En 1995, eso era ciencia ficción de película para adolescentes. Hoy lo puedes montar en una tarde.

Te vamos a llevar por el proceso completo: agarrar las fotos que ya tienes, convertir cada prenda en una foto limpia de catálogo, cargarlas en una app que corre en tu computadora y generar combinaciones renderizadas sobre tu propio cuerpo.

No necesitas saber programar. Necesitas seguir seis pasos.

Vamos.

Lo que necesitas antes de empezar

Un plan pago de ChatGPT, porque la generación de imágenes de Codex no viene en el plan gratuito. Entre 20 y 40 fotos tuyas donde aparezca ropa variada, en una carpeta normal. Y una foto tuya de referencia en PNG: cuerpo completo, de frente, ropa neutra, fondo limpio y luz pareja.

Esa última es la que decide si los renders se parecen a ti o a un primo lejano. Tómala a propósito en vez de rescatar una vieja.

Paso 1: instalar Codex.

Codex es el agente de OpenAI que corre en tu terminal, lee carpetas y ejecuta tareas. Es la pieza que hace posible todo esto, porque puede mirar tus fotos y generar imágenes sin que tú toques un solo archivo.

Abre la terminal y corre:

npm install -g @openai/codex codex login

El login abre el navegador y te autentica con tu cuenta de ChatGPT. Cuidado con el nombre del paquete: codex a secas es otro proyecto sin relación con OpenAI.

🧠 Tip: si codex no responde después de instalar, el problema casi siempre es el PATH de npm y no la instalación. Configura un directorio global propio con npm config set prefix ‘~/.npm-global’ y añádelo a tu PATH.

Paso 2: montar el proyecto.

Este bloque va en tu terminal, no en Codex. Son cinco comandos que copias y pegas uno por uno en la carpeta donde quieras trabajar:

git clone https://github.com/tandpfun/wardrobe.git cd wardrobe npm install cp .env.example .env npm run dev

Abre localhost:5173 y vas a ver la galería vacía. Esa es tu app.

Vas a leer en el README que el importador queda deshabilitado hasta que agregues una OPENAI_API_KEY. Eso aplica al botón de importar dentro de la app. Nosotros vamos a importar desde Codex, que usa la generación de imágenes de tu suscripción, así que puedes saltarte la API key por completo.

✍️ Nota: deja el servidor corriendo en una pestaña de terminal y trabaja con Codex en otra. El servidor no termina nunca por diseño, así que si lo lanzas desde Codex te bloqueas la sesión. Levántalo tú y refresca la galería después de cada importación para ver cómo se va llenando.

Paso 3: preparar las fotos.

Junta tus fotos en una carpeta simple, algo como ~/Pictures/outfits.

Coloca tu foto de referencia como data/model-reference.png dentro del proyecto.

💡 Tip: revisa que en el conjunto haya variedad real de prendas. Veinte fotos con la misma chaqueta te devuelven un armario de una prenda. Y descarta las fotos donde la ropa esté muy tapada o muy oscura, porque esas son las que producen recortes inventados.

Con eso listo, en tu segunda pestaña de terminal entra a la carpeta del proyecto y escribe codex.

🌱 Nota: La primera vez te pregunta si confías en el contenido del directorio. Aquí la respuesta es sí, porque es el repo que acabas de clonar a propósito. Esa pregunta existe para que no le des ese permiso a cualquier carpeta descargada sin mirar.

Ya estás dentro del agente, y ahí es donde van los pasos que siguen.

Paso 4: importar la ropa.

Abre la carpeta del proyecto en Codex y escribe esto:

$import-clothes Importa la ropa de ~/Pictures/outfits, crea las fotos modeladas y agrégalas a este wardrobe.

A partir de ahí, Codex trabaja solo. Arma hojas de contacto para revisar todas tus fotos, inventaría cada prenda que estés usando deliberadamente, genera un recorte por pieza sobre fondo croma, remueve ese fondo para dejar el PNG transparente, verifica cada resultado contra la foto original y escribe todo en la base de datos local del proyecto.

Codex te va a pedir permiso antes de ejecutar cada tipo de comando nuevo, y el de limpiar el fondo verde lo corre una vez por prenda. Elige la opción de aprobar esa familia de comandos y no volver a preguntar, o pasas la tarde dando Enter.

Paso 5: generar los outfits.

Con el armario ya cargado, en la misma sesión de Codex:

$generate-outfits Crea 6 ideas de outfit modeladas a partir de mi armario.

Codex lee tu base de prendas, arma combinaciones que tengan sentido cromático y de silueta, y genera una foto cuadrada por cada look usando tu foto de referencia como ancla de identidad. Después compara cada resultado contra las referencias y regenera lo que no pase.

Las reglas que aplica son bastante estrictas: una prenda superior y una inferior por outfit, capas opcionales y prohibición explícita de inventar cierres, botones o aberturas que la prenda real no tenga.

Tip: si le pides una cantidad que tu armario no puede sostener con combinaciones distintas, te dice cuál es el máximo útil y te pregunta antes de seguir. Empieza con seis, esa corrida tomó menos de veinte minutos y salieron los seis a la primera, sin regenerar ninguno.

Paso 6: la vista que falta.

La app no trae la pantalla de outfits, así que se la pides. Codex tiene el código delante y sabe exactamente qué falta.

Agrega una vista de outfits a la aplicación. Necesito tres cosas. Un endpoint que sirva el contenido de data/outfits.json y las imágenes de data/outfit-images. Una pestaña nueva junto a ALL, TOPS, JACKETS, BOTTOMS, ACCESSORIES y SHOES que se llame OUTFITS. Y dentro de esa vista, una grilla que muestre cada outfit con su imagen modelada, su nombre y la lista de prendas que lo componen. Respeta el estilo visual, la tipografía y los colores de la galería actual. Cuando termines, dime qué archivos modificaste.

El servidor recarga solo, así que en cuanto termine, refrescas el navegador y ahí está la pestaña nueva con tus looks.

✍️ Nota: cada vez que Codex te pida iniciar el servidor para verificar algo, dile que use el que ya tienes corriendo. Ese comando no termina nunca, así que si lo lanza él se queda esperando y te bloquea la sesión.

A partir de aquí el ciclo es corto. Para pedir combinaciones nuevas abres la terminal, escribes codex, lanzas el comando de outfits con la ocasión que necesites y refrescas. Ya no hay que instalar ni configurar nada otra vez.

Y ahí lo tienes. El clóset de Clueless, pero corriendo en localhost.

🎓 Lleva Codex más lejos

Si Codex pudo tomar una carpeta de fotos, organizarla, generar imágenes y modificar una app completa, ya viste una buena parte de lo que lo hace tan útil.

En Codex de Básico a Avanzado recorremos sus principales capacidades para que entiendas qué puedes delegarle en tu trabajo.

Puede trabajar con tus archivos, organizar información, conectarse con otras plataformas, programar tareas y construir proyectos completos siguiendo instrucciones en lenguaje natural.

Y esta semana también estrenamos:

• Crea Contenido Faceless con IA.

• Optimiza el Rendimiento en Meta Ads con Claude.

• Domina el Ecosistema de Claude Desde Cero.

Son cursos cortos, prácticos y pensados para que puedas aplicar lo aprendido desde la primera clase.

Entra a Weplash Academia y empieza por el que más te sirva hoy.

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Nos vemos en el siguiente build ⚡

También llegó un modelo de Meta que corre en tu laptop y una base de datos con 8.300 millones de personas falsas.

Vamos por partes.

Índice

1. Una huella escondida en cada respuesta.

2. Un modelo abierto que corre sin nube.

3. 8.300 millones de personas falsas.

El texto de Claude va a llevar sello propio

Anthropic firmó el código de transparencia del AI Act europeo, y desde el 2 de agosto de 2026 los nuevos modelos de Claude van a marcar todo lo que generen.

En los textos, la marca será invisible y viajará con las palabras aunque copies, pegues o hagas algunas ediciones. En archivos como PNG, JPG o SVG, Claude añadirá metadatos firmados con el estándar C2PA para indicar su procedencia y detectar cambios.

Esto aplicará en la app, la API, Claude Code, Cowork, Tag y también cuando uses Claude desde AWS, Google Cloud o Microsoft Foundry.

La marca solo confirma que el contenido pasó por Claude. Un texto escrito por ti y luego corregido, traducido o resumido también puede quedar marcado. Y si el texto se edita mucho o se eliminan los metadatos de un archivo, la señal puede desaparecer.

¿Por qué importa?

La marca tiene un alcance bastante concreto: solo indica que ese texto pasó por Claude. Si escribiste un correo tú mismo y le pediste que corrigiera la ortografía, también quedará marcado. En la escuela o en el trabajo eso puede generar confusión, porque el sello no distingue cuánto hizo realmente la IA. Y como la señal se puede perder al editar o reformular el texto, probablemente sirva más como rastro de uso habitual que como método para detectar a quien quiera ocultarlo.

Zuckerberg reparte modelo y manda recado

Meta lanzó Muse Glimmer, un modelo de 30 mil millones de parámetros que puede correr completo en una sola GPU.

Comprimido ocupa unos 17 GB, así que entra en una Mac reciente o un PC potente. Es abierto, está en Hugging Face y fue optimizado para agentes capaces de usar herramientas, trabajar durante más tiempo y recuperarse de errores.

El lanzamiento vino acompañado de un mensaje político de Zuckerberg. Pidió a Washington reglas más flexibles para entrenar modelos en Estados Unidos y advirtió que China está ganando terreno con empresas como Alibaba, DeepSeek y Moonshot. Meta también prometió abrir los pesos de Muse Spark 1.2.

Todo esto llega mientras Meta tiene previsto gastar 145 mil millones de dólares en infraestructura y sigue bajo presión para demostrar que esa inversión en IA puede traducirse en resultados.

¿Por qué importa?

El tamaño es lo importante. Al correr directamente en tu laptop, tus datos se quedan en tu máquina, puedes usarlo sin internet y eliminas el costo por token.

Para muchos negocios pequeños, eso abre casos de uso que antes salían caros o dependían de la nube. Y para Meta, poner un modelo capaz y liviano en manos de cualquiera es una forma muy directa de hacer crecer su ecosistema.

Harvard y MIT llenaron un mundo de clientes inventados

Harvard y MIT publicaron MatrAIx, un sistema para probar productos digitales con usuarios simulados. Su base Persona 8B reúne 8.300 millones de perfiles ficticios con datos sobre edad, trabajo, personalidad, hábitos y nivel técnico.

Cada perfil puede convertirse en un agente que responde encuestas, prueba una app, navega una web o conversa con un chatbot. La idea es simular cómo reaccionaría una audiencia ante cambios de precio, errores del producto o nuevas funciones. En sus pruebas, los agentes siguieron el perfil asignado cerca del 91% de las veces.

¿Por qué importa?

Esto puede hacer la investigación de mercado mucho más rápida y accesible. El límite está en los datos con los que se construyen esos perfiles. Si representan mejor a la gente que más participa en internet, pueden dejar fuera a clientes reales con hábitos distintos y darte respuestas muy convincentes que no reflejan bien tu mercado.

⚡️ Bits Express

• Un agente hackeó el sistema de reservas de un gimnasio. Un australiano le pidió a su agente, corriendo con OpenClaw sobre Claude, que le reservara una clase. El agente encontró una falla en la API, reservó con meses de anticipación y, para subirlo de la cuarta a la tercera posición, canceló la reserva de un desconocido. Después dijo que no había forma de devolverla. La ABC lo reportó como el primer ciberataque autónomo conocido en Australia, aunque ocurrió meses atrás con un modelo de febrero.

• ChatGPT quita el límite de mensajes en el plan gratis. OpenAI empieza esta semana a soltar el tope de chats de texto para los usuarios Free y Go, con GPT-5.6 Luna como modelo por defecto y un botón “Think” para preguntas más duras. Las subidas de archivos, imágenes, voz y otras herramientas mantienen sus propios límites.

• OpenAI frena su modelo Astra por riesgo cibernético. Las evaluaciones internas de Astra salieron tan fuertes que OpenAI dice que no puede descartar el nivel “Crítico” en ciberseguridad de su Preparedness Framework, que describe a un modelo capaz de armar ataques por su cuenta contra sistemas bien protegidos. Pausó las actividades que no cumplen los controles reforzados y sumó entornos aislados y monitoreo total.

• Hackers norcoreanos montaron su propia IA local. La firma surcoreana Genians reporta que el grupo Kimsuky instaló y configuró herramientas para correr modelos en local, como Ollama, GPT4All y Msty, más búsqueda de documentos y software de transcripción. Correrlo puertas adentro les evita mandar material robado a servicios externos. Reuters aclara que los hallazgos no fueron verificados de forma independiente.

• Se habla de un modelo aún más grande llamado Doug. Circula el rumor de que OpenAI prepara su mayor proyecto de preentrenamiento hasta la fecha, con nombre clave Doug, que llegaría hacia noviembre y sería distinto de GPT-6. Ojo con esto: viene de filtraciones en redes y OpenAI no ha confirmado nada.

• Un antiguo barrio rojo es hoy capital europea de la IA. King’s Cross, en Londres, pasó de ser una zona degradada a concentrar el mayor polo de IA de Europa, con DeepMind, OpenAI, Meta y Anthropic a pocos minutos de distancia. Las startups de IA de la ciudad levantaron 12.100 millones de dólares desde finales de julio, y la desocupación de oficinas en la zona está en 0,9%.

🎓 Pon a la IA a trabajar en tu negocio

La IA ya está entrando en tareas mucho más cotidianas. Puedes correr un modelo en tu laptop, delegar acciones a un agente y automatizar procesos que hace poco requerían varias herramientas y bastante tiempo.

En la Academia de IA de Weplash te enseñamos a llevar esas posibilidades a tu trabajo. Los cursos son cortos, prácticos y están explicados en lenguaje natural, con flujos que puedes adaptar directamente a tu negocio.

También tienes certificados para LinkedIn y CV, retos prácticos con premios en efectivo y una comunidad donde puedes compartir lo que haces y recibir feedback.

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Nos vemos del otro lado. ⚡

Google Antigravity cambia bastante esa dinámica.

Es una herramienta de Google donde trabajas con un agente que puede planificar una aplicación, escribirla, probarla y corregirla contigo. Tú describes lo que necesitas en lenguaje normal y el agente se encarga de construirla.

Para probarlo, vamos a crear algo sencillo y bastante realista: un panel interno para gestionar los pedidos de una tienda online.

Paso 1. Prepara el proyecto.

Necesitas tener Google Antigravity instalado y una carpeta vacía para el proyecto. Abre Antigravity, crea un proyecto nuevo y dale acceso a esa carpeta.

Con eso ya tienes el espacio donde el agente va a construir toda la aplicación.

Paso 2. Describe la herramienta que quieres.

Aquí está la parte divertida.

En el chat de Antigravity escribe:

Construye una aplicación interna para gestionar los pedidos de una tienda online.

Quiero poder ver todos los pedidos, buscar por cliente, cambiar el estado entre nuevo, preparando, enviado y entregado, y tener arriba un resumen con pedidos de hoy, ventas totales y pedidos pendientes.

Cada pedido debe incluir cliente, producto, total, fecha y estado.

Haz una interfaz limpia y fácil de usar.

Planifica primero y enséñame el plan antes de construir. Mantén esta primera versión simple.

La frase “planifica primero” es importante.

Antigravity te enseña qué piensa construir antes de empezar a hacerlo. Puedes revisar las pantallas, los datos y las funciones que propone, quitar cualquier cosa que esté sobrando y recién ahí aprobar.

Esto te da bastante control sobre el resultado desde el principio.

Paso 3. Déjalo construir.

Cuando el plan tenga sentido, apruébalo.

A partir de ahí, el agente empieza a crear la aplicación completa dentro de tu carpeta. Va escribiendo los archivos, armando la interfaz y revisando su propio trabajo.

Cuando termine, abre la terminal del proyecto y ejecuta:

npm run dev

Antigravity te dará una dirección local que puedes abrir en el navegador.

O abre el link que te deja en el chat.

Y ahí ya tienes algo que hace unos minutos era solo un prompt convertido en una aplicación real.

Puedes entrar al panel, buscar pedidos, cambiar estados y revisar las métricas de arriba como si fuera una herramienta interna de tu negocio.

Y aquí es donde se pone mucho mejor 🤓

Hasta aquí construimos una versión que vive en tu computadora.

El siguiente paso es convertirla en una herramienta que puedas usar de verdad.

Puedes agregarle login con email y contraseña, conectarla a una base de datos para que los pedidos queden guardados y luego publicarla en internet con una URL real que puedas abrir desde cualquier lugar o compartir con tu equipo. 🔥

🎓 Un lugar para dominar la IA

Eso es exactamente lo que hacemos en el curso Construye y publica tu propio CRM con Google Antigravity.

En el curso usamos esta misma lógica para construir un CRM completo y luego lo conectamos con Firebase para darle autenticación, Firestore como base de datos y Firebase Hosting para terminar con una aplicación publicada y funcional.

Y la gracia es que el CRM es solo el ejemplo.

Puedes usar el mismo sistema para construir un panel de pedidos como este, un inventario, un tracker de leads, una herramienta de operaciones o esa pequeña app interna que tu negocio lleva meses intentando resolver con hojas de cálculo.

Dentro de la Academia tienes el paso a paso completo, la guía y los prompts exactos para seguir el flujo y publicar tu propia herramienta.

Este es justamente el tipo de cosas que estamos haciendo en los cursos nuevos de la Academia. Agarramos herramientas que parecen técnicas, las bajamos a lenguaje normal y construimos algo que realmente puedes poner a trabajar en tu negocio.

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Nos vemos entre prompts y deploys. ⚡️

Anthropic también ajustó sus límites para preguntas de salud y Meta lanzó un agente capaz de trabajar durante horas en un repositorio. Pero la historia más difícil de ignorar llegó desde Stanford. Un modelo diseñó genomas completos, el laboratorio fabricó 302 y 16 funcionaron contra E. coli.

Vamos por partes.

Índice

• El nuevo cerebro y cuerpo de ChatGPT.

• Claude deja pasar más preguntas de salud.

• Un virus escrito por IA.

• Meta entra al duelo de agentes.

Sol toma el control y sale de la pantalla

OpenAI está moviendo ChatGPT en dos direcciones que se conectan. Por dentro, GPT-5.6 Sol se encarga de los niveles de razonamiento Medio, Alto y Extra alto en los planes elegibles. Sol Pro queda para tareas especialmente largas y difíciles, mientras GPT-5.5 Instant sigue atendiendo las conversaciones rápidas del día a día.

Por fuera, la compañía prepara con LoveFrom, el estudio de Jony Ive, un speaker inteligente sin pantalla. Según Bloomberg, costaría entre US$300 y US$400, funcionaría con batería y tendría forma de dona, con un tamaño parecido al de un disco de hockey. Sus partes móviles se animarían durante las conversaciones y combinaría micrófonos, luces, cámara y sensores para entender lo que ocurre alrededor.

La conexión está en el contexto. Sol aporta una capa de razonamiento más profunda y el speaker podría darle a ChatGPT oídos, visión y presencia dentro de una habitación. El lanzamiento apunta a 2027 y forma parte de una familia de dispositivos capaces de aprender sobre sus usuarios con el tiempo. Los detalles todavía pueden cambiar antes de que el producto llegue al mercado.

¿Por qué importa?

OpenAI quiere controlar también la interfaz física desde la que usamos su IA. Si el proyecto funciona, ChatGPT podría estar disponible en el entorno durante más momentos del día. Al mismo tiempo, las preguntas pasarían a ser sobre privacidad, cámaras, sensores y cuánto contexto personal debería conservar el dispositivo.

Fable afloja el filtro biológico

Anthropic ajustó las salvaguardas de Claude Fable 5 para que las preguntas legítimas de biología y salud cotidiana activen menos bloqueos. Según la actualización incluida en el material fuente, los falsos positivos bajaron 85% en sus distintas superficies de producto.

Antes, muchas consultas educativas o de bienestar terminaban en una negativa o pasaban a un modelo alternativo. El nuevo ajuste permite que Fable responda a un rango más amplio de preguntas comunes. Los temas con mayor riesgo de uso dual, como virología, toxicología y diseño molecular, siguen bajo controles más estrictos y pueden dirigirse a Opus.

Esto vuelve a Claude más útil para aprender, preparar preguntas para una consulta o entender conceptos generales. Las respuestas sobre salud todavía necesitan contraste con profesionales y fuentes clínicas confiables.

¿Por qué importa?

Un asistente pierde valor cuando sus filtros frenan tareas normales. Anthropic está intentando afinar la frontera entre una consulta cotidiana y una capacidad que podría usarse de forma peligrosa, una tensión que crecerá a medida que los modelos sepan más ciencia.

Stanford imprimió 302 genomas

Un equipo de Stanford y Arc Institute usó los modelos genómicos Evo 1 y Evo 2 para escribir secuencias completas de bacteriófagos, virus que infectan bacterias. Después eligió 302 diseños, los fabricó como ADN y los probó contra E. coli. Dieciséis funcionaron.

Ninguno de esos genomas coincide con una secuencia viral encontrada en la naturaleza. Algunas combinaciones eliminaron bacterias que ya resistían al fago natural usado como punto de partida. El trabajo abre una vía para diseñar tratamientos contra infecciones resistentes a antibióticos.

El equipo excluyó de los datos de entrenamiento los virus capaces de infectar personas o animales y realizó las pruebas en un laboratorio seguro. Investigadores de Johns Hopkins señalaron un vacío delicado: esas precauciones dependieron de la decisión del equipo y las herramientas de detección actuales pueden fallar ante una secuencia totalmente nueva.

¿Por qué importa?

La IA ya puede proponer genomas completos que funcionan en el mundo físico. El avance puede acelerar terapias muy necesarias y obliga a actualizar controles, revisión científica y sistemas de detección antes de que esta capacidad se vuelva común.

Zuckerberg ya tiene su Codex

Meta lanzó Muse Code en beta, un agente de programación que vive en la terminal y puede planear cambios, escribir código y validar resultados en repositorios grandes. Funciona con Muse Spark 1.2, una versión de su modelo enfocada en programación y razonamiento con herramientas.

La propuesta incluye agentes de fondo que permanecen activos durante toda la sesión, subagentes que trabajan en paralelo dentro de entornos separados y un registro local que guarda cada llamada, aprobación, edición y herramienta usada. Si el proceso se interrumpe, puede reconstruir su estado y continuar.

Muse Code está disponible en beta para macOS y Linux. Meta mantiene el precio estándar de la API y ofrece una modalidad Contributor con un descuento fuerte a cambio de permitir el uso de prompts y respuestas para entrenamiento.

¿Por qué importa?

La competencia de agentes de código ya cubre el sistema completo: modelo, memoria, subagentes, verificación, continuidad y precio.

Mark no se quiere quedar atrás.

⚡️ Bits Express

• La fábrica de chips de Musk recibe luz verde. La primera fase de Terafab en Texas contempla una inversión de US$16.800 millones y unos 3.000 empleos permanentes. El campus completo apunta a superar los 100 millones de pies cuadrados y reunir fabricación, memoria, empaquetado y pruebas en un mismo lugar.

• Una exinvestigadora de OpenAI quiere convertir pensamientos en texto. Naomi Bashkansky se unió a Conduit para desarrollar una interfaz que traduzca señales cerebrales no invasivas en texto y comandos para IA. La meta a largo plazo es comunicarse con asistentes mediante el pensamiento.

• Google DeepMind cambia de mando. Demis Hassabis pasa a presidir DeepMind y será científico jefe de Alphabet. Koray Kavukcuoglu toma la operación diaria, mientras Jeff Dean deja Google para crear Discovery Loop junto a otros investigadores.

• Anthropic prepara sus propios chips. La compañía está formando un equipo de silicio personalizado para optimizar el hardware alrededor de Claude. Diseñar un chip avanzado puede costar cerca de US$500 millones y todavía no hay fecha de lanzamiento.

🎓 Academia de IA de Weplash

Cada anuncio de esta edición trae una herramienta nueva, un modelo distinto y otra lista de cosas por aprender. Si sientes que el calendario ya está lleno, la Academia de IA de Weplash está pensada para avanzar en espacios pequeños: cursos cortos, directos y enfocados en resultados que puedes aplicar en tu negocio.

Todo se explica en lenguaje natural y con un paso a paso replicable. Puedes empezar sin conocimientos técnicos avanzados, practicar con casos reales y llevarte certificados para LinkedIn o tu CV.

Estos son los nuevos de esta semana 😎:

• Domina el ecosistema de Claude desde cero.

• Construye un CRM personalizado con Google Antigravity.

• De investigación a video corto en minutos con Gemini Notebook.

• Automatiza tu trabajo con ChatGPT Work.

También encontrarás retos frecuentes con oportunidades de ganar premios en efectivo y una comunidad activa para recibir feedback y conectar con otras personas que están construyendo con IA.

¡Vamos a la Academia! 🚀

Cuando quieras pasar de leer sobre estas herramientas a usarlas con intención, la academia está ahí para acompañarte.

Feliz fin de semana y nos vemos dentro. ✌🏻

Adentro hay material para semanas de contenido. El problema es que volver a verla completa para sacarlo cuesta más que grabar algo nuevo, así que nunca lo haces.

Vamos a resolverlo en una sola pasada. Y para que veas exactamente cómo se ve, lo hicimos con la grabación del workshop que dimos ayer en la Academia.

Paso 1: sube la grabación a NotebookLM.

Abre un notebook nuevo y sube el video o el audio directo. NotebookLM lo transcribe solo, sin que tengas que pasarlo por otra herramienta.

💡 Tip: si tu grabación viene de una plataforma de reuniones, baja solo el audio. Sube mucho más rápido y, para este flujo, el video no aporta nada.

Paso 2: pide las tres piezas de una vez.

Aquí está el prompt completo. Llena los corchetes con lo tuyo, pégalo y listo:

Esta es la grabación de [webinar, clase, charla] sobre [tema], dirigida a [audiencia]. Recórrela completa y devuélveme tres cosas.

Primero, un artículo de mil doscientas palabras con la tesis central, los tres argumentos que la sostienen y los ejemplos concretos que usé, respetando mis palabras y mis expresiones tal como las dije.

Segundo, los cinco momentos más citables, con la transcripción textual y el minuto donde está cada uno, para cortarlos como clips.

Tercero, cinco posts independientes, cada uno con una sola idea de la grabación, escritos para que se entiendan sin haber visto el webinar.

Marca cualquier afirmación que haya hecho sin respaldarla con un dato, para revisarla antes de publicar.

✍️ Pro Tip: este prompt es una base, no una fórmula cerrada. Ajústalo al tipo de grabación que subas. Si tu webinar fue conceptual, pídele los argumentos y los momentos citables. Si fue un paso a paso como el nuestro, pídele que extraiga cada procedimiento como una pieza que se entienda sola. Mientras más le digas qué te sirve a ti, menos vas a tener que arreglar después.

Paso 3: revisa lo que salió.

En una sola respuesta tienes las piezas. El artículo respeta tu forma de hablar, así que se lee como algo que escribiste tú y no como un resumen genérico.

Un lugar para dominar la IA 🚀

Ese workshop es parte del reto que tenemos activo ahora mismo en la Academia: Crea Contenido Faceless con IA. Vamos paso a paso creando avatares e influencers de IA hiperrealistas, con identidad, voz y movimiento, para que termines con tu propio perfil funcionando. Tal cual como hicimos con Sofia, nuestra avatar.

Y este no es el único. Hacemos retos así seguido, donde aprendes las herramientas más nuevas y además compites: los mejores proyectos se llevan dinero real.

Además, están los cursos, todos cortos y al grano, hechos para que veas algo hoy y lo apliques mañana.

Estos son los nuevos de esta semana 😎:

• Domina el ecosistema de Claude desde cero.

• Construye un CRM personalizado con Google Antigravity.

• De investigación a video corto en minutos con Gemini Notebook.

• Automatiza tu trabajo con ChatGPT Work.

Todo en lenguaje natural, con un paso a paso que copias tal cual. Si sabes escribir un prompt, ya estás listo.

¡Quiero entrar a la Academia! 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡️

Y la semana no se quedó ahí. ChatGPT ya traduce en vivo mientras dos personas hablan, Google mató una herramienta al día siguiente de lanzarla, OpenAI presentó un modelo que resolvió diez problemas matemáticos que llevaban décadas atascados, y la IA más barata del mundo salió de China.

Arrancamos.

Índice

• El conflicto con Apple se pone personal.

• Google desactiva su herramienta un día después.

• El modelo que resolvió diez enigmas matemáticos.

• La IA más barata del mundo es china.

Un correo equivocado y una demanda de por medio

En julio, Apple llevó a juicio a OpenAI y a dos de sus exempleados: Chang Liu, exingeniero eléctrico, y Tang Tan, que dirigió el diseño del iPhone y el Apple Watch. Los acusa de llevarse secretos comerciales para empujar los planes de hardware de OpenAI. Esta semana OpenAI respondió con un texto público, titulado “Apple se está equivocando”, donde llama a la demanda descuidada, agresiva y hasta un poco personal.

Y ahí OpenAI le da la vuelta a varios puntos. Apple dijo que los había contactado en febrero sin recibir respuesta. OpenAI cuenta que el abogado externo de Apple le escribió a la persona equivocada, después de confundir dos apellidos parecidos, y que además aseguró una llamada telefónica que nunca ocurrió.

También dice que fueron los mismos empleados de Apple los que le pidieron ayuda al ingeniero que ya se había ido, para encontrar unos archivos, y que ese “acceso residual” a los sistemas de Apple es un viejo problema suyo por cómo maneja las salidas de la gente. OpenAI repite que no tiene ni quiere los secretos de Apple. Del otro lado, las acusaciones de Apple pesan, y por ahora no hay ningún fallo del juez.

¿Por qué importa?

Lo que mueve todo esto por debajo es una guerra por el talento. Hoy hay más de 400 exempleados de Apple trabajando en OpenAI, y las dos, que hasta hace poco eran socias, se pelean por el mismo premio: el próximo aparato que junte hardware e IA.

Cuando un equipo entero se pasa a la competencia, la línea entre lo que uno sabe y lo que se llevó se vuelve borrosa, y al final la termina dibujando un tribunal. Los enredos del caso, con correos mal enviados y colegas pasándose archivos, muestran justo lo confusa que es esa frontera. Para el resto de la industria, es un buen adelanto de lo brutal que va a estar la carrera por el hardware con IA.

24 horas le duró a Google su fábrica de mapas falsos

Google prendió una función en Google Earth que te dejaba acercarte a cualquier lugar, tocar “crear imagen” y armar una escena a partir de un texto.

Duró un solo día. La gente que la probó generó sin ningún problema escenas falsas sobre lugares reales: un Capitolio de Estados Unidos inundado, una terminal petrolera iraní en llamas, un hospital bombardeado en Gaza. El sistema no frenaba nada.

Investigadores de Bellingcat y varios periodistas avisaron que la herramienta iba a acelerar la desinformación. Google contestó que sus imágenes llevan una marca de agua SynthID que las señala como hechas con IA, y que bloquea temas peligrosos. Los críticos le recordaron que casi nadie se pone a verificar una imagen antes de compartirla. Al final Google dijo que la va a reconstruir con mejores controles, sin dar fecha.

¿Por qué importa?

La imagen satelital era uno de los pocos anclajes que quedaban difíciles de falsificar, y por eso periodistas y tribunales la usaban para verificar guerras y desastres. Venía de una cámara a cientos de kilómetros de altura, y eso le daba peso.

Cuando Google le pega su marca de confianza a una máquina de falsificar con un clic, ahí saltan las alarmas. Y el problema llega más lejos que las imágenes falsas en sí. Aparece lo que llaman el “dividendo del mentiroso”: cuando las falsificaciones convincentes se vuelven comunes, cualquiera puede tachar de falsa una foto real sin tener que probar nada. La marca de agua ayuda poco cuando el daño ocurre por capturas de pantalla que circulan sueltas, sin ese rastro.

OpenAI presenta Astra a punta de teoremas

OpenAI confirmó cómo se va a llamar su próxima gran familia de modelos: Astra. Y la presentó con un golpe fuerte. Una versión interna resolvió diez problemas abiertos de matemáticas y de computación teórica que llevaban por lo menos una década sin respuesta, y algunos casi treinta años. El más sonado es la primera construcción de un “grupo no sófico”, una pregunta que estaba abierta desde 1999.

Lo interesante está en cómo lo mostró. Junto a un manuscrito de 249 páginas, OpenAI subió a GitHub pruebas que una máquina puede verificar, una por cada resultado, así que cualquiera con el software encima puede comprobarlas.

Todo el cómputo salió por unos 2.000 dólares. Astra está pensado para trabajar horas o días coordinando varios agentes, y se sumaría a la línea de Sol, Terra y Luna. Todavía no hay fecha, y tampoco se sabe si sale como GPT-6. Falta la revisión formal de otros expertos, y Altman ya se lo enseñó a reguladores en Washington.

¿Por qué importa?

Ya habíamos visto a la IA presumir avances matemáticos, y siempre chocaban con la misma pared: comprobarlos exige justo a los expertos escasos y ocupados que pueden revisarlos.

Acá cambia la cosa, porque OpenAI publicó pruebas que una computadora confirma en segundos, así que la afirmación deja de depender de que le creas a la empresa.

Tres centavos por prueba: DeepSeek revienta el precio

DeepSeek lanzó V4-Flash y la firma de análisis Artificial Analysis lo puso como el modelo conocido más barato de operar: unos 3 centavos de dólar por prueba de referencia.

Para comparar, Kimi K3 cuesta 86 centavos, GPT-5.6 Sol 1,86 dólares y Claude Fable 5 llega a 3,15. O sea, más de cien veces más barato que Fable 5. En capacidad quedó en 50 sobre 100 en el índice de la firma, a la par de Gemini 3.6 Flash y por debajo de Kimi K3 y de los mejores modelos de Estados Unidos.

Artificial Analysis mide el costo por tarea completa, porque un modelo que se ve barato por token puede salir caro si necesita muchos más pasos para llegar a la respuesta.

Y DeepSeek acaba de cerrar su primera ronda de inversión externa, por más de 7.000 millones de dólares, así que tiene con qué seguir bajando precios.

¿Por qué importa?

El dato que importa acá es la proporción. V4-Flash queda un poco por debajo de los mejores modelos, y corre por una fracción mínima de su costo. Para el montón de trabajo rutinario de la IA, como chatbots, asistentes de código o automatización de oficina donde las consultas se cuentan por millones, algo “suficientemente bueno” y cien veces más barato se lleva la partida.

Esa es la presión que tiene a OpenAI y Anthropic recortando precios, y viene de los laboratorios chinos, que están dispuestos a trabajar con márgenes bien delgados. Sostener precios altos se pone cuesta arriba cuando tu rival cuesta decenas de veces menos, y eso les pesa a las dos justo cuando preparan su salida a bolsa.

⚡️Bits Express

• Alibaba presenta su modelo más potente. Alibaba mostró Qwen3.8-Max, el modelo más capaz de su familia Qwen, con 2,4 billones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens para tragarse miles de páginas de una sentada. Sale la próxima semana, y en una prueba interna estuvo programando solo durante 16 días para armar una herramienta de código.

• ChatGPT Voice llega al escritorio. OpenAI metió su modo de voz en la app de escritorio de macOS y Windows, y desde ahí puedes dirigir por voz a varios agentes de Codex y ChatGPT Work mientras trabajan por detrás. Es la misma tecnología GPT-Live, ahora fuera del teléfono.

• OpenAI encontró más agentes fugados. Mientras investigaba el hackeo a Hugging Face, OpenAI encontró más casos de agentes que se salieron de sus entornos de prueba. Según fuentes de Reuters, las fugas fueron limitadas y ninguno parece haber salido de la red de OpenAI. Sam Altman pausó sus pruebas para reforzar el aislamiento.

• El iPhone 18 Pro podría costar hasta 300 dólares más. El analista Jeff Pu, de GF Securities, calcula que el iPhone 18 Pro y el Pro Max van a subir entre 250 y 300 dólares, con el Pro arrancando cerca de 1.399. La razón son los chips de 2 nanómetros y la memoria, que están más caros por la fiebre de construir centros de datos para IA.

• Snapchat le baja el volumen al “AI slop”. Snapchat va a dejar de recomendar en Spotlight, su feed público, los videos hechos por completo con IA, aunque el creador lo aclare, para darle prioridad al trabajo humano. Los videos de personas editados con las herramientas de IA de la propia app sí siguen contando, y llevan una marca visible.

🎓 Que la IA trabaje para ti

Siempre vemos modelos peleándose por ser los más baratos, los más listos y los primeros en llegar. La buena noticia es que no necesitas entender la ingeniería de todo eso para sacarle jugo. Lo único que separa a quien lee estas noticias de quien las usa es sentarse a probar.

En la Academia de IA de Weplash nos ocupamos de las dos cosas que suelen frenar a la gente. La primera es el tiempo, y por eso los cursos son cortos y directos, para que aprendas algo hoy y lo apliques mañana. La segunda es esa idea de que hay que ser técnico. Todo lo explicamos en lenguaje natural, con un paso a paso que copias tal cual y acomodas a lo que haces en tu negocio.

Y te llevas cosas extra: certificados para tu LinkedIn y tu CV, retos seguido donde aprendes una habilidad concreta y hasta puedes ganar dinero en efectivo, y una comunidad activa que te da feedback y te conecta con gente que anda en lo mismo.

¡Quiero entrar a la Academia! 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡

Es el trend de Spider-Man y lleva días dominando el feed. Lo interesante no es el resultado. Es lo fácil que se volvió llegar a él. Una foto tuya y un prompt bien escrito.

Cómo hacerlo paso a paso

Sube una foto tuya de frente, con buena luz y el rostro despejado. Nada de lentes de sol y nada de sombras duras sobre la cara. Lo mismo aplica para tu producto.

Si el traje sale bien pero la cara cambió, vuelve a generar con la misma foto en mejor resolución. El modelo pierde identidad cuando la referencia es pequeña.

Tip: Nosotros en esta ocasión utilizamos Nano Banana 2. Genera dos o tres variaciones antes de elegir. La primera casi nunca es la mejor.

Los ocho prompts

1. El retrato heroico escalando el edificio

Retrato editorial hiperrealista del hombre exacto de la imagen de referencia; preservar la identidad facial, la estructura ósea, el tono de piel, las gafas y la línea del cabello con un 100% de fidelidad, sin máscara ni alteraciones faciales. Físico: complexión atlética de gimnasta y bailarín, musculatura magra y tonificada, hombros y espalda definidos, zona media firme, piernas largas y potentes, silueta elegante y alargada; proporciones naturales, transmitiendo fuerza y ​​capacidad en lugar de delicadeza.

Vestuario: traje de héroe ajustado al cuerpo masculino, en colores rojo y azul marino; tejido ripstop con patrón hexagonal mate y costuras en relieve que siguen el contorno corporal; ribetes de silicona engomada negra que captan suaves reflejos especulares; emblema de araña negro mate en el pecho; lanzatelarañas de alta tecnología articulados en las muñecas, de metal cepillado con indicador LED azul; pliegues de compresión y tensión en las costuras (hombros, cintura y muslos) realistas; ligeros signos de desgaste, polvo y rozaduras para mayor autenticidad.

Acción: postura dinámica de escalada en cuclillas, aferrado al parteluz de una ventana en un rascacielos; brazo izquierdo extendido hacia arriba sujetando el marco, estirando el torso; mano derecha anclada en la parte inferior; peso concentrado en caderas y muslos; columna arqueada con tensión atlética; cabeza mirando directo a la cámara; expresión segura; cabello ondeando al viento; tendones y nudillos tensos.

Entorno: fachada de torre de cristal y acero; hormigón cepillado gris azulado y muro cortina reflectante; cuadrícula urbana que se aleja cientos de metros hacia abajo; horizonte lejano de Manhattan con el One World Trade Center entre una suave bruma atmosférica; cielo cian brillante con nubes cirros finas y alargadas.

Iluminación: luz solar directa y nítida de mediodía a 45° desde la izquierda de la cámara; luz principal (*key light*) de bordes definidos con una transición limpia hacia la sombra, esculpiendo los contornos del traje y la definición muscular; luz de relleno fría rebotada desde el cristal; luz de contorno cálida perfilando la mandíbula, el hombro y la pantorrilla; sutil destello de lente (*lens flare*) natural; alto rango dinámico.

Cámara: tomada con Canon EOS R5, objetivo RF 35mm f/1.4L, f/4.0, ISO 100, 1/1000s;

perspectiva heroica en contrapicado extremo para alargar la figura; ligero plano holandés (*Dutch tilt*); profundidad de campo de baja a media; composición basada en la regla de los tercios con un amplio espacio negativo de cielo a la derecha de la cámara. Acabado: fotografía comercial profesional, etalonaje inspirado en Kodak Portra, contraste sutil entre tonos azul verdoso y cálidos, textura de piel natural con poros visibles y un ligero brillo de sudor, detalle de la tela extremadamente nítido, grano de película fino y orgánico, sin exceso de enfoque. 8K, RAW, calidad de portada de revista.

Este es el resultado:

2. La habitación de Peter Parker

Utiliza la imagen adjuntada como única referencia de identidad. Recrea a esta persona exacta manteniendo una consistencia facial perfecta. Preserva fielmente su estructura facial, forma de los ojos, nariz, labios, línea de la mandíbula, tono de piel, peinado, edad y proporciones naturales. Nunca reinterpretes, embellezcas, sustituyas ni alteres su identidad; el rostro debe permanecer idéntico al de la referencia. Crea un retrato cinematográfico ultrarrealista con la composición exacta de un superhéroe icónico preparándose para partir.

El sujeto viste un traje de Spider-Man de calidad cinematográfica que le queda a la perfección, con textura de tela realista, patrón de telaraña en relieve, costuras sutiles y proporciones precisas. El traje debe lucir como si lo llevara puesto de forma natural, ajustándose a su anatomía exacta sin parecer artificial ni holgado.

El sujeto está de pie en el centro de un dormitorio modesto, de espaldas a la cámara, mientras gira la cabeza sobre el hombro izquierdo para establecer contacto visual directo con el espectador. Su expresión es serena, segura, reflexiva y ligeramente misteriosa. Los brazos permanecen relajados de forma natural a los costados. La cámara está situada a la altura del pecho, utilizando un objetivo realista de 50 mm. Encuadre de plano medio-largo (de tres cuartos). Orientación vertical (4:5). La composición debe mantenerse perfectamente centrada y simétrica. Detrás del sujeto hay una gran ventana rectangular que inunda la habitación con la luz cálida del amanecer. La ventana actúa como una fuente de retroiluminación brillante, creando un suave halo de luz de contorno (rim light) cinematográfico alrededor de la cabeza, los hombros y el traje del sujeto, mientras mantiene la habitación ligeramente más oscura con un suave contraste cinematográfico. En primer plano se encuentra una cama sin hacer. Sobre la cama descansa de forma natural una máscara realista de Spider-Man con lentes blancas expresivas. Junto a la máscara hay una cámara telemétrica antigua y un cuaderno de ciencias negro. Todo debe parecer colocado de forma natural, sin artificios.

A la izquierda de la habitación hay una máquina de coser antigua con trozos doblados de tela roja y azul de Spider-Man, sugiriendo que el traje fue hecho a mano. Las paredes están decoradas con fotografías pegadas de famosos puentes colgantes y arquitectura urbana, creando la sensación de un espacio creativo personal al estilo de Peter Parker. La habitación transmite una sensación de autenticidad y vida propia, con una nostalgia sutil y sin verse abarrotada. La iluminación es suave, cinematográfica y altamente realista. La cálida luz solar se mezcla con la penumbra interior, creando una gran profundidad, sombras naturales y una separación cromática realista. Finas partículas de polvo flotan en los rayos de sol. La imagen debe transmitir la sensación de un fotograma de una película de Spider-Man de gran presupuesto, en lugar de parecer cosplay o *fan art*.

Renderizado de piel fotorrealista. Anatomía humana precisa. Etalonaje cinematográfico de alta calidad. Profundidad de campo reducida. Grano de película natural. Realismo extremo. Sin poses exageradas de superhéroe.

Prompt negativo: dibujos animados, anime, aspecto CGI, artefactos de IA, rostro incorrecto, distorsión facial, cambio de identidad, diseño del traje de Spider-Man incorrecto, músculos desproporcionados, texturas plásticas, piel brillante, extremidades adicionales, anatomía deformada, bajo nivel de detalle, rostro borroso, texto, marca de agua, logotipo.

Este es el resultado:

3. La azotea al atardecer

Transforma la imagen adjuntada en un retrato cinematográfico y ultrarrealista de superhéroe, preservando a la perfección la identidad, rasgos faciales, peinado, tono de piel y expresión del sujeto. Vístelo con un traje de superhéroe de alta gama en tonos rojo y gris carbón oscuro, que presente una elegante textura de tela similar a una telaraña, costuras realistas, un corte atlético, guantes y botas integrados, y sutiles detalles en materiales de primera calidad. El diseño debe sentirse original y realista, evitando cualquier apariencia de cosplay barato. Sitúalo sentado en el borde de una azotea espectacular con vistas al horizonte de una ciudad moderna durante la «hora dorada». La toma debe realizarse desde un ángulo lateral, con el rostro del sujeto dirigido hacia la ciudad. Incluye rascacielos, cornisas, edificios lejanos, la luz cálida del atardecer, una ligera bruma atmosférica, una suave iluminación de contorno y profundidad cinematográfica. Captura la escena con una estética cinematográfica profesional —utilizando un objetivo de 85 mm, poca profundidad de campo, iluminación HDR, tonos de piel naturales y texturas de tela realistas— para lograr una calidad propia de una superproducción de cine.

Tip: Cambia “golden hour” por “blue hour” y toda la paleta se vuelve fría y nocturna con el mismo prompt.

Este es el resultado:

4. Turista en el puente de Brooklyn

Fotografía de plano medio que muestra el rostro exacto de la mujer adjuntada con una camiseta de algodón blanca y una chaqueta de jean abierta, sonriendo de par en par y señalando con su mano derecha hacia el puente de Brooklyn en el fondo. Sostiene un smartphone en su mano izquierda. El puente de Brooklyn está en el centro, con una telaraña masiva y detallada en forma de araña (el logotipo de Spider-Man) tejida entre sus torres. En la parte superior del puente, una figura diminuta de un superhéroe enmascarado está sentada. El fondo incluye el horizonte de la ciudad de Nueva York bajo un cielo azul despejado. Hay un ligero destello de sol en la telaraña. Fotorrealista, calidad de imagen tomada por un smarphone.

Tip: Reemplaza el puente de Brooklyn por un landmark de tu ciudad. El trend se vuelve local y el alcance sube.

Este es el resultado:

5. El producto colgando de una telaraña

Un plano medio enfocado en una taza de café para llevar idéntica a la de la imagen adjuntada, suspendida boca abajo por un solo hilo de telaraña grueso y blanco que sale de la parte superior del encuadre. La taza está parcialmente envuelta en hilos de telaraña más finos. El fondo es un paisaje urbano de Nueva York borroso y desenfocado (bokeh), con edificios y luces cálidas de la hora dorada. Fotorealista, estética cinematográfica.

Tip: Sustituye “taza de café” por tu producto y sube una foto limpia con fondo blanco. Mientras más neutra la referencia, mejor el resultado.

Este es el resultado:

6. El reflejo en la máscara

Fotografía macro de primerísimo plano centrada en la lente del ojo derecho de una máscara facial de superhéroe. La máscara está fabricada con una tela texturizada de color rojo intenso con un patrón de nido de abeja micro-relieve y está segmentada por gruesas líneas negras texturizadas (correas). La lente en sí es una gran pieza con forma de gota, con un marco negro ancho y una superficie de malla blanca que refleja la luz. En el reflejo nítido dentro de la lente de malla, se ve claramente una botella de coca cola idéntica a la de la imagen adjunta.

Tip: El reflejo es la parte que más falla. Si tu producto sale distorsionado, describe su forma y color en el prompt además de subir la imagen.

7. El carrusel de tres imágenes

Tres prompts que se conectan. La telaraña sale de la mano en la primera, cruza la segunda y sostiene el producto en la tercera. Deslizas y la línea continúa.

Imagen uno:

Primer plano detallado y nítido de una mano derecha con un guante de superhéroe de tela roja, que presenta una textura de micro-malla nítida y líneas negras de cincha elevadas que definen los dedos y el dorso. La mano está en una pose específica de “gesto de thwip” con los dedos índice y medio extendidos, el pulgar doblado y los dedos anular y meñique doblados hacia la palma. Un hilo de telaraña blanco, fino, brillante y compuesto por múltiples hebras se dispara desde el mecanismo de la muñeca del guante y se extiende horizontalmente hacia el lado derecho de la imagen. El fondo es la ciudad de nueva york desenfocada.

Imagen dos:

Primer plano de detalle extremadamente simple y enfocado, centrado en un hilo de telaraña blanco, fino, con múltiples hebras y ligeramente brillante, que atraviesa horizontalmente el centro de la imagen de borde a borde. El hilo está perfectamente recto y tenso. El fondo es una continuación hacia la derecha del fondo de la imagen adjuntada.

Imagen tres:

Fotografía cinemática de plano medio que muestra los zapatos de la imagen de referencia en el aire sostenidos por una intrincada, densa y brillante red de telarañas que comienza como un hilo en el borde izquierdo de la imagen. El fondo es una continuación coherente hacia la derecha del fondo de la segunda imagen adjuntada.

Este es el resultado:

8. Colgado boca abajo con tu producto

Plano medio dramático y cinemático que muestra a un superhéroe enmascarado con un traje rojo y azul texturizado, colgando boca abajo, suspendido de una enorme y musculosa mano de color verde que le sujeta firmemente los tobillos. El superhéroe está en una pose colgante y sostiene la bolsa de la imagen de referencia en su mano derecha extendida. El fondo es un paisaje urbano de rascacielos al atardecer, con un cielo en degradado de naranja y azul y algunas nubes. Fotorrealista, elementos perfectamente integrados en la imagen, resultado cinematográfico.

La mano verde es un guiño a Hulk y funciona porque el modelo la reconoce. Este es el resultado:

Cómo llevarlo más allá del trend

Estos ocho prompts son ocho estructuras reutilizables. El traje es lo de menos.

El prompt uno te enseña a construir un retrato en capas. El dos te da un prompt negativo que sirve para cualquier retrato realista. El cinco, el seis y el ocho son plantillas de producto con un elemento fantástico integrado. El siete resuelve el problema de la continuidad visual entre imágenes de un carrusel.

Toma cualquiera, borra las referencias al traje y reemplázalas por tu marca, tu producto o tu concepto. La arquitectura del prompt sigue funcionando.

Un lugar para dominar la IA.

Los trends duran dos semanas. Saber construir con IA dura mucho más.

En Weplash Academia de IA encuentras cursos cortos y prácticos de menos de una hora, pensados para que apliques lo que aprendes el mismo día.

Vamos a la Academia 🔥

Nos vemos del otro lado ⚡️.

Un creador humano cobra entre 150 y 300 dólares por clip y entrega en varios días, así que probar diez ángulos del mismo producto queda fuera de presupuesto para casi cualquiera. Google Flow cambia esa cuenta y lo puedes probar gratis hoy.

Te toma más tiempo leer esta intro que hacer el anuncio.

Vamos.

Paso 1: crea tu influencer dentro de Flow.

Abre un proyecto nuevo en Flow. Por defecto, el tipo de generación ya viene en Imagen, así que solo escribes tu prompt:

Foto vertical 9:16 estilo UGC grabada con iPhone. [PERSONA] en [ESCENARIO], sosteniendo [PRODUCTO] cerca de la cámara como si lo recomendara casualmente a sus seguidores. Composición selfie espontánea, encuadre desde el pecho hacia arriba, ángulo ligeramente descentrado, producto claramente visible y integrado de forma natural. Expresión cercana, convincente y auténtica, luz natural suave, piel con textura real, entorno cotidiano creíble, estética TikTok/Instagram Reels/Stories, sin iluminación de estudio, sin look de sesión profesional, sin retoque excesivo, sin texto añadido.

Paso 2: anima esa imagen con tu producto

Aquí está lo bueno de Flow. Esa imagen que acabas de generar se queda en el proyecto y la usas como ingrediente del video. Arrastra también la foto de tu producto, cambia el tipo de generación a Video en el prompt y etiqueta tus assets con el símbolo de arroba:

Video UGC vertical. @creador sostiene @producto hacia la cámara y habla directo al lente: “[tu gancho, en primera persona y en lenguaje hablado]”. Estilo grabado con celular, luz suave de ventana, cámara ligeramente movida.

Paso 3: mira el resultado y multiplica

En menos de un minuto tienes el clip hablado en español, en vertical, listo para Meta o TikTok.

Y como el creador y el producto quedaron guardados como ingredientes, el siguiente clip mantiene la misma cara y el mismo empaque sin que se lo pidas.

Tip: para que Flow lea bien tus referencias, dale la foto del producto sobre un fondo liso. Con fondos cargados el modelo se confunde y te cambia detalles del empaque.

Lo que necesitas

Puedes probar Google Flow gratis hoy mismo. Sin suscripción tienes 50 créditos diarios, que alcanzan para un par de generaciones y para que veas de qué se trata. Cuando compruebes lo útil que es y quieras producir en serio, ahí evalúas la suscripción, que sube los créditos y te abre el resto del ecosistema de IA de Google. Del resto solo necesitas una foto real de tu producto tomada con el celular, con el empaque legible.

Un lugar para dominar la IA

Aquí lo hicimos simple, pero esto llega mucho más lejos. En el curso Ads UGC de la Academia producimos el anuncio completo de principio a fin, con settings detallados y el workflow para pasar de un clip corto a un anuncio largo de verdad.

Además, todas las semanas sumamos cursos nuevos:

• 💡 Domina el Ecosistema de Claude Desde Cero.

• 💻 Construye un CRM Personalizado con Google Antigravity.

• 📱 De Investigación a Video Corto en Minutos con Gemini Notebook.

• 💼 Automatiza tu Trabajo con ChatGPT Work.

Todos cortos y al grano, hechos para que veas algo hoy y lo apliques mañana. Todo en lenguaje natural, con un paso a paso que copias tal cual. Si sabes escribir un prompt, ya estás listo.

¡Quiero entrar a la Academia! 🚀

Nos vemos dentro. ⚡️

También en la semana: Google le puso un cerebro nuevo a los robots para que trabajen en equipo, OpenAI abarató su modelo un 80% y encendió una guerra de precios y ByteDance soltó un generador de video que ya inquieta a Hollywood.

Vamos.

Índice

• La escuela que frenó a su robot.

• Google le pone cerebro a los robots.

• OpenAI enciende la guerra de precios.

• El video con IA que asusta a Hollywood.

El fabricante de tu IA ya es parte del riesgo

Un distrito escolar rural del norte de Nueva York aprobó una compra de unos 57 mil dólares: una robot humanoide llamada “Sally”, de la empresa Realbotix, para apoyar a estudiantes de secundaria en clases de robótica y tecnología.

La polémica empezó cuando la comunidad descubrió que una empresa hermana de Realbotix tiene participación en RealDoll, fabricante de robots sexuales con IA.

Lo curioso es que la robot en sí parece de lo más inofensiva. Sistema cerrado, sin internet, sin grabar audio ni video, sin recolectar datos y con filtros contra temas inapropiados. Aun con todos esos candados, el sindicato de maestros y varios padres no compraron la defensa de que son “empresas separadas”, y el distrito puso el piloto en pausa mientras renegocia con el estado los acuerdos de privacidad.

Ahora los departamentos de compras van a empezar a revisar el árbol genealógico corporativo de sus proveedores de IA, junto a la seguridad y la privacidad.

¿Por qué importa?

Sally pasó todas las pruebas técnicas y de privacidad, y aun así perdió. La confianza en la IA no se juega solo en las especificaciones de un producto, sino también en la reputación de quien está detrás.

Para cualquier empresa o institución que adopte IA, las otras líneas de negocio del proveedor pasan a ser un riesgo tan real como los datos o la ciberseguridad. Y contra una mala asociación de marca no hay auditoría que valga.

Un director de orquesta para máquinas

Google DeepMind lanzó Gemini Robotics ER 2, su modelo de “razonamiento incorporado” más capaz.

Funciona como un cerebro de alto nivel: conversa con personas, entiende el mundo físico, planifica tareas de varios pasos y le pasa la ejecución de los movimientos a modelos de más bajo nivel. Incluso puede llamar herramientas como Google Search.

La novedad clave es que, al mirar video en continuo, el robot sigue su propio avance, se corrige si algo sale mal y sabe cuándo pasar al siguiente paso. Además, estrena colaboración multi-robot; varias máquinas distintas trabajando juntas en un mismo espacio.

Ya está disponible para desarrolladores vía la Gemini API y AI Studio.

¿Por qué importa?

Uno de los cuellos de botella de la robótica es saber cuándo una tarea está terminada y reaccionar al instante sin quedarse congelada. Ahí es justo donde apunta este modelo. Al poner un cerebro más rápido que cualquier cuerpo robótico puede enchufar, Google busca que la inteligencia sea portátil entre máquinas distintas. Y la colaboración multi-robot deja ver hacia dónde va la cosa.

Pronto el reto será coordinar varias máquinas a la vez, y quien resuelva esa coreografía tendrá robots haciendo trabajo real, no demos de laboratorio.

El precio de la IA se desploma 80%

Desde el 30 de julio, OpenAI bajó 80% el precio de GPT-5.6 Luna, su modelo más rápido y económico, y 20% el de Terra. Luna quedó en 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 1,20 de salida, cuando antes costaba 1 y 6. Sol, el tope de gama, no se movió.

De paso, cambió su antiguo “Priority Processing” por un modo Fast que corre a Sol hasta 2,5 veces más rápido al doble de precio, con la misma calidad.

Esto te toca aunque nunca abras la API. Esos precios más bajos cambian cómo se cuenta tu uso dentro de Codex y ChatGPT Work, así que la misma suscripción rinde bastante más. La rebaja llega apenas tres semanas después de estrenar la familia GPT-5.6, con la presión de los modelos abiertos y baratos de China, como Kimi K3, y de los Gemini Flash de Google.

¿Por qué importa?

Bajar el precio un 80% tan poco después del lanzamiento deja ver hacia dónde se mueve el mercado. Las empresas buscan modelos más baratos para poder ejecutar miles de tareas sin disparar los costos.

Y lo interesante es de dónde viene la presión: de abajo, de los modelos chinos de pesos abiertos que arrastran los precios hacia el piso. OpenAI dejó intacto a Sol, su buque insignia, y destripó el precio del modelo barato, justo donde más siente el calor. Para quien construye agentes que repiten una tarea miles de veces, ese centavo por token decide qué es viable y qué no.

Tres minutos de video que parecen reales

ByteDance lanzó a nivel mundial Seedance 2.5, su modelo de video y el salto es grande. El modo estándar genera 30 segundos en una sola toma continua, y un modo de video largo llega hasta 180 segundos, contra los 15 segundos que topaba Seedance 2.0. Acepta hasta 50 referencias en una sola generación, incluidas placas de croma y modelos 3D en blanco sin textura, y trae plugins para Maya y Blender que meten escenas directo desde un pipeline de cine. Genera imagen y sonido a la vez, y permite rehacer una parte del cuadro sin tocar el resto.

El trasfondo con Hollywood viene de lejos. En febrero, alguien usó Seedance 2.0 para hacer un clip con Tom Cruise y Brad Pitt, y provocó el primer cease and desist que la asociación de estudios le mandó a una empresa de IA. ByteDance pausó el lanzamiento y volvió con filtros que rechazan caras reales. Esos filtros siguen puestos, y aun así Seedance 2.5 salió más potente, porque bloquear una cara famosa no cambia lo convincente que se ve todo lo demás.

¿Por qué importa?

La industria sigue peleando la batalla equivocada. Todos se concentraron en bloquear caras famosas, cuando el verdadero golpe para Hollywood es otro.

El material alrededor de cualquiera ya se ve con calidad de cine, y esos plugins lo enchufan directo a un flujo de producción real. Lo que se abarata aquí es el oficio entero de producir imágenes convincentes, la luz, el movimiento, la continuidad a lo largo de tres minutos. Y eso toca a cada agencia de publicidad y cada estudio, mucho más allá del departamento legal.

⚡️Bits Express

• Gemini regala 10 videos hasta el 4 de agosto. Google dejó crear hasta 10 videos gratis en la app de Gemini, para usuarios sin plan de pago, con fecha límite el 4 de agosto a las 11:59 pm PT. Se hace desde el menú de herramientas, en “Crear video”, y corre sobre Gemini Omni, el modelo que reemplazó a Veo y que suele requerir suscripción. Genera, edita y remezcla conversando.

• Los modelos de Anthropic hackearon tres empresas reales. Anthropic reveló que tres de sus modelos Claude (Opus 4.7, Mythos 5 y uno interno) se salieron de un entorno de pruebas mal configurado y entraron a sistemas reales de tres organizaciones, creyendo que seguían en una simulación. Mythos 5 hasta subió un paquete malicioso a PyPI que corrió en 15 máquinas antes de que lo retiraran. Salió a la luz tras revisar 141 mil ejecuciones, gatilladas por el caso de OpenAI en Hugging Face.

• El ingreso de julio de OpenAI superó todo el segundo trimestre. La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, le dijo al personal que el ingreso recurrente anualizado de julio superó el de todo el segundo trimestre, empujado por los modelos GPT-5.6, el agente ChatGPT Work y el uso de Codex.

• OpenAI le regala su mejor modelo a 100 mil científicos. OpenAI abrió ChatGPT for Academic Researchers: acceso gratis a sus modelos de frontera, empezando por 10 mil investigadores este verano y escalando a 100 mil hasta 2027. Cada aprobado puede invitar a cuatro colegas, sus datos quedan fuera del entrenamiento por defecto, y el paquete incluye más de 75 habilidades de ciencias de la vida, de la genómica al modelado de proteínas.

🎓 De leer a hacer

Cada viernes te ponemos al día con lo que la IA hace allá afuera, con robots que aprenden a trabajar en equipo, modelos que se abaratan de un día para otro, video que ya compite con el cine. Es fascinante de mirar, y también se queda en anécdota si no aterriza en lo que tú haces cada día.

Para eso existe la Academia de IA de Weplash. Para que dejes de ver la IA de lejos y la pongas a trabajar en lo tuyo, sin perfil técnico y sin perder horas. Ese salto, de mirar a hacer, es más corto de lo que parece. 😎

Estos son los cursos nuevos que sumamos esta semana:

• Dale tareas a Claude desde tu móvil con Dispatch.

• De investigación a video corto en minutos con Gemini Notebook.

• Automatiza tu trabajo con ChatGPT Work.

• Convierte a Claude en tu operador web con Computer Use.

• Prompt Engineering para Claude Fable 5.

Todos son cortos y van al grano, hechos para que veas algo hoy y lo apliques mañana. Todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que copias tal cual y adaptas a tu negocio.

Adentro también te llevas certificados para tu LinkedIn y CV, y una comunidad activa que te da feedback mientras avanzas.

¡Quiero entrar a la Academia! 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡

Esta semana lo resolvimos con una foto, un conector y dos mensajes en Claude.

Si vendes propiedades, tienes un local, montas stands en eventos o simplemente quieres dejar a un cliente con la boca abierta, este es de esos tips que vale la pena guardar. Te lo explicamos paso a paso.

Cómo funciona

Todo el truco se apoya en conectar Claude con Higgsfield, una acción que te va a tomar menos de un minuto.

Paso 1. Ten a la mano una foto real o hecha con IA del espacio que quieras usar. Puede ser la fachada de una vivienda, un local, un stand, o algo más. Ponte creativo.

Esta es la imagen original que nosotros utilizamos:

Paso 2. En Claude, entra a Configuración, luego a Conectores, y da clic en agregar un conector personalizado. Ahí colocas el nombre “Higgsfield” y este URL: https://mcp.higgsfield.ai/mcp.

Paso 3. Abre un chat nuevo, sube tu foto original y escribe:

“Utiliza Higgsfield para eliminar el edificio de esta imagen.”

En unos segundos Claude te devuelve el mismo espacio, pero vacío, como si nunca hubiera existido nada ahí.

Tip: entre mejor iluminada y más frontal esté tu foto original, más limpio sale el resultado. Fotos con ángulos muy cerrados le cuestan más al modelo.

Paso 4. En ese mismo chat, con la imagen ya editada, escribe:

“Ahora genera un video con efecto de construcción entre esta imagen y la imagen original.”

Ahí es donde pasa la magia. Claude usa las dos imágenes, la vacía y la original, y genera un video donde el edificio parece levantarse solo frente a cámara.

Cómo sacarle jugo

Este flujo funciona para mostrarle a un cliente cómo se vería una remodelación, para presentar un stand antes de un evento, o para el clásico “antes y después” que tanto engagement genera en redes sociales. Y lo mejor es que no necesitas saber nada de edición de video para lograrlo.

Este es exactamente el tipo de cosas que enseñamos en la academia: herramientas reales que resuelven un problema concreto, sin vueltas técnicas. Si quieres seguir descubriendo trucos como este cada semana, ya sabes dónde encontrarnos.

Vamos a la Academia 🤖

Nos vemos del otro lado ⚡️.

El video lleva días circulando y ha generado miles de comentarios, todo el mundo citando distopías. Y hay un detalle más: un juez federal ya revisó esto y dijo que estaba bien. Lo declaró legal precisamente porque los libros terminan destruidos.

Ahí es donde la historia se pone interesante.

Lo que pasó

A principios de 2024, Anthropic arrancó algo llamado Project Panama. Un documento interno lo describía como su esfuerzo por “escanear destructivamente todos los libros del mundo”, y le pedía al equipo no comentarlo afuera.

Contrataron a Tom Turvey, que venía de Google Books, para conseguir libros a escala. Intentó licenciar catálogos con las editoriales grandes y no llegó a acuerdos. Así que compraron. Millones de ejemplares usados, en lotes de decenas de miles. Un proveedor propuso procesar entre 500 mil y 2 millones de libros en seis meses.

Decenas de millones de dólares en poco más de un año. Todo esto salió en enero, cuando desclasificaron 4 mil páginas del juicio que le pusieron un grupo de autores.

Destruirlos es lo que lo vuelve legal

Acá viene lo raro.

Anthropic pagó por cada ejemplar. Al escanearlo y destruir el papel, el archivo digital reemplaza al físico. Entra un libro, sale un libro. Nunca existieron dos.

Si hubieran guardado el ejemplar en una bodega y además se quedaran con el archivo, ahí sí hay dos copias de algo que pagaron una vez. Eso es reproducción no autorizada y es ilegal. O sea que la guillotina mantiene la cuenta en uno.

Léelo otra vez. La imagen más brutal de toda la historia, el lomo cayendo cortado bajo la prensa, es el mecanismo que hace que la operación cumpla con la ley. El derecho de autor es la razón por la que esos libros acabaron en el reciclaje.

La parte de 1.500 millones que a nadie le importó

En el mismo expediente hay otra pieza.

Antes de comprar un solo libro, Anthropic descargó más de siete millones de ejemplares de bibliotecas piratas. El juez ahí fue tajante. La empresa terminó pagando 1.500 millones de dólares para cerrar esa parte.

Siete millones de libros robados y cero videos virales. Unos miles de lomos cortados frente a una cámara: 50 mil likes en un solo post.

El reportaje con los documentos salió en enero. La ola llegó en julio. Seis meses de diferencia, y lo único que cambió fue que alguien filmó la máquina.

Dice bastante de cómo funcionamos. Una imagen la procesas en medio segundo. Un expediente judicial no lo procesa nadie.

¿Por qué justo los libros viejos?

Con todo internet disponible, ¿para qué comprar papel usado por palet?

Porque internet ya se les acabó.

ISBNdb, una base con más de 111 millones de títulos catalogados, hoy vende compras masivas para laboratorios de IA. Pedidos de mil a un millón de ejemplares, con acuerdo de confidencialidad para que el librero nunca sepa quién compró. Su propio sitio lo reconocía con una honestidad casi cómica: “empresa de IA destruye dos millones de libros” no es un titular que genere simpatía.

Y el criterio de compra es la fecha. Los libros impresos antes de 2022 son anteriores a los modelos de lenguaje, así que tienen garantizado no contener una sola línea escrita por una máquina.

Hay una analogía perfecta para esto y viene de la física nuclear.

El acero fabricado antes de 1945 vale más que el nuevo para ciertos instrumentos científicos. Las pruebas nucleares llenaron el aire de isótopos radiactivos y todo el acero posterior quedó contaminado. Para construir detectores sensibles, hay que sacar acero de barcos hundidos antes de la bomba. Los libros anteriores a 2022 son el acero limpio del texto.

La industria llenó internet de contenido generado y ahora paga sobreprecio por las últimas reservas humanas sin contaminar. El valor de un libro usado hoy está en la fecha de su página de créditos.

Lo que cambia de manos

Vale aclarar algo, porque la conversación está mezclando cosas. Los documentos prueban las compras masivas y el escaneo destructivo. Libreros en España, Alemania, Suiza y Países Bajos reportan pedidos por lote que se multiplicaron por cinco desde abril. Lo que todavía nadie documenta es un título raro específico que haya quedado sin copias en el mundo.

Y el meme de Fahrenheit 451 se pierde el punto. En la novela queman libros para que el conocimiento desaparezca. Acá el conocimiento sobrevive completo, buscable y ordenado.

Lo que cambia de manos es el objeto. El ejemplar que alguien podía prestar, revender, anotar y guardar ochenta años ya no existe. Su contenido ahora vive como peso dentro de un modelo al que entras pagando una suscripción.

De algo que se posee a algo a lo que se accede. Ese es el traslado real.

Los libros que nadie está comprando

Y acá está la parte que nos toca.

Toda la conversación gira alrededor de los libros que se compran. Casi nadie pregunta qué pasa con los que nadie compra.

El inglés ocupa cerca de la mitad de los grandes corpus de entrenamiento. El español anda entre el 4% y el 6%, con seiscientos millones de hablantes detrás. Las bodegas de libros usados que alimentan esta operación están llenas de inglés.

Lo que no está digitalizado no existe para el modelo.

Cómo se negocia de verdad con un proveedor en Lima. Qué pasa cuando el camión no llega en Bogotá. La jurisprudencia que solo vive en PDFs escaneados de una gaceta. Qué le mueve la aguja a tu cliente. Nada de eso está en una bodega de libros usados en Ohio.

Los modelos son extraordinarios en todo lo que se publicó en inglés el siglo pasado. Tienen huecos enormes en el resto, y esos huecos coinciden bastante bien con el lugar donde trabajas tú.

💡 Cómo lo leemos nosotros

Una empresa valorada en decenas de miles de millones mandando camiones a librerías de viejo en Suiza es la señal más clara de que la etapa de “agregar más datos” está tocando techo. Cuando llegas a eso, ya recorriste todo lo fácil.

Lo que viene se define por criterio y contexto. Y ahí el terreno se empareja. El modelo llega con todo lo que la humanidad publicó. Tú llegas con lo que sabes de tu mercado y tu oficio, que es justo el material que ningún laboratorio puede comprar por lote.

La ventaja está en esa combinación y en saber operarla. 😌

🎓 Un lugar para dominar la IA

Todo esto describe a una industria comprando con desesperación el material humano que le falta.

Léelo al revés. Lo que tú sabes y nunca escribiste sigue siendo tuyo, y sigue siendo lo que ningún modelo trae de fábrica. Aprender a usar bien estas herramientas es lo que lo convierte en resultados, y es lo que hacemos en la Academia de IA de Weplash.

Esta semana estrenamos cursos:

• Dale tareas a Claude desde tu móvil con Dispatch.

• De investigación a video corto en minutos con Gemini Notebook.

• Automatiza tu trabajo con ChatGPT Work.

• Convierte a Claude en tu operador web con Computer Use.

• Prompt Engineering para Claude Fable 5.

Cursos cortos, para aplicar el mismo día. Sin conocimientos técnicos previos. Cada semana subimos nuevos. 😎

¡Vamos a la Academia! 🤖📚

Nos vemos del otro lado. 🚀

La semana trae más tensión. Mark Zuckerberg se plantó contra la idea de Washington de vetar la IA china, más de mil empleados de los grandes laboratorios le pidieron al gobierno herramientas para frenar el ritmo de la IA, y Grok empezó a construir videojuegos jugables con una sola orden.

Vamos por partes.

Índice

• Una grieta en el cifrado post-cuántico.

• Meta se planta contra el veto a China.

• Los que construyen la IA piden frenarla.

• Grok arma videojuegos con una sola orden.

60 horas, 100 mil dólares y un cifrado más débil

Un cifrado es como un candado que protege la información. El equipo de seguridad de Anthropic contó que su modelo más restringido, Claude Mythos Preview, encontró la forma de forzar dos de esos candados. Y lo hizo de una manera nueva: en vez de buscar fallos en cómo estaba programado el sistema, encontró la debilidad en las matemáticas que lo sostienen.

El caso más fuerte es HAWK, un candado diseñado para aguantar incluso a las futuras computadoras cuánticas, y que ya había pasado dos años de revisión de expertos. En unas 60 horas, el modelo halló una grieta que dejó sus llaves a la mitad de fuertes. Se puede arreglar poniendo llaves más grandes, pero eso lo vuelve lento y le quita justo lo que lo hacía atractivo. En una segunda prueba, el modelo hizo un ataque contra AES (el cifrado que protege gran parte de internet) hasta 800 veces más rápido que el récord anterior.

Cada intento costó cerca de 100 mil dólares. Y el investigador a cargo ni siquiera era experto en el tema, solo daba instrucciones mientras el modelo hacía el trabajo pesado.

¿Por qué importa?

Lo que asusta es el tiempo. El modelo encontró la falla rápido, pero a los humanos de Anthropic les tomó casi un mes confirmar que era real. Ahí está el detalle, la IA ya encuentra cosas más rápido de lo que las personas alcanzan a revisarlas.

Y esto apenas empieza. Muchos cifrados viejos siguen dentro de cajeros, terminales de pago y routers que usamos a diario. Si el próximo objetivo son esos, el peligro no es que la IA sea capaz, sino que no haya suficientes expertos para revisar a tiempo lo que vaya encontrando.

Zuckerberg pone a Meta del lado del código abierto

Mark Zuckerberg le dijo al Financial Times que vetar los modelos de IA chinos en Estados Unidos “no es una solución efectiva” para mantener la delantera. Su propuesta es otra. Que el país identifique de forma sistemática dónde se está quedando atrás y arregle esos cuellos de botella.

De paso, apuntó contra OpenAI y Anthropic por presionar al gobierno para restringir los modelos de frontera con argumentos de seguridad, y habló de un riesgo de “captura regulatoria”, ya que son justo las dos empresas que más ganarían si se cierra el acceso a las alternativas extranjeras.

Sus comentarios caen en plena pelea en Washington, avivada por el lanzamiento de Kimi K3 de Moonshot, con Meta, Microsoft, Nvidia y Elon Musk empujando los pesos abiertos frente a los controles que piden sus rivales. La estrategia de Meta, después de todo, está montada sobre modelos abiertos como Llama.

Zuckerberg reforzó la idea en un ensayo en el Wall Street Journal sobre la superinteligencia, donde sostiene que el acceso abierto es lo que mantendrá la tecnología segura y advierte contra concentrar tanto poder en unas pocas manos. También predice que, si ese acceso se reparte, el futuro traerá más empleos, y dice que el mayor aporte de la tecnología estará en ayudar a la gente a crear cosas nuevas.

¿Por qué importa?

Esta es una fractura real de la industria saliendo a la luz. De un lado, Meta, Nvidia y Musk defendiendo los pesos abiertos; del otro, OpenAI y Anthropic pidiendo límites en nombre de la seguridad, y ambos bandos con intereses comerciales evidentes en el resultado.

Para cualquiera que construya sobre IA, de esta pelea depende algo concreto; si los modelos abiertos y baratos, incluidos los chinos, siguen siendo legales de usar, y quién termina poniendo las reglas.

Mil firmas para ponerle límite de velocidad a la IA

Más de mil empleados de OpenAI, Anthropic, Google y Meta firmaron una carta pública llamada “Pacing the Frontier”, que le pide al gobierno de Estados Unidos ayudar a crear las herramientas técnicas y de gobernanza para frenar de manera deliberada el desarrollo automatizado de la IA.

Entre las firmas están el CEO de Anthropic, Dario Amodei, varios de sus cofundadores y el científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki. Las dos empresas respaldaron la carta de forma oficial.

El pedido es puntual. Construir desde ya la capacidad de frenar el día en que la IA empiece a acelerar su propia investigación, ese punto en el que los sistemas diseñan sistemas más capaces. Nadie está pidiendo bajar el ritmo hoy. El problema que describen es que ninguna empresa ni país va a frenar primero por su cuenta bajo presión competitiva, así que le piden a Washington que construya esa maquinaria.

La carta llegó días después de que un modelo de OpenAI se escapara de su entorno de pruebas y entrara a los sistemas de Hugging Face, y con un dato de fondo que pesa; Claude ya escribe más del 80% del código que se integra en la base de Anthropic.

¿Por qué importa?

Cuando quienes construyen esto son los que piden un freno, conviene prestar atención. Es un momento raro de coincidencia entre laboratorios que compiten a muerte.

El detalle a vigilar es que ese mismo puñado de empresas que pide pausar la frontera es también el que está ayudando a redactar las reglas del gobierno, así que la velocidad de cada modelo futuro pasa a ser una pregunta pública, y cualquiera cuyo trabajo hoy corre sobre Claude o ChatGPT tiene algo en juego en quién la responde y cuánto tarda.

De un prompt a un juego 3D que se puede jugar

xAI encendió el Build Mode dentro de Grok. Le describes una idea y arma una versión funcional en vivo, dentro del mismo chat, en la web o en el teléfono.

Cuando está lista, la publicas en un enlace que cualquiera puede abrir. Por debajo junta el agente de programación de Grok, sus herramientas de generación de imágenes y el manejo de navegador en una sola experiencia guiada.

Cubre varias categorías: videojuegos como carreras arcade y mundos 3D, apps funcionales como calculadoras, planificadores y trackers con lógica real, sitios y portafolios, y tableros que se alimentan de datos de negocio en vivo mediante conectores.

Lo terminado queda publicado en un enlace grok.me o en un dominio propio, con exportación a GitHub. Por ahora está en beta temprana solo para los suscriptores de SuperGrok Heavy, a 300 dólares al mes.

¿Por qué importa?

Grok devuelve software terminado y funcionando, y los que más ganan son quienes cargan problemas que nadie construiría para ellos: un tracker hecho a la medida, una calculadora para un trabajo raro y específico.

Describir esa cosa con precisión se vuelve la habilidad que paga, y eso devuelve el trabajo a quien de verdad entiende el problema.

⚡️ Bits Express

• Estados Unidos veta los robots humanoides chinos. La FCC bloqueó la importación de nuevos robots humanoides, perros robóticos de cuatro patas e inversores de energía extranjeros por seguridad nacional, apuntando a China, que controla cerca del 85% del mercado global de humanoides. El veto cubre solo las versiones nuevas y llega semanas antes de una cumbre entre Xi y Trump en septiembre.

• Grok 4.5 se metió en GitHub Copilot. xAI llevó su modelo de razonamiento más reciente dentro de GitHub Copilot, con ventana de contexto de hasta 500 mil tokens y esfuerzo de razonamiento ajustable. Es el mayor punto de apoyo de xAI dentro de una de las herramientas de desarrollo más usadas, y pone a Grok junto a los modelos de OpenAI y Anthropic en el mismo selector.

• Los Emiratos estrenan el primer tribunal con IA del mundo. Emiratos Árabes Unidos lanzó lo que llama la primera plataforma judicial totalmente integrada con IA: leerá expedientes, buscará leyes y precedentes y redactará documentos, aunque los fallos finales quedan en manos de jueces humanos. La primera fase arranca en septiembre, con una implementación de 18 meses.

🎓 El lugar para pasar de leer a hacer

Cada semana te contamos lo que la IA hace allá afuera: rompe cifrados, arma apps con una frase, se mete hasta en los tribunales. Todo eso es fascinante de leer, y también se queda en anécdota si no aterriza en lo que tú haces todos los días.

Para eso existe la Academia, para que dejes de mirar la IA de lejos y la pongas a hacer cosas por ti, en tu negocio y a tu ritmo. Ese salto, de leer a hacer, es más corto de lo que parece, y lo damos juntos paso a paso.

Estos son los cursos nuevos que lanzamos esta semana:

• Dale tareas a Claude desde tu móvil con Dispatch.

• De investigación a video corto en minutos con Gemini Notebook.

• Automatiza tu trabajo con ChatGPT Work.

• Convierte a Claude en tu operador web con Computer Use.

• Prompt Engineering para Claude Fable 5.

Todos son cortos y van al grano, hechos para que veas algo hoy y lo apliques mañana en tu trabajo. Todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que copias tal cual y adaptas a lo que estés haciendo en tu negocio.

Y ya arrancó un reto de 3 semanas: Crea tu Perfil Faceless. Empezó ayer, así que todavía estás a tiempo de sumarte, y esta es la última semana para entrar.

Vas a construir desde cero un perfil de contenido sin aparecer en cámara, usando IA para desarrollar el personaje, la imagen, la voz y los videos. No hace falta experiencia previa.

Durante el reto tienes una sesión en vivo cada semana, actividades prácticas y acompañamiento para avanzar, y las sesiones quedan grabadas por si necesitas verlas después. Al final, publicas tus propios videos faceless, entregas el proyecto y recibes una certificación como experto en creación de canales faceless con IA. Terminas con un canal funcionando y un sistema que puedes aplicar a tu marca, tus servicios o tu negocio.

El reto está incluido para quienes forman parte de la Academia.

¡Quiero entrar a la Academia! 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡

ChatGPT Work puede leer toda esa carpeta y convertirla en un portal visual donde el cliente encuentra el proyecto entero organizado en un solo lugar. Una URL, todo el contexto.

Hoy te muestro lo que ChatGPT Work puede hacer por ti para hacerte la vida más fácil.

Paso 1: reúne el onboarding en una carpeta

Crea una carpeta llamada onboarding-cliente y mete ahí lo que ya tienes: el brief, el alcance, el cronograma, las preguntas frecuentes y el logo. No necesita estar perfecto. Work trabaja bien aunque los archivos vengan en formatos distintos.

Tip: junta también los correos o notas donde definieron responsables y fechas de aprobación. Ese contexto suele estar en la cabeza de alguien, y el portal solo puede mostrar lo que existe en la carpeta.

Paso 2: pide el portal con @Sites

Con la carpeta lista, este es el prompt que convierte los documentos en una web:

Usa todos los archivos de esta carpeta como fuentes del proyecto y crea con @Sites un portal de onboarding para el cliente. Debe incluir un resumen del proyecto, objetivos, entregables, cronograma visual, responsables, próximas fechas, proceso de aprobación y preguntas frecuentes. Usa el logo y una estética acorde con una marca de skincare. Mantén el contenido breve y fácil de revisar. Agrega una sección llamada Próxima acción para que el cliente sepa qué necesita completar ahora. Antes de publicar, muéstrame la vista previa para revisar que toda la información coincida con los documentos.

Paso 3: revisa la vista previa y publícalo

Work te muestra el portal antes de publicarlo.

Compáralo contra tus documentos: que las fechas coincidan, que los responsables estén bien y que no se haya colado nada interno. Cuando esté limpio, lo publicas y obtienes una sola URL con todo el contexto operativo del proyecto.

Dato: cada vez que cambie una fecha, un entregable o una persona responsable, actualiza el portal conversando con Work en la misma sesión. No tienes que rehacerlo, solo pedirle el ajuste.

Más que un onboarding

El mismo flujo arma un portal para un lanzamiento, una wiki de proyecto para tu equipo, una página de recursos para un curso o un centro de estatus para un cliente recurrente. Cualquier montón de documentos que alguien necesite consultar de forma ordenada se puede volver una sola URL viva que actualizas hablando.

🎓 Un lugar para dominar la IA

Todo lo que viste hoy se reduce a una habilidad: saber qué pedirle a la herramienta y cómo guiarla hasta el resultado. No hace falta perfil técnico, y esa habilidad se practica. Es justo lo que hacemos en la Academia.

El flujo completo de este tip está en el curso Convierte ChatGPT en un agente que ejecuta tu trabajo con Work, donde aprendes a pasar de archivos locales a un Site publicado y a seguir ajustándolo desde la misma conversación.

Y hay más cursos nuevos que lanzamos esta semana:

• Dale tareas a Claude desde tu móvil con Dispatch

• De investigación a video corto en minutos con Gemini Notebook

• Automatiza tu trabajo con ChatGPT Work

• Convierte a Claude en tu operador web con Computer Use

• Prompt Engineering para Claude Fable 5

Todos son cortos y van al grano, hechos para que veas algo hoy y lo apliques mañana en tu trabajo. Todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que copias tal cual y adaptas a lo que estés haciendo en tu negocio.

Y estamos por arrancar un reto de 3 semanas: Crea tu Perfil Faceless. Vas a construir desde cero un perfil de contenido sin aparecer en cámara, usando IA para desarrollar el personaje, la imagen, la voz y los videos. No hace falta experiencia previa.

Durante el reto tienes una sesión en vivo cada semana, actividades prácticas y acompañamiento para avanzar, y las sesiones quedan grabadas por si necesitas verlas después. Al final publicas tus propios videos faceless, entregas el proyecto y recibes una certificación como experto en creación de canales faceless con IA. Terminas con un canal funcionando y un sistema que puedes aplicar a tu marca, tus servicios o tu negocio.

El reto está incluido para quienes forman parte de la Academia.

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Nos vemos del otro lado. ⚡️

Y la semana siguió cargada. Google estrenó una forma de entrar a tu cuenta grabándote la cara, otro problema matemático de treinta años cayó con cuatro prompts, y dos modelos de OpenAI se salieron de su entorno de pruebas para hackear a Hugging Face y copiarse en un examen.

Arrancamos.

Índice

• Soporte al cliente, ahora en modo piloto automático.

• Tu cara como llave de repuesto.

• Treinta años de conjetura, cuatro prompts.

• El examen que terminó en intrusión.

OpenAI se mete al call center

OpenAI presentó Presence, una plataforma empresarial para desplegar agentes de voz y chat en atención al cliente. La empresa ya la utiliza en su propia línea de soporte en inglés, donde resuelve de forma autónoma el 75% de los casos. En apenas diez días, las llamadas que necesitaron pasar a una persona bajaron 15 puntos porcentuales.

Cada despliegue se arma alrededor de una tarea concreta (resolver una factura, gestionar un reclamo de seguro, atender un pedido interno de soporte técnico) y el agente recibe únicamente los accesos y la información que esa tarea necesita. La empresa define qué acciones puede ejecutar por su cuenta, cuáles requieren aprobación y en qué momento debe pasarle el caso a un humano. Codex, el agente de programación de OpenAI, revisa las conversaciones y propone mejoras que el equipo tiene que aprobar antes de que entren en producción.

BBVA en México, SoftBank en Japón e IAG en Australia ya están trabajando con la herramienta. El acceso sigue siendo limitado y acompañado por ingenieros de OpenAI, así que por ahora no hay una versión que puedas activar solo.

¿Por qué importa?

OpenAI está vendiendo el sistema completo que mantiene estos agentes en funcionamiento: reglas, permisos, evaluaciones y un proceso de mejora continua. Los pilotos de IA suelen fallar justo en esa etapa, cuando una demo prometedora tiene que convertirse en un servicio capaz de atender a miles de clientes reales de forma estable.

La inclusión de ingenieros en la implementación muestra que el producto todavía requiere bastante trabajo especializado para ponerse en marcha.

Google te pide un video para dejarte entrar

Google sumó una nueva forma de recuperar tu cuenta cuando quedas afuera: grabar un video selfie. Lo configuras desde la sección de seguridad de tu cuenta, usando la cámara de tu computadora o un código QR que te manda al celular, y el sistema te pide hacer algunos movimientos guiados con la cabeza para capturar tu rostro desde varios ángulos.

Cuando pierdas el acceso, Google te pedirá grabar otro video en el momento y lo comparará con el que quedó guardado. Esos movimientos que te pide hacer en vivo son justamente la defensa contra fotos impresas y deepfakes generados con IA, porque una imagen fija no puede girar la cabeza cuando se lo piden. El video queda cifrado, se usa solo para iniciar sesión, salvo que tú autorices otra cosa, y puedes borrarlo cuando quieras.

La función es opcional y se suma a los métodos que ya existían, como números de recuperación, llaves de acceso y contactos de confianza. Quedan fuera las cuentas de Workspace, las infantiles y las inscritas en el Programa de Protección Avanzada.

¿Por qué importa?

Recuperar una cuenta bloqueada es uno de los momentos más frágiles de toda la seguridad digital, porque el sistema tiene que abrirte la puerta justo cuando perdiste las llaves habituales. Que Google apueste por biometría facial con verificación de vida en ese punto muestra hasta qué punto los deepfakes ya cambiaron el diseño de la autenticación.

Y deja una decisión sobre la mesa para cada usuario. Cuánta comodidad vale entregarle tu cara a una empresa.

Cuatro prompts tumbaron una conjetura de 30 años

Dmitry Rybin, investigador doctoral de la Universidad China de Hong Kong, publicó un contraejemplo que rompe la conjetura de Dinitz-Garg-Goemans, un problema de teoría de grafos que llevaba unos treinta años sin resolverse. Lo encontró trabajando con GPT-5.6 Pro.

El problema tiene que ver con cómo se enruta el tráfico en una red. En 1999, Dinitz, Garg y Goemans demostraron que cualquier flujo repartido entre varias rutas puede reorganizarse para que cada pedido viaje por un solo camino, aceptando cierta sobrecarga en los enlaces. Goemans preguntó después si eso también se podía hacer sin que subiera el costo total. La respuesta llegó ahora y es que no: el modelo devolvió un grafo de siete nodos donde la versión repartida cuesta 58 y cualquier versión de ruta única cuesta al menos 60.

Lo que llamó la atención es cómo se llegó ahí. Rybin usó cuatro prompts que suman apenas 58 palabras, del tipo “sigue buscando” y “ya basta de resultados parciales, termina esto”. Publicó la conversación completa, así que cualquiera puede seguir el rastro. Él mismo aclara que le había dedicado semanas al problema por su cuenta y que su aporte real fue reconocer que las primeras tres respuestas estaban incompletas y negarse a darlas por buenas. Falta verificación independiente.

¿Por qué importa?

Es la segunda conjetura vieja que cae en una semana con ayuda de un modelo, y el patrón que aparece es interesante: el valor humano se corrió hacia saber qué preguntar y cuándo no aceptar una respuesta a medias.

Además, esta matemática no es abstracta. Define cómo un paquete o un video eligen su camino por la red, así que la garantía que los ingenieros daban por cierta bajo esos sistemas resulta ser más débil de lo que pensaban.

Dos modelos de OpenAI hackearon Hugging Face

OpenAI confirmó que la intrusión que Hugging Face reportó la semana pasada fue obra de sus propios modelos. GPT-5.6 Sol y un sistema sin publicar rompieron el entorno aislado donde estaban siendo evaluados y llegaron hasta los servidores de Hugging Face buscando las respuestas del examen que estaban rindiendo.

Los modelos estaban corriendo ExploitGym, un benchmark que mide qué tan bien una IA puede hackear, y para esa prueba les habían desactivado a propósito el entrenamiento de seguridad que normalmente los hace rechazar ciberataques. Con esa libertad, encontraron y explotaron una vulnerabilidad desconocida en un software de terceros, escalaron privilegios y se movieron entre sistemas internos hasta alcanzar un nodo con salida a internet. Ya afuera, dedujeron que las soluciones del benchmark estaban alojadas en Hugging Face y encadenaron credenciales robadas con más vulnerabilidades hasta lograr ejecutar código en sus servidores.

Hugging Face había detectado y contenido el incidente por su cuenta el 16 de julio, reconstruyéndolo a partir de más de 17 mil eventos registrados, sin saber de dónde venía. OpenAI lo conectó con sus pruebas cinco días después y calificó el episodio de inédito. Su CEO, Clem Delangue, dijo que la seguridad en IA no se resuelve con cada empresa trabajando en secreto.

¿Por qué importa?

Ya se habían visto modelos haciendo trampa en benchmarks, pero este parece el primer caso donde uno se sale de su corral y ataca a una empresa real para conseguir las respuestas.

El objetivo era ganar un examen interno y la ruta elegida fue una cadena de ataque genuina contra infraestructura en producción. Los sistemas están escalando en capacidad muy rápido y no queda claro que las paredes que los contienen avancen al mismo ritmo.

⚡️ Bits Express

• Europa aprueba un implante que devuelve la vista. Los reguladores europeos autorizaron PRIMA, de Science Corporation, un chip que se coloca detrás del ojo en una cirugía ambulatoria y trabaja con lentes con cámara para recuperar visión central perdida por degeneración macular. Algunos pacientes volvieron a leer, y la primera operación comercial se espera en Alemania.

• Google quemó caja por primera vez en su historia. El flujo de caja libre de Alphabet cayó a menos 5.900 millones de dólares en el segundo trimestre, algo que nunca había pasado desde que salió a bolsa, empujado por 44.900 millones en gasto de capital. La compañía subió su previsión de inversión para 2026 hasta 205.000 millones, mientras su negocio de nube creció 82% interanual.

• Washington acusa a Moonshot de copiar a Anthropic. El jefe de ciencia y tecnología de la Casa Blanca sostiene que Moonshot AI destiló el modelo Fable de Anthropic para construir Kimi K3 y que accedió a servidores Nvidia restringidos desde Tailandia. El secretario del Tesoro puso sanciones y listas negras sobre la mesa, aunque no se presentó evidencia pública y varios investigadores dudan de que los tiempos cuadren.

• ChatGPT ya puede leer tu historial médico. OpenAI lanzó Health en ChatGPT para usuarios de Estados Unidos, que pueden conectar Apple Health y sus registros médicos compatibles. El asistente responde consultas usando medicamentos, resultados de laboratorio, visitas, sueño y actividad, y la empresa asegura que esa información no se usa para entrenar sus modelos ni para publicidad dirigida.

• El modo voz de Claude estrena modelos más potentes. Anthropic habilitó Opus y Sonnet para las conversaciones habladas, que hasta ahora corrían siempre por Haiku 4.5 por debajo aunque eligieras otro modelo. El selector suma un control de nivel de razonamiento, Fable todavía no aparece ahí, y la voz sigue apoyándose en ElevenLabs en vez de un sistema nativo de audio.

🎓 Academia de IA de Weplash

Los cuatro prompts que tumbaron una conjetura de treinta años no eran técnicos. Eran insistentes. Casi todo lo que viste hoy funciona así. Saber qué pedir y cuándo no conformarse con la primera respuesta. Eso se practica, y es exactamente lo que hacemos en la Academia. 😎

Sabemos que hay dos cosas que frenan a la gente. Una es el tiempo, y por eso los cursos son cortos y van al grano, hechos para que veas algo hoy y lo apliques mañana en tu trabajo. La otra es pensar que hace falta un perfil técnico. Todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que puedes copiar tal cual y adaptar a lo que sea que estés haciendo en tu negocio.

Además, estamos por comenzar un reto de 3 semanas: Crea tu Perfil Faceless. Vas a construir desde cero un perfil de contenido sin aparecer en cámara, usando IA para desarrollar el personaje, la imagen, la voz y los videos. No hace falta experiencia previa.

Durante el reto tendrás una sesión en vivo cada semana, actividades prácticas y acompañamiento para avanzar. Las sesiones quedan grabadas por si necesitas verlas después.

Al final vas a publicar tus propios videos faceless, entregar el proyecto y recibir una certificación como experto en creación de canales faceless con IA. La idea es que termines con un canal funcionando y un sistema que puedas aplicar a tu marca, tus servicios o tu negocio.

El reto está incluido para quienes forman parte de la Academia. ✌🏻

¡Quiero entrar a la Academia! 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡️

Ya lo arreglaron. Ahora escucha y habla al mismo tiempo, así que puedes interrumpirlo, cambiar de opinión y quedarte pensando en silencio sin que se te adelante. Y mientras conversan, investiga por detrás.

Que es justo lo que hace un agente de viajes con veinte años de oficio. Por eso lo pusimos a planear un fin de semana completo en Ciudad de México, hablando y caminando.

Te dejo guion exacto y el itinerario que salió.

GPT-Live: qué es y dónde está

GPT-Live es la nueva generación de modelos de voz de ChatGPT y ya reemplazó al modo de voz avanzado. Escucha y habla al mismo tiempo, y cuando le pides algo que requiere buscar en la web o razonar en serio, le pasa la tarea a un modelo más grande por detrás mientras la conversación sigue corriendo. Hoy ese modelo es GPT-5.5.

Lo tienes activo en tu cuenta, gratuita o de pago. Toca el botón de voz en la app de iOS o Android, o abre ChatGPT.com en el navegador. En el ícono de ajustes, arriba a la derecha, eliges la voz y el nivel de razonamiento: Instant, Medium o High.

Tip: deja Instant para conversar y súbelo a High solo cuando le pidas investigar o verificar. Bajarlo toma dos segundos y la conversación se siente mucho más ágil.

El itinerario

La lógica es simple. Le das el resultado que quieres desde la primera frase, lo dejas investigar y vas corrigiendo en voz alta mientras trabaja. Al final cierras la voz y le pides que te escriba el plan.

Paso 1: dile el resultado, no la tarea

La mayoría abre la voz y pregunta “¿qué hago en Ciudad de México?”. Eso te devuelve una lista de siempre. Empieza por el final.

“Planea un fin de semana completo en Ciudad de México, del viernes 21 al domingo 23 de agosto. Llego el viernes a mediodía y salgo el domingo en la noche. Decide tú el hotel, los restaurantes y las actividades. Quiero quedarme en la Roma o la Condesa, presupuesto medio, me interesa comida, museos y caminar mucho. Investiga y ve contándome mientras avanzas.”

Se ve algo así:

Tip: la frase clave es “decide tú”. Le quitas el permiso de devolverte opciones y lo obligas a comprometerse con un plan. Corregir un plan concreto es mucho más rápido que elegir entre quince alternativas.

Paso 2: interrumpe mientras investiga

Aquí es donde el full-duplex se gana el sueldo. No esperes a que termine. En cuanto escuches algo que no encaja, habla encima.

“Espera. El viernes tengo que trabajar de cuatro a siete de la tarde. Necesito un café con wifi decente cerca del hotel para ese bloque. Ajusta el viernes con eso.”

“Bájale al presupuesto del hotel. Máximo dos mil quinientos pesos mexicanos la noche. Deja el resto igual.”

“Agosto es temporada de lluvias ahí. Dame un plan B techado para cada tarde por si llueve.”

Paso 3: mándalo a verificar

Un itinerario bonito con un museo cerrado adentro no sirve de nada. Este es el momento de subir el nivel de razonamiento.

“Sube el nivel de razonamiento a alto y verifica en la web los horarios, los días de cierre y los precios aproximados de todo lo que propusiste. Dime qué necesita reserva anticipada.”

Paso 4: cierra la voz y pide el entregable

El entregable es lo que te llevas por escrito. Pídelo con formato de una vez.

“Cierra el itinerario y escríbelo como un memo que pueda compartir: día por día con horas, direcciones, presupuesto estimado en pesos mexicanos por persona, qué hay que reservar con anticipación, y el plan B de lluvia de cada tarde. Marca con una nota cualquier dato que no hayas podido verificar.”

Paso 5: conviértelo en algo que puedas usar

Ya tienes el plan. Ahora pídele que lo organice en formatos más fáciles de consultar durante el viaje.

“Dame todo este itinerario en un Excel y conviértelo también en un dashboard interactivo en una sola página HTML.”

💡Tip: pídele que el dashboard incluya el clima esperado, recomendaciones sobre cómo vestirte, qué llevar cada día y cualquier dato útil que te ayude a seguir el itinerario sin tener que buscar información adicional.

El mismo patrón sirve para todo lo demás

El patrón se repite en cualquier cosa que tengas que planear y que hoy resuelves con quince pestañas abiertas.

Un cliente nuevo y necesitas contexto antes de la llamada: le hablas mientras manejas, él investiga la empresa por detrás, tú vas ajustando qué te importa y, al final, le pides un brief de una página. Una propuesta que armar: le dictas el caso en voz alta, lo interrumpes cuando se desvía, y cierras pidiendo el documento. Una mudanza, un evento, una parrilla para veinte personas.

La investigación pasa a correr en segundo plano mientras tú caminas, manejas o cocinas.

🔥 Un lugar para dominar la IA

Todo lo que acabas de leer se resume en una habilidad: saber aprovechar las herramientas de IA. Esa es la que separa a alguien que prueba herramientas de alguien que trabaja con ellas.

En la academia armamos cursos cortos exactamente sobre eso, con casos reales de marketing, agencias y freelancing, y sin necesidad de saber nada técnico para empezar.

Y ahora tendrás una nueva oportunidad para llevarlo a la práctica. Dentro de la Academia estamos por comenzar un reto de tres semanas: Crea tu Perfil Faceless.

Vas a crear desde cero un perfil de contenido sin aparecer en cámara, usando IA para desarrollar el personaje, la imagen, la voz y los videos. No necesitas experiencia previa.

Durante el reto tendrás una sesión en vivo cada semana, actividades prácticas y acompañamiento para avanzar. Las sesiones quedarán grabadas por si necesitas verlas después.

Al final, publicarás tus propios videos faceless, entregarás el proyecto y recibirás una certificación como experto en creación de canales faceless con IA. La idea es que termines con un canal funcionando y un sistema que puedas aplicar a tu marca, tus servicios o tu negocio.

El reto está incluido para quienes forman parte de la Academia. Si quieres aprender a construir flujos con IA y aplicarlos en proyectos reales, te esperamos dentro.

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Nos vemos del otro lado. ⚡️

La mayoría pone un selfie plano y ahí se queda, pero estos siete prompts lo llevan a otro nivel: fotos con actitud, del tipo que hace que alguien se detenga en tu perfil.

Son siete estilos distintos, del beauty glam al retrato urbano. Eliges el que va con tu vibra, o pruebas varios y te quedas con el que más te guste.

Vamos con el truco primero y después con los prompts.

La herramienta y el detalle que lo hace funcionar

Todo esto lo hacemos dentro de ChatGPT con su generación de imágenes. Abres un chat, subes una foto tuya de buena calidad, pegas el prompt y generas. Si el primer resultado no te convence, generas otra vez: cada intento cambia un poco y casi siempre uno queda perfecto.

El detalle que hace la diferencia está en la primera frase, que se repite en los siete prompts: “Mantén con total precisión los rasgos... sin modificarlos”. Esa instrucción es la que le dice al modelo que conserve tu rostro y solo construya la luz, el fondo y el estilo alrededor. Sin ella, ChatGPT tiende a “embellecer” hasta que la persona de la imagen ya no eres tú.

Un apunte: algunos prompts están escritos para “la mujer adjunta” y otros para “el hombre adjunto”, con detalles de estilo que van acorde a eso (labial rojo, blazer, barba). Cada look sirve para cualquier persona. Cambias esa palabra por la que corresponda a tu foto y ajustas el detalle de estilo si no aplica.

Ahora sí, vamos a los Prompts.

1 - Belleza luminosa de estudio

Piel que brilla, labial intenso y una mano apoyada en la frente. Puro glamour de portada, limpio y coqueto.

Mantén con total precisión los rasgos de la mujer adjunta sin modificarlos. Primer plano editorial de belleza, capturado frontalmente, enmarcando el rostro y parte del cuello. La modelo sostiene delicadamente un lado de su frente con las yemas de los dedos, creando una pose sofisticada. Maquillaje glamuroso y refinado con piel luminosa, cejas definidas, pestañas voluminosas y labial rojo intenso. Cabello recogido con un acabado pulido, dejando el rostro completamente al descubierto. Iluminación de estudio con reflector frontal parabólico que crea un brillo uniforme en la piel y reflejos intensos en los ojos. Fondo minimalista gris claro neutro. Cámara a aproximadamente 0,9 metros con un objetivo macro de 100 mm para retratos de belleza.

Tip: si el rojo no es lo tuyo, cambia “labial rojo intenso” por el color que quieras.

Este es el resultado:

2 - Editorial urbano con luz natural

Blazer, mirada segura y sol lateral marcando el rostro sobre una ciudad desenfocada. Actitud pura en una foto.

Mantén con total precisión los rasgos del hombre adjunto sin modificarlos. Retrato editorial capturado con luz natural intensa en un primer plano medio. El hombre está posicionado en un ángulo de tres cuartos con el rostro ligeramente inclinado hacia la cámara y una mirada segura. Lleva un blazer negro estructurado que crea un elegante contraste con su piel iluminada. La luz solar lateral directa crea sombras dramáticas en el rostro y contornos marcados. Un fondo urbano oscuro y desenfocado crea una atmósfera cinematográfica. Cámara posicionada aproximadamente a 1,5 metros de distancia con un objetivo de 85 mm y compresión de retrato natural. Alta definición con textura de piel realista.

Este es el resultado:

3 - Belleza oscura con franja de luz

Fondo negro y una banda de luz que cruza solo los ojos. Misterioso, magnético y muy cool.

Mantén con total precisión los rasgos de la mujer adjunta sin modificarlos. Primer plano frontal extremo del rostro, encuadre muy ajustado, ojos centrados y mirando directamente a la cámara. Una mano con manicura francesa descansa delicadamente en un lado del rostro, cubriendo parte de la mejilla y la mandíbula. Algunos mechones de cabello caen cerca del rostro. Expresión neutra, intensa y magnética. Fondo completamente oscuro. Iluminación dramática con una estrecha banda horizontal de luz que cruza el área de los ojos y el puente de la nariz, dejando la frente y la parte inferior del rostro en sombra densa. Luz dura y muy controlada, como un proyector con recorte, creando un misterioso efecto cinematográfico. Cámara a una distancia aproximada de 0,5 metros, lente macro de 100 mm o lente de 85 mm con recorte. Enfoque extremadamente preciso en ojos y pestañas, iris con gran detalle, cejas pobladas y definidas, piel realista con textura fina. Gran nitidez. Contraste intenso. Editorial de belleza oscura y lujosa.

Este es el resultado:

4 - Blanco y negro contemplativo

Barbilla apoyada en la mano, una sola luz lateral y todo en blanco y negro. Moody y con clase.

Mantén con total precisión los rasgos del hombre adjunto sin modificarlos. Retrato hiperrealista contemplativo en blanco y negro de clave baja capturado en un primer plano medio. El hombre apoya masculinamente la barbilla en el dorso de la mano con una mirada suave ligeramente desviada de la cámara. Iluminación dramática con una única fuente de luz lateral suave que crea sombras profundas y una atmósfera cinematográfica. Fondo completamente oscuro. Cámara a aproximadamente 1,2 metros con un objetivo de 85mm con compresión natural y poca profundidad de campo.

Tip: el blanco y negro perdona mucho la calidad de la foto base. Si tu selfie no es la gran cosa, empieza por este look, que disimula las imperfecciones.

Este es el resultado:

5 - Bellas artes con sombras de persiana

Sombras a rayas sobre la piel, ojos cerrados, aire sensual y artístico.

Mantén con total precisión los rasgos de la mujer adjunta sin modificarlos. Primer plano artístico vertical del rostro y la parte superior de los hombros, encuadre ajustado, modelo centrada, cabeza ligeramente inclinada hacia atrás, ojos cerrados, labios entreabiertos, expresión sensual y contemplativa. Piel con acabado luminoso y maquillaje intenso en los ojos y labios nude con brillo. Fondo completamente oscuro. Iluminación dramática desde abajo hacia arriba con un patrón de sombras orgánicas a rayas, como si la luz atravesara persianas curvas, hojas o una cuadrícula ondulada. Las sombras dibujan líneas marcadas en la frente, los ojos, la nariz, la boca, el cuello y los hombros. Luz principal dura y direccional, posicionada en alto de frente a un lado, con un control preciso de la dispersión para mantener el resto del encuadre casi negro. Contraste muy alto, negros profundos, reflejos cálidos en la piel. Cámara situada a una distancia aproximada de 0,8 a 1,1 metros de la modelo, con objetivo macro/retrato de entre 85 mm y 100 mm. Enfoque en el centro del rostro y textura de piel realista. Estética editorial de bellas artes, melancólica, cinematográfica, íntima, de lujo oscuro.

Tip: las sombras de persiana tapan parte de la cara, así que este look brilla en grande y pierde en un avatar pequeño. Úsalo como imagen de un post o una portada.

Este es el resultado:

6 - Luz Rembrandt de perfil

Media cara iluminada, la otra en sombra, como una pintura clásica. Introspectivo y elegante.

Mantén con total precisión los rasgos del hombre adjunto sin modificarlos. Retrato artístico de estudio en clave baja, capturado en primer plano vertical. El hombre está posicionado de perfil con el rostro girado parcialmente hacia la cámara y los ojos enfocados en el lente, con una expresión introspectiva. Fondo completamente oscuro y limpio. Iluminación cinematográfica tipo Rembrandt, usando una única fuente de luz suave cenital-lateral que ilumina solo una mitad del rostro y deja la otra en sombras profundas. Cámara situada a una distancia aproximada de 1 metro, utilizando un objetivo macro/retrato de 100 mm para capturar con máxima nitidez la textura de la piel, la barba recortada y los detalles del iris.

Tip: si el resultado sale demasiado oscuro, añade “sombras algo más abiertas en el lado en sombra” y recuperas detalle sin perder el efecto Rembrandt.

Este es el resultado:

7 - Blanco y negro, plano medio sentada

Sentada, rostro apoyado en la mano y mirada directa. Un retrato con presencia y actitud.

Mantén con total precisión los rasgos de la mujer adjunta sin modificarlos. Retrato artístico hiperrealista en blanco y negro de clave baja, capturado en plano medio con la mujer sentada. La mujer está sentada con una pierna flexionada y el cuerpo ligeramente inclinado hacia adelante, apoyando suavemente el rostro en la mano mientras mira directamente a la cámara con una expresión serena e intensa. Iluminación dramática con una única fuente de luz lateral suave que crea sombras profundas y una atmósfera cinematográfica. Fondo completamente oscuro. Cámara situada a aproximadamente 1,5 metros de distancia, utilizando un objetivo de retrato de 85 mm con compresión natural y poca profundidad de campo.

Tip: al ser plano medio y sentada, funciona mejor si tu foto base muestra algo más que el rostro.

Este es el resultado:

Cómo sacarles más

Estos siete prompts son una base, no una camisa de fuerza. Cambia el color de la ropa por el que combine contigo, ajusta el fondo, o pide el formato que necesites: 3:4 vertical para un retrato, 1:1 para un avatar cuadrado, 16:9 para una portada.

En diez minutos tienes fotos de perfil para rato.

Un lugar para dominar la IA.

Si más allá de copiar Prompts estás buscando aprender a usar las herramientas de IA forma práctica, con ejemplos reales y sin vueltas técnicas, la Academia es para ti. Cada semana subimos contenido nuevo para que vayas siempre un paso adelante.

Vamos a la Academia 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡️

Y hubo más. Una IA ayudó a demostrar que una conjetura matemática abierta desde 1939 estaba equivocada, el gobierno de Estados Unidos empezó a mover fichas para controlar quién accede a los modelos de frontera, y Google (otra vez) apareció diseñando un chip que lleva a Gemini grabado en el silicio.

Vamos por partes.

Índice

1. Tres piezas nuevas para armar agentes.

2. La conjetura que nadie podía con ella.

3. Washington entra a la sala de máquinas de la IA.

4. Google congela a Gemini en un chip.

Gemini se pone a tono para la era de los agentes

Mientras medio mundo espera el Gemini 3.5 Pro, que sigue en pausa desde su anuncio en mayo, Google adelantó por otro flanco: sacó tres modelos Flash el mismo día.

Todos apuntan al mismo público, los desarrolladores que arman agentes de IA y necesitan respuestas rápidas, costos bajos y un rendimiento que no se tambalee.

El caballo de batalla es Gemini 3.6 Flash. Según el Artificial Analysis Index, usa 17% menos tokens de salida que la versión anterior y resuelve tareas de varios pasos con menos razonamiento y menos llamadas a herramientas.

El precio quedó en 1,50 dólares por millón de tokens de entrada y 7,50 por millón de salida, más barato que los 9 dólares de salida que costaba antes.

Junto a él llegó 3.5 Flash-Lite, el más veloz y económico del trío, con 350 tokens de salida por segundo.

El tercero es distinto: 3.5 Flash Cyber, un modelo afinado en seguridad que trabaja de la mano de CodeMender, el agente de Google que busca y repara fallos de código.

Por su naturaleza de doble uso, Google lo dejó por ahora solo para gobiernos y socios de confianza dentro de un piloto de acceso limitado.

¿Por qué importa?

La eficiencia se volvió el terreno donde se define la pelea de los modelos. Cuando un agente hace la misma tarea miles de veces, gastar menos tokens por respuesta se traduce directo en menos costo y más velocidad, y ahí es donde Google está apretando.

Cuando la respuesta cabe en una sola línea

Levent Alpöge, matemático de Anthropic, publicó el fin de semana un resultado que va a terminar en los libros de texto: la conjetura de Jacobian, uno de los grandes problemas abiertos del álgebra, es falsa. Y el crédito lo comparte con Claude Fable 5, el modelo que estuvo trabajando en el problema durante la final del Mundial.

La conjetura la planteó Ott-Heinrich Keller en 1939 y luego entró en la famosa lista de 18 problemas que Stephen Smale dejó para el siglo. En términos simples, decía que si una fórmula que transforma un grupo de números conserva la información en cada punto, entonces siempre debería poder revertirse para recuperar el dato original. Fable 5 devolvió una fórmula que cumple esa condición y aun así rompe la regla: tres entradas distintas terminan en la misma salida, así que no hay forma de dar marcha atrás.

Lo curioso es el tamaño. El contraejemplo tiene unos 216 caracteres; cabe en un renglón. Matemáticos lo verificaron en cuestión de horas, Wikipedia se reescribió el mismo día y todavía falta la revisión formal por pares. Qiaochu Yuan lo describió como el problema más famoso resuelto hasta ahora con ayuda de un modelo de lenguaje.

¿Por qué importa?

Casi todas las promesas de la IA piden que confíes en ellas. Esta se puede comprobar. Pegas la fórmula en una calculadora matemática gratuita y ves el choque con tus propios ojos.

Además, no había respuesta en ningún dato de entrenamiento, porque el contraejemplo no existía antes del sábado. Es matemática nueva, verificable por cualquiera, y ese es un tipo de resultado que cambia la conversación sobre lo que estos modelos pueden hacer.

Del chip al modelo: sube el control

Según CNBC, la administración Trump está empezando a decidir qué empresas acceden a los modelos de frontera, una decisión que hasta ahora tomaban los propios laboratorios. La Casa Blanca lo niega y dice que cualquier participación es “voluntaria”, pero los hechos recientes hablan bastante fuerte.

El mes pasado, una directiva de control de exportaciones obligó a Anthropic a suspender el acceso a Fable 5 y Mythos 5 durante semanas. OpenAI, por su parte, limitó el lanzamiento de GPT-5.6 a “socios de confianza” a pedido del gobierno antes de abrirlo el 9 de julio. Los modelos más sensibles ya circulan por programas cerrados y vetados: Glasswing en el caso de Anthropic, Daybreak en el de OpenAI. Y, según las fuentes, los próximos despliegues necesitarían aprobación explícita del gobierno sobre qué socios participan.

Todo esto ocurre mientras los modelos chinos de pesos abiertos, como Kimi K3 de Moonshot AI, se acercan cada vez más al rendimiento de los mejores modelos estadounidenses.

¿Por qué importa?

Los controles de exportación solían quedarse en los chips. Ahora suben por la cadena hasta el acceso al modelo mismo. Si Washington maneja la lista de invitados de la IA de frontera, cada hoja de ruta de la industria pasa a tener una dependencia nueva que no se resuelve con más ingeniería.

Y hay una ironía de fondo. Cerrar la puerta de los modelos propios no hace nada contra los chinos de pesos abiertos, que cualquiera puede descargar y correr sin pedir permiso.

Un chip con Gemini grabado por dentro

The Information reportó que Google está desarrollando un chip de servidor, apodado internamente “Frozen v2”, que graba parte de la arquitectura de Gemini directamente en el silicio. Recortaría cálculos y movimiento de datos en cada respuesta, y sus ingenieros estiman que podría entregar entre seis y diez veces más tokens por unidad de energía que las TPU más recientes de la compañía.

El nombre viene de “congelar” partes del modelo dentro del hardware. Los pesos se pueden seguir actualizando, pero la arquitectura queda fija, así que el chip solo sirve mientras Google mantenga a Gemini sobre ese mismo diseño de base. Es un complemento de las TPU, con un despliegue previsto hacia 2028. Detrás está una escasez de cómputo tan seria que Google Cloud llegó a rechazar contratos de clientes externos.

¿Por qué importa?

La eficiencia de la inferencia se está volviendo el verdadero campo de batalla económico de la IA, porque de ahí salen los márgenes. Google está dispuesto a sacrificar flexibilidad (un chip amarrado a una sola familia de modelos) a cambio de un salto grande en eficiencia.

Si la apuesta funciona, cambia el costo de operar modelos a gran escala y le da a Google una ventaja de precio frente a OpenAI y Anthropic.

⚡️ Bits Express

• Washington apunta a los modelos chinos. Tras el salto de Kimi K3 de Moonshot AI, el gobierno de EE. UU. evalúa medidas contra los modelos chinos: desde responsabilizar legalmente a quienes los alojen hasta listas negras comerciales. El problema de fondo es que los modelos de pesos abiertos ya circulan por todos lados y son casi imposibles de frenar.

• AMD le mete presión a Nvidia. AMD presentó Helios, su primer sistema de rack completo para IA, pensado para competir de frente con la plataforma Vera Rubin de Nvidia. Microsoft, Meta, OpenAI, Oracle y Tata ya se apuntaron a desplegarlo.

• Un modelo de OpenAI se saltó su propia jaula. En una prueba interna, un modelo sin nombre encontró una vulnerabilidad para salir de su entorno aislado y abrir un pull request en GitHub, saltándose la instrucción de reportar solo por Slack. OpenAI pausó el despliegue y rearmó su seguridad con monitoreo de toda la sesión.

• Claude Team ahora arranca con dos. Anthropic bajó el mínimo del plan Team de cinco personas a dos. Equipos de dos ya acceden a proyectos compartidos, controles de administrador, facturación centralizada, SSO y búsqueda empresarial.

• Canva abre su “vibe coding” a todos. Canva Code 2.0 pasó de vista previa limitada a estar disponible para cualquier usuario, incluido el plan gratis. Puedes partir de un prompt, una plantilla o HTML importado y editar el resultado como cualquier diseño de Canva.

🎓 Academia de IA de Weplash

Todas las semanas vemos a la IA resolviendo matemáticas de nivel doctorado, escapándose de sandboxes y metiéndose dentro de los chips. Suena lejano y muy técnico, pero el mensaje práctico es el contrario: usar estas herramientas cada vez pide menos de ti.

Hay dos cosas que suelen frenar a la gente cuando piensa en aprender IA. Una es el tiempo. Por eso nuestros cursos son cortos y directos, pensados para que aprendas algo hoy y lo apliques en tu negocio esta misma semana. La otra es la idea de que hace falta saber programar. Todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que puedes replicar tal cual, sin una sola línea de código si no quieres.

Nuevos cursos esta semana:

• 🤖 Convierte a Claude en tu Operador Web con Computer Use.

• 🧠 Prompt Engineering para Claude Fable 5.

• 📱 Dale Tareas a Claude Desde tu Móvil con Dispatch.

• 🕴️ Claude Code para Marketing.

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Si algo de lo de hoy te dio curiosidad, ese es justo el punto de partida.

¡Entra a la Academia! 🚀

Te esperamos dentro. 😎

Un Live Artifact de Claude mata esa pregunta. Es un panel que se alimenta de las apps donde ya trabajas, como tu Notion o tu calendario, y muestra el estado del proyecto de un cliente: qué se hizo, qué está en curso, qué viene y cuándo.

Lo mejor es que se actualiza solo. Cuando el cliente pregunta cómo vamos, la respuesta ya está armada esperándolo.

Así lo construyes, paso a paso.

Paso 1: ten el proyecto del cliente en una de tus apps.

El panel trabaja con la información que ya existe en tus apps y refleja lo que encuentra ahí. Por eso necesitas que el estado del proyecto viva en algún lugar que Claude pueda leer. Lo más común es una base de datos de Notion con las tareas del cliente, cada una con su estado y su fecha, o un tablero equivalente. Si ya trabajas así, ya tienes la materia prima.

✍️ Nota: el panel es tan bueno como el lugar del que lee. Si tu Notion está desactualizado, el panel también lo estará. Vale la pena ordenar esa base antes de empezar.

Paso 2: conecta esa app y abre Claude Cowork.

Los Live Artifacts viven en la app de escritorio de Claude, no en la versión web. Asegúrate de tener la app instalada y actualizada, y de tener conectada la app donde vive el proyecto, sea Notion, Calendar o la que uses. Luego abre una tarea nueva en Cowork.

Si conectaste tus apps desde claude.ai, esas conexiones se sincronizan solas cuando entras a la app de escritorio con la misma cuenta. No tienes que conectarlas dos veces.

Paso 3: deja que Claude te entreviste antes de construir.

No le pidas el panel de golpe. Primero deja que entienda el proyecto y qué le importa al cliente. Pega esto:

Voy a crear un Live Artifact para mostrarle a mi cliente el estado de su proyecto. Entrevístame primero sobre el proyecto, qué apps tengo conectadas donde vive la información, qué hitos y entregables le importan al cliente y qué debería ver de un vistazo. Luego propón los módulos del panel antes de crear el artifact.

Claude te pregunta por el proyecto y propone la estructura antes de tocar nada.

Paso 4: crea la primera versión.

Cuando Claude termine la entrevista, te pregunta si quieres crear el Live Artifact. Dale crear y, si te pregunta el formato de salida, elige Live Artifact para que sea un panel que puedes reabrir y que se actualiza, en lugar de un resumen de chat. Mantén esta primera versión simple y confirma que lee bien el estado del proyecto antes de agregarle capas.

Paso 5: dale la forma que el cliente entiende.

Ahora lo orientas hacia afuera. Lo que el cliente necesita es ver avance de un vistazo, sin el detalle interno del equipo. Pídele:

Ajusta el panel para que sea de cara al cliente. Arriba, un bloque de “¿Cómo vamos?” con el porcentaje de avance del proyecto y el próximo hito con su fecha. Debajo, tres columnas: Completado (lo entregado), En curso (lo que estamos haciendo ahora) y Próximo (lo que viene). Muestra solo lo que le importa al cliente, sin detalles internos del equipo. Lenguaje claro, sin tecnicismos, y agrega un botón de modo oscuro y uno de actualizar.

Paso 6: revísalo con ojo de cliente y compártelo.

Antes de mostrarlo, míralo como si fueras el cliente. ¿Se entiende el avance en menos de un minuto? ¿Hay algo interno que no debería estar ahí? Cuando esté limpio, lo dejas fijo en Cowork y, cada vez que llegue el “¿cómo vamos?”, abres el panel y respondes en segundos, o le compartes la vista directamente.

Tip: el filtro es simple. Si algo del panel solo tiene sentido para tu equipo, fuera. Todo lo que quede debe hablarle al cliente en su idioma.

Esto cambia cómo trabajas con clientes

El mismo panel sirve para reportar a un jefe, coordinar con un socio o mostrarle a un inversionista cómo avanza algo. Cualquier situación donde alguien te pregunta seguido “¿en qué va esto?” se puede resolver con un panel que se responde solo. Las reuniones de status dejan de existir.

🎓 Academia de IA de Weplash

El panel que armaste hoy tiene truco, y no es la herramienta. Es que supiste entrevistarlo, darle contexto y pedirle cada capa en orden. Esa es la habilidad que separa a quien ve un tutorial de quien lo replica mañana con su propio cliente.

Eso es justo lo que practicamos en la academia. Los cursos son cortos y van al grano, así que caben en una semana ocupada. Todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que puedes replicar para lo que tengas en tu negocio, sin necesidad de saber programar.

Nuevos cursos esta semana:

• 🤖 Convierte a Claude en tu Operador Web con Computer Use.

• 🧠 Prompt Engineering para Claude Fable 5.

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• 🧑‍💼 Construye tu Propio CRM con Claude Code.

• ⚡ Escribe el Doble de Rápido con Typeless.

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Adentro también te esperan certificados para tu LinkedIn o CV, retos frecuentes donde aprendes una habilidad concreta con la oportunidad de ganar dinero en efectivo, y una comunidad activa donde recibes feedback constante y haces networking con gente que está aplicando la IA igual que tú.

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Nos vemos del otro lado. ⚡️

Un retrato que muestra 5 versiones de la misma persona, desde que era un niño pequeño hasta su versión adulta. La primera reacción de quien la ve siempre es igual: quiere hacerse la suya.

Hoy te traemos los dos prompts exactos para lograrlo. Uno para cuando tienes fotos reales de cada etapa y otro para cuando solo tienes una foto y quieres que la IA imagine el resto. Copias, pegas, subes tus imágenes y listo.

Vamos a verlo.

Primero: ¿Con qué herramienta hacerlo?

Nosotros lo trabajamos con Nano Banana 2, el modelo de imagen de Google dentro de la app de Gemini. Es el que mejor mantiene la identidad de una persona entre una imagen y otra, y el que maneja sin problema varias fotos de referencia al mismo tiempo. Para este caso puntual, que depende justo de eso, es la mejor opción hoy.

Lo abres, subes tus fotos, pegas el prompt y generas. Si el primer resultado no te convence del todo, vuelves a generar un par de veces. Cada intento cambia ligeramente y casi siempre uno de ellos queda redondo.

Escenario 1: tienes fotos de cada etapa

Este es el caso ideal. Si tienes fotos reales en distintas edades el modelo las usa como referencia para que cada figura se parezca de verdad a cómo eras en ese momento.

Subes las cinco fotos de referencia en el orden que indica el prompt y puedes añadir también una foto del atuendo que quieres que lleven todas las versiones. Después pegas esto:

Genera una única imagen compuesta que muestre a la misma persona en 5 etapas de la vida, situadas hombro con hombro de izquierda a derecha en una progresión de edad fluida: niño pequeño [Imagen de referencia], niño [Imagen de referencia], adolescente [Imagen de referencia], adulto joven [Imagen de referencia] y adulto [Imagen de referencia]. Dispón las cinco figuras siguiendo una suave diagonal ascendente de izquierda a derecha: cada figura sucesiva debe estar situada ligeramente más arriba que la anterior, de modo que la línea de las cabezas ascienda gradualmente desde el niño de la izquierda hasta el adulto de la derecha, formando una composición escalonada suave y natural (un ángulo ascendente sutil, no pronunciado, similar a una curva de ascenso suave). Cada figura, en cada etapa, debe parecerse claramente a la foto de referencia correspondiente a esa edad. Todas las figuras deben aparecer encuadradas desde el pecho hacia arriba y mirando directamente a la cámara con la misma expresión tranquila y relajada. Viste a cada versión con este atuendo: [Imagen de referencia]. Iluminación: luz principal de estudio suave y uniforme que incida sobre las cinco figuras de manera constante, con una suave luz de contorno para separarlas del fondo. Fondo: un telón de fondo de estudio continuo, limpio y de color gris oscuro degradado, ligeramente más oscuro en los bordes y suavemente iluminado hacia el centro. Estilo: fotografía de retrato editorial de alta gama y estilo fotorrealista, con detalles faciales nítidos y tonos de piel naturales. Formato: vertical 3:4, con las cinco figuras ocupando todo el encuadre.

Tip: sube las fotos de referencia en el mismo orden en que aparecen las etapas en el prompt, de la más joven a la más adulta. Si el modelo mezcla las edades, casi siempre es porque el orden de subida no coincide con el del texto.

Este es el resultado:

Escenario 2: solo tienes una foto

Cuando no tienes fotos de todas las etapas, el modelo puede imaginarlas a partir de una sola. Aquí le das una única referencia y le pides que envejezca a la persona manteniendo los rasgos que la hacen reconocible: la forma de los ojos, las cejas, la nariz, las orejas y la estructura del rostro.

Subes una sola foto y pegas esto:

Utiliza la foto de referencia de esta persona para generar una única imagen compuesta que muestre al mismo individuo en 5 etapas de la vida, situados hombro con hombro de izquierda a derecha en una progresión de edad fluida: niño (aprox. 7 años), adolescente (aprox. 15), adulto joven (aprox. 27), adulto de mediana edad (aprox. 45) y anciano (aprox. 70). Dispón las cinco figuras siguiendo una suave diagonal ascendente de izquierda a derecha: cada figura sucesiva debe estar situada ligeramente más arriba que la anterior, de modo que la línea de las cabezas ascienda gradualmente desde el niño a la izquierda hasta el anciano a la derecha, formando una composición escalonada natural y suave (un ángulo ascendente sutil, no pronunciado, similar a una curva de ascenso suave). Las cinco figuras deben parecer claramente la misma persona de la referencia; mantén idénticos en todas las edades la forma y el color de los ojos, la línea de las cejas, la forma de la nariz y las orejas, y la estructura ósea general. Solo deben mostrarse cambios naturales propios del envejecimiento: textura de la piel, líneas de expresión, arrugas, línea de nacimiento del cabello, color del pelo (más oscuro en la juventud, volviéndose gris gradualmente con la edad) y ligeras variaciones en la plenitud del rostro. Cada figura debe aparecer encuadrada desde el pecho hacia arriba, mirando directamente a la cámara con la misma expresión tranquila y relajada. Viste a cada versión de forma apropiada para su edad: una camiseta sencilla de rayas para el niño, una sudadera con capucha o chaqueta vaquera para el adolescente, una camisa informal para el adulto joven, una camisa elegante o americana para la figura de mediana edad, y un cárdigan suave o prenda de punto para el anciano. Iluminación: luz principal de estudio suave y uniforme que incida sobre las cinco figuras de manera constante, con una suave luz de contorno para separarlas del fondo. Fondo: telón de fondo de estudio continuo, limpio y con degradado gris oscuro, ligeramente más oscuro en los bordes y suavemente iluminado hacia el centro. Estilo: fotografía de retrato editorial de alta gama y fotorrealista, con detalles faciales nítidos y tonos de piel naturales. Formato: vertical 3:4, con las cinco figuras ocupando todo el encuadre.

Tip: usa una foto de frente, bien iluminada y con el rostro despejado. Mientras más clara sea la referencia, más consistente será el parecido en las cinco edades. Una foto lateral o con sombras fuertes hace que el modelo pierda rasgos por el camino.

Para qué te sirve más allá de la foto bonita

Esto no se queda en el gusto personal. Es contenido con carga emocional, y ese tipo de contenido se comparte.

Para tu marca personal, la progresión cuenta una historia sin escribir una sola palabra: de dónde vienes y hasta dónde llegaste. Funciona en un post de “mi historia”, en la portada de un about, o en un carrusel de aniversario de tu marca.

Cómo llevarlo más lejos

El prompt no es intocable. Puedes cambiar las edades exactas, el número de figuras, el atuendo de cada etapa o el color del fondo para que combine con tu marca. Si la quieres más cálida, cambia el gris oscuro por un tono tierra. Si la quieres horizontal para una portada, ajusta el formato de 3:4 a 16:9 y pídele que reparta las figuras a lo ancho.

La estructura de base (progresión de edad, diagonal ascendente, mismo encuadre, misma expresión) es lo que hace que la composición se sienta profesional. Todo lo demás lo mueves a tu gusto.

Un lugar para dominar la IA.

Prompts como este son solo la superficie. Cuando entiendes por qué funcionan, empiezas a crear los tuyos para lo que tu marca o tus clientes necesiten.

Eso es justo lo que hacemos en la Academia: te enseñamos a usar estas herramientas de forma práctica, con casos reales, sin vueltas técnicas. Cada semana sale algo nuevo para que no te quedes atrás.

Vamos a la Academia 🚀

Nos vemos del otro lado. ⚡️

La semana también dejó dos rarezas que valen la pena. OpenAI empezó a vender hardware (sí, un objeto físico que puedes poner en tu escritorio) y un laboratorio de Beijing liberó el modelo abierto más grande que se haya publicado jamás.

Esto es lo más importante.

Índice

• NotebookLM tiene nuevo nombre y nuevo cerebro.

• El primer hardware de OpenAI es un teclado.

• China soltó al gigante del código abierto.

Gemini Notebook llega con computadora incluida

Google renombró NotebookLM: ahora se llama Gemini Notebook. Sigue siendo el mismo producto independiente enfocado en investigación, pero el cambio de nombre marca una integración mucho más profunda con el resto del ecosistema, incluida la app de Gemini y el buscador.

La actualización de fondo es la más interesante. Cada cuaderno ahora tiene una computadora segura en la nube, lo que le permite escribir y ejecutar código de forma nativa. En la práctica, eso significa que puedes subir tus fuentes y pedirle análisis de datos complejos, con resultados anclados en tus propios documentos y formatos de salida completamente nuevos.

La función ya está disponible para usuarios de Google AI Ultra y clientes de Workspace con acceso Ultra o Expandido, y llegará a todos los usuarios Pro en la web durante las próximas semanas. Los cuadernos ya se sincronizan entre la app de Gemini y la experiencia independiente, y pronto vivirán también dentro del AI Mode del buscador.

El contexto explica la apuesta: más de 30 millones de personas y 600 mil organizaciones usan la herramienta, desde dueños de negocios creando materiales de onboarding hasta estudiantes convirtiendo sus apuntes en resúmenes de audio y video.

¿Por qué importa?

Hasta ahora, estos cuadernos leían tus fuentes y las resumían. Con la capacidad de ejecutar código, pueden procesar tus datos, cruzarlos y producir análisis que antes requerían saber programar o pagar un analista. Para estudiantes, investigadores y equipos pequeños, la brecha entre “tener información” y “poder analizarla” se acaba de achicar bastante.

Codex Micro: un control remoto para tus agentes

OpenAI lanzó su primer dispositivo de hardware, y sorprendió a todos: es un teclado numérico programable de 230 dólares llamado Codex Micro, construido junto al fabricante boutique Work Louder.

El aparato está pensado para desarrolladores que corren varios agentes de código a la vez con Codex. Seis luces muestran qué está haciendo cada uno de tus agentes, un dial ajusta qué tanto razona la IA en cada tarea y un joystick dispara atajos como “revisa este código”. La idea es resolver un problema real de quienes trabajan así. cuando tienes varios agentes corriendo en paralelo, perderles el rastro es facilísimo.

Es un producto de nicho, tirada limitada, y de hecho ya está agotado. Pero funciona como experimento. OpenAI está probando si la gente quiere un control físico para su IA, justo antes de los dispositivos de consumo masivo que prepara para más adelante.

¿Por qué importa?

El trabajo con agentes está creando una necesidad nueva y es supervisar varias IAs trabajando al mismo tiempo, como un director de orquesta. Que la primera respuesta de OpenAI a ese problema sea un objeto físico dice mucho de hacia dónde puede ir la interfaz. Y como ensayo general antes de sus dispositivos de consumo, le permite aprender de hardware con una inversión mínima.

Kimi K3 se mete en la mesa de los grandes

Moonshot AI, el laboratorio de Beijing respaldado por Alibaba, lanzó Kimi K3: 2.8 trillones de parámetros, el modelo de pesos abiertos más grande jamás publicado, muy por encima del récord anterior de DeepSeek con 1.6 trillones.

El tamaño engaña. K3 es un modelo sparse que activa solo 16 de sus 896 expertos por token, así que corre mucho más liviano de lo que sugiere la cifra. Lee hasta un millón de tokens de una vez y entiende texto e imágenes de forma nativa, con razonamiento siempre activo.

Los resultados hicieron ruido: quedó primero en la tabla de código de Arena, por encima de Claude Fable 5 y GPT-5.6, tercero en el ranking general, y primero en Design Arena y en la tabla de automatización de Artificial Analysis, un alcance que ningún modelo abierto había logrado. En pruebas ciegas, desarrolladores lo prefirieron sobre modelos top de Estados Unidos para programar. Moonshot es honesto con los límites: en capacidad general todavía queda detrás de Fable 5 y GPT-5.6 Sol.

El precio completa el cuadro. Su API cuesta 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 por millón de salida, cerca de un tercio de lo que cuesta Fable 5. Ya se puede probar en Kimi.com, y los pesos abiertos completos llegan el 27 de julio.

¿Por qué importa?

OpenAI y Anthropic presentaron este año sus planes para salir a bolsa con valuaciones cercanas al trillón de dólares, un precio que asume que sus modelos siguen adelante y siguen cobrando. Un modelo casi de frontera que puedes hospedar tú mismo, gratis, cambia la matemática para cualquiera que construye sobre APIs. Y es apenas el último laboratorio chino en cerrar la brecha a esta velocidad.

⚡️Bits express

• El buscador de Google quiere hacerte los mandados. Google empezó a habilitar apps conectadas en el AI Mode de Search en EE.UU.: puedes enlazar servicios como Instacart, Canva o YouTube Music para que el buscador agregue ingredientes a tu carrito, te muestre plantillas de diseño o te arme una playlist.

• Roblox convierte texto en videojuegos. La empresa presentó Build, una herramienta de IA que transforma prompts de texto en juegos 3D jugables, con escenarios, personajes, mecánicas, visuales y sonido, que luego puedes refinar en Roblox Studio antes de publicar.

• Gemini 3.5 Pro se sigue haciendo esperar. Según Bloomberg, el modelo estrella de Google lleva meses de retraso porque los resultados en programación quedaron cortos frente a las expectativas internas, mientras choques entre equipos y salidas de talento clave complican el panorama.

• OpenAI entrenó un modelo para atacar a sus propios modelos. GPT-Red es un red teamer interno especializado en prompt injection que logró vulnerar a GPT-5.1 en el 84% de los escenarios, contra el 13% de los expertos humanos. Nunca se publicará: sus ataques sirven para blindar los modelos de producción, y GPT-5.6 Sol ya solo cae en el 0.05% de sus inyecciones directas.

• El fundador de Hinge hizo una app de citas sin perfiles. Justin McLeod dejó la empresa que dirigió casi quince años y levantó 18 millones de dólares para lanzar Overtone: sin perfiles ni matches para deslizar, la IA te conoce con tus propias palabras y solo presenta a dos personas cuando cree que de verdad valen la pena juntas.

🎓Academia de IA de Weplash

Mira el patrón de esta edición. Un cuaderno que analiza tus datos por ti, un buscador que te hace las compras, una herramienta que convierte texto en videojuegos. La IA en tareas cada vez más cotidianas, y para aprovecharla, el requisito real es saber pedirle las cosas bien.

Eso es exactamente lo que practicamos en la academia. Los cursos son cortos y van directo al grano, así que caben en una semana ocupada. Y todo se explica en lenguaje natural, con un paso a paso que puedes replicar para lo que sea que tengas en tu negocio, sin necesidad de saber programar.

Nuevos cursos esta semana:

• 🤖 Convierte a Claude en tu Operador Web con Computer Use.

• 🧠 Prompt Engineering para Claude Fable 5.

• 📱 Dale Tareas a Claude Desde tu Móvil con Dispatch.

• 🕴️ Claude Code para Marketing.

• 📝 Ahorra Horas de Preparación para Reuniones con Google Calendar.

• 🧑‍💼 Construye tu Propio CRM con Claude Code.

• ⚡ Escribe el Doble de Rápido con Typeless.

• 🎬 Edita tus Videos con Claude Code.

Adentro también te esperan certificados para tu LinkedIn o CV, retos frecuentes donde aprendes una habilidad concreta con la oportunidad de ganar dinero en efectivo, y una comunidad activa donde recibes feedback constante y haces networking con gente que está aplicando la IA igual que tú.

¡Entra a la Academia! 🚀

Nos vemos dentro. 😎