Buenos días, disidentes del algoritmo. Andrej Karpathy acaba de soltar la bomba que toda la industria necesitaba escuchar: los agentes de IA no funcionan. Punto.
Mientras las Big Tech vendían 2025 como "el año del agente", uno de los investigadores más respetados del planeta dice que tardaremos una década en tener sistemas que realmente valgan la pena. En paralelo, OpenEvidence levanta 200 millones a valoración de 6.000 millones demostrando que la IA vertical sí funciona cuando no te pierdes en el hype.
Hoy destripamos la brecha entre lo que prometen y lo que entregan, entre el teatro corporativo y la realidad técnica.
Lo que está pasando hoy:
Karpathy destroza el hype: los agentes de IA son "una década de trabajo, no un año"
OpenEvidence duplica valoración en tres meses con IA médica que sí resuelve problemas reales
Google conecta Gemini con Maps y redefine el moat de datos geográficos
🧠 AI Training: Usa OpenEvidence como médico: tutorial directo para obtener diagnósticos y tratamientos fiables
Andrej Karpathy, ex-investigador de OpenAI y Tesla, acaba de lanzar el reality check más brutal del año en una entrevista con Dwarkesh Patel: los agentes de IA actuales "simplemente no funcionan" y necesitaremos una década para que cumplan las promesas del marketing corporativo.
Los detalles:
Karpathy afirma que la industria está "overselling" capacidades agénticas que producen "slop" (basura), porque los modelos "aún no están ahí"
Los agentes fallan por gaps fundamentales: inteligencia insuficiente, limitaciones multimodales, ausencia de aprendizaje continuo y falta de memoria persistente
Llamó al reinforcement learning "terrible" y "ruido", aunque luce bien "porque todo lo anterior era mucho peor"
Elon Musk retó a Karpathy en X a competir contra Grok 5, pero Karpathy respondió que prefiere colaborar con el modelo que competir contra él
Por qué importa: Como uno de los investigadores más respetados en IA, las palabras de Karpathy tienen peso masivo y ofrecen un reality check técnico al "Año del Agente" que todos vendían. La brecha entre lo que prometen los labs y lo que realmente funciona es abismal. Pero hay un matiz: sistemas que no impresionan a una mente top pueden seguir siendo masivamente productivos para el 99% de usuarios. El mensaje real es que el verdadero trabajo apenas empieza, y necesitamos dejar de confundir marketing con capacidad técnica.
OpenEvidence, la startup de IA médica con sede en Miami, acaba de levantar 200 millones de dólares a una valoración de 6.000 millones, casi el doble de su valuación de julio. La compañía ofrece un asistente tipo ChatGPT entrenado en revistas médicas como JAMA y New England Journal of Medicine que ahora soporta 15 millones de consultas clínicas al mes.
Los detalles:
Fundada en 2022 por Daniel Nadler y Zachary Ziegler, el modelo es gratuito para profesionales médicos verificados y se monetiza con publicidad
Ha pasado de 8.5 millones de consultas en julio a 15 millones mensuales en octubre, desplegada en más de 10,000 centros médicos
Levantó ~500 millones en total, con ronda de 210 millones en julio a 3.5 mil millones de valuación
La ronda fue liderada por Google Ventures, con participación de Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Blackstone, Thrive Capital, Coatue, BOND y Craft
Por qué importa: Mientras el mercado se ahoga en hype de agentes genéricos que no funcionan, OpenEvidence demuestra el playbook de dominación vertical: nicho profundo, expertos como usuarios, adopción viral y escalado con ads. Con outputs basados en evidencia y confianza creciente entre clínicos, se está convirtiendo en infraestructura crítica. La lección es clara: la IA que funciona va profunda, no ancha. Y cuando resuelves un problema real para un vertical específico, los números hablan solos.
Google acaba de lanzar "Grounding with Google Maps" en la API de Gemini, dando a su IA acceso directo a datos estructurados de ubicación en tiempo real de más de 250 millones de lugares. La integración automáticamente reconoce consultas basadas en ubicación y extrae información detallada incluyendo direcciones, horarios, fotos y ratings de usuarios.
Los detalles:
Developers pueden acceder vía API de Gemini y activarlo con herramientas como Python SDK, con pricing de 25 dólares por mil prompts con grounding geográfico
El sistema automáticamente identifica cuándo el contexto geográfico mejora una query, recuperando metadata relevante sin triggers del usuario
La API devuelve un context token que permite embeber un widget interactivo de Google Maps en aplicaciones, preservando la interfaz familiar con toda la info esencial
Casos de uso prioritarios: travel planning, real estate (apartamentos cerca de colegios), retail y logística
Por qué importa: Esta integración le da a Google un moat competitivo que rivales como OpenAI o Anthropic no pueden replicar fácilmente: la fusión de infraestructura de mapas ampliamente usada con modelos de IA avanzados. El pricing premium (25 dólares por 1K prompts) lo posiciona como oferta enterprise, pero el combo abre una nueva clase de apps con conciencia de ubicación alimentadas por IA. Google acaba de convertir años de inversión en Google Maps en ventaja estratégica imposible de copiar.
🧠 AI Training
Cómo sacarle partido a OpenEvidence con un solo prompt ganador
OpenEvidence es la herramienta de IA médica más potente a día de hoy porque mezcla lenguaje natural con evidencia real: artículos y guías perfectamente citadas. Lo que necesitas es un solo prompt que sirva para cualquier consulta clínica, que te salve tiempo y evite resultados inútiles.
Este prompt no es teórico, es usable ahora mismo en práctica clínica por cualquier médico.
El prompt ganador (copia y cambia lo que está entre corchetes):
Eres un médico especialista en [tu especialidad] con experiencia clínica en [tu entorno, ejemplo: hospital, primaria, urgencias]. Te presento el siguiente caso: Paciente de [edad y sexo] con [breve descripción de síntomas, antecedentes relevantes y contexto clínico]. Quiero que me des:
1. Diagnóstico diferencial basado en la evidencia más reciente y relevante.
2. Pruebas diagnósticas recomendadas según guías actualizadas de 2025.
3. Opciones de tratamiento con sus pros y contras, también con soporte de guías y estudios recientes.
4. Referencias directas a artículos científicos o guías internacionales que respalden tus respuestas.
Responde en un formato claro, con bullets, conciso y citando enlaces verdaderos a la evidencia. No des respuestas genéricas ni vagas.
¿Por qué este prompt funciona?
Define el rol médico y contexto para que el IA adapte el lenguaje y profundidad.
Describe el caso en detalle suficiente para evitar generalidades.
Solicita resultados en tres pasos (diagnóstico, pruebas y tratamiento) para que no se quede a medias.
Exige referencias reales y formato simple, para usar la info en consulta directa.
Elimina respuestas estándar o sobrantes (“no vagas” es clave).
Este tutorial es tu parte práctica para pasar de usar IA como “buscador” a usar IA como “board virtual clínico”.
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TOP 3 herramientas que necesitas dominar esta semana
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⚡ Otras cosas que están pasando
El emperador está desnudo y alguien por fin lo dijo en voz alta. Karpathy no viene a vender nada, y por eso su mensaje duele: la década del agente no es una promesa, es una advertencia. Mientras tanto, OpenEvidence demuestra que resolver un problema vertical real vale más que mil presentaciones de PowerPoint sobre autonomía general.
La pregunta no es si la IA funciona. Es si estás apostando por soluciones que resuelven problemas hoy o por promesas que llegarán en 2035.
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