John Ternus, director ejecutivo de Apple desde el 1 de septiembre, afirmó que la empresa aprovechará la inteligencia artificial en sus productos, pero que no quiere lanzarla solo por lanzarla. Lo dijo en una entrevista con el periodista Steven Levy, de Wired, publicada el 30 de octubre.

“No queremos lanzar IA por la IA misma”, dijo Ternus. Según el ejecutivo, cuando Apple lo hace bien, la gente no tiene que preguntarse si una función la hizo la IA o un software tradicional. “Lo que importa es: ¿construimos algo que les encante?”, agregó.

La conversación tuvo lugar pocos minutos después de la presentación de la primera MacBook Pro con pantalla táctil, en un evento en Los Angeles, según relató Levy. Ternus tiene 51 años, lleva 25 en Apple y lleva menos de dos meses al frente de la compañía.

Levy le planteó dos lecturas sobre Apple. Una sostiene que la empresa quedó rezagada por no haber desarrollado un producto de IA propio con Siri, su asistente de voz, incluso después de una actualización. La otra, que hace bien en evitar el alto costo de crear un modelo de frontera y en integrar la IA de forma gradual, con foco en la privacidad.

Si respuesta definitiva sobre planes de IA

Ternus no eligió ninguna de las dos. “Todos tienen una opinión, a mí me gusta dónde estamos”, respondió. Dijo que espera que se reconozca el trabajo de la empresa en construir productos que mejoren la vida de las personas, y que Apple va a usar la IA con ese fin.

TechCrunch recordó que Apple fue descrita con frecuencia como atrasada en IA, en parte porque demoró una versión más potente de Siri que recién se lanzó este verano boreal.

Levy también le preguntó por la posibilidad de que los agentes de IA hagan innecesarias las aplicaciones que hoy sostienen el ecosistema de Apple. “Eso podría facilitar mucho la vida, supongo, pero la creación de productos es algo profundamente humano y personal, que nos encanta hacer”, respondió Ternus.

Regulación, Cook y Trump

Sobre si apoya una regulación de la IA, Ternus contestó que todos leen las noticias y lo piensan desde la seguridad informática, porque los modelos “son muy capaces de hacer cosas”. Dijo que Apple se enfoca en que sus productos sean seguros y en proteger la información de los usuarios. Levy calificó la respuesta como una no respuesta.

Ternus también habló de su relación con Tim Cook, su antecesor, que ahora es presidente ejecutivo. “Tim está disponible para ayudar donde se lo pida”, dijo. Según Wired, Ternus todavía no conoció al presidente de Estados Unidos, Donald Trump.

Levy describió a Ternus como un ejecutivo de producto que promete continuidad. Johny Srouji, a cargo del diseño de chips propios de Apple, dijo a la revista que la cultura de la empresa no va a cambiar. Wired indica que la compañía vale 4 billones de dólares y que su negocio de servicios factura 100.000 millones.

El enfoque coincide con otra declaración de Ternus, citada en abril por Reuters a partir de una entrevista con el sitio Tom’s Guide: “Nunca pensamos en lanzar una tecnología. Siempre pensamos en cómo aprovechar la tecnología para lanzar productos increíbles”.

John Ternus, portada de Times con el iPhone Duo

Este mes, Ternus apareció en la portada de la revista TIME junto al iPhone Duo, el primer plegable de la compañía, en la edición dedicada a los mejores inventos de 2026. En la entrevista, Ternus defendió la vigencia de los dispositivos físicos frente al avance de la inteligencia artificial: “La gente quiere cosas físicas”, afirmó, y descartó un escenario donde el iPhone deje de ser necesario.

El dispositivo, que supondría uno de los mayores cambios de diseño de Apple desde 2007, surge de desarrollos que la compañía investigaba desde 2011, cuando Ternus participó en una patente sobre pantallas plegables. Su precio superior a los 2.000 dólares genera incertidumbre sobre su recepción comercial.

Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, afirmó que es “bastante terrible” que millones de personas mantengan memoria RAM en sus ordenadores domésticos sin aprovecharla al máximo, en momentos en que este componente se ha encarecido por la demanda de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial.

Sus declaraciones, formuladas en el pódcast Cheeky Pint, plantean que la distribución actual de la DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio) a nivel mundial resulta ineficiente.

El argumento de la distribución global de recursos

Altman explicó su postura durante una conversación con John Collison, cofundador de Stripe, sobre si los modelos de código abierto de inteligencia artificial permitirían reducir la dependencia de la infraestructura de las grandes compañías tecnológicas. “Desde el punto de vista de la distribución global de recursos, es bastante terrible que todo el mundo tenga una parte del suministro mundial limitado de DRAM en su propio ordenador y que se utilice el 5% del tiempo”, señaló el directivo.

Para el ejecutivo, el problema radica en que la capacidad de fabricación de memoria RAM es limitada, mientras que su uso en ordenadores particulares resulta esporádico. En contraste, sostuvo que concentrar ese mismo recurso en centros de datos permitiría un aprovechamiento constante. “Lo que quieres es maximizar la utilización en la nube si estás intentando lidiar con un entorno de suministro tan limitado”, indicó Altman, según recoge el medio especializado Tom’s Hardware.

El debate sobre la inferencia local

La discusión surgió a partir de un planteamiento habitual entre defensores de los modelos abiertos: la posibilidad de ejecutar inteligencia artificial directamente en computadoras personales, un proceso conocido como inferencia local. “Mucha gente quiere ejecutar la inferencia en local”, reconoció Altman, aunque cuestionó la premisa de que esta alternativa resuelva por sí sola la necesidad de infraestructura centralizada.

Según el directivo de OpenAI, existe una asunción extendida de que, con modelos de código abierto disponibles para ejecutarse en equipos propios, dejaría de ser necesaria la construcción de grandes centros de datos. Altman calificó esa intuición como contraria a la lógica que, a su juicio, debería primar: “Y, de alguna manera, la intuición de mucha gente es la contraria”, apuntó, en referencia a la preferencia por mantener el hardware en casa en lugar de en infraestructura compartida.

Un modelo de negocio basado en servicios centralizados

Aunque OpenAI cuenta con algunos modelos de código abierto, su actividad principal se sostiene sobre sistemas de código cerrado que operan en centros de datos propios. Esta estructura implica que la postura de Altman respecto al uso de la DRAM coincide con los intereses comerciales de la compañía que dirige, orientada a que el procesamiento de inteligencia artificial se concentre en infraestructura en la nube antes que en dispositivos de consumo.

El planteamiento del directivo no equivale a una propuesta de restringir la venta de memoria RAM para equipos convencionales, sino a una preferencia declarada por que ese suministro limitado se destine prioritariamente a instalaciones de cómputo intensivo. La idea de fondo sostiene que la RAM empleada las 24 horas en centros de datos de inteligencia artificial genera mayor valor que la que permanece en ordenadores utilizados para tareas como hojas de cálculo, navegación web o videojuegos.

El contexto del encarecimiento de componentes

Las declaraciones se producen en un escenario donde el precio de la RAM y los discos duros ha aumentado debido al crecimiento de los centros de datos orientados a inteligencia artificial, lo que afecta directamente a quienes ensamblan computadoras para uso doméstico.

Pese a este encarecimiento, millones de usuarios continúan empleando memoria RAM en sus equipos personales, una práctica que Altman cuestionó desde la óptica de la eficiencia en la asignación de recursos tecnológicos a escala global.

La entrevista completa en el pódcast Cheeky Pint abordó, además, otros temas vinculados a la actualidad tecnológica, entre ellos vulnerabilidades recientes detectadas en PHP, el aislamiento de modelos durante procesos de entrenamiento y las investigaciones de OpenAI en el campo de las matemáticas.

Un estudiante de primer año del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrolló un teclado completamente modular en el que cada tecla individual funciona como una unidad independiente, equipada con su propio microcontrolador. El proyecto, bautizado Keybytes, se distribuye como código abierto y permite que cualquier usuario reorganice las teclas en distintas configuraciones según su preferencia.

Nathan Alspaugh, estudiante de ingeniería aeroespacial, diseñó el sistema con el objetivo de resolver un problema personal: nunca quiso comprometerse con una disposición de teclado fija. Cada tecla, denominada Keybit, incorpora un microcontrolador RISC-V y pogo pins en sus cuatro costados, lo que permite la transmisión de energía y conexiones I2C entre módulos adyacentes. De esta forma, las piezas se pueden reubicar libremente sin perder funcionalidad.

El diseño requiere un único componente adicional

El sistema solo necesita una pieza externa, el módulo controlador o Keyword, encargado de coordinar las teclas individuales y gestionar la comunicación con la computadora. Pese a estar compuesto por dos placas de circuito apiladas, este controlador mantiene el mismo tamaño que los módulos de tecla individuales, lo que facilita su integración física al conjunto.

“Siempre quise hacer un teclado, pero no quería quedar atado a un solo diseño, así que quise poder reorganizarlo en cualquier momento”, escribió Alspaugh en la primera entrada de su diario de proyecto, que mantiene desde marzo de este año. “Busqué en internet y no lo encontré en ningún lado, así que decidí hacerlo yo mismo”, agregó.

El repositorio en GitHub detalla componentes, pero el diario revela el proceso

El archivo principal del proyecto en GitHub no ofrece demasiados detalles técnicos: se limita a describir los elementos necesarios para replicarlo, entre ellos placas de circuito impreso personalizadas, interruptores Cherry MX, carcasas impresas en 3D y una gran cantidad de componentes soldados a mano. Es en su diario de desarrollo donde queda documentado el alcance real del trabajo.

Allí, Alspaugh relató varios contratiempos durante el proceso, como imanes que no permanecían en su lugar, compromisos de diseño y errores en las placas que logró detectar antes de encargar los componentes personalizados, lo que le evitó gastos adicionales. También tuvo que aprender a utilizar una impresora 3D de resina y realizar múltiples iteraciones y ajustes manuales para lograr que todas las piezas encajaran correctamente.

El estudiante invirtió cerca de cien horas en el proyecto

Alspaugh indicó a The Register que destinó alrededor de cien horas al desarrollo del proyecto hasta el momento. El costo económico tampoco resultó menor: las pequeñas placas personalizadas tienen un precio elevado por unidad.

Según el carrito de compras de los diseños de placas incluido en su diario, los Keybits cuestan apenas un par de dólares cada uno, mientras que los Keywords tienen un valor de 30 dólares por unidad. Alspaugh optó por contratar el ensamblaje completo con el fabricante, lo que representó buena parte del gasto total: el ensamblaje de los Keybits le costó 69 dólares, y el de los Keywords, 203 dólares.

Un teclado completo costaría cerca de 900 dólares

De acuerdo con los cálculos del propio estudiante, armar un teclado de tamaño completo con este sistema tendría un costo aproximado de 900 dólares, una cifra que él mismo reconoce como prohibitiva para la mayoría de los usuarios. “Si alguna vez hago uno completo, compraré las piezas por separado y las soldaré yo mismo”, anotó en su diario.

Alspaugh aclaró que no existe ningún límite técnico que obligue a detenerse en el tamaño estándar de un teclado: cualquier persona con los recursos necesarios podría construir una versión de mayor escala. Según explicó, quien cuente con los componentes necesarios podría ensamblar su propio teclado modular en pocos días, sin contar el tiempo de entrega de las placas de circuito impreso.

El creador evalúa comercializar el sistema en el futuro

Alspaugh señaló que está considerando la posibilidad de vender los módulos una vez que termine de perfeccionar y finalizar los diseños. El estudiante planea incorporar varios cambios y actualizaciones de hardware, además de sumar nuevas funcionalidades al sistema. “Probablemente haría más variedades de teclas, como algunas que tengan un sensor de huellas dactilares”, comentó.

WhatsApp sumó cuatro nuevas funciones para los grupos que buscan resolver un problema habitual entre los usuarios de chats activos: la dificultad para encontrar información relevante en medio de planes, avisos y conversaciones que se acumulan mientras una persona está ocupada.

Las herramientas permiten fijar mensajes de forma indefinida, compartir el historial reciente con nuevos integrantes, publicar estados exclusivos para un chat y filtrar menciones o respuestas directas.

Mensajes fijados sin límite de tiempo

La primera función permite mantener a la vista mensajes importantes sin que caduquen. Un grupo familiar puede dejar fijada la dirección de una reunión, mientras que un grupo de trabajo puede conservar visible un enlace, una fecha o una instrucción clave. De esta manera, cualquier integrante puede retomar la conversación sin necesidad de revisar decenas de mensajes anteriores.

Envío del historial a nuevos integrantes

WhatsApp también habilitó la posibilidad de compartir mensajes recientes con una persona que se incorporó a un grupo después de iniciada la conversación. Para activarla, hay que tocar el nombre del contacto dentro del chat y seleccionar el envío del historial. Así, quien se suma tarde a una charla sobre un viaje, una actividad o una compra compartida puede conocer los acuerdos previos sin pedir que le reenvíen cada mensaje por separado.

Esta herramienta se suma a la opción ya existente que permite elegir si se envía el historial reciente en el momento mismo de agregar a un contacto al grupo. Los mensajes compartidos mediante esta función mantienen el cifrado de extremo a extremo, la misma protección que aplica a los chats personales.

Estados exclusivos para cada grupo

La tercera novedad son los estados grupales, pensados para compartir actualizaciones informales únicamente con los integrantes de un chat determinado. Todos los miembros del grupo pueden ver esas publicaciones, reaccionar y añadir las propias. Al igual que los estados habituales de la aplicación, desaparecen después de 24 horas.

Un grupo de corredores, por ejemplo, puede usar esta herramienta para publicar una foto o un aviso sobre una salida sin que ese contenido se comparta con el resto de los contactos del usuario. Cada actualización queda así limitada al grupo al que corresponde.

Filtro de menciones y respuestas directas

La cuarta función incorpora un filtro que reúne los grupos no leídos en los que el usuario fue mencionado o recibió una respuesta directa. El filtro incluye también los mensajes enviados con la etiqueta @todos, lo que facilita detectar avisos relevantes entre múltiples conversaciones activas al mismo tiempo.

Otra novedad de WhatsApp: llamadas de invitados para usuarios sin cuenta

Además de estas cuatro funciones para grupos, WhatsApp incorporó las llamadas de invitado, que permiten sumar a personas sin cuenta en la aplicación a llamadas individuales o grupales mediante un enlace. Las llamadas serán gratuitas, cifradas de extremo a extremo y sin límite de tiempo.

Para generar una invitación, el usuario debe ingresar en la pestaña Llamadas, seleccionar el ícono “+” y crear un enlace que puede enviar a compañeros de trabajo, de clase o a tutores, sin importar qué aplicaciones tengan instaladas. Solo quienes cuenten con una cuenta de WhatsApp podrán crear estos enlaces.

Los invitados podrán abrir el vínculo desde el navegador de una computadora, escribir su nombre y esperar la aprobación del organizador antes de ingresar. Una vez aceptados, podrán participar en llamadas de hasta 32 personas. Cada invitado permanecerá en una sala de espera hasta recibir autorización y podrá ser eliminado de la llamada en cualquier momento por el organizador.

Con una fortuna estimada en 211.000 millones de dólares, Mark Zuckerberg es uno de los hombres más ricos del mundo y posee un extenso portafolio inmobiliario que se extiende por Estados Unidos, Irlanda y otros destinos de lujo. Su adquisición más reciente, concretada en agosto, es una propiedad de 440 acres en el condado de Waterford, Irlanda, que incluye un castillo de 196 años de antigüedad. La operación, según trascendió, le costó 51,17 millones de euros, unos 57,1 millones de dólares.

El tesoro de Zuckerberg en Florida

La adquisición de mayor valor del cofundador de Meta no fue la irlandesa, sino una realizada a principios de este año en Florida. El ejecutivo y su esposa, la doctora Priscilla Chan, compraron una mansión de lujo en Indian Creek Island, cerca de la vivienda que el fundador de Amazon, Jeff Bezos, construye en la misma zona.

Según registros citados por el Miami Herald, Zuckerberg pagó 170 millones de dólares por la propiedad frente al mar, que cuenta con nueve dormitorios y 11 baños completos. Los registros de propiedad del condado de Miami-Dade identifican al titular como un fideicomiso inmobiliario.

Indian Creek Island es una isla artificial de 300 acres ubicada cerca de Miami y Miami Beach, con apenas 41 lotes y unos 84 residentes, de acuerdo con The Wall Street Journal. Los precios allí arrancan en torno a los 60 millones de dólares, y un lote baldío de tamaño similar al adquirido por Zuckerberg se vendió por 105 millones de dólares en 2025.

Mitchell Duchon, agente inmobiliario de Corcoran Group especializado en propiedades frente al mar en Miami Beach, explicó que la propiedad de Zuckerberg lo ubica en el sector más codiciado de la isla.

En el lado oeste, donde se encuentra su residencia, los lotes rondan los 80.000 pies cuadrados, frente a los 50.000 pies cuadrados del lado este. Según el agente, esa ubicación ofrece mejor acceso a las aguas abiertas de la bahía de Biscayne y vistas más amplias con atardeceres destacados. “Ese lado de la isla es percibido como el más atractivo”, señaló Duchon.

Un portafolio que incluye rancho, lago y capital federal

La base de operaciones de Zuckerberg sigue siendo Palo Alto, California, donde posee 11 propiedades en el vecindario de Crescent Park, según The New York Times. Durante más de una década, invirtió 110 millones de dólares en la compra de terrenos adyacentes, lo que en ocasiones generó quejas de vecinos.

En la isla de Kauai, en Hawái, Zuckerberg es dueño de una propiedad de 300 millones de dólares conocida como Koʻolau Ranch, que abarca unos 1.400 acres. El año pasado sumó cerca de 1.000 acres adicionales al complejo, según Architectural Digest, con lo que su superficie total en Kauai superó las 2.300 acres.

Se trata de una de sus propiedades más reservadas: casi todas las personas que acceden al predio, incluidos trabajadores y constructores, deben firmar acuerdos de confidencialidad, de acuerdo con Wired. El rancho incluiría un refugio subterráneo de 5.000 pies cuadrados con fuente de energía propia.

En la zona del lago Tahoe, entre Nevada y California, Zuckerberg construyó un complejo propio a partir de la compra de dos fincas contiguas en Tahoe City, conocidas como Carousel Estate y Brushwood Estate, por un total de 59 millones de dólares: 22 millones y 37 millones de dólares, respectivamente. Brushwood Estate data de principios del siglo XX y tuvo solo dos propietarios anteriores, según SFGate.

Cuenta con seis dormitorios, cinco baños completos y una casa de huéspedes de 2.293 pies cuadrados. El lago Tahoe se consolidó como destino de retiro para multimillonarios, entre ellos el cofundador de Google Sergey Brin y el excandidato presidencial Tom Steyer.

A medida que Meta y su director ejecutivo intensificaron su vínculo con los responsables políticos en Washington durante la administración Trump, Zuckerberg adquirió una mansión de 23 millones de dólares en el exclusivo vecindario Woodland-Normanstone de la capital estadounidense, según Politico. La propiedad, de 15.000 pies cuadrados, combina muros de ladrillo y piedra caliza con pasillos acristalados.

Cuando se corta la luz, cada hogar enfrenta la misma disyuntiva: decidir si prioriza el refrigerador, algunas luces o el sistema de calefacción. Para resolverla, cada vez más consumidores recurren a sistemas de respaldo eléctrico que almacenan energía de antemano, aunque no todos funcionan igual ni requieren el mismo nivel de instalación.

La elección entre una batería doméstica y una estación de energía portátil depende de qué aparatos necesitan funcionar, cuánto suelen durar los cortes en la zona y si se busca un sistema que actúe de forma automática.

Cómo entrega energía cada sistema

Una batería doméstica se conecta al sistema eléctrico de la vivienda a través de un inversor y equipos de control asociados. En una instalación con capacidad de respaldo, ese equipo desconecta la casa de la red durante un corte y suministra energía a los circuitos designados desde la batería. Según el diseño del sistema, la cobertura puede incluir solo las cargas esenciales o la totalidad del hogar.

Una estación de energía portátil, en cambio, integra almacenamiento en batería, un inversor y tomacorrientes en una sola unidad que alimenta directamente los aparatos conectados a ella. Esto la hace útil para energizar dispositivos individuales sin necesidad de instalar un sistema de batería permanente.

Esa distinción, sin embargo, se vuelve cada vez menos rígida. Algunas estaciones portátiles de mayor tamaño admiten baterías de expansión y pueden conectarse a los circuitos del hogar mediante equipos de transferencia compatibles. Por eso, quienes evalúan comprar un sistema deben comparar la configuración real del producto: una unidad portátil conectada al tablero eléctrico de la casa implica equipos y requisitos de instalación distintos de los de una pensada solo para cargar teléfonos.

La capacidad define cuánto dura y la potencia qué se puede encender

Dos especificaciones resultan determinantes al elegir un sistema de respaldo: la capacidad de energía y la potencia de salida. La capacidad, medida en vatios-hora o kilovatios-hora, indica cuánta energía puede almacenar la batería. La potencia, medida en vatios o kilovatios, determina cuántos equipos pueden funcionar al mismo tiempo.

La Junta de Recursos del Aire de California (CARB) señala que las baterías de respaldo deben dimensionarse tanto en función de la demanda como del tiempo de funcionamiento requerido.

Un ejemplo simplificado ilustra la relación: una batería que entrega 1 kilovatio-hora a los aparatos podría sostener una carga constante de 100 vatios durante 10 horas. En la práctica, la autonomía real depende de las pérdidas de conversión, la carga disponible y los ciclos de encendido y apagado de cada aparato.

La demanda de arranque también importa. Un refrigerador o una bomba de agua pueden requerir, por un instante, más potencia de la habitual al encender el motor. Por eso conviene revisar la potencia continua y la potencia pico que admite el sistema de respaldo frente a los equipos que deberá operar.

Una batería de mayor tamaño no garantiza, por sí sola, que todos los electrodomésticos puedan funcionar a la vez. Tesla recomienda a los propietarios de su sistema Powerwall gestionar los equipos de alto consumo durante los cortes, porque la demanda combinada puede superar la potencia nominal del sistema. Reducir esas cargas, además, extiende el tiempo de autonomía disponible.

Qué conviene según el tipo de hogar

Para un inquilino o un hogar que enfrenta cortes breves y ocasionales, una estación portátil resulta un punto de partida práctico cuando la prioridad es mantener encendidos unos pocos aparatos conectables. En ese caso, conviene comparar el precio de compra, la capacidad utilizable, la potencia de salida, el peso y las opciones de carga del equipo.

Una batería doméstica instalada merece una evaluación más detallada cuando el respaldo automático y los electrodomésticos cableados son prioritarios. Aquí, la comparación debe incluir el presupuesto completo de instalación, con el trabajo eléctrico y los controles de respaldo, y no solo el precio de la batería en sí.

En los cortes prolongados, la recarga se vuelve el factor decisivo. Ambas opciones agotan su energía almacenada a menos que exista otra fuente que las reponga. Los paneles solares compatibles pueden ayudar, aunque su producción depende de la radiación solar disponible y de las capacidades del sistema conectado.

Tener paneles solares en el techo no garantiza electricidad durante un apagón. El Departamento de Energía de Estados Unidos explica que los sistemas solares convencionales conectados a la red generalmente se apagan durante los cortes; que sigan operando requiere un inversor y un sistema de almacenamiento configurados específicamente para ese fin.

La recomendación práctica consiste en partir de una lista de aparatos esenciales y una estimación realista de la duración de los cortes en la zona. Si unos pocos tomacorrientes cubren esas necesidades, la portabilidad puede ser suficiente. Si el requerimiento se extiende a un respaldo automático a nivel de circuitos, un sistema instalado puede justificar el trabajo adicional que implica.

El laboratorio de inteligencia artificial Radical Numerics, con sede en San Francisco, anunció que bacteriófagos diseñados por un modelo de IA fueron administrados a un paciente con una infección bacteriana resistente a antibióticos, bajo un procedimiento de uso compasivo liderado por un médico y autorizado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos. Se trataría de la primera vez que un organismo diseñado por IA se aplica como medicina en una persona.

Los bacteriófagos son virus que infectan bacterias y no afectan a las células humanas. Se emplean como terapia desde hace más de un siglo, antes incluso del descubrimiento de la penicilina, y su uso ha resurgido a medida que los antibióticos convencionales pierden eficacia.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) los considera en general seguros y, a diferencia de los antibióticos de amplio espectro, un fago puede atacar una cepa bacteriana específica sin dañar el resto del microbioma.

Esa misma precisión genera una dificultad: cada fago reconoce un conjunto limitado de receptores en la superficie bacteriana, por lo que tratar a un paciente exige hallar uno compatible con su infección particular. Los médicos primero revisan bibliotecas de fagos existentes, luego recurren a muestras ambientales y, como último recurso, intentan diseñarlos mediante ingeniería. En casos de sepsis, esa búsqueda puede definir la vida o la muerte del paciente.

La magnitud del problema de la resistencia antimicrobiana no está en discusión. El proyecto Global Burden of Disease estimó que esta resistencia estuvo asociada a cerca de 4,7 millones de muertes en 2021, y proyecta que entre 2025 y 2050 podría vincularse a casi 40 millones de fallecimientos adicionales.

El origen del modelo y su antecesor

Radical Numerics fue fundada por integrantes del equipo que desarrolló Evo y Evo 2, los modelos de genoma del Arc Institute que generaron los primeros genomas de fagos escritos íntegramente por inteligencia artificial. Aquel trabajo previo produjo 700.000 genomas candidatos, de los cuales 285 fueron sintetizados y solo 16 dieron origen a virus viables, una tasa de éxito baja pero suficiente como prueba de concepto.

Omnii-1, el modelo sucesor, adopta un enfoque más acotado. En lugar de inventar genomas completos, edita el componente que determina a qué bacteria se dirige el virus. El equipo trabajó sobre T7, un fago de 40 kilobases que infecta la bacteria Escherichia coli y está ampliamente caracterizado, y reescribió gp17, la fibra de la cola responsable de reconocer al receptor bacteriano.

Los resultados técnicos difundidos por la compañía

Según el informe técnico publicado por la propia empresa, con variantes de entre 11 y 15 cambios de aminoácidos respecto del fago original, el 69,9% de los diseños resultaron virus viables, frente al 4,8% logrado con controles aleatorios. De 6.694 variantes con actividad medible, 2.161 superaron el desempeño del fago original, incluidas algunas con 28 sustituciones de aminoácidos.

La compañía probó el cóctel diseñado contra bacterias aisladas de la infección real de un paciente, confirmó que eliminaba esa cepa en laboratorio y después lo administró. El paciente presentaba una infección por Escherichia coli que había resistido no solo a los antibióticos, sino a todos los fagos disponibles, una situación considerada de extrema gravedad en enfermedades infecciosas.

Lo que la empresa no reveló

Radical Numerics se negó a describir la evolución clínica, el desenlace, el hospital o los médicos involucrados, con el argumento de proteger la privacidad del paciente y evitar que incluso detalles limitados pudieran identificarlo. El informe técnico fue autopublicado en el sitio web de la empresa, sin revisión por pares, y la compañía indicó por separado que el tratamiento es propiedad suya y que busca comercializarlo.

Esa reserva se mantenía al 29 de octubre, nueve días después del anuncio, cuando publicaciones especializadas en enfermedades infecciosas seguían sin reportar evolución clínica, desenlace ni publicación revisada por pares. El informe técnico continúa siendo el único relato disponible sobre el caso.

El propio documento de la empresa reconoce que una observación de un solo paciente no puede establecer seguridad ni eficacia. El director ejecutivo, Eric Nguyen, declaró además que la compañía tiene intención de publicar los resultados mediante revisión por pares.

Las reacciones de la comunidad científica

Especialistas externos se mostraron entre intrigados y escépticos. El microbiólogo de la Universidad de Harvard Michael Baym, que no participó del proyecto, señaló que el resultado sería extraordinario si funciona, pero agregó que su instinto es de cautela hasta que el tratamiento concluya y pueda examinarse la novedad de los virus utilizados.

La lógica comercial detrás del anuncio resulta más clara: la búsqueda de fagos es un proceso lento, y Radical Numerics sostiene que puede comprimir el diseño a días en lugar de meses. Marisa Azad, especialista en enfermedades infecciosas del Hospital de Ottawa que colabora con la empresa, describió la búsqueda convencional como un proceso sumamente demandante en tiempo. Si la inteligencia artificial logra acortar ese proceso de manera confiable, podría ampliar el número de pacientes tratados a tiempo.

OpenAI usará desde el 29 de noviembre el contenido de las sesiones de Daybreak Blue en cuentas personales para entrenar sus modelos, incluso si el usuario desactivó la opción “mejorar el modelo para todos”. Daybreak Blue es el nivel de acceso que la empresa ofrece a especialistas en ciberseguridad.

Según un correo que OpenAI envió a los miembros de su programa de acceso de confianza, y que usuarios reprodujeron en foros, el cambio también busca “fortalecer las salvaguardas contra el uso indebido” de la IA en ciberseguridad. Hasta ahora, esas sesiones quedaban fuera del entrenamiento.

El mensaje precisa que la medida no afecta a clientes empresariales ni a otros usos de ChatGPT. Tampoco cambia el trato de datos en los modos de procesamiento seguro privado y de cero retención de datos.

El medio especializado The Decoder informó que la reacción fue inmediata y que OpenAI envió un segundo correo en el que prometió una opción de exclusión específica. Los textos publicados hasta ahora no detallan cómo funcionará ni desde cuándo.

Por qué el cambio contradice la promesa previa

Para obtener acceso individual a Daybreak, el usuario debe activar la Seguridad Avanzada de Cuenta, que apaga el entrenamiento con sus datos. El propio correo lo reconoce. Por eso, hasta ahora, quien usaba Daybreak Blue con una cuenta personal tenía garantizado que su contenido no alimentaba los modelos.

Daybreak Blue se presentó el 10 de agosto de 2026. OpenAI lo describió como acceso a su modelo general GPT-5.6 Sol con salvaguardas adaptadas al trabajo defensivo autorizado, y lo recomendó para detectar vulnerabilidades, revisar código, analizar software malicioso y responder a incidentes.

Las sesiones de ese tipo pueden incluir fallas aún no corregidas en productos ajenos, código de clientes o pruebas de ataque. Un usuario citado por el sitio CellCog escribió que, con el cambio, los errores sin reportar y las técnicas del investigador pasan a ser datos de entrenamiento.

OpenAI no explicó, en los textos consultados, si filtrará los hallazgos sin corregir, cuánto tiempo conservará el contenido ni si lo revisarán personas. Tampoco aclaró si el cambio alcanza a Daybreak Red, el nivel con modelos especializados, que el correo no menciona.

Sin opción de exclusión y con acceso por API recortado

La página de ayuda de OpenAI sobre controles de datos se actualizó el 30 de octubre con una sección sobre el acceso de confianza en cuentas personales, según el medio Neural Brew y el sitio CellCog. Ambos señalan que la página no menciona una fecha de inicio ni una forma de excluirse de Daybreak.

Esa página aclara que el ajuste de privacidad sigue vigente para la actividad fuera de las sesiones de acceso de confianza. En el foro de la comunidad de OpenAI, un usuario preguntó cómo saber cuándo está dentro de una sesión de Daybreak al usar Codex, la herramienta de programación de la empresa.

El correo anuncia además que, desde el 20 de noviembre, los individuos dejarán de tener acceso a Daybreak Blue por API. Las claves no se revocan, pero las respuestas volverán a incluir las negativas habituales ante pedidos de ciberseguridad.

Los usuarios individuales podrán seguir con Daybreak Blue a través de Codex con inicio de sesión de ChatGPT. Quienes quieran mantener el acceso por API deberán pasar a una cuenta empresarial, que el cambio de datos no alcanza.

El antecedente que alimenta la desconfianza

The Decoder vincula la preocupación con el caso de los matemáticos Tristan Buckmaster y Levent Alpöge, quienes subieron borradores sobre las ecuaciones de Navier-Stokes a Codex. Poco después, OpenAI presentó su propia demostración y negó haber usado esos datos para entrenar.

Según ese medio, la sospecha bastó para mostrar a los investigadores lo que puede salir mal. En las redes, algunos especialistas dijeron que dejarán el programa, según el sitio de seguimiento ctxsec, que presenta esas reacciones como opiniones.

El profesor Richard Borcherds, matemático de la Universidad de California en Berkeley y ganador de la Medalla Fields, decidió abandonar la calificación en línea de exámenes y tareas de sus estudiantes de matemáticas ante la imposibilidad de distinguir el trabajo humano del producido por inteligencia artificial.

El académico, reconocido por sus investigaciones en álgebras de dimensión infinita y actualmente abocado al estudio de la teoría cuántica de campos, optó por regresar a los exámenes tradicionales en papel, sin dispositivos electrónicos.

“Los exámenes en línea ahora son una pérdida de tiempo porque varios estudiantes solo usan IA para responder las preguntas. No puedo saber qué alumnos la utilizan, pero noto que el puntaje promedio aumenta mucho en los exámenes en línea”, declaró Borcherds a la sucursal del New York Post en California.

El sistema de calificación por corrección incentiva el uso de IA

Según explicó el profesor, el método que denomina “calificación por corrección” termina por empujar a los estudiantes hacia el uso de herramientas de inteligencia artificial, ya que estas garantizan una respuesta correcta. “La calificación por corrección agrega un enorme incentivo para que usen IA en las tareas en lugar de hacerlas ellos mismos, y penaliza a los estudiantes honestos. Pagar para calificar respuestas generadas por IA es una pérdida de tiempo y dinero”, afirmó.

Ante la falta de una alternativa mejor, Borcherds reconoció que actualmente califica las tareas por el solo hecho de que el estudiante las entregue, sin evaluar su contenido. “No es un sistema muy bueno”, admitió, aunque sostuvo que por el momento no cuenta con otra opción viable.

Berkeley descartó los detectores de IA por poco confiables

La decisión del profesor llega después de que Berkeley evaluara distintas herramientas de detección de contenido generado por inteligencia artificial, entre ellas Turnitin y Rumi, y concluyera que ninguna resultaba lo suficientemente confiable para su implementación estandarizada en el campus.

Como consecuencia, la División de Berkeley del Senado Académico solicita a los docentes incluir en los programas de sus cursos una declaración sobre el uso permitido de herramientas de IA, aunque las políticas concretas quedan a criterio de cada profesor y pueden variar según el nivel y el área de la materia.

Anne Marie Richard, vicerrectora adjunta de Educación de Pregrado y directora de Tecnología Académica de la universidad, señaló que existe un repositorio creciente de modelos de declaraciones sobre el uso de IA disponible en el AI Hub, el directorio del campus para herramientas, capacitaciones y políticas de inteligencia artificial, al que los docentes pueden recurrir para redactar sus propios lineamientos.

El avance de la IA en matemáticas alimenta la incertidumbre sobre la profesión

Tras el anuncio de OpenAI sobre la resolución mediante agentes de inteligencia artificial de uno de los problemas matemáticos no resueltos más difíciles, el de existencia y suavidad de Navier-Stokes, Borcherds advirtió sobre el ritmo de avance de la tecnología. “Si la IA sigue mejorando al ritmo actual, en unos años no habrá nada que los matemáticos humanos puedan hacer que la IA no pueda hacer mejor”, sostuvo.

El profesor admitió que ya no sabe qué consejo dar a quienes consideran estudiar matemáticas, una carrera que hasta hace cinco años parecía una de las más resguardadas frente al avance de la inteligencia artificial. “No tengo ninguna idea de qué aconsejar. Incluso le pregunté a ChatGPT esta misma pregunta, y ni ChatGPT supo decirme qué va a pasar”, relató.

Pese a ello, Borcherds consideró que la “inercia” propia del sistema académico podría mantener sin grandes cambios al departamento de matemáticas durante los próximos años, en una comparación con las revistas académicas en papel, que según él continúan publicándose pese a resultar “totalmente inútiles” desde hace dos décadas.

“Ha habido muchos avances técnicos en el pasado: el tejido manual fue desplazado por los telares, y los caballos por los automóviles. Pero esta es la primera vez que algo así ocurre en las matemáticas”, concluyó el profesor.

Coincidiendo con al celebración de Halloween 2026, Epic Games Store ofrece de forma gratuita, por tiempo limitado, el videojuego de terror Sorry We’re Closed, una propuesta de supervivencia con estética retro que combina cámaras fijas, combates en primera persona y una narrativa con decisiones que alteran el desenlace.

El título, desarrollado por à la mode games, llegó al mercado en noviembre de 2024 y acumula una recepción especialmente positiva entre los jugadores de Steam.

Cómo reclamar el juego antes de que termine la promoción

Para obtener Sorry We’re Closed de manera gratuita, el usuario debe ingresar a la tienda de Epic Games, iniciar sesión con su cuenta y buscar la página del título. Una vez allí, basta con seleccionar la opción para obtenerlo y completar el proceso de compra sin cargo.

Tras reclamarlo, el juego queda asociado de forma permanente a la cuenta del usuario, que podrá conservarlo incluso después de que la promoción finalice. La oferta vence el jueves 5 de noviembre de 2026 a las 11:00 a. m. EST, equivalente a las 13:00 de Argentina, por lo que los interesados cuentan con ese plazo para aprovechar el descuento del 100%.

No es necesario descargar ni instalar el contenido de inmediato: alcanza con reclamarlo mientras la promoción esté activa para asegurar su acceso futuro.

La historia de Michelle y una maldición en Londres

Sorry We’re Closed sigue a Michelle, una joven que vive en Londres y cuya vida cambia por completo tras recibir una maldición de un demonio. Para liberarse de ella, debe explorar escenarios inquietantes, enfrentar criaturas sobrenaturales y develar los secretos que rodean su situación.

El argumento, sin embargo, no se limita al enfrentamiento con monstruos o la resolución de acertijos. A lo largo de la aventura, Michelle también se involucra en la vida de sus vecinos y toma decisiones que modifican el desarrollo de esas relaciones y el destino de distintos personajes. Esta combinación de horror sobrenatural y drama personal constituye uno de los rasgos más particulares del título.

Cámaras fijas y combate en primera persona, un homenaje a los clásicos

En el terreno jugable, Sorry We’re Closed utiliza cámaras fijas durante los tramos de exploración, un recurso identificado con los survival horror de finales de los años noventa, en la línea de los primeros Resident Evil y Silent Hill. Cuando llega el momento del combate, la perspectiva cambia a un sistema de disparos en primera persona con un enfoque cercano a los juegos arcade.

El resultado alterna momentos de exploración, tensión y acción sin resignar la identidad retro del título. A esto se suma una narrativa basada en elecciones y con múltiples finales, de manera que las decisiones del jugador inciden en la conclusión de la historia. La campaña principal tiene una duración aproximada de ocho horas, aunque la existencia de distintos desenlaces amplía las razones para rejugarla.

Una propuesta visual propia dentro del género

Desde su estreno en noviembre de 2024, el juego acumula cerca de 1.700 reseñas en Steam con una valoración extremadamente positiva. Buena parte de los comentarios destaca su dirección artística, el diseño de personajes y la manera en que combina distintos géneros dentro de una misma experiencia.

Su estética apuesta por colores intensos, escenarios de inspiración retro y personajes de diseño llamativo, en contraste con la apariencia realista que predomina en buena parte de las producciones de terror contemporáneas. Otro elemento distintivo es el tratamiento de las relaciones personales y la presencia de personajes LGBTQ+, integrados en una trama donde conviven el romance, el misterio y el horror sobrenatural.

Esta combinación diferencia a Sorry We’re Closed de otros títulos que buscan recuperar exclusivamente las mecánicas de los clásicos del género sin aportar una identidad propia. Su duración relativamente contenida permite completar la historia principal sin requerir decenas de horas, mientras que los distintos finales ofrecen un motivo adicional para volver a recorrer sus escenarios.