Últimas noticias de IA

El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, ha lanzado una campaña sin precedentes para adquirir talento en inteligencia artificial, gastando miles de millones para reclutar a los mejores investigadores y ejecutivos en busca de la superinteligencia artificial. Tras invertir $14,300 millones de dólares en Scale AI para contratar a su CEO Alexandr Wang, Meta ahora suma a Daniel Gross de Safe Superintelligence y al ex CEO de GitHub, Nat Friedman. Esta estrategia agresiva marca un cambio significativo para Meta, que enfrenta desacuerdos internos sobre el camino hacia la superinteligencia, ya que su científico en jefe de IA, Yann LeCun, es escéptico respecto al enfoque de los grandes modelos de lenguaje.

India ha expandido significativamente su infraestructura nacional de cómputo para inteligencia artificial a más de 34,000 GPUs, marcando un avance importante en las capacidades de IA del país. Como parte de esta iniciativa, Soket AI está desarrollando el primer modelo de lenguaje de código abierto de la India con 120 mil millones de parámetros, optimizado para los idiomas indios. Esta expansión refleja el compromiso de la India con la soberanía en IA y su creciente posición como un centro global de investigación en inteligencia artificial fuera de los tradicionales polos occidentales.

Científicos están aprovechando tecnología avanzada de reconocimiento facial impulsada por inteligencia artificial para rastrear y monitorear ballenas jorobadas durante sus extensas migraciones a través de los océanos del mundo. Este innovador sistema identifica ballenas individuales analizando las marcas únicas en sus colas, creando una base de datos global sin precedentes con más de 70,500 ejemplares. La tecnología permite a los investigadores monitorear a estos enormes mamíferos mientras viajan entre zonas de alimentación y reproducción, proporcionando información crucial sobre tendencias poblacionales, condiciones de salud y respuestas ante amenazas ambientales.

Meta ha concretado una inversión de $14,300 millones de dólares en Scale AI, adquiriendo el 49% de la empresa de etiquetado de datos y sumando a su CEO de 28 años, Alexandr Wang, para liderar la nueva unidad de 'Superinteligencia' de Meta enfocada en el desarrollo de AGI. Esta alianza estratégica ha sacudido a la industria de la inteligencia artificial, provocando que competidores como OpenAI y Google reduzcan sus relaciones con Scale AI ante la preocupación por la cercanía de Meta a sus datos. Esta importante inversión está alineada con la declaración de Mark Zuckerberg de que la IA será la máxima prioridad de Meta en 2025, en su intento por cerrar la brecha con los líderes del sector.

Una evolución significativa desde el Tiny Machine Learning basado en microcontroladores hacia un Tiny Deep Learning más sofisticado está transformando las capacidades de la computación en el borde. Este avance aprovecha innovaciones en la optimización de modelos, hardware dedicado para aceleración neuronal y herramientas automatizadas de aprendizaje automático para desplegar IA cada vez más compleja en dispositivos con recursos limitados. El descubrimiento permite aplicaciones críticas en monitoreo de salud, sistemas industriales y electrónica de consumo sin necesidad de conectividad a la nube, expandiendo drásticamente el alcance de la IA en dispositivos cotidianos.

Google DeepMind ha presentado AlphaGenome, un sistema de inteligencia artificial revolucionario capaz de analizar hasta un millón de pares de bases de ADN para predecir la regulación genética y los efectos de las mutaciones. Esta tecnología representa un avance significativo en la investigación genómica, con el potencial de transformar la comprensión de enfermedades y el desarrollo de medicamentos. AlphaGenome se suma a otras innovaciones recientes en IA, como modelos de lenguaje autocorrectivos, drones de vigilancia del tamaño de un mosquito y robots de fábrica con capacidades de aprendizaje autónomo.

Analistas de Goldman Sachs han identificado a la inteligencia artificial y la automatización como el camino más prometedor para impulsar la decreciente productividad manufacturera en Estados Unidos, en lugar de los aranceles. Según su reciente informe, los avances tecnológicos podrían aportar beneficios duales al estimular la inversión en fábricas y mejorar las capacidades de automatización. Sin embargo, los analistas se mantienen cautelosos respecto a predecir una reversión total de la desaceleración manufacturera, ya que las aplicaciones de IA en la industria aún están en desarrollo.

Tras una caída del 30% en abril, Nvidia ha repuntado hasta alcanzar nuevos máximos históricos con un aumento del 16% en lo que va del año, demostrando una notable resiliencia en el mercado de chips para inteligencia artificial. Analistas proyectan que los ingresos de Nvidia alcancen aproximadamente 200 mil millones de dólares este año fiscal y 250 mil millones el próximo, con utilidades que se espera crezcan casi un 29% anual en los próximos tres a cinco años. El dominio continuo de la empresa refleja una inversión robusta y sostenida en infraestructura de IA en diversas industrias.

Científicos han desarrollado una innovadora interfaz cerebro-computadora que traduce señales neuronales captadas por un gorro de EEG en texto legible con más del 70% de precisión. El sistema combina un modelo de inteligencia artificial que decodifica las ondas cerebrales con un modelo de lenguaje que reconstruye estas señales en oraciones coherentes. Esta tecnología ofrece nuevas esperanzas para personas con parálisis o dificultades del habla, y podría revolucionar la forma en que se comunican con el mundo.

El informe más reciente de RAND Corporation, actualizado el 27 de junio de 2025, revela que la estrategia integral de China para convertirse en líder global en inteligencia artificial para 2030 está dando resultados significativos. El análisis, titulado 'Full Stack: La política industrial en evolución de China para la IA', examina cómo Pekín implementa herramientas de política industrial en toda la cadena tecnológica de la IA. Los modelos chinos de IA están cerrando rápidamente la brecha de desempeño con los principales modelos estadounidenses, mientras la adopción de IA se acelera en sectores como vehículos eléctricos y salud.

Investigadores de la Universidad de Viena y colaboradores internacionales han demostrado que las computadoras cuánticas fotónicas a pequeña escala pueden mejorar significativamente el rendimiento del aprendizaje automático. Su innovador estudio, publicado en Nature Photonics, muestra que los algoritmos potenciados por la computación cuántica en procesadores fotónicos pueden superar a los sistemas clásicos en tareas específicas. Este avance representa una de las primeras implementaciones prácticas de la ventaja cuántica en la inteligencia artificial, con el potencial de abordar la creciente demanda energética de las aplicaciones de aprendizaje automático.

Investigadores de la Universidad de Hong Kong han desarrollado un dron autónomo revolucionario capaz de volar a través de bosques densos a velocidades de hasta 72 km/h sin depender de GPS ni sistemas de navegación tradicionales. El Safety-Assured High-Speed Aerial Robot (SUPER) utiliza tecnología avanzada de LiDAR 3D para detectar obstáculos tan delgados como 2.5 milímetros a una distancia de hasta 70 metros. Esta tecnología biomimética representa un avance significativo en las capacidades de vuelo autónomo, emulando la habilidad natural de las aves para navegar entornos complejos con gran velocidad y precisión.

Científicos y expertos en inteligencia artificial planean protestar frente a la sede de la NASA en Washington, D.C., el 30 de junio de 2025, en oposición al recorte propuesto del 47% al presupuesto científico de la NASA por parte de la administración Trump. Los recortes amenazan numerosas iniciativas de exploración espacial impulsadas por IA y reducirían la fuerza laboral de la NASA en casi un tercio. Mientras que la exploración humana a Marte recibe mayor financiamiento, críticos argumentan que los recortes generales dañarían gravemente el liderazgo de Estados Unidos en tecnología espacial e innovación en IA.

Anthropic ha lanzado su Programa de Futuros Económicos para estudiar los efectos de la inteligencia artificial en el mercado laboral y desarrollar recomendaciones de políticas ante la próxima transformación económica. La iniciativa, anunciada el 27 de junio, financiará becas de investigación de hasta $50,000 dólares, organizará simposios de políticas públicas en Washington D.C. y Europa, y creará conjuntos de datos longitudinales para rastrear el impacto económico de la IA. Este programa surge en medio de crecientes preocupaciones sobre el potencial de la IA para alterar el empleo, luego de que el CEO de Anthropic advirtiera que la IA podría eliminar la mitad de los empleos administrativos de nivel inicial en cinco años.

La industria de la inteligencia artificial está experimentando una evolución significativa, pasando del aprendizaje automático básico en dispositivos pequeños (TinyML) a implementaciones más sofisticadas de aprendizaje profundo en dispositivos con recursos limitados (TinyDL). Esta transición es impulsada por innovaciones en unidades de procesamiento neuronal, técnicas de optimización de modelos y herramientas de desarrollo especializadas. Estos avances están permitiendo aplicaciones de IA cada vez más complejas en microcontroladores para los sectores de salud, monitoreo industrial y electrónica de consumo.

Nvidia sigue liderando el mercado de chips de inteligencia artificial con ingresos récord de $44.1 mil millones en el primer trimestre de 2025, lo que representa un aumento del 69% interanual a pesar de las recientes restricciones de exportación a China. Mientras tanto, AMD está avanzando estratégicamente con su nueva serie MI350, que según la CEO Lisa Su puede superar a las ofertas de Nvidia en ciertos escenarios. Se proyecta que el mercado total de chips de IA superará los $500 mil millones para 2028, lo que alimenta una competencia intensa entre los gigantes de los semiconductores.

Las empresas chinas de inteligencia artificial DeepSeek y Qwen se han posicionado como competidores formidables frente a los líderes occidentales, con modelos que igualan o superan el desempeño de Llama 3.1 de Meta y Claude 3.5 Sonnet de Anthropic en pruebas clave. Este rápido avance se basa en el plan estratégico de desarrollo de IA lanzado por China en 2017, que estableció la inteligencia artificial como prioridad nacional. Para 2022, China había registrado cuatro veces más patentes relacionadas con IA que Estados Unidos, aunque las patentes estadounidenses suelen recibir más citas y demuestran mayor impacto internacional.

La empresa holandesa de tecnología de localización TomTom anunció este lunes que eliminará 300 puestos de trabajo, aproximadamente el 10% de su plantilla global, como parte de un giro estratégico hacia la integración de inteligencia artificial. La pionera de la navegación con sede en Ámsterdam está reorganizando su estructura para adoptar la IA en el desarrollo de sus productos, lo que afectará principalmente a áreas de desarrollo de aplicaciones, ventas y funciones de soporte. Esta reestructuración no solo busca reducir costos, sino posicionar deliberadamente a TomTom de manera competitiva en un panorama de mapas digitales en constante evolución.

Pearson y Google Cloud han formado una alianza estratégica de varios años para desarrollar herramientas educativas impulsadas por inteligencia artificial que personalizan el aprendizaje para estudiantes de K-12 y empoderan a los docentes con información basada en datos. La colaboración combina la experiencia educativa de Pearson con las avanzadas tecnologías de IA de Google, incluidos los modelos Gemini y LearnLM, para crear experiencias de aprendizaje adaptativas. Esta importante alianza busca dejar atrás el modelo educativo único y avanzar hacia trayectorias de aprendizaje individualizadas que preparen a los estudiantes para un futuro impulsado por la IA.

El laboratorio AI for Good de Microsoft ha lanzado GIRAFFE, una herramienta de inteligencia artificial de código abierto que identifica jirafas individuales por sus patrones únicos de manchas con más del 90% de precisión. Desarrollada en colaboración con el Wild Nature Institute, esta tecnología ayuda a los conservacionistas a monitorear las poblaciones de jirafas en peligro de Tanzania, cuya cantidad ha disminuido más del 50% en las últimas tres décadas. El sistema procesa miles de imágenes captadas por cámaras trampa y drones, proporcionando datos cruciales sobre rutas migratorias, patrones de reproducción y tendencias poblacionales.