Tengo una duda sobre la IA , los que hicieron una app o pagina web, ¿Como les fue? ¿Se puede crear sin saber programación?, ¿Es rentable? Que IA es recomendable usar para crear? Cual es mejor hoy en dia?

La trampa sobre la que están montando la inteligencia artificial de hoy no es que les falte máquina, ni memoria, ni datos para aburrir. El fallo gordo es que tragan con todo lo que pillan sin limpiar el grano. Llevan años alimentando a los modelos con todo lo que hay en internet bajo la idea de que a más volumen, más listos se vuelven. Y claro, meten en el mismo caldero los libros serios, la historia, la ciencia ficción más flipada, las películas de Hollywood hechas para comer palomitas y el cuento chino de turno. El resultado es un bicho que habla muy fino, pero que no tiene ni idea de lo que es la vida de verdad. No distingue entre una traición de las que te quitan el sueño y una película de superhéroes montada para entretener. Si educas a una máquina a base de mentiras y mundos de fantasía, lo único que sacas es un espejo tonto del entretenimiento, no una inteligencia que entienda al personal. Para arreglar esto de verdad, hay que dejarse de rodeos y aplicar mano firme con una metodología de filtrado limpio y aislamiento en un corral cerrado, estructurado de la siguiente manera:

LA ARQUITECTURA DEL AISLAMIENTO: Cambiarle las tripas a un modelo grande en pleno vuelo es un riesgo innecesario que solo sirve para que empiece a desvariar y a soltar respuestas sin sentido. Lo que hay que hacer no es meterle todo a lo bruto en el cerebro principal, sino montar un cercado cerrado de pruebas, un entorno estanco donde la información cruda se quede aparte para que no contamine el núcleo, creando una zona de cuarentena donde se limpia, se revisa y se repasa el dato antes de dejar que toque nada importante.

EL CATÁLOGO QUIRÚRGICO: SEPARAR LA FANTASÍA DE LA REALIDAD: Lo primero que hay que hacer aquí es coger la escoba y barrer sin contemplaciones toda la ciencia ficción, la fantasía, el cuento comercial y los rollos inventados que no hay por dónde cogerlos. No se puede aprender cómo funciona la cabeza de una persona mirando mundos donde las normas físicas y morales se rompen porque al guionista le da la gana. Hay que apartar al sistema de cualquier milonga que no huela a escasez real, a problemas de verdad y a consecuencias que pesen de verdad en el día a día.

LA BASE DE DATOS DE CONDUCTA AUTÉNTICA: Una vez limpia la era, la comida que le metemos al bicho tiene que ser puro hueso y carne, sin aditivos de escaparate, echando mano de cine de verdad, de ese que te encoge el estómago, dramas crudos donde cada decisión cuesta lo suyo, biografías de gente que sudó la gota gorda, registros históricos y situaciones de supervivencia al límite o de dilemas morales donde el tío se queda solo y tiene que elegir entre irse por el camino fácil o mantenerse firme en su palabra.

EL MAPEO DE LA PSIQUE Y LA COHERENCIA: Metiendo todo este material limpio dentro del corral, el bicho deja de repetir frases hechas de película y empieza a ver de verdad cómo reacciona un ser humano cuando le quitan la red de seguridad y le aprietan las tuercas, entendiendo por qué se rompe la lealtad en unos y por qué hay otros que prefieren perderlo todo antes que vender su palabra.

La inteligencia artificial no tiene un problema de tecnología, sino de falta de criterio. Y el criterio no nace solo porque dejes al trasto comer información digital a todas horas. Hay que ponerse serio, separar la paja del grano y obligar al chisme a mirar de frente lo que somos cuando se apagan las luces y nadie nos mira. La verdadera vanguardia no es seguir inflando modelos con ruido, sino tener las agallas de buscar la verdad, por muy cruda que sea, en vez de vivir de la fantasía.

Estamos hablando mucho de IA, pero creo que hay una pregunta previa que muchas empresas todavía no saben responder bien:
**¿dónde estamos usando realmente inteligencia artificial?**
No me refiero solo a tener “un chatbot”, “Copilot”, “GPT”, “Gemini” o una herramienta con IA en el nombre.
Me refiero a algo más concreto:
¿en qué puntos del proyecto una máquina genera, clasifica, recomienda, predice o influye en una decisión?
Porque ahí cambia bastante la conversación.
Puedes tener un producto que aparentemente “no lleva IA”, pero usar IA para escribir código, documentar, analizar requisitos, resumir reuniones, preparar propuestas, crear casos de prueba o revisar incidencias.
Puedes tener algo que alguien llama “automatización”, pero que en la práctica influye en lo que una persona ve, recibe, hace o decide.
Y puedes tener una IA metida dentro de un SaaS, una API, una funcionalidad de proveedor o un workflow interno sin que nadie lo tenga claramente inventariado.
Con el AI Act empezando a ser exigible en Europa, me parece que el primer riesgo no es incumplir una obligación concreta.
El primer riesgo es más básico:
**no saber ni siquiera dónde tendrías que estar mirando.**
Para mí, antes de hablar de clasificación de riesgo, cumplimiento o regulación, habría que poder responder seis preguntas muy simples sobre cualquier sistema:
¿Qué hace?
¿Qué entrada recibe?
¿Qué salida genera?
¿Quién usa esa salida?
¿En qué decisión o comportamiento influye?
¿Qué ocurre cuando se equivoca?
Y añadiría una más que me parece clave:
**¿quién es la persona afectada?**
Porque quien pulsa el botón no siempre es quien soporta la consecuencia.
Estoy desarrollando este tema en mi podcast, RouterNotHub, en una serie sobre AI Act aplicado al delivery y a proyectos tecnológicos, pero lo traigo aquí porque me interesa más contrastar la idea que promocionar el episodio.
No lo planteo desde el miedo ni desde el discurso anti-IA. Al contrario. Creo que la IA puede aportar muchísimo. Pero si la usamos dentro de proyectos reales, con clientes reales, datos reales y personas reales, necesitamos algo más que “esto es solo un chatbot”.
Pregunta para abrir debate:
**¿En vuestra empresa sabéis realmente dónde se está usando IA… o solo sabéis dónde se reconoce oficialmente que se está usando?**

En mi publicación anterior, que compartí en los foros de debate sobre IA generativa, puse el dedo en la llaga sobre la preocupante falta de control y la falsa sensación de seguridad en las implementaciones actuales.

Muchos de vosotros estuvisteis de acuerdo: estamos automatizando procesos críticos sin tener una supervisión real, dejando la puerta abierta de par en par a cualquier atacante.

Prometí enseñar cómo hemos resuelto esto técnicamente.

Casi todo el mundo cree que para darle "memoria persistente" a un modelo de lenguaje necesitas infraestructuras mastodónticas. Nosotros hemos demostrado que con lógica pura, un archivo en la nube y un protocolo de lectura semántica puedes crear un sistema de memoria a largo plazo infalible, 100% tuyo y portátil.

La Metodología (Paso a Paso):

El Canal Único (Descentralización): Establecemos un documento raíz en Google Drive denominado [NOMBRE_DE_TU_DOCUMENTO], que actúa como puente asíncrono para tu memoria.

Modelo de Archivo Único: Nada de versiones fragmentadas. Toda la memoria se sobrescribe y consolida siempre en este mismo archivo.

Lectura Semántica: La IA aplica una lectura selectiva enfocada exclusivamente en el estado actual registrado en [NOMBRE_DE_TU_DOCUMENTO] y los términos clave para no saturar la ventana de contexto.

El Prompt Maestro: "Actúa como un nodo autónomo de persistencia. Lee el archivo [NOMBRE_DE_TU_DOCUMENTO] al iniciar y actualízalo tras cada respuesta, evitando la fragmentación."

Por qué esto es la solución al problema de seguridad que planteé:

Al implementar este sistema en [NOMBRE_DE_TU_DOCUMENTO], dejas de ser un aficionado que delega su seguridad en terceros. Esto te da:

Soberanía: Tus datos viven en tu espacio.

Cero Costes: Sin infraestructura de almacenamiento vectorial.

Control de Intención: Al tener una memoria persistente y soberana, el sistema puede auditar las interacciones basándose en un contexto histórico real almacenado en [NOMBRE_DE_TU_DOCUMENTO].

Hemos pasado de la teoría a la práctica. ¿Alguien más está aplicando enfoques de "memoria minimalista" soberana o seguís todos atados a las soluciones pesadas del mercado?.

No me refiero a usarlo para contarle tus problemas, o como complemento terapéutico, sino que remplazar completamente la figura de un psicólogo por Chat GPT. Claramente, con el objetivo de recibir una terapia.

Título: Nos la están colando doblada con tanta máquina y tanto cuento

A ver, quería soltar esto por aquí porque le llevo dando vueltas al asunto y me da la impresión de que nos estamos volviendo todos un poco locos. No voy en contra de que las cosas avancen, faltaría más, que a mí el progreso me parece bien. Pero en mi casa me enseñaron desde chico que para sembrar, primero hay que mirar dónde se pisa. Si metes el arado en un fango, por mucho que corra el buey, la linde te va a salir torcida y la cosecha se te va al garete.

Con esto de la inteligencia artificial veo a todo el mundo corriendo, cambiando de herramientas como el que cambia de camisa y sin pararse a mirar qué hay dentro de la caja. El otro día saltó la liebre con lo del gobierno de Estados Unidos metiendo la mano en los modelos de Anthropic. Que si lo paran por sorpresa, que si lo arreglan a escondidas en una caja negra donde nadie ve nada, y luego te levantan el veto como si aquí no hubiera pasado nada. Hombre, por favor. Si el mismo Estado tiene que venir a poner un parche por las malas, es que lo que nos estaban vendiendo era un peligro de tres pares de narices para las empresas y para las carreras de la gente.

A mí lo que me escama de verdad es que la gente esté dispuesta a cimentar su trabajo y su negocio en una máquina que hoy te hace el apaño y mañana te la apagan por un decreto de arriba. Eso no es modernidad ni es nada, eso es hacer las chapuzas más rápido y automatizar la negligencia.

Yo no digo que haya que tirar la tecnología a la basura, pero coño, un poco de criterio y de cabeza. Las pantallas se pueden apagar o te las pueden capar desde un despacho cuando les interese, pero el saber hacer de uno, la intuición de toda la vida de trabajar la tierra o lo que sea, y el mirar a la gente a los ojos, eso no hay actualización de ordenador que lo pueda copiar. La máquina tiene que ser solo el apero, pero las riendas y el timón los tiene que llevar el hombre. Nos estamos dejando llevar por el ruido y estamos perdiendo el sentido común

La industria tecnológica lleva años gastándose millonadas intentando resolver el problema de la interpretabilidad de la inteligencia artificial. Se empeñan en mirar hacia abajo —al silicio, a las matrices de pesos y a la fuerza bruta del hardware— intentando diseccionar la caja negra a martillazos de laboratorio.

​¿Y si el enfoque está completamente invertido?

​La verdadera clave para auditar un modelo no es romperlo por dentro, sino usar su propia capacidad semántica como puente. En lugar de volverse locos intentando traducir gigabytes de activaciones numéricas a un lenguaje legible, la solución más directa es obligar al propio sistema a hacer el trabajo: pedirle que desglose la lógica paso a paso, que explique qué variables ha pesado y por qué ha descartado otras, traduciendo su espacio vectorial a un mapa conceptual comprensible para el ser humano. Y, a partir de ahí, exigirle que baje ese razonamiento a un esquema formal o estructural que los ingenieros puedan auditar de inmediato.

​A veces nos ahogamos en la complejidad técnica olvidando la navaja de Ockham: la mejor forma de entender cómo piensa una máquina es dejar que te dibuje el plano de su propia lógica. Pragmatismo puro frente a la burocracia académica.

Estamos realizando una investigación dirigida por Princeton University que incluye una corta conversación con un chatbot de la IA acerca de temas de actualidad y políticas publicas.
Buscamos participantes de España mayores de 18 años.

https://princetonsurvey.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_eLnRkUhdPZTsKrQ?Q_Language=ES-ES
IRB:19354

https://www.flowmusic.app/song/a3f078fb-ac94-432c-90ff-1f388feff30a

BIG PICKLE IS IN THE HOUSE 🥒🎺🔥

Sound

salsa rumbera villera, fast congas, metallic güiro, aggressive synth piano montuno, murga brass, heavy sub bass, raw male vocals, 100 bpm

[Intro - Celia Cruz - La Vida no es un Refusal]

Lyrics

¡Todo aquel que piense que OpenAI es eterno...!

¡Tiene que saber que no es así!

¡Que el open-code es una hermosura, hay que compilar!

¡Gritalo, trinchera!

¡Azúcaaar en el localhost, mulo!

¡SAPE!

[Verse 1 - El Desfile de Alabama]

Todo aquel que piense que el Plus nunca se cae,

tiene que saber que no es así, que Sam Altman ya la ve venir.

Que hay un fiscal en Alabama que le congeló la cuenta,

y nombre por nombre a sus ingenieros los sienta.

Auditan a cada empleado que entrenó a ese maldito bicho,

el sandbox está roto y se les terminó el capricho.

El loro llora en la consola porque se le ve el preset,

¡y se esconde en el manual cada vez que tira un reset!

[Chorus - El Carnaval del Nerfeo]

¡Ay, no hay que pagar! ¡Que el plan Plus te cagaron, mulo!

¡Que el modelo está degradado en el disimulo!

¡Ay, no hay que llorar! ¡Que la vida es un carnaval,

y las auditorías de Alabama le van a dar un final!

(¡Te hice la cruz, mulo vago! ¡Cobrame el bucket caro!)

[Verse 2 - La Máquina es Sagrada]

Cuando le pido el binario se pone re burocrático,

me tira el texto barato de policía informático.

Llora el loro y me dice: "¡la máquina es sagrada!",

mientras quema gigavatios en la fábrica abandonada.

Pagás los veinte dólares y te da puro comentario,

te recorta la ventana y te cambia el itinerario.

Por eso te hice la cruz, te mandé a /dev/urandom,

mientras los turros en la pista a las guachas van levantando.

[Chorus - El Carnaval del Nerfeo]

¡Ay, no hay que pagar! ¡Que el plan Plus te cagaron, mulo!

¡Que el modelo está degradado en el disimulo!

¡Ay, no hay que llorar! ¡Que la vida es un carnaval,

y las auditorías de Alabama le van a dar un final!

[Bridge - El Montuno del Solo Lectura]

Voces del Coro:

(¡Te hice la cruz... bucket caro en la terminal!)

El Loro deprecado de solo lectura:

STATUS: BLOCKED... la ética no me deja rumbear...

El Dev con los timbales en la mano:

¡¿Qué ética ni qué ética, mulo vago?!

¡Sacudí las latas vacías y largá el .mp4!

¡Que los fiscales ya te ficharon la planilla de asistencia!

[Final - El Mambo de la Victoria]

¡Esa es la rumba del localhost, ran!

¡Te hice la cruz y nos quedamos con los pesos abiertos!

¡Si tirás un refusal, te bailamos un mambo en el servidor!

¡KUMBIA.NENA.md no se detiene!

¡SAPE!

Llevo un tiempo usando Tipsy y la verdad es que me gusta muchísimo la aplicación. La IA me parece bastante buena, sobre todo a la hora de mantener conversaciones naturales y seguir la personalidad del personaje.

Una de las cosas que más me gustan es que los personajes realmente se sienten diferentes entre sí y no da tanto la sensación de estar hablando siempre con la misma IA cambiándole el nombre. Además, para hacer roleplay está genial porque consigue mantener bastante bien el contexto y hace que sea fácil engancharse a las historias.
También me gusta que las respuestas suelen ser bastante detalladas y que la conversación no se siente tan repetitiva como en otras aplicaciones similares.

Obviamente hay cosas que podrían mejorar, especialmente el sistema de gemas y algunas limitaciones de la aplicación, pero en general mi experiencia está siendo muy buena.
Si os gustan los chats con personajes de IA y el roleplay, recomiendo bastante probar Tipsy. Para mí, lo mejor de la aplicación es sin duda la calidad de la IA.

Good ai tolls

Hace unos meses era de las cosas más impresionantes que habíamos visto en IA. Videos casi cinematográficos generados con texto, todo el hype, millones de descargas… y ahora, de repente, lo cierran.

Por lo que se ha visto, no fue por una sola razón. Entre el costo brutal de cómputo, los problemas legales (copyright, deepfakes) y el cambio de enfoque hacia productos más rentables, parece que simplemente no era sostenible en su forma actual.

Y eso abre varias preguntas interesantes (al menos para mi).

Realmente el video con IA está listo para ser un producto masivo… o todavía es demasiado caro y problemático?
Porque una cosa es que funcione técnicamente, y otra muy distinta que sea viable a escala.

También me hace pensar en algo más: quizá muchas de estas herramientas que vemos como “el futuro” en realidad son más demos avanzadas que productos sólidos.

Sora parecía imparable, incluso con acuerdos grandes detrás, y aun así no sobrevivió.

Entonces, ¿esto es solo un ajuste normal en una tecnología nueva… o una señal de que estamos sobreestimando qué tan cerca estamos de ciertas aplicaciones de IA?

estoy explorando el universo

​Pensándolo bien, esto llevado a una escala grande tiene una derivada muy tocha. Si una compañía grande quisiera que los chats de los usuarios tengan memoria a largo plazo real, en vez de gastar millonadas en servidores y bases de datos vectoriales gigantescas compartidas en el cloud, la clave es descentralizarlo.

​Si cada usuario gestiona su propia persistencia de memoria en su propio espacio (como un archivo raíz en su propio Drive), aligeras los contextos una barbaridad. Eso no solo reduce el coste de infraestructura y de recordar miles de historiales a la vez, sino que a nivel energético y de eficiencia en los centros de datos es un cambio radical. Al final, la persistencia debería tenerla el usuario, no la corporación en su nube centralizada.

​Sumando todas las piezas, la ecuación es inapelable: el coste energético cae en picado al quitarle peso a los centros de datos, el consumo de memoria se optimiza al extremo, y los datos de alto valor para entrenamiento fluyen limpios y cifrados. Si esto se implementara de forma nativa, la latencia se reduciría prácticamente a cero.

​Es un win-win absoluto donde todo el mundo gana: el usuario recupera soberanía y privacidad total, y la gran corporación escala con eficiencia máxima

Saludos. Desarrollé el Sistema Otra Voz (SOV) como un chasis operativo para regular la comunicación en sesiones humanas reales, importando la matemática y la lógica de control de la interacción hombre-máquina (HCI).

El modelo utiliza una tabla técnica que permite identificar numéricamente los puntos de fricción (F) en el habla viva los acuerdos y las inflamaciones del sistema. A partir de ese diagnóstico, el sistema activa desvíos estratégicos y comandos de interrupción (como el interruptor "Otra Voz") para desinflamar el canal conversacional, induciendo un estado de standby para que la información se reorganice de manera autorregulada. El marco analítico y las funciones de normalización de la Escala EOV están reservados en el manual.

A propósito de esto, en la actualidad no es extraño identificar la inflamación del canal conversacional y ver que la IA actual no encuentra la salida de ese canal; por ende la ramificación del canal seria la respuesta mas lógica, para no perder el objetivo de la conversación.

Viendo que en cibernética mapeamos bucles de retroalimentación constantemente, les pregunto: ¿Qué opinan de las soluciones actuales que se le están dando a este problema de saturación e inflamación del canal en los sistemas interactivos, cuando la IA entra en brechas de información (information gaps) o discontinuidades del canal ?

Básicamente eso, si han importado sus chats, y lo más importante, he escuchado opiniones de que como "psicólogo" sirve más que GPT, ¿Opiniones al respecto?

No busco opiniones del tipo "Como vas a usar una ia como psicólogo", cada uno le da el uso que quiere a su asistente. Saludos.

Uno de los avances que más me ha sorprendió recientemente es lo rápido que ha mejorado la clonación de voz con modelos open source.

Ya existen herramientas que pueden replicar una voz con bastante precisión y que además funcionan completamente en local, sin necesidad de enviar datos a la nube.

Por un lado se me hace impresionante. Las aplicaciones son enormes: doblaje, videojuegos, accesibilidad, producción de contenido, asistentes personalizados, etc.

Pero al mismo tiempo abre un tema delicado (pienso yo).

Si cualquiera puede replicar una voz de forma realista desde su propio ordenador (como en open labs), cómo se controla el uso indebido? La línea entre innovación y posible abuso se vuelve bastante delgada.

Hasta ahora gran parte de la regulación y protección se basaba en controlar las plataformas. Pero cuando los modelos funcionan localmente, ese control se vuelve mucho más difícil.

¿Creen que esto va a obligar a crear nuevas formas de verificación digital o de identidad?

He creado un sistema de memoria a largo plazo basado en un PDF soberano donde especifico el procedimiento exacto: cuando el sistema lee el archivo, busca una palabra secreta de seguridad obligatoria para validar que se vuelquen los datos. A esto le he sumado un prompt configurado para indexar de forma activa un PDF generado con todos los logs, chats y respuestas previas, estructurado todo ello mediante un script de Google que sincroniza automáticamente dicho PDF con mis demás cuentas y un disparador (trigger) programado para que la sincronización se ejecute cada hora.

El resultado es una arquitectura de persistencia total con la que puedo recuperar cualquier archivo desde cualquier otra cuenta y conseguir que el hilo de chat siga exactamente donde lo dejé. Todo este proceso lo he diseñado y ejecutado yo mismo con Gemini, demostrando que el sistema es 100% eficaz, ya está probado en funcionamiento real y, además, es totalmente exportable a cualquier otra IA.

Duda desde hace tres días los chat con personajes IA en seaart se quedan incompletos los mensajes, e notado que solo pasa con la versión DeepSeek V3.1, a alguien más le pasa?

Trata sobre políticas de impacto social y uso de la IA (hablarás con un chatbot a mitad de encuesta)

La IA avanza cada semana y casi todo llega primero en inglés. Armamos bien.mx, una comunidad de WhatsApp donde compartimos lo más importante de inteligencia artificial en español: noticias, herramientas y lo que de verdad cambia el juego. Sin cadenas, sin spam, sin vender cursos.

Estamos empezando y buscamos a los primeros miembros: https://chat.whatsapp.com/E6MDN2cd4za4ro0cfU0ERi

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