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El primer gusano que paralizó buena parte de Internet surgió de un experimento
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How Jennifer Aniston’s LolaVie brand grew sales 40% with CTV ads
For its first CTV campaign, Jennifer Aniston’s DTC haircare brand LolaVie had a few non-negotiables. The campaign had to be simple. It had to demonstrate measurable impact. And it had to be full-funnel.
LolaVie used Roku Ads Manager to test and optimize creatives — reaching millions of potential customers at all stages of their purchase journeys. Roku Ads Manager helped the brand convey LolaVie’s playful voice while helping drive omnichannel sales across both ecommerce and retail touchpoints.
The campaign included an Action Ad overlay that let viewers shop directly from their TVs by clicking OK on their Roku remote. This guided them to the website to buy LolaVie products.
Discover how Roku Ads Manager helped LolaVie drive big sales and customer growth with self-serve TV ads.
The DTC beauty category is crowded. To break through, Jennifer Aniston’s brand LolaVie, worked with Roku Ads Manager to easily set up, test, and optimize CTV ad creatives. The campaign helped drive a big lift in sales and customer growth, helping LolaVie break through in the crowded beauty category.
(Esto es un patrocinio predeterminado de Beehiiv)
TECNOLOGÍA
🧠 OPENAI AFIRMA HABER RESUELTO UNO DE LOS MAYORES PROBLEMAS DE LAS MATEMÁTICAS
OpenAI afirma que un modelo interno de próxima generación, «significativamente más capaz que GPT-6 Astra», ha encontrado una solución al problema de Navier–Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio. Si la demostración termina siendo aceptada por la comunidad matemática, sería apenas el segundo de estos problemas en resolverse, después de la conjetura de Poincaré.
Puntos clave:
Alrededor de 10.000 agentes de IA coordinados trabajaron durante 88 horas hasta encontrar la demostración. Solo el esfuerzo dedicado a Navier–Stokes generó 2,7 millones de mensajes y unos 130.000 millones de tokens de salida; después, GPT-6 Astra necesitó otras 17 horas para formalizar y verificar la prueba en Lean.
La demostración concluye que un fluido inicialmente suave puede desarrollar una singularidad en un tiempo finito: un vórtice que se comprime y se alarga mientras su velocidad crece sin límite, aunque la energía total permanezca finita. Es precisamente uno de los escenarios que permitirían resolver negativamente el problema planteado por el Clay Mathematics Institute.
El resultado fue obtenido por un modelo que OpenAI todavía está entrenando y que la compañía describe como un salto importante frente a Astra. El sistema atacó simultáneamente varios grandes problemas matemáticos y, antes de Navier–Stokes, sus agentes también encontraron un nuevo resultado sobre las ecuaciones de Euler, lo que llevó a OpenAI a concentrar miles de agentes en Navier–Stokes.
Eso sí, todavía conviene hablar de que OpenAI «afirma haberlo resuelto» y no de una resolución oficialmente confirmada. La compañía ha publicado tanto la demostración matemática como una versión formalizada en Lean, pero el Clay Mathematics Institute exige que una solución se publique en un medio matemático cualificado, pasen al menos dos años y alcance una aceptación generalizada entre los matemáticos antes de reconocerla. OpenAI, además, asegura que no pretende reclamar el premio de un millón de dólares.
Si la prueba supera el escrutinio, el hito va bastante más allá de resolver Navier–Stokes: demostraría que enjambres de miles de agentes de IA pueden producir investigación matemática original al nivel de algunos de los mayores problemas abiertos del mundo. No demuestra por sí solo la existencia de AGI o ASI, pero sí sería una señal mucho más seria sobre la capacidad de la IA para acelerar descubrimientos científicos.
🧐 OPENAI REVELA CUÁNTO TRABAJO DE INVESTIGACIÓN YA HACEN SUS AGENTES DE IA
OpenAI ha publicado datos sobre cuánto trabajo de su propia investigación realizan ya sus agentes de programación, con los agentes acumulando 3,1 días de trabajo por cada día trabajado por un humano, mientras la compañía alcanza el objetivo de «investigador en prácticas automatizado» que Sam Altman había fijado para septiembre.
Puntos clave:
Altman publicó esta hoja de ruta el pasado octubre, planteando un sistema con nivel de becario para este mes y un investigador completamente automatizado para marzo de 2028.
El investigador típico de OpenAI gasta actualmente más de 600 dólares diarios en tokens de agentes, mientras que el percentil 90 supera los 7.000 dólares al día, y la producción de tokens ha aumentado 124 veces desde diciembre.
Alrededor del 80% de los investigadores utiliza ahora cuatro o más agentes al mismo tiempo, y OpenAI afirma que el número de experimentos por investigador está «en máximos históricos» dentro de la compañía.
Las tareas de los agentes también están evolucionando, con mayores tasas de éxito en tareas más complejas y prolongadas, mientras áreas como la resolución de problemas técnicos están creciendo con fuerza en todo el equipo.
💊 EL FÁRMACO DISEÑADO POR IA DE INSILICO APUNTA A UNA POSIBLE RALENTIZACIÓN DEL ENVEJECIMIENTO
Insilico Medicine ha publicado datos de un ensayo que muestran que rentosertib, un fármaco diseñado por su IA para tratar una enfermedad pulmonar, hizo que los pacientes aparecieran como biológicamente más jóvenes en los seis «relojes de envejecimiento» analizados, una señal preliminar —en una muestra pequeña— de que podría ayudar a ralentizar el propio envejecimiento.
Puntos clave:
Rentosertib trata la fibrosis pulmonar idiopática, una enfermedad en la que la cicatrización progresiva del tejido va reduciendo la capacidad pulmonar, y la IA de Insilico seleccionó tanto la proteína objetivo como el diseño de la molécula.
El ensayo del fármaco realizado el año pasado incluyó a 42 pacientes, cuyas muestras de sangre se utilizaron posteriormente para el estudio sobre envejecimiento y se compararon con una base de datos más amplia del UK Biobank.
Seis relojes de envejecimiento —modelos de IA desarrollados por equipos distintos que analizan marcadores de edad en la sangre— estimaron que los pacientes tratados eran biológicamente más jóvenes, con uno de los grupos mostrando una reducción estimada de entre 2,7 y 3,5 años.
La dosis que mostró la señal más clara sobre envejecimiento fue diferente de la que produjo las mayores mejoras en la función pulmonar, lo que podría indicar efectos adicionales más allá de la simple mejora de la enfermedad.
🗳️ EL MIEDO A LA IA UNE A LOS VOTANTES ESTADOUNIDENSES DE AMBOS PARTIDOS
NBC News ha publicado una nueva encuesta realizada a 7.105 adultos sobre cómo se sienten los estadounidenses respecto a la IA, revelando que el 70% está más preocupado que entusiasmado, y que esa preocupación se extiende a los dos principales partidos, incluso mientras aumenta el porcentaje de estadounidenses que utiliza esta tecnología.
Puntos clave:
El 52% utiliza IA muy a menudo o algunas veces, seis puntos más que en junio de 2025, pero solo el 18% confía en la información generada por IA la mayoría o casi todo el tiempo.
Los centros de datos locales generan un rechazo generalizado, con un 69% en contra de tener uno cerca de casa y un 45% totalmente en contra, frente a solo un 31% que los apoyaría en cierta medida o firmemente.
El 70% cree que la IA está haciendo que la gente pierda empleos, y la mayoría espera que perjudique a los colegios y a las elecciones, mientras que la ciencia y la sanidad son los únicos ámbitos en los que el balance de expectativas es positivo.
Para el 81%, las normas de Washington sobre IA son insuficientes y, al preguntar qué partido genera más confianza en política de IA, el 44% responde que ninguno, frente al 20% que confía en los demócratas y el 16% en los republicanos.
✍️ CHATGPT PODRÍA COPIAR TU ESTILO DE ESCRITURA
OpenAI está probando una función de ChatGPT que analiza los mensajes que has enviado desde aplicaciones conectadas para poder imitar tu estilo de escritura y reproducir tu tono en futuras respuestas.
La herramienta obtiene ejemplos de servicios vinculados como Slack, Notion, Google Drive y Gmail, organizados en las categorías Documentos, Email y Mensajería, y podría acceder a otras aplicaciones mediante las herramientas de terceros de ChatGPT.
Por ahora, solo un grupo reducido de usuarios tiene acceso. La función aparece en Ajustes > Personalización > Escritura, con un interruptor llamado «Usar como referencia mi estilo de escritura». OpenAI todavía no la ha anunciado oficialmente.
START-UP y VC’s
FINANCIACIÓN
Superluminal Medicines, una startup de Boston con cuatro años de antigüedad que desarrolla fármacos de molécula pequeña dirigidos a receptores acoplados a proteínas G (GPCR) para tratar formas raras de obesidad genética, trastornos endocrinos y enfermedades cardiometabólicas, recaudó $60 millones en una ronda Serie B codirigida por BVF Partners, con la participación de Deep Track Capital y Perceptive Advisors, además de los inversores anteriores RA Capital Management, Insight Partners, NVIDIA, Catalio Capital Management y Eli Lilly. Prnewswire.
Town, una startup de San Francisco con dos años de antigüedad que desarrolla un asistente de IA basado en texto, estaría recaudando $90 millones en una ronda de financiación con una valoración de $1.000 millones, según Upstarts. La operación estaría codirigida por Forerunner Ventures y Menlo Ventures, con la participación de Andreessen Horowitz y First Round. Upstarts.
XDOF, una startup de Berkeley con un año de antigüedad que recopila y procesa datos del mundo real para entrenar robots de propósito general, se encuentra en negociaciones avanzadas para cerrar una ronda Serie B con una valoración aproximada de $1.200 millones, con 8VC como inversor principal. TechCrunch.
HERRAMIENTA EN TENDENCIA: VERCEL
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💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡
(Un concepto diario)
El economies of learning es un concepto poco conocido pero muy potente para entender por qué algunas startups mejoran mucho más rápido que sus competidores. Su propósito principal es crear una ventaja competitiva basada en aprender más cada vez que el producto se utiliza.
Este concepto se basa en la idea de que cada cliente puede hacer que la empresa sea ligeramente mejor. Más uso genera más datos, más casos reales, más conocimiento sobre errores y mejores procesos. Si ese aprendizaje se incorpora al producto, el siguiente cliente recibe una solución superior.
Por ejemplo, una startup que automatiza la revisión de contratos puede comenzar necesitando bastante intervención humana. Después de procesar cientos de miles de documentos, descubre patrones, excepciones y errores recurrentes. Ese conocimiento permite mejorar sus modelos y procesos, haciendo que cada nuevo contrato sea potencialmente más barato y preciso de procesar que los anteriores.
Lo importante es que tener muchos clientes no garantiza esta ventaja. La empresa necesita un mecanismo para capturar el aprendizaje, convertirlo en mejoras y redistribuir esas mejoras al resto de usuarios.
En definitiva, una empresa realmente interesante no solo gana dinero con cada nuevo cliente: también aprende algo que hace que atender al siguiente sea más fácil.
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