Author: Jezca Felarca

Un dron de Amazon dejó hace poco un paquete dentro de la piscina de una casa en Richmond, Texas, en vez de soltarlo en el lugar de entrega previsto. El error quedó grabado en vídeo. Y se produce justo cuando Prime Air, el servicio de reparto con drones de Amazon, atraviesa una fase sensible: la empresa está apretando el acelerador con su expansión y defendiendo que el reparto aéreo puede acabar siendo una parte importante de la logística de última milla.

En las imágenes se ve cómo el envío cae al agua y termina completamente empapado.

Un portavoz de Amazon describió lo ocurrido como un caso “extremadamente raro”. Pero, aunque sea un episodio aislado, vuelve a abrir una duda de fondo sobre la entrega automatizada: hasta qué punto puede afinar en situaciones reales, fuera de las pruebas y de los entornos controlados.

Los drones de reparto funcionan con sensores, software de navegación y sistemas que verifican el punto exacto de entrega. Aun con todas esas capas de control, los fallos siguen ocurriendo.

Aquí el resultado fue más aparatoso que grave: un paquete mojado y un vídeo que se ha movido mucho por internet. Aun así, el tropiezo puede reavivar las dudas sobre si esta tecnología está de verdad preparada para desplegarse a gran escala en zonas residenciales.

Amazon presenta Prime Air como un sistema pensado para entregar pedidos de hasta cinco libras, unos 2,3 kilos, en menos de una hora. Mientras tanto, buena parte del sector persigue otro objetivo: bajar esos tiempos por debajo de los 30 minutos en una cantidad cada vez mayor de pedidos cotidianos.

Lo ocurrido choca de frente con los planes de crecimiento de la compañía. Amazon ha dicho que quiere llevar Prime Air a cerca de 500 ciudades y localidades de Estados Unidos antes de que acabe 2026, lo que supondría multiplicar por seis su alcance actual. También sostiene que solo este año ya ha entregado cientos de miles de paquetes con drones.

Por lo que puede verse en el vídeo, el aparato implicado en el incidente de Texas sería, previsiblemente, un MK30, el modelo más reciente de Amazon. La empresa lo presenta como un dron más ligero, más pequeño y más silencioso, con capacidad además para volar en condiciones meteorológicas más variadas.

El programa, de todos modos, ya arrastra otros incidentes registrados. Entre ellos figuran choques y colisiones con objetos como una grúa o un cable de internet. Esos episodios han llamado la atención de reguladores como la Administración Federal de Aviación de Estados Unidos, la FAA, y la Air Accidents Investigation Branch, la AAIB británica. Todo esto pasa mientras la entrega por dron gana peso como terreno de competencia para Amazon, Walmart y Wing, la filial de Alphabet. Siguen ahí, además, las preocupaciones por el ruido, la privacidad, la seguridad, el riesgo de hackeos y la gestión del espacio aéreo sobre zonas urbanas.

No está claro si este incidente acabará afectando al calendario de expansión de Prime Air.

Google ha publicado hoy en sus canales oficiales para dispositivos Pixel las imágenes de fábrica de toda la familia Pixel 11. Es un paso que interesa sobre todo a desarrolladores, servicios técnicos y usuarios avanzados que prefieren reinstalar a mano el software oficial.

La publicación abarca los cuatro modelos de esta nueva generación: Pixel 11, Pixel 11 Pro, Pixel 11 Pro XL y Pixel 11 Pro Fold.

Cada uno, además, aparece con tres compilaciones distintas listas para descargar en los canales habituales de Google. Eso ya permite devolver un terminal a su estado original, recuperar equipos que hayan quedado tocados tras una actualización o hacer una instalación limpia del sistema.

La relación completa que ha subido Google también deja claros los nombres internos de cada dispositivo: cubs para el Pixel 11, grizzly para el Pixel 11 Pro, kodiak para el Pixel 11 Pro XL y yogi para el Pixel 11 Pro Fold. También se ve que hay tres compilaciones por modelo, algo que normalmente apunta a variantes regionales, ajustes ligados a operadores o revisiones concretas del software.

Para quien actualiza por la vía normal, esto suele pasar de largo. Quien flashea manualmente sabe que elegir la versión correcta sí importa.

Las imágenes que ha publicado Google están basadas en Android 17, así que pasan a ser el firmware oficial de referencia para toda la serie. A partir de ahí se pueden hacer instalaciones manuales, restauraciones completas y pruebas más controladas, algo especialmente útil para quienes trabajan de forma directa con el sistema.

Como suele ocurrir con cada nueva generación de Pixel, esta publicación también sirve para seguir mejor los cambios internos, tanto en hardware como en software.

En el caso del Pixel 11, el estreno pasa por el chip Tensor G6, co-diseñado con DeepMind, siempre según Google. La idea, por lo que cuenta la compañía, va menos de liderar pruebas de CPU o GPU y más de acelerar funciones complejas directamente en el propio dispositivo. Fuera del firmware, la familia Pixel 11 llega, también según Google, con pantallas más brillantes, sensores de cámara renovados y nuevas funciones fotográficas como Magic Capture e Instant Night Sight. Los modelos Pro, por su parte, añaden el sistema de notificaciones HiLight LED.

Google también está cargando buena parte del peso de esta gama en el software, con herramientas de Gemini como Proactive Intelligence y Rambler para voz a texto. Por las primeras impresiones y análisis que ya se han publicado, ese enfoque apunta a convertirse en una de las diferencias más claras frente a la serie Pixel 10.

Aun así, dentro de la comunidad de ROM personalizadas sigue habiendo inquietud por el modelo más reciente de acceso al código fuente del kernel, que ahora requiere solicitud previa. La preocupación es bastante concreta: eso podría frenar el desarrollo de sistemas alternativos y recortar la transparencia alrededor de los Pixel 11. Para el usuario común, esta noticia no cambia demasiado el día a día. Para desarrolladores y entusiastas, en cambio, sí marca un paso importante en la evolución técnica de la nueva generación.

GitHub, la plataforma de desarrollo de Microsoft, sufrió este lunes 17 de agosto de 2026 una caída global que dejó inoperativas varias de sus funciones más críticas durante casi ocho horas. El problema afectó tanto a usuarios particulares como a equipos empresariales de todo el mundo.

GitHub Desktop Descargar

La incidencia arrancó hacia las 13:40 UTC y no se dio por resuelta del todo hasta cerca de las 21:15 UTC. El alcance fue mundial, tanto para cuentas individuales como para organizaciones.

Entre los servicios golpeados estuvieron la API, GitHub Actions, los webhooks, las pull requests, las descargas de archivos raw y de repositorios comprimidos, los sistemas de autenticación y GitHub Copilot…

Según la página de estado de GitHub, el incidente llegó a disparar las tasas de error hasta cerca de 20% en el tráfico web y en las peticiones a la API. En funciones más concretas, como la descarga de archivos raw y de archivos del repositorio, el fallo se acercó al 50% en su peor momento.

Traducido a la práctica, no solo dejó de responder la web de GitHub para parte de los usuarios. También quedaron tocadas herramientas básicas para flujos de trabajo automatizados y despliegues continuos, así que muchos desarrolladores se encontraron con integraciones rotas, pipelines interrumpidos y un acceso irregular al código y a otros recursos esenciales.

Uno de los frentes más sensibles fue el golpe a los servicios de identidad que usan las empresas. GitHub confirmó incidencias en SAML, OIDC, SCIM y Team Sync, piezas clave para el inicio de sesión corporativo y la gestión de usuarios en organizaciones grandes. Eso hizo que la caída fuera bastante más grave para los clientes empresariales.

Microsoft señaló que empezó a trabajar en la interrupción desde que la detectó a las 13:40 UTC. GitHub, por su parte, pasó varias horas investigando antes de dar con el componente problemático y aplicar las medidas correctivas necesarias para ir restaurando el servicio.

La plataforma terminó recuperándose, pero tanto la duración del incidente como la variedad de sistemas afectados vuelven a poner la atención sobre la fiabilidad del servicio. No fue una simple lentitud puntual. Fue una interrupción global que golpeó piezas centrales de la infraestructura de GitHub.

La caída tampoco sale de la nada.

Durante julio de 2026, GitHub acumuló ocho episodios distintos de degradación, según el historial de su página de estado. A eso se suma que varios observadores del sector apuntan a posibles tensiones de infraestructura ligadas al fuerte crecimiento de la actividad automatizada en el desarrollo de software y a la migración constante de GitHub hacia Azure, la nube de Microsoft.

Algunas estimaciones incluso sitúan el aumento del volumen de commits en torno al 1.400% entre 2025 y 2026, mientras directivos de la propia compañía ya han reconocido que las necesidades de capacidad crecen a una velocidad muy alta.

Por ahora, nadie ha confirmado que esos factores estén detrás de esta incidencia.

Tampoco se sabe si Microsoft va a compartir más detalles técnicos sobre el origen exacto del fallo.

Mientras tanto, GitHub ya ha restablecido sus servicios después de aplicar las medidas correctivas necesarias.

Vivodyne, una biotecnológica centrada en tejidos humanos, quiere meter mano a uno de los problemas más viejos de la industria farmacéutica: que algo funcione en animales dice muy poco sobre si acabará sirviendo en personas. Su propuesta, tal como la cuenta la propia empresa, pasa por automatizar parte de la fase preclínica con ensayos sobre tejidos humanos cultivados en laboratorio, para cribar antes qué compuestos tienen más posibilidades de dar resultado en humanos.

ChatGPT Descargar

La compañía sostiene que ha montado el mayor “centro de datos biológico” del mundo: una instalación con 12 laboratorios robóticos HIVE capaz de ensayar 3,1 millones de tejidos humanos al año. La promesa, siempre según Vivodyne, es detectar antes qué compuestos son eficaces y cuáles resultan tóxicos, usando modelos bastante más cercanos a la biología humana que un ratón o un perro. En concreto, trabaja con más de 20 tipos de tejidos, entre ellos hígado, pulmón y médula ósea, para medir seguridad y eficacia antes de dar el salto a los ensayos clínicos.

Y no es un argumento menor. Entre el 90% y el 95% de los fármacos que superan estudios en animales terminan fracasando en ensayos clínicos en humanos, según estimaciones muy citadas dentro de la industria farmacéutica, así que la capacidad predictiva de esos modelos lleva años bajo sospecha, sobre todo en las primeras fases del desarrollo. La infraestructura de Vivodyne junta cultivo de tejidos y robótica a gran escala para repetir experimentos de forma estandarizada y en paralelo. La idea es llevar al laboratorio la lógica de un centro de datos.

También hay una cuestión de escala. Vivodyne ha reunido 79,6 millones de dólares en tres rondas, incluida una Serie A de 40 millones cerrada en mayo de 2025 y liderada por Khosla Ventures, según cifras difundidas por la propia compañía. Con ese dinero, la firma quiere ampliar operaciones y levantar un laboratorio robótico de unos 2.100 metros cuadrados en South San Francisco.

El frente regulatorio tampoco le viene mal. La FDA Modernization Act 2.0, firmada en diciembre de 2022 en Estados Unidos, eliminó la obligación de hacer pruebas en animales antes de los ensayos en humanos. Desde entonces, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos, la FDA, ha empujado las llamadas Nuevas Metodologías de Aproximación, entre ellas los órganos en chip y los sistemas computacionales, según explica la propia agencia.

Aun así, nadie espera que los animales desaparezcan mañana. Muchos expertos ven estos modelos como más representativos desde el punto de vista fisiológico, pero también recuerdan que los tejidos cultivados todavía no reproducen toda la complejidad de un organismo completo. Por ahora, el papel más realista para estas plataformas parece otro: actuar como un filtro muy potente para descartar antes a los malos candidatos y dejar arriba los prometedores.

Vivodyne no va sola. Emulate, CN Bio y Hesperos también están trabajando en este terreno, y el sector ya no se mueve solo por razones éticas. Cada vez pesa más una idea bastante directa: si se prueba mejor desde el principio, los medicamentos pueden salir más seguros, costar menos de desarrollar y tener más opciones de funcionar en humanos. Todavía no está claro cuándo estas plataformas podrán sustituir una parte significativa de las pruebas con animales.

El Ejército de Estados Unidos acaba de abrir una de las puertas que más les costaba cruzar a las pequeñas empresas de defensa. A partir de ahora, las compañías privadas que desarrollan drones y tecnologías antidrón podrán pedir acceso a campos de pruebas militares en Estados Unidos aunque no tengan contratos ni alianzas previas con el Gobierno. Todo forma parte de un nuevo programa del propio Ejército pensado para acelerar el desarrollo y la validación de este tipo de sistemas.

La intención, explica el Ejército, es recortar tiempos en la puesta a prueba de nuevas soluciones justo cuando Washington busca reforzar su capacidad industrial y reaccionar más rápido ante amenazas aéreas que son cada vez más baratas, más abundantes y bastante más difíciles de neutralizar.

La entrada al programa se tramitará a través del portal centralizado testrange.army.mil. El Ejército lo presenta como una ventanilla única, con apoyo humano incluido, para ir guiando a las empresas durante el proceso.

Claro que enviar una solicitud no asegura ni una ubicación concreta ni una fecha cerrada para hacer las pruebas. La apertura existe, pero no borra de golpe todos los cuellos de botella del sistema.

Aun con esa limitación, el cambio importa. Hasta ahora, entrar en este tipo de instalaciones solía requerir, en la práctica, algún vínculo previo con el Departamento de Defensa de Estados Unidos. Y eso dejaba fuera a muchas startups y a fabricantes de menor tamaño.

El programa empieza con cinco ubicaciones: Dugway Proving Ground, en Utah; West Cibola Range, en Arizona; Camp Shelby, en Mississippi; Camp Grayling, en Michigan; y el Africa Multidomain Training and Experimentation Center, en Marruecos.

No todos sirven para lo mismo. Según la descripción oficial del programa, Dugway está pensado para pruebas de fuegos de largo alcance y ataques de precisión. West Cibola, en cambio, se centra de forma específica en evaluaciones de drones y sistemas antidrón. Camp Grayling añadirá desde septiembre de 2026 jornadas periódicas de pruebas en entornos electromagnéticos hostiles.

Y ese detalle sale directamente de una referencia muy concreta: la guerra en Ucrania.

Las lecciones de ese conflicto están dando forma al modelo de ensayo del Ejército, sobre todo en todo lo que tiene que ver con interferencias, guerra electrónica y pérdida de señal. En Camp Grayling habrá ejercicios trimestrales diseñados para recrear condiciones electromagnéticas adversas, parecidas a las que se han visto en el campo de batalla ucraniano, de modo que las empresas puedan comprobar cómo aguantan sus drones y sistemas antidrón frente a bloqueos, perturbaciones y comunicaciones inestables antes de intentar venderlos al Pentágono.

La apertura de estos campos también encaja dentro de un movimiento más amplio del Departamento de Defensa de Estados Unidos para recortar plazos en compra y despliegue.

En las últimas semanas, el Pentágono ha puesto en marcha la Joint Interagency Task Force 401 para acelerar la adquisición de soluciones antidrón. También ha lanzado un mercado online que conecta de forma directa a compradores militares con proveedores tecnológicos.

La presión no viene solo del auge de los drones. También tiene que ver con las dudas sobre la capacidad de defensa aérea de Estados Unidos y con el uso de interceptores en conflictos recientes. Varios informes señalaron que dos tercios del inventario de interceptores Patriot se empleó durante el reciente enfrentamiento con Irán, aunque el secretario de Defensa de Estados Unidos, Pete Hegseth, negó que las reservas estén en niveles críticos.

Al mismo tiempo, el Ejército quiere reforzar su base industrial nacional. Esa línea encaja con planes como SkyFoundry, que aspira a comprar al menos un millón de drones en los próximos dos o tres años. Entre los primeros casos de uso de esta nueva vía, según se ha informado, ya aparece Covenant Industries, que probó un misil de crucero en Marruecos.

Apple estaría probando memoria DRAM de ChangXin Memory Technologies (CXMT) para futuros iPhone y MacBook, al menos según lo que apuntan varios informes de la cadena de suministro y algunas filtraciones del sector.

Lo que hay, por ahora, son rumores sobre una posible ronda de pruebas de chips DRAM de CXMT por parte de Apple. La información sale de esos reportes y de filtraciones industriales, así que conviene leer todo esto con cautela. No hay confirmación oficial.

Aun así, las versiones que circulan coinciden en lo mismo: Apple estaría evaluando memoria del mayor fabricante chino con la vista puesta en próximos iPhone y MacBook.

Sería una fase muy temprana de validación, no una adopción inmediata. Pero el movimiento, si esas filtraciones van bien encaminadas, deja ver hasta qué punto la presión sobre la cadena de suministro está empujando a Apple a abrir más puertas.

La lógica, siempre según esos informes, no apunta tanto a una jugada tecnológica rompedorа como a algo bastante más terrenal: asegurarse suministro en un mercado de memoria cada vez más apretado. Hoy Apple depende de Samsung, SK Hynix y Micron. Tener un cuarto proveedor le daría más margen para negociar precios y, de paso, menos exposición a otra ronda de subidas.

El origen del problema sería, precisamente, la escasez global de memoria. En concreto, la demanda de memoria de alto ancho de banda para centros de datos habría absorbido parte de la oferta que antes acababa en dispositivos de consumo. El resultado es sencillo: menos disponibilidad, precios más altos y una planificación bastante más complicada para fabricantes como Apple.

Y aunque esos chips chinos no acaben montados en millones de unidades, homologarlos ya le daría a Apple una posición más fuerte frente a sus socios actuales, al menos si las filtraciones son correctas.

Eso sí, el ahorro no estaría asegurado. Algunos informes sostienen que CXMT no ha puesto sobre la mesa descuentos especialmente atractivos y que sus precios podrían quedar al nivel de Samsung y SK Hynix, o incluso por encima. En ese caso, la ventaja para Apple tendría más que ver con la estabilidad del suministro que con un recorte directo de costes.

Hay otro frente, además. Cualquier vínculo más estrecho entre Apple y CXMT quedaría sometido a un escrutinio geopolítico intenso entre Estados Unidos y China, según esos mismos informes. Las restricciones a la transferencia de tecnología y la oposición de parte del Congreso estadounidense, por razones de seguridad nacional y propiedad intelectual, harían más difícil cualquier avance. Por eso, si llega a darse un primer uso, lo más probable es que quede limitado a componentes estándar ya presentes en el mercado y, como mínimo, a dispositivos vendidos en China.

Si esta filtración resulta cierta, y ahora mismo no tenemos pruebas firmes para asegurarlo, la memoria de CXMT lo tendría muy difícil para colarse en el próximo iPhone 18 Pro. El desarrollo de ese producto, según las filtraciones del sector, ya estaría demasiado avanzado.

A todo esto se le suma un obstáculo bastante práctico: las líneas de producción de CXMT estarían comprometidas durante lo que queda de año, también según las filtraciones. Después de su gran salida a bolsa en 2026, cuentan esos reportes, la compañía ha acelerado la expansión de su capacidad productiva y sigue avanzando hacia la producción masiva de LPDDR6. Con el tiempo, eso podría darle más peso dentro del mercado DRAM. Lo que Apple parece estar dejando claro es otra cosa: en un mercado de memoria más caro y también más politizado, contar con más opciones importa casi tanto como el precio final.

La Government Accountability Office (GAO), el órgano auditor del Congreso de Estados Unidos, concluyó este jueves que DOGE, la oficina de recorte del gasto impulsada por Elon Musk dentro del Gobierno federal, infló de forma sistemática sus supuestos ahorros y difundió cifras que, en muchos casos, no se podían sostener con documentación, de acuerdo con la auditoría realizada por la propia GAO.

El golpe es serio. DOGE se vendió desde el primer día como una operación de eficiencia extrema.

Su meta declarada era recortar 2 billones de dólares del gasto federal.

En su ya conocida Wall of Receipts, DOGE llegó a adjudicarse 215.000 millones de dólares en ahorros. La GAO revisó 110.000 millones de esa cifra y encontró discrepancias extendidas, fallos de método y también créditos asumidos por decisiones que ya estaban en marcha antes de que DOGE apareciera, según recoge el informe.

El punto más llamativo de la auditoría está en los contratos.

Según la GAO, DOGE aseguró haber generado 27.400 millones en ahorros gracias a contratos que daba por cancelados y que, en realidad, nunca se rescindieron. De los 13.476 contratos que DOGE afirmó haber eliminado, casi 2.000 seguían sin estar cancelados.

Uno de los casos que la GAO pone como ejemplo fue un contrato de tecnología sanitaria de la Defense Health Agency, dependiente del Departamento de Defensa. DOGE sostuvo que había ahorrado 1.700 millones con su rescisión. La GAO concluyó que el contrato ni se canceló ni se modificó.

El informe también pone en duda los ahorros atribuidos a las subvenciones.

En ese frente, el 96% de los importes que DOGE dijo haber recortado en subvenciones no pudo verificarse. La auditoría añade además que DOGE se apuntó 108 cancelaciones de alquileres federales que ya se estaban tramitando antes incluso de que la iniciativa existiera.

Dicho de otra forma, una parte de la historia de eficiencia que DOGE contó en público se apoyaba en decisiones administrativas previas, no en medidas nuevas impulsadas por el equipo de Musk.

Y eso refuerza una crítica que persigue a DOGE desde su arranque: la idea de aplicar al Gobierno una lógica de disrupción propia de las startups, sin un conocimiento suficiente de cómo funcionan en la práctica la contratación pública y la burocracia federal.

Después de conocerse el informe, los senadores Gary Peters y Richard Blumenthal, que habían solicitado la auditoría, acusaron a DOGE de engañar al público. También sostuvieron que la Administración recortó programas de manera temeraria al mismo tiempo que debilitaba agencias clave.

Los expertos en política pública y contratación federal fueron en la misma dirección. Algunos describieron el experimento como “arte performativo” más que como una reforma seria de eficiencia. Otros advirtieron de que los despidos y los recortes acelerados podrían incluso haber empeorado el funcionamiento del Gobierno, al sacar de en medio a personal más joven y menos costoso que sostenía buena parte del trabajo operativo.

Para Elon Musk, el informe de la GAO abre una grieta en la credibilidad del proyecto más visible con el que intentó defender la idea de que la administración pública podía gestionarse como una empresa tecnológica.

Por ahora no se sabe si DOGE corregirá públicamente su Wall of Receipts después de las conclusiones de la GAO.

Meta ha presentado hoy Muse Code para macOS y Linux, una herramienta de línea de comandos con la que busca meterse de lleno en el auge de los asistentes de programación. Y llega con una cifra muy concreta sobre la mesa: de acuerdo con los precios anunciados por la propia Meta, 1,25 por millón de tokens de entrada y 4,25 por millón de tokens de salida.

Visual Studio Code Descargar

La compañía habla de una instalación que se resuelve con un solo comando y de un flujo de trabajo pensado para echar una mano a los desarrolladores cuando toca planificar cambios, escribir código y comprobar resultados dentro de proyectos complejos.

Con este lanzamiento, Meta se mete en una de las categorías más peleadas ahora mismo. Ahí ya están OpenAI Codex, Anthropic Claude Code, GitHub Copilot y startups como Cursor.

Pero el gancho principal no está solo en lo que hace, sino en cuánto cuesta. La tarifa estándar arranca en 1,25 por millón por tokens de entrada y 4,25 por millón por tokens de salida, siempre según lo comunicado por Meta.

Muse Code se apoya en el modelo Muse Spark 1.2 y, por lo que explica la empresa, está pensado para trabajar directamente desde la terminal. La idea no es quedarse en el típico chatbot que suelta fragmentos sueltos de código.

Más bien apunta a tareas de ingeniería de software bastante más amplias. Según Meta, puede ocuparse de planificar cambios, editar archivos y validar el resultado dentro de repositorios grandes.

La compañía también ha sumado agentes persistentes en segundo plano para conservar el contexto de cada sesión, junto con un registro de eventos que permite retomar el trabajo si el proceso se corta o el sistema falla.

Ahí está uno de los problemas de fondo en este tipo de herramientas: que no pierdan el hilo cuando el trabajo se alarga o empieza a enredarse.

En lo comercial, la estrategia incluye una modalidad para colaboradores mucho más barata. En ese plan, los precios bajan a 0,10 por millón por tokens de entrada y 0,20 por millón por tokens de salida, según Meta.

La contrapartida es clara: el desarrollador autoriza a Meta a usar sus prompts y su código para entrenar futuros modelos. Eso puede hacerla atractiva para usuarios individuales o para proyectos abiertos, pero también abre dudas de privacidad para empresas y profesionales que trabajan con repositorios sensibles.

Y esas dudas no son nuevas.

Varios análisis del sector señalan que solo el 29% de los desarrolladores confía plenamente en el código generado por estas herramientas, incluso en un momento en que el interés por usarlas no deja de crecer.

El lanzamiento también deja ver la presión que tiene Meta para convertir en ingresos directos sus inversiones en modelos y capacidad de cómputo. Hasta ahora, la compañía había destacado sobre todo por Llama y por su estrategia de pesos abiertos, mientras distintas estimaciones sitúan este mercado en unos 4.200 millones en 2025 y anticipan un crecimiento fuerte durante la próxima década.

En 2026, la IA integrada en el software de oficina ya está moviendo de verdad la manera de trabajar: un 91% de las empresas dijo que ya la usaba de algún modo y un 86% tenía previsto subir el presupuesto. Ya no se trata solo de abrir una ventana de chat y pedir un resumen. Lo que está ganando espacio son los buscadores internos, los asistentes para reuniones, los copilotos que ayudan a escribir o a analizar información, y los agentes capaces de sacar adelante flujos completos.

La idea es que ese software pueda convertirse en la base del trabajo de todos los días.

En la práctica, un buscador corporativo sirve para encontrar políticas, contratos, informes o correos sin ir saltando entre carpetas y aplicaciones. Los asistentes de reuniones, por su parte, ya transcriben, resumen y convierten una conversación en tareas concretas. A eso se suman los copilotos para documentos, hojas de cálculo y análisis, pensados para redactar, ordenar datos y preparar presentaciones.

La categoría que probablemente puede alterar procesos enteros es otra: los agentes de automatización. Estos sistemas ya no se quedan en sugerencias. Pueden enlazar varios pasos con muy poca intervención humana, por ejemplo recopilar información, generar un borrador, mandarlo a revisión y actualizar un registro. Por ahí va el mercado, con menos herramientas sueltas y más software capaz de hacerse cargo de flujos complejos de principio a fin.

Los beneficios están ahí, pero no aparecen por arte de magia. Algunos estudios apuntan a que quienes usan estas herramientas ahorran, de media, un 5,4% de su tiempo de trabajo semanal. En la práctica, eso puede significar menos horas gastadas en tareas repetitivas y más margen para revisar, decidir o poner prioridades.

Aun así, entre el 89% y el 95% de las firmas dice que no ve un impacto medible ni en productividad ni en empleo. Comprar software, por sí solo, no arregla gran cosa y, si los procesos siguen igual, lo normal es que el resultado sea más carga de trabajo, no una transformación de verdad.

También están apareciendo efectos secundarios. El llamado workslop, ese contenido que parece pulido pero tiene poco fondo, ya afecta al 40% de los trabajadores de oficina encuestados en Estados Unidos, y cada incidente lleva casi dos horas de media corregirlo.

Si no hay revisión humana, estas herramientas pueden meter errores, inventarse datos, exponer información sensible o dejar sin responder una pregunta bastante básica: quién se hace responsable de una decisión.

Casi la mitad de los profesionales consultados admite que usa este software en tareas diarias sin hacer mucho ruido. De ahí sale la figura del “profesional pionero”: empleados que no solo usan estas herramientas, sino que cambian la forma en que se hace el trabajo.

Pero esa ventaja no sale sola. Hace falta tener claros los casos de uso, fijar normas de seguridad, montar procesos de revisión y dar formación. También crece la demanda de perfiles capaces de trabajar bien con estas herramientas, mientras siguen ahí las dudas sobre la pérdida de criterio, la dependencia excesiva e incluso cierta penalización social hacia quien parece apoyarse demasiado en ellas. Todavía no está claro hasta qué punto ese ahorro de tiempo acabará convirtiéndose en una ventaja medible para las empresas.