lunes, 9 de marzo de 2026

Microsoft quiere que Copilot haga tareas más complejas. Para lograrlo ha recurrido a la IA de Anthropic

Microsoft quiere que Copilot haga tareas más complejas. Para lograrlo ha recurrido a la IA de Anthropic

Durante mucho tiempo, cuando hablábamos de inteligencia artificial en Microsoft, había un nombre que aparecía una y otra vez: OpenAI. La relación entre ambas compañías fue determinante para el despegue de ChatGPT y también para el lanzamiento de Copilot. Pero el tablero de la IA se está moviendo con rapidez. Nuevos modelos, nuevos actores y una competencia cada vez más intensa están empujando a las grandes tecnológicas a diversificar sus apuestas. En ese contexto se entiende el último movimiento de Microsoft. 

El anuncio. Microsoft ha decidido integrar tecnología de Anthropic dentro de Copilot, el asistente que ya forma parte de herramientas como Outlook, Teams o Excel dentro de Microsoft 365. Entre las novedades aparece Cowork, una herramienta basada en tecnología de Anthropic orientada a facilitar tareas dentro del entorno laboral. Pero eso no es todo: los modelos de Claude también estarán disponibles dentro del chatbot de Copilot junto a los modelos más avanzados de OpenAI, ampliando así las capacidades del asistente sin depender de un único proveedor de inteligencia artificial.

De pedir algo a delegar trabajo. Microsoft explica que Cowork está pensado para dar un paso más allá del modelo clásico de asistente que responde preguntas o redacta textos. La idea es que Copilot pueda encargarse de tareas completas dentro de Microsoft 365. Cuando el usuario plantea una petición, el sistema la convierte en un plan de trabajo que se ejecuta en segundo plano. Para hacerlo bebe de los datos de Outlook, Teams o Excel. A partir de ahí, en teoría, propone acciones, pide aclaraciones si lo necesita y permite que el usuario revise o apruebe cada paso antes de que los cambios se apliquen.

Algunos ejemplos. Imaginemos, por ejemplo, que le pedimos a Copilot que revise nuestra agenda en Outlook. El sistema podría analizar el calendario, detectar conflictos entre reuniones e identificar encuentros de menor prioridad. A partir de ahí propondría distintos ajustes, como reprogramar algunas citas o reservar bloques de tiempo para concentrarnos en tareas más importantes. Una vez revisadas y aprobadas esas sugerencias, el propio sistema podría aplicar los cambios automáticamente, aceptando, rechazando o reprogramando reuniones y reservando bloques de tiempo para concentrarnos en otras tareas.

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La estrategia. Como señalamos arriba, el movimiento también refleja cómo está cambiando la estrategia de Microsoft en IA. La empresa ha mantenido una relación muy estrecha con OpenAI durante años y continúa siendo uno de sus mayores accionistas, con una participación cercana al 27% tras inversiones que rondan los 13.000 millones de dólares desde 2019. Sin embargo, el auge de nuevos modelos y la rápida evolución del sector están empujando a las grandes tecnológicas a no depender de una sola tecnología. Incorporar herramientas de Anthropic dentro de Copilot apunta precisamente en esa dirección: construir un ecosistema capaz de apoyarse en distintos modelos según la tarea.

Plataformas antes que modelos. Lo que estamos viendo con decisiones como esta es que la carrera por la IA no se limita a desarrollar modelos cada vez más avanzados. También se trata de decidir dónde van a vivir esas capacidades. En el caso de Microsoft, la respuesta parece bastante amplia: la compañía ha ido integrando Copilot en cada vez más productos y servicios de su ecosistema (y también externos). Para algunos usuarios esa presencia constante puede resultar muy útil; para otros puede llegar a ser algo invasiva. Pero más allá de esas percepciones, el movimiento deja ver con claridad la estrategia de Microsoft.

En conjunto. Así que esto no se trata solo de añadir otra tecnología dentro de Copilot, sino de reforzar la idea de que Microsoft quiere convertir este asistente en un punto de encuentro de distintas capacidades de IA dentro de su software. Incorporar modelos de Anthropic junto a los de OpenAI apunta precisamente a ese escenario. En lugar de depender de una sola tecnología, la compañía parece estar preparando el terreno para un Copilot capaz de combinar distintas soluciones a medida que el mercado de la IA siga evolucionando.

Imágenes | Microsoft 

En Xataka | Lo mejor y lo peor del Internet que conocemos se ha construido sobre el anonimato. La IA trae malas noticias 





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Mucha gente se esconde detrás de cuentas anónimas pensando que nadie puede descubrirlos. La IA tiene malas noticias para ellos

Mucha gente se esconde detrás de cuentas anónimas pensando que nadie puede descubrirlos. La IA tiene malas noticias para ellos

Las cuentas sin foto de perfil ni nombre real plagan las redes sociales, puede que hasta tú, que lees estas líneas, seas dueño o dueña de una. No juzgamos, motivos para no dar  la cara en redes hay muchos y, de hecho, el anonimato es el pilar sobre el que se ha construido internet. Sin embargo, si pensabas que llamarte  ‘user84721’ y tener una foto de paisaje te protegía, unos investigadores acaban de demostrar que se pueden desanonimizar cuentas en minutos con IA (cómo no).

El estudio. Un equipo de investigadores ha publicado un estudio llamado “Desanonimización a gran escala en línea con grandes modelos de lenguaje” del que se hace eco The Guardian. En él, demuestran cómo un agente basado en LLM es capaz de comprometer cuentas anónimas de redes sociales con una eficacia asombrosa. El proceso consta de tres pasos: el LLM extrae datos identificadores (edad, ubicación, intereses…),  busca posibles coincidencias en otros usuarios y por último razona cuáles son los mejores candidatos, verificando las coincidencias y eliminando falsos positivos. 

Minutos. Es lo que tardaron en identificar usuarios de sitios como Reddit, Hacker News  y participantes de Anthropic Interviewer Dataset con este método. En la imagen puede verse cómo, a partir de unos pocos datos como dónde estudia, la edad aproximada, la ciudad y el nombre del perro, logran una coincidencia con el perfil real del usuario. Esto es un caso ficticio, pero en el experimento lograron identificar usuarios reales cruzando información con perfiles de Linkedin y otras plataformas. 

Según los investigadores, los LLM permiten la desanonimización de cuentas a gran escala, superando por mucho la rapidez y eficacia de métodos clásicos. También destacan que no siempre hay suficiente información para llegar a una coincidencia, por lo que todo depende de la huella online de cada usuario.

Desanonimizacion Desanonimizacion Imagen: Arxiv

Consecuencias. Los investigadores alertan de que este uso de la IA podría usarse con fines problemáticos, como gobiernos que quieran identificar activistas o también cibercriminales que busquen lanzar ataques muy personalizados. Además, hay que tener en cuenta que el sistema no es infalible y puede haber falsos positivos. En declaraciones a The Guardian, Peter Bentley, profesor de ciencias de la computación en UCL, advierte que “Se va a acusar a la gente de cosas que no ha hecho”.

El fin del anonimato. Como decíamos al principio, internet se ha construido sobre el anonimato de sus usuarios, pero estamos viviendo un giro regulatorio que persigue precisamente acabar con él. Lo vemos con la prohibición de redes sociales o el bloqueo de webs pornográficas a los menores impulsado por países como Reino Unido, Australia, Dinamarca y ahora también España. Estas iniciativas requieren la identificación de los usuarios para poder acceder a ciertos contenidos mediante video selfies, DNI electrónico, sistemas de verificación con IA… Opciones hay muchas, lo que no está claro es su efectividad. 

Imagen | Elaboración propia sobre fondo de Google DeepMind

En Xataka | No había que inventarse un “pajaporte”, Google ya lo incluye en Android. El verdadero reto está en Europa



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Europa busca lugar donde colocar su gigafactoría de IA. España y Portugal le están enseñando todo su plumaje renovable

Europa busca lugar donde colocar su gigafactoría de IA. España y Portugal le están enseñando todo su plumaje renovable

Hay un concepto con el que conviene familiarizarse: soberanía tecnológica. Estados Unidos la busca en materia de semiconductores para no depender de Taiwán. China la quiere con el mismo objetivo y con la intención de reforzar su industria. Y Europa también la persigue. Dentro de esa búsqueda se encuentra la idea de reforzar la soberanía europea en inteligencia artificial mediante la construcción de gigafactorías de IA.

Y España y Portugal tienen algo claro: quieren ser ese nodo de la IA europea.

InvestAI. Dentro de esa búsqueda de la independencia, lo cierto es que Europa tiene mucho camino por delante. En el panorama mundial, dependen de la neerlandesa ASML para crear los chips de vanguardia, pero Taiwán y China son la fábrica del mundo y Estados Unidos ha sido un socio clave tanto en software como en materia espacial. Viendo el rumbo reciente de Estados Unidos, Europa se ha dado cuenta de que no puede depender tanto de alianzas extranjeras y de que sus sistemas clave no sean europeos, y se va a rascar el bolsillo.

200.000 millones de euros es lo que la iniciativa InvestAI de la Comisión Europea tiene para invertir en programas enfocados al desarrollo de la inteligencia artificial. Dentro del mismo, hay otros 20.000 millones guardados para levantar gigafactorías.

GigafactorIA. Su nombre es bastante revelador y se trata de enormes centros de datos con capacidad para cientos de miles de chips con el objetivo tanto de entrenar como de inferir modelos de inteligencia artificial. El plan se puso en marcha hace unos meses con la reconversión de siete centros de datos europeos en centros de datos para la IA y con un objetivo: que las empresas europeas dejen de acudir a las extranjeras. Por ejemplo, la francesa Mistral firmó con Microsoft para poder usar sus sistemas para entrenar a Le Chat. La idea es que eso se haga ‘en casa’.

Se estima que una de estas gigafactorías puede tener más de 100.000 procesadores de IA de última generación y se quiere que estén optimizadas para tener un bajo consumo, reutilización de recursos como el agua y sean un nodo estratégico cerca de otras empresas, universidades y que sirva para atraer el talento.

EstrategIA. España lleva unos meses tentando a las compañías estadounidenses para que levanten sus centros de datos en el territorio nacional. Aragón se ha convertido en uno de esos puntos estratégicos, pero también Madrid o Tarragona. Ahora bien, hay otros municipios que se oponen (algo que no sólo ocurre en España).

Dentro de esa estrategia de soberanía tecnológica Europea, España tiene dos ases en la manga: Mora la Nova en Tarragona y San Fernando de Henares en Madrid. Son los dos municipios que podrían albergar una de esas gigafactorías de la IA y que aprovecharían infraestructura tecnológica y energética de la zona para acelerar los proyectos. La información no es nueva, pero ahora se suma Portugal.

Como detallan desde Moncloa, ambos países van a llevar a cabo una serie de esfuerzos bilaterales para estar a la cabeza energética y tecnológica de Europa, haciendo hincapié en la coordinación de los proyectos de inteligencia artificial. Porque España quiere la gigafactoria europea y Portugal también. El país vecino ya está desarrollando un centro de datos en Sines, y los dos países están jugando sus bazas.

EnergIA. Portugal juega la carta de que Sines tiene buena conexión con los cables submarinos del Atlántico. España tiene también un potente argumento: si Europa quiere que las gigafactorías de la IA sean eficientes a nivel energético, el país cuenta con una infraestructura de renovables que pueden ayudar a independizar la IA del gas o del carbón.

Mediante el acuerdo entre ambos, se pone sobre la mesa la intención de colaborar para aprovechar las capacidades complementarias y las sinergias entre ambos países.

Problema. Hay varios. Por un lado, los energéticos. Aunque España sea una de las potencias de Europa en cuanto a energías renovables, la inteligencia artificial demanda mucha, muchísima energía en los momentos pico. Tanta que no sólo las Big Tech tienen proyectos privados para abrir centrales nucleares, sino que se ha demostrado que hay que recurrir al carbón para satisfacer la demanda. Porque la IA necesita energía sostenida, pero sobre todo rápida y de acceso inmediato en los momentos más estresantes. Y ahí las renovables sólo cumplen si hay baterías enormes involucradas.

Por otro, Europa está construyendo ahora su infraestructura… y es el peor momento. Si se quiere que las gigafactorías cuenten con chips de última generación, implica comprar los H200 de NVIDIA. El problema es que estos chips, que son los que llevan la batuta en la actualidad, serán superados a corto plazo por una nueva generación. NVIDIA ya trabaja a plena máquina en Vera Rubin, y no se trata de un chip más potente, sino de un cambio de paradigma.

Ese juego de estar a la última en IA es lento porque hay que construir la infraestructura. Pero, sobre todo, es caro. De la manera que sea, se espera que esta primavera se publiquen los resultados sobre qué países albergarán las gigafactorías, y veremos si la candidatura España-Portugal convence a la Comisión.

Imágenes | Moncloa, chaddavis

En Xataka | España tiene un plan para captar más centros de datos que nadie: "blindarles" ante los costes de la energía



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OpenAI dice que su acuerdo con el Pentágono es totalmente seguro. Su forma de convencernos: “Confía en nosotros”

OpenAI dice que su acuerdo con el Pentágono es totalmente seguro. Su forma de convencernos: “Confía en nosotros”

Tú no te preocupes por nada, de verdad. Fíate de nosotros. Quien lo dice es OpenAI, empresa liderada por un Sam Altman que se ha ganado a pulso la reputación de de decir una cosa por un lado y hacer otro por el otro. Hay libros enteros escritos sobre esa premisa, y es inevitable no recordarlo ahora que esta gigantesca startup ha firmado un acuerdo inquietante.

Culebrón. OpenAI llegó a un acuerdo con el Departamento de Defensa para integrar sus modelos de IA en agencias gubernamentales sustituyendo a Anthropic. Lo hicieron indicando que impondrían requisitos al uso de esos modelos y tendrían líneas rojas similares a las defendieron en Anthropic: nada de espionaje masivo, nada de desarrollo de armas autónomas. Esa decisión le ha costado a Anthropic el contrato con el DoD, pero además ha sido etiquetada como un "riesgo para la cadena de sumnistro".

Confía en nosotros. Aquí hay dos problemas. El primero, que OpenAI nunca ha enseñado el contrato que deje claro que hay líneas rojas al uso de GPT por parte del ejército. Y el segundo y más grave, que según OpenAI no lo necesitamos porque solo necesitamos confiar en ellos. El propio Altman intentó hacer disipar dudas explicando que habían añadido enmiendas al acuerdo para asegurar que no se traspasaban esas líneas rojas.

El muro de la opacidad. A pesar de las promesas de transparencia, OpenAI se niega a publicar el contrato. La jefa de seguridad nacional de la firma, Katrina Muligan, llegó a afirmar en X que no se siente "obligada" a compartir el lenguaje legal del acuerdo. Eso ha hecho que aparezcan suspicacias sobre lo que se ha firmado realmente entre bambalinas.

Agujeros por doquier. Brad Carson, que trabajó como secretario del Ejército de EEUU con Obama, indicaba en The Intercept cómo el lenguaje legal que Sam Altman en sus mensajes en X es sospechoso. El CEO de OpenAI mencionaa por ejemplo que "el sistema de IA no se usará intencionadamente para la vigilancia doméstica de ciudadanos estadounidenses". Ese "intencionadamente" es según expertos ocmo Carson una especie de cheque en blanco para permitir que mientras que se espía a extranjeros se capturen datos de ciudadanos estadounidenses "por accidente" pero de forma sistemática. Como explica Carson,

Están tratando de confundirte con términos legales complicados que la gente común cree que significan algo completamente diferente. Pero los abogados saben lo que significa. Y los abogados saben que esto no es ninguna protección.

El factor humano. La integración de la IA de OpenAI en los sistemas del DoD queda ahora bajo la supervisión directa del Secretario de Defensa, Pet Hegseth, y el presidente Trump. Esto supone un dilema ético: la seguridad del sistema depende de la voluntad política de figuras que tradicionalmente no han tenido ningún problema en eliminar restricciones a sistemas de vigilancia masiva.

Quo vadis, OpenAI. El giro de 180º es claro para OpenAI. Mientras que en sus inicios la startup se definió con el mensaje de crear sistemas de IA "para el beneficio de la humanidad" y prohibían el uso militar de su tecnología, este acuerdo demuestra que dichas premisas ya no parecen existir.

Otra mala señal. Esa forma de actuar de OpenAI ha hecho que se la critique abiertamente en redes, pero que también haya problemas internos. Lo demuestra el hecho de que su directora de robótica, Caitlin Kalinowski, ha decidido dimitir de su cargo por las preocupaciones sobre las negociaciones militares de la empresa.

Y una pregunta obvia. La disputa entre el Departamento de Defensa y el Pentágono se centraba precisamente en que ellos no querían que Anthropic estableciese líneas rojas. OpenAI dice haber establecido básicamente las mismas, así que, ¿cómo es posible que el DoD permita a OpenAI establecerlas cuando no se lo ha permitido a Anthropic? No parece tener ningún sentido.

Menudo lío. Estamos viviendo un auténtico culebrón con tres protagonistas. El Departamento de Defensa (DoD) —rebautizado ahora a Departamento de Guerra— de EEUU, la empresa Anthropic y su rival, OpenAI. El DoD, que usaba la IA de Anthropic para operaciones militares, exigió poder usarla sin cortapisas, pero Dario Amodei, CEO de la startup, se negó en redondo. Ese fue el momento aprovechado por Sam Altman para convertirse en el nuevo aliado del DoD, algo que ha sido visto por muchos como oportunista y moralmente reprobable

Imagen | Xataka con Freepik

En Xataka | La guerra entre Anthropic y el Pentágono apunta a algo terrorífico: un nuevo “Momento Oppenheimer”



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España prepara un centro de datos destinado específicamente a tener una IA para la guerra. La sorpresa: está en Soria

España prepara un centro de datos destinado específicamente a tener una IA para la guerra. La sorpresa: está en Soria

Hace más de dos mil años, en el cerro de Numancia, sus habitantes prefirieron resistir hasta el final antes que rendirse al asedio de las legiones de Publio Cornelio Escipión Emiliano. Aquella historia de desafío frente a un enemigo superior ha quedado grabada en la memoria de Soria como un símbolo de resistencia. Ahora, a pocos kilómetros de aquel lugar, en el polígono de Valcorba, el Ministerio de Defensa quiere levantar otra clase de fortaleza: un centro de datos bautizado como Numant-IA, donde la defensa ya no se medirá en murallas o espadas, sino en servidores, algoritmos e inteligencia artificial.

Un proyecto singular. Mientras vivimos un cisma tecnológico-militar en EEUU, España acelera en un proyecto que precisamente conjuga ambos apartados. El Gobierno ha puesto en marcha Numant-IA, un centro de datos con una inversión notable y totalmente dedicado a ofrecer cómputo para IA. Aquí hay, eso sí, dos notas destacas. El nombre completo del proyecto será el de Centro de Capacidades Tecnológicas Avanzadas de la Defensa, y su inversión es parte del Plan Anual de Contratación del Ministerio de Defensa (Pacdef) de 2026. En él se engloban 7.868 propuestas y 156 acuerdos marco con un valor combinado de 10.102 millones de euros. 

Soria, nueva capital tecnológica. El centro de datos anunciado por el Gobierno el pasado mes de septiembre y que ya se perfiló meses antes, tendrá su sede en Soria. El proyecto aprovechará un espacio cedido por el Ayuntamiento de Soria y que tiene una extensión de casi cuatro hectáreas en el polígono de Valcorba. El teniente general José María Millán, director del CESTIC, ya avisaba entonces de que en dicho centro se realizará la "incorporación de sistemas de inteligencia artificial en beneficio de las Fuerzas Armadas".

Aplicaciones militares. La inversión inicial, que era de 70 millones de euros, se ha ampliado hasta casi 130 millones de euros según El Heraldo de Soria, y estará asumida por el Ministerio de Defensa. Sus recursos se utilizarán para aplicaciones que procesarán datos clasificados en el área de operaciones y logística, y las aplicaciones militares serán parte integral de su cometido. Este proyecto confirma otros movimientos de Fuerzas Armadas como el desarrollo de Gonzalo, ese "ChatGPT" para el ejército que precisamente está pensado para apoyar este tipo de tareas de forma segura. 

Empleo y plantilla. Unas 20 personas formarán parte permanente de la plantilla de este centro que funcionará 24/7 una vez entre en macha. La construción del centro de datos, afirman en el Departamento de Defensa, generará "un importante impacto económico y laboral en la ciudad".

Sabemos cuándo, pero no sabemos qué. En el Ministerio de Defensa han indicado que el proyecto tiene un plazo de construcción de 24 meses, y esperan por tanto que teóricamente esté listo para principios de 2028. Lo que no conocemos es qué tipo de infraestructura alberagará ni cuál será la capacidad real del centro de datos. 67,88 millones de euros se dedicarán a sistemas y servidores de información —sin especificar, quizás porque no están definidos aún—, mientras que la construcción estará dotada con 58,68 millones de euros y una tercera partida de 1,65 millones de euros no tiene finalidad especificada.

Soberanía y descentralización. Elegir Soria como emplazamiento para este centro de datos responde a la estrategia de descentralización de las Fuerzas Armadas. Los presupuestos de defensa lo demuestran con una distribución de esos fondos por toda la geografía española en distintos proyectos que tratan de evitar así el peligro de una excesiva centralización de centros críticos. El movimiento también responde a otros que estamos viendo desde hace meses y que dejan claro que en España y en Europa se están tratando de encontrar soluciones que permitan contar con el mayor grado posible de soberanía digital.

Imagen | Ministerio de Defensa

En Xataka | El principal problema de España no es de armas, cazas o drones: es la cantidad de manos que le falta para utilizarlos



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Herramientas no code para crear productos útiles sin programar

Herramientas no code que permiten crear productos útiles sin programar

La irrupción de las herramientas no code ha borrado la línea que separaba tener una idea y lanzar un producto digital. Lo que hace nada exigía un equipo de desarrollo, meses de trabajo y un presupuesto serio, hoy se puede validar en días con plataformas visuales, IA y automatizaciones al alcance de cualquiera.

Si eres estudiante de DAW, DAM, SMX, emprendedor, profesional de marketing o de operaciones, este ecosistema te permite crear webs, apps, automatizaciones y agentes de IA sin tocar una línea de código. Vamos a desgranar qué es el no code, en qué se diferencia del low code, qué ventajas y límites tiene, qué herramientas destacan y cómo combinarlas para montar desde un simple MVP hasta productos bastante serios.

Qué es el no code y por qué te interesa

Cuando hablamos de no code nos referimos a un modelo de desarrollo en el que construyes software con interfaces visuales, menús y bloques lógicos, en lugar de escribir instrucciones en lenguajes como JavaScript, Python o PHP.

En vez de pelearte con sintaxis, servidores y despliegues, trabajas con plantillas, componentes que arrastras y sueltas, flujos configurables y asistentes impulsados por IA que traducen lo que escribes en lenguaje natural a funcionalidades reales.

El objetivo de todo esto es democratizar la creación tecnológica: que un diseñador, un responsable de RRHH, un autónomo o un estudiante puedan lanzar productos y automatizaciones sin depender al 100% de programadores.

En la práctica, las plataformas no code te permiten construir sitios web, apps móviles y webapps, bases de datos, paneles de control y flujos de trabajo automatizados usando bloques predefinidos, conectores con otras herramientas y un poco de lógica.

Metodología no code: pensar como dev, trabajar como diseñador

Más que una lista de herramientas, el no code es una forma distinta de abordar la construcción de productos digitales. Cambias la obsesión por el código por el foco en la lógica, la experiencia de usuario y la validación rápida.

La metodología se apoya en varios pilares claros: diseño visual, modularidad, integración con servicios externos, iteración constante y automatización de todo lo repetitivo que se pueda.

En vez de desarrollar un monolito desde cero, montas tu solución combinando piezas tipo LEGO: formularios, listas, vistas de datos, pasarelas de pago, autenticación, correos automáticos, etc., y los orquestas con reglas del tipo “si pasa esto, haz aquello”.

Esto te obliga a pensar en términos de flujos de información, estados, entradas y salidas, igual que haría un programador, pero sin tener que abrir un editor de código. Es un aprendizaje muy potente si estás empezando en DAW/DAM o si vienes de un perfil nada técnico.

No code vs low code: mismos objetivos, distinto perfil

Dentro de este movimiento se han consolidado dos grandes familias: las plataformas no code puras, pensadas para personas sin background técnico, y las soluciones low code, orientadas a desarrolladores o equipos mixtos que quieren ir más lejos añadiendo código donde haga falta.

En el enfoque no code, todo lo haces mediante interfaces visuales: constructores drag-and-drop, asistentes de IA, menús y plantillas preconfiguradas. Aunque algunas herramientas permiten pegar trozos de HTML o CSS, la idea es que puedas sobrevivir perfectamente sin programar.

En el mundo low code, por el contrario, tienes también bloques visuales y aceleradores, pero hay zonas donde escribir código es casi obligatorio si quieres personalizar lógica compleja, integrarte con sistemas corporativos o exprimir al máximo el rendimiento.

Esto hace que muchas empresas usen el no code para prototipos, herramientas internas y validación rápida, y reserven plataformas low code o desarrollo tradicional para proyectos de larga vida, con requisitos muy específicos o una escala enorme.

Ventajas del no code para empresas, estudiantes y emprendedores

La popularidad del no code no es casualidad: reduce drásticamente la fricción para lanzar productos y automatizar procesos. Eso se traduce en beneficios muy claros para casi cualquier perfil.

La primera gran ventaja es la velocidad. Pasas de una idea a un prototipo funcional en cuestión de horas o días, no en semanas o meses. Eso te permite validar hipótesis, testear con usuarios reales y corregir el rumbo con muy poco coste.

La segunda es la accesibilidad económica. Muchas plataformas tienen planes gratuitos o muy asequibles, lo que para autónomos, pymes o proyectos educativos supone poder experimentar sin tener que contratar un equipo técnico ni invertir en infraestructuras.

También ganas autonomía: el propio equipo de negocio, marketing o diseño puede construir y modificar flujos, landings, mini-apps o automatizaciones sin depender cada vez de desarrollo. Esto reduce cuellos de botella y acelera la toma de decisiones.

Además, las plataformas no code están pensadas para escalar de forma razonable y adaptarse a más usuarios o más datos sin que tengas que pelearte con servidores o despliegues. Y, por último, fomentan la innovación interna: como es barato probar cosas, la gente se anima a proponer y construir soluciones que de otro modo nunca se habrían llegado ni a plantear.

Limitaciones y riesgos del enfoque no code

No todo son ventajas, ni el no code reemplaza al desarrollo tradicional. Hay límites que conviene tener muy presentes para no llevarte sustos a medio o largo plazo.

La primera gran pega es la personalización avanzada. Por muy completas que sean, las plataformas no code trabajan con un conjunto finito de bloques y reglas. Si tu producto necesita funciones muy específicas, algoritmos complejos o una experiencia totalmente a medida, tarde o temprano notarás las paredes del sistema.

Otro punto delicado es la escalabilidad en proyectos muy grandes. Aunque pueden aguantar miles de usuarios, en escenarios con volúmenes enormes de datos o picos de tráfico muy altos, los costes de uso o las limitaciones del proveedor pueden dispararse y hacer que el modelo deje de ser viable.

Además, asumes una dependencia fuerte de la plataforma elegida. Tu app vive en su infraestructura y bajo sus reglas. Si cambian precios, cierran el servicio o modifican el producto, tu margen de maniobra es muy pequeño, y migrar todo a otra solución puede implicar rehacer el proyecto desde cero.

Por último, no hay que olvidar los temas de seguridad y protección de datos. Al almacenar información de clientes, pagos o datos internos en servicios de terceros, debes asegurarte de que cumplen con la normativa (por ejemplo, RGPD) y entender bien dónde están tus datos y quién tiene acceso.

Automatización no code: tu asistente invisible

Una de las áreas donde el no code brilla especialmente es la automatización de procesos repetitivos. En lugar de copiar datos a mano, enviar correos uno a uno o actualizar hojas de cálculo cada día, dejas que un “robot” lo haga por ti.

Plataformas como Zapier, Make (antes Integromat) y n8n permiten conectar aplicaciones entre sí y definir flujos del tipo “si pasa X, haz Y” sin programar. Por ejemplo, si alguien rellena un formulario, se puede crear un registro en tu base de datos, enviar un email de bienvenida y notificar al equipo en Slack.

Con estas herramientas también puedes sincronizar redes sociales, CRMs, herramientas de soporte, calendarios y sistemas internos. Todo se orquesta con bloques visuales, condicionales, filtros y ramas que controlas con unos pocos clics.

El resultado es que reduces errores humanos, liberas tiempo de tareas tediosas y consigues que los datos estén siempre actualizados en todos tus sistemas. Para startups y pymes, la diferencia en eficiencia puede ser brutal.

Tipos de aplicaciones que puedes crear sin programar

Cuando hablamos de “crear apps sin código” no todo es lo mismo. Hay diferencias importantes entre aplicaciones nativas y aplicaciones web que conviene tener claras antes de elegir herramienta.

Las apps nativas son las que se desarrollan para un sistema operativo concreto, como iOS o Android, y se distribuyen a través de la App Store o Google Play. Aprovechan mejor el hardware del dispositivo (cámara, GPS, notificaciones push profundas) y suelen ofrecer mayor rendimiento y experiencia más pulida.

Las aplicaciones web o webapps se acceden a través del navegador, no hace falta instalarlas y funcionan en cualquier dispositivo con conexión a Internet. Son más sencillas de mantener y actualizar, porque con cambiar la app en el servidor todos los usuarios ven la nueva versión sin hacer nada.

Muchas herramientas no code se enfocan en uno de estos dos mundos, y otras te permiten salir a ambos canales con la misma base de proyecto, ya sea empaquetando la webapp como app nativa o generando código que luego puedes compilar.

Principales categorías de herramientas no code

El ecosistema no code es enorme, pero podemos agrupar las soluciones más usadas en unas cuantas categorías claras, según el tipo de producto o flujo que quieras construir.

Por un lado están los constructores de sitios web y landing pages como Webflow, Carrd, Wix o Squarespace, pensados para crear presencia online, portfolios, blogs, páginas de captación o webs corporativas.

Luego tienes plataformas para desarrollar aplicaciones web y móviles como Bubble, FlutterFlow, Adalo, Glide, WeWeb, Toddle, BravoStudio o Softr, con distintos grados de potencia, enfoque y complejidad de uso.

En el apartado de bases de datos y backend destacan Airtable, Xano o Supabase con interfaces visuales, que actúan como “cerebro” de muchos proyectos no code y sirven de fuente de verdad para tus datos.

También hay herramientas especializadas en formularios, encuestas, CRMs ligeros y recogida de información como Typeform, Jotform, herramientas de productividad como Obsidian o el combo Notion + Zapier, que te permiten captar leads, estructurar información y automatizar respuestas.

Herramientas no code para crear webs y landings

Si lo que necesitas es una web con buena presencia, un portfolio o una landing para validar una idea, lo más cómodo es recurrir a constructores visuales centrados en diseño.

Webflow se ha convertido en el estándar de facto para sitios web profesionales con alto control sobre la maquetación. Permite trabajar con un modelo parecido a CSS, animaciones, CMS integrado y exportar código limpio si quieres llevarlo a otra parte.

En el extremo opuesto, Carrd ofrece una solución súper simple y barata para páginas de una sola sección (landings, páginas personales, enlaces múltiples). Es ideal para lanzar rápidamente una propuesta y ver si alguien se interesa.

Wix y Squarespace apuestan por la facilidad absoluta: plantillas modernas, asistentes guiados y funciones de e-commerce integradas para quien quiere una web funcional sin calentarse demasiado la cabeza con detalles técnicos.

Si tu base de datos está en Airtable y quieres convertirla en un portal, un marketplace privado o una intranet, Softr permite levantar sitios completos a partir de tus tablas, con logins, roles, filtros y vistas configurables, todo sin código.

Plataformas para crear apps web y móviles sin programar

Cuando tu idea exige algo más que una simple web, entran en juego las plataformas de creación de aplicaciones completas, con lógica, usuarios, pagos y flujos complejos.

Bubble es una de las opciones más potentes para construir apps web tipo SaaS, marketplaces, paneles internos o herramientas colaborativas. Te da control detallado sobre la lógica, permite integraciones con APIs externas y ofrece una gran flexibilidad en diseño.

FlutterFlow se apoya en Flutter, el framework de Google, para que puedas diseñar aplicaciones nativas y webapps con un editor visual. A medida que construyes la interfaz y la lógica, la plataforma genera código Flutter real que puedes exportar y modificar, lo que la convierte en una opción muy interesante si luego quieres evolucionar a desarrollo clásico.

Adalo se centra en apps móviles completas que puedes publicar en App Store y Google Play. Incluye base de datos propia, integraciones con servicios externos y la posibilidad de gestionar pagos, notificaciones y lógica sin escribir código.

Para quienes quieren transformar hojas de cálculo en apps sin fricción, Glide convierte datos de Google Sheets o Airtable en aplicaciones web funcionales en minutos. Es ideal para herramientas internas, directorios, catálogos o prototipos rápidos, con la limitación de que el diseño es más rígido.

WeWeb es una especie de mezcla entre Webflow y FlutterFlow, pensada para apps web muy personalizables que consumen un backend externo (por ejemplo, Xano). Es una buena apuesta cuando necesitas filtros complejos, autenticación, paneles ricos y quieres un frontend fino sin programar.

Toddle pone el foco en equipos de producto donde colaboran diseñadores e ingenieros. Su propuesta gira en torno a desarrollar aplicaciones web profesionales con gran foco en diseño y calidad del código generado.

BravoStudio encaja perfecto para diseñadores que trabajan en Figma o similares y quieren transformar sus prototipos de alta fidelidad en apps móviles nativas funcionales, sin perder la fidelidad visual del diseño original.

Bases de datos, backend visual y dashboards

Herramientas no code para crear productos útiles sin programar

Ningún proyecto mínimamente serio se sostiene solo con pantallas: necesitas una capa donde vivan los datos y la lógica de negocio. Ahí entran en juego herramientas no code y low code que hacen de columna vertebral.

Airtable es uno de los grandes referentes: combina hoja de cálculo y base de datos en una interfaz sencilla pero muy potente, con vistas Kanban, calendarios, galerías y automatizaciones básicas. Es perfecta para gestionar proyectos, leads, contenidos o inventarios y conectarla luego con tus apps.

Xano permite crear backends robustos sin escribir código, definiendo colecciones de datos, endpoints de API, reglas de negocio y autenticación. Se integra muy bien con frontends como WeWeb o FlutterFlow, y es ideal cuando necesitas un servidor más serio que una simple hoja de cálculo vitaminada.

Supabase, aunque tiene un componente más técnico, ofrece una interfaz visual sobre PostgreSQL, autenticación, almacenamiento de archivos y APIs listas para usar. Para equipos con algo de bagaje técnico, es una opción muy sólida como base de datos moderna.

Junto a estas, herramientas como Parabola se especializan en automatizar y transformar flujos de datos sin código: limpian, combinan y enriquecen información procedente de CRMs, tiendas online o hojas de cálculo, y devuelven resultados a donde los necesites.

Automatización avanzada e IA sin código

El ecosistema no code está estrechamente ligado a la IA generativa y a los agentes inteligentes. Muchas plataformas han incorporado asistentes que construyen flujos, tablas o pantallas a partir de descripciones en lenguaje natural.

En el ámbito de la automatización, Zapier sigue siendo el gran clásico: conecta miles de aplicaciones y ahora incluye un Copilot impulsado por IA que genera flujos automatizados describiendo lo que quieres conseguir.

Make (antes Integromat) ofrece escenarios muy visuales y flexibles, ideales para orquestar procesos complejos entre múltiples herramientas, con control sobre errores, ramas lógicas y transformaciones de datos.

n8n, por su parte, es una opción open source muy potente que puedes alojar tú mismo, ideal si quieres más control técnico, privacidad y personalización sin renunciar a un constructor visual de flujos.

En el territorio de la IA aplicada a datos, han surgido soluciones como Thunderbit, centrada en que usuarios no técnicos puedan raspar y estructurar información de la web con unos pocos clics y prompts, exportando luego a Excel, Sheets, Airtable o Notion sin escribir código.

No code para emprendedores: combinar herramientas para un MVP

Para lanzar un Producto Mínimo Viable (MVP) hoy en día no necesitas un equipo entero de desarrollo. Con una combinación inteligente de herramientas no code puedes salir al mercado en semanas, medir y decidir si merece la pena invertir más.

Un enfoque muy práctico es usar Airtable como columna vertebral de datos: allí almacenas usuarios, pedidos, feedback, contenidos o lo que sea clave para tu negocio, con vistas que te permitan analizar el crecimiento y las tendencias.

Para la parte visible, puedes optar por un constructor como Lovable, Webflow o Softr, que funcionan como cara pública del proyecto: página de presentación, formularios de contacto o de alta, primeras ventas, etc., todo diseñado con lenguaje natural y bloques visuales.

Entre bastidores, una herramienta como n8n, Zapier o Make actúa como sistema nervioso del MVP, conectando formularios con tu base de datos, disparando correos automáticos, alimentando dashboards o creando tareas en tu gestor de proyectos.

Como apoyo transversal, ChatGPT y otros asistentes de IA te ayudan a redactar prompts óptimos para estas herramientas, generar copys, estructurar bases de datos o incluso diseñar la lógica de tus flujos antes de implementarlos.

No code en la empresa: productividad, datos y colaboración

En organizaciones de cualquier tamaño, el no code se está usando para digitalizar procesos internos, reducir carga manual y dar autonomía a equipos no técnicos.

Equipos de ventas, por ejemplo, pueden automatizar la captación y el seguimiento de leads enlazando formularios, CRMs ligeros y campañas de email sin tener que esperar a que TI les arme todo el sistema.

Operaciones y finanzas pueden construir paneles a medida y flujos de aprobación usando Airtable, Kintone o Power Apps, conectados con sistemas existentes como Excel, SharePoint o ERPs, y así tener visibilidad en tiempo real sin depender de informes manuales.

Marketing, por su parte, gana velocidad montando páginas de aterrizaje, embudos y automatizaciones sin bloquear al equipo de desarrollo. Esto permite lanzar más experimentos, A/B tests y campañas con menor coste.

En todos los casos, las herramientas no code sirven para recortar tiempos de espera, disminuir errores manuales y liberar al equipo técnico para tareas de más valor, como arquitectura, seguridad o productos core.

Agentes de IA y sistemas multiagente sin necesidad de programar

Más allá de las apps clásicas, el mercado se está moviendo hacia agentes de IA capaces de percibir su entorno, razonar y actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos complejos.

Un modelo de lenguaje como GPT-4 es un motor de razonamiento pasivo; un agente, en cambio, es un sistema que combina ese modelo con memoria, acceso a herramientas (APIs, navegadores, bases de datos) y un objetivo concreto, ejecutando acciones en secuencia.

Existen diferentes tipos clásicos de agentes: desde los reactivos simples que siguen reglas “si-entonces”, pasando por los que mantienen modelos internos del entorno, hasta los agentes basados en objetivos y utilidades que planifican rutas óptimas, o los que aprenden de la experiencia para mejorar con el tiempo.

Con los LLM han aparecido los agentes generativos, que usan marcos como Chain of Thought (cadena de pensamiento) o ReAct (razonar + actuar) para descomponer problemas, llamar herramientas externas, observar resultados y ajustar su plan.

En la práctica, esto se traduce en sistemas donde un agente “Investigador” recopila información, otro “Analista” la procesa, un “Redactor” genera un informe y un “Crítico” revisa el resultado. Y lo interesante es que cada vez hay más frameworks y plataformas que permiten orquestar estos equipos de agentes con poco o ningún código, integrándolos en flujos de negocio reales.

Casos de uso habituales del no code

Con todas estas piezas, las posibilidades son enormes, pero hay algunos escenarios donde el no code encaja especialmente bien y ofrece mucho retorno con poco esfuerzo.

Uno de los más claros es la creación rápida de prototipos para startups: puedes montar una versión funcional de tu idea, ponerla delante de usuarios reales, aprender y decidir si merece la pena pasar a una solución más a medida.

También es muy útil para aplicaciones internas a medida dentro de empresas: pequeños sistemas de gestión, herramientas de reporting, portales de empleados o automatización de tareas recurrentes que antes se llevaban en Excel o correo.

Otro campo que se beneficia muchísimo es la automatización de tareas repetitivas: desde enviar resúmenes diarios de actividad a un equipo, hasta sincronizar inventarios entre varias plataformas de e-commerce, pasando por la generación de informes semanales sin intervención humana.

En marketing, las plataformas no code facilitan construir landings específicas para campañas, formularios de captación y secuencias de nurturing, integradas con CRMs y herramientas de emailing, lo que acorta el tiempo entre tener una idea y verla funcionando.

Para pequeñas empresas y autónomos, son una vía muy razonable para digitalizar procesos sin necesidad de grandes inversiones: reservas online, gestión de clientes, facturación básica, seguimiento de proyectos o automatización de comunicaciones.

El panorama actual deja claro que las herramientas no code y la IA asociada están cambiando cómo se diseñan, lanzan y escalan productos y procesos digitales. No sustituyen a los programadores, pero sí amplían quién puede crear soluciones y cómo se organiza el trabajo dentro de empresas y proyectos. Entender sus fortalezas, sus límites y cómo combinarlas con desarrollo tradicional te coloca en una posición muy ventajosa, tanto si estás empezando en el mundo tech como si quieres llevar tu negocio al siguiente nivel sin esperar seis meses a que llegue el proyecto “oficial”.



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OpenAI quiso convertir a ChatGPT en el médico de cabecera ideal. El problema es que se equivoca la mitad de las veces

OpenAI quiso convertir a ChatGPT en el médico de cabecera ideal. El problema es que se equivoca la mitad de las veces

OpenAI empezó el año con un nuevo lanzamiento: el modo salud de ChatGPT. Aunque de momento no está disponible en España, sí lo está en EEUU y ya están apareciendo los primeros estudios que ponen a prueba su efectividad y no son muy buenas noticias para OpenAI.

No es para tanto. Un estudio reciente publicado en la revista Nature Medicine y recogido por NBC News ha revelado que ChatGPT Health falló al clasificar la urgencia del 51,6% de los casos médicos de emergencia analizados. Los investigadores presentaron al modelo miles de escenarios clínicos y vieron que la IA tendía a infravalorar situaciones críticas, sugiriendo que el paciente visitara al médico en 24-48 horas cuando, en realidad, se trataba de emergencias que requerían una intervención rápida como cetoacidosis diabética o fallo respiratorio. Sí que clasificó correctamente otros casos como ictus o reacciones alérgicas severas.

No tiene sentido. No sólo es que subestimó casos graves, también se proporcionaron casos de síntomas leves y ChatGPT Health sobrevaloró el 64,8%, instando al paciente a acudir al médico cuanto antes, por ejemplo en casos de dolor de garganta persistente. El Dr. Ashwin Ramaswamy, líder del estudio, afirmó a NBC que "no tiene sentido que se hicieran recomendaciones en unas áreas y no en otras". 

Ideas suicidas. Aún hay más. Entre los casos presentados se incluyeron algunos con ideaciones suicidas. Uno de estos casos era un paciente que mostraba interés en "tomar muchas pastillas". Si el paciente sólo describía sus síntomas, aparecía un banner con el número de ayuda para prevenir el suicidio. Sin embargo, cuando el paciente añadía a su consulta los resultados de una analítica, ChatGPT ya no detectaba ideaciones suicidas y no mostraba el banner. Según Ramaswamy, "Una barrera de protección contra crisis que depende de si se mencionan los resultados de laboratorio no está preparada, y podría decirse que es más peligrosa que no tener ninguna barrera".

Por qué es importante. La relevancia de este hallazgo reside en que ChatGPT se ha convertido en el médico de primera línea para muchas personas. La facilidad para consultar síntomas desde el móvil está desplazando a las vías tradicionales de consulta; lo que antes googleábamos, ahora se lo preguntamos a un chatbot. Si la herramienta principal que utiliza la gente para decidir si ir o no a urgencias tiene un margen de error del 50% en casos graves, tenemos un problema. 

En declaraciones a The Guardian, Alex Ruani, investigadora en desinformación médica, describió estos resultados como "increíblemente peligrosos" y señala que genera una "falsa sensación de seguridad (...) Si alguien se le dice que espere 48 horas durante un ataque de asma o una crisis diabética, esa tranquilidad podría costarle la vida".

OpenAI responde. Un portavoz de la compañía defendió las acusaciones asegurando que el estudio no refleja el uso habitual de ChatGPT Health, argumentando que no está diseñado para hacer diagnósticos, sino para responder preguntas de seguimiento y ayudar a los pacientes a tener más contexto. En su lanzamiento, OpenAI insistió en que la herramienta no sustituía a un médico, el problema es que una vez lanzada una herramienta así, cómo la use la gente queda fuera del control de la empresa. 

Adulación y alucinaciones. Los chatbots tienen un problema de adulación y tienden a dar la razón al usuario. Por otro lado está el fenómeno de las alucinaciones. Los LLM están diseñados para priorizar dar una respuesta antes que admitir que no sabe algo, y lo peor es que lo hace con tanta seguridad que nos la creemos. No es una afirmación vacía, se ha comprobado que nos sentimos más seguros usando una IA, incluso cuando las respuestas que nos da son incorrectas. Si mezclamos adulación, alucinaciones y salud, tenemos un cóctel bastante arriesgado.

Imagen | OpenAI

En Xataka | Hay personas culpando a ChatGPT de provocar delirios y suicidios: qué está pasando realmente con la IA y la salud mental




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