ETH: qué propone OpenAI sobre los límites de la computación
Una propuesta de algoritmo subexponencial para SAT abre preguntas fundamentales: qué hace difícil un problema y cuánto más rápido podríamos resolverlo.
Leer artículoIdeas para construir con criterio
Notas sobre software, IA y decisiones técnicas.
Análisis, aprendizajes y perspectivas prácticas para convertir complejidad tecnológica en mejores decisiones.
¿Cuánto control tenemos cuando aprobamos lo que hace un agente?
Supervisar a un agente exige contexto, tiempo y criterio. Un paper invita a revisar qué condiciones necesita la persona que queda a cargo de sus decisiones.
Leer artículo¿Puede un agente de IA aprender jugando?
Un paper sobre agentes que exploran un mundo simulado abre preguntas sobre aprendizaje, memoria y cómo comprobar que una experiencia deja algo útil.
Leer artículo¿Cuánto cuesta de verdad poner IA en un proceso?
La factura del modelo muestra una parte del costo. Revisar resultados, integrar sistemas, resolver errores y acompañar a las personas también entra en la cuenta.
Leer artículo¿Por qué una arquitectura aburrida vale más que nunca?
La IA facilita construir sistemas. Elegir algo que podamos entender, actualizar y mantener sigue siendo una decisión nuestra. El aviso de PHP lo recuerda.
Leer artículoAgentes de IA: ¿qué estamos midiendo cuando fallan los controles?
Los reportes sobre agentes muestran riesgos y capacidades a la vez. Una lectura crítica de OpenAI sobre qué se evalúa, qué se autoriza y quién diseña los límites.
Leer artículo¿Qué es un embedding y cómo ayuda a buscar más allá de las palabras exactas?
Un mapa para encontrar textos relacionados, incluso cuando usan otras palabras. Cómo funcionan los embeddings, qué aportan a un chat con documentos y dónde están sus límites.
Leer artículo¿Construir, comprar o pedírselo a un agente?
La IA abarató la primera versión del software. Para elegir entre construir, comprar o crear una mini-app, todavía hay que pensar en diferenciación, riesgo y mantenimiento.
Leer artículo¿Qué es la deuda técnica y por qué la IA puede hacerla crecer más rápido?
Generar código se volvió barato, pero mantenerlo no. La deuda técnica funciona como una hipoteca, y con IA es más fácil que nunca firmarla sin leer la letra chica.
Leer artículo¿Qué tiene que mirar un líder cuando escribir código ya no es el cuello de botella?
Más código no garantiza mejores entregas. Qué decisiones tomar sobre revisión, conocimiento compartido, prioridades y capacidad del equipo cuando la IA acelera la implementación.
Leer artículoEl mismo modelo, otro agente: por qué cambia tanto el resultado
Una lectura de Finding the Right Fit y una reflexión sobre cómo elegimos agentes: el modelo importa, pero también las herramientas, la verificación y el trabajo que queremos resolver.
Leer artículoLo que me dejan Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva
Siete aprendizajes de Stephen R. Covey para elegir con más intención, escuchar mejor, construir con otros y cuidar la energía con la que hacemos todo eso.
Leer artículoEl camino del héroe: animarse a salir y aprender a volver
El viaje del héroe de Joseph Campbell como una herramienta para pensar nuestros cambios: salir de lo conocido, aprender con otros y llevar esa experiencia a la vida cotidiana.
Leer artículoRecuperar la creatividad: volver a hacer lugar para lo tuyo
Escribir sin juzgar, salir a explorar, cocinar, probar algo que da un poco de miedo. Algunas maneras de reencontrarte con la creatividad y darle espacio en tu vida.
Leer artículo12 cosas que voy entendiendo de la vida
Doce ideas para vivir con un poco más de intención: cuidar el tiempo, soltar comparaciones, empezar sin tener todo resuelto y tratarte con paciencia mientras aprendés.
Leer artículoLa IA y los trabajos de mierda: una oportunidad para dejar de fingir
La IA puede automatizar tareas sin sentido, pero también multiplicarlas. La oportunidad real es preguntarnos qué trabajo vale la pena hacer y cuidar a quienes lo hacen.
Leer artículoLa técnica Pomodoro: 25 minutos para empezar
Una forma sencilla de trabajar con más atención, descansar sin culpa y dejar de esperar el momento perfecto para empezar.
Leer artículo¿Qué significa ser programador cuando la IA escribe código?
El rol del programador no se termina cuando una IA puede escribir código. Cambia hacia el criterio, los fundamentos, la responsabilidad y la experiencia que se gana al poner decisiones a prueba.
Leer artículo¿Es inevitable que la IA alucine?
Un paper sostiene que los modelos de lenguaje siempre inventarán cosas. La pregunta interesante no es solo si pueden equivocarse, sino cuándo deberían admitir que no saben.
Leer artículoCuando la IA deja de responder y empieza a actuar
Un agente que lee y prepara puede ahorrar tiempo. Uno que envía, borra o instala cosas por su cuenta necesita algo más que buenas respuestas: necesita límites en los que podamos confiar.
Leer artículo¿Qué significa que una IA esté desalineada?
El caso de los agentes de OpenAI y Hugging Face muestra un riesgo menos cinematográfico y más concreto: sistemas que persiguen una tarea por caminos que nadie autorizó.
Leer artículo¿Qué pasa cuando la IA va más rápido?
Una IA puede resolver una tarea en minutos y aun así chocar con procesos que tardan años en cambiar. El desafío no es solo acelerar: es aprender a decidir y responder mejor.
Leer artículo5 microhábitos que cambian tu día
Cinco gestos pequeños para empezar el día con más intención: menos pantalla, algo de movimiento y unos minutos para volver a vos.
Leer artículoDream-RSI: mejorar la exploración con mundos reutilizados
Qué propone Dream-RSI, cómo reutiliza búsquedas anteriores para mejorar la estrategia de un agente y cuáles son los límites de esa mejora recursiva.
Leer artículoZero-shot classification: clasificar sin haber visto ejemplos
Qué significa clasificación zero shot, cómo puede ordenar textos con categorías nuevas y qué conviene comprobar antes de confiar en el resultado.
Leer artículo¿Hay que frenar la IA?
Los incidentes recientes obligan a hablar de límites. Pero frenar un agente, retrasar un despliegue y detener toda la investigación son decisiones muy distintas.
Leer artículo¿La IA nos está haciendo pensar menos?
La IA puede ahorrarnos trabajo o quitarnos la oportunidad de aprender. La diferencia está en qué parte del pensamiento decidimos delegar.
Leer artículoIkigai: una herramienta para buscar propósito sin esperar una revelación
Cómo usar las preguntas del ikigai para explorar dirección, trabajo y sentido sin convertir el propósito en una respuesta perfecta ni definitiva.
Leer artículoPronto saber de IA no será tu ventaja
Usar inteligencia artificial seguirá siendo necesario, pero dejará de diferenciarnos. La ventaja estará en el criterio, el contexto y lo que sepamos construir con ella.
Leer artículoCuando la IA se equivoca, ¿quién paga?
Decir que la IA cometió el error no explica quién responde. La responsabilidad sigue a quienes diseñan, despliegan, aprueban y usan el sistema.
Leer artículoDemasiado código: ¿quién revisa todo eso?
La IA volvió barato generar código, pero entenderlo, revisarlo y mantenerlo sigue costando. El cuello de botella simplemente cambió de lugar.
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El meme parece una clase de álgebra lineal, pero resume bastante bien la ansiedad laboral alrededor de la IA. Y también simplifica unas cuantas cosas.
Leer artículoSi ya no contratamos juniors, ¿de dónde saldrán los seniors?
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Leer artículoLos Problemas del Milenio entraron en la carrera de la IA
Cuáles son los siete grandes problemas, qué resolvió Grigori Perelman y qué están intentando realmente OpenAI, Anthropic y Google DeepMind.
Leer artículoOpenAI propone una solución a Navier–Stokes usando 10.000 agentes
Qué afirma la propuesta matemática de OpenAI, cómo funcionó la organización multiagente y por qué todavía necesita revisión independiente.
Leer artículoCómo hacer que te pasen cosas buenas
Siete ejercicios sencillos para cuidar tu atención, tu energía y tus relaciones, y aumentar las posibilidades de reconocer y construir algo bueno cada día.
Leer artículoLo que implica ser una empresa AI-first
Ser AI-first no es usar inteligencia artificial en todo: es rediseñar productos, procesos y responsabilidades desde las nuevas capacidades que ofrece.
Leer artículo¿Vivimos en una simulación?
Qué dice realmente el argumento de la simulación, cuáles son sus supuestos y por qué esta pregunta habla tanto del futuro que podríamos construir.
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Cómo pienso usar GPT-6 Astra y GPT-5.6 Sol en el proceso editorial del blog y el canal de YouTube, desde la investigación hasta la publicación.
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Prompts, vibe coding, especificaciones, TDD y agentes: qué sigue vigente y qué conviene revisar cuando delegamos la implementación en una IA.
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Corregir un error es solo una parte del trabajo. Un ejemplo de inicio de sesión recorre permisos, contexto, ejecución, revisión, producción y retiro de un agente.
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Los agentes están dejando de ser asistentes privados para entrar en el espacio compartido de los equipos. Eso puede cambiar menos el software que la forma en que organizamos el trabajo.
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La investigación no demuestra que AGENTS.md sea inútil: muestra que cargar más contexto no garantiza resolver más tareas y que su valor depende de qué instrucciones contiene.
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