Qué momento tan curioso para construir con tecnología. La inteligencia artificial ha dejado de ser promesa para convertirse en herramienta. Ya no hablamos solo de papers o benchmarks: hablamos de crear una web con un prompt, de modelos diminutos que caben en el móvil, de programas formativos que se centran en habilidades reales, de agentes que aceleran la investigación médica y de una carrera de hardware que se reordena a gran velocidad.
Crear una web con un prompt: práctico, rápido y (aún) con criterio
Hoy puedes levantar una página desde cero sin tocar una línea de código. El proceso empieza bien antes del prompt: define el objetivo (personal, blog, empresa), piensa el diseño y la estructura (inicio, servicios, blog, contacto), perfila el público y el tono, y ten a mano dominio y hosting. Esa claridad guía a la IA en el diseño.
Con generativas de texto como ChatGPT, Copilot, Gemini o DeepSeek describes qué quieres y en qué lenguaje (HTML, CSS, JavaScript, o frameworks como React/Next.js). La IA genera el código, lo pruebas, iteras cambios en la misma conversación y afinas colores, componentes y comportamiento. Consejo que vale oro: usa el código como base, revísalo a fondo y no dudes en pedir correcciones o rehacer desde cero. Probar varias IAs, incluida Claude, ayuda a quedarte con el resultado que mejor encaje.
Si prefieres soluciones más específicas, existen servicios pensados para diseñar webs con IA. Escribes el prompt, ves una previsualización y pasas a un editor visual donde ajustas textos, ilustraciones y layout (por ejemplo, en Dora). La parte manual es inevitable: adaptar cada detalle a tus necesidades y publicar con el propio sistema del servicio.
Los modelos pequeños se comen el escenario
Mientras los gigantes apenas sorprenden —se habla incluso del reciente y decepcionante GPT-5, o de lo poco diferencial en Llama 4 y Claude 4—, los modelos enanos están dando un golpe encima de la mesa. Google lanzó Gemma 3 270M: 270 millones de parámetros orientados a ser hipereficientes e hiperespecíficos mediante ajuste fino. Es justo lo que muchas empresas necesitan: una base ligera para afinar con sus datos y resolver tareas concretas como estructurar texto, personalizar mensajes, clasificar tickets o hasta generar cuentos.
La familia Gemma 3 ya contaba con variantes 1B, 4B, 12B y 27B que pueden correr en local; también hemos visto gpt-oss-20B de OpenAI funcionando en máquinas de escritorio. No están solos: Microsoft empuja Phi-3/4 (14B), el ecosistema chino ofrece Qwen-2.5-14B, la startup Liquid apareció con LFM2 (440M) para entornos visuales y NVIDIA presentó Nemotron-Nano-9B. ¿La clave? Ejecutarlos en dispositivos modestos, incluso en móviles y relojes. En un Pixel 9 Pro, una versión cuantizada (INT4) de Gemma 3 270M puede gestionar 25 chats consumiendo apenas un 0,75% de batería. Tan ligero que corre en una pestaña del navegador.
Esto cambia el juego: aplicaciones y agentes a medida, corriendo en el borde, que se interconectan cuando hace falta. Menos coste, más privacidad, más velocidad. Y sí, más posibilidades para llevar tu web generada por IA a experiencias realmente rápidas y personalizadas.
Talento que se entrena para construir con IA (y alrededor de ella)
La demanda de perfiles prácticos se nota en la oferta formativa. Un máster online en inteligencia artificial de Big School (desde 1.497 euros) se centra en aplicar IA para productividad y dominar herramientas como ChatGPT, Midjourney o Claude, con docentes vinculados a compañías como Sony Pictures o Telefónica.
En desarrollo web y marketing digital, Davante propone un máster online para empezar desde cero, diseñar la estructura y contenidos de una web, trabajar estrategias Full-Stack, SEO, captación y fidelización. También ofrece un máster online en ciberseguridad, redes y sistemas para aprender sin conocimientos previos: montaje e instalación de equipos y redes, auditoría, herramientas de hacking y elaboración de informes.
EBIS Business Techschool apuesta por un máster online en Full Stack Developer (desde 5.000 euros) con React, Angular, Node.js, Express.js y Cloud, además de desarrollo de apps para distintos sistemas y uso de IA generativa para programar con eficiencia. Y si buscas foco en ciencia de datos e IA generativa, The Valley imparte en Madrid el Master in Data Science & Generative AI (presencial, 10 meses, 12.300 euros) con fundamentos de programación, matemáticas y estadística, diseño de modelos, dominio de Python, trabajo sobre un proyecto real y visitas a empresas.
Agentes de IA para acelerar la investigación del Alzheimer
El impulso práctico también llega a la salud. La AD Data Initiative lanzó una competencia financiada, entre otros, por Bill Gates: un premio de 1 millón de dólares para desarrollar agentes de IA que aceleren descubrimientos a partir de los datos existentes. El objetivo es claro: agentes capaces de planificar, razonar y actuar de forma autónoma para reducir tiempos y costes de investigación. La solución ganadora se liberará gratuitamente a través de AD Data Workbench para la comunidad científica global.
El enfoque tiene sentido: la IA ya ayuda a identificar patrones tempranos, optimizar ensayos clínicos y apoyar el desarrollo de fármacos. Hay avances paralelos prometedores, desde un fármaco de la Universidad Case Western Reserve que protege la barrera hematoencefálica y preserva la memoria en animales, hasta un modelo de la Universidad de California que predice el Alzheimer hasta siete años antes de los primeros síntomas. Además, compañías como Isomorphic Labs y Retro Biosciences están utilizando modelos de Google y OpenAI para desarrollar nuevos tratamientos. Más colaboración, más velocidad, más impacto.
China mueve ficha: alternativas a NVIDIA y política industrial
El mapa del hardware para IA se reconfigura. China ya cuenta con tres alternativas claras a NVIDIA. Cambricon Technologies, pieza clave del plan del país, ha recibido la aprobación para recaudar 560 millones de dólares destinados a diseñar cuatro chips para entrenamiento e inferencia, y a desarrollar una alternativa a CUDA. Sus acciones se han triplicado en los últimos doce meses.
El contexto empuja: el Gobierno chino obliga a los centros de datos estatales a usar al menos un 50% de circuitos integrados chinos en sus servidores, una medida que previsiblemente se extenderá en el futuro para centros públicos y privados. Moore Threads, pese a estar en la lista negra de EEUU desde 2023, ha desarrollado GPUs para IA como las MTT S4000 y S3000, y cuenta con la MTT S80 para juegos y creación de contenidos con 14,4 TFLOPS en FP32. Ha levantado alrededor de 800 millones de dólares de más de dos docenas de inversores, entre ellos ByteDance y Tencent.
Huawei completa el trío con su Ascend 910D, que persigue superar a la H100 de NVIDIA, y el recién presentado Ascend 920, orientado a cubrir los huecos que dejará la H20 de NVIDIA en el mercado chino. La producción a gran escala del 920 arrancará en la segunda mitad de 2025 con tecnología de 6 nm desarrollada en tándem con SMIC. El mensaje es inequívoco: la cadena de suministro de IA se diversifica y los ecosistemas locales se fortalecen.
¿Qué significa todo esto para quienes construimos productos? Que la IA ya no es un destino lejano: es una herramienta cotidiana. Puedes idear y publicar una web con un buen prompt y criterio, afinar un modelo pequeño para resolver justo tu caso, formarte en las áreas que más valor aportan y aprovechar el salto de eficiencia que traen los agentes y el nuevo hardware. Menos humo, más obra. Y eso, admitámoslo, entusiasma.