El Internet de las cosas tradicional está evolucionando gracias a la inteligencia artificial hacia la llamada inteligencia ambiental: digitalizar entornos, activos y flujos de trabajo, y convertir los datos de los sensores en información, predicciones y alertas útiles para los trabajadores de primera línea.

Gestor de conocimiento

Meta ha presentado oficialmente Muse Spark, el primer modelo de su nueva familia de inteligencia artificial orientada a lo que denominan superinteligencia personal. Este lanzamiento, que llega de la mano de la recién creada unidad Meta Superintelligence Labs, marca un punto de inflexión estratégico para la compañía de Mark Zuckerberg al distanciarse de su tradicional enfoque de código abierto.

Alibaba presenta Qwen 3.5, su modelo multimodal un 60% más barato y hasta ocho veces más rápido, con soporte para más de 200 idiomas.

La startup Higgsfield utiliza los modelos GPT-4.1, GPT-5 y Sora 2 de OpenAI para que cualquier creador pueda generar vídeos cortos de estilo profesional a partir de una simple idea, imagen o enlace. Su enfoque, que mezcla inteligencia artificial y lenguaje cinematográfico, está transformando la producción de contenidos en redes sociales.

Google ha presentado Gemini 3, su modelo de inteligencia artificial más avanzado, diseñado para comprender el contexto, razonar con profundidad y ayudar a los usuarios a “dar vida a cualquier idea”. Según Sundar Pichai, CEO de Google, el lanzamiento marca “otro gran paso hacia la inteligencia artificial general”. Gemini 3 mejora drásticamente el rendimiento de sus predecesores en razonamiento, multimodalidad y programación, e introduce Google Antigravity, una plataforma para el desarrollo de agentes autónomos. El modelo está disponible desde hoy en la app de Gemini, AI Studio, Vertex AI y otros productos de Google.

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) están ganando protagonismo como una solución eficaz para tareas específicas en sectores como el comercio minorista, logística o atención al cliente. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM), los SLM pueden integrarse directamente en dispositivos móviles o wearables, lo que permite operar sin conexión, garantizar mayor privacidad y reducir costes. Combinados con agentes de IA, ofrecen funcionalidades como asistentes de voz, traducción en tiempo real y análisis de imágenes, con aplicaciones concretas para trabajadores de primera línea. El futuro apunta hacia agentes de IA multimodales, capaces de interactuar de forma más natural con el entorno y las personas.

Una investigación reciente ha propuesto una definición concreta de lo que debe entenderse por inteligencia artificial general (AGI), permitiendo medir el progreso real de los modelos actuales. Según este marco, GPT-5 ya ha alcanzado el 57% del camino hacia una AGI funcional, con avances notables en razonamiento, percepción visual y memoria de trabajo. A excepción del aprendizaje continuo, los autores sostienen que las capacidades restantes pueden lograrse con investigación e ingeniería habituales. La gran pregunta es: ¿cuánto falta realmente para alcanzar una AGI completa?