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Hola,
Imagina que toda la industria tecnológica está apostando cientos de miles de millones de dólares a una sola idea: "mientras más computadoras tengamos, más inteligente será la IA".
Es como si todos creyeran que para tener un mejor cerebro solo necesitas hacerlo más grande.
Pero ayer, el hombre que ayudó a crear ChatGPT salió a decir algo que suena casi hereje: esa era ya terminó.
Ilya Sutskever, quien estuvo meses en silencio después de su dramática salida de OpenAI, acaba de dar una entrevista donde explica por qué el futuro de la IA ya no se trata de comprar más chips, sino de entender mejor cómo funciona la inteligencia.
Y esto cambia todo el juego.
🧠 ¿Cómo te ayuda la IA hoy?
La IA está en un punto de inflexión.
Hasta ahora, las mejoras que has visto en ChatGPT, Claude, Gemini y otras herramientas venían principalmente de darles más datos y más poder de procesamiento. Era una fórmula casi mágica: más recursos = mejores respuestas.
Pero ese camino tiene un límite.
Lo que Sutskever está diciendo es que las próximas mejoras vendrán de cómo se entrenan los modelos, no solo de cuánto se entrenen. Para ti como usuario, esto significa que en lugar de esperar versiones "más grandes", verás herramientas más inteligentes en contextos específicos, que cometan menos errores tontos y que entiendan mejor lo que realmente necesitas.
En pocas palabras: la IA del futuro será más lista, no necesariamente más grande.
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📰 La Noticia de IA del Día
Ilya Sutskever: "Volvemos a la era de la investigación en IA"
Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI y la mente detrás de muchos de los avances que hicieron posible ChatGPT, dio una entrevista al podcast de Dwarkesh Patel tras meses de silencio desde su salida de OpenAI en mayo de 2024.
Lo que dijo:
Sutskever dividió la historia reciente de la IA en tres eras:
2012-2020: La era de la investigación — Científicos descubriendo cómo funcionan las redes neuronales
2020-2025: La era del escalado — "Más grande es mejor": más datos, más GPUs, más poder
2026 en adelante: De vuelta a la investigación — Ahora con computadoras gigantes, pero enfocados en ideas nuevas
"¿La creencia es que si multiplicas por 100 la escala, todo se transformará? No creo que sea cierto. Así que volvemos a la era de investigación, solo que ahora con computadoras enormes", explicó Sutskever.
El problema que identifica:
Los modelos actuales brillan en exámenes de referencia, pero fallan estrepitosamente en aplicaciones del mundo real. Sutskever lo llama "irregularidad" (jaggedness):
Un modelo puede escribir código complejo perfectamente, pero luego quedarse atrapado en un ciclo donde arregla un error y crea otro, una y otra vez, sin darse cuenta.
"¿Cómo es eso posible? No estoy seguro, pero sugiere que algo extraño está pasando", admitió.
¿Por qué está pasando esto?
Según Sutskever, el problema está en cómo se entrenan los modelos actualmente:
Aprendizaje por refuerzo con visión de túnel: Los modelos se vuelven demasiado enfocados en una sola cosa y pierden conciencia del contexto general
Generalización pobre: Los humanos aprendemos conceptos con pocos ejemplos; las IAs necesitan millones de repeticiones
Entrenamiento estático: Los modelos aprenden todo de una vez y luego se "congelan", no siguen aprendiendo después del lanzamiento
¿Qué propone?
Sutskever cree que la solución está en desarrollar modelos que aprendan continuamente, como lo hacemos los humanos. No solo entrenar un adolescente superinteligente que no sabe nada, sino crear sistemas que sigan aprendiendo después de ser lanzados, adaptándose al mundo real.
Su nueva empresa:
Safe Superintelligence (SSI), su startup fundada tras dejar OpenAI, está levantando una ronda de inversión con una valuación de $32 mil millones de dólares. La empresa ya recaudó $3 mil millones inicialmente.
Según Sutskever, SSI está tomando un "enfoque técnico diferente" hacia la superinteligencia artificial, enfocándose precisamente en esta nueva era de investigación.
Meta intentó comprarlos, pero rechazaron la oferta. Un cofundador dejó la empresa, siendo la única salida hasta ahora.
Su predicción temporal:
Sutskever calcula que faltan entre 5 y 20 años para que emerja una IA con aprendizaje de nivel sobrehumano. Y agregó algo crucial: "Los primeros sistemas de ASI (superinteligencia artificial) deberían construirse para que les importe la vida sintiente".
🔥 ¿POR QUÉ IMPORTA ESTO?
Para ti como usuario: Las herramientas de IA que uses en el futuro cercano podrían ser menos impresionantes en términos de escala, pero mucho más útiles en la práctica. Menos "wow" en demos controladas, más "esto realmente funciona" en tu día a día.
Para la industria: Esto es incómodo. Empresas como Microsoft, Google, Meta y Amazon están invirtiendo decenas de miles de millones en centros de datos y chips. Si Sutskever tiene razón, muchas de esas inversiones podrían no dar los rendimientos esperados.
Para el debate global: La carrera por la IA siempre se ha medido en términos de "quién tiene más recursos". Si el enfoque cambia hacia "quién tiene mejores ideas", esto redistribuye las cartas. Equipos pequeños con investigación inteligente podrían competir contra gigantes con presupuestos infinitos.
La tensión principal: Sutskever es una de las voces más respetadas en IA, pero su mensaje contradice lo que el 99% de la industria está haciendo ahora mismo. Nvidia acaba de responder indirectamente a críticas similares diciendo que su hardware está "una generación adelante".
¿Quién tiene razón? El tiempo lo dirá, pero lo seguro es que esta conversación está apenas empezando.
📌 Fuente: Dwarkesh Podcast (25 de noviembre, 2025)
🗣️ Frase Inteligente del Día
La gran innovación del pre-entrenamiento fue darse cuenta de que esta receta funciona... Las empresas aman esto porque les da una forma de invertir recursos con muy bajo riesgo. Pero ahora los datos de pre-entrenamiento son finitos."
💡 ¿Qué puedes hacer hoy con IA?
Aunque tú y yo no estamos construyendo modelos de IA desde cero, entender hacia dónde va la industria te ayuda a tomar mejores decisiones sobre qué herramientas usar y cómo invertir tu tiempo aprendiéndolas.
Aquí van 3 acciones prácticas:
1. Ajusta tus expectativas sobre actualizaciones de IA
No esperes que la próxima versión de ChatGPT o Claude sea "10 veces mejor" solo porque pasó tiempo
Enfócate en aprender a usar mejor las herramientas actuales en lugar de esperar la "versión mágica"
Busca mejoras en casos de uso específicos, no en capacidad general
2. Aprende a detectar las limitaciones actuales
Si un modelo se queda atascado repitiendo el mismo error, no es que "no entiende", es que tiene limitaciones de generalización
Reformula tu pregunta desde otro ángulo en lugar de insistir con la misma instrucción
Divide tareas complejas en pasos más pequeños para evitar el "túnel de visión" del modelo
3. Experimenta con modelos diferentes para tareas diferentes
Claude es excelente para análisis y redacción larga
ChatGPT destaca en programación y razonamiento paso a paso
Gemini sobresale en manejo de contextos extensos
Usa la herramienta correcta para cada trabajo, en lugar de casarte con una sola
Ejercicio de hoy: Toma una tarea que le hayas pedido a una IA recientemente donde el resultado no fue perfecto. En lugar de pedirle que "lo arregle", divide la tarea en 3 pasos separados y dale cada uno por separado. Compara los resultados.
🔧 Tip del Día
Cómo evitar el "ciclo de errores" en IA
¿Te ha pasado que le pides a ChatGPT que corrija código y termina arreglando un error pero creando otro nuevo? Esto es exactamente el problema de "irregularidad" que menciona Sutskever.
Usa esta técnica:
Cuando un modelo cometa un error y quieras que lo corrija, en lugar de decir: ❌ "Tienes un error en la línea 5, corrígelo"
Prueba esto: ✅ "Antes de corregir: explícame qué hace tu código en la línea 5 y por qué elegiste esa solución. Luego, muéstrame el código corregido con comentarios explicando cada cambio."
¿Por qué funciona? Al obligar al modelo a explicar primero, activas su capacidad de razonamiento antes de ejecutar cambios. Es como pedirle a alguien que "piense en voz alta" antes de actuar.
💼 Herramientas Recomendadas
1. Claude Opus 4.5 (Recién lanzado)
Nuevo modelo de Anthropic que supera benchmarks anteriores
Destacó en un examen real de ingeniería, superando a todos los candidatos humanos que lo tomaron
Disponible en API y en Claude.ai
Úsalo para: Análisis técnico profundo, revisión de documentos complejos
2. ChatGPT Shopping Research (Beta gratuita)
Nueva función que compara precios entre tiendas
Te hace preguntas para refinar tu búsqueda (presupuesto, especificaciones)
Próximamente permitirá comprar directamente en ChatGPT vía Stripe o PayPal
Úsalo para: Encontrar las mejores ofertas del Buen Fin sin abrir 20 pestañas
3. FLUX.2 (Black Forest Labs)
Suite de generación de imágenes que compite con el reciente Nano Banana Pro
Mantiene consistencia de personajes en hasta 10 imágenes de referencia
Hasta 4MP de resolución con mejor manejo de tipografía
Úsalo para: Crear contenido visual con personajes consistentes (comics, storyboards, posts de Instagram)
🤖 Prompt del Día:
Prompt para análisis de decisiones complejas
Este prompt está inspirado en el comentario de Sutskever sobre cómo las emociones influyen en la toma de decisiones humanas:
Actúa como un asesor de decisiones que combina lógica y consideración emocional.
Tengo que decidir: [DESCRIBE TU DECISIÓN]
Por favor:
1. Lista los pros y contras objetivos
2. Identifica qué emociones podrían estar influyendo en mi análisis
3. Señala sesgos cognitivos comunes que podrían aplicar aquí
4. Dame 3 preguntas que debería hacerme antes de decidir
5. Sugiere un "experimento pequeño" que pueda hacer antes de compromerme completamente
No me digas qué hacer, ayúdame a pensar mejor.Ejemplo de uso: "Tengo que decidir si cambiar de ChatGPT Plus a Claude Pro o mantener ambas suscripciones"
🖼️ Imagen del Día:
Izquierda: la era del escalado (2020-2025) apostó todo al poder bruto. Derecha: la nueva era de investigación (2026+) vuelve a las ideas fundamentales. ¿Cuál nos llevará a la verdadera inteligencia artificial?
⚡ Ráfagas IA
🎨 Black Forest Labs lanza Flux.2
Nueva suite de generación de imágenes que mantiene personajes consistentes en hasta 10 referencias. Compite casi al nivel de Nano Banana Pro pero con precios más accesibles. Incluye versión Pro (API), Flex (dev), Dev (código abierto) y próximamente Klein (totalmente open-source).
📊 Anthropic: Claude recorta 80% del tiempo en tareas laborales
Estudio con 100K conversaciones reales muestra que Claude reduce tiempo de trabajo en promedio 80%. Los desarrolladores representan 19% de las ganancias de productividad, seguidos por gerentes de operaciones y especialistas en marketing. Creación de currículums: 96% más rápido.
🛍️ Perplexity lanza compras con IA gratuitas en EE.UU.
Nueva función gratuita que aprende tus preferencias de compra y permite comprar directamente en la app vía PayPal. Compite directamente con la función Shopping Research de ChatGPT. Disponible solo para usuarios estadounidenses por ahora.
🎵 Suno se asocia con Warner Music Group
La plataforma de música generada por IA podrá entrenar con catálogos licenciados y permitir que usuarios creen canciones con voces y estilos de artistas participantes. Primer acuerdo mayor entre IA musical y discográfica tradicional.
🤖 Nvidia responde a competencia de Google
Ante preocupaciones por los chips TPU de Google, Nvidia aseguró que su hardware está "una generación adelante" con mayor rendimiento, versatilidad y fungibilidad. La tensión crece mientras más empresas consideran alternativas al monopolio de Nvidia.
🧠 Gemini 3 Pro alcanza IQ de 130
Nuevo récord en test de IQ offline de Tracking AI, superando los 126 puntos de Grok 4 Expert Mode. El modelo destaca en encontrar conexiones inesperadas y generar análisis complejos con código funcional sin errores.
El futuro de la IA está en juego.
Por un lado, cientos de empresas siguiendo la receta que funcionó los últimos cinco años: más datos, más chips, más poder.
Por otro, voces como la de Sutskever advirtiendo que ese camino tiene un límite y que necesitamos volver a lo fundamental.
Lo interesante es que ambos podrían tener razón parcialmente. Quizás no se trata de elegir entre escalar o investigar, sino de hacer ambas cosas de forma más inteligente.
Lo que está claro es que estamos en un punto de inflexión. Las decisiones que tomen las grandes empresas de IA en los próximos meses definirán la tecnología que todos usaremos en los próximos años.
Y nosotros estaremos aquí, traduciendo esos movimientos para que los entiendas sin necesidad de un doctorado en ciencias de la computación.
Nos vemos mañana,
El equipo de IA Para Tu Día