El campeón inesperado

En un análisis anterior, identificamos las revoluciones tecnológicas como el motor principal de las ondas económicas largas, conocidas como ciclos de Kondratiev. La máquina de vapor, los ferrocarriles, la electricidad y el microchip fueron innovaciones fundamentales que remodelaron la economía global en ciclos recurrentes de 50 a 60 años. Sin embargo, esta visión centrada en la tecnología cuenta solo una parte de la historia, aunque espectacular. Tras bambalinas, otras fuerzas igualmente poderosas están en juego: el flujo de capital financiero, los cambios en el estado de ánimo social y el reajuste del poder global.

Mientras navegamos la avalancha diaria de noticias económicas —informes trimestrales, fluctuaciones del mercado y ciclos a corto plazo— es fácil perderse en el ruido. ¿Pero y si existiera un ritmo más profundo, lento y fundamental que da forma a nuestro mundo? ¿Un patrón que conecta la era de la máquina de vapor con el auge de los ferrocarriles, la era de la electricidad con el automóvil, y los albores de la informática con el ascenso de la inteligencia artificial?

La introducción de los Resúmenes de IA de Google marca un punto de inflexión en la evolución de internet, catalizando un cambio de paradigma de una web basada en referencias a un ecosistema centrado en respuestas. Esta transformación, impulsada por la inteligencia artificial generativa, está cambiando fundamentalmente la relación simbiótica de larga data entre los motores de búsqueda, los creadores de contenido y los usuarios.

¿Cuántos amigos tiene realmente? El número de sus conexiones en Facebook podría ascender a cientos o incluso miles, pero ¿con cuántas personas mantiene una relación verdaderamente profunda y significativa?

Un profundo cambio de percepción se extiende por la industria tecnológica, marcando el fin de una ferviente era especulativa centrada en la llegada inminente de la Inteligencia Artificial General (IAG). La carrera vertiginosa que definió el panorama de la IA a principios de 2025 ha dado paso a una perspectiva más mesurada, escéptica y, en última instancia, pragmática.

OpenAI presentó oficialmente GPT-5 este jueves, introduciendo lo que el CEO Sam Altman describió como tener "expertos de nivel doctoral en el bolsillo". El nuevo modelo, que ahora será el predeterminado para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los de los planes gratuitos, representa el esfuerzo más ambicioso de la compañía hasta la fecha por unificar capacidades avanzadas de IA en un único sistema adaptativo.

¿Alguna vez has visto un robot, una figura animada o incluso un personaje de videojuego tan realista que te ha resultado casi... inquietante? ¿Te costó distinguir si era humano o no, y esta incertidumbre te generó una sensación extraña e inquietante? Si es así, es probable que hayas experimentado el fenómeno conocido como el "valle inquietante". Pero, ¿qué es exactamente y por qué desencadena una reacción tan fuerte en nosotros?

El desarrollo de los modelos de IA ha progresado a un ritmo asombroso en los últimos años, pero ¿cómo se desempeñan estos sistemas cuando se les encarga resolver un problema de una competencia matemática de 5º grado? En esta prueba, no solo examino las habilidades de resolución de problemas de los modelos, sino que también ofrezco una visión de cuán eficazmente pueden manejar problemas de optimización.

Hasta hace poco, el panorama de la IA de alta gama estaba dominado por modelos de código cerrado como GPT-4 y Claude Sonnet. Acceder a estos a menudo implica costes y limitaciones significativas. Sin embargo, la llegada de DeepSeek-V3 marca un cambio potencial: este modelo de lenguaje de código abierto no solo ofrece un rendimiento competitivo con los principales modelos propietarios, sino que también proporciona la opción de ejecutarlo en la propia infraestructura.

Al usar Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) como GPT-4o o Claude Sonnet, surge una pregunta común, especialmente para la gran cantidad de usuarios en todo el mundo que interactúan con estas herramientas en idiomas distintos al inglés: ¿qué idioma se debe usar para lograr los resultados más efectivos? Si bien las capacidades multilingües de estos modelos permiten una comunicación efectiva en numerosos idiomas, su rendimiento a menudo parece disminuir en comparación con las interacciones realizadas puramente en inglés. Esta exploración profundiza en por qué podría ser este el caso y cuándo cambiar al inglés podría ser beneficioso.

Shenzhen, el principal centro tecnológico de China, está liderando la revolución de los vehículos autónomos. Pero esto no se trata solo de futuristas robotaxis. La ciudad está desplegando agresivamente tecnología autónoma para impulsar industrias clave y rediseñar fundamentalmente los servicios urbanos, desde la logística hasta el saneamiento público.

El robot Optimus de Tesla ya puede doblar la ropa. El Figure 01 de Figure AI puede preparar una taza de café tras una simple petición verbal. Estas no son escenas de una película de ciencia ficción; son la realidad de 2024. La revolución de la robótica humanoide está a las puertas, lista para transformar fundamentalmente nuestra comprensión del trabajo, la productividad y la tecnología misma.

El desarrollo de robots con apariencia humana ha dado resultados impresionantes en los últimos años, pero sigue suscitando numerosas preguntas. Investigadores de robótica, como Hiroshi Ishiguro, están trabajando para integrar los robots más profundamente en nuestra vida cotidiana, ayudando en diversas tareas como el cuidado de ancianos, la monitorización de pacientes o incluso la realización de tareas del hogar.

La compañía propiedad de Hyundai ha publicado recientemente un video mostrando a su robot Atlas eléctrico realizando flexiones. Esta demostración no solo exhibe las capacidades físicas del robot, sino que también destaca las posibles aplicaciones futuras para los robots humanoides.

Uno de los mayores desafíos del siglo XXI es garantizar la seguridad del suministro energético, a pesar de tener acceso a fuentes casi infinitas como el sol y el viento.

La Unión Europea ha aprobado 2.000 millones de euros en ayudas del gobierno italiano para que STMicroelectronics construya una planta de microchips de 5.000 millones de euros en Catania, en la isla de Sicilia. Esta inversión forma parte de la estrategia de la UE para reducir la dependencia de las importaciones asiáticas y fortalecer su cadena de suministro de semiconductores.