Jevons, Solow, Acemoglu y Bauman suelen citarse como diagnósticos que compiten sobre la IA. No compiten: describen capas distintas del mismo proceso. Un mapa de esas capas y un esquema para saber en cuál estás formulando tu pregunta.
¿Sueñan los chips con ovejas eléctricas? Conciencia, alucinaciones y el límite que la IA no cruza
Le pedís a una IA que cite a Borges y te inventa la frase. Con estilo, sin culpa. En ese error, muchos creen ver conciencia. Por qué pensar no es sentir y dónde queda el límite que la máquina todavía no cruza.
La cadena rota: por qué la IA no nos está haciendo mejores
Silicon Valley nos vendió que más tecnología siempre significa más progreso. Pero la IA rompe esa ecuación: podemos crear máquinas que piensan, ¿y para qué? Una vuelta de tuerca que incomoda a los optimistas.
De Marte a lo Humano
Reflexiones sobre The Martian, el poder de las palabras y cómo la ciencia ordena el caos.
Historia vs. Pesimismo: ¿Por Qué la Innovación Siempre Gana?
Exploremos cómo la historia ha desmentido predicciones pesimistas sobre recursos y sociedad, y cómo la IA podría seguir esta trayectoria de superación.
Fundación y la Psicohistoria: Un Espejo de Nuestro Presente con IA
Reflexiones sobre la psicohistoria de Asimov y su paralelismo con la inteligencia artificial.
Zona Lab
Ver todos →Recursos de estudio para alumnos: el mismo hilo, en modo estudio.
🎬 Video IA en las empresas: productividad sí, resultados todavía no
Gonzalo Varalla explica por qué la IA todavía no mueve el resultado de las empresas, qué pasa con los juniors y qué desafíos enfrenta.
VideoPodcast
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🎬 Video Grill Me vs. Grill with Docs: entrevistas con IA
Cómo evolucionó la skill /grill-me de Matt Pocock hacia /grill-with-docs: entrevistas guiadas con IA + documentación del dominio (CONTEXT.md y ADRs) para que la IA hable el idioma real de tu proyecto.
VideoTutorial
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🎬 Video ¿Podemos controlar una IA más inteligente que nosotros?
Mini-artículo basado en el debate sobre riesgo de IA del canal The Diary Of A CEO, con Roman Yampolskiy, Nate Soares, Ed Zitron y Andrew McAfee: por qué el problema del control no se resuelve solo entrenando mejores modelos.
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