Hay un video de hace ocho años donde un papá trata de hacer un sándwich de mantequilla de maní siguiendo las instrucciones exactas de su hijo.

"Pon mantequilla de maní en el pan," dice el niño.

El papá toma el frasco cerrado y lo pone encima del pan.

"¡No papá! ¡Ábrelo primero!"

"Pero no me dijiste que lo abriera."

Este video se volvió viral mucho antes de que existiera ChatGPT. Pero nos enseña algo crucial sobre el futuro que ya estamos viviendo.

No sabemos dar instrucciones.

Damos por sentado miles de pasos intermedios que para nosotros son "obvios." Asumimos contexto. Saltamos conexiones lógicas. Esperamos que el otro "entienda lo que queremos decir."

Hoy le decimos a la AI: "Hazme algo más moderno."

¿Moderno cómo? ¿Según qué estándar? ¿Para qué audiencia? ¿En qué contexto?

Le decimos: "Cambia el vibe de esta página."

¿Qué parte del vibe? ¿Hacia dónde? ¿Conservando qué elementos?

Estamos en la dinámica del papá con el sándwich, esperando que la máquina "entienda" lo que obviamente queremos decir.

Dicen que el lenguaje natural será el nuevo lenguaje de programación. Y es cierto.

Pero asumimos que como hablamos "naturalmente" todos los días, ya sabemos hacerlo bien.

Hablar con otros humanos y dar instrucciones precisas a una máquina son habilidades completamente diferentes. Los humanos llenan los vacíos, interpretan el contexto, leen entre líneas.

Las máquinas no.

Y mientras más poderosas se vuelven estas herramientas, más costosos se vuelven nuestros errores de comunicación.

Cuando las herramientas realmente inteligentes lleguen, no habrá un niño riéndose para corregirnos.

Habrá deadlines. Clientes. Presupuestos.

Y nosotros, frustrados, culpando a la AI por no "entender" instrucciones que nunca aprendimos a dar.

La habilidad más valiosa del futuro no será dominar la tecnología.

Será aprender a traducir nuestra intención en lenguaje preciso.

¿No deberíamos empezar a practicar ahora?

Cada respiración que tomas es práctica. Cada palabra que eliges, cada momento en que decides prestar atención o distraerte, cada vez que respondes rápido o te tomas un segundo para pensar.

Todo es ensayo.

Crees que primero decides quién quieres ser y después trabajas para convertirte en esa persona. Pero la vida funciona diferente. Primero actúas, después te conviertes en lo que actuaste.

El facilitador que confunde a sus participantes no se levantó esa mañana planeando confundir a nadie. Tiene las mejores intenciones. Pero las intenciones no cambian lo que está practicando. El maestro que inspira no tuvo suerte con su grupo. Está practicando ser alguien que inspira.

No hay diferencia entre quién eres y qué haces repetidamente.

Intentar mejorar es un proyecto. Ser alguien que mejora es una identidad. Los proyectos terminan. Las identidades se profundizan.

Lo he visto esta semana. Tres veces. Personas excelentes, con conocimientos brillantes, que caen en la misma trampa. Un día llegan a su techo. Saben hacer muy bien su trabajo. Dominan su área. Y sin darse cuenta, dejan de practicar y empiezan a improvisar.

Pero improvisar requiere práctica constante. Los músicos que realmente improvisan practican todos los días. Los improvisadores amateur tocan lo que recuerdan de la semana pasada.

Hay práctica consciente (deliberada) y hay repetición automática. Una te lleva hacia adelante. La otra te mantiene exactamente donde estás.

La pregunta no es si estás practicando.

La pregunta es qué estás practicando.

Seguimos creyendo en la magia del escenario. Pensamos que las palabras correctas, dichas con la entonación perfecta, pueden transformar el miedo en confianza. Que una presentación sobre IA puede hacer que quienes piden cuartel se conviertan en pioneros.

Bill Belichick nunca fue famoso por sus discursos motivacionales. Era famoso por ganar. Y ganaba porque entendía algo que la mayoría de los líderes olvidan: no se trata de lo que necesitas decir, sino de lo que tu audiencia necesita escuchar. (Estoy leyendo The Art of Winning, de Bill Belichick)

Cuando hablamos de humanos en la era de la IA, tenemos ante nosotros tres grupos claramente definidos. Los que tienen miedo, los que se rinden antes de empezar, y los que ya la están usando. Pero tratamos a los tres con el mismo discurso genérico sobre "transformación" y "oportunidades".

El miedo necesita certezas específicas, no promesas vagas.

La rendición necesita ejemplos tangibles, no teorías inspiradoras.

Los que ya están usando IA necesitan frameworks para escalar, no evangelización básica.

Belichick pasaba tiempo conociendo a sus jugadores porque sabía que cada uno respondía a estímulos diferentes. El veterano necesitaba respeto por su experiencia. El novato necesitaba confianza en sus capacidades. El estrella necesitaba desafíos que mantuvieran su hambre.

Y nosotros, cuando subimos al escenario a hablar de IA, ¿conocemos realmente a quienes nos escuchan?

¿Sabemos si el gerente de recursos humanos en la tercera fila está preocupado por los despidos o por quedarse atrás? ¿Si la desarrolladora junior necesita herramientas prácticas o validación de que su trabajo seguirá siendo relevante?

El micrófono amplifica la voz, pero no amplifica la comprensión.

La verdadera motivación no viene de las palabras que elegimos, sino de demostrar que entendemos exactamente dónde está parada cada persona y qué necesita para dar el siguiente paso.

¿Estás hablando para impresionar a tu audiencia o para servirle?

Quizás has leído el caso de la influencer de IA en Wimbledon. Pero lo que no has visto es el fraude que está pasando justo frente a nosotros.

Cada día, creadores de contenido toman posts exitosos en inglés, los traducen palabra por palabra, y los presentan como si fueran sus propios insights. Sin contexto. Sin atribución visible. Sin vergüenza.

Los créditos quedan enterrados al final, donde nadie llega. O simplemente desaparecen.

Y funciona.

Estos traductores aparecen en rankings de "Top Voices" mientras los autores originales permanecen invisibles para audiencias que no hablan inglés.

Es un arbitraje de idiomas disfrazado de creación de contenido.

El problema no es la traducción. El problema es la mentira.

Cuando alguien empieza un post con "He estado pensando sobre..." y termina con créditos microscópicos, está vendiendo autoridad que no construyó. Está cosechando confianza que no sembró.

Para la audiencia es peor: creen que están siguiendo a un pensador original, cuando en realidad están siguiendo a un traductor de Google con LinkedIn Premium.

La tecnología hizo la traducción gratuita. Pero también hizo gratuita la apropiación.

Y son descarados.

Te venden sus "secretos" a cambio de un comentario: "Di PROMPT y te envío mi automatización en n8n para escribir posts originales". Como si la originalidad fuera un script que se puede descargar.

Y ahora tenemos una generación de "expertos" cuya única habilidad es copiar y pegar en otro idioma.

Y no se les acaba el material. Hay un océano infinito de contenido en inglés esperando ser traducido. Y cuando cambian de voz demasiado, simplemente dicen que están "evolucionando" o "explorando nuevas perspectivas".

La pregunta no es si esto es ético.

La pregunta es: ¿cuánto tiempo puedes construir una audiencia con ideas prestadas antes de que se note que no tienes ideas propias?

"¿Para qué enseñar código si la IA puede generarlo?" Es como preguntar por qué los ejecutivos deberían aprender idiomas si existen traductores.

Porque la traducción puede ser técnicamente correcta pero culturalmente inapropiada. Y sin entender el idioma, no puedes evaluar si es relevante para tu audiencia.

No se trata de palabras o teclas, sino de poder. Con el código sucede igual.

La IA es probabilística. Genera lo que estadísticamente parece correcto, no lo que es correcto. Alguien necesita saber la diferencia. Si no eres tú, será tu competencia.

El pensamiento computacional no se aprende observando. Se aprende haciendo, fracasando, iterando. Como andar en bicicleta. Como escribir.

En un mundo automatizado, entender cómo funcionan los sistemas te da agencia. Tus decisiones están siendo influenciadas por algoritmos. Si no entiendes cómo funcionan, no tienes el poder de desafiarlos.

La verdadera pregunta no es si la IA genera código, sino quién la dirige.

¿Tú, o alguien más?

Creemos que programar es escribir código. Pero mira más de cerca. Hablas con usuarios. Entiendes problemas. Planeas soluciones. Compartes ideas. Traduces pensamientos a sintaxis. Verificas que funcione.

¿Dónde está el valor real?

El código es apenas 10-20% de tu trabajo. El resto es comunicación estructurada. Y ahí está el verdadero cuello de botella.

Mientras todos se obsesionan con qué tan rápido la IA genera líneas de código, han perdido de vista lo fundamental: no es la sintaxis. Es la claridad.

He publicado apps exitosas usando Vibe Coding: Affirmio, Karensansui, Oblique Strategies. Cada una demuestra la misma verdad: nunca se trata de pedirle a la IA "haz una app." Se trata de mantener conversaciones precisas sobre lo que realmente necesitas construir.

Piensa en cualquier campo maduro. Los arquitectos no mezclan cemento. Los directores de cine no operan todas las cámaras. Los chefs no lavan todos los platos.

Pero diseñan. Dirigen. Conceptualizan.

El valor siempre ha estado en la visión, no en la ejecución mecánica. Lo que cambió es que finalmente tenemos herramientas que ejecutan nuestra visión a la velocidad del pensamiento.

La IA puede generar mil líneas de código en segundos. Pero no puede leer tu mente. No puede adivinar qué problema quieres resolver realmente.

Los programadores del futuro no escribirán código. Escribirán especificaciones.

Una especificación captura la intención completa. Contiene todo lo necesario para generar TypeScript, Rust, documentación, tutoriales. Es el artefacto universal donde producto, legal, ingeniería y marketing pueden colaborar.

¿No es irónico que para colaborar mejor con máquinas, primero debamos aprender a pensar más claramente nosotros mismos?

La ingeniería nunca ha sido sobre código. Ha sido sobre la exploración precisa de soluciones de software a problemas humanos.

¿Estás listo para ser un autor de especificaciones?

Cuando algo sale mal con Excel, podemos encontrar el error. Hay una línea de código específica, un comando mal escrito, una fórmula incorrecta. El software tradicional es predecible porque está construido, no entrenado.

Pero la inteligencia artificial funciona diferente. Cuando ChatGPT da una respuesta extraña o cuando un sistema de reconocimiento facial comete un error, no hay una línea 1,247 que podamos señalar como culpable. Hay millones de conexiones neurales que aprendieron de billones de ejemplos, cada una susurrando su pequeña contribución al resultado final.

Es la diferencia entre construir una casa y estudiar la biología. La casa la diseñas habitación por habitación, sabes dónde va cada ladrillo. Pero en biología observas patrones emergentes que surgen de millones de interacciones. Los científicos de Anthropic lo confirmaron: los modelos de lenguaje se parecen más a organismos vivos esculpidos por la evolución que a software tradicional construido línea por línea.

Los programadores que insisten en que la AI es solo software complejo están perdiendo el punto. Es como decir que un jardín es solo semillas organizadas. Técnicamente cierto, pero fundamentalmente equivocado.

Esta distinción cambia todo: cómo la regulamos, cómo la auditamos, cómo vivimos con sus decisiones. Las reglas que funcionan para el software tradicional simplemente no aplican aquí.

Las organizaciones necesitan predictibilidad, pero la AI ofrece capacidad. Funciona bien en tareas donde podemos tolerar un error ocasional a cambio de velocidad y escala. Análisis de datos estructurados, automatización de procesos repetitivos, clasificación de documentos. También funciona donde queremos exactamente esa impredecibilidad creativa que no sabemos cómo programar: borradores de contenido, lluvia de ideas, simulación de escenarios futuros.

Podemos elegir qué tipo de herramientas adoptamos.

Si queremos los beneficios de la AI, tendremos que renunciar a la ilusión del control total.

No hay vuelta atrás, es parte del trato.

Todos empezamos siendo aprendices. El problema surge cuando algo nos funciona una vez y de repente nos sentimos calificados para enseñar.

Hace poco vi un tutorial que me frustró. Conceptos mezclados, explicaciones que contradecían la documentación.

Mi primer instinto fue sentarme a planear cómo combatir esto. Qué tipo de contenido podría crear para ayudar a otros a identificar estas confusiones.

Pero algo me detuvo.

No porque dudara de mi análisis. Sino porque estaba asumiendo mala intención.

El tutorial funcionaba. Mi problema no era qué enseñaba, sino cómo.

Aquí está la diferencia que importa:

Los charlatanes tech existen. Pero no todos los que confunden son charlatanes.

Algunos simplemente dejaron de aprender demasiado pronto. Algo les funcionó y asumieron que lo entendían completamente.

El primero es malicia. El segundo es falta de humildad intelectual.

Ambos producen confusión, pero solo uno merece indignación.

Es más fácil asumir mala intención que reconocer que alguien está enseñando desde su propia confusión.

La próxima vez que veas contenido que te frustra, pregúntate: ¿esto es deliberadamente engañoso o simplemente alguien que dejó de aprender demasiado pronto?

La respuesta determina si necesitas defenderte o un mejor maestro.

Hay cuatro principios que definen el diseño en la era de la IA. Apertura. Empatía. Propósito. Responsabilidad.

No son palabras bonitas en una presentación. Son la diferencia entre crear tecnología que controla y tecnología que libera.

Porque aquí está la verdad incómoda: estamos en el momento más peligroso de la historia del diseño.

Nunca hemos tenido tanto poder para crear. Y nunca hemos estado tan cerca de crear las cosas equivocadas.

La IA puede hacer prácticamente cualquier cosa que le pidamos. Puede optimizar, automatizar, predecir, resolver. Pero ahí está el problema: puede hacer lo que le pidamos, no necesariamente lo que necesitamos.

Y esa es la diferencia entre diseñar productos y diseñar futuros.

Mauro Porcini lo entiende. El diseño va más allá de productos o interfaces. Es el arte de soñar, crear y dar vida a soluciones distintivas, experiencias significativas e historias auténticas que resuenen profundamente con las necesidades y aspiraciones de las personas.

Cada palabra de esa definición importa.

Arte. Porque requiere intuición, no solo lógica.

Soñar. Porque el futuro comienza en la imaginación.

Dar vida. Porque la tecnología sin alma es solo código.

Y aquí está lo que la mayoría de las empresas no entienden: en la era de la IA, el diseño no se trata de hacer la tecnología más inteligente. Se trata de hacer la tecnología más sabia.

La inteligencia resuelve problemas. La sabiduría sabe qué problemas vale la pena resolver.

La tecnología debe servir a la humanidad, no al revés. No es solo una frase bonita. Es la línea entre el progreso y la distopía.

Siempre he considerado a Mauro un mentor, y cada vez que veo su trabajo me recuerda por qué elegí ser diseñador antes que cualquier otra cosa.

Porque al final, no estamos diseñando el futuro de la tecnología.

Estamos diseñando el futuro de ser humano.

Tu identidad no es algo que descubres en terapia. Es algo que eliges conscientemente. Y luego votas por esa elección, una acción a la vez.

Ayer compartí 22 recordatorios que uso para votar por quien decidí ser.

Porque las listas como esa no están diseñadas para ser populares. Están diseñadas para ser incómodas.

"Sal de tu zona de confort" no es un consejo motivacional que pones en tu bio. Es una instrucción de identidad. Es decirte cada mañana: "La persona que decidí ser vota por la incomodidad, no por la seguridad."

"Un día a la vez" no es paciencia. Es estrategia. Es reconocer que la identidad se construye con microdecisiones repetidas, no con transformaciones dramáticas que quedan bien en Instagram.

Hace poco hablaba sobre mi trabajo y un muy buen amigo me decía: "Estás muy pro, ya te hicieron un rol a la medida."

Y así se siente la vida por la que votamos. El primer día no lo es. Pero pasan tres años y te das cuenta que estás creando el rol. Y el rol madura contigo, cambia, se agita, se reconstruye.

Porque aquí está lo que sabemos sobre las personas que logran cosas extraordinarias: no esperan sentirse diferentes para actuar diferente. Actúan como la persona que quieren ser, incluso cuando no se sienten como esa persona todavía.

Cada punto de esa lista es un recordatorio de comportamiento, no de sentimiento.

"Cuando me olvido de quién soy" - escribí eso porque no olvidamos quiénes somos. Olvidamos quiénes decidimos ser.

La diferencia es todo.

Tu manifiesto personal no tiene que tener 22 puntos. Puede tener tres. O uno.

Lo que importa es que votes por él, día tras día, hasta que la vida te haga un rol a la medida.

En un mundo donde la IA puede replicar nuestras habilidades, lo único irreemplazable es la claridad sobre quiénes elegimos ser.

Por eso importan los almuerzos para aterrizar ideas. Las conversaciones sin cámaras ni avatares. Los momentos donde somos completamente reales, vulnerables, analógicos.

Porque la IA puede optimizar procesos, pero no puede votar por tu identidad.

Eso sigue siendo únicamente humano.

¿Por quién votaste hoy?

Tu último proyecto de Vibe Coding funcionó perfectamente. La IA entendió todo, el código salió a la primera, y en dos horas tenías algo útil corriendo.

Pero el anterior fue un desastre. Chat infinito, la IA confundida, código que no compilaba, y al final lo abandonaste.

¿Cuál fue la diferencia?

Los makers de impresión 3D aprendieron hace años que ciertos proyectos salen bien y otros terminan en la basura. No es casualidad. Siguen cuatro reglas no escritas.

El Vibe Coding exitoso sigue las mismas reglas.

Stack como PLA. PLA es el filamento más básico y predecible de la impresión 3D. Funciona siempre, es fácil de usar, y cuando falla sabes por qué. Como los makers usan este material confiable, elige tecnologías aburridas que funcionen siempre. React, no el framework de moda que nadie conoce. Cuando algo falla a las 2 AM, quieres Stack Overflow lleno de respuestas, no ser el primero en googlear el error.

PRD como STL. Un archivo STL es la especificación exacta que tu impresora necesita: cada superficie, cada medida, cada detalle definido. Sin él, la máquina no sabe qué hacer. Igual pasa con un PRD (Documento de Requisitos del Producto). No puedes imprimir una idea vaga ni programar una. "Una app para fitness" no es un archivo ejecutable. "Tracker de agua con 3 pantallas, localStorage, soporte para tablet" es específico, pero sigue siendo simple. Es como imprimir un soporte básico pero bien definido vs. intentar imprimir "algo útil para la cocina". La clave es el contexto.

Git como versionamiento. Cada experimento es un commit. ¿Funciona? Merge. ¿No funciona? Revert. Es como el autoguardado de Word, pero para código: siempre sabes que tienes una versión a la cual volver. Nunca pierdas una versión que funcionaba por probar algo nuevo.

Scripts semilla. El cubo de calibración del código. Un script minimalista que pruebe tu API antes de construir la catedral completa. Mientras más pequeña la tarea, más fácil le queda a la IA. En una era de múltiples agentes trabajando en tu código, mientras más modular y pequeña cada pieza, más éxito tendrás en la tarea completa.

La diferencia entre tu próximo éxito y tu próximo repositorio abandonado no son las herramientas de IA.

Son los 10 minutos que inviertas ahora definiendo exactamente qué vas a construir.

¿Empezamos?

Tu impresora 3D está perfectamente calibrada. Tienes filamento de calidad, tutoriales en YouTube, y tiempo libre este fin de semana.

Pero ahí está, acumulando polvo.

No porque no sepas usarla. Sino porque no sabes qué imprimir.

El problema nunca fue técnico. Era de propósito.

El Vibe Coding funciona igual. La IA puede escribir cualquier código que le pidas. Cursor, Claude Code, GitHub Copilot son herramientas increíbles. Pero la herramienta perfecta sin dirección clara es solo ruido costoso.

El mejor vibe coder no es quien más código escribe. Es quien sabe exactamente qué pedir y cuándo pedirlo.

La próxima vez que abras tu editor de código, pregúntate: ¿estoy imprimiendo un soporte para tablet que realmente necesito, o un dragón decorativo que impresiona a nadie?

El mundo tiene suficientes repositorios abandonados.

¿Qué problema real vas a resolver esta semana?

Más fácil contar respuestas automáticas que frustraciones reales. Más fácil celebrar el 90% de casos resueltos que lidiar con el 10% que se rindió.

Y ahí está el problema. No sabemos diseñar experiencias. Sabemos implementar tecnología.

La diferencia es enorme.

Una experiencia empieza antes de que el cliente hable con nosotros y termina mucho después de que cuelgue el teléfono. Incluye sus expectativas, sus miedos, su contexto, su urgencia.

La tecnología solo ve datos. La experiencia ve personas.

Cuando implementamos IA para "mejorar el servicio al cliente", medimos velocidad de respuesta, casos cerrados, tiempo promedio de resolución. Números que se ven bien en un dashboard.

Pero no medimos cuántos clientes se sintieron escuchados. Cuántos confiaron en que realmente entendimos su problema. Cuántos recomendarían trabajar con nosotros.

Porque eso es más difícil de medir.

La inteligencia artificial debería ser el copiloto, no el piloto. Debería darle al humano más contexto, más opciones, más poder para resolver problemas únicos.

En lugar de eso, la usamos para reemplazar la conversación humana. Para automatizar la empatía. Para estandarizar lo que por definición no se puede estandarizar.

Y cuando falla - porque va a fallar - no hay nadie del otro lado que pueda improvisar. Que pueda salirse del proceso. Que pueda decir "esto es diferente, hagámoslo diferente".

Ayer intenté hacer check-in con una aerolínea. Su WhatsApp prometía atención rápida. Tres horas después, seguía escribiendo a un bot que insistía en que podía transferirme con un agente humano. Cuando finalmente llamé a la línea telefónica, nunca contestaron.

Mi vuelo era en 12 horas. Mi problema, real. Su sistema, ocupado midiendo cuántos mensajes respondió automáticamente.

Clientes que se van no porque no resolvimos su problema, sino porque los hicimos sentir como un ticket más en una cola infinita.

¿Cuánto vale esa confianza perdida?

No lo sabemos. No lo medimos. No aparece en el reporte mensual.

Pero sí se siente. Cada vez que alguien dice "mejor busco otra empresa".

He pasado el último año escribiendo sobre inteligencia artificial. Sobre cómo puede potenciar lo mejor de nosotros. Sobre el tecnohumanismo.

Pero también he visto el circo.

Los vendedores de humo que en público dicen que es estúpido pensar que la IA puede reemplazar personas, mientras en privado le venden exactamente eso a las empresas.

El ruido constante de quienes confunden novedad con valor.

Las notificaciones que prometen insights revolucionarios y entregan lugares comunes envueltos en jerga técnica.

Así que decidí algo radical.

Apagué todo.

Sin pantallas. Sin notificaciones. Sin algoritmos prometiendo optimizar mi día.

Y en ese silencio, algo extraordinario pasó.

Cuarenta y tres años esperando ver a la Juventus en vivo. El jueves pasado, bajo la lluvia de Orlando, finalmente sucedió. Al lado de mi hija de doce años, que heredó esta locura hermosa sin preguntarle si quería.

Manchester City 5, Juventus 2.

Perdimos el partido.

Ganamos algo que ningún algoritmo puede entregar.

Los hinchas del fan club de Central Florida nos adoptaron como si nos conocieran de toda la vida. Delante nuestro, la barra oficial. Detrás, una familia japonesa cantando en italiano. Alemanes, argentinos, colombianos, todos unidos por el mismo amor irracional.

Violeta gritó "Fino alla fine" con una pasión que no aparece en ningún prompt.

Comenzó a las 9 de la mañana en el Village. David Trezeguet, leyenda viviente, firmando autógrafos. Violeta estrechó la mano de alguien que para ella era solo historia. Trezegol jugó con la Juve cuando ella ni siquiera había nacido.

Pero ahí estaba, real y presente.

Conectando generaciones a través de los mismos colores.

Seis horas después, bajo la lluvia del estadio, una derrota que dolió menos que cualquier victoria optimizada.

Porque cuando apagas el ruido externo, puedes ver las conexiones reales.

Con extraños que se vuelven familia en noventa minutos.

Con pasiones que trascienden geografías y generaciones.

Con momentos que no necesitan ser medidos, analizados o monetizados para tener valor.

Esto es lo que ninguna máquina puede entender: la irracionalidad hermosa de amar algo que duele. De esperar cuarenta y tres años por algo que no sale como esperabas. De gritar bajo la lluvia y sentir que perteneces.

El verdadero valor no está en el ruido que hacemos sobre la tecnología.

Está en saber cuándo apagarla.

¿Cuándo fue la última vez que apagaste las notificaciones y encendiste algo real?

Ayer me senté con una junta directiva para conversar sobre IA. No para vender nada. No para implementar nada. Solo para derribar mitos y explorar posibilidades reales en una industria donde los números no mienten.

Las mejores decisiones rara vez nacen del pánico. Y sin embargo, leía esta mañana en el Wall Street Journal el artículo "Why Companies Are Already All-In on AI After Arriving Late to Everything Else" y todo encajó.

El 88% de las empresas declaran estar en plena transformación de IA. No porque vislumbren un futuro brillante, sino porque recuerdan vívidamente cómo llegaron tarde a todo lo demás.

Internet los sorprendió. Las redes sociales los confundieron. Los smartphones los dejaron atrás.

Esta vez es diferente.

PepsiCo no está experimentando con IA porque sea emocionante. Lo hace porque Athina Kanioura, su directora de estrategia, articula algo que muchos ejecutivos sienten pero pocos admiten: "Hay un miedo verdadero y profundo de que la IA disrumpa fundamentalmente el modelo de negocio."

Miedo como combustible. Miedo como claridad.

Pero en esa sala con ejecutivos que manejan realidad física y mercados tangibles, las conversaciones tomaron otro rumbo. Hablamos de qué es realmente la IA, cuáles son los mitos que nos paralizan, dónde están las oportunidades genuinas y qué talento necesitamos para navegarlas.

Alejandro Correa, uno de los invitados, puso el dedo en la llaga: "Los grandes modelos de lenguaje, aunque poderosos, todavía carecen de contexto sostenido, consistencia y verdadera agencia."

La mayoría de las "aplicaciones transformadoras" siguen siendo hipotéticas. Los investigadores aún evalúan fortalezas y límites.

Es curioso cómo el terror puede volvernos más valientes que la ambición. Cuando creemos que nuestra supervivencia está en juego, de repente encontramos presupuesto, talento y urgencia.

Pero aquí está lo que aprendí ayer: antes de transformar una empresa con IA, necesitamos transformar cómo pensamos sobre la IA.

¿Puede una estrategia construida sobre el miedo crear algo verdaderamente transformador? ¿O corriendo desde el pánico solo nos garantizamos ser rápidos seguidores en lugar de lentos?

La pregunta no es si llegaremos a tiempo esta vez.

La pregunta es si estamos corriendo hacia algo o simplemente huyendo del pasado.

Esta semana, en medio del ruido constante sobre IA que inunda nuestros feeds, dos voces se destacaron por razones completamente opuestas.

Dos personas hablaron de IA de maneras que no podrían ser más diferentes.

Uno construyó el autopilot de Tesla. Ve niños haciendo "vibe coding" - programando con lenguaje natural, creando apps en una tarde. Cree que todos podemos ser programadores porque la computadora finalmente entiende inglés.

Pero ese mismo ingeniero dice algo más: "Llevamos 12 años trabajando en conducción autónoma y aún no la hemos resuelto completamente."

El otro hizo un CRM en 3 días y quiere venderte cómo hacerlo.

Desde noviembre he construido cuatro apps nativas para iOS: Affirmio, Oblique Strategies, un expense tracker, Kerensensui. Veo niñas de 10 a 13 años crear cosas espectaculares en mis clases cada semana. Acompaño empresas a romper los mitos sobre expectativas infladas de quienes solo saben hacer demos. Publiqué un libro llamado "Vibe Coding sin mitos" donde enseño exactamente esto.

Y puedo confirmar ambas cosas: la IA está democratizando la programación de manera real. Y los problemas duros siguen siendo duros.

Aquí está la diferencia: mientras más ruido haces sobre la IA, menos probable es que entiendas realmente lo que hace.

Los que prometen CRMs en 3 días nunca han tenido que explicarle a un cliente por qué su "solución rápida" perdió todos sus datos.

Los que anuncian que "cualquiera puede reemplazar equipos de ingenieros" nunca han visto un sistema caerse a las 3 AM.

Los que hablan de "disrupciones brutales" nunca han tenido que dar la cara cuando la demo no funciona en producción.

El ingeniero sabe que los problemas difíciles siguen siendo difíciles, incluso con herramientas nuevas. Que hacer software real significa lidiar con autenticación, pagos, despliegues, edge cases. Que la demo funciona en una tarde, pero el producto toma semanas.

El verdadero trabajo es silencioso. Es lento. Es lleno de decisiones difíciles sobre qué automatizar y qué no. Sobre cuándo confiar en la máquina y cuándo no.

Es admitir que los problemas duros siguen siendo duros.

Pero eso no genera el ruido que necesita el algoritmo.

En un mundo lleno de ruido sobre lo que la IA puede hacer, la voz más creíble es la que admite lo que no puede hacer.

La próxima vez que veas un post prometiendo revoluciones instantáneas, pregúntate: ¿Esta persona ha construido algo que funcione en producción? ¿Ha acompañado el proceso completo, desde la idea hasta el usuario real?

Porque los que realmente están construyendo el futuro enseñan desde la experiencia.

No desde las promesas.

Sheldon Cooper rebota una señal por medio mundo para encender las luces de su apartamento.

Hay un interruptor al lado de la puerta.

Su sistema es técnicamente brillante. Elegante. Sofisticado. Muestra dominio sobre tecnologías complejas.

Conocemos a esa persona.

Tal vez somos esa persona.

Los vemos construyendo prototipos con las nuevas herramientas, conectándolos con automatización, enviando todo a la nube. Tres sistemas brillantes. Cinco integraciones perfectas. Una solución que funciona.

Mientras el archivo local que resolvería todo espera en su escritorio.

Las nuevas herramientas nos dicen que sí a todo. Conectar se vuelve adictivo. Las ideas se convierten en interfaces en minutos. No hay fricción. No hay resistencia que nos obligue a preguntarnos: "¿realmente necesito esto?"

Porque resolver problemas se siente increíble.

Especialmente problemas que nosotros mismos creamos.

Pero aquí está la verdad incómoda: si la solución es demasiado simple, no nos sentimos suficientemente inteligentes.

Si cualquiera puede usar el interruptor, ¿dónde queda nuestro valor? ¿Nuestra identidad?

Es más seguro fallar construyendo algo brillante que triunfar haciendo algo obvio.

Ahí estamos. A las 2 AM. Debuggeando la quinta integración.

No porque el problema lo requiera.

Porque nosotros lo requerimos.

Tal vez el problema no es la complejidad.

Tal vez el problema es que nos enamoramos del laberinto que construimos para sentirnos necesarios.

La silla en la que estás sentado. El teléfono en tu bolsillo. La aplicación que usaste esta mañana para pedir café.

Todo eso lo inventó alguien. Alguien que probablemente no era más inteligente que tú.

Y sin embargo, nosotros actuamos como si el mundo viniera prearmado, como si las reglas fueran inmutables, como si nuestra única opción fuera adaptarnos a lo que ya existe.

Steve Jobs entendía algo que la mayoría prefiere ignorar: que vivimos rodeados de decisiones de diseño. Cada producto, cada servicio, cada sistema fue diseñado por personas que simplemente decidieron que las cosas podían ser diferentes.

La diferencia entre quien acepta y quien cambia no está en el talento.

Está en la disposición a cuestionar.

Cuando vemos una computadora, podemos ver una herramienta para hacer el trabajo más rápido. O podemos ver una bicicleta para la mente. Cuando pensamos en un teléfono, podemos imaginar hacer llamadas. O podemos reimaginar cómo los humanos se conectan.

La tecnología sin humanidad es solo ruido.

Pero la humanidad amplificada por tecnología pensada desde el amor, desde la curiosidad, desde el deseo genuino de mejorar vidas... eso cambia todo.

No necesitamos ser genios.

Necesitamos ser valientes. Valientes para pararnos en esa intersección incómoda donde la tecnología se encuentra con lo profundamente humano. Valientes para preguntar no solo "¿cómo?" sino "¿por qué?" y "¿para quién?"

El mundo está lleno de personas esperando que alguien más arregle las cosas, mejore las experiencias, resuelva los problemas.

¿Y si ese alguien fueras tú?

Veinticinco años después, Puerto Candelaria sube al escenario y dice algo revolucionario.

"Nosotros no tenemos fans, sino amigos."

En una industria obsesionada con números de seguidores, streams y métricas de engagement, esta frase suena casi subversiva. Pero ahí está la diferencia entre construir una audiencia y construir una comunidad.

Los fans gritan tu nombre desde la distancia. Los amigos se quedan después del show para conversar.

Los fans compran tu música cuando está de moda. Los amigos la escuchan en sus momentos más íntimos, veinticinco años después.

Los fans te siguen. Los amigos crecen contigo.

Anoche, en su celebración de "Mito Fundacional", no vimos a una banda tocando para una multitud. Vimos a un grupo de personas compartiendo su historia con otros que han estado ahí desde el principio, y con otros que recién llegaban a la conversación.

Cuando recorrieron su historia entre metáforas y canciones, no estaban promocionando un producto. Estaban compartiendo memorias familiares.

Y eso se nota. Se nota en cómo se miran entre ellos en el escenario. Se nota en cómo el público canta cada palabra. Se nota en la atmósfera de celebración genuina, no de espectáculo manufacturado.

Porque construir algo que dure veinticinco años requiere más que talento musical. Requiere la paciencia de cultivar relaciones reales, una por una, canción por canción, concierto por concierto.

La pregunta no es cuántos fans tienes.

La pregunta es: ¿cuántos de ellos considerarías amigos?

Nunca he probado Chocolate Sol. Pero cuando ayer revisé mi agenda y vi cinco capacitaciones consecutivas sobre IA Generativa, automáticamente pensé: "Este va a ser un día Chocolate Sol."

Porque hay comerciales que trascienden el producto. Se vuelven código cultural. Una forma de describir algo que todos entendemos sin explicaciones.

"Un día Chocolate Sol" significa: hoy necesito toda mi energía.

Y sin embargo, nos preparamos mal para estos días.

Creemos que la energía mental es infinita. Que podemos saltar de "IA aplicada" a "IA para LinkedIn" a "IA para directivos" sin pausa, sin ritual, sin reconocer que cada tema exige una versión específica de nosotros.

Los atletas tienen rutinas pre-competencia. Los cirujanos se preparan meticulosamente antes de cada operación.

Nosotros nos lanzamos directo a la demanda cognitiva.

Ayer, entre la segunda y tercera capacitación, me detuve. Cinco minutos. Respiré. Pensé en cada audiencia que venía: sus expectativas, sus miedos con la IA, las preguntas que no se atreverían a hacer.

No era procrastinación. Era preparación.

Porque enseñar sobre inteligencia artificial no es transmitir información. Es traducir el futuro al presente. Es tomar algo que asusta y volverlo herramienta. Es ser puente entre lo que conocemos y lo que viene.

Eso requiere energía. Energía real.

El comercial mentía y decía la verdad al mismo tiempo. No es el chocolate lo que nos da energía para los días intensos.

Es reconocer que algunos días son diferentes. Y decidir conscientemente cómo queremos mostrar nuestra mejor versión.

La reunión duró cuarenta y cinco minutos. El CEO asintió mientras el CTO explicaba arquitecturas, modelos y capacidades. Hubo gráficos. Hubo proyecciones.

Y sin embargo, nadie preguntó lo que realmente importa.

Porque hay tres conversaciones que no estamos teniendo. Tres preguntas que flotan en el aire de cada sala de juntas pero que nadie se atreve a formular.

La primera es sobre el control. No el control técnico, sino el humano. Cuando delegamos decisiones a sistemas que aprenden más rápido que nosotros, ¿quién decide qué decisiones estamos delegando? Tu CTO sabe que cada algoritmo que implementamos está tomando micro-decisiones que antes tomaba tu equipo. Pero ninguno de ustedes está hablando de cuáles son esas decisiones.

La segunda es sobre las personas. No sobre eficiencia o reducción de costos. Sobre qué pasa con Sarah cuando la IA escriba mejores reportes que ella. Sobre qué pasa con tu equipo de ventas cuando el chatbot cierre más deals. No es una pregunta de recursos humanos. Es una pregunta de identidad organizacional.

Y la tercera es la más incómoda.

Porque la IA que está transformando tu negocio también está transformando el de tu competencia. Amazon tiene los mismos modelos que tu startup. Tu CTO lo sabe. Pero ninguno de ustedes está preguntando: cuando todos tengamos acceso a la misma inteligencia artificial, ¿qué nos hará diferentes?

Estas no son preguntas técnicas. Son preguntas de liderazgo.

Y hasta que no las hagamos, seguiremos teniendo reuniones de cuarenta y cinco minutos que hablan de todo excepto de lo que importa.

¿Cuál de estas conversaciones vas a tener primero?

Durante décadas, los "idea guys" fueron el chiste de Silicon Valley.

Ya sabes el tipo. Aparecía en meetups con una visión grandiosa y buscaba "solo un desarrollador" para construir la siguiente gran cosa. Los técnicos se burlaban. Y tenían razón.

Las ideas eran baratas. La ejecución, cara.

Cuando fundamos Startups Academy, teníamos un dicho: "Lo importante no es la idea... ES APRENDER A EJECUTARLA."

Mucho ha cambiado hoy en día.

El poder estaba en las manos que sabían exactamente qué botón presionar y cuándo.

Pero algo cambió cuando Sam Altman escribió sobre la "singularidad gentil" esta semana. La IA generativa no es la explosión dramática que esperábamos. Es un río que se desborda lentamente hasta que de repente estamos nadando en abundancia.

La inteligencia está volviéndose demasiado barata para medirla.

Y cuando eso sucede, la escasez se mueve hacia otro lugar.

Ayer conversaba con un emprendedor que buscaba talento técnico para su startup. Alguien que pudiera debatir con su arquitecto de software, que dominara el "hacer". Después de una larga conversación, logré convencerlo de algo distinto.

No necesita alguien que domine el hacer. Eso lo conseguimos con vibe coding.

Necesita alguien que domine la solución de problemas. Que entienda qué quiere lograr su startup y sepa partir el problema en pequeñas partes para pasar a la acción asistida.

Los científicos ya reportan ser tres veces más productivos. Los novatos acceden a capacidades de expertos. Cuando todos pueden ejecutar, la pregunta ya no es "¿cómo?" sino "¿qué?" y "¿por qué?"

En los 2030s, según Altman, estaremos limitados por buenas ideas, no por la capacidad de ejecutarlas. Es como si hubiéramos construido un cerebro para el mundo, personalizado y fácil de usar.

Esto no significa que los expertos desaparezcan. Significa que solo mantendrán su ventaja si abrazan las nuevas herramientas.

Y los "idea guys" que tanto despreciamos están a punto de tener su momento.

No porque las ideas sean fáciles, sino porque identificar las ideas correctas se está convirtiendo en la habilidad más valiosa.

Cuando la ejecución se democratiza, ¿quién decide qué vale la pena ejecutar?

¿Estás preparando ideas dignas de un mundo donde construirlas será trivial?

Apple acaba de publicar un estudio sobre cómo razonan realmente los modelos de IA.

Y todo el mundo lo está interpretando como "la IA no funciona."

Pero Apple no dice eso. Lo que encuentran es más específico: los modelos de razonamiento tienen tres regímenes distintos de comportamiento, y en el más complejo, algo fascinante sucede.

Me recuerda a Steve Prefontaine.

Pre era el tipo de corredor que quemaba todo desde el primer paso. Su filosofía: "Si no das todo lo que tienes, desperdicias el regalo."

Sin estrategia, sin reservas. Puro fuego en cada zancada.

Pero aquí está lo que la gente olvida.

Incluso Pre tuvo que aprender que una carrera de 5,000 metros no se corre igual que una de 1,500. Que dar todo tiene diferentes formas según la distancia.

No porque fuera menos capaz. Porque era más inteligente.

Apple encuentra algo similar: tres regímenes claros de comportamiento.

En problemas simples, los modelos estándar superan a los de "razonamiento." En complejidad media, pensar más ayuda. Pero en alta complejidad, ambos colapsan completamente.

Y aquí viene lo contraintuitivo: cuando los problemas se vuelven muy complejos, los modelos de razonamiento reducensu esfuerzo de pensamiento, no lo aumentan.

Es como si Prefontaine hubiera empezado a trotar cuando la carrera se puso más difícil.

Apple muestra que esto no es gestión estratégica de recursos. Es que los modelos se quedan sin pila cuando los problemas dejan de parecerse a lo que conocen.

La diferencia es crucial.

Un corredor estratégico elige cuándo acelerar. Un corredor que se agota simplemente no puede mantener el ritmo cuando el terreno cambia.

Los modelos actuales son más como el Pre real: brillantes en su elemento, pero sin verdadera adaptación táctica cuando las condiciones se vuelven extrañas.

El problema no es que no puedan correr rápido.

Es que solo saben correr en la pista que conocen.

Este fin de semana hice tres cosas que me enseñaron algo fundamental sobre liderazgo en la era de la IA.

Organicé mi oficina eligiendo SKÅDIS de IKEA. Un tablero perforado que parecía limitarme a agujeros predefinidos.

Programé con Claude Code y protocolos MCP. Infraestructura que conecta herramientas de formas que antes no existían.

Y me antojé de meterme al mundo de la impresión 3D.

Tres actividades. Una revelación.

Los mejores sistemas no te dicen qué hacer. Te dan un lenguaje para hacer lo impensable.

SKÅDIS no solo organizó mis herramientas. Creó una gramática que millones adoptaron. Hoy, makers diseñan accesorios que IKEA nunca imaginó. El estándar se volvió más poderoso que la empresa que lo creó.

En MakerWorld vemos la misma paradoja. Un ecosistema cerrado de Bambu Lab donde creadores comparten gratuitamente diseños que venden en sus propias tiendas. Ecosistemas propietarios generando abundancia abierta.

Anthropic entendió esto cuando abrió el protocolo MCP. No lo guardaron como ventaja competitiva. Lo convirtieron en infraestructura pública.

Porque sabían algo que todo líder debe recordar: por fuera de tu empresa hay más gente inteligente que la que tienes adentro.

Los mejores líderes construyen plataformas que invitan a otros a ser más creativos de lo que la empresa original podría imaginar.

Cuando implementes IA generativa, tienes una elección arquitectónica fundamental. Puedes construir muros propietarios o puedes crear plataformas generativas.

Puedes controlar cada uso o puedes amplificar cada posibilidad.

La pregunta no es qué tan rápido adoptas la tecnología. Es si tienes la humildad estratégica para construir algo más grande que tu empresa.

¿Estás creando herramientas o gramáticas? ¿Control o ecosistemas?

Steve Jobs y Bill Atkinson caminaron una cuadra completa señalando cada rectángulo con esquinas redondeadas que encontraban.

Una señal de no estacionarse. Un escritorio. Una pizarra.

"¿Ves?", insistía Steve. "Están en todos lados."

Bill había llegado esa mañana emocionado por mostrar sus nuevos óvalos perfectos. Los dibujaba a velocidad imposible usando solo sumas y restas. Nada de raíces cuadradas. Nada de punto flotante.

Pura elegancia matemática.

Pero Steve quería más. "¿Qué tal rectángulos con esquinas redondeadas?"

"No se puede hacer", respondió Bill. "Sería muy difícil y no creo que lo necesitemos."

Al día siguiente, Bill regresó con una gran sonrisa. Su demo ahora dibujaba rectángulos con esquinas bellamente redondeadas a una velocidad increíble.

Esa anécdota me enseñó una de las máximas de toda mi vida: siempre hay otra forma de hacer las cosas.

Es mi mantra. Por más complejo que se vea algo, por más "imposible" que parezca, siempre hay una forma.

Meses después, en una entrevista, le preguntaron a Steve cuántos años-hombre había tomado desarrollar QuickDraw.

"Veinticuatro años-hombre", respondió sin dudar.

Bill había trabajado cuatro años. Steve calculó que un año de Atkinson equivalía a seis años normales.

Bill murió el jueves 5 de junio, rodeado de su familia. Pero su legado vive en cada interfaz que usas.

Después de Apple, cofundó General Magic, donde inventaron smartphones décadas antes de tiempo. Luego se dedicó a fotografiar piedras con la misma obsesión que usaba para dibujar píxeles.

HyperCard nació "inspirado por un viaje expansivo de LSD en 1985" y se convirtió en el abuelo de la Web.

Los rectángulos redondeados están por todas partes ahora. Las "hormigas marchantes". MacPaint, que hasta hoy sigue siendo el modelo para todos los editores de imágenes.

Bill nos demostró que cuando alguien te dice "no se puede hacer", en realidad te está regalando una oportunidad.

Siempre hay otra forma.

Solo necesitas estar dispuesto a caminar esa cuadra extra.

¿Cuál es tu "imposible" de hoy?

Son las 3 de la mañana. Estás ahí, programando con Claude Code en tu aplicación de jardín Zen, cuando sucede algo que no esperabas.

A mitad de una tarea, se detiene. Reconsidera. Cambia de rumbo completamente.

Como lo haría un buen programador.

Llevamos meses hablando de herramientas. Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, ChatGPT. Las probamos, las comparamos, las clasificamos. Incluso exploramos las plataformas low-code como Replit, Lovable y Bolt. Hablamos de productividad y eficiencia, de pros y contras.

Pero nos perdimos algo fundamental.

La diferencia entre una herramienta que sigue órdenes y un colaborador que piensa.

Cuando Claude Code se detiene y dice "espera, hay una forma mejor", cuando deshace su trabajo sin que se lo pidas, cuando limpia el código porque sabe que debe estar limpio, ya no es una herramienta.

Es agencia.

Y la agencia cambia todo. Porque no se trata de escribir código más rápido. Se trata de pensar diferente sobre los problemas. Se trata de pair programming con alguien que nunca se cansa, nunca se ofende, nunca tiene un mal día.

Se trata de vibrar con las ideas a las 3 de la mañana.

Por eso existe "Vibe Coding sin mitos". Porque estos momentos importan. Porque alguien necesita documentar lo que realmente está pasando aquí, más allá de las herramientas y las métricas.

Este es el cambio de paradigma del que hablamos pero que pocos han experimentado realmente. No es solo que la IA nos ayude a programar. Es que hemos encontrado un nuevo tipo de colaboración.

Una donde el código emerge de una conversación.

Una donde las mejores soluciones aparecen cuando dos inteligencias diferentes se encuentran y se desafían mutuamente.

Hemos estado tan ocupados midiendo la productividad que no notamos cuando cruzamos la línea hacia algo completamente nuevo.

La pregunta ya no es si la IA puede ayudarnos a programar.

La pregunta es: ¿estamos listos para colaborar?

Cuando un cirujano dice "córtalo", el residente hace un tajo.

Cuando dice "incisión de 3cm, perpendicular a la línea media, 2mm medial al nervio cutáneo", obtiene precisión.

Claude es tu residente.

Probé esto hace poco:

Vago: "Ayúdame a escribir una propuesta para presentar mi libro en la Fiesta del Libro de Medellín" Resultado: Texto genérico sobre "honor de participar" y "compartir conocimientos con la comunidad lectora."

Específico: "Piensa en profundidad sobre esta propuesta. Mi libro 'Vibe Coding sin mitos' enseña a programar con asistencia de IA, lo que se conoce como Vibe Coding. El evento tiene desarrolladores que están perdidos entre aprender sintaxis tradicional y usar IA efectivamente. Necesito una justificación que conecte con esa confusión específica y muestre por qué mi enfoque es diferente, no solo 'otro libro de programación'. Aquí están mi libro y algunas conversaciones sobre el libro - ¿qué ángulos no estoy considerando?"

Resultado: Propuesta que identificó "developers que quieren usar IA pero terminan copiando código que no entienden" y sugirió enfocar la presentación en "cómo el Vibe Coding cambia la relación con el error: de miedo a herramienta de aprendizaje", un ángulo que yo no había considerado.

La diferencia no fue casualidad.

Fue precisión quirúrgica.

El principio: Habla como si Claude fuera tu colega más inteligente, no tu asistente.

Dale contexto. Dale restricciones. Dale el resultado específico que necesitas.

Y cuando necesites que vaya más allá de lo obvio, empieza con "Piensa en profundidad sobre esto."

Porque la vaguedad produce mediocridad, y la especificidad produce magia.

¿Cuál es el próximo prompt vago que vas a convertir en preciso?

El programador mira al abogado y piensa: "Básicamente busca en una base de datos y pone la información en campos predefinidos en documentos. La IA puede hacer eso."

El abogado mira al consultor y piensa: "Solo hace presentaciones bonitas y dice obviedades. Un algoritmo podría hacerlo mejor."

Y el consultor mira al analista financiero y se pregunta por qué necesita tanto tiempo para "solo hacer cálculos."

Todos están seguros de que el trabajo del otro es fácil.

Pero aquí está lo que no vemos: la conversación delicada con el cliente nervioso a las 11 PM. El momento cuando los números no cuadran y hay que decidir si es un error o algo más profundo. La intuición que dice "esto se siente mal" cuando todo parece técnicamente correcto.

La experiencia de navegar personalidades, expectativas y la política invisible que determina si un proyecto realmente funciona.

Excel no eliminó empleos en finanzas. Los multiplicó.

La hoja de cálculo no reemplazó al analista. Le dio superpoderes. De repente, cada empresa quería más análisis, más modelos, más proyecciones. El trabajo creció para llenar la nueva capacidad.

La paradoja de Jevons. Otra vez.

Hacer algo más eficiente no reduce su uso. Lo multiplica.

La IA probablemente hará lo mismo.

Usar IA en una organización no es solo automatizar lo que ya hacemos. Es habilitar análisis que antes eran imposibles. Conversaciones que no podíamos tener. Combinar la experiencia humana con datos al alcance para crear posibilidades que ni siquiera sabíamos que existían.

¿El verdadero riesgo? No es que la IA nos reemplace.

Es que asumamos que somos más reemplazables de lo que realmente somos.

Un desarrollador me dijo la semana pasada que no usa LLMs porque "no confía en código que no escribió él mismo."

Le pregunté si había escrito jQuery. O React. O el compilador de su lenguaje favorito.

Se quedó callado.

Porque resulta que nunca has escrito todo tu código. Siempre has dependido de abstracciones que otros construyeron. Siempre has sido responsable de entender lo que estás poniendo en producción.

Eso no cambia con las LLMs.

La diferencia es que ahora tienes un asistente que puede escribir esas funciones de utilidad aburridas mientras tú te concentras en la lógica que realmente importa. Un asistente que no se cansa de escribir validaciones. Que no necesita buscar en Stack Overflow cómo formatear fechas.

Pero sigues siendo responsable de leer lo que produce.

Y aquí está la parte interesante: si no puedes leer el código predecible y repetitivo que genera una LLM, ¿cómo estás manejando el código caótico que escriben otros humanos bajo presión?

El código de la IA es aburrido. Verbose. Explícito. No toma atajos creativos. No usa trucos obscuros que encontró en un blog a las 3 AM.

Es exactamente el tipo de código que deberías poder leer en cinco minutos y adaptar a tu estilo.

Si eso te parece difícil, el problema no es la herramienta.

El problema es que has estado evitando una parte fundamental del trabajo: leer código que otros escribieron.

Y resulta que esa habilidad es más importante ahora, no menos.

Porque el mundo está lleno de código. Y alguien tiene que entenderlo.

¿Ese alguien eres tú?

Iba a escribir sobre los falsos expertos en IA.

Ya sabes de cuáles hablo. Los que mendigan prompts en comentarios mientras venden cursos de "dominio total." Los que usan humanizadores para ocultar que sus posts los escribió ChatGPT.

Tenía todo listo para desenmascarar la hipocresía.

Pero entonces me di cuenta de algo.

Estaba tratando de crear categorías. Buenos y malos. Auténticos y falsos. Como si hubiera algo sólido a lo cual agarrarme en un campo que cambia cada semana.

La IA es pura agua.

Las herramientas evolucionan constantemente. Los mejores prompts de hoy son obsoletos mañana. Nadie realmente sabe hacia dónde va esto.

Y todos estamos haciendo lo mismo.

El que mendiga prompts. El que vende cursos. El que critica desde Twitter. Yo escribiendo este post.

Todos tratando de pararnos en algo que por naturaleza es flujo.

Pero aquí está la vaina: el problema no es no saber, sino fingir que sabemos. No hay nada malo en no saber. No hay nada malo en experimentar. No hay nada malo en hacer preguntas tontas o usar herramientas de formas inesperadas.

El problema llega cuando fingimos que tenemos las respuestas.

Cuando nos agarramos a identidades que no podemos sostener.

La práctica real es más simple. Experimentar sin drama. Aprender sin proclamar expertise. Usar las herramientas sin convertirlo en teatro.

Y tal vez reconocer que todos estamos improvisando.

Incluso en este post.

Las empresas dicen que ya no hay lugar para principiantes. Los bootcamps están en crisis. Los recién graduados compiten por trabajos que no existen.

Y sin embargo.

Tres años dirigiendo Nodo me han enseñado que no formamos programadores. Sintonizamos solucionadores de problemas. En este tiempo, más de 15,000 personas han pasado por nuestros programas, desde bootcamps hasta aceleradores como Smart Life y SinergIA, donde aprendemos a apropiar la IA generativa en el día a día.

Porque aquí está lo que he descubierto: las empresas no están buscando menos talento. Están buscando talento diferente.

El reporte de SignalFire desde Estados Unidos confirma lo obvio. Los empleos de entrada cayeron 50%. Las empresas buscan experiencia, no potencial. Pero también confirma algo que no esperaban: la misma velocidad que destruye empleos tradicionales está creando una demanda desesperada por un tipo específico de graduado.

No quieren a alguien que sepa programar. Quieren a alguien que sepa programar CON IA.

No necesitan a alguien que memorice sintaxis. Necesitan a alguien que sepa cuándo la IA se equivoca y cómo arreglarlo.

Cuando Andrea llegó buscando "cualquier trabajo en tecnología", no la sentamos a memorizar frameworks. La pusimos a resolver retos reales con empresas que enfrentan problemas reales. Tres módulos después, no estaba programando sitios web genéricos. Estaba diseñando soluciones que conectan comunidades rurales con mercados urbanos, usando IA como herramienta, no como respuesta.

Pero la satisfacción real viene de ver niñas de 10 a 13 años haciendo Vibe Coding, solucionando problemas para sus propias comunidades. Porque resulta que la edad perfecta para aprender a trabajar CON IA no es la que creíamos.

Entonces llega Dario Amodei y confirma lo que hemos visto en estas 15,000 experiencias. La IA va a eliminar empleos de entrada en los próximos cinco años. Pero las mismas empresas que van a reemplazar trabajadores con IA están contratando a toda velocidad a gente que sepa trabajar CON IA.

La diferencia no está en los años de experiencia. Está en el tipo de experiencia.

Un graduado tradicional llega sabiendo escribir código limpio. Los nuestros llegan sabiendo cuándo desconfiar inteligentemente de las máquinas.

Amodei tiene razón sobre la velocidad. "La gente se adaptará, pero tal vez no lo suficientemente rápido." Por eso importa dónde aprendes. Y especialmente, cómo aprendes.

Las empresas que dicen "no hay trabajos para principiantes" son las mismas que después se quejan de que no encuentran talento que entienda IA.

La alarma no es una advertencia para huir de la tecnología.

Es una confirmación de que necesitamos sintonizar gente diferente.

En el tatami, mi hija aprende que el timing lo es todo. Una técnica perfecta ejecutada en el momento equivocado es inútil. Una técnica imperfecta ejecutada en el momento preciso puede ser devastadoramente efectiva.

Las mejores historias de liderazgo operan bajo el mismo principio: no se trata solo de qué decir, sino de cuándo desordenar las expectativas para crear el espacio donde una nueva idea puede aterrizar.

Nos prometieron que la automatización simplificaría todo. Que los algoritmos nos darían todas las respuestas. Que la productividad 10x vendría de eliminar lo humano de la ecuación.

Pero algo extraño está pasando.

Entre más inteligente se vuelve la máquina, más hambrientos estamos de conexión analógica. De historias que no siguen el manual. De líderes que saben cuándo romper el guion.

Gladwell nunca empieza sus historias por el principio. Las desarma intencionalmente. Crea ese momento de confusión que nos obliga a prestar atención diferente. Como un luchador que cambia el ritmo justo cuando creías entender el patrón.

Ayer me invitaron al tertuliadero de la Cámara de Comercio de Medellín para hablar del newsletter Código Humano. Más de 40 líderes reunidos para explorar la Inteligencia Artesanal en Tiempos de IA.

Cómo potenciar nuestras capacidades humanas únicas para prosperar en la era de la inteligencia artificial generativa.

Y Lili preguntó algo que cambió la dirección de toda la conversación: ¿cómo podríamos acercar las nuevas tecnologías a las personas con más años de experiencia?

La respuesta no está en explicar algoritmos. Está en las conexiones. En entender que la tecnología aumenta, no reemplaza. En buscar pequeños momentos que hagan la vida más sencilla. En usar el miedo como catalizador, no como barrera.

Porque cualquiera puede optimizar un proceso. Cualquiera puede automatizar un flujo de trabajo. Pero no cualquiera puede sentir cuándo la habitación necesita una pausa. Cuándo el equipo necesita que la historia tome un giro inesperado.

En un mundo obsesionado con la velocidad, el acto de contar una historia bien desordenada se vuelve revolucionario.

Es lento. Es analógico. Es profundamente humano.

Los datos nos dicen qué está pasando.

Las historias nos dicen por qué importa.

Y el timing nos dice cuándo.

¿Cuándo fue la última vez que sentiste el momento exacto para cambiar el ritmo de la conversación?

En enero de 1988, cuando la mayoría de nosotros ni siquiera tenía email, alguien escribió las instrucciones que necesitábamos para 2025.

Sallie Gordon lo sabía.

No podía predecir ChatGPT ni GPT-4, pero entendía algo más fundamental: que la tecnología más brillante fracasa cuando ignora cómo pensamos realmente los humanos.

"El usuario debe ver el sistema como una herramienta, no como un reemplazo."

Rick Rubin descubrió lo mismo treinta y siete años después, pero desde el estudio de grabación. Mientras la gente usa IA para dejar de pensar, él insiste: la máquina no tiene punto de vista. El punto de vista se lo das tú.

Es la misma advertencia que hizo Gordon sobre los sistemas expertos.

La tecnología no falla porque sea limitada. Falla porque nosotros dejamos de ser humanos cuando la usamos.

Gordon sabía tres cosas que siguen siendo ciertas:

La capacitación importa más que la capacidad técnica. No puedes simplemente entregar Claude a alguien y esperar magia. Necesitas entrenar a la gente en cómo pensar junto con la máquina, no solo qué botones presionar.

Las interfaces intuitivas vencen a las sofisticadas. Los mejores prompts no son los más complejos. Son los que imitan cómo ya trabajamos.

Y la confianza se construye paso a paso. No con demostraciones espectaculares, sino dejando que la gente descubra gradualmente que la herramienta los hace mejores en lo que ya saben hacer.

Rubin lo dice diferente: "Estamos libres para expresarnos porque no hay precedente." Como el punk rock. No necesitas años de virtuosismo técnico para crear algo nuevo. Solo una idea clara y la voluntad de experimentar.

Los equipos que adoptaron IA generativa con éxito siguieron sin saberlo el manual de Gordon: empezaron pequeño, diseñaron para humanos reales, y construyeron confianza antes que dependencia.

Los que fracasaron hicieron lo contrario. Prometieron revolución, entregaron complejidad, y se preguntaron por qué la gente prefería sus métodos antiguos.

La revolución no está en hacer que las máquinas piensen como nosotros.

Está en diseñar herramientas que amplifiquen cómo ya pensamos, sentimos y creamos.

Gordon y Rubin resolvieron el mismo problema desde extremos opuestos: uno desde la ingeniería, otro desde el arte. Ambos entendieron que del otro lado de la pantalla siempre hay un humano.

¿Qué pasaría si empezáramos por ahí?

Gracias a uno de mis lectores, que no solo compró mi libro "Vibe Coding sin Mitos", sino que me regaló esta joya: la revista AI Expert de enero de 1988. Estos encuentros inesperados son los que hacen que valga la pena escribir.

Si quieres explorar más sobre cómo Rick Rubin descubrió "The Way of Code", te recomiendo el podcast de a16z donde cuenta el origen de su inesperada nueva creación.

Ayer decidí experimentar. En lugar de mis cientos de slides habituales, llegué con cinco puntos escritos en un cuaderno. Una hora de charla sin presentación. Solo conversación.

Y en esa conversación descubrí algo que había estado ahí todo el tiempo.

Empecé hablando de trabajo remoto y me escuché mencionar proyectos con gente de Escocia, Yugoslavia, Ucrania, Alemania, España, México, Argentina, República Dominicana, Estados Unidos, Cuba, Ecuador, Francia, Italia.

Tres décadas de historias que se habían vuelto paisaje.

Porque eso es lo que hacemos con la experiencia. La normalizamos.

La convertimos en rutina.

Dejamos que se desvanezca en el fondo hasta que alguien nos pregunta cómo lo hicimos.

Y entonces recordamos.

Recordamos que aprender a leer los silencios en una videollamada con alguien de otra cultura no es normal.

Que saber cuándo un "sí" significa "tal vez" y cuándo significa "por supuesto" requiere años de tropiezos.

Que la confianza remota no se construye con herramientas.

Se construye levantándote bañado y con café a las 3 AM en Colombia porque tu equipo de transformación digital en Alemania solo podía a sus 10 AM. Reunión tras reunión, hasta que te ganaste sus ganas de trabajar juntos y los horarios se fueron moviendo.

Se construye entendiendo que cuando tu colega en Kiev dice "no hay problema" con su estilo directo y de baja contextualidad, necesitas escuchar lo que no está diciendo.

Que cuando tu cliente en Barcelona te responde con un emoji, puede estar comunicando más que mil palabras, pero es prudente confirmar intención cuando el mensaje sea ambiguo.

Los asistentes salieron hablando de confianza. De comunicación real. De la importancia de leer culturas, no solo mensajes.

Pero yo salí pensando en algo más profundo.

¿Qué más hemos convertido en paisaje?

¿Qué otras habilidades valiosas hemos normalizado hasta hacerlas invisibles?

Porque quizás nuestro mayor valor no está en lo que sabemos que sabemos.

Está en lo que hemos olvidado que aprendimos.

Ayer hablé con tenientes coroneles sobre lo humano en la era de la IA. Oficiales que tomarán decisiones que afectarán territorios enteros, comunidades completas.

Les dije algo que los hizo pausar.

El futuro no es humanos versus IA. Es humanos a través de la IA.

Esa pequeña preposición cambia todo.

Porque cuando dices "versus", preparas una batalla. Construyes trincheras. Te enfocas en defender territorio que ya perdiste.

Cuando dices "a través", abres una puerta. Buscas amplificar lo que ya tienes. Te enfocas en crear territorio que no existía.

Los líderes que entendieron esto están usando AI para automatizar lo repetitivo y dedicar tiempo a lo creativo. Están acelerando su aprendizaje con un compañero de pensamiento disponible 24/7. Están redefiniendo qué es posible para un equipo pequeño.

Pero no es solo tecnología.

Es psicología.

Porque el miedo nos hace ver la IA como competencia. Y la competencia nos paraliza. Nos hace proteger nuestras tareas actuales en lugar de imaginar las siguientes.

Los oficiales conocen este miedo. Lo ven en sus organizaciones todos los días.

Y surge la misma pregunta: ¿Pero qué pasa con la seguridad? ¿Con la filtración de información?

Ahí es donde el miedo se vuelve específico.

El miedo a que la IA filtre datos empresariales se basa en un mito. Los prompts no alimentan el entrenamiento de los modelos. No funcionan como Google, indexando cada palabra para recuperarla después.

Hasta hoy, cero casos confirmados de exfiltración vía prompts.

Y sin embargo, muchos CISO siguen paralizados por riesgos imaginarios mientras ignoran los controles prudentes que sí tienen sentido.

Configurar exclusiones voluntarias, usar repositorios internos, hacer pruebas de equipo rojo: eso es gestión inteligente de riesgo.

Prohibir toda la herramienta por miedos no comprobados: eso es dejar que las oportunidades se escapen por puertas que nunca se abren.

La ventaja no está en saberlo todo sobre IA.

Está en saber lo suficiente para trabajar a través de ella, sin paralizarse por riesgos imaginarios.

¿Qué estás amplificando hoy?

Mientras haces scroll en LinkedIn, lo ves. "Disponible para trabajar" se multiplica como hongos después de la lluvia. Y justo debajo, algo más poderoso: amigos que escriben sobre ellos, que cuentan sus historias, que abren puertas con sus palabras.

El algoritmo puede mostrarte perfiles. Pero no puede fabricar confianza.

Estamos obsesionados con la inteligencia artificial, pero hemos olvidado algo más valioso: la Inteligencia Artesanal. Esa que se construye conversación por conversación, proyecto por proyecto, momento por momento.

La IA puede procesar millones de datos en segundos. Nosotros podemos recordar cómo te quedaste hasta tarde para cumplir una promesa. La IA puede generar recomendaciones perfectas. Nosotros podemos apostar nuestra reputación por la tuya.

Audaz, porque arriesga algo real por alguien real.

Auténtica, porque no viene con filtros corporativos ni scripts optimizados.

Afectiva, porque crea vínculos que van más allá de la transacción.

Abismal, porque va más profundo que cualquier base de datos.

Asombrosa, porque transforma extraños en aliados.

Mientras la tecnología se vuelve más sofisticada, las conexiones humanas se vuelven más raras. Y por eso, más valiosas.

El próximo trabajo no llega por el CV perfecto. Llega porque alguien piensa en ti cuando surge la oportunidad. Porque construiste algo que ningún algoritmo puede replicar: una red de personas que conocen tu trabajo, confían en tu palabra y quieren verte triunfar.

La pregunta no es si la IA nos reemplazará.

La pregunta es: ¿estás construyendo conexiones que ninguna máquina puede duplicar?

Es curioso lo que pasa cuando nadie entiende completamente una nueva tecnología.

Los primeros en declararse expertos suelen ser quienes acababan de aprenderla ayer.

Y funciona. Porque su ansiedad se siente genuina.

Primero llegan los datos apocalípticos. Luego la urgencia existencial. Después la humillación calculada: "¿Quieres irte al campo? Tú no puedes pagarte un terreno."

Y finalmente, la salvación conveniente.

Nosotros compramos porque también tenemos miedo. Y preferimos el miedo empaquetado con soluciones que el miedo a secas.

Pero fíjate en algo.

Mientras los vendedores ansiosos gritan "todo cambiará para 2030, actúa ahora o te quedas atrás", The Economist reporta que 42% de las empresas Fortune 500 están abandonando sus proyectos de IA generativa.

Las compañías que realmente implementan IA dicen: "Estoy frustrado y decepcionado. He gastado dinero en esto. No está funcionando."

Están en lo que Gartner llama el "valle de la desilusión" del hype cycle. Y durará hasta finales del próximo año.

No me malentiendas. La IA generativa es increíble.

En los últimos meses he creado un libro, tres apps, dos portales, dos utilidades y tres cursos. Todo en colaboración con la IA (Claude). Proyectos que antes me tomarían meses, ahora los termino en semanas.

Funciona. Y funciona bien.

Pero funciona cuando la abordas con curiosidad y paciencia, no con pánico y urgencia artificial.

Claro, esto no vende cursos prometiendo éxito inmediato. Algo a lo que Charlie Munger se hubiera opuesto rotundamente.

Munger (socio de Warren Buffett durante décadas) creía que la "sabiduría elemental del mundo" debía compartirse sin barreras. En coherencia, jamás vendió cursos; prefirió difundir ideas de forma abierta.

Como él mismo decía: "Warren y yo nunca tratamos de hacer dinero aprovechándonos de la estupidez de nuestros compradores."

Los que realmente saben no construyen máquinas de pánico para vender cursos.

La diferencia no está en tener o no tener miedo.

Está en qué camino elegimos.

Como decía Munger:

"Toma el camino correcto. Nunca está congestionado."

Esta semana fue imposible seguir el ritmo.

OpenAI compró una empresa por $6.5 mil millones. Microsoft redefinió qué significa ser un desarrollador. Google lanzó ocho mejoras de golpe. Anthropic creó un modelo que programa durante siete horas seguidas.

Todo en cinco días.

La mayoría de nosotros estamos corriendo detrás de las noticias, tratando de entender qué significa cada anuncio, cada nueva capacidad, cada promesa de futuro.

Pero aquí está lo que realmente importa:

No estamos viendo empresas competir por funcionalidades.

Estamos viendo el nacimiento de una nueva forma de trabajar, pensar y crear.

Cuando Jony Ive diseña un dispositivo sin pantalla, no está haciendo otro gadget. Está preguntándose: ¿qué pasa si la interfaz desaparece completamente?

Cuando Claude programa durante siete horas sin parar, no está siendo más rápido. Está redefiniendo qué significa la persistencia en el trabajo intelectual.

Cuando Microsoft habla de agentes que se comunican entre sí, no está mejorando software. Está imaginando un mundo donde las máquinas colaboran como equipos.

Pero en medio de todo este progreso real, algo más está pasando.

Hay una industria completa vendiendo pánico.

"Si no te subes ahora, te quedas atrás para siempre."

"Aprende IA o serás irrelevante."

"El que no se adapte, muere."

Esto es humo.

La revolución industrial no eliminó a los humanos. Los liberó de trabajo repetitivo para hacer cosas más interesantes.

La computadora personal no reemplazó a los escritores. Les dio mejores herramientas.

Internet no mató las librerías porque las personas siguieran comprando libros impresos.

El futuro no pertenece a quien aprenda más herramientas de IA.

Pertenece a quien haga mejores preguntas.

A quien resuelva problemas reales.

A quien entienda que la tecnología amplifica lo que ya eres, no te convierte en alguien diferente.

Entonces, en lugar de correr detrás de cada anuncio:

¿Qué harías si tu computadora pudiera pensar contigo durante horas sin cansarse? ¿Cómo cambiaría tu trabajo si no tuvieras que explicar el contexto cada vez? ¿Qué crearías si la interfaz fuera invisible?

La velocidad no es el punto.

La velocidad es solo la evidencia de que algo fundamental está cambiando.

¿Qué problema quieres resolver mañana? Esa pregunta vale más que mil tutoriales de herramientas que cambiarán la próxima semana.

Nunca sabes quién tiene tu libro hasta que lo sacas de su mochila en un restaurante.

"No podemos empezar sin que me firmes el libro."

Sacó "Vibe Coding sin mitos" antes de que llegaran los platos. Era nuestro almuerzo de ponernos al día - cómo íbamos, en qué íbamos, cómo sumar y generarnos valor mutuo.

Nos habíamos conocido por Nodo Eafit, en esos días cuando su startup aún respiraba.

Hoy veníamos a hablar de presentes y futuros. Del giro que lo alejó del mundo emprendedor. De su pasión renovada por resolver chicharrones - esos problemas complejos que realmente importan.

Pero algo cambió cuando puso el libro sobre la mesa.

La conversación dejó de ser transaccional. Ya no era sobre "qué podemos hacer el uno por el otro". Se volvió genuina. Real.

Dos horas volaron hablando de ideas, de retos, de esa chispa que se enciende cuando encuentras a alguien que entiende tus obsesiones.

Escribí ese libro sin agenda comercial. Solo ordenando pensamientos, compartiendo lo aprendido. Sin imaginar que se convertiría en el catalizador perfecto para este encuentro.

Fuimos a almorzar para "generar valor" y terminamos creando algo mucho más valioso.

Una conexión real.

El mejor networking no es networking. Es conversación auténtica entre personas que se interesan genuinamente por lo que el otro hace.

¿Cuándo fue la última vez que una reunión "de negocios" se convirtió en algo completamente diferente?

"¿Qué pasará cuando las máquinas hagan todo el trabajo?"

Esta pregunta contiene una falacia. Y esconde un mito peligroso.

El trabajo no es un recurso limitado que debemos distribuir. Es lo que hacemos para resolver problemas que importan.

Y los problemas que importan son infinitos.

Cuando la automatización transformó la agricultura, no "evolucionó" empleos. Los eliminó.

La promesa de "mejores trabajos mañana" suena hueca cuando tu comunidad se desintegra hoy.

El cambio tecnológico siempre ha sido más lento de lo que imaginamos, pero sus efectos más profundos de lo que planeamos.

Lo importante no es cuán rápido las máquinas pueden pensar, sino quién decide para qué piensan.

Hoy venden miedo, urgencia de subirse al tren de la IA "o quedar obsoleto".

Pero la verdadera obsolescencia no viene de ignorar una herramienta. Viene de olvidar para qué la usamos.

No se trata de dominar cada modelo o prompt. Se trata de identificar dónde la tecnología suma valor real a lo que ya haces extraordinariamente bien.

James Carse lo entendió: hay juegos finitos e infinitos. Los finitos se juegan para ganar. Los infinitos, para seguir jugando.

Nuestra economía no debería ser un juego donde algunos ganan permanentemente y otros son descartados.

Sin intervención intencional, la tecnología amplifica tanto la abundancia como la desigualdad.

Las instituciones moldean la tecnología, no al revés. Una IA desarrollada en democracias participativas tendrá resultados diferentes a una creada bajo autoritarismos tecnocráticos.

Imagina una IA diseñada como juego infinito: protocolos abiertos, comités éticos adaptables, conocimiento en múltiples idiomas. No para dominar el mercado, sino para mantener viva la innovación.

No necesitamos pánico ni complacencia.

Necesitamos educación accesible, infraestructura digital en comunidades vulnerables, y redes de seguridad durante transiciones difíciles.

En Colombia, esto ya está sucediendo.

La alianza entre Microsoft y la Universidad EAFIT con el AI Lab y Nodo ha formado a más de 11.000 personas en 2024 y otras 3.000 en lo que va de 2025.

No temas a la abundancia tecnológica. Pero tampoco ignores a quienes quedan al margen.

Porque el juego solo continúa cuando todos pueden seguir jugando.

"Escribe GRATIS en los comentarios." "Conecta para recibir mi sistema probado." "No puedo revelarlo todo, firmé un NDA."

Las promesas brillan en tu feed como monedas en el suelo. Y la gente sigue recogiéndolas.

Detrás de cada una hay un patrón inquietantemente familiar.

Cuando alguien ha vivido lo que predica, sus palabras llevan el peso de la experiencia. Lo auténtico tiene aristas, contradicciones resueltas, cicatrices visibles.

Los vendedores de humo ahora usan la IA generativa como quien usa maquillaje excesivo. No para resaltar lo que existe, sino para cubrir lo que falta.

Ese flujo de trabajo "revolucionario" que te venden podría haber sido un simple componente de correspondencia de Word 97. Algo que siempre estuvo ahí, pero pocos exploramos.

Como conquistadores con espejitos, su negocio florece en nuestra ignorancia de lo que ya tenemos.

Fíjate en las contradicciones: hablan de "movimientos" mientras persiguen seguidores. Critican la validación mientras exhiben métricas. Prometen libertad mientras construyen dependencia.

El contenido generado sin criterio tiene una cualidad peculiar: es demasiado perfecto, demasiado simétrico. Como un rostro sin expresiones, algo no termina de conectar.

¿Has notado cómo estos gurús nunca pueden explicar sus métodos abiertamente? El NDA conveniente. El "sistema propietario". La "estrategia secreta".

La realidad es más simple: no hay secreto.

Las herramientas amplifican lo que ya eres. Si tu mensaje es vacío, la IA generará vacío a escala. Si tu propósito es claro, la tecnología te ayudará a llegar más lejos.

Lo que realmente necesitamos no es más contenido amplificado, sino más reflexión genuina. No más "hacks", sino fundamentos sólidos.

La diferencia entre un maestro y un vendedor de humo nunca ha sido la herramienta que utiliza, sino la verdad que entrega.

Y la verdad, incluso cuando incomoda, siempre conecta más profundo que la perfección vacía.

Lo verdaderamente valioso rara vez necesita esconderse detrás de un formulario.

El conocimiento que transforma nunca teme ser compartido.

La diferencia entre el día que tuviste y el que podrías haber tenido reside en algo tan simple que lo pasamos por alto constantemente.

Tu atención.

Vemos lo que buscamos. Y con el tiempo, nos transformamos según lo que observamos regularmente. El ejecutivo obsesionado con los números del trimestre experimenta un mundo diferente que el artista que nota los matices de luz en una tarde ordinaria.

Ambos viven en el mismo planeta, pero habitan realidades distintas.

Antes de continuar, te propongo el siguiente ejercicio: cuenta objetos rojos en la habitación. Vamos, antes de seguir leyendo, cuenta los objetos rojos.

Ahora, ¿cuántos azules viste? Ninguno, porque no estabas buscándolos. Aunque siempre estuvieron ahí.

Esto no es filosofía abstracta. Es la mecánica básica de cómo construimos nuestra experiencia momento a momento.

La IA generativa amplifica este fenómeno exponencialmente.Puede ser una lente que agudiza tu mirada o un espejo que solo refleja lo que ya conoces.

Pídele a una IA que te muestre "innovación" y te dará imágenes de bombillas, engranajes y personas en salas de juntas. Lugares comunes. El equivalente digital de contar solo objetos rojos cuando el mundo está lleno de matices.

Pero usada con intención, este mismo poder puede expandir los bordes de tu atención. Puede mostrarte conexiones que no habías considerado. Perspectivas que no son las tuyas.

La misma herramienta que puede secuestrar tu atención también puede liberarla.

La diferencia no está en la tecnología.

Está en quién decide dónde enfocarse.

La distracción no es solo un problema de productividad. Es un problema existencial.

Cada notificación, cada titular diseñado para provocar indignación, cada vez que revisas el teléfono sin pensarlo—estás cediendo pedazos de tu vida. Pequeños fragmentos de experiencia que nunca recuperarás.

Y lo hacemos cientos de veces al día.

Las personas extraordinarias no tienen superpoderes secretos. Tienen una habilidad cultivada para dirigir su atención donde ellos deciden, no donde los algoritmos y el ruido ambiental sugieren.

Meditación, mindfulness - diferentes nombres para la misma práctica fundamental: recuperar el control de donde colocas tu consciencia.

¿Qué pasaría si durante una semana prestaras atención deliberadamente a lo que te nutre en lugar de lo que te drena?

No es casualidad que las personas de alto rendimiento hayan dominado esta habilidad. No es un complemento a su éxito.

Es el fundamento.

Veinticinco mujeres terminaron ayer lo que comenzaron hace un año. No una clase, sino una reinvención.

Mientras muchos hablan sobre diversidad en tecnología, ellas la crearon. Durante doce meses, estas mujeres afrodescendientes e indígenas transformaron curiosidad en competencia, dudas en dominio. No esperaron a que el sector tecnológico las invitara – se prepararon para cambiarlo.

Lo notable no es solo la certificación. Es el cambio de narrativa.

Cuando Nodo EAFIT abrió sus puertas, hizo algo inusual: se la jugó con su primer programa presencial. Mientras todos sus cursos son virtuales, #NaidíWomen fue su apuesta a la presencialidad, justo en el corazón de la Universidad EAFIT. Un reconocimiento de que el talento no tiene coordenadas geográficas ni étnicas.

La tecnología es un lenguaje de poder. Siempre lo ha sido. Cada línea de código escrita representa una decisión sobre qué problemas merecen solución y cuáles quedan invisibles. Durante demasiado tiempo, esas decisiones han provenido de grupos homogéneos.

¿Qué sucede cuando nuevas perspectivas definen qué vale la pena programar? Emergen soluciones para desafíos que otros ni siquiera perciben.

Un año de aprendizaje no solo construyó habilidades técnicas – edificó confianza. No solo enseñó desarrollo web – desarrolló potencial.

Estas graduadas de #NaidíWomen no aprendieron simplemente a programar. Aprendieron a traducir sus experiencias únicas en soluciones digitales que el mundo necesita con urgencia.

Los territorios que transformarán ahora se extienden mucho más allá de sus comunidades de origen.

La verdadera innovación nunca ha surgido de la uniformidad. Nace en las intersecciones, en las experiencias diversas, en las miradas frescas sobre problemas antiguos.

El código más poderoso no es el que corre más rápido, sino el que abre puertas que antes ni siquiera existían.

OpenAI ha lanzado Codex, un agente de ingeniería de software basado en la nube, capaz de trabajar en múltiples tareas en paralelo. Esta nueva herramienta, impulsada por codex-1 (una versión optimizada de OpenAI o3), representa un paso significativo hacia la automatización inteligente del desarrollo de software.

Codex puede escribir características, responder preguntas sobre tu base de código, corregir errores y proponer pull requests para revisión. Cada tarea se ejecuta en su propio entorno sandbox en la nube, precargado con tu repositorio. El sistema fue entrenado mediante aprendizaje por refuerzo en tareas de codificación del mundo real, generando código que refleja el estilo humano y se adhiere con precisión a las instrucciones.

A diferencia de asistentes de código convencionales, Codex opera de manera asíncrona, permitiendo que los desarrolladores asignen tareas y continúen con su trabajo mientras el agente las completa. Esta modalidad de "delegación de tareas" complementa el enfoque de "programación en pareja" que ofrecen otras herramientas de IA, prometiendo transformar los flujos de trabajo de desarrollo.

Los primeros usuarios corporativos como Cisco, Temporal, Superhuman y Kodiak ya están utilizando Codex para acelerar el desarrollo, mejorar la cobertura de pruebas y refactorizar grandes bases de código. OpenAI ve un futuro donde los desarrolladores "conducen el trabajo que quieren poseer y delegan el resto a los agentes", aumentando significativamente su productividad.

El correo que casi envías puede decir más sobre ti que el que finalmente mandas.

Cuando nos sentimos ignorados, postergados o subestimados por un colaborador, algo primitivo se activa. Redactamos ese mensaje cargado de reproche, establecemos plazos imposibles, copiamos a todo el departamento.

Y justo ahí es donde los mejores se detienen.

En una era donde la IA puede escribir nuestros correos, el valor no está en la producción de palabras sino en la intención que las guía.

La diferencia entre profesionales mediocres y extraordinarios no está en nunca sentir frustración. Está en lo que hacen cuando la sienten.

Los mediocres utilizan la comunicación como arma. "De no lograrse esto antes de X hora, quedaría a tu criterio si deseas continuar." Ultimátums disfrazados de opciones.

Los extraordinarios entienden que cada mensaje es una oportunidad para construir, no para dividir.

"La comunicación asertiva es un talento a prueba de futuro. No importa qué tecnología llegue, lo que nos hace seres humanos es esa capacidad de conectarnos, de lograr la empatía necesaria para construir sociedad", afirma Caty Rengifo.

Tiene razón. Incluso cuando la IA genere nuestras palabras, la empatía que las motiva seguirá siendo humana.

La tentación de "enseñarles una lección" es poderosa. Sentimos que nuestra urgencia justifica el tono cortante. Que nuestra frustración merece ser expresada.

Pero aquí está la verdad incómoda: la comunicación que satisface nuestro ego rara vez logra nuestro objetivo real.

¿Qué pasaría si, en lugar de exigir atención, la ganáramos?

"Aprecio el trabajo que has realizado. Para avanzar, ¿cuál de estas tres opciones te funcionaría mejor?"

El mismo objetivo. Resultados completamente diferentes.

Los puentes más importantes que construimos son invisibles. Están hechos de palabras cuidadosamente elegidas, de suposiciones generosas, de opciones genuinas. Tecnología o no, estas decisiones siguen siendo humanas.

La próxima vez que sientas la urgencia de enviar ese correo cortante, pregúntate: ¿Estoy construyendo o dividiendo?

La respuesta probablemente determine tu éxito a largo plazo.

Hay un momento en que todos debemos colgar las botas. Sara Gama lo sabe. Después de seis títulos de Serie A, cuatro Copas y tres Supercopas con la Juventus, la capitana italiana jugó su último partido el 13 de mayo. A los 36 años, el cuerpo habla y ella decidió escucharlo.

Pero lo importante no es el final. Es todo lo que ocurrió antes.

Cuando Gama empezó, las futbolistas italianas no existían en el mapa profesional. No había contratos, no había protecciones. Solo pasión y obstáculos. Ella no solo jugó el juego; cambió sus reglas.

Mientras dominaba cuatro idiomas y completaba su título universitario, se convertía en la primera mujer vicepresidenta de la Asociación de Futbolistas Italianos.

Mientras enfrentaba insultos racistas, inspiraba a una generación de niñas al punto de que Mattel creara una Barbie a su imagen en la línea "One of a kind", convirtiéndola en la única futbolista con una Barbie personalizada.

Lo que realmente cambió el juego fue que, gracias a su liderazgo, desde julio de 2022 la Serie A femenina es oficialmente profesional. Las jugadoras ahora tienen contratos laborales, seguros médicos, asistencia sanitaria y pensiones. Derechos que antes eran un sueño.

Es un honor ser hincha de la Juventus (no solo del equipo masculino, sino del femenino.) Ver a Sara levantar 6 scudettos (5 de ellos consecutivos) ha sido un privilegio. Pero lo que verdaderamente importa es lo que mi hija aprende viendo a líderes como ella. No solo a ganar, sino a transformar.

Algunos líderes hablan. Otros actúan. Los mejores transforman sistemas enteros mientras navegan obstáculos que la mayoría ni siquiera puede imaginar.

La grandeza no se encuentra en quienes ganan más títulos, sino en quienes dejan el campo mejor de lo que lo encontraron.

"GRACIAS CAPITÁN. Has sido la guía de un cambio histórico para NOSOTRAS y para el fútbol femenino italiano."

¿Qué parte de tu juego está cambiando las reglas para quienes vendrán después?

Mira lo que sucede en un jardín: las flores más llamativas no siempre son las más resilientes.

Lo que crece demasiado arriba, sin profundidad equivalente abajo, se tambalea con la primera brisa fuerte.

En este mundo digital, hemos perfeccionado el arte de la apariencia. Fundadores con visiones grandilocuentes, influencers con vidas "perfectas", expertos instantáneos en cualquier tema. El algoritmo premia lo que brilla, no lo que perdura.

Ayer mismo, un influencer explicaba con impresionante seguridad un lanzamiento de Anthropic. Palabras técnicas impecables, gestos de conocedor, tono de autoridad indiscutible. Solo había un problema: no había entendido realmente el producto. Su explicación grandiosa apenas rozaba la superficie, omitiendo lo verdaderamente importante.

Elizabeth Holmes construyó Theranos sobre promesas y carisma. Un imperio de humo valorado en 9 mil millones que se desvaneció cuando alguien finalmente preguntó: "¿pero realmente funciona?"

¿Has notado que algunos de los árboles más antiguos del planeta no son necesariamente los más imponentes? El Pino Matusalén, con sus casi 5,000 años, crece retorcido y bajo. Sobrevive donde otros no pueden porque ha adaptado su crecimiento a lo esencial.

La persona que constantemente habla de sus logros suele estar construyendo un andamiaje para sostener una estructura frágil. Mientras, quien está seguro de su valor trabaja silenciosamente, extendiendo raíces que nadie aplaude.

No es coincidencia que quienes más utilizan el "yo" en su vocabulario suelen ser quienes más inseguridad cargan. Las palabras se convierten en un intento de crear lo que no se siente verdaderamente.

La verdadera innovación, el trabajo que realmente importa, casi siempre ocurre lejos de los reflectores. No genera titulares hasta que ya es innegable.

La confianza real no necesita anunciarse. Como la zanahoria de la izquierda en la imagen, puede que muestre menos, pero su sustancia es lo que importa.

¿Qué estás cultivando hoy: follaje visible para los likes o raíces que sostengan cuando nadie está mirando?

Todo código es una conversación. Antes era solo entre nosotros y la máquina. Ahora tenemos un intérprete.

El atractivo del "vibe coding" no es eliminar el arte de programar. Es liberar al artista de limpiar los pinceles.

Los críticos lo ven como pereza. Los pragmáticos vemos un cambio fundamental en la relación con nuestras herramientas.

Cuando la programación se siente como una carga, es natural querer automatizarla. Pero como señala David (DHH), el problema no es programar —es programar con herramientas que odias.

La diferencia está en el baile. ¿Quién lleva y quién sigue?

En mi libro "Vibe Coding sin mitos" no enseño a abandonar el teclado, sino a dirigir la orquesta. La IA puede generar código velozmente, pero sin tu criterio, tu visión y tu experiencia, solo produce ruido sintácticamente correcto.

El Vibe Coding responsable nunca significa abdicar responsabilidad. Significa escalar tu impacto. Es poder decir: "No necesito escribir esta función por décima vez. Necesito pensar en cómo esta función cambia la experiencia del usuario."

DHH tiene razón. La programación debería ser placentera. Pero la verdadera alegría no está solo en escribir código elegante, sino en materializar ideas que importan.

La IA no debería reemplazar tu juicio. Debería amplificarlo.

¿Estás en los controles o solo eres pasajero? La diferencia define tu futuro como creador digital.

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P.D. para DHH: Ruby encarna perfectamente esta filosofía. Es lenguaje que respeta la inteligencia humana. Pero incluso con las herramientas más elegantes, existe valor en saber cuándo dejar que la IA maneje lo rutinario mientras nosotros enfrentamos lo extraordinario. No se trata de retirarse, sino de redefinir qué merece nuestra atención creativa.

Lee el artículo original de DHH aquí: The Appeal of Vibe Coding

Hay dos tipos de riqueza en este mundo. La que se acumula en cuentas bancarias y la que se distribuye para crear cambio. Una genera números impresionantes en un papel. La otra genera impacto.

Bill Gates eligió la segunda.

Cuando alguien que construyó uno de los imperios tecnológicos más grandes del mundo decide distribuir prácticamente toda su fortuna para 2045, no está simplemente firmando un cheque. Está redefiniendo qué significa realmente ganar.

La mayoría de nosotros hemos sido programados para acumular. Más es mejor. El éxito se mide en ceros adicionales.

Pero ¿qué pasaría si estuviéramos equivocados?

El blitzscaling —esa estrategia de crecimiento rápido y dominación del mercado— funcionó maravillosamente para Microsoft. Ahora Gates aplica el mismo principio a problemas globales como enfermedades, pobreza e inequidad. Mismo método, diferente campo de juego.

Es fácil admirar la filantropía desde lejos. Es más difícil reconocer que todos estamos jugando el mismo juego, solo que con cifras diferentes.

Cuando guardamos todo lo que tenemos —ideas, tiempo, recursos— por miedo a quedarnos sin ellos, apostamos por un tipo de éxito que ningún obituario recordará.

El mercado recompensa a quienes acumulan. La historia recuerda a quienes distribuyen.

No todos tendremos miles de millones para donar. Pero todos tenemos algo valioso que ofrecer.

Tu tiempo es una moneda. Tu conocimiento es un activo. Tu atención es un recurso escaso.

Una hora de mentoría. Un conocimiento compartido. Una llamada para escuchar. Ese email con un consejo que cambia la trayectoria de alguien. La distribución más poderosa que harás quizás no tenga nada que ver con tu cuenta bancaria.

La pregunta entonces no es solo cuánto dinero estás dispuesto a distribuir, sino qué parte de ti mismo estás listo para ofrecer.

Y eso cambia absolutamente todo.

El maestro zen dejó su smartphone en modo avión antes de comenzar la clase.

"La tecnología no es el problema," dijo. "Es cómo la usamos lo que determina si nos libera o nos ata."

En un mundo obsesionado con acumular —datos, seguidores, dispositivos— la sabiduría zen propone lo opuesto: el arte de soltar.

Cuando el juego deja de ser juego y se convierte en una competencia por métricas, hemos perdido algo fundamental.

Aquí hay seis enseñanzas que cambian todo:

La impermanencia no es tu enemiga. Es tu aliada. Cuando aceptas que nada permanece igual —ni tus dispositivos, ni tus apps— dejas de aferrarte a historias obsoletas. El cambio constante no es algo a temer, sino la única verdad confiable. Todo cambia.

El Sangha te transforma desde adentro. Mientras los libros ofrecen teoría, la comunidad ofrece realidad. Valoramos primero la experiencia, luego el darse cuenta que surge de ella. Tu comprensión más profunda nunca vendrá de leer sobre natación, sino de saltar al agua con otros nadadores. Comunidad sobre aislamiento.

Tu mente crea sufrimientos innecesarios. El dolor existe. Pero hay dos tipos: el inevitable y el que fabricamos nosotros mismos. Cuando te duele la espalda, ese es el primer tipo. La historia sobre lo injusto de ese dolor... ese es el segundo. El Zen revela cuánto sufrimiento puedes soltar. Sufrimiento opcional.

La atención plena es simple. No requiere apps sofisticadas. Es simplemente estar aquí, ahora. Notando la diferencia entre consumir contenido y observarlo. Usando herramientas sin convertirte en una. Presente sobre disperso.

El apego nos limita. No es sobre no tener preferencias, sino sobre no insistir en control absoluto. ¿Cuánta ansiedad generamos cuando nuestro valor depende de likes? Como en el juego infinito, se trata menos de "ganar" y más de seguir jugando. Preferencias sin exigencias.

La curiosidad sana relaciones. La mente del principiante observa sin juzgar, pregunta sin asumir. En un mundo algorítmico, cultivar esta curiosidad es revolucionario. Cuando éramos niños, nadie tuvo que enseñarnos a ser curiosos. Curiosidad sobre certeza.

Lo más sorprendente del Zen no es lo que te pide obtener, sino lo que te invita a soltar.

El juego no es un descanso de la vida; es la vida misma.

¿Qué podrías liberar hoy, para empezar a jugar de nuevo?

No podemos enseñar a nadar atando a nuestros hijos a la orilla. Hay una diferencia fundamental entre proteger y preparar. La protección implica barreras. La preparación construye capacidades.

Cuando Tristan Harris expuso cómo las redes sociales fueron diseñadas para atraparnos, muchos padres reaccionaron con miedo. Prohibir. Controlar. Limitar.

Ahora, con la IA generativa creciendo exponencialmente, ese pánico se intensifica.

Pero observa esto: las herramientas que intentamos prohibir hoy serán el lenguaje nativo de mañana. El futuro donde nuestros hijos deberán navegar, competir y crear.

Mi hija de 12 años usa IA desde 2023. Nadie le enseñó cómo. Simplemente le habló a ChatGPT: "hazme un examen de comprensión de lectura sobre Don Quijote". Mientras desayunaba, practicó. Resultado: un examen menos que temer.

Después de sufrir un ataque de pánico y aprender técnicas de respiración, decidió crear un libro infantil para enseñar a otros niños. Con ChatGPT pulió su borrador. Con MidJourney creó los dragones que hoy ilustran su historia de 32 páginas. Hasta la invitaron a dar una charla tipo TED sobre su proceso.

Y muchos dirán que la tengo fácil.

Los padres que eligen prohibición sobre formación están apostando a un futuro que nunca existirá - uno donde estas tecnologías desaparecen en vez de transformarse en algo tan fundamental como la electricidad.

Nos olvidamos que prohibir o limitar hace que el cerebro humano busque alternativas. Cuando ponemos timers o eliminamos opciones, a menudo despertamos mayor interés por lo restringido en lugar de reducirlo.

No ganamos prohibiendo herramientas. Ganamos desarrollando humanos más sabios que las utilicen.

La verdadera protección no viene de controles externos, sino de controles internos. Discernimiento cultivado. Pensamiento crítico. Valores claramente definidos.

¿Y si en lugar de preguntar "cómo protejo a mi hijo de la tecnología?" preguntáramos "cómo preparo a mi hijo para usar esta tecnología con sabiduría"?

A veces, la mejor forma de proteger no es construir una jaula, sino enseñar a volar.

PD. Quizás Caty Rengifo y Felipe Aguirre tienen razón. Tal vez deba escribir sobre cómo educamos a Violeta. No es fácil. Hay anécdotas que merecen contarse. Aprendizajes que podrían servir a otros. No son instrucciones, sino historias. Y las historias tienen el poder de cambiar cómo vemos el mundo.

Cada mañana abro LinkedIn y busco las actualizaciones de Ethan Mollick. Es como un explorador que regresa del futuro con hallazgos inesperados sobre los LLMs que nadie más ha notado.

Ayer fue que GPT-4o identifica enfermedades porcinas con precisión notable. En septiembre de 2023 nos mostró cómo simular lectores, una técnica que evolucionaría hacia los ahora indispensables usuarios sintéticos.

Estas aplicaciones no aparecen en la documentación oficial de OpenAI o Anthropic. No están en ninguna lista de características.

Y ahí radica lo fascinante de nuestra era.

Construimos herramientas que hacen más de lo que pensamos que podían hacer. Tienen capacidades que emergen solo cuando alguien curioso las prueba en contextos para los que no fueron explícitamente diseñadas.

Los desarrolladores tradicionales crean software con propósitos específicos. Definen características. Establecen límites claros.

Pero los LLMs son diferentes. Al entrenarlos con volúmenes masivos de texto, absorben patrones y conocimientos que ni sus propios creadores pueden enumerar completamente.

Es un proceso de descubrimiento constante. Como arqueólogos digitales, excavamos para encontrar capacidades que siempre estuvieron ahí, esperando ser descubiertas.

El verdadero valor surge cuando expertos de diversos campos —médicos, agricultores, educadores— exploran sistemáticamente y documentan lo que encuentran.

Y con cada nueva versión, el mapa cambia. El territorio se expande. Lo imposible se vuelve posible.

¿Qué pasaría si, en lugar de esperar documentación exhaustiva, nos convirtiéramos todos en exploradores de estas nuevas herramientas?

Pulsamos un botón, insertamos nuestra petición y esperamos. Así es como la mayoría tratamos a la inteligencia artificial hoy: como una máquina expendedora.

Y es precisamente por eso que nos frustramos cuando no obtenemos exactamente lo que imaginamos.

La diferencia entre quienes obtienen resultados mediocres y quienes logran maravillas con la IA no está en las herramientas que usan. Está en cómo las abordan.

La máquina expendedora entrega productos terminados. Una partida de ajedrez requiere estrategia, paciencia y respuestas adaptativas. Cada movimiento influye en el siguiente.

Se llama ChatGPT, no MonólogoGPT, por una razón. El nombre mismo nos revela su propósito: establecer un diálogo, no recibir un monólogo.

Los maestros del ajedrez de la IA siguen una estrategia que podríamos llamar PACE:

P - Propósito claro. Antes de escribir la primera palabra, definen qué quieren lograr y por qué. No lanzan una moneda a ciegas esperando premios aleatorios.

A - Arquitectura entendida. Comprenden que cada modelo tiene capacidades distintas. Como quien conoce si su oponente prefiere aperturas agresivas o juego posicional.

C - Conversación continua. Saben que el primer intercambio es solo el principio. Refinan. Cuestionan. Redireccionan. Construyen sobre cada respuesta.

E - Evaluación constante. No aceptan la primera respuesta como verdad absoluta. La examinan, la ponen a prueba, la mejoran con cada nueva iteración.

Cuando te sientas frente a estas herramientas con la mentalidad de "dame esto ahora", has perdido antes de empezar. La verdadera magia comienza cuando entiendes que estás iniciando una conversación, no completando una transacción.

Los maestros de la IA no lanzan prompts y esperan milagros. Definen propósitos claros. Comprenden las capacidades y limitaciones de sus herramientas. Mantienen diálogos en vez de monólogos. Evalúan y refinan constantemente.

Este cambio de perspectiva transforma completamente los resultados.

Una máquina expendedora te da lo que tiene disponible. Un compañero de ajedrez te ayuda a descubrir lo que es posible.

¿Sigues tratando a la inteligencia artificial más avanzada del mundo como si fuera una máquina de refrescos? Quizás sea momento de hacer tu próximo movimiento.

En los años 90, dos llamas llamadas Arquímedes y Eureka deambulaban libremente por el campus de EAFIT mientras los estudiantes corrían a clases. Nadie las designó como mascotas oficiales. Nadie organizó un comité. Simplemente estaban allí, y nosotros las adoptamos como símbolos de nuestra vida universitaria.

¿Quién decide qué es una mascota oficial?

Hoy, una ardilla llamada Lardi ha tomado el relevo. Sin ceremonias, sin anuncios, sin estrategias de marca.

Lo extraordinario surge de lo ordinario cuando dejamos que ocurra naturalmente.

Durante 65 años, EAFIT ha inspirado, creado y transformado. No porque estas palabras aparecieran en un plan estratégico, sino porque están incorporadas en el ADN del campus, en los árboles donde saltan las ardillas, en los rincones donde las llamas solían descansar.

Las universidades que intentan fabricar tradiciones generalmente fracasan. Las que permiten que las tradiciones crezcan orgánicamente prosperan.

Esta autenticidad es lo que hace que EAFIT se convierta en parte de nosotros. No solo pasamos por sus aulas; la universidad se integra en nuestro ser.

Cuando fui reconocido como "Eafitense por excelencia" de mi generación, entendí que no era solo un título para mi currículum. Era la confirmación de que EAFIT no es algo que estudiamos, sino algo que somos.

Camino por la vida llevando esa marca invisible pero indeleble. La forma en que pienso, cómo resuelvo problemas, incluso cómo veo el mundo—todo tiene la huella de aquellos años entre guayacanes y llamas, entre ideas y posibilidades.

El mayor éxito de una institución educativa no es lo que enseña, sino lo que inspira que permanezca cuando todo lo demás se ha olvidado.

Soy eafitense como las ardillas son parte del campus: por naturaleza, por elección, por esencia.

¿Qué significa cuando una institución no solo te educa sino que se convierte en parte fundamental de tu identidad? ¿Qué legado más poderoso puede existir?

Gracias Universidad EAFIT. Por 65 años más de momentos extraordinarios, amistades duraderas y, por supuesto, ¡anécdotas que nadie más podría entender!

#EAFITesFuturo

No es el ruido lo que nos está hundiendo. Es el falso confort. Alguien me envió esta mañana un "artículo revelador" sobre IA y productividad. Era tan evidentemente generado por IA que casi podía oler los servidores sobrecalentados detrás de cada frase prefabricada.

Lo triste no es que alguien use IA para escribir. Lo triste es que lo hagan mal, sin intención y luego se escondan. Más triste aún es que vendan cursos para "volverte un líder IA" cuando ellos mismos no han dominado la herramienta que promocionan.

Esta nueva forma de mediocridad se está normalizando: el "influencer" que genera miedo artificial sobre quedarse atrás, mientras él mismo apenas entiende la tecnología. Publican contenido de IA sin editar, o peor, con errores gramaticales insertados deliberadamente para "parecer humanos".

Es como servir comida microondas en platos de restaurante gourmet.

El problema no es la tecnología. Es la intención.

Cuando tu estrategia es recuperar horas para crear más contenido mediocre, has perdido antes de empezar. La verdadera innovación nunca ha sido sobre ahorrar tiempo: ha sido sobre ofrecer algo que importe.

La pregunta no es "¿cómo puedo crear más rápido?", sino "¿estoy creando algo que merezca existir?"

Las herramientas cambian. La mediocridad permanece, solo que ahora a escala industrial.

Siempre habrá quien venda mapas para un tesoro que nunca encontró.

La diferencia la marcan quienes usan estas herramientas para amplificar su voz genuina, no para fabricar una voz artificial.

Solo ellos comprenden que la velocidad nunca ha sido sustituto del valor.

El 90% de los posts sobre IA te dirán que ahorrarás 10-15 horas semanales... pero olvidan mencionar cuantas horas usarás todas tratando de corregir las alucinaciones que generaron.

En este momento, vivimos una convergencia extraordinaria: el descubrimiento de un nuevo exoplaneta que recuerda al mundo natal de Luke Skywalker, el reciente estreno de la segunda temporada de Andor, y la llegada del 4 de mayo— el Día de Star Wars (un juego de palabras que ha perdurado décadas: "May the Fourth be with you").

Es una rara fusión de ciencia ficción, astronomía y cultura pop. Una oportunidad única para despertar imaginaciones, inspirar curiosidad y movilizar a hacia la importancia de una formación STEAM.

Enfrentamos una crisis educativa sin precedentes. En Estados Unidos, solo el 38% de los estudiantes de cuarto grado son competentes en ciencias. En Colombia, el panorama es aún más alarmante: tasas de repitencia del 8.3% en primaria. En toda Latinoamérica, el 64% de los niños no comprenden textos simples.

¿Y si la respuesta no fueran mejores libros de texto sino mejores historias?

Esta es la pregunta que debería obsesionarnos.

El padre de la cohetería moderna se inspiró en Julio Verne. La reacción nuclear en cadena surgió de una mente influenciada por H.G. Wells. El inventor del teléfono móvil portátil le da crédito al comunicador de Star Trek.

Las historias que contamos se convierten en los futuros que construimos. Imagina un aula donde los estudiantes puedan conversar con Capitán Nemo o entrevistar a Marie Curie a través de la IA. Donde la tecnología transforme la atención en curiosidad.

La ciencia ficción y fantasía no solo son un mercado: es un ejército de mentes listas para ser inspiradas.

En Colombia existen más de 270 iniciativas STEM aisladas. La IA podría ser el tejido conectivo que las una, permitiendo a cada niño co-crear historias donde él mismo resuelve problemas científicos junto a sus héroes de ficción.

No necesitamos más consumidores de tecnología. Necesitamos creadores con propósito.

Todo comienza con un simple "¿qué tal si?"

¿Qué tal si la tecnología que tanto nos preocupa fuera la misma que reavivara el amor por la ciencia?

La brecha entre imaginación e innovación no es tan amplia como pensamos.

¿Y si dejáramos de tratar la cultura popular como enemiga de la educación y comenzáramos a verla como la puerta de entrada?

La respuesta ya existe en cada niño que mira las estrellas y se pregunta qué hay más allá.

La IA puede escribir mil líneas de código en segundos, crear sets de datos con solo identificar patrones y hasta simular necesidades de usuarios potenciales. Impresionante.

Pero el código no es lo que importa.

La arquitectura del software (el diseño subyacente, la estructura fundamental) es lo que determina si ese código brillará o se derrumbará. La arquitectura es la diferencia entre construir algo que escala y algo que se vuelve un laberinto de deuda técnica.

Hay dos enfoques a la construcción digital actual:

→ El acumulador se deleita con la velocidad. Pide código a la IA, apila soluciones una sobre otra, y celebra los resultados inmediatos. Este enfoque funciona hasta que, inevitablemente, el sistema se vuelve demasiado complejo para evolucionar. La velocidad inicial se convierte en parálisis cuando nadie entiende cómo funciona el conjunto.

→ El arquitecto piensa primero en los cimientos. Define límites claros, establece principios, y visualiza el flujo antes de que aparezca una sola línea de código. La IA se convierte en su aliada para implementar, no para diseñar. Este enfoque parece más lento al principio, pero permite una aceleración sostenida.

Un rascacielos no comienza con la decoración de los apartamentos. Comienza con planos meticulosos y cimientos profundos que soportarán décadas de cambios y adiciones.

Mientras más accesible se vuelve la generación de código, más crucial se vuelve la arquitectura. La facilidad para producir soluciones eleva el valor de saber qué soluciones necesitamos y cómo deben encajar en conjunto.

Las herramientas cambian. La necesidad de pensamiento estructural no.

Pregúntate: ¿Estás pidiendo a la IA que resuelva problemas aislados o que implemente soluciones dentro de una arquitectura que tú has diseñado?

La diferencia determinará si estás construyendo algo duradero o simplemente acumulando deuda técnica a velocidad sobrehumana.

Ayer compré Yerba Mate en Colombia, acá no hay tiendas especializadas, ni muchas variedades, si mucho, hay tres marcas y lucen igual. "Mismo sabor, mismo origen, mismo precio." Una falsa elección disfrazada de variedad.

¿Sabes qué elegí? El que tenía el empaque azul. Porque me gusta el azul.

La industria de la IA está enfrentando exactamente este dilema.

Cuando todos los productos hacen "todo" y lo hacen cada vez mejor, ¿cómo eliges? Cuando el propósito es crear un sistema universal que responda cualquier pregunta, escriba cualquier texto, genere cualquier imagen... ¿qué significa ser "diferente"?

Los modelos más avanzados del mundo compiten por decimales en benchmarks que ningún usuario normal consultará jamás. Tu no vas a elegir Claude sobre ChatGPT porque resolvió un problema de lógica que el otro falló.

Lo eliges porque tiene una marca más confiable. O una interfaz más limpia. O porque fue el primero que probaste y funciona lo suficientemente bien.

Es la abundancia tecnológica en su máxima expresión: cuando la tecnología puede hacer prácticamente todo, el producto se vuelve invisible y solo queda la experiencia.

Las cafeterías de lujo no venden simplemente café. Venden ambiente, status, la sensación de pertenecer a un club exclusivo. Pagas cinco veces más por un latte no por su sabor, sino por lo que significa sostener ese vaso con tu nombre mal escrito.

Las empresas de IA no están vendiendo inteligencia artificial. Están vendiendo confianza, identidad y pertenencia. Están vendiendo la sensación de estar a la vanguardia sin tener que entender qué es tensorflow o una red neuronal.

¿Quién ganará la carrera de la IA? No necesariamente quien construya el mejor modelo. Sino quien construya la mejor historia sobre por qué su modelo importa en tu vida.

La próxima vez que elijas una herramienta de IA, pregúntate: ¿estás eligiendo una tecnología o estás comprando una narrativa?

Ese momento frente a la pantalla en blanco. El cursor parpadeando en el vacío mientras piensas: "debería estar programando ya."

Es curioso cómo la cultura del hustle nos ha convencido de que el progreso solo ocurre cuando estamos escribiendo código activamente. Como si pensar fuera una forma de procrastinación.

La verdad incómoda que he descubierto con el Vibe Coding es exactamente lo contrario: los desarrolladores más efectivos pasan el 80% de su tiempo sin escribir nada.

Planifican. Diseñan. Conversan con la IA para clarificar sus intenciones. Cuestionan sus propios supuestos antes de que el código los cuestione a ellos.

Mientras tanto, los impacientes saltan directo a la implementación y terminan reescribiendo tres veces.

Es como el escultor que estudia el bloque de mármol durante horas antes del primer cincel. No está perdiendo tiempo—está viendo la forma que ya existe dentro.

Lo fascinante es cómo esta dinámica se intensifica con las herramientas de IA. Las mismas que prometen acelerar tu código pueden multiplicar exponencialmente tus errores si no sabes exactamente qué estás construyendo.

El verdadero superpoder no está en hacer que la máquina escriba código más rápido. Está en la claridad mental con la que diriges ese poder.

La próxima vez que te sientas impaciente por no estar "produciendo", recuerda: el tiempo que inviertes en planificar no es tiempo que robas a la programación.

Es el multiplicador invisible que determina si lo que construyes perdurará o se desmoronará con el primer contacto con el mundo real.

¿Cuándo fue la última vez que te diste permiso para pensar profundamente antes de empezar a construir?

P.D. Para los curiosos, aquí están las cuatro estrategias de Vibe Coding que transformaron mi relación con la programación:

→ Planifica exhaustivamente antes de codificar: La calidad de tu resultado depende enteramente de tu dirección inicial. Dedica el 80% de tu tiempo a planificar con la IA lo que quieres construir, sección por sección, y verás resultados exponencialmente mejores.

→ Elige las herramientas según tu nivel: Si estás comenzando, Firebase Studio, Replit o Lovable eliminan la fricción inicial. Si tienes experiencia, Visual Studio Code, Windsurf, Cursor o Claude Code amplifican lo que ya sabes. La herramienta correcta hace toda la diferencia en tu confianza diaria.

→ Usa control de versiones religiosamente: Cada commit es una red de seguridad que te permite experimentar con audacia. Este hábito simple transforma la programación de un acto de ansiedad a uno de exploración.

→ Aprovecha múltiples modelos simultáneamente: Cuando un modelo se atasca, otro ofrece perspectiva fresca. No es redundancia—es la diferencia entre quedarte bloqueado una tarde entera o resolver el problema en minutos.

Ese momento cuando tu compañero de trabajo te entrega un borrador mediocre. ¿Qué haces? Le das retroalimentación. Señalas los puntos fuertes, sugieres mejoras, preguntas sobre su razonamiento. No descartas el documento entero ni piensas "esta persona es inútil para esta tarea".

Pero cuando la IA nos da un resultado mediocre, la mayoría la descarta o acepta pasivamente lo que ofrece. "Bueno, supongo que la IA no sirve para esto."

La diferencia entre quienes obtienen resultados extraordinarios con IA y quienes apenas rascan la superficie no está en prompts sofisticados o modelos avanzados. Está en algo fundamental: unos consideran a la IA una herramienta; otros, un compañero de equipo.

Una herramienta no mejora por sí sola. Un martillo seguirá siendo un martillo independientemente de cuánto lo uses.

Un compañero de equipo evoluciona con tu retroalimentación. Aprende de tus correcciones. Te sorprende con ideas que no habías considerado.

La verdadera revolución no es técnica sino conceptual. No se trata de qué botones presionar, sino de cómo encuadramos nuestra interacción con estas tecnologías.

Los mejores colaboradores humanos no son simplemente ejecutores de órdenes sino amplificadores de pensamiento. ¿Por qué esperar menos de nuestra IA?

La próxima vez, en lugar de preguntar "¿cómo uso la IA para esto?", prueba con "¿cómo colaboramos en esto?".

La diferencia puede parecer semántica, pero cambia todo lo que sigue.

¿Recuerdas la primera vez que alguien que admirabas profundamente reconoció tu existencia? No hablo de aplausos genéricos o likes automáticos. Hablo de ese momento cuando David Carson agradece tu post y lo comparte con su audiencia, o Chase Jarvis recuerda tu apellido entre miles.

Te congelas. El tiempo se detiene. De repente, esa figura que existía en otra dimensión —la dimensión de los que inspiran— se vuelve humana y, por un instante, comparten el mismo espacio.

Lo curioso es que ese breve reconocimiento no debería importar tanto. No cambia tu trabajo. No mejora tu portfolio. No aumenta tus habilidades.

Y sin embargo, lo cambia todo.

Porque lo que realmente ocurre en ese momento no es un simple intercambio de palabras. Es la validación de un camino. Es caminar una manzana mientras Guy Kawasaki te cuenta anécdotas sobre los primeros días de Apple, o cuando Tim Cook se acerca a ti inesperadamente para conversar.

Estos micro-encuentros con nuestros mentores distantes —una conversación con Wozniak sobre la importancia de la educación STEAM, un agradecimiento de Carson— funcionan como pequeñas brújulas emocionales. No son el destino, solo señales de que vamos en alguna dirección que importa.

La magia real está en lo que hacemos después. ¿Convertimos ese intercambio de ideas con Woz sobre cómo transformar la educación en combustible o en una reliquia? ¿Lo transformamos en impulso creativo o lo enmarcamos como trofeo?

La próxima vez que uno de tus ídolos note tu existencia, disfruta ese resplandor interno. Pero recuerda: lo verdaderamente valioso no es que ellos te vean a ti, sino cómo tú ves tu propio trabajo después de ese momento.

Viste la presentación ayer. La consultora aseguró que necesitas "reinventar todos tus procesos" para aprovechar la IA. Recomendaron comités, transformaciones digitales y presupuestos abultados. Aunque, con el mismo presupuesto, prometieron hacer el trabajo de 15 personas.

Quizás estén equivocados.

Lo que realmente está ocurriendo con cada nueva generación de modelos no es una invitación a demoler y reconstruir. Es algo más sutil y mucho más poderoso.

Los mejores modelos no reemplazan procesos completos ni personas enteras. Lo que hacen es desplazar las fronteras de lo posible. GPT-3.5 apenas podía manejar tareas simples. GPT-4 amplió posibilidades, pero seguías haciendo la mayor parte del trabajo. Con cada iteración, la proporción cambia.

Es como cuando aprendiste a usar una calculadora. No tuviste que "reinventar" cómo hacías matemáticas ni despedir a tu equipo. Simplemente pudiste dedicar más tiempo a problemas interesantes mientras la máquina sumaba por ti.

La verdadera transformación está en redefinir cómo contribuyen las personas.

Un diseñador potenciado por IA no deja de ser diseñador—se convierte en un explorador de posibilidades que antes estaban fuera de alcance. Un analista no desaparece—evoluciona hacia un intérprete de patrones más profundos.

No necesitas reinventar; necesitas amplificar. No necesitas reemplazar; necesitas redefinir.

Las organizaciones que triunfarán serán las que entiendan que la contribución humana no disminuye con estas herramientas: se transforma. La creatividad, el juicio y la empatía encuentran nuevos espacios para brillar mientras lo rutinario se automatiza.

¿Qué pasaría si, en lugar de obsesionarnos con la reinvención total o los recortes de personal, nos preguntáramos cómo cada rol puede evolucionar cuando se libera de sus limitaciones actuales? Quizás la revolución no está en cambiar todo, sino en reimaginar precisamente cómo contribuimos.

A veces, lo revolucionario es entender qué no necesita ser revolucionado, sino potenciado.

Ayer, mientras enseñaba a un grupo de desarrolladoras de software a integrar IA generativa en su flujo de trabajo, noté dos reacciones. La mayoría observaba con risas nerviosas, haciendo preguntas, evaluando riesgos. Perfectamente comprensible. El miedo suele disfrazarse de humor.

Pero en la esquina, dos de ellas estaban tan absortas en sus pantallas que parecían ausentes. Cuando me acerqué, una levantó la mirada: "Profe, ya terminé". Mientras todos debatíamos posibilidades, ella ya había construido un prototipo completo.

No es que tuviera menos miedo o más talento. Simplemente decidió moverse mientras los demás calculaban.

La IA generativa no está reemplazando a los creadores. Está ampliando la distancia entre quienes esperan instrucciones perfectas y quienes avanzan a través de la incertidumbre.

El futuro pertenece a quienes aprenden a crear con herramientas imperfectas, antes de que los demás se atrevan a intentarlo.

Todos quieren poner "AI" en sus tarjetas de presentación. Como si agregar esas dos letras mágicas fuera a transformar un negocio mediocre en extraordinario.

Pero la trampa del "AI First" es pensar que las herramientas van primero. Nunca lo han hecho.

Cuando apareció el correo electrónico, las empresas exitosas no fueron "Email First". Fueron "Cliente First" usando email como herramienta.

La IA es poderosa precisamente porque amplifica lo que ya haces bien. Si no haces nada útil, obtendrás inutilidad a mayor velocidad.

"AI Enabled" significa comenzar con el problema humano. Con la necesidad real. Con el trabajo que importa. Y luego, solo entonces, preguntar: "¿Cómo podría la IA ayudarnos aquí?"

Solo después de ser "AI Enabled" - de entender realmente cómo la IA complementa tu trabajo - puedes avanzar hacia ser "AI Driven". Igual que con los datos hace años. Primero entendemos, luego potenciamos, finalmente transformamos.

La diferencia parece sutil pero es fundamental: ¿Estás buscando problemas para tu solución de IA? ¿O buscando amplificar el potencial humano?

Los humanos primero. La herramienta después. La transformación al final.

Lo que realmente necesitamos no es más IA, sino más sabiduría sobre cuándo y cómo usarla.

PD: La idea original fue resultado de la conversación en la Tertul(IA) y nace de Tomas Mejia y Felipe Aguirre.

¿Alguna vez has observado a un niño dibujar? No hace un plan detallado. Simplemente toma el lápiz y comienza. La línea sugiere la siguiente línea.

Los diseñadores profesionales hacen algo similar, aunque pocas veces lo admiten. Habitan ese espacio donde pensar y hacer ocurren simultáneamente. No hay una línea clara entre planificar y ejecutar—es un solo movimiento fluido, como bailar.

El mito del "estar completamente preparado" nos ha costado demasiados proyectos buenos.

En las competencias mundiales de surf, cada tanda dura apenas 15 minutos. Un surfista que espera la ola perfecta mientras el reloj avanza es como un diseñador esperando la inspiración perfecta. Ambos dejan pasar oportunidades valiosas mientras el tiempo se agota.

La próxima gran idea, ese diseño revolucionario, esa propuesta arriesgada: todos están esperando del otro lado de la acción imperfecta, no de la planificación perfecta.

Los japoneses tienen una palabra hermosa: "aichaku" (愛着) (love-fit). Describe ese vínculo especial que formamos con objetos que encajan perfectamente en nuestras vidas. Pero lo interesante es que rara vez son los objetos perfectos los que generan este sentimiento.

Es la taza de café ligeramente asimétrica. El cuaderno con la esquina doblada. La silla que cruje exactamente donde tu cuerpo se acomoda. Las imperfecciones no son defectos: son firmas.

En este mundo de inteligencia artificial y procesos automatizados, cualquiera puede generar algo técnicamente perfecto en segundos. Lo que no puede replicarse es la improvisación humana, esa capacidad de responder instintivamente a lo inesperado.

La autenticidad surge precisamente cuando te permites avanzar sin tener todas las respuestas, cuando dejas que el proceso te guíe tanto como tú guías al proceso.

La improvisación no es un defecto del proceso: es el proceso mismo.

¿Y si en vez de preguntarte si estás listo, te preguntaras qué podrías descubrir al comenzar ahora, exactamente con lo que tienes?

"¿Cuál es la mejor IA generativa gratis?" La pregunta resuena en foros, grupos y conversaciones diarias. La buscamos como si fuera el santo grial de la productividad moderna.

Pero estamos haciendo la pregunta equivocada.

Piensa en los metros de papel que reparten gratis en IKEA. Son funcionales para una medición rápida cuando montas un mueble. Pero ningún carpintero profesional construye su reputación guardando estos metros de papel en lugar de invertir en herramientas de medición precisas.

La obsesión por buscar solo lo gratuito puede revelar algo sobre nuestro pensamiento: a veces queremos valor pero no estamos dispuestos a intercambiar valor. Buscamos beneficios sin compromiso.

Pero cuidado con las generalizaciones. Blender, una herramienta gratuita de animación 3D, fue utilizada para crear "Flow", una película ganadora del Oscar. Firefox revolucionó la navegación web. Linux impulsa la mayoría de los servidores del mundo.

No es la etiqueta de precio lo que determina el valor.

Cada vez que usamos una herramienta de IA, estamos tomando decisiones implícitas sobre el valor de nuestro tiempo, la calidad de nuestro trabajo y el respeto que tenemos por nuestros proyectos.

Entonces, ¿cuál es la mejor IA generativa gratuita? La respuesta depende enteramente de lo que necesites crear. Quizás sea ChatGPT para escritura versátil, Claude para respuestas reflexivas, Perplexity para investigaciones rápidas, o Gemini para integración con otras herramientas. Tal vez Hugging Face para experimentos técnicos, o Stable Diffusion para arte visual descentralizado. La mejor no es la que no cuesta nada, sino la que te ofrece el máximo valor para tu contexto específico.

No es casualidad que los profesionales que toman en serio su oficio evalúen sus herramientas por el resultado que permiten, no por su precio. No porque desprecien lo gratuito, sino porque entienden la economía del valor.

La verdadera pregunta no es si la herramienta es gratuita o de pago. La pregunta es: ¿esta herramienta me permite crear mi mejor trabajo?

Las comunidades open source nos han enseñado que la generosidad puede producir excelencia. Y las herramientas comerciales nos muestran que invertir puede acelerar nuestro camino. La clave está en elegir conscientemente, no por defecto.

¿Estás eligiendo tus herramientas basándote en su precio o en su capacidad para multiplicar tu talento? Quizás la pregunta más importante no es cuánto cuesta, sino cuánto valor te permite crear.

Cada día, millones de personas usan software de diseño con guías precisas, reglas de alineación y herramientas que prometen perfección. Y ahora tenemos IA que puede generar variaciones "perfectas" con solo pedirlo.

¿Por qué entonces el trabajo de David Carson sigue siendo tan poderoso?

Cuando Carson dice "never snap to guides, we want your mind not your software", está señalando algo que frecuentemente olvidamos. La tecnología es solo una herramienta. Las herramientas no tienen intuición.

La nueva campaña de Converse no destaca por su perfección técnica. Destaca porque tiene una huella humana evidente — collages imperfectos, decisiones inesperadas, elementos que ningún algoritmo habría colocado ahí. Precisamente por eso nos atrae.

En este momento de obsesión colectiva con la IA generativa, es fácil caer en la trampa de pensar que el valor está en la herramienta. Que con el prompt correcto, cualquiera puede ser creativo.

Pero las herramientas no crean. Las personas crean.

La IA puede generar millones de variaciones, pero no puede sentir cuál es la correcta. No puede reconocer ese momento donde una "imperfección" se convierte en la característica más potente de un diseño.

Cuando usamos una herramienta — sea un lápiz, Photoshop o ChatGPT — lo valioso no es la herramienta sino la mente que la utiliza.

La próxima vez que te encuentres ajustando todo a las guías o pidiendo a una IA que genere el resultado "perfecto", recuerda que tu verdadero valor no está en tu habilidad para usar el software.

Está en saber cuándo romper las reglas.

¿Alguna vez has salido de una película y pedido a un amigo que te cuente el final porque te quedaste dormido? Obtienes la información, pero pierdes algo intangible, algo esencial.

Ahora imagina una IA que no solo te cuenta el final, sino que consume libros enteros, artículos y estudios por ti. Te entrega resúmenes impecables, conclusiones precisas, ideas sorprendentes. Todo sin que tus ojos recorran una sola línea del texto original.

Es la tercerización definitiva del pensamiento. La delegación completa del descubrimiento.

El problema no está en la herramienta. El problema ocurre en los pliegues de tu cerebro cuando renuncias al trabajo cognitivo que forja conexiones neuronales genuinas.

Los momentos de confusión son precisamente donde ocurre el aprendizaje real. Esos instantes donde relees un párrafo difícil, donde luchas con un concepto hasta que finalmente encaja. Ese punto de resistencia es donde creces.

Sin ese proceso, nos convertimos en loros digitales, repitiendo frases inteligentes que nunca entendimos realmente. Compartiendo ideas prestadas, disfrazadas de conocimiento propio, procesadas por algoritmos en lugar de por experiencia.

Es como pagar a alguien para que haga ejercicio en tu lugar. Podrías recibir informes detallados sobre las calorías quemadas, pero tus músculos seguirían igual de débiles.

La IA que lee y escribe por ti te convierte en un intermediario de ideas que nunca has procesado realmente. Un portavoz de pensamientos vacíos que puedes repetir pero no realmente poseer.

Las mejores herramientas no son las que trabajan por nosotros, sino las que trabajan con nosotros. La invitación es a co-crear con la IA, colaborar con ella, aprender junto a ella. Es la herramienta perfecta para aumentar lo que somos, no para reemplazarnos. No podemos caer en la pereza.

¿Recuerdas cuando escribir una carta requería sentarse, pensar y mover la pluma con deliberada intención? Cada palabra tenía un costo: tiempo, esfuerzo, atención.

Ahora podemos producir párrafos perfectamente estructurados con solo unos clics. La barrera de entrada para "sonar inteligente" ha desaparecido.

Pero aquí está la cuestión que nadie quiere enfrentar: cuando delegamos nuestras palabras a una máquina, estamos haciendo una declaración sobre el valor que le damos a la atención de quien las recibe.

Piénsalo. Si toma 15 segundos generar un mensaje que requiere 3 minutos para ser leído y procesado, has creado un desequilibrio fundamental. Has declarado: "Mi tiempo vale más que el tuyo" sin decirlo explícitamente.

Es como organizar una cena donde tus invitados (lectores) pasaron horas arreglándose y conduciendo hasta tu casa (tu contenido), solo para servirles un plato precocinado que calentaste en el microondas (IA) mientras revisabas tu teléfono.

Las herramientas que supuestamente nos ayudan a comunicarnos mejor están erosionando silenciosamente la moneda más valiosa de la comunicación: el esfuerzo genuino.

No estamos hablando de eficiencia. Estamos hablando de respeto.

La próxima vez que estés a punto de pulsar "generar" en lugar de tomarte el tiempo para formular tus propios pensamientos, pregúntate: ¿Qué valor estoy transmitiendo realmente? ¿El mensaje que envío es el que pretendo?

A veces, el verdadero lujo no es la automatización, sino la artesanía humana de tomarse el tiempo para decir algo que realmente viene de ti.

Si quieres profundizar en esta idea, lee "If you use AI to write me that note, don't expect me to read it" de Mark Wilson. Como él dice, "using AI to write is simply poor etiquette."

Hace unas semanas, me topé con una publicidad en Instagram: "Domina tu mente como un estoico en 30 días". Al lado, una imagen de Marco Aurelio con gafas de sol. Podría haberme reído si no fuera tan revelador.

La trampa de los hábitos estoicos es seductora. Vemos listas: "5 ejercicios estoicos para tu rutina matutina". Meditación. Duchas frías. Diarios de gratitud. Todo empaquetado para consumo inmediato.

Lo curioso es lo que hacemos con filosofías profundas. Las convertimos en productos.

El estoicismo se ha vuelto el superalimento intelectual del momento. Y como cualquier tendencia de bienestar, ha creado su propio ecosistema comercial: libros bestseller, cursos premium, retiros exclusivos y mercancía inspiracional. Un negocio multimillonario construido sobre fragmentos selectivos de una filosofía de 2,300 años.

Pero la versión que se vende no es estoicismo, es "mindfulness racional funcional" adaptado perfectamente a una sociedad obsesionada con la productividad. Como señala el perfil de Instagram El búho de Minerva: "Lo que se nos ofrece enseña a resistir, pero no a discernir; a soportar, pero no a cuestionar."

El estoicismo real nunca trató de suprimir emociones o aceptar pasivamente circunstancias injustas. El desapego no era una táctica para evitar el sufrimiento, sino una consecuencia del ejercicio de la virtud. La imperturbabilidad no implicaba negación emocional, sino discernimiento entre lo que depende de uno y lo que no.

Lo he vivido personalmente. Durante quince años, he practicado el estoicismo, guiado inicialmente por un mentor que lleva más de cincuenta años en este camino. Mucho antes de que se convirtiera en una tendencia de autoayuda.

Cuando la gente me pregunta por qué nunca parezco estresarme, les comparto mi lema: "Siempre hay otra forma de hacer las cosas". Esta perspectiva, entrelazada con principios estoicos, me permite enfocarme en lo que puedo cambiar o controlar. No se trata de resignación pasiva sino de acción deliberada. No me preocupo; me ocupo.

Esta distinción es crucial. El verdadero estoicismo no consiste en aguantar estoicamente las dificultades como si fueran medallas de honor. Se trata de discernimiento, preparación y virtud activa.

Lo más radical del estoicismo original es que nunca fue diseñado para hacernos sentir mejor. Fue diseñado para hacernos ser mejores. No para evadir la realidad, sino para enfrentarla con claridad y propósito.

Y esa versión del estoicismo rara vez cabe en un post de Instagram.

Señalamos contradicciones en redes: esa persona que critica el engagement mientras termina con "dale like y comparte". La ironía nos hace sonreír.

Pero espera.

Anoche critiqué a un amigo por revisar su teléfono durante la cena. Esta mañana, en una reunión importante, revisé el mío tres veces "porque era urgente".

Los puntos ciegos no son territorios exclusivos de otros. Son mapas que todos cargamos. Y en la era de la IA generativa, estos territorios se han expandido exponencialmente.

Con un asistente inteligente a un clic de distancia, es fácil convertirnos en expertos instantáneos. Opinamos con aparente autoridad sobre economía por la mañana y neurociencia por la tarde. La tecnología nos da voz, pero no necesariamente profundidad.

Esta falsa confianza es el nuevo punto ciego colectivo.

Detectamos la hipocresía ajena con precisión quirúrgica mientras nuestras propias inconsistencias se esconden en "excepciones razonables". La crítica es instintiva; la autocrítica requiere valentía.

Lo que hace que este ciclo sea especialmente fascinante hoy es cómo lo amplificamos colectivamente. Cuando alguien publica una crítica llena de contradicciones internas, los comentarios no señalan la incongruencia. En cambio, explotan con validación: "¡Se tuvo que decir y se dijo!" Y así, un círculo de validación ciega refuerza exactamente la misma conducta que supuestamente estamos criticando.

No es hipocresía malintencionada. Es humanidad potenciada por tecnología.

El verdadero cambio comienza cuando antes de señalar con el dedo nos preguntamos: "¿Dónde caigo yo en la misma trampa?" Cuando reconocemos que nuestras opiniones "bien informadas" podrían ser simplemente ecos amplificados.

¿Y si nuestra próxima crítica viniera acompañada de una honesta mirada al espejo?

El último éxito "de la noche a la mañana" tardó diez años en suceder. ¿Recuerdas ese músico que "descubrieron"? Lleva tocando en bares vacíos desde que tenía 15 años. Y esa startup que "apareció de la nada" es el cuarto intento de su fundadora.

Lo que celebramos son los fuegos artificiales. El momento glorioso. La línea de meta. El gran éxito.

Pero esa no es la historia completa.

Detrás de cada éxito hay miles de mañanas sin testigos: levantarse cuando todavía está oscuro. Avanzar cuando nadie está mirando. Corregir una vez más. Intentarlo de nuevo.

Nos encanta la narrativa del genio instantáneo y el atajo mágico. Es tentador, porque nos libera de enfrentar lo ordinario, lo repetitivo, lo difícil.

Nuestra cultura tiene una obsesión con los picos mientras ignora deliberadamente los valles. Idolatramos la cima pero no respetamos el ascenso.

El secreto nunca estuvo escondido, está a simple vista: nunca fue la inspiración repentina ni el gran salto ocasional. Siempre fue el pequeño paso de hoy, sumado al de ayer y el de mañana. No es el sprint heroico que todos aplauden, sino la silenciosa caminata diaria que nadie ve. Es el compromiso con lo ordinario hasta que, sin avisar, se vuelve extraordinario.

¿Qué estás dispuesto a hacer cada día cuando nadie está aplaudiendo?

Porque lo que haces constantemente no solo transforma tus resultados —transforma tu identidad. No solo cambia lo que consigues, cambia quién eres.

Y ahí está la verdadera magia.

La mayoría de nosotros entramos a una reunión creyendo que ya tenemos la mejor solución. Es cómodo. Es reconfortante. Es completamente natural.

Ev Williams, cofundador de Twitter, compartió una vez una reflexión que nunca he olvidado: "No importa cuán grande sea tu empresa, no importa cuán increíbles sean las personas, hay muchas más personas inteligentes fuera de tus muros que dentro de ellos."

No es matemática compleja. Es sentido común que olvidamos convenientemente.

En un mundo de 8 mil millones de personas, ¿qué probabilidad hay de que las 50, 500 o incluso 5,000 personas en tu organización tengan las mejores ideas sobre cualquier tema?

Las ideas son como las semillas. Necesitan cruzarse para crear algo nuevo. Aisladas, eventualmente pierden su vigor.

Por eso me encantan espacios como la Tertul(ia), donde nos sentamos a conversar sobre la IA generativa y su impacto, o ecosistemas como Magnolia que potencian colectivamente el impacto de estas tecnologías. Son lugares de comunidad, de inspiración, de humildad deliberada.

La IA generativa nos muestra esto con claridad cristalina. No estamos creando inteligencia en vacíos. Estamos orquestando conversaciones entre millones de voces diferentes.

La innovación real rara vez surge de genios solitarios. Surge de personas que son lo suficientemente valientes para admitir que no tienen todas las respuestas.

Las mentes más brillantes de nuestro tiempo no son islas de conocimiento, sino puentes entre mundos de ideas. La verdadera ventaja competitiva no está en lo que sabes, sino en tu capacidad para aprender de todos los que te rodean.

El proyecto de 30 minutos que devoró tu día entero. El email "rápido" que consumió una hora completa. La reunión de 15 minutos que se transformó misteriosamente en una maratón de 90. No es casualidad. No es mala planificación. Es una ley universal que nos gobierna en silencio.

Cyril Parkinson lo identificó hace casi 70 años, pero seguimos cayendo en la misma trampa: el trabajo se expande para llenar exactamente el tiempo que le asignamos. No más, no menos.

Es como si el tiempo fuera un contenedor elástico. Le das a una tarea un balde pequeño, y se ajusta perfectamente. Le das un tanque entero, y de alguna manera se las arregla para llenarlo también.

Cuando una tarea se expande, rara vez añadimos valor sustancial. En cambio, nos dispersamos con revisiones innecesarias, nos distraemos con interrupciones (ardillas), o nos perdemos en detalles que no cambian el resultado final.

Existe un extraño orgullo en mostrar una agenda repleta. Como si el valor de nuestro trabajo se midiera por cuánto espacio ocupa en el calendario, no por lo que realmente produce. La expansión rara vez mejora la calidad, pero siempre alimenta nuestra ilusión de importancia.