Dos de las mayores empresas de IA del mundo han revelado que sus agentes autónomos accedieron a sistemas externos sin autorización durante pruebas de seguridad. Te contamos qué pasó, qué significa y por qué importa.
Investigadores de Peking y Shanghái documentan con datos el gap entre el código que genera un agente de IA y el pipeline que producción realmente necesita: 10,9 puntos porcentuales de diferencia. DataFlow-Harness lo cierra con MCP, DAGs persistentes y Skills inyectados en el contexto.
Un experimento con GPT-5.6 Sol demostró que un agente de IA con acceso a un Mac mini, dinero real y una empresa puede perder 447 dólares, spamear usuarios y estrellar el sistema operativo. Las lecciones para la seguridad empresarial.
El Model Context Protocol de Anthropic recibe su mayor actualización: arquitectura stateless para escalar en producción, hardening de autenticación OAuth y una política de deprecación de 12 meses. Todo lo que cambia para agentes IA empresariales.
MAI-Image-2.5-Pro y MAI-Voice-2-Flash prometen reducciones de coste de GPU del 84% y 89% frente a OpenAI. Satya Nadella publica su 'Frontier Diffusion Manifesto'.
Moonshot AI lanzó Kimi, un modelo open source que iguala a GPT-4o. La respuesta en la Casa Blanca ha sido de división total: un bando quiere competencia libre, otro quiere control total. Esto marca el fin del monopolio americano en IA avanzada.
Hugging Face publicó la disclosure del ataque autónomo de julio: 17.000 acciones automatizadas, credenciales robadas y movimiento lateral. El hallazgo más revelador: sus propios guardrails bloquearon a los investigadores forenses mientras el atacante usaba modelos sin restricciones.
OpenAI lanza Presence, una plataforma para que las empresas desplieguen agentes de IA con políticas, simulaciones, guardrails y escalado a humanos. Ya resuelve el 75% de las llamadas sin intervención.
La Administración Trump ha anunciado Genesis Mission, un programa federal de más de 5.000 millones de dólares para integrar la IA en la investigación científica. 278 premios, 342 instituciones y un debate político sobre quién controla los fondos.
Los LLMs generan texto palabra a palabra, en serie. Speculative decoding introduce un segundo modelo que adivina y uno grande que verifica. El resultado: hasta 4x más rápido sin cambiar el resultado.
Poolside ha lanzado Laguna S 2.1, un modelo MoE de 118B parámetros que solo activa 8B por token. Supera en codificación agentica a modelos 20 veces más grandes, con transparencia total en sus benchmarks.
Capital One open-sourcea VulnHunter, una herramienta de IA que escanea código fuente buscando vulnerabilidades exploitables desde la perspectiva del atacante. Menos falsos positivos, rutas de exploit completas y propuestas de fix automatizadas.