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

En el ruido sobre inteligencia artificial, mucha gente usa “AGI” y “Singularidad” como si fueran lo mismo. En este episodio pongo orden. Explico qué es la Inteligencia Artificial General: sistemas capaces de realizar prácticamente cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar, al menos al mismo nivel, tal y como la define la literatura técnica y centros como IBM y Stanford. Luego entro en la Singularidad Tecnológica: el escenario en el que el progreso se acelera hasta volverse incontrolable, tomando como base las ideas de I. J. Good, Vernor Vinge y las predicciones de Ray Kurzweil para 2045.

En menos de 20 minutos dejo claro en qué se parecen, en qué se diferencian y qué implica cada concepto para tus decisiones de negocio, carrera y política pública en los próximos años

Dos empresas controlan el 89% de todos los ingresos de IA. Eso no es un dato técnico — es una señal de mercado que cambia cómo cualquier negocio debería estar pensando su estrategia hoy.

El 17 de mayo, The Information publicó los números más reveladores del año: 34 startups privadas de IA generan 80.000 millones de dólares anualizados, y el 89% está en manos de OpenAI y Anthropic. Las otras 32 empresas se reparten el 11%. Cursor, en tercer lugar, tiene márgenes brutos negativos del 23% porque el costo de llamar a los modelos de los dos gigantes consume más de lo que ingresa.

En este episodio analizo qué significa ese nivel de concentración para empresas, agencias y estrategas en América Latina: cómo llegó Anthropic a superar a OpenAI en clientes empresariales en solo 16 meses, por qué el nuevo deal entre Microsoft y OpenAI cambia la dinámica de poder aunque OpenAI sigue pagando 38.000 millones de dólares con techo fijo, y qué implica para cualquier negocio de la región construir su stack de IA sobre infraestructura que no controla ni puede negociar.

Cerebras acaba de protagonizar el mayor IPO tecnológico desde 2019, rompiendo los 95.000 millones de valoración en su primer día. Pero la historia detrás es de película: un CEO vetado previamente por fraude contable, una crisis de seguridad nacional por dependencia de Abu Dhabi, y un acuerdo de última hora con Sam Altman por más de 20.000 millones de dólares para salvar la salida a bolsa.

Hoy hablo de cómo Cerebras logró convencer a Wall Street de que puede ser la alternativa real a Nvidia fabricando procesadores del tamaño de un plato, y por qué los dólares de este IPO le pegan directamente al costo de la IA en Latinoamérica.

La adopción empresarial de Anthropic acaba de destronar a OpenAI en el indicador que más le importa a cualquier estratega: quién está cobrando en cuentas corporativas reales. El dato no sale de una encuesta ni de ruido de redes; sale del Ramp AI Index, que mira pagos de más de 50.000 empresas en Estados Unidos y encontró que 34.4% ya paga por servicios de Anthropic, frente a 32.3% para OpenAI.

En este episodio yo me meto en la pelea que sí cambia el mercado. Primero, qué significa que Anthropic haya pasado de 9% de adopción hace un año a liderar hoy. Después, por qué perdió OpenAI: menos lealtad corporativa, más presión por privacidad, precisión y desempeño en equipos técnicos.

También reviso el efecto en LATAM, donde 72% de las empresas ya usa IA generativa, pero la adopción va más rápido que la capacidad de control. Y cierro con el giro de capital en la región, donde fondos como BVC están poniendo dinero en startups B2B y AI-native que resuelven problemas concretos.

Si trabajas en negocio, tecnología o estrategia, esta historia te ayuda a entender qué proveedor gana cuando el cliente deja de comprar hype y empieza a comprar rentabilidad. Suscríbete y deja tu calificación para seguir este radar diario de IA en LATAM.

La alianza Microsoft–OpenAI acaba de vivir su mayor reajuste desde que nació en 2019. OpenAI va a ahorrarse hasta $97 mil millones en pagos a Microsoft de aquí a 2030 — y a cambio, Microsoft pierde la exclusividad que le daba control total sobre la distribución de sus modelos.

Lo que parece un ajuste de contratos es en realidad el final de una relación de dependencia que empezó con un cheque de $1.000 millones, creció hasta $13.000 millones y convirtió a OpenAI en el activo estratégico más importante de Microsoft. Hoy esa dinámica cambió.