Después de haber pasado dos días usando Fable, debo decir que he reventado mis límites de uso (Tengo Claude Max 100).

Acabo de publicar un video de una metodología que utilizo para trabajar ideas complejas mediante IA utilizando documentos word y la función nativa de comentarios. Lo comparto porque me ha sido muy útil y creo que puede servirle a otros.

Estamos desarrollando un chatbot para asistir a los liceos en la postulación al concurso de equipamiento. ¿Te interesa? ¡Escríbeme!

El viernes estuve en el evento de Propel, “IA para el Impacto Social”, realizado en la Fundación Mustakis. Algo que una de las panelistas —que he leído en muchas partes y que me hace pleno sentido en función de mi propia experiencia— es que el verdadero foso (moat) es la expertise sobre un dominio técnico específico.

“Moat” es una expresión de moda entre los gringos para designar a aquella ventaja comparativa insalvable, que te defiende de la posibilidad de que otros agentes del mercado la ofrecan y te dejen offside, sin negocio.

En esencia, la idea que compartió la panelista es un argumento que va en contra del temor generalizado de que las máquinas nos dejarán a todos sin pega, particularmente a las personas de más edad. Lo que se ha visto, en cambio, es que los modelos de lenguaje amplifican las capacidades de las personas en términos de la implementación, pero no logran reemplazar el juicio experto, específicamente en determinar cuándo una tarea está bien lograda.

Este es un punto de partida importante para razonar sobre las diferencias entre el pensamiento humano y el procesamiento de información que realizan los modelos de lenguaje.

En el caso de los homo sapiens, si bien somos seres biológicamente culturales y nuestras capacidades cognitivas superiores se deben al andamiaje de la mediación semiótica, filogenética y ontogenéticamente somos seres vivos mucho antes de ser reestructurados por el lenguaje.

Lo cual no quiere decir que la forma en que el cerebro humano llega a la inteligencia es la única forma de lograrlo, ni de que la inteligencia alcanzada de otras formas sea inferior, sino simplemente distinta. Las capacidades que ya demuestran agentes basados en LLM son lo suficientemente sorprendentes como para respaldar esta posición.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) permiten desarrollar estudios cualitativos a una escala sin precedentes. Recomiendo esta breve lectura de investigadores que han aplicado estas premisas y desarrollaron una paltaforma para facilitar el proceso.

Una de las acciones más importantes para ayudar a que un equipo u organización incorpore efectivamente la IA para apalancar sus procesos es mostrarle las posibles aplicaciones que esta puede tener en sus desafíos concretos.

Los LLM son a la programación como la Thermomix es a la cocina: Permite que personas comunes (A.K.A.: “negadas”) logren resultados decentes.

La diferencia es que la Thermomix es carísima y uno puede acceder al vibe coding por modestos $20 USD mensuales.

La IA como solvente de la gramática escolar

Leyendo este artículo de Stefan Bauschard me quedó dando vuelta una distinción que creo que no se hace lo suficiente: gran parte del diseño, los procesos y la estructura del sistema educativo responden más bien a limitaciones logísticas que a decisiones pedagógicas: Agrupamos treinta niños porque tenemos un profesor, evaluamos a todos el mismo día porque de otra forma se estresan mucho los recursos de la escuela, avanzamos al mismo ritmo porque diferenciar a escala es difícil, etc.

Son fricciones organizacionales, no educativas. Y han sido asumidas como naturales durante siglos simplemente porque no había alternativa viable. Son variables que pasan a ser parte del paisaje.

Me parece que la irrupción de la IA está actuando como un solvente tenaz de la gramática escolar, en el sentido que revela como prescindibles las restricciones que sostienen una gran proporción de la misma. Parte de la resistencia que se puede observar en varios actores del sistema, creo, tiene menos que ver defender las mejores condiciones para el aprendizaje y más con la dificultad de soltar supuestos que llevan tanto tiempo operando que ya ni se cuestionan.

Este es una época desafiante, preñada de potencial transformador, en la cual es muy interesante hacerse la pregunta: ¿cómo diseñaríamos las escuelas si logramos proveer un ajuste fino de las experiencias de aprendizaje a las zonas de desarrollo próximo de cada estudiante?

¿Qué piensan?

IA, la nueva bomba nuclear

Increíble lo que acaba de pasar entre el gobierno de los EEUU y los laboratorios de IA Antropic y OpenAI. Sólo corrobora dos cosas muy inquietantes:

  1. La potencia de la inteligencia artificial, en términos de la ventaja estratégica que confiere a quienes detentan sus versiones más avanzadas y tienen la suficiente capacidad de procesamiento, está al nivel del armamento nuclear desde la perspectiva de los gobiernos nacionales.
  2. El gobierno de Trump no tiene ningún inconveniente en asumir una posición autoritaria e intentar destruir a grandes compañías tecnológicas simplemente porque no les gusta como piensan. Este es un precedente terrible para la libertad del ecosistema de Sillicon Valley, la cual hemos visto horadarse de manera vertiginosa con la llegada de Trump al poder.

Todo esto mientras el ataque a Irán aniquila al liderazgo del régimen. Muscle velocity le dicen.

Este libro me está volando la cabeza.

Quiero puro tener tiempo para escribir las ideas que se me ocurren, relativas al trabajo mental desarrollado durante un buen proceso de terapia, utilizando los conceptos que Bessis propone.

Sistema 3 tiene algo que ver con la función alfa y la redescripción representacional.

En la playa más linda de Chile, disfrutando de unos días de vacaciones :)