IA en los juzgados

SpaceX ya no solo lanza cohetes: ahora también renta supercomputadoras de IA. Google le mete dinero a A24 para meter IA al cine de autor

AI, Centros de datos, Cerebro, Chip, Elon Musk, Energía

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IA en los juzgados

[DÍA, 23 DE JUNIO 2026] · [5] historias + EL DATO

⚖️ IA y leyes

Una IA ganó un juicio en Inglaterra, posiblemente por primera vez

Esto pasó en Inglaterra y posiblemente sea el primer caso así en cualquier parte: Garfield AI, una firma legal que opera casi por completo con inteligencia artificial y que tiene autorización oficial del regulador de abogados del Reino Unido (la SRA), ayudó a una freelancer a ganarle un juicio a una empresa que le debía dinero. La trabajadora, que daba servicios de Recursos Humanos, logró recuperar 7,000 libras tras un juicio de tres horas en la corte de Wandsworth, y de paso tumbó una contrademanda. Pagó alrededor de 400 libras por usar la plataforma de Garfield, mientras que la otra parte sí contrató abogado y barrister (el equivalente a un litigante de juicio en el sistema inglés) tradicionales.

Aquí lo importante es entender qué hizo realmente la IA: redactó las cartas previas al juicio, armó los documentos, preparó los testimonios y organizó todo el expediente. Pero al final, quien habló frente al juez fue un barrister humano (un abogado especializado en litigar en corte), porque la ley todavía exige que alguien con cédula profesional lleve la voz en el tribunal. O sea, la IA no sustituyó al sistema legal, sino que hizo más accesible y barato el trabajo pesado de papeleo que normalmente cuesta caro. Esto importa porque las disputas pequeñas —como cobrar una factura impaga— muchas veces no valen la pena litigar por lo caro que sale un abogado tradicional. Si herramientas como esta se vuelven comunes, podría abrirle la puerta a más gente común a defenderse legalmente sin gastar una fortuna.

Fuente: The Guardian →

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🚀 Infraestructura IA

SpaceX ya no solo lanza cohetes: ahora también renta supercomputadoras de IA

SpaceX firmó un contrato con Reflection AI, una startup de inteligencia artificial de código abierto, para darle acceso a chips Nvidia GB300 (de los más potentes del mercado para entrenar modelos de IA) dentro de su centro de datos Colossus 2, ubicado en Memphis, Tennessee. Reflection pagará 150 millones de dólares al mes a partir del 1 de julio de 2026, y si el contrato se cumple hasta 2029 como está planeado, el total rondaría los 6,300 millones de dólares. Cualquiera de las dos empresas puede cancelar con 90 días de aviso después de los primeros tres meses.

Lo curioso es que Colossus se construyó originalmente para entrenar a Grok, el chatbot de Elon Musk, pero SpaceX se dio cuenta de que también puede rentar esa capacidad de cómputo a otras empresas, como ya hizo antes con Anthropic, Google y Cursor. Esto convierte a SpaceX en un jugador inesperado del negocio de la nube de IA, compitiendo con gigantes como Amazon o Microsoft. Para Reflection, el acuerdo es vital: conseguir chips de punta es uno de los mayores cuellos de botella de la industria, y este contrato le da de golpe la capacidad de cómputo de una empresa mucho más grande. El momento también es relevante porque varias empresas y gobiernos están reconsiderando depender solo de modelos de IA “cerrados” (donde no puedes ver ni modificar el código), lo que le da viento a favor a proyectos de código abierto como Reflection.

💡 Contexto clave

Reflection AI fue fundada por exinvestigadores de Google DeepMind y está valuada en 25,000 millones de dólares, aunque todavía no ha lanzado públicamente un modelo de IA propio a gran escala. Nvidia invirtió cerca de 800 millones de dólares en la startup, lo que crea una relación curiosa: es inversionista y, a la vez, el proveedor de los chips que la startup va a usar. SpaceX, por su parte, acumula ya más de 80,000 millones de dólares en contratos de cómputo firmados en apenas un par de meses.

Fuente: CNBC →

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🎬 Cine y IA

Google le mete dinero a A24 para meter IA al cine de autor

Google, a través de su laboratorio de inteligencia artificial DeepMind, invirtió aproximadamente 75 millones de dólares en A24, el estudio independiente detrás de películas como “Everything Everywhere All At Once” y “The Brutalist”. Es la primera vez que Google toma una participación en un estudio de cine. El acuerdo busca desarrollar herramientas de IA para cineastas, y uno de los primeros proyectos sobre la mesa son storyboards generados con IA (los bocetos visuales que los directores usan para planear escenas antes de filmar). Algo importante: Google no tendrá acceso a la biblioteca de películas de A24 ni a sus datos internos.

Lo que hace distinto a este acuerdo es el mensaje detrás: A24 ha sido insistente en que estas herramientas no buscan generar películas completas con un simple texto (lo que suele incomodar a directores y actores), sino apoyar el proceso creativo sin quitarle el control al cineasta. Esto ocurre en un momento en que Hollywood está dividido: por un lado hay estudios que ya trabajan con IA (como Lionsgate con Runway AI), y por otro hay demandas por derechos de autor contra empresas de IA. Que un estudio respetado como A24 —conocido justo por su sello autoral— se suba a este barco le da una especie de “aprobación” que las empresas de IA necesitan para ganarse la confianza de la industria creativa.

💡 Contexto clave

DeepMind es la división de investigación en IA de Google, la misma que desarrolla Veo, su generador de video con inteligencia artificial. A24 fue valuada en 3,500 millones de dólares en su última ronda de inversión en 2024. El sector del entretenimiento ha oscilado entre firmar alianzas con empresas de IA y demandarlas por usar contenido sin permiso, así que este tipo de acuerdos “con reglas claras” son poco comunes todavía.

Fuente: Variety →

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🔋 Hardware IA

Tesla quiere venderte su propio “paquete” de centro de datos para IA

Tesla registró ante la oficina de patentes de Estados Unidos la marca “Megapod”, descrita como un sistema modular de hardware para centros de datos de inteligencia artificial: servidores, equipo de red, unidades de distribución de energía y sistemas de enfriamiento, todo en un solo paquete. Es un registro de “intención de uso”, lo que significa que Tesla está reservando el nombre para un producto que todavía no existe ni se ha lanzado. La solicitud llega menos de un año después de que Tesla cancelara Dojo, su única computadora propia para entrenar modelos de IA.

El detalle es que Tesla quiere entrar a competir contra Nvidia, que ya domina este mercado con sistemas como el GB200 NVL72 (un diseño que junta decenas de chips en un solo “súper servidor” para entrenar IA). El problema es que Tesla, hoy, es cliente de Nvidia —no su competencia— y su historial construyendo hardware propio de IA ha sido complicado: además de cancelar Dojo, sus nuevos chips AI5 y AI6 llevan retrasos de meses. Donde Tesla sí tiene un negocio real y consolidado es en baterías para almacenar energía (como sus productos Megapack), que ya le vende a empresas que construyen centros de datos de IA. Por ahora, Megapod es solo un nombre en una base de datos: la pregunta es si Tesla realmente va a fabricar algo detrás de él, o si es otro intento de subirse a la ola de la IA sin tener el producto listo.

Fuente: Electrek →

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⌚ Wearables

El nuevo reloj de Sharp dice saber cuánto comiste sin que registres nada

Sharp presentó su primer smartwatch, el Karada Mate Watch, con una función poco común: estima cuántas calorías consumiste durante el día sin que tengas que anotar lo que comiste. Lo logra analizando cambios en los fluidos del cuerpo y en los niveles de azúcar a través de sensores en la piel, usando una tecnología llamada FLOW, desarrollada junto con la empresa californiana HEALBE. Con esos datos, el reloj compara las calorías que comiste contra las que quemaste y te muestra un balance. También avisa con vibraciones o sonidos si no estás bebiendo suficiente agua. Sale el 9 de julio en Japón por unos 370 dólares, y por ahora no hay fecha para otros países.

Esto es relevante porque, hasta ahora, los relojes inteligentes solo podían calcular calorías quemadas (con base en tu ritmo cardiaco y movimiento), pero calcular lo que comes siempre dependía de que tú mismo anotaras cada comida en una app, algo que casi nadie hace de forma constante. Si la tecnología de Sharp funciona de forma confiable, cerraría un hueco que el mercado de wearables tiene desde hace años. Eso sí, vale la pena tomarlo con cautela: incluso las mediciones de calorías quemadas, que llevan más tiempo perfeccionándose, todavía tienen márgenes de error considerables, así que lo más sano es verlo como una herramienta para detectar tendencias generales y no como una báscula nutricional exacta.

Fuente: Digital Trends →

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💡 EL DATO

2,250×

El chip del iPhone original tenía 137 millones de transistores. El chip A18 Pro supera los 31 mil millones. En menos de dos décadas, la cantidad de transistores en un smartphone aumentó más de 2,250 veces.

Fuente: Apple →