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Truco de IA para trabajar mejor
ChatGPT LANZA ChatGPT 5.4
NotebookLM ahora crea vídeos cinematográfico
Un modelo de IA ayuda a los científicos a analizar millones de fotos de animales
La IA en el mundo real
Guía GRATIS de IA
🤖Truco de IA para trabajar
Truco profesional con NOTEBOOKLM: Convierte cualquier información en un profesor personal
La mayoría cuando quiere aprender algo hace esto:
lee artículos, ve vídeos, guarda PDFs…
y acaba con demasiada información y poca claridad.
NotebookLM permite algo mucho más potente:
convertir todos esos materiales en un sistema que te enseña activamente.
El prompt que lo convierte en un profesor
Después de subir la información escribe:
Prompt
“Actúa como un profesor experto en este tema usando únicamente los documentos que he subido.
Enséñame:
los conceptos clave que debo entender,
cómo se relacionan entre sí,
qué partes son realmente importantes,
qué errores o malentendidos son comunes,
y qué debería aprender después para profundizar.”
La IA no solo resume.
Te estructura el conocimiento.
Dictate code. Ship faster.
Wispr Flow understands code syntax, technical terms, and developer jargon. Say async/await, useEffect, or try/catch and get exactly what you said. No hallucinated syntax. No broken logic.
Flow works system-wide in Cursor, VS Code, Windsurf, and every IDE. Dictate code comments, write documentation, create PRs, and give coding agents detailed context- all by talking instead of typing.
89% of messages sent with zero edits. 4x faster than typing. Millions of developers use Flow worldwide, including teams at OpenAI, Vercel, and Clay.
Available on Mac, Windows, iPhone, and now Android - free and unlimited on Android during launch.
🤖ChatGPT LANZA ChatGPT 5.4
OpenAI ha lanzado GPT-5.4, su nuevo modelo de inteligencia artificial enfocado directamente en el trabajo profesional y los flujos de trabajo de oficina. Está disponible en ChatGPT, la API y Codex, y representa un paso hacia sistemas capaces de operar software, ejecutar tareas complejas y completar procesos de varios pasos con mínima supervisión humana.
Un modelo pensado para tareas profesionales
GPT-5.4 reúne avances en razonamiento, programación y uso de herramientas en un único sistema. Según OpenAI, el modelo puede generar con mayor precisión documentos profesionales como:
hojas de cálculo financieras
presentaciones
documentos de análisis
informes legales
flujos de trabajo empresariales
En evaluaciones internas con tareas similares a las que realizaría un analista junior de banca de inversión, el modelo alcanzó un 87,5 % de precisión, frente al 68,4 % de GPT-5.2.
Además, en el benchmark GDPval, que evalúa tareas profesionales en 44 ocupaciones distintas, GPT-5.4 iguala o supera a expertos humanos en el 83 % de las comparaciones, una mejora significativa respecto al 71 % del modelo anterior.
Capacidad para usar ordenadores y software
Uno de los cambios más importantes es la introducción de capacidades nativas de uso del ordenador. Esto permite que los agentes basados en GPT-5.4 puedan interactuar con aplicaciones reales utilizando:
comandos de teclado y ratón
capturas de pantalla
navegación web
automatización de software
En el benchmark OSWorld, que mide la capacidad de operar un entorno de escritorio real, GPT-5.4 alcanza un 75 % de éxito, superando tanto a GPT-5.2 (47 %) como al rendimiento humano medio en la prueba (72 %).
También muestra mejoras importantes en navegación web y uso de herramientas externas, lo que facilita completar flujos de trabajo complejos que implican múltiples aplicaciones.
Menos errores y mejor investigación en la web
OpenAI afirma haber reducido notablemente las alucinaciones del modelo.
En pruebas internas basadas en prompts reales de usuarios:
las afirmaciones individuales son un 33 % menos propensas a ser falsas
las respuestas completas tienen un 18 % menos probabilidades de contener errores
También mejora la capacidad de investigación web avanzada, permitiendo encontrar información difícil de localizar combinando múltiples fuentes.
Programación más potente
GPT-5.4 integra las capacidades de GPT-5.3-Codex, el modelo especializado en programación de OpenAI.
En el benchmark SWE-Bench Pro, que evalúa la capacidad de resolver problemas reales de software, el modelo iguala o supera al anterior mientras reduce la latencia.
También destaca especialmente en:
desarrollo front-end
depuración de aplicaciones
automatización de pruebas
interacción con herramientas de desarrollo
Agentes más eficientes con herramientas
Otra mejora importante es la búsqueda de herramientas.
En lugar de cargar todas las definiciones de herramientas en cada solicitud —lo que podía añadir miles de tokens— el modelo ahora puede buscar y cargar solo la herramienta necesaria en el momento adecuado.
Esto reduce el uso de tokens hasta un 47 % en sistemas con muchos conectores y APIs.
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🟢NotebookLM ahora crea vídeos cinematográfico
NotebookLM ha evolucionado desde simples presentaciones narradas a una nueva función llamada Cinematic Video Overviews, capaz de transformar documentos de investigación en vídeos animados con calidad de estudio.
El sistema utiliza un conjunto de modelos de IA para producir automáticamente el vídeo:
Gemini 3 actúa como director del proyecto, organizando la narrativa y la coherencia visual.
Nano Banana Pro se encarga de partes del procesamiento creativo.
Veo 3 genera los elementos visuales y animaciones.
El resultado es un vídeo completo que explica el contenido del material analizado, convirtiendo investigaciones complejas en presentaciones visuales fáciles de consumir.
Actualmente, esta función está disponible solo en inglés para usuarios de Google AI Ultra mayores de 18 años, con un límite de 20 vídeos generados al día.
Un espacio de trabajo colaborativo dentro del buscador
Otra novedad es Canvas, una función que transforma la barra de búsqueda en un panel lateral de trabajo colaborativo.
Desde este espacio es posible:
redactar documentos en tiempo real
generar código automáticamente
crear prototipos funcionales
organizar información y notas mientras se investiga
Canvas funciona con Gemini 3, que dispone de una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens, lo que permite analizar grandes cantidades de información y mantener coherencia en proyectos largos.
La función ya está disponible para todos los usuarios de Estados Unidos.
La IA está cambiándolo todo. Que no te pille sin preparar.
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?
Formación práctica por perfiles y áreas: negocio, operaciones, finanzas, RRHH, marketing, comercial, etc.
Casos de uso aplicados a vuestro día a día: ejemplos, ejercicios y escenarios con vuestro contexto.
Uso responsable y seguro: qué se puede compartir, cómo validar salidas y cómo evitar riesgos.
Un punto de consultoría: identificamos oportunidades y priorizamos casos de uso para que la formación tenga impacto inmediato.
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]
🧑Un modelo de IA ayuda a los científicos a analizar millones de fotos de animales
Cada año, miles de cámaras de vigilancia instaladas en bosques, parques naturales y reservas capturan millones de imágenes de animales salvajes. Estas cámaras, activadas por movimiento, se han convertido en una herramienta fundamental para estudiar la biodiversidad.
El problema es que revisar manualmente todo ese material puede llevar meses o incluso años de trabajo.
Para solucionar este desafío, Google ha liberado como código abierto un modelo de inteligencia artificial llamado SpeciesNet, diseñado para ayudar a los científicos a identificar animales automáticamente en grandes colecciones de imágenes.
Reconocer miles de especies automáticamente
SpeciesNet ha sido entrenado para identificar cerca de 2.500 especies de mamíferos, aves y reptiles a partir de fotografías tomadas por cámaras de campo.
El sistema puede reconocer animales incluso en condiciones difíciles, como:
diferentes ángulos
iluminación irregular
animales parcialmente visibles
imágenes borrosas o incompletas
Esto permite procesar enormes volúmenes de datos mucho más rápido que con análisis manual.
Nuevas pistas sobre el comportamiento animal
La herramienta también está ayudando a estudiar cambios en el comportamiento de la fauna.
En la región amazónica de Colombia, los investigadores utilizan el sistema para observar patrones de migración y actividad animal. Algunos estudios sugieren que ciertas especies se están volviendo más nocturnas, posiblemente como adaptación a la presencia humana o a cambios en el entorno.
En Norteamérica, agencias de vida salvaje utilizan el modelo para clasificar automáticamente las imágenes antes de que los expertos las revisen.
Además, investigadores en Australia han adaptado el modelo para reconocer especies locales específicas que no estaban incluidas en el conjunto de datos original.
You think 4x faster than you type. Why slow down?
Wispr Flow turns your voice into ready-to-send text inside any app. Speak naturally and Flow handles the cleanup -- stripping filler words, fixing grammar, formatting everything properly.
For developers, this means:
Dictate into Cursor, VS Code, or any IDE with full syntax accuracy
Give coding agents 10x more context by talking instead of typing
Write PRs, docs, and Linear tickets without switching to a text editor
Respond to Slack and email without breaking your flow state
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🟢La IA en el mundo real
Crear inteligencia artificial para el mundo físico es considerablemente más complejo que desarrollar modelos de software.
Mientras que los sistemas actuales trabajan principalmente con texto, imágenes o datos estructurados, la IA física debe:
interpretar sensores en tiempo real
entender entornos cambiantes
controlar movimiento y equilibrio
reaccionar con seguridad ante situaciones imprevistas
El margen de error también es mucho menor. Un chatbot que comete un error puede generar una respuesta incorrecta; un robot o un coche autónomo que se equivoca puede provocar daños físicos.
Por eso, la IA física depende de varias tecnologías clave:
visión artificial avanzada
aprendizaje por refuerzo
procesamiento en tiempo real de baja latencia
sistemas de control seguros
Vehículos autónomos y robots humanoides lideran el sector
Uno de los motores principales del crecimiento será el transporte autónomo. Se estima que los vehículos sin conductor podrían generar hasta 550.000 millones de dólares en ingresos para 2035.
Al mismo tiempo, los robots humanoides están empezando a salir de los laboratorios y entrar en entornos de trabajo reales.
Varias empresas están acelerando el desarrollo:
Unitree
Boston Dynamics
Figure AI
Tesla
Unitree planea enviar entre 10.000 y 20.000 robots G1 en 2026, con un precio inicial cercano a 13.500 dólares. Tesla, por su parte, quiere escalar la producción de su robot Optimus, con un objetivo de precio a largo plazo de entre 20.000 y 30.000 dólares.
Gracias por llegar hasta aquí! Tengo un regalo para ti
Como muestra de agradecimiento por seguir leyendo hasta el final, quiero darte acceso a una de mis guías más valiosas, que ahora están disponibles exclusivamente dentro de IA Secrets ACADEMY.
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Disfrútala aprendiendo y recuerda, quedarse atrás con la IA no es una opción
Muchas gracias por leerme! Nos vemos en la siguiente edición
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