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NVIDIA Vera: por qué la CPU vuelve al centro de la IA agéntica

Durante los últimos años casi todo el debate sobre inteligencia artificial ha girado alrededor de las GPU. Tiene sentido: entrenamiento, inferencia, modelos multimodales, Mixture of Experts y grandes contextos dependen de aceleradores cada vez más potentes. Pero NVIDIA está empujando una idea que conviene mirar con atención: en la era de los agentes de IA, la CPU vuelve a estar en la ruta crítica. El argumento de la compañía con NVIDIA Vera es sencillo de entender. Un agente no solo genera texto. Razona, llama herramientas, ejecuta código, consulta bases de datos, analiza resultados, lanza pruebas, mueve datos, verifica salidas y vuelve a decidir el siguiente paso. En cada una de esas fases, la GPU puede estar esperando a que la

Databricks prueba agentes de código en producción y GLM 5.2 entra en la primera liga

Databricks ha publicado uno de los benchmarks más interesantes del momento para agentes de programación, no porque use una batería pública de ejercicios, sino porque se apoya en su propio código. La compañía ha evaluado modelos y harnesses de agentes sobre tareas reales extraídas de pull requests internos, con cambios sobre un codebase de millones de líneas y múltiples lenguajes, entre ellos Python, Go, TypeScript, Scala, Rust y Java. El resultado más llamativo es que GLM 5.2, un modelo open source de Z.ai, aparece en el grupo alto de capacidad y queda estadísticamente empatado con Claude Opus 4.8 en calidad dentro de esta prueba interna de Databricks. La diferencia está en el coste: GLM 5.2 aparece con 1,28 dólares por

La IA empuja los tiny teams: menos capas, más plataforma y más ingeniería

Gartner ha puesto cifra a una tendencia que ya se empieza a notar en muchos equipos de desarrollo: para 2029, el 60 % de las organizaciones adoptará equipos de ingeniería de software más pequeños a escala, frente al 15 % en 2026. La consultora los llama tiny teams, pero el concepto no debería confundirse con una plantilla recortada ni con una moda de eficiencia mal entendida. La idea es más técnica y más profunda: la IA está absorbiendo parte del trabajo rutinario de desarrollo, pruebas, documentación, revisión y generación de código, pero eso no elimina la necesidad de ingenieros. Cambia el tipo de equipo que hace falta. Menos capas de coordinación, más autonomía, más responsabilidad de producto y más dependencia

El pie del correo no va a frenar a la IA: la protección empieza antes

Prohibir en el pie de un correo que su contenido sea tratado por inteligencia artificial tiene algo de gesto necesario y algo de defensa insuficiente. Necesario, porque el problema existe: cada vez más mensajes, adjuntos, contratos, propuestas, informes y documentos internos acaban pasando por asistentes de IA. Insuficiente, porque la IA ya no siempre aparece como una web externa donde alguien copia y pega un texto. Muchas veces está dentro del propio correo, del editor de documentos, del buscador corporativo o del resumen automático de una reunión. El debate abierto por Iñaki Jauregui Navarro en LinkedIn apunta a una inquietud real: qué ocurre cuando enviamos información confidencial y el destinatario la procesa con ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini o cualquier otra

IBM y Red Hat lanzan Lightwell para cerrar la brecha de seguridad del open source

IBM y Red Hat han puesto en marcha comercialmente Lightwell, una plataforma pensada para ayudar a grandes empresas a corregir vulnerabilidades en dependencias open source sin verse obligadas a hacer actualizaciones disruptivas. La propuesta llega en un momento delicado: el software abierto sostiene buena parte de las aplicaciones empresariales, pero el ritmo al que aparecen fallos, dependencias obsoletas y ataques asistidos por IA está dejando cortos muchos procesos tradicionales de parcheo. El lanzamiento se articula en dos ofertas. Lightwell Network ya está disponible y ofrece acceso a un catálogo inicial de más de 6.500 dependencias de capa de aplicación remediadas, firmadas digitalmente y certificadas, con cobertura en ecosistemas como Java y Python. Lightwell Clearinghouse Premier entra en una fase de

ispace usará Starship para vender plazas de carga compartida a la Luna

La japonesa ispace ha dado un paso que ayuda a entender hacia dónde se mueve la nueva economía lunar. La compañía no ha anunciado viajes turísticos a la Luna, sino algo más inmediato y probablemente más importante para el mercado: un servicio de transporte compartido de carga lunar usando Starship, el gran sistema de lanzamiento y aterrizaje que desarrolla SpaceX. Según Reuters, ispace ha comprado 500 kilos de capacidad por 50 millones de dólares en una futura misión de Starship que podría aterrizar en la Luna a partir de 2030. Con esa capacidad, la empresa quiere ofrecer a clientes de todo el mundo una especie de “autobús” lunar para pequeños cargamentos, experimentos, instrumentos científicos o equipos comerciales que no justifiquen

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