Código Abierto

Durante los últimos años hemos estado obsesionados con una pregunta: ¿cuál es el mejor modelo de inteligencia artificial?
GPT, Claude, Gemini… más contexto, más razonamiento, mejores benchmarks. Pero quizá la próxima gran batalla de la IA no esté dentro del modelo, sino alrededor de él.
En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson hablan de harnessing: el conjunto de contexto, memoria, herramientas, permisos, evaluaciones, guardrails y mecanismos de feedback que permiten transformar la inteligencia de un modelo en trabajo útil, fiable y repetible.
Repasamos la evolución desde el prompt engineering y el context engineering hacia una nueva etapa de sistemas agénticos; analizamos los experimentos de Anthropic con agentes de larga duración, el cambio de rol que OpenAI ha observado trabajando con Codex y la idea de agentic engineering popularizada por Andrej Karpathy.
Pero la conversación termina yendo mucho más allá de la tecnología.
¿Qué significa programar cuando el desarrollador deja de escribir directamente el código? ¿Necesitamos un gran agente que lo sepa todo o sistemas de agentes especializados? ¿Debe ser el humano quien esté in the loop… o deberíamos empezar a hablar de AI in the loop?
Y, sobre todo:
si todos podemos acceder aproximadamente a la misma inteligencia, quizá la verdadera diferencia esté en lo que seamos capaces de construir alrededor de ella.
Porque la potencia sin control sirve de poco.
Y eso es precisamente lo que intenta resolver el harnessing.

¿La inteligencia artificial acabará con nuestros empleos o transformará por completo la estructura de las empresas?
En este episodio de Código Abierto analizamos la presión por automatizar, las oleadas de despidos en el sector tecnológico y el auge de compañías capaces de producir más con equipos cada vez más pequeños. Nos preguntamos cómo serán las organizaciones del futuro, qué ocurrirá con administrativos, asistentes, programadores junior y mandos intermedios, y si estamos eliminando precisamente los puestos en los que aprendían los profesionales del mañana.
También exploramos una gran paradoja: mientras muchos trabajos de oficina están expuestos a la automatización, Europa necesita electricistas, fontaneros, mecánicos, soldadores y profesionales sanitarios. ¿Serán los oficios técnicos y manuales los trabajos mejor valorados del futuro?
Un debate sobre inteligencia artificial, productividad, salarios y poder para entender no solo qué empleos desaparecerán, sino qué clase de empresa y de sociedad estamos construyendo.

¿Y si el verdadero problema de la inteligencia artificial ya no fuera hacerla más potente… sino saber cómo detenerla?
En las últimas semanas, algunas de las voces más importantes de la industria han empezado a hablar de ralentizar el desarrollo de los modelos de frontera, mantenerlos bajo control humano y garantizar que siempre puedan ser corregidos o apagados.
Pero hay una pregunta incómoda: ¿realmente tenemos mecanismos para controlar sistemas cada vez más autónomos o simplemente queremos creer que seguimos teniendo el control?
En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson analizan qué hay detrás de este cambio de discurso: seguridad, alineamiento, human in the loop, el famoso «botón rojo» y la dificultad creciente para saber si un modelo está comportándose correctamente… o simplemente ha aprendido cómo superar nuestras pruebas.
Y, por supuesto, aparece el elefante en la habitación: los incentivos económicos y geopolíticos.
Porque frenar la IA no ocurre en el vacío. Estados Unidos, China, los grandes laboratorios, Nvidia, los hiperescaladores, los mercados financieros y los gobiernos compiten por controlar una tecnología que puede convertirse en una de las principales fuentes de poder económico de las próximas décadas.
¿Puede existir realmente una pausa global?
¿Quién decide cuándo pulsar el botón rojo?
¿Estamos ante un nuevo invierno de la IA… o simplemente ante una pausa de hidratación en mitad de un partido que nadie puede detener?
Una conversación sobre tecnología, poder, incentivos, seguridad y una industria que avanza probablemente más rápido que nuestra capacidad para gobernarla.
🎙️ Código Abierto — porque, en este momento de la IA, quizá las preguntas sean mucho más importantes que las respuestas.

En este episodio de Código Abierto, Álex de Fuenmayor e Ignacio G. R. Gavilán analizan el Model Hardware Standard (MHS), la propuesta de Anthropic para crear una forma común de conectar agentes de inteligencia artificial con sensores, instrumentos, máquinas y robots.
¿Podría MHS convertirse en el equivalente de MCP para el mundo físico? Partiendo de ejemplos en laboratorios científicos, biotecnología y computación cuántica, exploramos cómo un estándar podría reducir las integraciones propietarias, facilitar el descubrimiento de dispositivos y acelerar el desarrollo de la denominada inteligencia artificial física.
También aclaramos la diferencia entre MHS, los modelos de lenguaje, los modelos visión-lenguaje-acción y los World Models, capaces de anticipar las consecuencias de una acción antes de ejecutarla.
La conversación aborda además el mercado potencial de la robótica, la ventaja industrial y de datos de China, la posición de Estados Unidos y Europa, y los intereses estratégicos de Anthropic. Cerramos con la cuestión más delicada: la seguridad. ¿Qué ocurre cuando un modelo que puede improvisar obtiene acceso a infraestructuras industriales? ¿Cómo evitamos errores, ciberataques o usos militares de sistemas autónomos?
Una conversación sobre estándares, robots y la batalla por conectar la inteligencia artificial con el mundo real.

Volvemos de vacaciones y, mientras nosotros desconectábamos, la inteligencia artificial ha seguido acelerando.
Agosto nos ha dejado movimientos importantes en prácticamente todos los frentes: OpenAI parece haber recuperado la iniciativa frente a Anthropic, Codex y Claude Code anticipan una nueva batalla alrededor de los agentes, Nvidia sigue ampliando sus fronteras y las grandes tecnológicas continúan invirtiendo cantidades extraordinarias en chips, centros de datos y capacidad de computación.
Pero quizá la reflexión más interesante del verano la haya dejado el propio Sam Altman: incluso teniendo a su alcance herramientas capaces de asumir buena parte de su trabajo cotidiano, reconoce que sigue haciendo clic, entrando en aplicaciones, revisando el correo y copiando y pegando como lleva haciendo desde hace veinte años.
¿Y si la tecnología estuviera avanzando más rápido que nuestra capacidad para cambiar nuestra forma de trabajar?
En este primer episodio del nuevo curso, Álex y Nelson repasan las principales noticias tecnológicas de agosto, analizan el nuevo equilibrio de fuerzas entre OpenAI y Anthropic y debaten sobre el verdadero salto que tenemos por delante: pasar de utilizar inteligencias artificiales que responden a nuestras preguntas a confiar en agentes capaces de actuar por nosotros.
La carrera continúa. El mercado no ha esperado a que volviéramos de vacaciones.
Bienvenidos a una nueva temporada de Código Abierto.