Inteligencia artificial - Historial de revisiones

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‎Gemini 3.5 de Google

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‎Tendencias y futuro de la IA en 2026

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	# Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.		# Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

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 === Gemini 3.5 de Google ===
-En mayo de 2026, Google presentó Gemini 3.5 Flash, un modelo con capacidades de agente que puede planificar, escribir código y ejecutar flujos de trabajo complejos de forma independiente. Es cuatro veces más rápido que los modelos líderes actuales y puede gestionar tareas que antes requerían semanas de trabajo humano. Gemini 3.5 Flash se integra con el marco operativo Antigravity para desplegar "subagentes" que colaboran en flujos de trabajo de varios pasos.
+En [[mayo]] de [[2026]], Google presentó Gemini 3.5 Flash, un modelo con capacidades de agente que puede planificar, escribir código y ejecutar flujos de trabajo complejos de forma independiente. Es cuatro veces más rápido que los modelos líderes actuales y puede gestionar tareas que antes requerían semanas de trabajo humano. Gemini 3.5 Flash se integra con el marco operativo Antigravity para desplegar "subagentes" que colaboran en flujos de trabajo de varios pasos.
 === Gemini Omni ===

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 * '''Modelos de código abierto''': Mistral AI, Meta con Llama, y DeepSeek ofrecen alternativas a los modelos propietarios.
-== Tendencias y futuro de la IA en 2026 ==
+== Tendencias y futuro de la IA en [[2026]] ==
 Según el informe de tendencias de la Conferencia Mundial de IA 2026, el sector está entrando en una nueva fase donde el éxito se mide menos por el tamaño del modelo y más por su despliegue seguro, eficiente y a escala. Algunas tendencias clave incluyen:
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 * '''Agentes de IA autónomos''': Sistemas capaces de planificar, razonar y completar tareas de varios pasos con intervención humana limitada.
 * '''IA encarnada''': Integración de la IA en robots y sistemas físicos que interactúan con el mundo real.
-* '''Infraestructura de computación''': Inversiones masivas en chips especializados y centros de datos, con empresas tecnológicas invirtiendo más de medio billón de dólares en gastos de capital en 2026.
+* '''Infraestructura de computación''': Inversiones masivas en chips especializados y centros de datos, con empresas tecnológicas invirtiendo más de medio billón de dólares en gastos de capital en [[2026]].
-* '''Gobernanza global de la IA''': Creación de la Organización Mundial de Cooperación en Inteligencia Artificial, firmada por 29 países en la Conferencia de Shanghái de 2026.
+* '''Gobernanza global de la IA''': Creación de la Organización Mundial de Cooperación en Inteligencia Artificial, firmada por 29 países en la Conferencia de Shanghái de [[2026]].
 * '''IA para la ciencia (AI for Science)''': Modelos que aceleran la investigación en áreas como el descubrimiento de proteínas, el diseño de fármacos y la ciencia de materiales.
 * '''Eficiencia energética''': Preocupación creciente por el consumo energético de los centros de datos, con un enfoque en "Green AI" y arquitecturas más eficientes.

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 == Referencias ==
-# 1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). *Artificial Intelligence: A Modern Approach* (4th ed.). Pearson.
+# Russell, S., & Norvig, P. (2021). *Artificial Intelligence: A Modern Approach* (4th ed.). Pearson.
-# 2. Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., ... & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. *Nature*, 529(7587), 484-489.
+# Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., ... & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. *Nature*, 529(7587), 484-489.
-# 3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). *Deep Learning*. MIT Press.
+# Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). *Deep Learning*. MIT Press.
-# 4. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). *Reinforcement Learning: An Introduction* (2nd ed.). MIT Press.
+# Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). *Reinforcement Learning: An Introduction* (2nd ed.). MIT Press.
-# 5. Abadi, M., et al. (2016). TensorFlow: A system for large-scale machine learning. *12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 16)*, 265-283.
+# Abadi, M., et al. (2016). TensorFlow: A system for large-scale machine learning. *12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 16)*, 265-283.
-# 6. McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (1955). *A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence*.
+# McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (1955). *A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence*.
-# 7. Bostrom, N. (2014). *Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies*. Oxford University Press.
+# Bostrom, N. (2014). *Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies*. Oxford University Press.
-# 8. Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., Kuleshov, V., DePristo, M., Chou, K., ... & Dean, J. (2019). A guide to deep learning in healthcare. *Nature Medicine*, 25(1), 24-29.
+# Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., Kuleshov, V., DePristo, M., Chou, K., ... & Dean, J. (2019). A guide to deep learning in healthcare. *Nature Medicine*, 25(1), 24-29.
-# 9. Davenport, T. H., & Bean, R. (2026). Five Trends in AI and Data Science for 2026. *MIT Sloan Management Review*.
+# Davenport, T. H., & Bean, R. (2026). Five Trends in AI and Data Science for 2026. *MIT Sloan Management Review*.
-# 10. WAIC 2026. "Beyond bigger models: What WAIC 2026 reveals about AI's next chapter". *CGTN*.
+#  WAIC 2026. "Beyond bigger models: What WAIC 2026 reveals about AI's next chapter". *CGTN*.
 == Bibliografía adicional ==

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