Galaxy S25 Ultra, IA en PYMEs y Gemma 4: avances que acercan la tecnología a tu día a día
En 2026 la tecnología se mueve entre hardware de gama alta y avances de IA abiertos, con impactos reales para usuarios, empresas e investigadores. A continuación conectamos cinco noticias para entender cómo estas tendencias se reflejan en smartphones, IA empresarial, biología y renderizado gráfico.
El Galaxy S25 Ultra ya no es inaccesible. Ahora se puede comprar por 889€ en AliExpress, frente al precio original de 1.290,28€. Entre sus atractivos están un procesador Snapdragon 8 Elite, una cámara principal de 200 MP y una pantalla AMOLED LTPO de 6,9 pulgadas con 120 Hz. Su diseño y construcción siguen regalando la sensación de un producto premium y preparado para durar años, con potencia suficiente para tareas exigentes.
En el terreno de la IA para empresas, el experto Lasse Rouhiainen advierte que solo una parte de las pymes usa IA, mientras que una gran mayoría de las corporaciones globales ya la utiliza. Para cambiar esa situación recomienda designar a alguien responsable de impulsar la formación continua en IA, tratar la IA como un asistente potente que facilita tareas y generación de borradores, y mantener la supervisión humana para evitar errores. También subraya que la IA funciona mejor como apoyo y que es necesario evitar compartir datos confidenciales y verificar la información, manteniendo el pensamiento crítico humano. En consecuencia, las pymes que adopten IA pueden ganar ventaja en semanas y complicar a la competencia a largo plazo.
Un hallazgo sorprendente de la ciencia llega desde Austria: un equipo de científicos publicó en Science que abejorros pueden aprender a reconocer patrones temporales abstractos y aplicar ese aprendizaje de forma flexible incluso cuando la velocidad de los patrones cambia. En experimentos con flores artificiales equipadas con luces y con un laberinto vibratorio, los abejorros mostraron capacidad de distinguir ritmos y transferir ese aprendizaje entre canales sensoriales. Este hallazgo sugiere que la percepción del ritmo no depende necesariamente de cerebros grandes y abre la posibilidad de usar principios similares en sensores ligeros o robots pequeños.
En el mundo de los gráficos y el renderizado, NVIDIA presenta Neural Texture Compression y Neural Materials, dos tecnologías que prometen reducir de forma drástica el consumo de VRAM sin perder calidad. En una escena de prueba llamada Tuscan Wheels o Tuscan Villa, la VRAM baja de 6,5 GB a unos 970 MB, una reducción de alrededor del 85 por ciento. Las texturas dejan de ser un lastre y pasan a depender de una representación compacta que la red neuronal reconstruye en tiempo real. Neural Materials reduce la cantidad de canales de material de 19 a 8, acelerando el renderizado entre 1,4 y 7,7 veces. Estas soluciones se presentan como parte de un ecosistema de renderizado neural que acompaña a DLSS, con la promesa de conservar o incluso mejorar la fidelidad visual dentro de límites de memoria más exigentes. Aun no hay fecha de lanzamiento general para estas tecnologías, pero apuntan a transformar la forma en que se gestionan texturas y materiales en motores como Unreal o Unity y, sobre todo, a facilitar experiencias AAA en equipos con VRAM limitada.
Por último, Google ha liberado Gemma 4, una familia de modelos de IA de código abierto bajo una licencia Apache 2.0. Estos modelos, disponibles en cuatro tamaños, son multimodales y procesan video e imágenes de forma nativa. Cuentan con soporte para llamadas a funciones y salida JSON estructurada, lo que facilita la construcción de agentes de IA autónomos que interactúan con APIs externas y se ejecutan localmente. Gemma 4 está optimizado para hardware diverso y resulta compatible con plataformas como Hugging Face, Ollama y vLLM, con optimización para NVIDIA, AMD, Qualcomm y MediaTek. Los modelos están preparados para prototipos en la versión preliminar de AICore y se vinculan con el Gemini Nano 4, lo que promete un camino claro hacia aplicaciones móviles y edge. En el ecosistema abierto, Gemma 4 representa un ejemplo claro de IA disponible para investigación y desarrollo sin barreras de licencia.
La lectura conjunta de estas piezas muestra un ecosistema tecnológico en movimiento: dispositivos más capaces y asequibles, herramientas de IA disponibles para empresas de todos los tamaños, descubrimientos en ciencia cognitiva que inspiran nuevas soluciones y avances en renderizado que combinan inteligencia y memoria para ir más lejos. En ese cruce entre hardware, software y biología, lo que hoy parece complejo puede convertirse mañana en norma para profesionales y usuarios curiosos.