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It's time to set up your holiday streaming campaign
Are you ready to reach holiday shoppers on CTV? For many streamers, the season is already underway.
Last year, according to Roku internal data, holiday content searches on Roku saw an 86% increase during October. And in November, those searches rise an average of 39% weekly. This surging holiday spirit is mirrored by consumer activity, as about half of Roku streamers shopped Black Friday and Cyber Monday deals in 2025.
Meeting those shoppers is easier than you might think. Begin with the seasonal outcome you hope to drive: awareness, online sales, leads, store visits, or another measurable goal. From there, define your audience, upload your creative, set the budget and campaign dates, and establish measurement before launching. You can even create a shoppable ad unit that lets streamers buy with a click of their remote.
Our holiday playbook offers a month-by-month guide to reaching shoppers during this all-important time of year.
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(Esto es un patrocinio predeterminado de Beehiiv)
TECNOLOGÍA
🔥 UN INFORME REVELA CÓMO LOS CONTRABANDISTAS INTRODUCEN CHIPS DE MEMORIA EN CHINA
Una investigación de The Information ha revelado cómo un contrabandista introduce en China chips de memoria HBM sujetos a controles de exportación desde Corea del Sur, combinándolos con procesadores baratos y de bajo rendimiento que permiten eludir legalmente las restricciones de exportación de EE. UU. y Corea.
Como los controles solo tienen en cuenta el rendimiento del procesador del servidor y no sus componentes, la memoria prohibida de Samsung y SK hynix pasa por Hong Kong hasta Shenzhen, donde talleres especializados calientan las placas para extraer los chips y desechan el resto.
La escasez ha elevado el precio de una sola unidad de HBM3E desde unos pocos cientos de dólares hace un año hasta alrededor de 4.000 dólares, permitiendo a un intermediario ganar entre 24.000 y 32.000 dólares por cada GPU de IA, mientras fabricantes chinos como CXMT siguen teniendo dificultades para aumentar su producción.
🔬 ASTRA DE OPENAI REESCRIBE OTRAS IA DESDE DENTRO
Investigadores del MIT acaban de publicar un estudio que muestra que GPT-6 Astra de OpenAI puede mejorar algunos modelos de IA reescribiendo directamente sus pesos —los valores que determinan cómo se comporta un modelo— en lugar de someterlos a más entrenamiento.
Puntos clave:
Normalmente, los pesos se establecen mediante entrenamiento, ya que incluso los modelos pequeños de IA tienen demasiados como para poder leerlos o ajustarlos manualmente.
Un pequeño modelo Qwen de Alibaba obtenía un 7,9% en matemáticas hasta que Astra modificó solo el 0,016% de sus pesos para reducir su tendencia a repetirse, elevando la puntuación hasta el 48,1%.
El mismo enfoque apenas mejoró al modelo más pequeño Gemma 3 de Google, que no tenía un único fallo claro como la repetición de Qwen, por lo que su puntuación en matemáticas apenas cambió.
En pruebas más pequeñas, Astra también consiguió identificar qué juego había aprendido una IA únicamente a partir de sus pesos y crear desde cero un sencillo agente capaz de jugar a Breakout sin entrenamiento.
Los autores afirman que esta capacidad podría permitir algún día que una IA se mejore a sí misma, añada o elimine habilidades en otros modelos bajo demanda o los examine en busca de problemas ocultos.
📋 OPENAI EVALÚA SU IA EN TAREAS COTIDIANAS
OpenAI acaba de presentar LifeVal, una nueva prueba que evalúa lo bien que la IA resuelve tareas cotidianas como reservar citas, comprar alimentos o rellenar formularios gubernamentales, con ejercicios elegidos en función de aquello en lo que las personas dicen que más ayuda necesitan.
Puntos clave:
Las áreas seleccionadas proceden de una encuesta a 4.000 personas sobre en qué tareas quieren ayuda, además de estudios globales sobre uso del tiempo para identificar qué actividades cotidianas consumen más horas.
LifeVal ha sido una métrica interna de OpenAI durante el último año, mientras la compañía entrenaba modelos para navegar por la web, manejar un ordenador y trabajar en aplicaciones conectadas.
Los modelos de OpenAI han pasado de una puntuación media del 49,3% con GPT-5.2 al 80,6% con GPT-6 Astra, aunque solo 0,6 puntos de esa mejora llegaron después de GPT-5.6 en julio.
Las «mejores puntuaciones registradas» de Astra alcanzaron el 100% en 10 de las 16 tareas enumeradas por OpenAI, como sustituir un anillo de compromiso perdido, mientras que la ayuda para el LSAT obtuvo la puntuación más baja, con un 88,7%.
🤝 OPENAI SE SUMA AL IMPULSO DE ABU DABI HACIA UN GOBIERNO NATIVO DE IA
OpenAI acaba de cerrar cuatro acuerdos en Abu Dabi para llevar su IA a la petrolera estatal ADNOC, al gobierno del emirato y al fondo soberano Mubadala, mientras un grupo de Emiratos Árabes Unidos estaría preparado para convertirse en el principal inversor de una ronda de financiación de OpenAI de hasta 20.000 millones de dólares.
Puntos clave:
El acuerdo con ADNOC, el mayor de los cuatro, busca reducir la planificación de yacimientos petrolíferos de meses a horas mediante el análisis con modelos de OpenAI de décadas de datos procedentes de pozos.
Las importaciones de alimentos serán el primer ámbito de «Machine-Readable Government», un proyecto que convierte algunas normas de Abu Dabi en texto que la IA pueda interpretar para agilizar los procesos de concesión de permisos.
Abu Dabi ya cuenta con un plan de 3.500 millones de dólares para aplicar IA en todos los servicios públicos, mientras que otro programa de OpenAI y Microsoft pretende formar a 20.000 empleados y ciudadanos.
Los modelos de OpenAI ayudarán a Mubadala a evaluar riesgos y detectar nuevas oportunidades de inversión, mientras que un acuerdo de cinco años con Inception42, de la firma de IA G42, estará dirigido a empresas y centros educativos de Emiratos Árabes Unidos.
🤖 ANTHROPIC ADVIERTE DE QUE LA IA CAPAZ DE MEJORARSE A SÍ MISMA PODRÍA LLEGAR PRONTO
En una versión revisada de su documento S-1A presentada el lunes, Anthropic advirtió de que podría alcanzar pronto su propio umbral interno de auto-mejora recursiva, el punto en el que una IA se vuelve lo bastante buena entrenándose a sí misma como para acelerar su propio progreso.
El laboratorio afirmó que ya ha utilizado IA para desarrollar modelos cuyos saltos de capacidad no detectó en el momento, y advirtió de que este avance podría superar su capacidad para añadir controles de seguridad y protección al mismo ritmo.
Anthropic subrayó que ningún modelo actual ha cruzado todavía ese umbral y está estudiando cambios en su Responsible Scaling Policy para mantener a los humanos supervisando el diseño de modelos de vanguardia como Claude.
START-UP y VC’s
FINANCIACIÓN
Casap, una startup neoyorquina con cuatro años de antigüedad que utiliza agentes de IA para automatizar investigaciones de fraude, disputas, cobros, reclamaciones y excepciones operativas para instituciones financieras, recaudó $56 millones en una ronda Serie B liderada por Base10 Partners, con la participación de Experian y Synchrony, además de inversores anteriores como Emergence Capital y Lightspeed Venture Partners. La compañía ha recaudado un total de $90 millones. Pulse2.
Hypersonica, una startup de tres años con sede en Feldkirchen, Alemania, que desarrolla sistemas de misiles hipersónicos de largo alcance para gobiernos europeos y países aliados, recaudó $111,8 millones en una ronda Serie B que elevó su valoración a aproximadamente $783 millones. La operación fue codirigida por Lightspeed y General Catalyst, con la participación de los inversores anteriores Plural y 201 Ventures. La compañía ha recaudado un total de aproximadamente $140,9 millones. Tech Funding News.
Northwood Space, una startup de cuatro años con sede en Torrance, California, que diseña antenas para estaciones terrestres de satélites y software que permite a los operadores adquirir capacidad en una red de comunicaciones compartida, recaudó $375 millones en una ronda Serie C que elevó su valoración post-money a $2.000 millones. La operación fue codirigida por Andreessen Horowitz y DFJ Growth, con la participación de Alpine Space Ventures, Washington Harbour Partners, Stepstone Activate e In-Q-Tel. Además, obtuvo una línea de crédito plurianual independiente de HSBC Innovation Banking. TechCrunch
HERRAMIENTA EN TENDENCIA: VERCEL
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Vercel es una plataforma de despliegue e infraestructura en la nube diseñada para ayudar a los equipos de desarrollo a publicar, escalar y potenciar aplicaciones web de manera más rápida y sin fricciones. Nacida como la plataforma de referencia para proyectos Next.js, Vercel ha evolucionado para convertirse en el ecosistema completo del desarrollador moderno, integrando inteligencia artificial, herramientas de agentes y una infraestructura global que convierte el despliegue en algo casi automático.
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Diseñado para el Stack Moderno: Vercel tiene soporte de primera clase para Next.js, Nuxt, SvelteKit, Astro y los principales frameworks del ecosistema frontend, con optimizaciones específicas para cada uno que garantizan el mejor rendimiento posible desde el primer despliegue.
💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡
(Un concepto diario)
El demand shaping es un concepto muy útil para negocios donde la demanda fluctúa mucho. Su propósito principal es modificar cuándo, cómo o qué compran los clientes para adaptar la demanda a la capacidad disponible de la empresa.
Este concepto se basa en la idea de que una empresa no siempre tiene que limitarse a aceptar la demanda tal como llega. Puede utilizar precios, promociones, disponibilidad o incentivos para desplazarla hacia momentos o productos donde tenga capacidad sobrante.
Por ejemplo, una startup de servicios a domicilio puede estar saturada de 18:00 a 21:00 pero tener trabajadores prácticamente parados durante la mañana. En lugar de contratar más personal únicamente para cubrir el pico, podría ofrecer un 20 % de descuento para reservas antes de las 14:00. Parte de los clientes cambiará de horario y la empresa aprovechará mejor su capacidad.
Lo mismo puede aplicarse a infraestructura cloud, logística, hoteles, movilidad, restaurantes o incluso SaaS basado en consumo.
La clave está en dejar de pensar únicamente “¿cómo conseguimos más demanda?” y empezar a preguntar “¿cómo conseguimos la demanda que más nos conviene?”
En definitiva, una empresa eficiente no solo aprende a satisfacer la demanda: también puede aprender a dirigirla.
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