Tu asistente ya no olvida, las startups levantan rondas obscenas sin producto y los LLM siguen tropezando con lo básico: depurar.
Mientras Silicon Valley juega al Monopoly con chips y humo, OpenAI avanza hacia una IA que de verdad te conoce, y Microsoft nos recuerda que por mucho hype que haya, depurar sigue siendo territorio humano.
La realidad es esta: la inteligencia artificial no para, pero tampoco perdona a quien se duerme.
🧐 OpenAI activa la memoria persistente en ChatGPT
OpenAI acaba de soltar una bomba: ChatGPT ahora recuerda quién eres. Tus gustos, tu tono preferido, tus temas favoritos... todo se almacena automáticamente para afinar futuras respuestas.
No hablamos de una sesión puntual ni de prompts larguísimos: hablamos de una IA que se adapta a ti con cada interacción. Se acabó el repetir "soy programador freelance" o "hazlo más informal".
Y ojo, que también puedes pausar la memoria o abrir chats temporales si no quieres que lo recuerde todo.
Esto no es una mejora menor. Es el inicio de un nuevo paradigma: modelos conversacionales que aprenden contigo.
📍 ¿Por qué importa? Porque convierte a ChatGPT en un verdadero asistente personalizado, no un loro con acceso a internet.
💥 Nivel de disrupción: Alto
🔗 Usabilidad directa: Inmediata
💰 Mira Murati monta Thinking Machines Lab y quiere $2B
La ex-CTO de OpenAI, Mira Murati, no ha tardado ni tres meses en volver al ruedo. Su nuevo proyecto, Thinking Machines Lab, busca levantar una ronda semilla de 2.000 millones de dólares con una valoración de $10B. Sin producto.
El equipo está formado por antiguos ingenieros de OpenAI y su misión es ambiciosa: crear sistemas de IA que sean "personalizables, comprensibles y generalmente capaces". Todo muy vago, todo muy hype.
Pero esto es parte de una tendencia mayor:
Ilya Sutskever también levantó $30B sin una línea de producto.
Nvidia y Google Cloud están financiando experimentos a golpe de GPU.
La burbuja de la IA recuerda al 2000, pero con más ceros y menos miedo.
¿Está mal? No necesariamente. Pero cada dólar que entra sin plan, es otro incentivo para vender promesas antes que soluciones.
📍 ¿Por qué importa? Porque redefine qué significa "validación" en el mundo startup.
💥 Nivel de disrupción: Medio
🧠 Microsoft Research: la IA sigue siendo mala depurando
Nuevo estudio de Microsoft Research: los mejores modelos de lenguaje fallan el 50% de las tareas de debugging.
Claude 3.7 Sonnet es el mejor, con un 48.4% de aciertos.
GPT o1 queda en 30.2%.
Problema común: los modelos no han visto suficientes ejemplos de debugging humano en secuencia.
Esto confirma algo que ya sabíamos intuitivamente: generar código es fácil, pero arreglarlo es arte humano.
Para tareas creativas o exploratorias, la IA va como un tiro. Pero cuando toca entender por qué algo falla y arreglarlo paso a paso... sigue siendo un becario que está aprendiendo.
📍 ¿Por qué importa? Porque el debugging es donde la productividad real se juega.
💥 Nivel de disrupción: Bajo
🧪 Lab Session
¿Te cuesta aclararte cada mañana con tus prioridades? Prueba este prompt:
Actúa como mi coach personal de enfoque. Hoy tengo poco tiempo y necesito claridad. Quiero que me hagas 3 preguntas clave para priorizar bien mi día y sentir que avanzo en lo que importa.
✅ Úsalo cada mañana.
💥 El impacto está en la reflexión, no en la respuesta.
⚡ Otras cosas que están pasando
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La memoria que aprende, las promesas sin producto y los límites reales de la IA. Este mundo cambia cada día, pero la buena conversación sigue siendo lo que nos da perspectiva.
Si esto te ha hecho pensar, reenvíaselo a alguien que necesita claridad en este mundo loco de la IA.