• Truco de IA para trabajar mejor

• OpenAI pone PUBLICIDAD en ChatGPT

• Deepseek LANZA DeepSeek V3.2

• La IA va a reemplazar el 11,7% de los trabajos

• OpenAI declara CÓDIGO ROJO en ChatGPT

🤖Truco de IA para trabajar

Gemini tiene una habilidad brutal que muy pocos usan:
puede transformar un PDF caótico —contrato, informe, propuesta, estudio o manual— en un documento profesional, claro y accionable que puedes presentar a un cliente o invertir.

✨ El prompt que hace el trabajo pesado por ti

Prompt:
“Analiza este PDF como si fueras un consultor senior.
Extrae solo lo esencial y conviértelo en un informe claro con:

1. resumen ejecutivo,

2. conclusiones clave,

3. riesgos importantes,

4. oportunidades para mi negocio,

5. y un plan de acción en 5 pasos.

Entregámelo como si yo fuese a presentarlo a un cliente mañana.”

🧭 Cómo aplicarlo hoy mismo

1. Súbele un PDF relevante: un estudio, informe, contrato o manual.

2. Pega el prompt tal cual.

3. Lee el informe que te genera y pídele inmediatamente:
   “Hazme una versión de 1 minuto para presentar oralmente.”

4. Úsalo para una llamada, una reunión, una venta o una decisión estratégica.

Te convierte un documento muerto en ventaja competitiva inmediata.

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🤖OpenAI pone PUBLICIDAD en ChatGPT

La reciente filtración sobre la inclusión de publicidad en la app beta de ChatGPT para Android (versión 1.2025.329) marca un punto de inflexión en la evolución de OpenAI: la transición de laboratorio de investigación a plataforma mediática masiva. Las referencias encontradas en el código, como “search ads carousel” y “bazaar content”, anticipan un futuro en el que los anuncios estarán integrados de forma nativa en las respuestas del asistente, siguiendo un modelo similar al de Google, pero potencialmente más invasivo.

¿Qué está ocurriendo?

• La publicidad no se limitará a banners visibles, sino que podrá integrarse directamente en las respuestas generadas por la IA, lo que se conoce como publicidad in-stream.

• A diferencia de los resultados patrocinados en buscadores, estas recomendaciones estarán camufladas en la narrativa de las respuestas del modelo, lo que podría dificultar su identificación como contenido publicitario.

• Se prevé que la implementación comience por el módulo de búsqueda dentro de la app, pero se podría expandir a otras funciones en el futuro.

¿Por qué ahora?

OpenAI enfrenta una creciente presión financiera:

• El uso masivo de ChatGPT (800 millones de usuarios semanales, 2.500 millones de prompts diarios) está poniendo a prueba su infraestructura.

• El coste de inferencia de modelos LLM es alto, mucho más que el de búsquedas web tradicionales, debido al alquiler de GPUs de alto rendimiento a plataformas como Microsoft Azure.

• El modelo de suscripción actual (20 dólares al mes) es insuficiente para sostener la operación, sobre todo considerando que la mayoría de usuarios usa la versión gratuita.

El problema estructural: ¿son viables los LLMs como negocio?

• OpenAI no puede permitirse crecer sin nuevas fuentes de ingreso.

• La publicidad, aunque controvertida, parece inevitable si quieren sobrevivir. De hecho, según filtraciones, se ha pospuesto su lanzamiento para priorizar la mejora del modelo frente a la competencia (especialmente Gemini 3 de Google).

• El cambio representa una alteración del incentivo fundamental: el usuario deja de ser el centro, y pasa a serlo el anunciante.

Riesgos e implicaciones

1. Publicidad invisible: No habrá garantías de que los usuarios puedan distinguir cuándo una sugerencia es orgánica o comercial.

2. Distorsión de respuestas: Las recomendaciones del modelo podrían no ser las mejores para el usuario, sino las que más beneficios generen por publicidad.

3. Privacidad y personalización extrema: ChatGPT tiene acceso a un volumen de información personal sin precedentes. Esto permitiría anuncios extremadamente dirigidos, explotando incluso vulnerabilidades emocionales.

4. Desigualdad informativa: Se abre una brecha entre quienes usan IA de pago (con menos o sin anuncios) y quienes usan la gratuita (más expuestos a manipulación comercial).

5. Transformación de la web: Del SEO (Search Engine Optimization) al LMO (Language Model Optimization), las marcas querrán aparecer “en la mente del modelo”, no en los enlaces.

6. El fin del clic: Si el modelo da la respuesta final, sin enlaces, y dentro de esa respuesta hay publicidad, se elimina la elección consciente del usuario.

Conclusión

La inclusión de publicidad en ChatGPT no es solo una función nueva, sino el síntoma de un cambio radical en la economía de la inteligencia artificial. Si bien puede parecer una estrategia necesaria para la supervivencia de OpenAI, también representa un riesgo profundo para la transparencia, la neutralidad informativa y la relación de confianza entre usuario y asistente. El futuro que se vislumbra no es muy diferente a un capítulo de Black Mirror: publicidad omnipresente, invisible y emocionalmente dirigida, disfrazada de ayuda.

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🟢Deepseek LANZA DeepSeek V3.2

La startup china de inteligencia artificial DeepSeek ha vuelto al centro de atención con el lanzamiento de dos nuevos modelos: V3.2 y V3.2-Speciale, que se posicionan como una seria competencia frente a modelos líderes como GPT-5 de OpenAI y Gemini 3 Pro de Google, especialmente en tareas de lógica, matemáticas y programación.

¿Qué traen de nuevo?

• DeepSeek V3.2 es ahora el modelo predeterminado en su web y app. Está optimizado para tareas que requieren razonamiento avanzado y para aplicaciones de IA más autónomas.

• DeepSeek V3.2-Speciale, por su parte, aspira a rivalizar directamente con GPT-5, y ha conseguido resultados a la par o superiores en varias pruebas de alto nivel:

  • Medallas de oro en las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas (IMO), de Informática (IOI), de Matemáticas de China (CMO), y en las finales mundiales de la ICPC.

  • Superó a todos los modelos, incluyendo a GPT-5 High y Gemini 3 Pro, en pruebas como AIME, CodeForces y HMMT.

  • Aunque en la prueba "Humanity’s Last Exam" quedó detrás de Gemini 3 Pro, logró superar al GPT-5 High.

La innovación técnica: “Sparse Attention”

Una de las claves del rendimiento de estos modelos es el uso de "sparse attention", un tipo de atención inteligente que permite a la IA enfocarse solo en la información relevante. Esto mejora enormemente la eficiencia:

• Procesar un documento de 100.000 palabras es 10 veces más barato que con los modelos tradicionales.

• Esto permite respuestas más largas y complejas (entre 23K y 45K tokens por problema) a un coste mucho menor. Por ejemplo, Speciale cuesta $0.40 por millón de tokens, frente a $10 de GPT-5 o $12 de Gemini.

Cómo lo han conseguido

DeepSeek ha apostado por un enfoque intensivo de aprendizaje por refuerzo, usando:

• 2.000 pasos de entrenamiento en 1.800 entornos simulados.

• 85.000 instrucciones complejas de codificación, matemáticas y consultas de bases de datos.

• Una arquitectura de dos fases: primero entrenan un modelo "indexador" para identificar las partes importantes de una conversación, y luego aplican el modo "sparse".

Transparencia y acceso

DeepSeek ha publicado todo su proceso técnico, incluyendo errores y metodología, algo poco común en el sector. Su objetivo es permitir que otros laboratorios repliquen y mejoren su enfoque, al menos por ahora.

• V3.2 ya está disponible vía API.

• V3.2-Speciale puede usarse hasta el 15 de diciembre a través de un endpoint temporal, mientras recogen feedback.

Conclusión

Con estos avances, DeepSeek no solo ha vuelto al mapa, sino que plantea una seria amenaza para los gigantes occidentales. Su capacidad para combinar alto rendimiento, eficiencia de costes y apertura técnica podría marcar un nuevo estándar en la carrera global de la inteligencia artificial.

🧑La IA va a reemplazar el 11,7% de los trabajos

Un nuevo estudio del MIT ha revelado que la inteligencia artificial ya está en condiciones de sustituir al 11,7% de los empleos en Estados Unidos, lo que equivale a unos 1,2 billones de dólares en salarios, afectando sectores más allá del tecnológico, como recursos humanos, finanzas, logística y administración.

Claves del estudio

• El análisis se realizó con el Índice Iceberg, una herramienta de simulación laboral desarrollada por el MIT junto con el Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL).

• Este índice crea un “gemelo digital” del mercado laboral estadounidense, modelando a 151 millones de trabajadores con sus habilidades, tareas y ubicación geográfica.

• A través de este modelo, se evaluó qué tareas ya pueden ser realizadas por los sistemas de IA actuales, revelando una exposición significativa en 32.000 habilidades y 923 ocupaciones distribuidas en 3.000 condados.

Impacto real y subestimado

• Aunque la atención mediática suele centrarse en los despidos del sector tecnológico, este solo representa el 2,2% del impacto salarial total.

• La mayor parte del riesgo está en funciones rutinarias y administrativas, que son más fácilmente automatizables.

Repercusiones políticas y económicas

• Tennessee, Utah y Carolina del Norte ya están usando el Iceberg Index para anticipar disrupciones y formular políticas de reskilling a nivel estatal.

• El sistema permite a los gobiernos explorar escenarios hipotéticos para decidir dónde invertir en formación, infraestructura y reconversión laboral.

Advertencia más allá de las costas

• Contrario a la creencia de que la automatización solo afecta a centros tecnológicos costeros, el estudio muestra una vulnerabilidad generalizada en todo el país, incluidas zonas rurales.

A Framework for Smarter Voice AI Decisions

Deploying Voice AI doesn’t have to rely on guesswork.

This guide introduces the BELL Framework — a structured approach used by enterprises to reduce risk, validate logic, optimize latency, and ensure reliable performance across every call flow.

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🟢OpenAI declara CÓDIGO ROJO en ChatGPT

OpenAI ha entrado en modo “código rojo”, una declaración interna de máxima urgencia emitida por su CEO, Sam Altman, para priorizar mejoras clave en ChatGPT ante la creciente presión competitiva de Google y Anthropic.

¿Qué implica este “código rojo”?

• Se han pausado nuevos proyectos, incluidos los relacionados con:

  • Publicidad

  • Agentes de compras y salud

  • El asistente personal Pulse

• Toda la atención se centra ahora en mejorar la velocidad, la fiabilidad, la personalización y la capacidad de respuesta del modelo principal de ChatGPT.

• Altman ha impuesto un ritmo de trabajo acelerado, con reuniones diarias y reubicaciones temporales de equipos para agilizar el desarrollo.

¿Por qué ahora?

La situación refleja un momento crítico para OpenAI:

• Google, que en su momento reaccionó a ChatGPT con su propio “código rojo”, ha resurgido con fuerza gracias a Gemini 3, que ha superado a ChatGPT en muchos benchmarks técnicos y está ganando rápidamente usuarios.

• Su modelo de imágenes Nano Banana ha sido un éxito y la base de usuarios de su ecosistema IA crece con rapidez.

• Anthropic, por su parte, ha captado la atención del sector empresarial con Claude, centrado en seguridad, fiabilidad y un enfoque conservador que atrae a grandes organizaciones.

Cambios estratégicos

• OpenAI pasa de un enfoque centrado en la expansión y experimentación a una estrategia de defensa del mercado, volviendo a centrarse en su producto estrella.

• Esto responde a una necesidad urgente: justificar su enorme gasto operativo, mientras busca una vía realista hacia la rentabilidad.

Conclusión

Este “código rojo” revela que el liderazgo en inteligencia artificial es frágil y puede cambiar rápidamente. OpenAI ya no está solo al frente; se enfrenta a rivales con infraestructuras masivas, talento similar y ventaja en datos. El éxito futuro de ChatGPT dependerá no solo de su rendimiento técnico, sino también de su capacidad para retener usuarios y desarrolladores en un ecosistema cada vez más competitivo.

Gracias por llegar hasta aquí! Tengo un regalo para ti

Como muestra de agradecimiento por seguir leyendo hasta el final, quiero darte acceso a dos de mis guías más valiosas, que ahora están disponibles exclusivamente dentro de IA Secrets ACADEMY.

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