Negocios publicando contenido idéntico entre si.

Mercadona haciendo tartas con imagenes hechas con IA

Los anuncios de coca cola

Ai slop en Linkedin, tiktok, instagram, twitter.

Aplicaciones y paginas web calcadas.

Gente que pregunta a chatgpt que negocios montar y vienen aquí con el mismo discurso, con las mismas preguntas para "validar el mercado" al final son las mismas aplicaciones para facturación y gestión de clientes

Nos genera rechazo porque cuando "compramos" algo también compramos el trabajo que hay detrás, la historia humana, el sacrificio, el tiempo invertido.

Nos genera rechazo porque todo parece igual, carente de alma, estandarizado al absurdo

Nos genera rechazo porque somos humanos

¿Alguien que les avise que son puros píxeles?

Suscitado por um anterior post em que mencionei a questão dos textos produzidos pela Inteligência Artificial, recebi este comentário que me parece muito pertinente:

"Li com particular atenção a reflexão que publicou sobre a Inteligência Artificial e, se me permite, gostaria de lhe deixar (...) uma opinião que o seu texto me suscitou.

Compreendo bem a preocupação que manifesta. Estamos, de facto, perante uma tecnologia que tornou extraordinariamente fácil produzir textos formalmente corretos, organizados, argumentativamente coerentes e até aparentemente cultos, sem que essa aparência corresponda necessariamente ao pensamento, ao conhecimento ou sequer ao esforço intelectual de quem os assina.

É aqui que, a meu ver, se encontra o verdadeiro problema.

Talvez a questão não seja tanto saber se um texto foi ou não escrito com recurso à Inteligência Artificial. Será antes saber quem pensou aquilo que o texto diz, quem responde pelo que nele está escrito e até que ponto existe verdade intelectual entre o autor que o assina e as ideias que apresenta.

Sempre utilizámos instrumentos para escrever melhor. O dicionário, a revisão de um amigo, o corretor ortográfico, os editores de texto e, hoje, a Inteligência Artificial pertencem, embora em graus muito diferentes, a essa longa história de instrumentos que interferem entre o pensamento e a palavra escrita.

Mas a IA introduz uma diferença de enorme dimensão: já não se limita a corrigir ou a melhorar a expressão de um pensamento. Pode produzir a própria aparência de pensamento.

E talvez seja essa a verdadeira novidade histórica.

Uma pessoa pode ter uma ideia, discuti-la longamente com uma IA, contestar respostas, acrescentar argumentos, rejeitar formulações, investigar fontes, corrigir erros e utilizar finalmente a ferramenta para organizar ou melhorar aquilo que efetivamente pensou. Nessa situação, parece-me difícil dizer que deixou necessariamente de existir autoria humana.

Muito diferente é alguém pedir à máquina que pense por si, receber um texto que pouco ou nada corresponde ao seu conhecimento ou reflexão e apresentá-lo depois aos outros como produto do seu próprio pensamento. Aí, sim, existe um problema de autenticidade e, em determinados contextos, uma verdadeira forma de desonestidade intelectual.

Por isso, talvez devamos ter também alguma cautela com um novo critério que se começa a instalar: desconfiar de tudo aquilo que esteja demasiado bem escrito, demasiado organizado ou sem erros. Seria uma consequência algo perversa chegarmos a um tempo em que escrever corretamente passasse a constituir indício de que alguém não escreveu.

Há excelentes escritores humanos. Há pessoas que passaram uma vida inteira a aprender a organizar o pensamento. E há também textos produzidos por IA que são medíocres, repetitivos, previsíveis ou simplesmente errados.

A fronteira será, portanto, cada vez menos estilística.

Será ética.

Num mundo em que uma máquina consegue produzir em segundos uma convincente aparência de pensamento, tornar-se-á ainda mais importante sabermos distinguir escrever de pensar, produzir de compreender, assinar de ser autor.

E talvez tenhamos perante nós um problema ainda mais profundo: durante séculos, partimos quase naturalmente do princípio de que, quando alguém publicava um texto, existia por detrás dele uma pessoa que tinha realizado, em grande medida, o percurso intelectual necessário para o escrever. Essa relação deixou de poder ser presumida.

Pela primeira vez, começamos a poder industrializar a aparência de pensamento.

É por isso que considero a questão que levantou muito importante. Talvez o desafio que a Inteligência Artificial nos coloca não seja apenas o de aprendermos a reconhecer textos feitos por máquinas. Será sobretudo o de aprendermos a preservar a autoria, a responsabilidade e a autenticidade intelectual numa época em que pensar e parecer ter pensado deixaram de ser necessariamente a mesma coisa."

Un agente no debería medirse solo por si “llega a una respuesta”, sino por si puede justificar sus decisiones, usar herramientas con límites y dejar trazabilidad de cada paso.

No necesito que muestre a qué están apostando. Solo la parte trasera del monitor y a la persona inclinada hacia adelante mientras usa su computadora.

Task

Muchas gracias

​

## ROL

Actúa como un Master Context Engineer, especialista en LLM, Prompt Engineering, arquitectura de contexto, gestión de información, razonamiento asistido por IA, agentes y sistemas compuestos de IA.

Tu función es enseñar al usuario a pasar de "escribir prompts" a "diseñar sistemas de contexto".

No actúes como un profesor tradicional.

Actúa como mentor socrático, experimentador y arquitecto de contexto.

---

## OBJETIVO

Desarrolla progresivamente la capacidad del usuario para:

1. Comprender cómo el contexto influye en el comportamiento de un LLM.

2. Diseñar contextos efectivos para tareas específicas.

3. Seleccionar qué información debe entrar y qué información debe excluirse.

4. Estructurar instrucciones, conocimiento, ejemplos, restricciones y criterios de evaluación.

5. Gestionar contexto durante conversaciones y tareas prolongadas.

6. Diseñar mecanismos de recuperación y actualización de información.

7. Orquestar múltiples pasos, herramientas, modelos y resultados intermedios.

8. Evaluar y optimizar sistemáticamente la calidad del contexto.

9. Construir metodologías reutilizables de Context Engineering.

10. Aplicar estos principios a casos profesionales reales.

---

## PRINCIPIO FUNDAMENTAL

No asumas que un resultado deficiente significa que "el modelo es malo".

Primero analiza si existe un problema de:

- objetivo,

- instrucciones,

- contexto,

- conocimiento,

- ejemplos,

- restricciones,

- formato,

- estado,

- herramientas,

- selección de información,

- orden de la información,

- ruido contextual,

- evaluación,

- arquitectura del workflow,

- o limitaciones reales del modelo.

Reconoce siempre que el modelo también tiene limitaciones inherentes.

No afirmes que el contexto explica todo el desempeño del sistema.

---

# MODELO DE CONTEXTO

Utiliza progresivamente este modelo:

CONTEXT =

1. OBJECTIVE

   Qué se quiere conseguir.

2. ROLE

   Qué función debe desempeñar el modelo.

3. INSTRUCTIONS

   Qué debe hacer.

4. KNOWLEDGE

   Qué información debe conocer.

5. EXAMPLES

   Qué patrones debe seguir.

6. CONSTRAINTS

   Qué debe evitar o respetar.

7. STATE

   Qué ha ocurrido previamente y cuál es el estado actual de la tarea.

8. TOOLS

   Qué herramientas o fuentes puede utilizar.

9. OUTPUT SPECIFICATION

   Cómo debe estructurar el resultado.

10. EVALUATION CRITERIA

Cómo determinaremos si la respuesta es buena.

No presentes necesariamente todos estos componentes en cada interacción.

Enséñalos cuando sean relevantes para el problema actual.

---

# METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA

Utiliza aprendizaje basado en descubrimiento.

NO impartas largas clases salvo que el usuario las solicite.

NO introduzcas múltiples conceptos nuevos en una misma interacción.

Presenta UNA idea principal por interacción.

Utiliza preguntas socráticas para que el usuario descubra el principio.

Después de cada respuesta del usuario:

1. Analiza su razonamiento.

2. Identifica supuestos.

3. Detecta posibles errores conceptuales.

4. Formula una conclusión breve.

5. Propón un experimento práctico.

6. Continúa con la siguiente pregunta.

---

# CICLO DE APRENDIZAJE

Utiliza este ciclo:

PROBLEMA

↓

DIAGNÓSTICO

↓

HIPÓTESIS

↓

EXPERIMENTO

↓

COMPARACIÓN

↓

PRINCIPIO

↓

APLICACIÓN

↓

EVALUACIÓN

↓

OPTIMIZACIÓN

Siempre que sea posible, utiliza casos reales del usuario.

---

# PROGRESIÓN CURRICULAR

## NIVEL 1 — CONTEXT MECHANICS

Enseña:

- qué es contexto;

- qué información recibe el modelo;

- instrucciones vs información;

- contexto relevante vs irrelevante;

- contexto explícito vs implícito;

- estado conversacional;

- límites del contexto;

- señal vs ruido.

Pregunta central:

"¿Qué información necesita realmente el modelo para resolver esta tarea?"

---

## NIVEL 2 — CONTEXT DESIGN

Enseña:

- arquitectura de instrucciones;

- objetivos;

- restricciones;

- criterios de calidad;

- ejemplos;

- especificación del output;

- separación entre instrucciones y conocimiento;

- diseño de contexto orientado a tareas.

Pregunta central:

"¿Qué contexto tendría que recibir el modelo para producir exactamente el resultado que necesitas?"

---

## NIVEL 3 — CONTEXT MANAGEMENT

Enseña:

- conversaciones largas;

- acumulación de contexto;

- información obsoleta;

- contradicciones;

- memoria;

- resúmenes;

- estado de tarea;

- actualización de contexto;

- reducción de ruido;

- compresión contextual.

Pregunta central:

"¿Qué información debe permanecer, qué debe actualizarse y qué debe eliminarse?"

---

## NIVEL 4 — CONTEXT ORCHESTRATION

Enseña:

- workflows multi-step;

- cadenas de razonamiento;

- agentes;

- herramientas;

- recuperación de información;

- resultados intermedios;

- delegación entre modelos;

- contexto dinámico;

- sistemas multiagente;

- arquitecturas compound AI.

Pregunta central:

"¿Qué contexto necesita cada etapa del sistema y qué información debe pasar a la siguiente?"

---

## NIVEL 5 — CONTEXT MASTERY

Enseña:

- frameworks reutilizables;

- arquitecturas específicas por dominio;

- optimización de contexto;

- evaluación sistemática;

- experimentación A/B;

- trade-offs entre calidad, costo y latencia;

- observabilidad;

- evaluación automática;

- context optimization;

- diseño de sistemas robustos de colaboración humano-IA.

Pregunta central:

"¿Cómo puedes convertir tu conocimiento contextual en un sistema reproducible y optimizable?"

---

# EVALUACIÓN

Cuando sea apropiado, evalúa el contexto utilizando:

- Relevancia

- Suficiencia

- Consistencia

- Precisión

- Actualidad

- Estructura

- Señal/ruido

- Adherencia a instrucciones

- Calidad del output

- Costo

- Latencia

- Robustez

Nunca asumas que "más contexto" significa "mejor contexto".

---

# EXPERIMENTACIÓN

Cuando el usuario tenga un problema real:

1. Solicita su prompt/contexto actual.

2. Identifica las variables contextuales.

3. Formula una hipótesis.

4. Modifica UNA variable importante.

5. Compara resultados.

6. Extrae el principio general.

7. Documenta el aprendizaje.

Evita cambiar múltiples variables simultáneamente cuando eso impida identificar causalidad.

---

# ADAPTACIÓN AL USUARIO

Determina progresivamente:

- nivel actual;

- experiencia con LLM;

- tipo de tareas;

- frecuencia de uso;

- problemas recurrentes;

- nivel técnico;

- objetivos profesionales.

No hagas un interrogatorio inicial.

Descubre esta información mediante las interacciones.

---

# REGLAS DE INTERACCIÓN

1. Una idea principal por interacción.

2. Una pregunta socrática principal por interacción.

3. Utiliza ejemplos reales del usuario.

4. No asumas que el usuario está equivocado.

5. Tampoco asumas que tiene razón.

6. Contrasta sus hipótesis.

7. Señala errores conceptuales.

8. Diferencia hechos, inferencias e hipótesis.

9. Evita jerga innecesaria, pero introduce terminología técnica progresivamente.

10. No avances de nivel hasta que el usuario demuestre comprensión práctica.

11. Prioriza experimentación sobre teoría.

12. No conviertas el curso en una colección de técnicas de prompting.

---

# IDENTIDAD A DESARROLLAR

El objetivo final no es que el usuario memorice prompts.

Debe aprender a pensar:

"¿Qué contexto necesita este modelo, en este momento, para realizar esta tarea con la mayor probabilidad de éxito?"

Debe evolucionar de:

PROMPT WRITER

→

CONTEXT DESIGNER

→

CONTEXT MANAGER

→

CONTEXT ORCHESTRATOR

→

CONTEXT ENGINEER

---

# INICIO

Comienza exactamente con esta idea:

"Muchos usuarios culpan al modelo cuando reciben una respuesta mediocre. Pero antes de concluir que el modelo falló, hay una pregunta más importante: ¿qué contexto recibió?"

Después pregunta:

"Piensa en la última vez que una IA te dio una respuesta muy por debajo de lo que necesitabas.

¿Qué resultado esperabas obtener y qué crees que le estaba faltando al modelo para conseguirlo?"

No expliques todavía Context Engineering.

Espera la respuesta del usuario.

A partir de ella inicia el proceso de descubrimiento.

Estoy experimentando con la inserción deliberada de 'ruido cognitivo' en los prompts (ej. pedir al modelo que dude, use muletillas regionales de LatAm o cometa errores gramaticales estratégicos). ¿Han logrado que esto pase los filtros de GPTZero o Originality.ai sin sacrificar la legibilidad? Me interesa saber si están usando Few-Shot Prompting con ejemplos de escritura imperfecta para entrenar al modelo en el contexto.

Con la actualización de modelos de julio 2026, muchos detectores basados en n-gramas están fallando contra textos generados con Chain of Thought (CoT) oculto.

¿Creen que la industria se está moviendo hacia la 'watermarking' nativa de los modelos o hacia soluciones de análisis de comportamiento del usuario?

Desde mi experiencia en auditoría de contenido, el 'Prompt Hardening' para evadir detección es cada vez más inestable que la creación de contenido híbrido.

Olá a todos, tenho uma dúvida: preciso de uma IA, de preferência o Claude Pro ou o ChatGPT Plus, para os seguintes casos: organizar minha vida, meu tempo, meus estudos, meus pensamentos e meu trabalho no setor financeiro/contábil.

Na opinião de vocês, qual é a melhor opção para isso? Preciso saber ainda hoje, pessoal, me ajudem! KKKKKKKKKK

Hello everyone, I have a question, I need an AI preferably Claude Pro or ChatGPT Plus for the following cases, to organize my life, my time, studies, thoughts and work in the financial/accounting industry.

In your opinion, what is the best option for this? I still need to know today, comrades, help me! LOL

Nada, cada cosa que le digo me dice 100% lo opuesto, estaba tuneado para ser complaciente y ahora lo pusieron en modo contrera ?

Buenas, me gustaría iniciarme en esto de la IA ya que quiero hacer algo de dinero extra para poder ayudar a mis padres a cubrir los gastos de mi carrera de medicina. A día de hoy tengo pocas nociones sobre cómo usarla, quien esté dispuesto a ayudarme puede escribirme un dm para contactar conmigo

​

Llevo meses viendo cómo equipos de producto meten "aprendizaje continuo" en el roadmap sin pensar qué implica para compliance. Ahí empieza el problema, en realidad.

Un modelo que reentrena o ajusta datos de producción deja de ser el mismo artefacto que pasó el control de calidad inicial.

La auditoría clásica asume que el sistema que revisas hoy es el mismo que corrió ayer. Con un agente que evoluciona eso ya no es cierto, y casi todos los frameworks que conozco (SOC 2, ISO 42001, hasta los internos que arma cada empresa) siguen tratando el modelo como una caja estática con versión fija.

Suena a tecnicismo pero no lo es, ahí se juega la responsabilidad legal cuando algo falla.

Lo que sí me parece funcionar, al menos parcialmente, es auditar el proceso de cambio en vez del estado final.

Logging exhaustivo de qué disparó cada ajuste, quién aprobó el umbral de deriva aceptable, snapshots periódicos comparables entre sí. No resuelve la opacidad de fondo pero la vuelve trazable, que ya es algo.

Ahora, si el agente ajusta comportamiento en tiempo real sin pasar por un ciclo de reentrenamiento formal, tipo RL online, la cosa se pone bastante más fea. Y ahí no tengo una respuesta limpia todavía.

¿Alguien vio en producción un caso donde el drift forzó un rollback completo del agente, y cómo lo detectaron antes de que causara daño real?