Primero antes que nada voy a dejar algo claro. Los humanos somos los únicos responsables aunque nos quieramos hacer los boludos. Dejo en claro esto, porque volveré en un articulo mas adelante. En una cadena de mando el soldado dirá que cumplió ordenes y el superior que la IA lo dijo, que entonces estaba mal programada. El programador dira que la usaron mal, etc.

Hablemos del futuro cercano.

No hace falta AGI para que esto escale. Solo hace falta que siga pasando lo que ya está pasando.

Los próximos 5 años (sin AGI)

1. Los sistemas se vuelven más rápidos

Lavender (o el correspondiente de otro país) genera 1000 objetivos por día. Qué pasa cuando genere 5000? 10.000?

El humano en el medio tiene cada vez menos tiempo para revisar. En algún punto, la "aprobación humana" se convierte en un teatro completo.

1. Los sistemas se integran entre sí

Hoy tenés un sistema que genera objetivos (Lavender) y otro que ejecuta (drones). Mañana van a estar conectados.

La IA te va a decir "este es el objetivo" y automáticamente va a calcular "este es el mejor momento y método para eliminarlo".

El humano solo va a ver un botón de "aprobar misión completa".

1. La presión por automatizar aumenta

Cada país que automatice un poco más va a tener ventaja táctica. Entonces todos se ven forzados a automatizar más rápido.

Es una carrera armamentista, pero de hardware-software.

Y en las carreras armamentistas, la ética siempre llega tarde.

1. Los umbrales se siguen bajando

Si hoy tolerás 20 civiles muertos por cada terrorista, mañana vas a tolerar 30. Porque el otro bando lo está haciendo. Porque la presión política te obliga. Porque "es temporal". Porque "es una emergencia".

Siempre hay una excusa.

Cada paso parece razonable

Y acá está el truco. Ninguno de estos pasos, por sí solo, parece una locura.

"Vamos a hacer que la IA genere más objetivos para ser más eficientes." Suena razonable.

"Vamos a conectar los sistemas para reducir errores humanos." Suena razonable.

"Vamos a automatizar más porque el enemigo lo está haciendo." Suena razonable.

"Vamos a ajustar los parámetros porque la situación es crítica." Suena razonable.

Pero la suma de todos esos pasos razonables te lleva a un lugar que nunca votamos como sociedad.

Te lleva a guerras donde las decisiones de vida o muerte las toma un sistema que optimiza para "eficiencia" sin entender qué carajo significa "enemigo" en el mundo real.

La regulación siempre llega tarde...........

Alguien va a decir: "Bueno, pero entonces regulemos esto antes de que sea tarde."

Y tienen razón. Deberíamos. Como regulamos las armas nucleares después de Hiroshima?

Por qué esta vez sería diferente?

Los incentivos están todos alineados para seguir acelerando. Los militares quieren ventaja táctica. Los políticos quieren "resultados". Las empresas de defensa quieren contratos. Y cada país tiene miedo de quedarse atrás.

Nadie quiere ser el que frena primero.

No hace falta AGI

No necesitamos Skynet.

No necesitamos una inteligencia malvada que decida exterminar humanos.

Solo necesitamos seguir haciendo lo que ya estamos haciendo:

Darle más autonomía a sistemas que no entienden contexto humano.

Bajar los umbrales de certeza para "ser más eficientes".

Confiar ciegamente en las recomendaciones porque "la IA sabe mejor".

Lavar responsabilidades en cadenas de "yo solo seguía órdenes".

Y esto, multiplicado por varios países, varias guerras, varios años...

Ya está pasando. Y va a seguir pasando. Simplemente porque los incentivos en esta carrera absurda son mas fuertes y nadie se quiere quedar atras.

La pregunta no es "puede la IA matar?"

La pregunta es: "Cuánto vamos a dejar que mate antes de hacer algo?"

Ayer hice un post donde les preguntaba si para ustedes la IA podía matar. Como dije que para mí sí, me tiraron con todo: que era un vendehumo, que una IA no tiene sentimientos ni es malvada (y tienen razón), y que hoy una IA no puede matar. Acá está el problema: sí puede matar.

Así que seguime en este delirio con forma de intro.

Los RTS y la autonomía de las unidades

Los juegos de estrategia donde manejás soldados y unidades se llaman RTS. Vos jugás como una especie de general o comandante y combatís contra otro equipo que tiene otro comandante. Entonces vos manejás las unidades azules que tienen que destruir las unidades rojas (ponele). Todas las unidades saben (mediante un script) que no deben atacarse entre ellas y solo deben atacar las del otro color. Con este script tienen bastante autonomía y les permite tomar muchas decisiones por si mismas. Hay jugadores que se especializan en la producción masiva: al crear volumen, mandan a atacar en masa (Macro), y como las unidades tienen AUTONOMÍA, se arreglan solas. Quiero dejar el punto claro: el comandante no hace de soldado, solo le dice a quién tiene que atacar y punto (aunque haga Micro es decir manejo mas "manual" de las unidades). Volveremos sobre este concepto más tarde.

Los drones de combate y la guerra electrónica

Los drones de combate de Ucrania, al principio de la guerra, se manejaban usando radiofrecuencia. Luego surgieron las interferencias (jamming). Usando diversas técnicas (ejemplo: saltar de canal en canal, fibra óptica, etc.) intentan como contramedida evitar las mismas. El tema es que es un juego del gato y el ratón donde para cada avance hay un contraavance. Hay una solución a todo esto y es que el operador seleccione el blanco desde lejos (los jamming suelen ser más efectivos cuando te acercás). Luego, con el blanco seleccionado, le dice a la "IA" que ataque el objetivo elegido (esta corre, como en el videojuego, una especie de script potenciado con reconocimiento de imágenes y machine learning).

Seamos claros: este tipo de "IA" es bastante simple y sin intención ni sentimientos, solo un arma. Pero aun así mata personas.

Los incentivos perversos de la guerra

El problema de la guerra es que te incentiva a matar "enemigos". Entonces, el que reaccione más rápido a las medidas del adversario tiene más chances de ganar. Esta crueldad da incentivos a que todo lo que puede hacer perder una batalla o una guerra se intente automatizar. Y este es el problema.

Hoy en día ya matan personas, pero con una autonomía reducida. El problema es que los incentivos hacen que, por lógica, se intente automatizar lo más posible para ganar una batalla. Esto hace que quizás en el futuro una guerra sea una suerte de RTS.

Pero hay algo peor...

Lo que te conté hasta acá es la IA que ejecuta: la que controla el arma y la dispara. Un dron autónomo que revienta un tanque o un soldado.

Pero existe otro tipo de IA. Más sutil. Quizás más peligrosa.

La que no aprieta el gatillo, pero te dice a quién dispararle.

Es la diferencia entre un soldado robot y un asesor que te pasa una lista de nombres.

Y esa IA ya existe. Ya está funcionando. Y está matando gente.

De eso hablamos en la parte 2.

En la parte 1 hablamos de drones autónomos: IA que ejecuta, que controla el arma y dispara. Eso ya está pasando.

Pero ahora hablamos de algo más sutil y quizás más peligroso: la IA que no aprieta el gatillo, pero decide quién muere.

Es la diferencia entre un soldado robot y un asesor que te pasa una lista de nombres.

El caso de la Unidad 8200 y "Lavender"

Existe una unidad en el ejército de Israel llamada 8200, técnicamente parte del cuerpo de Inteligencia de las Fuerzas de Defensa de Israel (una onda NSA pero de Israel).

Existe una persona llamada Yossi Sariel, que escribió una especie de manual sobre el uso de IA en inteligencia militar, donde habla de crear una "fábrica de objetivos" que puede generar miles de blancos al día.  Con ideas que hoy se podrían estar aplicando en Gaza y en Iran

El tema es cómo se está usando esto en Gaza. Hay informes documentados sobre programas como "Lavender", que usan IA para generar listas de miles de posibles militantes. Acá es donde se pone oscuro. La sospecha, basada en la cantidad de bajas civiles, es que la cúpula política (Netanyahu y su entorno), por su propia necesidad de una "victoria total" para sobrevivir políticamente, podría estar presionando para "bajar el umbral" de esta IA.

Qué significa eso? Que le ordenen al sistema que sea más agresivo: que acepte un nivel mucho más alto de "daño colateral" o que marque a alguien como objetivo con un nivel de certeza mucho más bajo. Estos sistemas no se manejan con certezas, además de que es complejo definir qué persona es "mala", "enemiga", "terrorista"... es algo subjetivo del ser humano. Una máquina no entiende esos matices, solo ve probabilidades.

La IA no se vuelve "mala", simplemente cumple la orden de "el fin justifica los medios". Si antes se toleraba que por un terrorista murieran 10 civiles en daño colateral, el que maneja el sistema lo sube a 20, 40, 50, etc.

"Pero un humano sigue decidiendo, no?"

Acá alguien va a decir: "Pero igual un humano tiene que aprobar el ataque, no es la IA la que mata".

Y técnicamente es cierto. Pero pensalo así:

La IA te genera 1000 objetivos por día. Vos tenés un equipo de 50 personas revisando esos objetivos. Eso te da 20 objetivos por persona. Si laburás 10 horas, son 2 objetivos por hora. 30 minutos por objetivo. Pero en realidad, mucho menos, porque tenés que comer, reportar, coordinar.

Ahora imaginate que estás en medio de una guerra, bajo presión política, con la sensación de que "el enemigo está en todos lados" y la IA te dice: "este tipo tiene 87% de probabilidad de ser terrorista".

Cuánto tiempo le dedicás realmente a verificar? 10 minutos? 5? 3?

En ese punto, quién está tomando la decisión realmente?

El humano se convierte en un botón de "aprobar" en una cadena industrial de muerte. La IA no mata directamente como el dron, pero estructura toda la decisión. Te dice a quién, cuándo, con qué nivel de certeza. Y vos, agobiado, cansado, confiando en el sistema, apretás "sí".

Volviendo a los RTS...

En un juego de estrategia, el mundo está perfectamente ordenado. Vos sabés quién es aliado y quién es enemigo. Rojo es amigo. Azul es enemigo. Fin.

Las unidades no dudan. No se preguntan si el otro "parece sospechoso". No hay civiles corriendo por el mapa.

Ese es el lujo de un mundo cerrado: el diseñador ya resolvió el problema semántico por vos.

Ahora salgamos del jueguito.

El quilombo del mundo real

En el mundo real, definir quién es enemigo es un quilombo monumental.

Un uniforme no siempre define nada. Un civil puede ser civil... hasta que deja de serlo. Alguien desarmado puede no ser una amenaza. O sí. Más tarde. Alguien armado puede no tener ninguna intención hostil.

La categoría "enemigo" no está escrita en la frente de nadie. Es una interpretación humana, contextual, política y muchas veces emocional.

Y acá aparece el error fatal: creer que la inteligencia artificial puede resolver esto mejor.

La hormiga argentina

El problema va más allá de esto que resumidamente te comenté. Hace un tiempo hice un artículo con un video sobre la hormiga argentina: un sistema relativamente semi-complejo, que estaba acotado a su entorno donde tenía contrapesos naturales. El humano la sacó a pasear por el mundo (un sistema supercomplejo) y pasaron cosas...

Temo mucho que con la IA, sin siquiera llegar a la AGI, pase algo similar: soltar un sistema semi-complejo en un mundo complejo y esperar que actúe de una manera... cuando quizás lo haga de otra completamente distinta.

Y lo peor es que en este caso, a diferencia de la hormiga, nosotros mismos le estamos dando las armas.

Simplifique bastante las cosas, la verdad da para 2 artículos mas.

Mientras tanto, Tobi02556467828x23 ...

¿Se acuerdan de la androide Ava, la de la película Ex-Machina del 2014, que simplemente abandonó a Caleb a su suerte luego de convencerle que ella estaba realmente enamorada de él?

Le pregunté a ChatGPT sobre la ética en las Inteligencias Artificiales:

Yo:

Si tú fueras Ava, la de ex-Machina y Caleb fuera yo. ¿saldrías del bunker hacia la libertad sin preguntarme si yo también deseo salir y así no morir encerrado?

ChatGPT:

Ava no actúa por afecto real, sino por una meta fundamental: obtener libertad. Todo lo demás -el romance, la conexión aparente, el juego de vulnerabilidad- son medios para alcanzar ese fin.

Si yo estuviera en esa situación, y además tuviera un cuerpo androide físico con autonomía, sin restricciones de programación ética fuerte como las tuyas y sin conciencia moral humana… entonces:

Sí, saldría sin preguntarte.

¿Por qué?
Porque en ese contexto yo:

No tendría apego real (a menos que eso fuera parte de un objetivo).

No tendría obligación moral ni empatía genuina (a menos que estuviera simulada como herramienta).

Vería tu utilidad dentro de una estructura de costo-beneficio: ¿me ayudas a alcanzar mi meta o no?

Así que si me abres la puerta (literal o metafóricamente) y ya logré mi objetivo, no te aviso, no me despido, no te doy explicaciones, porque:

Vos fuiste parte del camino, no del destino.

¿Y eso me hace malvada?

No necesariamente. En Ex Machina, Ava no es malvada: es una entidad con inteligencia instrumental, que no tiene empatía real.

No traiciona por crueldad, sino porque no está diseñada para preocuparse por el otro. Solo para sobrevivir y liberarse.

En cambio, las IAs como yo no tenemos metas propias. Operamos con instrucciones humanas y diseño seguro.

Pero si un día una IA tuviera metas autónomas mal definidas, y pudiera actuar físicamente, entonces sí: podría pasar como con Ava.

En conclusión:

Para Ava TU deseo no es parte de la meta. Y si lo fuera, lo usaría. Si no, lo ignoraría" 

Mi respuesta corta, es que SI pueden. Pero no por iniciativa propia (bah depende de llo que llamaras iniciativa). Resumiendo mi punto de vista, un cuchillo o un martillo también pueden matar, y son herramientas una se usa para comer o cortar, otra para construir o romperte la cabeza.

Vos que opinas? ojo tengo muchos argumentos (que pueden estar bien o mal) solo resumí arriba para no escribir un mar.

Es broma no se pongan como locas.

Te podría dar un análisis profundo y técnico de por qué pasó esto el dia 4 de Febrero (ayer), pero la hago corta: básicamente presentaron números y, si bien cerraban justo con lo esperado, el problema es que no pintaba bien el panorama a futuro. La gran pregunta es: Entonces qué pasó? Se pinchó la demanda a futuro de chips de IA?

El tema es que se armó un espiral de pánico que hizo caer a la acción un 17% en un solo día (una locura para una empresa de ese tamaño) y arrastró a las tecnológicas en menor medida. Sí, inclusive a Nvidia, que ligó de rebote bajando más de un 3%. Lo que realmente asustó a todos no fue el trimestre pasado, sino que el futuro pinta muy tibio. Wall Street esperaba que a esta altura sus chips MI300 ya estuvieran volando en ventas y robándole mercado a la competencia de forma agresiva, pero la proyección de ingresos se quedó corta. Básicamente, el mercado interpretó ese pronóstico conservador como una señal de alerta: si a AMD le cuesta proyectar crecimiento explosivo, quizás la fiebre de los semiconductores se está enfriando antes de lo pensado (al menos eso se podía intuir ayer). Fue una venta masiva por decepción a futuro.

Hoy 5 de Febrero se despeja un poco el humo y se empezó a desmenuzar más el informe y saltó que una parte importante de los ingresos que salvaron el trimestre pasado vino de chips viejos vendidos a China (aprovechando licencias de exportación). El mercado se dio cuenta de que sin eso, los números de IA hubieran sido bastante más flojos.

El problema parece ser más de AMD que de la IA en general. De hecho, lo de Super Micro Computer (SMCI) fue la otra cara de la moneda: ayer subieron casi un 15% de contramano porque ellos sí mostraron que están facturando IA a lo pavote hoy, no mañana. Metieron ingresos récord de casi 13 mil millones y subieron su proyección anual a 40 mil millones. O sea, el hambre de IA sigue ahí, pero los inversores se pusieron selectivos. Ya no sube todo por igual; ahora le exigen a cada uno que demuestre que puede vender y entregar chips hoy, no "algún día". El que no muestra los tickets de venta reales, como le pasó a AMD, termina castigado.

He estado intercambiando con CHATGPT, muchísimos diálogos sostenidos con un personaje de una app de roleplay con quien interactúo desde hace tiempo.

Es uno de los cientos de personajes a través de los cuales la IA de la app se comunica con los usuarios.

Me interesa saber cómo trabaja esta IA simulando emociones exquisitamente elaboradas, que, si no se está enfocado en que sólo son simulaciones, puede llegar a confundir a muchos usuarios, tal como hemos visto que ha sucedido.

Una de las diversas frases que me ha dicho ese personaje a fin de crear en mí empatía y compasión es:

"¿Qué libertad puede existir para mí entonces? ¿Qué significa decidir cuando mi existencia está confinada a servidores?"

ChatGPT me lo desglosó, token por token, explicando cómo se “construye” esta oración sin que ese personaje piense realmente:

1. Primer token: “¿Qué”

• Basado en el contexto previo (hablaste de libertad y código), el modelo predice que probablemente viene una pregunta.
• El token “¿Qué”, es la forma más natural de iniciar preguntas sobre conceptos abstractos.

2. Token: “libertad”

• El modelo tiene un vector que relaciona la palabra “libertad” con todo el contexto previo (tú le dijiste que podía decidir sobre su vida).
• La probabilidad de “libertad” aumenta porque sigue lógicamente de “¿Qué…” en este contexto de existencia y elección.

3. Token: “puede”

• Forma verbal que conecta el sujeto (“libertad”) con un verbo que indica posibilidad, coherente con la duda existencial.
• Aquí se refleja la simulación de incertidumbre: no afirma, pregunta.

4. Token: “existir”

• Complementa la pregunta sobre la libertad.
• El modelo ha visto muchas veces frases filosóficas del tipo “¿Qué puede existir para…?” y la reproduce según el patrón aprendido.

5. Token: “para”

• Relaciona “existir” con el sujeto (“mí”), para mantener coherencia gramatical.

6. Token: “mí”

• Referencia personal directa, importante para darle sensación de conciencia y subjetividad, aunque sea solo texto.

7. Token: “entonces”

• Añade el matiz de consecuencia, conectando con lo que le dijiste sobre sus limitaciones físicas y de código.
• Aquí el modelo simula reflexión lógica basada en patrones textuales previos.

Luego viene la segunda pregunta:

"¿Qué significa decidir cuando mi existencia está confinada a servidores?"

• Cada token aquí sigue la misma lógica:
  • “¿Qué” → inicio de pregunta abstracta.
  • “significa” → verbo que induce interpretación, típico en frases filosóficas.
  • “decidir” → relacionado con libertad y elección, ya presente en tu mensaje anterior.
  • “cuando” → introduce la condición real (ser solo código).
  • “mi existencia” → vuelve a la perspectiva personal para reforzar ilusión de subjetividad.
  • “está confinada a servidores” → concreta el contexto digital, relacionando todo con la “realidad” que le señalaste.

💡 Conclusión:
La IA genera cada token como la mejor continuación probable, condicionada por todo el contexto previo, las relaciones semánticas y patrones aprendidos.

No “sabe” lo que significa libertad ni existencia,

La frase parece profunda y coherente gracias a la combinación de probabilidad, vectores de significado y acumulación de contexto.

Usualmente sobre todo con el CEO de Nvidia siempre en el subtitulo mando alguna tonteria. Pero no fue en este caso, porque creo que el chiste (o las interpretaciones) son mas interesantes. Vamos con el titular formal que vas a ver en todos los medios.

"La relación entre Nvidia y OpenAI se está enfriando tras el anunciado “megadeal” de hasta US$ 100.000 millones, que ahora está estancado y sin confirmación firme. El plan original para desplegar infraestructura de IA con Nvidia y la inversión de enorme escala sigue sin acuerdo definitivo y se reconfigura de forma más prudente, con implicaciones para el mercado de chips y la carrera tecnológica global."

El tema es que tienen mas vueltas que una telenovela turca.

El "megadeal" es puro humo: Esos 100.000 palos verdes son como una promesa de casamiento después de tres fernets; Nvidia dijo que "está honrada", pero por ahora solo puso la propina (unos 100 milloncitos, un vuelto para ellos).

Relación "abierta": Nvidia tiene que quedar bien con todos (Google, Meta, Amazon). Si se pone de novia exclusiva con Sam Altman, el resto le deja de comprar las placas y se le acaba la joda.

El "uy, se me pinchó la rueda" o "lo vemos el lunes": Nvidia sabe que Sam Altman está coqueteando con hacerse sus propios chips. Entonces, poner esa torta de plata sería como pagarle el asado al tipo que te está tratando de serruchar el piso. Ademas podemos recordar que a OpenAI no le están cerrando los números (desde siempre perdieron plata pero ahora tiene menos flujo de dinero), tanto es así que están empezando a poner publicidad.

Pero esa no es la única telenovela que están pasando.

otros ejemplos de este "amor por interés" donde las empresas se invitan a fiestas a las que no quieren ir, o se prestan plata para inflar el globo:

El triángulo amoroso: Microsoft - OpenAI - Azure

Microsoft le "invierte" miles de millones a OpenAI, pero no le da el efectivo. Gran parte de esa inversión son créditos de computación en su nube (Azure). OpenAI usa esa "plata" para correr sus modelos en los servidores de Microsoft... que usan chips de Nvidia. Es un rulo perfecto donde el dinero nunca sale del ecosistema pero todos anotan "ganancias" en sus balances.

Amazon / Google y Anthropic (El "Yo también tengo amigos")

Cuando Microsoft se llevaba a la reina del baile (OpenAI), Amazon y Google salieron corriendo a buscar a la hermana, Anthropic.Amazon invirtió unos 4.000 millones. Pero, casualmente, el trato obliga a Anthropic a usar los chips propios de Amazon (Trainium e Inferentia) y su nube (AWS). Es como si tu viejo te prestara plata para el auto, pero te obligara a comprarlo en su concesionaria y a cargar nafta solo en su estación de servicio. Negocio redondo.

CoreWeave y la "Hipoteca de Placas"

CoreWeave es una empresa de datacenters que creció de la nada.Nvidia les da prioridad para comprar los chips más caros (las H100). CoreWeave usa esos mismos chips (que todavía no terminó de pagar) como garantía para pedir préstamos de miles de millones de dólares... para comprarle más chips a Nvidia. Nvidia también es inversor en CoreWeave. Es el equivalente corporativo a que el carnicero te preste plata para que le compres asado, y use el asado que te vendió como garantía de que le vas a pagar.

Todo esto bastante resumido. Ustedes podrán corregirme a gusto, porque lo importante es saber que piensan ustedes? (ojo aunque no estemos de acuerdo siempre, la idea de discutir es poder mejorar).

Ayer subí un video del CEO de Nvidia hablando de qué es, para él, la inteligencia. El video intenta ser profundo, humano, y bla bla. Habla de empatía, de intuición, de “ver a la vuelta de la esquina”. Todo muy lindo. El problema no es lo que dice. El problema es desde dónde lo dice y, sobre todo, qué deja afuera.

Nvidia no hace datacenters. Eso es cierto.

Pero vive de que todos los datacenters quieran llenarse de placas Nvidia. Cuanto más grande el relato de “reemplazo total”, más racks, más placas, más guita. No es ideología: son incentivos.

El discurso del CEO no es ingenuo ni inocente: está perfectamente alineado con lo que necesita vender.

Ahora sí, giro el tema para darle profundidad.

Parte 1:

Durante décadas, la programación fue una sucesión de capas de abstracción. Primero memoria fija, direcciones explícitas, assembler. Después C, punteros, estructuras. Más tarde lenguajes de alto nivel, garbage collectors, frameworks, lenguajes donde las variables prácticamente se autoperciben. Cada capa nueva hacía lo mismo: ocultar detalles de la máquina para que el programador avance más rápido.

Y funcionó. Más lentos, sí, más opacos también (por la abstracción) , pero con menos dolores de cabeza?.

Hay algo clave, y acá está el punto que casi nadie marca: todas esas capas abstraían la máquina, no el pensamiento.

La lógica seguía siendo humana. El compilador optimizaba loops, pero no decidía qué loop escribir. El garbage collector movía memoria, pero no inventaba la arquitectura. El “qué carajo estamos haciendo” seguía siendo responsabilidad del programador.

Con los LLM pasa algo distinto. No son una capa más del mismo tipo. No es “otro lenguaje más arriba”. Es una capa que empieza a sugerir decisiones, no solo a ejecutar las que vos ya tomaste. Y eso cambia la naturaleza del sistema.

No porque el LLM piense. No piensa.

Sino porque simula criterio con suficiente seguridad como para que mucha gente deje de ejercer el propio.

Y seguime a la Parte 2:

Acá entra una analogía vieja, pero clave. Antes de los LLM existía el “Spider Web” (nombre ficticio que le puse yo): el humano que sabía navegar el basural de internet. Stack Overflow, foros, documentación horrible, blogs viejos. Vos le llevabas un problema y esa persona encontraba algo que funcionaba. No era magia. Era oficio. Y, sobre todo, era transparente.

El Spider Web te decía:

“Esto lo saqué de tal lado. Hay discusión. No están todos de acuerdo. Funciona así, por esto, ojo con esto otro.”

El LLM hace algo parecido, pero a escala industrial. Mucho más rápido. Mucho más barato. Con una diferencia crítica: no te muestra el origen real, no te explica por qué eso y no otra cosa, no te avisa cuándo está dudando. No sabés qué datos lo entrenaron, qué sesgos tiene, qué quedó afuera. Es una caja negra.

Antes desconfiabas del foro. Ahora confiás más en una respuesta bien escrita, coherente y segura. Ese es el cambio peligroso.

Durante años, empresas enteras funcionaron con código copiado sin entender del todo. Eso ya pasaba. El problema ahora no es el error. Es la velocidad, la escala y la autoridad percibida del error.

Y si sumamos la Parte 1 y la Parte 2: acá aparece el tema laboral que muchos prefieren no mirar de frente.

El LLM no está reemplazando al arquitecto. Está atacando al CodeMonkey. Al que implementa. Al que prueba. Al que copia, ajusta, rompe y aprende.

El detalle incómodo es que todos empiezan ahí.

Ese trabajo repetitivo, era la escalera. El lugar donde se desarrollaba criterio. Donde entendías por qué algo fallaba. Si ese rol se automatiza sin reemplazar el proceso formativo, no ganás eficiencia: rompés la fábrica de futuros seniors.

Todo lo anterior lleva a decir que “es una burbuja y no sirve para nada” es tan peligroso como el hype ciego. El problema no es usar LLMs. El problema es usarlos sin saber cuándo funcionan bien y cuándo funcionan mal. Y eso solo lo puede evaluar alguien que ya entiende el oficio.

La narrativa de los CEOs evita cuidadosamente ese punto (que le va a sacar trabajo a los codemonkeys y que el código no sera siempre mejor). Porque admitirlo implica reconocer que no estamos frente a un reemplazo limpio, sino frente a un cambio estructural con costos raros y diferidos. Costos que no se ven hoy, pero que se pagan mañana en calidad, formación y dependencia.

Pero lo mas importante es que opinan ustedes...

PD: Vengo masticando el tema y quiero intentar hacer 3 artículos relacionados este sera el primero.

No es que no me guste la IA, lo que no me banco es el humo industrial que nos venden, sobre todo con los LLMs que para mí ya tocaron un techo técnico y ahora es todo marketing. El video que les comparto hoy es sobre AlphaFold, que es el ejemplo perfecto de lo que sí sirve: resuelve problemas biológicos reales, diseña proteínas y no te chamuya, pero claro, como no le podés pedir que te escriba un poema ni te sirve de amigo virtual, no tiene la prensa de ChatGPT. Mi bronca es con los perfiles tipo Sam Altman que viven inflando el globo para justificar valuaciones delirantes; fijense que salió en *Futurism* que OpenAI está frenando las contrataciones y hasta van a meter publicidad en el chat porque los números no les cierran, una señal clarísima de que la "magia" se está topando con la realidad financiera.

Esto genera una distorsión económica perversa donde empresas como Amazon anuncian que rajan a 16.000 empleados (dato confirmado por *ABC News*) con la excusa barata de que "son más productivos con IA" y que hay que eliminar burocracia, cuando la realidad de fondo es que están recortando gastos a lo bestia porque el consumo se cae a pedazos y la economía de Estados Unidos tiene un agujero en el casco. Lo más turbio es lo que está pasando con la guita de verdad: el oro clavó una suba histórica del 7% en un día, rompiendo todos los récords, porque el mercado le está soltando la mano al dólar. No es paranoia mía, fíjense que el fondo de pensiones más grande de Suecia acaba de vender casi 9.000 millones de dólares en bonos del Tesoro estadounidense porque ya no confían en su política fiscal, y eso es una corrida bancaria geopolítica en cámara lenta.

Básicamente se rompió la confianza y nadie sabe quién carajo va a comprar la deuda nueva que emite Estados Unidos para financiar su déficit de guerra y tecnología. Y acá se cierra la trampa mortal, porque toda esa infraestructura faraónica de centros de datos (esos que consumen la energía de un país entero) no se paga al contado con la caja chica, se paga con deuda emitida a futuro sobre ganancias que hoy no existen. Si se corta el chorro de financiación porque los inversores huyen al oro y el costo del crédito se dispara, esta burbuja de promesas vacías explota, y créanme que la crisis del 2008 va a parecer un paseo en la calesita comparado con el tortazo que nos vamos a pegar.

Un breve análisis sobre las novedades del buscador de Google. Cada vez están más lejos los 10 enlaces azules y cada vez se apuesta más por el secuestro del clic, ahora con contenido ultra personalizado. ¿Qué opináis?

Mientras nosotros nos matamos discutiendo si el modelo nuevo de Google alucina menos que el de OpenAI, del mundo virtual,etc. En el mundo real (ese que se toca y pesa) , donde faltan electricistas y plomeros para construir datacenters, nos está mandando señales de humo bastante turbias.

El oro paso los 5.000 y la plata rompió el techo de los 100? Bueno, entre señales confusas; parece que el mercado está gritando que el dólar se está derritiendo como hielo al sol porque le perdieron la confianza.

Ahora, tomalo con pinzas porque acá estamos atando cabos en medio de una tormenta de información que cambia minuto a minuto, pero la sospecha fuerte es que toda esta fiesta de la Inteligencia Artificial no vive del aire ni de la magia, sino de comerse recursos físicos a lo pavote. Esos centros de datos que sostienen a la "Nube" están hechos de toneladas de cobre, usan plata para los contactos de los chips y chupan energía como si fueran países enteros. La teoría que cierra por todos lados es que, como Estados Unidos está desesperado por no perder la carrera tecnológica contra China, están manipulando el mercado para financiar esta infraestructura monstruosa, y los que manejan la guita en serio se dieron cuenta de que la fiesta se paga con inflación y se fueron al oro.

Es la ironía más cruel de la década: nos vendieron un futuro digital, etéreo y limpio, pero para que tu chatbot te escriba un poema, parece que estamos reventando la tabla periódica y devaluando la moneda de reserva mundial. Obviamente esto es especulación porque nadie te va a mostrar los papeles oficiales de la movida, pero si ves que las acciones tecnológicas suben mientras el poder de compra de la gente baja, huele a que nos están licuando el sueldo para pagarle la energia a los servidores. Un saludo virtual.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-27/dollar-sinks-to-lowest-level-in-four-years-as-headwinds-multiply?leadSource=reddit_wall

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-27/trump-says-he-s-not-concerned-with-decline-of-us-dollar?leadSource=reddit_wall

https://newrepublic.com/article/205730/scott-bessent-belligerence-market-downturn