El acuerdo implica 5 gigavatios de cómputo de nueva generación en cinco años; la UE aprobó el AI Omnibus que aplaza 16 meses el cumplimiento para sistemas de alto riesgo.
El acuerdo, el mayor en la historia de la IA, incluye la compra de 5 gigavatios de capacidad de cómputo impulsados por las TPUs de próxima generación de Google, desarrolladas en conjunto con Broadcom.
Anthropic acordó gastar más de USD 200.000 millones con Google Cloud a lo largo de cinco años en un contrato que comenzará en 2027, según reportan The Information y Engadget. El núcleo del trato: Anthropic comprará 5 gigavatios de capacidad de cómputo basada en las TPUs de nueva generación de Google —chips de procesamiento tensorial desarrollados en colaboración con Broadcom— a precios que la empresa estima entre un 40% y un 50% más bajos que las soluciones equivalentes con GPUs de Nvidia. El acuerdo representaría más del 40% del «revenue backlog» reportado por Alphabet a sus inversionistas. La escala del compromiso refleja el costo operativo de los modelos frontier: Anthropic proyectó costos de servidores de USD 20.000 millones solo en 2026, según datos internos citados por The Information. El contrato consolida la alianza estratégica entre Google y Anthropic —en la que Alphabet es el mayor inversionista externo de la empresa— y representa un desafío directo a la hegemonía de Nvidia en el ecosistema de chips para IA. Para el sector tecnológico costarricense, que usa las APIs de Anthropic en producción en más de 60 empresas según la CAMTIC, el acuerdo sugiere que el precio de acceso a los modelos Claude podría estabilizarse o reducirse en los próximos años conforme bajan los costos de cómputo.
El Parlamento Europeo y el Consejo de la UE acordaron el 7 de mayo el denominado AI Omnibus, la primera enmienda formal al Reglamento de IA europeo desde su adopción en junio de 2024, según el comunicado del Consejo Europeo. Los sistemas de IA de alto riesgo del Anexo III —que incluyen herramientas en educación, empleo, servicios públicos y seguridad— obtienen un plazo extendido del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027 para cumplir con las obligaciones del reglamento. Los sistemas del Anexo I (equipos médicos, ascensores, maquinaria) pasan de agosto de 2027 a agosto de 2028. El ángulo contrario: la extensión responde a la presión de la industria y refleja la dificultad real de implementar los requisitos técnicos y de gobernanza en los plazos originales; pero también significa que los ciudadanos europeos estarán expuestos a sistemas de alto riesgo sin las garantías previstas por más de un año adicional. Simultáneamente, el AI Omnibus endurece las prohibiciones más graves: la generación de material íntimo no consentido y el abuso sexual de menores mediante IA quedan prohibidos desde diciembre de 2026, dos meses antes de los plazos originales. Las empresas y desarrolladores costarricenses que exportan productos de IA a Europa deben revisar si sus sistemas caen bajo el Anexo III para aprovechar el plazo extendido.
La conferencia ATxEnterprise del 26 de mayo en Singapur marcó un punto de inflexión según los analistas presentes: los agentes de IA ya no son experimentos sino infraestructura operacional en empresas medianas y grandes. Microsoft Copilot Studio alcanzó 160.000 organizaciones con más de 400.000 agentes personalizados desplegados —el mayor volumen documentado en cualquier plataforma agéntica en 2026—, según datos de la propia empresa. Anthropic lanzó en beta pública sandboxes auto-hospedados para Claude Managed Agents con la función «MCP tunnels», que permite mantener datos sensibles dentro del perímetro de seguridad de la empresa. ServiceNow presentó un «kill switch» para agentes de IA ante la preocupación concreta de que un agente mal configurado podría borrar datos críticos en segundos sin intervención humana. Camunda, por su parte, lanzó ProcessOS en beta cerrada el 20 de mayo: una capa de inteligencia que descubre, re-ingenia y optimiza procesos como flujos de trabajo agénticos. El desafío central que emerge no es técnico sino de gobernanza: quién tiene autoridad para detener un agente que actúa de forma autónoma en sistemas de producción, y qué trazabilidad existe de sus acciones. Para Costa Rica, donde más de 60 empresas asociadas a la CAMTIC ya tienen proyectos activos de automatización con IA, la transición de piloto a infraestructura plantea preguntas regulatorias que el borrador de Estrategia Nacional de IA del MICITT aún no responde.
OpenAI publicó GPT-5.5, disponible para suscriptores Plus, Pro, Business y Enterprise de ChatGPT y en Codex. El modelo se presenta como mejora en escritura, debugging de código, investigación en línea, análisis de datos y operación directa de software, expandiendo las capacidades de «computer use» introducidas en GPT-5.4. Según TechCrunch, las APIs de la empresa ya procesan más de 15.000 millones de tokens por minuto y el segmento Enterprise superó el 40% de los ingresos totales de OpenAI, con paridad proyectada con el segmento consumidor para finales de 2026. La apuesta estratégica de OpenAI con GPT-5.5 es clara: convertir ChatGPT en una «super app» que replace aplicaciones verticales tradicionales. Los analistas del Futurum Group señalan que la capacidad de operar interfaces de software directamente —navegar, completar formularios, ejecutar comandos— es el diferenciador más relevante frente a la competencia, aunque advierten que los flujos de trabajo agénticos complejos siguen requiriendo supervisión humana para ser confiables en contextos de producción. Para las empresas de exportación de servicios en Costa Rica, GPT-5.5 amplía el espacio de automatización disponible a través de la API, aunque exige equipos con conocimiento específico en integración de agentes para aprovecharlo.
— El nuevo modelo destaca en escritura, debugging, investigación en línea y operación de software; Codex superó los 3 millones de usuarios activos semanales y las APIs procesan 15.000 millones de tokens por minuto.
Gemini 3.5 Flash supera a su predecesor en tareas de código, visión y agencia, y es cuatro veces más rápido en velocidad de generación de tokens; Gemini Spark es el primer agente de IA de propósito general de Google, en beta para AI Ultra.
En Google I/O 2026 celebrado el 19 de mayo, Google presentó Gemini 3.5 Flash, su nuevo modelo en la línea de velocidad y costo accesible, con mejoras documentadas sobre Gemini 3.1 Pro en benchmarks de codificación, comprensión multimodal y tareas agénticas, y una velocidad de generación de tokens cuatro veces mayor que otros modelos frontier, según datos de CNBC. También presentó Gemini Omni, capaz de generar cualquier tipo de salida —incluyendo video— a partir de cualquier tipo de entrada, y Gemini Spark, agente de IA de propósito general en beta para suscriptores de Google AI Ultra. La estrategia de Google es diferente a la de OpenAI y Anthropic: en vez de competir únicamente en capacidad máxima, apuesta por velocidad y precio accesible para los miles de millones de usuarios de sus productos —Búsqueda, Gmail, Drive, Android— donde Gemini ya está integrado. La versión Gemini 3.5 Pro, de mayor capacidad, se usa internamente pero no estará disponible públicamente hasta junio de 2026. Para el 4,3% del mercado empresarial que Google retiene frente al duopolio OpenAI-Anthropic (66% combinado), Gemini Spark representa la apuesta para cerrar la brecha en el segmento corporativo.
Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic y xAI acordaron dar acceso pre-lanzamiento de sus modelos frontier al Center for AI Standards and Innovation (CAISI) del Departamento de Comercio de EE.UU., según un acuerdo reportado en mayo y confirmado por el Claims Journal. La medida se alinea con el AI Action Plan de la administración Trump y representa la primera vez que reguladores gubernamentales obtienen revisión sistemática de los sistemas de IA más potentes antes de su publicación al público. El contexto regulatorio en EE.UU. es fragmentado: el país tiene más de 1.200 proyectos de ley sobre IA activos a nivel federal y estatal sin un marco unificado, según Fortune. California (SB 53) y Nueva York (Ley RAISE) lideran en transparencia e informes de incidentes, mientras el gobierno federal busca desafiar leyes estatales que considera «excesivamente restrictivas» para la competitividad. Una alianza de seguridad en IA liderada por las mismas cuatro empresas trabaja en benchmarks unificados para 2026. Para Costa Rica, el marco regulatorio que eventualmente emerja en EE.UU. influirá directamente en los modelos disponibles vía API para el sector tecnológico local.
Un artículo publicado en Nature el 20 de mayo documenta que los científicos humanos superan sistemáticamente a los mejores agentes de IA disponibles en 2026 en tareas de investigación complejas que requieren razonamiento sobre datos incompletos, diseño experimental y interpretación de resultados no previstos. Dos papers adicionales en Nature del mismo mes muestran que sistemas de «co-científicos» de IA —como Robin y Co-Scientist— pueden generar candidatos prometedores para el descubrimiento de fármacos, pero no pueden validar hipótesis sin experimentos físicos. Las publicaciones científicas que mencionan IA crecieron casi 30 veces entre 2010 y 2025, según los propios datos del artículo. El ángulo contrario a la narrativa dominante del «científico de IA autónomo»: la IA puede comprimir años de trabajo en exploración de hipótesis y generación de candidatos, pero el cuello de botella de validación experimental permanece humano. Esto tiene implicaciones concretas para los fondos de inversión que apuestan a la «IA que descubrirá el próximo antibiótico sola»: la velocidad del descubrimiento aumenta, pero la cadena de valor no se automatiza completa.
La IA puede comprimir años de exploración en semanas, pero el cuello de botella de validación experimental sigue siendo humano.
La empresa de origen indio con nueve años de operación en Costa Rica expande su sede en UltraPark I con perfiles en IA generativa, modelos de lenguaje a gran escala y desarrollo full-stack.
Feuji, empresa tecnológica fundada en India con sede en Texas y nueve años de operaciones en Costa Rica, anunció la creación de hasta 150 nuevas plazas en los próximos tres años en su expansión en UltraPark I, Heredia, según confirmaron Delfino.cr, El Financiero y La Nación. Los perfiles buscados incluyen ingenieros especializados en IA generativa, modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), desarrollo full-stack y DevOps. La solución estrella desarrollada desde Costa Rica es «Ask the Prospects (ATP)», plataforma que usa simulaciones de clientes y análisis de datos en tiempo real. La noticia se produce en una semana en que la CAMTIC reportó que más de 60 empresas asociadas tienen proyectos activos de automatización con IA en operación, y que el principal obstáculo no es regulatorio sino de talento: la demanda de ingenieros especializados en integración de modelos de lenguaje supera ampliamente la oferta local. El anuncio de Feuji confirma que Costa Rica sigue subiendo en la cadena de valor tecnológica regional, más allá del soporte y BPO tradicional. El MICITT elabora la Estrategia Nacional de IA sin fecha de publicación oficial.