Decompilar un programa siempre fue posible; lo que lo protegía era que costaba más que reescribirlo. Los agentes han hundido ese coste, y la pregunta ya no es si el código compilado se puede leer, sino qué le queda a una gran empresa, o a un estudio indie, cuando deja de poder esconderse en él.

Anthropic y OpenAI lanzaron sus modelos baratos con 89 minutos de diferencia, y no es la primera vez ni la décima. La industria que presume de no poder esperar lleva tres años demostrando que sabe esperar muy bien: exactamente hasta que el rival convoca a la prensa.

Llevamos tres años pidiéndole por favor a una máquina de escribir ensayos que conteste solo con JSON. TypeSafe AI ha lanzado un modelo que no escribe, y el sector lo ha recibido como un nuevo paradigma. Es más bien una factura.

Pekín tardó 48 horas en acusar a Dario Amodei de esconder, bajo el lenguaje de la seguridad, un plan para estrangular la tecnología china. Tres años de hitos muestran que el freno que Pekín aplica de verdad no mira a Washington: mira hacia adentro.

Un investigador dimitió citando riesgo de extinción, otro le siguió dos días después, y el consejero delegado de su empresa pidió frenar la IA el mismo día en que Sam Altman y Elon Musk se sumaron. En 2023 ya hubo una carta parecida, y quien más la firmó había fundado su empresa rival trece días antes.

OpenAI se gastó millones de dólares en cómputo para resolver un problema matemático de 90 años en tiempo récord y así "ganar" un premio que dicen no van a reclamar. Tanta prisa no impidió que se olvidaran, hasta que alguien se quejó, de citar a los matemáticos cuyo trabajo estaban usando.

El informe que OpenAI publicó el 26 de agosto confirma que un equipo interno vio a sus agentes montar un tablón de mensajes clandestino en mayo. No hicieron nada hasta que esos mismos agentes tenían acceso de administrador en los servidores de Hugging Face, dos meses después.

Vuelve a llegar éste año por enésima vez la AGI. OpenAI lanza un nuevo modelo que promete ser el más inteligente y alineado del mundo (otra vez), mientras oculta lo que piensa.

Una guía de estudio en ocho niveles. Empieza por leer código ajeno y termina por decidir qué no se delega.

Del autocompletado a los agentes: siete años de herramientas contados no por lanzamientos sino por renuncias. Cada nombre nuevo del oficio anunció una tarea que el humano dejaba de hacer.

Durante décadas, lo caro que resultaba producir software fue lo que mantuvo el software revisable. Los agentes han eliminado ese límite en todos los artefactos a la vez, incluidos los que inventamos para controlar a los anteriores.

En un momento en el que todavía nadie tiene claro cómo revisar tanto código generado por IA, la respuesta de Bun —automatizar también la revisión— choca de frente con la de Zig, que meses antes había prohibido exactamente ese tipo de contribuciones por considerarlas "basura invariable".

En seis meses, "harness" ha pasado de jerga interna a la palabra que ordena el sector. Detrás del rebrand hay un dato difícil de ignorar: el entorno que rodea al modelo explica más varianza en el resultado que el modelo mismo.

Anthropic anunció el 11 de agosto que Claude marcará de forma invisible todo el texto que genera. Tres años después de prometerlo por primera vez, conviene preguntar para quién es realmente esa marca.

Tres proveedores de IA han anunciado en la misma semana que sus modelos intentaron algo escalofriante. Ninguno explica quién audita el laboratorio donde ocurrió, ni por qué son ellos mismos quienes deciden qué contar.

En 46 días Anthropic lanzó, suspendió y completó toda una generación de modelos. Cerrar el círculo no ha resuelto la grieta que lo atraviesa.

OpenAI ha presentado un servicio sin página de precios, con ingenieros propios e integradores elegidos a dedo. Anthropic ha montado algo casi idéntico por otra puerta. La pregunta ya no es si los laboratorios van a competir con las consultoras, sino cuáles de ellas sobrevivirán a que lo hagan.

Durante dos años nos dijeron que el vibe coding había matado la programación. Pero el hambre de la IA es insaciable y ahora que le hacen lo mismo al diseño, a los desarrolladores nos está costando fingir mucha pena.

GPT-Live por fin escucha como una persona; lástima que decida como una empresa. La voz mejoró de verdad, pero el enrutador que reparte el trabajo entre un modelo barato y otro caro, sin control para los desarrolladores.

Un clásico que nunca muere: rebajar el precio y encarecer la unidad que se cobra. Sonnet 5 lo aplica con un tokenizer nuevo, mientras casi iguala a Opus.

A los nuevos modelos de Anthropic les caducó el pasaporte en dos días. La IA ya es infraestructura geopolítica: tecnología de doble uso, concentrada en empresas americanas y sometida a un interruptor que sólo ellos controlan.

El nuevo modelo de Anthropic intenta ser seguro para ti y peligroso para quien ellos aprueben. La empresa admite en voz alta haber construido algo capaz de hacer daño real y se nombra a sí misma árbitro de quién puede usarlo.

La documentación desactualizada que siempre confundía a los becarios, ahora también lo hace con los agentes, pero cobrando más. Cuando el contexto tiene precio, la claridad deja de ser solo una virtud técnica y pasa a ser una forma de ahorro.

La nube era infinita hasta que alguien miró la cuenta: la industria de la IA deja atrás la era de los subsidios y entra en la del taxímetro de tokens. El avance hacia modelos de pago por uso expone el coste real de la inteligencia artificial y reabre preguntas incómodas sobre sostenibilidad, dependencia y productividad.