementar acceso de terceros sin degradar el rendimiento, la seguridad ni el cifrado del servicio.

    También habrá que definir cómo se identifican los asistentes, qué datos pueden procesar y qué responsabilidades asume cada proveedor. La resolución europea
    marca una dirección: la IA conversacional competirá menos por estar aislada en una app propia y más por integrarse en los canales donde ya ocurre el trabajo digital cotidiano.

  • OpenAI desarrolla agentes de inteligencia artificial para ampliar las capacidades de ChatGPT

    OpenAI desarrolla agentes de inteligencia artificial para ampliar las capacidades de ChatGPT

    OpenAI trabaja en una expansión de ChatGPT hacia una plataforma de uso general con agentes de inteligencia artificial, según reportes de Hipertextual e Infobae. La propuesta busca mover el producto desde el formato de conversación hacia un sistema capaz de coordinar acciones, acceder a herramientas, asistir en programación y automatizar flujos de trabajo completos.

    El cambio apunta a una conclusión clara: la próxima competencia en IA no estará solo en responder mejor, sino en realizar tareas con menos fricción. Un asistente con memoria, conexión a servicios y capacidad de ejecutar instrucciones puede operar como capa de productividad sobre correo, documentos, código, búsqueda, compras o atención al cliente. Ese modelo convierte al chatbot en una interfaz transversal para software.

    La superapp exige infraestructura y control

    TechCrunch informó además que OpenAI presentó documentación confidencial para una eventual salida a bolsa, siguiendo el camino de Anthropic. Si avanza, la operación daría a la compañía una vía adicional para financiar cómputo, centros de datos, talento técnico y distribución empresarial. En IA generativa, esos cuatro factores definen la velocidad de mejora de los modelos y la capacidad de llevarlos a millones de usuarios.

    La tendencia llega en paralelo a otros movimientos del sector. Apple está reforzando funciones de inteligencia artificial en su ecosistema, con foco en Siri, aplicaciones del sistema y privacidad. Microsoft prepara cambios vinculados a nuevos modelos. Anthropic, por su parte, propone mecanismos de pausa y evaluación para modelos avanzados. Ese enfoque no frena la innovación: introduce pruebas, límites operativos y gobernanza para sistemas cada vez más capaces.

    Agentes como nueva interfaz de software

    La evolución técnica se concentra en agentes: sistemas que descomponen objetivos, llaman herramientas, verifican resultados y ajustan pasos. Su valor está en reducir tareas repetitivas y conectar aplicaciones que hoy funcionan como islas. El reto principal será medir fiabilidad, permisos, trazabilidad y seguridad de ejecución.

    Para usuarios y empresas, el impacto inmediato será práctico. La IA dejará de ser una ventana de consulta y pasará a funcionar como operador asistido. La adopción dependerá de que cada acción sea verificable, reversible y ajustada a reglas claras.