IA Secrets

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¡Vamos allá!

• Truco de IA para trabajar mejor

• OpenAI LANZA GPT-5-Codex

• Google PRESENTA VaultGemma

• Albania nombra a “Diella”, la primera ministra de IA para gestionar contratos públicos

• xAI despide a 500 empleados

🤖Truco de IA para trabajar mejor

🤖Truco de IA para aprender de YouTube 10 veces más rápido con Gemini

La mayoría mira vídeos largos y pierde horas, pero Gemini puede convertir cualquier vídeo en resúmenes accionables y materiales de trabajo en segundos.

✅ Paso 1: Pásale el enlace del vídeo

Entra a Gemini y escribe:

“Resume este vídeo en bullets con las ideas clave: [link de YouTube]”.

✅ Paso 2: Transforma el contenido

No te quedes en el resumen. Pídele cosas como:

• “Hazme un esquema con los conceptos principales en formato de mapa mental”.

• “Convierte el vídeo en un checklist práctico para aplicar en mi negocio”.

• “Redacta un post de LinkedIn de máximo 200 palabras con las ideas más potentes del vídeo”.

✅ Paso 3: Hazlo reutilizable

• Exporta el resumen a Google Docs.

• Pídele que convierta el guion en una presentación para PowerPoint.

• Incluso puedes pedirle que cree preguntas tipo test si quieres usarlo para formación o repaso.

✅ Paso 4: Usa NotebookLM

NotebookLM es la mejor herramienta si quieres obtener información de vídeos de YouTube o de cualquier otra fuente, simplemente copia el vídeo en tu cuaderno de NotebookLM y simplemente pregúntale cualquier cosa que necesites!

📌 Por qué funciona:

Dejas de “ver vídeos” y pasas a convertir contenido en conocimiento accionable. Ideal para formaciones, investigación o creación de contenido propio.

🤖OpenAI LANZA GPT-5-Codex

OpenAI ha presentado GPT-5-Codex, la versión más potente de su familia de modelos orientados a programación. Ya está disponible como opción predeterminada en terminales (CLI), editores de código (IDEs), GitHub, la nube e incluso en dispositivos móviles, integrándose de forma nativa en las principales herramientas de desarrollo.

Novedades principales

Programación agentiva: el modelo puede depurar errores, refactorizar código y completar proyectos de principio a fin, trabajando en pareja con el desarrollador o de manera autónoma.

Revisiones inteligentes: detecta fallos profundos, analiza repositorios completos y realiza revisiones de pull requests para reforzar la calidad y seguridad del software.

Pensamiento dinámico: se adapta tanto a tareas rápidas como a ejecuciones largas de hasta siete horas.

Eficiencia mejorada: reduce hasta un 94 % el consumo de tokens en solicitudes simples, lo que supone un gran ahorro de recursos.

Compatibilidad ampliada: funciona en terminales, entornos de desarrollo, GitHub, la nube y también puede interactuar con capturas de pantalla y herramientas externas.

Por qué importa

GPT-5-Codex no es solo un asistente de programación, sino que está evolucionando hacia un auténtico compañero de equipo. Puede detectar errores críticos antes de que escalen, reorganizar grandes bloques de código sin comprometer la estabilidad y colaborar en tiempo real en el flujo de trabajo de los desarrolladores. Todo ello reduce costes, acelera la entrega de nuevas funciones y refuerza la seguridad del software.

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🤯Google PRESENTA VaultGemma

La privacidad en inteligencia artificial se ha convertido en una frontera clave para el sector. Con el aumento del uso de modelos en ámbitos sensibles, surge la necesidad de prevenir la memorización de datos durante el entrenamiento. Una de las soluciones más sólidas es la privacidad diferencial (DP), que añade ruido calibrado a los procesos de aprendizaje para proteger la información.

Sin embargo, aplicar DP a modelos de lenguaje a gran escala trae consigo importantes desafíos:

• Menor estabilidad de entrenamiento, con riesgos de divergencia o picos en la función de pérdida.

• Necesidad de lotes mucho más grandes (batch size) para compensar el ruido.

• Costes computacionales más elevados.

Investigación conjunta con DeepMind: nuevas leyes de escalado para DP

Para entender mejor estos compromisos, Google y DeepMind han desarrollado la investigación “Scaling Laws for Differentially Private Language Models”, que establece un marco matemático para analizar cómo interactúan el presupuesto de cómputo, el de privacidad y el de datos.

El trabajo introduce el concepto de relación ruido-lote (noise-batch ratio) como variable clave para predecir el rendimiento. Gracias a esta simplificación, los investigadores pudieron identificar configuraciones óptimas de entrenamiento según distintos escenarios de recursos. Entre los hallazgos destacan:

• Los modelos DP se benefician más de usar lotes muy grandes que de aumentar su tamaño de parámetros.

• Incrementar el presupuesto de privacidad por sí solo genera retornos decrecientes, salvo que se acompañe de más datos o cómputo.

• Existe cierta flexibilidad en las configuraciones óptimas, lo que permite adaptar el entrenamiento a las limitaciones de cada laboratorio.

VaultGemma: un hito en modelos abiertos con DP

Siguiendo estas leyes de escalado, Google ha lanzado VaultGemma, un modelo de 1.000 millones de parámetros, entrenado desde cero con privacidad diferencial. Se trata del mayor modelo abierto con estas características hasta la fecha.

Claves del lanzamiento:

• Entrenamiento DP desde la preentrenamiento, no solo en el fine-tuning, lo que fortalece la protección por defecto.

• Pesos abiertos disponibles en Hugging Face y Kaggle, junto con un informe técnico y la model card.

• Ligero y práctico: su tamaño lo hace apto para despliegues locales o híbridos.

• Enfoque en sectores sensibles como salud, finanzas, sector público y cumplimiento normativo.

• Comparativa de rendimiento: VaultGemma DP rinde de forma similar a modelos no privados de hace cinco años (como GPT-2 de 1,5B parámetros), mostrando el progreso alcanzado en utilidad bajo privacidad estricta.

🧑Albania nombra a “Diella”, la primera ministra de IA para gestionar contratos públicos

El gobierno de Albania ha dado un paso histórico al convertirse en el primer país en asignar un cargo ministerial a un sistema de inteligencia artificial. La nueva ministra virtual se llama “Diella” y tendrá a su cargo la gestión de todos los contratos de contratación pública.

El anuncio fue realizado por el primer ministro Edi Rama, quien describió a Diella como una ministra creada íntegramente con IA. Su labor incluirá evaluar y adjudicar licitaciones, además de atender a la ciudadanía a través del portal en línea del gobierno, donde responderá a solicitudes mediante comandos de voz.

Según Rama, el objetivo de este nombramiento es eliminar sobornos y amenazas en la toma de decisiones relacionadas con las contrataciones públicas. Sin embargo, las autoridades aún no han detallado qué mecanismos de supervisión o control existirán para garantizar que el sistema no pueda ser manipulado.

Por qué importa

Cada vez más gobiernos incorporan la IA en tareas administrativas, pero darle control directo sobre contratos estatales implica grandes riesgos. Si no se establecen salvaguardas claras, una herramienta concebida para combatir la corrupción podría convertirse en un nuevo punto de vulnerabilidad y riesgo de seguridad.

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🟢xAI despide a 500 empleados

La empresa de inteligencia artificial xAI, fundada por Elon Musk, despidió el pasado viernes por la noche a 500 empleados, lo que representa aproximadamente un tercio de su equipo de anotación de datos, compuesto por 1.500 personas. Este grupo era responsable de etiquetar y preparar los datos utilizados para entrenar Grok, el chatbot de la compañía.

Según correos internos filtrados a Business Insider, la decisión responde a un “cambio estratégico”. En el mensaje a los afectados, xAI explicaba que busca “acelerar la expansión y priorización de nuestros tutores de IA especializados, mientras reducimos el enfoque en los roles de tutores generalistas”. La notificación concluía de manera directa: “ya no necesitamos la mayoría de los puestos de tutor generalista de IA y su empleo en xAI finalizará”.

En paralelo, la compañía publicó un comunicado en X (la red social de Musk, anteriormente Twitter), en el que anunció que planea multiplicar por diez su equipo de tutores especializados, contratando en áreas como STEM, finanzas, medicina y seguridad, entre otras.

Este movimiento refleja una tendencia creciente en la industria: pasar de modelos generalistas a sistemas más especializados y adaptados a dominios concretos. Aunque los puestos de anotación de datos son fundamentales para el desarrollo de la IA, cada vez más procesos se están automatizando o requiriendo perfiles con mayor grado de expertise, lo que deja obsoletos muchos roles generalistas.

La magnitud y la rapidez de estos despidos subrayan la volatilidad del sector y cómo las prioridades de las compañías de IA pueden cambiar de forma drástica en poco tiempo, en su carrera por optimizar modelos y ganar ventaja competitiva.

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