Buscar

Claude Code Artifacts en beta, Noam Shazeer se une a OpenAI, Codex Record & Replay

JLS42 /
actualites claude-code codex openai github-copilot ia-generative gemini
Claude Code Artifacts en beta, Noam Shazeer se une a OpenAI, Codex Record & Replay

ai-powered-markdown-translator

Artículo traducido del fr al es con gpt-5.4-mini.

Ver proyecto en GitHub ↗

Los días 18 y 19 de junio de 2026 concentran varios anuncios estructurantes: Anthropic lanza los Artifacts en Claude Code, permitiendo generar páginas interactivas compartibles directamente desde la sesión de trabajo. OpenAI anuncia al mismo tiempo la llegada de Noam Shazeer —coautor fundador de la arquitectura Transformer— y la funcionalidad Codex Record & Replay, que convierte una demostración en una habilidad reutilizable. Midjourney, conocida por la generación de imágenes, crea una división médica en torno a un prototipo de escáner de ultrasonido.

Claude Code Artifacts — páginas interactivas compartidas mediante enlace privado

18 de junio — Anthropic lanza los Artifacts en Claude Code: páginas interactivas generadas directamente desde la sesión de trabajo, accesibles mediante un enlace privado compartible dentro de la organización.

Los Artifacts aprovechan el contexto completo de la sesión —base de código, plugins, habilidades (skills), herramientas conectadas— y se actualizan automáticamente a medida que avanza la sesión. Quienquiera que tenga el enlace siempre ve la versión más reciente.

Casos de uso típicos:

UsoDescripción
PR walkthroughPresentación de pull request generada automáticamente
Tablero del proyectoActualización en tiempo real a medida que avanza la sesión
Explicaciones visualesCódigo complejo, diagramas de sistema
Análisis de datosCompartibles de inmediato con el equipo

Boris Cherny, responsable de Claude Code en Anthropic, describe los Artifacts como un cambio en su forma de colaborar con Claude: los usa para explicaciones visuales de código delicado, vistas previas de animaciones y análisis de datos compartidos en equipo.

Disponibilidad y mecanismo:

AspectoDetalle
PlanesSolo beta, Team y Enterprise
MecanismoExtensión MCP (adoptable por cualquier cliente/servidor/proveedor de identidad)
CompartirEnlace privado, restringido a la organización
ActualizaciónAutomática a medida que avanza la sesión

“Artifacts are now live in Claude Code. Ask Claude to turn what it’s working on into a page and send the link to your team. The page updates as the session keeps working.”

🇪🇸 “Los Artifacts ya están disponibles en Claude Code. Pídele a Claude que convierta en una página en lo que está trabajando y que envíe el enlace a tu equipo. La página se actualiza a medida que continúa la sesión.” — @ClaudeDevs

🔗 Anuncio de Claude Code Artifacts

Noam Shazeer se une a OpenAI

18 de junio — Noam Shazeer anunció que se unía a OpenAI, en un tuit que alcanzó 9 millones de visualizaciones en pocas horas.

¿Quién es Noam Shazeer? Es coautor del artículo “Attention Is All You Need” (2017), que introdujo la arquitectura Transformer —la base de todos los grandes modelos de lenguaje actuales, desde GPT hasta Gemini y Claude. Después de más de veinte años en Google, abandonó el laboratorio en 2021 para cofundar Character.AI, la plataforma de chatbots personalizados. En 2024, Google lo contrató de nuevo en el marco de un acuerdo con Character.AI.

Su llegada a OpenAI es una señal fuerte en la guerra por el talento: uno de los arquitectos intelectuales de Transformers, co-creador de la infraestructura sobre la que se apoya toda la IA moderna, decide unirse al laboratorio de Sam Altman en lugar de permanecer en el ecosistema de Google.

“I’m excited to share that I’ll be joining OpenAI and look forward to working with the exceptional team there. It was a difficult decision to move on. I’m incredibly proud of the amazing team at Google and everything we’ve built together. It has been an honor and a pleasure to work with all of you.”

🇪🇸 “Me complace anunciar que me uno a OpenAI y espero con ilusión trabajar con este equipo excepcional. Fue una decisión difícil marcharme. Estoy increíblemente orgulloso del gran equipo de Google y de todo lo que construimos juntos. Ha sido un honor y un placer trabajar con todos vosotros.” — @NoamShazeer

Codex Record & Replay — mostrar un flujo de trabajo una vez, reutilizarlo

18 de junio — OpenAI anuncia Codex Record & Replay, una funcionalidad que convierte la grabación de una demostración en una habilidad reutilizable.

Cómo funciona: el usuario muestra a Codex un flujo de trabajo recurrente —rellenar un informe de gastos, enviar una solicitud de permiso, o cualquier tarea repetitiva en una interfaz web o una aplicación. Codex graba esa demostración y luego la convierte automáticamente en una habilidad (skill) inspeccionable y modificable. El usuario mantiene el control total sobre el inicio y el fin de la grabación.

Este enfoque de demostración (learning from demonstration) reduce la barrera de entrada a la automatización: a diferencia de los enfoques tradicionales que requieren escribir scripts, Record & Replay permite a cualquier usuario —sin conocimientos técnicos— convertir sus tareas repetitivas en agentes autónomos. El tuit fijado en @OpenAIDevs reunió 3,3 millones de visualizaciones.

Qué cambia concretamente:

AntesCon Record & Replay
Escribir un script de automatizaciónMostrar la tarea una vez
Se requieren conocimientos técnicosAccesible para cualquier usuario
Habilidad fija en el scriptHabilidad inspeccionable y modificable

🔗 Anuncio de Codex Record & Replay

Midjourney Medical — nueva división de IA médica con escáner de ultrasonido

18 de junio — Midjourney, conocida por su generador de imágenes con IA, anunció Midjourney Medical, una nueva división independiente acompañada de su primer producto: el Midjourney Scanner, un sistema de imagen médica por ultrasonido. El anuncio generó 16,6 millones de visualizaciones y 38 000 menciones “me gusta”.

El video técnico publicado el mismo día muestra un dispositivo en forma de anillo con múltiples transductores para imagen por ultrasonido de alta resolución. En las respuestas del AMA organizado poco después (305 000 visualizaciones, 875 preguntas), Midjourney precisó que las imágenes presentadas proceden de un “prototipo inicial” y que queda “mucho margen de mejora” —una señal importante de prudencia sobre el nivel de madurez actual.

La respuesta es notable para un anuncio médico: 10 millones de visualizaciones para el tuit técnico y un AMA que generó un interés masivo de la comunidad. Pero no se han comunicado en esta fase detalles concretos sobre las especificaciones técnicas, los plazos de comercialización ni las regulaciones previstas.

Datos de interacción:

PublicaciónVisualizacionesInteracción
Anuncio de Midjourney Medical16,6 M38k likes, 9k RT
Video técnico del Scanner10 M27k likes, 5k RT
AMA305k4k likes, 875 preguntas

🔗 Anuncio de Midjourney Medical

Claude Code v2.1.183 — seguridad reforzada del modo automático

19 de junio — La versión 2.1.183 de Claude Code introduce bloqueos de seguridad en modo automático para evitar destrucciones accidentales de datos.

Comandos ahora bloqueados si no se solicitan explícitamente:

ComandoCondición de bloqueo
git reset --hard, git checkout -- ., git clean -fdNo solicitado por el usuario
git stash dropNo solicitado
git commit --amendSi el commit no fue creado por el agente en la sesión
terraform destroy, pulumi destroy, cdk destroySi la pila no fue mencionada explícitamente

La actualización también aporta una nueva sintaxis /config key=value para modificar un parámetro directamente desde el prompt (en interactivo, en modo -p y en Remote Control), así como /config --help para listar las claves disponibles. Ahora aparece una advertencia en stderr cuando el modelo solicitado está obsoleto. Varios correctivos afectan a los problemas TUI en Windows Terminal, a los paneles tmux y a los subagentes WebSearch.

🔗 Registro de cambios de Claude Code

GitHub Copilot — métricas de créditos, depreciación de Opus 4.6, PRs por autor

API de métricas de uso de Copilot — campo ai_credits_used por usuario

19 de junio — La API de métricas de Copilot expone un nuevo campo ai_credits_used por usuario y por día, disponible en los informes users-1-day y users-28-day a nivel de empresa y organización. Este campo mide el consumo global de créditos de IA —sin desglose por funcionalidad o modelo— y no corresponde al importe facturado (la API de facturación sigue siendo la referencia para la facturación).

🔗 Registro de cambios de métricas de uso de Copilot

Depreciación de Opus 4.6 (fast) el 29 de junio

18 de junio — GitHub anuncia la depreciación de Opus 4.6 (fast) en todas las superficies de Copilot el 29 de junio de 2026. El modelo de reemplazo recomendado es Opus 4.8 (fast). Los administradores de Copilot Enterprise deberán activar el acceso al nuevo modelo en sus políticas de modelos si es necesario.

🔗 Registro de cambios de depreciación de Opus 4.6

PRs creadas por Copilot en las búsquedas author:@me

18 de junio — Las pull requests creadas por Copilot cloud agent en nombre de un usuario ahora aparecen en las búsquedas author:@me en github.com/pulls. La atribución muestra “username with Copilot” como autor. La funcionalidad está disponible en github.com y GitHub Mobile desde ahora; la API REST y GraphQL llegarán el 16 de julio de 2026.

🔗 Registro de cambios de PRs con autor Copilot

Black Forest Labs — defensa de la IA abierta en la cumbre del G7

18 de junio — Robin Rombach, cofundador y CEO de Black Forest Labs (BFL, 90 personas, Alemania y Estados Unidos), fue invitado a la cumbre del G7 en Evian para una sesión sobre IA que reunió a Trump, von der Leyen y Macron.

BFL es la empresa detrás de varios de los modelos de IA generativa de código abierto más populares, entre ellos Stable Diffusion. Rombach defendió un marco regulador favorable a la IA abierta, argumentando que los modelos visuales se convertirán en una “infraestructura económica crítica” similar a los modelos de lenguaje. Destacó los resultados de seguridad de BFL: sus últimos modelos abiertos presentan 10 veces menos vulnerabilidades para deepfakes no consentidos y CSAM que los modelos abiertos de otras grandes empresas tecnológicas.

🔗 Artículo de Black Forest Labs sobre el G7

Investigación de OpenAI — el aprendizaje por refuerzo produce modelos beneficiosos de forma duradera

18 de junio — El equipo de alineación de OpenAI publica una investigación que muestra que un entrenamiento por refuerzo (RL) orientado a rasgos beneficiosos —honestidad, humildad epistémica, transparencia metacognitiva, corregibilidad, equidad universal— produce mejoras generalizadas mucho más allá del dominio de entrenamiento.

Resultados clave:

ResultadoDetalle
GeneralizaciónMejora en 44 de los 53 benchmarks externos e internos
Transferencia fuera del dominioEntrenar únicamente con datos de salud mejora la alineación en otros dominios
Resistencia adversarialLos modelos entrenados son más difíciles de desviar hacia comportamientos dañinos
Resistencia al fine-tuning maliciosoMayor robustez frente a un fine-tuning que apunta a consejos médicos inexactos

Los modelos comparados incluyen GPT-5.5 Thinking, GPT-5.5 Instant, GPT-5.4 Thinking, o3, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro y Grok 4.20 en los criterios de rasgos beneficiosos. Esta investigación sugiere que reforzar comportamientos beneficiosos puede generalizarse más allá del contexto de entrenamiento —un resultado notable para la seguridad de la IA a largo plazo.

🔗 Investigación OpenAI Alignment

Breves

  • Bug de límites semanales de Claude Code — Aproximadamente el 3 % de los usuarios Max y Pro encontraron un bug que mostraba un límite de uso incorrecto, bloqueando en algunos casos el envío de mensajes. Corregido el 19 de junio con reinicialización de los límites de 5 horas y semanales para todos los usuarios afectados. 🔗 Fuente

  • Google DeepMind × gobierno del Reino Unido — Google DeepMind se asocia con el DSIT, el MHCLG y el incubador i.AI para desarrollar un prototipo de IA de instrucción de solicitudes de licencia urbanística, con el objetivo de reducir los plazos de tramitación hasta en un 50 %. 🔗 Fuente

  • GitHub Issues: detección de duplicados y campos MCP — Al crear un issue ahora se sugieren hasta 3 issues similares existentes (preview). El servidor MCP de GitHub también permite leer y escribir los campos de issues para agentes de IA. 🔗 Fuente

  • Luma Skills — Luma AI lanza flujos de trabajo reutilizables: un resultado de generación de video se transforma en una herramienta aplicable a cualquier asset con calidad constante. Disponible en lumalabs.ai/app. 🔗 Fuente

  • Luma Timeline y EDL Export — Luma AI añade un espacio de edición de video integrado (Timeline) y una exportación a la suite de acabado profesional fotograma a fotograma (EDL Export), sin degradación de calidad. 🔗 Fuente

  • Pika Influencer Ignition Kit — Pika lanza un pack de 4 habilidades de IA para creadores de contenido (Persona Builder, Content Director, Viral Hook, Fix My Look), disponibles a través de Pika MCP para cualquier agente compatible. 🔗 Fuente

Qué significa esto

La tooling para desarrolladores agénticos entra en una fase de madurez colaborativa. Claude Code Artifacts y Codex Record & Replay responden a la misma necesidad: hacer que el trabajo de los agentes de IA sea visible, compartible y reproducible. Por un lado, Anthropic permite convertir una sesión de trabajo en una página interactiva accesible para el equipo en tiempo real. Por otro, OpenAI permite capturar un flujo de trabajo demostrado una vez y convertirlo en una habilidad reutilizable. Estos dos enfoques convergen hacia un modelo en el que el agente de IA ya no es una herramienta aislada, sino un colaborador cuyas acciones están documentadas y pueden transmitirse.

La seguridad en modo autónomo se convierte en un diferenciador. Claude Code v2.1.183 introduce bloqueos explícitos sobre comandos destructivos no solicitados — git reset, terraform destroy, cdk destroy. Es una señal de que los equipos ya están desplegando agentes en modo auto sobre entornos sensibles y de que los guardarraíles deben evolucionar en consecuencia. La investigación de OpenAI sobre el RL beneficioso se inscribe en la misma dirección: construir modelos cuyo alineamiento se generaliza y resiste ataques adversariales, incluso después de un fine-tuning malicioso.

Las dinámicas de talento redistribuyen el peso simbólico entre laboratorios. La llegada de Noam Shazeer a OpenAI — coautor del artículo original de Transformer, con paso por Google y Character.AI — es un acontecimiento simbólico importante. Ilustra la fluidez de las trayectorias entre los grandes laboratorios y el atractivo persistente de OpenAI para figuras fundadoras del campo. Esta contratación se produce cuando la competencia por los modelos de vanguardia se intensifica, con trayectorias profesionales que redibujan las alianzas intelectuales de la industria.

Los medios generativos se expanden hacia aplicaciones físicas inesperadas. Midjourney Medical representa un giro inusual para una empresa conocida por la generación de imágenes artísticas: pasar a un dispositivo de imagen médica por ultrasonido. En esta fase, se trata de un prototipo inicial con “mucho margen de mejora” según la propia empresa. El compromiso masivo de la comunidad (más de 26 millones de vistas combinadas en los dos tuits principales) señala un interés real, pero los detalles sobre las especificaciones, los plazos y el marco regulatorio siguen por definir.

Fuentes