Todos los meses pasan decenas de cosas en el mundo de la inteligencia artificial. Lanzamientos, anuncios, alianzas, rankings nuevos. El problema no es enterarse: el problema es saber qué de todo eso importa de verdad.
En este episodio del podcast Inteligencia Artificial hago el repaso mensual de las noticias de los últimos 30 días, pero con un filtro claro: me quedo con las que, según mi parecer, merecen ser contadas. Y hay un hilo que las atraviesa a casi todas: la forma de trabajar está cambiando, y no sólo para quienes programan.
Vamos a ver qué muestra el informe de GitHub sobre los agentes de IA, qué están lanzando SAP, Microsoft y Google para empresas, cómo Uber está llevando ChatGPT Work a 30 mil empleados, qué modelos nuevos salieron y cómo quedaron en el ranking de Artificial Analysis. Y cierro con un caso que me llamó mucho la atención: una empresa que redujo 10 veces su factura de IA cambiando de modelo.
Si trabajás en una empresa, liderás un equipo o simplemente querés entender hacia dónde va todo esto, acá tenés el resumen.
GitHub: el trabajo pasa de hacer a supervisar
Arranco por la noticia que, para mí, es la más importante del mes. GitHub presentó un informe sobre lo que está pasando en 2026, sobre todo en los últimos seis meses, con las personas que programan, que son quienes principalmente usan la plataforma.
¿Por qué la traigo a un podcast que no es de programación? Porque creo que lo que GitHub ve hoy en el desarrollo de software es lo que va a pasar mañana con las tareas administrativas y con buena parte del trabajo en las empresas. La programación suele ir un poco adelantada en todo lo que tiene que ver con IA, y lo que pasa ahí después llega, de alguna forma, al resto del trabajo.
De 17% a más de 40% en seis meses
El dato central es este: en septiembre, más del 40% de los pull requests fueron iniciados por un agente de inteligencia artificial. Un pull request es, simplificando, un pedido de cambio en el software. En marzo, esa proporción era del 17%.
O sea, en sólo seis meses la proporción de cambios que arranca un agente de IA más que se duplicó. Y ahí es donde cambia el trabajo de quien programa: ya no es tanto escribir el código a mano, sino supervisar, revisar y guiar a los agentes.
El informe también muestra más IA en todo: más repositorios creados, más proyectos en marcha, más envíos de código nuevo y muchas más acciones automatizadas. En los gráficos, las barras de 2026 son enormes comparadas con las de 2024 y 2025. Ese volumen de trabajo antes no era humanamente posible.
Lo que esto anticipa para el resto de las empresas
Mi lectura es simple: cada vez más, el trabajo de las personas va a ser guiar, supervisar, revisar y darle forma a lo que la IA produce. Ya está pasando en muchas empresas y es un cambio que no se va a detener.
Eso sí, no todos están al mismo nivel. Cuanto más entendés la tecnología y más sabés sacarle jugo a los agentes, más aumenta tu productividad y más cosas podés hacer. La diferencia entre quienes lo aprovechan y quienes no se va a notar cada vez más.
Lo que lanzaron SAP, Microsoft y Google para empresas
El segundo bloque del episodio tiene que ver con las grandes plataformas que ya usan miles de empresas, y cómo están metiendo agentes de IA adentro de sus productos.
SAP y la promesa de la «empresa autónoma»
El 8 de octubre, SAP lanzó una nueva interfaz de lenguaje natural y un conjunto de asistentes. Algunos ya se están desplegando, pero la mayoría llegan a principios de 2027.
La interfaz permite hacer preguntas y pedir tareas usando datos de SAP y también datos de terceros. Los asistentes trabajan en áreas como recursos humanos o cobranzas, y la idea es dividir el trabajo: la interfaz principal puede derivar tareas a estos asistentes especializados.
SAP lo presenta como la empresa autónoma. Para mí, de momento, eso tiene mucho de fantasía. Es el tipo de mensaje que vende y que se repite en todos los medios, pero la empresa 100% autónoma hoy está lejos para la mayoría de las organizaciones. Quizás algún emprendimiento muy tecnológico de una sola persona lo logre, pero hablamos de un porcentaje mínimo.
Lo que sí se ve, mes a mes, es cómo la IA va penetrando en todas partes. Hoy es difícil encontrar una empresa donde nadie la use.
Microsoft: más agentes en su CRM y créditos aparte en Copilot
Microsoft presentó nuevas experiencias de IA dentro de Dynamics, su CRM. Ahora incluye habilidades (skills) de ventas y atención al cliente, a las que se puede acceder desde Teams, Copilot y Outlook, y que arman contexto del cliente y de los procesos de negocio.
Acá hay un punto práctico importante. La licencia de Copilot sigue costando 30 dólares por usuario por mes para usar el chat y Copilot en Office. Pero lo nuevo, como Autopilot, Code y Cowork, se paga con créditos aparte, y eso incluye el uso de modelos de OpenAI y Anthropic.
Si vas a habilitar esto en tu empresa, tomá nota:
- Viene desactivado por defecto, así que lo tiene que habilitar un administrador.
- Conviene fijar un límite de créditos por usuario para que el gasto no se dispare.
Google: Gemini para pequeñas empresas
El 20 de octubre, Google lanzó nuevas herramientas de Gemini pensadas para pequeñas empresas. Una de las más interesantes es poder definir el estilo de la marca (tipografía, colores) y que todo lo que se cree con Gemini, ya sean documentos, presentaciones o imágenes, salga con ese estilo.
También se puede personalizar Gemini conectándolo con aplicaciones y creando skills. Entre las conexiones están Google My Business, Google Ads y Google Workspace, y herramientas de terceros como Adobe, Canva, Dropbox y Shopify. La idea es gestionar publicidad, atención al cliente y creación de contenido desde un solo lugar.
Creo que Google está muy bien parado: muchísimas pequeñas empresas ya viven dentro de su ecosistema (Gmail, Calendar, Drive) y casi todas las herramientas de IA se conectan bien con esos servicios. Eso le da una ventaja muy grande.
Uber y ChatGPT Work: la adopción no vino de donde esperaban
Uber, en alianza con OpenAI, va a desplegar ChatGPT Work a 30 mil empleados. Antes hicieron un piloto con mil personas, y el dato más interesante es quiénes lo adoptaron más: no fueron los equipos de ingeniería, sino finanzas, marketing y otras áreas.
Lo conectaron con las herramientas que ya usan en la empresa: Gmail, Google Drive, Google Calendar y Slack. Pero lo que más me gustó es el enfoque de adopción:
- Armaron un portal interno con skills y plugins ya creados, para que cada persona busque lo que necesita y lo instale.
- Las skills funcionan como un conjunto de prompts con conexiones a herramientas, listas para usar.
- No se limitaron a dar licencias: también dan capacitación.
Todavía no hay resultados publicados. Uber dijo que los va a medir y compartir. Pero el enfoque de licencias, más skills listas, más capacitación, me parece un muy buen modelo para cualquier empresa que quiera que la IA se use de verdad y no quede en un piloto.
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Los modelos nuevos del mes
Pasamos a la sección de lanzamientos de modelos de los últimos 30 días.
GPT-6 y la interfaz inteligente
El 7 de octubre, OpenAI presentó GPT-6, disponible para todos los usuarios, incluidos los gratuitos. Lo más interesante es lo que llaman UI inteligente: ChatGPT ya no responde sólo con texto, sino que puede dibujar botones, selectores y gráficos.
Por ejemplo, si estás conversando sobre un tema, te puede plantear varias opciones con un selector y un botón para continuar. Si tiene que mostrar datos, arma tablas o gráficos de barras o de línea ahí mismo. Creo que mejora mucho la experiencia: los humanos somos bastante perezosos para leer mucho texto, y esto es más intuitivo.
Gemini 4 Carbon: Google vuelve a la frontera
Google lanzó Gemini 4 Carbon, presentado como su nuevo modelo de frontera, es decir, uno que empuja los límites de lo que puede hacer la IA. Hacía tiempo que Google no conseguía estar a la vanguardia. Lo presentan como el estado del arte en ciberseguridad y tareas largas. También hay una segunda versión, Gemini 4 Argon.
Modelos más baratos: GPT-6.1 Terra y Claude Haiku 5.5
OpenAI también lanzó GPT-6.1 Terra. Además de ser muy rápido para usar la computadora y analizar imágenes, su gran ventaja es el costo: la mitad que GPT-6.1 Sol.
Del lado de Anthropic pasó algo parecido con Claude Haiku 5.5, su modelo más rápido y económico, que según el anuncio es un 75% más barato que la versión anterior.
Es la tendencia que venimos repitiendo todos los meses: los modelos hacen cada vez más y los precios bajan. Todavía son caros, y quienes pagamos suscripciones mensuales sabemos que tenemos precios subsidiados. Pero con inteligencia más barata, se va a usar cada vez más.
Meta entra a la pelea con Muse Wonder
Meta lanzó su primer modelo de frontera, Muse Wonder. Según su ficha, tiene resultados comparables a Fable 5.1 y a GPT-6 Astra.
Cómo quedó el ranking en Artificial Analysis
Para comparar modelos, mi referencia es Artificial Analysis. Así estaba el ranking de inteligencia al momento de grabar:
- Gemini 4 Carbon High: 60 puntos.
- Claude Opus 5.5 Max: 59.
- GPT-6 Astra Max: 57.
- GPT-6.1 Sol Max: 55.
- Muse Wonder Full Max: 50.
En inteligencia: primero Google, segundo Anthropic, tercero OpenAI y cuarto Meta.
En tiempo por tarea, el más rápido es Muse Wonder, seguido por el modelo chino DeepSeek V4 Flash, después GPT-6 Astra Max y luego Claude Fable 5.1.
En costo por tarea, los más caros siguen siendo los de Anthropic, Claude Fable 5.1 y Claude Opus. Los más económicos siguen siendo, en su mayoría, los modelos chinos.
El caso que más me llamó la atención: 10 veces menos en la factura
Y con el tema del precio quiero cerrar con una noticia muy reciente. Una empresa de finanzas, uno de estos nuevos bancos digitales, cambió el modelo que usaban 2.000 ingenieros. Dejaron de usar las herramientas de Anthropic y OpenAI y pasaron a un modelo chino de pesos abiertos, pero no en la nube: autoalojado, en sus propios servidores.
El resultado que comunicaron:
- Redujeron 10 veces la factura.
- Aumentaron un 70% la velocidad de lo que entregan.
Para empresas con miles de empleados, el gasto en IA es enorme, y ahorrarse 10 veces la factura es algo que todo el mundo va a querer hacer. Habrá que ver qué impacto tiene en otras empresas, sobre todo en un momento en que Anthropic está por salir a bolsa y con toda la tensión entre China y Estados Unidos de fondo. Pero me pareció una noticia muy importante.
Conclusiones: el cambio de verdad está en cómo trabajamos
Más allá de las herramientas, las marcas y los modelos que mencioné, creo que el mayor impacto está en la manera de trabajar. El trabajo ya no lo vamos a seguir haciendo como antes, y eso exige un cambio de chip, un cambio de mentalidad.
Lo que se ve en las empresas que más impacto financiero están logrando con la IA es que son las que mejor están rediseñando la forma de trabajar. Usan la IA para cosas que mueven los números, no para entretenerse con tareas que parecen más rápidas pero no cambian nada.
Y ahí lo que marca la diferencia son las personas: su criterio, su capacidad y, sobre todo, cómo se apalancan en esta tecnología para sacar una ventaja real. GitHub lo muestra con datos, Uber lo muestra con su forma de adoptar, y los precios en caída lo van a acelerar.
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