A LIBERA Studio publication
Radar.
What changed in AI, automation, and tools — and what it means for your operations.
Google DeepMind cambia de liderazgo: Hassabis deja el mando, Dean se va tras 27 años
14 AIClaude Opus 5: lidera benchmarks agénticos al mismo precio de siempre
13 AIGemini 3.6 Flash: más rendimiento, menos tokens, precio más bajo
12 AIMeta lanza su primera API de pago: Muse Spark 1.1 a $1.25 por millón de tokens
11 AIGPT-5.6: Sol, Terra y Luna — los tres nuevos modelos de OpenAI
10 AIClaude Sonnet 5: el modelo agéntico que cambia el costo de automatizar
09 AutomationZapier cobra hasta 5x más por pasos de IA desde junio 15
08 AIOpenAI sale a bolsa: $850B de valuación y posibles recortes en sus APIs
07 AIGemini 2.0 Flash está muerto: qué pasó, qué lo reemplaza y cuánto cuesta ahora
06 AIClaude Fable 5 vetado: el modelo más potente de Anthropic llegó y se fue en 4 días para México
05 DevGitHub Copilot cobra por créditos desde junio: qué cambió y cómo calcular tu costo
04 DevGitHub Copilot abandona la tarifa fija: lo que cuesta ahora y qué hacer
03 AIClaude Fable 5: Anthropic libera su primer modelo de clase Mythos
02 DevMicrosoft lanza 7 modelos MAI: GitHub Copilot ya no depende de OpenAI
01 AIClaude Opus 4.8: qué cambió y por qué importa si automatizas procesos
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Straight analysis on AI and automation for implementors
Radar is LIBERA Studio's analysis publication. We cover language models, automation tools, development platforms, and technical changes that affect businesses working with AI in production.
We don't publish for the sake of it. Each article answers a concrete question: what changed?, does this affect me?, what should I consider if I manage processes with AI? 3-to-6-minute reads, decision-oriented.
We evaluate models and tools from the perspective of the implementor, not the speculator. Every analysis comes from real use.
Every piece ends with something actionable: update, wait, migrate, or ignore. No ambiguity.
Written by people who use these tools in production every day. No unnecessary jargon or filler.
- Language models: launches, capability changes, comparisons between providers
- Automation: n8n, Make, Zapier, API integrations, operational flows
- AI development: agent frameworks, MCP, RAG, coding tools
- Digital business: real use cases, implementation ROI, stack decisions
- Technical infrastructure: inference costs, cloud platforms, deployment trade-offs