Código Abierto

En "Código Abierto", nos reunimos cada semana para explorar el fascinante mundo de la tecnología y sus profundas implicaciones en la sociedad. Aquí discutiremos las tendencias actuales, los cambios emergentes y lo que podemos esperar en el futuro, con un foco en aquellas innovaciones como la inteligencia artificial generativa, el blockchain o la nube.

Descubre con nosotros cómo la tecnología está transformando nuestra vida diaria y qué nuevas oportunidades y desafíos nos esperan.

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21 episodes
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S3 · E98
Wednesday · 48 min
#98 - El Modelo ya no Basta
Durante los últimos años hemos estado obsesionados con una pregunta: ¿cuál es el mejor modelo de inteligencia artificial? GPT, Claude, Gemini… más contexto, más razonamiento, mejores benchmarks. Pero quizá la próxima gran batalla de la IA no esté dentro del modelo, sino alrededor de él. En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson hablan de harnessing: el conjunto de contexto, memoria, herramientas, permisos, evaluaciones, guardrails y mecanismos de feedback que permiten transformar la inteligencia de un modelo en trabajo útil, fiable y repetible. Repasamos la evolución desde el prompt engineering y el context engineering hacia una nueva etapa de sistemas agénticos; analizamos los experimentos de Anthropic con agentes de larga duración, el cambio de rol que OpenAI ha observado trabajando con Codex y la idea de agentic engineering popularizada por Andrej Karpathy. Pero la conversación termina yendo mucho más allá de la tecnología. ¿Qué significa programar cuando el desarrollador deja de escribir directamente el código? ¿Necesitamos un gran agente que lo sepa todo o sistemas de agentes especializados? ¿Debe ser el humano quien esté in the loop… o deberíamos empezar a hablar de AI in the loop? Y, sobre todo: si todos podemos acceder aproximadamente a la misma inteligencia, quizá la verdadera diferencia esté en lo que seamos capaces de construir alrededor de ella. Porque la potencia sin control sirve de poco. Y eso es precisamente lo que intenta resolver el harnessing.
S3 · E97
September 23 · 53 min
#97 - La empresa después de la empresa
¿La inteligencia artificial acabará con nuestros empleos o transformará por completo la estructura de las empresas? En este episodio de Código Abierto analizamos la presión por automatizar, las oleadas de despidos en el sector tecnológico y el auge de compañías capaces de producir más con equipos cada vez más pequeños. Nos preguntamos cómo serán las organizaciones del futuro, qué ocurrirá con administrativos, asistentes, programadores junior y mandos intermedios, y si estamos eliminando precisamente los puestos en los que aprendían los profesionales del mañana. También exploramos una gran paradoja: mientras muchos trabajos de oficina están expuestos a la automatización, Europa necesita electricistas, fontaneros, mecánicos, soldadores y profesionales sanitarios. ¿Serán los oficios técnicos y manuales los trabajos mejor valorados del futuro? Un debate sobre inteligencia artificial, productividad, salarios y poder para entender no solo qué empleos desaparecerán, sino qué clase de empresa y de sociedad estamos construyendo.
S3 · E96
September 16 · 46 min
96 - ¿Podemos parar a la IA?
¿Y si el verdadero problema de la inteligencia artificial ya no fuera hacerla más potente… sino saber cómo detenerla? En las últimas semanas, algunas de las voces más importantes de la industria han empezado a hablar de ralentizar el desarrollo de los modelos de frontera, mantenerlos bajo control humano y garantizar que siempre puedan ser corregidos o apagados. Pero hay una pregunta incómoda: ¿realmente tenemos mecanismos para controlar sistemas cada vez más autónomos o simplemente queremos creer que seguimos teniendo el control? En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson analizan qué hay detrás de este cambio de discurso: seguridad, alineamiento, human in the loop, el famoso «botón rojo» y la dificultad creciente para saber si un modelo está comportándose correctamente… o simplemente ha aprendido cómo superar nuestras pruebas. Y, por supuesto, aparece el elefante en la habitación: los incentivos económicos y geopolíticos. Porque frenar la IA no ocurre en el vacío. Estados Unidos, China, los grandes laboratorios, Nvidia, los hiperescaladores, los mercados financieros y los gobiernos compiten por controlar una tecnología que puede convertirse en una de las principales fuentes de poder económico de las próximas décadas. ¿Puede existir realmente una pausa global? ¿Quién decide cuándo pulsar el botón rojo? ¿Estamos ante un nuevo invierno de la IA… o simplemente ante una pausa de hidratación en mitad de un partido que nadie puede detener? Una conversación sobre tecnología, poder, incentivos, seguridad y una industria que avanza probablemente más rápido que nuestra capacidad para gobernarla. 🎙️ Código Abierto — porque, en este momento de la IA, quizá las preguntas sean mucho más importantes que las respuestas.
September 9 · 47 min
#95 - La IA sale de la pantalla y empieza a controlar máquinas
En este episodio de Código Abierto, Álex de Fuenmayor e Ignacio G. R. Gavilán analizan el Model Hardware Standard (MHS), la propuesta de Anthropic para crear una forma común de conectar agentes de inteligencia artificial con sensores, instrumentos, máquinas y robots. ¿Podría MHS convertirse en el equivalente de MCP para el mundo físico? Partiendo de ejemplos en laboratorios científicos, biotecnología y computación cuántica, exploramos cómo un estándar podría reducir las integraciones propietarias, facilitar el descubrimiento de dispositivos y acelerar el desarrollo de la denominada inteligencia artificial física. También aclaramos la diferencia entre MHS, los modelos de lenguaje, los modelos visión-lenguaje-acción y los World Models, capaces de anticipar las consecuencias de una acción antes de ejecutarla. La conversación aborda además el mercado potencial de la robótica, la ventaja industrial y de datos de China, la posición de Estados Unidos y Europa, y los intereses estratégicos de Anthropic. Cerramos con la cuestión más delicada: la seguridad. ¿Qué ocurre cuando un modelo que puede improvisar obtiene acceso a infraestructuras industriales? ¿Cómo evitamos errores, ciberataques o usos militares de sistemas autónomos? Una conversación sobre estándares, robots y la batalla por conectar la inteligencia artificial con el mundo real.
S3 · E94
September 2 · 55 min
#94 - La IA ya sabe hacer el trabajo. El problema somos nosotros.
Volvemos de vacaciones y, mientras nosotros desconectábamos, la inteligencia artificial ha seguido acelerando. Agosto nos ha dejado movimientos importantes en prácticamente todos los frentes: OpenAI parece haber recuperado la iniciativa frente a Anthropic, Codex y Claude Code anticipan una nueva batalla alrededor de los agentes, Nvidia sigue ampliando sus fronteras y las grandes tecnológicas continúan invirtiendo cantidades extraordinarias en chips, centros de datos y capacidad de computación. Pero quizá la reflexión más interesante del verano la haya dejado el propio Sam Altman: incluso teniendo a su alcance herramientas capaces de asumir buena parte de su trabajo cotidiano, reconoce que sigue haciendo clic, entrando en aplicaciones, revisando el correo y copiando y pegando como lleva haciendo desde hace veinte años. ¿Y si la tecnología estuviera avanzando más rápido que nuestra capacidad para cambiar nuestra forma de trabajar? En este primer episodio del nuevo curso, Álex y Nelson repasan las principales noticias tecnológicas de agosto, analizan el nuevo equilibrio de fuerzas entre OpenAI y Anthropic y debaten sobre el verdadero salto que tenemos por delante: pasar de utilizar inteligencias artificiales que responden a nuestras preguntas a confiar en agentes capaces de actuar por nosotros. La carrera continúa. El mercado no ha esperado a que volviéramos de vacaciones. Bienvenidos a una nueva temporada de Código Abierto.
S2 · E93
July 29 · 55 min
#93 - Un Mundo Digital para Todos. Hablamos de Accesibilidad Digital con Olga Carreras
Te propongo una descripción que combina divulgación, utilidad práctica y el vínculo con la inteligencia artificial: La accesibilidad digital no consiste únicamente en añadir subtítulos, describir imágenes o mejorar el contraste de una página web. Consiste en garantizar que cualquier persona pueda percibir, comprender y utilizar un producto digital de manera autónoma, segura y satisfactoria. En este episodio de Código Abierto, Mónica e Ignacio conversan con Olga Carreras, una de las mayores especialistas en accesibilidad digital de España, para descubrir qué significa realmente diseñar tecnología para todas las personas. Hablamos de los errores más habituales que encontramos en páginas web, aplicaciones, documentos y formularios; de las dificultades que aparecen al navegar únicamente con teclado o al ampliar una pantalla; y de cómo deben adaptarse los videojuegos y los entornos de realidad virtual a personas con discapacidades visuales, auditivas, motrices o cognitivas. También analizamos el estado de la accesibilidad en España, las obligaciones que afectan al sector público y a las empresas privadas, la llegada del horizonte regulatorio de 2030 y por qué la accesibilidad no debería entenderse como un parche final ni como una simple forma de evitar sanciones. Porque diseñar productos accesibles también mejora la usabilidad, el posicionamiento, la seguridad, la experiencia de cliente y la capacidad de llegar a más personas. Y, por supuesto, hablamos de inteligencia artificial: generación automática de subtítulos, descripción de imágenes, simplificación de textos, gafas inteligentes, agentes capaces de realizar trámites y una nueva idea que empieza a cobrar fuerza: la accesibilidad no solo ayuda a los humanos, sino también a que los asistentes de IA comprendan mejor nuestras páginas y servicios. Un episodio para entender que la accesibilidad no es una funcionalidad adicional. Es una forma de diseñar mejor. Y que cualquier tecnología que nazca en el futuro debería hacerlo, desde el primer día, pensando en todas las personas.
S2 · E92
July 23 · 50 min
#92 - ¿Quién controla realmente el futuro? La nueva guerra por la soberanía tecnológica
¿Qué significa realmente la soberanía tecnológica? Llevamos meses escuchando hablar de soberanía digital, soberanía de los datos, soberanía del cloud o soberanía de la IA. Pero… ¿de qué estamos hablando exactamente? En este nuevo episodio de Código Abierto, Carlos, Nelson y yo exploramos cómo la inteligencia artificial ha cambiado por completo el significado de la palabra soberanía. Ya no se trata solo de fronteras o de fabricar tecnología propia. Se trata de comprender nuestras dependencias críticas: chips, energía, centros de datos, modelos fundacionales, cloud, talento y cadenas de suministro. Analizamos por qué Europa ha convertido la soberanía tecnológica en una prioridad estratégica, el papel de Estados Unidos y China, el poder de compañías como Nvidia, TSMC, OpenAI o Microsoft, y qué significa todo esto para empresas… e incluso para cada uno de nosotros. Porque la gran pregunta ya no es quién tiene la mejor tecnología. La verdadera pregunta es: ¿quién podrá seguir utilizándola cuando las dependencias se conviertan en el nuevo campo de batalla? 🎙️ Un episodio para entender uno de los conceptos que marcarán la próxima década. #CódigoAbierto #IA #SoberaníaTecnológica #Cloud #OpenSource #Europa #Innovación #Geopolítica #Nube #Semiconductores
S1 · E91
July 15 · 59 min
#91 - La transformación de la industria del software ya ha empezado, con José Luis Calvo
¿Está la inteligencia artificial transformando el desarrollo de software… o reinventando por completo la profesión? En este episodio conversamos con José Luis Calvo, cofundador de Diverger, sobre emprendimiento, inteligencia artificial generativa, agentes y el futuro del trabajo tecnológico. José Luis comparte su trayectoria desde empresas como Microsoft, MAPFRE y Adecco hasta la creación de una compañía especializada en desarrollar software aprovechando al máximo las nuevas herramientas de IA. A partir de su experiencia, analizamos cómo está cambiando el rol del desarrollador, qué tareas podrían automatizarse y por qué el verdadero reto no consiste únicamente en producir más código, sino en evitar la llamada “deuda cognitiva”: dejar de comprender cómo funcionan los sistemas que construimos. También abordamos el impacto de la IA sobre los perfiles júnior, el aprendizaje profesional y la transmisión de conocimiento; la posible reducción de plantillas en grandes empresas e integradores; el aumento del coste asociado a los tokens; y la paradoja de un mercado en el que podrían producirse despidos mientras crece la demanda total de desarrolladores. Además, profundizamos en el auge de los sistemas multiagente, su capacidad para adaptarse a situaciones no previstas y su potencial para convertirse en la arquitectura dominante del software del futuro. ¿Llegaremos a automatizar todo el proceso, desde una necesidad de negocio hasta el despliegue en producción? ¿Podrá una sola persona construir una gran empresa tecnológica? ¿Será el próximo gran software empresarial creado por un experto funcional en lugar de por un informático? Una conversación sobre tecnología, negocio y humanidades que termina con una recomendación clara para cualquier organización: empezar a experimentar cuanto antes. Porque, ante una transformación tan rápida y profunda, el mayor riesgo puede ser no hacer nada. Con Ignacio G. R. Gavilán, Alejandro de Fuenmayor y José Luis Calvo.
S2 · E90
July 8 · 43 min
#90 - Los datos son el nuevo petróleo... ¿o ya no?
Cómo las empresas construyen fosos competitivos con IA Durante años hemos escuchado que los datos son el nuevo petróleo. Pero en un mundo donde modelos como GPT, Claude, Gemini o Llama están al alcance de cualquiera, quizá la verdadera ventaja competitiva ya no esté en la inteligencia artificial… sino en el conocimiento exclusivo que cada empresa ha acumulado durante años. En este episodio de Código Abierto analizamos por qué los modelos de IA se están convirtiendo en una commodity mientras que los datos propios adquieren un valor cada vez mayor. Hablamos de los Data Moats, los fosos competitivos construidos a partir de la información que generan clientes, procesos, productos y operaciones, y de cómo compañías como Amazon, Netflix, Spotify, Tesla, Salesforce o Adobe han convertido esos datos en ventajas difíciles de replicar. Pero vamos un paso más allá. Descubrimos por qué los datos, sin talento que los interprete y los convierta en decisiones, apenas generan valor. Frente al flywheel de los datos, proponemos un segundo motor igual de importante: el flywheel del talento. Un episodio para entender por qué el futuro no pertenece a quien tenga acceso a la mejor IA, sino a quien sea capaz de combinar datos, contexto y personas para tomar mejores decisiones. 🎙️ En este episodio hablamos de: • ¿Se están comoditizando los grandes modelos de IA? • Qué convierte unos datos en una verdadera ventaja competitiva. • Cómo se construyen los Data Moats. • Casos reales de Amazon, Netflix, Spotify, Tesla, Adobe y Salesforce. • El papel del talento como complemento imprescindible de los datos. • Qué deberían hacer hoy las empresas antes de implantar más inteligencia artificial. Porque la pregunta ya no es qué IA utiliza tu empresa, sino qué sabe que nadie más sabe… y quién es capaz de convertir ese conocimiento en una decisión.
S2 · E89
July 2 · 58 min
#89 - Marketing en la era de los agentes
En este episodio de Código Abierto, Mónica e Ignacio conversan con Esther Checa sobre uno de los grandes cambios que está provocando la inteligencia artificial generativa: la transformación del marketing, la comunicación y la visibilidad digital. Durante años, las marcas han construido su presencia pensando en buscadores, webs, SEO, redes sociales y contenidos diseñados para personas. Pero estamos entrando en una nueva etapa: una en la que los contenidos también tienen que ser entendidos por modelos de lenguaje, asistentes inteligentes y agentes capaces de buscar, comparar, decidir y transaccionar. Con Esther hablamos de cómo cambia el papel del contenido, por qué la autoridad de marca será clave en la era de los LLMs, qué significa preparar una organización para entornos agénticos y por qué quizá debamos empezar a imaginar una web con mucho menos tráfico humano. También abordamos algunos de los grandes retos sociales de este nuevo escenario: la economía de la atención, la hiperpersonalización, la manipulación, la autenticidad del contenido, las credenciales digitales, la procedencia de la información y el impacto real de la tecnología en las personas. Y, por supuesto, hablamos del futuro del trabajo en marketing y comunicación: qué tareas absorberá la IA, dónde seguirá siendo imprescindible el criterio humano y por qué el pensamiento crítico, la responsabilidad y la capacidad de validar serán competencias esenciales. Un episodio sobre tecnología, sí. Pero sobre todo, sobre personas, criterio y responsabilidad en un mundo donde cada vez más decisiones estarán mediadas por inteligencia artificial.
S2 · E88
June 24 · 42 min
#88 - Cuando tu modelo ya no es solo tuyo
Anthropic lanzó Fable 5 y Mythos 5 como dos de sus modelos más avanzados. Días después, el Gobierno de Estados Unidos ordenó restringir su acceso por motivos de seguridad nacional, afectando incluso a ciudadanos extranjeros dentro de la propia compañía. Para cumplir, Anthropic terminó desactivando ambos modelos para todos sus clientes. En este episodio de Código Abierto, Álex y Diego analizan qué hay detrás de esta crisis: el papel de Amazon, las dudas sobre los guardrails, Project Glasswing, la dimensión geopolítica de Mythos, la reacción de la Casa Blanca y la ausencia de un marco claro para gobernar modelos frontera. La pregunta de fondo ya no es si una empresa puede lanzar una IA más potente. La pregunta es quién tiene autoridad para decidir que esa IA no puede circular libremente. Un episodio sobre tecnología, soberanía, seguridad nacional, regulación, cloud, ciberseguridad y el momento en que los modelos de IA dejan de ser productos y empiezan a parecer infraestructura estratégica.
S2 · E87
June 17 · 46 min
#87 - ¿Quién merece un sobresaliente cuando todos tienen IA?
La inteligencia artificial generativa ha roto una de las premisas básicas de la universidad: que el trabajo entregado por un estudiante refleja razonablemente su esfuerzo, su autoría y su aprendizaje. Durante décadas, una nota servía como señal. Un sobresaliente quería decir algo. Un título universitario certificaba, al menos en teoría, que una persona dominaba ciertas competencias. Pero ¿qué ocurre cuando una IA puede escribir el ensayo, mejorar el código, resumir los apuntes, preparar una defensa y pulir casi cualquier entrega académica? En este episodio de Código Abierto, Álex y Diego reflexionan sobre la crisis del mérito en la universidad a partir del caso Harvard, que ha decidido limitar el número de calificaciones máximas para combatir la inflación de notas. Pero la conversación va mucho más allá de Harvard. Hablamos de cómo estudiábamos hace 25 años, de cómo ha cambiado la relación entre esfuerzo y resultado, de por qué los métodos tradicionales de evaluación empiezan a quedarse cortos, y de qué debería medir realmente la universidad en una época donde la IA ya forma parte del día a día. ¿Tiene sentido prohibir la IA en las aulas? ¿Debe evaluarse el producto final o también el proceso? ¿Qué significa hoy merecer un sobresaliente? ¿Y cómo puede la universidad seguir siendo una institución de confianza si ya no sabe distinguir bien entre aprendizaje real y producción asistida por máquinas? Quizá el problema no sea que los estudiantes usen IA. Quizá el problema sea que seguimos evaluando como si no existiera. Bienvenidos a Código Abierto.
S2 · E86
June 10 · 52 min
#86 - IA construyendo IA
En este episodio de Código Abierto analizamos el artículo de Anthropic sobre mejora recursiva de la inteligencia artificial: la posibilidad de que los modelos de IA participen cada vez más en el desarrollo de sus propios sucesores. Hablamos de agentes que escriben código, revisan errores, ejecutan experimentos, aceleran la investigación y desplazan el papel humano desde la ejecución hacia la supervisión, el criterio y la toma de decisiones. Pero también abordamos la parte incómoda: qué ocurre si los sistemas llegan a cerrar el ciclo completo de mejora, qué riesgos aparecen para el control y el alineamiento, y si nuestras organizaciones e instituciones están preparadas para una tecnología que podría avanzar a velocidad de cómputo.
S2 · E85
June 3 · 39 min
#85 - La IA ya funciona. Ahora falta el negocio.
Durante los últimos años muchas empresas han vivido la inteligencia artificial generativa como si fuera una tecnología plug and play: se enchufa, se conecta al negocio y empieza la magia. Pero la realidad está siendo bastante más incómoda. En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson conversan sobre el salto que muchas organizaciones todavía no han conseguido dar: pasar de pilotos, PoCs, RAGs, copilots y agentes llamativos a impacto real en el negocio. Porque el problema ya no es si la IA funciona. Los modelos funcionan. Los agentes empiezan a funcionar. El RAG puede resolver problemas concretos. Las herramientas de generación de código impresionan. La pregunta importante ahora es otra: ¿qué proceso mejora realmente?, ¿qué coste reduce?, ¿qué error evita?, ¿qué tiempo ahorra?, ¿qué experiencia de cliente transforma? Hablamos de arquitecturas escaparate, de KPIs técnicos frente a KPIs de negocio, del coste oculto de los tokens, de la necesidad de gobernanza, del papel de los usuarios de negocio, de por qué no todo necesita IA generativa y de cómo muchas veces la IA no arregla los procesos rotos: simplemente los deja más visibles. Quizá la IA no sea tanto una solución mágica como un espejo. Y quizá lo que está mostrando es que muchas organizaciones tienen que ordenar primero su casa antes de pedirle milagros a un modelo.
S2 · E84
May 27 · 33 min
#84 - ¿Es real la productividad de la inteligencia artificial?
En este episodio de Código Abierto nos metemos de lleno en una de las grandes preguntas del momento: ¿La IA realmente está transformando las empresas… o seguimos viviendo dentro de una narrativa exagerada sobre productividad y automatización? A partir de un artículo inspirado en las tesis del Nobel de Economía Daron Acemoglu, debatimos sobre la diferencia entre “usar IA” y “operar con IA”. Porque una cosa es resumir reuniones con ChatGPT… y otra muy distinta rediseñar procesos completos, coordinar agentes o transformar cómo funciona una organización real. Durante la conversación aparecen dos visiones muy distintas: la de quienes creen que ya están naciendo empresas completamente agénticas, capaces de competir con estructuras mínimas y velocidades imposibles hace solo unos años; y la de quienes piensan que la mayoría de compañías todavía están atrapadas entre procesos mal documentados, cultura legacy y una adopción mucho más lenta de lo que el hype tecnológico sugiere. Hablamos de: agentes autónomos, automatización real, consultoras creadas por “tres taraos con IA”, el caos operativo de las empresas, la importancia del contexto, la grabación masiva de reuniones para alimentar modelos, el futuro de los trabajadores del conocimiento, SAP y la revolución industrial, resistencia al cambio, data centers creciendo por todas partes, y la posibilidad de que el verdadero problema no sea la inteligencia artificial… sino nuestra capacidad para adaptarnos a ella. Además, debatimos sobre una idea especialmente incómoda: Quizá la IA actual no sea un reemplazo perfecto del trabajador humano. Quizá se parezca más a un becario brillantísimo… pero caótico. Un episodio donde hay debate real, visiones opuestas, bastante cuñadismo ilustrado y una pregunta de fondo que todavía nadie sabe responder: ¿Estamos viendo el inicio de una nueva revolución industrial… o seguimos atrapados en la fase demo?
S2 · E83
May 20 · 50 min
#83 - IA contra IA: el futuro de la ciberseguridad
La inteligencia artificial promete automatizar empresas, acelerar procesos y multiplicar la productividad. Pero también está creando una nueva crisis de ciberseguridad. En este episodio de Código Abierto hablamos sobre Mythos de Anthropic, agentes autónomos, prompt injection, phishing automatizado, exfiltración de datos y el nuevo escenario donde las vulnerabilidades empiezan a explotarse más rápido de lo que los humanos pueden reaccionar. Porque quizá el mayor cambio de la IA no sea solo económico. Quizá sea que Internet empieza a convertirse en un campo de batalla entre sistemas autónomos capaces de atacar… y defender… a velocidad máquina.
S2 · E82
May 13 · 47 min
#82 - La IA no necesita conciencia
La conversación sobre ética en inteligencia artificial ha cambiado radicalmente. Hace apenas unos años discutíamos sobre sesgos, privacidad o discriminación algorítmica. Pero mientras debatíamos sobre fairness y datasets… la IA empezó a hacer algo mucho más importante: actuar. En este episodio de Código Abierto, Álex, Mónica e Ignacio exploran cómo la ética de la IA ha dejado de ser un debate filosófico para convertirse en un problema operativo, organizativo y de infraestructura. Porque los modelos ya no solo responden preguntas. Ahora: ejecutan tareas, coordinan agentes, priorizan decisiones, escriben código, automatizan workflows, y empiezan a ocupar capas reales de poder dentro de empresas y gobiernos. Hablamos del choque entre AI Ethics y AI Safety, de agentes autónomos, de alineamiento, de governance, de dependencia de APIs privadas y de una pregunta cada vez más incómoda: ¿Estamos delegando demasiado rápido en sistemas que ni entendemos del todo… ni controlamos realmente? A lo largo del episodio analizamos trabajos como: Mind the Gap! AI Agents and Hard Choices AI Integrity International AI Safety Report Y conectamos todo ello con el momento actual de OpenAI, Anthropic, Claude Code, los workflows multiagente y el nuevo reparto de poder que está emergiendo alrededor del cómputo, las GPUs y la infraestructura. Porque quizá el problema nunca fue que las máquinas se parecieran demasiado a nosotros. Quizá el problema es que nosotros estamos empezando a delegar criterio, contexto y responsabilidad demasiado deprisa. La IA no necesita conciencia para cambiar la civilización. Solo necesita suficiente autonomía.
S2 · E81
May 6 · 42 min
#81 - La startup de una sola persona ya está aquí
En este episodio de Código Abierto hablamos de una idea que puede cambiar por completo cómo entendemos la inteligencia artificial… y quizá también cómo entendemos las empresas. Porque tal vez el futuro de la IA no sean agentes individuales cada vez más inteligentes. Tal vez el futuro sean organizaciones enteras de agentes trabajando como compañías digitales. A raíz del paper From Skills to Talent: Organising Heterogeneous Agents as a Real-World Company, exploramos un nuevo paradigma donde los agentes ya no son simples herramientas conectadas con prompts y workflows improvisados, sino empleados digitales con roles, memoria, herramientas, especialización y capacidad de coordinación. CEO. RRHH. Managers. Desarrolladores. QA. Investigadores. Todo sintético. Y todo organizado como una empresa real. También conectamos estas ideas con GDPVal de OpenAI y la transición que empieza a vivir la industria: dejar de medir la IA por benchmarks académicos y empezar a medirla por su capacidad de generar trabajo económico real. Durante la conversación hablamos de: por qué los sistemas multiagente actuales escalan mal, qué significa pasar de “skills” a “talents”, marketplaces de agentes especializados, startups de una sola persona dirigidas por cientos de agentes, memoria organizativa y aprendizaje colectivo, por qué el verdadero moat quizá ya no sea el modelo, y cómo la IA podría transformar la propia estructura de las empresas. Porque quizá el próximo gran salto de la inteligencia artificial no sea crear una mente artificial. Sino construir sociedades artificiales. Una conversación sobre organización, coordinación, productividad… y sobre el extraño momento histórico en el que las máquinas empiezan a parecerse menos a herramientas y más a compañías.
S2 · E80
April 29 · 43 min
#80 - Cerrando el grifo
Hay algo que no está cuadrando en la inteligencia artificial. Cada vez es más potente… pero cada vez parece más difícil usarla de forma continua, predecible y fiable. En este episodio analizamos la polémica reciente en torno a Claude: Límites de uso que se agotan antes de lo esperado Cambios en cómo se consumen tokens, especialmente en horas punta Problemas con Claude Code y su impacto en desarrolladores Y la retirada de esta funcionalidad del plan Pro Lo que sobre el papel son ajustes técnicos… en la práctica están generando una pregunta mucho más profunda: 👉 ¿Se puede construir sobre algo que no entiendes del todo? A partir de ahí, ampliamos el foco. Porque esto no va solo de Claude. Va de algo más estructural: El coste real de operar modelos de IA La tensión entre crecimiento, experiencia de usuario y sostenibilidad Y la posibilidad de que esta carrera ya no se esté jugando en inteligencia… sino en infraestructura También ponemos sobre la mesa el contraste entre Anthropic y OpenAI, y el papel —más silencioso pero igual de relevante— de Google en esta partida. Y, por supuesto, hablamos del hype alrededor de Mythos: Qué promete, qué sabemos… y cuánto hay de narrativa frente a producto real. Un episodio sobre límites. Pero no solo de tokens. Sino de expectativas, de modelos de negocio… y de hasta dónde puede llegar realmente la IA que estamos construyendo.
S2 · E79
April 22 · 44 min
#79 - Empresas AI First
En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson toman como punto de partida el informe de IBM The Enterprise in 2030 para plantear una pregunta de fondo: ¿están las empresas rediseñando su futuro con IA o simplemente maquillando sus problemas con una nueva capa tecnológica? La conversación gira alrededor de una idea incómoda pero cada vez más visible: la IA ya no va solo de eficiencia. Va de replantear cómo compite una empresa, cómo decide, cómo se organiza y cómo convierte productividad en crecimiento real. A lo largo del episodio hablamos de empresas “AI-first” por diseño, del peso que siguen teniendo los legados tecnológicos, de la distancia entre el hype y la estrategia, y de por qué muchas organizaciones siguen sin resolver problemas básicos de datos, procesos y coordinación entre negocio y tecnología. También entramos en algunos de los grandes debates del momento: si de verdad la ventaja estará en construir modelos propios o en combinar bien los existentes con datos y contexto propios, qué papel jugarán los agentes y la orquestación, cómo cambia el trabajo del profesional tecnológico, y por qué el pensamiento crítico, el criterio y la capacidad de cuestionar importan más que nunca. Y, por supuesto, cerramos con una mirada al siguiente salto que apunta IBM: la computación cuántica. Porque bastante tenemos aún con entender esta ola… como para ignorar la siguiente. Un episodio sobre IA, estrategia, legado, velocidad, talento y ese reto que cada vez parece más evidente: no basta con usar IA; hay que saber para qué, cómo y con qué impacto real en el negocio.

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