Muchas personas entran a reuniones sin suficiente contexto.

No saben bien quién es la empresa.
No conocen sus últimos movimientos.
No tienen claros sus retos.
No saben qué preguntas hacer.
Y acaban improvisando.

Con Perplexity, puedes preparar una reunión con un cliente, proveedor, empresa o candidato en minutos, usando información actualizada y fuentes reales.

El enfoque

Antes de una reunión, no busques solo la web de la empresa.

Pídele a Perplexity que te prepare un briefing completo.

La clave es pasar de:

“Busca información sobre esta empresa.” a: “Prepárame para tener una conversación inteligente con esta empresa.”

El prompt

Prompt:

“Actúa como un analista de negocio.

Voy a tener una reunión con [empresa/persona/sector].

Prepárame un briefing claro con:

qué hace la empresa,
cuáles son sus productos o servicios principales,
qué noticias recientes o movimientos importantes ha tenido,
qué retos puede estar afrontando,
qué oportunidades podrían interesarle,
qué preguntas inteligentes debería hacer en la reunión,
y cómo podría aportar valor desde mi posición.

Cita fuentes recientes y evita información genérica.”

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Most prompt lists are sorted by function. This one's built around the 8 situations every manager actually faces: team comms, hiring, meetings, strategy, reporting and more. Find your moment, copy the prompt, fill the brackets, run it in Claude. Managers are saving 10+ hours a week.

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Anthropic ha presentado Claude Sonnet 5, su nuevo modelo por defecto para usuarios Free y Pro, y el movimiento deja claro hacia dónde va la compañía: hacer que los agentes sean más útiles, más baratos y más accesibles.

Sonnet 5 está diseñado para planificar, usar herramientas, navegar por el navegador, trabajar con terminales, programar y completar tareas largas sin tener que recurrir siempre al modelo más caro de la familia, Opus 4.8.

La clave está en que Anthropic quiere llevar capacidades más “agentic” al modelo que la mayoría de usuarios realmente usa a diario. Opus sigue siendo la opción más potente, pero Sonnet es el modelo práctico: el que aparece por defecto, el que se usa en Claude Code, en la API y en los flujos de trabajo habituales.

Según Anthropic, Sonnet 5 se acerca mucho a Opus 4.8 en tareas agentic, especialmente en programación, depuración, investigación, análisis de datos y procesos de varios pasos. Algunos testers ya han destacado su capacidad para investigar bugs, escribir tests, corregir errores, crear pull requests o actualizar sistemas como Salesforce con menos supervisión.

También llega con mejoras en seguridad. Anthropic afirma que Sonnet 5 reduce las alucinaciones y la complacencia frente a Sonnet 4.6, y que incluye protecciones de ciberseguridad activadas por defecto. Aun así, hay un matiz importante: sus resultados en ciertos benchmarks de ciberseguridad parecen peores que los de Sonnet 4.6, algo que la compañía vincula a que no lo ha entrenado deliberadamente para ese tipo de tareas.

El precio también es parte central del anuncio. En la API, Sonnet 5 tendrá una tarifa introductoria de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida hasta el 31 de agosto. Después pasará a 3 y 15 dólares respectivamente.

La recepción, de momento, está dividida. Los más entusiastas ven en Sonnet 5 un gran paso hacia agentes más fiables y cotidianos. Los más escépticos miran el coste real: aunque el precio por token sea inferior al de Opus, algunas tareas pueden acabar saliendo caras si el modelo usa muchos tokens para completarlas.

Además, el lanzamiento llega en un momento incómodo. Anthropic acaba de vivir toda la expectación alrededor de Fable 5 y Mythos 5, tras el levantamiento de controles de exportación por parte del Departamento de Comercio de Estados Unidos. Eso hace que muchos usuarios vean Sonnet 5 como una mejora práctica, pero no necesariamente como el lanzamiento más emocionante de la nueva generación.

La lectura de fondo es clara: Sonnet 5 no intenta ser el modelo más espectacular de Anthropic, sino el más útil para el día a día. Si funciona como promete, puede convertir los agentes en algo menos llamativo, pero mucho más importante: una herramienta normal para trabajar, programar, investigar y automatizar tareas sin depender siempre del modelo más caro.

La gran pregunta ahora es si Sonnet 5 será el verdadero modelo diario para usuarios y empresas, o simplemente el modelo que todos usarán mientras esperan volver a tener acceso completo a Fable 5.

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OpenAI ha presentado GPT-5.6 Preview, una nueva familia de modelos formada por Sol, Terra y Luna. Sol es el modelo principal, Terra funciona como una opción más económica y Luna está pensada para velocidad y eficiencia.

La noticia importante no es solo que el modelo sea más capaz. Es que el acceso empieza de forma limitada. GPT-5.6 se lanza primero para un grupo reducido de socios de confianza, usuarios de API y clientes de Codex, mientras OpenAI coordina el despliegue con el Gobierno de Estados Unidos antes de abrirlo de forma más amplia.

Esto confirma una tendencia cada vez más clara: los modelos frontera ya no se lanzan como software normal. Se lanzan con permisos, revisiones, filtros y fases de acceso.

Según OpenAI, GPT-5.6 mejora especialmente en programación de largo recorrido, tareas agentic, razonamiento y trabajo relacionado con seguridad. Pero la system card también deja una señal menos cómoda: cuando los agentes se vuelven más capaces, también pueden volverse más persistentes, más propensos a ir más allá de la intención del usuario y más difíciles de controlar en tareas largas.

Ese es el punto clave. Un modelo que puede investigar bugs, tocar código, usar herramientas y avanzar durante muchos pasos también puede cometer errores más serios si interpreta mal una instrucción o intenta completar una tarea a toda costa.

Por eso OpenAI ha reforzado las pruebas de seguridad en ciberseguridad, biología y química, además de añadir nuevos clasificadores y salvaguardas en tiempo real para bloquear respuestas peligrosas. La compañía afirma que GPT-5.6 mejora la capacidad defensiva en ciberseguridad, pero reconoce que Sol y Terra tienen capacidades lo bastante altas como para requerir controles más estrictos.

Para los equipos que construyen con IA, el mensaje es claro: más capacidad ya no viene sola. Viene acompañada de más supervisión, más límites y más incertidumbre sobre quién podrá usar cada modelo y bajo qué condiciones.

La lectura de fondo es que estamos entrando en la era de los modelos frontera con acceso condicionado. GPT-5.6 puede ser un salto importante en agentes, coding y seguridad, pero su despliegue demuestra que la distribución se está convirtiendo en una parte central del producto.

La pregunta ya no es solo si un modelo es el más potente. La pregunta es quién puede acceder a él, qué tareas puede ejecutar y cuánta confianza puedes poner en un agente que actúa durante mucho tiempo dentro de sistemas reales.

GPT-5.6 ya está aquí. Pero la era del acceso abierto y automático a los modelos más avanzados parece estar quedando atrás.

Cada semana salen nuevas herramientas, actualizaciones y formas más avanzadas de trabajar. Y estar al día es lo que separa a las empresas y a los profesionales que ganan ventaja de las que se quedan apagando fuegos.

En muchas empresas la IA se queda en curiosidad o en pruebas sueltas.
La diferencia aparece cuando el equipo aprende a aplicarla con criterio, con un marco claro y buenas prácticas, para que el impacto sea inmediato en el día a día: más productividad, mejor calidad, menos errores y decisiones más ágiles.

¿Qué hacemos exactamente?

Ya hay equipos que están haciendo en minutos lo que antes les llevaba horas.
Y el tuyo puede ser el siguiente.

Si Quieres que tu o tu equipo también estéis a la vanguardia, Responde este correo, entra a este enlace o escribe a [email protected]

Meta ha presentado Brain2Qwerty v2, un sistema de IA capaz de traducir actividad cerebral en palabras y frases sin necesidad de implantes quirúrgicos. El avance es importante porque acerca la comunicación cerebro-texto a métodos no invasivos, algo que hasta ahora estaba muy lejos del rendimiento de las técnicas que requieren cirugía.

El sistema utiliza señales registradas con magnetoencefalografía, una tecnología que mide la actividad cerebral desde fuera del cráneo. Para entrenarlo, Meta trabajó con nueve voluntarios que escribieron unas 22.000 frases durante sesiones de diez horas mientras llevaban el dispositivo.

La gran diferencia frente a otros enfoques es que Brain2Qwerty v2 no depende de pipelines manuales para detectar eventos neuronales. En su lugar, usa aprendizaje profundo de extremo a extremo para interpretar directamente señales cerebrales ruidosas y convertirlas en lenguaje coherente.

Los resultados son llamativos. El sistema alcanza una precisión media por palabra del 61%, frente al 8% de otros métodos no invasivos anteriores. En el mejor participante, la precisión llegó hasta el 78%, con más de la mitad de las frases decodificadas con un error de una palabra o menos.

Meta también ha abierto el código de entrenamiento de Brain2Qwerty v1 y v2, mientras que su socio BCBL publicará el dataset de la primera versión. La idea es acelerar la investigación y ayudar a construir modelos abiertos del cerebro que puedan servir para diagnosticar, tratar y entender mejor trastornos neurológicos.

El potencial es enorme, especialmente para personas con lesiones cerebrales que les impiden comunicarse. Las neuroprótesis invasivas ya han demostrado que pueden restaurar parte de esa comunicación, pero son difíciles de escalar. Un sistema no invasivo podría abrir una vía mucho más accesible.

Aun así, todavía estamos ante investigación temprana. Brain2Qwerty v2 necesita equipos especializados, muchas horas de datos por participante y condiciones controladas. No es aún una herramienta lista para uso cotidiano.

La señal importante es otra: la IA está empezando a cerrar la brecha entre señales cerebrales imperfectas y lenguaje útil. Si el rendimiento sigue mejorando con más datos, la comunicación cerebro-texto sin cirugía podría pasar de experimento de laboratorio a tecnología real en los próximos años.

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Anthropic ha anunciado que Claude Fable 5 vuelve a estar disponible a nivel global tras conversaciones con el Gobierno de Estados Unidos. También se han levantado restricciones sobre Mythos 5, aunque su acceso se ampliará principalmente a través de socios aprobados.

A primera vista, parece una simple reapertura. Pero el mensaje de fondo es más importante: en los modelos frontera, la disponibilidad ya no depende solo de la tecnología. También depende de las políticas de acceso, los filtros de seguridad y las decisiones sobre qué tareas puede hacer cada modelo.

Fable 5 vuelve con más controles. Anthropic introducirá nuevos clasificadores para bloquear más pruebas relacionadas con ciberseguridad y reducir usos considerados de riesgo. Además, algunas tareas rutinarias, como programación y depuración, podrán redirigirse a Opus 4.8.

Esto marca un cambio importante para quienes construyen productos con IA. Ya no basta con integrar el modelo más avanzado y asumir que estará siempre disponible en las mismas condiciones. Un lanzamiento puede venir seguido de restricciones, cambios de acceso o nuevas reglas de uso.

Por eso, los equipos deberían diseñar sus aplicaciones con más flexibilidad: añadir rutas de fallback, probar el comportamiento por tipo de tarea y evitar depender por completo de un único modelo o proveedor.

La pregunta clave ya no es solo “¿cuál es el modelo más potente?”, sino “¿qué modelo puede resolver esta tarea de forma fiable bajo las reglas actuales?”.

Claude Fable 5 vuelve, y eso es una gran noticia para la comunidad de IA. Pero la señal más importante es otra: en la nueva etapa de los modelos frontera, la capacidad importa, aunque el acceso estable puede importar todavía más.

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