• Truco de IA para trabajar mejor

• Open AI presenta ChatGPT Pro Lite

• DeepSeek Copia a Claude

• Anthropic LANZA Claude Code Security

• Google quiere que los profesores sepan IA

• Guía GRATIS de IA

🤖Truco de IA para trabajar

Convierte cualquier idea en un mensaje claro, persuasivo y fácil de entender

(ChatGPT o Gemini como editor estratégico de comunicación)

La mayoría de personas tiene buenas ideas.
El problema es que las explica mal.

Demasiado largas.
Poco claras.
Sin foco.
Sin estructura.

Este truco usa la IA para enseñarte a pensar y comunicar como alguien convincente, no como alguien que improvisa.

El prompt que transforma tu comunicación

Prompt:

“Actúa como un experto en comunicación estratégica.
Este es mi mensaje o idea tal como la he escrito: [pégalo].
Ayúdame a:
ordenarlo con estructura clara,
hacerlo más simple y directo,
eliminar partes innecesarias,
reforzar los puntos clave,
y adaptarlo para que la otra persona lo entienda rápido y le vea valor.”

Este prompt no solo mejora el texto.
Te enseña cómo estructurar pensamiento.

Dictate prompts and tag files automatically

Stop typing reproductions and start vibing code. Wispr Flow captures your spoken debugging flow and turns it into structured bug reports, acceptance tests, and PR descriptions. Say a file name or variable out loud and Flow preserves it exactly, tags the correct file, and keeps inline code readable. Use voice to create Cursor and Warp prompts, call out a variable like user_id, and get copy you can paste straight into an issue or PR. The result is faster triage and fewer context gaps between engineers and QA. Learn how developers use voice-first workflows in our Vibe Coding article at wisprflow.ai. Try Wispr Flow for engineers.

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🤖Open AI presenta ChatGPT Pro Lite

OpenAI estaría probando un nuevo nivel de suscripción llamado ChatGPT Pro Lite, con un precio de 100 dólares mensuales. La filtración procede del ingeniero vienés Tibor Blaho, conocido por anticipar funciones de ChatGPT antes de su lanzamiento público.

La nueva tarifa se situaría entre:

• Plus – 20 $/mes

• Pro – 200 $/mes

Cubriendo así un vacío evidente en la escalera de precios.

¿A quién va dirigido?

El salto de 20 a 200 dólares siempre ha resultado abrupto para:

• Freelancers

• Investigadores

• Desarrolladores

• Usuarios intensivos que alcanzan con frecuencia los límites de Plus

Pro Lite serviría para quienes necesitan más capacidad y menos restricciones, pero no requieren el acceso prácticamente ilimitado del plan Pro.

También podría estar pensado para absorber el uso intensivo de Codex, cada vez más integrado en la experiencia de pago, especialmente tras el impulso de las funciones de programación y agentes.

El contexto estratégico: más agentes, más coste

El movimiento llega poco después de que OpenAI fichara a Peter Steinberger, creador del framework open source OpenClaw. Además, Sam Altman ha reiterado que el futuro será “extremadamente multiagente”.

Si ChatGPT evoluciona hacia agentes persistentes, siempre activos y ejecutándose en segundo plano, los costes de cómputo crecerán de forma considerable. Un plan de 100 $ podría convertirse en el punto de entrada a funciones más pesadas en recursos, dejando el plan Plus como opción más limitada.

Implicaciones competitivas

Actualmente, OpenAI ofrece planes Free, Go, Plus, Pro, Team, Business y Enterprise. Añadir un nivel intermedio:

• Optimiza la monetización de usuarios avanzados

• Reduce la fricción del salto de precio

• Refuerza la segmentación por potencia de uso

Además, podría presionar a Google, que no cuenta con un plan individual equivalente en ese rango intermedio de precio.

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🟢DeepSeek Copia a Claude

Anthropic ha publicado un informe (23 de febrero de 2026) en el que asegura haber detectado tres campañas “industriales” de destilación contra Claude atribuidas a DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax. Según la compañía, estas operaciones generaron más de 16 millones de intercambios con Claude usando unas 24.000 cuentas fraudulentas, vulnerando tanto sus términos de servicio como restricciones regionales de acceso.

Qué es exactamente lo que denuncian

La destilación es una técnica común (y legítima cuando se hace con tus propios modelos) para entrenar un modelo menos capaz a partir de las respuestas de uno más potente. El problema, dice Anthropic, es el uso no autorizado para copiar capacidades sin invertir en I+D equivalente: a base de muchísimas llamadas a la API y prompts diseñados para extraer habilidades concretas.

Qué habría hecho cada laboratorio (según Anthropic)

DeepSeek (150.000+ intercambios)

• Enfocado en razonamiento y tareas tipo reward model (rúbricas de evaluación para RL).

• También en generar “alternativas seguras” para respuestas sobre temas políticamente sensibles (orientadas a censura/“policy-sensitive”).

• Operación coordinada con tráfico sincronizado, métodos de pago compartidos y patrones repetidos para “balancear carga” y esquivar detección.

Moonshot AI (3,4 millones de intercambios)

• Objetivo: razonamiento agentivo, uso de herramientas, código/análisis, desarrollo de agentes de “computer use” y visión.

• Uso de cientos de cuentas falsas y múltiples vías de acceso para dificultar la atribución/detección.

MiniMax (13 millones de intercambios)

• Principal foco: agentic coding, orquestación y tool use.

• Anthropic afirma que lo detectó mientras estaba activo y observó que, al lanzar Anthropic un modelo nuevo, MiniMax pivotó en 24 horas y redirigió gran parte del tráfico para capturar capacidades del sistema más reciente.

Cómo se consigue “acceso” a escala (la pieza operativa)

Anthropic sostiene que, dado que no ofrece acceso comercial a Claude en China por motivos de seguridad, estas campañas se apoyan en servicios proxy que revenden acceso y montan redes tipo “hydra cluster”: muchas cuentas falsas que reparten tráfico entre su API y plataformas de terceros. Si cierran una cuenta, aparece otra.

Por qué lo elevan a “riesgo de seguridad”

El argumento central es que un modelo “destilado” ilícitamente puede perder salvaguardas (por ejemplo, barreras frente a usos peligrosos) y eso multiplica riesgos si luego se integra en sistemas de vigilancia, ciberoperaciones, desinformación o se libera en abierto.

Qué medidas dice Anthropic que está tomando

• Detección: clasificadores + “huellas” de comportamiento para patrones de destilación (incluida la extracción de trazas de razonamiento).

• Intercambio de inteligencia con otras empresas y actores relevantes.

• Endurecer verificación en vías frecuentemente abusadas (p. ej., programas educativos, investigación, startups).

• Contramedidas a nivel de producto/API/modelo para reducir el valor de las salidas para destilación ilícita sin fastidiar a clientes legítimos.

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]

🧑Anthropic LANZA Claude Code Security

Anthropic ha presentado Claude Code Security, una nueva capacidad integrada en Claude Code (versión web), disponible en vista previa limitada de investigación para clientes Enterprise y Team, con acceso acelerado para mantenedores de proyectos open source.

El objetivo es claro: ayudar a los equipos de seguridad a detectar y corregir vulnerabilidades complejas que las herramientas tradicionales suelen pasar por alto.

El problema: demasiadas vulnerabilidades, poco tiempo

Los equipos de seguridad se enfrentan a:

• Backlogs crecientes

• Escasez de especialistas

• Herramientas basadas en reglas que solo detectan patrones conocidos

El análisis estático clásico encuentra problemas evidentes (contraseñas expuestas, cifrado obsoleto), pero falla ante vulnerabilidades más sutiles como:

• Fallos en la lógica de negocio

• Controles de acceso mal implementados

• Flujos de datos inseguros dependientes del contexto

Cómo funciona Claude Code Security

A diferencia de los escáneres basados en reglas, Claude:

1. Lee y razona sobre el código como lo haría un investigador humano.

2. Analiza cómo interactúan los componentes.

3. Traza el flujo de datos en la aplicación.

4. Detecta vulnerabilidades complejas que no siguen patrones conocidos.

Sistema de verificación en varias fases

Antes de que una alerta llegue a un analista:

• Claude vuelve a examinar sus propios hallazgos.

• Intenta refutarlos para reducir falsos positivos.

• Asigna un nivel de severidad.

• Añade un grado de confianza.

Los resultados validados aparecen en un panel donde el equipo puede revisar el problema y el parche sugerido. Nada se aplica automáticamente: la decisión final siempre es humana.

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🟢Google quiere que los profesores sepan IA

Google ha anunciado una alianza con ISTE+ASCD para ofrecer formación gratuita en Gemini a todos los docentes de K–12 y profesores universitarios de EE. UU. El objetivo: llegar a 6 millones de educadores que, a su vez, enseñan a más de 74 millones de estudiantes.

¿Qué incluye el programa?

La formación se centra en herramientas como:

• Gemini

• NotebookLM

El enfoque es eminentemente práctico:

• Módulos cortos y aplicables al aula

• Casos de uso reales (planificaciones, evaluación, apoyo al estudio)

• Microcredenciales, en lugar de talleres largos difíciles de encajar en la agenda docente

La propuesta encaja con la realidad del profesorado: poco tiempo, alta carga administrativa y necesidad de soluciones que funcionen desde el primer día.

Por qué el movimiento es estratégico

Esto no es solo formación; es distribución a escala nacional.

Si Google se convierte en la vía principal por la que los docentes aprenden a usar IA:

• Define qué herramientas se consideran estándar

• Marca el modelo de “alfabetización en IA” en el sistema educativo

• Normaliza determinados flujos de trabajo (planificaciones automáticas, tutores IA, asistentes de redacción, etc.)

Cuando una empresa forma a millones de educadores en sus propias herramientas, no solo enseña tecnología: establece el marco mental con el que esa tecnología se entiende y se integra en el aula.

Impacto potencial en las aulas

A corto plazo:

• Más rapidez en crear materiales personalizados

• Apoyo al alumnado con tutores IA

• Optimización de evaluación y feedback

A medio y largo plazo:

• Posible dependencia del ecosistema Google

• Integración profunda con Google Workspace for Education

• Estándares de IA educativa alineados con un proveedor concreto

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