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TECNOLOGÍA

WhatsApp renueva sus chats con nuevos temas y fondos que se mueven: así podrás personalizar las conversaciones

WhatsApp está empezando a llevar a Android nuevos temas de chat y fondos de pantalla organizados por categorías, una serie de opciones de personalización que ya había introducido en Android. Esto permitirá cambiar el aspecto de todas las conversaciones y que cada una tenga diferentes estilos, colores e incluso fondos animados.Tal y como informan desde WaBetaInfo, la novedad ha sido localizada en la versión beta 2.26.37.6 de WhatsApp para Android que está disponible a través de Google Play. Por ahora la están activando de forma progresiva para algunos usuarios del programa de pruebas, por lo que tener esta versión no significa que te vaya a aparecer inmediatamente. Además, WhatsApp no ha confirmado todavía cuándo llegará a todos.Los nuevos temas y fondos de pantalla de WhatsApp en AndroidLa nueva sección de temas sigue una estructura similar a la de iOS y divide las opciones en cinco categorías. En «Destacados» encontramos algunas de las propuestas más llamativas y en «Naturaleza» incluye paisajes como bosques, montañas, desiertos o zonas de costa. La «Minimalista» apuesta por diseños sencillos y sin elementos que pueden distraer, y «Doodle» recupera el clásico patrón de garabatos que muchos ya conocen. También está la categoría «En vivo», que incorpora los fondos animados.Las animaciones se mueven lentamente en segundo plano y dan algo de dinamismo al chat, pero sin dificultar la lectura de los mensajes. Por otro lado, se separan los fondos de pantalla de los temas para que el usuario pueda cambiar únicamente de fondos sin modificar el resto del diseño. Hay opciones de naturaleza, fondos más potentes y degradados, además de la posibilidad de utilizar una imagen de la galería o crear una mediante inteligencia artificial.Como detalle, al elegir un tema, WhatsApp adapta automáticamente el color de las burbujas y los mensajes para que contrasten con el fondo y sean más fáciles de leer. En el caso de que el resultado lo termine de convencer, también se puede modificar manualmente. Como decimos, la función sigue en pruebas y su llegada a los móviles Android todavía no tiene una fecha confirmada.

La IA empieza a desarrollar a sus sucesoras: Claude ya lidera una cuarta parte de la investigación de Anthropic

Claude, el modelo de inteligencia artificial de Anthropic, ya capitanea el 26 % del trabajo de investigación y desarrollo de la empresa, como informó en su blog. La compañía de Dario Amodei es un ejemplo de cómo los sistemas informáticos participan directamente en el … diseño y perfeccionamiento de sus propias sucesoras.
Desde agosto, «Claude no opera de forma totalmente autónoma» en ninguna tarea, pero «colabora» estrechamente con los ingenieros humanos en más del 90 % de los proyectos de investigación, según cifras ofrecidas por Anthropic.

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A la cabeza de la investigación

Claude ha alcanzado un nivel de capacidad que le permite completar procesos complejos durante todo su recorrido a partir de una instrucción general, pero siempre se mantiene la supervisión de un humano especializado en la materia.
«En agosto, había aproximadamente 30.000 agentes realizando tareas de investigación e ingeniería en Anthropic en un momento dado en nuestra plataforma interna más utilizada», enumeró la empresa.
«Los sistemas de IA están adquiriendo una potencia cada vez mayor de forma exponencial y han comenzado a automatizar cada vez más el proceso de su propio desarrollo», destacó la compañía. La progresión es inmensa, ya que en marzo la contribución del modelo en este nivel de liderazgo era de apenas un 1 %.

«No hemos tenido ningún incidente grave, pero no somos perfectos»

En cuanto al debate sobre la seguridad y la velocidad del desarrollo de la IA, Dario Amodei, CEO de Anthropic, fue claro durante su intervención en Dreamforce: «La forma más responsable de responder a esto es decir: ‘En primer lugar, echemos un vistazo a nuestro propio historial’. Puede que no hayamos tenido ningún incidente grave de gran repercusión, pero estoy seguro de que no somos perfectos. Analicemos todo y veamos cómo podemos mejorar siempre. Mejoremos nuestras prácticas. Reafirmemos nuestro compromiso con la transparencia. Invirtamos más en seguridad».

«Después, organicemos al resto del sector y preguntémonos: ‘¿Qué podemos hacer para establecer normas para todos? ¿Qué podemos hacer para mejorar las normas de todos?’», continuó el CEO, «por último, debería haber un componente internacional».
«Debemos hacer todo lo posible para minimizar la brecha entre lo que saben los laboratorios de frontera y lo que sabe el público», enfatizó la empresa sobre la importancia de la apertura pública.

Anthropic afirma que Claude ya ayuda a «construir la siguiente versión de sí misma»: lidera una de cada cuatro tareas

La inteligencia artificial que hoy utilizamos para escribir, programar, buscar información o resumir documentos también está empezando a desempeñar otro papel bastante más relevante: ayudar a crear la siguiente generación de IA. Anthropic asegura que Claude ya lidera el 26 % de las tareas internas de investigación y desarrollo necesarias para avanzar en nuevos modelos. Apenas unos meses antes, en febrero, ese porcentaje era inferior al 1 %.La propia empresa utiliza una expresión muy gráfica para explicar hacia dónde apunta este proceso: los modelos están empezando a participar en “construir la siguiente versión de sí mismos”. La frase impresiona, pero necesita bastante contexto. Claude no está creando de manera autónoma a su sucesor, ni decide qué modelo desarrollar ni trabaja sin supervisión. Los investigadores de Anthropic siguen definiendo los objetivos, proporcionando las herramientas y revisando los resultados.Lo que ha cambiado es cuánto trabajo puede hacer la IA una vez recibe esas instrucciones.¿Qué significa que Claude «lidere» una tarea?Anthropic clasifica el trabajo de sus modelos según diferentes grados de autonomía. Cuando asegura que Claude “lidera” una tarea se refiere a situaciones en las que un investigador plantea un objetivo general y la IA puede encargarse de la mayor parte del proceso hasta entregar un resultado.Un ejemplo sencillo sería encontrar un fallo en alguna herramienta que utiliza la propia compañía para desarrollar o evaluar sus modelos. Un ingeniero puede pedirle a Claude que investigue qué está pasando y el agente puede revisar información, localizar posibles errores, modificar código, probar soluciones y devolver una propuesta.La persona continúa supervisando y tomando la decisión final, pero ya no necesita realizar manualmente todos esos pasos. Y es ahí donde el 26 % empieza a resultar interesante.Desarrollar un nuevo modelo de inteligencia artificial exige miles de tareas de programación, experimentación, evaluación, análisis de resultados y corrección de errores. Si una parte creciente de ese trabajo puede realizarla la propia IA, las compañías podrían reducir el tiempo necesario para desarrollar nuevos modelos y también la cantidad de trabajo que tienen que ejecutar directamente sus investigadores.Eso no tiene que significar que vayan a necesitar menos trabajadores. Anthropic está midiendo tareas automatizadas, no empleos eliminados. Un investigador puede seguir siendo necesario, pero dedicar menos tiempo a programar, buscar errores o analizar resultados y más a plantear experimentos, tomar decisiones o supervisar varios procesos a la vez. Ese es, al menos, uno de los escenarios que suelen plantear los grandes laboratorios de IA.Sin embargo, el futuro del empleo humano es también una de las mayores incertidumbres que plantea esta tecnología: hasta qué punto sustituirá puestos completos o, más probablemente en muchos casos, cuánto y qué partes de nuestro trabajo cambiará –cuáles haremos nosotros y cuáles delegamos en una máquina–.Una IA mejor puede ayudar a crear otra todavía mejorAquí aparece uno de los conceptos que más preocupa –y también más interesa– a quienes estudian la evolución de estos sistemas. Si una IA ayuda a los investigadores a desarrollar un modelo más avanzado, ese nuevo modelo podría ser todavía más útil para desarrollar el siguiente. Y así sucesivamente. El escenario extremo se conoce como recursive self-improvement o automejora recursiva: sistemas capaces de participar cada vez más en su propio desarrollo hasta alcanzar niveles muy elevados de autonomía.Anthropic deja claro que Claude todavía no se encuentra en ese punto. De hecho, la compañía asegura que no ha identificado ninguna categoría de trabajo de investigación en la que el modelo funcione completamente solo. Pero medir cuánto trabajo está empezando a asumir permite observar si esa frontera se está acercando. Y el salto de aproximadamente el 1 % al 26 % en pocos meses es precisamente lo que hace que estos datos resulten llamativos: esa velocidad es la razón de que tantas voces en el sector se hayan alzado los últimos días, pidiendo pisar el freno de la tecnología para que las salvaguardas puedan acompañar.Claude ya está presente en casi toda la investigaciónHay otra cifra que ayuda a entender la dimensión del cambio: más del 90 % del trabajo de investigación y desarrollo de Anthropic ya implica algún grado importante de colaboración entre humanos e inteligencia artificial.Eso no quiere decir que Claude haga el 90 % del trabajo. Puede limitarse a una parte del proceso mientras una persona mantiene el control de la tarea. Pero sí muestra hasta qué punto la compañía ha incorporado sus propios modelos a la creación de otros modelos.Anthropic asegura además que durante agosto llegó a tener alrededor de 30.000 agentes de IA trabajando simultáneamente en tareas internas de investigación e ingeniería. Cuantos más agentes trabajan y más decisiones pueden tomar, mayor es también la necesidad de supervisarlos.La compañía afirma que las acciones pasan por sistemas de control antes de ejecutarse y que, durante agosto, aproximadamente una de cada 47.000 decisiones fue bloqueada. En una semana analizada de julio, destacan, alrededor del 6 % de la capacidad de cálculo utilizada para investigación se destinó a trabajos relacionados con seguridad, un porcentaje que ascendió al 12 % entre las tareas lideradas por agentes.

El cohete de Elon Musk quiere hacer historia: Starship llegará la órbita de la Tierra en su próximo vuelo

Elon Musk tiene grandes planes para Starship, el megacohete de SpaceX que aspira a convertirse en uno de los vehículos espaciales más importantes de los próximos años. El magnate quiere utilizarlo para desplegar futuras generaciones de satélites Starlink, transportar astronautas a la Luna dentro del programa Artemis de la NASA y, a largo plazo, emplearlo en futuras misiones tripuladas a Marte.Los últimos avances de Starship refuerzan estas expectativas de Musk, ya que, durante su decimotercer vuelo de prueba, el vehículo alcanzó la velocidad y la trayectoria previstas, consiguió reencender uno de sus motores Raptor en el espacio, completó una reentrada controlada en la atmósfera y realizó un amerizaje suave en el océano Índico. Por lo tanto, con estos resultados como precedente, SpaceX prepara el siguiente vuelo de prueba de Starship con un objetivo más ambicioso, ya que quiere situar al cohete en órbita alrededor de la Tierra.Tal y como ha dado a conocer la compañía de Musk en su página oficial, el próximo lunes 28 de septiembre será cuando Starship despegue en su decimocuarto vuelo, dando paso a un nuevo avance en el desarrollo de un vehículo espacial diseñado para realizar misiones cada vez más complejas y frecuentes.Starship hará su primer vuelo orbital alrededor de la TierraEl lanzamiento está previsto el 28 de septiembre a las 14:15 hora española peninsular y, a diferencia de los anteriores vuelos suborbitales, se espera que Starship vuele a una altitud aproximada de 275 kilómetros sobre la Tierra y complete aproximadamente seis órbitas alrededor del planeta durante un vuelo de casi diez horas, con un amerizaje previsto en el Océano Pacífico.Para ello, Starship hará una maniobra de inserción orbital, ejecutará una maniobra de desorbitación con un solo motor Raptor en el espacio y, después, realizará la maniobra de entrada en órbita una vez que el equipo de control de vuelo haya garantizado la redundancia suficiente en el hardware crítico para, posteriormente, llevar a cabo una maniobra de desorbitación al final de la misión para amerizar de forma controla en el Océano Pacífico.Así lo afirma SpaceX en su página oficial: «El objetivo principal será realizar con éxito el lanzamiento, el ascenso, la separación de etapas, la maniobra de recuperación de impulso y la maniobra de aterrizaje en un punto de aterrizaje en alta mar en el Golfo de América».Qué otros hitos podemos esperar de este vueloSpaceX detalla que el propulsor Super Heavy incorpora modificaciones de hardware para mejorar el filtrado de los motores y cambios de software para aumentar la fiabilidad del reencendido, además, la nave Starship pondrá en órbita por primera vez 26 satélites Starlink V3 para ampliar la capacidad de la red y la velocidad de conexión para los usuariosPor otro lado, el próximo vuelo de Starship también servirá para poner a prueba varias mejoras destinadas a reforzar su escudo térmico y reducir el riesgo de daños durante el ascenso y la reentrada. Entre las novedades se incluyen sistemas de sujeción adicionales para evitar que se desprendan las losetas situadas en las zonas más vulnerables, así como ajustes para solucionar problemas detectados recientemente en los espacios que quedan entre ellas, por donde puede circular el plasma. Además, SpaceX probará losetas curvas en distintas partes del vehículo y reutilizará por primera vez dos losetas recuperadas de la nave 40 en la nave 41, un paso más hacia la reutilización de los componentes de Starship.

Un robot humanoide entra en 30 casas que nunca había visto y empieza a hacer las tareas por sí mismo

La empresa estadounidense Figure demostró la capacidad de Helix 2.5, su nuevo sistema de inteligencia artificial para robots humanoides, para realizar las tareas del hogar desde el primer momento en el que entra por la puerta, sin conocer nada de lugar previamente.Los … modelos anteriores requerían mapas para cada habitación, pero la empresa puso a prueba este robot en 30 casas reales sin haberlo preparado con anterioridad. «Una persona puede entrar en una casa desconocida y empezar a trabajar inmediatamente», explica Figure en un comunicado, «esto no ocurre con los robots, que aprenden los lugares donde trabajan de uno en uno».

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The Economist

Correcciones en un escenario real

Para llegar hasta este punto, el humanoide fue entrenado con Index, una base de datos gigantesca sobre comportamiento humano. Con ella, el androide aprendió a ejecutar tres tareas en concreto: ordenar salones, doblar ropa de baño y hacer la cama.
Helix 2.5 demostró una gran capacidad de corrección física e igualó los resultados de sus predecesores con la mitad de los datos de adaptación. Cuando cometía algún error al manipular un edredón, retrocedía, cambiaba su postura o se movía alrededor del colchón para poder corregir el pliegue.

Una tasa de éxito a medias

Sin embargo, expertos representados por Tony Zhao, cofundador de Sunday Robotics, cuestionaron la tasa de éxito del 56 % al completar una tarea, como recoge el medio chino ‘Sina Finance’. Es decir, si el robot falla casi la mitad de las veces, la tecnología está lejos de ser un producto doméstico fiable.
Por su parte, Figure defiende la solidez de su modelo de IA y confía en que la acumulación de datos les permita perfeccionar la precisión: «Actualmente, Index genera aproximadamente 35 minutos de nueva experiencia humana cada segundo y hemos destinado 3.500 millones de dólares (casi 3.050 millones de euros) en recursos informáticos al entrenamiento de Helix. Si nos basamos en Helix 2.5, un mayor volumen de datos y recursos informáticos debería traducirse directamente en un mayor conocimiento del mundo físico antes incluso de que el robot entre en un nuevo hogar».

Así ha detectado la NASA un nuevo cráter gigante en la Luna: tiene 222 metros y no estaba allí hace dos años

Todo empezó con una comprobación rutinaria. Robert Wagner, especialista en procesamiento de imágenes que trabaja con los datos del Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) de la NASA, estaba revisando un gran mapa de la Luna cuando detectó una enorme mancha brillante rodeada por un halo oscuro que no encajaba con el resto del terreno. “Lo dejé todo y empecé a investigar qué era aquella mancha”, explica Wagner en la información publicada por la NASA.Al comparar fotografías tomadas en diferentes momentos, los investigadores confirmaron que estaban ante un cráter que no aparecía en las imágenes antiguas de esa zona de la Luna. El impacto se produjo entre el 11 de abril y el 22 de mayo de 2024 y dejó una cicatriz de aproximadamente 222 metros de ancho y 43 metros de profundidad.El nuevo cráter ha recibido el nombre de McGetchin, en homenaje al científico lunar Tom McGetchin. Según los cálculos de los investigadores, el objeto que lo provocó pudo ser un asteroide o cometa del tamaño de un edificio de entre tres y seis plantas.La NASA estima que un impacto de semejante magnitud se produce en nuestro satélite aproximadamente una vez cada siglo o incluso con menor frecuencia. Además, McGetchin es el mayor cráter recién formado que los científicos han conseguido identificar hasta ahora en el sistema solar.El cráter mide 222 metros de ancho y 43 metros de profundidad, y pudo formarlo un objeto del tamaño de un edificio de entre tres y seis plantas.Así se encontró el nuevo crater lunarLo interesante del descubrimiento está también en cómo se produjo. El LRO lleva más de 17 años orbitando la Luna y utiliza sus instrumentos para estudiar la superficie, su composición, sus temperaturas y otros cambios que se producen con el paso del tiempo.Para buscar grandes modificaciones en el terreno, los científicos elaboran mapas utilizando fotografías tomadas por la cámara de gran angular del orbitador y comparan imágenes antiguas y nuevas mediante un programa diseñado para resaltar aquello que ha cambiado.Wagner estaba realizando precisamente ese trabajo el 24 de octubre de 2025. El programa superpone cientos de imágenes: las zonas que permanecen iguales aparecen en gris, mientras que los cambios destacan como manchas claras u oscuras.El método, sin embargo, no hace todo el trabajo automáticamente. Las diferencias en la iluminación y las sombras generan multitud de falsos positivos, por lo que los científicos tienen que revisar los resultados para determinar qué cambios son reales. McGetchin no pasó desapercibido: “Era, con mucha diferencia, el patrón de restos de impacto más evidente que había visto nunca en una de estas imágenes”, señala Wagner. Tras localizarlo, el equipo utilizó la cámara de ángulo estrecho del LRO, capaz de obtener imágenes mucho más detalladas, para observar la zona en posteriores pasadas del satélite y medir el tamaño y la forma del nuevo cráter.La NASA calcula que un impacto de este tamaño en la Luna ocurre aproximadamente una vez por siglo o incluso con menor frecuencia.El impacto cambió una zona mucho mayor de la LunaEl golpe no solo abrió un agujero de más de 200 metros. Los instrumentos del LRO también han detectado cambios en una zona de aproximadamente 6,4 kilómetros alrededor del cráter.Las observaciones realizadas con Diviner, el instrumento que mide la temperatura de la superficie lunar, revelaron que esa región es durante la noche unos 9 grados Celsius más fría que las zonas cercanas. La explicación está en el regolito, el material suelto que cubre la Luna. El impacto removió y esponjó esa capa, reduciendo su densidad y haciendo que retenga peor el calor.Para los investigadores, el dato es importante porque demuestra que un impacto puede modificar las propiedades del suelo lunar mucho más allá del propio cráter. Y estos cambios son relevantes, pues pueden incluso afectar a la forma en la que las ruedas de futuros vehículos se comporten sobre la superficie.El LRO ha localizado al menos 1.000 nuevos cráteres de impacto durante sus años alrededor de nuestro satélite y ha identificado otros 100.000 cambios en su superficie. La mayoría, sin embargo, son muchísimo más pequeños que McGetchin. De hecho, este mismo verano el orbitador de la NASA permitió estudiar el nuevo cráter provocado por el impacto de una etapa de un cohete Falcon 9 de SpaceX.  El Lunar Reconnaissance Orbiter ha detectado más de 1.000 nuevos cráteres y unos 100.000 cambios en la superficie de la Luna desde que comenzó su misión.

La nueva imagen del James Webb esconde un hallazgo inesperado: las enanas marrones menos masivas conocidas

El telescopio espacial James Webb de la NASA despegó a bordo de un cohete Ariane 5 en diciembre de 2021 para explorar las primeras galaxias del universo y estudiar la formación de estrellas y exoplanetas. Desde entonces, dicho observatorio infrarrojo está revelando imágenes del universo lejano con un nivel de detalle sin precedentes, teniendo en cuenta que, recientemente, ha hecho una de las fotografías más grandes a una enana marrón.Una enana marrón es un objeto subestelar que se encuentra a medio camino entre un planeta gigante gaseoso y una estrella, además, se forman mediante el colapso de nubes moleculares. Sin embargo, a diferencia de las estrellas, los núcleos de las enanas marrones nunca alcanzan la temperatura suficiente para fusionar hidrógeno ordinario en helio. En este contexto, los astrónomos buscaron enanas marrones en la región de formación estelar IC 348, que se encuentra a tan solo 1.000 años luz de distancia en la constelación de Perseo. Acorde a la información compartida por la NASA en un comunicado oficial, los investigadores descubrieron enanas marrones con apenas el doble de la masa de Júpiter, lo que amplía el estudio de estos curiosos objetos a un nuevo rango de masas y revela nuevos datos sobre el proceso de formación estelar.¿Qué se ha descubierto de las enanas marrones?Los investigadores quieren descubrir hasta qué punto pueden ser de pequeñas las enanas marrones, por lo tanto, para resolver esta cuestión, el equipo utilizó el telescopio espacial James Webb en 2022 y encontró enanas marrones con una masa equivalente a entre tres y cuatro veces la de Júpiter. Ahora, los científicos de la NASA han vuelto a estudiar la región IC 348 con el Webb para buscar objetos todavía más pequeños, teniendo en cuenta que el objetivo principal consiste en averiguar cuál es el límite de tamaño de estas enanas marrones y comprender mejor cómo se forman.Para ello, el equipo de investigadores empleó la cámara de infrarrojo cercano NIRCam para observar las estrellas jóvenes y las enanas marrones de la región IC 348. A partir de su brillo y color, seleccionaron varios objetos que podían ser enanas marrones y, además, emplearon el espectrógrafo NIRSpec para analizar la luz que emiten y estudiar su composición y masa.Ahora, estas observaciones han revelado enanas marrones con una masa equivalente a solo dos veces la de Júpiter, aproximadamente el 0,19 % de la masa del Sol. Asimismo, el descubrimiento ha aportado otra sorpresa, ya que una de las enanas marrones más pequeñas presenta indicios de tener un disco a su alrededor. Por lo tanto, este hallazgo sugiere que podrían formarse planetas alrededor de un objeto que, por sí mismo, tiene una masa similar a la de un planeta.También, el análisis de la luz de estas enanas marrones ha permitido descubrir una señal relacionada con un hidrocarburo todavía no identificado, formado por átomos de hidrógeno y carbono. Según la NASA, esta característica solo se ha observado en ejemplares de muy baja masa, lo que apunta a que podrían constituir una categoría espectral propia.