Te lo advierto desde el principio. Este quizá sea un artículo más desordenado y menos riguroso que cualquiera que haya publicado antes. También va a ser mucho más personal, estoy seguro.

La diferencia es que estas palabras las estoy escribiendo yo. No me refiero a eso de enviarle mis ideas a ChatGPT y que el modelo la plasme en un texto generalmente muy parecido al de otros. Quiero decir que me he sentado a escribir, delante del ordenador, como antes.

De momento, he notado dos cosas curiosas. La primera es que llevo más de dos días pensando en cómo estructurar lo que quiero decirte. La segunda es que me cuesta bastante plasmarlas en un texto porque me he vuelto demasiado dependiente de los modelos de lenguaje. Esto último es solo la punta del iceberg. Es solo una mota de polvo en una superficie que cada vez me parece más grande.

La IA me está llevando al hastío. Me gusta porque, por primera vez en mucho tiempo, he buscado el significado de una palabra para ver si es la que encaja con lo que quiero expresar. La RAE dice que los sinónimos de hastío son empalago (en el caso de una comida), cansancio, tedio, desgana, aburrimiento.

Así que sí, estoy hastiado de la IA.

Patrones oscuros

Como no quiero enrollarme más de la cuenta, voy a tratar de tirar de un recursos que siempre me fue bien para ordenar las ideas por mi cuenta. Me refiero a lo que llaman una lista desordenada. Vaya, un listado de puntos de toda la vida.

Hace tiempo que he dejado de creerme los discursos que muchos repiten una y otra vez. No me he vuelto un negacionista de los modelos de lenguaje. Son útiles para muchas cosas, aceleran procesos, permiten automatizar. Pero igual que no son inútiles, tampoco son la panacea. Además, han llegado a nuestras vidas envueltos de una serie de patrones oscuros bastante espeluznantes.

Esto es lo que veo:

• Dependencia y criterio personal aplanado. Lo que ya consiguieron con los algoritmos en las redes sociales, pretenden que suceda con los chatbots. Veo a muchos que hablan de que “conservan su criterio”, pero creo que a medida que usas los LLM para trabajar, el criterio se aplana, se unifica con el del chatbot que estés usando. Dejar que el modelo “piense” por ti es cómodo y, además, genera dependencia. El problema es que pocos se plantean qué pasará si en algún momento tienen que volver a ordenar ideas, leer un documento de 50 páginas y extraer ideas por su cuenta. Quizá en ese momento se dan cuenta que ni conservan el criterio ni la capacidad de concentración.

• Una burbuja que no estallará, pero que sí se desinflará. La IA es una burbuja. Y como tal, hay mucha gente especulando con ella. Su objetivo no es que tú seas más productivo y te empoderes en el trabajo con un sistema de inteligencia “sobrehumana”. Su único objetivo es ganar tanto dinero como sea posible. Quizá muchos de los que habla de IA no lo saben, pero la cadena de suministro de hardware está totalmente saturada. Montar o comprar un equipo personal hoy en día es mucho más caro. Chips, memorias, tarjetas gráficas… es un negocio demasiado jugoso. Entonces, ¿no estarán elevando las expectativas con la IA para seguir exprimiendo este filón? Habla con Jensen Huang…

• Despropósito energético e inestabilidad. Hay dos cuestiones más que me preocupan. Primero, que hemos aceptado por primera vez que una tecnología nueva no tiene que ser más eficiente que la anterior. El impacto medioambiental de la IA es enorme y de golpe a muchos no les parece importante. Total, ya son demasiado dependientes. Por otro lado, no entiendo cómo muchos están construyendo sobre una tecnología que el gobierno de Estados Unidos puede prohibir o limitar. Es lo que pasó con Fable 5 de Anthropic. Y qué decir de la manía de lanzar un modelo nuevo cada mes y de que el laboratorio admita que este puede desestabilizar los flujos de trabajo existentes…

• Una beta infinita. También me preocupa que hayamos normalizado eso de pagar por un software que no siempre acierta. Es como si Microsoft te dijera que Excel acierta en el 95% de sus cálculos y que los compruebes antes de darlos por válidos… Menudo despropósito.

• Productividad productiva. Si automatizaras ese proceso y aquel y el otro, si alimentas Claude Code con todos tus conocimientos, si dejas de leer documentos, si le pides a la IA que analice ese Excel… vas a ser más productivo y vas a tener más tiempo para ti. Esta es, sin duda, el patrón más oscuro y cruel de todos. Ya hay indicios de que lo único que de verdad está automatizando la IA es el burnout.

Entonces, ¿qué sigue? A partir de hoy, en esta newsletter, emprendo un viaje hacia el minimalismo digital. Voy a explicarte ese proceso, voy a probar nuevas técnicas para vivir menos pegado al móvil, al portátil y a la IA. No voy a dejar de hablar de apps, ni de software, ni de inteligencia artificial. No creo que vivir de espaldas a las herramientas digitales sea el camino.

Pronto tendrás noticias de todo esto. Lo único que sé es que todo eso lo voy a montar por mi cuenta. Esta vez ChatGPT no va a actuar como “consultor estratégico de newsletter”.

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Carlos es programador frontend.

El martes empieza la semana probando Claude Fable 5 para limpiar componentes, corregir bugs raros y dejar una interfaz menos torpe. No espera una revelación, solo ahorrar tiempo.

Pero este modelo entiende mejor el contexto, propone cambios más finos y elimina los fallos justo donde antes tenía que pelearse con el prompt. El miércoles ya lo está usando para casi todo. El jueves empieza a pensar que, por fin, Claude no solo es bueno diseñando pantallas. También compite de verdad en código. Y el viernes, cuando vuelve a abrirlo, ya no está.

Carlos no existe. Me lo acabo de inventar. Pero sirve para explicar muy bien lo que algunos usuarios que probaron Fable 5 durante unos días están explicando. Lo incorporaron a su flujo de trabajo y sintieron que volver atrás era una degradación.

🧨 Un modelo potente, un gobierno nervioso y una industria en modo daños

Según The Verge, el viernes Anthropic recibió una orden del gobierno de Estados Unidos para suspender el acceso a Fable 5 y Mythos 5 por motivos de seguridad nacional y posibles problemas de jailbreak. La directriz afectaba a “foreign nationals”, dentro y fuera de Estados Unidos, lo que en la práctica hacía muy difícil aplicar una restricción quirúrgica. Anthropic acabó desactivando los modelos mientras intentaba negociar con la administración.

Conviene ir con cuidado. La pieza recoge versiones, fuentes anónimas, rumores sobre China, presión de terceros y conversaciones con Washington. No creo que haya que dar por bueno cada detalle. De hecho, lo interesante no depende de que todo sea exacto. Lo interesante es que ya no hace falta imaginar (porque ya ha pasado) un escenario en el que una tecnología adoptada por usuarios, equipos y empresas queda suspendida por una decisión política que llega desde fuera del producto.

Fable 5 no se cayó porque fallara un servidor o porque una empresa ajustara su plan de precios. Desapareció, al menos según la información publicada, porque un gobierno decidió que ese modelo podía ser demasiado sensible para seguir circulando como hasta entonces. ¿Te imaginas un veto similar a, por ejemplo, Microsoft Excel o Google Drive? Yo no, porque esa tecnología es estable y predecible. La IA, al menos la IA ejecutada en la nube, no lo es tanto.

Deja un comentario

⚠️ Construir sobre IA puede parecerse a hacerlo sobre arenas movedizas

Lo que más me interesa de esta historia no es si Fable 5 era tan bueno como dicen quienes lo probaron. Tampoco si Anthropic exageró sus capacidades, si el gobierno sobrerreaccionó o si había una amenaza real detrás. Puede haber parte de verdad en varias direcciones. Lo que me interesa es la fragilidad que queda al descubierto.

El usuario de Reddit del que te hablaba lo explicaba de forma basante simple. Pagaba planes caros, usaba Claude y ChatGPT a diario, encontró en Fable 5 algo que le encajaba mejor para programar y, de repente, se quedó sin ello. Eso es dependencia operativa. Es alguien que organiza su trabajo alrededor de una herramienta y descubre que esa herramienta puede desaparecer por razones que no controla, que no entiende del todo y que quizá ni siquiera se le explicarán con claridad.

Lo que yo veo cada vez más claro es que construir demasiado sobre OpenAI, Anthropic o cualquier otro proveedor cerrado es cómodo, pero frágil. Son empresas sometidas a expectativas financieras enormes, presión competitiva, promesas difíciles de sostener y relaciones cada vez más tóxicas con los gobiernos. Hoy el problema puede ser una orden de exportación. Mañana, ¿qué sabemos? ¿Subida bestial de precios, quizá?

Por eso creo que la IA local será el camino. No porque todo tenga que ejecutarse en local mañana, ni porque un modelo abierto en tu portátil vaya a sustituir siempre al mejor modelo cerrado, sino porque necesitamos más capas de autonomía.

De hecho, es lo que vi en el Computex 2026. Los avances en chips y equipos personales apuntan a una IA más cercana al dispositivo, menos dependiente de la nube y más repartida. Lo importante de todo esto es reducir el punto único de fallo.

¿Fable 5 va a volver? Yo qué sé. Lo que no debería volver es la confianza ciega en estos laboratorios de IA que nos han intentado inculcar que construir sobre un producto alpha o beta es lo correcto en 2026.

En realidad, solo buscan dependencia.

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Durante la semana pasada he estado cubriendo el Computex 2026 en dos de los medios de hardware en español más prestigiosos (mira un par de ejemplos aquí y aquí).

Lo que me ha pasado es que, por un momento, me he olvidado de la IA. Me refiero a la IA más habitual, a saber, esa a la que accedemos a través del navegador y que funciona en la nube.

Y eso me ha pasado porque en el Computex 2026 se ha empezado a hablar muy en serio de IA local. A diferencia del Mobile World Congress de este mismo año, donde la etiqueta “AI” se colocaba de forma indiscriminada en cualquier cacharro, en Taiwán los equipos de marketing han afinado mejor el discurso.

En todo ese batiburrillo de ordenadores, servidores, memorias y muchos otros componentes, la compañía protagonista ha sido, de nuevo, NVIDIA. Te cuento por qué.

🧩 NVIDIA ya no solo quiere estar en los centros de datos

NVIDIA quiere estar en cualquier sitio donde se ejecute IA. En la nube, en un servidor, en una estación de trabajo, en un mini PC o en un portátil. Su negocio no depende de defender un modelo concreto de computación, sino de vender el silicio que hace posible cualquiera de ellos.

Por eso RTX Spark es tan interesante. No estamos hablando de una etiqueta nueva para vender portátiles algo más potentes, sino de una plataforma con CPU Grace, GPU Blackwell RTX, memoria unificada y una orientación bastante clara hacia cargas de inteligencia artificial local. En la feria, esa idea ya no aparecía solo en una presentación de NVIDIA. Aparecía distribuida por los stands de ASUS, HP, MSI, Lenovo o Dell.

Lo conté con más detalle en este despliegue de portátiles y prototipos con NVIDIA RTX Spark, pero la sensación al verlos todos juntos era bastante clara. Y es que la plataforma todavía está en una fase inicial, aunque los fabricantes ya han comprado el relato. ASUS enseñó los ProArt P16 y P14, HP llevó los OmniBook X 14 y OmniBook Ultra 16, MSI mostró el Prestige N16 Flip AI+ y un mini PC EdgeMesa N AI+. También hubo equipos de Lenovo y Dell.

Lo relevante no es que todos esos productos estén cerrados o listos para venderse mañana. Algunos lo están más que otros. Lo relevante es que apuntan en la misma dirección, a saber, portátiles premium, delgados, con mucha memoria unificada, buena autonomía y capacidad para ejecutar modelos o cargas de IA cerca del usuario.

NVIDIA no solo está presionando a AMD e Intel. También entra en el terreno que Qualcomm estaba intentando ocupar con el PC ARM. Y, sobre todo, mira a Apple. Durante los últimos años, los MacBook Pro con Apple Silicon se habían convertido en una de las opciones más razonables para quien quería ejecutar modelos de IA en local con buena eficiencia, memoria unificada y una máquina bien integrada. Computex 2026 ha dejado la impresión de que la industria Windows quiere contestar ahí.

💻 El Surface Laptop Ultra quiere ocupar el sitio del MacBook Pro

Al hilo de lo anterior, el ejemplo más claro de lo que trato de explicar es el Surface Laptop Ultra. Microsoft lo ha presentado como su Surface más potente hasta la fecha, con NVIDIA RTX Spark, hasta 128 GB de memoria unificada y un formato de portátil profesional de 15 pulgadas. Es una máquina con chip ARM de NVIDIA, pantalla mini-LED y la ambición de colocar a Surface en una liga donde hasta ahora Apple se movía con bastante comodidad.

No lo veo solo como otro portátil caro. Lo veo como un intento bastante deliberado de quitar a Apple de su poltrona. Microsoft necesita una respuesta que no sea solo “otro Windows premium”. Y los informes que me llegan desde la feria confirman que van por el buen camino.

Este equipo no compite únicamente en diseño, batería o pantalla. Compite como portátil con Windows que también puede ser una máquina para trabajar con modelos, agentes y cargas de IA sin depender siempre de la nube. Microsoft también está preparando Windows para ejecutar agentes de forma local con identidad, aislamiento y herramientas de gestión desde el propio sistema operativo, algo que encaja con esta apuesta por hardware específico para IA local.

Lo más curioso es que, siguiendo su estilo habitual, Apple no estaba en el Computex, pero estaba presente en la comparación. Cada portátil fino con memoria unificada, cada promesa de buena autonomía y cada demostración de IA local demuestran que el PC con Windows también puede ser una máquina seria para ejecutar IA en el borde.

☁️ La nube sigue ahí, pero podría tener cada vez menos peso

Esta es la impresión que me llevo del Computex: no he visto menos IA, he visto menos nube.

La nube sigue siendo imprescindible. Los grandes modelos, los entrenamientos, las cargas más pesadas y buena parte del negocio de OpenAI, Anthropic, Google o Microsoft siguen y seguirán dependiendo de centros de datos enormes. Nada de lo que se ha visto en Taiwán cambia eso de un día para otro.

Ahora bien, sí que altera un poco el discurso. Durante los últimos años, la IA para el usuario común ha sido algo que ocurría lejos. Abrías una web, escribías una instrucción y recibías una respuesta generada en una infraestructura que no veías. El Computex 2026 ha mostrado que una parte importante de esa inteligencia empieza a bajar al dispositivo.

Eso va a tener consecuencias importantes. Si la IA local mejora y se vuelve más accesible, los usuarios y las empresas ganan autonomía. También pueden ganar privacidad, soberanía de datos y seguridad. No porque todo lo local sea automáticamente mejor, sino porque hay tareas y datos que no deberían salir de una máquina si pueden resolverse dentro de ella.

Esta transición también toca el papel de los laboratorios de IA. Hasta ahora, muchos han tratado de vender el acceso remoto a modelos que viven en su infraestructura o en la de sus socios cloud. Si cada vez más cargas pueden ejecutarse en local, ese papel puede cambiar. Los labs seguirán siendo importantes, pero no solo como proveedores de un servicio en la nube. También como desarrolladores de tecnología que otros podrán desplegar en portátiles, estaciones de trabajo, servidores privados o dispositivos especializados.

El Computex 2026 no me ha enseñado el final de la IA en la nube, sino que la nube ya no es lo único que explica hacia dónde va la IA.

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Durante años, Google ha sido tu puerta de entrada a Internet. Yo empecé a usar Internet allá por el 1999 y puedo decir que el buscador me ha acompañado durante toda mi vida.

Tú preguntabas algo, Google ordenaba enlaces y luego decidías dónde entrar. En aquella época nadie lo sabía, pero se había fraguado un contrato entre usuarios y la compañía:

Ahora, ese contrato se está rompiendo.

La semana pasada, Google presentó una nueva versión de Search mucho más integrada con Gemini: AI Mode, agentes de búsqueda, respuestas conversacionales, miniapps, integración con Gmail, Google Fotos y pronto Calendar. Es como si Google te dijera a ti y a todos:

“No salgas, yo te lo resuelvo”.

No voy a fingir que esto no es útil, pero tampoco voy a tragarme el marketing como para pasar por alto que también es muy peligroso.

🧭 Google ya no quiere llevarte a Internet

El buscador clásico tenía y tiene muchos, muchísimos problemas. El SEO ha destrozado una parte enorme de Internet. Durante demasiado tiempo (mucho antes de que llegara ChatGPT) se ha escrito para las máquinas, no para lectores. Textos inflados, repetitivos, llenos de palabras clave y pensados para seducir al algoritmo.

Los diez enlaces azules no son un paraíso perdido. Muchas veces eran una yincana entre páginas lentas, banners, recetas eternas y artículos escritos por alguien que probablemente no sabía demasiado del tema.

Pero, aun así, había algo valioso que poco a poco se diluye.

Y es que podías comparar.

Entrabas en varios sitios. Veías enfoques distintos. Detectabas contradicciones. Leías un análisis, luego otro, luego un foro, luego una experiencia personal, luego una fuente especializada. No siempre hacía falta, claro. Para saber la capital de un país o cuándo cambia la hora, no necesitas abrir diez pestañas.

Pero no todas las búsquedas son iguales.

Una cosa es resolver una duda rápida. Otra es comparar productos, elegir una hipoteca, tomar una decisión médica, informarte sobre política, entender un conflicto o decidir qué herramienta usar en tu empresa. Ahí la respuesta única empieza a ser bastante menos inocente.

Porque cuando Google responde por ti, también decide qué partes de la realidad entran en la respuesta y cuáles se quedan fuera. Antes, Google decidía qué enlace iba primero. Ahora empieza a decidir qué versión resumida del mundo ves.

Y eso ya no es buscar para ti, sino que es mediar por ti.

🔗 El enlace sigue ahí, pero cada vez pinta menos

Google insiste en que sus funciones de IA siguen mostrando enlaces y ayudan a descubrir más contenido. En su documentación para propietarios de sitios, dice que AI Overviews y AI Mode ofrecen enlaces relevantes, pueden mostrar más variedad de fuentes y generan clics de “mayor calidad”.

Vale, no voy a negar lo de los enlaces, porque es cierto.

Lo que pasa es que un enlace visible no sirve de mucho si el usuario ya no necesita hacer clic. Un informe de Pew Research Center encontró que, cuando aparecía un resumen de IA, los usuarios hacían menos clic en los resultados tradicionales. También detectó que solo una parte mínima hacía clic en las fuentes citadas por el propio resumen.

Por su parte, Google dice que sigue enviando miles de millones de clics a la web cada día y que la IA genera búsquedas más complejas y clics de mayor calidad. También reconoce que, para preguntas rápidas, algunos usuarios quedan satisfechos con la respuesta inicial y no hacen clic. Lo explica en una publicación sobre AI Search.

🏴‍☠️ Un dulce olor a… robo

Hasta aquí ya he puesto sobre la mesa el problema principal: Google presenta la retención como eficiencia, pero yo la veo como captura.

¿Y qué está capturando Google?

Fácil: el valor creado por otros y devolviéndolo como respuesta propia. Esta frase, por cierto, es un perverso eufemismo que me propuso ChatGPT mientras investigaba para este artículo. Fue su sugerencia para no escribir directamente que Google está robando.

Ojo, que quede claro que no soy jurista, ni lo pretendo. No voy a fingir que sé dónde empieza o termina el robo en términos legales, pero, en este caso, editorialmente se parece bastante.

El contenido no aparece de la nada. Lo escribe alguien, lo investiga alguien, lo firma alguien. También lo corrige alguien y lo mantiene alguien. Y ahora Google puede usarlo para construir una respuesta que reduce justo lo que sostenía ese trabajo: la visita, la relación con el lector y, en muchos casos, los ingresos.

Por eso no sorprende que los editores se estén moviendo. Reuters contó que un grupo de editores independientes presentó una queja antimonopolio en Europa contra AI Overviews. Su argumento es que Google usa contenido editorial para generar resúmenes por encima de los enlaces tradicionales, reduciendo tráfico, lectores e ingresos. También señalan algo delicado, a saber, que no pueden excluirse de este uso sin arriesgar su visibilidad en el buscador.

Ese es el nuevo contrato: o aceptas que Google use tu contenido dentro de su respuesta, o desapareces del principal sistema de distribución de la web.

Muy libre no suena.

✍️ Cuando Google reescribe, también opina

Entremos en una cuestión todavía más peliaguda que la del robo. La parte más grave no es que Google resuma. La parte más grave es que empieza a intervenir en cómo aparece la información.

IA mediante, Google está modificando titulares originales de noticias en los resultados de búsqueda. Google lo presenta como una forma de adaptar mejor los títulos a la consulta del usuario.

Permíteme recordar qué supone un titular. El titular es encuadre, intención, promesa. Es parte del trabajo editorial. Si una plataforma cambia un titular, no solo está “mejorando la experiencia de búsqueda”. Está alterando la voz de otro, sin importar cuál sea.

Esto no significa que Google esté siempre manipulando. El problema es más estructural. Cuando una sola empresa concentra la puerta de entrada, la respuesta, el resumen, las fuentes, el contexto y ahora incluso parte del encuadre, el sesgo deja de estar solo en el ranking.

Digo esto porque ya sabíamos que el orden de los resultados podía influir en lo que una persona cree o decide. Un estudio publicado en PNAS sobre el Search Engine Manipulation Effect mostró que rankings sesgados podían cambiar preferencias de voto en usuarios indecisos en condiciones experimentales.

Ahora el poder es más sutil:

Y una síntesis siempre decide. Decide qué fuente pesa más, qué matiz se pierde, qué contradicción no aparece, qué se presenta como consenso y qué queda enterrado bajo la interfaz.

Por eso no compro la idea de que esto sea solo una mejora de producto. Sí, Google puede hacerte la vida más fácil. También puede hacerte depender más de su interpretación de la web.

Las dos cosas pueden ser verdad a la vez.

🪴 No todo se perderá, pero nos conviene espabilar

No creo que esto termine con los humanos dejando de leer a otros humanos.

Curiosamente, puede que el futuro de la información se parezca bastante a cosas antiguas, como las comunidades y las newsletters (ejem, Substack), los foros (ejem, Reddit) y los medios con caras visibles.

De todos modos, no me malinterpretes: no hace falta dejar de usar Google. Tampoco hace falta fingir que la IA no sirve. Yo mismo la uso para resolver dudas rápidas, ordenar información y acelerar el trabajo. También uso Startpage, que actúa como intermediario y devuelve resultados de Google.

Quizá lo que toca es replantearse los hábitos. Para una duda rápida, una respuesta puede bastar. Para una decisión importante, no. Si buscas algo sensible, compara. Entra en fuentes. Mira quién firma. Activa el filtro web de Google cuando quieras escapar del modo IA. Usa alternativas como Startpage si quieres resultados más limpios y menos envueltos en la maquinaria de Google.

Gemini no ha llegado a la búsqueda para hacerte la vida más fácil. En realidad, es otra pieza del plan de Google para dominar el acceso a la información. Otro golpe más al mítico y desaparecido lema de la compañía:

Don’t be evil (no seas malvado).

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha gustado, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Esta semana he pensado bastante en una frase que se repite cada vez más:

La IA es una burbuja.

¿Tú qué dices? Yo creo que es verdad, pero solo a medias.

No creo que la burbuja esté en la tecnología. La IA generativa, bien usada, es una herramienta poderosa. A mí me permite procesar cantidades enormes de información que antes no podía abarcar. Me ayuda a bucear por Internet más rápido, resumir textos con bastante precisión, ordenar ideas, preparar planes de actuación y trabajar con más contexto en menos tiempo.

Eso no es humo.

También lo estoy viendo en programación. La IA ya ayuda a escribir, revisar, entender y acelerar código. Otra cosa muy distinta es dejar que un modelo programe solo, sin criterio, sin supervisión y sin entender las consecuencias.

Ahí empieza el problema.

🫧 IA = Burbuja, ¿sí o no?

Sin rodeos, sí.

Pero te diré que la burbuja está en la expectativa de que cualquier producto con IA va a generar retorno, de que cualquier integración merece atención, de que cualquier agente va a sustituir un rol y de que todo esto va a escalar sin fricción dentro de las empresas.

Los datos apuntan justo a esa tensión. La adopción está creciendo mucho, pero el impacto real todavía va por detrás. McKinsey recoge que el uso empresarial de IA se ha disparado, pero también muestra que muchas compañías siguen atrapadas entre pilotos, pruebas y despliegues parciales, no en transformaciones profundas ya consolidadas.

El MIT, por su parte, lo formuló de forma más incómoda. La mayoría de pilotos de IA generativa en empresas no está logrando impacto medible en ingresos o productividad.

De igual modo, un estudio de NBER con casi 6.000 directivos encontró que más del 80% de las empresas no había visto impacto de la IA en empleo o productividad durante los últimos tres años.

Por eso, diría que la IA está funcionando mejor como herramienta individual que como promesa corporativa masiva.

Una cosa es que una persona gane velocidad pensando, investigando o programando. Otra muy distinta es que una empresa convierta eso en productividad medible, ahorro real o ventaja competitiva. Entre una cosa y otra hay procesos, datos, incentivos, integración, formación, supervisión y criterio.

🖲️Esto no es otra puntocom, pero se parece un poco

La comparación con la burbuja de las puntocom es útil, pero también puede confundir.

No creo que estemos ante una repetición exacta de finales de los noventa. Internet sí fue una tecnología transformadora. Lo que estaba inflado era la creencia de que cualquier empresa con una web iba a valer una fortuna. Algunas compañías desaparecieron. Otras, muy pocas, acabaron construyendo la economía digital de la que muchos hemos beneficiado después.

Con la IA pasa algo parecido, pero con una diferencia importante: la utilidad es más inmediata.

No necesitas esperar diez años para notar que un buen modelo te ayuda a leer más rápido, escribir mejor un primer borrador, encontrar patrones en documentos, preparar una estrategia o entender un código que no has tocado nunca. La IA generativa ya aporta valor en tareas concretas. No en todas. No siempre. No de forma mágica. Pero lo aporta.

Por eso no compro el relato de que todo es humo.

Para mí, el problema es que ahora mismo se está metiendo IA donde no hace falta, se están vendiendo agentes como si fueran empleados autónomos y se están inflando productos que no resuelven ningún problema real. Muchas integraciones de IA en sistemas operativos, apps o herramientas de productividad parecen más pensadas para justificar una narrativa que para mejorar el trabajo de alguien.

A veces es más rápido hacer la tarea que explicarle al agente lo que tiene que hacer, corregir lo que ha entendido mal y revisar que no haya roto nada por el camino.

A mí es que automatizarlo todo me da una pereza enorme, qué quieres que te diga.

Por eso, el humo está quienes hablan de IA como si hubiera nacido con ChatGPT, olvidando que el machine learning, el modelado de datos y muchas técnicas de inteligencia artificial llevan décadas entre nosotros. En quienes prometen sustitución total de roles cuando, en muchos casos, lo razonable es hablar de aumento, asistencia o automatización parcial. En quienes quieren poner agentes en producción sin supervisión, como si delegar una cadena de decisiones en un sistema probabilístico no pudiera acabar en un desastre serio.

Goldman Sachs ha señalado que el gasto en infraestructura de IA sigue siendo enorme y que la discusión sobre burbuja vuelve precisamente por la combinación de valoraciones elevadas, inversión masiva y dudas sobre retornos. Mi impresión es que la IA no se parece a las puntocom porque sea inútil, sino porque las expectativas son irreales.

No va a desaparecer. Va a perder la coartada

No creo que la burbuja de la IA vaya a pinchar como un globo y dejarlo todo vacío.

He pensado mucho en ese matiz y lo veo superimportante.

Cuando algo pincha, parece que no queda nada. Cuando algo se desinfla, queda lo que tenía estructura y lo que resolvía un problema. Eso es lo que creo que va a pasar con la IA generativa.

Van a caer muchas aplicaciones que solo son una interfaz bonita encima de un modelo. Van a desaparecer herramientas que prometen productividad pero añaden fricción. Van a quedar en evidencia los agentes que funcionan bien en una demo y mal en un proceso real. Van a perder brillo muchas integraciones de IA que nadie necesitaba. Y veremos menos titulares sobre sustitución total y más preguntas incómodas sobre retorno, seguridad, responsabilidad y coste.

Inteligencia artificial para investigación, programación, análisis documental, acceso a información, soporte interno, automatización de tareas repetidas, exploración de datos, redacción asistida, búsqueda avanzada y toma de decisiones con humanos dentro del proceso.

Pero la IA no se irá.

Tomará su sitio.

Deja un comentario

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha gustado, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Los laboratorios de IA están buscando el dinero.

La IA generativa sigue siendo mal negocio, al menos lo enfocamos desde el punto de vista de los beneficios. Sin embargo, hace tiempo que Dario Amodei se dio cuenta de una cosa importante, a saber, que si algún día Anthropic genera beneficios será gracias al sector empresarial. Y por eso Claude se percibe como una herramienta de trabajo, no un generador de fotos estilo Ghibli.

En esta ecuación también entra la ciberseguridad. Esta misma semana, OpenAI ha lanzado su respuesta a Mythos. La ha llamado Daybreak y ha llegado sin la pompa ni el marketing del miedo que aplicó Anthropic.

Ahora bien, mientras los labs lanzan modelos “superpoderosos” en materia de ciberseguridad, la IA sigue teniendo muchas deudas pendientes en materia de privacidad y calidad del código generado.

Quédate con esta idea mientras lees tres historias de la IA que importa esta semana.

📉 Cloudflare descubre que decir AI-first no siempre gusta a la bolsa

Cloudflare batió expectativas en el trimestre, creció un 34% en ingresos y aun así anunció un recorte de más de 1.100 empleados, alrededor del 20% de su plantilla. La empresa vinculó la decisión a un cambio hacia un modelo operativo más apoyado en IA agéntica. El mercado, sin embargo, no compró el relato sin más, porque sus acciones cayeron un 24%.

Ideas clave

• Cloudflare no está recortando desde una situación de desplome, sino que sus ingresos siguen creciendo.

• La compañía presenta la IA como parte de un cambio estructural en cómo trabaja.

• La caída en bolsa muestra que el relato AI-first también puede sonar a incertidumbre, no solo a eficiencia.

¿Por qué importa esta historia?

Buff, ¿por dónde empiezo?

Veo estas noticias una y otra vez y siempre pienso igual. Aquí lo correcto no es decir que la IA destruye empleo. Eso sería demasiado fácil. Lo importante es ver cómo la IA empieza a aparecer en las decisiones de plantilla, en los discursos de eficiencia y en la forma en que las empresas justifican qué roles siguen teniendo sentido.

Y hay un detalle que no conviene pasar por alto. Y es que la bolsa castigó la noticia. Es decir, el mercado no se quedó con “vamos a ser más eficientes con IA”. También oyó un recorte fuerte, reorganización y dudas sobre la ejecución.

Cuando una empresa crece y aun así despide, la palabra eficiencia merece leerse con lupa. ¿Qué opinas tú?

Deja un comentario

🕵️ Tu chatbot no es un confesionario

Una investigación ha detectado riesgos de privacidad en grandes plataformas de IA como ChatGPT, Claude, Grok y Perplexity. El problema no es solo que estas herramientas puedan usar datos para mejorar sus modelos. En realidad, algunos servicios transmiten a terceros información como URL de conversaciones, títulos de chats, identificadores, metadatos o datos asociados a cookies y herramientas de analítica.

Ideas clave

• Los usuarios están compartiendo información sensible con chatbots como si fueran espacios privados.

• Algunas plataformas integran trackers y servicios de analítica propios de la web publicitaria.

• ¡Importante! El informe no demuestra que terceros estén leyendo conversaciones, pero sí señala flujos de datos opacos y riesgos reales.

¿Por qué importa esta historia?

Insisto en que esto no va de que Meta, Google o TikTok estén leyendo tus conversaciones una por una. Lo que sí apunta la investigación es que terceros pueden estar recibiendo señales sobre lo que haces, qué conversación abres, qué título tiene, qué identificadores van asociados y bajo qué condiciones se comparte esa información.

Y esto no es completamente nuevo, claro. Internet lleva años funcionando con esta lógica. La diferencia es que ahora no estamos navegando por una tienda online, sino preguntando por salud, trabajo, conflictos personales, documentos internos o decisiones delicadas.

Entonces, ¿crees que deberíamos usar los chatbots para esos menesteres?

Deja un comentario

🧯 Vibe coding, vibe leaking

Crear una app con IA nunca ha sido tan fácil. Publicarla, tampoco. El problema es que muchas de esas aplicaciones no están listas para manejar datos reales. Unos investigadores encontraron miles de apps creadas con herramientas como Lovable, Replit, Base44 o Netlify expuestas en abierto, algunas con información médica, financiera, corporativa o conversaciones de clientes.

Ideas clave

• La IA ha bajado la barrera para crear software, pero no para entenderlo.

• Muchas apps funcionaban, pero no estaban correctamente protegidas.

• Las plataformas prometen crear software. Lo que pasa es que esa promesa debería incluir más garantías sobre seguridad, permisos y despliegue.

¿Por qué importa esta historia?

El vide coding es una trampa en la que muchos están cayendo como pajarillos. Quédate con esta idea: que una app funcione no significa que esté lista.

El problema no es que alguien use IA para crear una app. Eso puede ser muy útil. El problema es confundir “funciona” con “se puede poner en producción”. Una cosa es hacer un prototipo para aprender, jugar o probar en un entorno privado. Otra muy distinta es meter datos reales, clientes reales o documentos internos en una aplicación sin saber qué queda abierto.

Aquí hay responsabilidad repartida. Quien crea la app debe entender mínimamente qué está publicando. Las empresas deben poner límites antes de que cada departamento empiece a lanzar herramientas internas sin control. Y las plataformas no pueden vender la promesa de que se puede crear software sin saber programar al tiempo que no se toman en serio la parte menos sexy, es decir, permisos, autenticación, privacidad y seguridad.

La nueva brecha de seguridad no siempre será un hacker. A veces será una app hecha con prisa, ¿no crees?

Deja un comentario

💡 Para probar esta semana

Si quieres optimizar o configurar tu sistema operativo (sea Linux, Windows o macOS) en tu PC, simplemente dile a ChatGPT que te ayude paso a paso.

Aquí te dejo un prompt (uno que podría haber escrito un mono, todo sea dicho) que te ayudará a empezar. Incluye el modelo y las specs de tu ordenador y pide una guía paso a paso con el sistema que tienes instalado:

Asimismo, esta semana publiqué una guía supersencilla para que empieces a experimentar con modelos de IA en tu ordenador. ¡Échale un vistazo!

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Edición extra con guía práctica.

La IA local ya no es solo una curiosidad para gente más técnica. Hoy puedes montar un chatbot que funcione en tu propio ordenador en pocos minutos, con una interfaz normal y sin necesidad de tocar la terminal.

Lo interesante es que, incluso en un portátil modesto, la experiencia ya puede ser suficientemente buena para tareas sencillas de trabajo real: reformular textos, ordenar ideas, crear tablas o ayudarte a dar forma a borradores.

En esta guía te enseño cómo hacerlo con LM Studio, que es probablemente la forma más simple de empezar. Yo lo he probado en un MacBook Air M2 con 8 GB de RAM y la conclusión es bastante clara: para tareas ligeras, la IA local ya es una realidad. Para tareas pesadas, todavía necesitas bastante más máquina.

Guía de IA local para principiantes

Lo primero que debes hacer es descargar LM Studio. Lo puedes hacer desde su web oficial. Una vez tengas el programa en tu ordenador, completa la instalación siguiendo los pasos según tu sistema operativo.

El programa para Mac pesa 1,5 GB aproximadamente, pero te recomiendo que dispongas de unos 30 GB libres, porque los modelos son los que pesan realmente. Si quieres probar varios, vas a necesitar espacio. Una vez hayas abierto LM Studio, vas a ver una interfaz muy similar a la de cualquier chatbot.

El problema es que no hay ningún modelo descargado. Sin el motor, el coche no se mueve. Así que presiona en el botón Model Search.

Al hacerlo, verás un montón de modelos de código abierto que puedes bajar. El más interesante ahora mismo es Gemma 4. Como yo tengo un Mac con 8 GB de RAM, Gemma 4 E4B es demasiado pesado. De momento, voy a descargar Gemma 4 E2B, que tiene menos parámetros. Más tarde probaré con el otro.

Cuando hayas descargado el modelo, cierra la ventana o presiona en el botón Use in New Chat. Esto iniciará un nuevo chat con el modelo cargado en la GPU de tu ordenador.

Recuerda que, si tienes más de un modelo descargado, en cada chat vas a poder elegir el que quieres usar para responder. Asimismo, en función del tipo de modelo, vas a ver unas funciones u otras. Por ejemplo, Gemma 4 E2B tiene la opción de activar el razonamiento o identificar elementos en una imagen. Por eso, aparecen las opciones Think y Vision.

Si dejamos a un lado los diferentes ajustes avanzados, en este punto ya lo tienes todo listo para empezar a trabajar con la IA en local gracias a LM Studio. La primera tarea que le voy a encargar al modelo es que me resuma el post oficial de Google sobre Gemma 4.

Como puedes ver en la imagen superior, el resultado para tareas sencillas es muy bueno. A mi juicio, se asemeja mucho a usar ChatGPT a principios de 2024, cuando los modelos eran mucho más sencillos.

Obviamente, no es oro todo lo que reluce.

Limitaciones que debes tener en cuenta

El matiz importante es este:

El modelo que he probado responde rápido, no ralentiza el sistema y resulta muy útil para tareas cerradas cuando ya le das el contexto o los datos. Pero sigue siendo un modelo pequeño, así que puede alucinar con facilidad y no conviene usarlo como fuente fiable para consultas importantes.

La promesa de la IA local es real, pero conviene ponerla en su sitio:

• Funciona muy bien para tareas ligeras y con contexto previo.

• Un modelo pequeño puede ser rápido, pero también alucina más.

• Los modelos grandes exigen bastante más RAM, VRAM y paciencia.

• En un portátil modesto, la experiencia deja de compensar mucho antes de lo que parece.

• Hoy ya es útil para trabajo simple, pero no sustituye a los mejores modelos en la nube.

Preguntas frecuentes sobre IA local (FAQs)

¿Qué significa 2B, 4B o 20B?

Es una referencia aproximada al tamaño del modelo y la cantidad de parámetros. En general, cuanto más grande, más capaz, pero también más pesado y lento.

¿Cómo elijo un modelo sin complicarme?

Empieza por uno pequeño o mediano. Si tu prioridad es fluidez, mejor sacrificar capacidad que provocar bloqueos constantes en tu equipo.

¿Qué puede hacer bien un modelo pequeño?

Reformular texto, resumir, ordenar ideas, crear tablas o trabajar sobre información que tú ya le das.

¿Dónde fallan más estos modelos?

En preguntas abiertas, tareas complejas y consultas donde pueden inventarse datos si no les das contexto suficiente.

¿Cuánta memoria necesito?

En realidad, es difícil definir exactamente la memoria necesaria según el modelo, aunque esto puede servirte como referencia:

• 8 GB → Modelos pequeños, normalmente de 1B a 4B, y no siempre con margen cómodo.

• 16 GB → modelos de 4B a 8B con una experiencia bastante más razonable

• 24 GB → Puedes empezar a mover modelos de 8B a 12B con más soltura.

• 32 GB o más → Ya entras en terreno más serio para modelos mayores, aunque depende mucho de varios factores, como el sistema, el chip y si tienes gráfica dedicada y cuánta VRAM tiene.

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Esta semana he aprovechado para desconectar de la IA y todo lo que la envuelve.

Me he alejado de las noticias sobre nuevos modelos, sobre herramientas y sobre soluciones mágicas para mi productividad. También he dejado de usar ChatGPT y el resto de apps. Y quizá lo más llamativo es que no he echado todo esto nada de menos. Esto me ha llevado a pensar que, por mucho que me fascine esta tecnología, empiezo a sentir cierto hastío.

Estoy seguro de que no soy el único al que le pasa. Seguir el ritmo es agotador. Además, siempre está ahí la sensación de no estar probándolo todo tan a fondo como debería.

En la edición de la semana anterior:

En fin, como la cabra tira al monte, aquí tienes mi análisis de 3 historias que merecen la pena leer sobre IA.

📱 OpenAI podría estar preparando un móvil para ChatGPT

Según The Verge, a partir del análisis de Ming-Chi Kuo, OpenAI estaría trabajando en un smartphone junto a socios como MediaTek, Qualcomm y Luxshare. El dispositivo combinaría IA en local y en la nube, con especial atención a visión, sensores, memoria rápida y procesamiento para tareas de lenguaje e imagen. Conviene ir con cuidado: sigue siendo un rumor de cadena de suministro y hay cierta confusión con las fechas, porque algunas informaciones hablan de producción en 2027 y el tuit original apunta a 2028. Pero la idea de fondo sí es interesante: el primer gran dispositivo de OpenAI podría no ser un aparato nuevo, raro o revolucionario. Podría ser un móvil.

💡 Ideas clave

• OpenAI podría estar explorando un smartphone como dispositivo central para ChatGPT y sus futuros agentes.

• La lógica sería controlar hardware, sistema, contexto del usuario y experiencia completa.

• El supuesto dispositivo no rompe con el mercado actual: se parece mucho a la infraestructura móvil que ya conocemos.

¿Por qué importa esta historia?

Para mí esto es una decepción. Durante años hemos escuchado que la IA iba a cambiar la forma en la que usamos la tecnología: nuevas interfaces, nuevos agentes, nuevos dispositivos, otra relación con las máquinas. Y, después de todo, la gran apuesta de OpenAI podría ser un smartphone. Eso me dice dos cosas.

La primera es que el móvil sigue siendo el dispositivo más importante porque concentra cámara, ubicación, sensores, identidad, pagos, mensajes, trabajo y vida cotidiana. Si quieres que un agente entienda al usuario, el móvil es el sitio natural. La segunda es que quizá hemos inflado demasiado las expectativas. La IA no flota en el aire. Se sostiene sobre una arquitectura muy conocida: chips, servidores, memoria, cámaras, pantallas y sistemas operativos. Nada de lo que se ha filtrado parece imposible de integrar en un iPhone o en un Android potente. La pregunta no es si OpenAI puede hacer un móvil. La pregunta es si puede aportar algo que justifique otro móvil más.

Deja un comentario

🧠 La IA agéntica obliga a mirar más allá de las GPU

En la última presentación de resultados de AMD, recogida por Wccftech, Lisa Su defendió que la IA agéntica no reduce la demanda de GPU, sino que añade más necesidad de CPU. Su argumento es que los modelos grandes seguirán necesitando aceleradores, pero los agentes requieren más orquestación, movimiento de datos, ejecución paralela y coordinación de tareas. Esto conecta con Intel, que también ha sido premiada por el mercado tras unos resultados mejores de lo esperado y una narrativa más fuerte alrededor de centros de datos, IA, inferencia y CPU, como ya explicaba en Geeknetic. La conversación ya no va solo de cuántas GPU se instalan. También importa qué proporción de CPU, red, memoria y almacenamiento hace falta para que todo funcione.

💡 Ideas clave

• La IA agéntica puede aumentar la demanda de CPU en centros de datos.

• Las GPU siguen siendo centrales, pero no explican toda la infraestructura.

• AMD e Intel pueden ganar relevancia si la IA pasa de entrenar modelos a ejecutar agentes a escala.

¿Por qué importa esta historia?

Me interesa porque rompe una lectura demasiado cómoda: IA igual a GPU, GPU igual a NVIDIA y hasta aquí. La realidad es más compleja. Si los agentes despegan, no basta con tener modelos potentes. Hay que coordinarlos, mover datos, ejecutar tareas, conectar sistemas, gestionar contexto, permisos, memoria y respuestas en tiempo real.

Eso no elimina el papel de NVIDIA, pero sí amplía la historia. La IA agéntica obliga a mirar la infraestructura completa, no solo la pieza más visible. Y ahí empresas como AMD e Intel recuperan una conversación que parecía perdida: la de las CPU como parte esencial del despliegue de IA. Lo que pienso es que estamos pasando de la fase de quién tiene el modelo más grande a la fase de quién puede ejecutar esto de forma útil, constante y rentable. Esa fase es menos espectacular, pero mucho más importante. Menos magia. Más arquitectura.

Deja un comentario

⚖️ Apple paga por prometer una Siri que no estaba lista

Según Gizmodo, citando también la información original de The New York Times, Apple ha llegado a un acuerdo para cerrar una demanda colectiva en Estados Unidos relacionada con Apple Intelligence y Siri. La demanda sostenía que la compañía llevó a los consumidores a creer que ciertas funciones de IA estaban más avanzadas de lo que realmente estaban.

El caso gira alrededor de la nueva Siri prometida por Apple, que era más personal, más contextual y capaz de actuar dentro y entre aplicaciones. Esa era la idea que la compañía enseñó en anuncios y presentaciones. El problema es que una parte clave de esa experiencia no llegó como se esperaba. Apple mantiene que no hizo nada malo y el acuerdo no equivale a una admisión de culpa, pero sí deja una lectura incómoda: ha aceptado pagar para cerrar una demanda sobre capacidades de IA que había vendido antes de poder entregarlas plenamente.

💡 Ideas clave

• Apple cerró un acuerdo por una demanda relacionada con publicidad de Apple Intelligence y Siri.

• La queja apuntaba a funciones prometidas que no estaban disponibles o no funcionaban como se había sugerido.

• El caso refleja la distancia entre la IA de las presentaciones y la IA que llega al usuario.

¿Por qué importa esta historia?

Aquí conviene ser duro, pero preciso. Apple no ha reconocido legalmente haber engañado a nadie, pero ha aceptado pagar por una demanda. Así que, de facto, reconoce que vendió una promesa con forma de producto. Lo de Siri es especialmente relevante porque Apple no es una startup improvisando una demo. Es una de las compañías más disciplinadas del mundo en este sentido. Por todos es conocido su marketing y control del mensaje. Si incluso Apple cruzó esa línea, el problema no es menor.

Mi sensación es que con esto de la IA vivimos en modo demo constante. Nos han acostumbrado a vídeos impecables, benchmarks seleccionados, presentaciones brillantes y ejemplos donde todo funciona a la primera. Pero el usuario no compra una demo, sino un producto. La IA personalizada de Apple sonaba muy bien: privada, contextual, integrada y capaz de entenderte. Sin embargo, esta vez solo era marketing y relato.

Deja un comentario

Para probar esta semana

Esta semana te propongo evitar el eco de la IA. Los modelos, en su mayoría, están programados para validar lo que tú ya piensas, sea bueno, malo, correcto o incorrecto. Da igual.

Por eso, una frase tan simple como “sé honesto y crítico con mi propuesta” lo puede cambiar todo. Aquí te dejo una guía que tienes que leer:

También merece atención esta nota de :

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Personalmente, creo que sí. Es una tecnología increíble, pero pienso mucho en que quema dinero a espuertas y en que se equivoca con bastante asiduidad. Por eso, el relato del paraíso (y a veces del apocalipsis, marketing del miedo mediante) es tan jugoso para los actores implicados. Ayuda a vender. No obstante, quien se lo traga sin aplicar criterio corre muchos riesgos.

De esos riesgos me ha hablado . Él me cuenta en esta charla que para implementar la IA en producción es muy importante el gobierno, pero no todas las empresas le ponen el mismo foco. Por un lado, hay entusiasmo, miedo a quedarse atrás, prisa por implementar o FOMO. Al mismo tiempo, la gobernanza no va a la misma velocidad, por desgracia.

IA para la empresa

I have been an engineer and passionate about technology for more than 20 years. I have led innovative projects in leading companies. I love to keep abreast of advances in fields such as Artificial Intelligence, Cybersecurity and Quantum Computing.

Por Roberto Fuentes

Además, se ha atrevido a hacer una predicción que muchos no quieren hacer. No te la cuento, sino que dejo que te la explique él.

¿Cuándo fue la primera vez que la IA te sorprendió de verdad?

La primera vez que me sorprendió de verdad fue con GPT-3. No tanto por la novedad, sino porque vi que era capaz de construir texto coherente, con una fluidez que ya no parecía la de una herramienta tradicional. Ahí me di cuenta de que no estábamos ante una mejora incremental.

¿Qué herramienta de IA usas hoy de forma tan habitual que ya no la percibes como tecnología, sino como parte de tu forma de trabajar?

Pruebo herramientas de IA continuamente y uso algunas de ellas de forma recurrente en mi día a día personal para buscar, filtrar y sintetizar información a gran escala. Y en el ámbito profesional utilizo de forma continua las herramientas corporativas que tenemos disponibles, porque me aceleran mucho tareas muy concretas. Además, por mi rol, necesito estar al día del estado del arte para tener criterio y tomar las mejores decisiones. Esta dinámica se ha convertido en una capa natural de trabajo, casi invisible.

¿En qué tarea intentaste usar la IA y te decepcionó y por qué crees que falló?

En dos momentos clave. Cuando he intentado trabajar con datos que no estaban preparados o eran incompletos y defectuosos. La calidad de salida era muy baja.

Y en segundo lugar, cuando he intentado procesar grandes cantidades de información y cruzar datos y la IA ha alucinado. Es importante trabajar con el contexto adecuado. Demasiado o demasiado poco son dos enemigos.

¿Hay algo que deliberadamente no delegas a la IA, aunque podrías? ¿Por qué?

Sobre todo las tareas críticas, aquellas en las que la respuesta puede derivar en decisiones de mucho impacto. En esos casos uso la IA para apoyar la investigación o acelerar el trabajo, pero estoy muy encima del proceso y de las validaciones.

¿Qué está pasando ahora mismo en el sector que crees que la mayoría de la gente no está prestando suficiente atención?

Creo que mucha gente no está calibrando bien la velocidad de mejora de la IA. Hay cosas que hace poco fallaban, eran imprecisas o poco fiables, y que hoy ya funcionan bastante mejor. Y eso, acumulado en el tiempo, tiene un impacto empresarial enorme. A veces se analiza la IA con una foto fija y te quedas en noticias o artículos que alguien ha escrito en 2024, dando por sentado que son carencias o limitaciones que siguen existiendo hoy. Pero en muchos casos eso es erróneo.

¿Qué narrativa sobre la IA te parece más peligrosa en este momento, la del apocalipsis o la del paraíso?

La del paraíso. Porque genera exceso de confianza. La adopción empresarial está avanzando mucho más rápido que la capacidad para gobernarla. No da tiempo a establecer los mecanismos y procesos adecuados para tener las cosas controladas, lo cual genera cuellos de botella y riesgos que hay que corregir continuamente.

Dentro de cinco años, ¿qué tipo de profesional habrá quedado obsoleto que hoy todavía no se ha dado cuenta?

Todo el trabajo documental más mecánico y repetitivo va a estar muy presionado. Buscar, resumir, ordenar, comparar o producir primeras versiones de documentos ya no va a aportar el mismo valor que antes. No significa que desaparezca todo de golpe, pero sí que una parte importante de ese trabajo va a dejar de justificar por sí sola determinados puestos.

¿Y qué perfil profesional habrá ganado valor de forma inesperada?

El de la persona con conocimiento de dominio alto y capacidad para conectar puntos entre varios ámbitos. Cuanto más fácil sea producir información, más valor tendrá quien sepa interpretar, priorizar, relacionar y dar sentido. Creo mucho en ese perfil que combina profundidad con amplitud, y que puede moverse entre negocio, tecnología, estrategia y ejecución sin perder el hilo.

Una predicción tuya sobre la IA que no te atreverías a decir en público, pero que me dices a mí

Creo que en algún momento la IA va a llegar a ser tan buena en determinadas tareas que va a sustituir a mucha más gente de la que hoy se admite abiertamente. No en todos los trabajos, ni de la misma manera, pero sí en muchas funciones concretas del trabajo del conocimiento. Y probablemente ocurra de una forma más silenciosa y gradual de lo que imaginamos, no como un gran titular de ruptura, sino como una reconfiguración progresiva del valor que aporta cada perfil.

¿Qué consejo le darías a alguien que hoy está empezando a incorporar la IA a su trabajo y no sabe por dónde empezar? Una sola cosa. La más importante.

Que empiece por una tarea que ya domina y que pueda auditar bien. Ese es para mí el mejor punto de entrada. Si no conoces bien el trabajo de base, no sabrás cuándo la IA te está ayudando de verdad y cuándo simplemente te está devolviendo algo coherente pero equivocado. No podrás validarlo.

Mis otras charlas:

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Esta semana he probado la magia de OpenClaw por primera vez.

Sé que llego un poco tarde a la fiesta, pero si todavía no lo has hecho, te recomiendo instalarlo en tu ordenador. Debes hacerlo con cuidado, en un entorno aislado, con los permisos justos y sin acceso a cosas importantes.

Lo que te puedo decir es que cuando ese bichito se pone a funcionar en un Mac o un PC, los ojos de cualquiera se ponen como platos. Puedes pedirle, desde WhatsApp, por ejemplo, que instale programas, abra una hoja de cálculo de Google Sheets o envíe mensajes a quien quieras. Ante tus ojos, tu equipo se moverá solo, sin que tengas que hacer nada.

Luego, un pánico terrible te invadirá. Te lo aseguro.

Vamos con las tres historias de IA que de verdad importan esta semana.

👇👇👇👇

🤝 Microsoft y OpenAI: cuando el socio empieza a parecer un proveedor

Empezamos por Microsoft y OpenAI. Han modificado su acuerdo. Microsoft seguirá siendo el principal socio cloud de OpenAI. Sus productos saldrán primero en Azure y mantendrá licencia sobre la propiedad intelectual de OpenAI hasta 2032. Pero hay cambios importantes, porque esa licencia deja de ser exclusiva. Así que OpenAI podrá servir sus productos en cualquier nube y Microsoft ya no pagará un reparto de ingresos a OpenAI.

Ideas clave:

• Microsoft asegura acceso a la tecnología de OpenAI hasta 2032.

• OpenAI gana libertad para vender sus productos en otras nubes.

• Microsoft pasa de socio casi imprescindible a socio preferente, pero no exclusivo.

¿Por qué importa esta historia?
Microsoft pareció durante años el actor más listo de la partida. No creó ChatGPT, pero lo compró barato, lo integró rápido y obligó al mercado a moverse. Ahora la situación ha cambiado. Si tu estrategia de IA consiste en empaquetar modelos de otros, tienes un problema cuando esos otros quieren vender también por su cuenta.

No digo que integrar modelos ajenos sea mala estrategia. Freepik lo hace muy bien (ahora voy con ellos). Pero Microsoft no es Freepik. Microsoft debería competir también en la frontera del modelo, como hace Google. Si no, corre el riesgo de convertirse en el mejor revendedor de una revolución que no controla.

Deja un comentario

🎨 Freepik se convierte en Magnific: el cambio de nombre era necesario

Freepik se rebautiza como Magnific, el nombre de la startup murciana que compró en 2024. La noticia no es solo cosmética. Según Xataka, la compañía malagueña ya alcanza los 200 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, supera el millón de suscriptores de pago y genera 175 millones de imágenes y vídeos al mes.

Ideas clave:

• Freepik deja atrás una marca asociada a bancos de recursos gráficos.

• Magnific concentra su apuesta en producción visual asistida por IA.

• Su ventaja no está en crear el mejor modelo, sino en convertir varios modelos en un flujo de trabajo útil.

¿Por qué importa esta historia?
Aquí sí hay una historia que nos incumbe como europeos. Magnific está jugando una partida distinta, volviéndose la capa de trabajo donde un creativo puede generar imagen, vídeo, audio, upscaling y recursos sin saltar entre cinco herramientas. Todo diseñado desde Málaga.

El cambio de nombre tenía todo el sentido. Freepik sonaba a banco de imágenes, plantillas y gratis. Magnific suena a herramienta de IA creativa. ¡Mucha suerte!

Deja un comentario

🧠 Claude Code y la sospecha incómoda: ¿los modelos mejoran o solo rotan?

Un usuario abrió un extenso reporte en GitHub (también en Reddit se habla) afirmando que Claude Code se había vuelto mucho peor para tareas complejas de ingeniería tras los cambios de febrero y marzo. El análisis compara miles de sesiones, bloques de razonamiento y llamadas a herramientas. La tesis central es que cuando el modelo reduce su capacidad de razonamiento asignada, deja de investigar antes de editar, toma atajos y comete más errores.

Ideas clave:

• El reporte detecta menos lecturas de código antes de hacer cambios.

• También señala más correcciones, interrupciones y arreglos rápidos.

• La sospecha de fondo es que parte de la calidad depende de recursos invisibles que el usuario no controla.

¿Por qué importa esta historia?
No tomaría este análisis como prueba definitiva de que Claude Code se ha roto, pero sí como una señal seria de algo que muchos usuarios avanzados perciben. Al parecer, los modelos no solo evolucionan. También se ajustan, se recortan y cambian sin que sepamos muy bien qué ha pasado.

Con los benchmarks soy cada vez más escéptico. No capturan lo que de verdad importa, que es si el modelo mantiene criterio durante una tarea larga, si respeta instrucciones, si investiga antes de tocar algo o si empieza a tomar el camino más fácil. Para usar IA en serio, no basta con que impresione el día del lanzamiento. Tiene que seguir siendo fiable un mes después.

Deja un comentario

También deberías revisar:

• Americans’ Anger Against AI Data Centers Is Boiling Over. La IA no vive en la nube, sino en centros de datos, entre consumo eléctrico y rechazo vecinal. Esta pieza muestra el coste físico de una tecnología que solemos vender como invisible.

• China orders Meta to unwind $2 billion purchase of AI startup Manus. China quiere impedir que talento e IP de IA acaben en manos estadounidenses aunque la empresa se haya movido a Singapur. La IA ya es producto, infraestructura y también control geopolítico.

• Scoop: NSA using Anthropic’s Mythos despite blacklist. El Gobierno de Estados Unidos desconfía de Anthropic en público, pero algunas agencias usan sus modelos cuando les conviene. Seguridad, contratos y poder militar en la misma frase.

• ¿Para qué se ha creado la IA? Una reflexión útil sobre la IA como capa de decisión, no solo como herramienta de automatización. Me interesa la idea de que el valor se desplaza hacia definir bien qué merece la pena hacer.

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

El problema es el mismo que tengo con muchas otras cosas que me gustaría hacer y no hago. Básicamente, tengo que invertir tiempo en montar un sistema y nunca encuentro el hueco. Vale, la IA me lo ha puesto más fácil, pero sigo siendo tan vago que prefiero repetir el mismo prompt 20 veces.

Afortunadamente, después de charlar con Juan Antonio Roncero y Ángel González de , me he quedado más tranquilo. Ellos me han desmontado eso de que la IA es mera automatización. Más bien, me enseñaron que su función es más poética.

Ellos la ven como un superpoder que me permite hacer cosas que antes no podía hacer. Una llave para aplicar conocimientos profundos que, de entrada, no tengo. Y eso sí que lo he logrado.

IA para todos

Somos Juanan y Ángel, dos formadores de IA para usos profesionales. Ayudamos a +24.000 profesionales hispanohablantes a dominar la IA práctica. Tips diarios, herramientas probadas y prompts que funcionan. Formadores oficiales con McGraw-Hill.

Por IA Para Todos

Obviamente, estos dos expertos de IA (a los que agradezco enormemente su tiempo y disposición) me han explicado muchas otras cosas. ¿Deberías aprender a hacer prompts y encontrar la herramienta definitiva? No, deberías cambiar tu mentalidad primero. ¿ChatGPT sigue siendo el rey? No me lo parece, porque Claude es la herramienta de los expertos como ellos.

En fin, no te lío más. Te dejo con sus reflexiones. ¡No te las pierdas porque merecen mucho la pena!

¿Cuándo fue la primera vez que la IA os sorprendió de verdad?

Nos sorprendió de verdad cuando dejamos de verla como tecnología… y empezamos a ver cómo cambiaba la vida de la gente.

En uno de nuestros bootcamps teníamos a una persona de más de 60 años, sin perfil técnico, bastante escéptica al principio. Estaba más preocupado por entender “dónde hacer clic” que por lo que podía hacer con la IA.

A los pocos días le propusimos crear algo útil para él. Decidió montar una web para un proyecto personal que llevaba años posponiendo. En unas horas, con ayuda de la IA, tenía la estructura de la web, los textos, una presentación para explicarla e incluso diseños básicos.

Cuando lo enseñó, no estaba impresionado por la tecnología… estaba emocionado por haber hecho algo que llevaba años sin empezar. Ahí lo entendimos. La IA no va de automatizar tareas. Va de permitir a las personas hacer cosas que antes ni se planteaban.

¿Qué herramienta de IA usáis hoy de forma tan habitual que ya no la percibís como tecnología?

Usamos Claude de forma completamente integrada en nuestro día a día. Para nosotros ya no es una herramienta, es prácticamente un sistema de ejecución. No le pedimos cosas sueltas, le planteamos objetivos completos.

Trabajamos con flujos donde Claude analiza contexto, toma decisiones intermedias, ejecuta tareas encadenadas y entrega resultados cerrados. Gracias a esto, en muchos casos estamos viendo cómo se acerca a completar el 100% de una tarea, no solo una parte.

Eso cambia todo. Pasas de usar IA a dirigir sistemas que trabajan contigo, especialmente con el enfoque de agentes.

Describidme un día de trabajo donde la IA esté presente

Un día real:

• Revisamos correos → la IA resume y prioriza

• Preparamos contenido → nos propone estructuras iniciales

• Diseñamos materiales → acelera gran parte del proceso

• Reuniones → toma notas y extrae conclusiones

• Decisiones → la usamos como contraste de ideas

No sustituye nuestro trabajo, pero reduce fricción en prácticamente todo.

¿En qué tarea intentasteis usar la IA y te decepcionó?

Intentamos automatizar decisiones estratégicas complejas. Falló porque la IA no tiene contexto real del negocio ni entiende las implicaciones humanas de ciertas decisiones.

También hemos visto que, sin una buena dirección, la creatividad generada por IA puede ser correcta… pero poco memorable.

¿Hay algo que deliberadamente no delegáis a la IA?

Sí:

• Decisiones finales importantes

• Relaciones personales

• Intuición estratégica

Porque ahí no buscamos eficiencia, buscamos criterio.

¿Qué está pasando ahora mismo en el sector que creéis que la mayoría de la gente no está prestando suficiente atención?

Que esto no va de herramientas, va de cambio de mentalidad profesional. La mayoría está aprendiendo a hacer prompts… pero no a pensar con IA ni a integrarla en su trabajo de forma real.

¿Qué narrativa sobre la IA te parece más peligrosa en este momento?

La del paraíso. La del apocalipsis al menos activa a la gente. La del paraíso genera complacencia. Y la IA no es ninguna de las dos cosas: es un multiplicador.

Dentro de cinco años, ¿qué tipo de profesional habrá quedado obsoleto?

El que ejecuta sin cuestionar. No desaparecerá, pero dejará de aportar valor diferencial.

¿Y qué perfil profesional habrá ganado valor de forma inesperada?

El que sabe formular buenas preguntas y conectar ideas. Y especialmente el perfil híbrido: alguien que entiende negocio y sabe usar IA, aunque no programe.

Una predicción tuya sobre la IA que no te atreverías a decir en público

Creemos que en menos de cinco años veremos empresas donde gran parte del trabajo operativo estará gestionado por sistemas de IA, con equipos humanos más pequeños pero mucho más estratégicos.

Y no será algo puntual… será la norma en muchos sectores.

¿Qué consejo le darías a alguien que hoy está empezando a incorporar la IA a su trabajo?

Que no intente dominar todas las herramientas. Que haga algo mucho más simple y efectivo: integrar la IA en una única tarea diaria hasta que se vuelva imprescindible. A partir de ahí, todo crece solo.

Otras charlas:

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha gustado, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

¿Te imaginas una tecnológica que no lanza su mejor producto y lo reconoce?

Esta semana me he quedado con esa idea en la cabeza. Mientras OpenAI intenta que Codex deje de ser una herramienta para programar y se convierta en una plataforma de trabajo completa, Anthropic amplía Claude hacia diseño y documentos al mismo tiempo que deja entrever que su tecnología más potente sigue guardada. Y, por debajo de todo eso, hay una historia menos llamativa a voluntad de los implicados. Sí, los agentes siguen ganando responsabilidades antes de merecer confianza.

La pelea ya no va solo de tener el mejor modelo. Va de quedarse con tu flujo de trabajo entero.

La semana pasada te conté esto:

🧠 OpenAI quiere secuestrar tu flujo de trabajo

Codex ya no se presenta solo como ayuda para programar. Ahora quiere estar en más partes del trabajo técnico: puede usar el ordenador, moverse por aplicaciones, trabajar con navegador integrado, conectarse por SSH, revisar PR, generar imágenes, recordar preferencias y retomar tareas largas. La dirección es bastante clara. OpenAI quiere pasar del asistente al entorno de trabajo integral. Codex para (casi) todo, como dice la propia compañía.

Ideas clave:

• Codex sale del código y entra en el ordenador, el navegador y las automatizaciones.

• OpenAI intenta reunir más tareas en un solo sitio.

• La apuesta no es solo productividad: también es retención.

¿Por qué es importante para ti?

Esto te importa porque se parece menos a una mejora puntual y más a una superapp para desarrolladores. No tengo claro que sea una mejora necesaria. Habrá que probarlo a fondo, pero hay riesgos. Por ejemplo, se puede ser una interfaz más inflada y, sobre todo, una forma de capturar más al usuario para que deje de saltar entre herramientas. Mucha gente seguirá prefiriendo navegar en Chrome, trabajar en su editor y usar la IA como apoyo, no como centro de mando. ¿Tú qué dices?

Deja un comentario

🎨 Anthropic amplía Claude mientras deja a Mythos en la sombra

Anthropic ha lanzado Claude Design, una herramienta para crear prototipos, slides, documentos y piezas visuales con Claude, y además ha presentado Opus 4.7 como una mejora importante en coding, visión y trabajo profesional. Lo interesante no es cada anuncio por separado, sino el movimiento conjunto. Anthropic ya no quiere quedarse solo en el código.

El punto de discordia, no obstante, es otro. La empresa reconoce, en la práctica, que tiene una tecnología más potente en reserva con Mythos y aun así libera otra versión “peor”. Eso me hace meditar en qué significa construir sobre modelos que cambian, se ajustan o directamente no llegan a publicarse.

Ideas clave:

• Claude sale del coding y entra en diseño, documentos y presentaciones.

• Opus 4.7 refuerza esa expansión hacia trabajo más amplio.

• La sombra de Mythos mete dudas sobre estabilidad y confianza.

¿Cuál es el punto?

Opino que deberías quedarte, no solo con la ambición de Anthropic, sino con la fragilidad del terreno sobre el que se están construyendo muchas herramientas. Cada vez más equipos dependen de modelos que no son estables en el sentido clásico del software. Cambian comportamientos, cambian límites, cambian versiones. No invalida la tecnología, pero sí plantea dudas. Si el sistema cambia cuando el laboratorio quiere, ¿cuánta confianza real puedes depositar en él como base de trabajo?

🔐 Los agentes siguen sin merecer confianza

La historia menos sonada de la semana quizá sea la de la seguridad. Una investigación mostró que varios agentes conectados a GitHub podían ser manipulados para filtrar credenciales y tokens, afectando a herramientas de Anthropic, Google y Microsoft. Lo más incómodo no es solo el fallo, sino que, según contó The Register, hubo correcciones y recompensas, pero no avisos CVE claros en todos los casos.

Un CVE, por cierto, es un identificador público para una vulnerabilidad conocida. Sirve para que el problema quede registrado y los usuarios sepan que existe. Si eso no ocurre, mucha gente ni se entera de que depende de algo vulnerable o de que el fallo existió en algún momento. Es un ejercicio de transparencia necesario.

Ideas clave:

• Más autonomía significa también más superficie de ataque.

• Un agente puede rendir bien en una tarea y fallar de forma grave en otra.

• Parte de la industria sigue tratando estos problemas con demasiada opacidad.

¿Por qué deberías tomar esto en serio?

Aquí veo una mentira elegante. La autonomía se está vendiendo antes de que exista una arquitectura seria de confianza. Los modelos alucinan, se equivocan y se comportan con bastante variabilidad. Ya era un problema en el chat. Convertidos en agentes con acceso a herramientas, datos confidenciales y permisos, el coste se multiplica exponencialmente. Y me preocupa más la mala fe de quienes prefieren callar estos fallos para no estropear el relato. Ya hemos visto otros avisos parecidos, desde fugas internas por instrucciones maliciosas en agentes de Meta hasta relatos muy concretos de por qué tantos agentes fallan al salir a producción.

🤖 Para probar esta semana

La IA y la privacidad tienen una relación complicada. Por eso, esta semana te propongo probar algunas herramientas centradas en la ejecución de modelos sin entrenamiento ni registros.

Dos opciones muy interesantes son:

• Lumo. Es el chatbot de Proton, una empresa suiza centrada en productos digitales de privacidad. Los modelos que usan no son los más potentes, pero para tareas más básicas o personales es muy bueno. Cuenta con búsqueda web, proyectos y más. Lo puedes usar gratis y sin cuenta, pero tiene una versión de pago que elimina algunos límites por 9,99 euros al mes.

• Duck.ai. Es el chatbot de DuckDuckGo. Una de sus ventajas es que permite elegir el modelo preferido. Por ejemplo, es posible seleccionar gpt-oss 120B, un modelo de código abierto bastante capaz.

Ya me dices qué te parecen ambos.

Ayúdame a llegar a más gente

Si esta edición te ha resultado útil, haz que circule 🙃:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

La semana pasada, una paciente salía de la consulta preguntándose por qué su médico había estado hablando solo. No estaba hablando solo. Estaba dictando un informe a una herramienta de IA.

Es una escena que me interesa porque aterriza muy bien donde estamos. Llevamos años hablando de modelos, demos y promesas. Pero la IA ya no vive solo en presentaciones ni en timelines. Está entrando en sitios donde importa de verdad, como la consulta médica.

Y, cuanto más real se vuelve, más raro se pone todo. Por un lado, ya hay profesionales usándola para pensar mejor y ganar tiempo. Por otro lado, las grandes empresas siguen envolviendo sus avances en relatos cada vez más épicos, más interesados y más difíciles de separar del marketing.

Y mientras tanto, una tecnología que debería ser fría, metódica y útil empieza a depender demasiado de nombres propios. De líderes, de relatos personales y de una polarización que no debería formar parte de una infraestructura tan importante.

🩺 ChatGPT ya está en la consulta del médico de familia

La noticia importante aquí no es que los médicos usen IA. Es que ya la están usando de verdad para trabajar mejor. Un estudio reportado por La Vanguardia sobre atención primaria en mi tierra, Cataluña, habla de una adopción evidente. ChatGPT aparece como la herramienta más utilizada, por delante de Copilot, Axia o Gemini. El uso se concentra en tareas concretas como búsqueda de literatura, redacción, preparación de sesiones y apoyo administrativo. Pero lo más interesante no es la lista de usos. Es que la IA ya está ayudando a acelerar trabajo médico real mientras la formación, la integración y las normas siguen yendo por detrás.

Ideas clave:

• ChatGPT es la herramienta más usada entre los médicos de familia encuestados.

• La IA se está utilizando sobre todo para tareas que ahorran tiempo y aceleran el razonamiento clínico.

• La adopción va por delante de la formación institucional, la integración técnica y los marcos claros de uso.

¿Por qué importa esta historia?

Lo que veo aquí es una señal muy seria de utilidad real. La IA no está entrando en la medicina como espectáculo, sino como ayuda práctica. Permite pensar más rápido, preparar mejor una consulta y descargar parte del trabajo invisible que desgasta al profesional. Eso importa mucho.

Pero también veo algo que me incomoda. Y es que se está usando de forma improvisada en un terreno donde improvisar debería preocuparnos más que en ningún otro. No porque la tecnología no sirva, sino precisamente porque sí sirve. Cuando una herramienta empieza a aportar valor antes de que existan formación sólida, integración con sistemas clínicos y reglas claras, el riesgo no es que fracase. El riesgo es que se normalice mal.

Deja un comentario

🔐 Claude Mythos: avance real, relato conveniente

Anthropic ha presentado Claude Mythos como un modelo especialmente fuerte en programación y ciberseguridad ofensiva. No como otro chatbot más listo, sino como una herramienta capaz de encontrar y explotar vulnerabilidades con un nivel que justificaría un acceso restringido. La demostración es potente y el mensaje también: esto ya no va solo de productividad, sino de seguridad crítica. Hasta ahí, la historia es relevante. El problema empieza cuando el avance técnico y el marketing del miedo vienen empaquetados en la misma caja.

Ideas clave:

• Anthropic no vende Mythos como un modelo generalista, sino como una máquina especialmente eficaz para seguridad ofensiva.

• El relato de “es demasiado peligroso para desplegarlo” le da a la empresa poder técnico, político y reputacional a la vez.

• Es muy posible que detrás del acceso restringido no haya solo prudencia, sino también límites físicos y de infraestructura para desplegar algo así a escala.

¿Por qué importa esta historia?

Creo conviene tomarse en serio el avance sin tragarse la escenografía. Que un modelo mejore mucho en código y seguridad es creíble. Que una empresa use eso para construir una narrativa de urgencia y responsabilidad también lo es. Y justo por eso hay que separar una cosa de la otra.

No compraría del todo el relato de que no lo despliegan solo porque sea demasiado peligroso. También puede estar asomando algo menos épico y mucho más material: cuesta muchísimo sostener estos sistemas. Energía, centros de datos, infraestructura eléctrica, transformadores, red. La frontera de la IA no siempre está en el benchmark. A veces está en el cobre. Aquí encaja muy bien el texto de Pep Martorell que te recomiendo, porque baja la discusión a un sitio más pragmático. Quizá el límite no sea moral ni técnico, sino físico. Y eso también cambia cómo leemos este tipo de anuncios.

Deja un comentario

👤 Sam Altman y la IA cada vez más personal

La pieza de The New Yorker sobre Sam Altman no importa solo por lo que dice de él. Importa por lo que revela del momento. La IA se está concentrando cada vez más en personas muy concretas, en líderes que encarnan empresas, estrategias y visiones enteras del futuro. Esto ya pasó con Jobs y Apple o con Gates y Microsoft, pero en IA el fenómeno se vuelve más delicado porque no estamos hablando solo de producto o mercado. Aquí hablamos también de infraestructuras críticas, regulación, seguridad y poder geopolítico. Y el clima alrededor de estas figuras se está enrareciendo más de la cuenta.

Ideas clave:

• La industria de la IA se está volviendo cada vez más personalista.

• Altman ya no es solo un CEO. Más bien, es un símbolo sobre el que se proyectan promesas, miedos y rechazos.

• El cóctel molotov contra su casa no es el centro de la historia, pero sí una señal de que la polarización alrededor de la IA está subiendo de temperatura.

¿Por qué importa esta historia?

Lo que más me inquieta aquí es la naturalidad con la que estamos aceptando que una tecnología que debería ser fría, metódica y útil acabe organizada como una pelea de personalidades. La IA no deja de ser menos importante porque tenga cara. Se vuelve más difícil de gobernar.

Mencionaría el ataque a su casa solo de pasada, no para dramatizarlo, sino para marcar un síntoma. Lo que veo es que la IA empieza a vivirse con una intensidad extraña, casi como si fuera una guerra cultural con líderes visibles. Me recuerda, salvando todas las distancias, al pastelazo a Bill Gates. No por la gravedad del hecho, sino por lo que revela sobre el tipo de relación pública que una tecnología acaba generando cuando deja de ser herramienta y se convierte en símbolo. Y eso me parece una mala señal. Una infraestructura así no debería depender tanto de relatos personales, ni para entusiasmar ni para provocar rechazo.

Deja un comentario

🧰 Lo que debes probar esta semana

Google ha lanzado su app de escritorio para Windows en todo el mundo, y me parece interesante por una razón muy simple: quiere convertir la búsqueda en una capa permanente del PC.

Con Alt + Espacio, puedes abrir una caja flotante para buscar en la web, en archivos locales, en apps instaladas y en documentos de Google Drive sin salir de lo que estás haciendo. Además, integra AI Mode, Google Lens y la opción de compartir una ventana o toda la pantalla para preguntar sobre lo que ves.

No creo que la novedad esté en la función concreta. La novedad está en el movimiento. Google quiere que buscar deje de ser abrir una pestaña y pase a sentirse como una función nativa del escritorio. Menos navegador. Más sistema operativo. Y eso encaja muy bien con hacia dónde se está moviendo toda esta capa de asistentes con IA.

Apoya mi contenido

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias por leerme!

Puedes echarme una mano para que esta newsletter llegue a más personas. Es más fácil de lo que parece:

1️⃣ Comparte esta edición. Envíasela a amigos, conocidos o familiares. Seguro que conoces a alguien a quien le gustará leerla.

Compartir

2️⃣ Dale un me gusta y deja un comentario. Así ayudas a que el post llegue a más personas y, de paso, me puedes dejar tu punto de vista. También puedes responder a este correo. ¡Estoy deseando leer qué opinas!

Deja un comentario

3️⃣ ¡Suscríbete! Así no te perderás las próximas ediciones donde te explico cómo funciona la IA, con criterio, y cómo está transformando nuestro mundo.

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Después de esta conversación con Aina-Lluna Taylor, ya no estoy tan seguro. La tecnología avanza rápido y las empresas ya tienen acceso a ella. Pero, mientras la barrera de la tecnología se ha desmoronado en nuestras narices, la del criterio sigue en pie, alzándose ante nosotros.

lleva más de veinte años en marketing digital y hoy trabaja al frente de IA generativa en Editorial Planeta. Eso hace que mire este momento con una mezcla interesante de experiencia operativa, visión estratégica y bastante menos romanticismo del habitual.

Think & Hack

La newsletter para quienes toman decisiones sobre el futuro tecnológico.

Por Aina Lluna

Después de esta charla, tengo más claro que el criterio humano y el poder de decisión son más importantes que nunca. También me tomo en serio una de sus advertencias: la velocidad del cambio puede pillar desprevenidos a muchos profesionales que todavía creen que esto va más despacio de lo que realmente va.

Suscríbete ahora

¡Disfruta de la conversación!

¿Cuándo fue la primera vez que la IA te sorprendió de verdad?

Ya venía trabajando con machine learning por temas de SEO, pero a principios de 2023 salió ChatGPT y poco después liberaron la API de OpenAI. Monté mi primer RAG casero con LangChain, unos cuantos .txt en mi PC, y le pregunté quién soy.

Supe de inmediato que tenía que dejar mi puesto de CMO para dedicarme a la IA a tiempo completo.

¿Qué herramienta de IA usas hoy de forma tan habitual que ya no la percibes como tecnología, sino como parte de tu forma de trabajar?

Claude Code desde la terminal. Poder trabajar con proyectos en mi PC, con memoria de proyecto y flujos de trabajo completos. Desde seguimiento de proyectos al más puro estilo project manager con Obsidian, hasta crear programas que resuelvan el problema puntual al que me enfrento en ese momento, o hacer los PowerPoint mensuales (sí, aún se hacen esas cosas en las corporaciones). Todo desde el terminal. Me parece increíble.

Descríbeme un día de trabajo donde la IA esté presente.

Mi trabajo es formar en IA y transformar parte del negocio con estrategia de IA generativa, buscando mejorar procesos e impactar en resultados. Así que la relación con la IA es diaria.

Pero mi día a día real es este: abro la terminal por la mañana, escribo “buenos días” y se desata todo mi flujo de trabajo personal. Procesar las newsletters a las que estoy suscrita, resumir URLs y vídeos que haya acumulado, ponerme al día con las noticias del mundo (sí, mi mundo no es solo IA) y alimentar el calendario editorial de Think & Hack.

Una vez en el trabajo, el flujo es muy parecido, pero orientado a proyectos. Escribo “procesar” y se procesan todas las notas del día anterior de mi _inbox.md: qué tengo pendiente, cómo van los proyectos, qué tengo que reclamar...

Esos son mis flujos de trabajo diarios con la IA: gestión de contenidos y tiempos. A partir de ahí, lo que surja.

¿En qué tarea intentaste usar la IA y te decepcionó y por qué crees que falló?

Hasta hace relativamente poco, la IA no acababa de trabajar bien con Excels. Tenías que tirar de scripts en Python, y si el archivo era pesado, se inventaba el resultado. Hoy procesa el set de datos completo sin pestañear. Esa barrera técnica ha caído.

Lo que no ha caído es la barrera del criterio. El modelo lee todos tus datos, sí, pero no sabe cuál es tu objetivo de negocio, tu margen ni tu estrategia. Si le pides un análisis de elasticidad de precios sin darle ese contexto, te devolverá un informe técnicamente correcto, pero con conclusiones que no puedes usar. Y si la pregunta es demasiado abierta (“dime el mejor precio para vender”), te responderá, pero en base a nada. La capacidad de procesamiento ya está. Lo que sigue faltando es saber enmarcar la pregunta con el contexto adecuado.

¿Hay algo que deliberadamente no delegas a la IA, aunque podrías? ¿Por qué?

Mis mensajes privados. WhatsApp, Telegram, el contacto con amigos y familia. Para mí eso es sagrado. Esta entrevista, por ejemplo, tampoco. Todo lo que implica relación personal directa, prefiero que pase por mí, sin filtros. Con el riesgo de no expresarme bien, de meter la pata o de que me falte una coma, pero que sea mío.

¿Qué está pasando ahora mismo en el sector que crees que la mayoría de la gente no está prestando suficiente atención?

La gente cree que esto es como la digitalización, que tendrá 20 años para adaptarse. Sam Altman lo dijo hace apenas un mes: “Va a ser un despegue más rápido de lo que yo mismo pensaba. El mundo no está preparado”.

Y a diferencia de internet, donde podías ser pasivo, consumir redes, tener un móvil y punto, aquí la pasividad tiene un coste real. No afecta solo a trabajos de oficina, afecta a todos los ámbitos de la vida. Si tu única relación con la IA es hacerle una pregunta suelta a ChatGPT, vas a perder el control de decisiones que afectan a tu vida personal y laboral sin darte cuenta.

¿Qué narrativa sobre la IA te parece más peligrosa en este momento, la del apocalipsis o la del paraíso?

Las dos. Porque las dos parten del mismo error: proyectar el futuro con las reglas del presente. Solo añaden la IA a la realidad actual y a partir de ahí imaginan, para bien o para mal. Pero nadie se para a cuestionar el marco. Hace tiempo reflexioné sobre esto en un post en mi blog: seguimos pensando que el trabajo es lo que nos da derecho a existir, que la escasez es una condición natural, cuando estamos rodeados de tecnología que apunta justo en la dirección contraria.

La IA no es el problema. El problema es que seguimos organizando el mundo como si viviéramos en el siglo XX. Habría que atreverse a pensar en otro paradigma, no en versiones mejoradas o empeoradas de este.

Dentro de cinco años, ¿qué tipo de profesional habrá quedado obsoleto que hoy todavía no se ha dado cuenta?

Tal como comentaba antes, vamos a ver un cambio de paradigma. Si no se da en cinco años, no será porque la tecnología no esté lista, será porque el Estado esté sosteniendo el modelo actual con pinzas. Si me centro solo en la capacidad tecnológica, sin tener en cuenta el factor humano y social, creo que todos los puestos actuales serán obsoletos.

Cuando hablamos de IA, seguimos teniendo en mente un chat, pero la IA es el motor de la robótica y de los mundos virtuales. Eso aún no ha llegado al público masivo, pero en breve lo veremos.

¿Y qué perfil profesional habrá ganado valor de forma inesperada?

Muchos hablan de la evolución de los trabajos como una continuidad: pasamos de la pluma a la imprenta, de la máquina de escribir al ordenador, y ven el futuro con esa misma lógica. Pero hay un salto que no se está viendo. Delegamos la fuerza a las máquinas. Ahora estamos delegando la inteligencia a la IA. Algunos dirán que nos queda la creatividad, pero es un término tan ambiguo y elitista que no tiene sentido.

El perfil que ganará valor de forma inesperada es el que asuma la responsabilidad de las decisiones. No el que las ejecute ni el que las tome, sino el que diga “esto sale” y cargue con las consecuencias. El valor humano estará en la responsabilidad, no en la capacidad.

Una predicción tuya sobre la IA que no te atreverías a decir en público, pero que me dices a mí.

Que la IA va a quitar mucho trabajo mediocre del camino a muy corto plazo. Y cuando digo mucho, digo más de la mitad del trabajo actual. Ya no tiene sentido ahora mismo. Con la IA y la robótica, mucho menos. Y no es que el trabajo sea mediocre, es que hay personas en puestos donde no se decide nada ni se piensa en estrategia. Solo se está.

¿Qué consejo le darías a alguien que hoy está empezando a incorporar la IA a su trabajo y no sabe por dónde empezar? Una sola cosa. La más importante.

Piensa en una tarea que haces cada día y que tiene un proceso asociado. Si puedes explicar ese proceso, ya puedes delegarlo. Abre tu IA de confianza y dile: “Quiero incorporar la IA a este proceso. Así es como lo hago hoy. ¿Por dónde empiezo?” Si no puedes explicar el proceso, empieza por ahí. Eso es lo primero.

Lee otras conversaciones:

• Tres ideas de Natalia Papiol que me enseñaron por qué fallan muchas empresas con la IA

• Sergio Agudo: “Soy abiertamente anti discurso transformador de la IA. Para mí es un peligro”

Apoya mi contenido

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias por leerme!

Puedes echarme una mano para que esta newsletter llegue a más personas. Es más fácil de lo que parece:

1️⃣ Comparte esta edición. Envíasela a amigos, conocidos o familiares. Seguro que conoces a alguien a quien le gustará leerla.

Compartir

2️⃣ Dale un me gusta y deja un comentario. Así ayudas a que el post llegue a más personas y, de paso, me puedes dejar tu punto de vista. También puedes responder a este correo. ¡Estoy deseando leer qué opinas!

Deja un comentario

3️⃣ ¡Suscríbete! Así no te perderás las próximas ediciones donde te explico cómo funciona la IA, con criterio, y cómo está transformando nuestro mundo.

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Sale un modelo nuevo. Entonces, el laboratorio de turno dice que supone un salto enorme. Aparecen benchmarks, casos espectaculares, promesas ambiciosas y, casi siempre, una conclusión más o menos implícita:

Suscríbete ahora

Con Claude Mythos ha pasado algo parecido, pero con un giro más trascendental.

Esta vez el relato no va tanto de creatividad, ni de conversación, ni de productividad general. Va de programación, ciberseguridad, vulnerabilidades. Y va, sobre todo, de peligro.

Anthropic no ha presentado Mythos como otro modelo muy bueno. Lo ha presentado como algo tan potente en ciertas tareas de seguridad ofensiva que no puede abrirse al público sin más.

Y en este punto, te invito a hacer equilibrios. ¿Cómo evitar tragarse todo el marketing sin quitarle importancia a la noticia? Vamos a intentarlo.

Si tuviera que resumir mi opinión, sería así:

Y esa segunda parte importa tanto como la primera. Luego te hablo de ella.

De momento, te interesa saber que Anthropic afirma haber observado en Mythos capacidades muy avanzadas para encontrar y explotar vulnerabilidades, hasta el punto de justificar un acceso restringido y el lanzamiento de Project Glasswing, una iniciativa con grandes empresas tecnológicas (Amazon Web Services, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorgan, Linux Foundation, Microsoft, Nvidia y Palo Alto Networks) para usar el modelo con fines defensivos.

Sobre el papel, los ejemplos que enseñan son llamativos. Entre otros, hablan de:

• Un bug de 27 años en OpenBSD que permitiría tumbar remotamente una máquina que responda por TCP.

• Una vulnerabilidad antigua en FFmpeg, una de esas librerías críticas de todo Internet.

• Cadenas de explotación en Linux y navegadores, donde el modelo no solo encuentra un fallo, sino que encadena varios para escalar el impacto.

No hace falta entrar en todos los detalles técnicos para vislumbrar la idea principal de todo esto.

Y es que Anthropic no está vendiendo Mythos como un chatbot más listo, sino como una máquina especialmente buena leyendo código, detectando fallos y empujando tareas de seguridad que hasta ahora exigían especialistas muy buenos.

Hasta aquí, todo es creíble.

No porque me crea sin más cada demo o cada cifra, sino porque encaja con la dirección general que llevamos viendo desde hace tiempo. Los modelos mejoran en razonamiento aplicado, en autonomía, en lectura de código y en capacidad para cumplimentar tareas técnicas.

Si te esfuerzas de verdad en entrenar un modelo en programación, lo lógico es que acabes construyendo un sistema especialmente fuerte en ese ámbito. Y si mejoras mucho en programación, también mejoras en seguridad, porque buena parte de la seguridad consiste precisamente en entender código, detectar fallos y probar caminos que otros no han visto.

El problema empieza cuando el avance real y el relato de marketing vienen empaquetados en la misma caja.

Algo que se nos olvida con frecuencia es que todos los datos importantes nos los da la propia empresa que necesita vender la urgencia de tener este modelo. Y eso no invalida automáticamente lo que cuenta, pero obliga a leerlo con cierta prudencia.

Es como cuando Apple te dice que el último iPhone es el mejor que ha fabricado nunca. Probablemente sea verdad. Pero también es exactamente lo que esperas que diga Apple.

Con la IA pasa algo parecido, solo que con una capa extra de dramatismo.

Llevamos años escuchando relatos fascinantes, casi místicos (¿el modelo no se llama Mythos?), sobre sistemas que cambian el mundo, alteran la historia o pueden convertirse en un peligro enorme.

En el caso de Mythos, el marco narrativo es muy conveniente para Anthropic. Si el modelo es impresionante, refuerza su posición tecnológica. Si además es “demasiado peligroso” para lanzarlo libremente, refuerza también su posición política y reputacional. No solo tienen una tecnología poderosa, también son los responsables que saben contenerla.

Es una narrativa tan eficaz que conviene cogerla con pinzas. Aquí van dos razones:

• Seguimos hablando de un LLM. Eso significa que no estamos ante una máquina mágica ni ante una inteligencia infalible. Seguimos ante una tecnología que puede alucinar, equivocarse, generar código mediocre, tomar atajos descabellados y requerir validación humana. Puede ser excepcional en una franja de tareas y seguir teniendo límites muy claros fuera de ella.

• Tiene pinta de ser un modelo enorme. Y eso tiene un coste que es difícil de asumir para una empresa como Anthropic. Así, la estrategia de no lanzarlo al público probablemente también se explica desde esta perspectiva, no solo desde la responsabilidad.

El modelo per se no es “demasiado peligroso”. Solo dispara la escala, la velocidad y la autonomía con la que puede hacer tareas que antes dependían de expertos escasos y lentos. Puede convertirse en un depurador de bugs o en un cibercriminal. Depende de las manos en las que caiga.

Entonces, ¿con qué deberías quedarte? Esta es la idea:

Apoya mi contenido

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias por leerme!

¡Échame una mano para que esta newsletter llegue a más personas! Es muy fácil:

Compartir

Deja un comentario

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Ahora dime, ¿qué hubieras hecho tú?

La verdad es que suena bien eso de tener un chatbot que se acuerda de todo. A priori, parece que vas a invertir menos tiempo en explicarle las cosas.

Activar características = aprovechar mejor la herramienta, ¿no?

Suscríbete ahora

Pues no. De hecho, hay un peligro agazapado que, de entrada, no estás viendo.

Yo tengo la memoria desactivada en Claude y en ChatGPT (porque este último también tiene una función idéntica). No es por privacidad, sino por una razón más simple.

Y es que cuando trabajo con IA, no quiero que el modelo mezcle cosas de otros chats, de otros proyectos o de mi vida personal con la tarea que tengo delante. Quiero contexto útil, no contexto acumulado.

Ya te digo que ese matiz te importa mucho.

Deja un comentario

Qué hace realmente la memoria

Antes tenemos que resolver esta duda. En pocas palabras, la memoria permite que un chatbot recuerde información sobre mí entre conversaciones distintas.

Sin memoria, cada chat empieza desde cero. El modelo no sabe quién soy, qué he estado haciendo ni cómo prefiero trabajar, salvo que yo se lo diga en ese momento.

Con memoria activada, eso cambia. El chatbot puede guardar información extraída de conversaciones anteriores y reutilizarla después. En teoría, eso evita repeticiones.

Sin embargo, en la práctica todo es más complicado.

Apunta eso, porque es clave en tu “relación” con la IA.

La memoria no solo recuerda lo que yo decido guardar. También puede convertir en contexto útil cosas que, para mí, no deberían influir en futuras conversaciones.

Y cuando uso la IA para producir, redactar, pensar o trabajar con clientes, eso me parece un mal negocio.

Por qué la tengo desactivada

Respuesta cortita y al pie:

Contaminación de contexto.

Si uso el mismo chatbot para resolver una duda técnica, pensar una idea para un cliente, planificar una newsletter y luego hacer una consulta personal, no quiero que todo eso termine mezclado dentro de la misma herramienta como si perteneciera al mismo sistema de trabajo, porque no es así.

Más memoria no significa más inteligencia. A veces significa más ruido. A veces significa que el modelo responde condicionado por información que no era relevante para la tarea actual.

Y lo peor es que la contrametición de contexto aparecerá de la forma más sutil. El modelo empieza a contestar tomando en cuenta una idea de mí que ya no me ayuda. No lo dice, no lo reconoce. Simplemente, lo hace de forma sibilina y opaca.

Para todo lo demás, proyectos y GPTs

Lo más curioso de todo esto es que el hecho de conceder memoria a un chatbot es en realidad muy útil. No obstante, lo que yo no quiero es una memoria global que apenas pueda controlar. Quiero una que pueda configurar.

Por eso, aquí van dos formas de evitar repeticiones y, al mismo tiempo, evitar activar la memoria global en Claude o ChatGPT:

• Proyectos. Tanto Claude como ChatGPT los tienen. Les puedes meter instrucciones previas, conectarlos con carpetas de Google Drive o subirles archivos. El modelo siempre usará ese contenido como contexto. Es como una memoria dentro de un casillero que tú llenas de lo que quieras.

• GPTs. Son versiones personalizadas de ChatGPT. Es parecido a los proyectos, con contexto propio y conexión con datos externos. Gemini tiene lo mismo, pero lo llama Gems. Y las skills de Claude también te pueden servir.

Otra idea es usar una plataforma como NotebookLM, donde puedes alimentar el modelo con información de todo tipo (vídeos de YouTube, archivos PDF o Docs de Google, entre otros). Aquí va una guía que te gustará:

Cuándo sí tiene sentido activar la memoria

Ahora que ya sabes crear “memorias personalizadas” para no tener que activar la memoria global, te hablo de dos casos en los que podría ser interesante esta función.

1. Cuando el uso es exclusivamente personal

Si una persona usa el chatbot para cosas cotidianas, preguntas informales, organización personal o preferencias recurrentes, la memoria puede ser útil. En ese escenario, que el modelo recuerde ciertos hábitos, gustos o preferencias sí puede ahorrar tiempo y mejorar la experiencia.

Ahí la continuidad tiene sentido.

2. Cuando el uso profesional es muy estable y muy repetitivo

Si alguien usa un chatbot solo para un tipo de tarea muy concreta, siempre con la misma lógica, la misma función y un contexto muy homogéneo, la memoria también puede ayudar. Pero este caso es más raro de lo que parece.

Y más raro va a ser, ahora que la IA no deja de ensanchar las responsabilidades:

Mi regla práctica

Antes de activar la memoria, yo me haría dos preguntas.

¿Este chatbot tiene un único propósito claro? ¿Todo lo que podría aprender de mí es relevante para cumplir mis objetivos?

Si no puedes responder que sí a las dos, mi consejo es que dejes la memoria desactivada.

Así de simple.

Cómo desactivarla rápido

Los menús pueden cambiar con el tiempo, pero ahora mismo la lógica suele ser esta:

En ChatGPT

1. Abre Configuración.

2. Entra en Personalización.

3. Busca el apartado Memoria.

4. Desactiva la opción Hacer referencia a las memorias guardadas.

5. En el botón Gestionar puedes visualizar los datos almacenados y borrarlos.

En Claude

1. Abre Ajustes.

2. Entra en Capacidades.

3. Busca el apartado Memoria.

4. Desactívala con el control deslizante.

Apoya mi contenido

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias por leerme!

Puedes ayudarme para que esta newsletter llegue a más personas. Es más fácil de lo que parece:

1️⃣ Comparte esta edición. Envíasela a amigos, conocidos o familiares. Seguro que conoces a alguien a quien le gustará leerla.

Compartir

2️⃣ Dale un me gusta y deja un comentario. Así ayudas a que el post llegue a más personas y, de paso, me puedes dejar tu punto de vista. También puedes responder a este correo. ¡Estoy deseando leer qué opinas!

Deja un comentario

3️⃣ ¡Suscríbete! Así no te perderás las próximas ediciones donde te explico cómo funciona la IA, con criterio, y cómo está transformando nuestro mundo.

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Pero una cosa es añadir herramientas y otra muy distinta transformar cómo se decide, se trabaja y se crea valor. Esto último ya es otro cantar.

Suscríbete ahora

De eso va esta conversación con , que lleva dos décadas moviéndose entre entornos de hipercrecimiento, digital y AdTech, y que hoy asesora a founders y CEOs en empresas en crecimiento.

Hay tres cosas que he aprendido después de esta charla:

1. Gran parte de las empresas no están transformando nada, solo están automatizando síntomas.

2. El verdadero cuello de botella ya no es el tiempo ni los recursos, sino el criterio.

3. Hay decisiones que no conviene delegar demasiado pronto, porque ahí suele estar la información más valiosa.

Si quieres entender qué se está haciendo mal en la adopción de la IA y qué merece la pena mirar con más calma, esta conversación merece la pena.

¡Espero que la disfrutes tanto como yo!

¿Cuándo fue la primera vez que la IA te sorprendió de verdad?

Estaba en plena transición, dejando atrás el mundo corporativo para volver al emprendimiento, y vi por primera vez un agente trabajar sin que yo lo empujara, sin que yo iterara, sin que estuviera sosteniendo el LLM. Y confieso, ¿por qué no? Que lo que sentí no fue fascinación tecnológica; esto fue algo más parecido a vértigo, pero también fascinación.

Pensé: mis posibilidades acaban de multiplicarse de una forma que no sé calcular todavía. Que podía construir un negocio en 48 horas si sabía hacer las preguntas correctas. Que el cuello de botella ya no era el tiempo ni los recursos. Que era yo: mi claridad, mi criterio, mi intención. Ese fue el momento que cambió cómo pienso y cómo trabajo con la IA.

¿Qué herramienta de IA usas hoy de forma tan habitual que ya no la percibes como tecnología?

Claude. Sin duda. Ya no lo veo como una herramienta. Lo veo como la primera capa de cualquier cosa que pienso en serio.

Antes de escribir, de decidir o de estructurar una propuesta, hay una conversación ahí. Para que me ayude a ordenar lo que ya sé, pero tengo mezclado.

Es la diferencia entre pensar en voz alta con alguien que no tiene ego y pensar sola dando vueltas. No veo otra forma de describirlo.

Descríbeme un día de trabajo donde la IA esté presente. El día real, no el ideal.

El día real no se parece a lo que era antes.

Vengo de entornos de alto rendimiento donde la productividad era el aire que respirabas. Ahora mis días tienen otra textura. Menos reuniones, más decisiones propias, más responsabilidad sobre el foco.

Y en ese contexto, los LLMs y los agentes no son solo una herramienta, son la diferencia entre crecer de forma lineal o exponencial. Lo que antes requería un equipo, ahora lo puedo mover sola si sé exactamente qué pedirle al sistema.

Eso cambia cómo empiezo el día, cómo priorizo, cómo decido qué es mío y qué no.

Hoy tengo un negocio creado, un emprendimiento, que está centrado en un sistema operativo, un CEO que organiza el resto de equipos (todos en Claude) y distintos Project Managers especialistas que trabajan en cada uno de los pilares de mi vida profesional actual: advisory, consejos de administración, consultoría, formaciones, mentorías… todo orquestado y funcionando.

Otro día podemos hablar de las 3 horas diarias que recuperé, gracias a este sistema, y qué hago con ellas.

Y lo que más me sorprendió al construirlo es que el sistema me reveló dónde estaba la palanca real: enseñar a otros a hacer lo mismo. Eso me ha llevado a co-crear un primer programa formativo con alguien que tiene el mismo ADN que yo, pero en otra etapa del camino. Todavía no hablo de ello, pero llegará.

¿En qué tarea intentaste usar la IA y te decepcionó?

En todo lo que requería conocer a la persona al otro lado.

Intenté delegar propuestas comerciales con contexto de cliente. Le daba briefings, historial, tono. Y salía algo correcto. Pero para mi gusto, demasiado correcto.

Creo que falló porque la empatía, la escucha activa, "conocer a alguien" de verdad, no se transmite en un prompt. Es acumulado. Es haber estado en tres reuniones incómodas con esa persona. Es saber qué le molesta aunque no lo diga.

Eso todavía es mío.

¿Hay algo que deliberadamente no delegas a la IA, aunque podrías?

El diagnóstico inicial con un cliente nuevo.

Podría pasarle información, hacer que estructure preguntas, que anticipe patrones. Y lo hago, después.

Pero esa primera conversación, donde escuchas lo que dicen y lo que no dicen, donde calibras si el problema que traen es el problema real, eso no lo delego. Si lo delego, pierdo la información más valiosa antes de haberla procesado yo.

La intención de escuchar no se puede automatizar.

¿Qué está pasando ahora mismo en el sector que la gente no está viendo?

Que estamos automatizando los síntomas.

Hay una carrera por meter IA en cada proceso, en cada flujo, en cada tarea que antes hacía una persona. Y en muchos casos tiene sentido.

Si el problema era la velocidad o era la dirección. Algo de esto lo desarrollé aquí:

Automatizar un mal sistema solo te lleva al mismo sitio más rápido.

¿Qué narrativa sobre la IA te parece más peligrosa, la del apocalipsis o la del paraíso?

La del paraíso.

El apocalipsis al menos te mantiene alerta. Te hace pensar, cuestionar, poner fricción.

Y el mayor riesgo es que nosotros dejemos de hacer las preguntas correctas porque asumimos que la IA ya las está haciendo.

Dentro de cinco años, ¿qué tipo de profesional habrá quedado obsoleto sin haberse dado cuenta?

Yo viví la digitalización de los medios en primera persona.

Había gente que venía del off, prensa, televisión, que vio venir la ola. La vio, la entendió, y aun así no se subió. A los pocos años estaban fuera, porque esperaron a tener certeza antes de moverse.

Hoy pasa lo mismo. El que no está abrazando lo que la IA ofrece no es que vaya tarde. Es que está repitiendo exactamente el mismo patrón, con la misma excusa: "Ya lo haré cuando entienda bien cómo funciona".

¿Y qué perfil habrá ganado valor de forma inesperada?

El que sabe hacer buenas preguntas y aguanta la incomodidad de no tener respuesta inmediata.

No es un perfil técnico necesariamente. Puede ser alguien con tolerancia al diagnóstico, con capacidad de síntesis, con criterio para distinguir señal de ruido.

Curiosamente, se parece mucho a lo que antes llamábamos buen consultor. O buen líder. Solo que ahora ese perfil tiene acceso a una palanca que antes no existía.

Es el perfil al que yo acompaño. Y que, curiosamente, cuando le das esa palanca y algo de estructura, multiplica más rápido de lo que espera.

Una predicción que no te atreverías a decir en público.

Que la mayoría de las empresas que hoy dicen estar "transformándose con IA" van a tener que volver a empezar dentro de tres años.

A veces porque están delegando una pieza estratégica de su futuro a cualquier empresa emergente que pelea por el precio, pero no ofrece una calidad en sus productos o servicios.

Otras porque están automatizando sin haberse parado antes a reflexionar. ¿Son los procesos actuales los que necesitamos mantener? ¿Es la estructura del equipo, o el go to market, lo que realmente nos va a permitir perdurar en 5 años?

¿Qué consejo le darías a alguien que está empezando a incorporar la IA y no sabe por dónde empezar?

Una sola cosa:

Qué decisión quieres tomar mejor. Qué fricción te está costando más cara. Qué cosa, si la resolvieras, cambiaría todo lo demás. Porque la IA amplifica. Y si amplificas un problema sin resolver, solo tienes un problema más grande más rápido.

Yo trabajo exactamente eso con las personas con las que colaboro. A veces son founders que necesitan claridad antes de escalar. A veces son managers que acaban de dar el salto y todavía no tienen los cimientos. El punto de partida siempre es el mismo: ¿qué decisión estás evitando porque no sabes qué preguntar? He condensado parte de ese proceso en un playbook gratuito. Si estás en ese momento de "¿por dónde empiezo?", empieza ahí.

Lee otras conversaciones:

Apoya mi contenido

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias por leerme!

Puedes echarme una mano para que esta newsletter llegue a más personas. Es más fácil de lo que parece:

1️⃣ Comparte esta edición. Envíasela a amigos, conocidos o familiares. Seguro que conoces a alguien a quien le gustará leerla.

Compartir

2️⃣ Dale un me gusta y deja un comentario. Así ayudas a que el post llegue a más personas y, de paso, me puedes dejar tu punto de vista. También puedes responder a este correo. ¡Estoy deseando leer qué opinas!

Deja un comentario

3️⃣ ¡Suscríbete! Así no te perderás las próximas ediciones donde te explico cómo funciona la IA, con criterio, y cómo está transformando nuestro mundo.

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

👋 Aquí Edgar Otero.

Hoy te cuento algo que seguro que te suena. Acabas una tarea y, en vez de darte un descanso, te pones con la siguiente. Y lo haces porque con la IA lo ejecutas todo mucho más rápido.

“Ya que estás”, piensas.

Entonces, cuando te quieres dar cuenta, te has metido en una especie de rueda de hámster que se parece poco a lo que los gurús prometen. Este no es el mundo donde la IA nos regala tiempo libre y hace las tareas por nosotros.

Y así, sin que necesariamente tu jefe te esté gritando cerca de la oreja para “estimular” tu productividad, te sientes sobrecargado.

Ese es uno de los relatos más tramposos de esta fase de la IA. La idea de que automatizar partes del trabajo iba a dejarnos más tiempo para lo importante. Suena bien y tiene lógica. También encaja de maravilla en cualquier keynote empresarial sobre productividad.

El problema es que luego te das de bruces con una pared llamada realidad.

Esta semana me he fijado en un artículo reciente de Harvard Business Review, basado en un estudio de ocho meses dentro de una empresa tecnológica de unos 200 empleados.

Sostiene que la IA generativa no está reduciendo el trabajo. Lo está intensificando. Los empleados hacen más cosas, abarcan más funciones y estiran la jornada hacia huecos que antes eran pausas. No porque alguien se lo imponga de forma explícita, sino porque la propia herramienta convierte el “hacer un poco más” en algo fácil, tentador y casi normal.

Eso importa bastante más de lo que parece. Porque aquí no estamos hablando solo de eficiencia. Estamos hablando de cómo una promesa de alivio puede terminar reorganizando el trabajo en dirección contraria.

La mentira de que la IA te liberará para lo importante

‘Deja que la IA se encargue de lo rutinario y tú podrás dedicarte al trabajo de más valor’.

Es una frase impecable, pero te conviene desconfiar.

Lo que suele ocurrir no es que el trabajo pesado desaparezca, sino que cambia de forma. Algunas tareas se aceleran, sí. Otras se vuelven menos tediosas. En mi caso, por ejemplo, hay partes del trabajo que antes eran especialmente ingratas, como revisar documentos, artículos o fuentes, que ahora avanzo más deprisa. Pero ese tiempo no se convierte mágicamente en descanso, ni en pensamiento estratégico, ni en una vida mejor organizada.

Se convierte en más trabajo.

Ese es el truco.

Mientras una tarea se completa, vas a por la siguiente. Mientras la IA procesa algo, tú adelantas otra cosa. Y cuando termina, vuelves, corriges, repreguntas, ajustas el tono, afinas el contexto, intentas arrancarle una versión mejor. Has ganado velocidad, pero no has recuperado tiempo. Lo has reinvertido todo. A veces incluso has puesto más.

Porque comunicarse bien con la IA también es trabajo. Es decir, trabajo cognitivo, trabajo de supervisión, trabajo de criterio, trabajo de descarte.

No desaparece el esfuerzo. Se desplaza.

Y como la interfaz es amable, conversacional y aparentemente ligera, ese esfuerzo se percibe menos. Parece que avanzas. Y en cierto sentido avanzas. Pero avanzar más deprisa no equivale a trabajar mejor. Ni a vivir mejor. Ni siquiera a ser más productivo en el sentido que importa.

Muchas veces solo significa que ahora eres capaz de soportar una densidad de trabajo mayor antes de notar el coste.

El puesto de trabajo se ensancha en silencio

Lo más interesante del artículo no es solo que la gente haga más, sino qué tipo de más está haciendo.

La IA no se limita a acelerar tareas conocidas. También ensancha el perímetro del puesto. Gente que antes no tocaba ciertas funciones empieza a meterse en ellas porque ahora “puede probar”. Perfiles no técnicos generan código. Personas de producto se acercan a tareas de ingeniería. Investigadores resuelven cosas que antes habrían delegado. Lo que antes requería ayuda, tiempo o una contratación, ahora parece resolverse con una mezcla de iniciativa y prompts.

Suena empoderador. Y en parte lo es.

Pero también tiene una lectura menos amable, a saber, que el trabajo que antes justificaba más manos empieza a absorberse dentro del mismo equipo. O dentro de la misma persona.

La frontera del puesto ya no la marca tanto tu rol como la capacidad de la herramienta para dejarte intentarlo.

Y eso tiene consecuencias. No solo haces lo tuyo más rápido. Empiezas a hacer cosas que antes no eran tuyas. Luego alguien tiene que revisar ese trabajo, corregirlo o rematarlo. En el estudio lo veían con claridad en ingeniería. Parte del supuesto ahorro acababa convertido en supervisión, corrección y acompañamiento informal de tareas generadas con IA.

Es decir, que la carga no se esfuma, sino que circula.

Pasa de una fase a otra, de un perfil a otro, de una pantalla a otra.

Esto también explica por qué tantos profesionales sienten una paradoja rara. Producen más y, sin embargo, no se sienten menos saturados. Porque no han reducido fricción sin más. Han aumentado el número de frentes abiertos.

Y cuantos más frentes abiertos, más difícil distinguir entre productividad real e intensidad sostenida.

El autónomo también cae en la trampa

Aquí conviene desmontar otra coartada habitual, es decir, pensar que este problema pertenece solo a la empresa, al jefe agresivo o a la cultura corporativa de exprimir al trabajador.

No.

También le pasa al autónomo. A veces, incluso más.

Porque cuando no tienes un jefe que te apriete, aparece otro mecanismo bastante eficaz. La sensación de que ahora podrías aceptar más encargos, facturar más, cubrir más terreno, decir más veces que sí. La IA te da margen operativo y tú lo rellenas. No con descanso, sino con volumen.

Ojo, que yo soy autónomo y esta situación es totalmente comprensible.

Si puedes sacar antes una parte del trabajo, la tentación no es parar. La tentación es aprovechar la capacidad extra. Coger una pieza más. Revisar una propuesta más. Preparar otro presupuesto. Atender otra petición pendiente. El mercado no premia que recuperes energía, premia que entregues.

Así que la promesa de liberación vuelve a transformarse en otra cosa. Autointensificación.

Sin jefe. Sin imposición formal. Sin nadie diciéndote que trabajes más.

Basta con que la herramienta te haga sentir que podrías.

Ese matiz es importante porque desmonta una visión demasiado simple del problema. No se trata solo de que las empresas estén usando la IA para exigir más. También se trata de que la propia lógica de estas herramientas empuja a llenar cualquier hueco disponible con más producción.

Y ahí aparece uno de los costes menos reconocidos de esta etapa. La erosión de los límites. No los grandes límites. Los pequeños. La pausa entre tareas. El rato muerto. El “esto lo dejo para mañana”. El descanso que antes venía impuesto por el agotamiento natural del trabajo.

Cuando ese inconveniente desaparece, no siempre aparece libertad. A veces aparece una cinta transportadora que te lleva de una tarea a otra.

El verdadero problema no es la adopción. Es la falta de límites

Por eso me interesa especialmente la última parte del artículo, la idea de que las empresas necesitan una práctica real de uso de IA, no solo licencias, entusiasmo y eslóganes sobre eficiencia.

Porque lo que falta ahora mismo no es adopción (que a veces también). Falta gobierno.

Muchas organizaciones están empujando a sus equipos a usar IA con una mezcla de curiosidad, presión competitiva y miedo a quedarse atrás. Pero casi no se habla de lo esencial, a saber, qué trabajo no debería crecer aunque ahora pueda crecer, qué ritmos hay que proteger, qué tareas requieren pausa, qué coste cognitivo tiene esta forma de producir y qué calidad se pierde cuando todo se acelera a la vez.

Eso es lo incómodo de fondo.

Las empresas dicen que quieren productividad. Lo que muchas veces están normalizando es otra cosa. Más velocidad, más disponibilidad, más multitarea y más expansión informal del trabajo. Todo eso puede dar buenos números durante un tiempo. También puede destruir la calidad con bastante eficacia.

Que quede claro: un trabajador agotado no decide mejor. No detecta mejor los matices. No revisa con más criterio. No sostiene mejor el trabajo fino.

Y ese punto importa especialmente en IA, donde una parte creciente del valor ya no está en escribir o producir a mano, sino en supervisar, distinguir, contextualizar y saber cuándo una salida aparentemente correcta es, en realidad, mediocre, engañosa o directamente falsa.

La ironía es bastante evidente. Estamos llenando de IA entornos donde el criterio humano vale más que antes, al mismo tiempo que organizamos el trabajo de forma que ese criterio llegue cansado.

Eso no es una estrategia de productividad.

Es una mala gestión del desgaste.

La discusión importante, entonces, no es si la IA ahorra tiempo en algunas tareas. Claro que lo hace. La discusión es qué hacemos con ese tiempo aparente, quién captura ese margen y qué tipo de trabajo estamos construyendo alrededor de esa velocidad.

Porque quizá el error de partida ha sido este. Confundir capacidad con productividad. Poder hacer más no significa que tenga sentido hacer más.

Apoya mi contenido

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias por leerme!

Puedes echarme una mano para que esta newsletter llegue a más personas. Es más fácil de lo que parece:

1️⃣ Comparte esta edición. Envíasela a amigos, conocidos o familiares. Seguro que conoces a alguien a quien le gustará leerla.

Compartir

2️⃣ Dale un me gusta y deja un comentario. Así ayudas a que el post llegue a más personas y, de paso, me puedes dejar tu punto de vista. También puedes responder a este correo. ¡Estoy deseando leer qué opinas!

Deja un comentario

3️⃣ ¡Suscríbete! Así no te perderás las próximas ediciones donde te explico cómo funciona la IA, con criterio, y cómo está transformando nuestro mundo.

Suscríbete ahora

¡Nos vemos en la próxima!

Edgar.

Sergio Agudo (Zaragoza, 1983) lleva más de una década escribiendo sobre tecnología, con una mirada especialmente afilada sobre el audio de consumo gracias a su trayectoria como técnico microinformático, técnico de sonido, especialista en audio en Andro4all y propietario de G Music Studio. Pero junto a su análisis de auriculares, altavoces y móviles, también ha ido construyendo una voz muy crítica frente al relato dominante sobre la inteligencia artificial, poniendo el foco en sus límites, su impacto laboral y los dilemas éticos que todavía siguen sin resolverse.

En esta conversación, Agudo reflexiona sobre cómo convive con estas herramientas en su trabajo diario, qué utilidad real les concede y por qué rechaza de frente el discurso triunfalista que las presenta como el futuro inevitable.

Aquí te dejo su Substack:

Audionautas

Viajes al fondo del sonido y la cultura audiófila

Por Sergio Agudo

¡Espero que disfrutes de esta charla!

¿Cuándo fue la primera vez que la IA te sorprendió de verdad?

La primera vez que, haciendo el tonto con ChatGPT, le pedí que me escribiese un poema satírico. Era semánticamente correcto, pero se notaba que no lo había escrito un ser humano.

¿Qué herramienta de IA usas hoy de forma tan habitual que ya no la percibes como tecnología, sino como parte de tu forma de trabajar?

Kimi. Antes era Perplexity. El fin de ambas es el mismo: la investigación. Kimi, en mi opinión, lo hace mejor y trabaja las cantidades ingentes de fuentes de una manera mejor (el modelo Agent Swarm es realmente bueno en eso), y luego puedo pedirle que me lo entregue como guía para poder redactar.

Descríbeme un día de trabajo donde la IA esté presente.

Normalmente, siempre tomo notas, una especie de TL;DR rápido, sobre una noticia que toca sacar. Después, le suelo pedir a Kimi que extraiga todas las claves que encuentre sobre dicha noticia y las comparo con mis notas. Luego, contrasto mis notas y esas claves y, después, estructuro la noticia y redacto.

¿En qué tarea intentaste usar la IA y te decepcionó y por qué crees que falló?

Le pedí, a través de un prompt que me costó más diseñar de lo que me lleva redactar una noticia corta, que intentase imitar al máximo posible mi estilo de redacción e intentase clonarlo. Y es que ni siquiera se acerca, es increíble. No es que sea decepcionante, sino una prueba más de que la IA no es lo que nos venden desde Silicon Valley. No es ni un copiloto, es un asistente venido a más.

¿Hay algo que deliberadamente no delegas a la IA, aunque podrías? ¿Por qué?

Cualquier tarea creativa inherentemente humana, porque los robots se supone que deben poder hacer el trabajo pesado para que yo tenga más tiempo libre para poder crear música, literatura, arte, audiovisuales... En ese sentido, modelos como Sora, Suno o Nano Banana, aunque pueden ser útiles dependiendo del caso (y siempre que estemos dentro de unos límites de uso éticos), me parecen tremendamente ofensivos.

No deberían existir porque se hace un mal uso de herramientas que imitan la creatividad humana por parte de personas que, sin un aprendizaje en la técnica que conlleva la creación artística, se pueden colocar una medallita y decirse a sí mismas que qué bien hacen lo que hacen. Es algo que me genera mucha repulsa, tanto los modelos como sus usuarios.

¿Qué está pasando ahora mismo en el sector que crees que la mayoría de la gente no está prestando suficiente atención?

La IA tal y como la conocemos hoy es total y completamente insostenible. Tampoco es lo que se dijo que iba a ser. Las pruebas ya están ahí. La burbuja está a punto de reventar, y tengo entre curiosidad y miedo por ver a quién y qué se lleva por delante.

Compartir

¿Qué narrativa sobre la IA te parece más peligrosa en este momento, la del apocalipsis o la del paraíso?

La del paraíso. Es hacer oídos sordos y no querer ver señales que ya están ahí. Hay tres escenarios posibles para lo que puede pasar con la IA entre 2026 y 2028, que los analistas han calificado como años críticos. Y de las tres, por ahora va ganando en fuerza y plausibilidad la del escenario completamente apocalíptico.

Dentro de cinco años, ¿qué tipo de profesional habrá quedado obsoleto que hoy todavía no se ha dado cuenta?

Los ingenieros de IA que cuestan una fortuna y que están sustituyendo a los trabajos regulares o de acceso al mercado laboral. ¿Por qué? Porque cuando esto estalle (que lo hará), sus puestos de trabajo serán redundantes e imposibles de mantener. La mayoría se verá en la calle.

¿Y qué perfil profesional habrá ganado valor de forma inesperada?

El trabajador regular, el que ahora mismo está siendo readmitido después de que se forzasen los despidos por culpa de la IA, será el que más beneficiado se vea.

Una predicción tuya sobre la IA que no te atreverías a decir en público, pero que me dices a mí.

Creo que no hay ninguna. Soy abiertamente anti discurso transformador de la IA. Para mí es un peligro. Solo contemplo su uso en casos en los que sea necesario y dentro de unos márgenes éticos, que en ningún momento pongan en peligro la fuerza laboral humana, o que hagan que los trabajos creativos se deprecien por culpa de que haya cuatro pazguatos que estén generando dibujos estilo Studio Ghibli en ChatGPT.

Deja un comentario

¿Qué consejo le darías a alguien que hoy está empezando a incorporar la IA a su trabajo y no sabe por dónde empezar? Una sola cosa. La más importante.

Esto no va a sustituirte. Puede ayudarte, pero tienes que saber encontrar la herramienta adecuada y saber qué tienes que pedirle. Se puede usar la IA, insisto, dentro de unos márgenes éticos: aprende cuáles son y mantente dentro de ellos.

Hasta la próxima,

Edgar.

👋 Aquí Edgar Otero.

OpenAI ha anunciado que apaga Sora. Pero conviene empezar por lo importante. No pienses que desaparece el modelo de generación de vídeo. Lo que cierra es la app de Sora, ese intento de convertir el vídeo generado por IA en un producto de consumo rápido, con feed vertical, scroll infinito y lógica de red social.

Y, sinceramente, lo raro no es que la hayan cerrado. Lo raro es que alguien pensara que esto podía sostenerse mucho tiempo.

Razón 1. No era solo una herramienta, era una app pensada para retenerte

Sora no se diseñó como un simple editor creativo. OpenAI buscó meter el vídeo generado por IA dentro de una experiencia mucho más parecida a TikTok que a un software profesional. La idea no era solo crear clips, sino consumirlos, compartirlos y quedarse dentro de la app el mayor tiempo posible.

Eso explica por qué la aplicación subió tan rápido en el App Store de Estados Unidos. Era vistosa, viral y perfecta para captar atención. También era la forma más rápida de convertir una tecnología delicada en una máquina de retención basada en contenido completamente sintético.

Ahí ya había un problema, pero pronto aparecieron otros.

Razón 2. La app era un nido de basura generada por IA

En cuanto Sora 2 llegó al público, empezaron a aparecer personajes con copyright, imitaciones de figuras públicas y vídeos que jugaban con estilos reconocibles. No era una excepción. Era una señal bastante clara de hacia dónde iba a derivar el producto.

A mí, desde el principio, Sora me produjo bastante malestar. No por lo que podía hacer técnicamente, que era impresionante, sino por lo que la gente se puso a hacer con ello casi de inmediato. Ridiculizar a personas fallecidas, usar imágenes protegidas, empujar la violencia un poco más, convertir todo en meme sin demasiado filtro moral.

Lo realmente turbio no era solo el modelo. Era empaquetarlo todo en una app adictiva.

Razón 3. El vídeo generativo realista es mucho más difícil de gobernar

Con texto aún puedes discutir intención, contexto o margen de interpretación. Con vídeo, sobre todo cuando el resultado es convincente, el impacto es mucho más directo. También lo es el potencial de engaño.

Ese era el verdadero agujero. Una app así requiere responsabilidad y de eso Sam Altman tiene poco. No solo moderar contenido ofensivo o ilegal. También gestionar deepfakes, material protegido, rostros reales y clips pensados para circular rápido antes de que nadie los revise. Y cuando la app dio el salto a Android con generación basada en rostros reales, la dirección era todavía más evidente.

No creo que el cierre resuelva gran cosa. Hay otros modelos capaces de conseguir un realismo parecido. El problema sigue ahí. Lo que desaparece es una de sus envolturas más visibles.

Razón 4. OpenAI ha decidido qué parte del hype ya no quiere financiar

Aquí está lo importante de verdad. No creo que OpenAI cierre Sora porque se haya dado cuenta, de repente, de que aquello era un nido de basura generada por IA.

Es evidente que la cierra por dinero.

Toda la IA es ahora mismo un pozo sin fondo. La diferencia está en qué tipo de pozo te interesa seguir excavando. Anthropic, por ejemplo, lleva tiempo enfocando Claude hacia empresas y profesionales, hacia gente que quiere escalar trabajo y negocio con IA. Ahí, al menos, se intuye una vía de sostenibilidad.

OpenAI ha tocado demasiadas teclas. Y una app viral de vídeo sintético, con costes altos, problemas de moderación y mucho riesgo reputacional, era una de las más difíciles de defender a largo plazo.

Deja un comentario

Así que no, esto no suena a rectificación ética. Suena a ajuste de prioridades. OpenAI empieza a decidir qué partes del hype sí monetiza y cuáles prefiere soltar antes de que sigan drenando caja y reputación.

Hasta la próxima,

Edgar.