La imagen de la semana no es un gráfico ni un modelo nuevo: es una fotografía. En la cumbre del G7, en los Alpes franceses, los CEOs de las principales empresas de inteligencia artificial aparecieron sentados junto a presidentes y primeros ministros, tratados como pares. Cuando las democracias más poderosas del mundo invitan a Sam Altman (director ejecutivo de OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT), Dario Amodei (director ejecutivo de Anthropic, la empresa detrás de Claude) o Demis Hassabis (director de Google DeepMind, la división de inteligencia artificial de Google) a la misma mesa donde se discute seguridad global, el mensaje es inequívoco: los grandes gobiernos ya reconocen que la IA es, a la vez, una de las mayores oportunidades y uno de los mayores riesgos de nuestro tiempo.
Lo revelador es lo que dijeron los propios ejecutivos. "No cedan sus responsabilidades a laboratorios de IA como el mío", advirtió Altman; "ningún laboratorio debería tomar estas decisiones solo". Es una declaración notable: las empresas más poderosas del sector le piden a los Estados que no abdiquen de gobernar. Cuando el poder privado pide reglas públicas, conviene poner atención.
El resto de la semana confirma por qué importa tanto este reconocimiento. Jóvenes que abandonan la informática por carreras de salud, ChatGPT atendiendo 230 millones de consultas de salud semanales, un modelo ayudando a destrabar diagnósticos de enfermedades raras que llevaban años sin respuesta: la IA ya toca decisiones humanas concretas, desde qué estudiar hasta cómo se diagnostica a un niño. Esa fuerza necesita gobernanza, criterio y validación humana —exactamente lo que se discutió en los Alpes.
Para Costa Rica y la región, la lección práctica no cambia: el valor se muda hacia lo que la máquina no hace sola —el juicio, la validación, la responsabilidad de firmar una decisión— y hacia saber pedirle bien las cosas a la herramienta. De esto último hablamos al final, con el tip de prompts de la semana.
En la cumbre anual del G7, celebrada esta semana en los Alpes franceses, ocurrió una escena histórica: los CEOs de las principales empresas de inteligencia artificial de Estados Unidos fueron sentados y tratados como si fueran jefes de Estado. Es la señal más clara hasta ahora de que los grandes gobiernos reconocen abiertamente el peso —y el riesgo— de la IA en la economía y la seguridad mundial.
En la foto que recorrió el mundo, el presidente Donald Trump aparece flanqueado por Sam Altman (OpenAI) y Demis Hassabis (Google DeepMind, premio Nobel); el anfitrión, el presidente francés Emmanuel Macron, por Dario Amodei (Anthropic) y Marc Benioff (Salesforce). Al almuerzo de trabajo, cerrado a la prensa, asistieron también Arthur Mensch (Mistral AI, Francia), Alexandr Wang (Meta) y líderes de laboratorios de IA de Japón, Alemania, Italia y el Reino Unido. Varios ejecutivos posaron con la bandera francesa detrás, en la silla que suele ocupar un jefe de gobierno.
Lo más significativo fueron sus palabras. Altman pidió a los líderes "no ceder sus responsabilidades a laboratorios de IA como el mío" y reclamó "un foro internacional que establezca estándares globalmente aceptados para probar capacidades y riesgos". Amodei instó a las democracias a "resistir la tentación de fragmentarse" frente al despliegue de la IA avanzada. Hassabis fue el más enfático: dijo que estamos "en las estribaciones de la singularidad" y en "uno de los momentos más críticos de la historia humana", y pidió un cuerpo de estándares liderado por EE. UU. en cooperación con la comunidad democrática internacional.
Para una consultora como Evolutiva IA, la lectura es directa: cuando las empresas más poderosas del sector le piden reglas a los Estados, queda claro que la IA dejó de ser un asunto solo técnico para volverse un tema de gobernanza, soberanía y seguridad. Lo que se decida en estos foros terminará moldeando, tarde o temprano, el marco regulatorio que también alcanzará a Costa Rica y Centroamérica.
Un análisis de Goldman Sachs concluye que la IA ya está alterando las decisiones de carrera en Estados Unidos. La matrícula en ciencias de la computación y programación cayó más de un 10% en el ciclo 2025-2026, mientras que las carreras ligadas a ocupaciones con bajo riesgo de automatización y fuerte crecimiento de empleo —sobre todo salud e ingeniería— subieron cerca de un 3%.
El fenómeno ya se ve en campus concretos: Arizona State University reportó una caída cercana al 14% en grados de ciencias de la computación y de más del 19% en ingeniería de software entre otoño de 2024 y otoño de 2025; Washington University in St. Louis registró una baja del 16% en dos años. El economista Pierfrancesco Mei lo resume así: los estudiantes siempre reaccionan a las señales del mercado, pero en la era de la IA reaccionan mucho más rápido.
El matiz importa: esto no es el fin de la informática, sino una corrección en la percepción de riesgo y retorno. El software, los datos y la infraestructura de IA seguirán siendo centrales, pero con más competencia en los puestos de entrada y mayor exigencia de habilidades complementarias —no sustituibles— por la máquina.
Anthropic anunció que Claude Code puede capturar el avance de una sesión de trabajo como un artifact: una página web interactiva y compartible —un recorrido de un cambio de código, un tablero filtrable, una lista de verificación de lanzamiento— construida con el contexto completo de la sesión (el código, los conectores y la propia conversación).
La gracia es que la página se actualiza en su mismo enlace: cada publicación es una versión nueva con historial, el equipo ve los cambios al instante y nadie tiene que "explicar qué encontró el agente" porque todos miran la misma vista. Por ahora es una función en beta para organizaciones Claude Team y Enterprise, con páginas privadas a la organización por defecto.
Más allá del caso técnico, la idea de fondo es valiosa para cualquier equipo: convertir el trabajo de la IA en algo visible y colaborable, en lugar de un texto que alguien debe resumir después.
OpenAI reportó que más de 230 millones de personas usan ChatGPT cada semana para temas de salud y bienestar: interpretar exámenes, prepararse para citas, entender un seguro o decidir qué preguntar al médico. Con GPT-5.5 Instant —disponible incluso para usuarios gratuitos— el modelo mejora en reconocer cuándo alguien podría necesitar atención urgente, en pedir contexto y en explicar la incertidumbre sin sonar excesivamente seguro.
Detrás del avance hay trabajo humano: una red global de más de 260 médicos en 60 países, 49 idiomas y 26 especialidades ha revisado más de 700.000 ejemplos de respuestas para definir qué es una "buena" respuesta clínica. Según el monitoreo de tráfico de producción de la empresa, la tasa de respuestas con al menos un problema de factualidad cayó un 71% en los últimos dos meses.
El dato es potente, pero la lectura prudente sigue siendo la misma: estas herramientas ayudan a entender y a preguntar mejor, no a reemplazar el criterio de un profesional de salud.
En un estudio publicado en NEJM AI, investigadores del Boston Children's Hospital (Manton Center), Harvard y OpenAI reanalizaron 376 casos pediátricos que llevaban años sin diagnóstico. Usando el modelo de razonamiento o3 Deep Research para conectar fenotipo, herencia, variantes genéticas y literatura científica, el sistema generó hipótesis que, tras revisión experta y confirmación en laboratorio, permitieron establecer 18 nuevos diagnósticos: un rendimiento adicional del 4,8% en casos que ya habían sido revisados por especialistas.
Un caso ilustra el impacto humano: Kyra pasó casi 20 años sin respuesta sobre su debilidad muscular; el trabajo vinculó su condición a una variante en el gen HSPB8 y a una forma de miopatía miofibrilar. El estudio es enfático en sus límites: el modelo no diagnosticó a nadie ni tomó decisiones clínicas; solo produjo hipótesis con evidencia para que los médicos las evaluaran, probaran y confirmaran.
Es quizás el mejor retrato del rol correcto de la IA en dominios críticos: amplía la búsqueda y enfoca el análisis humano, sin sustituir la responsabilidad de quien firma el diagnóstico.
Las mismas noticias se leen distinto desde cada profesión. Aquí, una lectura accionable para cuatro grupos de nuestra comunidad.
El caso de las enfermedades raras es jurídicamente claro: la IA produce hipótesis; un humano decide y asume la responsabilidad. Trasládelo al derecho. La IA acelera revisión de contratos, búsqueda de jurisprudencia y borradores, pero la firma —y la responsabilidad profesional— sigue siendo suya.
Dos noticias los tocan de cerca: ChatGPT mejorando respuestas de salud para el público, y un modelo ayudando a destrabar diagnósticos raros bajo supervisión médica. Sus pacientes ya están llegando a la consulta con respuestas de IA. La oportunidad es usarla como apoyo documental y de razonamiento, manteniendo siempre la revisión clínica.
Los datos de Goldman Sachs muestran a estudiantes migrando hacia carreras con menor riesgo de automatización. La señal para la educación no es "enseñar menos tecnología", sino enseñar las habilidades complementarias a la IA: criterio, comunicación, ética, resolución de problemas y la capacidad de validar lo que la máquina produce.
Tres señales para su estrategia: el mercado de talento se está reordenando (cuidado con asumir que ciertos perfiles serán siempre fáciles o difíciles de contratar); herramientas como los artifacts de Claude Code apuntan a hacer el trabajo de la IA visible y colaborable; y la adopción exitosa siempre mantuvo a un humano validando la decisión final.
No necesita un presupuesto corporativo para aprovechar lo que vimos. El patrón común de las cuatro noticias —IA que propone, humano que valida— es exactamente replicable en una empresa pequeña costarricense.
En Evolutiva IA trabajamos los prompts con seis bloques. La mayoría de la gente escribe solo la "Tarea" y se frustra con el resultado. El secreto está en los otros cinco —en especial el último, que baja muchísimo la probabilidad de alucinaciones.
Ejemplo aplicado a una PyME:
Probá esta estructura esta semana en una sola tarea real. La diferencia entre un prompt de una línea y uno con estos seis bloques suele ser la diferencia entre "está bien" y "lo puedo usar tal cual".