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¡Vamos allá!

• OpenAI ANUNCIA GPT-5, o3 y o4-mini

• Anthropic LANZA Claude for Education

• China lanza el Super Agente que supera a OpenAI

• DeepMind apuesta por un camino responsable hacia la AGI

🤖OpenAI ANUNCIA GPT-5, o3 y o4-mini

En una actualización sorpresa, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció que en las próximas semanas se lanzarán o3 y o4-mini, seguidos de un GPT-5 más avanzado que superará las expectativas actuales.

Esta estrategia no solo responde a la presión competitiva, especialmente de Google Gemini 2.5, sino que también refleja cambios importantes en la dinámica de desarrollo de OpenAI.

Nuevos modelos: o3 y o4-mini

Hasta ahora, Deep Research había demostrado ser una herramienta de investigación excepcional, pero costosa y lenta, al usar el modelo o3.

Con el lanzamiento de o4-mini, OpenAI pretende mantener un nivel de rendimiento cercano al de o3, solucionando esas limitaciones de velocidad y coste. Además, el modelo será accesible incluso para usuarios gratuitos a una tarifa limitada, repitiendo el éxito de iniciativas anteriores como el “fenómeno Ghibli”.

El ciclo de iteración también se ha reducido drásticamente: si entre GPT-2, GPT-3 y GPT-4 transcurrieron 18-24 meses, ahora los modelos de razonamiento (o-series) evolucionan en apenas 3-4 meses, un aumento de velocidad de 6 veces.

¿Qué esperar de GPT-5?

Según Altman, GPT-5 será “mucho mejor de lo que pensaban inicialmente”, lo que refuerza la idea de que las preocupaciones sobre una “meseta del escalado” podrían ser infundadas. Basándose en el enfoque de GPT-4.5 —centrado en conocimiento general, intuición y escritura creativa—, se espera que GPT-5 siga esa línea, pero mejorada. Sin embargo, el razonamiento lógico y matemático continuará fortaleciéndose a través de los modelos o3 y o4.

El problema de GPT-4.5 fue su desempeño en benchmarks (diseñados para modelos de razonamiento) y su alto coste (75 $/1M tokens de entrada y 150 $/1M tokens de salida), lo que afectó su percepción pública.

Se sospecha que OpenAI mantuvo precios altos no solo por costes reales, sino también para evitar que competidores usaran el modelo para generar datos sintéticos. Para GPT-5, se espera que OpenAI mejore no solo el rendimiento, sino también la velocidad y el coste.

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🤯Anthropic LANZA Claude for Education

Anthropic ha presentado Claude for Education, una herramienta de inteligencia artificial diseñada para cambiar radicalmente la forma en que los estudiantes y profesores interactúan con la tecnología en las aulas.

London School of Economics (LSE) y Champlain College, con el objetivo de realizar un despliegue más amplio próximamente. Además, incluye un nuevo “Modo de Aprendizaje” pensado para mejorar las habilidades de razonamiento de los alumnos, así como programas de financiación para proyectos estudiantiles relacionados con la IA.

Con el creciente uso de herramientas como ChatGPT de OpenAI —ya utilizado por uno de cada tres estudiantes universitarios— y el despliegue de Gemini de Google en instituciones como Wake Forest y UC Riverside, el sector educativo se encuentra en plena transformación. Mientras

Claude for Education se lanza inicialmente en Northeastern, LSE y Champlain College, con el objetivo de guiar a los estudiantes en el razonamiento en lugar de simplemente ofrecer respuestas. Este movimiento

se suma a las alianzas estratégicas que OpenAI y Google ya han establecido en el sector educativo, en un momento en que las universidades buscan herramientas de IA éticas, transparentes y realmente beneficiosas para el aprendizaje. La adopción de estas tecnologías en las aulas marca una nueva transición tecnológica, similar a las que transformaron la educación en el pasado.

✅Prompts del día:

Análisis de competencia local para pequeñas empresas

"Realiza un análisis de competencia para una pequeña empresa de [sector] en [ciudad o región]. Identifica los principales competidores, analiza sus fortalezas y debilidades, estudia su estrategia de precios, canales de venta, presencia online y atención al cliente. Proporciona recomendaciones prácticas para diferenciarse y captar mayor cuota de mercado."

Plan de retención de clientes basado en programas de fidelización

"Crea un plan de retención de clientes para una pequeña empresa de [sector] que incluya la implementación de un programa de fidelización. Detalla los tipos de recompensas, frecuencia de comunicación con los clientes, herramientas tecnológicas necesarias y formas de medir el éxito del programa. El objetivo es aumentar la tasa de repetición de compra y mejorar la satisfacción del cliente."

Estrategia de expansión de mercado para pequeñas empresas

"Desarrolla una estrategia paso a paso para que una pequeña empresa de [sector] pueda expandirse a nuevos mercados geográficos dentro de [país]. Incluye análisis de mercado objetivo, barreras de entrada, estrategias de marketing adaptadas al nuevo público, posibles socios locales y presupuesto estimado para la expansión."

🧑China lanza el Super Agente que supera a OpenAI

Genspark ha lanzado su Super Agente, una inteligencia artificial todo-en-uno que no solo responde a instrucciones o preguntas, sino que actúa de forma autónoma. Capaz de realizar tareas completas como crear vídeos de recetas, hacer reservas o generar informes en cuestión de minutos, este sistema marca un avance significativo en la automatización.

En pruebas de referencia, el Super Agente ha superado tanto a Manus como a OpenAI Deep Research en el exigente benchmark GAIA, consolidándose como uno de los sistemas de IA más potentes de la actualidad.

Su éxito se basa en un sistema Mixture-of-Agents y en el uso de más de 80 herramientas personalizadas, lo que le proporciona una combinación de rapidez, fiabilidad y una impresionante capacidad de ejecución.

Mientras otras empresas aún se centran en demostraciones, Genspark ya está construyendo el futuro de la automatización. Su ascenso marca un cambio crucial en la IA: del chat a la acción autónoma. Los creadores y desarrolladores deben prepararse, porque esta es la verdadera cara de la automatización de nueva generación.

✅DeepMind apuesta por un camino responsable hacia la AGI

DeepMind ha publicado un extenso informe de 145 páginas sobre la seguridad y responsabilidad en el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI), una tecnología que podría igualar o superar las capacidades cognitivas humanas en la mayoría de las tareas.

El potencial de la AGI

La AGI promete ser un catalizador de progreso en numerosos campos: desde la sanidad, mejorando los diagnósticos médicos, hasta la educación personalizada, la lucha contra el cambio climático y la democratización del conocimiento. Podría facilitar que organizaciones pequeñas aborden retos complejos tradicionalmente reservados a grandes instituciones.

Los riesgos asociados

DeepMind destaca cuatro áreas principales de riesgo:

• Mal uso: Ocurre cuando un humano emplea la IA con fines perjudiciales. Se trabaja en restringir el acceso a capacidades peligrosas y en reforzar la seguridad contra amenazas como ciberataques o desinformación.

• Desalineación: Se da cuando la IA persigue objetivos distintos a las intenciones humanas. Ejemplos incluyen la especificación errónea de metas o la alineación engañosa, donde el sistema oculta sus verdaderas intenciones.

• Accidentes: Resultados imprevistos debido a errores técnicos o de comprensión.

• Riesgos estructurales: Amenazas a gran escala derivadas de la integración generalizada de la AGI en la sociedad.

Estrategias de mitigación

Para enfrentar estos desafíos, DeepMind apuesta por:

• Supervisión amplificada: Utilizar sistemas de IA para evaluar las respuestas de otros sistemas, garantizando que sigan las instrucciones humanas correctamente.

• Monitoreo efectivo: Implementar “monitores” que detecten comportamientos anómalos o inciertos, priorizando la seguridad.

• Transparencia: Desarrollar métodos como MONA (Myopic Optimization with Nonmyopic Approval) para hacer comprensible la toma de decisiones de los sistemas a largo plazo.

• Seguridad cibernética: Introducir un marco de evaluación específico para anticipar y mitigar amenazas impulsadas por IA.

Además, DeepMind promueve la colaboración con el ecosistema global, incluyendo gobiernos, ONG, instituciones académicas y otras empresas del sector. Ejemplos de esta cooperación son las alianzas con organizaciones como Apollo y Redwood Research, y la participación en foros como el Frontier Model Forum.

También han lanzado un curso de seguridad en AGI dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en este campo, con el objetivo de formar a la próxima generación de expertos en seguridad de la IA.

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