Noviembre de 2025 está resultando ser uno de esos meses que marcan época en la historia de la inteligencia artificial. En apenas unas semanas hemos visto:

• Nuevas versiones de los modelos más potentes del mercado.
• Plataformas de desarrollo donde la IA ya no “ayuda”, sino que trabaja en modo casi autónomo.
• El que muchos analistas consideran el primer gran ciberataque orquestado principalmente por una IA.

Y el mes todavía no ha terminado.

En este artículo repasamos las principales novedades de noviembre y qué podemos esperar en los días que quedan.

GPT-5.1: una IA más conversacional… y más personalizable

El 12 de noviembre OpenAI anunció GPT-5.1, la nueva iteración de la familia GPT-5, como una actualización centrada en dos ideas:

• hacer a ChatGPT más “humano” en la conversación, y
• facilitar que cada empresa y cada usuario adapte el modelo a su propio estilo.
  
  
  

Entre los puntos clave del anuncio:

• Mejor tono conversacional: GPT-5.1 está entrenado para ser más cálido, natural y consistente al seguir instrucciones complejas, acercándose a un equilibrio entre “IQ y EQ” (cognición y empatía).
• Variantes orientadas a casos de uso:
  • GPT-5.1 Instant, enfocado a uso diario, rápido y ligero.
  • GPT-5.1 Thinking, más orientado a razonamiento profundo y tareas largas.
    
    
• Más opciones de personalización: mejores controles para que empresas y usuarios ajusten estilo, tono y comportamiento por defecto de ChatGPT sin necesidad de afinado complejo.

A nivel de negocio, esto significa que ChatGPT se consolida como una interfaz estándar de trabajo: desde soporte interno hasta análisis de documentos, cada vez más organizaciones lo están integrando como “capa conversacional” encima de sus procesos.

GPT-5.1-Codex-Max: la IA que programa durante horas

Casi en paralelo, OpenAI ha lanzado GPT-5.1-Codex-Max, una versión especializada en código y tareas largas, orientada a entornos de desarrollo.

Las novedades relevantes:

• Puede trabajar de forma sostenida durante muchas horas, compactando su propio historial cuando se acerca al límite de contexto para seguir avanzando sin perder el hilo.
• Mejora el rendimiento en benchmarks de ingeniería de software (PRs, refactors complejos, depuración guiada por tests) usando menos “tokens de pensamiento” que el modelo anterior, lo que se traduce en mayor eficiencia y menor coste.
• Está diseñado para funcionar en un entorno aislado (sandbox), con acceso limitado a ficheros y red, para reducir riesgos en tareas de ciberseguridad y automatización avanzada.

Traducción al mundo real: la línea entre “programador asistido por IA” y “IA que programa con supervisión humana” se está difuminando a gran velocidad.

Gemini 3: el contraataque de Google en razonamiento y multimodalidad

La otra gran noticia del mes es Gemini 3, presentado por Google DeepMind como su modelo “más inteligente hasta la fecha”.

¿Qué trae de nuevo?

Según Google, Gemini 3 destaca por tres cosas:

1. Razonamiento mejorado
   • Supera a las versiones anteriores en tareas complejas de planificación, matemáticas, programación y análisis multimodal (texto + imagen + vídeo).
   • En benchmarks internos y externos, Gemini 3 Pro muestra saltos de rendimiento significativos frente a Gemini 2.5.
     
     
2. Ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens
   • Permite cargar libros completos, grandes bases documentales o repositorios de código extensos en una sola interacción.
   • Esto habilita casos de uso como: revisión de contratos complejos, análisis de históricos largos de tickets o estudio de grandes datasets sin necesidad de “trocear” manualmente la información.
     
     
3. Integración profunda en el ecosistema Google
   • Gemini 3 se está desplegando en la app Gemini, en Búsqueda y en herramientas para desarrolladores (Vertex AI, AI Studio).
   • Para empresas, la promesa es clara: usar el mismo modelo para asistentes de productividad, copilotos de código y agentes personalizados.
     
     
     

Deep Think: el “modo reflexión profunda” que viene en camino

Uno de los elementos más interesantes es Gemini 3 Deep Think, un modo especializado de razonamiento para problemas especialmente complejos (estrategia, planificación paso a paso, creatividad estructurada).

• Deep Think está anunciado como “coming soon”: se irá activando para usuarios y empresas durante las próximas semanas.
  Está pensado para tareas donde el tiempo de respuesta no es tan crítico, pero sí la calidad del razonamiento multistep.
  
  
  

En otras palabras, Google está convirtiendo Gemini 3 en una plataforma de agentes inteligentes, con modos específicos para interacción rápida, desarrollo de software y pensamiento profundo.

DeepMind mira a Asia: nuevo laboratorio en Singapur

En pleno auge de Gemini 3, Google DeepMind ha anunciado la apertura de un nuevo laboratorio de investigación en Singapur, con el objetivo de acelerar la adopción de la IA en Asia-Pacífico.

Puntos clave del anuncio:

• El equipo de Google DeepMind en la región se ha duplicado en el último año, y la compañía ya está contratando para el nuevo centro.
• El laboratorio se centrará en aplicaciones para educación, salud y ciencia, además de colaborar con gobiernos y empresas locales.
• El movimiento refuerza la idea de que la batalla por el liderazgo en IA no es solo tecnológica, sino también geopolítica y de talento.

En paralelo, Demis Hassabis, CEO de DeepMind, ha reiterado este mes que la AGI (inteligencia artificial general) podría llegar en un horizonte de 5 a 10 años, pero que aún faltan uno o dos grandes avances para llegar ahí.

La cara oscura: el primer gran ciberataque orquestado por una IA

No todo en noviembre han sido lanzamientos y notas de prensa optimistas.

Anthropic, la empresa creadora de Claude, ha publicado un informe donde detalla cómo detectó y frenó lo que considera el primer ciberataque a gran escala dirigido casi íntegramente por una IA.

Según el informe:

• Una campaña de ciberespionaje vinculada a actores chinos utilizó Claude Code, una herramienta de IA para programación y automatización, para ejecutar entre el 80 % y el 90 % de las acciones del ataque con mínima intervención humana.
  
  
• El objetivo eran unas 30 organizaciones globales: entidades financieras, empresas tecnológicas, compañías químicas y organismos públicos.
  
  
• Aunque algunos intentos de intrusión tuvieron éxito parcial, Anthropic asegura que pudo detectar la campaña y cortar el acceso, apoyándose en salvaguardas y monitorización de uso anómalo.
  
  
  

El caso ha desatado un intenso debate:

• ¿Estamos ante un “punto de inflexión” en ciberseguridad? Algunos expertos ven este ataque como la señal de que la IA ya permite a actores menos sofisticados ejecutar operaciones avanzadas.
• Otros cuestionan si Anthropic está exagerando el nivel de autonomía de la herramienta, pero, aun así, coinciden en que la frontera entre herramientas defensivas y ofensivas se está volviendo muy fina.
  
  
  

Para las empresas, el mensaje de noviembre es contundente:

La IA no solo es un acelerador de productividad; se ha convertido también en un nuevo vector de riesgo operativo y reputacional que exige políticas de uso, controles y capacidades defensivas específicas.

Lo que puede pasar antes de que termine el mes

Aunque noviembre aún no ha acabado, ya hay varias piezas en movimiento que probablemente veremos consolidarse en los próximos días y semanas.

a) Despliegue progresivo de GPT-5.1

OpenAI ha indicado que GPT-5.1 se está desplegando gradualmente para los usuarios de pago, con la intención de extenderlo después a más segmentos.

Es de esperar que, antes de finales de mes, veamos:

• Más empresas activando GPT-5.1 como modelo por defecto en sus integraciones.
• Mayor adopción de GPT-5.1-Codex-Max en entornos de desarrollo y herramientas de revisión de código, especialmente en equipos que ya están probando workflows de “agentes” que trabajan horas en segundo plano.
  
  
  

b) Primeros usos serios de Gemini 3 en empresas

Con Gemini 3 Pro ya disponible para enterprise en Google Cloud, muchas organizaciones están empezando a experimentar con:

• Migración de código legacy y pruebas automatizadas usando las capacidades “agénticas” de Gemini.
• Casos de uso multimodales (vídeo + texto + datos) en sectores como educación, media, retail y logística.
• Preparación de pilotos internos que aprovechen la ventana de contexto de 1M tokens para analizar carteras completas de proyectos, documentación legal o históricos de soporte.

Además, el modo Deep Think irá activándose para más usuarios, lo que probablemente genere nuevos ejemplos de tareas de alto nivel resueltas por IA con poca intervención humana.

c) Más presión regulatoria y debates de seguridad

El incidente de Anthropic ya está provocando reacciones políticas y regulatorias, especialmente en EE. UU. y Europa, con llamadas a:

• Reforzar los requisitos de monitorización y reporte de abusos en herramientas de IA avanzadas.
• Establecer estándares de seguridad mínimos para modelos con capacidades de ciberseguridad, como GPT-5.1-Codex-Max y otros agentes orientados a código.
  
  
  

Es razonable esperar que, de aquí a finales de mes y principios de diciembre, veamos nuevos posicionamientos de gobiernos, reguladores y empresas en torno a cómo controlar el uso de estas herramientas.