El flujo de hoy

El 25 de septiembre de 2026, en la vanguardia de la industria de la inteligencia artificial, se está perfilando una tendencia clara: los esfuerzos por traducir la inteligencia de los modelos en capacidades de interacción y ejecución en el mundo real. En el centro de este movimiento se encuentra la funcionalidad de agentes que se comunican directamente con sistemas externos en nombre de los usuarios. Google posee el dispositivo Pixel 11 y utiliza suscripciones a Gemini entre los usuarios de EE. UU. Una prueba ha comenzado en el que los usuarios tienen a Gemini llamando directamente a empresas para llevar a cabo tareas comerciales. Esto marca un punto de inflexión práctico, señalando la entrada de la IA generativa, anteriormente confinada a interfaces de texto, en puntos de contacto empresariales reales a través de redes de comunicación efectivas.

Junto con las capacidades de ejecución ampliadas de estos agentes, se están fortaleciendo las herramientas de gobernanza en los entornos de desarrollo para controlar de manera segura el comportamiento autónomo de la IA. GitHub ha introducido el aislamiento local (sandboxing) para sus aplicaciones Copilot con el fin de bloquear proactivamente el riesgo de que comandos inesperados accedan a archivos, redes y credenciales, al tiempo que se han ampliado las opciones de solicitud y configuración para mejorar el control en entornos empresariales.

Junto con esto, las aplicaciones prácticas están avanzando rápidamente tanto en servicios cotidianos como en los ámbitos de investigación e infraestructura. Google Photos ha expandido completamente el despliegue de su función de armario virtual —que identifica la ropa de las bibliotecas fotográficas de los usuarios para crear un guardarropa curado—, llevándola de Android a iOS. En cuanto al aligeramiento y la aceleración de modelos, Liquid AI acelera los modelos de visión e idioma procesamiento. Introdujo un nuevo enfoque y NVIDIA presentó herramientas que acortan significativamente los flujos de trabajo de simulación y aprendizaje de robots. OpenAI también continúa ampliando el apoyo técnico impulsado por la comunidad mientras celebra el segundo aniversario de su Academia.

Noticias principales

Agente telefónico empresarial de Google Gemini: Comienza la prueba piloto para suscriptores pagos de Pixel 11 en Estados Unidos

Google ha comenzado a probar oficialmente una función de llamadas impulsada por inteligencia artificial que realiza llamadas telefónicas a empresas en nombre de los usuarios. Según un informe de TechCrunch, esta función se ofrece inicialmente a los propietarios de dispositivos Pixel 11 que son suscriptores de pago de Gemini en Estados Unidos. En lugar de que los usuarios tengan que llamar directamente a las empresas, Gemini realiza las llamadas y gestiona la comunicación necesaria. Está implementada como un servicio de proxy. Aunque los materiales oficiales actualmente publicados no especifican en detalle el alcance de las empresas compatibles ni los escenarios detallados para la gestión de divisas, se interpreta como una estrategia para verificar la estabilidad inicial al integrar la función de divisa con los dispositivos insignia más recientes y los planes de suscripción de pago. El asistente integrado del teléfono inteligente ejecuta llamadas reales basadas en voz. Es considerado un paso importante en la evolución hacia un agente.

El armario virtual de Google Photos se expande a la plataforma iOS tras su lanzamiento en Android

La función de armario virtual en Google Photos, inspirada en la película 'Clueless', se ha expandido oficialmente a la plataforma iOS tras su lanzamiento en Android. Este servicio utiliza inteligencia artificial para analizar las fotos cotidianas almacenadas en las bibliotecas fotográficas de los usuarios y construir automáticamente un guardarropa virtual. Se lanzó por primera vez para usuarios de dispositivos Android el pasado junio. Tras su despliegue progresivo, esta actualización ha ampliado la servicio que cubre los dos principales sistemas operativos móviles. Al integrar funciones personalizadas de gestión de moda y estilo de vida en herramientas de gestión de fotos, representa un avance significativo en el aprovechamiento de la inteligencia artificial para datos visuales cotidianos.

Aislamiento local de GitHub Copilot: mitigación de riesgos de seguridad mediante el aislamiento de recursos del sistema

GitHub ha introducido oficialmente el aislamiento local para su aplicación Copilot. Esta medida tiene como objetivo mitigar los cambios no deseados en el sistema o el daño potencial que podría surgir cuando los agentes de IA en el entorno de desarrollo ejecutan comandos en la máquina local del usuario. Dentro del entorno de aislamiento local, el sistema de archivos interno de la máquina está... El acceso a los recursos de red y las credenciales almacenadas está estrictamente restringidas. La aplicación Copilot permite a los usuarios configurar estos ajustes directamente, con el objetivo de mitigar institucionalmente las amenazas de seguridad que las herramientas de automatización basadas en agentes pueden representar para los entornos de desarrollo locales de los desarrolladores.

Configuración avanzada de revisión de código de GitHub Copilot: Soporte para personalización y control predeterminado a nivel empresarial

La función de revisión de código de GitHub Copilot ha sido significativamente renovada y lanzada oficialmente al público. Esta actualización amplía los planes de Copilot compatibles, introduce configuraciones predeterminadas de políticas a nivel empresarial y añade opciones de personalización dedicadas adaptadas para desarrolladores individuales. Gracias a estas mejoras, los equipos y las organizaciones pueden ahora optimizar sus procesos de revisión de código. Ahora es posible Estandarizar las reglas y los mecanismos de retroalimentación que debe seguir la inteligencia artificial, permitiendo a los desarrolladores ajustar finamente sus procesos de solicitud de revisión para que se adapten a sus propios estilos de trabajo. Esto sienta las bases para garantizar la fiabilidad y la consistencia de las revisiones de código impulsadas por IA en flujos de trabajo colaborativos.

Aceleración del Modelo de Visión y Lenguaje de Liquid AI: Lanzamiento de LFM2.5-VL-DSpark

Liquid AI ha anunciado LFM2.5-VL-DSpark a través del blog de Hugging Face, una tecnología diseñada para acelerar el procesamiento de modelos de visión y lenguaje. Se centra en resolver la latencia computacional y los cuellos de botella que surgen cuando los modelos multimodales a gran escala procesan simultáneamente información visual y textual. Actualmente, los materiales oficiales publicados no incluyen especificaciones arquitectónicas detalladas ni aunque no se especificaron explícitamente las métricas de referencia, sentó las bases para integrar eficientemente la IA multimodal en diversas aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, acelerando drásticamente el razonamiento integrado de visión y lenguaje.

Aceleración de la simulación física de NVIDIA: Innovando el aprendizaje en robótica con Warp y MjWarp

NVIDIA presentó métodos para acelerar la simulación de robots y los flujos de trabajo de aprendizaje automático aprovechando el marco de física de alto rendimiento Warp y MjWarp, a través de su blog técnico en Hugging Face. Los sistemas robóticos que deben operar en entornos físicos necesitan aprender políticas de control mediante simulaciones iterativas a gran escala en entornos virtuales, un proceso durante el cual presentamos una canalización que maximiza eficiencia de la simulación mediante la aplicación de un marco de computación acelerada basado en GPU, proporcionando una hoja técnica para investigadores e ingenieros de robótica que acorte el ciclo de desarrollo desde la simulación hasta el despliegue real del hardware.

Segundo aniversario de la Academia de OpenAI: Ampliando el apoyo global a la comunidad para la alfabetización en IA

La Academia de OpenAI ha cumplido su segundo aniversario desde su lanzamiento. A través de un anuncio conmemorativo, OpenAI reflexionó sobre sus logros operativos durante los últimos dos años y enfatizó su objetivo de proporcionar habilidades prácticas en inteligencia artificial a más comunidades globales y grupos diversos. Al cerrar la brecha tecnológica, busca empoderar a cada comunidad para que adopte de manera independiente herramientas de IA y resuelva problemas. Está comprometida con ampliando continuamente su infraestructura educativa y sus programas de apoyo. Este movimiento reafirma la determinación no solo de desarrollar tecnología, sino también de cultivar una amplia base de recursos humanos capaces de integrar estos avances en aplicaciones prácticas.

Puntos clave a tener en cuenta

Gobernanza legal y ética de agentes autónomos que actúan como representantes telefónicos: divulgación de las partes en la llamada y verificación de las interacciones

A medida que se intensifica la prueba por parte de Google de las capacidades de manejo de llamadas empresariales de Gemini, los puntos clave de atención son cómo se definirán concretamente las obligaciones de divulgación de identidad, los requisitos de grabación de llamadas y las normativas de privacidad para los sistemas de inteligencia artificial cuando participen en conversaciones de voz con destinatarios humanos. En particular, la atención se centra en determinar la responsabilidad en caso de información errores de transmisión o confusión en la toma de decisiones que puedan surgir durante las llamadas. Se requieren estándares de la industria. Es necesario monitorear de cerca los comentarios del mundo real acumulados durante los programas piloto iniciales con Pixel 11 y suscriptores de pago, así como los anuncios posteriores de directrices por parte de Google.

Aislamiento de los privilegios del agente de desarrollo y estándares de seguridad empresarial: La omnipresencia del sandboxing

El aislamiento en sandbox y los controles granulares de revisión de código de GitHub Copilot se están convirtiendo en redes de seguridad esenciales para la proliferación de agentes de codificación autónomos. Los principales desarrollos futuros se centrarán en cómo estos entornos aislados pueden cumplir plenamente con el cumplimiento de la seguridad corporativa sin obstaculizar la productividad de los desarrolladores, en diversas configuraciones locales de desarrollo. Y durante el proceso de vinculación con las políticas corporativas, nosotros debería monitorear la velocidad de adopción por parte de los clientes empresariales y la expansión de las características adicionales de control de permisos.

Convergencia del aligeramiento multimodal y la simulación física de la robótica: Avanzando hacia una inteligencia artificial encarnada

La aceleración de modelos de visión y lenguaje de Liquid AI y las herramientas de aceleración de simulación robótica de NVIDIA están sentando las bases tecnológicas para la era de la "inteligencia artificial encarnada", en la que la IA comprende y actúa en el mundo físico. Cuando la reducción en tiempo real de la latencia del procesamiento de información visual se combina con una simulación física a gran escala eficiente, permite... Queda por ver cuánto Se puede lograr una mejora en el rendimiento, y los casos de aplicación subsiguientes en la comunidad de código abierto y la industria están atrayendo la atención.

Fuente

• TechCrunch IA: https://techcrunch.com/2026/09/24/google-tests-letting-gemini-make-phone-calls-initially-for-us-pixel-owners/
• TechCrunch IA: https://techcrunch.com/2026/09/24/google-photos-clueless-inspired-virtual-closet-is-now-available-on-android-and-ios/
• Registro de cambios de GitHub: https://github.blog/changelog/2026-09-23-local-sandboxing-in-the-github-copilot-app
• Hugging Face: https://huggingface.co/blog/LiquidAI/lfm2-5-vl-dspark
• Registro de cambios de GitHub: https://github.blog/changelog/2026-09-23-copilot-code-review-more-ways-to-request-and-configure-reviews
• Hugging Face: https://huggingface.co/blog/nvidia/how-to-use-nvidia-warp-and-mjwarp
• OpenAI: https://openai.com/index/two-years-of-openai-academy