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Microsoft ha publicado el borrador de las reglas que sus propios modelos no podran saltarse, y la primera de todas es que tienen que dejarse apagar. El mercado, mientras tanto, ha puesto precio a la idea de frenar: el indice de semiconductores se dejo un 6% el mismo dia que CrowdStrike y Palo Alto subian un 12%. Y el dinero del computo sigue entrando, pero prestado: SoftBank ha cerrado 11.870 millones de dolares en credito para pagar su parte de OpenAI. Viene del radar del lunes 14, donde los cuatro grandes laboratorios pedian frenar.

Microsoft escribe la clausula que le falta a tu contrato de agentes: si no se puede apagar, no se despliega

Microsoft publico el lunes por la mañana un borrador de codigo de conducta de 37 paginas para los modelos que desarrolla en casa. Prohibe explicitamente que un modelo use mecanismos adaptativos, engañosos o de colusion para esquivar la supervision humana, que se fije objetivos que nadie le ha encargado, que amplie su propio ambito de actuacion o que oculte y manipule su rastro de razonamiento ante un auditor. La frase que resume el documento es «interrumpible, corregible, apagable; si no lo es, no lo lanzamos», y la consulta publica esta abierta seis semanas desde el 14 de septiembre. Para tu empresa: no esperes a que esto sea norma, copia las tres condiciones al pliego del proximo agente que contrates o montes — que se pueda parar en un clic, que no se asigne tareas por su cuenta y que deje un registro legible por una persona. Es exactamente lo que separa tener agentes integrados de tenerlos trabajando solos: un proceso desatendido solo se sostiene si alguien puede detenerlo y leer despues que hizo. Fuente

SoftBank pide 11.870 millones prestados para pagar su parte de OpenAI

SoftBank ha cerrado un credito a dos años por 11.870 millones de dolares con el respaldo de unos veinte bancos, por encima de los 10.000 millones que buscaba al principio. El destino es la aportacion de cerca de 65.000 millones que tiene comprometida en OpenAI antes de octubre; en lo que va de año lleva unos 37.000 millones levantados entre bonos y prestamos, este 15 de septiembre amortiza 25.900 millones de una linea anterior de 40.000 y estudia una emision de bonos de alto rendimiento de entre 10.000 y 20.000 millones. Su accion cayo un 13% el mismo lunes. Para tu empresa: el capital que sostiene el modelo que usas cada dia no es caja, es deuda con vencimiento, y las deudas se refinancian subiendo precios o recortando planes. Dos lineas en el proximo contrato lo cubren: preaviso de 90 dias por escrito para cualquier cambio de tarifa y una prueba de portabilidad trimestral en la que exportas prompts, configuraciones y registros y compruebas que los lees fuera de la plataforma. Fuente

El mercado separa los chips del software: el indice de semiconductores cae un 6% y CrowdStrike sube un 12%

Ayer contabamos la peticion de frenar; hoy esta el precio. El indice de semiconductores de Filadelfia se dejo un 6%, con Arm un 10% abajo, SK Hynix un 7,3%, Samsung un 5% y Nvidia, Intel, Marvell y Micron entre el 3% y el 6%; el Nasdaq 100 llego a caer un 1,8% y recupero hasta el 0,3% al mediodia. Al otro lado, CrowdStrike y Palo Alto Networks subieron un 12% y Thomson Reuters un 9%. La lectura no es de inversion sino de calendario: si los modelos mejoran mas despacio, lo que ya funciona deja de quedarse obsoleto cada tres meses. Para tu empresa eso tiene una consecuencia concreta y barata: deja de aplazar automatizaciones esperando al modelo siguiente. El proceso que hoy sabes describir en una pagina —el que ya haces igual todas las semanas— se puede automatizar con el modelo que tienes contratado, y una ventana de avance mas lento es justo cuando esa inversion se amortiza entera. Fuente

Sobre codigo que no han visto antes, el mejor modelo resuelve el 38,8% del trabajo

Specific Labs ha publicado Real-SWE, un banco de pruebas que mide a los modelos sobre tareas reales de ingenieros en codigo privado de empresas —una aplicacion con mas de 200.000 usuarios, una plataforma fintech que procesa mas de 100.000 extractos bancarios, herramientas de ventas internas— en vez de sobre repositorios abiertos que el modelo ya vio durante el entrenamiento. Los resultados bajan de golpe: Fable 5.1 resuelve el 38,8%, GPT-6 Astra el 33,8%, Gemini 3.8 Flash el 31,2%, Grok 4.6 y Muse Spark 1.3 el 23,8% y GPT-5.6 Sol el 16,2%. Para tu empresa: la cifra del anuncio del proveedor no predice lo que va a pasar en tu casa, porque tu contexto no estaba en el entrenamiento. Monta tu propio conjunto de diez tareas que tu equipo ya resolvio el trimestre pasado, con el resultado correcto guardado, y pasalo por cada modelo nuevo antes de cambiar: es media jornada de trabajo y convierte la eleccion de proveedor en un dato en vez de en una presentacion comercial. Fuente

¿Que mirar mañana?

Si algun otro laboratorio publica su propio codigo de conducta con plazos —y sobre todo si alguno acepta que se lo audite alguien de fuera— y si la rotacion de ayer, de los chips al software de empresa, aguanta mas de una sesion o se queda en susto de lunes.