• Truco de IA para trabajar mejor

• Google LANZA Nano Banana 2 Lite

• Anthropic usa Claude para crear fármacos

• OpenAI busca acercarse a Washington con una participación pública del 5%

• Meta vuelve a apretar en la carrera de la IA

• Guía GRATIS de IA

🤖Truco de IA para trabajar

🤖 Truco profesional con Canva AI: Convierte una idea en una presentación visual en minutos

Muchas personas pierden muchísimo tiempo creando presentaciones desde cero.

Primero piensan la estructura.
Luego buscan diseño.
Luego ordenan ideas.
Luego intentan que “quede bonito”.
Y al final pasan más tiempo diseñando que pensando el mensaje.

Con Canva AI, puedes convertir una idea desordenada en una presentación visual lista para trabajar.

El enfoque

No empieces eligiendo una plantilla.

Empieza explicándole a Canva qué quieres comunicar, para quién es y qué objetivo tiene.

La clave es pasar de:

“Hazme una presentación bonita.”

a:

“Crea una presentación que ayude a entender y convencer.”

El prompt

Prompt:

“Crea una presentación profesional sobre [tema].

Audiencia: [cliente / equipo / dirección / alumnos / inversores].

Objetivo: [informar / vender / explicar / formar / convencer].

Quiero que tenga una estructura clara, mensajes simples, diseño visual, títulos potentes y una conclusión accionable.

Incluye una portada, contexto, problema, solución, ejemplos, beneficios y próximos pasos.”

Save 10+ Hours a Week With 37 Claude Prompts

Every manager faces the same situations before lunch: a message to land, a meeting to run, a hiring call, a report due. The AI Report built 37 Claude prompts for exactly those moments, organised by the situations every manager faces. 

Copy the prompt, fill the brackets, run it in Claude, and get back 10+ hours a week. Oh, and it's free. 

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🤖Google LANZA Nano Banana 2 Lite

Google quiere que la creación de contenido con IA sea más rápida, barata y fácil de integrar en productos reales. La compañía ha lanzado Nano Banana 2 Lite, su modelo de imagen más veloz y económico dentro de la familia Gemini, junto con Gemini Omni Flash, un modelo pensado para generar y editar vídeo mediante instrucciones conversacionales.

Nano Banana 2 Lite está diseñado para la iteración rápida: genera imágenes en unos cuatro segundos y cuesta 0,034 dólares por imagen a resolución 1K. No busca tanto ofrecer el resultado perfecto a la primera como permitir a desarrolladores, equipos creativos y empresas probar muchas versiones en poco tiempo, con menor coste y menos fricción.

Gemini Omni Flash, por su parte, lleva esa lógica al vídeo. El modelo permite crear y editar clips combinando texto, imagen y vídeo como entrada, con un precio de 0,10 dólares por segundo de vídeo generado. Google lo presenta como una herramienta para cambiar personajes, añadir objetos, modificar estilos, ajustar escenas o reluminar planos usando lenguaje natural.

La clave está en cómo se conectan ambos modelos. Una imagen generada con Nano Banana 2 Lite puede servir como referencia para crear un vídeo con Gemini Omni Flash. Además, mediante la API de interacciones, los desarrolladores pueden mantener el contexto de la sesión y encadenar hasta tres ediciones consecutivas, lo que facilita flujos de trabajo más fluidos para comercio electrónico, diseño, marketing y contenido social.

Google también está distribuyendo estos modelos de forma amplia: Nano Banana 2 Lite llega a Google AI Studio, la API de Gemini, la plataforma empresarial de agentes de Gemini y productos de consumo como AI Mode en Search, Gemini, Google Photos, NotebookLM, Stitch, Flow y Google Ads. Gemini Omni Flash está disponible en vista previa pública para desarrolladores en Google AI Studio y la API de Gemini, además de integrarse en la app de Gemini y Google Flow.

El movimiento deja claro hacia dónde va la IA generativa: menos demos espectaculares aisladas y más herramientas rápidas para trabajar sobre borradores. La gran prueba será si los usuarios aceptan sus límites cuando pasen del vídeo promocional al uso diario: más velocidad y menor coste pueden cambiar el proceso creativo, pero no eliminan la necesidad de control, consistencia y resultados suficientemente buenos para producción.

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🟢Anthropic usa Claude para crear fármacos

Anthropic ha lanzado Claude Science, un entorno de trabajo para investigadores que reúne bases de datos, herramientas de programación, recursos de computación y flujos de análisis científico en una sola interfaz. La plataforma está pensada para ayudar a revisar literatura, analizar datos, generar figuras y manuscritos, y dejar trazabilidad de los resultados hasta el código y el entorno que los produjo.

La compañía afirma que Claude Science llega preconfigurado con más de 60 habilidades, conectores y bases de datos científicas para áreas como genómica, proteómica, biología estructural y química computacional. También puede trabajar con estructuras de proteínas en 3D, pistas genómicas y dibujos químicos, además de ejecutar análisis en ordenadores locales, servidores remotos o clústeres de alto rendimiento.

Pero el anuncio va más allá de vender software a farmacéuticas y centros de investigación. Anthropic también quiere poner en marcha sus propios programas preclínicos de descubrimiento de fármacos, centrados en enfermedades desatendidas: áreas con carga real para los pacientes, pero menos atractivas para la industria farmacéutica tradicional.

La lógica de Anthropic es clara: si quiere construir mejores herramientas para biotecnología y farma, necesita enfrentarse de primera mano a los problemas reales del desarrollo de medicamentos, desde la calidad de los datos hasta la validación experimental. El riesgo es que ese movimiento la coloca en una posición incómoda: proveedor de IA para farmacéuticas y, al mismo tiempo, posible competidor en parte del proceso.

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]

🧑OpenAI busca acercarse a Washington con una participación pública del 5%

OpenAI ha mantenido conversaciones preliminares para entregar al Gobierno de Estados Unidos una participación del 5% antes de salir a bolsa, según informó Financial Times y recogió Reuters. La participación estaría valorada en unos 42.600 millones de dólares, tomando como referencia una valoración de 852.000 millones, y se canalizaría a través de un fondo de riqueza pública inspirado en el modelo de Alaska, que reparte dividendos a los ciudadanos.

La propuesta de Sam Altman intenta responder a dos presiones crecientes: el temor social a que la IA destruya empleos y la voluntad de Washington de tener más control sobre las compañías que desarrollan modelos de frontera. Altman también habría planteado que otros grandes laboratorios estadounidenses, como Anthropic, Google o Meta, contribuyan con una participación similar, aunque por ahora no hay señales de que vayan a sumarse.

El plan llega en un momento de fuerte intervención política. La Administración Trump pidió recientemente a OpenAI retrasar el despliegue amplio de GPT-5.6, mientras que Anthropic sufrió restricciones temporales sobre el acceso a algunos de sus modelos avanzados. En paralelo, Bernie Sanders ha defendido una propuesta mucho más agresiva: que el Estado tome una participación del 50% en las grandes empresas de IA. Anthropic, por su parte, ha planteado una alternativa basada en un “dividendo digital” financiado con impuestos al sector.

Altman también está impulsando la idea de un organismo internacional, liderado por Estados Unidos, que establezca estándares para la IA avanzada, con una lógica similar a la de la Agencia Internacional de Energía Atómica. El gran reto sería la aplicación práctica: a diferencia de las instalaciones nucleares, los modelos de IA se entrenan en centros de datos con mucha menos visibilidad externa, lo que dificulta verificar si una empresa cumple las reglas o avanza en secreto.

A la vez, OpenAI empieza a enseñar cómo podría desplegar su próxima generación de modelos. La compañía ha presentado la serie GPT-5.6 con tres niveles: Sol, su modelo más potente; Terra, una opción equilibrada para trabajo diario; y Luna, una alternativa más rápida y barata. OpenAI asegura que Sol se lanzará primero en vista previa limitada y con salvaguardas reforzadas, especialmente en áreas sensibles como ciberseguridad, biología y uso indebido de capacidades avanzadas.

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🟢Meta vuelve a apretar en la carrera de la IA

Meta quiere demostrar que sigue viva en la carrera por los modelos de frontera. Según Business Insider, Alexandr Wang, responsable de IA de Meta, dijo internamente que el próximo modelo de la compañía, con nombre en clave “Watermelon”, ya habría alcanzado a GPT-5.5 de OpenAI en varios benchmarks relevantes. Meta no ha detallado qué pruebas son ni ha publicado resultados verificables, así que por ahora conviene leerlo como una afirmación interna, no como una validación independiente.

Watermelon sería el sucesor de “Avocado”, el nombre interno de Muse Spark, el primer modelo presentado por el equipo de superinteligencia de Meta. Reuters informó en abril de que Muse Spark llegaba tras un periodo difícil para Meta, marcado por una recepción fría de Llama 4 y por una inversión agresiva en talento e infraestructura para intentar recuperar terreno frente a OpenAI, Google y Anthropic.

La diferencia clave es la escala. Watermelon estaría usando mucha más capacidad de cómputo que Avocado/Muse Spark, lo que encaja con la estrategia de Meta: gastar fuerte para cerrar la brecha técnica. La compañía prevé un desembolso enorme en IA e infraestructura, mientras intenta convertir esa inversión en modelos que no solo sean competitivos en demos, sino también útiles en código, razonamiento y agentes.

El mensaje de Wang también llega en un momento incómodo para OpenAI. La compañía ha presentado GPT-5.6 Sol, Terra y Luna, pero los modelos aún están en fase de despliegue gradual y OpenAI afirma que estarán disponibles de forma general “en las próximas semanas”. Eso deja una ventana perfecta para que Meta intente instalar la idea de que ha recortado distancias justo cuando el liderazgo de OpenAI parece menos visible para el público general.

La conclusión es clara: Meta aún tiene que demostrar con datos públicos que Watermelon está realmente al nivel de los mejores modelos del mercado. Pero si la afirmación de Wang se sostiene, sería la señal más fuerte hasta ahora de que la combinación de inversión masiva, fichajes agresivos y más cómputo empieza a dar resultados.

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