Si la semana pasada un gobierno apagó la IA de frontera, esta semana esa decisión llegó a la mesa de los presidentes. En la cumbre del G7 en Evian, jefes de Estado y los CEOs de las mayores empresas de IA negociaron, cara a cara, quién controla la tecnología y bajo qué reglas. Y mientras Occidente discute el acceso, un modelo chino abierto, GLM 5.2, escaló hasta programar a la altura de los Claude Opus a una fracción del precio.
El hilo de la semana es claro: el poder ya no está solo en tener el modelo más inteligente, sino en poder usarlo. En paralelo, Microsoft abandonó el chatbot por las "SuperApps" agénticas, un Nobel cambió de bando y hasta Hollywood entró en escena. Esto es lo que importa para quienes lideramos proyectos y negocios. Mi análisis:
En la cumbre del G7 en Evian-les-Bains (17 de junio), una sesión a puerta cerrada reunió a Trump, Macron, Modi y Mark Carney con los CEOs de las mayores empresas de IA: Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei (Anthropic) y Demis Hassabis (Google DeepMind), además de Arthur Mensch (Mistral), Marc Benioff (Salesforce) y Aidan Gomez (Cohere). Tras el apagón de Anthropic —que tuvo unos 90 minutos para cumplir la orden—, Amodei y Hassabis pidieron una "coalición liderada por EE.UU." para coordinar estándares globales, y Altman propuso un foro internacional de estándares de seguridad. Macron criticó la medida estadounidense como una "reacción estrictamente nacionalista". De ahí surgió el esquema "Trusted Partners": una vía de acceso preferente a la mejor IA para aliados de confianza.
La IA dejó de ser un asunto técnico para convertirse en política de Estado. La consecuencia práctica es enorme: el acceso a la mejor IA dependerá cada vez más de la geografía y de las alianzas, no solo de tu presupuesto. Para empresas en LATAM y Europa, esto refuerza una sola estrategia: diversificar proveedores y no amarrar procesos críticos a una tecnología que una decisión política puede cerrar.
La empresa china Z.ai lanzó GLM 5.2, un modelo open source que superó a todas las variantes de Claude Opus, a Qwen-3.7 Max y a Gemini-3.5 Flash en coding, y le gana a GPT-5.5 en SWE-bench Pro (62,1 vs 58,6). Es un MoE de 744.000 millones de parámetros (40.000M activos) con 1 millón de tokens de contexto, y cuesta ~$1,40 / $4,40 por millón de tokens: una sexta parte del precio de GPT-5.5.
Mientras Washington mantiene sus mejores modelos offline, un modelo chino abierto y baratísimo escala el ranking de programación. Para consultoras y áreas técnicas, esto es soberanía de datos y ahorro brutal: puedes correr IA de primer nivel en tu propia infraestructura. El nuevo poder no es tener el modelo más listo, sino poder usarlo.
Microsoft dio un giro decisivo de los chatbots simples hacia aplicaciones que operan de forma autónoma. El 16 de junio lanzó globalmente Copilot Cowork, un sistema agéntico que ejecuta tareas complejas multi-herramienta de principio a fin, con límites de gasto, reportes de uso y elección de modelo. Lo acompaña Scout, un "autopilot" al que se le delegan trabajos completos sin necesidad de supervisión constante. Es el paso del asistente que conversa al sistema que ejecuta.
El chatbot fue el juguete; el agente es el producto. Para líderes y PMOs, un sistema con límites de gasto, reportes y auditoría incorporados es justo lo que compliance necesita para soltar agentes en serio. La pregunta ya no es "¿qué prompt escribo?", sino "¿qué proceso completo puedo delegar —y con qué barreras de supervisión?".
Amazon/MGM decidió traspasar a otros estudios "Artificial", la película de Luca Guadagnino con Andrew Garfield en el papel de Sam Altman, sobre el caótico despido del CEO de OpenAI en 2023. Que un estudio suelte su propia película de prestigio es inusual —lo que, paradójicamente, ha hecho que muchos sospechen que el contenido es más jugoso de lo esperado.
La IA ya es cultura pop y poder al mismo tiempo. Que un gigante tan entrelazado con el ecosistema prefiera no estrenar una película crítica sobre un actor central de la industria dice mucho de cuán unidos están negocio, narrativa e influencia. Lección de marca: en esta industria, lo que se decide NO contar también es estrategia.
John Jumper, Premio Nobel de Química 2024 por AlphaFold (el modelo que predice la estructura de las proteínas), deja Google DeepMind tras casi nueve años para unirse a Anthropic. Ambas empresas lo confirmaron. El movimiento encaja con la apuesta creciente de Anthropic por las ciencias de la vida, tras comprar la biotech Coefficient Bio por $400 millones en abril.
La guerra por el talento de élite es tan feroz como la de los chips, y marca hacia dónde va la próxima frontera: la IA aplicada a la ciencia y la biología. Para tu sector, vale la pena preguntarte qué problema "imposible" de tu dominio podría volverse tratable cuando la IA entre de lleno en él.
Tres actualizaciones apuntan en la misma dirección. ChatGPT renovó sus "Scheduled Tasks" con página dedicada y edición más flexible. Perplexity lanzó "Brain", una memoria para su agente que mejora la precisión un 25% en tareas recurrentes y reduce el costo de cómputo un 13%. Y Codex estrenó "Record and Replay": grabas una tarea en tu Mac (rellenar un gasto, sacar un reporte) y la empaqueta como una skill reutilizable.
La novedad ya no es que la IA responda, sino que recuerde y repita. Para PMs y consultores, esto convierte tareas repetitivas (seguimientos, reportes de estado) en skills que se ejecutan solas. Mi recomendación: toma UNA tarea que hagas cada semana y conviértela en tu primer "skill" reutilizable.
Midjourney, conocida por generar imágenes, dio uno de los giros más inesperados del año: presentó un escáner corporal de ultrasonido. Cientos de miles de sensores producen un mapa 3D del cuerpo; la meta es hacerlo en menos de 60 segundos (el prototipo actual tarda ~20 minutos) frente a los 60-90 minutos de una resonancia. Planea abrir un "Midjourney Spa" en San Francisco, sujeto a aprobación de la FDA.
El caso de la semana de "IA aplicada al mundo físico". Que una empresa de imágenes generativas salte al diagnóstico médico muestra cómo se borran las fronteras entre sectores. La oportunidad —y el reto regulatorio— de la IA en salud apenas empieza, y va a redefinir industrias enteras.
El newsletter IA para Educación compartió 10 recursos potenciados con IA para fuentes bibliográficas: Semantic Scholar, OpenAlex, Consensus, Elicit, SciSpace, Litmaps, ResearchRabbit, Connected Papers, BASE y CORE. En paralelo, medios latinos destacan que GLM "ya aparece junto a los modelos más avanzados" y que SpaceX compró Cursor (la herramienta de programación con IA) por $60.000 millones.
Para formadores e investigadores, estas herramientas elevan el rigor sin reemplazar el criterio. Y la llegada de modelos abiertos potentes y baratos como GLM es una gran noticia para LATAM: democratiza el acceso a IA de primer nivel sin depender de APIs extranjeras que pueden cortarse o encarecerse de un día para otro.
La orden de EE.UU. que obligó a Anthropic a desactivar Mythos 5 y Fable 5 sigue vigente. Se supo que SK Telecom fue el operador coreano señalado en el centro de los controles de exportación de Mythos. The Economist calificó la decisión de Trump de "caprichosa y caótica", y los analistas resumen el daño en una frase: "no puedes confiar en algo que pueden apagar" —lo que, dicen, es "una gran ventaja para los modelos abiertos". Tras el G7, Trump afirmó que ya no ve a Anthropic como una amenaza de seguridad nacional, pero las restricciones no se han levantado.
La lección de la semana pasada se confirma y se agranda: depender de un único proveedor de IA es un riesgo geopolítico real. Los modelos abiertos (como GLM 5.2) dejan de ser un "plan B" y se vuelven un seguro estratégico. Si tu operación corre sobre una sola API, esta semana es tu señal para diseñar el respaldo.
La semana conecta un G7 negociando el acceso a la IA, un modelo chino abierto escalando el ranking de programación, y analistas repitiendo que "no puedes confiar en algo que pueden apagar". El mensaje es uno solo: la ventaja competitiva se está desplazando de tener el modelo más potente a tener acceso garantizado y flexible a uno lo bastante bueno.
Para quienes lideramos proyectos, equipos y negocios, esto cambia las prioridades. La pregunta estratégica del semestre ya no es "¿cuál es el mejor modelo?", sino "¿qué tan resiliente es mi acceso a la IA?". Los modelos abiertos, las arquitecturas multi-proveedor y la gobernanza clara dejan de ser un lujo técnico para volverse una decisión de continuidad del negocio.
Mi pregunta para esta semana: si tu proveedor principal de IA desapareciera mañana —por precio, por política o por una orden de exportación—, ¿cuánto tardarías en seguir operando? Ese número es tu verdadero nivel de madurez en IA.
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