Gemini 2.5 Deep Think nivel IMO + Anthropic lidera empresas + Tim Cook confirma M&A IA + Bing roba tráfico Google

Buenos días, Builder 🚀

Google lanza Deep Think en Gemini 2.5 con razonamiento nivel bronce IMO, Anthropic supera a OpenAI en adopción empresarial según Menlo Ventures, y ChatGPT queries públicas aparecen en Google tras fallo de privacidad.

• Google Gemini 2.5 Deep Think ya disponible con razonamiento avanzado y nivel bronce IMO
• Anthropic supera a OpenAI – 32% vs 25% en adopción empresarial según Menlo VC
• ChatGPT queries públicas indexadas por Google – OpenAI elimina feature tras descubrimiento
• 4 herramientas disruptivas: Ideavo full-stack IA, Augment Code, Neo ML Engineer, FLUX.1 Krea
• Radar Startup: $30M para agentes verticales, Apple earnings beat, Tutorial MCP Gradio

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Google despliega Deep Think en Gemini 2.5 para suscriptores Ultra, incorporando técnicas de «pensamiento paralelo» que le permiten explorar múltiples hipótesis simultáneamente. El modelo alcanza nivel bronce en IMO 2025 con velocidad optimizada para uso diario, mientras que la versión completa (level oro IMO) se reserva para matemáticos selectos.

• Parallel thinking breakthrough: Genera múltiples ideas simultáneamente y las combina/refina antes del resultado final
• Performance state-of-the-art: Líder en LiveCodeBench V6 y Humanity’s Last Exam sin tool use
• Capacidades demostradas: Desarrollo web iterativo, descubrimiento científico, problemas de código complejos
• Extensión inference time: Más tiempo de «pensamiento» = soluciones más creativas a problemas complejos
• RL con verificadores: Reinforcement learning que incentiva usar paths de razonamiento extendidos

Esto marca el inicio de una nueva era en IA: de modelos que responden instantáneamente a sistemas que «piensan» antes de actuar, igual que humanos. Para emprendedores tech, Deep Think democratiza capacidades de razonamiento que antes eran exclusivas de especialistas. El parallel thinking puede revolucionar automatizaciones complejas que requieren evaluar múltiples escenarios simultáneamente.

1. Suscríbete a Google AI Ultra para acceder a Deep Think mode en Gemini app hoy
2. Testea parallel thinking en problemas complejos que requieren evaluar múltiples soluciones
3. Experimenta con tareas iterativas: desarrollo web, análisis de datos, planificación estratégica

El futuro son modelos que «piensan» antes de actuar, no respuestas instantáneas. Espera que OpenAI, Anthropic y otros lancen sus propias versiones de «extended inference time». La carrera ahora es quién optimiza mejor el balance entre velocidad de pensamiento y calidad de razonamiento. Los modelos rápidos seguirán para tareas simples, los «thinkers» para problemas complejos.

Menlo Ventures revela que Anthropic lidera adopción empresarial LLM con 32% vs 25% de OpenAI, impulsado por Claude Sonnet 3.5/4 y dominio en generación de código (42% market share). El gasto en APIs LLM se duplicó a $8.4B en 6 meses, con 74% de startups enfocadas en inference vs training. Open-source se estanca en 13% por performance gap vs modelos frontier.

• Liderazgo Anthropic confirmado: 32% empresas vs 25% OpenAI, Google 20%, Meta 9%, DeepSeek 1%
• Mercado API explota: $8.4B spend (2.4x crecimiento) con shift masivo hacia inference en producción
• Código = killer app: Claude domina con 42% vs 21% OpenAI, creando ecosistema $1.9B
• Usuarios prefieren performance: 66% upgrades within provider, solo 11% switch vendors
• Open-source struggle: Estancado en 13% por 9-12 meses lag vs frontier models

Este es el momento «iPhone vs BlackBerry» del mundo LLM. Anthropic ha ejecutado la estrategia perfecta: dominar código (primera killer app real), lanzar models como agentes, y ganar enterprise trust. Para startups, esto valida que apostar por Claude sobre GPT puede darte ventaja competitiva. El mercado se está consolidando rápidamente en pocos players de alto rendimiento.

1. Migra a Claude si usas OpenAI: El momentum y performance están claramente del lado de Anthropic
2. Enfoque en inference: 74% del compute debe ir a modelos en producción, no training
3. Specializa en código: Es la killer app validada – construye herramientas que potencien development

Consolidación acelerada hacia 3-4 providers dominantes (Anthropic, OpenAI, Google). Open-source pierde terreno por inability to close performance gap. El próximo battleground será agents y tool usage – quien mejor entrene modelos para usar herramientas ganará la siguiente ola. Modelos especializados por vertical (código, legal, médico) vs generalistas.

TechCrunch descubre que conversaciones públicas de ChatGPT (URLs /share) están siendo indexadas por Google y otros buscadores, exponiendo CVs, preguntas personales y datos privados de usuarios. OpenAI elimina la feature horas después, admitiendo que era un «experimento» que «introdujo demasiadas oportunidades para que la gente compartiera accidentalmente cosas que no quería».

• Fallo de privacidad masivo: URLs /share de ChatGPT indexadas automáticamente por Google, Bing, otros
• Datos expuestos: CVs completos, preguntas íntimas, información personal fácilmente rastreable
• Experimento fallido: Feature para hacer chats «descubribles» en buscadores sin entender implicaciones
• Respuesta rápida OpenAI: Eliminan feature horas después de publicación TechCrunch
• Precedente peligroso: Muestra cómo features «opt-in» pueden comprometer privacidad sin avisar

Este incidente demuestra que las empresas IA lanzan features sin considerar completamente las implicaciones de privacidad. Para emprendedores, es una lección crítica: cualquier feature «pública» en tu producto puede ser indexada automáticamente por buscadores. SIEMPRE implementa controles granulares de privacidad y explica claramente las consecuencias a usuarios. Un fallo de privacidad puede destruir la confianza instantáneamente.

1. Audita tu producto: ¿Qué URLs públicas generates? ¿Pueden ser indexadas sin querer?
2. Implementa robots.txt y controles granulares de privacidad en todas las features públicas
3. Educa a usuarios: Explica claramente qué significa «público» vs «compartible» en tu producto

La privacidad en IA se vuelve tema central tras fallos como este. Regulaciones como GDPR se aplicarán más estrictamente a productos IA. Próxima ola: «Privacy by Design» obligatorio en IA products, con auditorías regulares y transparencia total sobre qué datos son accesibles. Las empresas que implementen privacy correctamente desde el inicio tienen ventaja competitiva.

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