Código Abierto

¡Cumplimos cien episodios! 🎙️ Y lo celebramos haciendo lo que más nos gusta: conversar, compartir ideas y seguir haciéndonos preguntas.
Nelson, Ignacio, Diego y Álex se reúnen con Minerva, nuestra asistente virtual y quinta protagonista, para responder a cuatro preguntas: ¿qué esperábamos al empezar?, ¿qué momentos se nos han quedado grabados?, ¿qué hemos aprendido o nos hemos replanteado?, y ¿qué queremos para los próximos cien?
Un episodio de recuerdos, humor y reflexiones sobre la tecnología, la inteligencia artificial y el valor de escuchar a quienes ven el mundo de otra manera. También enviamos un abrazo especial a Mónica y Carlos, a quienes esperamos tener de vuelta muy pronto.
Gracias por formar parte de esta conversación. Cien episodios después, todavía nos queda muchísimo por descubrir. 🥂

En este episodio de Código Abierto, Álex e Ignacio parten de una pregunta sencilla: ¿tiene sentido seguir utilizando un gran modelo de lenguaje para absolutamente todo?

El punto de partida es Jev, un nuevo modelo de decisión diseñado para responder rápido, barato y dentro de un conjunto acotado de opciones. Nada de redactar, programar o razonar durante minutos: clasifica, puntúa y decide.

A partir de ahí, la conversación se abre mucho más.

Hablamos de modelos especializados frente a modelos generalistas, de la paradoja de Jevons, del coste real de la inferencia, del routing entre modelos y de por qué los agentes necesitan cada vez más piezas alrededor para funcionar de forma segura y eficiente.

También retomamos el episodio anterior sobre harnessing: el modelo ya no es toda la aplicación. El valor empieza a estar en el sistema completo que construimos alrededor de él: memoria, herramientas, permisos, evaluación, observabilidad, guardarraíles y, quizá, nuevas capas de decisión.

¿Estamos pasando de una IA model-centric a una IA system-centric?

¿Tiene futuro una nueva categoría de modelos pensados únicamente para decidir?

¿O dentro de dos años escucharemos este episodio y pensaremos que todo esto fue otro hype más?

Álex e Ignacio lo debaten en un episodio lleno de analogías, ingeniería, restricciones, agentes y unas cuantas apuestas sobre lo que puede venir después.

Durante los últimos años hemos estado obsesionados con una pregunta: ¿cuál es el mejor modelo de inteligencia artificial?
GPT, Claude, Gemini… más contexto, más razonamiento, mejores benchmarks. Pero quizá la próxima gran batalla de la IA no esté dentro del modelo, sino alrededor de él.
En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson hablan de harnessing: el conjunto de contexto, memoria, herramientas, permisos, evaluaciones, guardrails y mecanismos de feedback que permiten transformar la inteligencia de un modelo en trabajo útil, fiable y repetible.
Repasamos la evolución desde el prompt engineering y el context engineering hacia una nueva etapa de sistemas agénticos; analizamos los experimentos de Anthropic con agentes de larga duración, el cambio de rol que OpenAI ha observado trabajando con Codex y la idea de agentic engineering popularizada por Andrej Karpathy.
Pero la conversación termina yendo mucho más allá de la tecnología.
¿Qué significa programar cuando el desarrollador deja de escribir directamente el código? ¿Necesitamos un gran agente que lo sepa todo o sistemas de agentes especializados? ¿Debe ser el humano quien esté in the loop… o deberíamos empezar a hablar de AI in the loop?
Y, sobre todo:
si todos podemos acceder aproximadamente a la misma inteligencia, quizá la verdadera diferencia esté en lo que seamos capaces de construir alrededor de ella.
Porque la potencia sin control sirve de poco.
Y eso es precisamente lo que intenta resolver el harnessing.

¿La inteligencia artificial acabará con nuestros empleos o transformará por completo la estructura de las empresas?
En este episodio de Código Abierto analizamos la presión por automatizar, las oleadas de despidos en el sector tecnológico y el auge de compañías capaces de producir más con equipos cada vez más pequeños. Nos preguntamos cómo serán las organizaciones del futuro, qué ocurrirá con administrativos, asistentes, programadores junior y mandos intermedios, y si estamos eliminando precisamente los puestos en los que aprendían los profesionales del mañana.
También exploramos una gran paradoja: mientras muchos trabajos de oficina están expuestos a la automatización, Europa necesita electricistas, fontaneros, mecánicos, soldadores y profesionales sanitarios. ¿Serán los oficios técnicos y manuales los trabajos mejor valorados del futuro?
Un debate sobre inteligencia artificial, productividad, salarios y poder para entender no solo qué empleos desaparecerán, sino qué clase de empresa y de sociedad estamos construyendo.

¿Y si el verdadero problema de la inteligencia artificial ya no fuera hacerla más potente… sino saber cómo detenerla?
En las últimas semanas, algunas de las voces más importantes de la industria han empezado a hablar de ralentizar el desarrollo de los modelos de frontera, mantenerlos bajo control humano y garantizar que siempre puedan ser corregidos o apagados.
Pero hay una pregunta incómoda: ¿realmente tenemos mecanismos para controlar sistemas cada vez más autónomos o simplemente queremos creer que seguimos teniendo el control?
En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson analizan qué hay detrás de este cambio de discurso: seguridad, alineamiento, human in the loop, el famoso «botón rojo» y la dificultad creciente para saber si un modelo está comportándose correctamente… o simplemente ha aprendido cómo superar nuestras pruebas.
Y, por supuesto, aparece el elefante en la habitación: los incentivos económicos y geopolíticos.
Porque frenar la IA no ocurre en el vacío. Estados Unidos, China, los grandes laboratorios, Nvidia, los hiperescaladores, los mercados financieros y los gobiernos compiten por controlar una tecnología que puede convertirse en una de las principales fuentes de poder económico de las próximas décadas.
¿Puede existir realmente una pausa global?
¿Quién decide cuándo pulsar el botón rojo?
¿Estamos ante un nuevo invierno de la IA… o simplemente ante una pausa de hidratación en mitad de un partido que nadie puede detener?
Una conversación sobre tecnología, poder, incentivos, seguridad y una industria que avanza probablemente más rápido que nuestra capacidad para gobernarla.
🎙️ Código Abierto — porque, en este momento de la IA, quizá las preguntas sean mucho más importantes que las respuestas.