La inteligencia artificial ya sabe programar y resolver problemas complejos, pero todavía le cuesta entender por qué nos reímos o cómo suena una decepción real. Para solucionar esto, la plataforma Handshake AI, proveedora de datos para gigantes como OpenAI, ha lanzado una campaña masiva de reclutamiento dirigida a actores de improvisación y artistas escénicos.

La revolución de la inteligencia artificial ha llegado al mundo de las ventas, pero los resultados en nuestro país todavía dejan mucho que desear. Según la décima edición del informe State of Marketing presentado por Salesforce este 10 de marzo de 2026, existe una paradoja preocupante: aunque el 57% de los profesionales del marketing en España ya ha adoptado la IA, el 83% confiesa que sus campañas siguen siendo genéricas. Este dato es crítico en un momento en que los consumidores exigen interacciones instantáneas y personalizadas, similares a las que mantienen con herramientas de lenguaje natural. El estudio, basado en una muestra global de 4.450 líderes, revela que la falta de datos unificados es el principal freno que impide pasar del envío masivo de correos a conversaciones reales. En un mercado donde la IA y los agentes generaron 262.000 millones de dólares en ventas durante la última temporada navideña, quedarse atrás en la personalización no es solo un error estratégico, sino una amenaza directa para la supervivencia de cualquier marca en el entorno digital actual.

Durante décadas, millones de internautas han operado bajo la creencia de que el uso de pseudónimos y fotos de paisajes en sus perfiles era suficiente para proteger su identidad real. Sin embargo, una investigación pionera liderada por científicos de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH Zurich) y la empresa Anthropic ha demostrado que esta sensación de seguridad es, hoy más que hoy, un espejismo. En un estudio publicado en marzo de 2026, los investigadores Simon Lermen y Daniel Paleka revelaron cómo los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden identificar de forma masiva a usuarios anónimos en plataformas como Reddit o Hacker News. El sistema es capaz de cruzar fragmentos de conversaciones aparentemente inocuos con perfiles públicos de LinkedIn para revelar nombres y apellidos con una precisión superior al 90%. Este avance marca el fin de la oscuridad práctica, aquel concepto que sugería que, aunque técnicamente posible, desanonimizar a una persona era demasiado costoso o lento para realizarse a gran escala. Ahora, gracias a la inteligencia artificial, cualquier actor con acceso a una conexión a internet puede conectar los puntos de nuestra huella digital en cuestión de minutos.

ByteDance ha presentado oficialmente Seed 2.0, su nueva serie de modelos de inteligencia artificial diseñada para afrontar tareas complejas del mundo real. La compañía asegura que esta generación mejora de forma notable la comprensión multimodal, el razonamiento avanzado y la ejecución de instrucciones largas, además de reducir los costes de inferencia. Con versiones Pro, Lite, Mini y un modelo específico de código, Seed2.0 ya está disponible en Doubao y a través de Volcano Engine.

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.

Las pruebas realizadas por The Guardian y el análisis de herramientas de SEO revelan que ChatGPT y otros chatbots de IA citan cada vez con más frecuencia a Grokipedia, una enciclopedia generada íntegramente por inteligencia artificial y vinculada a Elon Musk. El fenómeno preocupa a expertos en desinformación, que advierten del riesgo de que contenidos poco fiables ganen legitimidad al aparecer como referencia en sistemas de IA ampliamente utilizados.

El filósofo Santiago Sánchez-Migallón analiza en La Máquina de Von Neumann por qué los grandes modelos de lenguaje no son conscientes y advierte del error de confundir inteligencia con experiencia subjetiva.

Una investigación de Google Research revela que repetir exactamente el *prompt* original —sin añadir razonamientos ni más contexto— mejora notablemente la precisión de los grandes modelos de lenguaje como GPT, Gemini o Claude. Este hallazgo, sorprendente por su simplicidad, permite mejorar resultados sin aumentar el número de tokens generados ni el tiempo de respuesta. El estudio sugiere que esta técnica puede ser una opción eficaz por defecto cuando no se requiere razonamiento complejo.