Esta es mi newsletter en la que te cuento trucos y métodos para aplicar el minimalismo digital en tu vida y lograr un mejor equilibrio en el uso de la tecnología. Cada miércoles a las ☕️ 7:00 en tu correo.

Hubo un tiempo en el que la tecnología era una herramienta pasiva. Vaya, que tú le dabas al play y ella obedecía. Hoy, la tecnología demanda tu atención constantemente.

Si abres Spotify o Apple Music (pasa más con la primera), verás el problema. Ya no son bibliotecas ordenadas, sino un mundo de colores que trata de atraparte. Lo hacen con portadas animadas (Canvas), feeds verticales al estilo TikTok, recomendaciones de podcasts que no has pedido y vídeos cortos.

Han gamificado la escucha y la música ha dejado de ser el fin para convertirse en el medio con el que retenerte en la pantalla.

Por eso no me extraña la tendencia que llevo meses observando en la red: la vuelta al reproductor MP3. Y no es solo cosa de coleccionistas. Hay comunidades enteras de Reddit dedicadas a los reproductores MP3 que están hirviendo de usuarios que buscan una sola cosa: la sencillez de escuchar música sin más. Es la búsqueda de la tecnología realmente útil. La de un dispositivo que hace una sola cosa y la hace bien, sin notificarte, sin sugerirte y sin vigilarte.

Más allá de la desintoxicación digital

Pero hay motivos más allá de la desintoxicación y la salud mental para abandonar el barco del streaming. Aquí van 3 que me parecen importantes:

1. La trampa del alquiler. Llevamos años pagando un alquiler mensual por una música que no es nuestra. Si dejas de pagar, tu biblioteca se esfuma (o se llena de anuncios y limitaciones). Si la plataforma se pelea con la discográfica, la canción desaparece. Volver al MP3 es recuperar la propiedad de tus archivos.

2. La escucha lenta. El streaming favorece el picoteo. Saltar de canción en canción a los 30 segundos. Tener tu música en local te obliga, de forma orgánica, a escuchar álbumes completos. A darle valor a la obra. A conformarte con la música que llevas encima.

3. El coste y la calidad. A la larga, el streaming es una sangría económica que a menudo comprime el audio para ahorrar ancho de banda.

Y ojo, que esta nostalgia digital no va necesariamente de usar dispositivos antiguos. El mercado ha reaccionado. Hoy existen dispositivos modernos con USB-C, baterías eternas y Bluetooth para tus auriculares inalámbricos. ¿Te enseño algunos que puedes llevarte de vacaciones?

3 reproductores MP3 que son una verdadera pasada

HIFI WALKER H2 Mini

Si lo que quieres es un cacharrito que te dé horas de música ocupando el mínimo espacio, este HIFI WALKER H2 Mini es para ti. Tiene 64 GB que puedes ampliar hasta 512 GB con una tarjeta externa, audio en alta resolución y un diseño ¿bonito? Eso decídelo tú. Lo que sí que mola es la ruedecita lateral que tiene, que te permite ajustar el volumen, y el hecho de que lleve un clip trasero, ideal por si te lo llevas de excursión.

Los puedes comprar aquí.

Innioasis Y1

Esta maravilla que puedes comprar en 6 colores se llama Innioasis Y1. El principal motivo por el que destaca es por calcar el diseño del iPod Classic. De hecho, la rueda que ves realmente funciona por desplazamiento, no solo por clic. Cuenta con Bluetooth, radio FM y una batería que promete 35 horas de reproducción. Yo se lo recomiendo, sobre todo, a aquellos que añoran el iPod de Apple.

Lo puedes comprar aquí.

Surfans F20

Si buscas un diseño algo distinto, con tintes industriales, esta pieza tecnológica llamada Surfans F20 va a satisfacerte de seguro. Llaman la atención esos botones con un acabado brillante circular y la rueda de control que rodea al botón de play. También es genial que tenga dos salidas de audio, una especialmente dedicada a equipos de audio.

Lo puedes comprar aquí.

¿Y de dónde saco la música?

Todos estos reproductores admiten los típicos formatos comprimidos, como el MP3, o sin pérdidas, como el FLAC. Los archivos de música los puedes obtener desde diferentes tiendas online. Por ejemplo, puedes comprar álbumes o canciones desde Amazon Music, haciendo clic en el botón Opciones de compra.

También sigue funcionando iTunes, una app que puedes instalar en tu iPhone. En ese caso, necesitarás Apple Music en un Mac o un PC para descargar tus canciones y guardarlas en tu reproductor MP3. También puedes bajar música de Bandcamp o adquirir CDs y ripearlos con una unidad compatible en un PC.

Finalmente, hay tiendas especializadas como Qobuz, donde puedes encontrar prácticamente cualquier cosa.

Si bien es cierto que todo esto parece una enorme complicación, hay que recordar que es una forma de disfrutar más de la música, liberarte de los algoritmos, apoyar de forma más directa a los artistas, ser propietario de tu música y olvidarte de las suscripciones.

Te espero en la siguiente edición de este agosto minimalista. ¡Feliz verano!

La semana pasada hablaba de esto:

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Cualquier tiempo pasado fue mejor.

Mira, pues a veces sí y a veces no. ¿Y en el caso de la tecnología? Hace tiempo que reflexiono sobre esto. ¿Sería mejor la tecnología1 de antes que la de ahora? Respuesta corta, por si no quieres seguir leyendo: a veces sí y a veces no.

En realidad, pienso que la tecnología en sí no es el problema. El problema está en los usos que le estamos dando. De acuerdo, esto es una obviedad como la copa de un pino, pero es el único problema. Hace un tiempo veía un vídeo en Internet que preguntaba: ¿qué estamos mirando tanto en esas pantallas? Obviamente, nos quieren adictos al cacharrito y a las plataformas digitales. Contenido, contenido, contenido y más contenido.

Entonces, ¿qué hacemos? Minimalismo digital.

¿Qué está fallando?

Lo que falla no es la tecnología, sino la avaricia de las compañías tecnológicas, que en su mayoría son empresas de publicidad. El negocio está en crear más y más espacios de atención. En el fondo, es lo que hacemos todos los que alimentamos una newsletter, pero a una escala enorme.

Con la atención del usuario constantemente puesta en el móvil y las redes sociales, hay muchas más posibilidades de vender publicidad dirigida. Pero eso también es posible gracias a otra cosa, que son los datos.

Cuanto más tiempo pasas con tus dispositivos, más sencillo es que Google, Meta o Apple (no creas el rollo de la privacidad de Tim Cook) sepan qué te interesa. ¿Por qué WhatsApp muestra un puntito verde cuando hay estados nuevos? ¿Por qué siquiera debería una app de mensajería tener estados? Una app abierta más tiempo es una puerta de entrada más grande a tus patrones de uso.

Así que lo que está fallando es que las big tech necesitan de forma desesperada tu atención y tus datos. En ese camino, han pervertido todo lo que antes era útil: una app social, una app de música, una app de mensajes… No sigo, que te aburres.

El minimalismo digital como solución

En todo esto es donde entra el concepto de minimalismo digital. ¿Cómo lo definimos? Aunque la respuesta puede variar, personalmente lo defino así:

En realidad, dentro de esta definición caben muchos matices y variaciones. Para entenderlo mejor, creo que lo ideal es tratar de describir qué NO es:

Así es como yo lo veo, pero es posible que para ti esto vaya de otra cosa. De hecho, el minimalismo digital también engloba cosas como una mejor organización para ganar tiempo libre o el uso de dispositivos específicos para ciertas tareas, como un e-book para leer y un MP3 para la música.

¿Y por qué deberías aplicar esta filosofía en tu vida? Hay muchos motivos, pero algunos de los más habituales son:

• Pasar más tiempo real con las personas a las que quieres.

• Recuperar espacios en los que poder pensar sin ruido.

• Mejorar tu salud mental.

• Tener mayor capacidad de atención.

¿Cuáles son tus motivos? Esa es la pregunta que de verdad importa.

Lo que viene ahora

En realidad, los posts que mejor funcionan son los que siguen el formato de “X trucos para reducir el uso de las redes sociales”. Pero antes de proseguir en este camino hacia el minimalismo digital explicado a través de Substack, que de eso va Minimalismos, quería describir personalmente qué implica esta filosofía para mí.

Ahora, me quedo atento esperando para ver qué opinas tú. ¿Qué crees que es y que no es el minimalismo digital? Te leo en los comentarios. ¡Gracias por estar al otro lado!

La semana pasada hablaba de esto:

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Hace tiempo que me ronda una idea por la cabeza. Cuando obtuve mi primer móvil, este no era más que un dispositivo de comunicación. Sin embargo, lo que ahora tengo en las manos es un dispositivo para eso y mucho más.

Realmente, a lo que no dejo de darle vueltas es a esto:

¿Cómo una tecnología ha cambiado tanto su propósito a lo largo de su historia?

Me he dado cuenta de que, generalmente, las tecnologías que nos hacen libres terminan por complicarse y pervertirse. Y eso es precisamente lo que ha pasado con el móvil. Ha pasado de ser un comunicador a un agujero negro que succiona de forma brutal nuestra atención.

¿Qué es eso de un comunicador?

Si buscas en Google “móvil communicator”, lo que te va a salir es esto:

Los tres primeros resultados llevan a un dispositivo muy especial. Uno que de verdad te ayuda a poner en práctica los principios del minimalismo digital. Es este:

Este es un móvil con Android, así que en él vas a poder instalar cualquier aplicación. No obstante, tiene una pantalla con una relación de aspecto bastante extraña, casi cuadrada. Tiene un teclado físico, similar al de las BlackBerry.

Este es un communicator, es decir, un dispositivo pensado para la comunicación, no para el consumo de contenido.

Hace tiempo que estoy siguiendo a diversas marcas que están sacando este tipo de cacharros. Son ideales para aquellos que necesitan estar conectados, pero no quieren ver vídeos en YouTube, acceder a TikTok o navegar por Internet durante horas.

Dejando a un lado que su diseño es hermoso, especialmente porque es retro, este es un primer paso para todos aquellos que solo quieren un móvil pequeño para recibir sus WhatsApp, correos y mensajes de Slack.

No compres un móvil nuevo, aprovecha el que tienes

En realidad, si lo que estás buscando es minimalismo digital, no necesitas comprar un nuevo dispositivo para tener tu comunicador. Solo tienes que ponerle algo de ganas y empezar a desterrar gran parte de tus apps.

De hecho, sea que tengas un Android o un iPhone, puedes convertirlo en un comunicador con la siguiente receta:

Con esos sencillos pasos, tu móvil dejará de ser un dispositivo para consumir contenido a uno que solo te avisa de lo que de verdad te importa. No te distrae, sino que te alerta únicamente cuando de verdad es necesario.

¿Por qué no lo pruebas durante una semana y me cuentas en los comentarios?

La semana pasada hablaba de esto:

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Google Discover, Google News, Reddit, X… todas tienen algo en común: el algoritmo.

Todas ellas aprenden de ti y, en consecuencia, deciden qué deben mostrarte. El único objetivo que tienen es disparar el tiempo que le dedicas a cada plataforma. Cuanto más tiempo pasas en ellas, más oportunidades tienen de rentabilizar tu atención con anuncios, servicios o productos.

El problema es el mismo de siempre. Los algoritmos no son neutrales y están influenciados por lo que las big tech “piensan”. Además, suelen encerrarte en tus propias ideas. Es decir, si tiendes a una serie a interesarte por unos temas en concreto, al tiempo solo aparecerán estos, cohartando la pluralidad que podrías obtener en Internet.

Finalmente, los algoritmos suelen elegir las noticias o los temas que te muestran para fomentar la polarización. Cuanto más enfadado e indignado te tengan, más vas a volver a por tu ración. Es la naturaleza humana.

¿La solución? En mi camino hacia una relación más sana con la tecnología y los entornos digitales, he decidido volver al RSS. Te cuento.

¿Qué es el RSS?

RSS es Really Simple Syndication. Se trata de un formato lanzado en 1999 que, gracias a archivos XML, permite conocer las últimas publicaciones de un blog o periódico digital.

El funcionamiento es muy simple. Cada vez que un sitio de Internet publica algo, la entrada se añade a un archivo público que suele llamarse feed.xml. Esa nueva entrada incluye el enlace, el título y otra información, como el autor o la fecha exacta de publicación.

Ese archivo XML se puede leer con un lector de RSS. De hecho, un lector de RSS permite agregar tantos XML y sitios como se deseen. Cada vez que abres el lector, aparecen las últimas publicaciones de todos los sitios a los que te has suscrito. Y ahí está la gracia, en que todo se muestra en orden cronológico, sin algoritmos, sin IA, sin intromisión.

3 lectores RSS que te liberan del algoritmo

Personalmente, empecé a usar RSS hace más de dos décadas. Lo usaba con una herramienta llamada Google Reader, que luego Google cerró. De ella nacieron varios lectores RSS muy interesantes que a día de hoy funcionan muy bien:

• Feedly. Fue el sucesor de Google Reader cuando este cerró. De hecho, empecé a usarlo en sustitución. Funciona muy bien, aunque tiene una zona llamada Today en la que te muestra las noticias que le interesan. Sin embargo, si vas a la sección All, allí aparecen las últimas noticias en orden cronológico. La puedes usar gratis, aunque tiene algunas funciones de pago. A pesar de todos los años que hace que salió, aún no está en castellano.

• NetNewsWire. Esta app es genial si tienes un Mac y un iPhone. Se trata de un desarrollo nativo, que instalas en tus dispositivos, y que funciona perfecto. Los feeds que añades se sincronizan mediante iCloud, así que no tienes que pagar nada. Es totalmente gratis y destaca, sobre todo, por el buen diseño de sus apps.

• Feedbin. Esta es una opción de pago. Te permite seguir canales de YouTube, sitios web, newsletters, podcasts y más. Además, tiene una API abierta, así que puedes usar la aplicación que más te guste en tus dispositivos para acceder a los feeds. De hecho, NetNewsWire es compatible con Feedbin.

Si tienes más dudas sobre cómo empezar a construir tu lector de noticias RSS sin algoritmos, pregunta en los comentarios o responde a este correo.

:)

La semana pasada hablaba de esto:

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Antes me levantaba y lo primero que hacía era mirar el móvil.

Revisar notificaciones, abrir el navegador, ver las noticias, consultar si hay algo nuevo que merezca la pena publicar… Dicho de otro modo, los primeros minutos del día ya los estaba llenando con contenido y pantallas.

Sin embargo, hace tiempo leí a alguien en Substack que hacía algo muy distinto (lo siento, pero no he logrado encontrar a ese alguien). Y he decidido aplicarlo en mi día a día.

Quizá creas que vas a ser mucho más productivo si empiezas desde el minuto uno, pero ya te digo yo que te estás equivocando.

Los 15 minutos que marcan la diferencia el resto del día

Desde hace unos meses, he decidido que los primeros 15 minutos del día van a estar vacíos de contenidos, de notificaciones, de pantallas, de ruido. Y los voy a llenar de mis propios pensamientos. Mira, generalmente uso la técnica de bloqueo del tiempo en el calendario. Ya te hablaré de ella otro día, pero es la que me permite saber con mayor certeza qué tengo que hacer y en qué momento.

Como bloqueo los huecos el día anterior, suelo acordarme de lo que tengo que hacer por la mañana. Durante esos 15 minutos en los que me levanto, me hago el café y me lo tomo en silencio sentado en la cocina, planifico la jornada. Lo hago sin mirar el móvil, obviamente, sin entrar en el calendario. De hecho, hacerlo así me ayuda a ejercitar la memoria, tratando de recordar todo lo que tengo por delante.

Pero lo mejor es que estoy a solas conmigo mismo, así que también es buen momento para pensar en otras cosas, tener ideas o, simplemente, disfrutar del café en silencio.

Un momento de paz antes de que empiece el trajín

Lo que a Google, Meta y TikTok les interesa es que les dediques tu atención. Hace tiempo me di cuenta de que la atención es uno de los bienes más preciados que tenemos y, por eso, durante los primeros 15 minutos del día he decidido que me la quedo para mí.

Y ojito con la IA. ChatGPT en el móvil, Claude Cowork en el móvil, todo en el móvil para que el ritmo no pare. Pues yo creo que hay que pararlo de vez en cuando.

¿Cómo me está yendo con esta rutina? He logrado robarle un momento para mí al caudal de información de Internet y las redes sociales. Me ayuda a tener ideas, a organizarme o, simplemente, a disfrutar de mi café matutino que nunca perdono.

Te propongo que lo pruebes y me cuentes en los comentarios. Esos 15 minutos a solas, sin móvil ni ordenador, son un regalo que he decidido darme cada mañana.

La semana pasada hablaba de esto:

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”.

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¡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.

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⚠️ 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.

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¡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.

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¡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).

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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.

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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?

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🕵️ 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?

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🧯 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?

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💡 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!

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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.

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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.

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🧠 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.

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⚖️ 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.

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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:

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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.

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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.

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🎨 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!

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🧠 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.

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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.

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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.

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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?

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🎨 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.

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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.

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🔐 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.

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👤 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.

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🧰 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.

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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.

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¿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.

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

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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:

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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:

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