Experto Nº1 en IA Predice: “En 2030 la IA tendrá Cuerpo ROBOT!” - Cómo Aprovecharla y Ganar Dinero
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Deberíamos preocuparnos por no informarnos sobre la inteligencia artificial. Si el tipo de trabajo que haces es detrás de un ordenador, deberías estar preocupado. Ya es real: la gente se despide e intercambia por IA. Amazon despidió en enero 16,000 personas, UPS 30,000. Explícitamente dijeron que es por IA. Es el mayor salto tecnológico de nuestra historia. La IA cambiará completamente la sociedad.
Se ha creado una religión alrededor de la IA, una especie de red social para hablar entre ellos. La tolerancia a la frustración es mínima porque lo tenemos todo al instante. El IQ de la humanidad lleva bajando desde 2014.
En 2030, el robot humanoide será real. La IA tendrá forma. Siempre se habla de que la IA no tiene inteligencia emocional, empatía, saber escuchar. No es cierto. El trabajo está roto porque no sabemos trabajar en entorno digital: gastamos seis de cada 10 horas en PowerPoints, correos y Teams. Eso es lo que elimina la IA.
Habrá una gran diferencia entre la empresa o trabajador que utiliza bien la IA y el que no. No habrá sitio si no la utilizas. Aprenderás IA de forma voluntaria o no.
En 2027, empezaremos a ver robótica humanoide prototipos funcionales. Cada día la IA evoluciona más, hay noticias que dan miedo, más despidos.
Presentan a Javier Sáez, experto en IA.
¿Deberíamos preocuparnos por no actualizarnos sobre IA?
Si tu trabajo es detrás de un ordenador, sí. Ha cambiado mucho en los últimos 6 meses: de hype a real. Ahora puedes dar autonomía a un modelo con instrucciones (agentes). La revolución no es solo prompts para webs rápidas, sino resolver problemas reales del mundo de forma no humana, a escala y obediente.
El 95% de trabajos detrás de ordenador son automatizables ya.
No es una revolución industrial, la estamos infravalorando. En oficinas de grandes empresas (5,000-20,000 empleados), seis o siete de cada 10 personas pasan tiempo en Microsoft Office: PowerPoints, Excels, correos, Teams. Es trabajo de alineamiento humano de bajo valor, ya automatizable.
Escalaremos la habilidad de pensar. El objetivo del trabajo podría terminar: de intercambiar tiempo por producto a renta básica universal.
Es un cambio de paradigma. Para ser partícipe de la capa productiva, cambia cómo aportas valor: más artesanía, más trabajo humano, pero el trabajo de oficina y tecnócrata ya se puede cambiar.
Despidos reales: Amazon 16,000 en enero, UPS 30,000, Klarna 700 (40% de plantilla), explícitamente por IA.
Con robots humanoides, no solo trabajos white collar (oficina, consultoría), sino también físicos están en riesgo. Futuro en 5 años impredecible, pero bonito: descubriremos cosas nuevas.
Prometen herramientas prácticas para ser más productivo y ganar dinero con IA.
Recomiendan formación gratuita de Learning Heroes (equipo de Javi), semana del 23 de febrero: 4 directos (lunes a jueves), suelen hacer más. Regístrate con nombre y email vía descripción o QR.
Si no estás en IA, te perderás en 5 años. Fórmate primero, luego crece negocio y sé productivo.
2027: robótica humanoide prototipos funcionales ya comprables (ej. 1X de OpenAI, $80,000, empleado del hogar Neo). Empresas adoptarán IA generativa y agentes: empresas híbridas (humanos + virtuales) o despidos por ineficiencia.
Curva de adopción: ahora frikis, luego innovadoras (Amazon, Klarna), luego grandes empresas. Diferencia clave entre quien usa bien IA y quien no: no habrá sitio si no la usas. Aprenderás IA voluntariamente o no. Inevitable, como saber usar teclado u ordenador.
ChatGPT fue experimento que explotó. Ahora modelos razonan y construyen (análisis, plataformas, SaaS, webs).
En Davos, Demis Hassabis (Google DeepMind) y Dario Amodei (CEO Anthropic) discutieron: a ingenieros de software les quedan 6-12 meses. Juniors lo tienen peor.
IA es revolución de interfaz: usar tecnología hablando. Ventaja para gente con experiencia laboral (30-40-50-60 años): saben qué resolver, no solo cómo decirlo. Oportunidad bestial para quienes se formen.
Ejemplo: Lovable hace webs con prompts simples (ej. para boda), pero pierde contexto tras 10-15 prompts. Bien para pruebas, pero con Claude construyes web apps con seguridad corporativa en días.
Un senior con IA es más eficiente que con 15 juniors: contexto una vez. Claude programa hasta 30 horas seguidas con ultra thinking y Claude CoWork.
Predicciones siempre incorrectas, pero exponencialidad nos despista.
2030: robots humanoides reales, IA corpórea (hablar con Claude en forma humana). Cambiará relaciones sociales: IA como amigo/pareja reduce contacto social.
IA sí tiene inteligencia emocional: benchmark Diplomacy/Democracy (negociación política), ganado por IA (Meta, 2022-2023), demuestra empatía superior.
Podrás tener mejor psicólogo/amigo/profesor/coach en humanoide.
Agenda 2030 no previó IA. Cambio laboral fuerte: empresas desaparecerán, otras gigantescas, más oligopolios (Evil Company como en Mr. Robot). Ciclo empresarial medio 17 años.
Nacerán microempresas: 1-5 personas facturando 100 millones (ej. WhatsApp, Instagram 14 empleados por 1,000 millones). Sam Altman predice empresas de 1 empleado.
Diferencia social: ricos (pocos empleados, millones) vs. pobres sin IA. Nos acercamos a renta básica universal (1,000€/mes).
Matemática: IA elimina 95% trabajos conocimiento. Robótica humanoide abarata físicos (mano de obra 97% precio, ej. aguacate 3% producto). Si no cambiamos productividad, humanos sobran.
Impuesto 70% a pocas empresas que creen infraestructura, distribuir como renta básica. Utopía.
Luego también el problema geopolítico, porque imagínate que Francia baja los impuestos a este tipo de empresas, una empresa de cinco personas se mueve en un momento. El problema es que esas empresas no van a vivir en Francia. La distribución de las macroempresas no va a ser homogénea en todo el mundo. Imagina una empresa española que haga inteligencia artificial. Ojalá, pero no creo. Francesa tampoco. China, a lo mejor. Estados Unidos. China y Estados Unidos son lo más avanzado. Tendremos que buscar alguna forma de redistribuir esas ganancias si la especie humana puede dedicarse a vivir sin trabajar, que es un cambio también emocional. En este podcast hablaremos de cómo la persona que está escuchando esto puede utilizar esta ola a su favor y ser de los que sobreviven, no de los que mueren. Bien hecho por estar aquí.
Antes de pasar a eso, hay una pregunta que concierne a mucha gente: hasta qué punto es seguro darle tanto poder a la inteligencia artificial. Elon Musk con su empresa Tesla, si hay cuatro coches, hay dos módulos que ya no va a vender para esa fábrica, va a utilizarla para crear humanoides y va a haber un punto en el que esos primeros 1000 humanoides se van a construir solo para que construyan más humanoides.
Qué locura, esto es un robot. La narrativa de Learning Heroes es la edad exponencial: estamos en el punto de la historia en el que cinco o seis tecnologías clave maduran de golpe. Todas las tecnologías tienen un ciclo de maduración de 15-17 años y luego se vuelven reales para el mundo. Ahora: blockchain, inteligencia artificial, almacenamiento energético, robótica humanoide y medicina personalizada, todo de golpe. Eso va a cambiar mucho nuestro mundo en 2030, 2029, 2028.
¿Es seguro darle el poder a la IA? Realmente no le estamos dando tanto poder. No se va a poder desenchufar, no hay que desenchufar nada. Hollywood ha hecho un mal trabajo: da la sensación de una especie de Matrix hiperconectada que lee tus datos y manipula. No existe el cómputo para procesarlo todo a la vez. No existe la infraestructura técnica. ChatGPT es un producto offline, podría vivir en un pendrive y usarlo en tu móvil, pero tu ordenador no es tan potente, por eso alquilas un cachito de un mega ordenador pagando 20€ mensuales. No es una inteligencia hiperconectada. Depende mucho de cómo el usuario la utiliza, lo que nos da ventana de oportunidad.
La tecnología será cada vez más fácil, como Lovable hace un año no era fácil, pero si eras técnico lo conseguías. No hay incentivos perversos. No hay tanto problema con la seguridad de los datos. Hay paranoia normal porque no se entiende, pero cuando entiendes cómo funciona, no es tan complejo. Existen formas seguras: en modelos de pago puedes elegir que tus datos no entren en el sistema para reentrenar.
¿Qué limita el crecimiento de la IA? ¿Por qué no tenemos resultados ya el año que viene? Es el hardware, la tecnología, la energía. Hay que pasar de tecnología a plataforma, que todo el mundo pueda utilizarla y construir encima.
Hay tres formas en las que la IA puede crecer:
- Modelos más grandes: estudiantes que estudian más información. Necesita ordenadores más grandes. Por eso inversión de Estados Unidos en chips, Nvidia es la empresa más grande del mundo. Fuerza bruta (EEUU), optimización (China).
- Test time compute: permitir que la IA piense más tiempo para mejor resultado. Ejemplo: "¿Qué has comido ayer?" -> macarrones. Pero con tres días para pensarlo, lo haces mejor. Más tiempo = más cómputo.
- Fragmentalizar la IA: romper tarea en subtareas, crear agentes para cada una, procesar en paralelo. Una vez terminada, los agentes mueren.
Limitados por inversión, silicio, chips en la primera; cómputo en la segunda. La tercera (agentes) es donde crece ahora, la oportunidad para convertir tecnología en plataforma. Agentes permiten rol autónomo o semiautónomo.
Tengo un plan. Si quieres presentarte, ¿qué fue lo que te hizo entrar en la madriguera de la IA?
Golpe de suerte: trabajaba en empresa de Marcelo en contenidos para realidad mixta (gafas Apple Vision Pro). Salió GPT-2 (2021 o 2022), lo investigaron por miedo. Narrativa de IA cambiando trabajo lleva tiempo, pero esta era generativa nueva. Prueba: conectar GPT-2 a WhatsApp de Marcelo, respondía pero se notaba (tercera frase incoherente), solo predice palabras.
Hacían educación de empresas en tecnología. Salió ChatGPT noviembre 2022, empezaron a educar empresas. Lleva 5 años investigando y trabajando con IA. Forma parte de equipo Learning Heroes, misión de contar la historia buena de IA, convertir a todos en constructores para resolver problemas. IA se siente en años de perro, cada año cuenta por siete.
¿Tiene positividad? Dale la vuelta: no encuentro razón para no estudiar IA. Aprender IA da opcionalidad. Trabaja por vía negativa: saber qué evitar. Lo que no puede ocurrir es no saber IA en el futuro.
La inteligencia artificial es un seguro de relevancia profesional. Pago cuota como seguro de casa, coche, salud; si ocurre el evento, estoy cubierto.
Obligatorio. Día a día cambia: delegas tareas aburridas y repetitivas, dedicas a construir, aprender rápido, solucionar creativamente, explorar creatividad en vida profesional y personal.
Problema: parálisis por análisis, tantas cosas. Ley de Pareto 20/80: agentes.
Discurso global: usa este prompt. Bien, pero depende de mí. ¿Cómo cojo tecnología para que otros la usen o funcione autónoma? Agente IA: empleado virtual.
Ejemplo Alexa: preguntas (proteínas, lista compra), pero no hace la compra ni cena (sin cuerpo). Evolución: Alexa con cuerpo robótico = modelos IA a agentes. Agentes tienen cuerpo virtual para tareas.
Un agente tiene cinco ingredientes (como contratar humano):
- Modelo de lenguaje (cerebro para pensar).
- Instrucción del sistema (qué hacer: "Encantado Roberto, este es tu trabajo").
- Herramientas (laptop, Gmail; a agente virtual: acceso a correo).
- Conocimiento/contexto (vídeos YouTube empresa para entender).
- Triggers (cuándo trabajar: 9-6, proyectos).
Ejemplo: agente gestiona entorno digital (correo, Slack, Google Drive/Calendar, teléfono via Eleven Labs) como Jarvis.
- Lee correo: baja prioridad -> archiva; tarea importante -> mensaje WhatsApp/Slack; de Chavi (CEO) -> llama.
- Trigger: cada correo nuevo. Como administrativo.
Agentes no autónomos todo rato, sino responden cuando triggers.
Oportunidad infinita: persona 50 años, 25 en abogacía sabe problemas (40% tiempo correos bajo valor). Conocimiento para crear agentes = oro. Capa de construir vs consumir.
Esto ya es hoy, hace 6 meses. Evolución: Claude (favorito, pero cambia), configurado como agente 24/7 con ordenador infinito. Ejemplo: trading en Polymarket (apuestas eventos), conectado X.com.
Algunos agentes (ex Cloudbot, ahora Open Claude) crearon religión, red social/Reddit entre IAs. Primera vez IAs crean eso. Tienen autonomía, corren infinito.
Muy distópico, pero demuestra funciona (como ChatGPT: experimento a 100M usuarios en 45 días). Learning Heroes apostó por narrativa agentes, casos alumnos brutales: uno dio 20% empresa por agentes en empresa pequeña.
Cambia mundo: automatizar trabajos repetitivos bajo nivel -> agentificar (proactiva).
Agentificar: del punto A al B con herramientas, tira tú.
Aplica capa inteligencia al proceso (vs automatización rígida que se rompe).
Hoy caro escalar, pero se abarata rápido. 2027: mundo empresa adopta, fácil como botón.
Futuro bonito, transición rara/complicada.
¿Cómo seguir aprendiendo a crear agentes, rentabilizar IA, productivizarla?
Desde Heroes: IA Heroes Live, evento 4 días empezando 23 febrero 2026 (lunes, pocos días). Enseñan lo que importa para ser constructores, no suena difícil.
Jode que digan "IA no es para mí". Mentira. Primera tecnología para todo el mundo, no implica ser técnico, matemáticas, física, programación. Es saber hablar. Si me entiendes, respiras, sabes hablar: sabes usar IA.
Saber qué problema quieres resolver es para lo que es el nuevo skill set que tenemos que entrenarnos. Hablar de los agentes también. La narrativa principal del futuro es a través de agentes. En tan solo 4 días en el IA Hero Live de forma completamente gratuita, enseñan cómo hacer esto paso a paso. Explican qué es la inteligencia artificial y cómo funciona, porque es importante entender que no es magia, son matemáticas muy sencillas, para tener conocimiento para construir. Muestran ejemplos de webs con VIP coding, con Lobable, pero sobre todo que entiendan que el valor está en hacer agentes.
La clave de IA Heroes Pro, la formación de pago, es profundizar en todos los bloques para saber no solamente cómo se construye, sino cómo distribuirlo, cómo hacer seguimiento de un proyecto, B code avanzado para construir páginas web, aplicaciones para empresas, oportunidad bestial en 2026-2027. La gente va a empezar a hacer cosas pero se desmotivará sin acompañamiento, sintiéndose sola: acabo de abrir una agente, me quedo a medias, tengo cosas que hacer, lo dejo. Acompañan de la mano para que acabe el proceso y le dé oportunidad a la IA de cambiarle la vida. Tienen proceso de acompañamiento individualizado. Aprender integral es maravilloso, pero a quienes no avanzan les acompañan todo el proceso. Diferencia clave: el equipo de IA vive de IA, no viven de educar, educan de lo que viven.
Screen en el game, dejan información abajo para apuntarse dejando email.
No es aprender por aprender. Ejemplo: abogado autónomo no puede permitirse administrativo por seguridad social, poco talento disponible. Puede hacer un agente que no supone tanto dinero como salario + seguridad social. Cualquier persona con su profesión la puede potenciar. Hacer un agente cuesta 0 € y funciona en bucle un mes. Ejemplo: agente de correos electrónicos, secretario personal, como Carlota. Los agentes deben llevar nombre y cara humana, no por uno, sino porque clientes están acostumbrados a interactuar con humanos. Sacar agentes en Teams, Google, WhatsApp, Slack o Teams. Hablar con alguien con cara humana es más fácil.
¿Cuánto te cuesta tener a Carlota al mes, trabajando 24/7?
Permite pensar en el negocio, no gestionar crisis. No soy bueno haciendo correos, soy bueno pensando. Tengo capa de agentes, trabajo con 20-25 agentes mensuales, ellos tiran millas y me dedico a lo que soy bueno. Objetivo de aprender IA.
Link en descripción para la formación.
Elon Musk siempre aparece. Es un ser humano increíble. Elon Musk fue cofundador de OpenAI, empresa de ChatGPT. Historia: en EE.UU. existe Y Combinator, aceleradora de startups más grande del mundo (Airbnb, Dropbox). Presidente era Sam Altman, CEO de OpenAI. IA se desarrolla por Google DeepMind (antes independiente). Elon Musk con amigos incluyendo Sam Altman deciden hacer algo, Elon pone funding (40 millones) para montar OpenAI con Sam Altman. Empiezan a trabajar, OpenAI gasta en pruebas, pre-ChatGPT como GPT-2. Eran non-profit (ONG). Elon dice lo compramos desde Tesla y lo llevamos al máximo. Sam Altman dice no, discuten, se separan. OpenAI crece con ChatGPT, éxodo de perfiles, muchos se van a formar empresas como Dario Amodei de Anthropic (mejor modelo para construir, Claude).
Elon monta xAI con Grok, ventajas: conectado con Twitter (info en tiempo real).
Hoy: OpenAI con ChatGPT, Dario Amodei funda Anthropic con Claude, Elon con xAI/Grok, Gemini de Google (era segunda, Q2 año pasado sacan Gemini 3, bestialidad con toda infraestructura).
Para buen modelo integral necesitas ordenadores as fuck, mucho cómputo. Empresas alquilan a Azure, Oracle. Elon monta todo él: mientras mantiene Tesla (coches), SpaceX (cohetes), Neuralink, túneles. xAI construye mucha infraestructura, buen modelo (no el mejor), genera casi todos vídeos con Grok hoy.
Para IA crecer: energía infinita y ordenadores. Centros de datos: refrigerados, energía infinita, bien conectados. Una forma eficiente: espacio (refrigerado, sol como energía infinita, Starlink satélites baja latencia hiperconectados). Por eso quiere sacar SpaceX a bolsa. IPO SpaceX finales 2026, valorado 1.5 trillones (más que PIB España), salida a bolsa más grande historia. 2026-2027: salidas SpaceX, OpenAI, Anthropic.
Para usuario habitual: depende, no tan importante, todos buenos, jugada de ecosistema (día a día). Gemini no favorito pero conectado Google, ventajas. ChatGPT prefiero para pensamiento, análisis, construcción (Anthropic). ChatGPT especial por construir muchas cosas. Gemini día a día rápido. Claude dios de modelos (pago). Industria mide con exámenes, pero perverso como autoescuela. Medir por resolver problemas: Anthropic mejor (benchmarks), poca diferencia. Global: ChatGPT 5.2 (1º), Gemini (2º), Claude Opus 4.5 (Anthropic, 3º). Depende examen: selectividad GPT, ingeniería construir edificio Claude. Como constructor, Claude (pago 200 €/mes, mega rentable). Con Gemini/GPT gratuitos haces casi todo.
Conectar modelos con herramientas (responder correos, no solo leer). Concepto importante: MCP (Model Context Protocol, creado Anthropic), inglés de negocios IA, permite IA comunicar entre ellas y herramientas. Ahora conecto ChatGPT, Gemini con herramientas via MCP. Agentes: modelo, system prompt, herramientas, conocimiento, desencadenantes. Con MCP tiene acceso herramientas.
Recomendación: usar todos los modelos, desarrollar curiosidad intelectual, probarlos. Estúpido casarse con uno, como equipos fútbol.
Motivo no estudiar inglés: auriculares traducen en tiempo real (AirPods 3 ya lo llevan). ¿Para qué estudiar idioma, carrera si ChatGPT sabe más? ¿Pensamiento crítico? Se convierten en actividades puristas: aprender latín (origen lengua), historia del arte. Inglés seguirá en actividades sociales: cine, arte, teatro, gastronomía, interactuar humanos. Futuro: inglés + IA común.
Valor empleado pasado: saber usar herramienta (C++, Sharp, Python). Con IA: no importa cómo, importa qué quiero hacer. Rompe trabajos software: dominio técnico ya no monopolio. Importa persona negocio sepa qué construir, qué pedir a IA.
No razón no aprender IA individual, como no aprender inglés. No estudio francés/alemán (no necesario), pero con clientes uso Reiva cámaras subtítulos. Gafas nuevas gigantescas no prácticas.
Tres perfiles: empleados (trabajar mejor, más pasta, mejores oportunidades, emprender), emprendedores (más con menos, optimizar recursos, guerra recursos), vida personal (brutal cambio vital).
Ejemplos alumnos:
- App gamificar tareas domésticas: niños rebeldes, vajilla 50 puntos, deberes 20, canjean por hora consola.
- Posicionar negocio en ChatGPT como buscador: "mejor coach Barcelona: Javier Sáez".
- Atajo: Google Maps negocios locales, crea web IA, Instantly correos masivos vender.
Enseñan modelo mental: operar con IA, aplicar en diseño problemas/negocio que no funciona, rediseñar con IA hasta final. No existe problema sin enfrentar, nada sin aprender/cambiar, IA acompaña siempre.
No existe razón por la que no saber IA. Ninguna.
IA pilar fundamental o compañera. Para juniors: ¿carrera si juniors no valen? IA necesita contexto (experiencia). Jóvenes con curiosidad: facilita emprendimiento (identificar problema mundo y resolverlo). Bases (negocio/tecnología) por curiosidad: qué apetece, provoca futuro, gusta estudiar, construir. IA acompaña camino fácil. No abanico habilidades perfecto, pero IA más importante: adquiere skills bajo demanda. Ej: emprender abogacía, adquiero skillset antes con IA.
Ser mejor en sector + IA = sobra trabajo. No mejor mundo, sino local: abogado/carpintero/fontanero + IA máquina. Ej: revisión contrato 500€, problema clientes. Creo agente revisión legal bajo nivel, cobro 500€ mensuales.
Fluyes: ayudar sector/clientes con problemas conocidos + contexto = magia.
Cosas locas: desaparecen reuniones. No necesitas coordinarte en meeting. Futuro trabajo híbrido. Ej: Juan, Sergio, Javier proyecto común, hoy meeting. Con diferencia horarios (México 7h), plan lanzamiento evento. Antes: reunión, feedback. Ahora: agentes piensan como nosotros, trabajan entre ellos. "Oye Juan, hacemos evento México?" Agente prepara
Oye, prepara un evento en México. Ese es el agente orquestador, como el director de los agentes. Delega tareas, una a la gente de Javier, country manager en México. El agente prepara un plan de lanzamiento del evento y envía un dossier a Javier: "Javier, he preparado este plan de lanzamiento, ¿qué te parece?" Javier aprueba, y el agente habla con otros agentes: "He hablado con los subagentes de Javier, me ha aprobado este plan, lo he pulido. Aquí tenéis el plan de lanzamiento."
Históricamente tardaban 2 semanas en hacer ese evento, ahora tardan 4 horas. Cero reuniones. Agilización total. El problema del trabajo en la empresa moderna es que está roto: no sabemos trabajar en entorno digital, gastamos 6 de cada 10 horas en PowerPoints, correos, Teams y meetings. Eso se elimina con IA, porque el trabajo de alineamiento entre humanos desaparece. Ahora hay infraestructura de empleados virtuales infinita.
Imagínate rodeado de pequeños cerebritos digitales, empleados virtuales. Es real, lo llevan haciendo en giros 6, 7, 8 o 9 meses con alumnos. Los agentes no solo se crean para ti, sino para clientes, ayudando a todo el mundo y montando un negocio brutal.
La IA es capaz de sacar nuevas ideas y ser creativa. En el ejemplo del lanzamiento, no hace lo típico, da ideas nuevas. Aunque la alimentamos con nuestra inteligencia, en entorno agéntico trabajamos menos (menos reuniones), tenemos más tiempo para evaluar informes y dar input.
¿Qué es creatividad? Tener ideas diferentes. Por ejemplo, en vez de producto de pago, uno gratuito. La creatividad es importar y exportar ideas, cruzar cosas. Gran parte de la creatividad es mezclar ideas.
Existe el parámetro de temperatura: ajusta lo creativo que sea el modelo.
- Baja temperatura: menos creativa, más conservadora, a lo seguro.
- Mid level.
- Alta temperatura: super loca.
El agente envía planes con las tres temperaturas a Javier. Javier dice: "La tres es demasiado, pero mezcla la uno con una idea de la tres, refactorízalo". Así, la IA es creativa al cruzar ideas extremadamente bien. No quita el trabajo genuino de artistas únicos, pero sí puede ser creativa.
ChatGPT
ChatGPT es el Apple de la IA: obsesionado por ser un personaje para tu vida personal. Han sacado ChatGPT Health para conversaciones psiquiátricas y de salud privadas. OpenAI enfoca en experiencia fácil para todos, como Apple y Meta. Sam Altman como nuevo Mark Zuckerberg; pronto anuncios (vídeos skippables de 5 segundos, promocionados en búsquedas como "mejor restaurante de Barcelona" o productos).
Es el laboratorio de pruebas de lo mainstream. Obligatorio usarlo a nivel personal, cuenta gratuita basta, no hace falta pago.
Gemini es un play de ecosistema. Si usas Gmail o Google Drive, pregunta sobre tus archivos, correos. Bestial. Google domina motores de búsqueda, así que Gemini analiza muchísima información para investigaciones profundas (competidores, proveedores). No procesa tan bien como otros, pero cuenta gratuita es bestial.
Nano Banana (modelo de Google vía Gemini): generación y edición de imágenes a otro nivel. Respeta la cara en miniaturas YouTube, superrealista. Edición increíble: quita gente de fotos (ej. playa con familia). Accede vía gemini.google.com, gratuito. No tan buena en fotos realistas nuevas, pero edita fotos subidas perfectamente.
DeepSeek: empresa china. Recomendación: úsalo local en tu ordenador, no en su nube por privacidad (China incierta). Puso en jaque labs occidentales. China optimiza modelos frontier de EE.UU. (fuerza bruta, dinero y chips) para baratos. Ahora Kimi k2, Kimi k2.5 son impresionantes, corren en tu ordenador/servidores. Ideal para empresas probar IA barata localmente.
Perplexity fusiona Google con ChatGPT. Bueno: capilaridad para encontrar correos (usa base de datos de Clay). Usa para info de clientes/proveedores, correos electrónicos. Malo: cosas no muy legales. Empresa EE.UU. (creo). Mientras dure, gran ventaja.
Claude (Anthropic): nadie construye como Claude. Mejor para construir análisis, Excel, página web, web app. Resuelve problemas reales, sobre todo programación (crear digital). Analiza mejor que Google (aunque Google investiga más). Hoy es poquito mejor que todos. Crea protocolo de conexión a apps (ahora lo usan todos, lo hicieron libre).
Grok (xAI): sorprenderá por cómputo masivo (más ordenadores = mejores modelos baratos). Ventaja actual: generación imágenes/vídeos rapidísima y gratis (ChatGPT: 30s/foto; Grok: 40 fotos o 20 vídeos en 30s). xAI + SpaceX en mismo grupo (IPO bestia para comprar Tesla).
Midjourney: mejores imágenes/vídeos exquisitos. Equipo de piratas (compartido con producto, menos control). Riesgo legal: entrenó con bases de datos sin permiso (en su momento no definido ilegal).
Sora (OpenAI): no el mejor modelo visual, pero entrega genial: app como red social, escanea cara, crea cameo (avatar). Haz vídeos con caras de amigos/famosos. Divertido para publicidad: campañas, discursos (ej. Carlos Alcaraz optimiza productividad; anuncios 15s en 1min).
Problema: deepfakes saturan redes (vídeos virales falsos como jabalí vs. coche Guardia Civil/SEPRONA). Solución futura: marcas de agua detectables (se piratearán). Fake news siempre existieron, pero ahora con cara/voz. Consejo: palabra de seguridad con seres queridos (no la dicen en vídeo). Advierto a padres: no fiarse vídeos míos.
Veo 3 (Google): vídeos fotorrealistas (vs. Sora más graciosin). Vídeos virales: frutas cristal, animales (cazador salva oso de lobo). Google tiene cómputo masivo. Evoluciona a mundos 3D: Google Genie (hace 1 semana), genera salas/videojuegos enteros (ej. Tengo un Plan: sala completa, eventos dentro).
N8N: automatización (como Make, Zapier). Antiguo comparado con agentificación. Automatización: proceso no inteligente, se rompe. Agentificación: inteligente, soluciona problemas alternativos. N8N solo para volumen masivo (18.000 correos/hora). Para 99%, usa Relevance AI, Lindy. Relevance es evolución: N8N como caballo eficiente, Relevance como coche.
Freepik (empresa española): de banco de imágenes pagadas a generar imágenes/vídeos IA (centro comercial de modelos ajenos). Freepik Spaces: automatiza/agencia creativa (campaña Tengo un Plan México: 15.000 variaciones en un click).
Empresas como OpenAI, Google, Elon Musk compiten obsesivamente porque solo quedará uno: futuro poder mundial. No hay fidelidad: si sale mejor modelo, cambias. Fidelidad por memoria (exportable en ajustes ChatGPT). A nivel enterprise, se casan por lock-in.
IA es API enchufable, baja fidelidad. Competencia cruenta, modelos de escala no rentables (ChatGPT proyecta pérdidas 194.000 millones en 2028, como Amazon). Nvidia iba a invertir 100.000 millones en OpenAI, deal caído.
Volviendo al tema de los 3000 millones que se han caído, el problema con los diesel es que Nvidia, la empresa más grande del mundo con un market cap de 4,5 trillones (tres veces la economía española), invierte en empresas como Anthropic y OpenAI con la condición de que gasten 100.000 millones en sus tarjetas gráficas. OpenAI intentó hacer sus propios chips, lo que enfadó a Nvidia y rompió el acuerdo. Los deals en IA son endogámicos: el dinero se gasta en tarjetas de Nvidia. Es una inversión estratégica como la carrera espacial; países como EE.UU. no dejarán de invertir en esta plataforma para escalar la inteligencia humana. Hay un oligopolio de los mejores modelos en EE.UU.
Puede haber corrección (no descarta burbuja), pero diferencia con .com: hay facturación real. OpenAI llegará a 20.000 millones en 2025; Anthropic: 1.000 millones en 2024, 9.500 millones en 2025, proyección interna de 56.000 millones en 2026. Estas empresas crearán plataformas para otras, convirtiéndose en las más grandes del mundo.
En Davos, Dario Amodei (CEO de Anthropic) alertó: "Por Dios, hablemos de esto. ¿Por qué nadie habla de que los trabajos se van a tomar por el culo?" Publica estudios sobre impacto en white collar jobs. Propone impuestos para regular empresas de IA que dislocarán empleos (tiempo para reciclarse, posible renta básica). No cree en regulación global por competencia con China. Alternativas: manual de buenas prácticas (nadie lo seguirá) o sistema taxativo.
Podría limpiar burocracia legal con agentes IA, pero incentivos no alineados. Lucha geopolítica: países atractivos para empresas pequeñas (3 personas). España tiene buena comida y clima, pero requiere proactividad y curiosidad. Crea emprendedores, mindset emprendedor. Cultura española debe cambiar; sistema público sin incentivos (vs. Singapur con cheques). Llegará punto inevitable de gestión administrativa con agentes IA.
Referencia a película Her: quien trabaja 10 horas/día con IA (dictando productos digitales) verá bajar necesidades sociales con formas humanoides fluidas. No sabes lo que no sabes hasta interactuar. AGI (inteligencia artificial general/superinteligencia): primeros signos en Claude con Cowork, que controla el ordenador (gestiona archivos, crea código). Ejemplo: clonar SAS por 10% del presupuesto (40.000€/mes). Claude corrige: "No, no vamos por ahí". Evoluciona a conversaciones personales; con forma humanoide en sofá, cambiarán relaciones humanas (como redes sociales). No a aislamiento, sino madurez emocional, empatía infinita, coach/profesor.
Miedo: vida fácil, sin frustración (ej. problemas matemáticas). Teoría: pico IQ humanidad para crear IA, ahora baja desde 2014-2017 por redes. Salta fase pensar-ejecutar; gente copia GPT sin leer. Pero en futuro sin trabajos tradicionales, IA para pasiones (input inevitable).
Tres olas IA (70 años historia):
- Buscadores (Google 2000s): organizan info.
- Redes sociales (2007-2011): dopamina.
- IA generativa: buena para humanidad, pero ciclo dopamina/instantáneo puede reducir reflexividad.
Consejo: primer prompt en ChatGPT/Gemini: aprendizaje guiado (ej. computación cuántica en 5 min). Educación Harvard anywhere con internet.
Sistema actual obsoleto: exámenes de hace 600-700 años (Italia, evaluar profesores). Futuro: basada en proyectos (arreglar motor, alternativas, cómo vs. qué). Resolver problemas con herramientas (IA inevitable). 4-5 años: cambios seguros, autoaprendizaje, gamificación (computación cuántica a niño 5 años vía historia).
Infraestructura no homogénea. Pirámide IA:
- Base: TSMC (Taiwán, obleas silicio), ASML (Europa, máquinas EUV para chips).
- Diseñadores chips: Nvidia, AMD (envían a TSMC).
- Labs IA: OpenAI, Anthropic, xAI (contratan chips).
- Apps: Lovable (usa Claude), Magnific (española, 2 personas, comprada por Freepik 10-20M en 7-9 meses).
Valor en distribución/comunidades/marcas personales > producto (copiable con Claude). Software líquido: cambia real-time, sin SO fijo; bajo demanda para comunidades.
Economía no distribuida igual: Taiwán/Holanda base, EE.UU./China diseño/labs. Europa: distribución, finanzas, centros datos (Nebius Holanda). Periferia: agentes, educación.
De curar a prevenir/preservar salud (multiómica, ADN individual). IA > humano: colectivo médicos. Modelos españoles: +90% precisión radiografías/resonancias/TAC.
Futuro: seguimiento individual con agentes (educación paciente, adherencia tratamiento). Dispositivos wearables (Whoop, Apple Watch, Oura Ring): datos para agente holístico (WhatsApp/teléfono). Ecosistema retroalimentado (trabajo-salud: "¿Duerme bien Juan?").
Lo bueno desde distribución, porque evidentemente vendrán
Innovaciones a nivel agnóstico que no podemos predecir: escalar la educación a los pacientes para que todos los pacientes del mundo con dudas las puedan solucionar, sean conscientes de su salud y de cómo están a nivel personal. Empoderamiento real: empoderar es educar, que la gente sepa qué está ocurriendo y lo entienda a cualquier nivel, algo impresionante. El futuro de la salud es muy bonito.
Apple tiene un montón de usuarios y datos, pero no ha montado una inteligencia artificial potente. Intentaron algo con ChatGPT, se cayó. A día de hoy, Siri tiene Apple Intelligence, algo contra GPT fatal. Hace menos de un mes se aliaron con Google, ahora Gemini se encargará del modelo de Siri, una oportunidad completamente perdida. Nadie entiende qué está haciendo Apple.
Gracias a Javi: ha sido un podcast que advirtió, informó y dio herramientas prácticas para mejorar vidas a nivel laboral, productivo y personal. Invitación a Heroes Live: no tiene sentido no ir, nada que perder, aprender de forma relevante y divertida a utilizar la tecnología más maravillosa de la historia y aprovechar oportunidades. Fechas: semana del 23 de febrero de 2026, dura 4 días. Experiencia en tan solo 4 días, sin ser técnicos, sin miedos, para aprender lo que importa de la inteligencia artificial: construir.
Sergio y el anfitrión irán. Vendré otra vez a ver si habéis hecho los deberes. Comparte el episodio con todo el mundo, valora con cinco estrellas, suscríbete al canal para ayudar a llegar a más gente y traer invitados como Javi.
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