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el nuevo modelo razonador aterriza en las cuentas gratuitas de ChatGPT
Estamos siendo testigos en tiempo real de la evolución de la inteligencia artificial (IA). Hace poco más de dos años nos sorprendían las capacidades de GPT-3.5, el modelo de lenguaje detrás de ChatGPT, y ahora tenemos modelos de razonamiento cada vez más potentes al alcance de la mano. Y todo parece indicar que esta industria seguirá evolucionando.
A primera hora de hoy hablábamos acerca de la decisión de Microsoft de poner a disposición de los usuarios de Copilot una versión de o1, producto que había estado limitado a usuarios de pago. Unas horas después hemos recibido noticias de OpenAI, que acaba de lanzar un nuevo modelo razonador. Se tata de o3-mini, que acaba de comenzar su despliegue inicial.
o3-mini, el nuevo modelo razonador de OpenAI
Lo último de OpenAI responde a una estrategia que ya hemos visto con GPT-4o mini. En lugar de que todo gire en torno a su modelo insignia, la compañía impulsa una serie de modelos destinados a abordar diferentes necesidades. De esta forma, o3-mini forma parte de la familia o3 presentada a finales del año pasado, pero está enfocado en la velocidad y la eficiencia.
Cabe señalar que los liderados por Sam Altman ya habían lanzado en septiembre de 2024 a o1-mini, y decidieron saltarse el nombre o2 aparentemente por razones de marcas registradas. Así que ahora estamos ante una propuesta que promete no solo por sus fantásticas puntuaciones en diferentes pruebas, sino porque aterriza en las cuentas ‘free’ de ChatGPT, también en España.

Pudes usar o3-mini pulsando sobre el botón ‘Reason’
Pero, ¿qué significa esto? Pues bien, los modelos de razonamiento se diferencian del resto de los modelos, como GPT-4, por su capacidad para verificar minuciosamente y paso a paso sus respuestas. Canalizan nuestras preguntas a través de un proceso de “razonamiento”. Esto no quiere decir que no puedan equivocarse, pero las respuestas son mucho más logradas.

El nuevo modelo también está disponible en cuentas gratuitas
Razonamiento significa tiempo, por lo que los modelos de este tipo no son particularmente veloces. En cualquier caso, para determinados escenarios en los que se necesiten respuestas razonadas en una razonable cantidad de tiempo, o3-mini podría ser una gran opción. Por ejemplo, para impulsar determinadas aplicaciones gracias a su acceso a través de la API.

Permite elegir entre tres niveles de razonamiento: bajo, medio y alto
o3-mini es un modelo que abraza los problemas STEM. Es decir, si lo que buscas es realizar un ensayo literario, probablemente este no será el modelo ideal. Ahora bien, si tus peticiones están relacionadas a ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas es probable que este modelo de razonamiento pueda darte algunas respuestas más acordes a tus necesidades.
OpenAI ha medido la reacción de los usuarios con o3-mini y o1-mini. Según sus datos, los probadores externos optaron por las respuestas del modelo más reciente. Además, o3-mini redujo en un 39% los “errores importantes” en las “preguntas difíciles del mundo real” durante las pruebas A/B, superando a o1-mini. Un dato notable por su acceso gratuito.
Empezar a utilizar o3-mini es muy sencillo. Tan solo tienes que abrir la versión web de ChatGPT. En ellas encontrarás el nuevo botón ‘Reason’, que podrás pulsar cada vez que quieras ver al nuevo modelo en acción. Si tienes una cuenta gratuita, el uso estará limitado. Aquellos con cuentas Plus y Team podrán enviar un máximo de 150 mensajes al día.
Si tienes una cuenta Pro de 200 dólares al mes podrás utilizar el modelo de manera “ilimitada” y a mayor velocidad. OpenAI también tiene un plan empresarial, ChatGPT Enterprise. En este caso, los usuarios tendrán que esperar hasta la semana que viene para poder utilizarlo. Todos los usuarios de pago podrán elegir entre los niveles bajo, medio y alto.
Imágenes | OpenAI
En Xataka | Mistral AI es la startup francesa que apostó por la eficiencia antes que DeepSeek. Su futuro es incierto
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por qué OpenAI está instalando motores de Boeing 747 en sus granjas de datos
Hace apenas tres años, Blake Scholl, director ejecutivo de la empresa de aviación Boom Supersonic, tenía un plan de negocio lineal: primero construiría el avión supersónico del futuro y, mucho después, adaptaría sus motores para generar energía. Sin embargo, una llamada telefónica cambió el orden de los factores y reveló la desesperación de la industria tecnológica. Al otro lado de la línea estaba Sam Altman. El mensaje del CEO de OpenAI fue una súplica directa: “Por favor, por favor, por favor, consíguenos algo”.
Altman no buscaba billetes de avión; buscaba potencia eléctrica. Esta anécdota, relatada al Financial Times, resume el estado de emergencia del sector: la inteligencia artificial avanza a una velocidad de vértigo, pero se ha chocado contra el muro de la infraestructura física. Mientras la IA evoluciona en meses, los permisos para conectarse a la red eléctrica pueden demorarse hasta diez años en algunas regiones. Ante esta parálisis, la industria ha optado por el “Plan B” que consiste en eludir la red y fabricar su propia energía in situ.
El alto precio de la urgencia. Este giro estratégico tiene consecuencias profundas. La primera es económica, el “atraso” sale caro. Según analistas de BNP Paribas, la energía de una planta de gas construida para Meta en Ohio cuesta unos 175 dólares por megavatio hora, prácticamente el doble del coste medio para un cliente industrial.
La segunda es ambiental. Mark Dyson, del Rocky Mountain Institute, advierte que las emisiones de estas plantas son mucho peores que las de la red general, que combina gas eficiente con renovables. Pese a ello, la urgencia es tal que las autoridades están cediendo. En Virginia, el corazón mundial de los centros de datos, se está considerando flexibilizar las normas de emisiones para permitir que los generadores operen con mayor frecuencia. Incluso centrales contaminantes que estaban en retirada, como la planta Fisk en Chicago, han cancelado su cierre para alimentar la demanda de la IA.
Del cielo al centro de datos. La solución más sorprendente viene de la ingeniería aeronáutica a través de las turbinas aeroderivadas. La empresa ProEnergy está comprando núcleos de motores CF6-80C2 de los icónicos Boeing 747 para reconstruirlos como unidades de potencia terrestre. Una sola de estas turbinas genera 48 megavatios, suficiente para una ciudad de 40.000 hogares.
No es un caso aislado. GE Vernova ya suministra esta tecnología para el gigantesco centro de datos Stargate (OpenAI/Microsoft) en Texas. El propio Blake Scholl confirmó que venderá a Crusoe turbinas “prácticamente idénticas” a las de sus aviones supersónicos para financiar su proyecto aeronáutico.
El regreso del diésel. Más allá de las turbinas de aviación, el sector está rescatando al combustible más denostado: el diésel. El fabricante Cummins ha vendido ya 39 gigavatios de energía a centros de datos, duplicando su capacidad este año. Lo que antes era un equipo de emergencia para cortes de luz, ahora se demanda como fuente de energía primaria.
La situación ha escalado hasta el Gobierno de EE. UU. El secretario de Energía, Chris Wright, sugirió en Fox News una medida casi de economía de guerra: requisar los generadores de respaldo de los centros de datos o de grandes superficies como Walmart para volcarlos a la red cuando el sistema general flaquee.
La alternativa ignorada: ¿Es necesario el humo? No todos coinciden en que el regreso al fósil sea inevitable. Un estudio de investigadores de Stripe, Paces y Scale Microgrids sostiene que el futuro está en las microrredes solares “fuera de la red”. Según sus cálculos, un sistema con un 44% de energía solar ya es tan barato como el gas, y uno con un 90% de renovables superaría en rentabilidad a proyectos nucleares. La ventaja es la velocidad ya que estas granjas solares pueden levantarse en menos de dos años en zonas desérticas de Texas o Arizona.
Gigantes como Google han tomado nota, comprando la eléctrica Intersect Power por 4.750 millones de dólares para blindar su suministro limpio y no depender de la red. Sin embargo, la industria mayoritaria prefiere el diésel y el gas conocido por una cuestión de inercia técnica, por el miedo prosaico a que la nube se apague si el sol no brilla.
La IA se vuelve física. La industria se encuentra en una paradoja técnica. Para alimentar el software más avanzado del planeta, las grandes tecnológicas están resucitando motores de combustión y quemando combustibles fósiles de forma masiva. Aunque estas “turbinas puente” permiten que la IA siga creciendo hoy, expertos citados por el Financial Times advierten que esta fiebre podría enfriarse cuando los gigantes tecnológicos reduzcan su gasto de capital.
Por ahora, la nube ha tenido que bajar a la tierra. El futuro de la inteligencia artificial, irónicamente, no depende solo de un código brillante, sino de quién controle el subsuelo y de quién logre encender los suficientes “enchufes” para que la mayor revolución tecnológica de nuestra era no se quede a oscuras.
Imagen | Freepik y Harpagornis
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La nieve es de las pocas cosas que puede retrasar al Shinkansen en Japón. Para combatirla hay una solución tan simple como eficaz
Los trenes bala japoneses son conocidos por su extrema puntualidad. Sin embargo, cuando la nieve asoma, ni el sistema ferroviario más puntero del mundo se salva. Y es que para combatirla, las instituciones ferroviarias del país desarrollaron una solución tan simple como ingeniosa: aspersores instalados a lo largo de las vías que pulverizan agua durante las nevadas. Esto se hace para evitar que la nieve se acumule y cause estragos en los trenes. Te explicamos en detalle cómo funcionan estos sistemas.
Por qué es importante. La nieve no solo es la causante de que el sistema pueda dejar de ser tan puntual como acostumbra, sino que puede causar daños graves en los trenes de alta velocidad. Y es que a velocidades superiores a los 200 km/h, la nieve del suelo se eleva por la corriente de aire generada por el tren, lo que puede hacer que se compacte bajo los vagones formando bolas de hielo que al impactar contra el suelo lanzan grava al aire. Esto puede acabar rompiendo ventanas y dañando componentes del tren si no se trata.
Japón lleva décadas perfeccionando sistemas para eliminar este problema sin sacrificar la velocidad ni la puntualidad.
El origen del problema. Cuando el Shinkansen comenzó sus operaciones regulares en 1964, según explica JR Tokai (la compañía operadora del Tokaido Shinkansen), la construcción se realizó con prisas y “no hubo tiempo suficiente para considerar” rutas alternativas que evitaran zonas de intensa nevada.
En enero de 1965, apenas tres meses después del lanzamiento, las nevadas en la región de Sekigahara provocaron incidentes graves, entre ellos ventanas rotas y tanques de agua destrozados. La investigación reveló que el verdadero culpable era la velocidad, ya que el viento generado levantaba la nieve, que se acababa convirtiendo en proyectiles de hielo bajo los vagones.
La solución: aspersores. Para evitar que la nieve se levante y forme esas peligrosas bolas de hielo, se instaló un sistema de aspersores a lo largo de las vías que rocía agua durante las nevadas. Actualmente hay aspersores desplegados en un tramo de más de 70 kilómetros, cubriendo las líneas más afectadas por la nieve. En 2009 se mejoraron las boquillas para que el agua alcanzara zonas a las que antes no se llegaba, logrando derretir la nieve de forma más efectiva.
El sistema no elimina completamente la nieve, pero cambia su consistencia para evitar que se compacte y vuele, reduciendo así el riesgo de daños.
No es la única solución. El sistema de agua se complementa con otros recursos. Durante las horas sin servicio, quitanieves trabajan de madrugada para retirar la nieve acumulada. Desde 2003 se emplean quitanieves rotativos que utilizan cepillos giratorios capaces de limpiar hasta cinco centímetros por debajo de la superficie de los raíles. Además, desde 2013 se utilizan dispositivos con sensores ópticos para monitorizar las condiciones meteorológicas, y hay cámaras instaladas bajo los vagones para detectar acumulaciones de nieve.
Cuando un tren cubierto de nieve llega a estaciones como Nagoya u Osaka, también hay equipos especializados que esperan bajo los andenes con lavadoras de alta presión para eliminar rápidamente la nieve adherida.
Los resultados hablan. Toda esta operativa ha transformado radicalmente las defensas del Shinkansen cuando llega la nieve. Según JR Tokai, en 1976 se registraron 635 cancelaciones de trenes por nieve, una cifra que se ha reducido a cero desde 1994. El retraso medio por nevadas también ha mejorado drásticamente, pasando a unos pocos minutos.
Más allá de los trenes. En las regiones del norte de Japón, donde las nevadas pueden superar los tres metros, muchas carreteras tienen aspersores integrados en el asfalto. El sistema, conocido como ‘shosetsu’ (nieve que desaparece) o ‘yuusetsu’ (nieve que se derrite), fue desarrollado en 1961 en la ciudad de Nagaoka por Yosaburo Imai, fundador de una centenaria confitería.
Imai se inspiró al observar que la nieve no se acumulaba donde brotaba agua termal del subsuelo. Desde entonces, tuberías subterráneas transportan agua geotérmica (a unos 13-14°C) hasta aspersores en el pavimento que derriten la nieve durante las tormentas invernales, evitando el uso de sal o quitanieves.
Imagen de portada | KUA YUE
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en España muchísimos graduados. El problema es no son los que necesitan las empresas
Un estudio sobre la calidad educativa en Europa ha puesto negro sobre blanco una de las claves de lo que está sucediendo en el mercado laboral en España: las tasas de graduados en España han superado la media europea. Sin embargo, los datos apuntan a que estos graduados han estudiado las carreras equivocadas.
El resultado es un desajuste en el mercado laboral y un uso ineficiente del talento porque una parte importante de quienes han pasado años formándose acaba en puestos que o no necesitan ese nivel de estudios o no tienen nada que ver con los estudios que cursaron.
Muchos universitarios, muchas vacantes. Según el informe ‘Monitor de la Educación y la Formación‘ elaborado por la Comisión Europea, en el tramo de edad de 25 a 34 años, el 52,6% de las personas en España tiene estudios superiores. Esto sitúa a España por encima de la media de la UE, con un 44,1%, y del objetivo europeo del 45% marcado para 2030. Esta es una magnífica noticia ya que España ya ha superado la meta europea de titulados, y aun así sigue ampliando esa ventaja año tras año.
El problema es que todos esos graduados no responden a lo que el mercado laboral está demandando. Según datos de Eurostat de 2024, el 35% de los graduados superiores de 20 a 64 años trabaja en empleos para los que no se exige su nivel de cualificación, frente a una media del 21,9% en la UE. España se sitúa en la tasa de sobrecualificación más alta de toda Europa.
Lo que se estudia y lo que se necesita. La Comisión Europea subraya que este desajuste entre los estudios superiores que se están cursando en España y la demanda de las empresas es estructural y que el sistema económico español no está siendo capaz de absorber el volumen de titulados que genera.
El informe europeo describe una baja empleabilidad de los graduados en humanidades, estudios sociales y artes, que tienen más probabilidades de acabar en trabajos por debajo de su nivel formativo o alejado del ámbito que estudió. En paralelo, se señala que la sobrecualificación afecta en mayor medida a las mujeres que a los hombres, lo que agrava las desigualdades de género en el empleo cualificado.
Por otro lado, la demanda de especialistas en materias STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), crece mucho más rápido que la oferta de graduados. En 2024, el número de vacantes por trabajador en los sectores verde y digital supera la media en un 52% y un 212% respectivamente, lo que muestra una brecha cada vez mayor entre las competencias que salen del sistema educativo y las que piden las empresas.
FP está despegando, pero no es suficiente. Las cifras de la Formación Profesional en España avanzan positivamente, pero todavía no han alcanzado el punto de equilibrio entre la oferta de formación y la demanda de profesionales. Según el estudio, solo el 10,1% de los adultos de 25 a 64 años tiene un título de FP de grado medio, muy por debajo del 34,6% de media en la UE.
Esta menor presencia de cualificaciones intermedias se traduce en peores resultados laborales. Los datos apuntan a que la tasa de empleo media en 2024 de los titulados recientes de FP es del 68,6%, frente al 80,0% de la media europea y lejos del objetivo del 82%.
Conectar educación y empresa mejora la inserción laboral. La reforma de la FP dual sí parece dar muestras de un impacto positivo en la inserción laboral.
Según datos del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes, el 73,8% de los egresados de FP de grado medio en modalidad dual del curso 2019-2020 estaba trabajando cuatro años después de terminar, frente al 66,5% de quienes cursaron programas de FP no duales. Además, un 33,8% de los estudiantes de FP dual consiguió empleo en el primer año tras titularse, lo que confirma que el contacto directo con la empresa facilita la transición al mercado laboral.
Imagen | Unsplash (Christian Lendl)
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