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¡Buen viernes 13!
Febrero ha sido el mes de OpenAI y Anthropic acaparando titulares. Pero ayer, Google decidió recordarnos algo importante: siguen siendo el gigante más poderoso en la carrera de la IA.
Su actualización a Gemini Deep Think no solo rompió récords en matemáticas, código y ciencias... literalmente superó el desempeño promedio de los humanos en pruebas de razonamiento abstracto.
Y no, no es ciencia ficción. Está disponible desde ayer.
Hoy te cuento qué significa esto para ti, por qué importa, y cómo una IA que resuelve Olimpiadas de Física podría cambiar tu forma de trabajar.
Stop Drowning In AI Information Overload
Your inbox is flooded with newsletters. Your feed is chaos. Somewhere in that noise are the insights that could transform your work—but who has time to find them?
The Deep View solves this. We read everything, analyze what matters, and deliver only the intelligence you need. No duplicate stories, no filler content, no wasted time. Just the essential AI developments that impact your industry, explained clearly and concisely.
Replace hours of scattered reading with five focused minutes. While others scramble to keep up, you'll stay ahead of developments that matter. 600,000+ professionals at top companies have already made this switch.
🧠 ¿Cómo te ayuda la IA hoy?
En una frase: La IA ya no solo "responde rápido" — ahora puede pensar profundamente y resolver problemas complejos que antes requerían expertos humanos.
Para ti significa que:
Puedes pedirle a la IA que revise cálculos complejos con la confianza de un experto
Tareas que antes requerían consultores especializados ahora están al alcance de tu suscripción
El análisis de datos científicos, financieros o técnicos ya no es exclusivo de quienes tienen doctorados
Ejemplo práctico de hoy: Un ingeniero dibuja a mano alzada un diseño de pieza mecánica → Deep Think analiza el dibujo, modela la geometría 3D compleja y genera el archivo listo para impresión 3D.
Antes: Contratar un diseñador CAD profesional ($$$) Ahora: Sketch + Deep Think = pieza física
📰 La Noticia de IA del Día
Google Deep Think acaba de superar a los humanos en razonamiento abstracto
El 12 de febrero de 2026, Google DeepMind lanzó una actualización masiva a Gemini 3 Deep Think, su modo especializado de razonamiento profundo. Los números no son solo impresionantes — son históricos.
Los benchmarks que rompió:
ARC-AGI-2: 84.6% (verificado por ARC Prize Foundation)
Qué es: Una prueba diseñada para medir razonamiento abstracto y adaptabilidad, no memorización
Contexto: Los humanos promedian ~60% en estas pruebas
La competencia: Claude Opus 4.6 sacó 68.8%, GPT-5.2 apenas 52.9%
Por primera vez, una IA supera consistentemente el desempeño humano promedio en razonamiento abstracto
Codeforces: 3,455 Elo
Equivalente al nivel "Legendary Grandmaster" en programación competitiva
Para contexto: Opus 4.6 tiene 2,500 Elo (casi 1,000 puntos menos)
Coloca a Deep Think en el top 1% de programadores competitivos del mundo
Humanity's Last Exam: 48.4% (sin herramientas externas)
Una prueba diseñada específicamente para ser "fácil para humanos, imposible para IA"
Google estableció un nuevo estándar en este benchmark
Olimpiadas Internacionales 2025:
Medalla de oro en Olimpiada de Matemáticas
Medalla de oro en Olimpiada de Física (sección escrita)
Medalla de oro en Olimpiada de Química (sección escrita)
50.5% en CMT-Benchmark (física teórica avanzada)
¿Qué lo hace diferente?
Deep Think no es un modelo separado — es un modo de razonamiento dentro de Gemini 3 que usa "inference-time compute". En lugar de responder inmediatamente, la IA:
Genera múltiples hipótesis en paralelo
Evalúa cada hipótesis contra las limitaciones del problema
Refina los caminos más prometedores
Descarta callejones sin salida
Converge en la mejor solución
Problemas simples: 2-3 rondas de razonamiento Problemas complejos de física: 10+ rondas
Es literalmente darle "tiempo para pensar" a la IA.
Aplicaciones reales que funcionan HOY:
Para investigadores:
Interpretar datasets complejos
Detectar errores lógicos sutiles en papers técnicos (que revisores humanos pasaron por alto)
Verificar demostraciones matemáticas
Para ingenieros:
Modelar sistemas físicos a través de código
Convertir sketches en modelos 3D imprimibles
Analizar problemas de optimización complejos
Para profesionales:
Análisis financiero avanzado
Modelado de escenarios con múltiples variables
Resolución de problemas con restricciones complejas
Google también lanzó Aletheia
Un agente de investigación matemática que:
Resuelve problemas abiertos de forma autónoma
Verifica demostraciones matemáticas
Alcanza nuevos máximos en benchmarks de dominio específico
Es el equivalente a tener un matemático nivel Olimpiada trabajando 24/7.
¿POR QUÉ IMPORTA?
1. La frontera de razonamiento se movió brutalmente Hace 12 meses, un score de 84.6% en ARC-AGI-2 parecía estar a años de distancia. Hoy ya lo tenemos.
2. Google sigue siendo el gigante Después de semanas de titulares de OpenAI y Anthropic, Google recordó que tienen más recursos, más talento y más poder de cómputo que nadie.
3. El costo de la "inteligencia experta" está colapsando Tareas que antes requerían consultores especializados ahora están disponibles por $20/mes (Google AI Ultra) o vía API para empresas.
4. Investigación científica en territorio inexplorado Cuando una IA puede resolver problemas de Olimpiadas de Física y verificar demostraciones matemáticas, estamos entrando a una era donde la IA acelera el descubrimiento científico de formas que apenas comenzamos a entender.
5. Está disponible AHORA No es vaporware ni lista de espera:
Suscriptores de Google AI Ultra: disponible en la app Gemini
Investigadores/empresas: programa de acceso temprano vía Gemini API
🗣️ Frase Inteligente del Día
Hemos actualizado nuestro modo especializado de razonamiento Gemini 3 Deep Think para ayudar a resolver desafíos modernos de ciencia, investigación e ingeniería — empujando la frontera de la inteligencia."
💡 ¿Qué puedes hacer hoy con IA?
Si eres suscriptor de Google AI Ultra ($20/mes):
Paso 1: Abre la app de Gemini en tu dispositivo
Paso 2: En la configuración del chat, activa "Deep Think mode"
Paso 3: Pruébalo con problemas complejos:
Análisis de datos financieros con múltiples variables
Revisión de lógica en código complejo
Cálculos matemáticos que requieren varios pasos
Interpretación de papers técnicos o científicos
Paso 4: Nota la diferencia en la profundidad del razonamiento vs modo normal
Si NO eres suscriptor pero quieres probarlo:
Opción 1: Activa el trial gratuito de Google AI Ultra (usualmente 1-2 meses gratis)
Opción 2: Si eres investigador/empresa, aplica al early access program vía Gemini API
Opción 3: Espera — probablemente se expandirá a más planes en los próximos meses
Experimento del día:
Dibuja a mano alzada un objeto o diseño mecánico simple → Tómale foto → Súbelo a Deep Think → Pídele que lo convierta en modelo 3D
Antes esto requería: Diseñador CAD profesional + software especializado Ahora: Tu sketch + Deep Think = archivo STL listo para imprimir
🔧 Tip del Día
Cómo sacarle el máximo provecho a modos de razonamiento profundo:
🎯 USA Deep Think para:
Problemas con múltiples restricciones o variables
Análisis que requiere verificación lógica rigurosa
Tareas donde "pensar más tiempo" genera mejor resultado
Revisión de trabajo crítico (código, cálculos, propuestas)
⚡ NO uses Deep Think para:
Preguntas simples de búsqueda de información
Tareas donde la velocidad es más importante que la precisión perfecta
Conversación casual o brainstorming rápido
Cuando solo necesitas "lo suficientemente bueno"
Regla general: Si un experto humano se tomaría 15-30 minutos pensando profundamente en el problema, usa Deep Think. Si responderían en 30 segundos, usa modo normal.
💼 Herramientas Recomendadas
1. Gemini 3 Deep Think (Google)
Qué hace: Modo de razonamiento profundo con benchmarks históricos
Para quién: Profesionales que necesitan análisis riguroso y razonamiento complejo
Precio: Incluido en Google AI Ultra ($20/mes) + API para empresas
Link: Gemini App
2. Aletheia (Google DeepMind)
Qué hace: Agente de investigación matemática que resuelve problemas abiertos
Para quién: Investigadores, matemáticos, científicos
Disponibilidad: Programa de acceso temprano para investigadores
Por qué importa: Primera IA que puede hacer investigación matemática autónoma
3. Perplexity Sonar Pro (Actualización reciente)
Qué hace: Búsqueda con razonamiento mejorado para consultas complejas
Para quién: Quien necesita research profundo con fuentes verificables
Precio: Desde $20/mes
Link: perplexity.ai
🤖 Prompt del Día:
Para aprovechar razonamiento profundo en cualquier IA:
Actúa como un experto consultor en [TU CAMPO].
Antes de responder, necesito que:
1. Identifiques todas las variables y restricciones del problema
2. Generes 3 enfoques diferentes para resolverlo
3. Evalúes pros/contras de cada enfoque
4. Selecciones el mejor y expliques por qué
Problema: [DESCRIBE TU SITUACIÓN]
No me des la primera respuesta que se te ocurra.
Quiero que "pienses en voz alta" todo el proceso de razonamiento.Por qué funciona:
Forzas múltiples hipótesis (como hace Deep Think internamente)
Pides evaluación explícita de opciones
Obtienes el razonamiento completo, no solo la conclusión
Funciona en Claude, GPT, Gemini (cualquier modelo)
🖼️ Imagen del Día:
Hoy necesitamos una imagen que capture la esencia de "razonamiento profundo" — esa sensación de cuando una IA no solo responde, sino que verdaderamente piensa y analiza antes de darte la solución perfecta.
⚡ Ráfagas IA
💰 Anthropic alcanza $380 mil millones de valuación
La compañía detrás de Claude cerró una ronda de financiamiento de $30 mil millones (la segunda más grande en la historia del tech después de OpenAI). Su revenue anual alcanzó $14 mil millones, con Claude Code generando $2.5 mil millones por sí solo. El 80% de su negocio viene de empresas, no consumidores. Por qué importa: Los inversionistas están apostando fuerte por quien está ganando en el mercado enterprise.
⚡ OpenAI lanza Codex-Spark: 1,000+ tokens por segundo
OpenAI liberó GPT-5.3-Codex-Spark, un modelo optimizado para velocidad que corre en chips Cerebras (no Nvidia). Sacrifica un poco de inteligencia por velocidad brutal — más de 1,000 tokens por segundo. Es el primer producto de OpenAI que no usa hardware Nvidia. Por qué importa: La crítica principal de Codex era su lentitud. Ahora tienen dos versiones: una lenta y super inteligente, otra ultra rápida para edits interactivos.
🇨🇳 MiniMax lanza M2.5 open-source a precio ridículo
El lab chino MiniMax lanzó M2.5, un modelo que iguala a Opus 4.6 y GPT-5 en coding benchmarks pero cuesta 20 veces menos ($1.20-$2.40 por millón de tokens vs $25 de Opus). Ya maneja 30% de las tareas diarias de la empresa y 80% de sus commits de código. Por qué importa: Cada pocos meses, un lab chino cambia la economía de toda la industria. "Inteligencia demasiado barata para medir" se siente más cerca que nunca.
Mientras la industria se peleaba por titulares, el gigante de Mountain View nos recordó algo: tienen más recursos, más talento y más poder de cómputo que todos los demás... y cuando deciden lanzar algo, rompen todos los récords.
Deep Think no es solo un benchmark impresionante. Es una señal de que la frontera de razonamiento de la IA se está moviendo más rápido de lo que pensábamos. Lo que ayer parecía estar a años de distancia, hoy ya está disponible en tu app de Gemini.
¿Lo mejor? No tienes que esperar, no tienes que estar en una lista, no necesitas ser investigador. Si tienes $20/mes, puedes probar razonamiento nivel-experto hoy mismo.
Nos vemos del otro lado del fin de semana, con nuevas historias de cómo la IA sigue cambiando las reglas del juego.
Julius
IA Para Tu Día
P.D. — Si probaste Deep Think con algo interesante, responde a este correo. Me encantaría saber qué experimentos están haciendo.