• Truco de IA para trabajar mejor

• OpenAI LANZA AgentKit

• Google DeepMind presenta Gemini Robotics 1.5

• MrBeast advierte que la IA amenaza el futuro de los creadores de contenido

• Google Te paga por encontrar fallos de IA

🤖Truco de IA para trabajar mejor

Truco de IA para convertir ChatGPT en tu “segundo cerebro” con colecciones de conocimiento enlazadas

Poca gente sabe que puedes usar ChatGPT como un sistema de conocimiento interconectado, donde cada tema, cliente o área de trabajo tiene su propio “módulo de memoria” y todos se relacionan entre sí.

✅ Paso 1: Crea un Proyecto por cada área o tema
Ejemplo:

• 📁 Proyecto A – Estrategia de marketing

• 📁 Proyecto B – Formación en IA

• 📁 Proyecto C – Análisis financiero

Dentro de cada uno, sube los documentos, PDFs, emails y briefings relevantes.

✅ Paso 2: Conéctalos con un hilo maestro
Abre un nuevo chat llamado “Central de Conocimiento” y dile:

“Actúa como mi gestor de proyectos. Cuando te pida algo sobre un tema o cliente, consulta el proyecto correspondiente antes de responder.”

Desde ese momento, ChatGPT puede extraer, comparar y resumir información entre proyectos distintos sin perder el contexto.

✅ Paso 3: Añade memoria personalizada
Activa la memoria y dile:

“Recuerda que el proyecto de formación está centrado en crear materiales educativos, el de marketing en automatización de campañas y el de análisis financiero en optimización de procesos.”

Así, cada nueva conversación arranca con contexto permanente y actualizado.

📌 Por qué funciona:
Dejas de usar ChatGPT como un simple chat y lo conviertes en tu cerebro extendido, donde cada proyecto vive, se actualiza y se conecta con el resto.
Perfecto para consultores, creadores o cualquier persona que trabaje en varios frentes a la vez.

🤖OpenAI LANZA AgentKit

OpenAI acaba de dar un paso histórico hacia el futuro del trabajo digital. Durante la última conferencia de desarrolladores, Sam Altman anunció una serie de actualizaciones que podrían transformar la manera en la que usamos la inteligencia artificial en nuestro día a día, integrando nuestras aplicaciones favoritas directamente en ChatGPT.

ChatGPT se convierte en una “superapp”

La gran novedad es que ahora será posible conectar aplicaciones externas como Spotify, Canva, Booking, Expedia, Figma, Coursera y Zillow dentro de ChatGPT, permitiendo realizar tareas como crear una playlist, diseñar un post o reservar un hotel sin salir de la conversación.

Aunque la integración está en una fase inicial, los desarrolladores ya pueden construir sus propias apps, lo que apunta a un futuro cercano donde podremos gestionar el correo, la contabilidad o el calendario directamente desde ChatGPT. El objetivo de OpenAI es claro: convertir ChatGPT en un espacio de trabajo universal, una plataforma única donde se concentre toda la productividad digital, del mismo modo que WeChat lo hizo en China, pero en formato web y accesible desde cualquier dispositivo.

El lanzamiento de AgentKit y Agent Builder

Junto a estas integraciones, OpenAI presentó AgentKit, un conjunto de herramientas para que desarrolladores y empresas puedan crear, desplegar y optimizar agentes de IA. Hasta ahora, construir estos sistemas requería combinar múltiples herramientas fragmentadas y largos procesos de desarrollo. AgentKit simplifica este trabajo con tres componentes principales:

• Agent Builder: un lienzo visual donde los desarrolladores pueden diseñar y versionar flujos de trabajo complejos con agentes conectados entre sí mediante un sistema de nodos drag-and-drop. Permite previsualizar, evaluar y publicar los agentes de forma mucho más rápida.

• Connector Registry: un panel centralizado para administrar cómo los datos y herramientas se conectan entre los productos de OpenAI. Incluye conectores con servicios como Dropbox, Google Drive, SharePoint o Microsoft Teams, además de opciones para integrar MCPs de terceros.

• ChatKit: un kit para integrar experiencias de chat basadas en agentes dentro de aplicaciones o sitios web. Facilita crear interfaces conversacionales personalizables sin necesidad de desarrollar una infraestructura compleja. Empresas como Canva o HubSpot ya lo están utilizando para ofrecer soporte o experiencias interactivas con sus usuarios.

Evaluación, personalización y seguridad

OpenAI también ha ampliado sus capacidades de evaluación y mejora de agentes con nuevas funciones:

• Datasets para construir y ampliar pruebas de rendimiento.

• Trace grading para evaluar flujos de trabajo completos.

• Optimización automática de prompts.

• Soporte para modelos de terceros.

Además, se han introducido Guardrails, una capa modular de seguridad que protege a los agentes de comportamientos no deseados o maliciosos, enmascarando datos sensibles o detectando intentos de jailbreak.

Personalización avanzada con Reinforcement Fine-Tuning

El Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ya está disponible para los modelos o4-mini y en beta privada para GPT-5, permitiendo a los desarrolladores entrenar modelos para que llamen a las herramientas adecuadas en el momento justo o definan criterios personalizados de evaluación según su caso de uso.

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🟢Google DeepMind presenta Gemini Robotics 1.5

Google DeepMind ha dado un nuevo salto en la robótica con la presentación de Gemini Robotics 1.5 y Gemini Robotics-ER 1.5, dos modelos de inteligencia artificial que permiten a los robots planificar tareas de varios pasos, adaptarse a entornos reales y consultar información en la web para guiar sus acciones.

Robots que piensan y aprenden como nosotros

Gracias a estas mejoras, los robots pueden ahora realizar tareas complejas y encadenadas, como:

• Clasificar la ropa por tipo o color.

• Hacer una maleta teniendo en cuenta la previsión meteorológica local.

• Separar correctamente basura y materiales reciclables tras buscar instrucciones online.

El modelo Gemini Robotics-ER 1.5 actúa como un “cerebro de entendimiento del entorno”, interpretando la información visual y contextual, y transformando los hallazgos digitales en instrucciones prácticas para el modelo operativo Gemini Robotics 1.5, que ejecuta las acciones físicas.

Aprendizaje transferible entre robots

Una de las innovaciones más importantes es la transferencia de habilidades entre robots. Lo que un robot aprende —por ejemplo, el modelo ALOHA2— puede aplicarse a otros sistemas como el Franka de doble brazo o el humanoide Apollo, lo que acelera enormemente el aprendizaje colectivo dentro del ecosistema Gemini.

Disponibilidad y acceso

• Gemini Robotics-ER 1.5 ya está disponible a través de la API de Gemini, lo que permite a los desarrolladores experimentar con sus capacidades de razonamiento y percepción.

• Gemini Robotics 1.5 se encuentra en fase de acceso limitado para socios seleccionados que trabajan en proyectos de automatización avanzada.

Un paso hacia la inteligencia robótica adaptable

Con esta actualización, Google DeepMind pasa de la automatización de tareas aisladas a una nueva generación de inteligencia robótica adaptable, donde los robots no solo ejecutan órdenes, sino que razonan, buscan información y colaboran entre sí.

🧑MrBeast advierte que la IA amenaza el futuro de los creadores de contenido

El popular youtuber MrBeast, considerado el creador número uno según la lista Forbes 2025, ha expresado públicamente su preocupación por el impacto de la inteligencia artificial en la industria del contenido digital. Según afirma, las nuevas herramientas de generación automática de vídeo podrían reemplazar a millones de creadores, marcando una era de profunda transformación —y también de incertidumbre— en la economía creativa.

🔍 Los motivos de su preocupación

MrBeast calificó la situación de “scary times” (“tiempos aterradores”) ante el avance de herramientas como Sora 2 de OpenAI y Veo de YouTube, que permiten generar y editar vídeos con muy poca intervención humana. En su opinión, esta automatización masiva amenaza el valor del trabajo creativo y podría hacer que los contenidos humanos pierdan visibilidad frente a la avalancha de material generado por IA.

📉 Controversia y autocrítica

El propio creador no está exento de polémica: recientemente recibió críticas por usar miniaturas generadas con IA en algunos de sus vídeos. Tras las quejas, eliminó las imágenes y sustituyó los enlaces de la herramienta por referencias a artistas humanos, como gesto de apoyo a la autoría tradicional.

⚖️ Un debate abierto en la comunidad

Las reacciones en el sector están divididas:

• A favor de la IA: algunos defienden que democratiza la creación de contenido, dando acceso a recursos profesionales a quienes antes no podían permitírselo.

• En contra: otros temen que provoque una saturación de contenido de baja calidad, lo que muchos ya llaman AI slop, y que erosione la autenticidad de los creadores.

💡 Conclusión

Las palabras de MrBeast reflejan el sentimiento de una industria en plena transición: la inteligencia artificial está redefiniendo la creatividad digital, pero también genera temores sobre el futuro del empleo, la confianza del público y la originalidad artística.
En un ecosistema donde los algoritmos ya dominan la distribución del contenido, el reto será encontrar el equilibrio entre la innovación tecnológica y la preservación del valor humano en la creación.

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🟢Google Te paga por encontrar faloos

Google ha puesto en marcha un nuevo programa de recompensas por vulnerabilidades (bug bounty) centrado exclusivamente en la seguridad de sus sistemas de inteligencia artificial, con el objetivo de prevenir comportamientos peligrosos o acciones no autorizadas provocadas por la IA.

🔍 Detalles del programa

• Lanzamiento: Google presenta su AI Vulnerability Reward Program, una iniciativa pionera enfocada en reforzar la seguridad de sus modelos y productos impulsados por IA.

• Tipo de fallos: Se premiarán especialmente los llamados “rogue actions” —acciones desviadas o maliciosas—, como la apertura no autorizada de puertas mediante prompt injection, el acceso indebido a correos o el robo de datos personales.

• Alcance: El programa cubre los principales productos de Google, incluidos Search, Gemini, Gmail y Drive, todos ellos con componentes de IA integrados.

• Recompensas:
  

  • Premio base: 20.000 $.

  • Bonificaciones por calidad o novedad: hasta 30.000 $ por hallazgos especialmente relevantes o difíciles de detectar.

• Exclusiones: Los problemas de contenido (por ejemplo, discurso de odio o desinformación) no están cubiertos por el programa y deben reportarse a través de los canales de retroalimentación habituales.

🧠 La herramienta CodeMender

Junto al nuevo programa, Google también ha presentado CodeMender, un agente de IA diseñado para detectar y corregir vulnerabilidades en código. Según la compañía, ya ha logrado arreglar 72 errores en proyectos de código abierto, demostrando el potencial de la automatización en la seguridad informática.

💰 Historial y objetivo

Desde que Google invitó a investigadores de IA a participar en sus programas de seguridad hace dos años, ha pagado más de 430.000 $ en recompensas. Con esta nueva iniciativa, el gigante tecnológico refuerza su compromiso con la seguridad y la ética en el desarrollo de IA, incentivando a los ethical hackers a descubrir vulnerabilidades antes de que puedan ser explotadas con fines maliciosos.

💡 En resumen

Con este movimiento, Google apuesta decididamente por un enfoque proactivo y colaborativo en la seguridad de la inteligencia artificial, recompensando el trabajo de la comunidad de investigadores que ayuden a prevenir daños reales derivados del mal uso o la manipulación de sus sistemas de IA.

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