BETO I.A.: RADAR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TECNOLOGÍA 0115
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1. La escasez de memoria le devolverá la corona a Samsung
Counterpoint proyecta que los envíos mundiales de celulares caigan 14.3% en 2026 por lo caro que se pusieron los chips de memoria, y que Samsung crezca 0.8%, lo justo para rebasar a Apple. La razón es un dato revelador: la coreana aguanta mejor porque los componentes caros los fabrica ella misma, sin depender de terceros para abastecerse.
Las marcas que viven de mantener precios bajos, sobre todo las chinas, serán las más golpeadas, con caídas proyectadas de hasta 34% precisamente por el encarecimiento de las memorias, un componente que hoy pesa más que nunca en el costo final de un teléfono.
2. La IA les arregló la tarea y les descompuso el examen
The Economist trae una pieza interesante. Resulta que en Estocolmo y Hong Kong siguieron durante seis meses a 27,000 adolescentes chinos, la mayoría resolviendo tareas con DeepSeek o Doubao. La nota promedio de las tareas subió 18% y el tiempo de cada trabajo bajó de 64 a 45 minutos.
Pero en el examen, esos mismos alumnos sacaron 20% menos que quienes no usaron IA. Antes la calificación de la tarea anticipaba la del examen; hoy ocurre lo contrario: quienes sacan más alto en tareas tienden a salir peor en el examen. La IA puede aumentar la productividad en el aprendizaje, pero solo para quienes la usan de forma inteligente; el mayor riesgo es que los estudiantes acepten una respuesta generada por IA en lugar de pensar por su cuenta.
3. Ahora entrenan la IA con videojuegos para mover robots
Aparece un nuevo término: modelos de mundo. Estos sistemas capturan cada cuadro de una partida y cada botón que aprieta el jugador, de modo que aprenden qué consecuencia tiene cada acción, algo que un modelo de texto no puede ver. Con solo unos minutos de ajuste, ya son capaces de manejar un robot de cuatro patas o un dron.
Uno de los laboratorios más valiosos de esta camada es General Intuition, de Nueva York, que entrena su modelo con clips de su propia plataforma de gamers y está cerrando una ronda que lo valuaría en más de 6,000 millones de dólares. Los propios inversionistas comparan estos modelos con GPT-2, el modelo de texto que OpenAI presentó en 2019.
4. OpenAI integra ChatGPT con Mensajes de Apple en Mac justo cuando Apple la demanda
OpenAI integró ChatGPT con la aplicación de Mensajes de Apple en Mac, con capacidad para leer, buscar y enviar chats directamente desde el asistente. La novedad llega en un momento particularmente tenso entre ambas empresas.
Apple demanda actualmente a OpenAI por un presunto robo de secretos industriales, lo que convierte esta integración en un movimiento cargado de simbolismo: mientras se litiga en los tribunales, los productos de ambas compañías se entrelazan cada vez más en la vida diaria de los usuarios.
5. LinkedIn dice que su botón de IA está funcionando
LinkedIn reveló que su botón de denuncia llamado "Seems like AI slop" ha sido pulsado más de un millón de veces en pocas semanas, tras un estudio que halló que el 41% de las publicaciones largas de la plataforma eran totalmente generadas por IA.
Según la compañía, las publicaciones marcadas como "slop" reciben ahora un 40% menos de visualizaciones, y ya se despliega un aviso privado a los autores cuyos textos son señalados. El caso vuelve a poner en duda la eficacia de los detectores de IA, pues la mayoría de los usuarios estima que la proporción real de contenido generado por IA está mucho más cerca del 99% que del 41% reportado.
6. TikTok pagará 400 millones de dólares por datos de menores
TikTok acordó pagar 400 millones de dólares al Departamento de Justicia de Estados Unidos por presuntamente recopilar datos de menores de 13 años sin permiso parental, en uno de los acuerdos más cuantiosos relacionados con privacidad infantil en plataformas digitales.
7. Ox Alpha, el nuevo y misterioso modelo de IA del que todos hablan
Ha aparecido un modelo llamado Ox Alpha en Open Router, disponible de forma gratuita y con un desempeño brutal en programación, pero nadie sabe quién lo creó. No hay empresa, ni paper, ni anuncio oficial detrás.
Se especula con que pueda tratarse de GLM, Gemini o incluso un modelo desarrollado por Microsoft, pero de momento su origen sigue siendo un misterio total dentro de la comunidad de inteligencia artificial.
8. Sam Altman reconoce que las empresas no han adoptado la IA tanto como imaginaba
Sam Altman admite que se equivocó en varias cosas, pero sobre todo en una: la economía tiene mucha inercia. Pensaba que tras GPT-4 las empresas cambiarían a toda velocidad, y la realidad es que la economía se mueve a paso humano, no al ritmo de una API.
Rediseñar procesos, migrar datos y formar personal lleva años, aunque el modelo mejore cada semana. Curiosamente, el propio Altman dice sentirse aliviado, porque esa lentitud amortigua el impacto de la revolución que él mismo ayudó a desatar.
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