🦄 Nvidia acelera la IA antes de lo previsto

Modelo abierto que razona mejor que muchos humanos

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Alek
7 de enero de 2026

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Un satélite dejó de funcionar porque alguien usó una unidad de medida incorrecta
Kilómetros vs millas

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En el informe de hoy…

TECNOLOGÍA

🧱 LEGO ANUNCIA SU 'EVOLUCIÓN MÁS SIGNIFICATIVA' EN 50 AÑOS

  • Lego presentará en el CES 2026 una plataforma llamada Smart Play, centrada en un Smart Brick de tamaño estándar que utiliza tecnología moderna para reaccionar a cómo construyes y mueves los modelos.

  • Un chip ASIC de 4,1 mm ejecuta el Play Engine para detectar campos magnéticos, mientras que bobinas de cobre y un sistema patentado de medición de posición vecina permiten que el hardware detecte la distancia y la dirección.

  • Las identificaciones digitales en las etiquetas inteligentes brindan contexto como el tipo de vehículo, y una capa inalámbrica local llamada BrickNet permite que todo se comunique a través de Bluetooth sin necesidad de aplicaciones o una conexión a Internet.

🚗 LA IA DE CÓDIGO ABIERTO DE NVIDIA PARA COCHES AUTÓNOMOS

Nvidia acaba de lanzar Alpamayo en CES 2026, una nueva familia de modelos y herramientas de IA de código abierto diseñados para ayudar a los vehículos autónomos a razonar en escenarios de conducción complejos como lo haría un humano.

Puntos clave:

  • Alpamayo 1 es un modelo de "cadena de pensamiento" de 10B parámetros que descompone los problemas paso a paso para manejar casos raros que quedan fuera de los datos de entrenamiento.

  • El modelo genera trayectorias de conducción junto con rastros de razonamiento, que básicamente explican por qué tomó cada decisión.

  • Jensen Huang lo llamó el "momento ChatGPT para la IA física", cuando las máquinas comienzan a razonar y actuar en el mundo real.

  • Nvidia también está lanzando AlpaSim, un marco de simulación de código abierto y más de 1.700 horas de datos de conducción en el mundo real.

🏥 MÁS DE 40 MILLONES DE PERSONAS USAN CHATGPT A DIARIO PARA OBTENER CONSEJOS DE SALUD

OpenAI acaba de publicar un nuevo informe que revela que más de 40 millones de personas en todo el mundo recurren a ChatGPT a diario para obtener información sobre salud y que más del 5 % de todos los mensajes están relacionados ahora con temas de atención médica.

Puntos clave:

  • Los usos comunes incluyen la verificación de síntomas, la decodificación de jerga médica, la detección de errores de facturación y la preparación para visitas al médico.

  • El 70% de las charlas relacionadas con la salud ocurren fuera del horario normal de las clínicas, y alrededor de 600.000 mensajes semanales provienen de "desiertos hospitalarios" rurales.

  • Los usuarios envían entre 1,6 y 1,9 millones de preguntas sobre seguros de salud por semana, que abarcan comparaciones de planes, disputas de facturación y apelaciones de reclamaciones.

  • El informe también incluyó propuestas de políticas que instan a la FDA a crear vías más claras para los dispositivos médicos de IA.

🤖 BOSTON DYNAMICS LANZA LA PRODUCCIÓN DEL ROBOT ATLAS

  • Boston Dynamics ahora está construyendo la versión empresarial final de su robot humanoide Atlas, lo que marca un cambio desde los prototipos de investigación a un producto diseñado para la consistencia y confiabilidad en tareas industriales.

  • El diseño totalmente eléctrico puede levantar 110 libras con un alcance de hasta 7,5 pies y funciona a través de una interfaz de dirección de tableta en temperaturas que oscilan entre menos 4 y 104 grados Fahrenheit.

  • Hyundai planea utilizar las implementaciones para la secuenciación de piezas en plantas de automóviles para 2028, mientras que Google DeepMind recibe el sistema para trabajar en la integración de sus modelos base de inteligencia artificial Gemini Robotics.

🚕 UBER PRESENTA SU ROBOTAXI

  • Uber acaba de revelar el diseño de intención de producción de su primer robotaxi, un vehículo eléctrico Lucid Gravity modificado que funciona con tecnología Nuro Driver y que se implementará en la plataforma Uber en San Francisco.

  • El modelo de seis pasajeros cuenta con un halo montado en el techo con LED para mayor visibilidad y se basa en cámaras de alta resolución, sensores lidar y radar para navegar por las calles mientras muestra información útil a sus usuarios.

  • Los pasajeros pueden usar una pantalla interactiva interior para ajustar los controles de clima o la música mientras miran la ruta planificada en tiempo real del automóvil y las decisiones de conducción antes del lanzamiento oficial a fines de 2026.

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START-UP y VC’s

FINANCIACIÓN

CHAMP Titles, una startup de Cleveland con ocho años de antigüedad que digitaliza títulos, registros, gravámenes y credenciales de conductor para agencias estatales de vehículos motorizados, recaudó una ronda de financiación de $55 millones codirigida por WR Berkley Corporation, Point72 Ventures y ORIX Corporation USA. La compañía ha recaudado un total de más de $100 millones. Businesswire.

Kraken Technologies, una unidad de inteligencia artificial derivada de Octopus Energy que suministra software de facturación y operaciones energéticas a empresas de servicios públicos, recaudó $1.000 millones con una valoración post-money de $8.650 millones. Entre los inversores se encontraban un cliente importante anónimo, D1 Capital Partners y Origin Energy. CNBC.

Lyte, una startup de cinco años con sede en Mountain View, California, que desarrolla tecnología de detección para ayudar a los robots a percibir su entorno, salió de la clandestinidad y anunció que ha recaudado un total de $107 millones, con inversores como Fidelity, Atreides Management, Exor Ventures, Key1 Capital y VentureTech Alliance. Bloomberg.

HERRAMIENTA EN TENDENCIA: CURSOR

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  • Bubble: herramienta No-Code para creación de webs

  • Glift: IA para generar imágenes con ilusiones ópticos de texto

  • Gamma: creación de presentaciones, webs y más con IA

Cursor es un entorno de desarrollo basado en inteligencia artificial diseñado para ayudar a los programadores a escribir, depurar y comprender código de manera más rápida y eficiente. Basado en la arquitectura de Visual Studio Code, Cursor potencia la experiencia del desarrollador al integrar modelos avanzados de IA directamente en el editor, permitiendo una colaboración fluida entre humano y máquina en tiempo real.

Ventajas Clave:

  1. Asistencia Contextual Avanzada: Cursor entiende el contexto de tu proyecto completo, no solo el archivo en el que estás trabajando. Esto permite sugerencias más precisas, refactorizaciones inteligentes y generación de código coherente con el resto del repositorio.

  2. Depuración y Explicación de Código: La plataforma puede ayudarte a encontrar bugs, sugerir soluciones y explicar bloques de código complejos en lenguaje natural, lo que acelera la curva de aprendizaje y reduce errores en el desarrollo.

  3. Chat con tu Código: A través de un chat integrado, puedes hacer preguntas directamente sobre tu proyecto: desde “¿Qué hace esta función?” hasta “¿Cómo añado autenticación con Supabase?”. Cursor responde usando el contexto real de tu código.

  4. Integración con Repositorios Git: Cursor se sincroniza fácilmente con tus repositorios en GitHub, permitiéndote trabajar sobre proyectos existentes, realizar commits y gestionar ramas sin salir del entorno.

  5. Boilerplates y Generación de Archivos: La IA puede crear estructuras completas de carpetas, archivos y componentes para nuevos proyectos, optimizando tiempos de arranque y manteniendo buenas prácticas desde el inicio.

  6. Diseñado para Programadores Reales: A diferencia de otros editores con IA genérica, Cursor está hecho para desarrolladores que trabajan en proyectos reales y buscan una herramienta que no solo sugiera, sino que entienda y construya con ellos.

  7. Privacidad y Control: Todo el código se ejecuta de forma local y segura, con la opción de usar tu propio modelo o conectarte a APIs de OpenAI o Anthropic, manteniendo siempre el control sobre tus datos y flujo de trabajo.

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💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

(Un concepto diario)

El signal-to-noise ratio (relación señal-ruido) es un concepto poco conocido en el entorno startup, aunque proviene del mundo de la ingeniería y los datos. Su propósito principal es medir la proporción entre la información útil (señal) y la información irrelevante o confusa (ruido) que recibe un equipo al tomar decisiones.

Este concepto se basa en la idea de que en las startups la velocidad no es el problema, sino la claridad. Cuanta más información sin filtrar entra —métricas, opiniones, feedback, tendencias—, más difícil resulta identificar lo que realmente importa para el producto o la estrategia.

Por ejemplo, una startup puede recibir cientos de comentarios de usuarios tras un lanzamiento, pero si el 90 % son anecdóticos y solo el 10 % revela patrones reales de comportamiento, el signal-to-noise ratio es bajo. En ese caso, el equipo corre el riesgo de optimizar por ruido, no por datos significativos.

Un alto signal-to-noise ratio implica tener métricas claras, filtros de información y procesos de priorización inteligentes. En definitiva, una startup no necesita más datos, necesita más señal, porque solo quien sabe distinguir lo esencial del ruido puede moverse rápido sin perder dirección.

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Alek.

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