Haaland está jugando dos mundiales al mismo tiempo. En uno lleva 7 goles y metió a Noruega en cuartos por primera vez en su historia. En el otro es el mejor shitposter del torneo: selfies con filtro de Shrek, burlas a su propia forma de correr, respuestas absurdas a fans en Snapchat.
Los números del segundo mundial: +12,9M de seguidores en Instagram solo en eliminatorias, nadie creció más en esa fase. Su Snapchat pasó de 2,5M a 4,7M durante la Copa. La selfie post-Brasil hizo 1 millón de likes en 12 minutos 🤓
Y no es una campaña: a los 15 subía videos de rap con amigos a YouTube (esta semana Kygo remixó ese tema). Mientras el resto de la elite tiene feeds institucionales manejados por agencias, el noruego postea como cualquier pibe y por eso la rompe.
"Reflexioná", una nueva sección en Claude para ver tus estadísticas de uso y poder configurar pausas por horarios.
Parece orientado a usuarios adictos a la IA o preparando el terreno para cuando ese tema esté en la discusión pública.
Volvió el FTP 🤣
Sacando el chiste nerd, esto es para la era de artefactos HTML creados con IA. Falla hoy la distribución de eso en público no técnico. Esto viene a suplir ese mercado.
🚨 ÚLTIMA HORA: Claude ya puede crear una página web ULTRAPREMIUM para ti en solo 30 minutos.
Y totalmente GRATIS.
Aquí tienes 8 prompts para CREAR LA WEB DE TUS SUEÑOS:
Se analizaron 51.000 partidos con datos detallados minuto a minuto (ligas europeas, todos los mundiales, eliminatorias, etc.).
De esos 51.000, sólo 10.138 estuvieron 2-0 en el minuto 79.
De esos 10.138, sólo 16 terminaron en victoria del equipo que perdía (0.16%, o 3 partidos entre 2.000 en la misma condición).
En Copa del Mundo no había pasado jamás en la historia, y hablamos de casi 100 años.
Vimos historia. Lo que presenciamos ayer fue un error estadístico gigantesco o -como también suelen decirle a este tipo de eventos- intervención divina de esas a las que luego les dan capítulo y versículo.
MIT acaba de publicar diez cursos gratuitos de IA para líderes.
Una hora con ellos puede marcar la diferencia entre aprobar iniciativas de IA y simplemente firmarlas sin entenderlas.
La mayoría de los líderes asume que la alfabetización en IA es un asunto de ingeniería.
No lo es. Es un asunto de toma de decisiones.
No necesitas saber programar.
Necesitas entender una capa más profunda que las personas que intentan venderte algo.
Esto es lo que cambia esa capa.
Sin ella, preguntas si algo es “innovador”.
Con ella, preguntas con qué datos fue entrenado, dónde falla, cuánto cuesta ejecutarlo a escala y qué decisiones automatiza realmente.
La primera pregunta puede responderse con un folleto.
Las otras cuatro no pueden responderse escondiéndose detrás de palabras bonitas.
Ese es todo el cambio.
Y requiere aproximadamente una hora por curso.
Diez cursos de MIT que vale la pena revisar.
No para volverte técnico.
Para dejar de ser rodeado en las decisiones.
1. AI 101. El punto de partida para protegerte de los vendedores.
https://t.co/C1ZTcYtNKS
2. Artificial Intelligence. Separar la realidad del humo.
https://t.co/Rmo3t3W16t
3. Foundation Models and Generative AI. Detectar promesas exageradas.
https://t.co/OVBCfSIF64
4. Introduction to Machine Learning. Financiar las apuestas correctas.
https://t.co/iPHRnrzZ30
5. Understanding the World Through Data. Hacer mejores preguntas.
https://t.co/zk3pbZqLmQ
6. Introduction to Deep Learning. Entender qué cuesta realmente millones.
https://t.co/S3ts87ukbZ
7. ML with Python. Ver si tu equipo está construyendo o dando vueltas.
https://t.co/8znJ9Luc7i
8. How to AI Almost Anything. Encontrar espacios competitivos.
https://t.co/rlSxHg04rL
9. Introduction to Algorithms. Defender decisiones de IA bajo escrutinio.
https://t.co/NPFAG5Wfs8
10. AI in K-12 Education. Ver la transformación antes de que te alcance.
https://t.co/TKtVpQQkdf
Esta es la parte que la mayoría pasa por alto.
El riesgo de seguir siendo no técnico no es solo que los proveedores te vendan humo.
Es que tu propia organización deja de traerte las decisiones importantes.
Cuando un líder no puede evaluar la IA, los equipos aprenden a rodearlo.
Predeciden y luego presentan. La firma se convierte en una formalidad.
Así es como un ejecutivo se convierte en un sello de aprobación sin darse cuenta.
La alfabetización es la forma de seguir siendo quien toma la decisión, no quien es llevado hacia un “sí”.
Así que elige un curso esta semana. Dedícale una hora.
No estás aprendiendo a construir. Estás aprendiendo a seguir estando en la sala.
Te comparto 8 de los mejores repos de github para extraer datos de cualquier sitio web automáticamente:
1. Firecrawl
Pasa una URL y recorre automáticamente todo el sitio, convirtiéndolo en datos limpios y listos para IA. Soporta páginas con JavaScript. Más de 140.000 estrellas.
https://t.co/QzjMTH0M98
2. Crawl4AI
Convierte cualquier web en texto que los LLM pueden leer directamente. Sin API key ni pagos. Lo creó un desarrollador que se hartó de los servicios que cobraban 16 $. Más de 70.000 estrellas.
https://t.co/fzDAMr29W4
3. browser-use
Agente de IA que usa el navegador como un humano: clics, login, formularios, todo. Creado por un startup de ETH Zurich. Más de 100.000 estrellas.
https://t.co/MIvcLE7c8E
4. Crawlee
Base completa para scraping con rotación de proxies, reintentos, anti-detección y manejo de colas. Evita bloqueos de forma profesional.
https://t.co/dQLG9NJdjE
5. Scrapy
El clásico framework de Python para scraping a gran escala. Lleva más de 10 años usándose y procesa millones de páginas de forma estable. Totalmente gratis.
https://t.co/aJYE4Uo1Mk
6. Scrapling
Se adapta automáticamente a los cambios de diseño de las webs y evita detecciones de bloqueo. Funcionalidades de nivel pago… pero gratis.
https://t.co/XyqvZR4vXX
7. AutoScraper
Solo le das un ejemplo de los datos que quieres y aprende solo el patrón. Extrae el resto sin escribir selectores. Muy sencillo y potente.
https://t.co/c6D5FS1ZcX
8. curl-impersonate
Imita las peticiones HTTP de un navegador Chrome real para saltarte las protecciones anti-bot más avanzadas.
https://t.co/dcqagz1uK4
Guárdalos todos, super recomendado.
Con estos puedes sacar datos limpios de casi cualquier web sin pagar servicios caros ni depender de apis limitadas.
si hoy tuviera que aprender sobre agentes, estos son los temas en los que me enfocaría:
- context engineering
- memoria
- orquestación de agentes
- evals
- mcp servers
- observabilidad
- tool design
- routing de modelos
- sandboxing y permisos
- feedback loops
al final, casi todo consiste en diseñar un buen sistema alrededor del agente.