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• TECNOLOGÍA

  • 📱 LA UE ORDENA A APPLE ABRIR IOS A LA COMPETENCIA

  • 📈 LAS CAPACIDADES DE LA IA SEGÚN LA LEY DE MOORE

  • ⭐️ HOLLYWOOD CONTRA LAS PROPUESTAS DE DERECHOS DE …

  • 🧠 MODELOS DE RAZONAMIENTO DE CÓDIGO ABIERTO DE NV …

  • 👀 APPLE REORGANIZA EL LIDERAZGO DE IA PARA MEJORA …

• START-UP y VC’s

  • FINANCIACIÓN

• HERRAMIENTA EN TENDENCIA: CANVA

• 💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

TECNOLOGÍA

📱 LA UE ORDENA A APPLE ABRIR IOS A LA COMPETENCIA

• La Unión Europea ha ordenado que Apple debe permitir la integración de dispositivos de terceros con iOS, mejorando la interoperabilidad bajo la Ley de Mercados Digitales en plazos específicos, incluso para relojes inteligentes y auriculares.

• Apple está obligada a proporcionar acceso gratuito a nueve funciones de iOS que anteriormente estaban restringidas para desarrolladores y empresas, lo que garantiza una mejor compatibilidad de los dispositivos que no son de Apple con los iPhones y una mayor transparencia en el manejo de las solicitudes.

• A pesar de la oposición de Apple, que alega obstáculos a la innovación y preocupaciones sobre la privacidad, la UE está decidida a implementar estas reglas, amenazando con importantes sanciones financieras por el incumplimiento de las nuevas regulaciones.

📈 LAS CAPACIDADES DE LA IA SEGÚN LA LEY DE MOORE

Los investigadores de METR acaban de publicar nuevos datos que muestran que la duración de las tareas que los agentes de IA pueden completar de forma autónoma se ha duplicado aproximadamente cada 7 meses desde 2019, lo que revela una "Ley de Moore" para las capacidades de IA.

Puntos clave:

• El estudio rastreó el desempeño humano y de IA en 170 tareas de software que iban desde decisiones de 2 segundos hasta desafíos de ingeniería de 8 horas.

• Los modelos superiores como el 3.7 Sonnet tienen un "horizonte temporal" de 59 minutos y pueden completar tareas que a humanos capacitados les llevarían tanto tiempo con al menos un 50 % de confiabilidad.

• Los modelos más antiguos, como GPT-4, pueden manejar tareas que requieren entre 8 y 15 minutos de tiempo humano, mientras que los sistemas de 2019 tienen dificultades con cualquier cosa que vaya más allá de unos pocos segundos.

• Si la tendencia exponencial continúa, los sistemas de IA serán capaces de completar proyectos de un mes de duración equivalentes a los de un ser humano con una fiabilidad razonable en 2030.

• La Ley de Moore predice que la potencia informática se duplica aproximadamente cada dos años, lo que explica por qué los dispositivos se vuelven más rápidos y más baratos con el tiempo.

⭐️ HOLLYWOOD CONTRA LAS PROPUESTAS DE DERECHOS DE AUTOR PARA LA IA

Más de 400 creativos de Hollywood firmaron una carta abierta instando a la administración Trump a rechazar las propuestas de OpenAI y Google de expandir el entrenamiento de IA en obras protegidas por derechos de autor, argumentando que les permitiría "explotar libremente" las industrias creativas.

Punto clave:

• La carta es una respuesta directa a las presentaciones del Plan de Acción de IA de OpenAI y Google , que abogaban por protecciones ampliadas para el uso justo del entrenamiento de IA.

• OpenAI enmarcó las exenciones de derechos de autor de la IA como una "cuestión de seguridad nacional", mientras que Google dijo que el actual marco de uso justo ya respalda la innovación en IA.

• Ben Stiller, Mark Ruffalo, Cate Blanchett, Paul McCartney, Taika Waititi y Aubrey Plaza se encuentran entre los creativos de alto perfil que han firmado la carta.

• Han enfatizado que las empresas de IA podrían simplemente "negociar licencias apropiadas con los titulares de los derechos de autor, tal como lo hace cualquier otra industria".

🧠 MODELOS DE RAZONAMIENTO DE CÓDIGO ABIERTO DE NVIDIA

Nvidia lanzó su familia Llama Nemotron de modelos de razonamiento de código abierto, diseñados para acelerar la adopción empresarial de IA agente capaz de resolver problemas complejos y tomar decisiones.

Puntos clave:

• La nueva familia de modelos viene en tres tamaños: Nano (8B), Super (49B) y Ultra (249B), cada uno optimizado para diferentes escenarios de implementación.

• Los primeros puntos de referencia muestran un rendimiento impresionante: la versión Super supera a Llama 3.3 y DeepSeek V1 en pruebas STEM y de herramientas.

• Los modelos cuentan con un interruptor que permite a los sistemas de IA cambiar entre razonamiento intensivo y respuestas directas en función de la tarea.

• El entrenamiento posterior dio como resultado una precisión un 20 % mejor que los modelos básicos de Llama y una velocidad 5 veces más rápida que los razonadores abiertos rivales.

• Nvidia también lanzará un marco "AI-Q Blueprint" en abril para ayudar a las empresas a conectar agentes de IA con sus sistemas y fuentes de datos existentes.

👀 APPLE REORGANIZA EL LIDERAZGO DE IA PARA MEJORAR SIRI

• Apple está reestructurando su liderazgo para mejorar Siri, y según se informa, el director ejecutivo Tim Cook ha perdido la fe en la capacidad del jefe de inteligencia artificial, John Giannandrea, para desarrollar el asistente de voz.

• Mike Rockwell, quien anteriormente dirigía el Vision Products Group, ahora dirigirá el equipo Siri, mientras que John Giannandrea permanecerá para centrarse en la investigación y otras tecnologías de IA.

• Paul Meade sucederá a Rockwell al frente del equipo de Apple Vision Pro, habiendo estado anteriormente a cargo de la ingeniería de hardware para la misma línea de productos.

START-UP y VC’s

FINANCIACIÓN

Ampersand Biomedicines, una startup de Boston con cinco años de antigüedad que desarrolla medicamentos programables que actúan con precisión en el lugar de la enfermedad sin afectar el tejido sano, recaudó 65 millones de dólares en una ronda de financiación Serie B. Entre los inversores se encontraban Eli Lilly, así como Flagship Pioneering, su anterior inversor. Globenwswire.

Dataminr, una empresa de 16 años de antigüedad especializada en la detección temprana de eventos de alto impacto y riesgos emergentes mediante el análisis de datos públicos en tiempo real, recaudó 85 millones de dólares mediante una combinación de financiación convertible y crédito. La operación fue codirigida por NightDragon y HSBC. Antes de esta última financiación, la empresa había recaudado más de 1100 millones de dólares en capital y deuda, según Crunchbase. TechCrunch.

Proscia, una empresa de Filadelfia con once años de antigüedad que digitaliza muestras de tejido y aplica IA para mejorar el diagnóstico y la investigación de enfermedades, en particular el cáncer, obtuvo una ronda de financiación de 50 millones de dólares codirigida por Insight Partners, AI Capital Partners y Triangle Peak Partners, con la participación adicional de Avenue Venture Opportunities Fund, Emerald Development Managers, GPG Healthcare, Fusion Fund, Interwoven Ventures y Razor's Edge. Globenwswire.

HERRAMIENTA EN TENDENCIA: CANVA

💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

(Un concepto diario)

El modelo de crecimiento de Solow es una teoría económica fundamental que explica el crecimiento a largo plazo de las economías a través de la acumulación de capital, el trabajo y el progreso tecnológico. Su propósito principal es analizar cómo estos factores contribuyen a la expansión de la producción y al desarrollo económico de un país.

Este modelo postula que las economías en desarrollo tienden a experimentar una mayor tasa marginal de retorno sobre el capital invertido en comparación con las economías desarrolladas. Esto se debe a que los países con niveles de capital más bajos pueden beneficiarse de una mayor productividad al invertir en nuevas infraestructuras, tecnología y formación laboral. A medida que el capital se acumula, el crecimiento se ralentiza debido a los rendimientos decrecientes del capital.

El modelo de Solow asume que el capital y el trabajo son factores de producción sustituibles, lo que permite que las economías ajusten sus niveles de inversión y empleo para optimizar el crecimiento. Sin embargo, también introduce el concepto de estado estacionario, un punto en el que el crecimiento económico solo puede mantenerse a través del progreso tecnológico, ya que la acumulación de capital por sí sola no es suficiente para sostener el crecimiento indefinidamente.

Este modelo es crucial para entender las diferencias en las tasas de crecimiento entre países y la importancia de la innovación y la eficiencia en la productividad. Su aplicación sigue siendo relevante en la formulación de políticas económicas, especialmente en el diseño de estrategias para fomentar el desarrollo sostenible en economías emergentes.

Gracias por leer

Alek.