Investigando la investigación

Santiago Ramón y Cajal y Camillo Golgi miraron las mismas neuronas, con el mismo método, y vieron dos cerebros distintos. Esta es la vida de Cajal, el Nobel que demostró que las neuronas están separadas, contada a ocho voces.
Un episodio coral, grabado por WhatsApp entre España, Colombia y Nicaragua, que mezcla biografía, ciencia y metainvestigación. Del niño al que metieron en la cárcel de Ayerbe con once años al telegrama de Estocolmo de 1906, que escondía un nombre: Golgi.
En este episodio:
• El padre que le prohibió dibujar y le enseñó anatomía con huesos del cementerio.
• Cuba, la malaria y un médico militar que vuelve en los huesos.
• Silveria Fañanás, la casa-laboratorio y la revista que pagaron de su bolsillo.
• La reacción negra de Golgi: un método que funciona justo porque solo tiñe unas pocas neuronas.
• Berlín, 1889: cómo un investigador de la periferia se hizo ver ante Kölliker.
• Estocolmo, 1906: un Nobel compartido entre dos rivales y dos discursos opuestos.
• Del microscopio electrónico a las sinapsis eléctricas: quién tenía razón, y por qué ninguno lo veía todo.
Para investigadores: los datos no hablan solos, la herramienta no es la interpretación, a veces hay que ver menos para ver mejor y un buen rival te hace más riguroso.
Capítulos:
00:00 Intro
00:24 Madrid, 1906: llega un telegrama
02:35 El niño, el cañón y el padre
08:33 Zaragoza, el gimnasio y Cuba
11:13 Silveria Fañanás y la casa-laboratorio
14:56 La reacción negra: ver menos para ver mejor
20:07 Berlín, 1889: hacerse ver desde la periferia
24:25 Estocolmo, 1906: el nombre que faltaba
29:34 Mismo método, otra mirada
32:42 Sinapsis eléctricas: ni el que ganó lo veía todo
35:22 Mientras tanto, hoy: el legado de Cajal
35:41 Créditos
Voces:
• Horacio Pérez Sánchez: narrador
• Manuel Medina Cruz (aparato digestivo, Hospital Virgen Macarena, Sevilla): Santiago Ramón y Cajal
• María Araceli Pérez García (psicóloga, Universidad de Almería): Silveria Fañanás
• María de las Mercedes Capobianco Uriarte (Universidad de Almería): la voz de los documentos
• Johanna Flórez (química, Universidad del Magdalena, Colombia): la voz de la ciencia
• Francisco Palencia (médico epidemiólogo, Pontificia Universidad Javeriana, Colombia): Camillo Golgi y el revocador de Ayerbe
• Alexander Sosa Cano (profesor de literatura, Nicaragua): Justo Ramón, el padre
• María Dolores Hernández Coronado (profesora del IES Ramón y Cajal): «Mientras tanto»
Fuentes: Santiago Ramón y Cajal, «Recuerdos de mi vida» (Project Gutenberg); conferencias Nobel de Golgi y Cajal, 11 y 12 de diciembre de 1906 (nobelprize.org).
Música: Sanctuary, Intervention, Reawakening, Ice Cream, Cicadas, Resolutions, Passage of Time, Nightfall, Effervescence, The Long Way Home y Meanwhile, de Scott Buckley (www.scottbuckley.com.au), licencia CC BY 4.0.
Foto de portada: Kaulak (1909), Biblioteca Nacional de España, vía Wikimedia Commons, CC BY 4.0.
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¿Qué sabes explicar sin volver a preguntarle a la IA? El viernes 2 de octubre de 2026, Andrej Karpathy publicó un tuit recomendando pedir explicaciones en ASD-STE100, el inglés técnico de los mecánicos de avión. Más de siete millones de visualizaciones. Setenta y ocho mil personas lo guardaron para leerlo luego: más gente lo archivó que gente que le dio a me gusta.
Este episodio prolonga ese tuit. Karpathy tiene razón sobre la fachada (texto claro, diagrama, web, vídeo). Le falta el sótano: cómo está construido lo que te entrega una IA, cuántos ficheros genera y cuál es la puerta de entrada. Y una prueba de un minuto al final de cada tarea con un agente.
Episodio de guion propio, sin invitado. Título: ¿Qué sabes explicar sin volver a preguntarle a la IA?
Recorremos, entre otras cosas:
• El hangar a las tres de la mañana: por qué existe el ASD-STE100.
• La escalera de Karpathy: escribir claro, diagramas, páginas web, vídeos a medida.
• El peldaño que falta: nadie habla de la arquitectura de los outputs.
• S1000D, la hermana aeronáutica que sí trocea el manual en módulos.
• Dos IAs que se corrigen entre sí, y lo que las dos se saltaron: el Español Técnico Simplificado.
• La regla: no crear un fichero nuevo salvo que reduzca la complejidad de quien revisa.
• Cinco preguntas obligatorias al acabar una tarea con agentes.
• Desechable es la interfaz. Lo que firmáis, no.
Para profundizar:
El tuit de Karpathy (2 oct 2026): https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479
ASD-STE100 (inglés técnico simplificado): https://www.asd-ste100.org/
S1000D (especificación de publicaciones técnicas): https://s1000d.org/
UNE-ISO 24495-1 (lenguaje claro; lo más cercano en castellano): https://www.iso.org/standard/78907.html
Español Técnico Simplificado, tesis de Ilaria Gobbi (Bolonia, 2014): https://doi.org/10.6092/unibo/amsdottorato/6681
Episodio hermano (virus cognitivo): en el feed, buscar «¿Qué sabes hacer sin IA?»
Música:
Bach, Open Goldberg Variations (Aria, Variatio 15) y Open Well-Tempered Clavier Book I (Preludios 4 y 5), grabación de Kimiko Ishizaka, licencia CC0 / Public Domain Mark.
Goldberg: https://archive.org/details/The_Open_Goldberg_Variations-11823
WTC I: https://archive.org/details/bach-well-tempered-clavier-book-1
Capítulos:
00:00 Intro
00:24 Hangar a las tres de la mañana
03:10 La cifra: 78.000 guardados
04:12 La escalera de Karpathy
08:35 Diagramas, web y vídeo
11:52 Desvíos: resúmenes y foro
14:36 Volver al tronco: supervisión
16:10 Nadie baja al sótano
19:05 S1000D y el contrato de entrega
22:50 Lo que falta en las dos
24:18 La regla y las cinco preguntas
25:23 Cómo se aplica a un paper
26:36 Objeción: desechable
28:52 Vuelta al hangar
29:40 Dos pruebas para esta semana
30:19 Cierre
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Nacemos matemáticos: las matemáticas de 0 a 3 años, con Paulina Serri. Imaginad a una chica de instituto en Santiago a la que las mates le producen estrés y decide que, en cuanto acabe el colegio, no van a volver a su vida. Hoy investiga las matemáticas de los bebés. De cero a tres años.
Lo primero parecido a las matemáticas que aprende un recién nacido es que la noche es para dormir y el día para estar despierto: una secuencia, un patrón. A los cinco o seis meses, sin que nadie le enseñe, distingue dos objetos de tres. Igual que una rata, una paloma o un chimpancé. Es decir, nacemos matemáticos. La pregunta de hoy es la otra: ¿quién nos convence después de que no lo somos?
Hablo con Paulina Serri Cares, educadora de párvulos, investigadora y académica de la Universidad Finis Terrae (Santiago de Chile). Su artículo Desarrollo de las matemáticas de 0 a 3 años: lineamientos claves para educadores de párvulos, publicado en Estudios Pedagógicos (2026), es de acceso abierto. Empezó como material para sus alumnas. Revistas internacionales le dijeron que eso ya estaba dicho. Ella se preguntó: ¿dicho para quién? Y lo publicó en Chile, donde sí llega a las salas.
Recorremos, entre otras cosas:
La línea entre hacer matemáticas y solo percibir el mundo: distinguir rojo de azul no es matemática; darse cuenta de que aquí hay más que allí, sí.
La niña que reparte cucharas a la hora del postre: correspondencia uno a uno que casi nadie ve.
La metáfora de Lakoff y Núñez: los conceptos nacen con carne y la escuela los deja en el hueso.
Una sala cuna un lunes: apilar bloques diciendo "alta, muy alta" y dejar que los niños descubran solos que hace falta una base.
Un predictor estadístico no es un destino individual. Y la línea entre estimular y presionar al "bebé genio".
Por qué medio siglo de Piaget sigue siendo lo único que llega a muchas educadoras, aunque la investigación haya avanzado.
Indagación formativa en la Facultad: formar educadoras que miren su práctica como quien investiga.
Grabado en diferido: Paulina desde Santiago y yo desde España (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitada:
Paulina Serri Cares
Correo: paulina.serricares@gmail.com
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=UGcCqKMAAAAJ&hl=es
Para profundizar:
Artículo (acceso abierto, SciELO): https://www.scielo.cl/article_plus.php?lng=es&pid=S0718-07052026000100211&tlng=es
DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07052026000100211
Capítulos:
00:00 Intro: nacemos matemáticos
03:47 Presentación y el camino hasta las mates de los bebés
13:39 ¿Matemáticas o solo percibir el mundo?
19:14 Quién nos convence de que no somos de números
25:30 El hueso sin carne: de juntar a sumar
31:58 Una sala cuna un lunes por la mañana
39:48 Predictor no es destino, y el riesgo del bebé genio
45:35 Por qué lo publicado no llega a las aulas
55:10 Indagación formativa y dónde encontrarla
63:54 Outro: las cinco ideas que me llevo
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Carrera investigadora: ¿cuánto es suficiente? En 1886 Tolstói escribió un cuento sobre un campesino al que le ofrecen toda la tierra que sea capaz de rodear caminando en un día, del alba al ocaso. Lo leemos como una fábula sobre la codicia. Describe, con una precisión incómoda, cómo funciona una carrera académica.
Porque el protagonista no fracasa: llega. La tierra es suya y le están aplaudiendo cuando cae muerto. Y quienes le hicieron la oferta no le engañaron en ningún momento.
Episodio de guion propio, sin invitado.
Recorremos, entre otras cosas:
• Por qué el error de Pahom fue al amanecer y no al atardecer: salió sin decidir dónde iba a girar.
• Un contrato con fecha de cierre y sin techo. Ningún baremo incluye la frase ya está bien, párate.
• El mapeo pieza a pieza: la tierra son los papers y los sexenios, y los evaluadores publican sus baremos.
• Llega descalzo: tiró las botas para correr más rápido. Qué herramienta tiras tú.
• ¿Entonces no hay que ser ambicioso? La ambición tiene dirección; lo que mata es no saber cuándo girar.
• Y el reverso exacto del cuento, también real: un botánico que murió de hambre rodeado de semillas.
Los casos, para que los compruebes:
Tolstói, el cuento (1886)
Alexander Bogdanov
Marie Curie
Jan Hendrik Schön
Hwang Woo-suk
Diederik Stapel
Stefan Grimm
Yoshiki Sasai
Jesse Gelsinger
Nikolái Vavílov
El banco de semillas de Leningrado
Música: Preludios Op. 28 de Chopin (n.º 6, 7, 9, 13 y 21), de Musopen, licencia CC0 1.0 (dominio público). Partituras.
Capítulos:
00:00 Intro
00:28 Tolstói, 1886: un campesino y una apuesta
02:00 El trato de los bashkirios
03:55 Los dos metros
04:40 La lectura fácil, y por qué es falsa
05:08 Pahom no fracasa: Pahom gana
06:24 El error fue al amanecer
07:32 Cuando tú no defines tu suficiente, lo define otro
08:04 El mismo contrato: papers, sexenios, la plaza
11:48 Llega descalzo
13:30 Aquí el cuento deja de ser un cuento
13:55 El terreno te mata: Bogdanov y Curie
16:01 Te retiran la tierra: Schön, Hwang y Stapel
18:25 El ocaso lo pone tu empleador: Grimm y Sasai
20:19 El que atropella a otro: Jesse Gelsinger
21:35 La objeción honesta
24:32 ¿Quién mide tu suficiente?
24:59 El reverso: Vavílov y el banco de semillas
27:07 Solo una de las dos muertes germinó
28:16 Cierre
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Dependencia de la inteligencia artificial: ¿qué sabes hacer sin IA? Un tuit decía que Harvard había demostrado que los modelos de lenguaje son un virus cognitivo. Tres mil ochocientos me gusta, mil trescientos compartidos. Yo le di a retuit sin haber abierto el paper. Dos días después lo leí, y no decía eso.
Este episodio va de lo que el paper sí decía, que es bastante más incómodo y bastante más útil. Sobre todo de una pregunta: no cuánta IA usas, sino qué serías capaz de seguir haciendo mañana si te la quitaran.
El artículo es un preprint de arXiv titulado Large-Language Models as a Cognitive Virus. No lo firma Harvard: lo lidera Ricard Solé (ICREA y Universitat Pompeu Fabra), y entre los nueve autores están Santiago Elena (CSIC) y David Krakauer (Santa Fe Institute). Harvard aparece como segunda afiliación de uno de ellos.
Recorremos, entre otras cosas:
Cómo se distorsiona la ciencia en redes: no inventando datos, sino quitando los condicionales.
Los tres estados del modelo contados con tres personas: quien no usa IA, quien la usa y puede prescindir de ella, y quien ya no.
La definición más útil del paper: la competencia cognitiva es la capacidad que queda cuando se retira el soporte externo.
Por qué adoptar IA no siempre es una decisión individual: la convocatoria cierra el viernes y el compañero produce tres veces más.
Lo que sí está medido: estudiantes que rinden mejor con IA y peor que el grupo de control cuando se la quitan, y cómo el diseño pedagógico reduce ese efecto.
El protocolo «piensa primero, pregunta después»: mismo modelo, distinto orden, distinto resultado.
La objeción honesta: si perder una capacidad convierte una herramienta en virus, entonces el GPS, la calculadora y la escritura también lo son.
Histéresis: entrar en la dependencia puede ser barato y salir caro, y por eso «yo controlo, lo dejo cuando quiera» no demuestra nada.
Por qué llamar virus a algo no prejuzga el final: parte de nuestro genoma procede de elementos virales.
Y una prueba que puedes hacerte esta semana: coge tres cosas que hayas hecho con IA y pregúntate si podrías rehacerlas mañana sin ella, y con qué calidad.
Episodio de guion propio, sin invitado.
Para profundizar:
El paper (preprint en arXiv): https://arxiv.org/abs/2609.03344
El tuit que lo hizo viral: https://x.com/HowToPrompt__/status/2096168099737436570
Mi retuit, el del delito: https://x.com/horacio_ps/status/2096315029213556971
Capítulos:
00:00 Intro: un tuit que retuiteé sin haber leído el paper
02:13 La pregunta del episodio: qué te queda cuando te quitan la herramienta
02:44 No es de Harvard: quién firma de verdad el paper
03:45 Lo que el paper sí dice: no todo virus es un enemigo
04:44 El detalle clave: nadie dice quién es el virus
05:59 Tres personas, tres grados de dependencia
07:25 Competencia cognitiva: lo que sabes hacer sin la herramienta
09:05 Presión social e institucional: usar IA no siempre se elige
11:34 Lo que sí está medido: qué pasa al quitarles la IA en el examen
12:39 Piensa primero, pregunta después
14:04 La objeción honesta: GPS, calculadora y Sócrates
15:12 El extraterrestre que lee nuestras discusiones
16:38 Histéresis: entrar es barato, salir es caro
18:28 Prevenir la dependencia cuesta menos que revertirla
19:57 La prueba de las tres tareas
20:40 El tuit no describía un virus cognitivo: era uno
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