Lunes, 20 de julio de 2026 · Fuentes verificadas · Elaborado automáticamente
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La jornada confirma una doble tensión en la IA de 2026: mientras Google tropieza con el tercer retraso de Gemini 3.5 Pro —con un coste de 200.000 millones de dólares en bolsa—, China acelera con el modelo abierto Kimi K3 de Moonshot y el superclúster Atlas 950 de Huawei, redibujando el mapa de poder tecnológico. En paralelo, el caso de Brown University, donde la nota media de un examen cayó de 96 a 48,6 puntos al eliminar el acceso a IA, ilustra con datos concretos la magnitud del reto de integridad académica, mientras la encuesta global del Digital Education Council confirma que el 88% del alumnado ya usa IA sin que las instituciones hayan seguido el ritmo. Para EurekAI, la prioridad inmediata es clara: acelerar el rediseño de la evaluación antes de seguir ampliando el acceso a herramientas de IA en el aula.
Google anunció Gemini 3.5 Pro en su conferencia de desarrolladores I/O de mayo de 2026 y prometió un lanzamiento público para el mes siguiente. Dos meses después, el modelo sigue sin salir de fase interna de pruebas: las capacidades de codificación y de razonamiento de largo alcance no alcanzaron los objetivos internos de la compañía, según Bloomberg y CNBC.
El mercado reaccionó con dureza: Alphabet cayó un 4,4% el 16 de julio, borrando cerca de 200.000 millones de dólares de valor bursátil en una sola sesión. Google explora ahora un modelo puente, "Gemini 3.6 Flash", mientras sigue probando 3.5 Pro con socios seleccionados. El tropiezo llega justo cuando OpenAI (familia GPT-5.6) y el chino Moonshot (Kimi K3) aceleran en generación de código, el terreno donde las empresas están tomando decisiones de miles de millones de dólares sobre qué modelo adoptar.
Moonshot AI presentó el 16 de julio Kimi K3, un modelo de mezcla de expertos con 2,8 billones de parámetros totales (de los que activa 16 de sus 896 expertos por consulta) y una ventana de contexto de un millón de tokens. Horas después de su lanzamiento ya ocupaba el primer puesto en Frontend Code Arena con 1.679 puntos, por delante de Claude Fable 5 (1.631) y GPT-5.6 Sol xHigh (1.618), según recoge Xataka.
La compañía lo presenta como modelo de pesos abiertos, aunque los archivos no se publicarán hasta el 27 de julio como máximo; mientras tanto, la API ya está disponible a 3 y 15 dólares por millón de tokens de entrada y salida respectivamente. El lanzamiento revive en Wall Street el temor a un nuevo "momento DeepSeek", con caídas puntuales en cotizadas de IA estadounidenses.
En la World Artificial Intelligence Conference de Shanghái (17-20 de julio), Huawei mostró por primera vez de forma física un prototipo del Atlas 950 SuperPoD, descrito como el mayor supernodo de cómputo de IA de la industria. El sistema conecta hasta 8.192 procesadores Ascend 950DT mediante el protocolo propietario UnifiedBus 2.0, con una latencia ultra baja de 3 microsegundos.
Huawei sitúa su rendimiento en 6,7 veces el del NVL144 de Nvidia, y ya ha anunciado planes para llevar el Atlas 950 a Corea del Sur a finales de 2026 como alternativa a los chips estadounidenses. El anuncio se enmarca en una WAIC 2026 en la que China ha desplegado más de 300 productos y su propio bloque de gobernanza de IA, con Xi Jinping pronunciando su primer discurso en el evento.
El 15 de julio entraron en vigor en China las Opiniones de Implementación sobre gobernanza de agentes inteligentes, la primera normativa de una jurisdicción dedicada íntegramente a la IA agéntica. El marco establece una estructura de autorización en tres niveles que clasifica las acciones de un agente según su nivel de consecuencia y exige distintos umbrales de aprobación humana en cada caso.
Las organizaciones que desplieguen agentes en sectores considerados de riesgo (sanidad, transporte, medios y seguridad pública) deberán además completar un registro formal ante los reguladores, superar pruebas de cumplimiento y prever mecanismos de retirada del producto. La medida llega el mismo día en que Illinois exige en Estados Unidos auditorías de seguridad de terceros para sistemas de IA, generando dos calendarios de cumplimiento paralelos para equipos de IA empresarial.
Roberto Serrano, profesor de economía matemática avanzada en Brown University, quedó desconcertado al ver que la nota media de su parcial —convertido en examen para llevar a casa tras un incidente en el campus— fue de 96 puntos, muy por encima de los rangos históricos de la asignatura (entre 60 y 80). Al introducir las preguntas en ChatGPT detectó que varias respuestas de sus alumnos coincidían casi literalmente con las del chatbot, según recogen The Washington Post e Inside Higher Ed.
Serrano decidió no anular las notas del parcial, pero cambió el formato del examen final a presencial, cerrado y sin dispositivos: la media se desplomó a un histórico 48,6%. De los 27 alumnos que no se presentaron al final, 22 habían obtenido la máxima nota en el parcial. El caso, cubierto también por Boston Globe y otros medios, se ha convertido en uno de los ejemplos más citados de esta temporada sobre el desajuste entre evaluación tradicional e IA generativa.
El informe "AI in Higher Education Global Survey 2026" del Digital Education Council, elaborado a partir de 27.284 respuestas de estudiantes y 18.114 de profesorado en 35 países, sitúa el uso de IA en el 88% del alumnado y el 77% del profesorado, 16 puntos más que en 2025. Según sus autores, "la IA se ha instalado en la vida de estudiantes y profesorado más rápido de lo que las instituciones han podido responder".
Los datos revelan una brecha de gobernanza: el 57% de los estudiantes considera que sus evaluaciones llegan con una orientación insuficiente sobre el uso de IA, solo el 29% cree que su profesorado está preparado para guiarles, y apenas el 31% del profesorado siente que su institución le involucra de forma significativa en el diseño de la política de IA.
La Universidad de Chicago Law School presentó el 9 de julio una estrategia integral para adaptar la enseñanza jurídica a la irrupción de la IA generativa. Para el curso 2026-2027, prohíbe portátiles, tabletas y teléfonos en las clases de primer año (con excepciones limitadas), impone exámenes presenciales sin acceso a internet ni herramientas digitales, e incorpora la defensa oral obligatoria para los trabajos de investigación avanzados, según recoge Infobae Educación.
La facultad, que ya cuenta con un comité de IA desde 2023 y acuerdos de licencia con empresas tecnológicas, articula su enfoque en tres pilares: una pedagogía que premia el esfuerzo sostenido y desalienta la delegación automática en la IA, la protección de capacidades esencialmente humanas (litigación oral, pensamiento crítico, relación con clientes) y un uso responsable y ético de la tecnología en las clínicas jurídicas, donde cada una define su propia política según su área de práctica.
La Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES) de México anunció en julio su integración formal al Comité de Gestión de Competencias en Inteligencia Artificial y Transformación del Capital Humano, según recoge Revista Edurama. El objetivo del comité es desarrollar estándares que permitan identificar, evaluar y certificar las habilidades en IA del capital humano mexicano ante el avance acelerado de la tecnología.
La iniciativa se suma a otros movimientos institucionales en la región: la Universidad Autónoma Metropolitana ha lanzado convocatorias de un millón de pesos por proyecto para incorporar IA en docencia, investigación y difusión cultural, en un contexto en el que ya el 92% de los estudiantes y el 79% del profesorado latinoamericano declara usar herramientas de IA.
Un análisis reciente basado en datos de Pew Research Center, recogido por Forbes/Stacker, señala que el 60% de los adultos estadounidenses ha leído ya resúmenes generados por IA en la parte superior de los resultados de búsqueda, y un 42% utiliza chatbots de IA para buscar información, incluida la relativa a programas universitarios.
Según el análisis, la primera impresión de un programa académico se forma cada vez más dentro de una respuesta generada por IA antes de que el estudiante potencial llegue siquiera a la web de la universidad, lo que convierte la "visibilidad" dentro de estas respuestas en un umbral necesario para entrar en la comparación de opciones de un futuro estudiante.
Google renombró el 16 de julio su herramienta de investigación NotebookLM a Gemini Notebook, aunque mantiene su enfoque como producto independiente centrado en la investigación. La actualización más relevante no es el nombre sino la base técnica: cada cuaderno corre ahora sobre Gemini 3.5 y el sistema Antigravity, con un ordenador en la nube seguro asociado que le permite escribir y ejecutar código.
Esto habilita análisis de datos más profundos, creación de gráficos y generación automática de documentos como PDFs u hojas de cálculo directamente desde las fuentes cargadas por el usuario. La ejecución nativa de código ya está disponible para usuarios de Google AI Ultra y cuentas de Workspace con acceso ampliado, y llegará "próximamente" a los usuarios de la versión Pro.
Como parte de la oleada de novedades presentadas en ISTE 2026 y con despliegue previsto para julio, Google añade a los Chromebooks gestionados nuevas "Class Tools": los docentes pueden bloquear remotamente la pantalla de los estudiantes a una herramienta aprobada —como un repositorio de investigación concreto en NotebookLM— durante el tiempo de clase, o activar el modo Guided Learning en Gemini para que el alumno reciba ayuda automatizada y curricular sin distracciones de navegación libre.
La función requiere Google Workspace for Education Plus o el complemento Teaching and Learning Upgrade, y que los estudiantes trabajen desde Chromebooks gestionados por el centro. Se integra con otras novedades de Gemini para educación anunciadas este verano, como los cuadernos de estudio personalizados y las actividades guiadas por el profesorado dentro de Classroom.
La consultora educativa ICONO ha lanzado "Ponte al dIA", un summer camp 100% online dirigido a docentes que quieran incorporar IA generativa a su práctica diaria, según recoge ACADE. El programa se estructura en cuatro sesiones en directo de dos horas cada una, hasta completar ocho horas de formación práctica, con un coste de 50 euros por docente.
Durante las sesiones, el profesorado trabaja de forma guiada con herramientas ya extendidas en el sector —NotebookLM, Copilot y Canva, entre otras— orientadas a la planificación de clases y la creación de contenidos, en un formato pensado para encajar en los tiempos reducidos del verano docente.
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