OpenAI está considerando un proyecto de centro de datos de 25 mil millones de dólares en Argentina

OpenAI elige a Broadcom para construir su primer procesador de IA en el último acuerdo de chips

xAI de Elon Musk se suma a la carrera para construir “modelos mundiales” para impulsar videojuegos

Slack está convirtiendo a Slackbot en un asistente de inteligencia artificial

Salesforce impulsa las capacidades de IA con el lanzamiento global de Agentforce 360

Encuesta del día

OpenAI está considerando un proyecto de centro de datos de 25 mil millones de dólares en Argentina

OpenAI firmó una carta de intención con Sur Energy y otros socios para construir un mega centro de datos en la Patagonia argentina con capacidad de 500 MW y una inversión estimada en US$ 25 mil millones.

¿Por qué?
OpenAI no solo piensa en software y modelos, sino también en expansión geográfica de infraestructura crítica. Este proyecto marca su ingreso en Latinoamérica con una escala notable, aprovechando incentivos fiscales del país.

Impactos:

• Apostará por Argentina como hub latinoamericano para cómputo de IA.
• Impulso importante a inversiones energéticas e infraestructura local.
• Potencial creación de empleo técnico y desarrollo local del ecosistema de IA en la región.
• Riesgos: regulación energética, estabilidad política y costos operativos podrían ser desafíos.
• Si se cristaliza, será uno de los proyectos más importantes en la historia tecnológica de Argentina.

OpenAI, en alianza con Sur Energy y un proveedor de infraestructura no revelado, firmó una carta de intención para construir un proyecto de data center de US$ 25 mil millones en Argentina, con capacidad de hasta 500 MW y bajo el régimen fiscal RIGI. Denominado “Stargate Argentina”, sería el primer gran proyecto de infraestructura de OpenAI en Latinoamérica. La elección de la región obedece a condiciones favorables: abundancia de recursos energéticos, incentivos fiscales y un contexto político que busca atraer inversión tecnológica. No obstante, el proyecto debe superar cuellos energéticos, garantes regulatorios, costos logísticos y la integración con redes de fibra de alta tensión. Si se desarrolla con éxito, será un hito estructurador para la expansión global de OpenAI y podría desencadenar un efecto dominó de inversión tecnológica en Argentina y Latinoamérica.

Fuente(s): Reuters

#StargateArgentina #DataCenterAI #InfraestructuraGlobal #OpenAI #LatAmTech

OpenAI elige a Broadcom para construir su primer procesador de IA en el último acuerdo de chips

OpenAI firmó un acuerdo con Broadcom para diseñar sus propios procesadores de IA (aceleradores personalizados) como parte de su estrategia para controlar infraestructura crítica.

¿Por qué?
Depender de terceros (como Nvidia) en chips crea un cuello de botella estratégico. Tener procesadores propios permite optimización específica para sus modelos, reducción de costos a mediano plazo y mayor independencia en la carrera por capacidad de cómputo.

Impactos:

• Disminuye dependencia de proveedores externos de chips (como Nvidia) en el mediano plazo
• Permite “empaquetar” conocimiento del modelo (sus arquitecturas) dentro del hardware para mayor eficiencia.
• Riesgo: llevar el diseño de chips internos conlleva altos costos, posibilidad de fallas y competencia feroz en el mercado de semiconductores.

OpenAI y Broadcom anunciaron una colaboración para desarrollar procesadores IA personalizados, que servirán como base de sus propias instalaciones de cómputo en el futuro. La iniciativa contempla desplegar hasta 10 GW de aceleradores, desplegándose a lo largo de los próximos años. Esta estrategia responde a una necesidad clave: reducir la dependencia de proveedores externos de chips (como Nvidia), que pueden convertirse en limitantes estratégicos o de costo. Al tener sus propios procesadores, OpenAI puede adaptar el diseño a las peculiaridades de sus modelos (cachés, rutas de memoria, operación matricial), optimizando eficiencia y velocidad. Sin embargo, el diseño de chips es un terreno donde compiten las grandes con décadas de experiencia. El margen de error es pequeño, y fracasos pueden significar perder ventaja competitiva. Si OpenAI consigue ejecutar esta estrategia con éxito, fortalecerá su posición para escalar modelos cada vez más exigentes, con menos dependencia externa.

Fuente(s): The Verge

#OpenAI #Broadcom #AITecnología #ProcesadorIA #InfraestructuraAI

xAI de Elon Musk se suma a la carrera para construir “modelos mundiales” para impulsar videojuegos

La empresa de Elon Musk, xAI, está participando en la carrera para desarrollar “modelos del mundo” (world models) de IA que puedan generar y comprender entornos de videojuegos de forma autónoma.

¿Por qué?
Los world models representan una frontera clave en IA: permitirán que los mundos virtuales sean más adaptativos, coherentes e inmersivos sin depender de guiones rígidos. xAI al sumarse al esfuerzo sugiere que apuesta fuerte en la intersección entre IA y entretenimiento interactivo.

Impactos:

• Puede transformar el desarrollo de videojuegos al reducir la necesidad de diseño manual de escenarios.
• Puede expandirse más allá del gaming hacia simulaciones en robótica, entrenamiento o entornos virtuales con IA realista.
• Requiere enormes recursos computacionales y algoritmos avanzados para mantener consistencia, físicas y semántica.

Los “world models” en IA representan un paradigma en el cual la inteligencia no solo responde, sino entiende y genera entornos donde operar. xAI recientemente ha reclutado talento de Nvidia para fortalecer su apuesta en esta dirección. El objetivo sería construir modelos internos que simulen física, lógica del mundo y cambios dinámicos, permitiendo que los videojuegos no dependan de guiones predefinidos sino de ambientes que evolucionan. Esta tecnología podría disrumpir cómo se diseñan los juegos: menor dependencia de codificación manual, variabilidad infinita, mundos emergentes. Además, los avances podrían filtrarse hacia aplicaciones de simulación, entrenamientos robóticos o metaversos. Pero el camino es riesgoso: errores de lógica, incoherencias o fallas de optimización podrían limitar la aceptación. Si xAI consigue entregar una experiencia fluida, se posiciona como actor relevante en el cruce entre entretenimiento e IA.

• Fuente(s): Financial Times#xAI #WorldModels #VideojuegosIA #Simulación #IAInteractiva

Slack está convirtiendo a Slackbot en un asistente de inteligencia artificial

Slack está reconvirtiendo Slackbot para que sea un asistente de IA personalizado, capaz de hacer tareas como planificar, buscar información y estructurar proyectos desde el contexto del espacio de conversación.

¿Por qué?
Se trata de evolucionar la interfaz central de trabajo (el chat) en un punto de acción inteligente, eliminando fricciones entre comunicación y acción.

Impactos:

• Slackbot deja de ser un simple recordatorio y pasa a ser “compañero de trabajo” en IA.
• Integra calendarios (Outlook, Google), búsqueda de documentos, y síntesis de conversaciones.
• No se usará la data del usuario para entrenar los modelos: IA funciona dentro de una nube privada.
• No será opcional para los usuarios individuales (la empresa puede desactivarlo, pero no el individuo).

Slack ha decidido reimaginar su icónico bot, pasando de un sistema de recordatorios simples a un asistente de IA contextual que puede sintetizar conversaciones, extraer información de archivos y calendarios, generar planes de proyecto y anticipar prioridades de trabajo.

Bajo la nueva arquitectura, Slackbot se vuelve una interfaz conversacional dentro del espacio de chat (aparece junto a la barra de búsqueda) donde el usuario puede hacer peticiones en lenguaje natural y recibir respuestas accionables. A diferencia de muchas herramientas de IA que dependen de datos de usuario para entrenamiento, Slack asegura que esta versión operará dentro de su nube privada sin exponer datos para fines de modelo. En la fase piloto ya está en uso con miles de empleados dentro de Salesforce, lo que permitirá afinar su desempeño antes del despliegue masivo. Si funciona bien, democratiza el uso de IA de apoyo (no solo en grandes empresas) y refuerza la posición de Slack como plataforma central del “espacio de trabajo inteligente”. Pero fallas en precisión o control de acceso pueden minar la confianza del usuario antes de que la adopción despegue..

Fuente(s): The Verge

#SlackbotIA #AsistenteConversacional #Slack #TecnologíaProductiva

Salesforce impulsa las capacidades de IA con el lanzamiento global de Agentforce 360

Salesforce anuncío el lanzamiento global de su plataforma de agentes de IA, Agentforce 360, para automatizar tareas rutinarias dentro de su portafolio de nube.

¿Por qué?
La iniciativa posiciona a Salesforce como competidor directo en el nicho de la “IA agentiva” para empresas, combinando humanos, agentes inteligentes y datos dentro de un ecosistema confiable.

Impactos:

• Apoyo a modelos de razonamiento (Atlas Reasoning Engine) y compatibilidad con LLMs de OpenAI, Anthropic y Google.
• Desafíos: monitoreo, gobernanza y control de agentes serán fundamentales para evitar errores automatizados o mal uso.
• Riesgo de expectativas exageradas (las empresas aún no ven grandes rendimientos con muchas soluciones de IA).

Salesforce entra con Agentforce 360 en la fase más avanzada de la transición hacia “IA agentiva”: agentes autónomos que pueden ejecutar tareas dentro de flujos empresariales complejos, no solo responder consultas. La estrategia combina su cartera de productos CRM, Data Cloud y Slack en un entramado único, donde los agentes pueden operar dentro de chats, interpretar datos contextuales y desencadenar acciones.

Con “Agent Script”, los usuarios podrán moldear lógicas condicionales (if/then), mientras que el Atlas Reasoning Engine aporta capacidad de razonamiento contextual. La inclusión de LLMs externos (OpenAI, Anthropic, Google) agrega flexibilidad, y la integración con Slack convierte ese espacio de mensajería en un “sistema operativo agente” corporativo.

Pero el gran reto está en la ejecución: desplegar agentes productivos, auditar su comportamiento, garantizar ética y seguridad, y sobre todo demostrar mejoras tangibles en productividad frente al costo. En un mercado donde muchas implementaciones de IA han quedado en piloto, Salesforce está apostando a que esta versión del “agente empresarial” será la que cruza el umbral hacia adopción masiva.

Fuente(s): Reuters

#Agentforce360 #IAagentiva #Salesforce #Automatización #AgentesDeIA

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Cómo Prepararse para el Ecosistema de Compra Conversacional

En mis newsletters anteriores hablamos de métricas de ROI, del nuevo comportamiento del consumidor digital y de cómo pasar de la experimentación a la estrategia. Hoy abordamos el siguiente nivel: la convergencia que está redefiniendo la infraestructura misma del marketing.

De herramientas dispersas a una infraestructura convergente

El marketing digital está entrando en una etapa de transformación. Al comienzo, la inteligencia artificial se utilizó como un conjunto de herramientas puntuales: un generador de texto aquí, un sistema de analítica allá, un chatbot en el sitio web. Hoy ese enfoque fragmentado está evolucionando.

La IA está dejando de ser un “set de aplicaciones” para convertirse en la base de una infraestructura integrada, capaz de conectar la creación de contenido, la interacción con el cliente y los procesos de compra en un mismo flujo.

Tres fuerzas parece que están impulsando esta convergencia:

• Contenido generado dinámicamente en tiempo real, donde videos, imágenes y mensajes se adaptan al contexto de cada usuario.
• Experiencias personalizadas a través de asistentes conversacionales, que ya no solo responden preguntas, sino que guían decisiones de compra y construyen relación.
• Automatización del checkout dentro de las plataformas, que elimina pasos intermedios y convierte la conversación en punto de venta inmediato.

Lo que antes eran procesos separados (crear, distribuir, vender) ahora ocurre dentro de un mismo ecosistema generativo.

La pregunta estratégica es clara: ¿estamos construyendo la infraestructura adecuada para competir en un mundo donde contenido, interacción y transacción ya no se distinguen como etapas, sino como partes de un mismo flujo digital?

Evidencia: Tres señales de la evolución, lanzadas en una sola semana

Lo que antes parecía un futuro distante ya está ocurriendo. Tres desarrollos tecnológicos recientes demuestran que la convergencia de contenido, interacción y transacción en plataformas de IA no es una teoría, sino una realidad que redefine cómo se hace marketing y negocio.

Importante: Estos lanzamientos no significan que mañana todas las empresas puedan implementarlos. De hecho, muchas de estas tecnologías aún no están disponibles en varias regiones o apenas están en pruebas limitadas. Pero lo que pasa en otros mercados es un anticipo claro de lo que llegará.

1. Sora 2 (OpenAI) Fuente: OpenAI: La producción de contenido migra a las plataformas

OpenAI presentó esta semana Sora 2, su nuevo motor de video generativo, que ahora incorpora capacidades avanzadas: videos realistas de varios minutos, sonido ambiente integrado y cameos de usuarios en cuestión de segundos.

Este avance acelera la ruptura del modelo tradicional de producción: ya no es indispensable contar con una productora o un equipo creativo externo para generar contenido de calidad cinematográfica. La creación ocurre dentro de la plataforma, de forma dinámica y personalizada. (Una tendencia que también vemos en la evolución de herramientas como KlingAI o Runway)

Hoy Sora 2 no está disponible globalmente.

Está en pruebas cerradas en Estados Unidos y algunos mercados seleccionados. Pero lo que ahí se está probando marca un precedente inevitable: así como TikTok pasó de experimento asiático a fenómeno global, la producción generativa nativa en plataformas será probablemente el próximo estándar.

Implicaciones estratégicas:

• Democratización de producción: marcas que antes no podían competir con presupuestos millonarios tendrán acceso a calidad comercial a bajo costo.
• Velocidad vs. legalidad: la generación de contenido avanza más rápido que la regulación. Los riesgos de copyright, uso de imagen y deepfakes serán inevitables cuando la tecnología esté ampliamente disponible.
• Preparación recomendada: ir diseñando desde hoy políticas internas de uso responsable de contenido generado por IA, para no improvisar cuando la herramienta esté disponible.

2. Instant Checkout (ChatGPT) Fuente: OpenAI: El funnel se transforma en conversación

OpenAI, en alianza con Stripe, lanzó también Instant Checkout dentro de ChatGPT: la posibilidad de comprar un producto sin salir de la conversación, en dos pasos.

Esto no es un “botón de compra mejorado”. Es la evolución del concepto tradicional de que el usuario debe ser redirigido a un sitio web o a una landing page. Aquí el funnel se integra dentro del chat.

Esta funcionalidad está en fase temprana y con disponibilidad limitada geográficamente. Pero si recordamos que WhatsApp Business (que es un chat precisamente) procesa millones de transacciones diarias globalmente, la adopción de modelos similares puede ser más rápida de lo que parece.

Implicaciones estratégicas:

• Nuevo punto de venta: el ecommerce tradicional no desaparece, pero convivirá con el “comercio conversacional”. Las marcas deben asegurarse de que sus catálogos estén estructurados con metadatos y APIs que los asistentes de IA puedan leer.
• Riesgo de menor visibilidad: si tu marca no está integrada a estos sistemas cuando escalen, tendrás menor presencia en estos nuevos canales.
• Preparación recomendada: empezar a trabajar en catálogos legibles por máquinas, explorar integraciones piloto con plataformas conversacionales disponibles en nuestros mercados.

 3. Publicidad Agéntica (Meta)Fuente: Reuters: La segmentación evoluciona hacia automatización inteligente

Meta está experimentando con un nuevo modelo: conectar IA conversacional con su plataforma de anuncios. Esto permite que cada interacción de un usuario (un mensaje, un like, una pregunta) alimente directamente la campaña publicitaria, que se ajusta automáticamente en tiempo real.

Aquí la segmentación manual tradicional evoluciona hacia sistemas que aprenden y actúan sobre cada interacción de manera autónoma.

Aunque aún está en fase experimental, Meta ha confirmado pilotos en mercados seleccionados. Y como siempre, lo que ahí funcione llegará progresivamente a otros mercados.

Implicaciones estratégicas:

• Nuevo valor agregado: ya no será quien “compra medios” mejor, sino quien tiene la capacidad de alimentar al sistema con datos de calidad y con mensajes que puedan adaptarse dinámicamente.
• Cambio de rol en marketing: los media buyers y planners evolucionarán hacia gestores de datos, estrategas de inputs y guardianes de narrativa de marca.
• La segmentación no desaparece, pero cambia de fuente: ya no solo depende de cookies o historiales, ahora también de lo que el usuario conversa con la plataforma.
• Esto abre un nuevo frente en privacidad y ética: los datos conversacionales se convierten en terreno publicitario.
• Preparación recomendada: fortalecer las capacidades de gobernanza de datos en marketing y diseñar contenido modular, listo para que la IA lo adapte automáticamente

El cambio es sistémico y va a requerir acción

Como mencioné, la convergencia de IA no solo transforma la tecnología del marketing: está redefiniendo cómo entendemos el customer journey, cómo se regulan los contenidos y qué métricas ahora nos guían. Este no es un ajuste táctico; es una reconfiguración estructural que requiere preparación.

1. El funnel clásico evoluciona

El punto de venta ya no es exclusivamente una landing page. Modelos emergentes como el “Agentic Commerce” (el sistema que OpenAI está probando con Instant Checkout) apuntan hacia transacciones que ocurren dentro de conversaciones. Aunque estas tecnologías están en fase temprana, la dirección es clara: reducir la fricción entre descubrimiento y compra.

La pregunta para nuestros negocios: ¿Están nuestros catálogos listos para ser entendidos por la IA?La forma en que estructures datos y productos hoy determinará tu visibilidad en los nuevos canales de venta..

>> Oportunidades para las agencias: El modelo de negocio basado en “llevar tráfico” a sitios de clientes evolucionará. Las agencias pueden anticiparse ofreciendo servicios de integración conversacional, estructuración de catálogos para IA y optimización de presencia en asistentes digitales. Es una oportunidad para diversificar fuentes de ingreso antes de que el mercado lo demande masivamente.

2. El copyright requiere nuevos marcos

La generación masiva de contenido por IA plantea retos legales que están siendo activamente discutidos. Sellos musicales como Warner Music Group y Universal Music Group han estado en negociaciones con empresas de IA sobre sistemas de compensación y licenciamiento por el uso de contenido protegido en el entrenamiento de modelos (Fuente:Financial Times). Las organizaciones necesitan desarrollar marcos claros para gestionar estos riesgos emergentes.

La pregunta para nuestros negocios: ¿Existen políticas claras de consentimiento para usar imágenes de personas? ¿Se audita el contenido generativo que produce el equipo interno? (La gobernanza proactiva reduce la exposición legal y protege la reputación).

>> Oportunidades para las agencias: Se abre una nueva línea de servicio: consultoría en gobernanza de contenido generativo. Las agencias pueden diferenciarse ofreciendo auditorías de riesgo, diseño de políticas de uso de IA y frameworks de compliance. La experiencia legal-creativa será un activo valioso.

3. Las métricas se complementan con nuevos indicadores

Las métricas tradicionales de tráfico, clics e impresiones mantienen valor, pero cuando la venta ocurre sin salir de la conversación (de los chats) y el contenido se genera dinámicamente, necesitan complementarse con nuevos indicadores.

Métricas emergentes a considerar:

• Conversión de interacciones generativas a venta
• Engagement en plataformas de contenido inmersivo (como Sora 2)
• CAC ajustado por calidad de prompts/acciones conversacionales
• Share of voice en asistentes de IA (complemento al SEO tradicional)

La pregunta para nuestros negocios: ¿El sistema de medición actual está preparado para incorporar estas nuevas métricas conversacionales?

La Preparación es una Decisión Estratégica

Si bien estas tecnologías son incipientes, la nueva era requiere repensar el marketing como una arquitectura digital, con IA como parte de la infraestructura central, no como complemento. Esta es una reconfiguración estructural.

Lo que deberíamos estar construyendo en preparación para estos cambios:

• Catálogos estructurados y abiertos para sistemas conversacionales
• Capacidades de contenido dinámico adaptables en tiempo real
• Gobernanza proactiva de IA (consentimiento, ética, compliance)
• Nuevas métricas de valor para el customer journey conversacional
• Talento híbrido con skills en datos, creatividad y negocio
• Alianzas estratégicas con plataformas y partners tecnológicos

Es natural que algunas organizaciones prefieran esperar a que la tecnología “madure” o que otros validen el modelo primero. Pero es importante considerar que, además de experimentar, comenzar a construir capacidades hoy puede marcar la diferencia en la velocidad de adopción cuando estas tecnologías escalen.

¿Qué parte de esta convergencia representa el mayor desafío? ¿Infraestructura técnica, métricas, gobernanza o talento?

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