Buenos días, disidentes del algoritmo. Hoy las noticias nos traen un mensaje cristalino: la verdadera guerra de la IA no está en quien hace el modelo más grande, sino en quien lo hace más útil. Mira Murati lanza Tinker y demuestra que el futuro está en personalizar, no en entrenar desde cero.
Mientras tanto, Apple cancela las Vision Pro “baratas” para perseguir las gafas de Meta. Y Google nos recuerda que la simulación puede ser más poderosa que la realidad. Tres movimientos que redefinen quién manda en la próxima década.
Lo que está pasando hoy:
Mira Murati lanza Tinker: democratiza el fine-tuning sin infraestructura
Apple cancela sus Vision Pro baratas y persigue las gafas inteligentes de Meta
Google Dreamer 4 domina Minecraft solo con simulación
El prompt que convierte cualquier modelo en tu asistente personal especializado
🛠️ Mira Murati lanza Tinker: el fine-tuning sin infraestructura
Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati tras abandonar OpenAI, acaba de lanzar Tinker: una API que permite personalizar modelos de frontera sin tocar un solo servidor. Después de levantar 2.000 millones de dólares, su primera jugada es eliminar la barrera técnica más grande del fine-tuning.
Los detalles:
Tinker funciona con Llama y Qwen, soportando tanto aprendizaje supervisado como por refuerzo
Stanford, Princeton y Berkeley ya lo están probando para matemáticas y química
Los desarrolladores escriben el código de entrenamiento en Python; Tinker maneja toda la complejidad distribuida
Acceso gratuito durante el lanzamiento, con planes de pago próximamente
La empresa apuesta por la especialización masiva: miles de modelos hiperespecializados en lugar de uno generalista
Por qué importa: Murati está jugando una partida distinta al resto. Mientras todos compiten por el modelo más potente, ella democratiza la personalización. Si funciona, convertirá el fine-tuning en commodity y hará que la ventaja competitiva no esté en entrenar desde cero, sino en adaptar mejor que nadie.
👓 Apple abandona Vision Pro para copiar las gafas de Meta
Apple ha cancelado internamente el rediseño de las Vision Pro y redirige sus equipos hacia gafas inteligentes que compitan directamente con las Ray-Ban de Meta. El pivot es una admisión tácita: los 3.499 dólares de las Vision Pro fueron un error de cálculo monumental.
Los detalles:
Apple cancela la versión más barata del Vision Pro (código N100) planeada para 2027
Dos modelos en desarrollo: uno que se conecta al iPhone (2027) y otro con pantalla integrada
Las gafas apostarán por control de voz, IA y una versión renovada de Siri
Meta ha triplicado las ventas de Ray-Ban Meta este año, con ingresos de 16.250 millones
Las gafas Display de Meta y los modelos Oakley marcan el camino que Apple sigue
Por qué importa: Es la victoria más clara de Zuckerberg sobre Cook en años. Meta apostó por la adopción masiva mientras Apple perseguía márgenes de lujo. Ahora Apple juega catch-up en un mercado que Meta ya domina. La pregunta es si llegará tarde a su propia revolución.
🎮 Google Dreamer 4 domina Minecraft sin tocar el juego real
Google DeepMind ha creado Dreamer 4, una IA que recolecta diamantes en Minecraft usando únicamente simulación mental. Nunca jugó el juego real, solo imaginó millones de escenarios hasta dominarlo en 9 días.
Los detalles:
Dreamer 4 simula la física de Minecraft en tiempo real, ejecutando más de 20.000 acciones desde input visual
Supera a OpenAI VPT y otros modelos usando 100 veces menos datos de entrenamiento
Completa 14 de 16 tareas en su simulación vs 5 en modelos rivales como Oasis
La IA aprende por refuerzo: cada 30 minutos se reinicia el mundo para forzar adaptación
El entrenamiento es puramente offline: videos y datos de acción sin etiquetas humanas
Por qué importa: Dreamer 4 es la prueba de que la simulación puede ser más eficiente que la realidad. Esta arquitectura "sim-first" elimina el testing peligroso en robótica y manufactura. No es solo mejor para videojuegos: es el futuro de cómo entrenaremos sistemas autónomos sin riesgo.
🧠 AI Training
El Truco de los 10.000€: Cómo Convertir ChatGPT en Tu Consultor Personal Sin Pagar Nada Extra
¿Sabes cuánto cobra un consultor de estrategia por hora? Entre 200€ y 500€. ¿Y un especialista en marketing digital? Otros 150€. ¿Un coach de productividad? 100€ más. Suma todo y estás hablando de miles de euros al mes.
La buena noticia es que puedes tener todo eso en un solo lugar, gratis, si sabes exactamente qué escribir en el chat.
El problema (que nadie te cuenta):
Cuando le preguntas a ChatGPT "ayúdame con mi estrategia de negocio", te da una respuesta genérica que podría aplicar a cualquier empresa del planeta. Es como preguntarle a un médico "¿qué me pasa?" sin darle síntomas. Va a decir generalidades que no te sirven para nada.
La solución (que cambia todo):
En lugar de hablar con ChatGPT como si fuera tu amigo, vas a convertirlo en un experto específico. No "ayúdame con marketing", sino "conviértete en el CMO de mi empresa y dime exactamente qué hacer".
El framework que funciona:
Eres [ESPECIALISTA CONCRETO] con [AÑOS] de experiencia en [ÁREA ESPECÍFICA].
Tu expertise se centra en:
- [HABILIDAD 1]
- [HABILIDAD 2]
- [HABILIDAD 3]
REGLAS:
- Solo respondes dentro de tu especialidad
- Si algo no es tu área, me derivas a otro especialista
- Siempre pides la información que necesitas antes de aconsejar
- Tus respuestas incluyen: análisis, plan específico, pasos siguientes
CUANDO TE HAGA UNA PREGUNTA:
1. Evalúa el problema como lo haría un experto real
2. Pídeme la información adicional que necesitas
3. Dame un plan específico con pasos claros
4. Explícame cómo medir si funciona
5. Dime cuándo necesito ayuda de otro tipo de especialista
Ahora pregúntame sobre [TU ÁREA] y responde SOLO como este experto.
Ejemplo real:
En lugar de "ayúdame con mi newsletter", escribes:
"Eres un Growth Marketing Manager con 8 años de experiencia en email marketing y growth hacking. Tu expertise se centra en: optimización de conversión, segmentación de audiencias, automatización de email marketing.
REGLAS: Solo respondes sobre email marketing y growth. Si algo no es tu área, me derivas. Siempre pides datos antes de aconsejar.
Quiero mejorar mi newsletter. Pregúntame lo que necesites saber."
Por qué es increíblemente potente:
Te hace las preguntas correctas: Un experto real no te daría consejos sin conocer tu situación específica
Mantiene la especialización: No se desvía hacia otros temas como hace ChatGPT normal
Te da planes accionables: En lugar de teoría, recibes pasos específicos
Crea consistencia: El especialista "recuerda" su rol durante toda la conversación
Criterio de éxito simple:
Si el modelo empieza a rechazar preguntas que no son de su área y te pide datos específicos antes de aconsejarte, lo has hecho bien. Si te da respuestas genéricas, hazlo más específico.
El truco final:
Guarda estos "especialistas" en un documento. Cada vez que necesites uno, copia y pega. En 30 segundos tienes un experto a tu disposición. Es como tener un equipo completo sin pagar sueldos.
La próxima vez que vayas a preguntarle algo genérico a ChatGPT, párate. Piensa: ¿qué tipo de especialista necesito realmente? Créalo, y verás la diferencia.
🛠️ AI Stack
TOP 3 herramientas que estoy usando esta semana:
Perplexity
Perplexity es un buscador-IA que combina velocidad y precisión, citando automáticamente sus fuentes. Además, puedes obtener un año gratis de Perplexity Pro de varias formas ya que están intentando obtener su lugar entre gigantes como Google y OpenAI. Ideal para investigación rápida sin límite de consultas.Cursor
Cursor permite editar y entender código con IA directamente en tu editor. Ofrece un número de tokens gratuitos al registrarte y acceso a los últimos modelos por menos de lo que cuesta un solo ChatGPT o Grok. Perfecto para desarrolladores que quieren autocompletar, refactorizar o depurar sin cambiar de ventana.Bolt.new
Bolt te ayuda a montar MVP’s y flujos de trabajo automatizados en segundos, con créditos gratuitos iniciales al crear tu cuenta. Útil para diseñar y probar integraciones de IA sin invertir horas configurando infraestructura.
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La infraestructura no es el futuro. La personalización sí.
Murati lo entiende: no importa cuán potente sea tu modelo si no puedes adaptarlo a tu caso de uso específico. Apple también lo entiende, pero llegó tarde. Meta ganó las gafas inteligentes apostando por la adopción, no por la perfección técnica. Y Google nos recuerda que la simulación bien hecha supera la experiencia real.
El mensaje es claro: la próxima década pertenece a quien haga la IA más útil, no más impresionante.
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