OpenAI asegura que un modelo de inteligencia artificial interno ha resuelto más de 100 problemas matemáticos abiertos en apenas unas semanas. La compañía también indicó que el sistema, entrenado desde el pasado 28 de agosto, habría abordado el problema de Navier-Stokes, uno de lo…
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OpenAI asegura que un modelo de inteligencia artificial interno ha resuelto más de 100 problemas matemáticos abiertos en apenas unas semanas. La compañía también indicó que el sistema, entrenado desde el pasado 28 de agosto, habría abordado el problema de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. Sin embargo, el anuncio no especifica qué problemas se resolvieron ni incluye evaluaciones independientes de los resultados.
El caso de Navier-Stokes ilustra las dificultades de interpretar estos logros. A principios de septiembre, OpenAI publicó una demostración sobre la existencia y suavidad de estas ecuaciones, que describen el movimiento de fluidos. El enunciado oficial admite varias formulaciones: algunas estudian la evolución del fluido sin fuerza externa, mientras que otras permiten introducir una fuerza suave. OpenAI afirma haber resuelto estas últimas (C y D), partiendo del fluido en reposo y aplicando una fuerza con un diseño especial hasta que aparece la singularidad. Esa posibilidad está contemplada en el enunciado, pero no responde a la pregunta que muchos matemáticos consideran central: si las propias ecuaciones pueden generar esa singularidad sin fuerzas externas diseñadas.
La compañía presentó tanto un artículo matemático como la formalización en Lean, una plataforma que permite comprobar demostraciones. Esa formalización aporta una garantía de corrección formal, pero no zanja el debate científico. En el blog de Terence Tao, los investigadores Silvia De Toffoli y Eamon Duede señalaron diferencias entre una respuesta formal y una demostración que los matemáticos puedan comprender. El propio Clay Mathematics Institute comentó que el problema parecía resuelto, aunque advirtió que su evaluación lleva tiempo. OpenAI ya ha dicho que no pretende reclamar el millón de dólares del premio.
Para gestionar estos dilemas, OpenAI ha creado un grupo asesor independiente de matemáticos, el Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, integrado por nueve expertos. Sus miembros no cobran un sueldo de la compañía y sus recomendaciones no son vinculantes. La pregunta de fondo sigue abierta: cuando una IA resuelve un problema matemático, ¿lo resuelve realmente?
OpenAI presentó dos nuevos integrantes de su familia GPT-6, denominados Sol y Luna, apenas 90 minutos después de que Anthropic diera a conocer Claude Opus 5.5. El anuncio marca un nuevo capítulo en la carrera de la inteligencia artificial, donde ya no solo importa la capacidad de los modelos, sino también su costo de utilización.
Los dos modelos ocupan escalones distintos dentro de la oferta de la compañía. Astra continúa siendo, según OpenAI, su opción más capaz para los trabajos más exigentes. Sol está orientado a tareas complejas, especialmente programación y trabajo profesional, mientras que Luna apunta a operaciones de gran volumen y objetivo bien definido, como resumir documentos, extraer información o responder consultas rápidas.
La compañía cifra en un 50% la reducción de los precios de API de ambos modelos frente a los precios promocionales de GPT-5.6 Sol y Luna, aunque las tarifas concretas varían según el modelo y si se trata de entrada o salida. En el caso de Sol, el precio pasa de 4 a 2 dólares por millón de tokens de entrada y de 20 a 10 dólares en salida. Luna baja de 0,20 a 0,10 dólares en entrada y de 1,20 a 0,50 dólares en salida respecto a GPT-5.6 Luna. OpenAI atribuye parte de ese abaratamiento a mejoras en inferencia y caché.
Las mejoras que la compañía atribuye a Sol se concentran en varios frentes. En factualidad, una evaluación interna construida a partir de conversaciones reales en las que los usuarios habían señalado errores, GPT-6 Sol cometió aproximadamente la mitad de fallos que GPT-5.6 Sol. La propia empresa advierte que esas conversaciones fueron seleccionadas precisamente porque habían provocado errores y no representan el uso habitual. OpenAI también asegura avances claros en programación: en FrontierCode, una prueba que valora si los cambios generados están listos para integrarse en código real, Sol mejora de forma sustancial frente a su predecesor.
El movimiento de Anthropic ayuda a entender que esta presión por hacer más con menos no afecta únicamente a OpenAI. Claude Opus 5.5 llegó apenas unos minutos antes que Sol y Luna, y la compañía liderada por Dario Amodei asegura que ofrece un rendimiento comparable al de Fable 5.1 con un costo operativo un 40% inferior al de Opus 5. Se trata de comparaciones publicadas por las propias compañías, con pruebas y configuraciones distintas, lo que dificulta identificar claramente cuál de los nuevos modelos sale mejor parado. Sí apuntan, en cambio, a una tendencia más amplia: capacidad y costo empiezan a competir en la misma conversación.
GPT-6 Sol y Luna están disponibles desde este 22 de septiembre en ChatGPT Work y Codex para usuarios Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. Luna también puede utilizarse en la aplicación de escritorio con cuentas Free y Go. Ambos modelos llegan igualmente a la API, y OpenAI prevé extenderlos de forma gradual a ChatGPT a lo largo del día.
Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, sostiene que la inteligencia artificial provocará una pérdida de destreza intelectual en los usuarios, aunque considera que el resultado será positivo porque se desarrollará una mayor capacidad de pensamiento de sistemas. Lo dijo durante una entrevista en el podcast del columnista de The New York Times Ezra Klein, en la que abordó el impacto de la IA en el empleo, la educación y el conocimiento cotidiano.
Huang describió la industria de la IA como una tarta de varias capas. En la base situó la producción física, esa nueva Revolución Industrial que representan las fundiciones. Por encima, los centros de datos, a los que llama "fábricas de IA". Después, los modelos, que no son solo de lenguaje, sino también de química, biología, física, robótica o coches autónomos. Y en la cima, las aplicaciones para servicios legales, salud y manufactura. Para Huang, esta última capa es la más importante y la compara con la electricidad o Internet: el usuario no necesita saber cómo funciona, simplemente pulsa un botón y obtiene un resultado. Según él, con la IA "le preguntas algo y te devuelve la respuesta. Le das un proyecto y vuelve con una solución. Le das una tarea y vuelve habiéndola hecho".
Sobre el temor a la destrucción de empleos, Huang recurrió al ejemplo de la radiología. Afirmó que la IA ya automatiza la tarea de estudiar imágenes escaneadas, pero no ha eliminado el propósito del radiólogo. Según él, esto ha permitido a los hospitales procesar más pacientes y necesitar más radiólogos. Distingue entre "tarea", lo que se puede automatizar, y "propósito", la parte humana que no cambia. Reconoce que hay trabajos, como el servicio al cliente, donde tarea y propósito son lo mismo, pero insiste en que la idea de que la IA destruirá empleos es "fundamentalmente errónea". Añade que hay un ingrediente insustituible: la ambición humana. "El poder de la ambición es la fuerza más grande y la variable que todo el mundo olvida cuando hace previsiones sobre empleo", señaló.
En el terreno educativo, Huang se refirió a un estudio chino con 26.000 estudiantes de secundaria que usaban IA para hacer los deberes. Las notas subieron un 18% y el tiempo invertido se redujo un 30%. Sin embargo, en exámenes sin acceso a IA realizados seis meses después, las calificaciones cayeron un 20%, y en las pruebas de acceso a la universidad hasta un 24% en dos años. Es decir, se hacen las cosas más rápido, pero no se aprenden habilidades a largo plazo. Ante esta evidencia, Huang no discutió los datos, pero sugirió que quizá haya que encontrar nuevas habilidades. "Prueba a que un niño haga una división larga. Las tablas de multiplicar se olvidan, como hacer raíces cuadradas. Las matemáticas básicas se están olvidando. ¿Importa de algo?", planteó. Él mismo se respondió: "No creo que importe". Y confesó: "No conozco mi dirección". Cuando el entrevistador puso en duda esa afirmación, Huang se reafirmó y contó que un día, al echar gasolina, necesitaba el código postal y no lo conocía. "Tampoco conozco mi número de teléfono. Me olvido de esas cosas y puedo vivir sin saberlas", dijo.
Ezra Klein le planteó la preocupación de los profesores por la pérdida de capacidad de atención y comprensión lectora, habilidades que no se pueden delegar en una calculadora o una app y que son la base del pensamiento creativo. Huang respondió: "Vamos a perder algo más de destreza intelectual, pero seremos mejores pensadores de sistemas". Para ilustrarlo, recordó su primer chip con 200 transistores, de los que conocía cada uno por su nombre. Hoy los chips tienen miles de millones y ningún ingeniero puede replicar ese conocimiento. Sin embargo, sostiene que los ingenieros actuales son "mucho mejores pensadores de sistemas" de lo que él era al graduarse. "Parte del conocimiento del nivel más bajo se ha perdido", admite, pero lo que se gana es el saber de alto nivel. Su conclusión es que siempre habrá gente interesada en el conocimiento profundo, pero el usuario de a pie podrá usar cualquier cosa sin tener que "lidiar con cálculos, física y química cuántica", simplemente beneficiándose de la tecnología.
Microsoft presentó una versión completamente rediseñada de su aplicación Copilot, que ahora se organiza como una superapp de inteligencia artificial orientada al trabajo. La propuesta, anticipada por Satya Nadella en el Build de junio, busca reunir en un solo producto funciones que hasta ahora estaban repartidas entre 365 Copilot y GitHub Copilot.
La nueva app se estructura en tres pestañas: Home, Code y Autopilot. Home combina Copilot Chat con Cowork, un agente que ejecuta tareas de principio a fin, e integra directamente Word, Excel y PowerPoint, lo que permite crear y editar archivos sin alternar entre aplicaciones. Code está pensada para que cualquier persona, sepa programar o no, pueda construir apps y automatizaciones describiéndolas en lenguaje natural, siguiendo la línea de GitHub Copilot. Autopilot, antes conocido como Scout, es un agente permanente que funciona de forma proactiva, al que se le asigna un nombre, un rol y un objetivo, y que sigue trabajando aunque el usuario esté desconectado. Además, "Today" aparece como un panel personalizado donde se encuentran correos, reuniones y chats de Teams relevantes.
Nadella resumió el movimiento en X como "un nuevo sistema operativo para el trabajo que abarca todos los modelos, todos los factores de forma y todas las tareas". Annie Pearl, vicepresidenta corporativa de Copilot, explicó a Fortune que el objetivo era "convertir Copilot en una suite de productividad todo en uno".
El lanzamiento responde a un mercado que ya ofrece productos todo en uno de OpenAI y Anthropic. Microsoft llega con una propuesta que hasta ahora estaba dividida en dos productos separados, 365 Copilot y GitHub Copilot, con suertes desiguales: mientras mantiene una posición dominante en software empresarial con Office, su buque insignia de IA no termina de despegar. Según recoge CNBC, de los más de 450 millones de licencias comerciales de Office 365 en todo el mundo, menos del 7 % cuenta con licencias para el complemento de IA.
En cuanto al modelo de negocio, las partes de Cowork, Code y Autopilot se facturarán por uso, de forma similar a como se compran otros productos de IA, según The Verge. Así, cualquier capacidad agéntica de larga duración o el uso de modelos como Astra y Fable se cobrará en función del consumo.
El calendario de despliegue comenzará con Autopilot, que entrará en preview privada este mismo mes. Home y Code empezarán a desplegarse en el programa Frontier de acceso anticipado "en las próximas semanas", y Code llegará además en preview para quienes tengan suscripción de Microsoft 365 Premium y Pro más adelante este año.
Las principales plataformas de streaming de pago están reconsiderando sus modelos de negocio. Tanto Netflix como Disney+ han comenzado a explorar la posibilidad de ofrecer tarifas gratuitas financiadas con publicidad, una estrategia que busca captar a usuarios sensibles al precio y acelerar los ingresos publicitarios. El movimiento se produce en un contexto donde el consumo de streaming alcanzó un récord histórico y YouTube consolida su liderazgo.
El consejero delegado de Disney, Josh D'Amaro, admitió durante la presentación de resultados del tercer trimestre fiscal, el pasado 5 de agosto, que la compañía está evaluando lanzar una cuota gratuita con publicidad. El objetivo declarado es llegar a "un segmento de clientes más sensible al precio" y multiplicar las altas. Un mes antes, Business Insider había adelantado que Disney se planteaba dar acceso abierto a parte del catálogo de Disney+, una idea que se discutió en una reunión interna con el responsable de producto y tecnología, Adam Smith, aunque sin fecha definida. La intención de Disney iría más allá de ofrecer capítulos sueltos como muestra, y apuntaría a que una parte de la plataforma sea de acceso gratuito de forma continua.
Netflix también abordó esta posibilidad en su entrevista trimestral con inversores de julio. El co-consejero delegado Greg Peters reconoció que "una oferta gratuita podría tener sentido en algunos mercados". Sin embargo, la compañía no ha avanzado porque no quiere que un producto gratis reste suscriptores a los planes de pago y necesita que el negocio publicitario esté operativo en los países candidatos. Su plan barato con publicidad se ha convertido en la principal vía de entrada para nuevos suscriptores, dado el aumento de precios en las demás tarifas. Además, desde el 9 de julio Netflix recuperó en España la prueba gratuita para cuentas nuevas, de entre 7 y 30 días según el navegador, aplicable a cualquiera de los tres planes y con cobro automático al finalizar el periodo. Se trata de una herramienta de captación, no de un plan gratuito permanente.
El contexto que impulsa estas exploraciones es el crecimiento del streaming. Según Nielsen, el 28 de julio el streaming alcanzó un 48,6% del consumo total de televisión en Estados Unidos, su máximo histórico. YouTube lideró por tercer mes consecutivo con un 13,8% de cuota. Opciones gratuitas como Tubi o The Roku Channel, aunque no mayoritarias, registran cifras en torno al 2-3% y llegan a más de 100 millones de hogares en todo el mundo. Algunos analistas señalan que YouTube podría disputarle a Disney terreno directamente en el negocio del entretenimiento, no solo en audiencia televisiva.
No obstante, los planes gratuitos conllevan riesgos. Las plataformas deben asumir que una oferta así puede afectar la percepción de un servicio premium si el catálogo de libre acceso es demasiado generoso, y que ciertos suscriptores podrían conformarse con los mínimos gratuitos y no dar el salto al pago. A esto se suma que, si Disney y Netflix compiten por la misma publicidad que YouTube, Tubi y Roku, la avalancha de oferta publicitaria podría hundir los precios y perjudicar a todos los actores.
Meta presentó esta semana en su evento Connect un conjunto de dispositivos y un nuevo agente personal llamado Muse, que según la compañía marcará un cambio en su modelo de negocio. Hasta ahora, casi todos los ingresos de Meta provienen de la publicidad que vende en Facebook, Instagram y WhatsApp. Con Muse, la empresa planea que el agente sea gratuito para la mayoría de los usuarios y cobrar una comisión por cada transacción que complete, según explicó Mark Zuckerberg al abrir y cerrar la presentación.
El movimiento implica dejar los anuncios fuera de su apuesta más ambiciosa para los próximos años, al menos como promesa inicial. Meta, la segunda mayor empresa publicitaria del mundo, se cruza así con OpenAI, que nació sin publicidad y ahora ha activado anuncios en ChatGPT. Las dos compañías avanzan en direcciones opuestas.
Muse no funciona como un chatbot clásico que espera preguntas, sino que se orienta a recibir tareas: rellenar formularios, enviar correos, manejar un navegador, recomendar un seguro de coche, tomar el control de un Mac y pagar. Durante la presentación, Meta mencionó el caso de un usuario al que Muse habría rebajado 85 dólares al mes al negociar con su compañía de cable en el chat de atención al cliente.
Los dispositivos presentados en Connect actúan como puertas de acceso a Muse:
Ray-Ban Meta 3, desde 449 dólares, para que Muse vea lo que ve el usuario.
Ray-Ban Meta Audio, 349 dólares, sin cámara, 43 gramos y doce horas de batería, para llevar a Muse al oído todo el día.
Meta VR Glasses, 1.299 dólares, disponibles en primavera de 2027, para trabajar o ver películas.
Muse Charm, un llavero con pantalla de dos pulgadas y 5G para hablar con el agente sin sacar el móvil, aún sin precio ni fecha.
Las gafas sin cámara cobran un sentido adicional: permiten interactuar con el agente sin el problema de confianza que puede generar llevar una cámara junto al ojo. Para pedir los ingredientes de una receta o reclamar una devolución basta la voz, que incomoda menos a quien está delante.
El modelo de comisiones no está exento de riesgos. Amazon bloqueó a Muse la semana pasada porque su negocio publicitario, superior a los 68.000 millones de dólares el año pasado, depende de que los compradores humanos miren la página mientras eligen y vean los productos patrocinados. Si un agente compra por el humano, elige la cafetera y paga, el producto patrocinado se queda sin miradas y el negocio publicitario se resiente.
Además, un agente que cobra comisión al negocio arrastra el mismo incentivo que las agencias de viajes tradicionales, que recomendaban un hotel porque este les pagaba. Para funcionar, Muse necesita acceso completo al correo, al banco, a la mensajería y a la tarjeta de crédito del usuario, lo que implica dárselo a la gran tecnológica con peor historial en privacidad, según el artículo. Zuckerberg ha prometido una versión en la que ni Meta vería esos datos, pero aún no ha dado una fecha concreta. Antes de cobrar por nuestras decisiones, tendrá que convencernos de que merece la pena que las tome.
