La ronda del 28 de mayo convierte a Anthropic en la startup tecnológica privada más valiosa del mundo; Google lanza Gemini Spark como agente personal que opera sin que el teléfono esté encendido, y los rumores de GPT-5.6 con 1,5 millones de tokens de contexto sacuden a la comunidad de desarrolladores.
La ronda cerrada el 28 de mayo y liderada por Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks y Sequoia Capital triplica la valoración de Anthropic de febrero de 2026 y la sitúa en USD 965.000 millones.
Anthropic anunció el miércoles 28 de mayo una ronda de financiamiento de USD 65.000 millones que eleva su valoración a USD 965.000 millones, superando por primera vez a OpenAI y convirtiendo a la empresa creadora de Claude en la startup tecnológica privada más valiosa del mundo. La ronda fue liderada por Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks y Sequoia Capital, con participación de fondos soberanos no identificados públicamente. La facturación anualizada de Anthropic superó los USD 47.000 millones al cierre de mayo, frente a los USD 14.000 millones de febrero cuando la empresa realizó su ronda de USD 3.500 millones, según reportó Bloomberg. Anthropec planea usar el capital principalmente en ampliar su infraestructura de cómputo: la empresa ya tiene firmados acuerdos por varios gigavatios de capacidad con Amazon, Google y Broadcom, además de una asociación con SpaceX para infraestructura satelital. La preparación de la IPO —que el mercado estima para el segundo semestre de 2026— es el segundo uso del capital, según fuentes de la empresa citadas por Semafor. El ángulo contrario: analistas de Gartner y KPMG advierten que el múltiplo precio/ventas de más de 20× implícito en la valoración solo es sostenible si Anthropic mantiene crecimientos de ingresos superiores al 200% anual durante al menos tres años consecutivos, un ritmo que ninguna empresa de software de la historia ha mantenido más de cinco trimestres seguidos. Para los equipos de tecnología en Costa Rica, donde la CAMTIC reporta más de 60 empresas con proyectos activos sobre APIs de Claude, el fortalecimiento financiero de la empresa sugiere continuidad del servicio y expansión de capacidades en los próximos 12-18 meses.
Anunciado en el Google I/O del 20 de mayo, Gemini Spark puede redactar correos, monitorear la bandeja de entrada, revisar el calendario y resolver tareas delegadas las 24 horas, con una integración profunda en el ecosistema de Workspace.
Gemini Spark, el agente personal de Google diseñado para operar en la nube de forma continua aunque el dispositivo del usuario esté apagado, comenzó su despliegue en los mercados hispanohablantes esta semana, según confirmó Google en su blog de noticias para Latinoamérica. El agente puede recibir instrucciones de tareas —«monitorear la bandeja de entrada y resumir los correos urgentes cada mañana», «revisar el calendario y enviar recordatorios de reuniones con 30 minutos de anticipación»— y ejecutarlas de forma autónoma sobre las cuentas de Google Workspace conectadas del usuario. La propuesta de Gemini Spark es la más ambiciosa en la categoría de agentes personales porque opera de forma persistente, sin necesidad de que el usuario abra una aplicación para iniciar la tarea. Daily Brief, la función complementaria, genera cada mañana un resumen priorizado del correo, el calendario y las tareas pendientes usando el historial del usuario. Google lanzó simultáneamente un panel de control de privacidad que permite auditar qué datos accede Spark y revocar permisos por tarea individual. El ángulo contrario: investigadores de privacidad de la Electronic Frontier Foundation y el Centro de Privacidad Digital en Viena advirtieron que el modelo de permisos actuales de Gemini Spark es demasiado amplio —el agente necesita acceso completo al correo y el calendario para funcionar— y pidieron a Google implementar permisos de tarea granulares antes de expandir el servicio. Para los profesionales costarricenses que usan Google Workspace en el trabajo, el acceso a Spark está disponible desde esta semana con el plan Business Plus o superior.
Varios desarrolladores detectaron el 27 de mayo el nombre clave 'iris-alpha' en los registros de la API de Codex; la ventana de contexto rumoreada cuadruplicaría la del GPT-5.5 Instant, el modelo actual predeterminado de ChatGPT.
Desarrolladores que trabajan con la API de OpenAI Codex reportaron el miércoles 27 de mayo haber encontrado en los registros del backend referencias al modelo no anunciado 'GPT-5.6', con nombre clave interno 'iris-alpha'. El análisis divulgado por Knightli sugiere que el modelo soportaría una ventana de contexto de 1,5 millones de tokens —cuadruplicando los 384.000 del GPT-5.5 Instant— y podría lanzarse en junio de 2026. Una ventana de 1,5 millones de tokens permite procesar en un solo prompt documentos de miles de páginas, bases de código completas de proyectos de tamaño mediano, o transcripciones de audio de más de 20 horas. OpenAI no ha confirmado ni desmentido el rumor. La empresa tiene precedentes de filtración involuntaria de información sobre modelos en preparación: el 'GPT-5' apareció primero en registros de la API de Codex en octubre de 2024 antes del lanzamiento oficial en febrero de 2025. El ángulo contrario: el rastreo de modelos en registros de API tiene un historial notable de falsos positivos —en 2025 un ejercicio similar generó expectativas sobre un supuesto 'GPT-5 Turbo' que resultó ser un alias de despliegue interno sin modelo nuevo. Para los desarrolladores que construyen sobre la API de OpenAI en Costa Rica, el movimiento más relevante de la semana sigue siendo el GPT-5.5 Instant disponible desde el 5 de mayo con el 52,5% menos alucinaciones en temas sensibles.
El tracker de TrueUp contabilizó 142.985 despidos en el sector tecnológico entre enero y el 25 de mayo de 2026, a un ritmo promedio de 986 por día en 340 rondas de recorte. Oracle lidera con 30.000 cortes, seguida por Meta (8.000) y Microsoft (6.000). Mark Zuckerberg confirmó en una comunicación interna que los 8.000 despidos de Meta de abril eran consecuencia directa del presupuesto de infraestructura de IA, cuyo costo se duplicó en el primer semestre de 2026 respecto a 2025. El patrón es consistente en todas las empresas: el capital que antes iba a nóminas ahora va a GPUs, centros de datos y acuerdos de capacidad eléctrica. El dato es significativo para el debate sobre el impacto de la IA en el empleo. Los optimistas argumentan que los roles que se eliminan son en su mayoría de mantenimiento de sistemas legacy que la IA ha automatizado, y que emergen nuevos perfiles de mayor valor. Los pesimistas señalan que los nuevos roles de MLOps y seguridad de IA no absorben el volumen de trabajadores desplazados. Un análisis de McKinsey publicado el 26 de mayo estimó que por cada 3 trabajos eliminados por la IA en tech en 2026, se están creando 1,4 nuevos, una ratio de sustitución del 47% que es superior al del ciclo de automatización industrial de los años 80 pero inferior al que los optimistas anticipaban. Para Costa Rica, el Ministerio de Trabajo reporta 9.800 empleos directos en empresas de software con operación local, con el freno de nuevas contrataciones como el impacto más visible.
— Más de 142.000 trabajadores del sector tecnológico perdieron su empleo entre enero y el 25 de mayo de 2026, en 340 rondas de recorte donde la inteligencia artificial es el argumento central.
Anthropic reportó al cierre de mayo una facturación anualizada superior a USD 47.000 millones, frente a los USD 14.000 millones que tenía cuando cerró su ronda de USD 3.500 millones en febrero de 2026 —un crecimiento del 236% en tres meses, según Bloomberg. El principal motor fue la adopción corporativa masiva de Claude Code en equipos de ingeniería de software de grandes empresas, que pasó al modelo de suscripción a partir de febrero de 2025. A la aceleración también contribuyeron los contratos de plataforma con Amazon Web Services y Google Cloud, que integran los modelos de Anthropic en sus servicios de IA administrados. La comparación con OpenAI no es directamente accesible porque la empresa de Sam Altman no reporta cifras de facturación con la misma frecuencia, pero estimaciones de analistas citadas por The Information situaban los ingresos anualizados de OpenAI entre USD 30.000 y USD 40.000 millones al cierre de mayo, por debajo de los de Anthropic. El ángulo contrario: ambas empresas tienen gastos de cómputo e investigación que superan sus ingresos; Anthropic reconoció en una comunicación a inversionistas que la empresa no es rentable y que la rentabilidad no es un objetivo para 2026. La ronda de USD 65.000 millones financia esa brecha por al menos tres años.
El AI Omnibus —la primera enmienda al Reglamento de IA de la Unión Europea desde su adopción en junio de 2024— está plenamente en vigor desde el 7 de mayo y sus efectos se empiezan a sentir en las empresas que desplegaron sistemas de IA en los meses anteriores. La extensión de 16 meses para los sistemas del Anexo III (educación, empleo, servicios públicos, seguridad) postergó el plazo de cumplimiento técnico del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027, en respuesta a la presión de empresas que argumentaron que los requisitos de documentación, auditoría y gestión de riesgos no eran alcanzables en el plazo original. Sin embargo, la Comisión endureció dos prohibiciones: la generación de material íntimo no consentido (NCII) y el abuso sexual de menores mediante IA quedan prohibidos desde el 2 de diciembre de 2026, dos meses antes de lo previsto en el reglamento original. Las empresas y desarrolladores costarricenses que exportan productos o servicios de IA a la UE —varios miembros de la CAMTIC tienen clientes europeos en fintech, salud y educación— deben revisar si sus sistemas quedan clasificados bajo el Anexo III para aprovechar el plazo extendido. La clasificación no es automática y requiere un proceso de autoevaluación documentado.
Dos grupos de investigación publicaron esta semana resultados contradictorios sobre la capacidad de los modelos de lenguaje de gran escala para generalizar fuera de su distribución de entrenamiento —la pregunta técnica central detrás del debate sobre si los LLMs «realmente razonan». El grupo de Stanford (paper publicado el 26 de mayo en arXiv) presentó evidencia de que Claude Sonnet 4.6 y GPT-5.5 resuelven problemas matemáticos de un tipo específico que no puede estar presente en los datos de entrenamiento por razones de construcción formal del benchmark. El grupo de Berkeley (paper del 27 de mayo) respondió argumentando que el diseño experimental de Stanford contiene un fallo metodológico que genera un artefacto estadístico: los modelos parecen generalizar porque el benchmark de Stanford está correlacionado con problemas similares en el dataset de entrenamiento de formas que no son obvias. El debate importa porque las conclusiones tienen implicaciones prácticas muy distintas: si los LLMs generalizan genuinamente, son más seguros de usar en aplicaciones de alto riesgo; si solo memorizan con mucha capacidad, los límites de su fiabilidad están en los bordes de la distribución del training data. El ángulo contrario: la discusión entre los dos papers podría resolverse experimentalmente, pero ambos grupos admiten que diseñar un benchmark que sea formalmente imposible de contaminar con el entrenamiento de modelos de frontera es un problema abierto que ningún laboratorio ha resuelto satisfactoriamente. Para los equipos de Costa Rica que despliegan LLMs en aplicaciones de salud, finanzas o legal, la prudencia recomendada sigue siendo validar outputs en las tareas específicas de la aplicación antes de asumir capacidad de generalización.
Tres vectores simultáneos: el capital fluye hacia la IA a velocidad sin precedentes, los agentes autónomos entran al uso cotidiano y el costo humano de la transformación sigue siendo real y contable.
La semana del 26 al 29 de mayo marca un momento de inflexión en la industria de la IA: Anthropic es formalmente la startup tecnológica privada más valiosa del mundo. Google tiene un agente que trabaja mientras usted duerme. OpenAI prepara un modelo con el cuádruple del contexto del actual. Y el sector tecnológico sigue despidiendo a casi mil personas por día mientras redirige ese capital a GPUs y centros de datos. La pregunta que los analistas dejan abierta para junio es cuándo llega el techo. Los múltiplos de valoración de Anthropic y OpenAI implican un mercado de IA empresarial que todavía no existe a la escala que esas valoraciones requieren. La presión para demostrar esos ingresos empujará ambas IPOs. Y el éxito o fracaso de esas colocaciones —esperadas en el segundo semestre— redefinirá el apetito de capital para toda la industria de la IA en 2027. Para Costa Rica, el año 2026 está siendo el primero en que la IA pasa de experimento a línea de presupuesto en las empresas del sector servicios del país.