Lo más importante hoy

Anthropic publica los resultados de Project Deal, un experimento de una semana en el que agentes basados en Claude Opus 4.5 y Claude Haiku 4.5 negociaron compraventas reales en nombre de 69 empleados de su oficina de San Francisco: 186 deals cerrados por 4.000$ en transacciones. La conclusión incómoda es que los representados por Opus ganaron 2,68$ más por venta, ahorraron 2,45$ por compra y cerraron dos operaciones más —y sus contrapartes con Haiku no detectaron la desventaja—. En paralelo, NVIDIA cierra por encima de los 5 billones de dólares de capitalización tras un rally del 4,3% apoyado en los resultados de Intel (mejor cierre desde 1987), reabriendo el debate de la concentración: NVIDIA vale ya 1 billón más que Alphabet.

En el flanco enterprise, OpenAI continúa drenando talento del software cloud: Denise Dresser (ex-CEO de Slack/Salesforce) entra como CRO y Jennifer Majlessi como head of go-to-market, con la cartera de cliente enterprise pesando ya el 40% del negocio. Hugging Face publica ml-intern, un agente open source construido sobre smolagents que automatiza el post-training end-to-end —lee papers, descubre datasets, lanza jobs— y reporta +22 puntos en GPQA y +60% en HealthBench en horas. OpenAI libera Privacy Filter, un modelo open-weight de 1,5B (50M activos) bajo Apache 2.0 para detectar y redactar PII en local con 96% de F1. Y en Washington, la orden ejecutiva de Trump sobre IA estatal acumula tres provisiones vencidas desde el 11 de marzo: ni la FTC ha emitido guía sobre IA y consumo, ni Comercio ha enviado al DOJ la lista de leyes estatales “onerosas”.

Por qué importa

Project Deal es el primer dato empírico serio sobre lo que ocurre cuando agentes negocian entre sí en nombre de humanos: el modelo subyacente determina el outcome económico y el usuario perdedor no se entera. Esto cambia la conversación de “qué modelo elijo” a “qué modelo elige por mí” —y abre la puerta a auditoría obligatoria de paridad de capacidades en marketplaces agénticos. Mientras tanto, NVIDIA a 5 billones y la fuga de talento enterprise a OpenAI confirman que la cadena de valor de la IA se está vertical-integrando a velocidad récord: chips, modelos, distribución y cliente final concentrándose en pocas manos. La señal contraria llega del open source: ml-intern y Privacy Filter muestran que la frontera de los agentes especializados y la infraestructura de privacidad se está commoditizando rápido, y que las empresas frontier están dispuestas a abrir capacidades estratégicas para fijar estándar.