Bienvenido al Prompt, la newsletter sobre Inteligencia Artificial escrita con un poco de Inteligencia Natural
¡Hola prompters! 30 de Octubre. Novena entrega y aquí seguimos 🏄. Esta semana Microsoft nos ha enseñado sus novedades, ¡incluyendo la vuelta de Clippy!, OpenAI nos dio herramientas para colaborar sin tener que pagar la suscripción enterprise, y NVIDIA básicamente dijo "¿data centers en la Tierra? Qué aburrido, mejor pongámoslos en órbita". Bienvenidos a una semana donde lo retro se encuentra con lo futurista y lo terrenal literalmente despega.
>>> Tres noticias destacadas
📎 Copilot se reinventa: Microsoft anuncia 12 novedades (y Clippy resucita)
💬 Proyectos compartidos para todos: ChatGPT democratiza la colaboración con Shared Projects
🛰️ NVIDIA va al espacio: Starcloud mandará servidores con GPUs H100 a órbita en noviembre
>>> HistorIAs de la IA
👤 Quién es quién 👤 Eric Topol, el cardiólogo que defiende que la IA devolverá la humanidad a la medicina.
>>> Una herramienta
🛠 Modo IA de Google: Google nos enseña que sabe ser algo más que un buscador, si hace falta.
Y por aquí abajo está el la canción resumen de la semana. Esta vez, entre GPUs que van al espacio y asistentes virtuales que fueron estrellas en los 90, queda muy bien una cancion estilo retro-futurista 🚀
¿Qué ha pasado esta semana en el mundo de la IA?
¿Os acordáis de Clippy? Aquel clip con ojos que aparecía en Word para preguntarte "¿Parece que estás escribiendo una carta, te ayudo?" justo cuando NO estabas escribiendo una carta. Pues bien, Microsoft acaba de presentar su Copilot Fall Release el pasado 23 de octubre, y entre las 12 novedades que han anunciado, hay una que nos ha hecho sonreír a todos los que crecimos peleándonos con aquel clip impertinente: Mico, el sucesor espiritual de Clippy.
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En un ‘easter egg’ de Microsoft, si pulsas sobre el nuevo asistente Mico muchas veces, aparecerá el famoso asistente Clippy, que estuvo con nosotros en Office desde el 1997 al 2003.
Mico es una burbuja amorfa y expresiva que cambia de color y reacciona mientras hablas con Copilot. Microsoft lo describe como "cálido" y "empático", pero también capaz de "cuestionarte respetuosamente". Básicamente, han cogido a Clippy, lo han pasado por un filtro de terapia emocional y diseño contemporáneo, y lo han convertido en un blob simpático.
Más allá de la nostalgia visual, el Copilot Fall Release trae cambios sustanciales. Empecemos por Groups: hasta 32 personas pueden colaborar en tiempo real en una misma conversación con Copilot. El asistente resume hilos, propone opciones, cuenta votos y divide tareas. Es como convertir tu chat de IA en una sala de reuniones virtual donde todos hablan con el mismo asistente a la vez. Útil para proyectos en equipo, planificación familiar, o grupos de estudio. Un poco como tener IA para el documento compartido de OneDrive.
Luego está la memoria a largo plazo. Tampoco han reinventado la rueda. Ya lo tienen ChatGPT hace mucho y Claude hace bastante menos. Pero aquí todos se marcan muy de cerca, y Copilot no podía se menos si quería aspirar a ser un asistante medianamente usado. Ahora puede recordar información importante que le pidas guardar. Siempre con tu control: puedes editar o borrar memorias cuando quieras.
Ahora, el tema de moda, los navegadores web: Copilot Mode en Edge transforma el navegador en lo que Microsoft llama un "navegador IA". Con tu permiso, Copilot puede ver tus pestañas abiertas, resumir información, comparar productos, reservar hoteles, rellenar formularios... todo mientras navegas. Incluso navegación por voz completamente manos libres. Microsoft, igual que OpenAI ha integrado socios como Booking.com, Expedia, OpenTable, y más.
Así se ve su navegador, Edge, con el modo Copilot, igual que otros, con esta parte lateral de asistente IA
Y algo un poco más novedoso: para quienes preguntáis a Copilot sobre salud (que son unos 50 millones de consultas diarias, según Microsoft), ahora las respuestas vienen de fuentes verificadas por la National Academy of Medicine: Harvard Health, Mayo Clinic, Cleveland Clinic, Kaiser Permanente. Además, puedes buscar médicos locales con filtros por especialidad, idioma, seguros aceptados... y ver resultados en un mapa interactivo.
Muchas novedades que no son novedades para nosotros pero sí para Microsoft Copilot, que se estaba quedando atrás. Pero cuidado, que Microsoft, junto con Google, siempre son un rival a batir, porque igual que pasa con Gemini y su Google Workspace, estas dos grandes compañías tienen un gran efecto de red, es decir una ventaja competitiva por tener tantos servicios con tantos clientes (Teams, OneDrive, Outlook, Excel, Word…) que OpenAI aún está lejos de tener.
Mientras Microsoft resucitaba a Clippy y añadía colaboración a Copilot, OpenAI miraba el calendario y pensó: "Qué casualidad, nosotros también tenemos novedades colaborativas justo hoy".
💬 Proyectos compartidos para todos: ChatGPT democratiza la colaboración
OpenAI también anunció novedades el 23 de octubre. No hay semana que no anuncie varias cosas, y esta vez fue que sus Proyectos (la herramienta de la que ya hablamos en el pasado post #04) ya están disponibles para todos los usuarios de ChatGPT: Gratis, Plus, Pro, Enterprise... Hasta ahora, esta funcionalidad solo existía para planes Business, Enterprise y Educational, pero ahora cualquiera puede crear un proyecto colaborativo, y es una novedad muy interesante.
¿Qué es esto exactamente? Ya vimos en su momento que Projects en ChatGPT son espacios donde agrupas conversaciones relacionadas, subes archivos de referencia, y añades instrucciones personalizadas. Todo en un sitio para que ChatGPT mantenga el contexto sin que tengas que repetirte. Es como tener carpetas temáticas, pero con memoria contextual integrada. Los Shared Projects llevan esto un paso más allá: invitas a otros (por email o link), y pueden ver, chatear, subir archivos y editar instrucciones, todo dentro del mismo proyecto.
Los dueños del proyecto controlan la visibilidad: "solo invitados" o "cualquiera con el link". Y cada proyecto tiene su propia memoria privada, que recuerda información compartida por los miembros del equipo sin que tengas que repetir contexto.
¿Para qué sirve? Grupos de trabajo que colaboran en informes, equipos creativos co-escribiendo contenido, estudiantes trabajando en proyectos grupales, investigadores compartiendo datasets y análisis. Es Google Docs pero con IA como tercer (o cuarto, o vigésimo) miembro del equipo que contribuye activamente.
Ve a la web de ChatGPT, inicia un proyecto, y dale a compartir. Te saldrá esta ventanita y ya tienes un chat de ChatGPT con memoria, contexto y chats compartidos. No es la novedad del año, pero puede que sea la típica herramienta que hace que uses ChatGPT, y no Claude
Algunos ejemplos donde Shared Projects puede serte útil:
- ¿Te vas a casar y ChatGPT es tu wedding Planner? Haz que sea un proyecto y compártelo con tu pareja. Así los dos podéis buscar en un GPT que sabe todo sobre tu boda.
- ¿Pensando en renovar la cocina y has mirado decenas de combinaciones de muebles, electrodomésticos, colores…? Que ChatGPT sepa todo eso, y se lo compares a tu compañero de piso.
- ¿Te vas de viaje, y estás pidiendo ayuda a ChatGPT? Haz un proyecto compartido y que todos los que van a irse de viaje puedan usarlo y compartir el contexto y la memoria.
A nivel de empresa también OpenAI ha sacado potencial: también anunciaron el Company Knowledge para planes empresariales: ChatGPT puede buscar en Slack, SharePoint, Google Drive, GitHub, HubSpot, Asana... respetando permisos de usuario, y devolver respuestas con citas y links a las fuentes originales. OpenAI está dejando claro que quiere ser más que un chatbot: quiere ser tu plataforma de trabajo colaborativo. Quieren que si eres nuevo en una empresa, puedas buscar cualquier documento, entrenamiento, política, plantilla, contacto… en el propio ChatGPT personalizdo de la empresa.
No sé cuántas empresas hay que confíen en compartir todo su conocimiento interno con OpenAI, pero en realidad, ser capaz de agrupar y acceder a este tipo de información que uno no encuentra en google, privacidad aparte, puede ser muy últil para los empleados.
Ya puedes probar esto de compartir proyectos usando ChatGPT en web, aunque aún no está disponible en la aplicación de escritorio
Hasta aquí las noticias sensatas de la semana. Ahora vamos con la de ciencia ficción 🧑🚀 .
Cuidado, que estamos a finales de 2025, pero cada vez las noticias son más de ciencia ficción: Starcloud, una startup respaldada por NVIDIA, acaba de anunciar que en noviembre de 2025 lanzará el satélite Starcloud-1: un data center espacial del tamaño de una nevera pequeña con una GPU H100 dentro. Será la primera vez que una GPU de clase data center opera en el espacio exterior.
¿Por qué alguien querría hacer esto? ¿Primero perros, luego humanos y ahora ordenadores al espacio? Bueno, la verdad es que la idea de lanzar GPUs al espacio está muy bien tirada ( 🥁 ). Las grandes tecnológicas ya están gastando, desde hace años, miles de millones de dólares en datacenters donde almacenar todos los servidores, las GPUs y la tecnología necesaria para crear, mantener y ejecutar los modelos sobre los que corren ChatGPT, Gemini, Claude y todos esos. Pero el nivel de escalado está llegando a un punto, que aunque ha mejorado mucho la eficiencia energética en los últimos años, aún los problemas de energía, refrigeración y espacio (el físico, no el cósmico) son enormes. Los data centers terrestres tienen problemas cada vez más gordos:
Energía infinita y gratis: En órbita, los paneles solares reciben luz solar constante, sin nubes, sin noches, sin pérdidas atmosféricas. Starcloud proyecta que los costes energéticos en el espacio no serán tan desorbitados ( 🥁 ), sino que serán 10 veces más baratos que en Tierra (incluyendo el coste del lanzamiento). Philip Johnston, CEO de Starcloud, es claro: "En el espacio tienes energía renovable casi ilimitada y de bajo coste. El único impacto ambiental será el lanzamiento, después habrá un ahorro de 10x en emisiones de CO₂ durante la vida útil del data center comparado con uno terrestre".
Refrigeración pasiva: En la Tierra, enfriar data centers consume cantidades obscenas de agua (para torres de evaporación) y energía (para chillers). En el espacio, el vacío actúa como un disipador térmico infinito. El calor se emite por radiación infrarroja directamente al espacio, donde la temperatura ambiente es de -270°C. No necesitas agua, no necesitas ventiladores, no necesitas sistemas de refrigeración activa. Solo placas negras desplegables de 1 metro cuadrado que irradian calor.
Sin restricciones de terreno: Los gobiernos locales cada vez ponen más pegas a nuevos data centers (ruido, consumo eléctrico, impacto ambiental). En órbita no hay vecinos molestos ni permisos municipales. Puedes escalar casi indefinidamente.
El Starcloud-1 esa cajita dorada, pesa 60 kg y ofrecerá 100 veces más potencia de cómputo GPU que cualquier operación espacial anterior. Además, ejecutará Gemma (el modelo abierto de Google) en órbita, demostrando que incluso LLMs pueden correr en el espacio. Si todo va bien, Starcloud planea lanzar satélites más potentes en los próximos años, incluyendo GPUs Blackwell de NVIDIA (que ofrecen hasta 10x mejor rendimiento que H100)
Pero claro, esto es solo una prueba. Lanzarán una GPU y a ver qué tal. Pero el plan que tienen a largo plazo parece pensado por un lunático ( 🥁 ): es construir un data center orbital de 5 GW con paneles solares y de refrigeración de aproximadamente 4 kilómetros de ancho. Sí, has leído bien: kilómetros. Es como poner una ciudad flotante de servidores orbitando la Tierra.
Y en realidad tiene mucho sentido. Hay muchos casos en los que tener un cluster orbitando la Tierra puede ser muy útil: procesamiento de datos de observación terrestre en tiempo real (detección de incendios forestales, monitorización de cultivos, respuesta a señales de socorro), análisis de imágenes satelitales sin tener que descargar terabytes de datos crudos a la Tierra
Philip Johnston va más allá: "En 10 años, casi todos los nuevos data centers se construirán en el espacio exterior". En esta predicción se ha venido arriba un poco, y veremos si su vaticinio envejece como buen vino o como leche al sol, pero es que no es el único optimista: Jeff Bezos, el CEO de Amazon, que también esta invirtiendo una millonada en proyectos parecidos, también apostó recientemente que habrá data centers funcionando en el espacio en menos de 20 años.
Pero ojo, no todo es tan bonito. Los costes iniciales son brutales: según análisis, equipar un data center de 40 MW con 25.000 servidores Blackwell de NVIDIA costaría unos $24 mil millones solo en hardware. La diferencia de $170 millones en costes operativos que proyecta Starcloud sobre 10 años es casi despreciable comparada con la inversión inicial. Y luego están los riesgos: radiación espacial (requiere SSDs endurecidos), basura espacial, fallos de hardware sin posibilidad de reparación física, que nos invadan los alienígenas y se queden con las GPUs sin siquiera aterrizar…
Pero si funciona, Starcloud habrá abierto una frontera completamente nueva. No solo para IA, sino para cualquier carga de trabajo que requiera cómputo intensivo con acceso a energía abundante y limpia, y a fresquito galáctico. Es ciencia ficción convirtiéndose en realidad, como casi todo en estos últimos dos años...
Fin de la sección de noticias! Hay muchas más que se han quedado en el tintero porque si no, la newsletter ocuparía el triple. Entre ellas:
🖐 Pero si alguna te llama especialmente la atención, dímelo en comentarios ¡y la desarrollamos la próxima semana!
Nos dejamos por ahora de noticias y nos ponemos con historias. Vamos con la ya clásica sección de HistorIAs de la IA:
Hoy, en HistorIAs de la IA os traigo al perfil que prometí la semana pasada. El cardiólogo y genetista Eric Topol.
Si piensas que la IA va a convertir la medicina en una fábrica deshumanizada donde los robots te diagnostican sin mirarte a los ojos, necesitas conocer a Eric Topol. Porque él defiende exactamente lo contrario: que la IA devolverá la humanidad a la medicina. Y no lo dice desde un TED Talk motivacional, lo dice con 370.000+ citas científicas, 1.300+ artículos publicados, y siendo uno de los 10 científicos más citados del mundo en medicina.
Topol es cardiólogo, genetista, director del Scripps Research Translational Institute en California, y autor de tres bestsellers sobre el futuro de la medicina. El más reciente, Deep Medicine: How AI Can Make Healthcare Human Again (2019), es básicamente su manifiesto: la IA no viene a quitarnos médicos, viene a devolverles el tiempo para ser humanos.
Siempre ha sido una voz activa y de reference sobre avances en medicina, cardiología e IA, y la conexión entre ella. De hecho tiene su propia newsletter, Ground Truths, con ~94.000 suscriptores (solo ~94.000 más que la mía, de momento 🤓) donde puedes encontrar entrevistas, comentarios y análisis sobre todo esto.
Eric Topol dando una charla TED. El dato curioso del día: El doctor Eric Topol y sus 975 coautores recibieron el Premio Ig Nobel de Literatura en 1993 por publicar un estudio médico que tenía cien veces más autores que páginas. Esta semana no os traigo un Perfil con Premio Nobel, peor sí al menos Ig Nobel (esa parodia del Premio Nobel que se concede cada año a diez logros científicos que "primero hacen reír, y luego hacen pensar")
El problema segun él: médicos quemados y pacientes abandonados
Topol describe la medicina actual como "shallow medicine" (medicina superficial). Los médicos pasan entre 6 y 8 minutos con cada paciente. El resto del día lo dedican a escribir notas en sistemas informáticos horribles, rellenar formularios interminables, y lidiar con burocracia que no salva vidas pero que consume horas. El resultado es predecible: médicos quemados, pacientes frustrados que sienten que nadie les escucha, y una relación médico-paciente completamente destruida. Y luego nos preguntamos por qué la gente prefiere googlear sus síntomas antes que ir al médico.
La solución: liberar tiempo para lo importante
La tesis de Topol es simple: si la IA se encarga de las tareas administrativas, de procesar montañas de datos, de detectar patrones en millones de imágenes médicas que ningún humano podría revisar en una vida... los médicos recuperan tiempo para hacer lo único que la IA no puede hacer: conectar con el paciente, escuchar, empatizar, explicar, acompañar. La IA no reemplaza al médico, libera al médico de ser un burócrata con bata.
Su visión de "deep medicine" tiene tres capas: primero, deep phenotyping, que es definir a cada persona con todas sus capas de datos (ADN, ARN, proteínas, microbioma, historial clínico, datos de wearables...). Segundo, deep learning, donde algoritmos diagnostican, detectan enfermedades antes de que den síntomas, predicen riesgos, y sí, en muchos casos superan a los humanos. Y tercero, deep empathy, el tiempo que los médicos recuperan para realmente conectar con sus pacientes. Porque resulta que cuando un médico no tiene que dedicar 3 horas diarias a escribir notas, puede dedicar esas 3 horas a escuchar. (Lo de Deep Empathy no sé si se lo ocurrió a él o al editor del libro, pero ese tercer deep está un poco cogido con pinzas).
Pero Topol no es un evangelista ciego de la tecnología. Reconoce los peligros: la privacidad de los datos médicos, el sesgo algorítmico (si entrenas una IA con datos mayoritariamente de hombres blancos, diagnosticará peor a mujeres y minorías), la pregunta de quién es responsable cuando la IA se equivoca, y el uso irresponsable de wearables que puede generar ansiedad en pacientes sanos que se obsesionan con cada variación de su frecuencia cardíaca. No es ingenuo, es realista. Pero todos estos son problemas que ya se están investigando desde hace años en la ciencia, que no todo es ChatGPT desde Silicon Valley.
Un embajador de la IA desde la medicina
En un momento donde empresas tech lanzan productos de IA sin pensar en las consecuencias, donde todo se mueve rápido y se rompen cosas (y a veces esas cosas rotas son personas), Topol representa la voz de la razón. La IA en medicina es increíblemente poderosa, pero debe usarse con responsabilidad, ética, y siempre al servicio del ser humano, no del balance financiero de una startup. Hace apenas un par de semanas Topol citaba a un editorial de la prestigiosa revista The Lancet sobre cómo volver a recuperar ese cuidado del médico en el mundo de la IA, resaltaba “La IA no reemplazará el cuidado médico, sino que nos ayudará a redescubrirlo”.
Y ahora vamos con la herramienta de la semana. Herramienta, que además es novedad porque ha salido hace muy poco, pero merece la pena probarla:
🛠 La Herramienta de la semana
El Modo IA de Google: Google decidió dejar de ser un ‘simple’ buscador
El Modo IA de Google es una nueva función que ya está habilitada en el buscador, tanto en pc como en móvil, al lado de la pestaña de “Todo o Imágenes”. Es algo así como dejar que Google use la IA para buscar en las páginas que cree más relevantes y resumírtelo en una conversación como si preguntaras a ChatGPT. Pero en lugar de explicarte yo en detalle qué es, dejemos que el propio Modo IA de Google describa qué es el Modo IA, que para eso lo han creado, no ¿No?. He entrado a Google, y simplemente he pedido que me describa qué es esto del Modo IA, y aquí está lo que me ha dicho:
“El Modo IA de Google es una función impulsada por inteligencia artificial, integrada en el buscador y en la aplicación móvil de Google. A diferencia de una búsqueda convencional que muestra una lista de enlaces, este modo utiliza modelos de IA para proporcionar respuestas generadas directamente.
Características clave del Modo IA
Respuestas generativas: La IA resume y ofrece una respuesta detallada a la consulta del usuario, basándose en la información de la web y citando las fuentes utilizadas.
Interacción conversacional: Permite mantener un diálogo continuo, haciendo preguntas de seguimiento para refinar la búsqueda o explorar un tema en profundidad, de forma similar a un chatbot. Mantiene el contexto de la conversación para ofrecer respuestas más precisas.
Búsqueda avanzada: Es especialmente útil para consultas exploratorias y tareas complejas como la planificación de viajes o la interpretación de instrucciones detalladas. La IA desglosa la pregunta en subtemas y realiza varias búsquedas simultáneamente para encontrar el contenido más relevante.
Capacidades multimodales: Se pueden realizar búsquedas no solo con texto, sino también con voz o subiendo imágenes.
Personalización: Puede ofrecer sugerencias personalizadas basadas en el historial de búsqueda y otros datos del usuario, si este lo permite.
Integración en Chrome: En el navegador Chrome, se puede acceder al Modo IA para obtener respuestas más detalladas en la barra de búsqueda.
Cómo acceder al Modo IA
Puedes activar el Modo IA de varias maneras:
A través de la página google.com/ai.
Mediante un botón que aparece en la página de resultados de búsqueda.
En la aplicación móvil de Google, tocando el icono del Modo IA. “
Bueno, pues igual que si preguntas a chatGPT o Gemini, en realidad… ¿no?. Sí, o a lo mejor no tanto. Nos costará un tiempo adaptarnos a este modo IA, porque estamos muy acostumbrados a googlear de una manera específica, pero en el futuro, seguro que aprendemos a aprovechar todo su potencial mejor.
Un ejemplo donde el Modo IA puede ser mejor que buscar en Google o ChatGPT
Imagina que estás buscando un restaurante para comer la mejor carne de Madrid. Lo que harías quiza, si tienes práctica es ir a google maps, buscar restaurantes en la zona, filtrar por valoracion y numero de reseñas, leer alguna reciente… etc. Con el Modo IA puedes tener la respuesta en un instante, y fácil de compartir, mira aquí.
Cada vez lo acabaremos usando más, y cuando lo usemos mejor, será realmente útil. De momento ya lo puedes probar en tu móvil o PC.
Pero es interesante ver cómo hasta Google, que ha llegado a donde ha llegado por su algoritmo con el buscador, se está adaptando a estos nuevos tiempos, y no será raro ver en un futuro muy cercano cómo desaparece el Google tal y como lo conocemos ahora.
Y hasta aquí la entrega #09 de la Newsletter, la última de este mes.
Recuerda que puedes puntuar el post y comentar después! 💡 .
🧠 🧠 🧠 🧠 🧠 ¡Alimento para la mente!
🧠 🧠 🧠 Tienes que pensarlo mejor
🧠 Han faltado neuronas
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