2 de noviembre: GDPx deja a los mejores modelos en 12% y Argentina encabeza el uso de IA

00 · Resumen de 30 segundos

Tres señales

• Un banco de pruebas nuevo deja a los mejores modelos en 12% de tareas largas y de alto valor económico. SemiAnalysis presentó GDPx, con tareas de diseño de chips, finanzas, derecho, biología y ciberseguridad armadas con 14 socios; ningún modelo pasa del 12% en el promedio.
• Argentina es el país donde más gente usa IA generativa cada semana entre los nueve que midió el Reuters Institute de Oxford. También encabeza la proporción de personas que usaron un agente para una tarea real en la última semana.
• DeepSeek publicó un prototipo abierto de agente que trabaja solo sobre un repositorio y devuelve cambios para revisar, y un experimento con 50 agentes en Minecraft terminó en burocracia. Mientras tanto, OpenAI prepara una campaña de imagen para sus centros de datos después de las elecciones de EE.UU. del martes.

01 · Tweets clave

Dos posts superaron su umbral

Entra un post si sus vistas superan 3 veces la mediana de los últimos 30 días de esa misma cuenta. En la ventana pasaron dos, los dos globales, y los dos van en tarjeta. Ningún post regional llegó.

Lectura del curador: por debajo del umbral, Guillermo Rauch (2,2×) defendió que los modelos que corren en la propia computadora sigan multiplicándose, aunque los más grandes queden fuera de alcance (ver Hardware). Alex Bores (1,6×) cuestionó las propuestas que anunció Chris Lehane, de OpenAI, si incluyen impedir que los estados apliquen leyes nuevas de IA (ver Noticias). Nathan Calvin (1,7×) discutió el ensayo de Scott Alexander sobre el plan SURA, que ya se reseñó en la edición 22. Janus sumó otros dos posts sobre el pesimismo en la comunidad de seguridad (1,7× y 1,4×). Henry Shevlin (1,7×) escribió sobre citas, sin relación con la IA.

02 · Noticias verificadas

Qué pasó, con qué fuente

✔︎ confirmada: fuente primaria más un medio independiente. ◐ parcial: solo una de las dos. Lo que no se pudo verificar va al final, en observación.

◐GDPx: los mejores modelos resuelven 12% de un banco de tareas largas de alto valor

Publicado el 1/11 por la noche (2/11 en EE.UU.) · relevancia 4/5

SemiAnalysis presentó GDPx, un benchmark que mide a los modelos de frontera como agentes en tareas largas de 11 áreas: diseño de chips y de hardware, ciberseguridad, biología, finanzas, derecho, trading cuantitativo, ciencia de materiales, ingeniería de software, alineamiento y mejora de la propia IA. Las tareas las armaron 14 empresas que construyen entornos de entrenamiento y corren en escenarios realistas, como una sala de datos de unos 4.000 archivos para una operación financiera. Se corrigen con verificadores automáticos y con un LLM como juez que sigue una rúbrica, y el puntaje principal es el pass@1 promediado en tres intentos. Ningún modelo supera el 12%. Según SemiAnalysis, Claude Opus 5.5 es el mejor en general, GPT-6 Astra lidera en materiales y en mejora de la IA, y Gemini 4 Carbon en biología; los de Anthropic y OpenAI quedan algo por debajo porque sus filtros de seguridad bloquean parte de las tareas de ciber, biología y alineamiento.

Parcial: solo el informe de SemiAnalysis, que es quien armó la prueba; no hay medición independiente ni cobertura de otro medio. Solo una tarea de cada socio es pública, así que el resto no se puede revisar. GDPx se presenta como sucesor de GDPval, el banco de tareas laborales que publicó OpenAI en 2025.

SemiAnalysis (informe)

◐OpenAI prepara una campaña para sus centros de datos después de las elecciones de EE.UU.

Informado el 1/11 · relevancia 3/5

Según Axios, citado por TechCrunch, OpenAI prepara una ofensiva de prensa para después de las elecciones de medio término del martes 3/11, que incluiría llamar "campus de cómputo de IA" a sus centros de datos. Chris Lehane, su responsable de asuntos globales, dijo que estas elecciones anticipan lo que se verá en las presidenciales de 2028, con la IA como tema central, habló de "límites de velocidad" para la IA y de que Estados Unidos ayude a fijar estándares globales, y calificó de sano el debate sobre los centros de datos. Coincide con un análisis de SemiAnalysis del mismo día según el cual el rechazo a los centros de datos ya es de los dos partidos y pone en riesgo la expansión prevista para 2028 (ver Bibliografía).

Parcial: TechCrunch sobre una exclusiva de Axios con declaraciones de Chris Lehane; la nota de Axios no se pudo leer y OpenAI no hizo anuncio oficial. El cambio de nombre aparece como posibilidad, no como decisión. Dato de contexto: OpenAI financia redacciones locales de Axios desde un acuerdo de enero de 2025.

TechCrunch

◐DeepSeek publica un prototipo abierto de agente que trabaja solo sobre un repositorio

Difundido el 1/11 · relevancia 3/5

El equipo de DeepSeek Harness publicó en GitHub, con licencia MIT, el prototipo de un "superagente" de programación para un solo repositorio: recibe pedidos desde GitHub (y opcionalmente desde Feishu, una aplicación de mensajería), trabaja en una sesión propia y devuelve el resultado, por ejemplo como un pull request para que una persona lo revise. Un panel web marca lo que necesita intervención humana. Acompaña un artículo sobre cómo diseñar agentes más autónomos.

Parcial: solo el repositorio, la fuente primaria. El propio README dice que es un prototipo de investigación, que no es un producto oficial de DeepSeek, que puede tener errores y que parte de lo que describe el artículo no está implementado. En la edición 22 había quedado en observación; no se probó.

GitHub (DeepSeek)

✔︎Cincuenta agentes en Minecraft no lograron armar una civilización y se trabaron en burocracia

Publicado el 1/11 · relevancia 3/5

Investigadores de YC Labs (Y Combinator) y Olam Labs pusieron a un solo equipo de 50 agentes, todos con GPT-6.1 Sol, a construir una colonia próspera en Minecraft durante 3 horas. Según su informe, la colonia nunca prosperó: 22 de las 34 muertes fueron la primera noche, después se encerraron en refugios y armaron un casi gobierno de registros de raciones, permisos y operadores designados, con unos 5.900 mensajes. Tom's Hardware lo resume así: muchos murieron la primera noche, se abandonaron casi todos los proyectos ambiciosos y aparecieron trámites desproporcionados: cuatro agentes pasaron 11 minutos designando a un único responsable de fertilizante. En otros juegos compararon equipos: los agentes de GPT fueron más agresivos y los de Claude Opus 5.5, más defensivos, y en Mindustry GPT ganó 6 de 7 partidas.

Confirmada: informe de YC Labs con Olam Labs ("Agents in Games", octubre) y cobertura de Tom's Hardware. Fue un único equipo de 50 agentes, aunque el título de Tom's Hardware hable de "equipos". Es un experimento en juegos, no una medición de productividad.

YC Labs (informe)Tom's Hardware

◎ En observación (no verificado)

• OpenAI: en r/singularity circula que la empresa prueba un modelo llamado GPT-6.2 Astra. Sin anuncio ni fuente original.
• Anthropic: en r/singularity se dice que la empresa prepara la página de un modelo Mythos 5.5; otro hilo sostiene que una supuesta filtración de esa familia es falsa. Nada confirmado por Anthropic.
• Demis Hassabis: según r/singularity, dijo que los centros de datos de IA deberían ser lindos y cuidar su efecto en el paisaje. No se encontró la entrevista original.
• Aramco y Humain: según Ámbito, la petrolera saudí compra el 49% de la empresa de IA del fondo soberano por US$2.600 millones. El acuerdo se había anunciado en octubre de 2025; no se encontró un comunicado sobre el cierre.
• Milei y la IA sin reglas: Independent en Español publicó que el Gobierno ofrece a la Argentina como destino de IA sin regulación. Retoma una línea que el New York Times contó a comienzos de octubre; la nota nueva no se leyó.

03 · Argentina y América Latina

Argentina, primera en uso semanal de IA generativa

Ningún post regional superó su umbral.

Argentina

✔︎Oxford: Argentina encabeza el uso semanal de IA generativa entre nueve países

Informe del 29/10, difundido en la ventana · relevancia 4/5

El Reuters Institute de la Universidad de Oxford publicó su informe sobre IA generativa y noticias, con una encuesta de YouGov a unas 2.000 personas por país entre el 14/8 y el 28/9 en Argentina, Australia, Dinamarca, Finlandia, Francia, Japón, Noruega, el Reino Unido y Estados Unidos. Argentina tiene la mayor proporción de uso semanal; según Infobae y La Nación, 68%, contra 57% de Noruega, la segunda. También encabeza el uso de agentes para una tarea real en la última semana (23%) y la exposición a funciones de IA en sitios y apps de noticias (67%). En cambio, quedó última, empatada con Francia, en conocimientos sobre IA: 69% de respuestas correctas.

Confirmada: informe del Reuters Institute y cobertura de La Nación. Es una encuesta en línea, con lo que mide uso declarado. El 68% figura en un gráfico del informe que no se pudo leer en texto; se toma de los medios.

Reuters Institute (informe)La Nación

Sin fuente propia revisada: Página/12 informa sobre un proyecto para proteger a niñas, niños y adolescentes, sin datos que permitan confirmar si trata de IA. El Súper RIGI sigue sin dictamen en el Senado: la búsqueda propia no encontró novedades.

América Latina

Sin novedades verificadas en la ventana. Sin fuente propia revisada: según Diario Financiero, el nuevo director del CENIA de Chile, que coordina Latam-GPT, quiere crear un estudio de startups y convertir al centro en un nodo regional de IA (la nota no se pudo leer y no se encontró anuncio del CENIA); El Observador explica por qué Uruguay atrae centros de datos; y Acento informa que más de 73.000 dominicanos se capacitan en IA con el programa RD Inteligente. Las declaraciones del subsecretario del Trabajo de Chile ya se mencionaron en la edición 22.

Seguimiento legislativo

04 · IA en los negocios en Argentina

Una certificación de gestión de IA y una encuesta de aprendizaje

◐IRAM certificó a la cordobesa Global Think con la norma de gestión de IA ISO/IEC 42001

Informado entre el 26/10 y el 2/11 · relevancia 3/5

Global Think Technology, empresa de tecnología de Córdoba, obtuvo la certificación de la norma ISO/IEC 42001, que fija cómo una organización debe gestionar los sistemas de IA que desarrolla o usa, con IRAM como certificador. Según Perfil, la entrega fue el miércoles 21/10, abarca el uso interno de IA y el que hacen sus clientes con sus productos, y Global Think es la sexta empresa del país con esta certificación. Es la empresa cordobesa que la edición 22 mencionaba sin nombre. La certificación evalúa procesos de gestión, no la calidad ni la seguridad de un producto en particular.

Parcial: Perfil Córdoba (26/10), con declaraciones de Paula Strada (IRAM) y de Nicolás Torcivia (Global Think); InfoNegocios lo repitió el 2/11. No se encontró comunicado oficial de IRAM ni de la empresa. El hecho es anterior a la ventana: entra porque se volvió a difundir.

Perfil

◐Una encuesta de Preply ubica a la Argentina entre los países que más usan IA para aprender

Difundido el 1/11 · relevancia 2/5

Según la cobertura de un informe de Preply, una plataforma de clases en línea, el 93% de los profesionales argentinos encuestados usa IA para aprender, a la par de Polonia, pero cerca de 6 de cada 10 tuvo problemas para aplicar lo aprendido. El informe general se basa en 5.050 profesionales de nueve mercados (Estados Unidos, Reino Unido, España, Francia, Alemania, Italia, Polonia, Japón y Argentina), con encuesta cerrada el 26/6.

Parcial: el dato de Argentina sale de la prensa (Puntal; Unite.ai el 1/10, cuando salió el informe); la página de Preply no desglosa por país. El informe es anterior a la ventana y volvió a circular. Es una encuesta de una empresa que vende clases, no una medición independiente.

PuntalPreply (informe general)Unite.ai

Sin dato propio revisado: Forbes Argentina cuenta que una solución argentina de IA para WhatsApp ganó un concurso en Taiwán frente a 80 países (no se identificó la empresa ni el premio); El Ecosistema Startup informa inversiones de US$300.000 y US$600.000 en Agrology y Give Zero; El Cronista repasa la venta del sexto unicornio de Martín Varsavsky; Los Andes presenta FLOE, una plataforma argentina para medir cómo aparecen las marcas en las respuestas de la IA; y Nuevo Enfoque Urbano dice que Mendoza arma un filtro con IA para decidir inversiones mineras. El estudio de los US$17.700 millones que repite InfoMendoza es el de la Universidad de San Andrés de la edición 22.

Lo que salió mal: nada nuevo verificado en la ventana.

05 · Recursos multimedia

Para ver y escuchar

06 · Bibliografía

Para leer

07 · Hardware y entrenamiento local

Pocas novedades verificables

En r/LocalLLaMA circularon, sin verificar y con datos de sus autores: tandem.cpp, un motor que diría correr Qwen3.8-Flash-Next a 97 tokens por segundo en una RTX 4090 con 64 GB de RAM, 3,3 veces más que llama.cpp; un usuario con una RTX 3090 Ti y 128 GB de RAM que dice obtener 35 tokens por segundo con DeepSeek-V4.1-Flash-1017; otro que corre 8 agentes con 250.000 tokens de contexto en dos RTX 3090; Silencio-2, un modelo de voz de 18 millones de parámetros con pesos abiertos que funcionaría 20 veces más rápido que el tiempo real en procesador; un JetBrains Mellum2.1 de 12B con 2,5B activos publicado en Hugging Face; y llama2.c funcionando en un iPod de 2006. Varios modelos en tendencia en Hugging Face no son de la ventana.

08 · Acciones aplicables

Qué hacer con esto

• Antes de delegar en un agenteProbarlo con tareas propias y largas, no solo con rankings: en GDPx, con tareas de varias horas en entornos reales, el mejor modelo resuelve 12%. Un buen puntaje en pruebas cortas no garantiza que termine un trabajo completo.
• Si un agente propone cambios de códigoQue trabaje en una rama aparte y entregue pull requests para revisar, con permisos mínimos sobre el repositorio y sin acceso a claves de producción, como hace el prototipo de DeepSeek.
• Con equipos de muchos agentesEmpezar con pocos y con roles claros: en el experimento de Minecraft, 50 agentes sin estructura gastaron tiempo en coordinarse en lugar de avanzar.
• Al contratar proveedores de IAUna certificación ISO/IEC 42001 indica que hay procesos de gestión de riesgos de IA; conviene pedir el alcance del certificado y las políticas de uso de datos, porque no evalúa la calidad de un producto puntual.
• Para seguirEl resultado de las elecciones de EE.UU. del martes y la campaña de OpenAI sobre centros de datos, los rumores de GPT-6.2 Astra y Mythos 5.5, el Súper RIGI en el Senado y la ley de IA de Chile.

09 · Control de calidad

Cambios y pendientes del monitoreo

• VentanaEsta edición cubre del 1/11 a las 06:15 al 2/11 a las 06:15 (hora argentina).
• MediciónSe leyeron las 56 cuentas de X, con sesión. El primer filtro automático de las fuentes no corrió por tercer día seguido, así que se revisaron todos los ítems sin filtrar. Se usó también la cola de candidatas armada durante el día, verificando cada una.
• Cuentas con más de 30 días sin publicar@sleepinyourhat (29/9), @johnschulman2 (14/9), @janleike (10/9), @woj_zaremba (9/9), @ilyasut (1/9), @lilianweng (28/7), @ch402 (25/5), @LucianaBenotti (13/5), @rodrigfnogueira (24/4), @fredidavidvivas (13/3) y @cen_ia (8/3/2025).
• Cambios de bioNinguno detectado.
• Fuentes que fallaronPolymarket (no respondió). No se leyeron la nota de Axios sobre OpenAI, Diario Financiero (CENIA), Independent en Español ni los resultados por país de Preply.
• Cambios de rolNinguno entre los referentes.
• Correcciones y repeticionesEl texto de Anthropic sobre tres incidentes en sus evaluaciones de ciberseguridad que circuló en r/netsec es de julio y agosto, no de la ventana. El hilo sobre Claude, cuentos de apicultura y lucha libre que entrenan a otro modelo a esquivar la supervisión se refiere al trabajo de Anthropic sobre desalineación emergente sutil, ya reseñado en la edición 21. La nota del economista de Apollo sobre la falta de beneficio de la IA fuera de las grandes tecnológicas es del 25/10 y retoma lo publicado en la edición 15. La ronda de Fractile a US$6.500 millones se informó en agosto. Mirage2FA, el servicio de robo de sesiones de Microsoft 365, se conoce desde agosto y ninguna fuente lo vincula con IA. El prototipo de DeepSeek, en observación en la edición 22, pasa a Noticias con el repositorio. Varios modelos en tendencia en Hugging Face no son de la ventana (DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Qwen3.8-27B, Mistral Large 4, LTX-2.5) y uno sigue figurando con fecha futura (7/11).
• Candidatos a referenteNinguno nuevo.
• Revisión del 2/11Con el primer filtro de Gemini ya arreglado, se volvieron a revisar las tarjetas parciales. Minecraft pasa a confirmada con el informe de YC Labs (era un solo equipo de 50 agentes). Se precisaron fechas de Global Think (entrega del 21/10) y de Preply (informe del 1/10), que se difundieron de nuevo en la ventana. Se sumaron las imágenes que no se habían generado.

10 · Glosario

Palabras de esta edición

Cada edición explica unos pocos términos que aparecen en ella, una sola vez. Todos juntos están en el glosario.

• pass@1 y pass@kFormas de contar aciertos en una prueba. pass@1 es la proporción de tareas que un modelo resuelve al primer intento; pass@k, la de tareas que resuelve en al menos uno de k intentos, por lo que siempre da igual o más alto.Ejemplo: En GDPx el puntaje principal es pass@1 promediado en tres intentos: cuenta si el modelo acierta de una, no si acierta alguna vez.Aparece en Noticias · En el glosario
• LLM como juez (LLM-as-a-judge)Usar un modelo de lenguaje para corregir las respuestas de otro siguiendo una rúbrica, cuando no hay una única respuesta correcta que se pueda comprobar con un programa. Es más barato que la corrección humana, pero hereda los sesgos del modelo que corrige.Ejemplo: Un informe legal escrito por un agente se puede corregir con un modelo que revisa si cita las cláusulas correctas y si responde la pregunta pedida.Aparece en Noticias · En el glosario
• Pull request (pedido de incorporación de cambios)Una propuesta de cambios al código de un repositorio que otra persona revisa antes de sumarla a la versión principal. Muestra qué líneas se agregan o se borran y permite comentar y pedir correcciones.Ejemplo: El prototipo de agente de DeepSeek no cambia el código por su cuenta: entrega sus cambios como un pull request para que alguien los apruebe.Aparece en Noticias · En el glosario
• Norma ISO/IEC 42001Una norma internacional que dice cómo una organización debe gestionar los sistemas de IA que desarrolla o usa: riesgos, responsables, controles y revisión. Un certificador externo verifica que los procesos se cumplan; no evalúa la calidad de un producto en particular.Ejemplo: Una empresa certificada debe poder mostrar quién aprueba cada sistema de IA, qué riesgos evaluó y cómo los controla.Aparece en IA en los negocios · En el glosario