• Truco de IA para trabajar mejor

• Google LANZA Gemini 3.1 PROAnthropic LANZA Sonnet 4.6

• Google LANZA una IA de música

• La IA de YouTube llega a la TV

• Un fallo en Microsoft Copilot permitió acceder a correos confidenciales

• Guía GRATIS de IA

🤖Truco de IA para trabajar

Reduce decisiones complejas a criterios claros usando IA

Uno de los mayores bloqueos profesionales no es la falta de ideas.
Es el exceso.

Demasiadas opciones.
Demasiadas posibilidades.
Demasiadas variables.

Este truco te enseña a convertir una decisión compleja en un marco claro de criterios objetivos.

✨ El prompt que ordena la decisión

Prompt:
“Actúa como un asesor estratégico neutral.
Tengo estas opciones: [descríbelas].
Ayúdame a:
definir los criterios que realmente deberían importar en esta decisión,
ordenarlos por relevancia,
evaluar cada opción según esos criterios,
y decirme cuál encaja mejor con mis objetivos actuales.
Evita respuestas emocionales, prioriza lógica y contexto.”

Este prompt no te dice lo que quieres oír.
Te ayuda a decidir con estructura.

Better prompts. Better AI output.

AI gets smarter when your input is complete. Wispr Flow helps you think out loud and capture full context by voice, then turns that speech into a clean, structured prompt you can paste into ChatGPT, Claude, or any assistant. No more chopping up thoughts into typed paragraphs. Preserve constraints, examples, edge cases, and tone by speaking them once. The result is faster iteration, more precise outputs, and less time re-prompting. Try Wispr Flow for AI or see a 30-second demo.

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🤖Google LANZA Gemini 3.1 PRO

El 19 de febrero de 2026, Google presentó Gemini 3.1 Pro, la evolución del modelo que impulsa los recientes avances de la serie Gemini 3, incluido el sistema “Deep Think”. Esta nueva versión se define como una mejora sustancial en razonamiento y resolución de problemas complejos, diseñada para contextos en los que una respuesta simple no es suficiente.

Un salto en razonamiento

Gemini 3.1 Pro supone un avance claro respecto a su predecesor, Gemini 3 Pro. En el exigente benchmark ARC-AGI-2 —una prueba centrada en la capacidad de resolver patrones lógicos completamente nuevos— el modelo ha logrado una puntuación verificada del 77,1%, más del doble que la obtenida por 3 Pro.

Este dato es relevante porque ARC-AGI-2 no evalúa memoria ni repetición de patrones conocidos, sino la adaptación a problemas inéditos, más cercanos a los retos reales del trabajo diario. Según la compañía, el objetivo no es solo mejorar métricas de laboratorio, sino trasladar ese razonamiento avanzado a aplicaciones prácticas.

Inteligencia aplicada a casos reales

Gemini 3.1 Pro está pensado para tareas que requieren:

• Explicaciones visuales claras de conceptos complejos.

• Síntesis de grandes volúmenes de datos en una única visión coherente.

• Desarrollo creativo y técnico, incluyendo generación de código.

Un ejemplo destacado es la creación de animaciones SVG listas para web directamente desde una instrucción en texto. Al generarse como código puro y no como vídeo o imagen rasterizada, estos recursos mantienen nitidez a cualquier escala y ocupan menos espacio.

Despliegue amplio y simultáneo

Una de las claves estratégicas del lanzamiento es su distribución inmediata en todo el ecosistema de la compañía. Gemini 3.1 Pro comienza a implementarse:

• Para desarrolladores, en fase preview, a través de la Gemini API, Google AI Studio, Gemini CLI, Google Antigravity y Android Studio.

• Para empresas, mediante Vertex AI y Gemini Enterprise.

• Para usuarios finales, en la aplicación Gemini y en NotebookLM.

Este despliegue simultáneo en productos de consumo, entornos de desarrollo y plataformas empresariales apunta a convertir 3.1 Pro en la nueva base estándar para tareas de razonamiento complejo. Además, el aumento de límites de uso en los planes más avanzados sugiere que la compañía busca fomentar un uso más intensivo y frecuente.

Más allá del benchmark

Aunque la mejora en ARC-AGI-2 es un hito técnico, la cuestión clave será cuánto de ese nuevo razonamiento se traduce en productividad cotidiana. La apuesta de Google pasa por integrar estas capacidades directamente en herramientas habituales de trabajo y desarrollo, reduciendo la distancia entre innovación experimental e infraestructura real.

Con Gemini 3.1 Pro, la compañía no solo actualiza un modelo: redefine su punto de partida para inteligencia avanzada, situando el razonamiento complejo como estándar y no como excepción.

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🟢Google LANZA una IA de música

Google ha dado un paso más en la creatividad asistida por IA al integrar Lyria 3, el modelo más avanzado de generación musical de Google DeepMind, dentro de la app Gemini.

Desde el 18 de febrero de 2026, los usuarios pueden crear canciones originales de 30 segundos a partir de texto, imágenes o vídeos, en una función que se despliega en beta para mayores de 18 años en varios idiomas.

Cómo funciona la generación musical

Lyria 3 permite:

• Texto a canción: describir un género, estado de ánimo o recuerdo personal y recibir una pista con letra generada automáticamente o instrumental.

• De imagen o vídeo a canción: subir contenido visual para que Gemini componga una pieza coherente con su atmósfera.

El modelo mejora a versiones anteriores en tres aspectos clave:

1. Genera letras sin necesidad de que el usuario las escriba.

2. Ofrece mayor control creativo sobre estilo, tempo y tipo de voz.

3. Produce resultados más realistas y musicalmente complejos.

Además, cada pista incluye una portada generada automáticamente y puede compartirse fácilmente mediante descarga o enlace.

El objetivo declarado no es crear obras maestras, sino ofrecer una forma rápida y divertida de expresión personal.

Integración en el ecosistema de creadores

Más allá de la app Gemini, Lyria 3 también impulsa Dream Track, la herramienta de música para Shorts en YouTube. Inicialmente disponible en Estados Unidos, se está expandiendo a más países para permitir a los creadores personalizar mejor las bandas sonoras de sus vídeos cortos.

La estrategia es clara: integrar la generación musical directamente en los flujos de trabajo cotidianos de creadores y usuarios, pasando de una demo experimental a una herramienta integrada en plataformas de uso masivo.

Verificación y límites legales

Todas las canciones generadas incluyen SynthID, la marca de agua imperceptible desarrollada por Google para identificar contenido creado con IA. Además, la app amplía sus capacidades de verificación: el usuario puede subir un archivo de audio y preguntar si fue generado con tecnología de Google, combinando detección de marca de agua y análisis contextual.

En cuanto a derechos de autor:

• La herramienta está diseñada para fomentar la creación original, no la imitación directa de artistas existentes.

• Si el usuario menciona un artista concreto, el sistema toma la referencia como inspiración general de estilo o atmósfera.

• Existen filtros para evitar similitudes excesivas con obras registradas.

• Los usuarios deben cumplir las políticas de uso y propiedad intelectual de la plataforma.

Este lanzamiento se produce en un contexto de tensiones legales entre discográficas y desarrolladores de modelos generativos, mientras otras plataformas negocian acuerdos de licencia.

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]

🧑La IA de YouTube llega a la TV

YouTube prueba un chatbot con IA en televisores y ajusta Shorts y notificaciones

YouTube está experimentando con varias novedades centradas en mejorar la experiencia de usuario y el engagement: cambios en el sistema de feedback de Shorts, ajustes en notificaciones push y la expansión de su chatbot con IA a televisores inteligentes y otros dispositivos de salón.

🔹 Actualización en Shorts: unificación del “No me gusta”

En Shorts, la plataforma ha fusionado las opciones “No me gusta” y “No me interesa” en un único botón de pulgar hacia abajo.

¿Qué cambia?

• Se simplifica la interacción negativa en un solo gesto.

• Tras pulsar el botón, algunos usuarios reciben encuestas breves para afinar el feedback.

• El objetivo es mejorar la personalización del feed sin sobrecargar la interfaz.

Este movimiento apunta a recoger señales más claras sobre preferencias reales y reducir fricción en el uso rápido típico de Shorts.

🔹 Experimento con notificaciones: menos alertas push

YouTube también está probando una reducción de notificaciones push enviadas a suscriptores inactivos.

Importante:

• El contenido no desaparece del feed ni de la bandeja de entrada.

• Solo se reduce la frecuencia de alertas automáticas en móviles para quienes interactúan poco.

La intención parece doble: evitar fatiga por notificaciones y priorizar alertas más relevantes, lo que podría mejorar la tasa de interacción a medio plazo.

Equipment policies break when you hire globally

Deel’s latest policy template on IT Equipment Policies can help HR teams stay organized when handling requests across time zones (and even languages). This free template gives you:

• Clear provisioning rules across all countries

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🟢Un fallo en Microsoft Copilot permitió acceder a correos confidenciales

Microsoft ha confirmado que un error en su asistente de inteligencia artificial Microsoft Copilot permitió durante semanas que el sistema leyera y resumiera correos electrónicos confidenciales de clientes, eludiendo las políticas de prevención de pérdida de datos (DLP) que las propias empresas habían configurado para impedir ese acceso.

Qué ocurrió exactamente

El problema se originó en la función “work tab” de Copilot Chat. Esta característica accedía a correos almacenados en las carpetas Enviados y Borradores, incluso cuando esos mensajes estaban marcados con etiquetas de sensibilidad confidencial.

Este tipo de etiquetas se utiliza habitualmente para proteger:

• Información propietaria.

• Comunicaciones legales.

• Datos financieros.

• Secretos comerciales.

Según la compañía, la causa fue un error de código que permitió que Copilot leyera elementos de esas carpetas, a pesar de que las políticas internas bloqueaban explícitamente el acceso automatizado a ese contenido.

Cronología del incidente

• Enero: Los clientes detectan y reportan el problema.

• Febrero: Microsoft reconoce el fallo y comienza a desplegar una corrección.

No obstante, la empresa no ha detallado:

• Cuántos clientes se vieron afectados.

• Cuántos correos confidenciales fueron potencialmente expuestos.

• Si el sistema almacenó o retuvo de alguna forma el contenido al que accedió durante el periodo de vulnerabilidad.

Por qué es relevante

El incidente se produce pocos días después de que el Parlamento Europeo bloqueara funciones de inteligencia artificial en los dispositivos de trabajo de los eurodiputados por preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos.

Más allá del caso concreto, el episodio pone de relieve un riesgo estructural: los asistentes de IA heredan todos los permisos —y también todos los fallos— de la infraestructura en la que se integran. Si existe una brecha en la gestión de accesos o en la aplicación de políticas, la IA no solo la reproduce, sino que puede amplificar su impacto al procesar grandes volúmenes de información de forma automatizada.

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