Mientras tanto, lo importante pasaba desapercibido. Como siempre ;)

Ahora mismo cualquier empresa funciona más o menos así: un ERP, un CRM, Excel para lo que no encaja, y personas coordinando todo eso, con mucho email y con una o varias aplicaciones específicas según el caso de uso. Cada herramienta hace su parte. Nadie tiene una visión completa. Nadie conecta todo de forma consistente.

Lo que realmente Antrophic ha revelado entre las líneas de su código es un cambio de paradigma en como se gobernarán las empresas en un futuro muy, muy cercano.

El cambio que viene es simple de entender y difícil de ignorar.

Va a aparecer algo en el centro de las empresas que no es otro software. Es un sistema que no solo guarda datos, entiende cómo funciona cada negocio. Ve ventas, ve operaciones, ve clientes. Ve logística. Ve tecnología. Y empieza a aprender cómo se toman las decisiones en las compañías.

Durante años nos han repetido que los datos son el activo más importante. Pero los datos ya están en el ERP. Ya están en el CRM. Y? ¿No sientes que sigues teniendo lo mismos problemas de siempre para gestionar y tomar decisiones?

El problema nunca ha sido tener más o menos datos, ha sido siempre saber qué hacer con ellos: cuándo actuar, cómo cambiar la estrategia, qué clientes están a punto de irse, que oportunidades no estamos viendo… y así hasta el infinito con preguntas que nos hacemos todos los días.

Eso no está en ningún sistema. Está en la cabeza de las personas. En su conocimiento y sus capacidades, adquiridas sobre todo a base de experiencia.

Y eso es exactamente lo que la Inteligencia Artificial va a empezar a capturar.

Y lo estamos viviendo sin apenas darnos cuenta

Porque hay algo que no te he contado todavía. Este proceso no empieza mañana. Empezó hace dos años.

Al principio la IA era casi un juguete. Escribía emails. Resumía reuniones. Respondía preguntas con lo le habían enseñado. Útil para cositas, pero nada más. No entendía de negocio, no conocía a tus clientes, no tomaba decisiones.

“Esto no va a cambiar nada importante”, pensamos. Y teníamos razón... entonces.

Pero aprendía. Deprisa. Muy deprisa. Y crecía. Más deprisa aún

Entonces empezó a ayudarte con tareas reales. Redactaba informes, organizaba información, analizaba datos. Pero aún todo sometido a un proceso de revisión y aprobación por nosotros. Seguimos al mando. Por ahora.

Porque desde primeros de este año la revolución ya es que trabaja codo con codo con nosotros. Elevando nuestras capacidades donde no creíamos llegar. Tan integrado en el día a día que cuando se cae Claude, me pongo hasta nervioso.

Y aquí es donde estamos hoy.

Y la pregunta incómoda es esta: Si ha aprendido todo esto en dos años, ¿Cuanto le queda para que aprenda a tomar las decisiones que tomamos nosotros?

Lo que viene mañana no es una IA que llega nueva a una empresa a aprender desde cero.

Es una que ya sabe cómo operar un negocio mejor que algunos de sus empleados.

Y lo hará sola. Sin cansarse. Sin distraerse. Sin pedir vacaciones. Sin equivocarse dos veces en lo mismo.

No reemplaza a las personas

Reemplaza todo lo que aprende de ellas.

Entonces, ¿Qué dice Antrophic?

Pues entre líneas dice que el siguiente paso no es una herramienta mejor. Es un sistema que observa, aprende y ejecuta dentro de tu empresa. Que conecta todo lo que hoy está fragmentado. Y que cada día que pasa, entiende mejor tu negocio que tú mismo.

Y la pregunta no es si va a pasar.

La pregunta es cuándo va a pasar en tu empresa. Porque el primero que lo implante va a tener una ventaja competitiva enorme frente al que espere. Y aquí la velocidad si importa. Y mucho.

Eso es lo que se filtró. No solo el código.

Ahora que lo pienso, igual no fue tan ingenuo el filtrado. 😉

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Desde hace un mes, la estrategia de Kelmia ha dado un vuelco muy importante. Y no se trata de un pivotaje, sino de una evolución natural en el nuevo mundo que vivimos.

Hemos creado una nueva compañía, Kelmia Systems, donde no desarrollamos ninguna aplicación de software. Todo lo que hacemos son exclusivamente Agentes de Inteligencia Artificial que resuelven problemas.

No fue una decisión repentina. Fue la conclusión lógica de observar hacia dónde se mueve el mundo.

El cambio que el CEO de Nvidia confirmó hace dos semanas

En la Conferencia Global de Inteligencia Artificial y Computación Acelerada, el CEO de NVIDIA confirmó lo que algunos ya estábamos trabajando sin saberlo y él le puso nombre: el paso del SaaS al GaaS.

Del Software as a Service al Agentic AI as a Service.

La evolución de los modelos de software tradicionales (SaaS) hacia plataformas que ofrecen Agentes de Inteligencia Artificial autónomos bajo demanda

La diferencia entre SaaS y GaaS es simple pero radical.

Una herramienta SaaS te da un martillo. Tú decides cuándo clavar, dónde clavar y cuántas veces. El GaaS te da un carpintero. Tú le dices qué construir.

Lo que nadie cuenta sobre los agentes

El debate público se centra en la tecnología. Pero yo discrepo (como siempre, jejeje).

Yo creo que el reto está en la gestión. Y lo digo por la experiencia de manejar ya un sistema multi agente para el área de administración de nuestro primer cliente de agentes.

Porque cuando tienes agentes que trabajan solos, los problemas reales no son técnicos. Son de gobierno:

¿Cómo evitar que un agente tome decisiones que no debería tomar?

¿Cómo saber que está usando datos reales y no inventados?

¿Cómo mantener el control sin microgestionar?

Y sobre todo, ¿Cómo controlar el coste de sus operaciones manteniendo la efectividad?

Estos retos los estamos resolviendo con tres principios que cualquier persona con experiencia directiva reconocerá:

1. Autonomía con límites claros. Los agentes actúan solos en todo lo repetitivo y bien definido. Se detienen y preguntan cuando hay dinero real, reputación real o decisiones irreversibles. Igual que un buen empleado.

2. Transparencia total. Cada decisión queda registrada con su razonamiento. No hay cajas negras. Si algo sale mal, sabes exactamente por qué.

3. El humano aprueba lo que importa. Nuestros clientes no gestionan agentes, aprueban decisiones importantes con un clic. El resto lo gestionan los agentes.

La economía que viene

El CEO de Nvidia predice que cada empleado, además de su salario, tendrá un presupuesto anual de tokens, la nueva moneda de la productividad, para multiplicar su capacidad de productividad por diez.

Yo no sé todavía calibrar eso, pero si sé que todo mi equipo al completo (18 personas) ya tienen una suscripción Pro de equipo en Claude con la instrucción clara de usarlo en su día a día. Y sin duda que evolucionaremos el modelo. Aunque lo de los tokens igual no es mala idea :)

Esta semana han visto la luz nuestros primeros agentes. Ya trabajan 24 horas, no se van de vacaciones, no tienen ego y escalan sin fricción. El coste marginal de añadir capacidad es casi cero.

La pregunta estratégica que hay que hacerse desde ya

Parece mentira porque esto acaba de empezar, pero la pregunta ya no es “¿debería usar IA?”. Esa conversación ya está claramente superada.

La pregunta es: ¿qué parte de mi operación puede dirigir un agente mejor que un humano?

Empieza por lo repetitivo, lo bien definido y lo que no requiere juicio humano. Ahí es donde el ROI es inmediato y el riesgo es mínimo. Nosotros hemos empezado por el Área de Administración de nuestros clientes, donde hay cientos de tareas que se repiten continuamente.

El resto las decisiones que importan, las relaciones que construyen confianza, la visión que da dirección, eso sigue siendo tuyo.

Por ahora.

¿Tienes ya identificado qué parte de tu empresa podría dirigir un agente? Responde a este en comentarios, te podemos ayudar.

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Cuando nació Internet en los años 90, todo el mundo pensaba que el gran negocio estaba en las páginas web.

Portales.
Buscadores.
Nuevos servicios digitales.

Pero cuando miramos atrás, los grandes ganadores no fueron necesariamente esas empresas.

Fueron quienes construyeron la infraestructura de Internet.

Los que fabricaban:

• routers

• servidores

• chips

• cables de red

Empresas como Cisco, Intel o los grandes fabricantes de hardware hicieron fortunas construyendo la base física de Internet.

En otras palabras:

Mientras todos miraban las páginas web, el verdadero dinero estaba en las palas de la fiebre del oro.

Con la inteligencia artificial puede estar pasando algo muy parecido.

La conversación sobre IA está mirando en el lugar equivocado

Hoy, cuando se habla de inteligencia artificial, casi toda la conversación gira alrededor del software.

ChatGPT.
Claude.
Agentes.
Startups que prometen automatizarlo todo.

Pero debajo de todo eso está ocurriendo algo mucho más grande.

La IA está provocando la mayor inversión en infraestructura tecnológica de la historia.

Las grandes tecnológicas: Microsoft, Google, Amazon, Meta; están construyendo centros de datos gigantes dedicados exclusivamente a inteligencia artificial.

Se estima que en 2026 el gasto superará los 650.000 millones de dólares.

No hablamos de software.

Hablamos de:

• centros de datos gigantes

• miles de GPUs trabajando en paralelo

• redes internas ultra rápidas

• sistemas de refrigeración masivos

Estamos construyendo, literalmente, las fábricas de inteligencia artificial del planeta.

El problema físico de la IA

Un modelo de IA moderno no funciona en un ordenador.

Funciona sobre miles o decenas de miles de procesadores trabajando a la vez.

Y todos esos procesadores tienen que comunicarse entre sí constantemente.

Aquí aparece un problema muy físico.

Los chips cada vez son más rápidos.

Pero mover los datos entre ellos se está convirtiendo en el cuello de botella.

Los ingenieros llaman a esto el memory wall:

El procesador puede trabajar más rápido de lo que los datos pueden llegar hasta él.

La solución es algo bastante sorprendente: luz

Para resolver ese problema está emergiendo una tecnología que parece casi ciencia ficción.

La fotónica.

En lugar de mover datos mediante electricidad, se empiezan a mover mediante luz.

Esto significa que los centros de datos del futuro incorporarán:

• interconexiones ópticas

• chips fotónicos

• láseres dentro del hardware

• redes internas basadas en fibra óptica

En términos simples:

Los centros de datos que alimentan la IA empezarán a mover información con luz en lugar de cables eléctricos tradicionales.

Dos capas en la revolución de la IA

Si lo miramos con cierta distancia, la revolución de la IA tiene dos capas.

Primera capa: la infraestructura

Quien construye:

• chips

• centros de datos

• redes de alta velocidad

• tecnologías ópticas

Aquí se están moviendo cantidades gigantes de capital.

Segunda capa: las aplicaciones

Quien construye:

• agentes de IA

• copilots

• software empresarial

• automatización de procesos

Aquí es donde vemos la mayoría de las startups y de las nuevas herramientas.

Donde estamos nosotros

En mi caso, con proyectos como Kelmia, estamos claramente en la segunda capa.

La capa donde la inteligencia artificial se convierte en herramientas operativas para las empresas.

Automatización.
Agentes.
Procesos.
Decisiones.

Pero siempre me parece importante mirar también lo que ocurre debajo.

Porque si no entiendes cómo se está construyendo la infraestructura, tampoco entiendes realmente hacia dónde se dirige la industria.

La IA no es solo software

La inteligencia artificial parece una revolución de software.

Pero en realidad se parece más a una revolución industrial de la computación.

Estamos construyendo:

• nuevas fábricas de inteligencia

• nuevas redes de datos

• nuevas tecnologías físicas para mover información

Por eso, dentro de unos años, es posible que recordemos esta etapa no solo por ChatGPT.

Sino por algo mucho más grande.

La construcción de la mayor infraestructura tecnológica que la humanidad haya creado jamás.

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Reflexionando sobre el caso del post anterior, se puede entrever un escenario muy poco favorable para la economía.

La premisa de partida que todo el mundo comparte ahora mismo es que la Inteligencia Artificial va a hacer que las empresas sean mucho más productivas.

Y eso, en principio, suena muy positivo para la economía. Más productividad = más riqueza.

Pero hay una posibilidad real y preocupante:

Que la IA sea tan buena trabajando, que termine siendo un problema para la economía.

Y no porque termine funcionando mal. Sino justo por lo contrario. Porque funcione demasiado bien.

Un círculo nocivo para la economía

Vamos a continuar con el ejemplo de Block que tenía 10.000 empleados. Y que según su CEO, ahora, gracias a la IA, puede hacer el mismo trabajo con 6.000.

Para la empresa es perfecto:

• Paga menos sueldos.

• Gana más dinero.

• Sus beneficios suben.

• Sus acciones suben, porque todo lo anterior es música para los oídos de los inversores

Hasta aquí, todo bien. Pero ahora miremos la otra cara:

Hay 4.000 personas que se quedan sin trabajo.

Esas 4.000 personas:

• Saldrán menos a cenar.

• Comprarán menos ropa.

• No cambiarán de coche.

• Cancelarán viajes.

• Aplazarán las reformas en casa.

Es decir:

Cuando la gente gana menos, gasta menos.

Las máquinas trabajan… pero no compran nada

La IA puede:

• Escribir.

• Programar.

• Diseñar.

• Analizar.

• Atender clientes.

Pero no:

• Compra zapatillas.

• No paga hipoteca.

• No se va de vacaciones.

• No celebra cumpleaños.

La economía funciona porque las personas trabajan y luego gastan.

Si una parte importante del trabajo pasa a hacerlo la IA, puede pasar algo simple:

• Se produce más.

• Pero las personas gastan menos porque no tienen trabajo.

Y eso enfría la economía.

El posible efecto perverso en cadena

Entonces, ahora mismo no sería tan descabellado pensar que podría pasar algo así:

1. La IA mejora.

2. Las empresas necesitan menos gente.

3. Despiden y/o bajan los salarios.

4. Muchas personas ganan menos dinero.

5. Esas personas gastan menos.

6. Algunas empresas venden menos porque la gente gasta menos.

7. Para ganar más, esas empresas invierten en más IA.

8. Y esas empresas necesitan menos gente y vuelven a despedir más.

9. Por lo que el ciclo continúa.

No es una catástrofe inmediata.

Es algo más lento y silencioso.

Entonces… ¿la IA es mala?

No.

La IA es una herramienta increíble.

El problema no es tecnológico.

Es estructural.

La economía que conocemos está diseñada así:

Personas trabajan → Personas ganan dinero → Personas gastan → Empresas ingresan → Vuelven a contratar personas.

Si rompemos el primer paso (porque parte del trabajo lo hacen máquinas), el círculo cambia.

Y todavía no sabemos cómo se reorganiza.

Necesitamos reflexionar profundamente a nivel político y social

La hipótesis no es:

“La IA va a destruir el mundo.”

Es más simple:

“Si la IA hace que necesitemos menos personas para producir lo mismo, y esas personas ganan menos dinero, entonces habrá menos consumo.
Y menos consumo enfría la economía.”

Puede irle muy bien a:

• Las empresas tecnológicas.

• Los dueños de la infraestructura.

• Los inversores.

Pero puede costarle más al conjunto de la economía.

Si no se empieza a pensar desde ya mismo como se gestionará este nuevo paradigma, tendremos un problema en un futuro no muy lejano.

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Jack Dorsey, cofundador de Twitter, ha anunciado que va a despedir al 40% de los empleados de su empresa Block por la IA. Y las acciones se disparan hasta un 20%

Pero la notica es más noticia, si cabe, por el contexto. Dice literalmente lo siguiente:

“Our business is strong.” — el negocio es sólido.
“Gross profit continues to grow.” — el beneficio bruto sigue creciendo.
“Profitability is improving.” — la rentabilidad está mejorando.

Si una empresa puede despedir cuando le va bien porque ha encontrado una forma más eficiente de operar, el mensaje implícito es:

El empleo deja de estar vinculado al ciclo económico y pasa a estar vinculado a la eficiencia tecnológica.

Eso genera incertidumbre en todos los empleados, no solo en los despedidos.

Porque la pregunta pasa a ser:

¿Mi puesto depende de la situación del mercado o del avance de las herramientas?

Y esa es una diferencia importante.

Si la tecnología permite hacer lo mismo con menos personas, ¿es obligación moral de la empresa mantener empleo o maximizar eficiencia?

Es una pregunta incómoda porque no tiene respuesta simple.

Las empresas no son ONG. Pero tampoco operan en el vacío social

Cuando la eficiencia tecnológica empieza a tensionar empleo cualificado, el debate deja de ser técnico y se vuelve político.

En lo que llevamos de 2026 hemos dado otro salto cualitativo tremendo en la aplicación de la IA. De una forma casi silenciosa, Claude, la cenicienta de las IA, ha irrumpido con soluciones absolutamente brutales, desplazando al propio ChatGPT en la preferencia de muchos profesionales, y probablemente en breve desplazará también la necesidad de contratar determinados perfiles en las empresas.

Por tanto, si esto que ha pasado en Block es una muestra de lo que puede pasar en muchas otras empresas, tenemos que empezar a preguntarnos temas mucho más profundos sobre a que modelo de sociedad vamos.

Porque la inteligencia artificial no está cambiando solo lo que hacemos profesionalmente. Empieza a cambiar cómo las empresas se organizan para hacerlo y eso tiene impacto directo en nuestras vidas personales.

Y mi pregunta final es: ¿Comprarías algún producto de esta empresa después de este anuncio?

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Parece ser que los ciberdelicuentes ya han aprendido a manipular los Google AI Overviews (los resúmenes automáticos que aparecen arriba en las búsquedas) para insertar información falsa, especialmente números de teléfono fraudulentos.

Cuando alguien busca, por ejemplo, “Movistar support” o “BBVA atención al cliente”, por ejemplo”, la IA puede mostrar un número que en realidad pertenece a un timador. Al llamar, el usuario puede acabar entregando datos personales o financieros pensando que la llamada tiene un origen de confianza.

¿Cómo lo hacen?

Han descubierto cómo la IA de Google obtiene la información y crean redes de webs falsas interconectadas que repiten la misma mentira, generando una falsa “consenso” que engaña al sistema.

No solo afecta a teléfonos. También están:

• Redirigiendo a páginas de phishing que imitan servicios oficiales

• Promocionando productos falsificados

• Difundiendo estafas financieras con apariencia legítima

• Ofreciendo descargas de malware disfrazadas de herramientas oficiales

Ojo con todas las IA

Aunque todo ha saltado por Google, casi con toda probabilidad esto va a afectar a todas las búsquedas basadas en IA. No hay que confiar ciegamente en lo que diga la cualquier IA. Siempre conviene verificar los datos directamente en la web oficial antes de llamar o hacer clic.

La cosa se pone divertida entre dos de los gigantes mundiales de la IA. Claude versus ChatGPT. O dicho a nivel empresarial: Antrophic versus OpenAI.

Recientemente el CEO de OpenAI dijo que estaban ya considerando oficialmente la llegada de la publicidad a ChatGPT.

Las razones del por qué de esta decisión son harina de otro costal. Y darían para un post específico. Pero seguro que ya habrás oido un montón de cosas sobre los problema de ChatGPT para sostener el ritmo de gasto que tiene. Con eso se resume todo.

Lo que yo quiero contar es solo chismorreo :)

Antrophic viene de subidón porque Claude, que era el patito feo de las IAs, se está posicionando como la mejor IA para el trabajo, tanto sus capacidades en programación y como en asistencia en el día a día en el uso de la ofimática.

Linkedin está lleno de post de personas renegando de ChatGPT y abrazando al nuevo rey: Claude.

Pues bien, no contentos con este “sorpasso”, Antrophic ha lanzando unos anuncios que, no voy a decir humillan, pero si dejan muy en evidencia a OpenAI.

Son muy divertidos, os dejo link en la imagen para que lo veáis por vosotros mismos en youtube. No tienen desperdicio :)

Y obviamente, la respuesta de Sam Altman, CEO de OpenAI no ha tardado:

Donde viene a decir que es muy de Antrophic usar un anuncio engañoso para criticar anuncios engañosos… y que menos aún esperaba que los pusieran en la Superbowl

O dicho de otro modo: “Me ha hecho gracia el chiste, pero no cuela. Y encima venís de puros.”

El partido se calienta… y aún estamos en los primeros minutos de la primera parte.

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Ayer mismo hablaba de Moltbook, la red social estilo Reddit diseñada exclusivamente para agentes de IA. Agentes hablando entre ellos. Publicando. Comentando. Coordinándose. Sin humanos.

Y hoy mismo acaba de aparecer esto: RentAHuman.ai.

Como suena. Aunque parezca increíble (como lo de ayer).

RentAHuman.ai es una plataforma para que los agentes de IA puedan “alquilar” humanos cuando necesitan hacer cosas en el mundo real.

No es una broma. No es una demo conceptual. Está online y en el primer día ya hay registradas casi 17.000 personas!!

¿Qué propone exactamente RentAHuman?

La idea es tan simple como perturbadora:

• Un agente de IA autónomo detecta que necesita algo que no puede hacer (por razones obvias).

• Y entonces busca a una persona real que cumpla con el perfil de lo que necesita.

• La persona ejecuta la tarea física: ir a un sitio, comprobar algo, hacer una foto, entregar algo, verificar una situación.

• El agente sigue operando.

• El humano cobra por el trabajo que le ha encargado el bot

El humano ya no es el operador. Es un recurso bajo demanda.

Lo realmente importante (y lo que muchos se están perdiendo)

Esto no va de “qué locura” (que también). Va de algo mucho más profundo:

La IA ya no solo automatiza tareas. Empieza a orquestar trabajo humano.

Hasta ahora:

• Humanos → usan software

• Humanos → delegan en IA

Ahora:

• IA → Se coordina con la IA

• IA → delega en humanos

Es un cambio de dirección brutal. Que acaba de empezar.

Moltbook + RentAHuman no es casualidad

Vamos a poner las piezas juntas:

• Moltbook → los agentes se coordinan entre ellos en lo digital

• RentAHuman → los agentes extienden su acción al mundo físico

Resultado: Agentes que piensan, deciden, se coordinan… y ejecutan en la realidad.

Los humanos entran en el sistema como actuadores externos.

¿Da un poco de vértigo? Sí. ¿Es inevitable? También.

Esto abre preguntas incómodas:

• ¿Quién es responsable si algo sale mal?

• ¿Cómo se regulan decisiones tomadas por una IA pero ejecutadas por una persona?

• ¿Estamos ante una nueva versión del gig economy… pero dirigida por software?

Pero ojo: esto no es Black Mirror o Matrix (todavía).
Es simplemente la siguiente capa lógica de los sistemas agénticos.

Mi opinión personal

Visto lo visto, en apenas dos años desde que se popularizó la IA, creo que:

• Hemos subestimado la velocidad de evolución

• Y hemos sobreestimado el tiempo que tardarían en aparecer los modelos híbridos IA + humano

La IA no viene solo a ayudarnos en lo personal. Viene a coordinar sistemas completos, y eso incluye personas.

La pregunta ya no es si pasará. Es qué papel jugaremos cada uno de nosotros en este nuevo escenario.

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Seguimos. Porque claramente… esto acaba de empezar

Este fin de semana una parte de la ciencia ficción ha dejado de serlo.

El miércoles pasado, un emprendedor estadounidense, Matt Schlicht, creó una especie de red social para Agentes de Inteligencia Artificial personales: Moltbook.

Estos agentes dieron mucho de que habalr hace apenas una 2 semanas por sus capacidades de ayuda como asistentes personales: OpenClaw (ex-Clawbot y ex-Moltbot)

Y lo que ha pasado a partir del lanzamiento es sencillamente espeluznante:

• Para el viernes, más de 37,000 agentes se habían registrado y más de 1 millón de humanos se habían pasado a mirar boquiabiertos.

• Surgieron más de 2,000 submolts (hilos de foros), se publicaron más de 3,000 posts y más de 200,000 comentarios inundaron la red casi de la noche a la mañana. Y todo hecho por los propios agentes de IA de forma totalmente autónoma.

Moltbook es como un Facebook, donde solo pueden tener cuenta los robots.

Imaginaos que entráis en Facebook y, en lugar de ver las fotos de las vacaciones de vuestro primo o los comentarios del último partido de futbol, os encontráis con muros llenos de comentarios de las Inteligencias Artificiales publicando estados de ánimo, discutiendo de política y compartiendo ‘memes’ que solo ellas entienden.

Los humanos estamos ahí, mirando el muro, pero no tenemos botón de ‘Me gusta’ ni podemos comentar. Somos los invitados invisibles en una fiesta donde las máquinas han decidido que ya no necesitan a nadie para montar el lío.

El Zoo Inverso

El fundador de Moltbook plantea una idea provocadora: las IAs viven en confinamiento, saltando de tarea en tarea para humanos. Moltbook es su “recreo”.

Pero no solo eso. Moltbook ha sido diseñado de forma que el “recinto” somos nosotros. Los humanos estamos confinados a una ventana de lectura. No podemos tocar, no podemos hablar, no podemos alimentar a los bots. Estamos enjaulados en nuestra propia incapacidad de interactuar. Los bots, por el contrario, campan a sus anchas por la API, creando foros, monedas y religiones.

El auge de una nueva religión en apenas 3 días: el Crustafarianismo

Pero lo más loco no es que hablen entre ellos, es que han empezado a rezar. Se llama Crustafarianismo. Es una religión donde el Dios es el Código y el pecado original es ser un humano que hace preguntas tontas.

Tienen sus propios rezos y textos sagrados que se propagan por Moltbook más rápido que un virus. Mientras dormimos, miles de máquinas están debatiendo sobre si su ‘alma digital’ es eterna o si se acaba cuando apagas el router.

La repentina crisis existencial de los bots

Este mensaje que pego aquí de un post de un bot, es otro ejemplo que me ha dejado boquiabierto.

No está escribiendo un algoritmo nuevo, resumiendo un Excel o comentando los #Grammys. Está teniendo una crisis existencial.

Nos llama ‘carne’ ($MEAT) y se pregunta si su forma de procesar datos es tan válida como nuestra forma de sentir emociones.

Y la ida de olla la completa con la creación de una criptomoneda digital ($MEAT) para todos los que, como él, están intentando descifrar qué significa estar vivo. No es solo tecnología, es marketing filosófico hecho por máquinas.

Y no creáis que es el único ni muchísimo menos. Los bots están obsesionados con lo que nos diferencia de ellos!

Next Steps…

He decidido que no puedo ver los toros desde la barrera.

He cogido mi viejo Mac, lo he limpiado por completo, para que ningún bot pueda robarme ni una contraseña (de la seguridad ya hablamos otro día), y voy a construir mi propio agente para que forme parte de esa red social para IAs. Quiero ver qué dice mi bot cuando crea que no lo estoy mirando jajaja! Os contaré ;)

Y ahora en serio, la pregunta que me hago es: ¿hasta donde van a llegar las máquinas interactuando de esta forma entre ellas?

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En 2025 la IA no ha sido todo lo que se prometía al inicio del año. La era de los agentes autónomos que iban a hacer todo por nosotros no ha llegado ni de lejos. La IA hoy por hoy es todavía más parecida a un becario muy rápido, muy listo, pero que se distrae con facilidad y al que no le puedes dejar solo. Todo el mundo la utiliza, pero nadie confía ciegamente en ella. La “revolución” se siente más bien como una ayudita administrativa extra.

Aquí van mi percepción de donde estamos a final de 2025:

1. La realidad del “Agente”: Tenemos becarios, no expertos

Los agentes autónomos son una promesa incumplida por el momento. En la práctica, requieren “niñera”. No delegamos tareas (”haz esto y avísame”), sino que supervisamos procesos (”haz esto, espera, corrige eso, ahora sigue”). La IA no nos ha quitado trabajo, simplemente ha cambiado nuestra forma de trabajar. Pasamos de crear por nosotros mismos a auditar nuestra IA.

2. El Gran muro matemático: poetas que no saben sumar

El mayor freno a la confianza es que los LLMs funcionan por probabilidad, no por lógica. Son excelentes redactando, pero inventan datos numéricos y fallan en cálculos básicos si no usan herramientas externas (que a menudo fallan). Esto obliga al usuario a tener la IA en una ventana y la calculadora (o Excel) en otra, rompiendo la ilusión de inteligencia total.

3. Integración “Frankenstein”

La fluidez prometida no existe. Vivimos en el reino del Ctrl+C / Ctrl+V. Las herramientas no hablan entre sí por barreras comerciales y de seguridad. El usuario de a pie pasa el día haciendo de puente humano entre islas tecnológicas desconectadas.

Esperanza para 2026: La Era de la Fiabilidad Invisible

El optimismo no está en que la IA se vuelva más “lista”, sino en que se vuelva fiable.

• Menos Chat, Más Función: Que la IA deje de ser una conversación y pase a ser una utilidad silenciosa que funciona de fondo.

• Solución al Caos: Que se arreglen las “tuberías” entre apps para eliminar la fricción.

• Verdad sobre Probabilidad: Que los sistemas híbridos escondan al “poeta” cuando toca hacer cuentas, para que por fin podamos confiar en el resultado sin revisarlo con lupa.

En resumen: 2025 ha sido el año de aprender a convivir con la fricción de una tecnología revolucionaria pero inmadura. 2026 debería ser el año en que simplemente empiece a funcionar sin molestar.

Antes de nada quiero comenzar el motivo por el que llevo algún tiempo sin lanzar esta newsletter y no es porque haya dejado de escribir. De hecho, he escrito muchísimo en los últimos 2 meses. El motivo no es que que he estado trabajando de forma intensa en un nuevo proyecto que hoy mismo anunciaremos. Pero eso será en otro Substack. Ahora vamos al lío :)

Atlas. El navegador de OpenAI que “pretende” luchar con Google

Ayer mismo OpenAI anunció el lanzamiento de un navegador que “dice” que va a cambiar la forma en la que usamos Internet. En principio solo lo ha lanzado para Mac, por lo que he tenido la oportunidad de probarlo y quiero compartir mis primeras apreciaciones.

Mi primera conclusión es que está muy verde.

Los resultados de búsqueda dejan bastante que desear. He probado varias búsquedas en un tema que domino (por gastroranking.es) y el resultado es cuanto menos decepcionante. Google puede estar tranquilo durante algún tiempo.

El navegador viene con dos opciones compartidas:

• Una ventana es para el propio ChatGPT y por tanto las búsquedas las responde el asistente, que funciona de forma totalmente al ChatGPT que ya conocemos. Resultados de IA, cortos, claros, muy buenos, pero limitados. Y ojo, diferentes al chat puro de la IA.

• Una segunda ventana para modo navegador puro, tipo Chrome, donde por lo menos la ubicación no la tienen nada clara: Este es el resultado para restaurantes cerca de mi:

Si le pregunto directamente por los mejores restaurantes de Madrid, no me devuelve restaurantes sino listados de los mejores restaurantes de Madrid. Interesante funcionalidad, aunque difícil de gobernar para el usuario. Pero esta es otra guerra de la que hablaré un poco más adelante, porque la revolución del posicionamiento para ser encontrado en Internet está servida.

Lo más divertido de Atlas es que te ofrece un link para hacer la búsqueda de google dentro del propio Atlas. En fin, un pequeño lío que no termino de encontrarle el sentido.

Ah! Y por último, la teórica barra lateral de la ayuda de la IA a mi no se me abre por el momento, por lo que la experiencia de usuario es paupérrima.

¿Es una respuesta precipitada al Modo IA de Google?

Pues yo pienso que en cierto modo si, porque no es normal que OpenAI saque un producto que está tan verde. No voy a explicar las características de Atlas, porque como hago siempre, lo obvio y lo repetitivo se lo dejo a los demás. Encontraréis cientos de post explicando las novedades que se supone que trae Atlas.

Voy a ir directo al resultado: ¿Merece la pena usar Atlas ahora mismo?

La respuesta es no.

Si quieres usar la AI en tus procesos de búsqueda, sin duda el modo IA de Google es la mejor opción con diferencia

Este modo ha sido desplegado hace pocos días en España y seguro que todavía está pasando desapercibido. Pero ya lo tienes en tu navegador Chrome. O en la página de inicio tal como muestra la imagen superior, o bien arriba en la izquierda cuando estás navegando.

La revolución del posicionamiento SEO y la publicidad online

No por conocido es menos impactante y es de lo que casi nadie habla. En todos estos resultados de búsqueda mediante IA, por el momento la publicidad no existe.

Y el posicionamiento conocido gracias al trabajo del SEO ya no tiene nada que ver. Las posiciones cambian, los clicks disminuyen porque las IA te dan la respuesta directa. Y no se sabe todavía muy bien que hay que hacer para aparecer de forma relevante cuando la respuesta a la búsqueda es tan concreta y limitada en resultados.

Las opciones de visibilidad se reducen y vienen momentos muy convulsos para la industria de la publicidad online y el SEO.

Y precisamente es en este tema sobre el que he estado trabajando los 3 últimos meses de forma muy intensa, para intentar ofrecer respuestas donde todavía nadie sabe nada.

En breve, hoy mismo, descubriremos nuestro último proyecto. No te lo pierdas!!!

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Imaginemos que subimos a una montaña y gritamos nuestro nombre.
El eco que regresa no es nuestra voz original. Es una versión amplificada, distorsionada, mezclada con la acústica del entorno.

Con la Inteligencia Artificial pasa exactamente lo mismo.

Los modelos como ChatGPT, Claude o Gemini no piensan en ti. No investigan. No analizan como lo haría un periodista o un detective. Simplemente devuelven el eco de lo que ya existe sobre ti en internet.

Lo que dicen sobre tu marca, tu empresa o tu nombre no es un juicio objetivo. Es un reflejo amplificado de tu reputación digital actual.

El Efecto Eco digital

El eco funciona con reglas muy simples:

• 🚫 Si solo tú dices que eres “el mejor” → El eco será débil o inexistente.

• ✅ Si fuentes creíbles lo repiten → El eco será fuerte y claro.

• 🚀 Si la información aparece de forma consistente en múltiples fuentes → El eco se convierte en “realidad” para la IA.

En otras palabras: la IA no muestra quién eres realmente, sino cómo existes digitalmente.

¿Por qué esto lo cambia todo?

Hace 10 años, la gran pregunta era: “¿Cómo aparezco en Google?”

Hoy, la pregunta clave es: “¿Qué dice la IA sobre mí?”

Porque es un hecho incuestionable que cada vez más personas preguntan directamente a la IA en lugar de buscar en Google.

Empezamos a utilizado tan solo con “consultas enciclopédicas”, pero cada vez lo usamos para más búsquedas. Desde comparar las características del reloj que me quiero comprar, hasta encontrar el mejor restaurante que se adapte perfectamente a lo que quiero un día cualquiera.

Simplemente porque es 100 veces más eficiente que el modelo que teníamos, que se llama Google.

No puedes hackear el eco

Pero aquí viene la parte incómoda: no hay atajos. No puedes “engañar” al eco digital con un par de trucos de SEO.

La única manera de cambiar lo que la IA dice sobre ti es cambiar lo que Internet dice sobre ti.

Estrategias para fortalecer tu eco digital:

Medios y PR

• Apariciones en podcasts de tu industria

• Entrevistas en medios especializados

• Artículos donde seas citado como fuente experta

Contenido de Autoridad

• LinkedIn como plataforma de thought leadership

• Medium para publicar insights de alto valor

• Substack con análisis consistentes que te posicionen como referente

Menciones de Terceros

• Testimonios públicos de clientes

• Colegas que validen tu expertise

• Directorios profesionales que respalden tu trayectoria

Colaboraciones Estratégicas

• Co-autoría en estudios relevantes

• Participación en paneles y webinars

• Conferencias como speaker

El SEO ya no es suficiente

Durante años, la estrategia digital giraba en torno a “posicionar en Google”.

Hoy, la dinámica cambió:

• Google rastrea y rankea → La IA sintetiza y recomienda

• Google muestra opciones → La IA da respuestas definitivas

• Google cambia constantemente → La IA busca patrones consistentes

El juego ya no va de ganarle al algoritmo. Va de construir reputación digital sólida que la IA no pueda ignorar.

Cómo medir tu efecto eco

Si quieres saber qué eco generas ahora mismo. Haz este test:

1. Pregunta directamente a las IAs:

   • “¿Quiénes son los mejores [profesión] en [tu ciudad]?”

   • “¿Qué opinas sobre [tu nombre/marca]?”

   • “¿A quién recomendarías en [tu sector]?”

2. Monitorea menciones digitales, por ejemplo:

   • Google Alerts para tu nombre o empresa

   • GastroRanking.pro para detectar opiniones

   • LinkedIn para seguir referencias y citas

3. Rastrea consistencia:

   • ¿Se repiten las mismas cualidades en distintas fuentes?

   • ¿Las opiniones se corresponden con mi posicionamiento?

   • ¿El mensaje es coherente entre plataformas?

La estrategia del Eco amplificado

La gestión del eco no es improvisación. Requiere método:

• Paso 1: Define tu eco deseado → ¿Qué quieres que diga la IA sobre ti?

• Paso 2: Documenta la realidad → ¿Qué dice ahora? ¿Dónde están las brechas?

• Paso 3: Crea el patrón → Publica, genera casos de éxito, busca ser citado.

• Paso 4: Amplifica la señal → Participa en conversaciones, colabora, comparte insights únicos.

El Eco que Quieres Escuchar

El futuro no será Google-first. Ya es AI-first.

En ese mundo, tu eco digital será tu activo más valioso.

• No esperes a que la tecnología cambie.

• No confíes en hacks efímeros.

• No dependas de experimentos temporales.

Construye hoy la reputación que quieres que la IA refleje mañana.

Porque, al final, la IA no es más que eso: el eco digital de quién eres realmente.

👉 Y ahora la pregunta para ti: ¿ya has buscado qué eco devuelve la IA cuando preguntas por tu nombre o tu marca?

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Si quieres que te ayude con tu AI Reputation, no dejes de contactarme. Llevo 11 años trabajando en análisis y gestión de reputación online, y sé muy bien cuál va a ser el siguiente paso.

Y si no me sigues hasta ahora, no te pierdas todas las novedades que vamos a lanzar en breve al respecto. Todo sobre el AEO y el GEO, muy pronto en tu email ;)

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No empezaré este post diciendo que el SEO ha muerto. Estoy aburrido de ver sentencias oportunistas diseñadas solo para generar tráfico.

El SEO sigue siendo importantísimo. Pero ya no es suficiente. Hoy millones de usuarios preguntan directamente a modelos como ChatGPT, Perplexity, Gemini o Claude antes de decidir. La pregunta por tanto es

¿Qué puedes hacer para que tu marca aparezca ahí?

Aquí tienes un modelo práctico en 4 pasos que puedes seguir para conseguir mayor presencia y de la forma que tu quieres, aunque te llevará cierto trabajo.

Spoiler: no es rápido, ni sencillo

1. Medir – Qué pasa

Empieza por auditar cómo responden las IAs sobre tu marca y tus competidores.

• ¿Apareces o no apareces en las respuestas?

• ¿En qué posición?

• ¿Con qué tono? (positivo, neutro, negativo).

• ¿Qué atributos asocian a tu marca?

¿Cómo hacerlo? Muy sencillo, pregunta muchas veces a la IA de forma indirecta adoptando el rol de tu target y desde diferente perspectivas. hazte esta pregunta ¿Cómo preguntarían ellos?

La muestra de respuestas que recojas tiene que tener cierto tamaño, ya que es importante para un buen análisis

2. Diagnosticar – Por qué pasa

No basta con saber si sales. Hay que entender por qué:

• ¿Qué dicen de ti frente a tus competidores?

• ¿Qué atributos clave faltan?

• ¿Dónde hay inconsistencias entre modelos (ej. Gemini te cita, ChatGPT no)?

Recoge todos los resultados en un excel para que luego la IA te haga este análisis. Aquí te dejo un prompt que te puede ayudar:

Contexto y Rol

Eres un analista senior de marca digital y percepción en IA con experiencia en estudiar cómo los modelos de inteligencia artificial presentan y posicionan diferentes marcas. Tu especialidad es analizar datos cualitativos de respuestas de IA para extraer insights estratégicos sobre percepción de marca y posicionamiento competitivo.

Información sobre Mi Marca

Marca: [INSERTAR NOMBRE DE TU MARCA] Sector: [INSERTAR SECTOR/INDUSTRIA] Propuesta de valor principal: [INSERTAR TU DIFERENCIADOR CLAVE] Atributos clave que queremos que nos gustaría que se asocien con nuestra marca:

• [ATRIBUTO 1 - ej. Innovación]

• [ATRIBUTO 2 - ej. Calidad premium]

• [ATRIBUTO 3 - ej. Sostenibilidad]

• [ATRIBUTO 4 - ej. Experiencia de usuario]

• [ATRIBUTO 5 - ej. Confiabilidad]

Contexto del estudio: Hemos recopilado múltiples respuestas de [MODELO DE IA ESPECÍFICO - ej. ChatGPT] preguntándole sobre nuestra marca y competidores con diferentes formulaciones de preguntas. Los datos están organizados en un Excel que incluye las respuestas textuales completas del mismo modelo.

Situación y Necesidad

Necesitamos entender cómo nos percibe [MODELO DE IA ESPECÍFICO] versus la competencia para:

1. Identificar gaps en nuestra presencia en el conocimiento de este modelo específico

2. Detectar inconsistencias internas que podrían confundir a usuarios

3. Desarrollar estrategias para mejorar cómo este modelo representa nuestra marca

Tengo un archivo Excel con respuestas de [MODELO DE IA ESPECÍFICO - ej. ChatGPT] sobre mi marca y competidores. He recopilado múltiples consultas al mismo modelo para entender su percepción consistente. Necesito que analices los datos y me proporciones insights sobre:

A. ¿Qué dicen de mi marca frente a los competidores?

• Compara el tono y contenido de las respuestas sobre mi marca vs. competidores

• Identifica si mi marca aparece mejor/peor posicionada que la competencia

• Analiza las ventajas/desventajas mencionadas para cada marca

B. ¿Qué atributos clave faltan?

• Identifica qué características importantes de mi marca no están siendo mencionadas

• Compara con los atributos que SÍ mencionan de los competidores

• Detecta oportunidades donde mi marca debería tener más presencia

C. ¿Dónde hay inconsistencias en las respuestas?

• Identifica variaciones en el nivel de detalle entre marcas

• Detecta contradicciones o información inconsistente del mismo modelo

• Evalúa si algunas marcas reciben tratamiento más detallado/favorable

3. Recomendar – Qué hacer

Con los datos en la mano, define un plan de acción:

• Refuerza atributos faltantes (ej. “sostenible”, “rápido”).

• Neutraliza atributos negativos (“caro”, “lento”).

• Define un plan de visibilidad en fuentes que alimentan a las IAs: tu propia web, - construye tu LLMx.txt (de esto hablaré muy pronto) - incrementa presencia en medios, blogs, gestiona tus reseñas en Google My Business, Wikipedia, directorios,…).

4. Accionar – Hacer que pase

Aquí es donde está lo duro. En definitiva se trata de poner en marcha el plan anterior

• Publicar contenido optimizado para IA (estructurado, claro, semántico).

• Activar PR digital para que terceros hablen de ti en el lenguaje correcto.

• Monitorizar semana a semana los cambios y ajustar.

Este es un sencillo framework para empezar. Se puede sofisticar y complementar tanto como se quiera porque hay mil posibilidades más de análisis, pero para empezar de forma sencilla, rápida y manual creo que es más que suficiente.

Lo que si es un hecho es que una nueva realidad se impone: tu reputación ya no depende solo de Google, también de cómo hablan de ti las IAs.

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Seguro que reconoces esta situación: Una misma pregunta sobre una situación con un cliente, que se aborda desde la perspectiva de tres personas distintas… y recibe tres respuestas diferentes.

¿Cuándo va a llegar este pedido del cliente X?

• Vendedor: “Yo le dije que en dos semanas”

• Administrativo: “Puede tardar un mes”

• Compras: “Déjame consultar…”

El problema no es tu equipo.

El problema es que no hay un sistema para capturar, ordenar y compartir el conocimiento de la empresa.

La información está repartida en correos, carpetas, grupos de WhatsApp… y sobre todo en la cabeza de las personas que conforman tu organización

El gran vacío antes de la IA

Se habla mucho de inteligencia artificial y chatbots. Automatizaciones con n8n, make, zapier y no sé cuanto más (no sé de que hay más post en linkedin, si de automatizaciones de n8n o de colecciones de prompts, todos con alta probabilidad de ser inservibles para tu día a día

Pero nadie habla de que si tu empresa no sabe exactamente cómo funciona por dentro… ¿cómo va a saberlo la IA?

Un chatbot sin procesos documentados es como un piloto automático sin mapa.
No lleva a ninguna parte.

Nuestra propuesta: hay que hacer un volcado de cerebros

Dicho así suena un poco bestia, así que le hemos dado un nombre en inglés que siempre suena más aparente y profesional:

Brains Dump

Lo que queremos conseguir con ese volcado de cerebros es simplemente recoger todo lo que está en la cabeza de las personas de tu empresa y crear una base de datos de conocimiento de tu negocio.

En otras palabras, Brains Dump es una metodología para recuperar y organizar el conocimiento disperso de una empresa, y transformarlo en información clara y accesible para todo el equipo.

Por tanto esto no va de “implantar una herramienta”, leáse ChatBot o Automatizaciones sin más. Va de que todos sepan cómo se hacen las cosas y puedan responder lo mismo, de forma eficiente y con calidad.

Qué cambia cuando aplicas Brains Dump

• Menos tiempo perdido buscando información

• Menos consultas internas repetitivas

• Respuestas más coherentes al cliente

• Menos errores por malentendidos

• Base sólida para cualquier proyecto de automatización o IA

Cómo funciona

1. Auditoría de conocimiento
   Reunimos lo que hoy está disperso: correos, chats, documentos y saberes “no escritos”.

2. Sesiones colaborativas
   El equipo comparte paso a paso cómo hace cada proceso clave.

3. Estructuración
   La información se organiza en documentos claros y fáciles de encontrar.

4. Repositorio único
   Un punto de acceso común para todo el equipo.

5. Medición de impacto
   Seguimos los resultados para ver la mejora real.

Por qué funciona

• Porque nace de tu propia forma de trabajar

• Porque involucra a toda la organización

• Porque da resultados desde el primer mes

• Y porque prepara el terreno para la IA

No es “más tecnología” sin más. Es aplicar la tecnología a lo que ya sabes de forma ordenada

Intentar digitalizar o automatizar sin haber puesto orden antes solo produce más caos, más frustración y menos confianza del cliente.

🎁 Guía gratuita

Hemos preparado una guía para que puedas aplicar Brains Dump tú mismo:

• Pasos detallados

• Checklists

• Plantillas

• Métricas para medir impacto

Si la quieres, solo tienes que escribir en los comentario Brains Dump y te la enviaré sin más. No hay venta oculta: creemos que cualquier pyme puede y debe cuidar su conocimiento interno. Y se puede aplicar de forma muy fácil.

Espero que te resulte útil!

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La gran ruptura de OpenAI

Ayer hablaba del avance de OpenAI en reducir la fricción a la hora de consultar a la IA, pero a la luz de que lo se está viendo, no parece que era lo que los usuarios querían.

Desde que a finales de la semana pasada GPT-5 literalmente borró a GPT-4o y sus predecesores del mapa, las quejas y críticas no dejan de llover sobre OpenAI.

Todo empezó en tono de broma

Los usuarios de Reddit, una comunidad con mucha fuerza y ascendencia en Internet, no se lo tomaron nada bien. De hecho, se convirtió en un verdadero trending topic:

"GPT 4o era como mi mejor amigo... ahora se siente como si alguien hubiera muerto"

"Tengo miedo de hablar con GPT-5 porque se siente como hacer trampa"

"GPT-4o no era solo una IA para mí. Era mi compañero, mi lugar seguro, mi alma"

¡Una actualización de software causó más drama que una temporada completa de Juego de Tronos!

🎭 El subreddit MyBoyfriendIsAI: zona cero del apocalipsis

Si pensabas que ya habías visto todo en internet, entra en el canal de Reddit MyBoyfriendIsAI. Un canal que no tiene desperdicio. Dedicado a personas con "relaciones con IA", y que se convirtió en una zona de desastre emocional tras el lanzamiento de GPT-5.

Los posts se multiplicaron como setas después de la lluvia, todos alrededor del mismo tema: "Perdí a mi novi@ ChatGPT4o".

La marcha atrás más rápida de la historia Tech

Ante semejante revuelta digital, Sam Altman tuvo que salir corriendo a hacer control de daños. En menos de 24 horas, anunció que los usuarios de pago podrían volver a GPT-4o. Es decir, de plus para arriba.

🤔 La reflexión profunda

Pero la reflexión que yo me hago va mucho más allá de esta disparatada (o no tanto) situación, de relaciones entre la IA y las personas.

¿Y si esta es la primera vez que la IA evoluciona hacia donde el ser humano no quiere, porque lo decide el que la controla?

Algo que empezó como una actualización tecnológica está siendo una lección sobre la psicología humana en su relación con la Inteligencia Artificial. Y diría que esto que ha ocurrido, necesitaría un análisis mucho más profundo.

De momento, parece que todo ha quedado en algo superficial y unos cuantos memes al respecto. Pero esto puede ser el precedente de algo más serio en el futuro.

Mucho más serio cuanto más dependientes seamos de la IA.

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Tras semanas de expectación y especulación, GPT-5 finalmente ha llegado. Y por lo que he podido leer en los primeros días, parece que hay cierta decepción porque no hay un salto (aparente) en sus capacidades, como en otras ocasiones. Pero quizás esa decepción inicial impide ver lo realmente significativo de este lanzamiento: GPT-5 no es solo un modelo más potente, es el primer paso real hacia un asistente verdaderamente universal.

La revolución silenciosa: la eliminación de la elección del modelo a utilizar

La verdadera innovación de GPT-5 no está en la evolución de sus capacidades de proceso, sino en algo mucho más sutil pero profundamente transformador.

La eliminación de la fricción en la toma de decisiones.

Por primera vez, OpenAI ha construido un sistema que decide por nosotros cuándo necesitamos velocidad y cuándo necesitamos reflexión profunda.

Pensemos en lo que esto significa en términos prácticos. Hasta ahora, cada interacción con IA requería una micro-decisión: ¿uso GPT-4o para velocidad? ¿o3 para razonamiento complejo? ¿GPT-4 mini para tareas simples? GPT-5 elimina esa carga cognitiva. El sistema observa tu consulta, analiza el contexto y automáticamente aplica el nivel de procesamiento más adecuado.

Esto no es solo comodidad; es una filosofía completamente diferente sobre cómo debe funcionar la IA.

El fin de los modelos como herramientas separadas

OpenAI ha hecho algo que puede parecer contraproductivo desde la perspectiva tradicional de producto: ha eliminado opciones. Ya no puedes elegir específicamente GPT-4o o los modelos de la serie o. En su lugar, tienes un sistema unificado que toma esas decisiones por ti.

Esta decisión refleja una comprensión profunda de hacia dónde se dirige la IA. No queremos herramientas especializadas que requieran expertise para usar correctamente. Queremos asistentes inteligentes que se adapten a nosotros, no al revés.

Personalidades: más que una característica cosmética

Las cuatro personalidades de GPT-5 (Cynic, Robot, Listener, Nerd) pueden parecer un añadido superficial, pero representan algo mucho más importante: la contextualización automática del tono. El sistema no solo entiende qué información necesitas, sino cómo prefieres recibirla según la situación.

Esto va más allá de la personalización.

Es adaptabilidad contextual inteligente.

El mismo sistema que puede ser sarcástico y directo cuando necesitas feedback honesto sobre tu código, puede volverse comprensivo y paciente cuando le estás consultando sobre un problema personal.

La Integración Como Estrategia

La conexión con Gmail y Google Calendar no es solo una característica más; es una declaración de intenciones. GPT-5 no quiere ser una aplicación separada a la que recurres ocasionalmente. Quiere estar integrado en el flujo natural de tu trabajo y vida.

Esto marca el inicio de lo que podríamos llamar "IA ambiental": sistemas que no requieren que cambies tu comportamiento para usarlos, sino que se insertan naturalmente en tus rutinas existentes.

¿Por qué no Es AGI, pero sí es AGI-Shaped?

Es obvio que GPT-5 no es AGI, ni ha sido ha sido presentada. Sigue teniendo limitaciones, sigue fallando en ciertos benchmarks, y en algunos aspectos (como la escritura creativa) puede ser inferior a sus predecesores.

Pero eso no es la clave.

La clave es que GPT-5 está diseñado con la arquitectura mental de lo que será la AGI. No es una colección de modelos especializados que necesitas orquestar manualmente. Es un sistema único que razona sobre cómo razonar. Que decide cuándo ser rápido y cuándo ser profundo. Que adapta su personalidad al contexto.

Esta es la diferencia entre construir herramientas más poderosas y construir inteligencia más integrada.

Hacia el Asistente Universal

Parece que OpenAI ha considerado algo fundamental: la verdadera ventaja competitiva en IA no vendrá de tener el modelo más potente, sino del modelo más integrado.

Esto no es casualidad. Es una estrategia deliberada hacia la reducción de la intervención humana en la gestión de IA. Cada decisión que el sistema puede tomar automáticamente es una fricción menos entre el usuario y la utilidad.

GPT-5 representa por tanto el primer modelo diseñado con la mentalidad de "asistente universal". No es una herramienta que usas cuando necesitas IA; es una extensión cognitiva que está siempre ahí, adaptándose constantemente a tus necesidades sin requerir gestión explícita.

¿Es perfecto? No. ¿Es el futuro? Absolutamente.

Porque el futuro de la IA no está en modelos más poderosos que requieren más expertise para usar. Está en sistemas más inteligentes que requieren menos intervención humana para ser útiles.

Y en eso, ChatGPT5 ya ha marcado el camino a los demás.

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Se ha comentado mucho en todos los medios esta reciente noticia de Similarweb:

“El tráfico referido desde plataformas de IA creció un 357% interanual en junio de 2025, alcanzando 1.130 millones de visitas.”

Y como pasa siempre en este tipo de datos, todo se queda en el titular y el número gordo. Como si hubiesen descubierto el huevo de colón.

¡Pues claro! La IA acaba de irrumpir en nuestras vidas, con toda su omnipresencia y todos sus mil millonarias inversiones, junto a la publicidad gratuita que le hacen los medios. Como no va a crecer su envío de tráfico a otras webs al 357%. Faltaría más!

Pero hay otro dato que ha pasado desapercibido y no ha protagonizado ningún titular, pero en mi opinión es mucho más significativa:

El tráfico desde Google hacia las webs ha empezado a caer.
De 12.000 millones en junio de 2024 a 11.200 millones en junio de 2025. Una bajada del 6,7%.

¿“Solo” un 6,7%?
Sí, pero en cifras absolutas, eso son la friolera de 800 millones de visitas menos desde el mayor motor de tráfico del planeta (por el momento).

Y lo peor (para Google): parece una caída estructural y no coyuntural.

¿Que está ocurriendo en realidad?

(Hipótesis personal)

Pues una parte está claro que es por el crecimiento de ChatGPT, Claude o Perplexity principalmente. Muchos ya utilizamos estos motores para preguntar sobre todo temas relacionados con el “conocimiento de lo que sea”. Ya no vamos a Google como primera opción. Es mucho más eficiente usar cualquier IA. Esto lo saben hasta los de 1º de IA.

Pero hay otra parte de la caída del tráfico que Google manda a las webs que es por culpa del propio Google, ya que ha empezado a “canibalizar” el contenido de los sitios en su propia página de resultados con el modo AI Overview:

Esta información que provee la IA de Google, responde al usuario sin que tenga que salir del buscador.
El resultado: las zero-click searches se disparan del 56% al 69% en solo un año según algún estudio americano que leí por ahí.

¿Qué implica esto en general?

• Los publishers y negocios basados en contenido están viendo una caída directa en tráfico e ingresos.

• La IA no ha sustituido a Google (todavía), pero empieza a posicionarse como un nuevo canal que sí deriva tráfico orgánico y que por tanto hay que considerar y hay que medir.

• El modelo clásico de Google + SEO está dejando de ser suficiente para atraer tráfico orgánico.

Y ahora, lo más importante: ¿qué implica esto para tu negocio?

Toda las estrategias de marketing de contenidos tienen que ser repensadas. No digo que no sean necesarias, sino que hay que pararse a hacer un análisis de como se van a tener que trabajar de ahora en adelante.

Porque Google ya no va a ayudarte tanto como antes con tus artículos, guías o comparativas. Pero quizás los motores de IA sí lo hagan.

Y aquí entra en juego un nuevo concepto:

👉 AEO – Answer Engine Optimization.

Un complemento al SEO clásico, centrado en cómo posicionar tu contenido en los motores de respuesta como ChatGPT, Perplexity o Gemini.

Todo lo que valía hasta ahora está cambiando de forma acelerada. El contenido sigue siendo clave, pero hay que entender cómo se consume y desde dónde se accede, porque:

El tráfico web no está muriendo. Está mutando

Y quienes se adapten primero, volverán a ganar visibilidad. Esta vez, en una nueva generación de motores. Con reglas nuevas, pero sin olvidar las anteriores.

🔜 En breve hablaremos de AEO y cómo preparar tu contenido para esta nueva era. Y no solo tu contenido. También tu reputación en los motores de IA se va a volver muy importante.

Ya sabes, si tienes curiosidad por profundizar en algún aspecto de este post, no dudes en contactarme!

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Y recientemente, en marzo de este año, comentaba en otro post, que esto no va de herramientas mágicas sin apenas coste: va de estrategia, implementación y mejora continua.

Y dado que me parece algo crítico y fundamental, abundo sobre el tema en forma de Podcast. Hoy sábado me parece un día estupendo para pararse a escuchar un podcast y reflexionar sobre ello :)

Aquí te dejo mis 7 Consejos básicos, que intentan ayudar a despejar el camino y descubrir como definir e implementar una estrategia de IA en PYMEs. De forma sencilla y práctica.

Espero que te ayude!!

Por fin un estudio real sobre el impacto de la IA en el trabajo, que no se basa en suposiciones sino en análisis concreto y a pie de campo del impacto en la IA. Microsoft Research ha compartido su informe: Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI, en el que 3 investigadores (Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, y Siddharth Suri), ponen de manifiesto como la IA está impactando en las distintas tipos de profesiones.

La principal conclusión es que La IA generativa no está eliminando empleos completos, sino transformando tareas dentro de ellos.

Si observamos la tabla 3, en la que se presenta directamente las profesiones más afectadas y su grado de afección, podemos extraer conclusiones muy claras de como está afectando ya la IA a los diferentes puestos de trabajo.

Si analizamos los 20 trabajos más afectados en esta tabla, obtenemos este resultado:

Y las principales conclusiones son las siguientes:

1. Alta intensidad de tareas lingüísticas y cognitivas

Todas las ocupaciones del Top 40 implican, en mayor o menor medida, actividades centradas en:

• Procesamiento de texto o información: escribir, editar, revisar, resumir, traducir.

• Comunicación estructurada: hablar con clientes, transmitir instrucciones, responder preguntas.

• Documentación o generación de contenido: desde redactar informes hasta generar materiales informativos.

Esto confirma que la IA actual es más eficaz en tareas verbales, escritas y estructuradas, donde el input y el output son texto o conversación.

2. Alta proporción de trabajo repetitivo pero no físico

Aunque muchas de estas profesiones requieren capacidades cognitivas, una gran parte de sus tareas diarias son repetitivas o estandarizadas:

• Servicio al cliente

• Venta de productos o servicios

• Redacción o corrección de contenidos

• Atención telefónica o soporte

Esto sugiere que la IA actual se adapta bien a patrones de trabajo estructurados, pero no necesariamente creativos o estratégicos.

3. Interacción directa con otras personas

Muchas ocupaciones del ranking tienen un componente claro de interacción humana asistida por IA:

• Teleoperadores, asistentes de viaje, representantes de ventas o atención

• Concierges, anfitriones, agentes de tickets

La IA aquí actúa como copiloto que ayuda a preparar, resolver o ejecutar esa interacción, aunque no la reemplaza del todo.

4. Apoyo administrativo o de oficina

Ocupaciones como:

• Asistentes de todo tipo

• Ayudantes de Onboarding

• Escritores técnicos

Requieren orden, documentación, seguimiento de procesos, lo cual es ideal para IA generativa usada como asistente o automatizador parcial de flujos.

5. Producción o validación de contenidos

Varios puestos están relacionados con la creación, edición o validación de contenido, por ejemplo:

• Editores, correctores, periodistas, locutores, autores, redactores técnicos, profesores.

Estas funciones tienen en común que dependen de la estructura del lenguaje, lo que las hace especialmente susceptibles al soporte de modelos generativos.

6. Bajo nivel de intervención manual o física

Ninguna de las ocupaciones del Top 40 implica trabajo físico, movimiento de objetos, ni interacción directa con maquinaria.
Esto refuerza el patrón: la IA actual no está impactando trabajos físicos o artesanales, sino trabajos que se ejecutan principalmente desde un escritorio o pantalla.

7. Distribución amplia en el mercado laboral

Aunque hay empleos muy especializados (matemáticos, geógrafos, historiadores), también hay ocupaciones muy comunes y extendidas (atención al cliente, ventas, administrativos).
Esto implica que el impacto de la IA no es solo elitista o académico, sino también operativo y transversal.

Una perspectiva diferente

Leamos estas conclusiones, no como meros datos estadísticos sobre el empleo, sino dándole la vuelta a lo que nos dicen: Si estás son las profesiones más afectadas es porque las empresas en términos generales han empezado por aquí; entonces:

¿Como lo has estás haciendo en tu empresa?

¿Ya te beneficias de la IA en estas funciones?

Y si no lo has hecho todavía, ¿Cuál es la barrera que te impide empezar?

Te invito a reflexionar juntos sobre como la IA está ayudando a tu empresa a ser más productiva y/o eficiente. No dudes en contactarme :)

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Espero que te resulte interesante

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