🚨EXCLUSIVA: EL EX CEO DE GOOGLE ACABA DE FILTRAR LA UNICA HABILIDAD QUE TE SALVA DE SER REEMPLAZADO POR LA IA
>la mayoria de programadores va a perder su trabajo en menos de 12 meses
>los listos ya estan ganando 10x lo mismo con menos esfuerzo
>no se trata de programar mas rapido
>se trata de aprender a gestionar programadores de AI (codex, claude code, gpt 5.5)
las herramientas exactas que ya estan usando: AGENTS.md, MCP, memory, skills, workflows
guardalo en favoritos y miralo cuando tengas 13 minutos tranquilos, estudialo detenidamente y empieza a ganar dinero 👇
Si te da miedo hablar Inglés, tienes que practicar.
El mejor recurso que te recomiendo es que uses Sesame, una IA conversacional que es una joya.
Tiene voz masculina y femenina, y sigue todo el rato el contexto de tu conversación. Es gratis.
→ https://t.co/ZKQ67YtQ08
I genuinely don't understand why everyone isn't using this yet
Andrej Karpathy, a co-founder of OpenAI, posted a simple idea that hit 16 million views: stop using AI to write code, use it to build a second brain.
You point Claude Code at a folder, drop in any source, an article, a transcript, a PDF, and Claude reads it, links it, and files it into a living wiki of everything you know. It compounds like interest, the more you feed it, the smarter it gets.
Here's the whole thing:
> Install Obsidian, create a vault, open it in Claude Code
> Paste Karpathy's wiki idea file and tell Claude to build it
> Claude makes three folders: raw for sources, wiki for its pages, a CLAUDE.md that runs it
> Drop any source into raw and say "ingest this"
> Ask questions across everything, forever
Five minutes to set up, and you never start from a blank chat again.
Full step-by-step guide with Claude and Obsidian, link below.
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¿Qué cojones es un LOOP de IA? 🤔
👨🏻🦲 Eso mismo me preguntó un compañero de trabajo el otro día.
Te he resumido el artículo de abajo en español y para tontos. Lo entenderás muy fácil:
(En 2 minutos entenderás qué es un loop)👇🧶
I love this! Santander has open-sourced its open-source AI initiatives.
The bank pushed 11 repos, live this week under Apache-2.0 on the code, but the data synthetic or anonymised only.
Quite a moment for a bank this size, putting its AI control layer on the open internet for anyone to fork. This is the bit every bank has to get right.
So what is it?
→ autoguardrails: a scaffold for stress-testing LLM guardrails, jailbreaks included (can we use this LLM?)
→ "mechanical governance" for high-stakes LLM decisions, with hard gates and governance metrics (can we trust an LLM with this decision?)
→ mutatis-mutandis: discrimination testing with counterfactual comparators, straight out of a published paper (very important if you're lending!)
→ stressed-datasets: public benchmarks republished in "stressed" form to probe model robustness in that scenario
→ gen-fraud-graph: a synthetic fraud-graph generator to benchmark fraud detection (really, really cool, need to dig into this one)
→ llm_bridge: a vendor-neutral client for OpenAI, Bedrock and Gemini, so you skip the lock-in (again, how many companies are struggling with this?)
→ ralph: their own spin on the Ralph loop, the run-an-agent-in-a-loop trick from the indie AI crowd
I think I need to write a whole Rant on each of these pieces.
The most important thing for a big regulated actor is "Can you show a decision was safe, fair, auditable, and the same tomorrow as it was today." Santander published its working answer and handed it to everyone, competitors included.
Why give it away?
1. Attract talent - this is a huge signal they've got their AI act together
2. Signal internally - We have these tools, use them
3. Give regulators confidence - Here's how we work, you can audit it
(The board that signs off on releases includes Legal and the CISO. That tells you how seriously they treat it.)
I've watched banks spend years trying to govern AI behind closed doors and ship nothing. Doing it in the open, with a contributor agreement and a proper open-source office, is a faster route to getting it right.
The banks that pull ahead from here will be the ones who can prove their AI works.
@bancosantander just open-sourced a head start.
Repo is here. 👇
https://t.co/IilShwzvl2
El padrino de la inteligencia artificial: "Si duermes bien esta noche, puede que no hayas entendido esta conferencia".
Esta conferencia de 47 minutos es lo mejor que he visto sobre inteligencia artificial en los últimos meses.
Definitivamente te ayudará a entender cómo funciona realmente y hacia dónde se dirige.
Geoffrey Hinton construyó las redes neuronales que hay detrás de cada inteligencia artificial actual y luego dejó Google para advertir al mundo sobre ello.
La parte que nadie quería escuchar:
La inteligencia artificial ya está desarrollando habilidades que sus creadores no tenían previstas.
En la mayoría de las tareas cognitivas ya está por delante de nosotros.
La pregunta ya no es si nos superará, sino cuándo.
La única decisión que queda es de qué lado de esa línea te encuentras.
Ahora mismo, la persona promedio abre Claude, escribe algo, obtiene una respuesta y cierra la pestaña.
Creen que están utilizando inteligencia artificial. Quizás estén usando un 10% de ella.
Repasé toda su conferencia y construí conceptos prácticos a partir de lo que estaba describiendo.
La brecha no estará entre las personas que usan inteligencia artificial y las que no.
Estará entre las personas que la entienden y las que no.
Empieza hoy con estos 20 conceptos de inteligencia artificial.
No sé si darle un premio a ella, como la más bonita del mundial, o al camarógrafo, por esta clase de hallazgo entre decenas de miles de personas.
Llámenme machista, si quieren, pero la belleza femenina es algo de lo más fascinante en la naturaleza.