Aprende IA · Historia
Línea del tiempo de la inteligencia artificial
89 momentos que explican cómo llegamos hasta aquí: ideas, inviernos, avances científicos, productos y leyes. Cada hito enlaza a su fuente.
hasta 1955
Antecedentes
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Investigación
McCulloch y Pitts proponen la primera neurona artificial
El neurofisiólogo Warren McCulloch y el lógico Walter Pitts describen un modelo matemático de neurona que se activa o no según sus entradas. Es la semilla conceptual de toda red neuronal: muestra que redes de unidades simples pueden calcular funciones lógicas.
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Investigación
Turing pregunta si las máquinas pueden pensar
Alan Turing publica «Computing Machinery and Intelligence» en la revista Mind y propone el «juego de la imitación», hoy conocido como prueba de Turing. Cambia la pregunta filosófica por un criterio práctico de comportamiento que se sigue debatiendo.
Fuente: Computing Machinery and Intelligence (A. M. Turing, Mind, 1950)
1956–1973
El nacimiento de un campo
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Investigación
El taller de Dartmouth bautiza la inteligencia artificial
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon convocan un taller de verano en Dartmouth College, cuya propuesta de 1955 acuña el término «inteligencia artificial». Se considera el acta de nacimiento de la IA como disciplina.
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Investigación
Rosenblatt presenta el perceptrón
Frank Rosenblatt publica el modelo del perceptrón, una neurona artificial que ajusta sus pesos a partir de ejemplos. Fue el primer sistema que «aprendía» a clasificar patrones y despertó enormes expectativas en la prensa de la época.
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Investigación
Arthur Samuel populariza el «aprendizaje automático»
En IBM, Arthur Samuel publica su programa de damas que mejora jugando contra sí mismo y usa la expresión «machine learning». Es uno de los primeros ejemplos de aprendizaje automático: la máquina mejora con la experiencia sin que se le programe cada jugada.
Fuente: Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers (IBM Journal, 1959)
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Investigación
ELIZA, el primer chatbot famoso
Joseph Weizenbaum, del MIT, publica ELIZA, un programa que imitaba a un psicoterapeuta con reglas de sustitución de texto. Muchos usuarios le atribuyeron comprensión real, un efecto que anticipó debates actuales sobre los chatbots.
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Regulación
El informe ALPAC frena la traducción automática
Un comité de la Academia Nacional de Ciencias de EUA concluye que la traducción automática no había cumplido sus promesas. El informe recortó el financiamiento al área y es un antecedente directo del primer invierno de la IA.
Fuente: Language and Machines: Computers in Translation and Linguistics (National Academies Press, 1966)
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Investigación
Minsky y Papert señalan los límites del perceptrón
El libro «Perceptrons» demuestra que un perceptrón de una sola capa no puede resolver problemas como el XOR. Su influencia contribuyó a que la investigación en redes neuronales perdiera fondos e interés durante más de una década.
Fuente: Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (MIT Press, reedición)
1974–1992
Inviernos y sistemas expertos
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Regulación
El informe Lighthill y el primer invierno de la IA
Por encargo del gobierno británico, James Lighthill evalúa la investigación en IA y concluye que no había cumplido sus objetivos. Reino Unido recorta apoyos y, junto con recortes en EUA, se abre el primer invierno de la IA.
Fuente: Artificial Intelligence: A General Survey (Lighthill Report, 1973)
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Investigación
MYCIN y el auge de los sistemas expertos
En Stanford, MYCIN usa cientos de reglas «si… entonces» para recomendar antibióticos ante infecciones de la sangre. Se volvió el ejemplo clásico de sistema experto, la tecnología que dominó la IA comercial en los años ochenta.
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Investigación
Rumelhart, Hinton y Williams difunden la retropropagación
Un artículo en Nature muestra cómo entrenar redes neuronales de varias capas con retropropagación del error. Resolvió la limitación señalada en 1969 y es, hasta hoy, la base del entrenamiento de casi todos los modelos de aprendizaje profundo.
Fuente: Learning representations by back-propagating errors (Nature, 1986)
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Negocio
Colapsa el mercado de máquinas LISP: segundo invierno
Las estaciones de trabajo especializadas en IA pierden su mercado frente a computadoras de propósito general más baratas, y los sistemas expertos resultan costosos de mantener. Comienza un segundo periodo de recortes y escepticismo que se extiende a inicios de los noventa.
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Investigación
LeCun lee códigos postales con redes convolucionales
Yann LeCun y colegas de Bell Labs entrenan con retropropagación una red que reconoce dígitos escritos a mano en códigos postales. Es el origen práctico de la red neuronal convolucional, pilar de la visión por computadora.
Fuente: Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition (Neural Computation, 1989)
1993–2011
La era del aprendizaje automático
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Investigación
Cortes y Vapnik publican las máquinas de vectores de soporte
Las SVM ofrecen clasificadores con sólida base matemática y buen desempeño con pocos datos. Dominaron el aprendizaje automático estadístico durante más de una década, antes del regreso de las redes neuronales.
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Cultura
Deep Blue vence a Kasparov
La computadora de IBM gana un match a seis partidas al campeón mundial de ajedrez Garri Kaspárov. Fue un triunfo de búsqueda masiva y heurísticas más que de aprendizaje, pero mostró al mundo que una máquina podía superar a la mejor persona en una tarea intelectual emblemática.
Fuente: Deep Blue (IBM History)
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Investigación
Hochreiter y Schmidhuber inventan la LSTM
La red LSTM (memoria de corto y largo plazo) resuelve el problema de que las redes recurrentes olvidaran información lejana. Fue clave para el reconocimiento de voz y la traducción automática de los años 2010.
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Investigación
LeNet-5 y el conjunto de datos MNIST
LeCun, Bottou, Bengio y Haffner describen LeNet-5 y popularizan MNIST, una colección de dígitos escritos a mano. MNIST se volvió el benchmark de referencia para comparar algoritmos de visión durante años.
Fuente: Gradient-based learning applied to document recognition (Proceedings of the IEEE, 1998)
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Investigación
Hinton reaviva las redes profundas
Geoffrey Hinton y Ruslan Salakhutdinov muestran en Science cómo preentrenar redes de muchas capas capa por capa. El trabajo renovó el interés en las redes profundas y suele citarse como inicio del renacimiento del aprendizaje profundo.
Fuente: Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks (Science, 2006)
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Investigación
Nace ImageNet
Fei-Fei Li y su equipo presentan ImageNet, una base con millones de imágenes etiquetadas en miles de categorías. Demostró que los conjuntos de datos a gran escala son tan importantes como los algoritmos y dio pie a una competencia anual decisiva.
Fuente: ImageNet: A large-scale hierarchical image database (CVPR 2009)
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Cultura
Watson gana Jeopardy!
El sistema Watson de IBM derrota a dos campeones del concurso televisivo Jeopardy!, respondiendo preguntas en lenguaje natural. Llevó el procesamiento de lenguaje natural al gran público, aunque su posterior adopción comercial quedó por debajo de lo prometido.
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Productos
Apple presenta Siri en el iPhone 4S
Siri lleva un asistente de voz a millones de teléfonos. Popularizó la idea de hablarle a una máquina para tareas cotidianas, años antes de los asistentes basados en grandes modelos de lenguaje.
Fuente: Apple Launches iPhone 4S, iOS 5 & iCloud (Apple Newsroom)
2012–2019
La revolución del aprendizaje profundo
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Investigación
AlexNet arrasa en ImageNet
La red convolucional de Krizhevsky, Sutskever y Hinton, entrenada en GPU, reduce drásticamente el error en la competencia ImageNet. Marca el arranque de la era del aprendizaje profundo en la industria.
Fuente: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (NeurIPS 2012)
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Investigación
word2vec convierte palabras en vectores
Investigadores de Google presentan word2vec, que aprende representaciones numéricas de palabras a partir de texto. Popularizó los embeddings, hoy esenciales en buscadores, recomendadores y modelos de lenguaje.
Fuente: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (arXiv)
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Negocio
Google compra DeepMind
Google adquiere la empresa londinense DeepMind, fundada por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman. La compra anticipó la carrera de las grandes tecnológicas por el talento en IA.
Fuente: Google acquires UK artificial intelligence startup DeepMind (The Guardian)
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Investigación
Nace el mecanismo de atención
Bahdanau, Cho y Bengio permiten que un traductor neuronal «atienda» a las partes relevantes de la frase de origen. El mecanismo de atención sería la pieza central del Transformer tres años después.
Fuente: Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate (arXiv)
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Investigación
ResNet permite redes de más de cien capas
Microsoft Research presenta las redes residuales, cuyas conexiones de atajo hacen posible entrenar redes muy profundas. ResNet ganó ImageNet 2015 y su idea aparece en casi todas las arquitecturas modernas.
Fuente: Deep Residual Learning for Image Recognition (arXiv)
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Negocio
Se funda OpenAI
Un grupo que incluye a Sam Altman, Elon Musk, Ilya Sutskever y Greg Brockman anuncia OpenAI como laboratorio de investigación sin fines de lucro. Años después se convertiría en protagonista de la IA generativa con GPT y ChatGPT.
Fuente: Introducing OpenAI (OpenAI)
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Investigación
AlphaGo derrota a Lee Sedol
El programa de DeepMind vence 4-1 al campeón surcoreano en Go, un juego considerado mucho más difícil que el ajedrez para las máquinas. Combinó redes profundas y aprendizaje por refuerzo, y su célebre «jugada 37» sorprendió a los expertos.
Fuente: AlphaGo (Google DeepMind)
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Investigación
«Attention Is All You Need»: llega el Transformer
Ocho investigadores de Google proponen el Transformer, una arquitectura basada sólo en atención que procesa secuencias en paralelo. Es la base de prácticamente todos los grandes modelos de lenguaje actuales.
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México y LatAm
México, primer país de América Latina con estrategia de IA
Durante 2018 el gobierno federal presentó la Estrategia de Inteligencia Artificial MX 2018, apoyada en un estudio de Oxford Insights y C Minds encargado por la embajada británica. México quedó entre los primeros diez países del mundo con una estrategia nacional, aunque fue redefinida tras el cambio de administración de diciembre de 2018.
Fuente: Mexico: the story and lessons behind Latin America's first AI strategy (Apolitical)
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México y LatAm
Se forma la coalición IA2030Mx
Nueve instituciones de distintos sectores fundan IA2030Mx, una coalición ciudadana para impulsar una agenda nacional de IA con horizonte a 2030. De ese esfuerzo surgió la Agenda Nacional Mexicana de IA, con ejes de datos, ética, investigación, gobierno y talento.
Fuente: Mexican National AI Agenda (OECD.AI Policy Navigator)
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Investigación
OpenAI presenta el primer GPT
OpenAI muestra que preentrenar un Transformer con mucho texto y luego ajustarlo a tareas específicas mejora los resultados. Ese modelo inauguró la familia GPT.
Fuente: Improving language understanding with unsupervised learning (OpenAI)
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Investigación
Google presenta BERT
BERT aprende a entender el contexto de una palabra mirando a ambos lados de la frase. Se incorporó al buscador de Google y se volvió el estándar del procesamiento de lenguaje natural durante años.
Fuente: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (arXiv)
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Investigación
GPT-2 y el debate sobre publicar modelos
OpenAI anuncia GPT-2 pero retiene inicialmente la versión completa por temor a usos maliciosos. La decisión abrió el debate, aún vigente, sobre la apertura de los modelos y la seguridad de la IA.
Fuente: Better language models and their implications (OpenAI)
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Regulación
La OCDE adopta sus Principios de IA
Los países de la OCDE, México incluido, adoptan los primeros principios intergubernamentales sobre IA confiable y centrada en las personas. Se volvieron referencia para leyes y políticas de gobernanza de IA en todo el mundo.
Fuente: OECD AI Principles (OECD.AI)
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Investigación
Las leyes de escalamiento
Investigadores de OpenAI muestran que el desempeño de los modelos de lenguaje mejora de forma predecible al aumentar parámetros, datos y cómputo. Las leyes de escalamiento justificaron la carrera por modelos y centros de datos cada vez más grandes.
2020–hoy
La era de la IA generativa
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Investigación
GPT-3 y el aprendizaje con pocos ejemplos
OpenAI describe GPT-3, con 175,000 millones de parámetros, capaz de realizar tareas nuevas con sólo unos ejemplos en el prompt. El aprendizaje con pocos ejemplos cambió la forma de usar la IA: ya no siempre hacía falta reentrenar.
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Investigación
AlphaFold resuelve el plegamiento de proteínas
En la competencia CASP14, AlphaFold 2 de DeepMind predice la forma 3D de proteínas con precisión cercana a la experimental. Resolvió un problema de 50 años en biología y en 2024 le valdría un Premio Nobel a sus creadores.
Fuente: AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology (Google DeepMind)
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Productos
DALL·E genera imágenes a partir de texto
OpenAI presenta DALL·E, que crea imágenes a partir de descripciones escritas. Junto con CLIP, abrió la etapa del texto a imagen que estallaría al año siguiente.
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Regulación
La UNESCO aprueba su Recomendación sobre la ética de la IA
Los 193 Estados miembros de la UNESCO adoptan el primer marco ético global sobre IA, con principios de derechos humanos, transparencia y no discriminación. La Recomendación ha guiado diagnósticos nacionales en América Latina, incluido México.
Fuente: Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial (UNESCO)
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Investigación
La cadena de pensamiento mejora el razonamiento
Investigadores de Google muestran que pedir a un modelo que escriba pasos intermedios mejora sus respuestas en matemáticas y lógica. La cadena de pensamiento es antecedente directo de los modelos de razonamiento.
Fuente: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (arXiv)
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Investigación
InstructGPT y el aprendizaje con retroalimentación humana
OpenAI publica cómo ajustar un modelo de lenguaje para seguir instrucciones usando calificaciones de personas. La técnica RLHF fue la receta que hizo útiles y conversacionales a los asistentes como ChatGPT.
Fuente: Training language models to follow instructions with human feedback (arXiv)
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Productos
Stable Diffusion se publica con pesos abiertos
Stability AI y sus socios liberan un modelo de difusión de texto a imagen que cualquiera puede descargar y ejecutar en una computadora con buena GPU. Detonó una ola de creatividad y también debates sobre derechos de autor.
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Productos
OpenAI lanza ChatGPT
OpenAI abre al público ChatGPT, un chatbot basado en GPT-3.5 ajustado con retroalimentación humana. En pocas semanas se volvió uno de los productos de consumo de más rápido crecimiento y puso la IA generativa en el centro de la conversación pública.
Fuente: Introducing ChatGPT (OpenAI)
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Regulación
NIST publica su Marco de Gestión de Riesgos de IA
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EUA publica el AI RMF 1.0, una guía voluntaria para identificar y gestionar riesgos de la IA. El NIST AI RMF se volvió referencia para empresas de todo el mundo.
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Productos
Meta presenta LLaMA
Meta comparte con investigadores su modelo de lenguaje LLaMA; sus pesos se filtran días después y se difunden en internet. La familia Llama impulsó el ecosistema de modelos de pesos abiertos.
Fuente: Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter large language model (Meta AI)
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Productos
GPT-4 y la IA multimodal
OpenAI presenta GPT-4, que acepta texto e imágenes y obtiene resultados de nivel humano en varios exámenes profesionales y académicos. Fijó el estándar de los modelos de frontera durante más de un año.
Fuente: GPT-4 Technical Report (arXiv)
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Cultura
Carta abierta pide pausar los experimentos gigantes de IA
El Future of Life Institute publica una carta, firmada por miles de investigadores y empresarios, que pide una pausa de seis meses en el entrenamiento de sistemas más potentes que GPT-4. No hubo pausa, pero llevó la seguridad de la IA a la agenda pública.
Fuente: Pause Giant AI Experiments: An Open Letter (Future of Life Institute)
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México y LatAm
El Senado mexicano presenta la Alianza Nacional de IA
Impulsada por la senadora Alejandra Lagunes, la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA) reúne a legisladores, gobierno, academia, empresas y sociedad civil. Se volvió el principal espacio multisectorial para discutir la gobernanza de la IA en México.
Fuente: Senado de México crea Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (DPL News)
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Cultura
Expertos equiparan el riesgo de la IA con pandemias y guerra nuclear
Cientos de investigadores, entre ellos Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, firman una declaración de una sola oración: mitigar el riesgo de extinción por IA debe ser prioridad global. Consolidó el debate sobre el riesgo existencial.
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México y LatAm
Perú publica la primera ley de IA de América Latina
Perú promulga la Ley 31814, que promueve el uso de la inteligencia artificial con principios de seguridad basada en riesgos, privacidad y ética. Es considerada la primera ley específica de IA en la región; su reglamento se publicó en septiembre de 2025.
Fuente: Gobierno publicó la ley que promueve el uso de la inteligencia artificial en Perú (Forbes Perú)
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México y LatAm
Declaración de Santiago sobre IA ética
Una veintena de países de América Latina y el Caribe firman en Santiago de Chile, con UNESCO y CAF, una declaración para promover una IA ética basada en la Recomendación de la UNESCO. Fue el primer acuerdo regional de este tipo y dio pie a cumbres ministeriales anuales.
Fuente: Santiago Declaration to promote ethical AI in Latin America and the Caribbean (OECD.AI)
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Regulación
Biden firma la orden ejecutiva sobre IA segura
La Orden Ejecutiva 14110 exige a los desarrolladores de los modelos más potentes compartir resultados de pruebas de seguridad con el gobierno de EUA. Fue revocada en enero de 2025, pero marcó el primer gran intento federal de regular la IA en ese país.
Fuente: Executive Order 14110: Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of AI (Federal Register)
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Regulación
Cumbre de Bletchley Park sobre seguridad de la IA
28 países y la Unión Europea, incluidos EUA y China, firman la Declaración de Bletchley, que reconoce riesgos graves de los modelos de frontera. Inauguró una serie de cumbres internacionales sobre IA.
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Negocio
Crisis en OpenAI: despiden y reinstalan a Sam Altman
El consejo de OpenAI destituye a su director general, Sam Altman; tras la presión de empleados e inversionistas, regresa días después con un consejo renovado. El episodio expuso las tensiones entre seguridad y comercialización en los laboratorios de IA.
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Productos
Google presenta Gemini
Google DeepMind lanza Gemini, una familia de modelos diseñada desde el inicio como multimodal. Con ella Google unificó sus esfuerzos para competir de frente con OpenAI.
Fuente: Introducing Gemini: our largest and most capable AI model (Google)
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Productos
OpenAI muestra Sora
OpenAI presenta Sora, un modelo de texto a video capaz de generar clips de hasta un minuto. Elevó el debate sobre desinformación, deepfakes y el futuro de la producción audiovisual.
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Productos
GPT-4o conversa en tiempo real por voz
OpenAI lanza GPT-4o, un modelo que procesa texto, audio e imagen de forma nativa y responde por voz con latencias cercanas a una conversación humana. Llevó la IA multimodal a usuarios gratuitos de ChatGPT.
Fuente: Hello GPT-4o (OpenAI)
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México y LatAm
La ANIA entrega al Senado una agenda nacional de IA 2024-2030
La Alianza Nacional de Inteligencia Artificial presenta en el Senado su propuesta de Agenda Nacional de IA para México 2024-2030, con ocho recomendaciones de política pública. Fue un insumo para la nueva administración federal y los debates legislativos posteriores.
Fuente: Caso de uso de ANIA México: Un modelo replicable para la gobernanza de la IA (CAF)
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Negocio
Nvidia se vuelve la empresa más valiosa del mundo
Impulsada por la demanda de GPU para entrenar modelos de IA, Nvidia supera a Microsoft en valor de mercado. El hecho resume cómo la IA generativa transformó la industria de los chips y los centros de datos.
Fuente: Nvidia becomes world's most valuable company, dethroning Microsoft (Al Jazeera)
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Regulación
Entra en vigor el Reglamento de IA de la UE
La Unión Europea pone en vigor la primera ley integral de IA del mundo, con obligaciones escalonadas según el nivel de riesgo. El Reglamento de IA influye en legislaciones de otros países, incluidas iniciativas en México.
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Productos
OpenAI o1 inaugura los modelos de razonamiento
OpenAI presenta o1, entrenado para «pensar» con una cadena de razonamiento antes de responder, con grandes mejoras en matemáticas y programación. Abrió la era de los modelos de razonamiento, que gastan más cómputo en la inferencia.
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Investigación
Nobel de Física para Hopfield y Hinton
La Academia Sueca premia a John Hopfield y Geoffrey Hinton por descubrimientos fundamentales que hicieron posible el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales. Fue el primer Nobel otorgado por trabajos centrales de la IA.
Fuente: The Nobel Prize in Physics 2024 – Press release (NobelPrize.org)
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Investigación
Nobel de Química por diseñar y predecir proteínas
David Baker recibe la mitad del premio por el diseño computacional de proteínas; Demis Hassabis y John Jumper, de Google DeepMind, la otra mitad por AlphaFold. Confirmó a la IA como herramienta de descubrimiento científico.
Fuente: The Nobel Prize in Chemistry 2024 – Press release (NobelPrize.org)
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Productos
Claude aprende a usar una computadora
Anthropic presenta en beta la capacidad de que Claude vea la pantalla, mueva el cursor y escriba como una persona. Fue uno de los primeros agentes de uso de computadora disponibles para desarrolladores.
Fuente: Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku (Anthropic)
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Productos
Anthropic publica el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP)
Anthropic libera MCP, un estándar abierto para conectar asistentes de IA con datos y herramientas externas. En meses lo adoptaron otras empresas y se volvió pieza básica de los agentes de IA.
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México y LatAm
El Senado de Brasil aprueba su marco regulatorio de IA
El Senado brasileño aprueba el proyecto PL 2338/2023, que clasifica los sistemas de IA por riesgo y crea un sistema nacional de supervisión; el texto pasó a la Cámara de Diputados. Es el intento de regulación integral más avanzado de la región.
Fuente: Senado aprova marco regulatório da inteligência artificial (Agência Senado)
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Productos
DeepSeek-R1 sacude a la industria
La empresa china DeepSeek publica R1, un modelo de razonamiento con pesos abiertos que rivaliza con o1 a una fracción del costo reportado. Días después, el 27 de enero, las acciones de Nvidia sufrieron una de las mayores caídas de valor en un día en la historia bursátil.
Fuente: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning (arXiv)
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Negocio
Se anuncia el proyecto Stargate
OpenAI, SoftBank, Oracle y MGX anuncian Stargate, con el objetivo de invertir hasta 500,000 millones de dólares en infraestructura de IA en EUA en cuatro años. Simboliza la escala de inversión en centros de datos de la carrera por la IA.
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Regulación
Empiezan las prohibiciones del Reglamento de IA europeo
Entran en aplicación las prácticas prohibidas del Reglamento de IA de la UE, como la puntuación social y ciertos usos de reconocimiento facial, además de la obligación de alfabetización en IA. Fue la primera obligación exigible de la ley.
Fuente: AI Act: regulatory framework for AI (Comisión Europea)
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Regulación
Cumbre de Acción sobre la IA en París
Francia e India copresiden una cumbre internacional enfocada en inversión, acceso y sostenibilidad de la IA. EUA y Reino Unido no firmaron la declaración final, señal del giro del debate global de la seguridad hacia la competitividad.
Fuente: AI Action Summit (Élysée)
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Productos
Google lanza el protocolo Agent2Agent (A2A)
Google presenta A2A, un protocolo abierto para que agentes de IA de distintos proveedores se comuniquen y coordinen tareas. Complementa a MCP en la infraestructura de los sistemas multiagente.
Fuente: Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) (Google for Developers)
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Investigación
Una IA logra nivel de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas
Una versión de Gemini con Deep Think resuelve cinco de seis problemas de la IMO en lenguaje natural, con calificación certificada por los coordinadores de la olimpiada. OpenAI reportó un resultado equivalente con un modelo experimental.
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Regulación
EUA publica su Plan de Acción de IA
La Casa Blanca presenta «America's AI Action Plan», con más de 90 acciones para acelerar la innovación, la infraestructura y la exportación de tecnología de IA estadounidense. Marca el viraje del gobierno de EUA hacia la desregulación.
Fuente: White House Unveils America's AI Action Plan (The White House)
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Regulación
Obligaciones europeas para los modelos de propósito general
Comienzan a aplicarse en la UE las reglas para proveedores de modelos de IA de uso general: documentación técnica, resumen de datos de entrenamiento y política de derechos de autor. Afecta a los grandes modelos fundacionales que se usan en todo el mundo.
Fuente: Guidelines for providers of general-purpose AI models (Comisión Europea)
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Productos
OpenAI lanza GPT-5
GPT-5 llega a ChatGPT como un sistema que decide cuándo responder rápido y cuándo razonar más a fondo. Se convirtió en el modelo predeterminado para cientos de millones de usuarios.
Fuente: Introducing GPT-5 (OpenAI)
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Regulación
California aprueba la ley SB 53 sobre modelos de frontera
El gobernador Gavin Newsom firma la primera ley estatal de EUA que exige transparencia en seguridad a los desarrolladores de modelos de frontera y protege a denunciantes internos. Ocurre en el estado donde operan los principales laboratorios de IA.
Fuente: Governor Newsom signs SB 53 (Gobierno de California)
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Productos
Google lanza Gemini 3
Google presenta Gemini 3 y, por primera vez, integra un modelo nuevo en su buscador desde el día del lanzamiento. Llegó con mejoras en razonamiento, multimodalidad y herramientas para agentes.
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México y LatAm
México anuncia Coatlicue, supercomputadora pública para IA
La presidenta Claudia Sheinbaum anuncia la construcción de Coatlicue, que el gobierno describe como la supercomputadora más potente de América Latina, con unas 14,480 GPU y una inversión de alrededor de 6,000 millones de pesos. Busca dar capacidad de cómputo propia a academia, gobierno y empresas, en línea con la idea de IA soberana.
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Negocio
MCP pasa a la Agentic AI Foundation
La Linux Foundation crea la Agentic AI Foundation con aportaciones de Anthropic (MCP), OpenAI y Block, entre otras. Los protocolos para agentes de IA quedan bajo gobernanza neutral y abierta.
Fuente: Linux Foundation Announces the Formation of the Agentic AI Foundation (Linux Foundation)
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México y LatAm
Se lanza Latam-GPT, modelo abierto latinoamericano
El Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA) presenta Latam-GPT, un gran modelo de lenguaje abierto entrenado con datos de la región y desarrollado con instituciones de varios países. Está dirigido a desarrolladores e investigadores, como base para aplicaciones con contexto latinoamericano.
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Regulación
Cumbre de Impacto de la IA en Nueva Delhi
India organiza del 16 al 20 de febrero la primera gran cumbre internacional de IA en un país del Sur Global. Continuó la serie iniciada en Bletchley Park, con el foco en impacto social y acceso.
Fuente: India AI Impact Summit 2026 (sitio oficial, Gobierno de la India)
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Productos
Anthropic restringe Claude Mythos Preview a defensores de ciberseguridad
Anthropic anuncia el Proyecto Glasswing: su modelo Claude Mythos Preview, capaz de encontrar vulnerabilidades de software a gran escala, se ofrece sólo a un grupo de empresas para proteger infraestructura crítica. Es de los primeros casos en que un laboratorio retiene un modelo de frontera por sus riesgos.
Fuente: Project Glasswing (Anthropic)
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Productos
OpenAI lanza GPT-5.5
OpenAI libera GPT-5.5 en ChatGPT y Codex, con énfasis en programación con agentes y uso de computadora. Fue su primer modelo base reentrenado por completo desde GPT-4.5.
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Productos
Anthropic presenta Claude Fable 5 y Claude Mythos 5
Anthropic lanza Claude Fable 5, su primer modelo de la clase Mythos de acceso general, con salvaguardas que desvían consultas sensibles de ciberseguridad, biología y química a un modelo más acotado. La versión sin esas salvaguardas, Mythos 5, queda reservada a socios de ciberdefensa.
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Regulación
La UE pospone obligaciones de alto riesgo con el Ómnibus Digital
Entra en vigor el Reglamento (UE) 2026/1744, que retrasa las obligaciones para sistemas de alto riesgo a diciembre de 2027 y agosto de 2028 y refuerza a la Oficina de IA. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 se mantuvieron para el 2 de agosto de 2026.
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México y LatAm
México da a conocer su Plan Nacional de Inteligencia Artificial
La Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones (ATDT) difunde el Plan Nacional de Inteligencia Artificial, con tres pilares: principios y marco ético (toma como base los Principios de Chapultepec, presentados en enero de 2026), capacidades, talento y software público (incluida una «Fábrica de IA») e infraestructura como la supercomputadora Coatlicue. La cobertura del documento se publicó a principios de septiembre; Mobile Time Latinoamérica indica que la ATDT lo había presentado en abril. Al cierre de esta línea del tiempo, México seguía sin una ley general de IA aprobada.
Fuente: México avanza en su estrategia nacional de inteligencia artificial (Mobile Time Latinoamérica)
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Productos
OpenAI presenta GPT-6 Astra
OpenAI lanza GPT-6 Astra, la primera versión de su sexta generación, con mejoras en uso de computadora, programación e investigación científica. Consolida el giro de los modelos de frontera hacia flujos agénticos que ejecutan tareas largas.
¿Falta un hito o ves un error? Escríbenos desde la página de contacto. Esta línea del tiempo se actualiza conforme la historia avanza.