IA rompe un reto de Erdős & Google cambia la búsqueda con IA - Noticias de Tecnología (24 may 2026)

Empezamos por la noticia que está haciendo levantar cejas en universidades y laboratorios: OpenAI asegura que un chatbot de IA resolvió —en el sentido fuerte de “mejoró y refutó”— una propuesta clásica de Paul Erdős sobre el llamado problema de distancia unitaria. En pocas palabras, el reto es acomodar muchos puntos en un plano para maximizar cuántas parejas quedan exactamente a una unidad de distancia. Erdős había sugerido en los años cuarenta una construcción que consideraba imbatible, y ahora OpenAI dice que su sistema encontró una disposición aún mejor. Lo importante aquí es el “cómo se sabe”. Según la empresa, matemáticos independientes revisaron y validaron el resultado, lo que le da peso. También cuentan que el razonamiento se apoya en herramientas de teoría algebraica de números para elegir coordenadas que cumplen ciertas ecuaciones, con una cadena de argumentación larguísima documentada en un texto de más de cien páginas que todavía no se ha publicado completo. Además, OpenAI no ha querido revelar qué modelo experimental lo logró, y afirma que el hallazgo salió de un único prompt abierto, sin pedir explícitamente “refuta a Erdős”. Si esto se sostiene, no es solo un logro puntual: sube el listón de lo que consideramos “descubrimiento” asistido —o incluso generado— por IA, y obliga a repensar cómo verificamos resultados nuevos.

De la matemática a la búsqueda cotidiana: Google está rediseñando su caja de búsqueda para adaptarla a un internet donde preguntar ya no es escribir dos palabras, sino conversar, adjuntar y mezclar formatos. El cuadro se expande para consultas largas y permite incorporar imágenes, video y archivos, empujando la búsqueda hacia lo multimodal. La parte más delicada es que Google sigue fusionando más su IA con los resultados tradicionales, apoyándose en sus resúmenes automáticos en la parte superior. La empresa dice que la gente quiere un híbrido: respuesta rápida más enlaces para profundizar. Sus críticos ven el riesgo contrario: menos control para el usuario sobre de dónde sale la información, más opacidad sobre qué se prioriza y por qué, y el problema recurrente de las respuestas equivocadas con tono convincente. Y hay un efecto económico evidente: si el usuario se queda con el resumen, muchos sitios podrían recibir menos clics, lo que golpea a medios, creadores y negocios que viven del tráfico que históricamente “bajaba” desde Google.

Y hablando de IA, pero desde el ángulo del poder y el dinero: un juicio federal entre Elon Musk y OpenAI —con Sam Altman en el centro— dejó en actas algo que en el sector se comenta a media voz desde hace años: construir IA de frontera es carísimo, y ese costo ha moldeado la estructura y las decisiones estratégicas de quienes compiten. En el proceso aparecieron señales tempranas de esa tensión. Se citó, por ejemplo, la idea de que competir al máximo nivel requería inversiones gigantescas y sostenidas, no simples donaciones. También se repasó el rol de Microsoft: primero con dudas, luego como socio que aportó capacidad de cómputo y recursos para escalar. El caso no llegó a un veredicto por un tema de plazos legales, pero el valor informativo quedó: la carrera por modelos más potentes no es solo ciencia; es infraestructura, electricidad, chips, centros de datos… y decisiones sobre misión pública versus incentivos comerciales.

Pasamos a mercados y hardware. Nvidia volvió a entregar un trimestre descomunal y acompañó el desempeño con medidas típicas de confianza corporativa, como recompras de acciones y ajustes a la remuneración al accionista. Sin embargo, el día después el mercado se mostró frío: un recordatorio de que, en este punto, los inversores no premian tanto lo que ya pasó como lo que creen que puede salir mal. Entre esas preocupaciones está la geopolítica. La propia compañía reconoce que su presencia en el mercado chino de chips para IA se ha reducido, con Huawei ganando terreno al calor de controles de exportación y de la presión por alternativas domésticas. También es interesante el giro narrativo: Nvidia quiere ser vista no solo como la empresa de los grandes servidores de IA, sino como un actor que empuja hacia el “borde”, hacia PCs, robots y automoción. En el fondo, es una apuesta por diversificar antes de que el boom de un solo tipo de compra —la de grandes centros de datos— pierda ritmo.

En paralelo, la computación cuántica recibió un empujón político que, al menos en percepción, la saca un poco del cajón de “ciencia prometedora” y la acerca al discurso industrial. El Departamento de Comercio de Estados Unidos anunció acuerdos preliminares de incentivos dentro del CHIPS and Science Act para un grupo de empresas del sector, repartiendo apoyo entre varias estrategias de hardware. La lectura es clara: el gobierno quiere cubrir apuestas, no casarse con una sola vía, con la esperanza de que alguna escale y se vuelva útil comercialmente. Y el mercado, como suele, reaccionó rápido con entusiasmo en acciones vinculadas a lo cuántico. Aun así, conviene mantener los pies en el suelo: que haya apoyo público no elimina los problemas de costos, consumo energético y tasas de error. Lo que sí cambia es el clima: más respaldo estatal tiende a atraer más capital y más alianzas industriales.

Ahora una predicción con olor a fábrica y a almacén: un informe de Barclays sostiene que los robots humanoides podrían convertirse en un mercado enorme hacia mediados de la próxima década. El argumento no es solo “porque la tecnología avanza”, sino porque un humanoide encaja en un mundo diseñado para humanos: pasillos, puertas, herramientas, estaciones de trabajo. Eso reduce la necesidad de rediseñar instalaciones, que es donde muchas automatizaciones se atascan. El informe anticipa una adopción primero en entornos controlados como manufactura, logística y construcción, y más tarde en sectores donde la seguridad y la fiabilidad tienen que ser impecables, como salud y servicios. También subraya dos realidades: la competencia se concentra en componentes clave —actuadores, baterías y cómputo para IA—, y China aparece como un actor dominante en despliegues tempranos. Para quien siga inversión o estrategia industrial, el mensaje es que el “cuerpo” del robot puede ser lo visible, pero la batalla económica está en las piezas y en el software que lo vuelve útil.

Cerramos con una investigación que roza la ciencia ficción, pero con WiFi doméstico: un equipo del Instituto de Tecnología de Karlsruhe, en Alemania, demostró que redes WiFi comunes pueden servir para identificar personas analizando cómo las ondas de radio rebotan en el cuerpo. Lo preocupante es el detalle práctico: el método no dependería de sensores raros ni de que la persona lleve un dispositivo; se apoya en información que muchos aparatos ya intercambian con el router y que, según los investigadores, suele ser legible para cualquiera dentro del alcance. En sus pruebas, reportan identificación con precisión altísima en un grupo grande de participantes y con robustez ante cambios como ángulos o forma de caminar. Si esto se generaliza, el WiFi podría convertirse en una capa de rastreo silenciosa en hogares, oficinas o espacios públicos: difícil de detectar y potencialmente explotable por empresas, autoridades o atacantes. Los propios autores piden salvaguardas de privacidad en el estándar que viene. Es una de esas historias que obligan a replantear qué significa “infraestructura inocente” cuando se mezcla con modelos de IA.

Y una rápida vuelta por biotecnología, porque hoy también hubo avances con sabor a futuro clínico. Por un lado, investigadores presentaron un sistema de cultivo “confinado” que logra fusionar miles de esferoides intestinales derivados de células madre para formar tejidos alargados, más parecidos a un tramo real de intestino que los organoides típicos, que suelen quedarse pequeños y esféricos. Lo llamativo es que estos injertos crecieron a tamaños mayores tras trasplante y desarrollaron un sistema nervioso entérico de origen humano sin necesidad de añadir células nerviosas externas, mostrando contracciones musculares activas. En perspectiva, esto puede mejorar modelos de enfermedad y acercar tejidos intestinales funcionales a terapias para fallos intestinales. Y desde Shanghái llega otra pieza: un organoide del nodo sinoauricular, el marcapasos natural del corazón. La idea de poder estudiar en laboratorio un tejido que marca el ritmo y responde a fármacos abre puertas para investigar arritmias y, a largo plazo, imaginar marcapasos biológicos. No es mañana, pero sí es una señal: la ingeniería de tejidos está dejando de ser solo “miniórganos bonitos” y empieza a tocar funciones esenciales.