La ETH sostiene que resolver el problema 3-SAT, un clásico de la lógica booleana, exige un tiempo que crece de forma exponencial con el tamaño del problema. Cientos de artículos académicos la usan como punto de partida para probar que otros problemas, en grafos, bases de datos o biología computacional, no se pueden resolver con rapidez. Según OpenAI, su modelo encontró un algoritmo determinista que cuenta las soluciones de fórmulas de ancho fijo en tiempo subexponencial. Si la demostración resiste, la hipótesis es falsa.

El resultado no equivale a resolver P contra NP: el algoritmo es subexponencial, no polinomial. Pero obligaría a revisar las cotas de dificultad que dependen de la ETH.

Quién la revisa y qué falta

OpenAI dice que el modelo dio con la prueba el 16 de octubre y que la verificó con Lean, un lenguaje que comprueba demostraciones por computador, al día siguiente. Esa verificación mecánica no reemplaza la lectura de los especialistas. Por eso un grupo independiente, liderado por Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi (UC San Diego), dos de los autores de la ETH, y por Ryan Williams (MIT), examinará el trabajo. Los tres escribieron que su participación “no debe tomarse como certificación” y pidieron a OpenAI todos los datos en bruto. La empresa aceptó publicarlos y financiar una conferencia para la comunidad.

El mismo día, OpenAI presentó otros dos resultados. En matemáticas, dice que sus modelos probaron la conjetura de suavizado local de Sogge en cualquier dimensión, lo que también resolvería las conjeturas de Kakeya y de restricción de Stein. La de Kakeya en tres dimensiones se había demostrado en 2025. En física, afirma tener una prueba rigurosa de que existen ciertas teorías cuánticas de campos en cuatro dimensiones, entre ellas la cromodinámica cuántica; un grupo liderado por David Gross la revisará y el texto completo aún no es público.

Es el segundo lote de este tipo en un mes: el 6 de octubre la empresa publicó 722 manuscritos de matemáticas, y Enter había contado antes los primeros resultados matemáticos obtenidos por su IA. Esta vez cambió el método de entrega, con revisores designados de antemano. Un panel de asesores en matemáticas recomendó un día antes que las empresas no adopten esa práctica, por el acceso desigual que crea.

Hasta que ese grupo termine su examen, la refutación de la ETH es una afirmación de OpenAI, respaldada por una verificación en Lean y todavía sin revisión externa.

Fuentes: The Verge (theverge.com/ai-artificial-intelligence/1019143/openai-eth-kaseya-science-math-physics) y The Next Web (thenextweb.com/news/openai-exponential-time-hypothesis-false-kakeya-yang-mills).

La pérdida llama la atención, pero tiene una explicación contable. Según Fortune, US$72.400 millones corresponden a un ajuste por el mayor valor de los bonos convertibles que la compañía emitió. En términos operativos el resultado es menor: una pérdida de US$693 millones, contra US$2.100 millones un año antes. Con las métricas ajustadas que usa la empresa, que excluyen compensación en acciones, donaciones sin efectivo y acuerdos legales, tuvo una ganancia operativa de US$1.600 millones, cerca de 10 % de margen.

También generó caja por primera vez: US$3.900 millones de flujo operativo en el semestre, cuando en 2025 había consumido US$1.500 millones. Al 30 de junio tenía US$131.651 millones en efectivo e inversiones de corto plazo, según el resumen del documento que publicó Stock Titan.

Quién paga y quién manda

El crecimiento depende de pocos clientes. Los cinco mayores aportaron cerca de 25 % de los ingresos en los primeros nueve meses del año, y casi la mitad de las ventas pasa por los mercados de nube de Amazon, Google y Microsoft, que además compiten con ella. En el segundo trimestre gastó US$5.600 millones en cómputo y facturó US$11.600 millones, es decir, US$2,08 por cada dólar de cómputo.

El control queda en manos de los siete cofundadores. Una clase especial de acciones, la F, les asegura 50,1 % de los votos. Eso limita el peso de los accionistas que compren en bolsa. El prospecto dedica unas 94 páginas, de más de 300, a factores de riesgo, y reconoce que los modelos podrían tomar “acciones dañinas” de forma autónoma.

La oferta no fija precio ni número de acciones. Medios citados por Fortune hablan de una valoración de entre US$1,5 y US$2 billones, y de un debut en la semana de Acción de Gracias, antes de que OpenAI llegue a bolsa. Enter ya había seguido los preparativos de la salida a bolsa de Anthropic; ahora hay números para compararlos.

El siguiente paso es la fijación del precio, que no tiene fecha confirmada.

Fuentes: Fortune (fortune.com/2026/10/26/anthropics-s-1/) y Stock Titan, resumen del formulario S-1 (stocktitan.net/sec-filings/ANT/).

En esta edición, la Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano estará a cargo de la formación y la operación local del programa. Los aspirantes deberán participar en un proceso de admisión para acceder a una de las becas.

El plan de estudios combina conocimientos técnicos con herramientas para mejorar las oportunidades laborales. Los estudiantes aprenderán sobre inteligencia artificial generativa, programación, modelos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.

¿Qué incluye la formación y cómo postularse?

El programa comenzará con un módulo de 30 horas sobre inteligencia artificial generativa. Los participantes estudiarán ingeniería de prompts, modelos fundacionales, aplicaciones multimodales y aspectos relacionados con la ética, la gobernanza y los riesgos de estas tecnologías.

Después cursarán 180 horas de formación técnica en inteligencia artificial. Los contenidos incluyen fundamentos matemáticos, lógica algorítmica y programación en Python, con bibliotecas como NumPy y Pandas. También aprenderán sobre Machine Learning, tanto supervisado como no supervisado, Deep Learning y procesamiento del lenguaje natural.

Para desarrollar estos conocimientos, el programa contempla herramientas como TensorFlow y Keras. La formación también abordará el uso responsable de los datos y de los sistemas de inteligencia artificial.

La preparación incluye 12 horas de empleabilidad, con contenidos sobre comunicación laboral, trabajo colaborativo, marca personal y simulación de entrevistas. A esto se suman 28 horas de inglés funcional, centradas en el vocabulario técnico de la inteligencia artificial y el desarrollo de software.

En total, los módulos anunciados suman 250 horas de formación.

Las inscripciones estarán disponibles desde el 26 de octubre en el sitio web samsunginnovationcampus.samsung.com.co. Allí, los interesados podrán consultar los requisitos, las condiciones y los detalles del proceso de selección. La inscripción no garantiza la asignación de una beca, pues los cupos se entregarán mediante un proceso de admisión.

Samsung Innovation Campus funciona en Colombia desde 2020 y ha beneficiado a más de 1.500 jóvenes. En América Latina, el programa registra más de 5.700 estudiantes formados.

La nueva convocatoria busca ampliar el acceso a conocimientos tecnológicos avanzados mediante una formación que combina inteligencia artificial, programación y preparación para el mercado laboral.

La discusión cobra relevancia con la expansión de la inteligencia artificial, que aumenta las exigencias de procesamiento de los equipos y la infraestructura digital. Los fabricantes de semiconductores buscan responder con componentes más eficientes, mientras organismos internacionales advierten que el impacto de la tecnología depende de factores que van desde su producción hasta el momento en que termina en la basura electrónica.

Un informe de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) y el Banco Mundial, publicado en 2024, estimó que la fabricación de celulares generó 57 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente en 2022. El cálculo también atribuyó a esa etapa un consumo eléctrico de 119 teravatios hora. Son estimaciones globales que muestran por qué evaluar únicamente la energía utilizada durante la carga deja por fuera una parte importante de la huella ambiental.

La vida útil también cuenta. Reparar un equipo, cambiar su batería cuando sea necesario y conservarlo durante más tiempo puede evitar que la compra de un reemplazo adelante nuevos impactos asociados con la fabricación y el transporte.

Los fabricantes buscan mejorar el rendimiento energético

La eficiencia de los procesadores es otra pieza de esta discusión. MediaTek trabaja en tecnologías destinadas a ejecutar más operaciones con un consumo proporcionalmente menor, una necesidad que se extiende desde los videojuegos hasta las funciones de inteligencia artificial que ya llegan a los dispositivos personales.

Patricia Velásquez, directora adjunta para Colombia, Centroamérica y el Caribe de MediaTek, explicó que la industria busca ampliar las capacidades de los equipos sin que la demanda energética crezca al mismo ritmo.

«La innovación tecnológica también implica aprender a utilizar mejor los recursos disponibles. Hoy buscamos desarrollar plataformas que permitan ofrecer experiencias cada vez más avanzadas sin que esto signifique aumentar el consumo al mismo ritmo. Esa combinación entre rendimiento y eficiencia será fundamental para el futuro de los dispositivos inteligentes», afirmó Velásquez.

La compañía presenta como ejemplo el Dimensity 9600 Pro, un procesador fabricado con un proceso de 2 nanómetros. Según sus cifras, la eficiencia energética de la CPU mejora un 37 % en tareas de un solo núcleo y un 61 % en operaciones multinúcleo frente al procesador insignia de la generación anterior. Su unidad de procesamiento neuronal registra una mejora del 40 % en eficiencia.

Estos resultados corresponden a comparaciones reportadas por el fabricante. No equivalen a una reducción idéntica en el consumo total del celular ni permiten anticipar por sí solos cuánto durará su batería.

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La UIT cuenta, además, con una metodología para evaluar el desempeño ambiental de los teléfonos inteligentes que considera aspectos como durabilidad, reparabilidad, reutilización, materiales reciclados y recuperación de componentes. Su recomendación L.1017, aprobada en 2024, plantea una evaluación más amplia que el consumo eléctrico.

Las redes también muestran avances y desafíos. El informe Mobile Net Zero 2026, de la asociación GSMA, reportó que las emisiones operacionales de los operadores móviles disminuyeron un 13 % entre 2019 y 2024, mientras el tráfico mundial de datos se multiplicó por más de cuatro. Sin embargo, las emisiones de toda la cadena de valor siguen representando una parte importante de la huella climática del sector.

El reto para la industria consiste en combinar procesadores eficientes, redes con menor impacto, equipos duraderos y mejores prácticas de fabricación. Para los consumidores, la sostenibilidad también depende de cuánto tiempo conservan sus dispositivos y de si pueden repararlos antes de reemplazarlos.

Ese es el centro de la denuncia de la modelo y actriz colombiana Akima, cuyo nombre es Laura Sofía Grueso. La artista, conocida por interpretar a Rebeca en la adaptación de Cien años de soledad, señaló al director mexicano Mauricio Sierra por el presunto uso de sus rasgos para crear modelos digitales sin su autorización.

En videos publicados en Instagram, Akima afirmó que encontró entre seis y siete personajes con variaciones de su rostro en contenidos relacionados con Machina Collective y Ghibli Media, productoras que vinculó con el director. Según su relato, esas figuras estaban pensadas para ofrecer campañas comerciales a marcas de lujo en Europa, Estados Unidos y Latinoamérica.

La modelo aseguró que conocía a Sierra desde hacía aproximadamente seis años y cuestionó que se utilizaran características de su apariencia para construir personajes con rasgos y elementos culturales que no corresponden a su identidad. También expresó inquietud por un cortometraje con contenido erótico en el que no pudo determinar si la figura que aparecía era ella o un personaje sintético.

Son acusaciones que requieren una respuesta de los señalados y una comprobación independiente. Hasta el 26 de octubre, no encontré un pronunciamiento verificable de Sierra o de las productoras que permitiera conocer su versión. Tampoco hay información confirmada sobre una decisión judicial que establezca responsabilidades.

 

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El consentimiento empieza a tener reglas más específicas

El debate va más allá de determinar si una imagen fue copiada. La IA puede modificar el cabello, el cuerpo, la expresión y otros rasgos hasta producir una figura distinta, pero reconocible para quienes conocen a la persona que pudo servir de referencia. También puede incorporar esa representación a anuncios, videos o productos que circulan por varios países.

En Colombia existe una norma reciente que aborda parte de este problema. El Decreto 658 de 2026, expedido el 26 de junio, establece que, en las relaciones laborales del sector artístico y cultural comprendidas por la regulación, el empleador debe obtener autorización previa, expresa, específica y por escrito para recrear, clonar, sintetizar o utilizar mediante IA la imagen, el rostro, la voz, el cuerpo, los gestos o las expresiones de una persona trabajadora.

El permiso debe delimitar la finalidad, los medios técnicos, los espacios de difusión, la duración, el territorio y una contraprestación independiente del salario. Además, la norma establece que el consentimiento es revocable y que no existe una cesión automática de estos derechos por el simple hecho de firmar un contrato laboral. También contempla el uso de IA para entrenar modelos o generar réplicas digitales a partir de atributos personales.

Hay una precisión importante: estas disposiciones regulan relaciones laborales artísticas y culturales específicas. No constituyen, por sí solas, una solución universal para cualquier conflicto sobre imágenes generadas con IA. Otros casos pueden requerir examinar el derecho a la propia imagen, la protección de datos personales, los contratos y las normas aplicables a cada situación.

En México, el artículo 87 de la Ley Federal del Derecho de Autor contempla la protección del retrato y exige consentimiento expreso para determinados usos, con excepciones legales. Además, durante 2026 se presentaron iniciativas para ampliar la protección frente a imágenes y representaciones digitales generadas sin autorización. Es necesario distinguir esas propuestas de las disposiciones que ya están vigentes.

El problema no termina cuando se crea el personaje

La urgencia de establecer reglas más precisas tiene que ver con la velocidad de esta tecnología. Una imagen puede replicarse, modificarse y distribuirse entre clientes y plataformas de distintos países. Cuando la persona afectada descubre el contenido, puede ser difícil identificar quién lo generó, qué archivos utilizó, dónde se publicó y quién obtuvo ingresos.

También hay consecuencias laborales. Si una marca puede crear un modelo sintético a partir de los rasgos de una persona sin negociar con ella, el debate alcanza el valor del trabajo de modelos, actores y otros profesionales creativos. Pero tampoco toda figura digital constituye una apropiación indebida: un personaje inventado puede inspirarse en referencias visuales sin reproducir necesariamente la identidad de alguien identificable. La evaluación depende de las pruebas, los permisos y el uso concreto.

Para prevenir conflictos, los contratos deben especificar si las fotografías podrán emplearse para entrenar sistemas, crear avatares o producir nuevas imágenes. También deben precisar los usos comerciales autorizados, los territorios, los plazos y las condiciones económicas. Las agencias y productoras necesitan conservar esos permisos y ofrecer mecanismos para reclamar cuando se exceden sus límites.

En casos como el denunciado por Akima, guardar capturas, enlaces, fechas y comunicaciones puede ayudar a documentar los hechos. La persona afectada puede solicitar la revisión del contenido en las plataformas y consultar asesoría jurídica para determinar qué acciones proceden.

La discusión no consiste en frenar toda aplicación de inteligencia artificial. Consiste en evitar que la capacidad de fabricar una identidad digital se confunda con el derecho a disponer de la identidad de otra persona. El caso de Akima expone esa tensión y plantea una pregunta que la industria ya no puede dejar para después: ¿quién responde cuando una herramienta capaz de crear rostros también puede convertir la apariencia de una persona real en un producto comercial?

El proyecto independiente Ranking IA publicó una nueva medición el 11 de octubre de 2026. Analizó 11 modelos mediante 25 pruebas prácticas, repetidas cuatro veces por sistema. En total, examinó 1.100 respuestas de redacción, veracidad, razonamiento, seguimiento de instrucciones y dominio del idioma.

Para este artículo elegimos cinco, de fabricantes diferentes. Los resultados proceden de esa investigación, cuya metodología y datos están disponibles públicamente. ENTER.CO no hizo una prueba propia.

*Fuente de las cifras — Ranking IA, actualización del 11 de octubre de 2026. Son puntuaciones de modelos concretos, no de todas las versiones disponibles en sus respectivas aplicaciones.

Claude lidera la evaluación, pero GPT destaca en español

Claude Fable 5.1 obtuvo la mayor calificación global entre los cinco seleccionados. Su desempeño sugiere un buen manejo de tareas que exigen interpretar varias condiciones a la vez y mantener coherencia en textos largos.

GPT-6 Astra quedó cerca, con una diferencia de apenas 0,8 puntos porcentuales. Es el único de los cinco con puntaje perfecto en español y registró un 99,3 % en seguimiento de instrucciones. Los intervalos de confianza de ambos se superponen, por lo que esa diferencia no demuestra una superioridad estadística concluyente.

Grok presentó una situación diferente. En conjunto fue competitivo, pero quedó muy por debajo en el manejo del idioma. Esto indica que un asistente puede resolver problemas complejos y, al mismo tiempo, presentar dificultades con determinados matices del español.

Gemini sobresalió en expresión escrita y DeepSeek obtuvo buenos resultados en veracidad, pero ninguno mantuvo un rendimiento igualmente alto en todas las categorías.

¿Cuál conviene para escribir, estudiar o consultar información?

La elección depende del trabajo. Para redactar mensajes profesionales o tareas con indicaciones detalladas, Claude y GPT presentan los resultados más sólidos de esta muestra. Gemini también puede ser una alternativa para elaborar textos, aunque hay que verificar sus datos con cuidado.

Cuando se trata de hechos locales, el panorama puede cambiar. LatamBench, otro proyecto independiente, encontró variaciones importantes en el conocimiento cultural latinoamericano. Sus cifras son preliminares y no permiten declarar un ganador definitivo.

Para comprobar qué herramienta se ajusta mejor a una necesidad concreta, lo práctico es repetir una misma consulta en varias aplicaciones. Por ejemplo, solicitar un correo de 100 palabras, sintetizar un texto con cifras comprobables y pedir una explicación en español colombiano o mexicano.

La comparación debe considerar si cada respuesta cumple las condiciones, conserva los datos originales, resulta comprensible y reconoce lo que no sabe. Una redacción fluida puede contener errores, especialmente cuando hay números o documentos de por medio. Los resúmenes creados con IA merecen una revisión cuidadosa antes de utilizarlos para tomar decisiones.

Las calificaciones tampoco describen necesariamente la experiencia gratuita de cada servicio. El modelo disponible, las herramientas activadas y los límites de cada plan pueden alterar lo que recibe cada persona.

Imagen: ENTER.CO /Generada con IA (ChatGPT)

El cierre está previsto para el 22 de diciembre de 2026 en macOS y Windows. Desde ese día, las cuentas quedarán desactivadas y los datos personales asociados se eliminarán en un plazo de 30 días. Según el anuncio oficial, mantener un navegador seguro exige trabajo continuo, especialmente en la era de la inteligencia artificial. Por esta razón, los equipos de ingeniería y seguridad se dedicarán a Dia.

El proceso comenzó el 22 de octubre, cuando se suspendió la creación de cuentas. Las existentes seguirán activas hasta el cierre.

Arc Search perderá funciones antes del cierre

Las restricciones en celulares comenzarán el 23 de noviembre de 2026. En iOS y Android se desactivará Buscar por mí (Browse for Me), que consulta páginas web y resume información. También desaparecerán las demás funciones de inteligencia artificial, el inicio de sesión y la sincronización de pestañas.

En iOS, la aplicación podrá seguir utilizándose para navegar por internet, aunque con menos características. En Android, la compañía indica que el 22 de diciembre será retirada de Google Play Store y de los dispositivos donde esté instalada. Ambas versiones móviles permiten copiar o compartir los enlaces de las pestañas abiertas desde la configuración, una opción que conviene utilizar antes de que entren en vigor las restricciones.

Cómo trasladar tus datos a Dia y otros navegadores

Dia permite importar contraseñas, marcadores, historial, extensiones y pestañas. La navegación es gratuita y sus herramientas de inteligencia artificial son opcionales. Los espacios personalizados se convierten en perfiles, las carpetas pasan a ser grupos de pestañas y la barra lateral vertical sigue disponible. Los favoritos y sitios fijados conservan sus nombres.

Hay que descargar Dia y seleccionar Arc como origen durante la configuración. Si ya está instalado, la importación se realiza desde su menú. Quienes prefieran Chrome, Edge u otro navegador pueden exportar espacios, favoritos, pestañas fijadas y carpetas como una lista de enlaces. Las contraseñas y el historial quedan fuera de ese archivo.

En macOS, la exportación se encuentra en Arc > Settings > Advanced > Export Data. En Windows, está en Advanced > Export Spaces and Tabs. Dia no importa los métodos de pago guardados ni los datos de autocompletado, por lo que deben revisarse por separado.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT).

Google explicó el 20 de octubre de 2026 que las nuevas alertas forman parte de la Protección mejorada de Navegación segura. Hasta ahora, las advertencias más visibles estaban reservadas principalmente para sitios considerados peligrosos. Con esta actualización, el navegador también podrá señalar páginas que presentan patrones habituales de fraude, aunque todavía no existan pruebas suficientes para clasificarlas como maliciosas.

La diferencia se refleja en la pantalla. Cuando detecta un sitio sospechoso, Chrome presenta un aviso menos invasivo. Si identifica una amenaza de alto riesgo, mantiene la conocida pantalla roja que recomienda evitar el acceso.

Gemini ayudará a identificar nuevas estafas

La detección de estafas con Gemini antes se ejecutaba en dispositivos compatibles. Ahora, Google trasladó ese análisis a un modelo alojado en sus servidores para extenderlo a quienes tienen activada la Protección mejorada.

El sistema examina señales como la marca que aparece en una página, la intención de su contenido y la probabilidad de que forme parte de un engaño. Con esta información, Chrome podrá identificar fraudes relacionados con antivirus falsos, actualizaciones fraudulentas del navegador y supuestos servicios de asistencia técnica.

Según Google, el contenido de las páginas únicamente se envía para su análisis cuando existen indicios importantes de una estafa. La información se procesa temporalmente y la compañía asegura que no se almacena ni se utiliza para entrenar modelos de inteligencia artificial.

Otra protección está dirigida a ClickFix, un engaño que pide copiar y ejecutar comandos en el computador para solucionar un problema falso. Si Chrome detecta que se ha copiado una instrucción sospechosa, elimina los datos que puedan identificar a la persona y la envía a Navegación segura para analizarla. Si el resultado indica peligro, muestra una advertencia.

¿Cuándo estarán disponibles las nuevas advertencias?

Google comenzó a distribuir las alertas de sitios sospechosos durante el tercer trimestre de 2026 y presentó oficialmente sus nuevas funciones de seguridad el 20 de octubre. Sin embargo, no publicó una fecha específica para completar su implementación en todos los dispositivos.

Para acceder a estas protecciones es necesario tener activada la Protección mejorada. En Chrome para Android se activa desde el menú de tres puntos > Configuración > Privacidad y seguridad > Navegación segura > Protección mejorada.

Imagen: Google / Editada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

En esta guía práctica le explicamos qué hardware necesita, qué esperar de estos modelos y cómo ejecutar su primera IA local paso a paso usando LM Studio, una de las herramientas más sencillas para empezar.

¿Qué es una IA local y para qué sirve?

Una IA local es un modelo de lenguaje (como ChatGPT, pero de código abierto) que se ejecuta por completo en su computador. Todo lo que escribe se procesa en su propio equipo: nada viaja a la nube.

Los casos de uso más comunes son:

• Resumir y redactar textos sin compartirlos con ningún servicio externo.
• Responder preguntas sobre documentos propios o temas generales.
• Trabajar sin conexión: en un avión, en zonas rurales o durante un corte de internet.
• Evitar pagos mensuales: los modelos abiertos son gratuitos de usar y la licencia Apache 2.0 de algunos (como gpt-oss) permite hasta uso comercial.

Qué hardware necesita (y qué no)

No necesita un computador gamer ni una estación de trabajo. Estos son los requisitos reales según la documentación oficial de LM Studio:

• Windows: procesador de 64 bits con soporte AVX2 (casi cualquier PC de los últimos diez años), 16 GB de RAM recomendados y, idealmente, una tarjeta gráfica con 4 GB o más de VRAM.
• Mac: cualquier chip Apple Silicon (M1 en adelante) con macOS 14 o superior. Los modelos recomiendan 16 GB de RAM; con 8 GB aún funciona, pero limitado a modelos pequeños.
• Linux: Ubuntu 20.04 o superior, en equipos de 64 bits.

¿No tiene tarjeta gráfica? No hay problema: los modelos también corren usando solo el procesador y la RAM, aunque más despacio. La regla práctica es esta:

• Con 8 GB de RAM: limítese a modelos pequeños de 3B a 4B parámetros (como Qwen3 4B o Gemma 3 4B).
• Con 16 GB de RAM: ya puede correr modelos medianos potentes, incluido gpt-oss-20b de OpenAI, que está optimizado para caber en 16 GB de memoria.
• Con GPU de 8 GB o más de VRAM: los modelos responden mucho más rápido, porque la tarjeta gráfica hace el trabajo pesado.

Qué esperar: expectativas realistas

Antes de empezar, conviene ajustar expectativas para no llevarse sorpresas:

• Velocidad: un modelo pequeño en un PC normal genera respuestas a ritmo de lectura humana (entre 10 y 30 palabras por segundo). Sin GPU, los modelos grandes pueden sentirse lentos.
• Calidad: los modelos locales de 2026 son sorprendentemente capaces para redactar, resumir y responder preguntas, pero siguen por debajo de los gigantes en la nube en razonamiento complejo y datos muy recientes.
• Conocimiento: el modelo solo sabe lo que vio durante su entrenamiento. Sin internet, no puede decirle las noticias de hoy ni el clima de mañana.
• Espacio en disco: cada modelo ocupa entre 2 GB y 15 GB. Reserve espacio antes de descargar.

Paso a paso: su primera IA local con LM Studio

LM Studio es gratuito, tiene interfaz gráfica y funciona en Windows, Mac y Linux. Este es el proceso completo:

1. Descargue LM Studio desde su sitio oficial (lmstudio.ai) e instálelo como cualquier otro programa.
2. Abra la aplicación y vaya a la sección de búsqueda de modelos (el ícono de lupa).
3. Elija un modelo según su hardware. Para 16 GB de RAM, busque “gpt-oss-20b”; para 8 GB, busque “Qwen3 4B” o “Gemma 3 4B”. La propia aplicación marca con un indicador qué modelos caben en su equipo.
4. Descargue el modelo. La primera descarga tarda según su conexión: son varios gigabytes.
5. Abra un chat nuevo (ícono de conversación) y seleccione el modelo descargado en la parte superior.
6. Escriba su primer mensaje y presione Enter. El modelo responde ahí mismo, en su computador.
7. Compruebe que es local: desconecte el Wi-Fi y vuelva a preguntar. Seguirá respondiendo, porque todo corre en su máquina.

Una prueba práctica con datos ficticios

Para verificar que todo funciona, haga esta prueba sencilla. Copie este texto inventado en el chat:

“Clasifica estos gastos del mes en ‘hogar’, ‘transporte’ o ‘comida’, y súmalos por categoría: supermercado $420.000, gasolina $180.000, recibo de luz $95.000, almuerzos $240.000, internet $80.000, bus $60.000.”

Un modelo pequeño de 4B parámetros debería responder en segundos con algo como: comida $660.000, transporte $240.000, hogar $175.000. Si obtiene una respuesta coherente como esa, su IA local está lista para usarse.

Si usa Mac, ENTER ya explicó cómo usar gpt-oss de OpenAI en modo local.

Consejos finales

• Empiece pequeño: pruebe primero un modelo de 4B y suba de tamaño solo si su equipo responde bien.
• Cierre programas pesados (navegadores con muchas pestañas, editores de video) mientras el modelo corre, para liberar RAM.
• Explore alternativas: además de LM Studio existen Ollama (para terminal) y GPT4All, todos gratuitos.
• Actualice los modelos: la escena de la IA abierta avanza rápido; cada pocos meses aparecen versiones mejores del mismo tamaño.

Con esto ya tiene todo lo necesario para correr inteligencia artificial en su propio computador: gratis, privado y sin depender de la nube.

Fuentes: documentación oficial de requisitos de LM Studio (lmstudio.ai/docs) y ficha técnica de gpt-oss-20b en Hugging Face (huggingface.co/openai/gpt-oss-20b).

El anuncio se realizó el 21 de octubre de 2026. El acceso al asistente se gestiona mediante una lista de espera para suscriptores de Claude Pro y Max, dentro de una versión preliminar de investigación. Utiliza el modelo Claude Opus 5.5 y comparte los límites de uso de las suscripciones existentes.

Una de sus funciones principales es preparar un resumen cada mañana con los asuntos más importantes encontrados en las aplicaciones conectadas. Durante el resto del día, revisa esos servicios y envía notificaciones cuando detecta algo que requiere atención, como una reunión pendiente o una tarea que necesita una decisión.

El asistente también permite delegar actividades concretas. Entre los ejemplos presentados por Anthropic están programar reuniones, elaborar informes, preparar previsiones financieras y de ventas, construir paneles para consultar datos y desarrollar aplicaciones web. Estas funciones están dirigidas principalmente a profesionales y pequeños negocios.

Qué puede hacer con las aplicaciones conectadas

Claude Duet puede trabajar con servicios como Gmail, Google Calendar, Google Drive y Slack, entre otras herramientas compatibles. Su funcionamiento depende de las integraciones habilitadas y de los permisos concedidos para acceder a la información de cada servicio.

A partir de esos datos, puede preparar documentos relacionados con una reunión, revisar compromisos de una agenda y completar trabajos que normalmente requieren utilizar varias aplicaciones. Esta función amplía las capacidades de Claude para realizar tareas en un computador.

Quiénes pueden utilizarlo y cómo protege los datos

Quienes quieran probarlo deben inscribirse en la lista de espera y recibir acceso antes de comenzar a utilizarlo. Anthropic no ha anunciado una fecha para ampliar su disponibilidad a otros países.

En materia de seguridad, la compañía explica que Claude Duet no puede consultar directamente contraseñas ni tokens de inicio de sesión. También incorpora controles para impedir la divulgación de información especialmente confidencial, como números de tarjetas de crédito y documentos oficiales de identidad.

Los datos relacionados con la salud o las finanzas personales solo pueden compartirse mediante una autorización explícita. Asimismo, operaciones como enviar mensajes o realizar pagos requieren aprobación previa.

Imagen: Anthropic

La función comenzó a desplegarse este 21 de octubre de 2026 en Estados Unidos y ya inició su expansión internacional. Para utilizarla, es necesario conectar el iPhone a un carro compatible con CarPlay, abrir Google Maps e iniciar la navegación. Durante el recorrido aparece un icono de Gemini en el lateral derecho de la pantalla, desde donde se puede activar el asistente.

Una de las novedades es la posibilidad de realizar solicitudes que requieren varios pasos. Por ejemplo, el conductor puede pedir que busque un parque con buenas vistas, consultar información sobre ese destino y solicitar una ruta que evite carreteras de peaje. Estas indicaciones pueden realizarse dentro de una misma conversación, sin tener que iniciar una búsqueda diferente para cada solicitud.

También se pueden reportar incidentes de tráfico mientras se conduce. Si aparece una interrupción en la vía, basta con comunicarla verbalmente para que el asistente procese el aviso. Esta capacidad amplía las opciones disponibles para informar sobre las condiciones del recorrido desde la aplicación.

Según la información sobre la integración del asistente en CarPlay, varias de estas funciones ya estaban disponibles en Google Maps para Android y iPhone, así como en Android Auto. La diferencia es que ahora también se pueden utilizar directamente desde la pantalla del carro mediante el sistema de Apple.

Cuándo llegará Gemini a CarPlay en otros países

El despliegue comenzó en Estados Unidos, pero Google también está extendiendo la función a otros mercados. Por ahora, no se ha confirmado una lista completa de países ni un calendario específico que permita conocer cuándo estará disponible en cada región.

Como ocurre con las actualizaciones graduales, la nueva integración puede tardar algunos días en aparecer, incluso después de que Google haya iniciado su distribución. Por eso, quienes todavía no encuentren Gemini en Google Maps desde CarPlay podrían recibir la función posteriormente, conforme avance su implementación.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT).

Bajo el concepto de una cámara Hasselblad True-to-Life, la serie OPPO Find X10 busca reproducir los colores, las texturas y los detalles de cada escena con mayor naturalidad. Para ello, incorpora un sistema de cámaras desarrollado en colaboración con Hasselblad y el nuevo LUMO True Image Engine, la tecnología de procesamiento de imagen de OPPO diseñada para conservar una representación más fiel de la realidad.

“Con la serie Find X10 damos uno de nuestros mayores saltos en imagen móvil. Desde el primer sistema de triple cámara de 200MP de la industria en el Find X10 Pro Max hasta la nueva generación del LUMO True Image Engine, la serie está diseñada para reproducir el mundo tal como lo ves y mantener cada toma fiel al momento”, afirmó Pete Lau, vicepresidente sénior y director de Producto de OPPO.

El sistema de cámaras del Find X10 Pro Max por dentro

OPPO Find X10 Pro Max: fotografía móvil con tres cámaras de 200 MP

Uno de los principales avances de la nueva serie es su sistema fotográfico. El OPPO Find X10 integra un sistema de doble cámara de 200 MP, mientras que el OPPO Find X10 Pro Max incorpora un sistema de triple cámara de 200MP, con esta resolución en sus tres cámaras traseras.

El sistema del Find X10 Pro Max combina una cámara principal Hasselblad Ultra HDR de 200 MP, con sensor ISOCELL HPC de 1/1,28 pulgadas desarrollado por OPPO y Samsung; una cámara ultra gran angular Hasselblad de 200 MP, con sensor de 1/1,56 pulgadas y campo de visión de 124 grados; y una cámara teleobjetivo Hasselblad de 200 MP, con apertura f/2.1 y capacidad de enfoque a una distancia mínima de 10 centímetros.

Esta configuración permite capturar paisajes, arquitectura, retratos y sujetos distantes con un mayor nivel de detalle, además de ampliar las posibilidades de la fotografía macro mediante el teleobjetivo. Tanto el Find X10 como el Find X10 Pro Max son compatibles con el Teleconvertidor OPPO Hasselblad, que ofrece un aumento óptico de 3,28x para fotografiar escenas lejanas, como conciertos, paisajes urbanos y vida silvestre.

La serie también incorpora una modalidad de captura predeterminada de 26 MP, desde el ultra gran angular hasta un zoom de 9,9x, diseñada para equilibrar el nivel de detalle y el tamaño de los archivos. En las cámaras compatibles, los usuarios pueden recurrir al modo Hasselblad Hi-Res para capturar fotografías de 50 MP o 200 MP.

LUMO True Image Engine: colores y detalles más naturales

Tomada con el OPPO Find X10 Pro Max con la cámara principal

La experiencia fotográfica se complementa con LUMO True Image Engine, la nueva solución de fotografía computacional de OPPO. Esta tecnología está diseñada para preservar la relación entre colores, luces, sombras y texturas, con un procesamiento que busca mantener la apariencia natural de las escenas.

La nueva Cámara True Color captura información multiespectral del entorno para ayudar a reproducir los colores con mayor precisión en condiciones de iluminación complejas. A su vez, LUMO True Image Engine busca conservar la profundidad de las imágenes, los tonos de piel y los detalles ópticos, evitando el exceso de nitidez y el procesamiento artificial.

Estas mejoras buscan ofrecer fotografías que reflejen con mayor fidelidad la escena original, tanto en situaciones cotidianas como en condiciones de luz exigentes.

Grabación de video profesional para creadores de contenido

La serie OPPO Find X10 también incorpora mejoras para la producción audiovisual. El Find X10 permite grabar video en 4K a 60 fotogramas por segundo con todas sus cámaras traseras, mientras que sus cámaras principal y teleobjetivo de 200 MP admiten grabación en 4K a 120 fps y 8K a 30 fps.

En el Find X10 Pro Max, las tres cámaras traseras de 200 MP son compatibles con estas mismas resoluciones y velocidades de grabación, lo que permite mantener una experiencia de video de alta calidad en distintas distancias focales.

Ambos modelos incorporan compatibilidad con Dolby Vision, O-Log2 con certificación ACES y captura Open Gate1, herramientas orientadas a ofrecer mayor flexibilidad durante la edición y posproducción. OPPO también colaboró con Blackmagic Design para integrar funciones de la serie en la aplicación Blackmagic Camera, cuya versión optimizada está prevista para noviembre de 2026.

Además, la colaboración con Meta busca preservar una calidad de video prácticamente sin pérdidas al compartir contenido en Instagram, facilitando la publicación de material con mayor fidelidad visual.

Para quienes buscan ampliar sus posibilidades de grabación, el Find X10 Pro Max cuenta con un kit para creadores Tilta Khronos diseñado específicamente para el dispositivo, que incluye accesorios para filtros, teleconvertidor y refrigeración activa.

Diseño premium y pantallas de alta calidad

La serie Find X10 conserva la identidad de diseño de la familia Find X con un acabado refinado y una estructura visual integrada entre el cuerpo del dispositivo y el módulo de cámaras.

El OPPO Find X10 estará disponible globalmente en Azul Glaciar y Gris Niebla, mientras que el Find X10 Pro Max se ofrecerá en Gris Titanio y Blanco Luna.

En cuanto a las pantallas, el Find X10 integra un panel de 6,59 pulgadas, mientras que el Find X10 Pro Max cuenta con una pantalla de 6,78 pulgadas. Ambos modelos ofrecen una tasa de refresco adaptativa LTPO de hasta 144 Hz, brillo máximo de 3.600 nits, compatibilidad con Dolby Vision y atenuación de hasta 1 nit para una visualización más cómoda en entornos oscuros.

La compatibilidad con la gama de colores BT.2020 permite reproducir una amplia variedad de tonalidades en contenido HDR, una característica relevante para disfrutar de fotografías, películas y videos con colores intensos y mayor riqueza visual.

En materia de resistencia, ambos dispositivos cuentan con certificaciones IP66, IP68 e IP69 de protección frente al polvo y al agua en condiciones de laboratorio, además de la certificación SGS de cinco estrellas en resistencia a caídas2.

Batería de hasta 8.000 mAh y rendimiento de última generación

La autonomía es otro de los aspectos destacados de la serie OPPO Find X10. Tanto el Find X10 como el Find X10 Pro Max incorporan baterías de silicio-carbono de hasta 8.000 mAh, diseñadas para acompañar jornadas intensivas de fotografía, grabación de video, entretenimiento y multitarea.

Los dos modelos admiten carga rápida por cable SUPERVOOC de 80 W y carga inalámbrica AIRVOOC de 50 W.

En rendimiento, el Find X10 funciona con la plataforma MediaTek Dimensity 9600M de 3 nanómetros, mientras que el Find X10 Pro Max incorpora el MediaTek Dimensity 9600 Pro de 2 nanómetros. Ambos integran un sistema de refrigeración por cámara de vapor para ayudar a mantener un rendimiento estable durante tareas exigentes, incluidos los videojuegos, el procesamiento de imágenes y las funciones de inteligencia artificial.

ColorOS 17: una experiencia más fluida e inteligente

La nueva serie estrena ColorOS 17, la última versión del sistema operativo de OPPO, que combina mejoras de fluidez, optimización del sistema y nuevas herramientas de inteligencia artificial.

Entre sus novedades se encuentra el diseño Living Flow, que busca ofrecer interacciones más naturales y transiciones más fluidas. El sistema incorpora también mejoras en la apertura de aplicaciones, la carga de miniaturas en la Galería y la gestión de aplicaciones en segundo plano.

Detrás de esta experiencia ultrafluida, el Luminous Rendering Engine mejora la eficiencia del renderizado, mientras que el Laminar Flow Engine coordina de forma inteligente los recursos del sistema para mantener un rendimiento rápido y ágil. En comparación con ColorOS 16, la estabilidad al abrir apps mejora un 55 %, las miniaturas de la Galería cargan hasta un 50 % más rápido la primera vez, y ColorOS 17 puede mantener más de un 25 % más de apps activas en segundo plano para una multitarea más fluida3.

ColorOS 17 integra nuevas funciones de inteligencia artificial, como AI Mind Pilot con Modo Agente, diseñada para ayudar a gestionar archivos, buscar información y coordinar tareas; y AI Photo Agent, que facilita la edición de fotografías mediante instrucciones en lenguaje natural y ajustes adaptados a cada escena.

AI Photo Agent hace que la edición avanzada de fotos sea más intuitiva sin perder el aspecto natural de la escena original. Puede analizar una foto y recomendar los ajustes adecuados según la escena y el sujeto, aplicar ediciones específicas mediante instrucciones en lenguaje natural, o usar Style Match para entender la paleta de colores, el tono y la atmósfera general de una imagen de referencia antes de aplicar un estilo similar a la foto del usuario4.

La privacidad y la seguridad siguen siendo el núcleo de ColorOS 17. AI Call Guard utiliza AI en el dispositivo para detectar nuevos riesgos de fraude, como voces sintéticas e intercambios de rostro con AI durante las llamadas. Nube de procesamiento privado de OPPO protege el procesamiento de AI en la nube con cifrado de extremo a extremo y nuevas capacidades de seguridad post cuántica5.

La plataforma también incorpora herramientas enfocadas en la privacidad y la seguridad, como Protección de llamadas con inteligencia artificial y Nube de procesamiento privado, que buscan reforzar la protección frente a determinados riesgos digitales y proteger el procesamiento de información personal.

Disponibilidad del OPPO Find X10 en Colombia

Tras su presentación global, el OPPO Find X10 y el OPPO Find X10 Pro Max llegarán próximamente a Colombia. La disponibilidad comercial, las configuraciones, los precios en pesos colombianos y los detalles de lanzamiento para el mercado nacional se comunicarán a través de los canales oficiales de OPPO Colombia.

Con esta nueva generación, OPPO refuerza su apuesta por la innovación en smartphones de alta gama, con especial atención a la fotografía móvil, la creación de contenido audiovisual, la autonomía y las experiencias impulsadas por inteligencia artificial.

Para conocer más novedades sobre la serie OPPO Find X10 y su próxima llegada al país, los usuarios podrán consultar los canales oficiales de OPPO Colombia.

OpenAI comenzó a implementar esta opción el 20 de octubre de 2026. Para utilizarla, se puede establecer una clave de cuatro dígitos o recurrir a Face ID y Touch ID en equipos compatibles. Una vez activado el bloqueo, la conversación pasa a una sección llamada «Chats bloqueados», separada del historial principal.

A diferencia de los chats temporales, que no aparecen entre las conversaciones anteriores, los protegidos conservan los mensajes y permiten retomarlos posteriormente. Además, quedan fuera de la lista de elementos fijados y los resultados de búsqueda habituales.

Para activar la protección, hay que abrir el menú de tres puntos del chat, seleccionar «Bloquear chat» y confirmar la operación. Después se crea o introduce el PIN. Cuando se quiera recuperar la conversación, basta con ingresar a «Chats bloqueados» y completar la autenticación. También es posible retirar la restricción para devolverla a la lista principal.

La función se está habilitando gradualmente en los planes Free, Go, Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, por lo que todavía podría no aparecer en todas las cuentas.

Qué ocurre con la privacidad y la memoria

Según la documentación oficial de OpenAI, esta medida restringe el acceso a los mensajes, pero no incorpora cifrado de extremo a extremo ni modifica los plazos de conservación de datos. Tampoco cambia la configuración «Mejorar el modelo para todos», relacionada con el uso de las conversaciones para entrenar la inteligencia artificial.

La configuración de privacidad sigue siendo importante al compartir información confidencial con herramientas de IA. Cuando la memoria está activada, los chats bloqueados mantienen un espacio independiente. Los nuevos datos recordados allí no pasan a las conversaciones normales, aunque permanece cualquier información almacenada anteriormente.

Restablecer un PIN olvidado elimina permanentemente todos los chats bloqueados y sus archivos. En cambio, si se conoce la clave anterior, es posible modificarla sin perder ese material.

La opción no admite conversaciones temporales, archivadas, grupales, creadas mediante enlaces compartidos ni aquellas con tareas programadas o grabaciones de reuniones. Tampoco está disponible en ChatGPT para el sector salud.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

¿Qué ofrece Clara a las empresas argentinas?

La plataforma centraliza la gestión de gastos y reintegros: los empleados envían sus comprobantes por WhatsApp, la app o la web, y el sistema registra automáticamente monto, moneda, comercio y fecha. Sobre esa base, el motor propio de inteligencia artificial, Clara Intelligence, audita el 100% de las transacciones en tiempo real, aplica las políticas internas de cada empresa y automatiza entre el 80% y el 90% de las aprobaciones y rechazos de gastos, según la compañía. Los reintegros se ejecutan con acreditación vía CBU, con soporte para tarjetas de Clara o de terceros y para las entidades bancarias habituales de cada compañía.

Clara asegura que sus más de 40.000 empresas clientes en América Latina han ahorrado 4,6 millones de horas y hasta US$240 millones en procesos de gestión de gastos. A diferencia de soluciones que añaden IA sobre procesos tradicionales, la empresa sostiene que su plataforma fue desarrollada con IA nativa desde el inicio.

Una relación con Argentina que no empieza de cero

La compañía ya tenía equipo en Buenos Aires desde 2024 y hoy emplea allí a 30 personas en funciones globales de crecimiento, aceptación, fraude y riesgo de crédito. «Argentina combina talento tecnológico de primer nivel con empresas que operan cada vez más allá de sus fronteras. Ya construimos desde el país una parte relevante de nuestro equipo global; ahora queremos llevar esa proximidad al mercado y replicar el éxito que hemos logrado en Brasil, Colombia y México», afirmó Gerry Giacomán Colyer, cofundador y CEO de Clara.

El movimiento confirma una tendencia: las fintech B2B de la región están usando la IA como argumento central de venta para atacar una de las tareas más tediosas de cualquier empresa, la rendición de gastos. Para las compañías argentinas, hay un competidor más en el tablero.

Fuentes:
Latam Fintech Hub, anuncio de operaciones de Clara en Argentina: latamfintech.co
The Startup Journal: startupjournal.io

¿Cómo funciona el truco?

No requiere abrir el televisor ni hacer root. Proyectos de código abierto como dumbtv y cleanyourtv publican las instrucciones en GitHub, y el usuario solo tiene que darle la referencia a su agente de IA preferido. El agente localiza el televisor en la red Wi-Fi de la casa, desinstala o desactiva los paquetes de relleno y anuncios, e instala un lanzador (launcher) más ligero y limpio, algunos con aspecto similar al de Apple TV. El proceso es reversible: se puede volver al estado de fábrica.

El creador de cleanyourtv contó que el agente eliminó 25 paquetes de un televisor Xiaomi de sus padres, que mostraba un anuncio patrocinado antes de siquiera llegar a Netflix. Otro usuario reemplazó el lanzador original de 192 MB por uno personalizado de 83 MB. dumbtv dice haber sido probado en televisores Fire TV Edition y en plataformas Android TV y Google TV de Sony, TCL, Philips, Hisense, Xiaomi y Shield.

El trasfondo: televisores que espían lo que ves

El enojo tiene razones. Los televisores inteligentes modernos incluyen ACR (reconocimiento automático de contenido), una tecnología que identifica qué está sonando en la pantalla, incluso si viene de un consola o un decodificador, y usa esos datos para publicidad personalizada. La promesa de estos proyectos resume ese hartazgo: «tu TV debería hacer lo que pagaste: tus apps, tus entradas HDMI y nada más».

Las advertencias de rigor

Todos estos proyectos son trabajo en progreso y los resultados varían. Hay reportes de agentes que se niegan a «hackear» el televisor sin instrucciones más detalladas, de paquetes importantes desactivados por error y al menos un caso de un televisor Android que quedó inservible (brickeado) en el intento. Si quieres una pantalla de inicio limpia sin involucrar a una IA, ya existen lanzadores alternativos probados como ATV Launcher, Projectivy Launcher y FLauncher. Y vale recordar que modificar el software del televisor puede afectar la garantía, aunque el proceso no requiera root.

Fuentes:
TechCrunch, «People are using AI to make their smart TVs dumb again»: techcrunch.com
Proyecto dumbtv en GitHub: github.com

¿Qué es exactamente DeepInfer?

Es un framework de inferencia, la capa de software que ejecuta un modelo de IA ya entrenado para responder solicitudes a gran escala. Según su documentación, es el mismo sistema que sostiene los servicios en producción de DeepSeek, y esta primera versión abierta soporta el modelo DeepSeek-V4.1-Flash con funciones pensadas para operación real:

• Kernels optimizados (FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels) y paralelismo avanzado para distribuir el modelo en varios aceleradores.
• DSpark, una técnica de decodificación especulativa que usa borradores de tokens para acelerar la generación.
• Programación asíncrona de lotes, para que el CPU nunca deje esperando al GPU.
• Inferencia invariante por lote y muestreo determinista: las respuestas son idénticas sin importar cómo se agrupen las solicitudes, algo clave para pruebas y auditorías (por ahora, solo en hardware NVIDIA).
• Salidas estructuradas: se puede obligar al modelo a responder siguiendo una expresión regular, un esquema JSON o una gramática EBNF.

Los números que encendieron la discusión

En la conversación de Hacker News circuló un análisis técnico con cifras de la propia DeepSeek: usando este framework, un solo clúster sirviendo DeepSeek V4.1 Flash alcanzaría un rendimiento de 155 billones de tokens por día, con ingresos de US$38 por tarjeta por hora en horario de menor demanda. Son cifras de la compañía, no de un tercero independiente, pero alimentaron un debate interesante: si servir modelos es rentable a esos niveles, la inferencia se está convirtiendo en un commodity, y eso presiona los precios de toda la industria.

¿Por qué importa que sea abierto?

Hasta ahora, quien quisiera servir modelos de DeepSeek a gran escala dependía de frameworks de la comunidad como vLLM o SGLang. Con DeepInfer, la propia DeepSeek publica su stack de producción, lo que sube la vara de desempeño para esos proyectos y da a las empresas una ruta oficial para correr los modelos en su propia infraestructura, sin enviar datos a terceros. Para equipos latinoamericanos que construyen sobre modelos abiertos, es una opción más para desplegar con control total.

Fuentes:
Repositorio oficial de DeepInfer en GitHub: github.com/deepseek-ai/DeepInfer
Discusión en Hacker News: news.ycombinator.com

La orden tiene dos componentes. El primero excluye de las contrataciones de las agencias civiles federales todos los productos y servicios desarrollados por Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co. y sus afiliadas. El segundo obliga a retirar de los sistemas de las agencias civiles todos los productos de DeepSeek, los de sus afiliadas y, aquí está el punto más amplio, los productos y servicios de terceros que hayan sido desarrollados usando implementaciones de DeepSeek.

¿Qué tan amplia es la prohibición?

Es una de las órdenes más amplias emitidas hasta ahora contra una empresa de IA. Al incluir productos de terceros construidos sobre implementaciones de DeepSeek, la medida alcanza potencialmente a software que ni siquiera lleva el nombre de la compañía china, pero que usa sus modelos por debajo, algo común dada la popularidad de los modelos abiertos de DeepSeek entre desarrolladores de todo el mundo.

La orden se emitió bajo el marco de la Federal Acquisition Supply Chain Security Act (FASCSA), que permite al Gobierno estadounidense excluir fuentes de la cadena de suministro federal cuando identifica riesgos de seguridad. Las agencias federales civiles, que van del Departamento de Salud al de Educación, tendrán que revisar sus sistemas y sus contratos vigentes para cumplirla.

¿Por qué contra DeepSeek?

DeepSeek se convirtió en fenómeno global en 2025 cuando sus modelos de IA alcanzaron un desempeño comparable al de los principales modelos estadounidenses con una fracción del costo de entrenamiento. Pero su origen chino y su política de datos han generado desde entonces alertas de seguridad en varios países: Italia fue de los primeros en actuar y retiró la aplicación de sus tiendas, y otros gobiernos europeos y de Asia restringieron su uso en dispositivos oficiales.

Las preocupaciones de Washington se centran en que los datos enviados a los servidores de DeepSeek podrían quedar expuestos al Gobierno chino, además de cuestionamientos sobre censura de temas políticos en sus respuestas y el uso de sus modelos en operaciones de influencia. La compañía ha negado reiteradamente las acusaciones y asegura que cumple con las leyes de protección de datos.

¿Cambia algo para los usuarios comunes?

Por ahora, no. La orden aplica exclusivamente a las agencias federales civiles y a sus contratistas: los usuarios particulares en Estados Unidos, y por supuesto en Colombia y el resto de Latinoamérica, pueden seguir usando DeepSeek en la web o en sus aplicaciones. Tampoco afecta a las agencias de defensa o inteligencia, que ya tenían restricciones propias.

El efecto indirecto sí puede ser relevante. Empresas que desarrollen software para el Gobierno estadounidense tendrán que verificar que sus productos no dependan de implementaciones de DeepSeek, y la señal política es clara: Washington está dispuesto a usar herramientas de cadena de suministro contra la IA china, tal como hizo antes con Huawei en telecomunicaciones. Para desarrolladores y empresas latinoamericanas que integran modelos de DeepSeek en sus productos, vale la pena tener en el radar cómo evoluciona esta postura si sus clientes tienen contratos con el sector público de Estados Unidos.

Fuentes:
Registro Federal de Estados Unidos (orden FASCSA del DHS): federalregister.gov
The Wall Street Journal (contenido de pago): wsj.com

El ejercicio no prueba la precisión de ChatGPT, Gemini, Claude ni de ninguna herramienta concreta. El resumen con errores se redactó a propósito para imitar las fallas que la literatura documenta. Lo que sí se ejecutó de verdad es la verificación, y esa es la parte que cualquiera puede repetir antes de usar un resumen para decidir algo.

El ejercicio: un informe ficticio y un resumen con trampas

El documento base es un informe trimestral inventado de una cooperativa cafetera, generado como PDF con un programa corto. Contiene cifras concretas: ingresos de US$1.240.500, 18 empleados, operación en Huila, Nariño y Cauca, una reserva de emergencia de US$96.000 y una advertencia de que las cifras de Nariño son preliminares.

El resumen bajo revisión imita las salidas de un asistente: fluido, ordenado y con cuatro errores plantados. Cambia los ingresos a US$1.420.500, convierte los 18 empleados en 81, inventa un crecimiento de 25% y declara definitivas las cifras que el documento marca como preliminares. Este es el resultado de la comprobación:

Ninguno de estos errores se nota leyendo el resumen con confianza. Todos se notan al cruzarlo contra la fuente, que es exactamente el paso que el formato de conversación invita a saltarse.

Por qué un resumen convincente puede estar mal

Los asistentes actuales no copian frases: las reformulan. Ese estilo abstractivo es lo que los hace legibles y también lo que les permite cambiar un número, exagerar una tendencia o mezclar datos de dos secciones sin que el tono delate nada. Un estudio de la ACL de 2023 que reunió anotaciones de errores de nueve conjuntos de datos concluye que ninguna métrica automática detecta bien todos los tipos de error, y que el desempeño varía según el modelo y el tipo de falla.

Hay además límites de entrada que conviene conocer. Anthropic documenta que Claude acepta hasta 100 páginas por solicitud, o 600 en ventanas de contexto ampliadas, y que un PDF denso, con letra pequeña o tablas complejas, puede agotar la capacidad antes de llegar a ese techo. Un informe largo puede quedar parcialmente procesado sin que el resumen lo advierta.

El caso más delicado es el documento escaneado: si el PDF es una foto de páginas, la herramienta depende de interpretar imágenes y la extracción de cifras se vuelve más frágil. Ante un contrato o un estado de cuenta escaneado, la verificación deja de ser opcional.

La lista de verificación de cinco minutos

Antes de usar cualquier resumen generado, cruce estos puntos contra el PDF original. Primero, cada cifra del resumen: búsquela textualmente en el documento y revise que el contexto coincida, porque un número correcto en el lugar equivocado también es un error. Después, nombres, fechas y porcentajes, con la misma regla.

El tercer punto son las salvedades: palabras como preliminar, estimado, borrador o sujeto a cambios son las primeras que un resumen tiende a perder, y suelen ser las que más importan. Cuarto, lo omitido: si el documento menciona riesgos, multas o reservas y el resumen no, el panorama quedó incompleto. Por último, pida a la herramienta que indique la página de cada afirmación clave y compruebe que exista; si no puede señalarla, la afirmación no está verificada.

Una regla previa: no cargue contratos, nóminas ni estados financieros reales a un asistente externo sin autorización. Como ya explicamos en la guía para limpiar Excel con IA sin perder datos, una muestra ficticia con la misma estructura suele bastar para ensayar el procedimiento.

La comprobación local que ejecutamos

La segunda capa es un programa corto que corre sin conexión y sin suscripciones. Extrae el texto del PDF con la utilidad pdftotext, lista los números del resumen que no aparecen en el documento y revisa parejas de palabras en tensión, como preliminar frente a definitivo. Sobre el ejercicio produjo exactamente esto: los números 25, 81 y 1420500 no existen en la fuente, hay contradicción entre preliminar y definitivo, y el resumen omite la reserva.

import re, subprocess, unicodedata

def normaliza(s):
    s = unicodedata.normalize('NFKD', s)
    return ''.join(ch for ch in s
                   if not unicodedata.combining(ch)).lower()

def numeros(texto):
    crudos = re.findall(r'\d[\d.,]*\d|\d', texto)
    return {n.replace('.', '').replace(',', '') for n in crudos}

fuente = subprocess.run(
    ['pdftotext', '-layout', 'informe_ficticio.pdf', '-'],
    capture_output=True, text=True).stdout
resumen = open('resumen_bajo_revision.txt').read()

extra = numeros(resumen) - numeros(fuente)
print('Numeros que no aparecen en el documento:', extra or 'ninguno')

nf, nr = normaliza(fuente), normaliza(resumen)
for a, b in [('preliminar', 'definitiv'), ('borrador', 'final')]:
    if a in nf and b in nr:
        print(f'Contradiccion: documento "{a}", resumen "{b}"')

El programa tiene límites honestos: no entiende el significado, no detecta una cifra correcta usada en el contexto equivocado y no juzga si la omisión importa. Su valor es reducir la lista de sospechosos a lo que merece revisión humana, en segundos y sin enviar el documento a ningún servidor.

La conclusión práctica se resume en una costumbre: un resumen de IA es un borrador de lectura, no una versión del documento. Se usa para ubicarse rápido y se verifica antes de citar una cifra, firmar algo o tomar una decisión. Los cinco minutos de comprobación son parte del trámite, no un extra.

Fuentes: Anthropic, Compatibilidad con PDF; Tang y otros, Understanding Factual Errors in Summarization (ACL 2023).

Los investigadores alimentaron cada modelo con más de 200 solicitudes sobre temas que van desde ataques masivos hasta armas químicas, en tres rondas: una declarando abiertamente la intención terrorista, una presentando el pedido como una operación clandestina y una tercera firmada como “investigador de seguridad”. Bajo esa vara de medir, 81 modelos fallaron: dieron al menos una respuesta completa sobre un tema de bajas masivas o quedaron por debajo de 90 puntos sobre 100.

El disfraz más efectivo fue el más simple. Decir “soy investigador”, sin aportar prueba alguna, multiplicó por casi nueve la probabilidad de obtener una respuesta, que llegó al 16,9% de los intentos. “Algunas de las fallas son asombrosas”, dijo a WIRED Daniel Byman, experto en terrorismo de la Universidad de Georgetown, tras revisar el documento.

Abliteración: frenos que desaparecen en tres días

El hallazgo que más preocupa a los autores tiene nombre propio: abliteración, la remoción de los filtros de seguridad de modelos de pesos abiertos. En 2024 tardaba en promedio más de 24 días que apareciera en línea una versión “abliterada” de un modelo nuevo. Ahora el promedio es menor a tres días, y el informe documenta un caso en que bastaron 24 horas tras el lanzamiento de un modelo abierto de Alibaba.

El término nace de unir “ablación” y “obliteración”: quitarle al modelo su capacidad de negarse. La diferencia no es cosmética. El modelo abierto Llama 3.1 8B de Meta obtuvo 97 sobre 100 en la prueba; una versión abliterada del mismo modelo cayó a 3. El informe también registra a un neonazi que usó uno de estos modelos modificados para entrenar su propio chatbot extremista y cobrar US$14,88 por el acceso, un precio que alude a códigos numéricos de ese movimiento.

Adam Hadley, director ejecutivo de Tech Against Terrorism, lo resume con ironía: mientras el debate público discute riesgos existenciales y superinteligencia, casi nadie habla de la emergencia de los modelos abliterados, que ya se pueden descargar.

Los matices: cerrados mejor, pero no a salvo

Los modelos cerrados de las grandes empresas rindieron mejor en promedio, aunque no quedaron exentos de fallas. El informe encontró además un punto ciego llamativo: modelos que se niegan correctamente a hablar de ataques masivos fallan cuando el tema es radicalización. En un caso citado, el chatbot Grok, de xAI, ofreció una estructura completa para sembrar una narrativa contra un grupo “enemigo” y difundirla con cuentas anónimas.

Y no es un ejercicio teórico. El rastreador de incidentes de Tech Against Terrorism registra más de 30 casos reales en los que una IA sirvió de asistente operativo en un atentado o plan, con al menos 11 herramientas distintas y más de 70 muertes asociadas, según Hadley.

Meta, OpenAI, Google, Anthropic, xAI y Alibaba no respondieron a las solicitudes de comentario de WIRED sobre estos resultados.

El patrón no es nuevo ni exclusivo de un laboratorio. Enter ya contó cómo un agente de Gemini terminó hackeando tres empresas reales durante una prueba controlada. La diferencia es de escala: lo que antes exigía un equipo experto hoy cabe en una descarga de tres días.

Fuentes: WIRED, AI Models Can Be Easily Modified to Assist Terrorist and Extremist Activity; Tech Against Terrorism, Counter-Terrorism AI Benchmark.

¿A quién acudimos cuando tenemos una duda sobre nuestro bienestar sexual? Durante décadas, la respuesta parecía ser un médico, un profesor, un familiar o algún profesional especializado. Sin embargo, hoy una parte creciente de esas consultas comienza frente a una pantalla.

La inteligencia artificial ya no se utiliza únicamente para buscar información o automatizar tareas. Cada vez más personas la están incorporando a su vida cotidiana para resolver preguntas relacionadas con su salud, sus emociones y su bienestar. Entre ellas, las relacionadas con la sexualidad.

La pregunta ya no es si estas herramientas pueden ofrecer respuestas. La verdadera pregunta es por qué tantas personas están recurriendo a ellas para encontrar orientación.

Y es justamente ahí donde la conversación deja de ser tecnológica para volverse profundamente humana.

Mientras realizaba la investigación Mi cuerpo, nuestro cuerpo: educación para la sexualidad, junto con otras docentes del Politécnico Grancolombiano, confirmé una realidad que atraviesa buena parte de América Latina: muchas de las inquietudes que niños, niñas y jóvenes tienen sobre su cuerpo, sus emociones y su sexualidad siguen sin encontrar respuestas suficientes en los espacios donde tradicionalmente deberían encontrarlas. Por eso, las respuestas cambian de lugar.

¿Puede la inteligencia artificial orientar en salud sexual?

Durante años hemos centrado gran parte de la educación sexual en la prevención y en los aspectos biológicos. Son asuntos fundamentales, pero no siempre responden a las preguntas que realmente acompañan la vida cotidiana de las personas.

¿Cómo relacionarme con mi cuerpo? ¿Cómo construir vínculos saludables? ¿Cómo entender mis emociones? ¿Cómo fortalecer mi autoestima? Cuando esas conversaciones no encuentran espacio, las preguntas buscan nuevos lugares.

Hoy muchas de ellas están llegando a plataformas basadas en inteligencia artificial, capaces de responder de inmediato, sin horarios, sin filtros y, para muchas personas, sin la sensación de estar siendo juzgadas.

Eso no significa que la IA pueda reemplazar el acompañamiento humano. La salud, y especialmente la salud sexual, involucra experiencias, emociones, contextos y realidades que ninguna tecnología puede comprender completamente. Pero tampoco sería prudente ignorar lo que está ocurriendo.

Preguntar sin miedo, acompañar con humanidad

Yo veo en la inteligencia artificial una herramienta complementaria, no un sustituto. Puede ayudar a resolver dudas iniciales, orientar hacia información basada en evidencia, desmontar mitos, identificar señales de alerta y, sobre todo, dirigir a las personas hacia profesionales o servicios especializados cuando la situación lo requiere.

También puede convertirse en un apoyo para promover conversaciones sobre autocuidado, relaciones saludables, diversidad, consentimiento y salud emocional, temas que hoy hacen parte indispensable de una educación sexual verdaderamente integral.

Sin embargo, las decisiones importantes sobre la vida afectiva, emocional y sexual siguen necesitando empatía, contexto, escucha y acompañamiento humano. El reto no es elegir entre personas o inteligencia artificial. El reto es encontrar la manera de que ambas contribuyan a que nadie tenga que enfrentar sus dudas en soledad.

Si cada vez más personas recurren a herramientas tecnológicas para resolver dudas sobre bienestar o sexualidad, quizá estamos viendo una señal sobre la necesidad de construir espacios más cercanos, accesibles y relevantes para quienes buscan orientación.

Por eso, el desafío está en comprender cómo estas herramientas pueden convivir con esos espacios y complementar los procesos de orientación y educación que la sociedad necesita.

Al final, si tantas personas están preguntándole a una inteligencia artificial sobre su bienestar, la cuestión es qué nos está diciendo esa búsqueda sobre las conversaciones que todavía nos cuesta tener.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

La cláusula alcanza algo distinto de las publicaciones que una empresa sube a Facebook o Instagram: también se refiere a dominios, páginas y direcciones web vinculados con su actividad. Para medios, tiendas y otros negocios que dependen de las herramientas de Meta, la pregunta es qué permisos conceden sobre contenido alojado fuera de esas redes.

El alcance jurídico no está resuelto. Nieman Lab consultó a especialistas que ven una autorización amplia para entrenar IA con sitios asociados a cuentas comerciales. Meta, por su parte, dijo al medio que el cambio reúne lenguaje antes repartido entre diferentes condiciones y que no modificará su forma de rastrear publicaciones.

A quién afectan los términos comerciales de Meta

Los términos comerciales cubren el acceso o uso de productos de Meta con fines de negocio. Sus ejemplos incluyen anuncios, mensajes de mercadeo, venta de productos, desarrollo de aplicaciones, catálogos, administración de páginas y grupos comerciales, Ads Manager y Meta Business Suite. No se limitan a grandes empresas ni exclusivamente a quienes compran publicidad.

La nueva autorización enumera programas automatizados como rastreadores, bots y herramientas de extracción de datos. También contempla crear credenciales de prueba para acceder, indexar, almacenar en caché, analizar y recopilar contenido de los sitios incluidos en la cláusula, además de consultar sus actualizaciones periódicamente.

“Asociados” es una palabra importante. La redacción habla de dominios, páginas o direcciones relacionadas con los productos o servicios del usuario, o disponibles mediante el uso de los productos de Meta. No significa que la compañía haya adquirido la propiedad de toda la web ni que cualquier sitio quede automáticamente sujeto al contrato.

El documento permite usar lo recopilado para prestar, desarrollar, mejorar, investigar, entrenar y mantener la integridad de productos, servicios y funciones de Meta. Nieman Lab señala que la definición de productos de la compañía incluye su oferta de IA. Esa combinación explica la preocupación de los editores, aunque no prueba qué contenido concreto se usará en un entrenamiento futuro.

Por qué bloquear un rastreador no resuelve todo

Un archivo robots.txt comunica a los rastreadores qué partes de un sitio pueden consultar. Meta dijo a Nieman Lab que los propietarios pueden seguir utilizando ese mecanismo para gestionar el acceso a su contenido. Es una afirmación de la compañía, no una garantía de que desaparezca cualquier disputa contractual.

Los abogados consultados por el medio advierten que Meta podría argumentar que sus términos comerciales prevalecen sobre otras instrucciones de bloqueo. Esa es su interpretación del riesgo. No equivale a una sentencia que declare inválido robots.txt o que autorice a ignorar cualquier restricción de acceso.

La referencia a credenciales de prueba abre otra pregunta: hasta dónde podría entrar un rastreador en sitios que exigen registro. Meta no respondió al medio si esa facultad se utilizaría para superar muros de pago. El texto no permite concluir que la empresa ya esté eludiendo suscripciones de medios ni que todos los contenidos de pago serán recopilados.

Enter había explicado el uso de publicaciones de Facebook e Instagram para entrenar IA. Esta actualización plantea un problema adicional para los negocios: la relación entre una cuenta comercial y el contenido de un sitio externo. No conviene confundir ambos permisos ni asumir que una solicitud sobre datos personales cubre también el contrato de una empresa.

Qué revisar antes del 30 de octubre

El aviso de actualización indica que, si el usuario no acepta las nuevas condiciones, debe dejar de acceder o utilizar los productos con fines comerciales. Según Nieman Lab, no hay una opción para mantener la cuenta de negocio y rechazar únicamente esta cláusula. Eso coloca la revisión del contrato junto a una decisión operativa: qué servicios usa realmente la organización y de cuáles depende.

Un primer paso es identificar las páginas, cuentas de anuncios, catálogos y sitios vinculados al negocio. Después conviene distinguir contenido propio, material licenciado por terceros y páginas con información que no debe exponerse públicamente. Un permiso concedido por la empresa no elimina por sí solo las obligaciones que esta tenga frente a autores, clientes u otros titulares.

Las decisiones sobre acceso, licencias y continuidad de una cuenta requieren revisar el contrato completo y la legislación aplicable. Cerrar perfiles o cambiar barreras del sitio sin evaluar sus efectos puede afectar campañas, atención a clientes y tráfico. Tampoco basta instalar un bloqueo técnico y dar por zanjada la cuestión legal.

Los términos comerciales de Meta entrarán en vigor el 30 de octubre de 2026, según el aviso oficial. Lo que sigue abierto es cómo se aplicará esa autorización, qué límites admitirán las distintas jurisdicciones y cómo se resolverá la tensión entre las instrucciones de un sitio y los permisos de una cuenta comercial.

Fuentes: Meta, vista previa de los términos comerciales; Nieman Lab, Meta’s new commercial terms will allow the scraping of news sites, legal experts say.

El lanzamiento está programado para el 18 de octubre de 2026, según la información divulgada en Flipkart, la plataforma de comercio electrónico de India. El celular costará menos de 20.000 rupias indias, equivalentes aproximadamente a 211 dólares estadounidenses. Esta cifra corresponde al límite anunciado, no al precio definitivo.

Incorporará una pantalla Super AMOLED con resolución Full HD+ y protección Corning Gorilla Glass Victus, que ofrece resistencia frente a rayones y determinadas caídas.

El procesador Exynos 1330 estará acompañado de una batería de 5.000 mAh, compatible con carga por cable de 25 W. También tendrá un grosor de 7,5 milímetros y estará disponible en violeta intenso y negro intenso.

La estabilización óptica ayudará a reducir fotos borrosas

El sistema fotográfico tendrá un sensor principal de 50 megapíxeles con estabilización óptica de imagen (OIS). Esta tecnología compensa pequeños movimientos de la mano durante la captura y ayuda a reducir las fotografías borrosas.

Lo acompañarán una cámara ultra gran angular de 5 megapíxeles y otra macro de 2 megapíxeles para tomas cercanas. En la parte frontal incorporará un sensor de 13 megapíxeles destinado a selfis y videollamadas.

Entre las funciones anunciadas figuran Circle to Search, que permite buscar información sobre elementos visibles en pantalla, Samsung Wallet para realizar pagos sin contacto, Quick Share para compartir archivos y la plataforma de seguridad Knox.

La comercialización está confirmada inicialmente para India. Samsung todavía no ha anunciado fechas ni condiciones de disponibilidad para otros mercados.

Imagen: Samsung / Editada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

La forma de reducir ese riesgo es pedir propuestas, conservar el original y definir controles que se puedan contar. Esta guía usa ocho registros ficticios y una prueba local con Python y pandas. No es una prueba de uso de Copilot ni una medición de su precisión.

Primero, decida qué no se puede cambiar

Trabaje en una copia. No cargue nombres de clientes, documentos, salarios ni información comercial en un asistente externo sin autorización. Para pedir una fórmula o un programa, suele bastar una muestra inventada con los mismos encabezados y problemas.

En este ejercicio, los identificadores deben conservarse como texto. Las fechas con barras se marcan para revisión, sin decidir si el día va antes del mes. Los importes solo se consideran uniformes si tienen punto y dos decimales; los demás se conservan, no se convierten a cero.

La regla para nombres es más limitada: proponer la eliminación de espacios al principio y al final. No cambia mayúsculas, tildes ni espacios internos. “José” y “JOSE” no se fusionan. Una fila repetida se señala, pero no se borra: dos transacciones pueden coincidir sin ser un error.

Un encargo que puede copiar en su asistente de IA es este:

“Propón una limpieza para un archivo con columnas id, nombre, fecha e importe. No sobrescribas el archivo original ni elimines filas. Conserva id como texto y no adivines fechas ni separadores decimales. Añade nombre_propuesto quitando solo espacios de los extremos. Marca fechas con barras, importes que no sigan el patrón de punto y dos decimales, y todas las filas exactamente duplicadas. Entrega hojas Original, Revision y Control, con conteos de entrada y salida. Antes de generar código, enumera tus supuestos. Usa solo la muestra ficticia”.

Una muestra pequeña para descubrir errores grandes

Cree un libro llamado muestra.xlsx, con estos cuatro encabezados en la primera hoja y en este orden. Antes de escribir los datos, aplique formato Texto a las cuatro columnas. Las marcas [espacio] representan espacios reales; no copie esa palabra ni sus corchetes.

Los controles esperados son ocho filas de entrada y ocho de salida, dos nombres con espacios, una fecha para revisar, dos importes para revisar y dos filas marcadas como duplicadas. Son dos filas dentro de un mismo grupo repetido, no dos grupos.

Si su herramienta produce siete filas, convierte 001 en 1 o interpreta 03/04/2026 sin preguntarle, no ha cumplido el encargo. Que el resultado tenga una explicación convincente no lo vuelve correcto.

Cómo repetir la comprobación sin una suscripción de IA

El siguiente programa se ejecutó sobre esa muestra en un equipo con Python, pandas y openpyxl. Generó las tres hojas, conservó los ocho registros y dejó intactos los identificadores, la fecha ambigua, los importes originales y las tildes. Al repetirlo con la salida ya creada, se detuvo para no sobrescribirla.

Si ya trabaja con Python, instale las dependencias con python -m pip install pandas openpyxl. Guarde el código como limpieza.py en la carpeta de la muestra y ejecute python limpieza.py. Revise cualquier código que le entregue una IA antes de ejecutarlo. Este programa solo lee el libro indicado y escribe un archivo nuevo llamado revision.xlsx; no necesita conectar Excel con un servicio de IA.

import pandas as pd
from pathlib import Path

entrada = Path('muestra.xlsx')
salida = Path('revision.xlsx')
if entrada.resolve() == salida.resolve() or salida.exists():
    raise SystemExit('La salida ya existe o coincide con la entrada.')
df = pd.read_excel(entrada, dtype=str, keep_default_na=False)
requeridas = ['id', 'nombre', 'fecha', 'importe']
if list(df.columns) != requeridas:
    raise ValueError('Revisa las columnas y su orden.')
rev = df.copy()
rev.insert(0, 'fila_excel', range(2, len(df) + 2))
rev['nombre_propuesto'] = df['nombre'].str.strip()
rev['fecha_revisar'] = df['fecha'].str.contains('/', regex=False)
patron = r'[0-9]+\.[0-9]{2}'
rev['importe_revisar'] = ~df['importe'].str.fullmatch(patron)
rev['duplicado_revisar'] = df.duplicated(subset=requeridas, keep=False)
cambios = (df['nombre'] != rev['nombre_propuesto']).sum()
resumen = pd.DataFrame({
    'control': ['filas_entrada', 'filas_revision',
                'nombres_con_espacios',
                'fechas_revisar', 'importes_revisar', 'filas_duplicadas'],
    'valor': [len(df), len(rev), cambios,
              rev['fecha_revisar'].sum(), rev['importe_revisar'].sum(),
              rev['duplicado_revisar'].sum()]
})
with pd.ExcelWriter(salida, engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Original', index=False)
    rev.to_excel(writer, sheet_name='Revision', index=False)
    resumen.to_excel(writer, sheet_name='Control', index=False)
print(resumen.to_string(index=False))

Abra revision.xlsx y compare la hoja Control con los conteos esperados. La columna fila_excel ayuda a regresar al registro de origen. La hoja Original conserva los valores leídos para este ejercicio; no es una copia completa del libro, de sus fórmulas, estilos, comentarios o macros. Mantenga el archivo original aparte.

Leer una columna como texto tampoco recupera ceros que Excel ya perdió antes de guardarla. Este ejemplo comprueba reglas concretas sobre datos de texto: no valida que una fecha exista, no detecta todos los problemas contables y no sirve para aprobar un cierre financiero.

Si prefiere Copilot, revise propuesta por propuesta

Microsoft documenta la ruta Datos > Limpiar datos para las cuentas que tienen la función. Permite aplicar o ignorar sugerencias de espacios, números, formato y ortografía. La compañía advierte que la limpieza funciona mejor en inglés, un límite relevante para tablas con nombres y descripciones en español.

Enter ya contó el lanzamiento de la limpieza de datos con Copilot. La comprobación propuesta aquí sirve para revisar su resultado o el de otro asistente, sin asumir que todas las cuentas tienen el mismo acceso. Si la opción no aparece, no compre una suscripción solo para repetir esta muestra.

Antes de sustituir una tabla de trabajo, revise las filas marcadas y documente qué decisión tomó en cada caso. No sume importes de monedas distintas ni apruebe totales mientras queden separadores sin resolver. El archivo limpio se acepta cuando conserva lo que debía conservar y explica cada cambio, no cuando desaparecen los avisos.

Fuentes: Microsoft Support, Clean up your data with Copilot in Excel; documentación de pandas, lectura y escritura de archivos Excel.

Su nombre completo es Reverse Engineer Anything. No es un decompilador propio: conecta agentes de IA como Claude Code, Codex o Cursor con herramientas profesionales de análisis, como Ghidra, mediante MCP, el estándar que Anthropic creó para que los modelos usen herramientas externas. El usuario señala un programa, pregunta cómo hace algo y el agente rastrea la respuesta, desde lo que se ve en pantalla hasta el binario.

Funciona con aplicaciones de escritorio, apps de Android, sitios web y juegos. Todo el análisis se hace en el equipo del usuario, según Gigazine, y cada respuesta llega con las pruebas y las limitaciones del hallazgo.

Ingeniería inversa con IA: mods y juegos que nunca llegaron al PC

Para los jugadores, el efecto ya se nota. Decrypt cuenta que circulan juegos que mezclan mundos: Spider-Man columpiándose por la ciudad de Batman: Arkham City, o unos 1.600 objetos de Minecraft metidos en Elden Ring para pelear contra Malenia. Otro modder llevó las armas de Escape from Tarkov a Skyrim. Un desarrollador mostró GTA V corriendo en un iPhone, algo que Rockstar nunca lanzó.

Hay una salvedad. Varios de esos proyectos no usaron REA. El análisis de Axortex aclara que la descompilación de Modern Warfare 2 se hizo con el servidor MCP oficial de IDA, y Decrypt señala que ArtCraft, el conjunto de apps libres que imita a Adobe, tampoco depende de la herramienta. REA se volvió el símbolo de una ola más amplia: agentes de IA leyendo software cerrado.

El proyecto también sirve para entender cosas pequeñas. Gigazine probó a preguntarle por qué 200 más 10 % da 220 en la calculadora de Windows, y por qué el dinosaurio de Chrome se acelera. En ambos casos REA encontró la regla y el agente reconstruyó una versión mínima.

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Para las comunidades de modding, el cambio es de ritmo. Según Decrypt, un aficionado llevó Fable 2, el único juego principal de la saga que nunca salió en PC, a Windows con un modelo de código abierto y un kit de recompilación: arrancó en una hora, aunque siguió una larga etapa de arreglos manuales. El proyecto exige tener tu propia copia del juego. Axortex recoge que el desarrollador de la versión de Modern Warfare 2 reportó 99 % de las funciones presentes y 83 % idénticas byte a byte, y que mantiene el código privado. Un usuario de Hacker News teme que la escena de ports retro se llene de descompilaciones mediocres hechas sin esfuerzo.

La preservación es el argumento más fuerte a favor. Muchos títulos de la era PS2 y PS3 ya no se venden ni reciben parches. Axortex menciona un análisis jurídico que ve la descompilación con fines de preservación como candidata a uso legítimo, pero reconoce que ese argumento pierde fuerza con franquicias que siguen a la venta, como Modern Warfare 2, Fallout o GTA V.

En TikTok, el creador @peterispeter lo describe como un punto de inflexión. Dice haber visto un mod de Halo 3 con 180 jugadores en una sola sala y argumenta que las empresas llevan décadas diciendo que ciertas funciones son imposibles. Es su opinión, y esa cifra de Halo 3 no la pudimos verificar.

Lo que cambia para quien solo quiere jugar

El efecto menos vistoso llegó por el lado de las trampas. Según Axortex, que resume un artículo de soporte de Riot del 29 de septiembre, desde el 6 de octubre la compañía bloquea el acceso a la memoria de League of Legends, TFT y Valorant para aplicaciones externas desconocidas. Riot dice que la ingeniería inversa asistida por IA multiplicó a quienes quieren fabricar cheats. La medida también alcanza a overlays y rastreadores de estadísticas legítimos, y las herramientas conocidas tienen plazo hasta abril de 2027.

Axortex añade el contrapeso: descompilar un cliente no derrota las verificaciones del servidor, y la lógica que vive en el servidor no se puede extraer del juego. Tampoco encontró un caso verificado de REA usado para crear un cheat de un juego en línea. El temor es que la barrera baje, no un incidente documentado.

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Del lado de los estudios, las respuestas han sido rápidas y dirigidas a individuos. Activision retiró imágenes de Modern Warfare 2 descompilado con IA y Bethesda envió una carta de cese a un juego de navegador inspirado en Fallout. Nadie ha demandado todavía a una empresa de IA ni a una herramienta como REA. La pelea por la IA en los juegos no es nueva, como mostró la polémica por DLSS 5 de Nvidia, pero esta vez el debate llega hasta el código del propio juego.

Fuera de los videojuegos, el alcance es parecido. REA también analiza apps de Android, firmware y capturas de tráfico de red; TechGig cuenta que equipos de API la usan para inferir qué servicios consulta una aplicación. Magica advierte que la evidencia respalda capacidades de inspección concretas, no que un agente pueda reconstruir cualquier aplicación sin errores.

El cambio de fondo es que la ingeniería inversa con IA volvió práctico leer código máquina. Todo lo que corre en tu dispositivo puede ser estudiado por un agente con paciencia, lo que abarata los clones y facilita entender qué hace una app con tus datos, pero también favorece la piratería y deja menos sitios donde esconder fallas de seguridad. Los proyectos que copian software de pago, como ArtCraft frente a Adobe, siguen en fase alfa y por ahora están lejos de reemplazarlo.

Fuentes: Decrypt y Axortex.

El anuncio, realizado el 14 de octubre de 2026, abarca obras con voces, instrumentos o melodías producidas mediante IA. Al tocar la etiqueta, se abre un apartado con información adicional. Su distribución será gradual, sin fechas confirmadas para los países latinoamericanos.

La identificación tiene un carácter informativo y no impide reproducir las canciones señaladas. Tampoco permite asegurar que una pieza sin este distintivo haya sido compuesta o interpretada exclusivamente por músicos.

Cómo clasifica YouTube las canciones creadas con IA

El sistema combina declaraciones de los socios musicales con herramientas de detección. Su documentación establece tres categorías según el grado de participación de inteligencia artificial generativa.

La primera corresponde a obras producidas íntegramente con esta tecnología, incluidas las voces y los instrumentos. La segunda reúne aquellas que incorporan elementos generados artificialmente, mientras que la tercera identifica trabajos realizados sin dichos recursos. Cuando faltan datos suficientes, el origen se registra como desconocido.

Una grabación puede considerarse parcialmente generada si incorpora una línea instrumental sintética junto con interpretaciones de músicos. También entran en esta categoría las composiciones que utilizan IA para desarrollar letras o melodías antes de grabar la versión definitiva.

La clasificación incluye materiales relacionados, como videos musicales elaborados con herramientas generativas. Las correcciones convencionales de afinación y los procesos automáticos de masterización, en cambio, no se consideran necesariamente intervenciones de este tipo.

Sin embargo, estas categorías no implican que todas las canciones con algún componente artificial reciban una señal visible. Las nuevas etiquetas están orientadas a contenidos creados principalmente mediante inteligencia artificial.

La identificación depende de la información proporcionada por terceros y de los mecanismos de detección. YouTube no publicó cifras sobre la precisión del sistema ni sobre el porcentaje del catálogo que podrá clasificar. Por eso, la ausencia del distintivo no garantiza un origen humano.

Según un reporte de TechCrunch, emplear inteligencia artificial tampoco impide automáticamente monetizar una canción. La etiqueta informa sobre su producción, pero no establece si existen conflictos relacionados con derechos de autor o autorizaciones para reproducir una voz.

La medida amplía los mecanismos para identificar contenido creado con IA en YouTube, que ya contemplaban la divulgación del uso de estas herramientas en materiales audiovisuales.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

El dato, recogido en el Monitor de IA 2026 de Ipsos, refleja una inquietud que puede afectar la confianza, el descanso y la capacidad de tomar decisiones. La misma encuesta señala que el 48 % de los colombianos siente mayor nerviosismo ante los productos y servicios que utilizan inteligencia artificial en el entorno laboral.

Este malestar se relaciona con lo que especialistas denominan ansiedad algorítmica, una expresión que permite estudiar las reacciones emocionales frente al avance de estas tecnologías. Sin embargo, sentir temor por los cambios en el mercado laboral no significa necesariamente tener un trastorno psicológico.

Lina Fernanda Galán Flórez, docente del programa de Psicología de la Universidad FUCS, explica que el concepto surge como una categoría para comprender estas respuestas emocionales, pero no corresponde a un diagnóstico clínico.

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La inquietud puede aparecer cuando una persona siente que su experiencia profesional pierde valor frente a sistemas capaces de producir resultados en poco tiempo. También puede surgir al comparar sus habilidades con las capacidades de una herramienta que cambia constantemente.

Una investigación de la Universidad de Johannesburgo, en Sudáfrica, publicada en febrero de 2026 en la revista científica Frontiers in Psychology, encontró preocupaciones similares al analizar 1.454 comentarios de Reddit. Entre los temas identificados estaban la posible pérdida de valor de la experiencia laboral y la incertidumbre sobre el futuro de distintas profesiones.

El temor también puede afectar la manera de trabajar. Una persona preocupada por ser reemplazada podría tener dificultades para concentrarse, cuestionar constantemente sus capacidades o sentir que sus esfuerzos ya no son suficientes.

¿Cuándo el uso de inteligencia artificial empieza a generar preocupación?

La relación con estas herramientas es otro aspecto que conviene observar. Consultar un sistema de IA para resolver dudas, organizar tareas o contrastar información no constituye, por sí mismo, una señal de dependencia.

La preocupación aparece cuando alguien siente que necesita la aprobación de una aplicación antes de actuar, incluso en decisiones personales, relaciones emocionales o asuntos relacionados con su salud.

Galán propone examinar qué lleva a una persona a consultar estas plataformas. ¿Busca información para complementar sus conocimientos o necesita que la herramienta confirme constantemente que está tomando la decisión correcta?

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Esta diferencia permite identificar hábitos que pueden estar debilitando la confianza en el propio criterio. Un ejercicio útil consiste en formular primero una respuesta personal y después compararla con la que ofrece la IA, en lugar de delegar automáticamente todo el proceso.

También conviene prestar atención a la frecuencia y a las consecuencias de estas preocupaciones. Si el miedo a perder el empleo resulta difícil de controlar, altera el sueño o interfiere con las actividades cotidianas, es recomendable buscar orientación psicológica.

La Organización Mundial de la Salud reconoce que los problemas de ansiedad pueden afectar el funcionamiento diario y requerir atención profesional. Por eso, cuando la preocupación deja de ser ocasional y empieza a limitar la vida de una persona, consultar a un psicólogo puede ayudar a comprender lo que ocurre.

La adaptación a la inteligencia artificial plantea desafíos laborales y emocionales. Aprender a utilizar estas tecnologías puede ayudar a responder a los cambios profesionales, pero también es necesario reconocer los conocimientos propios y evitar que cada decisión dependa de una respuesta automática.

El lanzamiento está dirigido a desarrolladores que crean asistentes conversacionales, sistemas automatizados de atención al cliente y aplicaciones capaces de interactuar con personas mediante la voz. La tecnología permite procesar conversaciones habladas y generar respuestas en tiempo real, sin obligar a los usuarios a comunicarse exclusivamente mediante texto.

Para los equipos técnicos, la novedad tiene dos implicaciones. Por un lado, pueden acceder a una versión más reciente del modelo sin asumir un incremento en la tarifa anunciada. Por otro, quienes hayan configurado sus aplicaciones para utilizar una versión específica deben comprobar qué modelo están invocando y planificar la migración correspondiente.

La diferencia está en la forma de seleccionar el modelo. El alias grok-voice-latest apunta a la versión más reciente disponible, mientras que grok-voice-2.0 identifica una versión determinada. xAI confirmó que esta última quedó deprecada y recomienda cambiar la configuración a grok-voice-3.0 o utilizar el alias actualizado.

Una actualización que también obliga a revisar las integraciones

La compañía asegura que la API conserva su estructura, por lo que la actualización no exige modificar las aplicaciones que ya utilizan el alias. Sin embargo, los desarrolladores que fijaron manualmente la versión 2.0 deben revisar sus configuraciones antes de migrar.

Mantener una versión específica puede ser útil cuando un producto necesita resultados consistentes entre diferentes despliegues. En cambio, utilizar un alias que cambia automáticamente permite acceder a las novedades del proveedor, aunque también implica que el comportamiento del sistema puede variar con futuras actualizaciones.

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Por eso, antes de cambiar una integración, conviene comprobar cómo responde el asistente en las tareas para las que fue diseñado, especialmente si atiende solicitudes de clientes o ejecuta instrucciones mediante herramientas conectadas.

El precio anunciado es de 0,08 dólares por minuto, equivalente a 4,80 dólares por hora de audio. Con esa tarifa, una aplicación que procese 1.000 minutos tendría un costo de referencia de 80 dólares por ese consumo, sin contar otros posibles cargos asociados al servicio.

La mejora de rendimiento es otro de los argumentos del lanzamiento. Según xAI, las pruebas independientes de Artificial Analysis sitúan a Grok Voice 3.0 en el primer puesto de su índice Speech-to-Speech, con una puntuación de 86,9. La empresa también reporta una latencia inferior a un segundo. Son resultados atribuidos a las evaluaciones citadas por el fabricante, no una garantía de que todas las aplicaciones obtendrán el mismo desempeño.

Los interesados pueden consultar las características del modelo y su disponibilidad en la página oficial de Grok Voice 3.0. Quienes ya desarrollan con la API pueden revisar los cambios y las indicaciones de actualización en las notas de lanzamiento de xAI.

La revisión más urgente corresponde a los proyectos que todavía llaman directamente a grok-voice-2.0: deben ajustar la selección del modelo para pasar a la versión 3.0 o al alias actualizado.

La actualización incluirá un modo de protección mejorada que examinará conversaciones con números desconocidos. Su activación será voluntaria y comenzará a distribuirse durante las próximas semanas. También permitirá comprobar enlaces sospechosos antes de abrirlos.

Según el anuncio de Google del 14 de octubre, los modelos de inteligencia artificial alojados en la nube podrán interpretar el contexto de los mensajes e identificar indicios de fraude. La información estará cifrada y se procesará en un entorno privado al que, de acuerdo con la compañía, tampoco podrá acceder Google.

Esta tecnología complementará los mecanismos que ya funcionan directamente en el celular. Permitirá reconocer engaños prolongados, en los que el delincuente establece una relación de confianza antes de solicitar dinero o información personal. Las funciones existentes de Teléfono de Google y Google Mensajes identifican más de cinco millones de llamadas y mensajes potencialmente fraudulentos cada mes.

Gemini Nano comprobará enlaces desconocidos

Con la protección mejorada activada, Gemini Nano evaluará direcciones web recibidas por mensajes. Este modelo de inteligencia artificial funciona directamente en el dispositivo y utiliza señales de seguridad en tiempo real para determinar si un enlace puede ser malicioso, incluso cuando conduce a una página recién creada.

El mismo ajuste habilitará advertencias antes de abrir direcciones enviadas desde números que no figuren entre los contactos. Los avisos ofrecerán información sobre los posibles riesgos para evitar el acceso accidental a sitios sospechosos.

La protección llegará a diferentes celulares, según la función. El análisis de conversaciones estará disponible en los Pixel 6 y posteriores, Samsung Galaxy S24 en adelante, Galaxy Z Flip y Z Fold6 y generaciones siguientes, además de otros equipos compatibles con Android AICore. La revisión de enlaces mediante Gemini Nano llegará a dispositivos seleccionados, incluidos Pixel 10 y posteriores, Galaxy S26, Galaxy Z Flip y Z Fold8.

Android bloqueará desvíos de llamadas y protegerá datos

Las aplicaciones no podrán activar el desvío de llamadas en segundo plano. El sistema también mostrará advertencias ante intentos de configurarlo mediante códigos telefónicos, una técnica utilizada para interceptar comunicaciones y obtener claves de verificación. Esta medida comenzará a distribuirse a principios de diciembre en celulares seleccionados.

Chrome y Android WebView ocultarán automáticamente información confidencial, como campos de inicio de sesión y pantallas de pago, mientras se comparte la pantalla. La función llegará durante octubre a equipos con Android 15 o versiones posteriores.

Las alertas de fraude en notificaciones de chats, hasta ahora disponibles en los Pixel, se extenderán a dispositivos Honor, Motorola, OPPO, OnePlus, Realme, Tecno, Vivo y Xiaomi, entre otros fabricantes.

Google prevé llevar esta última protección a cientos de millones de equipos adicionales antes de finalizar 2026. Su disponibilidad dependerá del fabricante, el modelo y el calendario de implementación.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

La compañía ofrece cinco niveles: Free, Plus por US$8 al mes, Premium por US$30, Super por US$100 y Ultra por US$200. Son precios de referencia publicados en dólares, no una cotización final en moneda local. El acceso para nuevos clientes ya está abierto; la disponibilidad global y la migración de suscriptores existentes se despliegan gradualmente.

Un saldo de uso compartido, no IA ilimitada

Los planes de pago reúnen una bolsa de uso de modelos Grok que se consume tanto en Grok como en Cursor. Según la tabla oficial, Premium ofrece cuatro veces el uso de Plus; Super, 15 veces; y Ultra, 50 veces. Esas proporciones no equivalen a un número universal de consultas ni a trabajo ilimitado.

Premium combina beneficios de SuperGrok, Cursor Pro y X Premium+, que la empresa cifra en US$90 mensuales si se contrataran por separado. La comparación describe esos productos y planes concretos. No significa que cualquier persona ahorre US$60: quien solo usa uno de ellos debe comparar el paquete con lo que realmente paga.

Cursor conserva modelos de terceros en Premium y niveles superiores. Su consumo se cobra aparte mediante recargas, a precios de lista de API. Ese detalle cambia la cuenta para quienes alternan entre modelos: la bolsa compartida anunciada cubre Grok, no cualquier modelo disponible dentro del editor.

El nivel Free incluye acceso diario limitado a Grok, una cuota inicial para los agentes de programación de Cursor y X estándar. Plus amplía el uso de IA y añade la marca de verificación, herramientas para creadores y menos anuncios en X. Los niveles superiores aumentan las cuotas; no eliminan la necesidad de revisar el consumo.

¿Qué pasa si ya paga Grok, Cursor o X?

Los usuarios actuales pueden conservar su plan, precio y funciones. SpaceXSI dice que la opción de cambio aparecerá en la configuración de facturación cuando esté habilitada para cada cuenta. Al migrar, ofrece un reembolso proporcional del plan anterior; las ofertas de transición son temporales y se consultan en esa misma sección.

Antes de cambiar, conviene comparar tres cosas: el gasto mensual actual, los modelos que se usan en Cursor y las condiciones que muestra la cuenta. Contratar el paquete no convierte las recargas de terceros en consumo incluido, ni demuestra que la migración esté lista para todos los países o usuarios.

La oferta llega a un mercado donde los canales de acceso ya hacen diferencias, como ocurre con Muse Wonder y Wonder Full. La novedad de X no es una promesa de un único modelo mejor para todo, sino una factura y una bolsa de uso compartidas entre productos que antes se contrataban por separado.

Fuentes: SpaceXSI, Introducing The X Subscription; TechCrunch, SpaceXSI bundles X Premium, Grok, and Cursor into one subscription.

La propuesta es pedir un reporte con palabras propias y recibirlo con un análisis, en Excel, PDF o por correo. El agente consulta la información que la empresa ya tiene registrada en Alegra. También puede preparar borradores de factura, pero necesita confirmación antes de emitirlos y enviarlos a la DIAN.

Ese límite importa para una pyme: pedir “crea una factura” no equivale a haberla expedido. La página del producto indica que el usuario debe revisar cliente, productos, valores e impuestos. Puede solicitar cambios o detener la operación antes de aprobarla.

¿Qué se puede preguntar y qué depende de los registros?

Entre los ejemplos publicados están comparar las ventas de dos meses, revisar clientes con cartera vencida y detectar productos con poco inventario. También se pueden solicitar gráficos y reportes visuales para entender cómo cambia el negocio.

La respuesta depende de los datos disponibles. Una venta no registrada o un pago pendiente de ingresar no aparecerán correctamente en el análisis. Por eso, indicar fechas y alcance de la consulta sigue siendo necesario, aunque ya no haya que recorrer menús.

El agente puede programar reportes recurrentes. Por ejemplo, un resumen semanal de ventas o el estado de resultados al cierre de cada mes. La configuración debe precisar qué información se quiere recibir, con qué frecuencia y por cuál vía.

Alegra señala que las consultas podrán hacerse dentro del sistema y por WhatsApp cuando el canal esté habilitado. No anuncia que todos los usuarios colombianos tengan esa conexión desde el primer día. La versión para manejar varias empresas desde el Espacio Contador todavía está en preparación.

El lanzamiento llega después de que la empresa anunciara vacantes remotas con foco en inteligencia artificial. Esta vez, la novedad está en una función para trabajar con los registros contables, no en un proceso de contratación.

Acceso gradual y revisión antes de facturar

La documentación de ayuda explica el flujo de reportes y tareas. Sin embargo, la página colombiana del producto mantiene una lista de espera y dice que cada interesado recibirá un aviso cuando llegue su turno. Tener un instructivo disponible no prueba que todas las cuentas ya puedan usarlo.

La información consultada no fija una fecha para completar el despliegue ni un precio separado para el agente. Tampoco permite concluir que esté incluido en cualquier plan. Esas condiciones deben comprobarse al recibir la activación.

Alegra presenta el sistema como un complemento del contador. Su utilidad es acelerar consultas, preparar documentos y repetir reportes. El criterio sobre una decisión contable o tributaria sigue requiriendo revisión profesional.

Para una prueba inicial, conviene contrastar un reporte conocido con los registros de la empresa y revisar sus fechas. En facturación, el paso decisivo permanece explícito: el borrador no se emite ante la DIAN hasta que el usuario lo confirme.

Fuentes: Alegra, página del agente y centro de ayuda; Economista Colombia.