La inteligencia artificial no se detiene. En cuestión de días vimos a Apple abrir la puerta a un modelo ajeno para darle nueva vida a Siri, a DeepSeek ajustar su nuevo cerebro para la próxima generación de chips chinos y a Google presumir que los Pixel 10 harán llamadas satelitales por WhatsApp. Entre tanto, la IA también pisa el acelerador en lo cotidiano: desde crear juegos educativos en minutos hasta pulir tu perfil de Tinder sin perder autenticidad. La foto completa habla de una industria en transición, muy competitiva y, sobre todo, pragmática.
Apple, Siri y el pragmatismo de mirar a Gemini
Según Mark Gurman, Apple evalúa usar Gemini, la IA de Google, para impulsar la próxima generación de Siri. Las conversaciones estarían en etapa inicial, con Apple como quien tomó la iniciativa, y ya existiría un entrenamiento de Gemini personalizado para ejecutarse en servidores de la compañía. No hay decisión final: también han hablado con Anthropic (Claude) y OpenAI (ChatGPT), y mantener sus propios modelos sigue sobre la mesa. La resolución podría llegar en “varias semanas”.
El contexto no es menor: la nueva Siri se retrasó, el equipo cambió de liderazgo (ahora bajo Mike Rockwell) y Apple perdió perfiles clave de investigación en IA, con la moral interna tocada. Incluso trascendió un veto a liberar parte de sus desarrollos como código abierto por temor a la percepción pública sobre el rendimiento de modelos comprimidos para iPhone. ¿Qué significa esto para la industria? Que los gigantes ya no dudan en colaborar con competidores si eso acelera tiempo a valor. Apple presentaría el iPhone 17 el 9 de septiembre y una semana después iOS 26; mientras la nueva Siri apunta a 2026, cabe esperar alguna actualización del proyecto en el evento de móviles.
DeepSeek-V3.1: dos modos de inferencia y una señal al hardware de China
DeepSeek lanzó V3.1 con una propuesta directa: “Hybrid inference: Think & Non-Think”. Un modelo con dos rutas de inferencia, conmutables desde su web y app: Think para razonamiento profundo y Non-Think para respuesta rápida. La compañía afirma que la versión Think alcanza respuestas más rápido que su predecesor.
El punto sensible está en el formato de datos: la firma indica que V3.1 usa UE8M0 FP8, una precisión de 8 bits pensada para la próxima hornada de chips nacionales en China. Bloomberg y Reuters lo sintetizan así: el modelo está personalizado para funcionar con chips de IA de próxima generación chinos. Si ese encaje rinde, cambia el tono de la conversación sobre quién alimenta la IA en China.
La presión para NVIDIA es evidente: China representó ~13% de sus ingresos en el último ejercicio fiscal. Si parte del cómputo migra desde GPUs NVIDIA hacia soluciones domésticas optimizadas para UE8M0 FP8, la demanda occidental podría resentirse con el tiempo. No es trivial: DeepSeek intentó entrenar un modelo con Ascend (Huawei), tuvo problemas técnicos y volvió a NVIDIA para el entrenamiento, aunque siguió trabajando la compatibilidad para inferencia. V3.1 compite en la parte alta (MathArena lo sitúa entre los mejores, con GPT-5 al frente) y está disponible vía API, con pesos y código en Hugging Face. El mensaje de fondo es claro: la batalla de la IA también va de arquitectura y cadenas de suministro.
Pixel 10: WhatsApp se sube al satélite
Google anunció que los Pixel 10 serán los primeros móviles en soportar llamadas satelitales de audio y video vía WhatsApp a partir del jueves 28 de agosto, cuando salgan al mercado. Los detalles operativos son escasos: aplican restricciones, se limita a operadores participantes, puede tener cargos adicionales y requiere cielo abierto. Aún no está claro qué operadoras ni qué países estarán soportados, ni si llegará a modelos anteriores.
El movimiento busca posicionar a Pixel 10 en un segmento todavía incipiente, donde Apple viene marcando el paso con Emergencia SOS y Starlink empuja su Direct to Cell junto a operadoras. Qualcomm intentó Snapdragon Satellite y lo canceló por falta de interés de fabricantes. Si WhatsApp funciona bien fuera de cobertura tradicional, se reconfiguran expectativas del usuario y, quizá, del rol de las plataformas de mensajería en la conectividad.
IA útil y cercana: del aula al match
Más allá de los titulares, la IA ya está resolviendo cosas concretas. Para educación, crear juegos es sorprendentemente directo: con asistentes como ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude puedes pedir código en HTML para un quiz o trivial y tenerlo listo en minutos. También puedes convertir a la IA en presentador dentro del chat y gestionar ahí mismo las rondas y puntuaciones. Claves: definir objetivos de aprendizaje, edad y mecánicas; probar y revisar preguntas para evitar errores; y cuidar la privacidad al no subir datos sensibles.
Si prefieres plataformas, Educaplay sugiere actividades con IA y te genera preguntas según materia y curso; Wayground crea cuestionarios a partir de videos, documentos o webs. La idea no es reemplazar al docente, sino maximizar su tiempo: más práctica, menos montaje.
En lo personal, la IA también ayuda a mejorar perfiles de citas sin disfrazarte. Tinder tiene Photo Selector para elegir mejores fotos; Android e iOS ya corrigen luz o eliminan elementos; servicios como Remini mejoran nitidez y Photofeeler te da feedback de cuáles funcionan mejor. Para la bio, puedes pedir a un asistente que te haga preguntas y redacte un texto en el tono que quieras, incluso traducido. Y en el chat, desde un opener contextual (yourmove.ai, o pedirlo a Gemini/ChatGPT) hasta revisar ortografía o traducir mensajes. La regla de oro: autenticidad por encima de todo. La IA debe amplificar tu voz, no inventarte otra.
Mirando el conjunto, la IA está pasando del “asombro” a la utilidad: alianzas impensadas para ganar tiempo, modelos que se optimizan a hardware local y funciones que extienden la conectividad más allá de la red móvil. En paralelo, profesores, equipos de producto y usuarios finales la usan a diario para crear, aprender o comunicarse mejor. Es un cambio de época que, sí, se siente en los grandes anuncios; pero también en los pequeños atajos que ya no queremos soltar.