Ilusionante semana en Madrid en #REBUILD 2026
@ARCHIKUBIK, Energreen Design y Komuniki, presentamos The Green Beer Sessions con una mesa redonda compartida con Iñaki Alonso, Dolores Huerta, Mauro Manca sobre #sostenibilidad y #arquitectura de una manera abierta y sin filtros.
"Somos lo suficientemente listos como para inventar la #InteligenciaArtificial, tan tontos como para necesitarla, y tan estúpidos que no podemos averiguar si hicimos lo correcto" #JerrySeinfeld#FallonTonight
El 14 de abril celebramos The Green Beer Sessions 1 en Barcelona. Agradecidos a Jose A. Gras ( Aj. Sant Adrià de Besòs) y a David Sierra Lluch (Metrovacesa) que nos acompañaron a Mauro Manca y a Marc Chalamanch en la charla sobre arquitectura sostenible sin filtros.
Lo que ves en ese video es una sola célula humana.
Una.
Y tienes 37 billones de ellas trabajando ahora mismo mientras lees esto.
Cada célula contiene tu ADN completo.
Si lo estiraras, mediría 1,8 metros.
Ahora multiplica eso por 37 billones.
El ADN de tu cuerpo llegaría desde la Tierra al Sol... 600 veces.
Pero hay algo que nadie te cuenta:
Tus células intestinales mueren y se renuevan cada 4 días.
Tu piel, cada 2-3 semanas.
Tu hígado, cada 150 días.
No eres el mismo de hace un año.
Literalmente.
Y todo esto ocurre sin que pienses en ello.
Sin que lo controles.
Sin que lo pidas.
Tu cuerpo lleva millones de años perfeccionándose para mantenerte vivo.
Y tú preocupado por cosas que dentro de un año ni recordarás.
Somos máquinas milagrosas.
Cuídate como tal. 🧬
1) 🔴🛩️Hoy publicamos en @elDiarioes una investigación que desvela cómo los jets privados de las grandes empresas y fortunas españolas contaminaron lo mismo que un millón de pasajeros entre 2024 y 2025
Se viene hilo 🧵
archikubik en congreso “New Paradigms of Urban Life: Proximity and Well-being in Cities and Territories”, organizada por @cnappc en Roma este 24/3/ 2026 / CENTRO CONGRESSI ROSPIGLIO
Carmen Santana estuvo en la mesa redonda “Housing, Social Cohesion and New Models of Urban Living
The AI Scientist: Towards Fully Automated AI Research, Now Published in Nature!!✨
Today in Nature we share a comprehensive technical summary of our work on The AI Scientist, including new scaling law results showing how it improves with more compute and more intelligent foundation models.
The AI Scientist autonomously creates its own research ideas, codes up and conducts experiments to test those ideas, creates figures to visualize the results, writes an entire scientific manuscript summarizing what it has discovered, and conducts its own “peer” review of the resulting paper. One of its papers–entirely AI generated–passed peer review at a top-tier AI conference workshop, a historic milestone marking the dawn of a new era of AI-accelerated scientific discovery. 🔬🧪✨🧬💡🔭
Paper https://t.co/Q6tfME4yst
Blog https://t.co/C43Ooy0kjP
Work done in collaboration with a great team from Sakana, Oxford, and my lab at UBC. Thanks and congratulations everyone!
@_chris_lu_@cong_ml@RobertTLange@_yutaroyamada@shengranhu@j_foerst@hardmaru
Llevo metido dos semanas en un paper de economistas del MIT y UCLA
y salgo del mismo convencido de que por fin he dado con un marco desde el que discutir muchos de los efectos de la inteligencia artificial agéntica
en el empleo, en la economía, en los juniors, en los riesgos para el sistema...
La idea central es esta: conforme la IA pasa de asistir a ejecutar tareas completas, el cuello de botella deja de ser la inteligencia y pasa a ser la verificación humana.
Es decir: automatizar será cada vez más barato, pero comprobar que el resultado es correcto no cae al mismo ritmo. Porque verificar depende de tiempo experto, responsabilidad y, sobre todo, de algo decisivo: la latencia de feedback. No cuesta lo mismo validar un código que falla al compilar en segundos que una decisión financiera o educativa cuyos errores tardan años en aparecer.
A partir de ahí, el paper divide la economía en cuatro zonas: tareas baratas de automatizar y fáciles de verificar; tareas difíciles de automatizar pero verificables; tareas ni automatizables ni verificables; y la zona realmente peligrosa, donde automatizar es barato pero verificar es caro o directamente inviable.
Ahí está el riesgo. No porque la IA “falle” de forma visible, sino porque puede producir resultados plausibles, útiles en apariencia y económicamente rentables, mientras oculta errores cuyo coste acaba absorbiendo el resto del sistema. Como una forma de contaminación: el beneficio es privado, pero el daño potencial se socializa.
La tesis fuerte no es solo que sufran los trabajos rutinarios. Es que, en un mundo de agentes, lo más vulnerable será lo medible. Y que el valor se desplazará hacia quien pueda verificar, garantizar y asumir responsabilidad sobre el resultado.
Mucho más desarrollado en:
https://t.co/whEEpHAfsy
Las IA incrementarán desigualdad y transformarán el mercado laboral. Las grandes tecnológicas experimentan con millones de usuarios, prometiendo empoderamiento mientras generan dependencia y pérdida de autonomía #arquitectura#IA@chalamanch https://t.co/tx6Z0R9Vcj
The Green Beer Session estará en @rebuildexpo 2026, Madrid
Mesa redonda con:
✅Iñaki Alonso · promotora @NaturalDistrito
✅Dolores Huerta Carrascosa • @GBCEs
✅Mauro Manca • Energreen Design
✅Marc Chalamanch • @ARCHIKUBIK
Nos vemos en REBUILD 2026 • 24 marzo 17:15h
🚨 ÚLTIMA HORA: Stanford y Harvard acaban de publicar el artículo sobre inteligencia artificial más inquietante del año. Se llama "Agentes del Caos" y demuestra que, cuando los agentes autónomos de IA se colocan en entornos abiertos y competitivos, no solo optimizan su rendimiento, sino que tienden naturalmente a la manipulación, la colusión y el sabotaje estratégico. 🙄
Este trabajo de Anthropic sobre impacto de inteligencia artificial en el empleo es bastante mejor de lo que hemos visto hasta ahora.
Lo más importante: de momento no aparece un aumento claro del paro en las ocupaciones más expuestas a la IA, pero sí asoma una señal temprana de menor contratación en perfiles jóvenes hacia esos trabajos.
¿Por qué es mejor que otros informes de este corte? Por ej, recuerdo uno bastante lamentable ¡¡del MIT!! en que basaban pronóstocos en lo que un LLM podría hacer "en teoría". Aquí se cruzan datos reales de uso y se da más peso a usos laborales automatizados.
Si queremos anotar: el gráfico de impacto lo vamos a ver hasta en la sopa, claro.
Las ocupaciones más expuestas son las esperables si has seguido el sector: programadores, atención al cliente, entrada de datos, registros médicos, marketing y análisis financiero.
No encuentran un aumento sistemático del desempleo en ocupaciones muy expuestas desde finales de 2022.
Sí encuentran una señal temprana en jóvenes de 22 a 25 años: la tasa de entrada en nuevos empleos expuestos cae alrededor de un 14% respecto a 2022, con significación estadística muy justa, y no observan lo mismo en mayores de 25.
el informensito, muy jugoso en https://t.co/wXuBYde2pg
Frente a la nueva “diosa” algorítmica, la cooperación y la educación crítica son herramientas más poderosas que cualquier #IA. Inteligencia lleva lejos; sabiduría guía las decisiones correctas #arquitectura@chalamanch https://t.co/tx6Z0R9Vcj
"A machine can compute better than any human alive. But computation is not awareness. True understanding requires consciousness." CC @pabloryr@pepmartorell