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El año de los agentes de IA acaba de recibir un gran impulso: OpenAI ha lanzado nuevas y potentes herramientas que permiten a las empresas crear sus propios asistentes autónomos.

Con funciones como navegación web, gestión de archivos y uso de ordenadores dentro de una única API, ¿estamos ante el avance que convertirá el entusiasmo por los agentes en una realidad lista para el mundo empresarial?

• OpenAI lanza nuevas herramientas para crear agentes de IA

• Manus y Qwen se asocian para expandirse en China

• Meta prueba su propio chip de entrenamiento de IA

• 4 nuevas herramientas de IA

OpenAI lanza nuevas herramientas para crear agentes de IA por cuenta propia

OpenAI acaba de lanzar nuevas herramientas que permiten a las empresas crear sus propios agentes de IA, lo que posibilita la creación de bots personalizados capaces de realizar tareas como navegación web y gestión de archivos, marcando un avance significativo para llevar los asistentes autónomos de IA al ámbito empresarial.

Los detalles:

La nueva API de Respuestas combina capacidades de búsqueda web, escaneo de archivos y uso de ordenadores, reemplazando a la antigua API de Asistentes, que dejará de usarse en 2026.

Permite a las empresas desarrollar agentes utilizando la misma tecnología que impulsa a Operator, con herramientas integradas para realizar búsquedas en la web y navegar por interfaces de ordenador.

Un nuevo SDK de Agentes de código abierto ayudará a los desarrolladores a coordinar sistemas de un solo agente y de múltiples agentes, al tiempo que proporciona medidas de seguridad y herramientas de monitoreo.

Los primeros adoptantes incluyen a Stripe, que creó un agente para gestionar la facturación, y Box, que desarrolló agentes para buscar a través de documentos empresariales.

Por qué es importante:

El 2025 ya ha sido declarado el año de los agentes de IA, y Manus de China ha elevado el entusiasmo al máximo en la última semana. Aunque la mayoría de los agentes han generado más expectativas que resultados, la expansión de la capacidad para que los usuarios creen y personalicen herramientas de agentes por parte de OpenAI podría ayudar a cerrar la brecha entre las demostraciones y la utilidad real en el mundo empresarial.nchmarks del 2.0 Pro parecen menos impresionantes, especialmente frente a 1.5 Pro y la expectación en torno a los últimos avances de OpenAI.

Manus y Qwen se asocian para expandirse en China

Manus acaba de anunciar una asociación estratégica con el equipo de Qwen de Alibaba para desarrollar una versión china de su plataforma de agentes autónomos, después del éxito viral de la empresa en la última semana.

Los detalles:

La colaboración integrará las capacidades de los agentes de Manus con los modelos de lenguaje de código abierto y la infraestructura de computación de Qwen.

Manus, que actualmente funciona tanto con Claude de Anthropic como con Qwen, adaptará su conjunto completo de características para usuarios chinos y plataformas nacionales.

La alianza sigue a la vista previa exclusiva de Manus, que demostró capacidades que superan a DeepResearch de OpenAI en los indicadores de rendimiento de agentes.

Qwen también ha tenido un mes ajetreado, lanzando un nuevo modelo de razonamiento de código abierto (QwQ-32B) y realizando importantes actualizaciones en su plataforma de chat.

Por qué es importante:

Hemos visto cómo muchos productos de IA virales se desvanecen rápidamente, pero una asociación con uno de los principales laboratorios de IA de China sugiere que hay algo más aquí que solo una moda pasajera. Mientras que muchos desestimaron a Manus por usar Claude, cada vez queda más claro que el verdadero valor está en empaquetar los mejores modelos con las herramientas, flujos de trabajo e interfaces adecuados.

Meta está probando su propio chip de entrenamiento de IA

Meta ha comenzado a probar su primer chip de entrenamiento de IA diseñado internamente, según un informe de Reuters. La empresa espera reducir su dependencia de Nvidia y controlar los crecientes costos de su infraestructura de IA.

Los detalles:

El chip está siendo fabricado por TSMC y forma parte de la serie MTIA de Meta, destinada específicamente a tareas de entrenamiento e inferencia de IA.

Esta prueba sigue al primer "tape-out" exitoso de la empresa, un hito crucial en el desarrollo que demuestra que el diseño del chip puede ser fabricado a gran escala.

Meta ya utiliza chips propios para los sistemas de recomendación de Facebook e Instagram, y planea expandir su uso para alimentar productos de IA generativa.

La compañía planea comenzar a implementar los nuevos chips de entrenamiento a gran escala para 2026, lo que podría suponer un ahorro de miles de millones en su gasto proyectado de 65.000 millones de dólares en infraestructura de IA.

Por qué es importante:

Con los costos de infraestructura disparándose y los sistemas de IA escalando rápidamente, las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo cada vez más en silicio propio para reducir costos y ganar un mayor control. Meta es la última en unirse a este cambio, alineándose con OpenAI, Amazon, ByteDance y otras compañías en la reducción de su dependencia de Nvidia, el rey de la fabricación de chips.

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