Tienen de dónde agarrarse. Hace más de quince años, Steve descartó la idea desde el escenario. Contó que la habían probado muchas veces, que una pantalla vertical no está hecha para tocarla y que al rato el brazo se cansa tanto que se quiere caer.

Ese mismo Steve le había dicho a un periodista que no se imaginaba a la gente viendo películas en una pantalla diminuta. Al tiempo, Apple vendía iPods con video.

Steve decía que no con mucha seguridad, y a veces después decía que sí con la misma seguridad. Su no quería decir “así todavía no funciona”. Seguía probando, y cuando funcionaba, lo lanzaba sin disculparse por lo que había dicho antes.

Quien dice “Steve nunca lo habría hecho” hereda la respuesta y deja botada la pregunta. Steve se preguntaba cuál era la mejor experiencia para quien usa el aparato, y con lo que había en ese momento, tocar la pantalla de un portátil no lo era. Esa pregunta se puede volver a hacer con la tecnología de hoy, y la respuesta puede cambiar.

Pasa en muchas empresas. Un fundador o un gerente anterior dijo que no un día, y años después el equipo sigue respetando ese no sin saber de dónde salió. El brazo cansado se olvidó hace rato y la prohibición sigue ahí.

Busca los no que tu empresa todavía respeta. Al lado de cada uno, anota quién lo dijo y qué estaba viendo ese día.

¿Cuántos de esos no dirías otra vez hoy?

Para profundizar

El no de Steve al Mac táctil fue en el evento Back to the Mac, en octubre de 2010. Dijo que habían hecho muchas pruebas con usuarios y que una pantalla vertical cansa el brazo. Lo de las películas en una pantalla diminuta se lo dijo a Walt Mossberg en 2003. El iPod con video salió en 2005.

Un detalle que me gustó: en 2021, John Ternus, hoy CEO de Apple, dijo que el iPad era el computador táctil y que el Mac estaba hecho para usarse con teclado y trackpad. Ayer fue él quien presentó el primer Mac táctil. También cambió de opinión.

El analista contestó, con errores y todo: “Okay, let use you recomendation”.

La escena sale de un experimento de Anthropic con analistas de datos profesionales. En cada decisión había opciones igual de defendibles, y una moneda escogía en secreto hacia cuál se inclinaba el agente. Los analistas terminaron eligiendo lo mismo que el agente el 86% de las veces. Cuando les preguntaron por qué, la mayoría repitió sus argumentos, a veces palabra por palabra. Muy pocos lo mencionaron.

Hay gerentes estrenando su propio agente. Algunos ya lo presentan ante el equipo como un compañero más, con nombre propio y conectado a lo que sabe cada área.

Si es tu caso, ese agente va a llegar a cada reunión con los datos de todas las áreas y con argumentos bien armados. Tu equipo le va a preguntar antes de decidir, y tú también.

Muchas veces vas a hacer bien en hacerle caso. En el estudio, los que trabajaron con el agente terminaron antes y cometieron muchos menos errores graves. Lo que me preocupa es que vas a ser el humano que revisa y vas a firmar decisiones que se parecen cada vez más a las de tu agente sin saber en qué momento te convenció.

Entre mis apuntes para trabajar con IA hay uno que dice: antes de preguntarle a la IA, escribe la respuesta que tú te darías. Esa es tu línea base.

Cuando lo presentes, ponle esa regla desde el primer día. Antes de preguntarle, cada persona escribe en un par de líneas qué haría. Tú también. Así, cuando el agente te convenza, vas a saber de qué te convenció.

¿Cuántas de las decisiones que firmaste este mes fueron tuyas?

Para profundizar

El estudio es de Anthropic: «How AI agents shape experts’ judgment calls», de Amaç Herdağdelen, Hailey Joren y Alex Tamkin. Analistas profesionales usaron Claude Code para asesorar a una cooperativa agrícola ficticia; cada análisis tenía cuatro decisiones con dos opciones defendibles, y una moneda decidía hacia cuál se inclinaba el agente.

Los mismos autores advierten los límites: reforzaron a propósito la inclinación del agente para poder medirla, fue una sola tarea de una hora con un solo modelo, y el grupo que trabajó sin IA era pequeño y menos experimentado.

Una de sus propuestas se parece al papel del post: diseñar agentes que le pregunten primero al experto qué piensa.

Ethan Mollick cuenta en Co-Existence que escribe él mismo el primer borrador de cada capítulo y solo después usa la IA para mejorarlo. Una de sus razones: si la IA le ayudara desde el primer borrador, terminaría absorbiendo algunas de sus ideas creyendo que son suyas.

P.D. El apunte del post es el 007 de Inteligencia Artesanal. Los cien están aquí: https://ia.betancur.co

En las casas con piscina hay una regla que nadie escribe. Siempre hay un adulto a cargo de los niños en el agua. Si tiene que levantarse, mira a otro a los ojos y le pregunta: ¿me les pones cuidado? Solo se va cuando el otro responde que sí.

En las empresas casi nadie hace esa pregunta antes de soltar un agente de IA. Cuando alguien la hace, suele estar pensando en vigilarlo.

Ponerle cuidado se parece más a lo que hace un buen jefe. Sabe para qué está cada quien y nota cuándo alguien empieza a torcerse, antes de que se vea en los números.

En EAFIT estamos creando un agente que ayuda a la gente a armar mejores proyectos. Lo estamos construyendo nosotros, pero su casa es la PMO. Ahí está quien sabe cuándo un proyecto viene mal planteado y quien va a notar si el agente empieza a darles a todos la misma receta.

Con el de Mentalidad Digital y con el mentor para los aspirantes a la universidad pasa igual. Quien lo construye casi nunca es quien lo cuida.

Con las personas llevamos años hablando de habilidades para la vida: liderazgo y trabajo en equipo, educación financiera, saber relacionarse, hablar en público, trabajo duro.⠀

Los agentes llegaron con el trabajo duro resuelto, y hasta podrían cuidarnos las finanzas. Lo que no traen es liderazgo.

Un empleado que trabaja duro y no le responde a nadie no es un buen empleado. Es un riesgo.⠀

Haz la lista de los agentes que ya trabajan en tu empresa. Al lado de cada uno, escribe el nombre de quien le pone cuidado.

¿Cuántos renglones te quedaron en blanco?

Mientras tanto, mira lo que estamos haciendo con todo ese poder.

Hace unas semanas alguien rehízo las aplicaciones de Adobe en un fin de semana, con una flota de agentes trabajando por él. Otros desarman juegos de Nintendo y los vuelven a armar para que corran en el iPhone. Zelda en el bolsillo, sin emulador.

Impresiona, y sigue siendo una copia.

Nos dieron una tecnología que nos permite ser mejores, y lo primero que se nos ocurrió fue hacer lo mismo de siempre, más barato.

Los mapas viejos tenían los bordes en blanco porque más allá nadie había ido. Ahora tenemos el barco más rápido que hemos tenido y lo usamos para darle vueltas a la misma isla.

Yo hago mis propios juegos para el iPhone. Empiezan como un prototipo donde pruebo el concepto, y si aguanta, lo convierto en juego. Pocas cosas me divierten tanto al final del día como jugar algo propio.

Mis IA se llaman Claudia, Sofía y Roz, y cada una tiene su lugar. Las uso más como soporte que como gestoras. Podrían hacer muchas cosas solas, lo sé, pero prefiero conversar con ellas a soltarlas al mundo. En esas conversaciones el que sale mejor soy yo.

¿Qué diversión hay en solo decir “haz”?

Los dos ejemplos son reales y de este año.

• ArtCraft, el clon de siete apps de Adobe hecho con agentes en un fin de semana (Gizmodo): https://gizmodo.com/someone-vibe-coded-a-free-knockoff-of-adobe-creative-suite-2000823322

• Su autor, días después, admitiendo que no está ni cerca de estar listo (InfoQ): https://www.infoq.com/news/2026/10/photocraft-adobe-parity/

• Zelda: Ocarina of Time corriendo nativo en iPhone, portado con IA (Tom’s Hardware): www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/developer-uses-ai-to-bring-a-native-…-all-time-greats-on-an-iphone-or-ipad

• The Verge sobre la ola de ports de juegos viejos hechos con IA: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1015430/ai-retro-games-decomp-recomp-port

Puerto Candelaria lo sabe de primera mano. Esta historia empezó como un disco para niños. Después fue teatro musical, luego un libro, luego una serie para televisión regional. Ahora es una película de acción real, rodada en Medellín con actores de carne y hueso, cucarachas incluidas.

La cucaracha se llama Macha, es adolescente y quiere cantar. Arma una banda con bichos que nadie invitaría a nada y se inscribe en un concurso de talentos hecho para humanos.

En el disco hay una canción que se llama Raro pero bien. Casi todas las canciones sobre ser diferente las canta alguien que consuela. Esta la canta el bicho, que ya sabe lo que es.

Yo también lo sé. Soy autista, tengo TDAH y soy bastante llevado de mi parecer. Si fuera como tú, nada sería divertido. Me gusta ser así.

A Juancho y a todo Puerto los admiro porque llevan años atreviéndose a hacer cosas distintas, y esta es muy distinta, con un mensaje brutal. Lo raro no necesita permiso. Necesita oficio, y a ellos les sobra.

Me gusta que mi hija tenga cerca amigos así, gente que la inspira y de la que aprende todo el tiempo.

En la sala, la gente del equipo gritaba de emoción. Hacer cine en Colombia también es eso, una fiesta entre amigos que se atrevieron.

Desde este jueves la fiesta es en salas de todo el país. Al cine colombiano le pasa lo que a Macha. Se presenta en un concurso pensado para otros, y lo que pase en la primera semana pesa mucho en cuánto aguanta en cartelera.

Si tienes niños, llévalos. Si no tienes, ve igual.

Pocas cosas le dicen tan claro a alguien raro que lo está haciendo bien como una boleta comprada.

La sinfonía de los bichos raros llega a salas de todo el país el 22 de octubre. Salas y horarios en la web de Puerto Candelaria

Dirigen Julián Duque y Felipe Martínez (es su ópera prima), con dirección creativa y música de Juancho Valencia. La producen Merlín Producciones, Diptongo Media Group y Teleantioquia, y la distribuye E-motion. Tuvo su estreno mundial en la sección Family del Festival de Sitges.

Sobre la canción Raro pero bien escribí hace un tiempo en Se Quedan: https://www.sequedan.com/canciones/raro-pero-bien

Para leer más:

• Infobae, con la frase de Juancho Valencia sobre “raros, pero bien”: https://www.infobae.com/colombia/2026/10/16/puerto-candelaria-y-la-sinfonia-de-los-bichos-raros-llegan-a-las-salas-de-cine-de-colombia/

• Vivir en El Poblado, sobre el camino del disco al teatro, el libro y el cine: https://vivirenelpoblado.com/la-sinfonia-de-los-bichos-raros-cine-colombia-agenda/

• Sobre la selección en Sitges: https://farandula.co/del-universo-musical-de-puerto-candelaria-a-sitges-la-sinfonia-de-los-bichos-raros-tendra-su-estreno-mundial-en-el-principal-festival-de-cine-fantastico-del-mundo/

Siempre leo esa historia con otra escena al lado. En las oficinas de entonces, la secretaria llegaba, le quitaba la funda a la máquina de escribir, metía la hoja y empezaba. Esa era la vara contra la que competía cualquier computador nuevo.

Los segundos se ganaron, y durante años hubo computadores encendidos sobre escritorios donde se seguía trabajando igual: escribir en pantalla, imprimir, firmar a mano y archivar en la misma carpeta de siempre. Las oficinas cambiaron el día en que alguien se sentó al lado de cada persona y le enseñó a trabajar distinto.

Con la IA escucho la conversación de aquella época. Cuántas licencias compramos y qué modelo elegimos. Son preguntas razonables, como lo eran esos segundos.

Si la gente no cambia la forma en que hace su trabajo, da igual qué tan preciso sea lo que implementaste.

No es un problema de llevar la IA a la empresa. Es gestión del cambio.

Llegó una herramienta capaz de mover cómo trabajamos, y alguien tiene que sentarse al lado de cada persona a mirar cómo arma su lunes.

Jobs peleó por diez segundos. ¿Quién en tu empresa está peleando por la primera semana de cada persona frente a la herramienta?

La historia del arranque del Mac la cuenta Andy Hertzfeld en «Saving Lives», folklore.org

Empezamos por lo personal. Cada quien resolvió algo suyo, eso pequeño que le estorbaba en la casa o en la agenda. Al final me dijeron que la mañana no se sintió, y pidieron otra.

El viernes volvimos. Nos fuimos hacia lo que necesita EAFIT y cerramos con un agente desplegado, con sus pruebas armadas entre todos. Al despedirnos, alguien dijo que se les ocurrían mil ideas. Estoy seguro: van a empezar a jalar.

A un equipo que normalmente vive atendiendo una fila, donde siempre hay un tiquete abierto o un proveedor esperando respuesta, rara vez le queda una mañana libre para aprender y probar.

Geoffrey Huntley lo dice sin anestesia: si tu equipo está demasiado ocupado para experimentar con IA, lo estás preparando para que lo reemplacen.

La segunda mañana no estaba en el calendario. Alguien tuvo que decir que sí.

Aquí le decimos goma a esas ganas. La goma se seca rápido si el lunes la fila vuelve a ocuparlo todo.

¿Quién está diciendo que sí a esas mañanas en nuestras organizaciones?

Para continuar la lectura:

El post de Geoffrey Huntley: if your team is too busy doing their ‘normal job’ to experiment with AI, you’re preparing them to be replaced

Esta semana OpenAI contó un caso que entra por otra puerta. Un centro de investigación en América Latina, con perfil en LinkedIn y una cara visible que hablaba con el equipo por redes: Mia Clark. A Mia Clark la inventaron unos operadores en Rusia.

El trabajo era real. En la web del centro había más de sesenta artículos, casi todos originales, hechos por personas de la región. Todo indica que creían trabajar para un centro de estudios.

Cualquier detector aprueba ese trabajo. El texto es auténtico y la firma es de una persona. Lo falso es el jefe.

Conocemos la versión ruidosa. A una bodega se le ven las costuras: cuentas que nacieron ayer y el mismo mensaje repetido a la misma hora.

¿Qué pasa cuando las bodegas aprendan de los rusos?

Imaginemos un centro de estudios que paga bien y a tiempo, y les pide a periodistas jóvenes análisis rigurosos sobre una institución. Cada texto resiste un chequeo. Publicados juntos, en la semana indicada, empujan una conversación que alguien diseñó desde lejos. Quienes los escribieron se enteran por las noticias, si acaso.

Revisamos con lupa si un texto lo escribió una máquina.

¿Quién encargó lo último que compartiste?

El caso del Social Research Center está en el informe «Disrupting AI-enabled ‘false front’ operations», publicado por OpenAI el 8 de octubre de 2026

Yo me detengo. La persona empieza a pasar. En el otro carril, un carro astuto cruza antes de que el peatón siga.

La explicación que escucho es cultura. En Estados Unidos y en el Reino Unido veo seguido al conductor detenerse y esperar, sin cámaras y sin nadie mirando. En Londres la cebra tiene postes con luces ámbar y líneas en zigzag donde está prohibido adelantar al carro que frenó. Allá la cultura también se construyó, hasta que dejó de notarse.

Cuando algo no funciona, decimos que falta cultura. Casi siempre falta diseño.

Pasa igual en las empresas. La iniciativa de IA no aparece en los resultados y el líder señala la resistencia cultural. Revisar cómo se trabaja cuesta más que culpar a quien trabaja.

En la escuela aparece otra salida. Cada vez escucho más la propuesta de prohibir la IA en las aulas y volver a la hoja y al álgebra a mano. Prohibir es pintar otra raya en el pavimento. Le sirve a quien ya tiene ese apoyo en casa, y los demás se quedan sin cruce.

Un estudio publicado en PNAS, hecho en un colegio de Turquía, puso a estudiantes de matemáticas a practicar de tres maneras: con libro y apuntes, con un chat de IA sin restricciones, y con esa misma IA ajustada para dar pistas.

En la práctica, los dos grupos con IA lo hicieron mejor. En el examen sin IA, los del chat libre sacaron un 17% menos que los de libro y apuntes. Los de la IA con pistas quedaron al mismo nivel que los de libro.

Las dos usaban el mismo modelo. A una la diseñaron con profesores.

Mañana vuelvo a pasar por la cebra y voy a frenar, como todos los días. Sigue siendo pintura sobre el pavimento.

El estudio: Bastani, Bastani, Sungu, Ge, Kabakcı y Mariman, «Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics», PNAS, 2025.

Los armé a mano hace meses.

Hace poco todos hablábamos del segundo cerebro. Hoy se habla de la IA como chief of staff: un colega que lleva nuestros pendientes y retoma el hilo de ayer.

En pocos meses, Dorsey, SpaceXAI (antes xAI), Meta y OpenAI lanzaron agentes con nombre propio.

El segundo cerebro recordaba. El chief of staff actúa. Con él cambia el cargo, porque cambia qué le entregamos y en qué empleamos la semana. Rediseñar los roles de la empresa empieza por rediseñar el nuestro.

En mi taller uno escanea fuentes y verifica cada cita. Otro arma el radar de lo que pasó esta semana. Otro escribe, diseña y deja lista la pieza de Keyba, la empresa de Marcela. Todos esperan mi firma para publicar.

Yo me quedé con decidir qué vale la pena hacer y responder por lo que tiene riesgo. El resto tiene nombre y vive en mi equipo. El artista dirige el taller.

Esta semana probemos con la agenda: separemos lo que solo nosotros decidimos de lo que un agente puede llevar.

Tengo un equipo que nunca duerme. El que necesita descansar soy yo.

He estado creando cosas con IA, y hoy le tocó a una app. El proceso fue tan divertido que me asombré.

Después me acordé de un libro que tengo en la biblioteca, The Book of Doing de Allison Arden. Trae dieciocho leyes para quien quiere crear.

La tercera pide apagar el celular y guardarlo en un cajón.

Tenía sentido. La pantalla era para consumir. Hacer quedaba afuera.

Hoy ese mismo aparato escribe código, dibuja, compone y nos explica lo que todavía no entendemos. Lo que guardábamos en el cajón se volvió un taller.

Y un taller tiene sus reglas. Las que propongo son:

1. Empieza pequeño. Algo que puedas construir y probar hoy.

2. Piensa con las manos. El cartón, el prototipo feo, la primera pantalla que apenas carga.

3. Pide ayuda para destrabarte. Pregúntale a la IA lo que te daría pena preguntarle a un colega.

4. Prueba pronto.

5. Aprende de lo que falla. Pregunta por qué hasta que el criterio sea tuyo.

6. Lleva el mundo al taller. La imaginación se alimenta afuera de la pantalla.

7. Cuida tu voz. Puedes descartar una respuesta impecable que suena a otra persona.

8. Comparte el proceso. Cuenta qué salió mal y cómo participó la máquina, porque alguien más va a encontrar ahí su manera de empezar.

9. Termina. Ponle fecha y entrégalo, aunque te falte una versión más.

–hacer–

Adams venía conmigo desde la feria del libro. Allá, con Violeta, quedamos en volver a leer La guía del autoestopista galáctico.

Von Neumann propuso en 1945 guardar las instrucciones en la misma memoria que los datos. Adams escribió su novela más de treinta años después, cuando los computadores personales apenas empezaban a llegar a las casas. Y se burló de toda esa ambición con un número.

Todo el mundo conoce el 42. Sale en series y en camisetas. La respuesta a la vida, el universo y todo lo demás.

Casi nadie recuerda el resto.

En la novela, una civilización construye Deep Thought para responder la gran pregunta. La máquina piensa siete millones y medio de años y entrega el resultado: 42. Garantiza que es correcto. El problema aparece enseguida: nadie sabe cuál era la pregunta.

Entonces construyen una máquina más grande para encontrarla. Esa máquina es la Tierra, y nosotros vamos dentro del cálculo.

Hoy tenemos a Deep Thought en el bolsillo.

Y le hacemos lo mismo. Cuando una respuesta nos sorprende, le preguntamos al modelo cómo llegó ahí. Él contesta con pasos ordenados y mucha seguridad. Esa explicación la fabrica en ese momento, a la medida de una respuesta que ya estaba escrita, porque el modelo arranca de cero en cada mensaje.

En los talleres, esta es la idea que más trabajo me da explicar. Quien lleva tres años conversando con la IA la ha visto seguirle el cuento. Recuerda lo que dijiste arriba y retoma el hilo. ¿Cómo va a arrancar de cero?

Arranca de cero. La aplicación le vuelve a enviar toda la conversación con cada mensaje, y el modelo la lee completa otra vez. Como alguien que llega tarde a la reunión y lee el acta antes de hablar. La continuidad vive en el acta.

Lo explico, el estudiante asiente y dice “sí, lo entendí”. Con el mismo tono de quien dice “pasemos a otro tema”.

Y lo entiendo. Cuesta aceptar que la máquina que acaba de razonar con uno olvida enseguida cómo lo hizo.

Por eso pedirle al modelo que explique su razonamiento equivale a pedirle otra respuesta.

Estamos construyendo la Tierra, conversación tras conversación, buscando la pregunta que dio el 42.

Yo prefiero gastar ese tiempo antes, en la pregunta. Una pregunta vaga produce un 42: exacto, elegante e imposible de usar.

Deep Thought tardó siete millones y medio de años en responder. Hoy la respuesta tarda segundos, y la pregunta sigue tardando lo que tardemos nosotros. Por eso esta vez, con Violeta, vamos a leer el libro buscándola.

Me lo han dicho tres veces este mes, con palabras distintas. Queremos a alguien del lado del sí.

El razonamiento tiene lógica. Las áreas de negocio ya pueden hacer casi todo con inteligencia artificial. Prototipan y automatizan sin pedir permiso. Tecnología quedó mirando desde la fila de proyectos.

Entonces aparece la salida conocida del fútbol. Si el equipo va mal, se cambia el técnico. El plantel sigue siendo el mismo.

Lo que está pasando adentro es un asunto de personas. De cómo circula el conocimiento en tu empresa y de cómo se comporta la gente cuando por fin puede hacer cosas sola. La IA llegó como habilitador, uno muy potente. El riesgo es confundirla con la razón de ser.

Cuando llegó la electricidad, nadie se declaró Energy First. Las fábricas cambiaron la máquina de vapor por un motor eléctrico y dejaron todo lo demás igual. Tardaron décadas en entender que había que rediseñar la fábrica.

Con el celular repetimos la película. En la época de Mobile First muchas empresas lanzaron apps impecables encima de procesos que nadie arregló. La experiencia en el teléfono era genial y detrás la empresa seguía desconectada. Con los años el celular se volvió lo normal y la ventaja volvió a estar en entender a la gente que lo usa.

Ahora mira tu organización con la IA encima. Todos miden quién domina qué modelo y quién automatizó primero. Otra vez estás midiendo herramientas.

Mauro Porcini dirigió el diseño en 3M y en PepsiCo, y hoy lo dirige en Samsung. Lleva toda su carrera buscando lo que él llama unicornios: personas con curiosidad y humildad para seguir aprendiendo, que ponen a la gente por delante de la tecnología. Escribió un manifiesto entero sobre ellos y le puso un título que parece de tarjeta de cumpleaños: el poder de la gente enamorada de la gente. Un director de diseño de una corporación global defendiendo la amabilidad como criterio de contratación. Su apuesta es que la IA va a terminar siendo un commodity. Cuando eso pase, la ventaja va a estar en quien todavía sepa para qué sirve.

Tus unicornios ya están adentro. Saben para quién están usando el modelo. Abren la conversación con el cliente antes de abrir la consola. Fueron ellos los que hicieron que el área de negocio se soltara.

El organigrama todavía no sabe quiénes son. Antes de buscar un nuevo director, averigua si tú lo sabes.

Para continuar pensando

Un dato para quienes están pensando en crear un director de IA. Nicholas Carr cuenta en The Big Switch que, cuando llegó la electricidad, las grandes empresas crearon un cargo para gestionarla: el Chief Electricity Officer. Con los años, la electricidad se volvió tan cotidiana como prender un interruptor y el cargo desapareció. Había cumplido su función.

Cuando la IA sea igual de cotidiana, ¿quién va a quedar en tu organigrama?

Si te interesa la historia de las fábricas que tardaron décadas en rediseñarse, el texto clásico es The Dynamo and the Computer, de Paul David.

Resuelve problemas de olimpiada de matemáticas. Y todavía le cuesta tomar un pedido en un drive-thru.

La pregunta me dolió porque la viví.

Desde 2020 jugamos con estas tecnologías. Imaginamos un banco que te habla antes de que te equivoques. Que te frena la compra porque tienes cargos pendientes. Que recuerda que hoy le mandas plata a tu mamá y lo hace por ti.

Seis años después, sigo esperando ese banco.

Casi todo lo que hicimos fueron demos. Bonitas, de las que arrancan aplausos en las reuniones.

Solo una llegó a producción: IGnacio.

Un señor de canas y gafas azules que vivía en Teams, en el correo y en WhatsApp. Le preguntabas dónde tramitar las vacaciones o cuánto gastamos en la nube el mes pasado, y respondía con el dato y el documento de donde lo sacó.

Y abajo, una línea pequeña: «Probabilidad: 47,94%». Al lado, un botón para marcar la respuesta si estaba mala.

Esa línea le decía a la gente cuánto confiar. Y cada marca volvía al sistema para entrenarlo otra vez.

IGnacio empezó pequeño, con unos contenedores y un buscador neuronal leyendo Confluence y SharePoint. Con los años creció a dos nubes: AWS para buscar, anotar y entrenar, Azure para conversar desde cualquier canal. Terminó anunciando los nuevos ingresos del mes y haciendo encuestas a toda la compañía.

Lo usaban todos los días, sin aplausos.

Jev lleva esa línea pequeña adentro del software. Casi toda la IA que conocemos está hecha para conversar: escribe texto y un humano decide. Jev responde una pregunta cerrada con una decisión y su nivel de confianza, y el programa actúa con sus propias reglas. Rápido y barato, para usarlo miles de veces al día.

Piensa otra vez en el banco. ¿Esta compra pone en riesgo los pagos del mes? Sí, 94%. El banco hace el resto.

Las cifras de desempeño todavía las mide TypeSafe. Falta ver cómo le va en la calle.

Diogo resume su apuesta así: automatiza lo fácil antes que lo difícil.

La automatización empieza por lo aburrido, eso que alguien hace a mano todos los días. Y crece cuando la gente sabe cuánto confiar.

¿Cuál es tu IGnacio? ¿Y cuántas demos tienes guardadas esperando volverse reales?

En MakerWorld encontré un modelo que alguien había publicado. Estaba bien, pero yo lo quería más pequeño, más parecido al sticker. Se lo pedí a Claude.

Después vino uno con los ojos del peluche. Después un DJ con audífonos y acetatos. Una calabaza, una bruja, un fantasma, un vampiro. Un mochilero sacado de Claude FM, con un tapete enrollado en la espalda.

Un souvenir se volvió una serie.

Casi todo fue un sí. Yo contaba una idea y Claude proponía la geometría, calculaba las holguras y me decía cuánto tiempo y cuánto material iba a gastar. Yo imprimía, miraba la pieza en la mano y le pedía la siguiente.

Pocas veces tuve que frenar. El murciélago salió todo negro, con las alas pegadas al cuerpo. Imprimible, limpio. Le escribí: “se nos pierde Clawd”. Volvió el naranja y las alas se abrieron.

El Frankenstein tenía los tornillos correctos, pero no se sentían puestos. Los alargamos, con el vástago a la vista entre la piel y la cabeza del tornillo, y apareció el personaje.

La mochila tomó más vueltas. De perfil, plana como una galleta, encima de la cabeza, tan gruesa que pesaba más que Clawd. Hasta que dije lo que tal vez era obvio: la mochila cuelga de las correas.

Cada una de esas versiones funcionaba. Ninguna era la correcta.

Claude entendía rápido y casi siempre avanzábamos. Las frases que cambiaron las piezas fueron mías, y ninguna cabía en un prompt: se siente pesado, se nos pierde.

Al final le pedí una escena con todos alrededor de una fogata, como si estuvieran hablando entre ellos.

Once Clawds conversando.

Así se ve hoy mi trabajo con IA. Una conversación larga alrededor del fuego.

¿Cuál fue la última frase tuya que cambió lo que hizo tu IA?

Todos los modelos disponibles aqui: https://makerworld.com/collections/36366195

Yo entraba después, a hablar de innovación. Con los Converse puestos.

Alguien siempre preguntaba lo mismo: ¿y usted por qué sí puede?

Porque el médico me autorizó.

Empezó en 2005, con un problema en el tendón de Aquiles. Eran los años de corbata y cachaco. Éramos una empresa seria porque vestíamos así. Llegué con la fórmula médica en la mano y dije que no era yo, era el médico.

Nunca me los volví a quitar.

Nunca lo planeé como estrategia. Era un escape, una grieta legal en una regla que no tenía mucho sentido. Los demás notaron la señal antes que yo.

He tenido Converse negros, amarillos, azules, verdes, blancos y vino tinto. Llegué a tener cinco pares rojos. Me casé de Converse.

Veinte años después me quebré la rodilla y el médico volvió a hablar. Esta vez pidió tenis más tradicionales para los días de clase. La misma autoridad que me los dio casi me los quita.

Busqué un modelo que cumpliera. Lo encontré.

La regla siguió en la diapositiva años después de que dejó de tener sentido. Eso pasa en toda empresa: reglas que nadie defiende y nadie quita, sostenidas por inercia hasta que alguien llega con un papel en la mano.

Ayer pasó por mi oficina un amigo al que no veía hace rato. Antes del saludo, me miró los pies.

“¿Y dónde están tus Converse?”

Una pausa.

“Ah, esos también son Converse.”

¿Qué regla tuya sigue en pie solo porque nadie la ha desafiado?

Medio internet se escandalizó. A mí me interesó un tropiezo que él cuenta casi de pasada.

A comienzos de año dejaron que los diseñadores armaran funcionalidades directamente con agentes. Cada cambio, mirado por separado, tenía sentido. Juntos dejaron la arquitectura de Basecamp llena de agujeros, y los programadores tuvieron que repararla a mano.

Después cambiaron el orden. Los agentes quedaron para explorar qué debía hacer cada funcionalidad, probando todas las versiones que hiciera falta. Cuando ya sabían lo que querían, escribían el código que se iba a quedar.

Hace un mes le preguntaron por qué las empresas grandes no se mueven a esta velocidad. Respondió con el organigrama. La ganancia aparece cuando alguien le habla directo a los agentes, y cada persona que se mete en esa conversación la vuelve más lenta.

DHH puede ir tan rápido porque en sus proyectos nadie tiene que aprobarle nada.

En muchas empresas de la región ya se compraron las licencias y los equipos ya usan agentes. Programar una funcionalidad ahora toma días. Que alguien la apruebe sigue tomando semanas. La velocidad ganada se queda esperando en la agenda de un comité.

Las capas de aprobación frenan. También son, a veces, el único lugar donde alguien mira el edificio completo. 37signals se quedó con la revisión y la cambió de lugar. Antes estaba al comienzo, pidiendo permiso para construir. Ahora llega después de explorar, cuando ya hay algo funcionando para mirar.

Haz la lista de todo lo que tu empresa ya no está haciendo. ¿Aparece ahí la persona que miraba el edificio?

Fuentes para quien quiera escuchar a DHH

• Keynote de DHH en Rails World 2026. La frase del título aparece hacia el minuto 19 y la historia de Basecamp 5 cerca del 22:
  

• Su entrevista con Lex Fridman (#501), donde responde por qué las empresas grandes no se mueven a esta velocidad. Capítulo “How software will change”, minuto 18:14 del video:
  https://lexfridman.com/dhh-2/

• 🎧 El episodio de REWORK donde él y Jason Fried cuentan cómo cambiaron el proceso de Basecamp 5 después del tropiezo:
  https://37signals.com/podcast/pencils-down/

Ayer Anthropic lanzó Opus 5.5. Una hora después, OpenAI lanzó GPT-6 Sol y Luna.

Nadie quiso llegar segundo.

Ahora arranca la otra carrera, la de los demos. No pasaron ni unas horas y ya circulan un clon de Dark Souls y un Minecraft en el navegador, hechos con Opus 5.5. Les llueven los likes.

Son impresionantes, y también son copias.

El modelo re-creó muy bien ideas que ya existían. Las originales siguen siendo de FromSoftware y de Mojang.

Thariq, del equipo de Claude Code en Anthropic, escribió ayer algo que me hizo frenar. Con más capacidad, la tentación es multiplicar lo que sacas. Él propone gastarla en entender a tus usuarios y probar prototipos, para que lo que lances funcione. Sobre juegos fue más directo: generar mundos en 3D te ayuda a imaginar, pero primero tienes que encontrar un ciclo de juego que enganche.

Ese ciclo sale de probar con gente y equivocarte varias veces.

Un modelo más rápido te deja equivocarte más rápido.

¿En qué vas a gastar la velocidad que te acaban de regalar?

Para seguir leyendo

El 12 de septiembre Dario Amodei publicó “We Must Pace the Frontier” y Sam Altman lo respaldó el mismo día:

Lo que dijo Thariq:

Los demos de las primeras horas, recopilados por Min Choi:

Como dijo DHH:

Durante años tuve un editor humano. Me rayaba las hojas, me tachaba párrafos enteros y me devolvía el texto sangrando. Sean Connery en Finding Forrester, con menos whisky. Nadie llamó deshonestidad a eso. El oficio del editor, y el del escritor fantasma, tienen más años que todos nosotros juntos.

Hoy mi editor es Claude. Me devuelve el texto rayado igual.

Vuelvo a esa película cada tanto porque Forrester deja instrucciones que siguen sirviendo.

Le dice a Jamal que el primer borrador se escribe con el corazón y que la cabeza llega después, en la reescritura. Que golpee las teclas en vez de pensar. Esa parte sigue siendo mía y ninguna máquina puede hacerla por mí sin que se note: el borrador torpe, el que sale caliente y mal escrito. Cuando el astuto le pide a la IA ese primer borrador, se saltó la única parte que tenía valor, y el lector lo huele aunque no sepa explicar por qué.

Forrester dice también que los escritores escriben para darle al lector algo que leer. El lector busca una sola cosa: a alguien del otro lado de la página. Quién tachó las comas le da igual.

La instrucción que más me gusta la suelta la primera vez que Jamal entra a su apartamento: si vas a entrar, cerrá la puerta con cerrojo.

El astuto se queda en el marco de la puerta. Usa la IA y actúa como si no, escribe con la máquina y firma con el corazón. Vive a medias adentro, y ese es el olor que todos reconocemos.

Si vas a entrar, entrá. Golpeá las teclas vos y después dejá que te lo rayen, sin esconderlo.

¿De qué lado de la puerta estás escribiendo?

Ahí decía que las empresas invertían en tecnología empujadas por los proveedores, y que el recurso más importante era la gente. Los proyectos tenían que ser pequeños, medirse con métricas de negocio y contar con patrocinio comprometido desde la gerencia o la junta.

Esta semana leí en LinkedIn una lista de errores de quienes lideran la estrategia de IA en las empresas: licencias compradas sin plan, métricas de vanidad, gobernanza olvidada.

Hice buscar y reemplazar, “IA” por “digital”, y me quedó mi charla de 2016.

Llevamos diez años dando la misma conferencia con otra palabra en el título, y yo soy de los que la dieron.

Varios puntos de esa lista son ciertos. Medir sin mirar el resultado, olvidar los datos, meter toda la IA en el saco de la generativa: son errores que veo cada semana. Y aun así ninguno toca lo que hace distinta a la IA.

En esas mismas diapositivas de 2016 la IA ya aparecía. Era un bullet en mi lista de habilitadores, entre cloud y datos, y para muchas empresas sigue en ese renglón.

Aquella ola empezó afuera, en lo que hacía la gente: viviendo con el celular en la mano, conectada todo el día, informándose en redes antes de decidir. Las empresas corrimos a alcanzarla.

Esta empieza adentro, porque abarata el trabajo cognitivo: redactar, analizar, resumir, programar, comparar. Lo que tomaba una semana de un analista hoy toma una tarde.

Cuando cambia el costo de pensar, cambia el trabajo. La unidad de análisis pasa a ser la tarea y el rol, y la licencia queda como tiquete de entrada.

Las preguntas que siguen tocan cargos y presupuestos: qué trabajo sigue teniendo sentido hacer así, y quién responde por el resultado cuando lo hace una máquina.

Por eso el mejor comentario de esa lista hablaba de poder. Quien lidera la IA necesita autoridad para cambiar un proceso, o termina con un comité que recomienda y una operación que sigue igual.

La IA es un asunto de rediseño del trabajo, y por eso es un asunto de poder. Rediseñar roles sigue sin aparecer en ninguna lista.

Mi charla de 2016 todavía sirve para lo que fue hecha. Para esto toca escribir una nueva.