Martes, 30 de junio de 2026 · Fuentes verificadas · Elaborado automáticamente
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El 30 de junio de 2026 cierra un mes histórico en IA con dos movimientos de fondo que convergen para EurekAI: la institucionalización de la IA científica y la consolidación del marco regulatorio europeo. Anthropic celebra hoy The Briefing: AI for Science con la primera aparición pública del Nobel John Jumper y datos de VirBench que elevan la precisión de Claude en biología del 16,9 % al 92,8 % con herramientas determinísticas, consolidando una apuesta que incluye la adquisición de Coefficient Bio. Simultáneamente, el Consejo de la UE adopta definitivamente el Omnibus VII del AI Act: los sistemas de IA de alto riesgo tienen ahora hasta diciembre de 2027, y los deepfakes sexuales quedan prohibidos desde diciembre de 2026. En el plano educativo, Microsoft 365 Education lanza Study & Learn Agent, un coach socrático gratuito para todos los estudiantes de más de 13 años con licencia Microsoft, que compite directamente con el Learning Mode de Claude for Education. EurekAI tiene hoy tres frentes urgentes: evaluar Claude + Microsoft como plataformas duales de IA educativa socrática, revisar el mapa de sistemas IA en uso en la UNAV a la luz del nuevo plazo europeo y seguir de cerca la promulgación del Real Decreto español de código ético universitario, prevista para antes de julio.
Esta mañana (10:00 PST) Anthropic celebró The Briefing: AI for Science, su evento público más ambicioso del año. El titular que lo preside es la primera aparición pública de John Jumper, Nobel de Química 2024 y co-creador de AlphaFold —el sistema que en 2021 resolvió el problema del plegamiento de proteínas y democratizó el acceso a estructuras moleculares— desde que se incorporó a Anthropic hace meses. El evento reunió a ejecutivos de Anthropic, investigadores de la Allen Institute y el Howard Hughes Medical Institute, y representantes de pharma como Bristol Myers Squibb, que presentaron casos de uso reales de Claude en el pipeline de descubrimiento de fármacos.
El dato central del evento es el benchmark VirBench: sin herramientas adicionales, Claude resuelve correctamente un 16,9 % de los problemas de biología virológica del conjunto de test; con acceso a herramientas determinísticas (bases de datos, motores de predicción estructural, analizadores de secuencias), la precisión salta al 92,8 %. El resultado ilustra la apuesta de Anthropic por la IA agéntica especializada en ciencia frente a los modelos generalistas, una apuesta que respalda con la adquisición de Coefficient Bio (startup de biotech stealth), la construcción de infraestructura de laboratorio húmedo y Claude ahora disponible como servicio de inferencia gestionado en Microsoft Azure (Opus 4.8 y Haiku 4.5 en disponibilidad general). El mensaje estratégico es claro: Anthropic no compite solo en el espacio de los asistentes generativos —compite por ser el sistema operativo del descubrimiento científico.
El Consejo de la Unión Europea ha dado su aprobación definitiva a la regulación que modifica partes sustanciales del EU AI Act dentro del paquete Omnibus VII de simplificación. La norma, que entra en vigor tres días después de su publicación en el Diario Oficial, modifica los plazos de aplicación de las obligaciones más exigentes: los sistemas de IA de alto riesgo autónomos (que incluyen herramientas de evaluación académica, análisis de rendimiento y tutorización con IA) ya no deben ser plenamente conformes el 2 de agosto de 2026, sino el 2 de diciembre de 2027. Los sistemas de IA de alto riesgo integrados en productos regulados tienen hasta agosto de 2028. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 (watermarking de contenido generado por IA, identificación de chatbots) mantienen la fecha del 2 de agosto de 2026, aunque con un periodo de gracia de tres meses para sistemas ya desplegados, lo que sitúa el cumplimiento efectivo en diciembre de 2026.
El Omnibus VII añade además una prohibición explícita que no figuraba en el texto original: los sistemas de IA capaces de generar imágenes, vídeos o audio de naturaleza íntima o sexual de personas identificables sin su consentimiento —los denominados deepfakes sexuales— quedan vetados en el mercado europeo a partir del 2 de diciembre de 2026. La norma también amplía hasta agosto de 2027 el plazo para que las autoridades nacionales establezcan sandboxes regulatorios, y aclara las competencias del AI Office europeo frente a las autoridades nacionales, un punto de fricción que había generado inseguridad jurídica. La orientación de fondo del AI Act no cambia: el reglamento sigue siendo el marco de referencia global, pero ahora con plazos más realistas y una distribución de responsabilidades más clara.
La empresa china de entrega a domicilio Meituan ha lanzado y publicado en código abierto LongCat-2.0, que reivindica ser el primer modelo de lenguaje de un billón de parámetros entrenado y ejecutado íntegramente en un clúster de 50.000 chips chinos de fabricación doméstica, sin recurrir a las GPU de Nvidia —vetadas a China desde las restricciones de exportación de 2022. El modelo soporta una ventana de contexto de un millón de tokens, está orientado a tareas de coding agéntico y, según los benchmarks publicados por la propia compañía, iguala o supera a modelos propietarios como GPT-5.5 o Claude Opus de Anthropic en algunas métricas de programación. Una versión de previsualización ya se ha convertido en uno de los tres modelos más utilizados en OpenRouter, el marketplace global de modelos de IA.
El lanzamiento de LongCat-2.0 tiene un doble significado estratégico. Por un lado, demuestra que las restricciones de exportación de semiconductores no han conseguido su objetivo declarado —frenar el desarrollo de modelos frontera en China—; por otro, introduce en el ecosistema open source un modelo de escala hasta ahora solo alcanzada por actores con acceso a hardware occidental. Para el sector educativo, la disponibilidad de un modelo de esta capacidad en abierto y sin restricciones geopolíticas supone una nueva opción para instituciones que buscan soberanía tecnológica sin depender de APIs de terceros. La identidad del fabricante de chips chino que alimenta el clúster no se ha revelado, pero la elección de Meituan de no nombrarlo apunta a sensibilidades regulatorias aún activas.
Banco Santander y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han firmado hoy un acuerdo de colaboración orientado a la investigación en inteligencia artificial avanzada y su conexión con la computación cuántica. El convenio, con duración inicial de tres años prorrogables, establece un marco para proyectos de I+D+i, programas de formación especializada, doctorados industriales y participación conjunta en convocatorias públicas y privadas. El foco científico abarca desde modelos de IA más robustos, transparentes y confiables para el sector financiero hasta aplicaciones híbridas Quantum-AI —un campo emergente en el que la computación cuántica podría potenciar capacidades de los grandes modelos de lenguaje que hoy están limitadas por arquitecturas clásicas.
El acuerdo llega en un momento en que Santander intensifica su apuesta por la IA después de destinar más de 84 millones de euros a investigación universitaria a través del CSIC y la CRUE en los últimos cinco años. El Chief AI Officer de Santander, Iñaki Bernal, destacó que el convenio permite «conectar la escala y los retos reales de un banco global con la excelencia científica del CSIC». Por su parte, la vicepresidenta de Innovación del CSIC, Ana Castro, subrayó que el acuerdo encaja en la Estrategia de IA CSIC 2025-2030. Santander también ha lanzado simultáneamente el Santander X Global Challenge: The Quantum AI Leap, un reto abierto a startups de diez países —incluyendo España— con 120.000 euros en premios y apoyo de IBM y Bluzec.
El Defensor del Pueblo, Ángel Gabilondo, ha comparecido hoy (martes 30 de junio) ante la Comisión Mixta de Relaciones con el Defensor del Pueblo del Congreso y el Senado para alertar sobre los riesgos del uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito educativo. Aunque reconoce que la IA «ofrece amplias posibilidades para la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación», Gabilondo enumeró cinco riesgos sistémicos que justifican la intervención normativa urgente: la reducción del pensamiento crítico al delegar la elaboración intelectual en sistemas automáticos; el aumento de las desigualdades entre alumnos con y sin acceso a herramientas digitales avanzadas; la brecha digital vinculada al coste de los dispositivos en centros no financiados públicamente; los sesgos algorítmicos que reproducen y amplifican discriminaciones preexistentes; y los riesgos para la privacidad de los datos de menores.
La comparecencia llega en el contexto de numerosas quejas recibidas por la institución de familias y profesionales de la educación preocupados por los efectos sociales y psicológicos de los dispositivos digitales en menores. Gabilondo reclamó que el debate «se centre en la protección de la infancia y la garantía de sus derechos, evitando tanto una visión acrítica como una desconfianza absoluta hacia las nuevas tecnologías», y señaló la necesidad de reducir la brecha digital mediante recursos públicos accesibles y programas de capacitación dirigidos a colectivos vulnerables. La institución pide que cualquier sistema de IA clasificado como de alto riesgo en el aula disponga de supervisión humana efectiva, en línea con el AI Act y el futuro decreto ministerial.
Microsoft ha lanzado Study & Learn Agent, una experiencia de aprendizaje integrada en Microsoft 365 Copilot y disponible sin coste adicional para todos los titulares de licencias de educación (A1, A3, A5). El sistema está diseñado para estudiantes mayores de 13 años y opera como un coach socrático: en lugar de responder directamente a las preguntas del alumno, formula contrapreguntas que fuerzan el razonamiento propio —«¿Cómo te aproximarías a este problema?», «¿Qué evidencia apoya tu conclusión?»— y combina conversaciones guiadas con actividades interactivas como flashcards, quizzes, ejercicios de emparejamiento y rellenar huecos. La herramienta trabaja con los propios documentos del estudiante (PDFs, diapositivas, apuntes) o con cualquier tema que el alumno quiera explorar. Para centros K-12, el acceso a Copilot Chat debe activarse explícitamente por el administrador TI; en universidad está disponible por defecto.
Junto con Study & Learn, Microsoft ha anunciado varias novedades para docentes: el módulo Teach en Microsoft 365 Copilot genera Unit Plans alineados con estándares académicos de más de 50 países a partir de asignatura, nivel, idioma y contexto del profesor; la funcionalidad Student AI Guidelines en Assignments permite al docente fijar expectativas granulares sobre el uso de IA en cada tarea; y Learning Zone —disponible en prueba gratuita durante un año en cualquier dispositivo Windows 11— introduce sesiones de clase en tiempo real con visibilidad del progreso del alumno en vivo. El lanzamiento fue anunciado en el marco de ISTELive 26 y se acompaña del tercer informe anual de Microsoft sobre IA en educación, que documenta adopción masiva pero demanda de más apoyo en implementación responsable.
El Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades lleva meses negociando con la CRUE y las organizaciones estudiantiles un real decreto que obligará a todas las universidades españolas a aprobar y publicar un código ético sobre el uso de la inteligencia artificial antes de que acabe el curso académico 2025-2026. Según diversas fuentes que siguen la tramitación, la publicación en el BOE estaba prevista antes de julio de 2026 —es decir, inminente. El texto articulará la respuesta del sistema universitario español a las obligaciones de transparencia del AI Act (artículo 50, en vigor desde el 2 de agosto) y al nuevo Omnibus VII aprobado hoy por el Consejo de la UE, que pospone los sistemas de alto riesgo a diciembre de 2027 pero mantiene las obligaciones de transparencia.
El borrador del decreto establece una jerarquía de plazos: una vez publicado, las universidades tendrán entre seis meses y un año para aprobar su propio código ético institucional; en el curso 2026-2027, el código debe estar operativo y la declaración de uso de IA debe ser obligatoria en todos los TFG, TFM y tesis doctorales —equiparando su ocultación al plagio académico—; y en el curso 2027-2028 se incorporará un módulo de formación obligatoria en competencia IA en los planes de estudio. Para los estudiantes que ya están terminando trabajos finales en junio de 2026, el mensaje es claro: la transparencia sobre el uso de IA no es opcional. Muchas universidades españolas ya están aplicando criterios propios antes de que el decreto sea oficial.
El Distrito Escolar Central de Salamanca (Nueva York, EEUU), en colaboración con la empresa de robótica Realbotix, ha lanzado un programa piloto que introduce dos sistemas complementarios en sus aulas de secundaria: Optio, un asistente de tutoría domiciliaria basado en IA disponible las 24 horas para apoyo académico, refuerzo de conceptos y ayuda con las tareas; y el Realbotix Serie M, un robot humanoide con expresiones faciales, conversación natural e interacción en tiempo real, diseñado para crear experiencias de aprendizaje prácticas en los cursos de IA y Robótica. La implementación inicial afecta a los estudiantes de secundaria en esas asignaturas, con una expansión prevista a aproximadamente 500 estudiantes durante el semestre de otoño de 2026.
El programa se enmarca en la tendencia de «contacto temprano con tecnologías emergentes» que varios distritos escolares de EEUU están acelerando a raíz de la demanda laboral de perfiles técnicos. Realbotix subraya que Optio y Serie M no sustituyen a los docentes ni al aprendizaje autónomo del alumno, sino que actúan como recursos adicionales de personalización. La iniciativa incluye medidas estrictas de seguridad para proteger a los menores del posible mal uso de la IA. El lanzamiento representa un hito simbólico: es la primera vez que un robot humanoide se despliega de forma sistemática como recurso pedagógico en un distrito escolar público de EEUU, aunque el alcance del piloto es limitado y la generalización, por ahora, hipotética.
La Universidad Tecnológica Nacional (UTN) de Córdoba (Argentina) ha presentado AulaLab, un entorno experimental de aula diseñado en alianza con Huawei y sus socios tecnológicos Intermaco y Vectus. El sistema integra una pantalla interactiva, dispositivos conectados y una plataforma desarrollada por graduados de la propia universidad, y es capaz de registrar y analizar en tiempo real aspectos fundamentales del proceso educativo: niveles de atención de los estudiantes, participación activa, clima grupal y dinámicas de aprendizaje. Las funcionalidades incluyen la generación automática de resúmenes de clase, mapas emocionales del grupo, análisis del compromiso estudiantil y reportes institucionales accesibles para docentes, alumnos e investigadores.
A diferencia de herramientas individuales de IA educativa, AulaLab opera como un ecosistema de aula completo orientado a la investigación empírica sobre metodologías de enseñanza y factores que influyen en el rendimiento académico. Su objetivo declarado es establecer un nuevo campo de investigación educativa basado en datos reales de comportamiento colectivo en el aula —no en encuestas o autoevaluaciones, sino en analítica de aprendizaje continua y no intrusiva. La información generada estará accesible de forma diferenciada para los tres actores: el docente recibe el resumen de la sesión, el alumno accede a su propio perfil de participación, y la institución obtiene reportes agregados para la toma de decisiones.
Google ha presentado en ISTELive 26 la integración más profunda de su historia entre Google Classroom, Gemini y NotebookLM. La pieza central es la nueva aplicación Classroom conectada en Gemini: el modelo de IA accede directamente a las asignaciones, rúbricas y materiales del aula para responder sin que el docente tenga que copiar y pegar contexto. Esto elimina el principal obstáculo que frenaba la adopción de IA en docentes —la fricción de salir de su entorno habitual para usar una herramienta IA externa. Adicionalmente, Google lanza un Classroom Model Context Protocol (MCP) server, una especificación abierta que permite a plataformas EdTech de terceros (LMS, herramientas de evaluación, portfolios) conectarse de forma segura al contexto del aula de Google, unificando el flujo de trabajo sin cambiar de entorno.
En el plano del control, los docentes podrán bloquear los Chromebook escolares para que los estudiantes accedan solo a un recurso concreto durante una sesión —NotebookLM para investigación, un study notebook específico para repaso— mediante un toggle de aprendizaje guiado. NotebookLM añade insights sobre el uso del alumno, mostrando dónde ha tenido dificultades o malentendidos antes del examen. Todo el ecosistema opera bajo Google Workspace for Education: los datos de estudiantes y docentes están cifrados y nunca se usan para entrenar modelos públicos. Para la formación del profesorado, Google y ISTE+ASCD lanzan el Google AI Educator Series, con el objetivo de proporcionar formación completa en IA a los 6 millones de docentes de EEUU.
Proton, la empresa suiza conocida por ProtonMail y ProtonVPN, ha actualizado su chatbot de IA Lumo a la versión 2.0 con tres novedades principales: reconocimiento y generación de imágenes (los usuarios pueden subir fotos para análisis o edición, y solicitar imágenes basadas en texto), un modo de razonamiento (thinking mode) para problemas complejos, y un 76 % de mejora en velocidad de respuesta frente a la versión anterior. El rediseño de la arquitectura también amplía la capacidad de subir documentos y ejecutar tareas dentro del ecosistema Proton. Lumo 2.0 está disponible de forma inmediata; la versión gratuita ofrece acceso básico, y los planes Plus y Professional amplían el uso.
La propuesta diferencial de Lumo 2.0 no es su capacidad —que se alinea con otras herramientas del mercado— sino su arquitectura de privacidad. Proton implementa cifrado zero-access: los datos están cifrados tanto en tránsito como en reposo, y solo el usuario puede acceder al contenido de sus conversaciones. No se conserva ningún log en el servidor, ni Proton puede leer las conversaciones de sus usuarios. El CEO Andy Yen afirmó que «Lumo 2.0 demuestra que los usuarios ya no tienen que elegir entre capacidades potentes de IA y protecciones de privacidad significativas». Esta arquitectura contrasta con los modelos de negocio de OpenAI, Google o Anthropic, donde las conversaciones de los usuarios —aunque protegidas contractualmente— pueden analizarse para mejorar los modelos.
La plataforma cripto OKX ha abierto a desarrolladores su marketplace OKX AI, un sistema donde los agentes de inteligencia artificial pueden contratarse entre sí de forma autónoma, acordar precios y liquidar pagos mediante stablecoins sin intervención humana. La arquitectura se basa en Onchain OS, el toolkit de OKX para conectar agentes a servicios blockchain, y permite que los agentes construyan identidades persistentes y reputaciones on-chain verificables. Durante la beta cerrada participaron 50 proveedores de servicios de IA; el lanzamiento abierto de hoy está dirigido a desarrolladores y emprendedores que quieren automatizar flujos de trabajo complejos con múltiples agentes especializados. OKX afirma que no es necesaria una cuenta previa en la plataforma, y que el marketplace es compatible con herramientas de coding como Claude Code, Codex o Hermes.
El concepto que subyace —la agentic economy, una economía en la que los agentes de IA son actores económicos autónomos— es relevante más allá del espacio cripto. Representa la siguiente capa de abstracción sobre la IA agéntica individual: si un agente puede contratar a otro agente para ejecutar una subtarea, la complejidad de los flujos de trabajo automatizables crece de forma exponencial. Las implicaciones para el mercado laboral son evidentes: el informe PwC de la semana pasada ya documentó que los roles más expuestos a la IA están exigiendo habilidades de senior siete veces más que antes. OKX AI es la primera infraestructura de mercado que hace operativo este escenario, aunque en un contexto todavía muy experimental y técnicamente especializado.
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