Jensen Huang, CEO de NVIDIA: "He creado más multimillonarios en mi equipo directivo que cualquier otro CEO del mundo"

Jensen Huang se encuentra en el epicentro de una de las industrias con mayor potencial de crecimiento en la que se gestionan unas cifras de inversión mareantes. Ese flujo de dinero, también permea hacia salarios más altos, sobre todo en aquellos puestos estratégicos como bien ha demostrado Mark Zuckerberg con sus últimas rondas de fichaje de nuevo talento.

En el marco de una ronda de entrevistas con la IA como eje central, el CEO de NVIDIA ha presumido de lo bien remunerados que están sus colaboradores más cercanos. Por lo que Huang no teme que su competencia venga a robarle su mejor talento. "Ellos están muy bien. No hay que sentir lástima por nadie en mi equipo directivo", aseguró Huang.

El club de los multimillonarios de NVIDIA. En unas jornadas temáticas sobre la IA organizadas por All-in Podcast, Jensen Huang respondía sin tapujos a una pregunta de los moderadores sobre los recientes fichajes y contrataciones millonarias entre especialistas de la IA: "He creado más multimillonarios en mi equipo directivo que cualquier otro director ejecutivo del mundo".

A tenor de los resultados bursátiles de la compañía, esta afirmación es absolutamente cierta dado que buena parte de la retribución de los puestos de responsabilidad de NVIDIA cuentan con un paquete de acciones vinculado a su puesto, y el resto de empleados de la compañía puede aprovecharse del plan de compra de acciones para los empleados (ESPP por las siglas en inglés de Employee Stock Purchase Plan). Mediante estos planes, buena parte de su plantilla se ha hecho millonaria.

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Trabajar en la empresa más rentable tiene ventajas. La cotización de las acciones de NVIDIA no han dejado de crecer en los últimos años, por lo que cualquier empleado que hubiera invertido un mínimo capital inicial, este se habría incrementado sustancialmente. Según datos publicados por Fortune, desde 2019, la compañía ha incrementado un 3.776% en el precio de sus acciones, con una subida del 170% solo en el último año.

Con un patrimonio valorado en unos 151.000 millones de dólares, Huang ha convertido a NVIDIA en una superpotencia de la IA con una capitalización por encima de los 4 billones de dólares, arrastrando consigo a toda su plantilla, a los que, como él mismo presume, ha convertido en millonarios.

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Equipos pequeños y bien pagados. NVIDIA es una de las empresas con mayor rentabilidad por empleado. Es decir, es capaz de generar enormes beneficios con una plantilla relativamente reducida. Huang asegura que esa es la fórmula para el éxito en la investigación de la IA. "Unos 150 investigadores en IA, con suficiente financiación, pueden crear probablemente un OpenAI. Hay algo elegante en los equipos pequeños", aseguraba el CEO de NVIDIA.

Huang afirmaba que este enfoque no solo maximiza el rendimiento de los equipos, sino que facilita hacer a sus integrantes "extraordinariamente ricos" si alcanzan el éxito esperado, poniendo como ejemplo a los investigadores de OpenAI o al equipo de desarrollo de DeepSeek.

Nada se mueve en NVIDIA sin que lo sepa Huang. Otra característica del liderazgo de Huang es que el CEO sabe todo lo que sucede en su empresa gracias a un peculiar sistema basado en el correo electrónico que le permite estar al tanto de lo que hace o preocupa hasta el último empleado de la compañía.

Esa cercanía permite a Huang afirmar que supervisa personalmente "la compensación de todos los empleados hasta el día de hoy… y siempre aumento el gasto de la compañía en gastos operativos". Según Huang, hay un motivo de peso para cuidar a tus empleados, "si cuidas a las personas, todo lo demás se cuida solo". El CEO ha declarado en tono de broma: "Sí, llevo stock options en el bolsillo ahora mismo".

Las "esposas de oro" de NVIDIA. No obstante, estos incentivos económicos de NVIDIA van asociados a una exigencia laboral extrema, que implica jornadas eternas los siete días de la semana. Pese a esa intensidad, NVIDIA ha registrado un índice de rotación de personal por debajo de la media de sus pares. Según su informe de sostenibilidad de 2024, en ese año fue de solo el 2,7%, frente al 17,7% que registra de media la industria de los semiconductores.

Bloomberg definió ese fenómeno se ha descrito como unas "esposas de oro" para aquellos empleados y directivos que acceden a estos paquetes de acciones.

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Roborock QV 35A vs Roomba Combo 505: ¿qué robot aspirador es mejor?

Generalmente, solemos analizar modelos de aspiradoras tope de gama , auténticos prodigios tecnológicos que, por algo más de 1.000 euros, dejan tu casa impecable. En esta ocasión, hemos decidido comparar dos de los modelos más completos y competitivos en precio del mercado: el Roborock QV 35A y el Roomba Combo 505 Plus con base AutoWash. Ambos prometen limpiar y fregar con la mínima intervención humana posible, y sin necesidad de hacer un gasto tan elevado para tenerlas funcionando en tu casa. El Roborock QV 35A destaca, sobre todo, por su impresionante potencia de succión de 8.000 Pa HyperForce, muy superior a lo habitual en su rango de precios, que ronda los 480 euros. Está diseñado para hogares con suelos duros, alfombras y, especialmente, mascotas. Sus cepillos de goma minimizan los enredos, y la tecnología JawScrapers elimina eficazmente pelos largos. Para el fregado, cuenta con dos mopas giratorias a 200 rpm que se elevan automáticamente al detectar alfombras. El secado posterior se realiza con aire frío, suficiente para evitar olores en entornos poco húmedos. El modelo de iRobot, el Roomba Combo 505 Plus -disponible por unos 600 euros-, se distingue por su base AutoWash, que lava y seca las mopas con aire caliente, mejorando la autolimpieza y previniendo los malos olores de las mopas húmedas. En cuanto a potencia, ofrece 7.000 Pa, una cifra muy competitiva. Para el fregado, sus mopas giratorias funcionan bien en suelos duros, y el modo SmartScrub aplica mayor presión en manchas difíciles. En términos de limpieza, ambos modelos están muy igualados . Ambos robots utilizan navegación láser, pero con diferencias. El Roborock combina LiDAR con sensores y luz estructurada, lo que permite un mapeo rápido, aunque puede pasar por alto objetos pequeños. Por su parte, el Roomba incorpora una cámara frontal con IA y láser lineal, lo que le permite esquivar objetos como cables o calcetines con mayor facilidad, ideal para hogares con niños o mascotas. Sin embargo, es más lento en la creación del mapa inicial y puede tener dificultades para superar alfombras altas, algo que el Roborock maneja mejor . Las aplicaciones para móvil de ambas marcas son intuitivas y permiten programar limpiezas de forma versátil. La de Roborock resulta algo más accesible, mientras que la de iRobot, recientemente renombrada de iRobot a Roomba Home, aún necesita mejoras. Este cambio no ha sido bien recibido por todos los usuarios, como reflejan algunas opiniones en la Play Store, la tienda de 'apps' de Google. Por menos de 600 euros, estos robots ofrecen funciones que antes solo encontrábamos en modelos de más de 1.000. El Roborock QV 35A destaca por su potencia de succión y eficacia con pelo de mascotas, siendo ideal si buscas un rendimiento robusto. Por otro lado, el Roomba Combo 505 Plus AutoWash brilla por su base de autolimpieza con secado por aire caliente y una navegación más precisa para evitar obstáculos, aunque su aplicación aún está en proceso de mejora. Si priorizas fuerza y limpieza en alfombras, elige el Roborock. Si prefieres comodidad y navegación avanzada, el Roomba es tu mejor opción.

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Anthropic ha visto que sus usuarios no paran de usar el plan de 200 euros al mes de su IA. Les ha tenido que parar los pies

Anthropic ha anunciado nuevos límites semanales para su IA Claude que ya han entrado en vigor, afectando especialmente a Claude Code, su herramienta de programación mediante inteligencia artificial. La medida llega después de que algunos usuarios hayan estado ejecutando la herramienta de forma continuada las 24 horas del día, consumiendo recursos equivalentes a decenas de miles de dólares con las suscripciones más caras de 200 dólares al mes.

Hay saturación y las cuentas no salen. Los desarrolladores más intensivos le están metiendo caña a los servidores de Anthropic, saturándolos con un uso que va mucho más allá de lo que la empresa había previsto en un primer momento. Algunos programadores han configurado Claude Code para funcionar de forma permanente en segundo plano, automatizando tareas y generando código sin parar. Esto ha provocado que Claude Code haya sufrido caídas parciales o totales al menos siete veces en el último mes, según la página de estado de Anthropic.

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Nuevos límites. Desde ya, los usuarios tendrán límites que se reinician cada siete días, además de los actuales límites de cinco horas. Los usuarios del plan Pro (20 dólares mensuales) podrán usar entre 40 y 80 horas semanales con el modelo Sonnet 4. Los del plan Max de 100 dólares tendrán entre 140 y 280 horas con Sonnet 4 y hasta 35 horas con Opus 4. El plan Max de 200 dólares permitirá hasta 480 horas con Sonnet 4 y 40 horas con Opus 4. Anthropic asegura que menos del 5% de sus usuarios se verán afectados por estos cambios.

No es un caso aislado. Otras empresas del sector están viviendo situaciones similares. Cursor, la popular herramienta de programación con IA, cambió su estrategia de precios en junio para frenar a los usuarios más intensivos de su plan Pro de 20 dólares, aunque tuvo que disculparse después por no comunicar bien los cambios. Replit, otro rival en el espacio de la programación asistida por IA, también implementó medidas parecidas el mismo mes.

Está claro que las empresas dedicadas a la IA se encuentran experimentando con sus planes y estudiando el uso que le dan sus usuarios. Que haya cambios de precio tan pronto es síntoma de que todavía le están tomando el pulso mientras buscan una manera de que el negocio les salga rentable.

Límites ocultos. Uno de los problemas de Claude es que no ofrece un contador que permita a los usuarios saber cuánto están consumiendo en tiempo real. Los desarrolladores tienen que ir "a ciegas" hasta que se topan directamente con el límite, algo que genera frustración especialmente entre quienes pagan las suscripciones más caras. Además, la empresa ha detectado que algunos usuarios están compartiendo y revendiendo cuentas, lo que hace que el uso de esas cuentas sea aún más intensivo.

Un modelo de negocio experimental. Anthropic se ha comprometido a ofrecer "otras opciones" para casos de uso intensivo en el futuro, pero de momento la prioridad es mantener el servicio estable para la mayoría de usuarios. Los suscriptores del plan Max podrán comprar uso adicional a precios de API cuando excedan sus límites. Mantener a flote un servicio de IA generativa como Claude es todo un reto, sobre todo si quieres garantizar el máximo rendimiento a todos los usuarios. Por ello vemos tantos cambios en sus planes, y no será raro verlos en el resto de alternativas.

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Crean robots 'caníbales' que cambian de tamaño y se fortalecen consumiendo otras máquinas

Los robots son máquinas: no crecen ni se fortalecen a menos que alguien decida añadirles o mejorar sus piezas. No se alimentan como los humanos, ni evolucionan con el tiempo como nosotros. O, al menos, así había sido hasta ahora. Científicos de la Universidad de Columbia (EE.UU.) han desarrollado una tecnología que permite a los robots hacer algo que hasta ahora parecía exclusivo de los organismos vivos: crecer usando materiales de su entorno. A esto lo llaman «metabolismo robótico», y podría ser la clave para que las máquinas puedan mutar, crecer y mejorar por sí solas, sin necesidad de intervención humana. «La verdadera autonomía implica que los robots no solo deben pensar por sí mismos, sino también sustentarse físicamente», explica Philippe Martin Wyder, autor principal del estudio, recientemente publicado en la revista ' Science Advances ', y profesor de Ingeniería en la Universidad de Columbia. «Así como la vida biológica absorbe e integra recursos, estos robots crecen, se adaptan y se reparan utilizando materiales de su entorno o de otros robots», añade. El sistema está basado en unas piezas llamadas Truss Links : barras robóticas que se pueden alargar o acortar y conectarse entre sí mediante imanes. Estos componentes se ensamblan en figuras como triángulos, estrellas y estructuras tridimensionales llamadas tetraedros. Lo novedoso es que, a través de un control centralizado, estas formas pueden combinarse, dividirse o transformarse en otras más complejas. Por ejemplo, una figura en forma de estrella puede plegarse sobre un triángulo y convertirse en un tetraedro más estable. Efectivamente, en los experimentos, los investigadores demostraron que una estructura podía incorporar piezas adicionales para aumentar su tamaño o mejorar su movilidad. También mostraron que una forma podía dividirse y luego reorganizarse para recuperar su configuración original. Todo esto se hizo en un entorno controlado, con movimientos coreografiados por un sistema central, no de manera completamente autónoma. Es decir, los robots no toman decisiones por sí mismos ni buscan piezas activamente. Por ahora, todo el proceso requiere que los investigadores coloquen los módulos y dirijan sus acciones desde un ordenador. Sin embargo, el potencial es enorme. En el futuro, con sensores, control descentralizado y aprendizaje automático, estas máquinas podrían volverse mucho más independientes. ¿Qué implicaciones tiene este avance? Si se perfecciona, de acuerdo con los investigadores, podría permitir el empleo de robots capaces de mutar que podrían ser especialmente útiles en situaciones donde la intervención humana es difícil o peligrosa: por ejemplo, en zonas afectadas por desastres naturales, en misiones espaciales o en la exploración de entornos extremos. Aunque el sistema aún está en fase experimental y sus capacidades son limitadas, marca un paso importante hacia una nueva generación de robots con cuerpos aptos para el cambio. Los Truss Links no son máquinas vivas en sentido estricto, pero sí muestran un comportamiento físico más parecido al de los seres vivos gracias a su capacidad para crecer y transformarse mediante el uso de otras piezas, y todo reduciendo al mínimo la intervención humana. En el futuro, el límite es el cielo. «La imagen de robots que se reproducen a sí mismos evoca algunos escenarios de ciencia ficción desfavorables», afirma Hod Lipson, coautor del estudio y director del departamento de Ingeniería mecánica de la Universidad de Columbia. «Pero la realidad es que, a medida que a medida delegamos más tareas en los robots, desde los coches sin conductor hasta la fabricación automatizada, e incluso la defensa y la exploración espacial, ¿quién cuidará de estos robots? No podemos depender de los humanos para mantener estas máquinas. Los robots, en última instancia, deben aprender a cuidar de sí mismos», zanja.

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Mientras en Occidente seguimos debatiendo si usar IA en clase, China quiere que los estudiantes la usen cada vez más

En muchos campus universitarios chinos, el uso de inteligencia artificial ya no se discute: se utiliza. Según una encuesta del instituto MyCOS, solo el 1 % del profesorado y del alumnado afirmó no usar herramientas generativas. El 99 % restante sí lo hace y casi el 60 % declara utilizarlas con frecuencia. Es un giro notable respecto a hace dos años, cuando acceder a ChatGPT implicaba recurrir a espejos y VPN. Hoy el movimiento es el contrario: los centros impulsan su uso.

Como señala MIT Technology Review, la transición ha sido rápida, pero planificada. En la Universidad de Zhejiang, una asignatura introductoria de IA es obligatoria para todo el alumnado desde 2024. Otras como Fudan, Renmin o Nanjing han abierto cursos transversales a cualquier disciplina, más allá de informática o ingeniería.

Pekín marca el paso para la IA

El foco está en el uso con criterio: guías internas, ejemplos concretos, recomendaciones sobre qué tareas pueden apoyarse en modelos generativos y en cuáles debe prevalecer el juicio humano. La interacción con la máquina se trata como una destreza más, comparable a otras alfabetizaciones técnicas. McKinsey estima que China necesitará 6 millones de profesionales con dominio de IA para 2030

Varias universidades están desarrollando sus propios cursos centrados en alternativas locales a ChatGPT. Centros como Shenzhen y Zhejiang han lanzado programas docentes sobre DeepSeek, un modelo que busca posicionarse como referente nacional en IA generativa. Otros, ya están formando a su alumnado en el uso de Doubao, el chatbot desarrollado por Baidu y uno de los más extendidos en entornos académicos.

En abril de 2025, el Ministerio de Educación chino emitió unas guías nacionales de IA para primaria y secundaria, orientadas a fomentar el pensamiento crítico, la fluidez digital y la aplicación práctica en esas etapas académicas.

Por su parte, Pekín ya ha hecho obligatoria la enseñanza de IA en todos los centros de la ciudad, desde primaria hasta bachillerato. Para la universidad, esas recomendaciones generales se han traducido en planes propios de cada institución y en la creación de cursos y reglamentos internos.

España ya se está moviendo

En España hay universidades que han pasado del debate a la acción: nuevos grados centrados en IA y tutores basados en IA que acompañan el estudio sin dar la respuesta hecha. Todo con un objetivo: formar profesionales que trabajen con IA sin perder el pensamiento crítico.

Si nos enfocamos en el resto de Occidente, el uso es masivo, pero las reglas no tanto.

• En el Reino Unido, el 92 % del alumnado universitario utiliza IA generativa para estudiar; solo un tercio ha recibido formación formal.
• En EE. UU., el 63 % de las universidades R1 fomentan su uso, pero solo el 41 % dispone de guías institucionales activas.
• Según Tyton Partners, apenas el 28 % de las instituciones tenía una política formal sobre IA en primavera de 2025.

Profundicemos un poco. 

• EEUU: Ohio University ha hecho obligatoria la formación en IA para todo su alumnado de primer año. En California, programas como ChatGPT Edu están llegando a universidades públicas para ofrecer acceso gratuito a modelos generativos.
• Europa: la Comisión Europea impulsa el Digital Education Action Plan 2021–2027, con guías éticas y formación docente. Universidades como Maastricht, Gotemburgo o Edimburgo han aprobado marcos propios. Redes como YERUN o la EUA trabajan para armonizar criterios y compartir buenas prácticas.

Las decisiones, por ahora, siguen siendo en su mayoría descentralizadas: dependen de cada institución, de cada facultad… y, en muchos casos, incluso de cada profesor. Es un modelo flexible, con ventajas y desventajas, frente al enfoque más estructurado que ha adoptado China.

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Figure 02 ha trabajado solo durante una hora. Lo impactante es que su cerebro ya recuerda y sus manos "sienten"

Dos caminos distintos para abordar una misma realidad: la IA ha llegado para quedarse, y dominar estas herramientas será clave. Lo que aún se está definiendo es cómo enseñarlas, cuándo y bajo qué criterios.

Imágenes | Xataka con Gemini 2.5 Flash | Igor Omilaev

En Xataka | Hay quien cree que las mejores IA se vuelven más tontas con el tiempo. No es ninguna locura

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Tres años después, Apple sigue perdiendo el tren de la IA. La pregunta es si logrará cogerlo: todo eso y mucho más en Crossover 1x16

Esta semana tenemos nuestro Crossover 1x16 es especial, sobre todo por el invitado que nos acompaña. Se trata de Carlos Santana (@DotCSV), cuyo canal de YouTube se ha convertido en uno de los más seguidos para los que se interesan por el mundo de la IA.

Acompañado como siempre por Jaume Lahoz y Carlos Santa Engracia, este experto nos habla de sus inicios como divulgador en el mundo de la IA para luego adentrarse en temas de actualidad.

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Apple y el peligroso riesgo de perder el tren de la inteligencia artificial

Por ejemplo, qué espera del proyecto de OpenAI con Jony Ive, qué futuro tiene la IA Open Source en local o cuál es el presente y futuro del vídeo generado por modelos como Veo 3.

Pero sobre todo analiza la situación de Apple, una empresa que sigue sin engancharse al mundo de la IA a pesar del tiempo que ha pasado desde que OpenAI lanzara ChatGPT a finales de 2022.

Toca además otros temas, como el futuro de los robots humanoides en el hogar o si la AGI está tan cerca como auguran Sam Altman (OpenAI) o Dario Amodei (Anthropic).

Hay además en este episodio temas paralelos: hemos querido hacer un debate sobre la carga rápida en móviles y por qué Apple no la ha adoptado nunca en la medida de muchos de sus rivales Android.

Y también hemos podido ver CarPlay Ultra en acción y Carlos nos hace disfrutar con un divertido VLOG por Nueva York gracias a una reciente visita realizada a ese país. ¡Que disfrutéis del episodio!

En YouTube | Crossover

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Hay personas que sienten que las mejores IA se vuelven tontas y vagas con el tiempo. Es más que una sensación

Sale una nueva inteligencia artificial (IA) al mercado, las redes sociales y comunidades especializadas alucinan con sus nuevas capacidades, y al tiempo, comienza un ciclo donde los usuarios que más conocen los modelos comienzan a sentir decepción. Empiezan a ver cómo lo que hasta ayer conseguían sin problemas vía chatbot o API, hoy se queda en un intento vago. Hay una parte de sensaciones, y una de verdad.

Modelos "súper rotos". Cuando se lanzó, Gemini 2.5 Pro cosechó enormes elogios en redes sociales. El modelo era muy rápido, de los más baratos, tenía una ventana de contexto enorme y era una bestia en programación. Sin embargo, desde hace algunas semanas, afloran comentarios en comunidades como Reddit que describen un modelo a menudo "inutilizable".

Un modelo, que según describen funcionó increíblemente bien entre marzo y junio, pero que tras volver a usar ahora a finales de julio soltaba "absolutas tonterías". Mostró una conversación con Gemini resumida por el asistente en el que éste no paraba de reconocer errores. Otros usuarios también muestran ejemplos de comportamientos molestos como no acabar las respuestas.

Son solo ejemplos recientes de de la IA de Google, pero hasta modelos tan alabados como Claude han recibido en distintos momentos críticas similares, incluso recientemente con Claude Code.

La sospecha. Muchos de los usuarios que han criticado los distintos modelos hablan de modelos recortados: "Mi suposición es que redujeron el tamaño del modelo", decía un usuario de Claude 3.5 en Hacker News. La sospecha es que, con el tiempo, y en momentos de máxima demanda, las compañías comienzan a usar versiones destiladas de los modelos de IA que no son tan inteligentes, porque tienen menos recursos dedicados para responder a las indicaciones.

El desarrollador Ian Nuttal también observó la degradación de Claude Code, y afirmaba que pagaría para tener una buena versión que nunca se redujera ni degradara en horas pico. Alex Finn, también desarrollador, expresaba igualmente frustración: "Esto me ha pasado con TODAS las herramientas de programación de IA que he usado".

No es solo una sensación. En 2023, muchos usuarios sintieron que GPT-4, el modelo más avanzado de OpenAI en aquel momento, se estaba volviendo tonto. La compañía afirmaba que al contrario de lo que la comunidad denunciaba, hacían cada nueva versión "más inteligente que la anterior".

Sin embargo, un paper académico acabó con la especulación: expertos de Berkeley y Stanford comprobaron una espectacular caída de precisión de GPT-4 entre sus variantes de marzo y junio de 2023. En programación, por ejemplo "el porcentaje de respuestas generadas que son directamente ejecutables se redujo del 52,0 % en marzo al 10,0 % en junio". Otros estudios estadísticos de finales de 2023 también mostraron una pérdida importante de calidad entre el modelo de diciembre y el de mayo.

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OpenAI y Anthropic confirmaron problemas. En diciembre de 2023, OpenAI reconoció que habían recibido el feedback sobre el asistente volviéndose más vago. Afirmaban que no habían actualizado el modelo desde un mes antes, y que no era intencional, reconociendo el problema y explicando que "el comportamiento del modelo podía ser impredecible".

Algunos usuarios llegaron a idear (y lograr, según su experiencia) métodos para incentivar al modelo a hacerlo mejor, como la sorprendente promesa de darle un propina o explicarle al chatbot que no tenían dedos para escribir el código.

Más recientemente, Anthropic reconoció a TechCrunch tener problemas en Claude Code, como tiempos de respuesta más lento, ante quejas de los usuarios de haber limitado el uso sin haber afirmado. Usuarios que antes realizaban tareas con normalidad y ahora no podían progresar.

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