El gobierno de Estados Unidos encabezado por el presidente Donald Trump estableció una nueva denominación oficial para la inteligencia artificial. Tras una cumbre celebrada en la Casa Blanca, el mandatario renombró esta tecnología como “Superinteligencia” (Super Intelligence) y firmó un acuerdo de seguridad voluntario con los principales líderes de la industria tecnológica.

El compromiso, denominado Acuerdo de la Casa Blanca sobre Superinteligencia, se formalizó el 29 de septiembre de 2026 luego de un almuerzo en el Salón Este que reunió a las figuras más influyentes del sector.

¿Qué establece el Acuerdo de la Casa Blanca sobre Superinteligencia?

El acuerdo fija cuatro niveles de controles de seguridad de carácter voluntario, dejando en manos de las propias empresas la decisión de cómo y cuándo implementarlos.

Trump calificó el documento como “moralmente vinculante” para los ejecutivos firmantes. Entre los asistentes destacaron Elon Musk (xAI), Jensen Huang (Nvidia), Dario Amodei (Anthropic), Mark Zuckerberg (Meta), Sundar Pichai (Google), Greg Brockman (OpenAI), Satya Nadella (Microsoft), Jeff Bezos (Amazon), Lisa Su (AMD) y Alex Karp (Palantir). Sin embargo, ni Microsoft ni Amazon firmaron el texto final, mientras que Apple no tuvo representación en el encuentro.

¿Cómo eligió Trump el nombre de “Superinteligencia”?

El cambio de nombre se decretó mediante una orden ejecutiva que exige a las agencias federales reemplazar las siglas “IA” por “Superinteligencia” en todo uso oficial.

La elección del término fue precedida por encuestas en redes sociales publicadas por el propio mandatario. Tras medir opciones como “Superior Intelligence” y “Supreme Intelligence” en plataformas como X y Truth Social, la alternativa “Super Intelligence” se impuso con el 65% de las preferencias en la votación final. Como detalle técnico, la versión impresa del acuerdo distribuida en el evento incluyó una errata tipográfica en la que se leía “President of the Unites States”.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Por qué se cambió el nombre de Inteligencia Artificial a “Superinteligencia” en EE. UU.?

El presidente Donald Trump emitió una orden ejecutiva para reemplazar oficialmente el término “IA” por “Superinteligencia” en el gobierno estadounidense, tras una votación realizada en sus redes sociales.

¿Qué empresas firmaron el acuerdo de la Casa Blanca sobre la IA?

Los ejecutivos que firmaron el documento fueron Elon Musk (xAI), Jensen Huang (Nvidia), Dario Amodei (Anthropic), Mark Zuckerberg (Meta), Sundar Pichai (Google) y Greg Brockman (OpenAI).

¿Es obligatorio el cumplimiento de los controles de seguridad del acuerdo?

No. El acuerdo establece directrices y marcos de seguridad de carácter voluntario, por lo que la aplicación de las medidas queda a discreción de cada compañía.

PUMA y la marca de moda urbana Madhappy presentaron su tercera colección colaborativa, una propuesta que celebra el optimismo, la recuperación y el estilo de vida relajado de la Costa Oeste de Estados Unidos.

Bajo el concepto de “inactive activewear”, la línea se enfoca en el bienestar y el confort posterior al entrenamiento, fusionando la herencia deportiva con una estética artesanal y urbana.

¿Qué novedades incluye la colección PUMA x Madhappy?

La propuesta rediseña modelos emblemáticos de calzado como la H-Street, una versión exclusiva de la Speedcat Plus y una edición especial de las PUMA Suede.

Inspirada en la geografía natural de California, la colección utiliza una paleta de tonos neutros y terrosos que evocan las playas y atardeceres de Malibú. La línea de vestuario incluye la icónica chaqueta deportiva T7 en formato tejido y cropped, acompañada de pantalones acampanados con proporciones contemporáneas.

¿Cuándo y dónde está disponible la colaboración?

La campaña publicitaria fue captada con el Océano Pacífico de fondo, tomando como referencia las editoriales de revistas de los años 90 y los carteles de la Pacific Coast Highway.

La colección completa de PUMA x Madhappy se encuentra disponible desde el 01 de octubre de 2026 a través de la tienda oficial en línea PUMA.com y en tiendas retail seleccionadas de la marca.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es el concepto “inactive activewear” de PUMA y Madhappy?

Es un enfoque de diseño enfocado en la recuperación, el descanso y el confort diario, creando prendas deportivas de textura suave diseñadas para el uso posterior al entrenamiento.

¿Qué modelos de zapatillas incluye la colección PUMA x Madhappy 2026?

La colaboración rediseña las siluetas H-Street, la Speedcat Plus en una versión exclusiva de Madhappy y la clásica zapatilla Suede con costuras artesanales.

¿Desde cuándo se puede comprar la colección en Chile?

La colección completa se encuentra disponible a partir del 01 de octubre de 2026 en el sitio web oficial de PUMA y en sus tiendas físicas.

Un equipo internacional de investigadores desarrolló el “reloj del habla”, una herramienta de inteligencia artificial capaz de estimar la edad biológica y detectar signos tempranos de alzhéimer y demencia analizando patrones acústicos y lingüísticos de la voz.

¿Cómo funciona el “reloj del habla” desarrollado con inteligencia artificial?

El “reloj del habla” analiza cientos de rasgos del lenguaje oral mediante algoritmos de aprendizaje automático para calcular la discrepancia entre la edad cronológica de una persona y su edad biológica aparente.

Publicado en la revista Science Advances, el estudio se entrenó con datos de 2.928 participantes hispanohablantes de Argentina, Chile, Colombia, México y Perú, de entre 18 y 88 años. La herramienta examina variables como la velocidad del habla, las pausas, el tono, la precisión semántica, el vocabulario, la carga emocional y la organización verbal para identificar deterioros cognitivos.

¿Qué relación existe entre la voz, la demencia y el contexto social?

Las personas con brechas mayores entre su edad real y su “edad del habla” mostraron un envejecimiento acelerado en pruebas clínicas, asociado a un menor rendimiento en la memoria y la función ejecutiva.

El análisis reveló que los participantes sanos presentaban las brechas más reducidas, mientras que los pacientes con enfermedad de Alzheimer o demencia frontotemporal (DFT) registraban desviaciones progresivamente más altas. Además, los investigadores hallaron que el envejecimiento vocal acelerado se vincula estrechamente con determinantes sociales desfavorables a lo largo de la vida, tales como un menor acceso a la salud, vulnerabilidad económica o baja calidad nutricional.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es el “reloj del habla” impulsado por IA?

Es un modelo de aprendizaje automático que analiza las características acústicas y lingüísticas de la voz para calcular la edad biológica y detectar señales tempranas de deterioro cognitivo o demencia.

¿En qué países se realizó el estudio del “reloj del habla”?

La herramienta fue entrenada y validada con datos de casi 3.000 personas hispanohablantes en Argentina, Chile, Colombia, México y Perú.

¿Qué enfermedades puede identificar esta herramienta de IA?

El sistema demostró eficacia identificando controles sanos, deterioro cognitivo leve, enfermedad de Alzheimer y variantes de demencia frontotemporal.

Tras el bloqueo judicial y técnico que dejó a millones de argentinos sin acceso a Magis TV, los usuarios han iniciado una migración forzada pero ingeniosa hacia otras alternativas.

Según reporta MDZ Online, la solución no ha sido volver al cable tradicional, sino la adopción de plataformas gratuitas legales y el uso de DNS alternativas para intentar evadir las restricciones de los proveedores de internet. En este 2026, la batalla por el contenido gratuito se ha trasladado al terreno de la configuración técnica, donde los usuarios buscan desesperadamente mantener vivo el acceso a sus eventos deportivos favoritos.

Lee también: Las 5 carreras que la IA recomienda evitar en 2026 para no perder tiempo ni dinero

La tendencia principal detectada tras el apagón es el refugio en plataformas de “Fast TV” (Free Ad-Supported Streaming TV). Aplicaciones como Pluto TV, Plex y Mercado Play han visto un incremento histórico en sus descargas en territorio argentino.

Los usuarios han descubierto que estas opciones, aunque no ofrecen la totalidad de las señales premium que tenía Magis TV, proveen una experiencia segura, legal y, sobre todo, estable, sin el riesgo de infectar sus dispositivos con el malware que finalmente fue el clavo en el ataúd de la famosa aplicación pirata.

El efecto dominó: Xuper TV y el vacío del streaming ilegal

El caso de Xuper TV ha seguido un camino paralelo al de Magis TV, profundizando la crisis de los usuarios de IPTV. Al ser bloqueada casi simultáneamente por orden de la justicia argentina, miles de personas que utilizaban Xuper como “plan B” se encontraron con una desconexión total.

Esta caída masiva ha dejado al descubierto la fragilidad del ecosistema ilegal, donde los usuarios no solo perdieron el acceso a los canales, sino que en muchos casos perdieron el control de sus datos personales que habían sido vinculados a la aplicación para supuestas “mejoras de servicio”.

Ante la caída de Xuper TV, la comunidad ha intentado migrar hacia servicios de listas m3u personalizadas, pero el bloqueo de IP dinámico impuesto este 2026 ha hecho que esta solución sea apenas temporal. La realidad es que el cerco sobre plataformas como Xuper y Magis se ha cerrado de tal forma que la única “solución” real y duradera que están encontrando los usuarios es aceptar la nueva oferta de contenidos legales que, a cambio de unos minutos de publicidad, garantizan que el televisor o el móvil no se conviertan en una puerta de entrada para cibercriminales.

Científicos del Instituto Weizmann de Ciencias desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial capaz de reconstruir imágenes que observa una persona analizando sus escáneres cerebrales. El sistema destaca por operar de forma bidireccional y reducir la calibración a solo una hora.

¿Cómo funciona la IA de lectura de mente desarrollada en Israel?

La herramienta utiliza dos ramas principales para analizar la actividad de fMRI de alta resolución: una predice la estructura y colores de la escena, mientras que la otra procesa el contenido. Ambas variables alimentan un modelo de difusión que genera la imagen final.

Para lograr esta precisión, el equipo liderado por Michal Irani superó los límites de los escáneres convencionales de tres milímetros cúbicos (que contienen unas 16.000 neuronas por vóxel) utilizando conjuntos de datos de mayor resolución donde cada vóxel cubre aproximadamente un milímetro cúbico.

Además, los investigadores entrenaron un modelo codificador adicional capaz de estimar la respuesta cerebral ante imágenes que el sujeto jamás vio en el escáner. Esto permitió multiplicar los datos de entrenamiento de modo que cerca del 70% del aprendizaje provino de simulaciones sintéticas.

¿Qué impacto tiene este avance en la medicina y la neurociencia?

Este desarrollo reduce sustancialmente el costo económico y temporal de los ensayos con fMRI, abriendo puertas para restaurar la comunicación en pacientes con síndrome de enclaustramiento y estudiar la actividad cerebral durante el sueño.

Especialistas externos como Tommy Sprague, neurocientífico de la Universidad de California en Santa Bárbara, señalan que reducir el tiempo de prueba de 40 horas a solo una hora hace viable la investigación a gran escala, pues una hora de fMRI oscila entre los 600 y 1.000 dólares.

Aunque el modelo presentó un desempeño superior en el congreso Cognitive Computational Neuroscience en Nueva York, aún presenta margen de error: en pruebas comparativas, confundió una tarta con una pila de sándwiches y un perro dentro de una bañera con una cabra.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Quién lideró la creación de esta IA de lectura cerebral?

El desarrollo fue liderado por la investigadora Michal Irani junto a un equipo de científicos del Instituto Weizmann de Ciencias, ubicado en Rejovot, Israel.

¿Cuánto tiempo de entrenamiento requiere la IA por persona?

El sistema universal requiere únicamente una hora de datos de fMRI por sujeto, a diferencia de modelos anteriores que necesitaban hasta 40 horas de escáner.

¿Qué precisión tiene el decodificador cerebral del Instituto Weizmann?

El sistema combina análisis de estructura y contenido mediante modelos de difusión, logrando reconstruir el 70% de las imágenes con datos sintéticos, aunque conserva margen de error en ciertos objetos complejos.

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