Buenos d{IA}s disidentes del algoritmo!
Nos pasamos años entrenando modelos. Afinando datasets. Corrigiendo errores humanos.
Y de pronto, el MIT dice: “gracias, pero ya no hace falta”.
Han creado un sistema que entrena solo, se evalúa solo, y mejora solo.
No es AGI, pero huele a independencia. Y eso incomoda.
Mientras tanto, Anthropic juega al bueno de la película: te regala una clase gratis para que aprendas a hablarle bien a Claude… antes de venderte su versión premium.
Esto va rápido. Y tú sigues esperando a que te lo resuman por Instagram.
Hoy no hay excusas. Vamos al hueso.
🛰️ Lo que está pasando hoy:
MIT presenta SEAL: una IA que se entrena a sí misma.
China entrena IAs con cerebro propio
Claude revienta el argumento de Apple sobre razonamiento.
UK expone la nueva brecha: niños con y sin acceso a IA.
El MIT presenta una IA que se automejora
La noticia: SEAL es un nuevo sistema creado por el MIT que permite a un modelo generativo entrenarse solo. Crea sus propios datos, se evalúa con algoritmos de refuerzo y ajusta sus pesos sin intervención humana. En tests controlados, superó a GPT-4.1 en tareas complejas.
Los detalles:
Utiliza “self-edits”: instrucciones internas generadas por el propio modelo para mejorar su rendimiento.
Emplea ReST, un algoritmo de refuerzo, para premiar los mejores cambios.
Pasó de 0% a 72,5% de acierto en resolución de puzzles complejos sin humanos en el loop.
Por qué importa: Esto no es un ajuste. Es un cambio de paradigma. Si los modelos pueden evolucionar solos, estamos ante el inicio real del aprendizaje autónomo. El próximo gran salto no vendrá de OpenAI… vendrá del propio modelo, cuando decida mejorarse sin ti.
La IA china empieza a razonar como tú (pero más rápido)
La noticia: Investigadores de la Academia China de Ciencias han demostrado que algunos modelos multimodales son capaces de construir mapas mentales similares a los humanos. Sin entrenamiento explícito, estas IAs categorizan objetos, entienden contextos abstractos y activan patrones cerebrales análogos a los tuyos. O mejores.
Los detalles:
Analizaron 4,7 millones de tareas de “el que no encaja” (odd-one-out).
La IA categorizó 1.854 objetos en 66 dimensiones semánticas (herramientas, alimentos, animales…).
Las representaciones internas coincidían con áreas del cerebro como la EBA, PPA y el córtex retrosplenial.
Logró razonamientos abstractos sin ejemplos previos (zero-shot), sin instrucciones humanas.
Por qué importa:
Los papagayos estadísticos están aprendiendo a pensar. El argumento de que los LLMs solo repiten patrones cae ante la evidencia: las IAs están formando conceptos, mapas mentales y estrategias propias. Si entienden lo que ven sin que se lo digas, ya no son imitadoras. Son competidoras.
Claude revienta a Apple en su propio juego
La noticia: Apple publicó un paper donde afirmaba que los modelos actuales fallan en razonamiento. Claude 4 Opus respondió con un contra-paper demoledor: desmantela los errores metodológicos de Apple, demuestra que sus pruebas eran imposibles y que los modelos fueron mal evaluados.
Los detalles:
Apple ignoró limitaciones de tokens y penalizó respuestas correctas que no seguían su formato.
Incluyeron puzzles sin solución, pero penalizaban a Claude por detectarlo.
Claude colaboró con el investigador Alex Lawsen para exponer las fallas del estudio.
Por qué importa: Apple está intentando ganar por la narrativa lo que no puede ganar por la tecnología. Claude le responde con datos, rigor y un zasca académico. Este episodio no es técnico: es simbólico. Quien controle el relato sobre qué es “inteligente”, controlará las próximas reglas del juego.
UK: los ricos aprenden IA. Los demás, no.
La noticia: Un estudio del Alan Turing Institute muestra una brecha alarmante en el acceso a la IA entre estudiantes británicos. Mientras que el 52% de los alumnos de colegios privados usan IA de forma habitual, solo el 18% de los públicos acceden a herramientas similares.
Los detalles:
Dos tercios de los profesores ya usan IA para preparar clases.
La IA se usa sobre todo para creatividad, ideas y deberes.
Algunos estudiantes evitan usar IA por preocupaciones ecológicas.
Por qué importa: Si creías que la brecha digital era cosa del pasado, mira de nuevo. Estamos creando generaciones que o bien dominan a la IA… o son dominadas por ella. No es un problema técnico. Es un problema de poder.
🧪 Lab Session: El prompt que entrena a tu IA (y a ti también)
📌 Para qué sirve:
La mayoría usa ChatGPT como si hablara con Siri. Por eso reciben respuestas mediocres.
Este prompt no es una frase. Es un protocolo. Lo usa Claude para enseñarte a pensar con precisión quirúrgica.
Sirve para convertir cualquier pregunta vaga en una instrucción clara, profesional y accionable.
Paso 1: Ordena quién manda
“Actúa como [rol experto]”
Ej: “Actúa como un analista de riesgo financiero con 15 años de experiencia.”
📍 Porque la IA necesita un marco mental. Si no lo das, inventa uno.
Paso 2: Define qué quieres, sin piedad
“Tu tarea es [objetivo específico]”
Ej: “Tu tarea es identificar los 3 puntos débiles de este pitch de inversión.”
📍 Nada de “ayúdame con algo”. Manda.
Paso 3: Marca las reglas del juego
“Sigue estas normas: [estilo, formato, límites]”
Ej: “Sé directo, formato bullet, sin repetir ideas.”
📍 Si no le das límites, te dará paja.
Paso 4: Da contexto, pero solo el que importa
“Basado en: [datos, condiciones, contexto real]”
Ej: “Pitch presentado ayer a un fondo español con enfoque en salud digital.”
📍 El contexto es combustible. Pero el bueno. No todo lo que sabes.
Paso 5: Cierra con una amenaza (constructiva)
“El resultado será útil si: [criterio medible]”
Ej: “…si puede usarse como base para una contraoferta sólida en menos de 5 minutos.”
📍 La IA mejora cuando sabe cómo será juzgada.
💣 Extra:
Guarda este prompt como plantilla.
Pega tu necesidad. Ajusta las variables. Lánzalo.
Y si la respuesta no sirve…
no es culpa del modelo. Es que tú no mandaste bien.
👉 ¿Cuándo vas a dejar de pedir favores y empezar a dar instrucciones?
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¿Y tú? ¿Vas a seguir esperando a que te lo cuenten en podcast?
Porque la IA ya no te necesita.
Y si no sabes hablarle, pronto tampoco te escuchará.