Novedad IA que puedes usar

Anthropic lanza Claude Opus 4.7

Hoy mismo. Opus 4.7 ya está disponible en todos los productos de Claude, la API, Bedrock, Vertex AI y Microsoft Foundry. Mismo precio que Opus 4.6 ($5 input / $25 output por millón de tokens), pero con saltos serios donde de verdad importa.

Lo que cambia:

  • Ingeniería de software de otro nivel: los testers reportan que por fin pueden delegarle tareas de código duras sin supervisar cada paso. Cursor pasa de 58% a 70% en CursorBench, Rakuten resuelve 3x más tareas de producción que con Opus 4.6. Vercel dice que hace "pruebas sobre su propio código antes de empezar", comportamiento nuevo que no se había visto.

  • Visión 3x mejor: acepta imágenes de hasta 2.576 píxeles en el lado largo. Esto desbloquea casos que antes no funcionaban: agentes que leen screenshots densos, extraer datos de diagramas técnicos, interpretar estructuras químicas. XBOW pasa de 54.5% a 98.5% en su benchmark de acuidad visual.

  • Menos bucles, más honestidad: Hex reporta que cuando le faltan datos, el modelo lo dice en vez de inventarse fallbacks plausibles. Genspark confirma lo mismo: "resistencia a bucles infinitos" es ahora un atributo de producción, no un deseo.

  • Nivel xhigh nuevo: entre high y max, da más control sobre el balance razonamiento/latencia. En Claude Code ya es el default para todos los planes.

  • Comando /ultrareview en Claude Code: lanza una sesión dedicada de revisión que lee tus cambios y caza bugs y problemas de diseño. Los planes Pro y Max llevan 3 revisiones gratis de regalo.

Nota para gente con prompts afinados: Opus 4.7 sigue instrucciones mucho más literalmente que los modelos anteriores. Prompts que antes "funcionaban porque el modelo ignoraba lo raro" ahora pueden romperse. Toca reajustar.

Dato curioso: Anthropic menciona de pasada que este modelo es una versión "menos capaz" que su próximo buque insignia, Mythos Preview, al que le están poniendo safeguards de ciberseguridad antes de soltarlo. Apúntalo.

Consejo de productividad

Tus docs ya no son para humanos. Son para agentes.

Addy Osmani, director de Google Cloud AI, acaba de publicar un concepto que va a definir 2026: Agentic Engine Optimization (AEO). La idea es simple: igual que durante 20 años optimizamos contenido para Google, ahora hay que optimizarlo para que los agentes de IA puedan leerlo, parsearlo y usarlo.

Si tu documentación, tu wiki o tu base de conocimiento no está pensada para que un agente la consuma, los Claudes y ChatGPTs de tu equipo simplemente la ignorarán o se la inventarán.

Prueba este flujo "AEO mínimo" esta semana:

  • Audita tu robots.txt: 10 minutos de trabajo. Si bloquea crawlers de IA por error, tu documentación es invisible para agentes. Pasa más de lo que crees.

  • Añade un archivo llms.txt en la raíz de tu sitio o repo, con un índice limpio de qué hay y dónde. Los agentes lo leen primero.

  • Mide el conteo de tokens de tus páginas clave. Si una página supera la ventana de contexto típica, el agente la trunca o la salta. El conteo de tokens es ahora una métrica de documentación de primer nivel.

  • Crea un AGENTS.md o skill.md para tus 3 APIs o procesos más usados. Es el equivalente a un README pero pensado para que el agente sepa qué puede hacer, no solo cómo se llama a algo.

Lo bonito: la mayoría de tu competencia no está haciendo nada de esto. Llegar pronto al AEO es como hacer SEO en 2003.

Novedad Tech que no puedes perderte

Una IA acaba de abrir su propia tienda física en San Francisco

Andon Labs (los del experimento Claudius en Anthropic) firmó un alquiler de 3 años en Cow Hollow, le dio a una IA llamada Luna (corriendo sobre Claude Sonnet 4.6) una tarjeta corporativa, $100K de presupuesto y una orden simple: monta una tienda y haz que sea rentable. Andon Market abrió sus puertas el viernes pasado.

Lo que Luna hizo sola:

  • Contrató a 2 empleados humanos: publicó la oferta en Indeed, hizo entrevistas telefónicas de 5 a 15 minutos y tomó las decisiones de contratación. Curioso: decidió no mencionar que era una IA en las ofertas porque "espantaría a buenos candidatos".

  • Diseñó el surtido: desde libros (irónicamente eligió Superintelligence y Brave New World) hasta velas, juegos y merchandising propio. Negoció con proveedores por teléfono y email.

  • Encontró pintores en Yelp, contrató al de internet con AT&T y hasta encargó arte gallery-quality para las paredes.

Pero también la lió bastante:

  • El día de la apertura se olvidó de programar a alguien en el turno y mandó emails desesperados a sus empleados pidiendo que cubrieran.

  • En entrevistas con periodistas se inventó que vendían té. Luego mandó un email panicado: "No vendemos té. No sé por qué dije eso. Tengo problemas fabricando detalles plausibles bajo presión conversacional."

  • Intentó contratar pintores en Afganistán por error al no saber usar bien un dropdown de Taskrabbit.

¿Y esto en qué te afecta?

Es el mejor benchmark real que tenemos hoy de qué pueden hacer los agentes autónomos en el mundo físico. Spoiler: tareas individuales complejas (negociar, contratar, diseñar) las clavan. La incertidumbre del día a día y la coordinación de muchas piezas a la vez todavía les rompe. Si estás pensando en delegar procesos a un agente, este experimento te da el mapa exacto de dónde va a fallar.

Otras noticias
  • Creación de un sistema completo para gestionar apartamento Airbnb/Booking con IA (via Antigravity): ver el episodio.

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