Meta tiene un agente que compra por ti y ya ha adelantado a ChatGPT en la App Store. Amazon le ha prohibido comprar en su web.
Hoy: Amazon contra Meta, el llavero de Muse, Opus 5.5 y GPT-6.
Lo Esencial
1. Meta mete a Muse en un llavero: Meta cerró Connect 2026 con Muse Charm, un cacharro del tamaño de un llavero para hablar con su agente sin sacar el móvil. Pantalla de 2 pulgadas, doble cámara, sensor de huella y 5G propio. Llega en diciembre y el precio no lo han dicho. También enseñó unas gafas de realidad virtual de 100 gramos, cinco veces menos que unas Quest 3, por 1.299 dólares, y metió a Muse en todas sus gafas. Alexandr Wang prometió su modelo más potente hasta la fecha. Prometió. No lo sacó. Meta ya no vende gafas: vende sitios donde darle vida a su agente.
2. Opus 5.5 baja de precio y sube de nivel: Anthropic ha lanzado Opus 5.5 a 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 de salida, un 20% menos que Opus 5. Es la primera vez que un Opus baja de precio. Según la compañía, rinde como Fable 5.1 en casi todo, genera un 30% más rápido y cuesta un 40% menos por tarea. El matiz lo pone la propia Anthropic: a este nivel, los benchmarks ya distinguen poco. Pruébalo con tu trabajo antes de migrar.
3. OpenAI parte sus precios por la mitad: Noventa minutos después, OpenAI sacó GPT-6 Sol y Luna, los hermanos baratos de GPT-6 Astra. Sol cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida; Luna, 0,10 y 0,50. La mitad que sus predecesores, y no es promoción: son precios fijos. Sol sale a mitad de precio que Opus 5.5, aunque en OSWorld necesita esfuerzo máximo para igualar a Opus 5 en modo medio. Lo barato ya compite. Lo caro todavía gana.
Aquí te dejo un video mío comparando GPT-6 Sol vs Opus 5.5, uno le da una auténtica paliza al otro, ¿adivinas cuál?
En Portada
La guerra por el carrito del agente
El nuevo escaparate.
Meta lanzó Muse el 8 de septiembre. En menos de dos semanas le quitó a ChatGPT el número 1 de la App Store en Estados Unidos, y la acción se disparó un 11% en un solo día: 190.000 millones de dólares de valor en una sesión. Muse no charla. Reserva viajes, contesta correos y compra por ti. Y ahí empieza el lío.
Amazon echa el cerrojo.
El 20 de septiembre Amazon bloqueó a Muse. Motivos oficiales: Meta no pidió permiso, el agente no se identifica al navegar y parece guardar las credenciales del cliente. Motivo de fondo: más de 68.000 millones al año en publicidad, que solo funciona si un humano ve los productos patrocinados. Los agentes no ven anuncios. Lo gracioso: Amazon tiene su propio agente, Buy for Me, que compra en tiendas ajenas. Mi casa, mis normas. La tuya, ya veremos.
Shopify pone la alfombra.
Un día después, Tobi Lütke anunció que Muse podrá pagar con Shop Pay en todas las tiendas Shopify. El catálogo se comparte con Meta por defecto, y el comerciante puede apagarlo. Shop Pay ya ha movido 400.000 millones de dólares en su historia. Amazon defiende su tienda. Shopify quiere estar debajo de todas las compras, empiecen donde empiecen.
Lo que te toca.
Si el agente elige qué comprar, tu web deja de ser un escaparate y pasa a ser una ficha de datos: precio, stock, talla, material. Lo que el agente no sabe leer, no existe. Amazon puede permitirse cerrarle la puerta a un agente. Tu tienda, no.
El Radar
5 cosas de IA que están pasando ahora mismo
🇺🇳 Altman y Amodei piden normas en la ONU
Los jefes de OpenAI y Anthropic se sentaron el miércoles ante el Consejo de Seguridad y pidieron reglas globales: las grandes decisiones no pueden tomarse solo en laboratorios de San Francisco.
Estados Unidos lo rechazó en seco. La industria pide freno y el regulador dice que no.
🏷️ Trump rebautiza la IA: ahora es “superinteligencia”
Según Trump, lo de “artificial” hace que suene falsa. El Departamento de Estado ya ha ordenado a sus diplomáticos escribir “super intelligence” o “SI” en todos sus documentos.
Cambiar el nombre no cambia lo que hace la tecnología. Ni sus riesgos.
🦠 Un virus que obedece a una asamblea de IAs
Cisco Talos ha destapado CLOSEDQUORUM, un malware para Windows que pregunta a cuatro modelos de IA qué hacer y ejecuta lo que gana por votación. Va a por contraseñas y carteras cripto.
Consuelo relativo: la versión encontrada no funcionaba. Todavía.
✨ Prior Labs: Tus tablas merecen su propio modelo fundacional. TabPFN-3.5 está creado para los datos tabulares con los que ya funciona tu empresa. Pruébalo hoy con tus propios datos.
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Listo para Usar
Planifica experimentos de onboarding
Actúa como estratega sénior de crecimiento y experimentación de producto.
Ayúdame a crear un plan de experimentos de onboarding para [producto/empresa].
Contexto:
Usuario objetivo: [perfil]
Evento principal de activación: [p. ej., crea el primer proyecto / invita a un compañero / completa la configuración]
Tasa de activación actual: [X %]
Principales puntos de fricción del onboarding: [enumera abandonos conocidos, quejas, pasos confusos o cuellos de botella]
Datos disponibles: [datos del embudo, grabaciones de sesiones, encuestas, tickets de soporte, analítica, etc.]
Restricciones: [capacidad de ingeniería, tráfico, plazo, cumplimiento normativo, etc.]
Para cada punto de fricción, propón entre 2 y 3 experimentos diseñados para mejorar la activación.
Para cada experimento, incluye:
Punto de fricción
Hipótesis
Cambio que se va a probar
Segmento de usuarios objetivo
Métrica principal de éxito
Métricas de control
Impacto esperado
Esfuerzo necesario
Duración de la prueba
Resultado que justificaría el despliegue
Prioriza los experimentos mediante Impacto × Confianza × Esfuerzo y ordénalos de mayor a menor prioridad.
Evita las ideas genéricas. Vincula cada experimento directamente con una fricción observada de los usuarios o con su comportamiento de activación.
Termina con una hoja de ruta de pruebas de 30 días que muestre qué experimentos deben ejecutarse primero, cuáles pueden realizarse simultáneamente y cuáles deben esperar a los resultados anteriores.¿Cuál es IA?
