Viernes, 10 de julio de 2026 · Fuentes verificadas · Elaborado automáticamente
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La jornada del 10 de julio consolida el giro hacia la IA agéntica como eje central de la competencia entre grandes labs: Meta lanza Muse Spark 1.1 con su primera API de pago, entrando directamente en el terreno que OpenAI, Anthropic y SpaceXAI ya ocupan, mientras ChatGPT Work transforma ChatGPT en un agente de productividad capaz de ejecutar tareas durante horas sin supervisión humana. En el plano organizativo, la salida por enfermedad de Fidji Simo de OpenAI abre incógnitas sobre el liderazgo ejecutivo de la empresa en vísperas de su IPO. En educación, Purdue University activa el primer requisito de graduación en IA de EE.UU. para 10.000 estudiantes de primer año, mientras España lidera en la ONU una coalición de 20 países para proteger a los menores en la era de la IA. Para EurekAI, la pregunta más urgente es doble: cómo posicionar el acceso institucional ante un ecosistema de agentes que se fragmenta aceleradamente, y si la UNAV está lista para avanzar hacia una política institucional de IA antes de que la adopción espontánea llegue a ser irreversible.
El 9 de julio, Meta Superintelligence Labs lanzó Muse Spark 1.1, su modelo más avanzado hasta la fecha y el primer modelo de la compañía disponible comercialmente a través de una API de pago. El modelo, diseñado para tareas agénticas, codificación compleja y uso de herramientas, está disponible en modo "Thinking" de forma gratuita en la app de Meta AI, y a través de la nueva Meta Model API (en preview público para desarrolladores en EE.UU.) a $1,25 por millón de tokens de entrada y $4,25 de salida, con $20 en créditos gratuitos iniciales. En benchmarks de uso de herramientas a escala (MCP Atlas), Muse Spark 1.1 alcanza 88,1 puntos, por encima de Claude Opus 4.8 y GPT-5.5 según Meta. La API es compatible con el SDK de OpenAI y con el de Anthropic, lo que facilita la integración en proyectos existentes con un cambio mínimo de código.
Muse Spark 1.1 soporta un contexto de 1 millón de tokens, puede actuar como agente principal o como subagente dentro de redes multiagente, y ofrece soporte nativo para servidores MCP y habilidades personalizadas. El lanzamiento coincide también con el debut de Muse Image (generación de imágenes), evidenciando que Meta apunta a una suite completa de "superinteligencia personal" al estilo de lo que OpenAI y Anthropic ya ofrecen. El CEO Mark Zuckerberg volvió a publicar en X por primera vez en tres años para presentar el modelo, calificándolo de "fuerte en tareas agénticas, uso de herramientas y control de ordenador a un precio muy bajo".
Lanzado el 9 de julio junto a GPT-5.6, ChatGPT Work es el agente de productividad de OpenAI diseñado para usuarios no técnicos que quieran aprovechar las capacidades agénticas de Codex para tareas que no son codificación. Según OpenAI, Work puede "recopilar contexto de las apps, archivos y flujos de trabajo que elijas, crear materiales terminados como documentos, hojas de cálculo, presentaciones y aplicaciones web, y quedarse con proyectos complejos durante horas, dividiéndolos en pasos más pequeños y completándolos de forma independiente". Un directorio unificado de plugins conecta ChatGPT Work con herramientas como Slack, Gmail, Google Drive, calendarios y CRMs. En la app de escritorio (disponible para todos los planes, incluyendo Free, en Mac y Windows), el agente también puede acceder a archivos locales y utilizar un navegador web integrado.
OpenAI ha fusionado las apps de Codex y ChatGPT en una sola aplicación de escritorio donde conviven Chat, Work y Codex. El modelo subyacente es GPT-5.6 (Sol para los planes de pago, Terra para Free y Go). Las tareas pueden iniciarse y monitorizarse desde el móvil mientras el agente trabaja en remoto. ChatGPT Work llega hoy también a los planes Plus y Business en web y móvil. OpenAI ha cerrado al mismo tiempo su navegador Atlas —lanzado hace menos de nueve meses— al integrar directamente la capacidad de navegación en la nueva app.
El 9 de julio, Fidji Simo, directora ejecutiva de Despliegue de AGI de OpenAI (anteriormente CEO de Aplicaciones), anunció en X que deja su rol a tiempo completo para centrarse en recuperarse de una enfermedad neuroimmune crónica (POTS) que sufrió una recaída severa en abril. Pasará a ser asesora a tiempo parcial. Simo fue la segunda figura ejecutiva de mayor rango en OpenAI —por detrás de Sam Altman— y lideró la consolidación de los productos y la comercialización de la empresa desde su incorporación en 2025. Sus responsabilidades se distribuirán entre el presidente Greg Brockman, la CFO Sarah Friar y el Chief Strategy Officer Jason Kwon.
La salida de Simo es la tercera en los últimos tres meses: en abril también salió el COO Brad Lightcap (trasladado a "proyectos especiales") y la CMO Kate Rouch (por problemas de salud). La concentración de bajas ejecutivas en el departamento de operaciones y producto llega en un momento crítico para OpenAI: la empresa prepara su salida a bolsa, compite por el liderazgo en el mercado empresarial con Anthropic, y ha lanzado en menos de 48 horas GPT-5.6, ChatGPT Work y GPT-Live. Sam Altman expresó públicamente su pesar en X: "Estoy muy triste por esto y muy agradecido por todo lo que Fidji ha hecho por OpenAI".
A 23 días del 2 de agosto de 2026, el sector tecnológico europeo enfrenta la fecha más relevante del calendario del Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE que no fue aplazada por el Omnibus Digital de IA (adoptado por el Consejo el 29 de junio). Ese día se activan simultáneamente tres mecanismos de aplicación: los poderes sancionadores de la Comisión Europea sobre proveedores de modelos de IA de uso general (GPAI) —con multas de hasta el 3% del volumen de negocio global o 15 millones de euros—; las obligaciones de transparencia del Artículo 50 (divulgación de la interacción con IA, marcado de contenido generado, notificación de reconocimiento de emociones); y los poderes plenos de investigación y sanción de las autoridades nacionales de vigilancia del mercado. Para los sistemas de IA de alto riesgo (contratación, crédito, biometría), el Omnibus sí aplazó la fecha de cumplimiento al 2 de diciembre de 2027.
La principal confusión en el sector proviene de asumir que el Omnibus aplazó todos los plazos: en realidad, solo aplazó los de IA de alto riesgo. El 2 de agosto sigue siendo un hito duro para los desarrolladores y desplegadores de modelos de lenguaje de gran escala que operan en la UE. Los signatarios del Código de Buenas Prácticas para GPAI —que incluye a Amazon, Anthropic, Google, IBM, Microsoft, OpenAI y Mistral AI, pero no a Meta ni a xAI excepto en el capítulo de seguridad— quedan vinculados a sus compromisos desde ese mismo día. El plazo para cerrar la lista de signatarios del código de transparencia es el 22 de julio.
La Universidad de Purdue —con 10.000 alumnos de nuevo ingreso para el otoño 2026— entra en la historia como la primera universidad de EE.UU. en exigir una competencia en inteligencia artificial como requisito formal de graduación. La medida, aprobada por su Board of Trustees en diciembre de 2025 y ahora en plena implementación, establece cinco dimensiones que deben integrarse en los planes de estudio existentes sin añadir créditos extra: Learning with AI, Learning about AI, Researching AI, Using AI y Partnering in AI. El requisito se aplica en los campus de West Lafayette e Indianapolis y está respaldado por un acuerdo de cinco años con Google que habilita un "AI Hub" con acceso completo a Google Cloud para estudiantes, docentes e investigadores.
Para garantizar que el requisito no sea genérico, los equipos curriculares de Purdue trabajaron individualmente con más de 200 programas de grado entre enero y febrero de 2026 para adaptar los criterios a cada disciplina. La administración reconoce que el proceso aún no está cerrado: faltan por actualizar algunas guías de uso de IA en las descripciones de asignaturas. El modelo de Purdue ya está siendo estudiado por docenas de universidades de élite en EE.UU., que según responsables de la institución crearán exigencias similares en los próximos dos años.
El 7 de julio, España presentó en Ginebra —en el marco del Diálogo Internacional de Naciones Unidas sobre Gobernanza de la IA— la Coalición Internacional para los Derechos y la Protección de la Infancia en la Era de la IA. La iniciativa, impulsada por España con el apoyo de Francia, Kenia y la Comisión Europea, y con la adhesión de otros 16 países (Austria, Brasil, Bulgaria, Canadá, Corea, El Salvador, Estonia, Indonesia, Italia, Japón, Luxemburgo, Marruecos y Países Bajos), tiene como objetivo garantizar que el desarrollo y despliegue de la IA respete los derechos de la infancia reconocidos en la Convención sobre los Derechos del Niño. También cuenta con el apoyo de UNICEF, UNESCO, la Oficina del Alto Comisionado de la ONU para los DDHH y la Unión Internacional de Telecomunicaciones.
La ausencia notable de EE.UU. y China en la coalición limita su alcance práctico a corto plazo, ya que las principales empresas que controlan el ecosistema de IA global tienen sede en ambos países. El esfuerzo se articula en el contexto del Laboratorio de Gobernanza de la IA para la Humanidad de la ONU, con sede en Valencia desde marzo de 2026, impulsado también por España. La directora del laboratorio, Ana García Robles, señaló que "quizás sea una de las últimas oportunidades para lograr un acuerdo global de mínimos en gobernanza de la IA".
El Consejo de Ministros aprobó el 7 de julio el proyecto de ley orgánica para reformar la Ley de Protección Civil del Derecho al Honor (1982) y adaptarla a la era de la IA. La norma establece por primera vez que usar la voz o la imagen de una persona sin su autorización con fines publicitarios o comerciales mediante IA —incluyendo los deepfakes— será ilegítimo y dará derecho a exigir indemnización civil. Los criterios para calcular el daño moral incluyen las repercusiones sociales del hecho, la reincidencia y la gravedad; la indemnización no podrá tener carácter simbólico. Las condenas por sentencia firme podrán publicarse en el BOE a petición del perjudicado. El texto se distingue de la ley penal (que ya tipifica los deepfakes sexuales con penas de hasta dos años) por centrarse en el ámbito civil y en los usos comerciales y publicitarios.
La tramitación requerirá mayoría absoluta en el Congreso —que se antoja difícil dada la composición parlamentaria— por ser ley orgánica. El proyecto admite excepciones creativas o satíricas siempre que el contenido esté correctamente marcado. El ministro de Justicia, Félix Bolaños, lo calificó como una actualización necesaria: "Queremos que las reglas del juego se adecúen a la realidad de nuestro tiempo". La iniciativa legislativa se enmarca también en el contexto de la obligación de marcado de contenido generado por IA que activará el Artículo 50 del Reglamento IA de la UE el próximo 2 de agosto.
El Continuing Education Programme (CEP) del IIT Delhi ha abierto inscripciones para su Certificado Avanzado en IA Agéntica, un programa de seis meses en formato live online que arrancará el 26 de septiembre de 2026. El programa, coordinado por el Prof. Santhosh Sivasubramani del Centro de Sensores e Ingeniería Ciberfísica (SeNSE), está diseñado para profesionales que ya conocen la IA generativa y quieren dar el salto a la IA agéntica en entornos empresariales. El currículo cubre fundamentos de sistemas autónomos, LLMs como motores de razonamiento, arquitecturas multiagente, Model Context Protocols (MCP), Retrieval-Augmented Generation (RAG), memoria a largo plazo, y marcos de gobernanza y IA responsable.
El programa incluye formación práctica con herramientas como LangChain, AutoGen, CrewAI, n8n, Flowise y Docker, cuatro proyectos modulares y un proyecto final de tipo empresarial. Las clases son impartidas en directo por profesores del IIT Delhi y el trabajo se evalúa con calificaciones institucionales. El prof. Sivasubramani señaló: "La IA agéntica ha pasado de la experimentación al despliegue empresarial, y las organizaciones necesitan profesionales que puedan construir sistemas autónomos fiables, escalables y gobernables, no solo entender la IA". Es el primer programa de certificado avanzado específicamente en IA agéntica ofrecido por un IIT.
Teacharo, fundada por Janet Moeller —docente y directora de colegio con 30 años de experiencia en Australia, EE.UU. y Hong Kong— lanzó hoy su asistente de IA de voz exclusivo para docentes. El sistema permite al profesor grabar instrucciones habladas en el móvil entre clases, en el recreo o durante el desplazamiento, y recibir los materiales redactados (plan de lección, email a familias, informe de incidencia, comentarios de evaluación) cuando llegue al ordenador. Teacharo se distingue de los chatbots generalistas por integrar el currículo australiano (ACARA) de forma literal y recuperar verbatim los documentos de política de cada centro, no aproximaciones de modelos entrenados con datos mayoritariamente anglófonos de EE.UU.
El producto Teacharo Go (para uso individual) no almacena nombres ni registros de estudiantes, lo que permite adoptarlo sin pasar por los procesos de aprobación institucional que sí requieren los sistemas que manejan datos de alumnos. La versión para centros educativos aloja los datos en servidores australianos, no usa datos del centro para entrenar modelos y puede conectarse con Microsoft y otras plataformas escolares. Según Moeller, más del 90% de los docentes australianos reportan no tener tiempo suficiente para preparar bien las clases; el objetivo de Teacharo es devolver hasta 10 horas semanales al profesorado. La herramienta está diseñada para no enviar nada sin revisión y aprobación del docente.
D2L presentó el 9 de julio en su conferencia anual Fusion 2026 dos novedades de su suite Lumi para Brightspace. La primera, Lumi Remix, permite a educadores e instituciones modificar contenido de aprendizaje existente con IA sin tener que rehacerlo: puede aplicar automáticamente elementos interactivos de Creator+ (acordeones, callouts, pestañas, citas), adaptar materiales para distintos públicos, traducir contenido y generar variantes de preguntas de quiz para fomentar la equidad en la evaluación. La idea central es que la mayoría de las instituciones ya tienen grandes volúmenes de contenido creado que quieren mejorar, no reemplazar. La segunda novedad, Lumi Learner Mode, introduce un modo para el alumno que añade notas, destacados, ejemplos, verificaciones de conocimiento y tutoría con IA directamente sobre los materiales del curso. Estará disponible en beta para usuarios de Lumi Pro en septiembre de 2026.
D2L también anunció su nuevo entorno Createspace, un espacio de creación de contenido inmersivo con disponibilidad limitada en agosto y general en diciembre de 2026. Las actualizaciones reflejan la estrategia de D2L de integrar IA en los flujos de trabajo reales del docente —desde la gestión de grupos hasta la generación de variantes de evaluación— dentro del LMS, en lugar de requerir el uso de herramientas externas. D2L garantiza que ningún dato de clientes se usa para entrenar los LLMs subyacentes.
El 9 de julio, Ollama anunció una ronda de financiación Serie B de 65 millones de dólares liderada por Theory Ventures, con participación de Benchmark, 8VC, Y Combinator y otros, elevando el total captado a 88 millones. La plataforma, fundada en 2023 por Jeffrey Morgan y Michael Chiang, permite a los desarrolladores descargar y ejecutar modelos de IA de código abierto en local (Mac, Windows, Linux) con un único comando, o escalar a modelos más grandes en la nube de Ollama. Con 8,9 millones de desarrolladores activos al mes y más de 67.000 integraciones de la comunidad, Ollama es el mayor ecosistema de distribución de modelos open source y se usa en el 85% de las empresas del Fortune 500, incluidas organizaciones en sectores regulados como gobierno, sanidad y finanzas. La financiación se destinará a ampliar la infraestructura de computación en la nube, crecer en la comunidad de código abierto y contratar nuevos empleados.
El CEO Morgan afirmó que "los modelos de peso abierto generarán la supermayoría de los tokens en los próximos 18-24 meses", anticipando un cambio estructural en el mercado hacia modelos que las organizaciones pueden controlar y personalizar sin depender de las grandes labs. Ollama ofrece en su nube modelos de gran tamaño como Nemotron, GLM, DeepSeek, Kimi y MiniMax que son demasiado pesados para ejecutarse en local. La plataforma factura por tiempo de GPU, no por tokens, lo que simplifica el control de costes en producción.
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