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Hola Promptlers! 👋
Esta semana la IA se centra en el mundo de la medicina con AlphaGenome, para entender el 98% del ADN que siempre ha sido una caja negra, y con MASAI, que demuestra que la IA ya puede mejorar un programa real de cribado de cáncer a gran escala. A parte, Sam Altman vuelve a agitar el tablero con declaraciones que ponen a OpenAI en el centro del foco en una entrevista en Forbes.
Además, al final tienes el ⚡PrompTip y la 💊Píldora de IA para que no solo te enteres de las notícias, sino que salgas con algo práctico que puedas probar hoy.
En esta edición:
🧬 AlphaGenome se abre al mundo y promete acelerar la investigación genética al interpretar mutaciones en el “ADN oscuro”.
🗣️ Altman en Forbes deja titulares sobre AGI, sucesión por IA y una OpenAI cada vez más expandida.
🩺 MASAI muestra que la IA puede detectar mejor y reducir los cánceres que aparecen entre rondas de mamografía.
⚡ Noticias breves: movimientos clave en Gemini, GPT-5.3-Codex, Claude Opus 4.6, OpenAI Frontier y un paper sobre aprender a programar con IA.
⚡ PrompTip: Convierte cualquier noticia en decisiones claras, riesgos y acciones concretas.
💊✨ Píldora de IA: El mercado laboral en la era de los LLMs y por qué el contexto y el criterio valen más que producir por producir.
Fuente: Google DeepMind
AlphaGenome es un modelo de IA de Google DeepMind diseñado para leer grandes tramos de ADN y predecir qué efectos tendría una mutación en procesos biológicos clave. En la práctica, sirve para interpretar variantes genéticas y estimar cómo podrían alterar la regulación del genoma y, potencialmente, contribuir a enfermedades. DeepMind lo ha publicado para investigación con paper, pesos del modelo y recursos disponibles en abierto.
Lo esencial:
Analiza el 98% no codificante del genoma, la parte “oscura” que regula cuándo y cómo se activan los genes.
En evaluaciones, igualó o superó modelos especializados en 25/26 tests de predicción de efectos de variantes.
Ayuda a interpretar mutaciones en el ADN regulador, la parte que controla cuándo y cuánto se activan los genes.
Abrir este “mapa” puede acelerar la investigación biomédica convirtiendo señales genéticas en hipótesis testeables, reduciendo el trabajo manual de meses/años y ayudando a priorizar las variantes con más probabilidad de estar detrás de una enfermedad.
Fuente: Forbes
En una entrevista con Forbes, Sam Altman vuelve a colocar a OpenAI en el centro del debate con una mezcla de visión a largo plazo y declaraciones que tensan el tablero competitivo. Habla de grandes apuestas de negocio, de la relación con Microsoft y de cómo la compañía se está expandiendo en múltiples frentes, mientras dentro crece la inquietud por la dispersión estratégica.
Lo esencial:
Propone una “sucesión” por IA. Ceder el control a un sistema, como prueba de concepto.
Afirma que “básicamente hemos construido la AGI (Inteligencia Artificial General)”, algo que Satya Nadella cuestionó públicamente.
OpenAI tendría participaciones en 500+ empresas, y empleados temen que la empresa “abarque demasiado”
En conjunto, la entrevista refuerza la idea de que Altman domina la narrativa del sector, pero también deja entrever una tensión creciente, cuanto más se multiplica el alcance de OpenAI más difícil es mantener el foco y ejecutar al ritmo que exigen sus propias promesas.
Fuente: NanoBanana 🍌
Suecia acaba de publicar en The Lancet los resultados del mayor ensayo clínico randomizado de IA en cribado de cáncer de mama, el trial MASAI, con más de 100.000 mujeres en un programa poblacional real. El estudio compara lectura tradicional (doble lectura por radiólogos) vs. un flujo apoyado por IA que estratifica mamografías en bajo y alto riesgo, reduciendo carga de lectura y afinando detección. El resultado, la IA reduce un 12% los cánceres de intervalo (los que aparecen entre rondas y suelen ser más agresivos).
Lo esencial:
Sube la detección en screening, 81% vs 74% (sin aumentar falsos positivos, según el paper).
Menos cánceres de intervalo. 1,55 vs 1,76 por 1.000 mujeres (IA vs control).
La IA actúa como “triage”, casos de bajo riesgo requieren menos lectura; los de alto riesgo se priorizan para revisión experta.
El punto fuerte del estudio está en atacar el mayor punto ciego del cribado, al reducir los cánceres de intervalo, aumenta la probabilidad de detectar antes los casos más agresivos y, de paso, alivia la presión sobre un sistema con escasez de radiólogos.
⚡ Notícias Breves ⚡
🧳 Gemini importará chats de ChatGPT: Google prueba “Import AI chats” para traer conversaciones de ChatGPT a Gemini.
⚙️ GPT-5.3-Codex: OpenAI lanza un modelo de código más rápido, combinando rendimiento en código con razonamiento.
🧠 Claude Opus 4.6: Anthropic lanzó una versión mejorada de Claude, que funciona mejor programando, aguanta tareas más largas y puede leer mucho más texto de una vez.
🏢 OpenAI Frontier: plataforma enterprise para construir, desplegar y gobernar agentes a escala en organizaciones.
📉 Aprendizaje de programación con IA: un paper de Anthropic sugiere que la IA puede frenar la formación de habilidades si se usa como “muleta”.
💡 PrompTip 💡
⚡Evalúa riesgos antes de usar una IA nueva
Aquí te dejo el prompt de esta semana que te servirá para entender qué ha pasado, por qué importa y, sobre todo, qué acciones tomar a partir de una noticia.
Pega el siguiente Prompt (cópialo tal cual):
Actúa como un experto en analista de noticias. Lee esta noticia y devuélveme:
1. Qué pasó (1 frase)
2. Por qué importa (1 frase)
3. Qué cambiaría para: (a) empresas, (b) creadores, (c) técnicos (1 bullet cada uno)
4. Riesgos/limitaciones (2 bullets)
5. 3 preguntas clave para evaluar si es humo o impacto real
6. Qué haría esta semana con esto (3 acciones concretas)
Noticia: [pega aquí el texto o enlace]💊 Pildora de IA 💊
Fuente: NanoBanana 🍌
El artículo de Interconnects deja una idea clara. La IA está cambiando qué se valora en el trabajo, y el contexto pesa más que nunca. Los perfiles senior ganan atractivo porque no solo ejecutan tareas, también saben navegar sistemas complejos, tomar decisiones con información incompleta y mantener el rumbo cuando hay dependencias, riesgos y trade-offs. La IA puede acelerar la producción, pero no sustituye esa visión de conjunto.
Para los perfiles junior, el panorama es más duro. Muchas tareas de entrada se automatizan y la competencia sube, así que el reto ya no es solo aprender, sino demostrar potencial real de progreso. Una buena forma de diferenciarse es construir un portafolio público con proyectos reales, bien explicados y con resultados medibles. Eso sí, en la era de la IA también hay más ruido. Producir más es fácil, pero destacar entre el “contenido basura” será difícil. La ventaja no estará en generar mucho, sino en generar con criterio, documentar bien y demostrar impacto.
Si quieres leer el artículo completo, Aquí.
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