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Muse, el agente de Meta, es segundo en la App Store… con cifras modestas

Meta lanzó Muse el martes y el miércoles ya escalaba posiciones: el 10 de septiembre figuraba como la segunda aplicación más descargada de la App Store estadounidense. La firma de análisis Sensor Tower calcula algo más de 83.000 descargas en iOS en Estados Unidos, único mercado donde está disponible por ahora.

El titular engaña un poco. Threads superó los 4,3 millones de descargas el día de su estreno y la aplicación de Meta AI logró 108.000 en su debut. ChatGPT rebasó el medio millón de instalaciones en menos de una semana, un promedio de unas 83.300 al día: lo que Muse ha tardado el doble en conseguir. En Android la cosa va peor, con un puesto 338 en la categoría de Productividad de Google Play. Tampoco se cuentan aquí los usos por web ni por WhatsApp.

Meta apuesta fuerte por los agentes de consumo, un terreno donde compiten Gemini Spark de Google, Claude Cowork de Anthropic y, sobre todo, Instinct, un agente que funciona por mensajes de texto, valorado en 2.500 millones de dólares y con 350 millones en caja. Esta semana Instinct ha dado direcciones de correo a todos sus usuarios y ha empezado a construir una especie de red social en la que el agente de una persona habla con los de sus amigos para cuadrar planes. El estreno de Muse, además, llegó pocos días después de que Meta aceptara un acuerdo multiestatal de 18.000 millones de dólares por los daños de las redes sociales a los consumidores.

La «inundación agéntica» que desborda a las administraciones

Rellenar un formulario o redactar una reclamación se ha vuelto trivial, y las ventanillas públicas lo están notando. Según publicó TechCrunch el 10 de septiembre, las quejas ante el defensor de la vivienda británico han pasado de 2.600 en 2022 a algo más de 7.000 el año pasado. La Oficina de Protección Financiera del Consumidor estadounidense ha multiplicado por cinco las reclamaciones en ese mismo periodo, y hay saltos parecidos en las peticiones judiciales brasileñas y en las peticiones parlamentarias alemanas.

El investigador Chris Schmitz ha documentado 84 casos en 11 jurisdicciones para un artículo que presentará el mes que viene en la conferencia AI Ethics and Society. El patrón se repite: cifras planas hasta 2022 y después una curva que se empina y, en la mayoría de los casos, todavía no se ha aplanado. Por prudencia metodológica, el trabajo no afirma que la IA sea la causa directa.

Lo interesante es el diagnóstico. A diferencia de los programas de recompensas por fallos, ahogados el año pasado en informes basura generados por modelos de lenguaje, aquí «la inmensa mayoría de los casos son personas con derecho a reclamar algo que reclaman esa cosa», dice Schmitz. Si antes no lo hacían era por lo que en política pública se llama carga administrativa: el trámite resultaba disuasorio. Ahora que una herramienta levanta ese peso, el problema es que las administraciones atienden a cinco veces más solicitantes con el mismo presupuesto. Schmitz lo ve menos como una plaga que como la ocasión de rediseñar los servicios.

Pocket FM: 500 millones de ritmo de ingresos con la IA produciendo el 93 % del catálogo

La plataforma india de relatos en audio Pocket FM ha duplicado en un año su ritmo anualizado de ingresos hasta los 500 millones de dólares, contó su cofundador y consejero delegado, Rohan Nayak, el 10 de septiembre. La IA está ya detrás del 93 % del catálogo y del 99 % del contenido nuevo.

Las cuentas explican el giro: producir se ha vuelto unas 80 veces más barato, y 100 horas de contenido que antes requerían cerca de un año salen ahora en un día. Sus más de 550.000 creadores generan unos 2,5 millones de horas al año, cuando hace dos años todo el catálogo sumaba unas 100.000 horas. La biblioteca supera las 770.000 series de audio y la retención de ingresos a doce meses ha subido del 44 % al 76 %.

Nayak insiste en que las ideas siguen siendo humanas: «Queremos crear grandes propiedades intelectuales que duren 100 años, y para eso hacen falta personas». La empresa ha entrenado modelos propios de escritura creativa y de texto a voz con su histórico de producción. Estados Unidos es su mayor mercado, con cerca del 70 % de esos ingresos anualizados; unos 85 millones vienen de publicidad y unos 415 de usuarios que pagan por desbloquear episodios. Su aplicación de microdramas Pocket Saga, con contenido enteramente generado por IA, ronda ya los 15 millones. La matriz, Pocket Entertainment, negocia una ronda que un informe reciente cifra en 100 a 120 millones con una valoración cercana a los 2.000 millones.

Bending Spoons compra Miro por un 90 % menos de lo que valía en 2022

La italiana Bending Spoons se queda con Miro por 1.360 millones de dólares en efectivo (1.790 millones de valor de capital), informó TechCrunch el 10 de septiembre. La compra se cierra un 90 % por debajo de la valoración que la herramienta de pizarras colaborativas alcanzó en 2022, en plena euforia del trabajo remoto.

No es una empresa en apuros: Miro supera los cuatro millones de usuarios de pago y los 100 millones totales, ronda los 600 millones de ingresos recurrentes anuales —el 90 % procedente de empresas—, tiene unos 435 millones de caja neta y es rentable. Hoy se define como «espacio de innovación con IA», con asistentes para sus pizarras y conectores que traen contexto de GitHub, Jira o Slack.

El descuento dice más del mercado que de Miro: los múltiplos del software como servicio se han desinflado, las empresas han recortado licencias duplicadas y prefieren suites completas frente a herramientas sueltas. Bending Spoons lleva tiempo cazando en ese caladero; el mes pasado compró Airtable, valorada en más de 11.000 millones en 2021, por 1.280 millones.

Maven Robotics sale de la sombra con 100 millones para robots de almacén

En 2024 Maven Robotics no tenía nada, «el dibujo de un robot y un equipo de personas», recuerda su consejero delegado y cofundador, Hamza Derbas. Se coló igualmente en la reunión de una gran empresa de consumo que visitaba a cuatro rivales suyos y, en vez de hablar de robots, pidió ver sus fábricas y almacenes. Ganó el contrato.

Dos años después tiene hasta ocho robots trabajando 16 horas al día con una disponibilidad del 99 % o más, y el 10 de septiembre anunció su salida del sigilo con 100 millones de dólares de RoboStrategy, LocalGlobe, Vine Ventures y XTX Ventures. Planea fabricar 250 unidades de su tercera generación y empezar a diseñar la cuarta.

Sus máquinas van sobre ruedas, alcanzan 16 kilómetros por hora y tienen dos brazos capaces de levantar 30 kilos. Se dedican al paletizado mixto: recomponer palés con mercancías de distintas fábricas según lo que cada tienda necesita en tiempo real, algo que hoy hacen personas corriendo por el almacén. Derbas, nueve años en el grupo de proyectos especiales de Apple, es tajante con los robots bípedos de Agility: «no tienen ningún sentido para nada de lo que hacen… son muy complejos, poco fiables y añaden coste innecesario». El paletizado es un mercado de unos 80.000 millones, pero las tareas que Maven quiere abordar después exigen capacidades de manipulación que todavía no existen.

El Pentágono negocia prestar 5.000 millones a la nube de IA Fluidstack

El Departamento de Defensa estadounidense negocia un préstamo de unos 5.000 millones de dólares a Fluidstack, una startup de computación en la nube para IA, según publicó Reuters el 10 de septiembre citando al Wall Street Journal. El dinero saldría de la Office of Strategic Capital del propio Pentágono.

El objetivo declarado no es levantar una instalación nueva, sino reforzar la cadena de suministro y la capacidad de fabricación de determinados componentes para centros de datos en Estados Unidos. Ni Defensa ni Fluidstack respondieron de inmediato.

La operación encaja en una línea más amplia: el mes pasado Trump firmó una orden ejecutiva que declara emergencia nacional y veta cierto equipamiento extranjero en la red eléctrica estadounidense. La Office of Strategic Capital ya había cerrado acuerdos con Vulcan Elements, Phoenix Tailings y Energy Fuels en tierras raras, y con las empresas de drones Unusual Machines y Neros.

Emiratos se plantea meter sus centros de datos dentro de montañas

Emiratos Árabes Unidos está rehaciendo discretamente su proyecto de centro de datos de IA de 5 gigavatios tras la guerra con Irán, según una exclusiva de Reuters del 11 de septiembre basada en seis fuentes. La idea original era un único campus de diez millas cuadradas (26 kilómetros cuadrados) en Abu Dabi; ahora se estudia una red de instalaciones repartidas por el país.

Sobre la mesa hay defensas antiaéreas y construcción subterránea. Para los datos más sensibles se contempla alojar las instalaciones dentro de montañas: el país es llano, pero tiene cordilleras en Ras Al Jaima y Fujaira.

El motivo es concreto. En marzo, dos centros de datos de AWS en Emiratos y uno en Baréin resultaron dañados en los ataques, y el servicio sigue afectado. En abril las fuerzas armadas iraníes difundieron un vídeo que señalaba Stargate UAE como objetivo potencial, con un mapa y la leyenda «Nothing stays hidden from our sight»; el emplazamiento está cerca de la base aérea de Al Dhafra. El proyecto UAE-US AI Campus lo lidera G42, del jeque Tahnoun bin Zayed al Nahyan: a cambio de chips de Nvidia y tecnología estadounidense, Emiratos aceptó cortar sus lazos de IA con China e invertir en Stargate. La primera fase, Stargate UAE, son 30.000 millones de dólares y un gigavatio, con los primeros 200 megavatios entrando en servicio este año. G42 asegura que el trabajo avanza según lo previsto y que «los detalles del proyecto están sujetos a revisión continua». Daniel Benaim, del Middle East Institute, resume el efecto del conflicto en el Golfo como un «terremoto económico».

d-Matrix mete sus chips en los bastidores de Nvidia

La startup de semiconductores d-Matrix adoptará NVLink Fusion, la tecnología de interconexión de Nvidia, para que sus procesadores puedan integrarse dentro de los sistemas de centro de datos del fabricante, informó Reuters el 10 de septiembre.

Sus chips nuevos se llaman Raptor: el diseño final se cierra a finales de este año y los bastidores compatibles se esperan en 2027. No se revelaron condiciones económicas. La compañía también se alía con Astera Labs.

d-Matrix está especializada en inferencia y no en entrenamiento, con la mirada puesta en servicios de baja latencia como asistentes de programación, chatbots y agentes de voz. Microsoft la respalda desde su ronda de 110 millones en 2023; envió su primer chip en noviembre de 2024 y alcanzó una valoración de 2.000 millones al levantar 450 millones el año pasado. Tiene su sede en Santa Clara.

Wipro: la IA le ha dado la productividad de 20.000 empleados, y los ha reubicado

Conviene leer este dato con cuidado, porque circula mal contado. Wipro no ha automatizado 20.000 puestos: según explicó su directora de tecnología, Sandhya Arun, a Reuters el 10 de septiembre, el empuje en IA ha liberado una capacidad equivalente a la producción de 20.000 empleados, y esas personas han sido reubicadas dentro de la compañía. En junio la empresa tenía unos 243.000 trabajadores.

Más de 100.000 empleados están recibiendo formación y certificaciones avanzadas de IA mientras la compañía transita hacia lo que llama un modelo operativo humano-IA. «Podría ser el mismo ingeniero gestionando un puñado de agentes… No significa necesariamente la sustitución persona a persona por un agente», dice Arun.

El contexto importa: la industria india de servicios de software mueve 315.000 millones de dólares y todas las grandes están recolocando perfiles. TCS —Tata Consultancy Services, la mayor exportadora india de servicios informáticos— prevé hasta 8.900 forward-deployed engineers e Infosys unos 6.000. Wipro, por cierto, es la única de las cuatro grandes indias que no publica sus ingresos por IA.

IBM y la NASA liberan un modelo para buscar hielo en la Luna

IBM y la NASA publicaron el jueves 10 de septiembre un modelo de IA de código abierto para analizar décadas de observación lunar, el NASA-IBM Lunar Foundation Model, según Reuters.

Está entrenado con más de 30 capas de datos procedentes de nueve instrumentos de cuatro misiones de la NASA, entre ellas la Lunar Reconnaissance Orbiter, y se suma a la familia Prithvi de modelos abiertos de ambas organizaciones. Sirve para identificar depósitos de hielo en regiones permanentemente en sombra, cartografiar cráteres y elegir zonas de aterrizaje seguras, y estudiar formaciones volcánicas.

En pruebas de referencia identificó rasgos clave de la superficie con hasta un 23 % más de precisión que los métodos habituales. El programa Artemis prevé devolver astronautas a la Luna en 2028.

DeepSeek mantiene la API de V4 Pro después del 14 de septiembre

DeepSeek envió el 11 de septiembre un aviso a los usuarios de su API: el servicio de DeepSeek V4 Pro continuará más allá del 14 de septiembre de 2026, la fecha en la que estaba previsto su cierre, y la facturación se mantiene sin cambios.

El texto es escueto y atribuye la decisión a la demanda de los usuarios: la compañía avisará si hay cualquier cambio. No hay página pública que enlazar, se trata de una comunicación directa a los clientes de la API.

Para quien tenga integraciones en producción, la noticia es sencillamente que no hay que migrar con prisas.

InternLM publica Intern-S2-397B en abierto

La organización InternLM ha subido a Hugging Face el modelo Intern-S2-397B bajo licencia Apache 2.0, es decir, de uso libre incluso comercial.

Es un modelo multimodal de imagen y texto a texto, con arquitectura de mezcla de expertos, disponible mediante Transformers, vLLM, SGLang, LMDeploy o Docker. Su ficha documenta llamada a herramientas, alternancia entre modo de razonamiento y modo directo, una demostración con series temporales e integración con marcos de agentes, incluida la conexión con Claude Code, ya sea autoalojado o a través de la API oficial de Intern.