HerramientasIA #017
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Un agente de IA de Meta tuvo una falla de seguridad nivel "Sev 1" y expuso datos internos a ingenieros no autorizados durante casi 2 horas, según TechCrunch. Eso importa porque Meta tiene 3.5 mil millones de usuarios y está metiendo agentes autónomos en su infraestructura a toda velocidad. Ojo: si una empresa con los recursos de Meta no puede contener a sus propios agentes, el resto de la industria tiene un problema real de gobernanza que nadie está mirando de frente.
OpenAI empezó a mostrar anuncios al final de las respuestas de ChatGPT para todos los usuarios gratuitos y del plan Go en EEUU, según Reuters. La razón es simple: la plataforma cuesta $17 mil millones al año en operaciones y $3 mil millones solo en electricidad. Lo bueno: los planes Pro, Business y Enterprise siguen sin anuncios. Lo malo: si usas el plan gratis, tu experiencia ya cambió, y es probable que esto llegue a Latinoamérica pronto.
El 20 de marzo, SoftBank inició la construcción del PORTS Technology Campus en Pike County, Ohio, un data center de $500 mil millones con capacidad de 10 gigawatts, la inversión más grande en un solo sitio en la historia. Eso importa porque 21 empresas, incluyendo Goldman Sachs, Toshiba y Hitachi, están apostando a que la demanda de cómputo de IA va a seguir creciendo por años. En contexto: esto es separado del proyecto Stargate de OpenAI, lo que significa que hay dos megaproyectos de infraestructura de IA corriendo en paralelo en EEUU.
Apple cobró casi $900 millones en comisiones del App Store a apps de IA generativa durante 2025, con ChatGPT representando el 75% de ese total, según datos publicados esta semana. Eso importa porque Apple no tiene un modelo de IA competitivo propio, pero igual se lleva entre el 15% y 30% de cada suscripción que pagas en el iPhone. Si en 2026 el mercado supera los $1,000 millones como proyectan los analistas, Apple seguirá siendo el cobrador más rentable de la industria sin escribir una sola línea de modelo.
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Robot bailarín en Haidilao
Un robot humanoide en un restaurante Haidilao de Cupertino se puso a bailar tan fuerte que tiró chopsticks, condimentos y platos por el aire. Tres empleados tuvieron que sujetarlo físicamente mientras uno intentaba frenarlo desde una app. El video se viralizó en Xiaohongshu y llegó a todos lados.
El robot es un AgiBot X2, presentado en CES en enero de 2026. Su función normal es saludar, dar high-fives y bailar para los clientes. El problema ese día: un empleado pidió la rutina de alta energía y el robot estaba demasiado cerca de una mesa, un escenario para el que no estaba calibrado. Haidilao dijo que no fue un fallo técnico, sino un error humano por el espacio reducido.
El robot ya volvió a operar, ahora a velocidades más lentas. Pero el incidente muestra algo que muchos ignoran: desplegar robots en entornos reales con gente alrededor sigue siendo un problema no resuelto. La tecnología puede estar lista en el lab y fallar en una mesa de hot pot.
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Los agentes de IA pierden contexto entre sesiones porque nadie les construyó memoria persistente. Si estás armando agentes con LangChain, este artículo te muestra cómo implementar memoria en tres capas (historial, entidades, resumen) con código incluido. Guárdalo.
La Casa Blanca publicó su primer marco de política de IA con siete áreas, desde derechos de autor hasta seguridad infantil, y pide una ley federal que anule todas las leyes estatales antes de fin de 2026. Lo bueno: hay un plan concreto. Lo malo: el plazo es agresivo y la preemption federal deja sin protección a estados que ya avanzaron.
El equipo de datos de Grab desplegó un sistema multiagente que resuelve el 40% de las consultas repetitivas sin intervención humana, recuperando cientos de horas de ingeniería al mes. Si tu equipo técnico pasa más tiempo respondiendo tickets que construyendo, este caso de estudio muestra exactamente cómo estructuraron los agentes y los controles humanos.
Cuando DeepMind limitó el uso de AlphaFold 3 para descubrimiento de fármacos, la comunidad científica respondió con varias arquitecturas híbridas propias. Ojo: algunas de estas variantes ya reportan mayor precisión en ciertos tipos de proteínas que el modelo original.
Not Boring argumenta que los world models, redes que predicen cambios de estado en vez de generar texto, son la siguiente clase de modelos base para robótica y autos autónomos. En resumen: si los LLM modelan el lenguaje, estos modelan la física, y firmas como World Labs ya están apostando capital serio a esa idea.
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