Me pasé toda la semana leyendo cómo los modelos de IA procesan lo que escribimos, porque hay dos conceptos técnicos que necesitas entender si estás implementando esto en un negocio: los tokens y la ventana de contexto.

No voy a darte una clase de programación. Te voy a explicar, con una analogía sobre una sala de juntas, qué está pasando literalmente dentro de la cabeza de Claude o de GPT cuando les mandas un documento largo, por qué a veces se "olvidan" de lo que les dijiste hace cinco minutos, y cómo ese límite técnico dicta cuánto te están cobrando y qué tan buenas son las respuestas que recibes.

Entender estas reglas de juego es la diferencia entre que un modelo te parezca brillante o te parezca tonto. Y en diseño de producto, esa diferencia vale mucha plata.

Google convirtió su buscador en un agente que compra por ti. Y si tienes un negocio que depende de Google para adquirir clientes, eso cambia las reglas del juego hoy mismo.

En I/O 2026, Google no presentó un modelo nuevo. Presentó una infraestructura completa de agentes autónomos: Gemini Spark corre de fondo las 24 horas ejecutando tareas mientras uno duerme, los Information Agents buscan sin esperar que tú hagas la pregunta, y el Universal Cart retiene toda la transacción dentro del ecosistema de Google sin que el cliente visite tu sitio. Para redondear, lanzaron WebMCP, un protocolo que permite a sus agentes navegar e interactuar con cualquier página web como lo haría un humano, pero en milisegundos.

También analizo lo que casi nadie está destacando: OpenAI se unió a Google en el estándar SynthID para marcar contenido generado por IA. Dos competidores directos acordando un protocolo de transparencia común. Eso no es altruismo; es el primer movimiento antes de que llegue la regulación.

La pregunta que me queda al cerrar este episodio es una sola: si el embudo de ventas que construiste en los últimos diez años dependía de que un humano hiciera una búsqueda en Google, ¿qué pasa cuando el que busca y decide es otro algoritmo?

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En este episodio cuento la historia de LatamGPT, el primer gran modelo de lenguaje abierto construido desde América Latina y el Caribe. Explico cómo, a partir de 2023, CENIA en Chile y más de 60 instituciones de 15 países empezaron a construir un modelo propio con datos de la región, para dejar de depender solo de la IA entrenada con otras realidades.

También explico cómo reunieron más de 8 TB de textos latinoamericanos, por qué el modelo se ubica en el rango de 50–70 mil millones de parámetros y cómo se está pensando como un bien público regional, abierto, auditable y útil para educación, sector público, pymes y proyectos de soberanía digital. Además, comparo su estado actual con los modelos de frontera y analizo qué puede significar para el futuro de la IA en la región

• Sitio oficial LatamGPT (inicio):
  https://www.latamgpt.org
• Página del proyecto en Hugging Face (información técnica y modelos):
  https://huggingface.co/latam-gpt
• Comunicado de CAF sobre el lanzamiento de LatamGPT:
  https://www.caf.com/es/actualidad/noticias/alianza-regional-lanza-latam-gpt-la-primera-ia-creada-con-datos-latinoamericanos/
• Nota oficial de la Alcaldía de Bogotá sobre el lanzamiento regional:
  https://bogota.gov.co/boletin-oferta-internacional/lanzamiento-latam-gpt-modelo-abierto-de-ia-para-america-latina