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Hola, emplIAdos.

¿Te ha pasado que pides un dato puntual y la IA te responde cosas distintas cada vez? OpenAI publicó un estudio que explica por qué los modelos mienten con seguridad… y cómo reducirlo: hoy los benchmarks y entrenamientos castigan decir “no sé” y premian adivinar, así que el modelo aprende a bluffear.

La propuesta: cambiar la forma de puntuar para penalizar más las respuestas incorrectas que la abstención y dar crédito cuando el modelo expresa duda de forma calibrada. Resultado esperado: asistentes que admiten límites y alucinan menos.

Deep Dive: “Deja de adivinar y dilo claro”

Qué encontró OpenAI

• El incentivo está roto: los evals tipo examen (acierto = 1, “no sé” = 0) empujan a adivinar; eso sube el score aunque empeore la fiabilidad.

• Ciclo vicioso: los modelos aprenden a sonar convincentes cuando dudan, porque así “ganan puntos”. Los leaderboards refuerzan el sesgo.

• La corrección propuesta: modificar el “scoring”:

  • Penalizar con mayor fuerza las respuestas erróneas frente a la abstención.

  • Otorgar crédito parcial por reconocer incertidumbre y pedir más información.

  • Medir calibración, no solo exactitud (ej.: que el 70% de respuestas con 0.7 de confianza sean realmente correctas).

Por qué esto importa a tu equipo

• Menos desinformación: si cambias el incentivo, baja el “bluff” y sube la honestidad del asistente.

• Mejor UX y confianza: respuestas con nivel de confianza + cita desbloquean flujos de verificación y revisión más rápidos.

• Estándares del sector: si esta evaluación se adopta, veremos políticas de abstención por defecto en productos serios.

Ponlo en práctica hoy (10–15 min, copy/paste para tu prompt o spec):

1. Política de abstención (producto/prompt):

2. Formato de salida calibrado:

   • Respuesta

   • Confianza (0–1) + por qué

   • Citas con fecha (AAAA-MM-DD) o “sin evidencia suficiente”.

3. Guardarraíles de alucinación: bloquea afirmaciones sin fuente en áreas críticas (legal, salud, precios).

4. Métrica mínima viable: trackea tasa de abstención útil (cuando decir “no sé” ahorra errores), Brier score (calibración) y % de respuestas con cita.

5. Playbook de verificación: si hay abstención, el agente pide contexto (doc/URL) y reintenta con retrieval; si sigue incierto, deriva a humano.

Para leer a fondo (y enlazar en tu boletín):

• Post oficial: “Why language models hallucinate” (OpenAI).

• Paper (PDF): análisis de cómo los evals actuales premian el guess y propuesta de cambio de scoring.

Nota: Si ya usas ChatGPT/Claude, puedes combinar esto con ramas de conversación (branching) o búsqueda en chats previos para investigar sin romper el hilo, pero el mayor salto de calidad vendrá de cambiar incentivos y mostrar incertidumbre con transparencia.

Cosas que deberías probar hoy

1. Veo 3 y Veo 3 Fast (Google) — Los modelos de video ya están estables en la Gemini API, con recorte de precio cercano al 50% y salida 1080p en vertical 9:16. Úsalos para prototipos de anuncios/Reels directamente desde tus agentes o backend. Blog de Google y guía de API de Gemini.

2. Koah — Coloca anuncios dentro de conversaciones de IA cuando la intención del usuario coincide con tu negocio (alcanza 50+ apps como Liner, OpenEvidence y DeepAI). Anunciaron US$5M semilla.

3. Higgsfield — Genera imágenes y videos con plantillas listas para ASMR, anuncios de vallas, etc. Ideal para equipos sin editor.

4. Cognition (Devin) + Windsurf — Cognition cerró una ronda que valora la compañía en US$10.5B y adquirió Windsurf, su editor/IDE con IA; además, fichó a Shawn “swyx” Wang.

5. NotebookLM (Reports) — Ahora puedes generar reportes personalizados (incluye formato Blog Post y opción “Create your own”), sugerencias de temas y nuevas funciones de aprendizaje; soporte amplio de idiomas.

6. Tripo3D — De texto/foto a modelos 3D con retopología inteligente listos para juegos o impresión. Prueba gratuita; plan desde US$29.90/mes.

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Lo Más Caliente

1. Acuerdo de Anthropic con autores por US$1.5B: el juez aplazó la aprobación preliminar y pidió una “lista definitiva” de obras para el 15 de septiembre. Clave para entender cómo se pagará ~US$3.000/obra.

2. ElevenLabs: aprobó una oferta de recompra/tender que valora la compañía en US$6.6B, permitiendo a empleados vender hasta US$100M en acciones.

3. Amazon lanzó Weekly Vibe: playlists con IA que se renuevan cada lunes en Music. Útil para explorar estados de ánimo/descubrimiento.

4. Cena en la Casa Blanca: Trump reunió a CEOs (Apple, OpenAI, Google, Microsoft, Meta, etc.); se habló de >US$1T en inversiones tecnológicas y del impulso a educación K-12 en IA vía la EO 14277 (liderada por Melania).

5. “Darwin Awards” de la IA: sí, existe un ránking de fails; hoy lidera el caso de Taco Bell cuyo drive-thru asistido por IA permitió pedir 18.000 vasos de agua.

Consejo del Día

Salesforce AI (Einstein Copilot) para ventas en 30–60 min

Objetivo: dejar un flujo que responda preguntas de producto, cree oportunidades/tareas y agende reuniones sin salir de Salesforce.

Requisitos (rápido): edición compatible de Salesforce en Lightning, activar Einstein generativo y Einstein Copilot, y asignar permisos.

Paso a paso

1. Activa Einstein Copilot
   En Setup → Einstein → Einstein Copilot, activa la funcionalidad y revisa las políticas de datos (qué objetos puede leer/escribir). Si tu organización usa Data Cloud, conéctalo aquí para dar más contexto (opcional).

2. Define acciones (Copilot Actions)
   Crea acciones para tareas típicas: “Crear oportunidad”, “Registrar nota de llamada”, “Enviar propuesta”. Puedes usar acciones estándar o Flows/Apex como backend de la acción. El panel de Copilot Studio centraliza acciones y orquesta qué puede hacer el asistente.

3. Agenda reuniones desde Copilot
   Habilita la acción Send Meeting Request / flujo de calendario (o tu flujo propio) para que el asistente proponga horarios y envíe invitaciones. Comprueba que los usuarios tengan calendario conectado (Google/Outlook vía integraciones de Salesforce).

4. Prompt de sistema (seguridad y tono)
   En Copilot Studio, define:

   • Tono: claro y profesional LATAM.

   • Límites: nunca inventar precios; si no sabe, “No tengo ese dato, ¿quieres que pregunte al equipo?”

   • Datos permitidos: sólo objetos Accounts, Contacts, Opportunities, Cases.

5. Plantillas de intentos (prompts) para reps

   • “Resume la cuenta Acme (últimos 90 días) y su probabilidad de cierre.”

   • “Crea una oportunidad Plan Enterprise para Acme por US$45k, cierre 30/10, etapa Proposal.”

   • “Propón 3 horarios la próxima semana para demo de 30 min con Ana Torres y envía invitación.”
     (Estas acciones usan el contexto CRM con grounding y citan campos reales.)

6. Pruebas en un sandbox

   • Ejecuta 10 casos reales (crear oportunidad, actualizar etapa, generar tarea post-llamada, agendar demo).

   • Revisa audit trail: quién creó/actualizó registros.

   • Ajusta permisos y campos obligatorios si algo falla.

7. Métricas rápidas

   • FRT (tiempo de primera respuesta en leads) ↓

   • % de tareas creadas por Copilot

   • Reuniones agendadas/semana por rep

   • CSAT interno (encuesta a reps tras 1 semana)

¿Te sirvió? Sube al Soy EmplIAdo PRO

• Videos paso a paso de cada herramienta.

• Prompts para copiar‑pegar.

• Una sesión en vivo al mes con nuestro director.

La modalidad gratuita continúa, pero la PRO multiplica tu productividad. Únete aquí y transforma cada PDF ladrillo en resultados tangibles.

Conclusión

Menos alucinaciones, más confianza.

Hoy hablamos de cómo los grandes están ajustando incentivos (el paper de OpenAI que penaliza respuestas falsas y premia la incertidumbre honesta) y cómo el ecosistema regula sus excesos (caso Anthropic). Eso se traduce en asistentes más útiles y confiables para negocio.

Si activas Einstein Copilot con buenas acciones + guardrails, haces exactamente eso en tu operación: automatizas sin inventos, con registros trazables en CRM y resultados medibles. Y mientras el stack creativo (Veo 3, Higgsfield, NotebookLM) se abarata y acelera, la diferencia la pondrá tu flujo y tu gobernanza.

La tarea para esta semana: instala un asistente en tu canal clave (ventas/soporte), mide % de tareas/opps creadas por IA y compáralo contra tu baseline. Lo que no se mide, no mejora.

Nos vemos el viernes en tu bandeja de entrada.