Inteligencia Artificial

Microsoft ha patentado un sistema capaz de utilizar IA para modificar la experiencia narrativa mientras el jugador está jugando, generando nuevos caminos, personajes, misiones o incluso zonas del mundo en función de sus acciones.

Es posible que, en ocasiones, tras preguntarle a la IA (ya sea ChatGPT, Grok, Gemini) algo, te responda con información que no te cuadra, y que creas que es algo inventado, como un nombre que ni siquiera existe, o un resultado numérico que no tiene ningún sentido.

Dario Amodei, CEO de Anthropic, ha lanzado una inquietante advertencia sobre la velocidad a la que están evolucionando los sistemas de inteligencia artificial. Según el directivo, dentro de entre seis y doce meses podría existir un enjambre de agentes de IA con capacidad suficiente para comprometer equipos a gran escala y crear una botnet persistente capaz de afectar a buena parte de Internet.

En pleno 2026, existen cientos de inteligencias artificiales diferentes, y pese a que ChatGPT fue la más popular inicialmente, a día de hoy existen muchas alternativas, sobre todo si buscamos realizar algo en específico, ya que cada una tiene un potencial diferente.

Desde el lanzamiento de ChatGPT, la forma de identificar los modelos de inteligencia artificial de OpenAI se ha basado en números y denominaciones técnicas: GPT-3, GPT-4, GPT-4.1, o modelos como o3 y o4-mini.

Desde 2022, cuando OpenAI presentó ChatGPT, la Inteligencia Artificial ha evolucionado muchísimo, no solo a la hora de crear cualquier cosa que se nos pase por la cabeza incluso en vídeos, sino también a la hora de responder haciendo que cada vez sea más complicado detectar contenido creado con IA.

Para entrenar una Inteligencia Artificial hacen falta datos, millones de datos. Esta no solo los obtiene a través de la técnica de web scraping (el contenido público disponible en Internet), también la obtiene de todo tipo de libros y literatura en formato digital, artículos científicos, bases de datos académicas además de los datos de los usuarios.

El auge de la IA local se consolida con 1.3 mil millones de descargas de LLM, impulsado por modelos que ya igualan el rendimiento de la nube. Para eliminar barreras técnicas, NVIDIA simplifica la instalación de agentes a un solo clic y presenta NVIDIA Pair, una herramienta de código abierto que distribuye la carga de procesamiento entre los dispositivos del hogar sin ralentizar otras tareas.

La evolución de la inteligencia artificial está experimentando un cambio:  de los modelos alojados exclusivamente en centros de datos hacia ejecuciones locales en el hardware del propio usuario.

Cada vez es más habitual encontrar equipos diseñados específicamente para realizar tareas exigentes de IA de forma local. No nos referimos a portátiles con NPU, sino a equipos como el DGX Spark de NVIDIA o el AMD Ryzen AI Halo como principales representantes de esta tendencia y a la que tenemos que sumar el AI Cube que Xiaomi acaba de presentar.

Las IA no dejan de sorprendernos, consiguiendo ejecutar acciones que el ser humano nunca hizo, debido, sobre todo, a falta de tiempo, más que de conocimientos, como es el caso que veremos hoy, donde Claude consigue que una impresora HP funcione en macOS, algo que ni la propia empresa lanzó.

La crisis de la memoria RAM y del almacenamiento SSD, por la elevada demanda de los centros de datos, ha provocado que los fabricantes de portátiles vuelvan hacia atrás en sus equipos reduciendo la cantidad de RAM y almacenamiento que ofrecer equipos asequibles. Un claro ejemplo de esto que estamos contando lo encontramos en los nuevos Surface Pro de Microsoft, equipos disponibles con 8 GB de RAM.

Gracias a las inteligencias artificiales, no solo podemos conseguir información de manera más rápida y simple, sino que también podemos optimizar muchos de los procesos diarios relacionados tanto con la informática, como con otros ámbitos de nuestro día a día.

Shift Up mostró al mundo hace unos días un nuevo vídeo de Stellar Blade: Blood Rain, algo que sorprendió a todos, pero no por ser un musical y no un simple tráiler, sino por el hecho de que estaba creado con inteligencia artificial, algo que no gustó a la mayoría.

Que una inteligencia artificial pueda predecir fallos en el hardware podría sonar muy raro hace años, pero ya está empezando a ser bastante real. No se trata de robots mirando ordenadores, sino de sistemas que analizan continuamente “lo que dice” tu equipo mientras funciona.

Cuando hablamos de tokens, hablamos de un concepto básico para entender cómo funcionan los LLMs, ya que es sobre el que se sienta todo el procesamiento de lenguaje natural de las Inteligencias Artificiales.

Uno de los motivos por el que la gráfica NVIDIA RTX 5090 es la mejor opción para tareas de Inteligencia Artificial de forma local es por contar con 32 GB de VRAM. Las IA necesitan mucha VRAM porque durante la inferencia (cuando generan una respuesta) y el entrenamiento tienen que mantener una enorme cantidad de datos accesibles de forma inmediata.

2026 es uno de los años más importantes para las IA, donde la mayoría de empresas buscan un hueco en este mercado, intentando conseguir la mejor inteligencia artificial para los usuarios, pudiendo así ganar ese terreno frente a los competidores futuros.

A la hora de realizar una llamada de atención al cliente a una empresa, por ejemplo, actualmente, existe la opción de que nos conteste una voz generada por IA, algo que hasta ahora era normal ver en un chat, pero no a través de una llamada, la cual esperamos que atienda un humano.

Seguro que tienes canciones en MP3 antiguos o escuchas música con auriculares baratos y notas que, pese a que se puede entender bien la canción, le falta algo, y realmente no suena como debería, o no al menos como los dispositivos actuales (algo lógico). Sin embargo, gracias a la IA, esto puede mejorar.

Las tensiones entre Estados Unidos y China en el ámbito de la inteligencia artificial vuelven a escribir un nuevo capítulo. En este caso, el foco recae sobre Claude Code, la herramienta de programación basada en IA de Anthropic, a la que las autoridades chinas acusan de incorporar un mecanismo que recopila información del usuario y la envía a servidores remotos sin consentimiento.

Si el mundo de las IA te gusta, y eres de los que prueba cosas nuevas cada día, puede que tener la tuya propia, en local, sin necesidad de internet para no tener que utilizar externas como Gemini, ChatGPT, Cloude o Grok, te interese, y mucho, pero no es tan sencillo como parece. Y es que, para que todo funcione correctamente, y a una velocidad que no te deprima, necesitas un procesador potente, por lo que en el día de hoy, veremos el requisito mínimo para realizar todas estas tareas sin tener que conectarte a la red, para tu propio uso.

Cuando hablamos del avance de la Inteligencia Artificial es habitual centrar toda la atención en el hardware, cada nueva generación de GPU promete más rendimiento, mayor ancho de banda y una capacidad de cálculo superior. Sin embargo, NVIDIA acaba de demostrar que el software también puede marcar una gran diferencia: apenas un mes tras el lanzamiento de DeepSeek V4, la compañía asegura haber reducido hasta cinco veces el coste por token y sin cambiar de hardware.

Dos años después de su lanzamiento, OpenAI decidió que había llegado el momento de dejar de invertir recursos en Sora, la IA capaz de generar vídeos realistas con una simple descripción.

Cada vez que sale una noticia sobre robots controlados por IA nos sorprende un poco más. En el día de hoy analizaremos un caso bastante curioso por parte de NVIDIA, quienes nos muestran cómo un simple robot es capaz de realizar tareas que, a día de hoy, solo veíamos por humanos.

El truco para que una Inteligencia Artificial te ofrezca exactamente lo que buscas no es hablarle, es sencillo: ser claro, asignarle un rol y especificar el formato de lo que quieres recibir. Y, cuanta más información le demos, mejores serán sus respuestas y menos «alucinará». A continuación, os mostramos una guía práctica con plantillas de prompts listos para copiar, pegar y adaptar a tus necesidades diarias modificando únicamente el contenido entre corchetes.

Cuando hablamos de una Inteligencia Artificial, lo primero que nos viene a la cabeza es ChatGPT. Este fue el primer chatbot de IA que se lanzó al mercado doméstico, lo que le permitió convertirse en una referencia. Poco después llegaron, Perplexity, Google con Gemini, y Anthropic con Claude, entre muchos otros.

Cuando Microsoft anunció la certificación «Copilot+ PC«, lo hizo dejando claro una cosa: para disfrutar de las funciones avanzadas de Inteligencia Artificial de forma local en el ordenador es necesario que el procesador cuente con una NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal) dedicada.

Durante años, utilizar una Inteligencia Artificial, ya fuera de OpenAI, Google, Microsoft o cualquier otra, ha sido completamente gratuito con el único fin de enganchar a los usuarios para implementar limitaciones de uso y/o muros de pago cada vez más estrictos y, de paso, ayudar a entrenarlas. Ahora que han alcanzado el punto de madurez adecuado, y tras años centrados en demostrar qué modelo es el más inteligente, los gigantes tecnológicos saben que no pueden pedirle peras al olmo. Es decir, no pueden pedir ingentes cantidades de dinero a los usuarios que han adoptado la IA como una más en el día a día. Tienen que encontrar el equilibrio perfecto para retener a los usuarios y poder así seguir desarrollando sus modelos, algo que no es precisamente barato.

Parece haber un mantra o una norma no escrita en el mundo del PC: cuantos más ventiladores metemos en una caja, mejor se refrigera el equipo. Una cuestión que sobre el papel puede parecer lógica, ya que más ventiladores deben mover más aire y expulsar antes el calor. Pero te adelantamos que hay un problema: en la práctica no funciona así.

Al utilizar una inteligencia artificial, estamos consumiendo recursos que provienen de algún lugar. Los servidores que hacen posible su funcionamiento no solo requieren un espacio físico, sino también condiciones específicas como sistemas de refrigeración adecuados, medidas de seguridad y un suministro constante de energía.

La estrategia de Microsoft con Windows 11 durante los últimos años ha estado marcada por una obsesión evidente: la Inteligencia Artificial. Desde la integración profunda de Copilot hasta el lanzamiento de la certificación «Copilot+ PC» para equipos con NPU integrada, la compañía con sede en Redmond ha introducido funciones basadas en IA de manera automatizada a través de sus actualizaciones.

Cuando, según Microsoft, todo parecía indicar que Copilot pasaría a un segundo plano, al igual que la mayoría de la IA integrada en Windows 11, la compañía con sede en Redmond parece que no tiene muy claro que es lo que debe hacer, ya que ha retomado la integración en Windows con un nuevo y molesto enfoque.

Las grandes tecnológicas han invertido miles de millones de dólares en desarrollar modelos de lenguaje capaces de hacer cualquier cosa, desde generar textos, hasta vídeos, pasando por imágenes, código, entre otros, un desarrollo que no es precisamente barato, aunque desde fuera sí lo parezca por el acceso prácticamente ilimitado de algunos modelos.

La guerra entre las diferentes IAs en 2026 es un hecho, y todas apuestan por ser la mejor y llevarse a los máximos clientes posibles. Apple, por su lado, no ha sido capaz de desarrollar una inteligencia tan buena como prometían al principio, y eso les ha pasado factura.

El desarrollo de RPCS3, el emulador de PlayStation 3 más avanzado y utilizado para emular la consola de Sony, atraviesa un momento delicado. No por problemas técnicos, ni por falta de avances (el proyecto está en uno de sus mejores momentos, con prácticamente toda la biblioteca de PS3 ya jugable en PC), sino por un fenómeno inesperado: la avalancha de pull requests generadas por inteligencia artificial.

A pesar de que a muchos usuarios se les llena la boca cuando hablan de la Inteligencia Artificial y la utilizan para prácticamente todo, no es lo mismo utilizarla para generar textos o imágenes que integrarla en nuestro día a día a través de nuestro navegador como ha hecho Google con Chrome.

La Inteligencia Artificial no solo está transformando la industria tecnológica de hoy en día, sino que también está obligando a las empresas a replantearse cómo alimentar y sostener su complicada infraestructura. Por este motivo, NVIDIA está trabajando en una idea que hasta hace poco podría haber parecido sacada de una película de ciencia-ficción: construir centros de datos en el espacio exterior.

La llegada de las IA ha provocado grandes cambios en múltiples sectores de la vida, sin embargo, en el que más lo notamos, es en el mundo tecnológico, pues no solamente sirven para darnos información simple, como un asistente personal, sino también para desarrollar todo tipo de juegos y apps que anteriormente eran imposibles, o llevarían mucho trabajo detrás.

Pese a que ChatGPT fue la IA de la que más se habló al inicio de esta nueva tecnología, otras grandes empresas como Google o Anthropic no quisieron quedarse atrás, y comenzaron a desarrollar las suyas para intentar que la gente olvidase a ChatGPT y probase estas.

La compañía Genesis AI ha enseñado al mundo su último robot, entrenado con IA y con funciones que, hasta ahora, no habíamos visto en ellos, como es tocar el piano o cascar un huevo, que, pese a no ser lo más útil que podemos esperar de una máquina, hace gracia verlo.

En el mercado podemos encontrar un gran número de opciones a la hora de crear imágenes mediante Inteligencia Artificial. Sin embargo, las más populares son las de OpenAI, con ChatGPT Images y la de Google con Nano Banana.

La computación cuántica es uno de los campos más fascinantes de la tecnología actual, pero también uno de los más difíciles de poner en práctica. Aunque es cierto que Google con el chip Willow e IBM han logrado avances importantes, aún nos enfrentamos a grandes barreras físicas y de ingeniería. En este sentido, NVIDIA ha anunciado Ising, una nueva familia de modelos de IA de código abierto diseñada para abordar algunos de los mayores desafíos que limitan el avance de la computación cuántica.

La carrera por la IA no tiene un único carril, sino más bien diferentes vertientes que cada fabricante y los usuarios deciden seguir. Generalmente, siempre hemos asociado el uso de la IA local a la GPU, ya que es la que más potencia suele tener para ejecutar LLMs, pero en los últimos tiempos los fabricantes están empezando a innovar con dispositivos independientes capaces de ejecutar una IA de forma local y en cualquier PC. Es el caso de Unigen con su Amaretti AI Module, con forma de SSD y que, de hecho, se conecta a un zócalo M.2 de cualquier placa base que lo tenga.

La Inteligencia Artificial se encuentra disponible en prácticamente todas las plataformas web que utilizamos a diario, aunque no nos demos cuenta. Sin embargo, parece que, de momento, todavía no había hecho de presencia en las tiendas de juegos en formato digital, al menos hasta ahora si hacemos caso a la última filtración relacionada con Valve.