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¿Receta o chef? Así funciona Claude Code

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¿Receta o chef?

Así funciona Claude Code

Seguro que os ha pasado. Termináis el día, miráis atrás y pensáis: ¿en qué se me han ido las horas? Entre responder correos, mover datos de un sitio a otro y apagar fuegos, lo importante de verdad, lo que os hace crecer, se ha quedado en el tintero.

Yo lo pensaba hasta que descubrí la nueva categoría de herramientas de IA, con Claude Code a la cabeza.

¿Os sentís así?

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Por Ángel Molina

Muchos me preguntáis por la diferencia entre estos nuevos agentes de IA y las herramientas de automatización de toda la vida. Y es una duda muy lógica, porque el mercado está a tope de opciones y es fácil liarse. Así que os lo voy a explicar con una analogía.

Imaginad que queréis preparar una cena especial. Tenéis dos formas de hacerlo:

La primera opción es seguir una receta al pie de la letra  Una receta es fiable. Os dice exactamente qué ingredientes usar, en qué orden y durante cuánto tiempo. Si seguís los pasos, el resultado será siempre el mismo. Herramientas como n8n o Make son exactamente eso. Vosotros le dais una orden clara y directa: cada vez que llegue un email con una factura, guárdala en esta carpeta de Drive y avísame por Slack. Y el sistema lo hace. Una y otra vez, sin rechistar ni aburrirse. Es brutal para conectar aplicaciones y olvidaros de las tareas repetitivas que os roban el tiempo.

La segunda opción es contratar a un chef personal  y aquí la cosa cambia. Al chef no le dais una receta, le dais un objetivo: sorpréndeme con un plato vegetariano usando lo que hay en la nevera. Y él se encarga del resto. Puede que decida improvisar una salsa, sustituir un ingrediente o crear una presentación totalmente nueva. Es flexible, tiene autonomía y resuelve imprevistos.

Un agente como Claude Code es ese chef. Vosotros no le decís el cómo, le decís el qué: analiza este proyecto, encuentra el bug que está causando errores y arréglalo. Y él se pone a investigar, a escribir código y a probar soluciones hasta que lo consigue.

Como veis, no se trata de elegir uno u otro. No son competidores, al menos por el momento. Vosotros podéis usar un agente de IA para que os construya una nueva funcionalidad en vuestra web y luego una automatización para que cada vez que un usuario use esa función, se registre en vuestro CRM. Fácil, ¿verdad?

¿Qué chef personal

es mejor?

En el mundo de los agentes de IA hay dos nombres que están sonando con muchísima fuerza: Claude Code, de la gente de Anthropic, y Google Antigravity. Ambos son como chefs personales, pero, como os podéis imaginar, cada uno tiene su propio estilo en la cocina.

Si hablamos de filosofía...

Son como la noche y el día. Claude Code es ese artesano del código, un purista que vive y respira en la terminal. Su enfoque es profundo, metódico, casi reverencial con el código. En cambio, Google Antigravity os convierte en el director de orquesta. Os da un IDE completo, muy parecido a VS Code, y os dice: «Vosotros mandáis, aquí tenéis a vuestros agentes de IA, decidles qué tienen que tocar». Es un cambio de paradigma total.

La interfaz...

La interfaz es una consecuencia directa de esto. Con Claude, vuestro campo de batalla es la línea de comandos. Si sois de los que os sentís como pez en el agua en una pantalla negra, os va a encantar. Antigravity, por otro lado, es todo visual. Paneles, botones, gráficos… todo lo que esperáis de un entorno de desarrollo moderno. Es más amigable y tal vez esta es la razón por la que muchos la prefieren.

En cuanto a la velocidad...

Antigravity es una bala. Puede montar un prototipo funcional en unos 8 minutos, en parte porque puede poner a varios agentes a trabajar en paralelo. Por otro lado, Claude Code es más pausado, se toma su tiempo, unos 24 minutos para una tarea similar. Pero ojo, no es que sea lento, es que es metódico. Se asegura de que cada pieza esté en su sitio, añade tests, maneja errores… El resultado es un código de una calidad espectacular, listo para producción.

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¿Qué modelo

es mejor?

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Y aquí llegamos a un punto clave: los modelos de IA. Claude Code, como es lógico, os mantiene en el ecosistema de Anthropic. Usáis sus modelos y punto. Antigravity, fiel a la filosofía de Google de ser más abierto, os permite elegir. Podéis usar Gemini, Claude, e incluso modelos open-source. Esto os da una flexibilidad que, para ciertos proyectos, puede ser decisiva.

Finalmente, el precio. Antigravity, de momento, es gratis mientras está en preview, lo cual es una pasada para experimentar. Claude Code tiene un plan Pro que empieza en 20 dólares al mes. No es caro para lo que ofrece, pero es un factor a tener en cuenta.

¿Con cuál me quedo?

A ver, que no cunda el pánico. Aquí no hay una respuesta única, pero os doy mi opinión sincera.

Sois del equipo Claude Code si… os sentís como pez en el agua en la terminal, si valoráis un código robusto y de calidad por encima de la velocidad, y si trabajáis en proyectos grandes y complejos donde entender todo el contexto es fundamental.

Antigravity es para vosotros si… os flipa la idea de dirigir a un equipo de IAs, si preferís las interfaces visuales y si os encanta experimentar con lo último de lo último, aunque a veces las cosas no salgan perfectas a la primera.

Yo, personalmente, estoy usando los dos. Y os digo por qué. El otro día, por ejemplo, usé Antigravity para montar un prototipo rápido de una idea que se me ocurrió. En cuestión de minutos tenía algo funcional. Una vez que vi que la idea tenía sentido, me llevé el proyecto a Claude Code para que lo refactorizara, añadiera tests y lo dejara fino, listo para producción. La combinación de la velocidad de uno y la robustez del otro es una pasada.

Lo que está claro es que el futuro del desarrollo va por aquí. Y con herramientas como estas, el viaje promete ser de todo menos aburrido.

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Cowork: Cuando la IA decide tocar tus archivos

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Cowork:

Cuando la IA

decide tocar tus archivos

Después del lanzamiento de múltiples agentes de IA que prometen hacer de todo, llega Anthropic con un nuevo panorama, una herramienta que mantiene toda tu oficina digital ordenada.

Las facturas clasificadas, los informes redactados, la carpeta de descargas que parecía un vertedero ahora tiene sentido y tú, no has tocado nada. Es como si alguien hubiera entrado por la noche a hacer el trabajo sucio, pero, eso no es solo el comienzo del verdadero cambio que hay detrás.

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Por Ángel Molina

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¿Qué es

Cowork?

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Cowork es, en esencia, darle a Claude acceso a una carpeta de tu ordenador. Le das permiso, le dices qué quieres y él se pone a trabajar. Puede leer tus archivos, editarlos, crear nuevos, organizarlos… todo sin que tengas que estar copiando y pegando como un poseso.

Lo más curioso de todo esto es cómo nació. Anthropic tenía Claude Code, una herramienta para programadores. Y, como no podía ser de otra manera, los desarrolladores empezaron a usarla para todo menos para programar: investigar vacaciones, crear presentaciones, limpiar el correo electrónico, cancelar suscripciones, recuperar fotos de bodas de un disco duro, monitorear el crecimiento de plantas, controlar el horno…

Y ojo, que esto no es un detalle menor. Nos dice algo importante:

La gente ya estaba buscando un asistente de IA que pudiera hacer cosas por ellos, no sólo responder preguntas.

A la salida de Cowork se descubrió algo fascinante también: Anthropic construyó Cowork en aproximadamente una semana y media, utilizando en gran medida Claude Code para hacerlo. Es impresionante lo que han hecho, llegar hasta el punto de confíar en tu propia IA para crear nueva tecnología es cosa de locos. Estamos en el punto de la historia en donde más avances tecnológicos hemos tenido en cuanto a IA, y esto es en parte, por la ayuda de la misma inteligencia artificial que nos está ayudando a mejorarla. Es todo algo caótico e interesante.

El lado no tan bonito de la historia

Ahora bien, antes de que salgas corriendo a pagar los 100 o 200 dólares al mes que cuesta el plan para acceder a Cowork, hay algunas cosas que tienes que saber. Porque, como siempre, más allá del humo y los fuegos artificiales del marketing, está la realidad.

Primero, el precio. Es una pasta. Para un particular, es difícil de justificar. Para una empresa que se ahorra 10 horas de trabajo a la semana de un empleado, la cosa cambia. Pero de entrada, pica. Segundo, esto consume recursos como si no hubiera un mañana. Estas tareas autónomas gastan tokens a lo bestia. Si te descuidas, te has fundido el límite mensual en una tarde ordenando archivos.

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Y tercero, y para mí lo más importante: la seguridad. Darle a una IA acceso a tus archivos es como darle las llaves de tu casa a un desconocido. Anthropic dice que Cowork funciona en un entorno seguro, una especie de «jaula» virtual. Pero los agujeros existen y nos están vendiendo una herramienta para que nos desentendamos de las tareas aburridas, pero al mismo tiempo nos dicen que tenemos que estar vigilándola constantemente. Además, de momento, solo funciona en Mac. Si eres de Windows, te toca esperar, como casi siempre.

¿Cowork,

es único?

Anthropic no está solo en esto. El terreno de los agentes de IA se ha convertido en el nuevo frente de guerra entre las grandes tecnológicas.

Microsoft Copilot lleva ventaja en el mundo corporativo. Está integrado hasta la médula en Office, y eso le da una posición privilegiada. Es la opción segura, la que no te va a dar sustos. OpenAI ha apostado por Operator y Atlas, un agente que vive en la nube y un navegador con IA. Y luego está Manus AI, que Meta compró por entre 2.000 y 3.000 millones de dólares. Este se vende como un agente totalmente autónomo, capaz de pensar, planificar y ejecutar sin intervención humana. El más ambicioso de todos.

Lo que diferencia a Cowork es que se atreve a meterse de lleno en los archivos de tu ordenador. Los demás operan en la nube o en el navegador. Anthropic ha decidido ir un paso más allá, con todo lo que eso implica.

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Hacia dónde

vamos

Lo interesante de Cowork no es la herramienta en sí, sino lo que representa. Vamos hacia un futuro en el que tendremos que ser más directores de orquesta que músicos. Nuestro trabajo será saber qué pedirle a la IA, cómo guiarla y, sobre todo, cómo revisar lo que hace. Porque la IA se equivoca. Y mucho.

Cowork es muy bueno en tareas concretas y repetitivas, pero cuando se trata de creatividad o de entender el contexto de un proyecto complejo, todavía le falta. Ahí seguimos siendo necesarios.

Gemini Enterprise ofrece un workbench sin código que permite a cualquier empleado, desde finanzas hasta marketing, orquestar agentes y automatizar procesos. La plataforma incluye agentes pre-construidos para tareas especializadas y se conecta de forma segura a datos empresariales, ya sea en Google Workspace, Microsoft 365 o aplicaciones como Salesforce y SAP.

En los próximos meses vamos a ver cómo Google, OpenAI y Meta lanzan sus propias versiones de esto. Cowork es un paso interesante, con sus luces y sus sombras. El precio es alto, los riesgos de seguridad son reales, y todavía está en fase de «research preview», que es la forma de decir que están aprendiendo sobre la marcha.

Pero también es una señal de hacia dónde va todo esto. Anthropic ha demostrado que puede competir con los grandes, y que no tiene miedo de tomar riesgos. En cuatro años han pasado de ser una startup más a estar en boca de todos.

Lo que viene después va a ser muy interesante de ver.

Y mientras tanto, si decides darle las llaves de tu ordenador, asegúrate de tener un buen backup. Por si acaso.

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Mi viaje a Guatemala: entre volcanes, vacas y mucha IA

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Mi viaje a

Guatemala

entre volcanes, vacas y mucha IA

Hay viajes que te cambian los planes y luego hay viajes que te cambian la perspectiva. Mi reciente paso por Guatemala ha sido, sin duda, de los segundos. Una auténtica locura de viaje que empezó con el pie izquierdo y terminó llenándome la mochila de experiencias increíbles.

 

Quería tomarme un momento para compartir con vosotros esta experiencia, porque fue mucho más que un congreso de IA. Como algunos ya sabréis por mis redes, el objetivo principal era participar como ponente en el AI SUMMIT LATAM 2025, un eventazo organizado por la Universidad Galileo. Pero como suele pasarme en estos casos, no todo sale como lo tengo planeado.

Por Ángel Molina

Todo empezó con un clásico: mi maleta de bodega decidió que no le apetecía el viaje y se fue a saber dónde. Nunca llegó y dentro iba todo lo que necesitaba: la ropa para las ponencias, artículos de mi marca, la cámara… todo. El primer impulso es el cabreo, claro, pero enseguida pensé: 

"Bueno a improvisar"

y esa improvisación me llevó a mi primer descubrimiento. Algo que me di cuenta al tener que ir a comprar ropa fue la increíble variedad de color, en España, y sobre todo en mi querida Córdoba, somos más de colores sobrios, pero en las calles de Guatemala me encontré con una paleta de colores bastante grande, una alegría visual que posiblemente refleje lo cálida que es su gente.

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Eventos, entrevistas y

Una experiencia que impulsa el cambio

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El evento, el AI SUMMIT, fue sencillamente espectacular. Un congreso enorme, lleno de energía, con una cantidad impresionante de emprendedores, creadores de empresas y mentes inquietas con ganas de cambiar el mundo. Tuve el privilegio de dar dos charlas. La primera, sobre cómo construir una marca personal en la era de la IA, y la segunda, de nuestra herramienta principal como ya sabéis, MANUS AI. Mi objetivo, como siempre, era bajar la IA del pedestal teórico y dar consejos prácticos, accionables, que la gente saliera de allí diciendo: vale, esto lo puedo aplicar mañana”. Y la conexión con el público fue brutal. Sentir esa energía, ver cómo las ideas resonaban y saber que estaba aportando un valor real fue, sin duda, el mayor de los premios porque para mí, la clave siempre ha sido la misma: más que digitalizar, hay que democratizar, y para eso, hay que ser práctico y enseñar sin tecnicismos.

Y esto me lleva a otra cosa que me traje de Guatemala:

La confirmación de que en Latinoamérica se están haciendo las cosas muy bien en el mundo de la IA. A veces desde Europa tenemos la idea de que vamos por delante, pero el nivel de los proyectos, el hambre por aprender y las ganas de emprender con tecnología que vi allí son enormes. Hay un talento increíble y una energía que ya quisieran muchos.

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Pero el viaje fue mucho más que el congreso, Guatemala es un país que te golpea con su realidad, pude compartir tiempo valioso con mi equipo de allí y me quedé maravillado con la educación y el respeto de la gente. Tuve la oportunidad de seguir con mi misión de divulgación, participando en el canal ChapinTV, en la radio de la UNIVERSIDAD 92.1 FM y en una tertulia para las redes de la Galileo las cuales fueron experiencias increíbles en dondé jamás había participado… 

Y mientras me movía por la ciudad, algo me dejó alucinado: el tráfico, concretamente, la cantidad de motos que circulan sin casco, me recordó a mi pueblo, Montoro, hace muchos años. Era una imagen que tenía casi olvidada y que ahora, por suerte, está mucho más regulada en España pero es uno de esos detalles que te hacen ver cómo cada lugar tiene su propio ritmo y sus propias batallas.

La verdadera experiencia

guatemalteca

El fin de semana fue para la aventura de verdad. El sábado, un grupo de amigos guatemaltecos me llevó a subir el volcán de Pacaya. Y no por la ruta turística, sino por un camino “alternativo” para que sintiera la experiencia. ¡Y vaya que la sentí! Menos mal me gusta correr por los campos de mi pueblo porque la subida fue dura, pero increíble, lo mejor fue que en la cima, nos recompensaron con pizzas cocinadas en hornos naturales calentados por el propio volcán para recuperar energías. Una locura, pero la anécdota del día estaba por llegar, mientras intentaba tomar una foto en un pequeño cerro, cuando ¡EPA! casi me atropella una vaca. Sí, una vaca. Pastando tranquilamente en la cima de un volcán activo. Por suerte tengo buenos reflejos y logré esquivar a la vaca en el último momento. Fue un momento memorable que nunca imaginé

¿Cómo le explicas a alguien que me acababa de atropellar una vaca?

A mi lado, uno de mis amigos, un hombre de 55 años que había subido el volcán como si nada, se quedó sorprendidísimo de ver lo que acababa de pasar. Él también vivió el momento “vaca” conmigo y terminó la jornada fresco como una lechuga, una auténtica máquina. La bajada, corriendo por el volcán, fue mi momento de adrenalina.

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El domingo, el plan fue más tranquilo, pero igualmente me la pasé increíble. Fuimos a Antigua Guatemala a un taller de chocolate. El grupo era de lo más internacional, y allí, entre risas y bromas, aprendimos a hacer el tradicional chocolate caliente guatemalteco y descubrimos todo el proceso que hay detrás de una taza de café. 

Pero la aventura no había terminado, de regreso, en medio del tráfico, uno de los coches que iba con nosotros empezó a sobrecalentarse, la situación, que yo podría haber pensado que es más que estresante, mis amigos se la tomaron con calma, como si fuese algo de todos los días, se convirtió en otra escena fuera de lo común para mí fue, un momento de calma y paciencia en medio del caos del tráfico y la situación, que de alguna manera, guardaba toda la esencia de este viaje.

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Este viaje a Guatemala ha sido un recordatorio de muchas cosas. Me ha recordado la importancia de la adaptabilidad (cuando pierdes una maleta, no te queda otra). Me ha reafirmado en mi convicción de que la tecnología solo tiene sentido si sirve para ayudar a personas reales con problemas reales. Y, sobre todo, me ha enseñado que las experiencias más memorables a menudo se encuentran fuera de la zona de confort, ya sea corriendo por la ladera de un volcán, esquivando una vaca o simplemente observando los colores de un mercado local.

Gracias a toda la gente de Guatemala por su increíble acogida y a la Universidad por hacer posible este evento. Vuelvo a casa sin mi maleta, pero con la mochila del alma llena de experiencias, amistades, conexiones y una nueva perspectiva.

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AgentKit y Gemini Enterprise: La batalla por la IA empresarial

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Agent Kit

y Gemini Enterprise

La Batalla por la IA empresarial

Este mes de octubre ha sido, para muchos, un salto impresionante en la historia de la inteligencia artificial empresarial. En menos de quince días, dos titanes, OpenAI y Google, lanzaron plataformas que prometen cambiar la perspectiva de la IA en el mundo empresarial. Con AgentKit y Gemini Enterprise, la IA deja de ser un experimento de laboratorio para convertirse, supuestamente, en el motor estratégico de las organizaciones.

Pero, más allá del humo y los fuegos artificiales del marketing, surge una nueva perspectiva:

¿Estamos ante una innovación real o solo ante el siguiente capítulo de una guerra de egos corporativos?

Por Ángel Molina

AgentKit de OpenAI,

el Taller del Futuro

OpenAI llegó pisando fuerte con AgentKit, un conjunto de herramientas para que cualquiera, en teoría, pueda construir sus propios agentes de IA. La promesa es increíble: un Agent Builder con interfaz visual de arrastrar y soltar, un SDK para los que se ensucian las manos con código y ChatKit para integrar un chat en cualquier app. La idea es reducir el tiempo de desarrollo de meses a semanas.

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Me parece que OpenAI han enfocado de forma brutal como democratizar el acceso a la IA agéntica. Durante años, construir agentes autónomos ha sido un territorio reservado para equipos con recursos técnicos avanzados. Sí Agent Kit logra reducir esa barrera de entrada, estaremos ante un cambio importante en cómo las empresas pequeñas y medianas pueden competir con las grandes corporaciones. Eso sí, la democratización sólo tiene sentido si las herramientas son realmente accesibles y estables

Me parece que OpenAI han enfocado de forma brutal como democratizar el acceso a la IA agéntica. Durante años, construir agentes autónomos ha sido un territorio reservado para equipos con recursos técnicos avanzados. Sí Agent Kit logra reducir esa barrera de entrada, estaremos ante un cambio importante en cómo las empresas pequeñas y medianas pueden competir con las grandes corporaciones. Eso sí, la democratización sólo tiene sentido si las herramientas son realmente accesibles y estables

Ahora bien, como toda tecnología en sus primeras fases, AgentKit enfrenta desafíos. La comunidad de desarrolladores ha señalado que la plataforma aún presenta problemas de estabilidad y que algunas integraciones no funcionan como deberían [2]. Esto es normal en productos que están en fase de maduración, pero es importante tenerlo en cuenta si estás evaluando adoptarlo en producción. Aquí es donde tengo sentimientos encontrados. Por un lado, aplaudo la velocidad de innovación de OpenAI. Por otro, me preocupa que en su afán por liderar el mercado, lancen productos que aún no están completamente listos para entornos empresariales críticos.

La innovación es fundamental, pero la confianza lo es aún más. Las empresas necesitan saber que las herramientas que adoptan hoy no les generarán problemas mañana.

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AgentKit frente a n8n y Opal

¿Dónde Encaja Cada Herramienta?

Para entender mejor el valor de AgentKit, es útil compararlo con otras herramientas que ya existen en el mercado de automatización e IA. Dos nombres que destacan son n8n y Opal.

N8n es una plataforma de automatización que ha ganado popularidad entre desarrolladores y equipos técnicos. Su gran ventaja es la flexibilidad: al ser de código abierto, puedes personalizarla completamente, auto-hospedarla y tener control total sobre tus datos. n8n soporta cientos de integraciones y permite construir flujos de trabajo complejos con un canvas visual intuitivo.

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Por otro lado, Opal de Google, está en el extremo opuesto del espectro. Es una herramienta no-code diseñada para que usuarios sin conocimientos técnicos puedan crear automatizaciones usando lenguaje natural. Su integración con Google Workspace y otros servicios de Google la hace ideal para pequeñas y medianas empresas que operan principalmente dentro de ese ecosistema.

Dentro de esta perspectiva, AgentKit intenta ocupar un espacio intermedio entre la flexibilidad técnica de n8n y la simplicidad de Opal, pero con un enfoque específico en los agentes de IA. Su visual builder permite a usuarios diseñar flujos de trabajo complejos sin necesidad de programar cada detalle, mientras que su SDK ofrece la profundidad necesaria para desarrolladores que quieren control total.

Lo que diferencia a AgentKit es su integración nativa de capacidades de evaluación y optimización. Tiene una herramienta de evaluación que permite rastrear cómo los agentes toman decisiones y ajustar su comportamiento en tiempo real. Esto es algo que ni n8n ni Opal ofrecen de forma nativa. Si tuviera que elegir hoy, usaría n8n para automatizaciones críticas donde necesito control total, Opal para empoderar a usuarios no técnicos en tareas simples, y mantendría AgentKit en el radar para proyectos experimentales de IA agéntica, pero no para producción crítica hasta que madure más.

Gemini Enterprise

La integración como estrategia

Solo tres días después del anuncio de OpenAI, Google presentó Gemini Enterprise. La propuesta de Google es diferente y, en cierto sentido, complementaria a la de OpenAI. En lugar de ofrecer un kit de construcción, Google presenta una plataforma completa y unificada que se integra profundamente con las herramientas que las empresas ya la utilizan.

Gemini Enterprise ofrece un workbench sin código que permite a cualquier empleado, desde finanzas hasta marketing, orquestar agentes y automatizar procesos. La plataforma incluye agentes pre-construidos para tareas especializadas y se conecta de forma segura a datos empresariales, ya sea en Google Workspace, Microsoft 365 o aplicaciones como Salesforce y SAP.

El mensaje de Google es que la IA empresarial debe estar integrada desde el principio, no construida a trozos. Es una visión que prioriza la seguridad, la coherencia y la facilidad de adopción para organizaciones que ya tienen infraestructuras complejas. Google está jugando con sus fortalezas, y eso es inteligente. Tienen una base de clientes corporativos enorme que ya confía en sus servicios de productividad y cloud. Integrar IA directamente en esas herramientas reduce la fricción de adopción y, francamente, es lo que muchas empresas necesitan. No todo el mundo quiere construir agentes desde cero; muchos solo quieren que sus procesos actuales funcionen mejor. Google entiende eso.

Dicho esto, también es un riesgo que Google se quede en la zona de confort. Es fácil integrar IA en lo que ya existe, pero eso no necesariamente impulsa la innovación. A veces, las mejores soluciones vienen de repensar completamente cómo hacemos las cosas, no solo de optimizar lo viejo.

Lo fascinante de estos lanzamientos no es solo la tecnología, sino cómo cada empresa ha decidido presentarla al mundo. OpenAI y Google han adoptado estrategias de comunicación completamente diferentes, dirigidas a audiencias distintas.

Las Campañas de Lanzamiento: Dos Filosofías, Dos Públicos

Google, por su parte, ha optado por una campaña mucho más sobria y centrada en la integración, seguridad y escalabilidad. Su mensaje refleja como podemos hacer que la infraestructura actual sea más inteligente y eficiente. El público objetivo de Google es conservador en el mejor sentido de la palabra: son organizaciones que valoran la estabilidad, la gobernanza y la integración sin fricciones.

OpenAI ha construido su marca sobre la idea de ser el pionero, el que llega primero y marca el ritmo. Su lanzamiento de AgentKit siguió esa línea: anuncios llamativos, demostraciones impactantes y un mensaje centrado en la democratización de la IA. La narrativa es que cualquiera, desde una startup hasta una gran corporación, puede construir agentes inteligentes en cuestión de semanas. El público objetivo de OpenAI es amplio pero está claramente inclinado hacia desarrolladores, startups tecnológicas y empresas que valoran la innovación rápida.

El Futuro de la IA Empresarial

Si me preguntan qué futuro veo para la IA empresarial en manos de OpenAI y Google, mi respuesta es: depende de nosotros. Estas empresas construirán lo que el mercado les pida. Si como industria valoramos la velocidad por encima de la estabilidad, obtendremos herramientas rápidas pero frágiles. Si valoramos la integración por encima de la innovación, obtendremos mejoras incrementales pero no saltos cualitativos. Lo que necesitamos es un equilibrio. Necesitamos la audacia de OpenAI para explorar nuevas posibilidades y la prudencia de Google para asegurar que esas posibilidades se implementen de forma segura y escalable. Necesitamos herramientas que sean accesibles como Opal, flexibles como n8n y potentes como AgentKit.

Creo que estamos en el umbral de cambios significativos en cómo trabajamos, y eso es algo que debemos celebrar. Pero también creo que debemos ser críticos y exigentes. No podemos aceptar productos a medias solo porque vienen de nombres grandes. Debemos exigir transparencia, seguridad y, sobre todo, que estas herramientas realmente mejoren nuestras vidas y nuestro trabajo. 

El futuro de la IA no está escrito. Lo estamos escribiendo ahora, con cada decisión que tomamos sobre qué herramientas adoptar, qué empresas apoyar y qué estándares exigir.

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La verdad detrás de Sora 2

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La verdad

detrás de Sora 2

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La nueva noticia en tendencia es el lanzamiento de Sora 2, la más reciente actualización presentada por OpenAI. La compañía lo describe como el nuevo gran avance de la tecnología, generando gran expectativa tanto en el sector empresarial como entre los entusiastas de la inteligencia artificial.

Sin embargo, más allá del impacto mediático y la campaña de promoción, surge la verdadera pregunta:

¿Qué tanto ha innovado esta nueva actualización?

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Por Ángel Molina

Sora

el comienzo del mundo digital

Sora nació como la apuesta de OpenAI para abrir la creación audiovisual a todos. La idea parecía brillante: escribir unas frases y obtener al instante un video realista, con escenas complejas y un nivel de detalle que antes requería semanas de trabajo profesional. [1] Esta propuesta colocó a la compañía un paso adelante en la conversación pública sobre IA.

Pero también trajo consecuencias inesperadas. A medida que creció su popularidad, apareció un efecto secundario: la sobreproducción de contenido vacío. Internet se llenó de videos insignificantes, memes repetitivos y clips lo que dificultó encontrar trabajos artísticos o proyectos serios. ¿El resultado? Una herramienta pensada para abrir la creatividad terminó funcionando como un juguete masivo de entretenimiento.

Si me preguntan, Sora quedó lejos de ser la solución definitiva para creadores serios. No falta quien diga que la competencia lo hace mejor y más rápido. Y ojo, no es hate, es que la brecha entre lo que promete OpenAI y lo que entrega está clarísima, Sora aún no alcanza la calidad que sí ofrecen algunos competidores más centrados en nichos profesionales. La distancia entre el marketing y la realidad técnica es evidente.

Claude Sonnet 4.5

Cuando el marketing cumple

“El mejor modelo de codificación del mundo”

Mientras tanto, Anthropic ha seguido otro camino. El pasado 29 de septiembre lanzó Claude Sonnet 4.5, y lo promociona como “el mejor modelo de codificación del mundo” y el más potente para construir agentes complejos. [2] Más allá de la frase, los datos nos lo demuestran: su capacidad para trabajar de forma autónoma durante más de 30 horas, su rendimiento sobresaliente en pruebas de programación y su ventana de contexto lo convierten en un modelo brutal para desarrollos técnicos y colaborativos. [3]

Claude no busca viralizarse en redes sociales con videos llamativos. Su apuesta está en resolver bugs reales, generar código seguro y facilitar proyectos de gran escala. En otras palabras, mientras OpenAI concentra esfuerzos en la creación audiovisual y el espectáculo mediático, Anthropic refuerza su papel en la ingeniería avanzada. Es un dilema clásico:

prefieres el brillo del corto plazo o las herramientas que resuelven problemas reales

Lo interesante es que esto también refleja una división dentro de la industria de la IA. Algunas empresas apuestan a la viralización de sus herramientas, mientras otras se centran en impulsar avances más profundos, aunque menos mediáticos.

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Entre el show

y la precisión profesional

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El contraste más evidente frente a Sora 2 es Runway Gen-4. Mientras Sora 2 llega prometiendo videos «ultra realistas» y «físicamente coherentes», Runway Gen-4 ya lleva meses siendo la herramienta de trabajo real para quienes se ganan la vida creando contenido audiovisual.

Este es un ejemplo claro de dos filosofías completamente distintas. OpenAI apuesta por ser sorpresivo y por la adopción masiva, mientras que Runway construye herramientas para quienes necesitan resultados profesionales y control real sobre el proceso creativo. [4]

Comparación Sora 2 vs Runway Gen-4
Sora 2 (OpenAI) Runway Gen-4 (Runway ML)
Dominio principal Videos largos "cinematográficos" Herramientas de producción profesional
Duración máxima Hasta 60 segundos Hasta 18 segundos (pero más controlable)
Precio mensual $20-$200 $12
Control creativo Limitado a prompts Motion Brush, Camera Controls, Director Mode
Enfoque comercial Consumo masivo, viralidad Flujos de trabajo profesionales
Consistencia técnica Prometedora pero irregular Probada en producción

¿La IA en pausa

o estrategia creativa?

Aquí cabe una pregunta interesante: ¿OpenAI está frenando su propio ritmo de desarrollo? ¿Sora 2 es apenas una actualización menor disfrazada de gran novedad, o cada lanzamiento alimenta a sus modelos con datos y experiencia para llegar más lejos en los próximos años?

La respuesta, de momento, no está del todo clara. Lo que sí se percibe es una tensión en la industria: la inclinación por fabricar productos que generen titulares rápidos antes que priorizar investigación de fondo.

Si esta dinámica no cambia, corremos el riesgo de que la inteligencia artificial se use más para producir montañas de contenido trivial y desinformación que para aportar verdadero valor al progreso humano.

¿Estamos ante una nueva etapa sobre la IA o estamos cerrando el ciclo de innovación para siempre?

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Fuentes utilizadas

[1] OpenAI. (2025, 30 de septiembre). Sora 2 is here. https://openai.com/index/sora-2/

[2] Anthropic. (2025, 29 de septiembre). Introducing Claude Sonnet 4.5. https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

[3] Claude Sonnet 4.5 (2025, 30 de septiembre)El Nuevo Modelo de IA que Revoluciona la Programación

https://gptempresas.com/claude-sonnet-4-5-el-nuevo-modelo-de-ia-que-revoluciona-la-programacion/

[4] Runway (2024, 17 de junio) A new Frontier for Video Generation

https://runwayml.com/research/introducing-gen-3-alpha

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En 10 años todos seremos Freelance

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En 10 años

todos seremos Freelance

«La afirmación puede sonar radical, pero los datos no mienten: estamos ante la mayor transformación del mercado laboral español desde la revolución industrial. La inteligencia artificial no es solo una herramienta más; es el catalizador que está acelerando un cambio estructural hacia el trabajo independiente que ya es imparable»

Por Ángel Molina

Mientras España cierra 2024 con 3,39 millones de autónomos —un crecimiento del 1,3% anual [1]— una revolución silenciosa está redefiniendo qué significa trabajar en el siglo XXI. Los números son contundentes: España lidera Europa con el 32% de las propuestas freelance siendo exclusivamente tecnológicas [2], y la demanda de freelancers especializados en IA ha crecido un 220% en solo dos años [2].

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¿Estamos realmente camino a que todos seamos freelance? Las proyecciones basadas en datos actuales sugieren que sí, y más rápido de lo que imaginamos.

La brecha

que define el futuro

Tres fuerzas convergen para crear la tormenta perfecta que está transformando el empleo español. La primera es la inteligencia artificial, que según Randstad Research pondrá en riesgo 2 millones de empleos en la próxima década [3]. Pero aquí está el matiz crucial: mientras desaparecen 2 millones de puestos tradicionales, se crearán 1,61 millones de nuevos empleos vinculados a la IA [3]. La diferencia neta de 400.000 empleos perdidos no cuenta toda la historia.

La segunda fuerza es generacional. El 53% de la Generación Z ya trabaja como freelance [4], una cifra que duplica la media general. Esta generación no ve el trabajo independiente como una alternativa, sino como la norma. Cuando estos jóvenes representen la mayoría de la población activa —algo que ocurrirá en los próximos 7-10 años—, el cambio será inevitable.

La tercera fuerza es la presión de la automatización en sectores específicos. El comercio ha perdido 8.855 trabajadores autónomos en 2024 [1], mientras que la agricultura y la industria también muestran contracciones. Estos trabajadores no desaparecen; se reconvierten hacia sectores más resistentes a la automatización, muchos de ellos en modalidades freelance.

España vs el mundo: siguiendo la estela de Estados Unidos

La comparación internacional es reveladora. Estados Unidos, con el 41% de su población activa trabajando como freelance, proyecta alcanzar la mayoría (50,9%) en 2027 [4]. España, con un 15,6% actual, parece ir con retraso, pero las dinámicas de aceleración sugieren que la brecha se cerrará más rápido de lo esperado.

Nuestro modelo de proyección, basado en factores como la aceleración exponencial de la IA, el cambio generacional y la presión de automatización, indica que España podría alcanzar el 50% de freelancers alrededor de 2030, llegando al 75% en 2035. Esto nos situaría solo 3-4 años por detrás de Estados Unidos, una brecha sorprendentemente pequeña considerando nuestro punto de partida.

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Europa, con el 35,5% de los freelancers mundiales [4], ya es el continente con mayor concentración de trabajo independiente. España no solo participa en esta tendencia, sino que la lidera en ciertos aspectos clave, especialmente en la especialización tecnológica.

Los sectores

que marcan el futuro

La transformación no será uniforme. Nuestro análisis sectorial proyecta que para 2035, el 85% de los profesionales de programación e IA trabajarán como freelancers, seguidos por el 80% en diseño y creativos, el 75% en marketing digital y el 70% en consultoría [5]. Estos sectores, resistentes a la automatización y altamente digitalizables, marcan el camino hacia el futuro.

En contraste, sectores como administración (45% freelance proyectado) y comercio (35%) experimentarán transformaciones más moderadas, principalmente porque muchos de estos empleos simplemente desaparecerán debido a la automatización.

La clave está en entender que no se trata solo de cambiar de empleado a freelance, sino de una reconfiguración completa de cómo se organiza el trabajo. Las empresas están descubriendo que pueden acceder a talento especializado de forma más eficiente a través de redes de freelancers que manteniendo equipos internos para todas las funciones.

La brecha

que define el futuro

El dato más revelador es la brecha entre oferta y demanda de freelancers especializados en IA: solo el 40% de la demanda está cubierta [2]. Esta escasez no es temporal; refleja una transformación estructural donde las habilidades tradicionales pierden valor mientras las competencias tecnológicas se vuelven críticas.

Los freelancers especializados en IA cobran 310 euros diarios frente a los 250 euros de otros perfiles tecnológicos [2], una prima del 24% que refleja la escasez y el valor estratégico de estas competencias. Más importante aún, el 37% de los proyectos de IA se contratan por más de un mes, con una duración media de seis meses [2], lo que indica relaciones comerciales estables y estratégicas.

Esta dinámica crea un círculo virtuoso: la alta demanda y buenas condiciones económicas atraen más profesionales al modelo freelance, que a su vez normaliza esta forma de trabajo y reduce las barreras de entrada para otros sectores.

2030:

el punto de inflexión

Nuestras proyecciones indican que 2030 será el año de inflexión, cuando los freelancers representen la mayoría de la población activa española. Este cambio no será gradual; será exponencial, impulsado por la convergencia de factores tecnológicos, generacionales y económicos.

Para 2035, estimamos que el 75% de los trabajadores españoles operarán bajo alguna modalidad de trabajo independiente. Esto no significa el fin de las empresas, sino su evolución hacia organizaciones más flexibles que combinan equipos internos reducidos con redes extensas de colaboradores especializados.

La pregunta no es si esto ocurrirá, sino si estaremos preparados para gestionarlo. La transformación requiere nuevos marcos regulatorios, sistemas de protección social adaptados y, sobre todo, un cambio de mentalidad que vea el trabajo independiente no como precariedad, sino como la nueva forma de organización laboral del siglo XXI.

El momento de actuar

es ahora

España tiene una ventaja competitiva única: somos pioneros en la adopción de IA en el trabajo y líderes europeos en freelance tecnológico. Esta posición nos permite no solo seguir tendencias globales, sino definirlas.

Para los profesionales, el mensaje es claro: la adaptación proactiva es la única estrategia viable. Esto no significa que todos debamos convertirnos en freelancers mañana, pero sí que debemos desarrollar competencias que nos hagan relevantes en un mercado laboral cada vez más tecnológico y flexible.

Para las empresas, el desafío es repensar sus modelos organizativos para integrar eficazmente el talento freelance. Aquellas que lo logren tendrán ventajas competitivas significativas en un mercado donde la agilidad y la especialización serán determinantes.

La transformación está en marcha. En 10 años, cuando miremos atrás, veremos 2025 como el año en que todo cambió. La pregunta que define nuestro futuro profesional es simple pero crucial:

¿Lideraremos esta transformación o la sufriremos?

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Fuentes utilizadas

[1] El Economista – «El emprendimiento aumenta en 2024 y ya hay 3,39 millones de autónomos, un 1,3% más» (13 enero 2025)

https://www.eleconomista.es/economia/noticias/13166078/01/25/el-emprendimiento-aumenta-en-2024-y-ya-hay-339-millones-de-autonomos-un-13-mas.html

[2] La Razón – «La inteligencia artificial y la escasez de talento especializado: un reto para las empresas en España» (12 junio 2025)

https://www.larazon.es/economia/inteligencia-artificial-escasez-talento-especializado-reto-empresas-espana_202506126849b59c687ba4564a956a66.html

[3] Infobae – «Cómo la inteligencia artificial transformará el empleo en España: 2 millones de puestos en riesgo» (2 julio 2025)

https://www.infobae.com/tecno/2025/07/02/como-la-inteligencia-artificial-transformara-el-empleo-en-espana-2-millones-de-puestos-en-riesgo/

[4] Website Planet – «Estadísticas de freelance: crecimiento de la economía gig 2025» (25 abril 2025)

https://www.websiteplanet.com/es/blog/estadisticas-de-freelance-crecimiento-de-la-economia/

[5] Análisis propio basado en proyecciones de datos actuales y tendencias sectoriales (2025)

El modelo de proyección se basa en cinco factores de aceleración compuesta que actúan simultáneamente: aceleración exponencial de la IA (15% anual compuesto), cambio generacional masivo (Gen Z ya 53% freelance entrando al mercado), presión de automatización (2M empleos en riesgo impulsan reconversión), normalización social (efecto red que hace el freelance «normal»), y crisis de sectores tradicionales (comercio, industria, administración en declive). Partiendo de 3,39 millones de autónomos actuales (15,6% población activa), el modelo proyecta que España alcanzará la mayoría freelance (>50%) alrededor de 2030 y llegará al 75% en 2035, siguiendo la tendencia de EEUU (41% actual → 50,9% en 2027) pero con 3-4 años de retraso, impulsado principalmente por la demanda de freelancers IA que creció 220% mientras solo se cubre el 40% de la demanda actual.

Datos Clave del Modelo

•Base actual: 3,39M autónomos (15,6% población activa)

•Proyección 2030: 50% freelancers (mayoría)

•Proyección 2035: 75% freelancers

•Factor principal: IA exponencial + Gen Z + automatización

•Validación: Sigue patrón EEUU con 3-4 años retraso

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Comparativa de Herramientas de IA Generativa en 2025

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Comparativa de Herramientas de IA

generativas en 2025:

Elije la mejor para cada necesidad

La inteligencia artificial generativa se ha consolidado como una de las tecnologías más disruptivas de la década. A lo largo de los últimos años, ha redefinido cómo interactuamos con sistemas digitales, automatizamos tareas y generamos contenido, tanto en entornos laborales como personales. En 2025, su impacto es evidente en casi todos los sectores: desde la educación hasta el marketing, pasando por el desarrollo de productos, la atención al cliente o la gestión empresarial. En este contexto, seleccionar la herramienta adecuada no es solo una cuestión de preferencia, sino una decisión estratégica que puede marcar la diferencia en productividad y eficiencia.

Por Ángel Molina

Impacto

de la IA Generativa en 2025

Cinco plataformas destacan actualmente en este ecosistema: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Perplexity AI, Gemini (Google) y Grok (xAI). Cada una de ellas ha evolucionado con propuestas distintas, enfocándose en diferentes aspectos como la creatividad, la veracidad, la integración con ecosistemas digitales o la capacidad de razonamiento avanzado. A continuación, presentamos una comparativa clara y directa de sus principales características para facilitar la elección según tus necesidades.

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Herramientas

de IA Generativa

Característica ChatGPT (OpenAI) Claude (Anthropic) Perplexity AI Gemini (Google) Grok (xAI - Elon Musk)
Modelo actual GPT-4o Claude 3 DeepSeek/GPT-4o Gemini Pro/Ultra Grok 3
Fortalezas principales Generación de texto, versatilidad, creatividad Análisis textos extensos, tono humano, razonamiento estructurado Búsqueda en tiempo real, cita fuentes, precisión Integración Google, multimodalidad Razonamiento profundo, análisis tiempo real, estilo conversacional
Ideal para Ideas, guiones, blogs, presentaciones Textos complejos, conversaciones profundas, documentos largos Investigaciones rápidas, verificaciones Aplicaciones complejas, usuarios Google Usuarios plataforma X, interacción social
Limitaciones Temas técnicos, actualización información Disponibilidad geográfica limitada Menor capacidad creativa Rendimiento variable según tarea Tecnología nueva, estilo informal
Versiones disponibles Gratuita (GPT-4o-mini), pago Gratuita y pago (Claude Pro) Gratuita y Pro Gratuita y pago Integrada con X Premium

Este cuadro permite visualizar de manera ágil cuál es la herramienta más alineada con cada tipo de proyecto. Por ejemplo, ChatGPT destaca en generación de contenido creativo y estructurado, ideal para marketing de contenidos, presentaciones o redacción persuasiva. Claude, por su parte, se convierte en una opción excelente para tareas que requieren profundidad conceptual, análisis de textos largos o una comunicación más humana y matizada.

En contraste, Perplexity ha revolucionado la forma de buscar información gracias a su capacidad de citar fuentes actualizadas en tiempo real, convirtiéndose en una aliada clave para periodistas, académicos y profesionales que priorizan la veracidad sobre la creatividad. Gemini, al estar profundamente integrado en el ecosistema de Google, es especialmente útil para quienes ya utilizan herramientas como Drive, Docs, Gmail o YouTube, mientras que Grok ofrece un enfoque fresco, con un toque de humor y una orientación hacia la conversación informal, muy valorado en contextos sociales o dinámicos como la plataforma X (antiguo Twitter).

Conclusión

La diversidad de estas herramientas no es una barrera, sino una gran oportunidad. Comprender qué aporta cada una permite diseñar una estrategia más inteligente de adopción de IA, combinando sus fortalezas de manera complementaria. Por ejemplo, se puede usar ChatGPT para redactar contenido, Perplexity para verificar información, Claude para estructurar ideas complejas y Grok para comunicar con un estilo fresco y cercano en redes sociales. Gemini, por su parte, puede ser clave en flujos de trabajo donde la integración con el ecosistema de Google marca una diferencia.

A medida que estas plataformas continúan evolucionando, es probable que veamos no solo mejoras técnicas, sino también una mayor especialización por sectores y funciones. Estar al día y saber elegir la herramienta adecuada será una competencia tan importante como saber usarla. En definitiva, el futuro de la productividad y la innovación pasa por conocer bien estas tecnologías y utilizarlas con criterio y creatividad

¿Estamos preparados para transformar el futuro con la IA o veremos cómo otros lo crean por nosotros?

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1-12

¿Se acabó el tiempo de la IA gratis?

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Fin

de la IA gratis

Por Ángel Molina

OpenAI acaba de presentar su nuevo plan de suscripción por 200 $/mes. Al final del artículo analizaré si realmente vale la pena, pero lo que sí está claro es la tendencia: se acabó la época de acceder a modelos de IA grandes de forma gratuita o casi gratuita. Nos encaminamos hacia un modelo de suscripción con altos costos y/o la inclusión de anuncios.

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“Si algo es gratis, es que lo estás pagando con tus datos”

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Hay una frase que me gusta mucho: “Google quiere ser OpenAI y OpenAI quiere ser Google”. ¿A qué se refiere esta afirmación? Por un lado, Google aspira a ser como OpenAI porque, pese a haberse convertido en el líder de internet y las búsquedas durante años, se rezagó en la carrera de la inteligencia artificial. Cuando OpenAI irrumpió con ChatGPT y logró una ventaja competitiva, Google quedó a la zaga, obligada a reaccionar para no perder el tren de una revolución tecnológica que creía tener bajo control, sobre todo teniendo en cuenta que fue pionera en IA con proyectos como DeepMind, de donde surgieron las bases que el experto Gustavo Entrala explica tan bien, incluyendo los transformers.

Por otro lado, OpenAI mira a Google buscando un modelo de rentabilidad similar al que esta última ha mantenido gracias a su extenso ecosistema publicitario. Google, con su enorme base de usuarios y su maquinaria de anuncios —el núcleo de su negocio—, ha disfrutado de ingresos estables y duraderos. Ahora que OpenAI ha alcanzado notoriedad y un mercado masivo, su principal reto es replicar esa capacidad de rentabilizar sus productos, algo que Google ha hecho con éxito durante décadas.

Créeme, no es tarea sencilla. Entrenar estos modelos tan potentes, mantenerlos a gran escala y seguir innovando constantemente es complejo y, sobre todo, extremadamente costoso.

De hecho, recientemente supimos que gigantes del sector como Google están explorando la posibilidad de utilizar reactores nucleares para entrenar sus modelos. Sí, leíste bien: reactores nucleares. Esto nos da una idea de la inmensa cantidad de recursos energéticos que se necesitan para alimentar a estos grandes sistemas de IA. Por otro lado, los sueldos de los ingenieros que desarrollan y mantienen estas tecnologías tampoco son precisamente económicos.

Imagen creada con Dall-E, prompt utilziado: «crea una imagen de una central nuclear alimentando a un centro de datos de inteigencia artificial»

Llegamos al momento de verdad

¿merece la pena pagar los 200 $/mes?

A ver, os voy a dar dos respuestas con dos enfoques diferentes:

Sí, desde luego
Puedes encontrar múltiples comparativas en internet. Si eres una gran empresa, un desarrollador profesional o alguien que realmente aprovecha hasta el último céntimo de ChatGPT, la inversión puede ser muy rentable. De hecho, para estas compañías el precio resultará bastante asequible por el valor que reciben. E incluso la opción de 20 $/mes, para muchos que usamos ChatGPT a diario, sigue pareciendo casi un regalo… por ahora.
No te queda otra
Las empresas están para ganar dinero, o al menos para no perderlo. Todas, ya sean Anthropic, Google o OpenAI, han invertido cantidades ingentes de capital para llegar hasta este punto. Si no quieren desaparecer, deben recuperar su inversión.

¿Hay alternativas

de momento?

En la vida siempre existen alternativas, pero es claro que, al menos de momento, no serán tan potentes como los modelos de OpenAI. Aun así, para ciertos trabajos pueden ser más que suficientes.

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