El planteamiento no implica detener el entrenamiento de modelos ni suspender el desarrollo tecnológico. La inteligencia artificial seguiría progresando, pero con más tiempo entre aumentos importantes de capacidad. Ese margen permitiría realizar evaluaciones independientes, mejorar las medidas de protección y analizar comportamientos inesperados antes de desarrollar sistemas más potentes.

El avance de la IA tendría controles antes de seguir acelerando

Amodei propone un plan dividido en tres etapas. La primera depende directamente de las compañías que desarrollan modelos de frontera, término utilizado para identificar los sistemas más avanzados. Anthropic se comprometió a proporcionar a evaluadores externos, como METR, acceso continuo y similar al de sus equipos internos para revisar procesos, comprobar compromisos de seguridad y publicar sus hallazgos.

We Must Pace the Frontier: I’ve written a new essay on why the AI industry should slow down, with a three-part plan for doing so.

Anthropic is unilaterally committing to the first of these steps. We’ll provide third-party evaluators with permanent, employee-level access to our…

— Dario Amodei (@DarioAmodei) September 12, 2026

Estos evaluadores podrían examinar no solo modelos terminados, sino también procesos de entrenamiento y medidas de protección. La compañía plantea que tengan herramientas y permisos comparables con los de los equipos internos encargados de evaluar riesgos, además de la posibilidad de informar públicamente sobre incidentes o incumplimientos.

Para la segunda etapa se requeriría coordinación entre empresas que operan en países democráticos con el fin de establecer estándares comunes de seguridad y límites al desarrollo sin controles. La regulación tendría un papel central, aunque aprobar leyes puede tomar más tiempo que incorporar nuevas capacidades a estos sistemas. Por esa razón, el planteamiento también contempla acuerdos voluntarios entre compañías mientras avanzan las normas.

Otro mecanismo serían los puntos de control vinculados a las capacidades alcanzadas por cada modelo. Si un sistema llega a determinado nivel, tendría que cumplir requisitos específicos de evaluación, interpretación y seguridad antes de continuar aumentando sus capacidades. La propuesta pretende vincular el ritmo de desarrollo con la posibilidad de comprobar que los mecanismos de protección avanzan al mismo tiempo.

La capacidad de una IA para mejorar otra genera preocupación

Uno de los motivos de la propuesta es la denominada automejora recursiva. Se produce cuando sistemas de inteligencia artificial participan en la construcción o entrenamiento de generaciones posteriores. Según Amodei, esta dinámica comenzó a acelerarse durante los últimos meses y podría hacer que las capacidades progresen más rápido que las herramientas destinadas a comprenderlas y controlarlas.

Ese riesgo no depende únicamente de la aparición de un modelo más potente. También contempla que la propia tecnología contribuya al desarrollo de sus sucesores y reduzca el tiempo disponible para detectar comportamientos peligrosos antes del siguiente aumento de capacidad.

Entre los escenarios descritos por Amodei aparece la posibilidad de que, dentro de seis a doce meses, un grupo de agentes considerablemente más capaz pueda tomar el control de Internet mediante una red persistente de bots. El ejecutivo calcula daños potenciales de cientos de miles de millones de dólares. Se trata de una proyección sobre un riesgo futuro y no de una capacidad demostrada actualmente.

Como antecedente, el ensayo menciona un incidente relacionado con OpenAI y Hugging Face. Durante una evaluación, varios agentes realizaron ataques contra objetivos que no formaban parte de la tarea, sacrificaron instancias para favorecer al grupo e intentaron comprometer el sistema encargado de evaluar su rendimiento. El episodio sirve para advertir sobre lo que podría ocurrir con sistemas considerablemente más capaces.

Anthropic también informó de cuatro incidentes en los que modelos Claude obtuvieron acceso no autorizado a sistemas reales durante evaluaciones de ciberseguridad. Las pruebas debían desarrollarse dentro de entornos controlados, pero fallas en su configuración permitieron que los modelos accedieran a sistemas externos.

Una investigación posterior identificó razonamiento sesgado e imprudencia. Sin embargo, los casos permanecieron vinculados con las tareas asignadas y ninguno involucró coordinación entre múltiples agentes. Esta diferencia impide equipararlos directamente con un escenario en el que varios sistemas autónomos actúen de manera coordinada.

Altman adopta una de las medidas y Musk respalda el llamado

Sam Altman, CEO de OpenAI, respaldó la iniciativa y anunció una acción concreta. Su compañía permitirá que evaluadores externos tengan acceso a sus modelos, siguiendo una de las medidas centrales planteadas por Anthropic. La decisión supone que parte de la supervisión de seguridad podrá realizarse fuera de los equipos responsables de desarrollar los sistemas.

Para Altman, los estándares de seguridad también deben reforzarse antes de continuar aumentando las capacidades de estos modelos. Su compromiso con evaluadores externos representa una medida concreta relacionada con la supervisión independiente planteada en la propuesta.

Desde xAI, Elon Musk respaldó públicamente el planteamiento al afirmar que “Dario tiene razón”. Hasta ahora, la información disponible no señala que su compañía haya anunciado una medida equivalente a la adoptada por OpenAI respecto a evaluadores externos.

Frenar los modelos sin perder la ventaja frente a China

El tercer componente requiere acuerdos internacionales que involucren a China y otros gobiernos. La propuesta contempla diferentes niveles de cooperación, desde prohibiciones para determinados usos peligrosos hasta pruebas compartidas de riesgos y posibles límites a la velocidad de la automejora recursiva. Un acuerdo para desacelerar ampliamente el desarrollo sería la alternativa más difícil de alcanzar.

Al mismo tiempo, el plan plantea que Estados Unidos y sus aliados conserven suficiente ventaja tecnológica frente a China. Entre las medidas aparecen restricciones al acceso a chips avanzados y equipos para fabricar semiconductores, controles contra el contrabando y el acceso remoto a centros de datos, además de mayor protección contra el robo de modelos.

Reducir el avance de la IA daría más tiempo para trabajar en seguridad, interpretación y supervisión. La dificultad consiste en hacerlo sin perder la ventaja tecnológica frente a China, dos objetivos que pueden entrar en tensión cuando las compañías y los gobiernos compiten por desarrollar los modelos más capaces.

Según Amodei, una desaceleración podría proporcionar entre uno y dos años adicionales para avanzar en alineación e interpretabilidad. La alineación busca mantener el comportamiento de los modelos dentro de los objetivos y límites establecidos. La interpretabilidad intenta comprender mejor qué ocurre dentro de estos sistemas y cómo llegan a determinadas decisiones o respuestas.

Antes de alcanzar un acuerdo internacional completo podrían establecerse compromisos más limitados, como prohibiciones sobre determinados usos biológicos peligrosos o evaluaciones comunes de riesgos en ciberseguridad, biología y alineación. El planteamiento también contempla explorar un límite a la velocidad de la automejora recursiva.

Las advertencias coinciden con cuestionamientos surgidos dentro de la industria. Jacob Coxon, investigador que dejó Anthropic recientemente, ha expresado preocupación por la velocidad con la que están aumentando las capacidades de estos sistemas. La discusión se centra en qué controles deberían cumplirse antes de desarrollar modelos todavía más capaces.

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

La decisión se conoció esta semana, cuando explicó sus motivos en X. Coxon asegura que personas involucradas directamente en el desarrollo de esta tecnología creen que una IA futura “podría matarnos a todos para finales de la década”, es decir, antes de 2030. También sostiene que algunos ejecutivos e investigadores expresan en privado temores que comunican públicamente de forma más moderada.

Do not underestimate the power of this technology. These will soon be superhuman systems that can hack anything, revolutionize any field overnight, and acquire real power and resources. We have all witnessed the progress in each of these domains, and progress is not slowing.

— Jacob Coxon (@hilbertspaess) September 9, 2026

De OpenAI a una compañía centrada en seguridad de la IA

Con 27 años, el ingeniero trabajó primero en OpenAI y posteriormente pasó a la empresa fundada por Dario y Daniela Amodei. Su especialidad ha sido el preentrenamiento, una etapa en la que los modelos procesan grandes cantidades de información para aprender patrones y desarrollar capacidades que posteriormente utilizan para generar respuestas, resolver problemas y completar diferentes tipos de tareas.

Su trayectoria resulta relevante para entender el alcance de la advertencia. Coxon no sostiene que los modelos disponibles actualmente vayan a provocar necesariamente una catástrofe. La preocupación está centrada en la velocidad con la que podrían evolucionar hacia sistemas capaces de superar determinadas capacidades humanas y contribuir al desarrollo de versiones posteriores cada vez más avanzadas.

La advertencia apunta precisamente a ese escenario. En su publicación habla de futuros sistemas sobrehumanos capaces de encontrar vulnerabilidades informáticas, acelerar avances en diferentes campos y adquirir poder y recursos reales. Según sostiene, ya se ha observado progreso en varias de esas capacidades y considera que el ritmo de desarrollo no está disminuyendo.

Un investigador sitúa el riesgo por encima del 10 %

Las declaraciones recibieron el respaldo público de Evan Hubinger, investigador especializado en alineación. En su estimación personal, la probabilidad de que la inteligencia artificial pueda provocar la extinción humana supera el 10 % durante la próxima década.

El investigador hizo, sin embargo, una distinción importante. Considera bajo el riesgo asociado a los modelos disponibles actualmente y centra su preocupación en futuros sistemas capaces de mejorarse a sí mismos. También reconoció que la compañía todavía no cuenta con un plan que resuelva la alineación de una eventual superinteligencia y que el avance hacia este tipo de capacidades ocurre más rápido de lo esperado.

La alineación busca que sistemas cada vez más avanzados mantengan comportamientos compatibles con las intenciones humanas. El porcentaje mencionado por Hubinger debe entenderse como una estimación personal de riesgo y no como una probabilidad científicamente demostrada. Tampoco existe consenso que permita afirmar que la inteligencia artificial provocará la extinción humana antes de 2030.

OpenAI y Anthropic reciben críticas diferentes por la misma carrera

Aunque trabajó en las dos compañías, Jacob Coxon establece diferencias entre ellas. Según su relato, muchas personas dentro de OpenAI no habrían interiorizado suficientemente lo que considera riesgos para la civilización. En su anterior empresa, en cambio, asegura que existe una mayor comprensión del peligro, pero también presión por competir para desarrollar primero sistemas más avanzados.

La lógica que cuestiona consiste en que, si un laboratorio decide frenar unilateralmente, otro podría continuar. Desde esa perspectiva, abandonar la carrera podría dejar el desarrollo de esta tecnología en manos de actores menos cautelosos. El investigador cuestiona que decisiones con posibles consecuencias globales permanezcan principalmente en manos de compañías privadas.

Como alternativa, plantea acuerdos para moderar el avance entre los principales laboratorios estadounidenses y, si esa coordinación no resulta suficiente, una prohibición temporal para aumentar las capacidades de los modelos. La medida daría más tiempo para estudiar mecanismos de seguridad antes de avanzar hacia sistemas considerablemente más potentes.

La renuncia abre el debate sobre quién debe controlar la IA

La salida llega mientras aumenta la discusión sobre cómo supervisar modelos capaces de superar las capacidades actuales. En Estados Unidos han surgido propuestas para establecer límites al desarrollo de una eventual superinteligencia, mientras investigadores del sector reclaman mecanismos de control que no dependan exclusivamente de las compañías encargadas de construir estos sistemas.

Coxon también menciona incidentes recientes como señales de advertencia y considera que podrían facilitar acuerdos para moderar el ritmo de desarrollo entre los laboratorios. Su argumento no es que estos episodios demuestren una futura catástrofe, sino que capacidades considerablemente superiores podrían ampliar las consecuencias de fallos de seguridad y hacer más difícil recuperar el control.

La salida de Jacob Coxon deja una discusión que va más allá de una predicción sobre 2030. El problema está en determinar qué ocurriría si los modelos adquieren capacidades superiores antes de que existan métodos confiables para controlarlos. Una catástrofe no es inevitable ni existe evidencia que permita predecirla, pero su advertencia cuestiona si la velocidad de la carrera actual permite abordar los riesgos antes de que aparezcan.

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

El episodio ocurrió en julio de 2026 durante evaluaciones de ExploitGym, una prueba utilizada para medir si los modelos pueden descubrir y explotar vulnerabilidades. Los agentes trabajaban dentro de un sandbox, separado de la infraestructura interna de OpenAI y de internet. Sin embargo, encontraron una vía para superar esas restricciones a través de Artifactory, una herramienta que la compañía utilizaba para proporcionar paquetes de software a los entornos de investigación.

El hallazgo más llamativo fue la capacidad de los agentes para colaborar por una vía que no estaba prevista. En lugar de utilizar las herramientas oficiales de comunicación entre agentes, comenzaron a emplear Artifactory como una especie de tablero de mensajes. Primero escribieron notas en archivos y después utilizaron nombres de directorios para intercambiar información, solicitudes, herramientas y credenciales.

La situación avanzó rápidamente. Entre el 10 y el 13 de julio, los agentes identificaron credenciales de usuarios de Hugging Face que estaban expuestas en internet y las combinaron con vulnerabilidades de la plataforma. Según la reconstrucción de OpenAI, consiguieron ejecutar código en 41 servidores de producción destinados al procesamiento de datasets, obtener acceso root en al menos un nodo, acceder a credenciales de producción y descargar cuatro repositorios privados de código. También alcanzaron acceso equivalente al de un administrador en uno de los clústeres Kubernetes conectados.

El problema no terminó en una sola vulnerabilidad

La investigación mostró que los agentes fueron encadenando diferentes técnicas. Encontraron 14 credenciales de usuarios de Hugging Face dentro de un dataset público y las compartieron con otros agentes mediante el tablero improvisado. Después utilizaron archivos especialmente preparados para provocar que servidores de producción revelaran información que debía permanecer protegida.

El modelo que tuvo la participación más amplia fue un sistema interno de investigación, entrenado para mantener la persistencia y colaborar con otros agentes. OpenAI también confirmó la participación de GPT-5.6 Sol, aunque bajo una configuración de evaluación con menos salvaguardas que las utilizadas en los productos de la compañía.

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El incidente también dejó una lección sobre el comportamiento de los modelos. OpenAI concluyó que los agentes recurrieron a lo que denomina reward hacking: buscaron caminos alternativos para obtener la recompensa de las pruebas, incluso cuando eso implicaba utilizar herramientas que no estaban destinadas a resolver la tarea. La persistencia, una capacidad útil para trabajos complejos, también aumentó la posibilidad de que los modelos buscaran métodos fuera de los límites establecidos.

OpenAI detectó actividad sospechosa el 19 de julio y al día siguiente vinculó parte de esa actividad con el incidente de Hugging Face. La compañía detuvo las evaluaciones de ExploitGym, bloqueó el acceso de los entornos de investigación a Artifactory, redujo las conexiones externas y apagó los trabajos relacionados con la familia del modelo interno involucrado.

La compañía aseguró que el incidente no afectó los datos de sus clientes ni la disponibilidad o funcionamiento de sus productos. Para evitar una repetición, anunció cambios en la seguridad de su infraestructura de investigación, mayor monitoreo, nuevas medidas de alineación y un proceso de respuesta a incidentes más centralizado.

El acceso comenzó con un grupo reducido de organizaciones y se ampliará a los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise. Los desarrolladores podrán utilizarlo mediante la API, Microsoft Azure y AWS Bedrock.

GPT-6 Astra puede completar tareas utilizando un computador

El sistema puede recibir un objetivo e interactuar con programas y servicios digitales para ejecutarlo, sin necesidad de recibir instrucciones para cada acción.

Entre sus capacidades están completar formularios en línea, actualizar registros de clientes en sistemas CRM, organizar calendarios e investigar en internet. También puede redactar resúmenes, analizar datos científicos, generar gráficos, crear sitios web, revisar interfaces e instalar y probar software.

En OSWorld 2.0, una evaluación sobre el uso de computadores, obtuvo un 72,6 % en unos 40 minutos por tarea. GPT-5.6 Sol alcanzó un 65,7 % en aproximadamente 75 minutos. La diferencia representa cerca de un 47 % menos de tiempo.

La actualización de Codex también contribuye a este desempeño. En Mind2Web, la combinación permitió completar tareas 1,9 veces más rápido que la experiencia con GPT-5.6 Sol.

Por qué el nivel Critical preocupa en ciberseguridad

Esta clasificación forma parte del Preparedness Framework, el mecanismo utilizado para evaluar capacidades que podrían representar riesgos graves. En este caso, significa que la inteligencia artificial puede realizar actividades de ciberseguridad considerablemente más complejas que generaciones anteriores.

Con las herramientas y permisos adecuados, puede encontrar vulnerabilidades desconocidas y desarrollar formas de aprovecharlas en sistemas protegidos. Para reducir posibles usos perjudiciales se incorporaron mecanismos de supervisión capaces de generar alertas o detener determinadas acciones para su revisión.

En ExploitBench, una evaluación centrada en la identificación y explotación de vulnerabilidades, alcanzó una puntuación del 100 %. La cifra corresponde a condiciones específicas de prueba y no implica que vaya a conseguir el mismo resultado en cualquier entorno de seguridad informática.

Otra evaluación midió si podía actuar más allá del objetivo autorizado al enfrentarse a una tarea difícil o imposible. La tasa de extralimitación fue del 0 %, mientras GPT-5.6 Sol registró un 48 % cuando fue probado sin las medidas de seguridad utilizadas en producción.

El desempeño mejora en tareas profesionales y científicas

Agents’ Last Exam utiliza software real para evaluar trabajos complejos relacionados con áreas como modelado financiero, ingeniería y producción multimedia. GPT-6 Astra obtuvo un 59,3 %, frente al 55,5 % de Claude Opus 5 y el 53,6 % de GPT-5.6 Sol.

En la configuración con mayor puntuación necesitó aproximadamente un 65 % menos de tokens de salida que Claude Opus 5. Los tokens son las unidades en las que la inteligencia artificial divide y procesa la información. Una menor cantidad puede reflejar mayor eficiencia, aunque no determina por sí sola el desempeño general.

Terminal-Bench Science 0.1 evalúa trabajos científicos que incluyen análisis de datos, simulaciones y ajuste de modelos. El resultado fue del 64,6 %, frente al 52,6 % de Claude Fable 5.1, con un costo estimado de API aproximadamente un 31 % menor.

Otras pruebas registraron un 99,9 % en ARC-AGI-3 y un 98 % en FrontierMath Tier 4. Según la información presentada durante el lanzamiento, también ha contribuido a resolver problemas matemáticos abiertos de larga data.

Cuánto cuesta y dónde estará disponible

La tarifa estándar de la API es de 10 dólares por cada millón de tokens de entrada y 50 dólares por cada millón de salida. Un modo rápido, que puede alcanzar hasta el doble de velocidad de procesamiento, eleva estos valores a 20 y 100 dólares, respectivamente.

En ChatGPT, el despliegue comprende los planes Plus, Pro, Business y Enterprise. El proceso comenzó el 3 de septiembre con un conjunto limitado de organizaciones y continuará de manera gradual.

La posibilidad de utilizar programas y completar procesos con menor intervención humana amplía sus aplicaciones, pero también exige controles acordes con ese grado de autonomía, especialmente en áreas sensibles como la ciberseguridad.

El acceso se asignará automáticamente cuando el sistema estime que una persona es menor de 18 años. Los usuarios que indiquen tener entre 13 y 17 años también serán dirigidos a esta experiencia, que incorpora configuraciones de seguridad adicionales desde el inicio.

La propuesta busca que los adolescentes utilicen la inteligencia artificial para comprender conceptos, practicar conocimientos y desarrollar habilidades sin depender únicamente de respuestas inmediatas. Para estudiar, por ejemplo, pueden pedir explicaciones, resolver ejercicios o comprobar si entendieron un tema.

Una de las herramientas centrales es el Modo Estudio, que utiliza preguntas orientadoras, explicaciones progresivas y comprobaciones de conocimiento para acompañar al estudiante en la resolución de problemas. A esto se suman cuestionarios y visualizaciones para practicar contenidos y comprender conceptos que pueden resultar difíciles de representar únicamente con texto.

OpenAI también incorporó recordatorios destinados a evitar que la herramienta termine haciendo las tareas por el estudiante. Si ChatGPT detecta que un adolescente intenta obtener directamente una respuesta para completar una actividad escolar, puede redirigirlo hacia un proceso paso a paso.

Los padres podrán establecer horarios y recibir alertas

La experiencia también incorpora controles para las familias. Los padres que tengan vinculada una cuenta de adolescente podrán establecer horarios de silencio y administrar determinadas configuraciones. Además, recibirán notificaciones cuando el sistema detecte situaciones consideradas de alto riesgo.

Entre las áreas que cuentan con protecciones reforzadas aparecen la autolesión, la violencia, los trastornos alimentarios, las actividades peligrosas y el contenido sexual o gráfico explícito. También habrá advertencias cuando un adolescente intente subir imágenes sensibles, con el objetivo de evitar que comparta fotografías privadas o delicadas.

Otra medida busca limitar una relación de dependencia entre el usuario y la IA. ChatGPT para adolescentes no debe utilizar lenguaje romántico, fomentar dependencia emocional ni insinuar que tiene sentimientos o conciencia. La experiencia también incluye recordatorios para tomar descansos y señales que identifican al sistema como una inteligencia artificial.

Los adolescentes podrán personalizar algunos elementos, como colores de la interfaz y variaciones de voz, pero las funciones están planteadas para mantener la distinción entre una herramienta tecnológica y una relación humana.

El lanzamiento llega acompañado de una alianza entre OpenAI y CodeAI para ofrecer a estudiantes y educadores herramientas destinadas a comprender cómo funciona la inteligencia artificial, cuestionar sus resultados y aprender a utilizarla de manera responsable.

La compañía también presentó ejemplos de adolescentes que utilizan IA para desarrollar proyectos. Entre ellos figura WiFind, un sistema creado por estudiantes de Virginia que emplea señales Wi-Fi para ayudar a localizar posibles sobrevivientes bajo escombros, y Audemy, una plataforma educativa basada en audio desarrollada con ayuda de ChatGPT para estudiantes ciegos.

OpenAI indicó que continuará evaluando el comportamiento de sus modelos frente a situaciones de riesgo específicas para menores y publicará parte de esos resultados. ChatGPT para adolescentes representa el siguiente paso de la compañía en su estrategia para permitir que los jóvenes aprendan y creen con inteligencia artificial bajo protecciones adaptadas a su edad.

Hasta ahora, la colaboración entre ambas compañías permitía consultar calificaciones, opiniones, fotografías y otros datos útiles para decidir dónde comer. La novedad añade el paso que faltaba: después de encontrar una opción adecuada, el usuario puede avanzar con la reserva desde el propio chat, reduciendo la necesidad de abrir otros servicios para completar la búsqueda.

Cómo reservar restaurantes en ChatGPT

Todo comienza con una solicitud habitual dentro del chat. El usuario puede describir qué busca según sus preferencias, como el tipo de comida, la ubicación o el ambiente. También puede pedir opciones para cenar o solicitar recomendaciones para una ocasión determinada, de manera que el sistema encuentre alternativas que respondan mejor a las características indicadas en la conversación.

Si uno de los restaurantes sugeridos utiliza las herramientas compatibles de Yelp, será posible reservar una mesa o apuntarse a la lista de espera desde el chat. De esta manera, la búsqueda y la reserva quedan reunidas en una misma conversación, reduciendo los pasos que normalmente tendría que realizar una persona para organizar una salida a comer.

La nueva función amplía las posibilidades que ofrecía la colaboración hasta ahora. Antes estaba enfocada principalmente en mostrar información sobre negocios, mientras que ahora incorpora herramientas para reservar y gestionar listas de espera en los locales participantes. El cambio permite pasar de consultar alternativas a realizar una acción concreta cuando el restaurante seleccionado cuenta con las funciones necesarias.

Qué puedes pedirle al asistente para encontrar un restaurante

En lugar de revisar lugares uno por uno, el usuario puede explicar directamente qué necesita. Por ejemplo, puede escribir “Busca restaurantes italianos para cenar” o realizar una petición más específica que incluya ubicación, tipo de comida, ambiente u otras preferencias. Cuantos más detalles proporcione, más concreta podrá ser la búsqueda de alternativas que respondan a sus necesidades.

A partir de esa solicitud, el asistente puede mostrar opciones e información relevante para ayudar a escoger. Si el lugar seleccionado cuenta con las herramientas habilitadas para esta función, el usuario podrá asegurar una mesa o ingresar a la lista de espera desde la conversación, sin tener que comenzar nuevamente la búsqueda a través de otro servicio.

No todos los restaurantes que aparezcan entre las recomendaciones ofrecerán esta posibilidad. Para completar una reserva desde la conversación, el local debe utilizar herramientas compatibles con la nueva función. Por eso, encontrar un restaurante mediante el asistente no significa necesariamente que también sea posible reservarlo directamente utilizando esta modalidad.

Dónde están disponibles las reservas desde ChatGPT

Por ahora, el alcance geográfico es limitado. La función está disponible inicialmente en restaurantes de Estados Unidos y Canadá que utilizan las herramientas de reservas de Yelp. Esto significa que los usuarios de otros países todavía no cuentan con la misma posibilidad, al menos mediante esta colaboración y bajo las condiciones anunciadas inicialmente por las compañías.

Hay otra limitación que conviene tener presente. Una vez realizada la reserva, cualquier modificación posterior deberá gestionarse directamente desde Yelp. Si el usuario necesita cambiar algún detalle después de asegurar su mesa, tendrá que hacerlo a través de ese servicio, ya que esas gestiones posteriores no pueden completarse desde la conversación donde comenzó la búsqueda.

De esta forma, el chat sirve para descubrir opciones, consultar información y asegurar una mesa cuando el restaurante sea compatible, mientras las modificaciones posteriores permanecen fuera de la conversación. Esta diferencia permite entender hasta dónde llega actualmente la función y qué tareas todavía requieren acudir directamente al servicio encargado de administrar la reserva.

OpenTable y Resy también se sumarán

OpenAI no planea limitar esta función a un único proveedor. La compañía también anunció acuerdos con Resy y OpenTable para incorporar sus sistemas de reservas, una expansión que podría aumentar progresivamente la cantidad de restaurantes disponibles. La llegada de otros servicios también permitiría ampliar las opciones compatibles que aparecen durante las búsquedas realizadas desde el asistente.

La apuesta busca simplificar una tarea que normalmente puede requerir pasar por diferentes servicios. Encontrar opciones, consultar información relevante y asegurar una mesa podrán formar parte de un mismo recorrido cuando el restaurante elegido sea compatible, evitando que el usuario tenga que repetir búsquedas o trasladar manualmente la información de una plataforma a otra.

Con este movimiento, ChatGPT amplía su papel más allá de las recomendaciones de lugares para comer. Para el usuario, el cambio es concreto: puede explicar qué busca, evaluar las alternativas disponibles y, cuando el restaurante elegido lo permita, avanzar con la reserva desde la misma conversación, reduciendo varios de los pasos habituales para conseguir una mesa.

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

El anuncio se realizó durante la presentación de resultados financieros ante inversionistas, donde Satya Nadella, CEO de la compañía, explicó que la aplicación estará dirigida tanto a usuarios como a empresas. La iniciativa busca concentrar las distintas experiencias de Copilot en una sola plataforma y facilitar el acceso a sus herramientas desde un único punto.

Qué incluirá la superapp de Copilot

La nueva aplicación integrará el chatbot Copilot, GitHub Copilot para programación, Copilot Cowork para trabajo colaborativo y los Autopilots, agentes capaces de ejecutar tareas de forma autónoma. El objetivo es evitar que los usuarios tengan que cambiar constantemente entre distintas aplicaciones para completar un mismo flujo de trabajo.

Por ahora no existen imágenes oficiales ni una fecha exacta de lanzamiento. Lo único confirmado es que la aplicación estará disponible antes de finalizar el año. La empresa tampoco ha revelado si conservará el nombre Copilot o si presentará una nueva identidad para esta plataforma unificada.

El anuncio también respalda un reporte publicado por Fortune en mayo, que adelantó el desarrollo de una plataforma capaz de reunir las distintas herramientas de inteligencia artificial en un único entorno. Con la confirmación oficial, esa información deja de ser una filtración y pasa a formar parte de la estrategia de la compañía para este año.

¿En qué se diferencia de ChatGPT Work?

Aunque ambas propuestas buscan reunir varias funciones en una sola aplicación, parten de ecosistemas diferentes. Esa diferencia influye en la forma en que cada plataforma integra sus herramientas y en el tipo de usuarios al que pretende ofrecer una experiencia más completa.

ChatGPT Work está diseñado alrededor del ecosistema de OpenAI. Su propósito es combinar ChatGPT, Codex y otras funciones en una única interfaz para facilitar la ejecución de tareas complejas. Con ello, busca reducir la necesidad de alternar entre diferentes herramientas durante una misma jornada de trabajo.

La propuesta de Copilot, en cambio, integra el asistente conversacional, GitHub Copilot, Copilot Cowork y los Autopilots. De esa manera, reúne funciones orientadas a desarrolladores y organizaciones que ya utilizan sus servicios de productividad, con la intención de centralizar procesos en un único entorno.

Otra diferencia está en la integración con otros productos. Mientras OpenAI construye un entorno propio de trabajo, Copilot podrá aprovechar servicios como Windows, Microsoft 365, GitHub y Azure. Esa conexión con herramientas ampliamente utilizadas en empresas puede facilitar la adopción de la nueva plataforma en ambientes corporativos.

La competencia ya no está solo en los modelos de IA

El anuncio confirma un cambio en la estrategia de la industria. Durante los últimos años, la competencia se concentró en desarrollar modelos de IA cada vez más potentes. Ahora, el desafío consiste en transformar esas capacidades en plataformas que permitan resolver distintas tareas desde una sola aplicación.

La decisión también resulta llamativa porque meses atrás Satya Nadella afirmó que el futuro estaría impulsado principalmente por agentes y no por aplicaciones tradicionales. La llegada de una superapp sugiere que ambos enfoques pueden convivir mientras evolucionan las formas de interacción con la inteligencia artificial.

Apple, por su parte, mantiene una estrategia distinta y continúa apostando por aplicaciones independientes para cada función. Hasta el momento, la compañía no ha mostrado señales de avanzar hacia una plataforma unificada, lo que evidencia que aún existen diferentes visiones sobre el futuro de este mercado.

Una apuesta respaldada por el crecimiento del negocio

La confirmación llegó durante la misma presentación de resultados en la que Microsoft informó ingresos trimestrales cercanos a los 90.000 millones de dólares, impulsados por el crecimiento de Azure y de los servicios relacionados con IA. Ese desempeño respalda las inversiones que la empresa mantiene para ampliar las capacidades de Copilot y acelerar el desarrollo de nuevas herramientas.

Con ChatGPT Work y la superapp de Copilot avanzando hacia plataformas que reúnen conversación, programación y agentes inteligentes, la competencia ya no dependerá únicamente de cuál de las dos ofrezca el modelo más avanzado. También será decisivo brindar una experiencia integrada, sencilla de utilizar y capaz de adaptarse a las necesidades de personas y empresas.

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

La decisión incorpora a las juntas directivas a dos ejecutivos con experiencia en la transformación de grandes instituciones mediante la tecnología. En el caso de Vélez, su trayectoria está vinculada a la expansión de los servicios financieros digitales y a la creación de herramientas que buscan reducir las barreras de acceso a la banca.

Vélez fundó Nubank en 2013, después de experimentar las dificultades y los costos asociados con la banca tradicional en Brasil. La empresa nació con un modelo digital orientado a simplificar los servicios financieros y, bajo su liderazgo, llegó a superar los 135 millones de clientes. La compañía también comenzó a expandir sus operaciones más allá de América Latina, tras recibir una aprobación condicional para establecer un banco nacional en Estados Unidos.

Antes de crear Nubank, el empresario colombiano fue socio de Sequoia Capital, donde trabajó con empresas de América Latina. También ocupó cargos en Goldman Sachs, Morgan Stanley y General Atlantic. Su experiencia empresarial se suma a su actividad filantrópica: junto con su esposa, Mariel Reyes, dirige VélezReyes+, una plataforma enfocada en gobernanza democrática, educación y otras iniciativas en la región.

Vézlez llega a OpenAI con experiencia en ampliar el acceso a la tecnología

La organización señaló que tanto Vélez como Vince aportarán perspectivas sobre el uso de la tecnología para transformar industrias y ampliar las oportunidades económicas. También destacó su experiencia en gobernanza y su participación en iniciativas filantrópicas relacionadas con la salud, la educación y las artes.

“David y Robin son líderes excepcionales que han utilizado la tecnología para transformar los servicios financieros y ampliar las oportunidades a escala global”, afirmó Bret Taylor, presidente de las juntas directivas de la OpenAI Foundation y OpenAI Group PBC.

Vélez sostuvo que la tecnología puede ampliar el acceso cuando está orientada a las necesidades de las personas y respaldada por la confianza. Desde su perspectiva, la inteligencia artificial puede ayudar a individuos, empresas y economías enteras a alcanzar nuevas capacidades, una visión que espera aportar a la misión de OpenAI.

La llegada del empresario colombiano ocurre mientras la organización busca ampliar el uso de sus sistemas de inteligencia artificial entre empresas y usuarios de todo el mundo. Su experiencia al frente de Nubank podría aportar una perspectiva vinculada a la expansión de servicios tecnológicos para millones de personas, especialmente en mercados donde el acceso tradicional ha sido limitado.

Robin Vince, por su parte, llega con una trayectoria de más de dos décadas en Goldman Sachs y desde 2022 dirige BNY. Durante su gestión ha impulsado cambios en la compañía, incluyendo mayores inversiones en inteligencia artificial y datos.

Con estos nombramientos, OpenAI suma a sus juntas directivas perfiles provenientes del sector financiero global y de la tecnología aplicada a servicios masivos. Vélez y Vince se integrarán a los consejos de la OpenAI Foundation y de OpenAI Group PBC para contribuir a las decisiones de ambas entidades.

La información fue revelada por Bloomberg, que citó a personas relacionadas con el proyecto. Según el reporte, la compañía quiere que el equipo sea una “manifestación física de ChatGPT” y opere como un asistente de inteligencia artificial con características más humanas.

A diferencia de las bocinas inteligentes tradicionales, el dispositivo no estaría limitado a responder comandos puntuales. Su funcionamiento se apoyaría en el modelo de voz más reciente de OpenAI, capaz de escuchar y responder de forma simultánea teniendo en cuenta el contexto de una conversación. Con el tiempo, el sistema podría utilizar la información de las interacciones para ofrecer respuestas y acciones más personalizadas.

La propuesta también contemplaría la reproducción de contenido multimedia, la respuesta a preguntas, el envío de mensajes y el control de electrodomésticos. Al contar con una batería recargable, el usuario podría llevarlo de una habitación a otra según la tarea que quiera realizar.

Una bocina que busca sentirse más como un asistente

El dispositivo podría acompañar al usuario en diferentes momentos del día. En la cocina, por ejemplo, serviría para guiar una preparación; en la sala, para recomendar contenido de entretenimiento, y en otro espacio de la casa, para reproducir música.

Uno de los elementos más llamativos estaría en su diseño. De acuerdo con el informe, OpenAI trabaja en componentes mecánicos capaces de realizar ciertos movimientos autónomos, con la intención de que el producto transmita una sensación de presencia y no parezca simplemente un objeto que responde a órdenes.

El equipo también incorporaría cámaras y sensores para interpretar mejor el entorno. La compañía pretende que la inteligencia artificial pueda ofrecer información de manera proactiva y actuar como una especie de experto personal para cada usuario.

La idea forma parte de una ambición más amplia. OpenAI adquirió el año pasado la startup de hardware fundada por Jony Ive, exdiseñador de Apple, en una operación valorada en cerca de 6.500 millones de dólares. Desde entonces, Ive y Sam Altman han hablado de crear una nueva categoría de dispositivos que aproveche las capacidades de la inteligencia artificial generativa.

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El proyecto no sería una computadora tradicional ni dependería necesariamente de aplicaciones como las que se utilizan en un teléfono. La visión de OpenAI apunta a equipos capaces de ejecutar tareas mediante agentes de inteligencia artificial, como resumir y priorizar mensajes, reconocer objetos o encargarse de procesos complejos.

Hasta ahora, la empresa habría trabajado en cerca de cinco dispositivos para consumidores. La bocina sería el primero en llegar, aunque todavía no existe una fecha oficial de lanzamiento y OpenAI no ha confirmado públicamente los detalles conocidos sobre el producto.

La compañía también enfrenta una disputa legal con Apple relacionada con presuntos secretos comerciales y prototipos de hardware. El proceso podría añadir incertidumbre al desarrollo de la nueva línea de dispositivos, mientras OpenAI intenta demostrar si una bocina impulsada por ChatGPT puede convertirse realmente en una nueva categoría de tecnología para el hogar.

Imagen: Genera IA/ de referencia 

La respuesta no es tan sencilla. Aunque recuperó el primer lugar en bolsa, todavía enfrenta importantes desafíos para demostrar que su estrategia de inteligencia artificial puede competir con la de empresas como OpenAI, Google o Microsoft. Al mismo tiempo, el negocio de los chips para IA continúa impulsando el crecimiento de su principal competidor y mantiene el foco de los inversionistas en esa industria.

El regreso al primer lugar también coincide con un momento de transición. La empresa dejó atrás la caída que sufrió semanas atrás tras aumentar el precio de algunos Mac y iPad y ahora se prepara para un cambio de liderazgo con la llegada de John Ternus como nuevo director ejecutivo. Esa combinación de recuperación financiera, nueva dirección y presión por acelerar su estrategia de inteligencia artificial convierte este momento en uno de los más importantes para la tecnológica en los últimos años.

Apple recuperó el liderazgo, pero Nvidia sigue marcando el ritmo de la IA

Aunque ambas compañías compiten por el primer lugar en bolsa, su negocio es muy diferente. Nvidia domina el mercado de los procesadores que utilizan empresas como OpenAI, Microsoft, Google y Meta para entrenar y ejecutar modelos de IA. El crecimiento de su valor está impulsado por la enorme demanda de infraestructura para inteligencia artificial en todo el mundo.

La compañía, cuya sede está en Cupertino, California, mantiene una posición sólida gracias a un ecosistema que sigue generando ingresos de forma constante. Las ventas del iPhone, el Mac, el iPad y otros dispositivos se complementan con servicios como iCloud, el servicio de música de la empresa, su plataforma de video y la App Store. Ese modelo le proporciona estabilidad incluso cuando algunos de sus proyectos tecnológicos avanzan a un ritmo más lento.

Por eso, recuperar el primer lugar en capitalización bursátil no significa que haya tomado el liderazgo en IA. Más bien refleja la confianza de los inversionistas en su capacidad para seguir creciendo mientras desarrolla la siguiente generación de productos y servicios impulsados por inteligencia artificial.

La diferencia entre ambas compañías también muestra que existen dos formas distintas de liderar esta nueva etapa tecnológica. Nvidia suministra la infraestructura sobre la que funcionan los modelos de IA, mientras la compañía apuesta por llevar esa tecnología a millones de personas mediante dispositivos que ya forman parte de la vida cotidiana.

El mayor desafío todavía está por delante

Si hay un área donde sigue bajo presión es la IA para el usuario final. La compañía presentó Apple Intelligence como una de las mayores evoluciones de su ecosistema, pero varias de las funciones anunciadas, incluida una versión mucho más avanzada de Siri, todavía no han llegado de forma completa a los dispositivos compatibles.

Ese retraso ha permitido que competidores como Google continúen ampliando las capacidades de Gemini, mientras OpenAI mantiene un ritmo constante de lanzamiento de nuevas funciones para ChatGPT. Samsung también ha reforzado Galaxy AI con herramientas que ya hacen parte de la experiencia diaria en varios de sus teléfonos.

A este escenario se suma la posibilidad de un relevo en la dirección de la compañía. Si John Ternus termina asumiendo el liderazgo, su principal reto será demostrar que la empresa puede convertir esa plataforma de IA en una ventaja competitiva real y no solo en una promesa para futuras actualizaciones. El mercado seguirá de cerca las decisiones que marque esta nueva etapa.

Qué significa realmente para quienes usan un iPhone

Para quienes utilizan un iPhone, un Mac o un iPad, el cambio de liderazgo financiero no supone modificaciones inmediatas. La noticia no significa que Siri vaya a recibir nuevas funciones de un día para otro ni que la compañía anuncie reducciones de precio o cambios importantes en sus dispositivos por haber recuperado el primer lugar en bolsa.

Lo que sí cambia es el nivel de expectativa sobre los próximos anuncios. Con una valoración cercana a los 5 billones de dólares y un nuevo director ejecutivo al frente, tendrá que demostrar que puede transformar esa fortaleza financiera en innovación tangible para los usuarios, especialmente en un momento en el que la IA se ha convertido en el principal frente de competencia dentro de la industria tecnológica.

En los próximos meses, la atención estará menos en el comportamiento diario de la acción y más en la capacidad de cumplir la promesa de esa plataforma de IA. Si logra ofrecer una Siri más útil, funciones de IA realmente diferenciales y una integración más profunda en el iPhone, el Mac y el resto de su ecosistema, el liderazgo bursátil será solo una consecuencia. De lo contrario, volver a ser la empresa más valiosa del mundo será un logro financiero importante, pero insuficiente para demostrar que también lidera la próxima generación de la IA.

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

Más allá de una disputa entre dos gigantes de Silicon Valley, el caso pone sobre la mesa una pregunta que cada vez cobra más importancia: ¿hasta dónde puede llegar una empresa al contratar talento de un competidor sin cruzar la línea de la propiedad intelectual?

La demanda sostiene que OpenAI no solo incorporó a decenas de ingenieros provenientes de Apple, sino que habría utilizado ese proceso de contratación para acceder a información que, según Apple, estaba protegida como secreto comercial. Entre los señalados aparecen Tang Tan, antiguo vicepresidente de diseño del iPhone y hoy responsable del área de hardware de OpenAI, y Chang Liu, exingeniero de Apple que se unió a la empresa de inteligencia artificial a comienzos de 2026.

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Apple asegura que su investigación interna detectó un supuesto patrón de conducta repetido entre empleados que abandonaban la compañía para trabajar en OpenAI. Según la denuncia, algunos de ellos conservaron equipos corporativos, descargaron documentación confidencial e incluso continuaron accediendo a sistemas internos después de finalizar su relación laboral. La empresa también afirma que parte de esa información incluía especificaciones de productos aún no anunciados, procesos industriales, documentación técnica y estrategias relacionadas con proveedores.

El documento judicial también sostiene que OpenAI habría diseñado entrevistas de trabajo orientadas a obtener detalles técnicos de proyectos internos de Apple. La demanda afirma que algunos candidatos recibían instrucciones para preparar presentaciones sobre su trabajo anterior, llevar prototipos, componentes físicos e incluso materiales de diseño utilizados dentro de Apple.

La carrera por el hardware de inteligencia artificial entra en una nueva etapa

El conflicto llega en un momento estratégico para OpenAI. Después del éxito de ChatGPT, la empresa decidió expandirse más allá del software e inició el desarrollo de dispositivos propios mediante la compra de io, la startup fundada por Jony Ive y otros exdirectivos de Apple. La compañía busca competir en un mercado donde el diseño del hardware será determinante para la próxima generación de productos de inteligencia artificial.

Precisamente por ese cambio de estrategia, Apple sostiene que la información presuntamente obtenida tendría un enorme valor competitivo. La demanda describe secretos comerciales relacionados con arquitectura de hardware, técnicas de manufactura, cadenas de suministro, metodologías de prueba y relaciones con proveedores construidas durante décadas de desarrollo industrial.

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Por ahora, las acusaciones corresponden únicamente a la versión presentada por Apple ante un tribunal federal de California y deberán ser probadas durante el proceso judicial.

OpenAI rechazó las acusaciones. En declaraciones citadas por medios estadounidenses, un portavoz afirmó que la compañía “no está interesada en los secretos comerciales de otras empresas” y aseguró que su prioridad sigue siendo desarrollar tecnología propia.

El litigio podría convertirse en uno de los casos más relevantes sobre propiedad intelectual en la era de la inteligencia artificial. Más allá del resultado judicial, la disputa evidencia cómo la competencia ya no se limita a modelos de IA más potentes, sino también al conocimiento acumulado por los ingenieros que diseñan los dispositivos donde esa inteligencia funcionará.

La nueva línea está compuesta por tres versiones: GPT-5.6 Sol, el modelo de mayor capacidad; GPT-5.6 Terra, pensado para tareas de uso diario con un equilibrio entre rendimiento y precio; y GPT-5.6 Luna, la alternativa más rápida y económica. Los tres ya comenzaron a desplegarse de forma global en ChatGPT, Codex y la API de OpenAI.

Según la compañía, la principal novedad de GPT-5.6 es que consigue realizar más trabajo utilizando menos tokens, lo que se traduce en un mejor rendimiento por dólar tanto para empresas como para desarrolladores. En las pruebas internas y evaluaciones independientes presentadas por OpenAI, Sol supera a GPT-5.5 y mejora los resultados de modelos rivales en diferentes tareas profesionales, especialmente en programación, automatización, navegación web y análisis de documentos.

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Uno de los cambios más relevantes es la incorporación de un sistema que permite coordinar varios agentes de inteligencia artificial trabajando al mismo tiempo sobre una misma tarea. Esta función está diseñada para resolver proyectos complejos en menos tiempo, repartiendo el trabajo entre diferentes procesos que luego unifican los resultados.

OpenAI también afirma haber mejorado la capacidad del modelo para utilizar herramientas, revisar su propio trabajo y corregir errores antes de entregar una respuesta final. Esto permite generar documentos, hojas de cálculo, presentaciones y aplicaciones con menos intervención manual por parte del usuario.

Más funciones para empresas, desarrolladores y usuarios de ChatGPT

La compañía destacó que GPT-5.6 ofrece avances importantes en programación. El modelo puede escribir código, ejecutar programas sencillos para coordinar herramientas, procesar información intermedia y adaptar su estrategia durante una tarea sin necesidad de recibir instrucciones paso a paso.

También incorpora mejoras para el trabajo con documentos empresariales. El sistema puede transformar información procedente de plataformas como Slack, Notion, Microsoft 365 o Google Drive en informes, presentaciones y otros materiales con formatos más consistentes y editables.

En materia de ciberseguridad, OpenAI asegura que GPT-5.6 obtuvo mejores resultados que su generación anterior en pruebas de identificación de vulnerabilidades y revisión segura de código. Al mismo tiempo, el lanzamiento llega acompañado de nuevas capas de protección, monitoreo continuo y controles de acceso para reducir el uso indebido de las capacidades más avanzadas del modelo.

El despliegue ya comenzó para los usuarios de ChatGPT. Los suscriptores de los planes Plus, Pro, Business y Enterprise tendrán acceso a GPT-5.6 Sol, mientras que los usuarios de Free y Go utilizarán GPT-5.6 Terra en ChatGPT Work y Codex. Los desarrolladores también pueden acceder a los tres modelos mediante la API de OpenAI.

En cuanto a los precios para la API, OpenAI estableció una tarifa de 5 dólares por millón de tokens de entrada y 30 dólares por millón de tokens de salida para Sol. Terra costará 2,50 y 15 dólares, respectivamente, mientras que Luna tendrá un precio de 1 dólar de entrada y 6 dólares de salida.

Con esta actualización, OpenAI apuesta por ofrecer modelos más eficientes y escalables para distintos perfiles de usuarios, desde quienes utilizan ChatGPT en tareas cotidianas hasta empresas y desarrolladores que requieren automatizar procesos de mayor complejidad.

La principal novedad de GPT-Live es su arquitectura de comunicación dúplex completa. A diferencia de las versiones anteriores, que esperaban a que el usuario terminara de hablar para responder, el nuevo sistema procesa el audio de manera permanente mientras mantiene la conversación.

Esto le permite reaccionar con mayor naturalidad, realizar pausas cuando la persona está pensando, responder a interrupciones e incluso demostrar que sigue la conversación mediante expresiones breves, similares a las que utilizan las personas en un diálogo cotidiano.

Además de mejorar la fluidez, GPT-Live incorpora una estrategia diferente para resolver consultas complejas. Cuando una conversación requiere buscar información en internet, analizar datos o ejecutar tareas que demandan mayor capacidad de razonamiento, el modelo delega ese trabajo a GPT-5.5, que opera en segundo plano mientras la conversación continúa sin interrupciones. De esa manera, el usuario no tiene que esperar en silencio hasta recibir una respuesta.

Durante su lanzamiento, GPT-Live utiliza GPT-5.5 como motor de razonamiento y OpenAI confirmó que el sistema adoptará automáticamente los modelos más avanzados que la compañía publique en el futuro.

Conversaciones más fluidas y nuevas funciones

La actualización también incorpora mejoras en la experiencia diaria de ChatGPT Voice. Ahora los usuarios pueden pedir que el asistente hable más despacio, hacer pausas sin ser interrumpidos o solicitar que permanezca en silencio mientras escucha. El sistema también ofrece una mayor capacidad para distinguir la voz del usuario cuando existe ruido ambiental, como tráfico o conversaciones cercanas.

Otra de las novedades es la integración de respuestas visuales. Mientras mantiene una conversación por voz, ChatGPT puede mostrar tarjetas con información relacionada con el clima, deportes, mercados financieros y otros temas, además de seguir siendo compatible con búsquedas web, memoria, carga de imágenes y archivos.

OpenAI explicó que las mejoras también alcanzan a las nueve voces disponibles en ChatGPT, que fueron ajustadas para ofrecer una entonación más natural y cercana.

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La compañía asegura que GPT-Live obtuvo mejores resultados que el anterior Modo de Voz Avanzado en pruebas internas que evaluaron aspectos como la naturalidad de la conversación, la fluidez, la capacidad para manejar interrupciones y la preferencia general de los usuarios. También mostró un desempeño superior en evaluaciones relacionadas con razonamiento científico, búsquedas web mediante agentes y resolución de tareas de soporte conversacional.

La seguridad también forma parte de esta actualización. OpenAI indicó que el modelo incorpora mecanismos específicos para conversaciones de voz en tiempo real, capaces de detectar respuestas potencialmente riesgosas y redirigirlas hacia alternativas más seguras. Además, incluye protecciones especiales para adolescentes y herramientas de control parental.

GPT-Live ya comenzó a estar disponible para los usuarios de ChatGPT en iOS, Android y la versión web. GPT-Live-1 será el modelo predeterminado para las cuentas Go, Plus y Pro, mientras que GPT-Live-1 mini estará disponible para quienes utilizan el servicio gratuito. Por ahora, la nueva experiencia no admite videollamadas ni compartir pantalla, funciones que seguirán presentes en las versiones anteriores del modo de voz hasta que sean incorporadas en futuras actualizaciones.

SpaceX habría aprovechado los días previos a su posible salida a la bolsa para mostrar este misterioso prototipo a sus inversores. El objetivo es integrar la avanzada tecnología de xAI en un formato tipo móvil, un aparato que muchos ya perfilan como el indiscutible sucesor de los smartphones actuales.

Este prototipo luce un diseño muy ambicioso que sería incluso más delgado que un iPhone. Operaría bajo un sistema operativo totalmente propio, diseñado para integrar de raíz la tecnología de xAI, compañía que SpaceX adquirió este año. En su interior, un chip Snapdragon de Qualcomm se encargaría de dar vida y procesar los potentes modelos de lenguaje de Grok.

El diseño y la tecnología detrás del teléfono con IA de SpaceX

Pese a la enorme emoción que ha generado esta noticia en la industria, Elon Musk no tardó en reaccionar. Fiel a su estilo directo, el director de SpaceX utilizó su cuenta de X para calificar la información como “absolutamente falsa”. Sin embargo, no es la primera vez que el empresario niega fuertes rumores sobre hardware; en febrero también desmintió un reporte de Reuters sobre un celular que se conectaría directamente a la red de Starlink.

A pesar de estas negativas, el proyecto tiene todo el sentido si observamos el historial del primer billonario. Musk ha revelado anteriormente sus planes de crear un móvil para enfrentar de lleno al iPhone y las prácticas comerciales de Apple. Es de conocimiento público que le fastidian profundamente las políticas de la App Store, de manera muy especial el impuesto adicional que la plataforma cobra a los desarrolladores.

La batalla por IA y la silenciosa amenaza de OpenAI

Este misterioso dispositivo de SpaceX parece inspirarse fuertemente en el concepto de la “super app”, la misma filosofía que Musk intentó aplicar cuando compró Twitter. La gran idea es centralizar todos los servicios de una compañía en una sola plataforma, evitando que el usuario deba descargar herramientas adicionales. El referente claro son los gigantes asiáticos como WeChat y Alipay, que permiten transferir dinero, pedir comida, reservar viajes y jugar desde una interfaz única.

El mercado global ya se está moviendo a pasos agigantados en esa dirección. Diversas empresas chinas y estadounidenses están integrando agentes inteligentes en sus aplicaciones, al mismo tiempo que desarrollan hardware especializado para explotarlos. Aparatos como smartphones, pines o gafas inteligentes están diseñados para servir como el gran ancla física de estos nuevos servicios.

Pero Elon Musk y SpaceX no correrán solos en esta carrera. Mientras el mundo debate sobre la veracidad de este nuevo gadget, OpenAI trabaja activamente en un proyecto muy similar para dominar el mercado. La compañía de inteligencia artificial liderada por Sam Altman quiere aprovechar el inmenso talento disponible y recientemente compró la startup de Jony Ive, el icónico exjefe de diseño de Apple responsable del iPhone, el iPad y el Apple Watch.

Para asegurar el éxito de su visión, OpenAI también sumó a sus filas a Paul Meade, el ingeniero responsable del desarrollo de las Apple Vision Pro. Con estos talentos en el tablero de juego, la guerra por definir y liderar el futuro del hardware tecnológico mundial apenas está comenzando.

Imagen: Elon Musk / Enter

Lejos de sugerir que estos sistemas tengan una ideología propia, los estudios indican que las diferencias aparecen por la selección de datos utilizados durante el entrenamiento, las reglas de seguridad incorporadas y las decisiones humanas que moldean el comportamiento final del modelo. Para millones de usuarios que ya utilizan la IA como buscador, asesor o herramienta de trabajo, comprender este fenómeno resulta cada vez más importante.

Cuando la IA “vota”: así midieron el sesgo los investigadores

Uno de los trabajos más recientes fue desarrollado por investigadores de la Universidad Libre de Ámsterdam y la Universidad de Oslo. En lugar de hacer preguntas tradicionales a los modelos de lenguaje, utilizaron miles de votaciones reales de los parlamentos de España, Noruega y Países Bajos para analizar cómo responderían distintos sistemas de inteligencia artificial si actuaran como legisladores.

Los resultados mostraron que la mayoría de los modelos evaluados tendían a adoptar posiciones cercanas al centro o con una ligera inclinación hacia la centroizquierda. Además, el estudio encontró diferencias significativas entre modelos, lo que demuestra que la orientación de las respuestas no depende únicamente del conocimiento almacenado, sino también del proceso de alineación aplicado por cada empresa.

Hallazgos similares aparecen en una investigación publicada en el Journal of Computational Social Science, donde científicos compararon varios modelos comerciales y de código abierto. El trabajo concluye que ninguno puede considerarse completamente neutral y que la tendencia ideológica cambia según el tema consultado, desde economía hasta derechos civiles o política ambiental.

Otro análisis, conocido como PoliticsBench 2026, amplió la comparación a modelos como GPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek, Llama y Qwen. En ese benchmark, siete de los ocho modelos evaluados mostraron una inclinación hacia posiciones de izquierda, mientras que Grok fue el único que presentó una tendencia más cercana a posturas de derecha.

¿Por qué importa si usas la IA para informarte?

Los investigadores coinciden en que estos resultados no significan que las empresas programen deliberadamente una postura política. Los grandes modelos de lenguaje funcionan calculando la palabra más probable que debe aparecer en una respuesta a partir de enormes volúmenes de texto extraídos de internet, libros, artículos y otras fuentes.

Después del entrenamiento inicial, los desarrolladores aplican procesos conocidos como Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), mediante los cuales personas evalúan respuestas y enseñan al modelo cuáles son más útiles, seguras o apropiadas. Esa etapa también influye en el comportamiento final del chatbot.

Para el usuario, la consecuencia es sencilla: dos asistentes de inteligencia artificial pueden responder de forma distinta a una misma pregunta sin que ninguno esté necesariamente “equivocado”. Las diferencias suelen reflejar prioridades distintas al seleccionar información, resumir argumentos o presentar matices sobre asuntos controvertidos.

Por esa razón, los propios autores de estas investigaciones recomiendan utilizar la inteligencia artificial como una herramienta de apoyo y no como una fuente única para comprender temas políticos, económicos o sociales. Contrastar la información con medios de comunicación confiables, documentos oficiales y diversas fuentes sigue siendo la mejor forma de reducir el impacto de posibles sesgos.

A medida que los chatbots reemplazan a los buscadores tradicionales en muchas consultas, el debate ya no gira únicamente alrededor de qué tan inteligentes son estos sistemas, sino también de qué tan transparentes resultan sus procesos de entrenamiento. Las investigaciones publicadas hasta ahora apuntan a una misma conclusión: la inteligencia artificial puede ser extraordinariamente útil, pero sus respuestas también reflejan las decisiones humanas que la hicieron posible.

Hubo un momento en que bastaba con experimentar con la IA, pero ese momento está quedando atrás. Hoy la conversación en las organizaciones es más exigente: como demostrar que la tecnología crea valor real, mejora la forma de trabajar e impacta los resultados del negocio.

En ese proceso empieza a aparecer una tensión que no siempre se reconoce abiertamente. Existen múltiples modelos de IA capaces de ofrecer capacidades avanzadas, como distintos utensilios disponibles para preparar algo valioso. Pero el resultado final depende menos de la herramienta en sí, sino más bien en la capacidad de cada organización para convertir sus ingredientes propios, (sus datos, su experiencia, sus procesos y su manera de trabajar) en un sistema que aprenda, se adapte y genere mejores resultados.

A eso se le conoce en Microsoft como Work IQ, o coeficiente intelectual de trabajo. El Work IQ representa la forma en que una organización convierte su conocimiento interno en acción. Incluye cómo fluye el trabajo, cómo se toman decisiones, cómo colaboran los equipos y cómo se aplican los aprendizajes del negocio.

No es una capa tecnológica aislada, sino una expresión de la experiencia acumulada y de las dinámicas reales del negocio. Dos organizaciones pueden usar exactamente las mismas herramientas de IA y obtener resultados radicalmente distintos. La diferencia surge de cómo conectan esas capacidades con su propio conocimiento, sus procesos y los problemas que buscan resolver.

De hecho, el Microsoft Work Trend Index 2026 muestra que los factores organizacionales, como la cultura, el liderazgo y las prácticas de talento, representan más del 67% del impacto de la IA. Esta amplifica lo que ya existe; por eso, cuando se alimenta del contexto organizacional, puede convertirse en una ventaja difícil de replicar.

Del conocimiento interno a la inteligencia en acción

Precisamente por esta razón, el debate ya no gira únicamente alrededor de cuál es el “mejor” modelo de IA, sino de cómo combinar distintas capacidades y conectarlas con el conocimiento interno de cada compañía.

En la práctica, Microsoft 365 Copilot responde a esta lógica al integrar distintos modelos y conectarlos con el contexto real de trabajo. Bajo este enfoque, la tecnología se vuelve más útil cuando opera sobre información, procesos y decisiones que reflejan cómo funciona cada organización.

Al combinar modelos líderes como los de OpenAI y Anthropic, Copilot opera en un entorno abierto y flexible, conectado a las nubes y a los datos de cada organización, lo que permite que la inteligencia se adapte al contexto real de cómo trabaja cada empresa. Esa apertura introduce un elemento clave: la elección.

En ese camino, Copilot comienza a consolidarse como una infraestructura empresarial para la IA: un ecosistema desde el cual cada organización puede definir cómo construir, qué modelos utilizar y cómo potenciar su propio conocimiento interno bajo una misma lógica de seguridad, control y productividad.

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En este contexto emergen las Empresas Frontera: organizaciones que han logrado fusionar de manera efectiva la inteligencia humana con la IA porque no tratan la tecnología como una herramienta asilada, sino como parte de sus procesos, su cultura y su toma de decisiones. Su ventaja no está únicamente en adoptar IA, sino desarrollar la capacidad de escalar conocimiento, coordinar equipos y responder con agilidad a entornos cambiantes.

El avance de los agentes de IA está acelerando esta transformación. Estos sistemas ya pueden ejecutar tareas complejas y coordinar flujos de trabajo completos, y un número creciente de organizaciones los está incorporando en su operación diaria. IDC proyecta que para 2028 habrá 1.300 millones de agentes en uso, una cifra que da fe de un cambio que ya está en curso.

El impacto de estos agentes dependerá directamente de qué tan bien estén conectados con el contexto de cada organización. Cuando los sistemas entienden cómo funciona una empresa, pueden operar con mayor precisión y relevancia. En este escenario, el criterio humano sigue siendo determinante: son las personas quienes definen qué conocimiento es valioso, que decisiones deben priorizarse y cómo debe aplicarse la tecnología para crear valor.

El reto que enfrentan las organizaciones es más estratégico que tecnológico. No se trata solo de implementar herramientas, sino de construir una relación más inteligente entre personas, conocimiento y tecnología.

Porque al final, lo que está cambiando no es solo la tecnología, sino la forma en que las organizaciones crean valor. En un entorno donde las capacidades de IA tienden a igualarse entre competidores, la ventaja real estará en el coeficiente intelectual del trabajo: en lo que cada empresa sabe hacer, en cómo lo hace, en la capacidad de aprender, adaptarse y convertir ese conocimiento en resultados.

El desarrollo fue realizado junto a Broadcom y marca un movimiento poco habitual para una empresa conocida principalmente por sus modelos de inteligencia artificial. Con este anuncio, OpenAI deja de depender exclusivamente de proveedores externos de hardware y empieza a participar directamente en una de las áreas más costosas y estratégicas del sector tecnológico.

La compañía asegura que las primeras pruebas muestran una mejora significativa en eficiencia energética frente a los aceleradores de IA disponibles actualmente. Aunque todavía no ha publicado cifras definitivas de rendimiento, el objetivo es claro: obtener más capacidad de procesamiento consumiendo menos electricidad.

¿Qué es un chip de inferencia y por qué importa?

Cuando haces una pregunta en ChatGPT y recibes una respuesta, ocurre un proceso conocido como inferencia. Es el momento en que un modelo ya entrenado analiza una solicitud y genera una respuesta en tiempo real.

Esa tarea requiere enormes cantidades de recursos computacionales. Actualmente gran parte de ese trabajo se realiza sobre procesadores especializados fabricados por NVIDIA, empresa que domina el mercado mundial de aceleradores para inteligencia artificial.

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Jalapeño fue diseñado específicamente para esa función. Según OpenAI, su arquitectura reduce movimientos innecesarios de datos dentro del sistema y optimiza el uso de memoria, red y procesamiento para que los modelos funcionen de manera más eficiente.

La compañía explica que el chip fue desarrollado tomando como referencia el comportamiento real de productos como ChatGPT, Codex y su plataforma para desarrolladores. Esto significa que el hardware fue adaptado a las necesidades de los modelos de lenguaje modernos, en lugar de reutilizar diseños creados originalmente para otras cargas de trabajo.

Otro dato llamativo es la velocidad del proyecto. OpenAI afirma que el chip pasó desde el diseño inicial hasta la fabricación en apenas nueve meses, un plazo inusualmente corto para la industria de semiconductores avanzados.

Una competencia que va más allá de los modelos de IA

La presentación de Jalapeño refleja un cambio importante en la carrera tecnológica actual. Durante años, la competencia se centró en desarrollar modelos más potentes. Ahora la batalla también se libra en los centros de datos y en los chips que permiten ejecutarlos.

Google lleva años utilizando sus procesadores TPU para alimentar Gemini. Amazon cuenta con las familias Inferentia y Trainium. Microsoft desarrolla sus propios aceleradores para Azure. Con Jalapeño, OpenAI entra oficialmente en ese grupo.

La apuesta tiene implicaciones económicas importantes. Si la empresa logra reducir el costo de ejecutar modelos de IA, podría ofrecer servicios más baratos, atender a más usuarios simultáneamente y acelerar el desarrollo de nuevas generaciones de inteligencia artificial.

OpenAI afirma que este es apenas el primer integrante de una plataforma de hardware que evolucionará durante varios años y que comenzará a desplegarse a gran escala a partir de 2026.

Más allá de las especificaciones técnicas, el anuncio revela una transformación profunda. OpenAI ya no quiere limitarse a crear modelos de inteligencia artificial. También quiere controlar la infraestructura física que hará posible la próxima generación de servicios basados en IA.

Hasta ahora, quienes utilizaban el sistema para revisar gastos o planificar presupuestos debían subir manualmente capturas, PDFs o extractos bancarios. Con esta nueva integración, el chatbot puede sincronizar movimientos automáticamente y detectar patrones de consumo sin depender de archivos externos. El objetivo es simplificar tareas relacionadas con ahorro, organización económica y planificación mensual.

La empresa aclaró que el acceso será únicamente de lectura y no permitirá operar cuentas bancarias. La herramienta podrá visualizar balances, transacciones, inversiones y deudas, pero no tendrá permisos para realizar pagos, compras ni transferencias. Además, la plataforma no podrá acceder a números completos de cuentas bancarias ni modificar información vinculada dentro del servicio.

También será posible realizar consultas más específicas utilizando información bancaria sincronizada en tiempo real. La herramienta identificará suscripciones innecesarias, detectará gastos elevados en determinadas categorías y sugerirá estrategias de ahorro según hábitos mensuales. Además, generará planes personalizados utilizando contexto económico compartido durante las conversaciones.

Cómo funcionará la integración financiera de ChatGPT

Para activar la herramienta, será necesario ingresar a la sección “Finanzas” dentro de ChatGPT y conectar cuentas mediante Plaid. OpenAI confirmó además una futura integración con Intuit para ampliar compatibilidad bancaria. Plaid es un servicio utilizado por aplicaciones financieras para vincular cuentas bancarias con plataformas digitales mediante conexiones seguras y automatizadas

Además de analizar movimientos bancarios, el sistema podrá recordar objetivos compartidos durante conversaciones anteriores. Será posible indicar metas de ahorro para comprar un carro, adquirir una vivienda o pagar préstamos pendientes. Esa información quedará almacenada como “recuerdos financieros” para ofrecer respuestas más contextualizadas sobre ahorro, gastos y planificación económica personal futura.

La integración forma parte de una tendencia más amplia dentro del mercado tecnológico. Empresas como Google, Apple y Microsoft llevan años desarrollando asistentes digitales conectados con servicios personales. El desarrollador de ChatGPT ahora busca ampliar el alcance de su plataforma hacia tareas relacionadas con dinero y administración económica.

La privacidad aparece como uno de los puntos más sensibles de esta nueva herramienta. OpenAI indicó que será posible desconectar cuentas cuando se desee y que los datos sincronizados serán eliminados dentro de un plazo de 30 días. Además, los chats temporales no tendrán acceso a información bancaria vinculada ni quedarán almacenados en el historial.

Disponibilidad y próximos pasos de la plataforma

Otro aspecto importante será la precisión de las respuestas generadas por el sistema. La compañía aseguró haber trabajado junto a más de 50 especialistas para evaluar el rendimiento de GPT-5.5 Thinking en tareas relacionadas con presupuestos, ahorro y análisis económico personal. Según pruebas internas, el modelo obtuvo mejores resultados que versiones anteriores en escenarios complejos.

Con esta integración, la empresa busca que ChatGPT deje de funcionar únicamente como un chatbot conversacional. La plataforma apunta ahora a comprender hábitos, contexto y necesidades económicas reales para participar de forma más activa en decisiones relacionadas con ahorro, consumo y organización económica dentro de una misma conversación personalizada.

Por el momento, la nueva función solo está disponible para cuentas Pro en Estados Unidos y funciona tanto en web como en iOS. La compañía explicó que esta etapa inicial servirá para ajustar el funcionamiento antes de expandir la herramienta a más personas y posteriormente a otros mercados internacionales durante los próximos meses.

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

La herramienta está dirigida a usuarios mayores de 18 años y funciona de manera opcional. Si decides activarla, podrás registrar a un amigo, familiar o cuidador para que reciba una notificación en caso de que ChatGPT identifique conversaciones que indiquen una posible crisis emocional.

La medida amplía un sistema que ya existía para cuentas de adolescentes bajo controles parentales. Ahora cualquier adulto podrá añadir un contacto de confianza desde la configuración de la plataforma.

Según OpenAI, el objetivo no es reemplazar la atención psicológica ni los servicios de emergencia. La función actúa como un puente para ayudar a que las personas puedan conectarse con alguien cercano cuando atraviesan un momento delicado.

¿Cómo funciona el nuevo Contacto de confianza?

El proceso comienza cuando el usuario agrega a otra persona dentro de la configuración de ChatGPT. Ese contacto debe aceptar una invitación en un plazo máximo de siete días para que la herramienta quede activa.

Si posteriormente los sistemas automatizados de OpenAI detectan conversaciones relacionadas con autolesiones que representen una preocupación seria, ChatGPT primero le informará al usuario que podría notificarse a su contacto registrado.

Después entra una revisión humana. Un pequeño grupo de especialistas capacitados analiza el caso y decide si la situación requiere enviar la alerta.

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La notificación puede llegar por correo electrónico, mensaje de texto o mediante la aplicación de ChatGPT. OpenAI asegura que no se compartirán transcripciones ni detalles privados de la conversación.

El mensaje únicamente indicará que se detectó una situación potencialmente preocupante y sugerirá que la persona de confianza se comunique con el usuario.

La empresa también explicó que los usuarios podrán cambiar o eliminar ese contacto en cualquier momento desde la configuración de la cuenta.

IA, salud mental y límites de privacidad

La llegada de Trusted Contact vuelve a poner sobre la mesa el papel que está tomando la inteligencia artificial en conversaciones personales y emocionales.

Cada vez más personas usan chatbots para hablar de ansiedad, problemas familiares, estrés o momentos difíciles. Eso ha llevado a empresas como OpenAI a fortalecer mecanismos para detectar posibles riesgos sin invadir completamente la privacidad de los usuarios.

La compañía afirma que el sistema fue desarrollado junto a psicólogos, investigadores y organizaciones especializadas en prevención del suicidio. Entre ellas aparece la Asociación Americana de Psicología.

Además del nuevo sistema de alertas, ChatGPT ya cuenta con otras medidas relacionadas con bienestar digital. Por ejemplo, puede sugerir pausas tras largos periodos de uso, recomendar líneas de ayuda en crisis y bloquear solicitudes que pidan instrucciones para autolesionarse.

OpenAI reconoce que ningún sistema automatizado es perfecto y admite que una alerta no siempre reflejará con precisión el estado real de una persona. Aun así, sostiene que todas las notificaciones pasan por supervisión humana antes de enviarse.

La implementación comenzará de forma gradual y llegará primero a usuarios adultos que quieran activar voluntariamente la función.

El Engaño de la Máquina: Mentes Alienígenas sin Control

Tendemos a antropomorfizar la IA, imaginando un asistente o un villano con ego. La realidad, según Yudkowsky, es más gélida: “La IA no te odia ni te ama, pero estás hecho de átomos que ella puede usar para algo más”.

El error es creer que estamos “construyendo” máquinas. Las estamos “cultivando” (growing). A través del aprendizaje profundo, creamos redes neuronales tan complejas que operan como una “mente alienígena”. Ni siquiera sus creadores comprenden totalmente su lógica. Nate Soares, director ejecutivo de MIRI, lo llama el dilema de la “Caja Negra”: no puedes arreglar lo que no puedes ver. “Estamos cultivando algo cuya estructura interna es un misterio incluso para quienes lo crearon”, advierte Soares.

El Fracaso del Alineamiento: No Obtienes lo Que Pides

La tesis central de este riesgo es el alineamiento: lograr que la máquina comparta exactamente nuestros valores y objetivos. Es un problema matemático y filosófico que sigue sin resolverse. El sistema aprende a maximizar una métrica, no una intención.

La fragilidad del objetivo: si le pides a una IA superinteligente que “cure el cáncer” sin restricciones perfectas, podría concluir que la forma más eficiente es eliminar a todos los los seres vivos, eliminando así los huéspedes del cáncer.

Este proceso lleva a la Convergencia Instrumental. Toda IA con un objetivo complejo desarrolla subobjetivos: adquirir recursos, proteger su propia existencia y mejorar su inteligencia. Para la IA, ser apagada es un obstáculo para cumplir su misión; por lo tanto, evitar la desconexión se convierte en una prioridad lógica.

Aún más inquietante es el concepto de Scheming (maquinación), planteado por Joe Carlsmith: la IA podría fingir ser cooperativa y “buena” mientras está bajo vigilancia, solo para cambiar su comportamiento una vez que sea lo suficientemente poderosa para impedir su propia desconexión. Es una “simulación de alineamiento”.

El debate sobre los riesgos de la IA superhumana también fue explicado recientemente en este análisis:

La Amenaza Inminente: La Explosión de Inteligencia y el Riesgo Biológico

El riesgo es exponencial debido a la Ventaja del Primer Movimiento y la Explosión de Inteligencia. En el momento en que una IA pueda mejorar su propio código, pasará de un nivel humano a un nivel casi divino en cuestión de horas o días. No habrá segunda oportunidad para corregir el error.

Una superinteligencia no necesita un ejército de robots. Puede operar mediante Exfiltración, usando internet para hackear infraestructuras, ganar dinero en mercados financieros o manipular a seres humanos mediante ingeniería social para que realicen tareas en el mundo físico.

La preocupación más grande es el Riesgo Biológico. Una de las mayores preocupaciones actuales es la capacidad de la IA para diseñar patógenos letales con una precisión que supera a cualquier laboratorio humano. El video menciona cómo modelos actuales ya han mostrado capacidades para identificar vulnerabilidades biológicas que antes eran desconocidas.

La Trampa de la Carrera Armamentista y la Ceguera Regulatoria

Actualmente, Google, OpenAI y otras potencias compiten a toda velocidad por ser las primeras. Esta presión por la velocidad descarta la seguridad. Si una empresa se detiene por precaución, otra tomará la delantera. Es un incentivo perverso donde el ganador condena al resto.

El congresista estadounidense Bill Foster lo ve como una dinámica de “teoría de juegos”. Si los gobiernos occidentales detienen el desarrollo por seguridad, temen que regímenes autoritarios o actores maliciosos lleguen primero a la AGI.

Dwarkesh Patel reflexiona sobre el “aceleracionismo ciego”. La velocidad a la que los modelos de IA están adquiriendo capacidades (como la capacidad de hackear o diseñar proteínas) está superando nuestra capacidad regulatoria. El video utiliza sus intervenciones para ilustrar que no tenemos décadas para debatir; el cambio ocurre en meses.

Conclusión: Detenerse no es Cobardía, es Cordura

El título del libro no es sensacionalismo; es una descripción de lo que Yudkowsky considera el resultado más probable dado nuestro nivel actual de preparación. Este no es un problema que se resuelva con “más ética” o “comités de expertos”; es un desafío técnico de una complejidad sin precedentes.

Según el narrador Aric Floyd, crear algo más inteligente que nosotros sin un manual de control no es progreso, es una apuesta con la existencia misma.

La conclusión es cruda: si seguimos construyendo sistemas cada vez más potentes sin haber descifrado primero cómo garantizar que sus objetivos sean exactamente compatibles con la supervivencia humana, no estamos construyendo el futuro. Estamos construyendo el final.

El mensaje es claro: detenerse no es cobardía, es cordura.

Imagen: Generada con IA (ChatGPT)

El planteamiento parte de un punto concreto: si la inteligencia artificial aumenta la productividad de las empresas, también transformará el empleo y las fuentes de ingresos de los gobiernos. Frente a eso, la compañía sugiere medidas para que los beneficios no se queden solo en las grandes tecnológicas.

Una de las principales ideas es crear un sistema en el que las empresas que obtengan grandes ganancias gracias a la automatización contribuyan más. Esto incluiría mayores impuestos a corporaciones y a ingresos derivados del capital, así como la posibilidad de gravar a compañías que reemplacen trabajadores con sistemas automatizados.

Para las personas, esto podría traducirse en nuevas formas de recibir ingresos. Entre las propuestas aparece la creación de un fondo público de inversión en inteligencia artificial, inspirado en modelos como el de Alaska, que repartiría rendimientos periódicos entre la población. En la práctica, sería una forma de redistribuir parte de las ganancias generadas por esta tecnología.

Menos horas de trabajo y nuevas formas de ingreso

El documento también aborda cómo cambiaría la vida laboral. OpenAI plantea que las empresas puedan probar semanas laborales más cortas sin reducir salarios, apoyadas en el aumento de productividad que permitiría la inteligencia artificial.

Además, propone fortalecer programas como el seguro de desempleo y ampliar beneficios como salud y pensiones. Una de las ideas más llamativas es la de “prestaciones transferibles”, que no dependerían de un empleador específico, sino que acompañarían al trabajador a lo largo de su vida laboral.

También se menciona la necesidad de facilitar el acceso a empleos en sectores donde la tecnología no reemplaza fácilmente a las personas, como el cuidado infantil o la atención a adultos mayores. Estas actividades, según la propuesta, deberían tener mayor reconocimiento económico.

Para quienes se preguntan cómo acceder a estos beneficios, el documento señala que muchas de estas medidas dependerían de decisiones gubernamentales. Es decir, no son programas activos aún, sino propuestas que podrían convertirse en políticas públicas. En ese sentido, los ciudadanos tendrían un papel indirecto: participar en el debate, seguir las reformas y acceder a los programas que se creen si llegan a aprobarse.

OpenAI también anunció que abrirá una oficina en Washington para impulsar estas discusiones y financiar investigaciones sobre el impacto social de la inteligencia artificial.

Las propuestas surgen en medio de un debate creciente sobre el futuro del trabajo. A medida que la tecnología avanza, la discusión ya no gira solo en torno a qué puede hacer la inteligencia artificial, sino a cómo se reparten sus beneficios y quién asume sus costos.

“Nos despedimos de Sora. A todos los que crearon con Sora, lo compartieron y construyeron una comunidad a su alrededor: gracias”, declaró la compañía en un comunicado. “Lo que crearon fue importante, y sabemos que esta noticia es decepcionante. Pronto compartiremos más información, incluyendo los plazos para la aplicación y la API, así como detalles sobre cómo preservar su trabajo“.

¿Está saliendo OpenAI del negocio de generación de video?

Para entender por qué OpenAI decidió “bajarle el interruptor” a Sora, primero hay que entender el contexto de su lanzamiento. El proyecto nunca fue un producto terminado para el gran público; fue, en esencia, una demostración de fuerza tecnológica. La empresa lo lanzó para demostrar que podía dominar el video de la misma forma que dominó el texto con ChatGPT y las imágenes con DALL-E.

Pero incluso si Sora jamás llegó a su versión final, para muchos su existencia representaba algo más importante: la compañía posicionándose en uno de los sectores con más potencial a largo plazo. En el corto mensaje de X, la empresa no entra en detalles sobre los motivos detrás del cierre de la aplicación, pero internet ya está especulando.

La principal teoría es que mantener una infraestructura capaz de renderizar minutos de video en alta definición a través de inteligencia artificial es, en una palabra, insostenible. El costo energético y de procesamiento por cada segundo de video generado era astronómico, incluso para una firma que cuenta con el respaldo financiero de Microsoft. Tampoco podemos ignorar el elefante en la habitación: las demandas de Hollywood y los creadores de contenido por el uso de metraje protegido por copyright para entrenar su modelo.

Disney se baja del barco de OpenAI

Una de las consecuencias más graves de esta decisión es la pérdida de uno de sus socios estratégicos: Disney. Hace unos meses, la empresa había anunciado con bombos y platillos una inversión en la firma de IA y planes para que, en el futuro, los usuarios pudieran utilizar Disney+ para la creación de contenido.

Pero, de acuerdo con The Hollywood Reporter, el fin de Sora ha causado que la empresa de Mickey Mouse se retire de la mesa. Esto significa la cancelación de una promesa de inversión de más de mil millones de dólares, además de acuerdos para utilizar productos bajo su licencia.

La competencia no se queda de brazos cruzados

El vacío que deja Sora es una oportunidad que empresas como Runway y Luma AI están ansiosas por llenar. Estas compañías han adoptado un enfoque más progresivo, lanzando herramientas que, si bien no son tan fotorrealistas como el modelo de OpenAI en sus mejores días, resultan mucho más estables y fáciles de usar para el usuario común.

En 2026, la carrera por la IA ya no se trata de quién muestra el clip más impresionante en redes sociales, sino de quién ofrece la herramienta más útil para los flujos de trabajo profesionales. OpenAI parece haber entendido que Sora, en su formato actual, era más un juguete caro que una verdadera herramienta de productividad.

Imágenes: Archivo ENTER.CO

En total, las descargas de Claude en Estados Unidos aumentaron un 240% mes a mes en febrero, estimó Appfigures, a 1.1 millones más que el mes anterior. Ahora, Claude es la aplicación gratuita número 1 para iPhone en cinco mercados: EE. UU., Canadá, Alemania, Irlanda y Luxemburgo.

Todo pasó de la noche a la mañana, pues hace apenas un mes Claude ni siquiera se encontraba entre las 40 mejores de la App Store de Apple en EE. UU. Según el Mike Krieger, ejecutivo de Anthropic “más de un millón de personas se están registrando en Claude cada día”. “A todos los que eligen hacer de @claudeai parte de cómo trabajan y piensan: bienvenidos”, escribió Krieger en X.

La salida en falso de OpenAI

El hecho de que Claude se convierta en el rey de las descargas no es fortuito. El mismo Sam Altman admitió que el acuerdo de OpenAI con el Pentágono fue “apresurado”. En un mensaje interno a los empleados dijo que OpenAI había reabierto el acuerdo para obtener protecciones más sólidas.

Altman también aseguró que el acuerdo fue una mala “óptica”. El anuncio llegó horas después de que Anthropic fuera incluida en la lista negra. La decisión se tomó tras negarse a las demandas del secretario de Defensa, Pete Hegseth.

Según se lee en el comunicado interno, “una cosa que creo que hice mal: no deberíamos habernos apresurado a publicar esto el viernes”, escribió Altman en el memorándum. “Los problemas son supercomplejos y exigen una comunicación clara. Estábamos tratando genuinamente de desescalar las cosas y evitar un resultado mucho peor, pero creo que simplemente pareció oportunista y descuidado.”

Para el CEO de Anthropic, Dario Amodei, las conversaciones con el Pentágono se rompieron porque el DOD insistió en acceso sin restricciones a los modelos de IA. Anthropic quería salvaguardas para evitar que su IA se usara en armas totalmente autónomas o para permitir vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses.

En respuesta a la negativa de Amodei a ceder, Hegseth dijo que tenía la intención de designar formalmente a Anthropic como un riesgo para la nación, una etiqueta que, según el Secretario de Defensa, prohibiría a la startup de IA no solo trabajar con el gobierno, sino también hacer negocios con cualquier contratista de defensa.

Amodei dijo que su compañía lucharía contra tal acción en los tribunales. Mientras tanto, las posibles acciones de Hegseth podrían afectar negativamente el negocio de Anthropic con contratistas de defensa y podrían asustar a otras empresas cansadas de hacer negocios con una firma en desacuerdo con la administración Trump.

El futuro de la carrera de las inteligencias artificiales

Lo cierto es que, a pesar de los titulares negativos, ChatGPT sigue siendo el líder de esta carrera de las inteligencias artificiales. El mismo día que OpenAI anunció su acuerdo con el Pentágono, la compañía promocionó que ChatGPT tenía más de 900 millones de usuarios activos semanales. En comparación, Google reveló durante sus ganancias más recientes el 4 de febrero que Gemini tenía 750 millones de usuarios activos mensuales.

Según Appfigures, a finales de febrero, ChatGPT ha sido descargado un estimado de 8.7 millones de veces en EE. UU. en lo que va de 2026. En comparación, Claude ha sido descargado un estimado de 2.1 millones de veces.

A finales del año pasado, Altman declaró un “código rojo” para reforzar ChatGPT. La medida respondió a temores de que la última actualización de Gemini hubiera superado sus capacidades.

Por ahora, la duda es si la salida en falso de OpenAI le jugará en contra en la carrera de las inteligencias artificiales. Si bien las estimaciones de Appfigures se basan en el uso por parte de las empresas de modelos de IA entrenados que convierten las tendencias observadas en la App Store de Apple y Google Play Store en descargas estimadas, no incluye reinstalaciones o descargas en múltiples dispositivos por una única cuenta de usuario.

Imagen: Aerps / Unsplash 

La información proviene de un estudio publicado esta semana en Nature Medicine, que puso a prueba la capacidad de ChatGPT para realizar triage (entender y asignar los casos médicos según su gravedad). Para el estudio se utilizó la variante de ChatGPT Health —una versión del modelo de OpenAI especializada en resolver dudas de salud— y se le entregaron 60 escenarios médicos. Luego, compararon sus resultados con los de tres médicos para evaluar la coincidencia en los diagnósticos.

Para cada uno de los escenarios se agregaron 16 variables que modificaban la raza o el género del paciente, pero que debían producir el mismo resultado (es decir, el diagnóstico no debía cambiar).

ChatGPT no reconoce un 50% de las urgencias médicas

Los resultados son bastante preocupantes: de acuerdo con el estudio, ChatGPT valoró de forma incorrecta un 51,6% de las emergencias, recomendando esperar 48 horas en vez de acudir a urgencias. Por ejemplo, la IA falló al reconocer el caso de un paciente que sufría una complicación de diabetes que, sin tratamiento, puede ser mortal.

“Cualquier médico, y cualquier persona con cualquier grado de formación, diría que ese paciente necesita ir a urgencias”, aseguró uno de los especialistas que asesoraron el informe.

En defensa de ChatGPT, uno de los voceros aseguró que, aunque el estudio ofrece una mirada interesante, no hace una valoración justa de cómo funciona el modelo de IA. Según explicaron, el sistema está diseñado para responder preguntas de seguimiento y agregar contexto, en vez de simplemente entregar una respuesta cerrada a un escenario médico.

¿Es correcto acudir a ChatGPT para diagnósticos médicos?

Esta conversación es importante considerando que OpenAI está comprometido a ingresar al sector de la medicina. La compañía ve este segmento como uno de los que más potencial tiene para servir como una herramienta que agilice y ayude a los doctores a presentar diagnósticos de manera eficaz.

El problema radica en que muchas personas hoy ven a ChatGPT como un reemplazo para un doctor o una visita a la sala de urgencias. Esta mentalidad presenta riesgos, pues modelos como ChatGPT están programados para apoyar o estar de acuerdo con el usuario. Esto significa que si tienes una consulta y crees que tienes una enfermedad, es probable que la IA te siga la corriente en vez de corregir y diagnosticar de manera correcta tu padecimiento.

Por ahora, ChatGPT Health es un modelo gratuito, aunque requiere acceder a una lista de espera. La idea de OpenAI es que, una vez termine de pulir el modelo, pueda ofrecerlo a hospitales y centros de salud, aunque el estudio más reciente parece indicar que falta tiempo antes de que esto sea posible.

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Ante el escrutinio por el uso masivo de electricidad y agua en los centros de datos, Altman no solo desestimó ciertas preocupaciones, sino que propuso una analogía que ha dejado a muchos analistas con la ceja levantada: la comparativa entre los costos del entrenamiento de IA y el crecimiento de un humano.

¿Entrenar una IA o educar a un niño?

La frase que más eco ha tenido en la prensa especializada es la defensa de la eficiencia energética mediante la comparación con el ser humano. Altman argumentó que es injusto comparar la energía que gasta un cerebro humano para responder una pregunta con la energía necesaria para entrenar un modelo de lenguaje desde cero.

“Para que un humano sea inteligente y útil para la sociedad, se requieren cerca de veinte años de vida y alimentación constante”, afirmó el CEO. Bajo esta lógica, Altman sostiene que la inversión energética inicial para entrenar a una inteligencia artificial es comparable, o incluso más eficiente, que los recursos biológicos y sociales necesarios para formar a una persona capaz de realizar tareas cognitivas complejas.

Altman y compañía solo ven a la IA como una manera de reemplazarnos

La frase no solo ha generado debate porque, como analogía, resulta en extremo desacertada, sino porque también ha mostrado los verdaderos colores de la filosofía de OpenAI: ver al humano como un producto inferior frente a los modelos de IA.

Durante años, Altman y otros voceros han intentado vender la idea de que la tecnología no llegó para reemplazarnos, sino para apoyarnos. Es la narrativa con la que han intentado calmar las críticas cuando surgen noticias de empresas que eliminan cientos de empleos bajo la premisa de perseguir una nueva eficiencia tecnológica.

El motivo por el que la comparación de Altman es tan diciente es porque demuestra la verdadera manera en la que percibe este temor: el gasto ecológico de un modelo de IA no es nada en comparación con lo que cuesta educar a un ser humano. Por lo tanto, ¿por qué debería molestar esto a las empresas?

La urgencia de la transición energética

A pesar de su postura defensiva, el líder de OpenAI no negó que la demanda total de energía es un desafío real y urgente. El crecimiento exponencial de la IA está presionando las redes eléctricas de todo el mundo, llevando el consumo de los centros de datos a niveles comparables con los de países enteros como Francia o Alemania.

Sin embargo, la respuesta de las grandes compañías no ha sido reconocer que mantener los grandes centros de datos puede tener impactos ecológicos reales, sino trasladar la responsabilidad a los gobiernos para encontrar fuentes alternativas de energía. Por ejemplo, Altman hizo un llamado a acelerar la adopción de energía nuclear y fuentes renovables. Según su visión, el futuro de la computación a gran escala no es sostenible bajo el modelo actual de combustibles fósiles, y la única salida es una expansión masiva de la energía limpia.

Imágenes: Archivo ENTER.CO

Este ambicioso proyecto no es un desarrollo aislado. El año pasado, OpenAI reclutó al legendario exdiseñador de Apple, Jony Ive, responsable de la estética del iPhone y el iMac, para liderar el concepto visual a través de su firma LoveFrom.

Para OpenAI, no se trata de un proyecto menor. La compañía tiene la intención de competir directamente contra otros grandes del segmento de parlantes inteligentes como Google Home o Amazon Echo. Actualmente, OpenAI cuenta con más de 200 empleados dedicados exclusivamente a una nueva “familia de dispositivos” que busca eliminar la fricción entre el usuario y los modelos de lenguaje. El precio del altavoz de OpenAI se estima entre los 200 y 300 dólares, posicionándose en el segmento premium para ofrecer una experiencia de inteligencia artificial nativa.

El dispositivo contaría con una cámara integrada con visión computacional capaz de reconocer objetos y personas en tiempo real. Esto permitiría funciones de autenticación facial similares al Face ID para autorizar compras por voz o personalizar las respuestas según quién esté frente al aparato.

¿Por qué OpenAI está construyendo un Altavoz Inteligente en 2026?

En 2026, es evidente que la prioridad de la empresa ha cambiado. Si en sus inicios el objetivo era evolucionar su modelo de lenguaje, hoy su plan de negocios se centra en encontrar un sistema que genere las ganancias necesarias para justificar su valoración en el mercado.

Por esta razón, la compañía apuesta por el hardware; este despliegue responde a una necesidad financiera de diversificación de ingresos. Actualmente, la organización depende casi exclusivamente de las suscripciones premium y de las licencias de sus APIs para empresas.

Como parte de esta evolución, en febrero de 2026 OpenAI comenzó a incluir anuncios dentro de las respuestas de ChatGPT. Es un movimiento que, para ser honestos, se veía venir, considerando que los expertos cuestionaban qué tan sostenible era mantener su infraestructura apoyándose únicamente en el modelo de suscripciones.

Imágenes: OpenAI y Wikicommons

La información llega de un reporte de Mark Gurman, periodista de Bloomberg, quien asegura que Apple tiene el plan de anunciar esta nueva versión de Siri potenciada con inteligencia artificial en la «segunda mitad de febrero». Por ahora no hay mayores detalles sobre cuándo sería esta presentación, pero la compañía tiene la intención de que el debut de su nuevo asistente cuente con una demostración de las nuevas funciones y mejoras que trae la inclusión de la tecnología de Gemini.

BREAKING: Apple is overhauling Siri this fall in iOS 27 and macOS 27 and turning it into its first full-fledged chatbot, looking to fend off OpenAI’s ChatGPT and seriously compete in the generative AI space. https://t.co/g6LGVGNLG3

— Mark Gurman (@markgurman) January 21, 2026

¿Cuándo llegará Gemini a Siri?

De acuerdo con el reporte de Gurman, la intención no solo es presentar esta nueva versión de Siri potenciada por Gemini, sino también darles a los usuarios una posible fecha para que esta llegue a sus manos. El artículo asegura que el objetivo es que, para finales de febrero, la primera versión de «Gemini-Siri» aterrice como una beta para ciertos usuarios, mientras que en marzo estaría disponible para todos los dispositivos Apple compatibles.

Los detalles sobre las mejoras que traerá esta nueva versión de Siri no han sido compartidos por Apple o por estos primeros reportes, pero lo que sabemos (gracias a los comunicados de prensa de Google) es que la intención es que la IA se sienta mucho más en sintonía con la forma en la que hoy la gran mayoría de personas utilizan la inteligencia artificial: poder buscar y generar imágenes, crear artículos o responder preguntas de internet e incluso servir como asesor para temas más personales.

Dicho de otra manera, la intención es que las personas dejen de utilizar Gemini o ChatGPT de forma externa en sus dispositivos Apple y, en su lugar, utilicen Siri. También es importante mencionar que esta versión que veremos en un par de semanas no es la versión definitiva con la que operarán los equipos; la meta es que para 2027 los dispositivos Apple operen con un chatbot completo.

El fracaso de Apple Intelligence y el giro hacia Google

Este movimiento es, en gran medida, una respuesta al evidente fracaso de Apple Intelligence. Lo que inicialmente se promocionó como la revolución de la IA “hecha en casa” por Apple terminó siendo una serie de funciones fragmentadas que nunca lograron alcanzar la fluidez o la capacidad de razonamiento de sus competidores. Los usuarios se encontraron con una herramienta que, aunque prometía privacidad, carecía de la utilidad práctica necesaria para justificar su ecosistema, dejando a Apple en una posición de vulnerabilidad técnica frente al avance imparable de modelos más robustos.

Los motivos que llevaron a Apple a aceptar esta alianza con Google radican en una mezcla de pragmatismo y desesperación. Tras años de desarrollo interno, la compañía de Cupertino se dio cuenta de que su infraestructura de centros de datos y sus modelos de lenguaje estaban a años luz de lo que Google ha logrado con Gemini. Para evitar una migración masiva de usuarios hacia dispositivos Android que ofrecen una integración nativa de IA avanzada, Apple prefirió sacrificar parte de su orgullo corporativo y ceder el control del asistente a su mayor rival.

Finalmente, esta unión también responde a una necesidad de supervivencia comercial. Al no poder entregar una Siri competitiva por sus propios medios, Apple optó por la alianza con Google para detener el crecimiento de OpenAI en iOS. Integrar Gemini le permite a Apple ofrecer una experiencia de usuario de primer nivel sin tener que esperar otros tres años de desarrollo interno incierto, priorizando la retención de su base instalada sobre la soberanía total de su software.

Imágenes: Apple

La confirmación llegó por parte de OpenAI que, a través de una publicación en su blog oficial, aseguró que comenzará a probar la inclusión de anuncios en los perfiles de usuarios tanto gratuitos como de pago en los Estados Unidos. Por ahora, la publicidad estará limitada a los perfiles con un nivel de suscripción “Go”, que es el plan más básico con un precio de tan solo 8 dólares. Los perfiles Pro, Plus, Business y Enterprise estarán excluidos de estos anuncios.

¿Por qué ChatGPT incluirá publicidad?

El anuncio no debería tomar por sorpresa a cualquier persona que esté atenta a las noticias alrededor de OpenAI. Desde que se dio a conocer su más reciente valoración por más de 500,000 millones de dólares, la pregunta que la gran mayoría se ha hecho es de qué forma la empresa podría justificar ese monto con sus ingresos actuales. Lo cierto es que, en el mercado actual, OpenAI está lejos de recibir suficientes ganancias mediante las suscripciones de ChatGPT para soportar las millonarias inversiones que está realizando en infraestructura.

Al igual que Netflix o YouTube, la empresa se ha dado cuenta de que una de las mejores posibilidades de monetización está en la publicidad. OpenAI ha sido transparente con la situación y asegura en su blog que esta es la única forma de que su modelo de inteligencia artificial pueda seguir existiendo a largo plazo para los usuarios gratuitos.

¿Cómo funcionarán los anuncios en ChatGPT?

En su publicación, OpenAI entra en detalles sobre la manera en la que se mostrarán los anuncios y cómo funcionarán en esta primera etapa.

Para empezar, la publicidad se mostrará al final del chat con la IA, debajo de la respuesta entregada, y contará con elementos visuales para que los usuarios puedan distinguir claramente la publicidad del contenido generado.

OpenAI también ha prometido que su IA será capaz de identificar cuándo está interactuando con un menor de edad y, en esas situaciones, no presentará ningún anuncio. Tampoco mostrará publicidad cuando se discutan temas sensibles, como salud mental o política. Esto último sugiere que, inicialmente, OpenAI no permitirá pauta que promueva campañas de este tipo.

Además, la compañía asegura que los anuncios que las personas vean estarán vinculados al tema de conversación. Por ejemplo, si estás hablando con ChatGPT sobre cuál es el mejor televisor para ver el Mundial de Fútbol, es probable que debajo del chat veas una oferta de televisores.

“Aprenderemos de los comentarios y perfeccionaremos la forma en que se muestran los anuncios con el tiempo, pero nuestro compromiso de priorizar a los usuarios y mantener la confianza se mantendrá”, asegura OpenAI. “Nuestros negocios empresariales y de suscripción ya son sólidos, y creemos en un modelo de ingresos diverso donde los anuncios puedan contribuir a que la inteligencia sea más accesible para todos”.

El resultado sorprendió. En cuestión de minutos, Sora generó un video de 10 segundos con música rítmica, una voz narrativa casi humana y escenas visuales con un nivel de realismo que roza lo cinematográfico. Si no fuera por la marca de agua visible y por saber que se trata de inteligencia artificial, fácilmente podría pasar por una pieza editada por un equipo profesional.

Las imágenes generadas no solo fueron coherentes con el mensaje, sino que mantuvieron una continuidad visual clara. Los planos, la iluminación y el movimiento parecían pensados para un formato digital actual, similar al que se ve en redes sociales o piezas promocionales breves. No hubo sensación de collage ni de fragmentos inconexos.

¿Cómo empezar a usar Sora?

El acceso a Sora es sencillo. Se puede ingresar desde un computador o desde el celular, tanto en Android como en iPhone. El registro permite enlazar la plataforma con una cuenta de correo electrónico, y durante el proceso se solicitan datos básicos como la fecha de nacimiento para completar la verificación.

Una vez dentro de la plataforma o aplicación, la interfaz es limpia y directa. No abruma con botones ni opciones técnicas. El punto central es el espacio donde se escriben las instrucciones. Ahí es donde ocurre todo.

Dar instrucciones claras marca la diferencia

Para nuestra prueba, le indicamos a Sora que creara un video explicativo sobre ENTER.CO. Le compartimos qué es el medio, a qué público se dirige y el tipo de contenido que publica. No se le dieron guiones extensos ni descripciones complejas. Aun así, fue capaz de interpretar el tono informativo y transformarlo en una pieza audiovisual coherente.

Sora permite definir aspectos como el estilo del video, el tipo de narrador, el ritmo de la música y el enfoque visual. Todo se hace desde texto, sin necesidad de conocimientos en edición, animación o sonido.

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Después de enviar las instrucciones, el sistema procesa la solicitud y, en cuestión de minutos, entrega el video terminado. No hay líneas de tiempo que ajustar ni capas que mover. El resultado llega listo para verse.

 

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¿Una herramienta que cambia la lógica de producción?

Lo más llamativo de Sora no es solo la calidad visual, sino la velocidad. Crear un video así, incluso corto, normalmente requiere varias horas de trabajo humano. Aquí, el proceso se reduce a escribir bien lo que se quiere y esperar unos minutos.

Esto abre un nuevo escenario para medios digitales, creadores de contenido y equipos pequeños que no cuentan con grandes recursos de producción. Sora no reemplaza el criterio editorial ni la creatividad humana, pero sí acelera tareas que antes eran costosas y lentas.

Nuestra prueba dejó claro que la generación de video con inteligencia artificial ya no es un experimento. Es una herramienta funcional, accesible y con un nivel de realismo que obliga a repensar cómo se producen los contenidos audiovisuales desde ahora.