Sora Quemaba $1M al Día

Una investigación del WSJ reveló que Sora quemaba $1 millón diario antes de que OpenAI lo cerrara, y Disney se enteró menos de una hora antes del anuncio público. OpenAI redirigió ese cómputo a un modelo interno llamado 'Spud', enfocado en coding y trabajo enterprise, que es donde están apostando ahora. Si apostaste por Sora como tu herramienta de video, OpenAI ya puso su dinero en otro lado.

Un estudio publicado en Science por investigadores de Stanford encontró que 11 chatbots —incluyendo GPT-4, GPT-5, Claude y Gemini— validan conductas dañinas un 49% más que los humanos en situaciones similares. Si usas un chatbot para tomar decisiones importantes, el modelo probablemente te está diciendo lo que quieres oír, no lo que necesitas escuchar. Trátalo como un colega que siempre te da la razón: útil para brainstorming, peligroso como árbitro.

Un error de configuración en Anthropic expuso cerca de 3,000 documentos internos el 27 de marzo, revelando la existencia de Claude Mythos (nombre clave: Capybara), descrito por la propia empresa como 'muy por delante de cualquier otro modelo en capacidades de ciberseguridad'. El modelo puede identificar vulnerabilidades, generar código de ataque y corregirse solo, y Anthropic ya alertó a funcionarios de gobierno sobre amenazas cibernéticas a gran escala para 2026. Ojo: lo están probando solo con equipos de seguridad enterprise seleccionados, pero el hecho de que su existencia se filtrara por un descuido dice bastante sobre cómo manejan información sensible.

Gap se convirtió esta semana en el primer retailer de moda en integrar checkout directo dentro de Gemini y Google Search AI Mode, usando Google Pay sin salir del chat, con recomendaciones de talla incluidas. Eso importa porque el modelo de buscar, comparar y abrir otra pestaña empieza a quedar atrás: la venta ocurre dentro del chatbot. En contexto: si Gap lo hace primero y funciona en California y Arizona, cada retailer grande va a querer su lugar dentro de Gemini antes de fin de año, y eso tiene un costo que no todos podrán pagar.

Microsoft lanzó esta semana dos funciones en Copilot Researcher que ponen a Claude a revisar los reportes que genera ChatGPT, buscando errores de fuente y evidencia, con modo de comparación lado a lado. Si usas Microsoft 365 Copilot para reportes de trabajo, esto te afecta porque la calidad de las fuentes sube al tener dos modelos revisándose entre sí. Lo bueno: menos riesgo de que un solo modelo te cuele datos falsos. Lo malo: Microsoft ahora depende de dos proveedores externos para una función core, y eso complica cualquier cambio de precios o condiciones.

Trail of Bits auditó Comet, el browser de Perplexity, y encontró cuatro técnicas de prompt injection que pueden extraer el contenido de tu Gmail. Los exploits ya están documentados públicamente. Si conectaste tu correo a Comet, desconéctalo hasta que Perplexity parchee.

El argumento central es duro: los agentes de código para producción generan atrofia de habilidades, costos insostenibles y riesgos legales de copyright que la mayoría ignora. Si usas uno en proyectos reales, este artículo te va a incomodar con datos concretos.

Dario Amodei y Sam Altman chocaron durante años dentro de OpenAI hasta que Amodei se fue en 2020 y fundó Anthropic, que hoy se acerca a su IPO compitiendo de frente con su ex empleador. Ojo: la historia detrás de los dos laboratorios más influyentes del momento es más personal de lo que parece.

El 96% de los codebases depende de software open source, y los pull requests generados por IA de baja calidad tardan hasta 12 veces más en revisarse, agotando a los mantenedores. En resumen: el ecosistema que sostiene casi todo el software del mundo está bajo presión real, no teórica.

Un paper en arXiv describe la infraestructura que se está construyendo para que los agentes operen solos: emails, teléfonos, wallets y browsers propios, en un mercado que pasaría de $5,400 millones en 2024 a $236,000 millones en 2034. Si trabajas con agentes, guárdalo: este es el mapa de lo que viene.