Capital de Tokens
30 de septiembre de 2026

La IA no ve lo que no modelas #Shorts

¿Qué pasa cuando una empresa optimiza solo lo que decidió medir? Puede que la inteligencia artificial haga exactamente lo que le pidieron y aun así deje fuera algo importante.

#Shorts
30 de septiembre de 2026

El mapa que hizo responder a un agente en 38 segundos

Un agente de inteligencia artificial tardó más de veinte minutos en buscar una respuesta y acabó equivocándose. Con el mismo modelo y la misma pregunta, pero con acceso a un mapa de relaciones, respondió bien en treinta y ocho segundos. Es un ejemplo publicado por Uber, y explica por qué algunas empresas están mirando

#Shorts
30 de septiembre de 2026

La IA puede aprobar sus propios errores

Aquí aparece un riesgo poco visible. Si el mismo agente interpreta un requisito, escribe el código y genera las pruebas, puede cometer el mismo error en los tres pasos. Supongamos que una norma comercial dice que el descuento se aplica antes de calcular los impuestos. El agente la entiende al revés, implementa el cálcu

#Shorts
30 de septiembre de 2026

Un bot puede ser disciplinado… hasta que le das una misión vaga

Este es mi punto menos intuitivo: no creo que la respuesta sensata sea prohibir cualquier automatización. Una regla limitada, como mantener una distribución de inversión decidida de antemano, podría ser menos impulsiva que un inversor que compra después de leer cada titular alarmante. El bot no se asusta ni necesita re

#Shorts
30 de septiembre de 2026

La IA empresarial depende de entender cómo funciona el negocio

Aquí está mi tesis: en muchas empresas, la ventaja de la IA dependerá menos de elegir el modelo que mejor redacta y más de definir con precisión el mundo en el que ese modelo puede actuar. Qué significa «pedido urgente». Qué dato está actualizado. Qué operaciones existen. Quién puede autorizarlas. Esas decisiones parec

#Shorts