Aspero mundo

Simular sociedades con IA: ¿copia fiel o ilusión útil? Por qué la promesa del "laboratorio social" choca con los límites del conocimiento Usar agentes de IA para emular ciudadanos y anticipar respuestas a políticas suena definitivo. Pero un position paper reciente de Park et al. pone un límite metodológico claro: simular sociedad no es "generar sociedad". Para ser algo más que teatro verosímil, la simulación necesita simular pensamiento: creencias, actualización coherente y trazabilidad. Este artículo muestra por qué la IA no elimina los límites del conocimiento social, y por qué el horizonte razonable no es la réplica perfecta sino modelos honestos que declaren supuestos y midan incertidumbre. La tesis en un vistazo: La IA no elimina los límites del conocimiento social: los desplaza y amplifica. Simular sociedades con agentes LLM promete un "laboratorio social" para anticipar respuestas a política...

La IA y el final del "cuidado" corporativo Cuando la productividad tecnológica sube, el humanismo se convierte en guion Hay empresas que hablan de "people first" hasta el día antes de un ERE. No es cinismo: es coherencia. El humanismo corporativo nunca fue un fundamento moral, sino una herramienta de gobernanza. La IA lo está dejando claro porque cambia los incentivos materiales sin tocar el lenguaje. Este artículo ordena esa mecánica y muestra por qué el caso más revelador es que los propios profesionales de RR.HH. gestionan su propia automatización mientras mantienen el discurso del acompañamiento La tesis en un vistazo: La IA funciona como prueba del algodón del humanismo corporativo: cuando la productividad puede obtenerse más barata mediante automatización, el "cuidado" de RR.HH. se disuelve. El discurso humanista es condicional por diseño: dura mientras el coste marginal de retenerte sea menor...

Una explicación factual de cómo funciona realmente el Sistema de Crédito Social y por qué la narrativa distópica occidental no coincide con la evidencia El Sistema de Crédito Social chino ha sido convertido en Occidente en una distopía tecnológica: puntuaciones morales, vigilancia total y castigos automáticos por mala conducta. Nada de eso aparece en la documentación oficial ni en el funcionamiento real del SCS. Este artículo desmonta mitos, explica la arquitectura administrativa del sistema y señala los riesgos que sí existen: opacidad, automatización punitiva y falta de garantías El llamado sistema de crédito social chino suele presentarse en Occidente como una maquinaria distópica que puntúa moralmente a los ciudadanos y determina su destino social. Esa imagen no coincide con la realidad documentada por la investigación académica y regulatoria de los últimos años. Entender el SCS exige separar hechos, exageraciones y riesgos reales. 1. Ori...

El Marco: por qué la IA solo funciona cuando tú defines dónde puede pensar La IA no se equivoca porque sea estúpida, sino porque hace justo lo que fue diseñada para hacer: predecir palabras. Si no le marcas un marco claro, rellena huecos. Y cuando rellena huecos sin límites, alucina. La diferencia entre jugar con IA y usarla en serio es precisamente eso: el marco que decide dónde puede pensar. Las redes están llenas de ejemplos de gente ridiculizando a la IA. La escena es siempre la misma: alguien pide algo vago, la IA completa los huecos, y el usuario dice que "la IA es tonta". El problema no es la IA. El problema es que no existe ningún marco que limite su pensamiento. Cuando no hay marco, la IA improvisa. Y cuando improvisa, alucina. 1. La razón de fondo: la alucinación no es un fallo, es su naturaleza Un modelo de lenguaje no "entiende": predice la siguiente palabra. Esa e...

Por qué usuarios, empresas y consultoras fallan… y cómo evitarlo. Las redes se han llenado de capturas ridiculizando a la IA, pero casi nunca se mira el origen del desastre: cómo se ha usado. No es que la IA sea “tonta”, es que se la trata como un buscador milagroso en vez de como lo que es: una máquina de predicción que necesita un marco preciso para no inventar. Las redes están llenas de capturas ridiculizando a la IA. Es un deporte: esperar a que diga una tontería para demostrar que "no sirve". La mayoría de esa gente comete el mismo error: usar una IA como si fuera Google. Y una IA no es un buscador. No funciona así. No está diseñada para eso. Cuando la tratas como un buscador, falla. Y cuando falla, parece tonta. Pero el problema no es la IA: es la metodología humana. El caso que todos temen Una consultora de transformación digital recibe un encargo de una as...

Diseño cognitivo aplicado a IA La IA no falla porque el modelo sea “malo”. Falla porque no tenemos una disciplina clara que defina cómo debe razonar. Este artículo explica por qué necesitamos diseñar la arquitectura cognitiva de la IA —una actividad que ya existe, pero que todavía no tiene nombre— y por qué esa disciplina será esencial en educación, empresa e investigación. Imagina que tu equipo lleva meses refinando un asistente de IA. Funciona perfectamente en las demos. Los prompts están pulidos. Los flujos parecen sólidos. Hasta que, en producción, alguien formula una pregunta aparentemente inocente… y el sistema inventa datos con absoluta seguridad. No es un problema del modelo. Es un problema de cómo razonamos con él . El mercado cree que la IA se controla con prompts, trucos o buenos ejemplos. Pero cuando la IA importa —cuando hay consecuencias, auditorías, decisiones, responsabilidad— todos descubren lo mismo: no existe un nombre claro para la disciplina...

GPT-5.1 no es solo “un modelo más potente”. Es un cambio de disciplina: menos imaginación gratuita, más control, menos relleno verosímil, más gestión explícita de la incertidumbre. Un paso necesario para que la IA deje de sonar convincente y empiece a ser realmente fiable en entornos profesionales. Este no es un texto sobre una nueva “versión milagrosa” de la IA, sino sobre por qué GPT-5.1 tiene sentido en un contexto de método, gobernanza y control humano del conocimiento. Durante los últimos años, los modelos generativos han tenido un defecto estructural: su tendencia a rellenar huecos con respuestas plausibles . No era un fallo técnico aislado, sino una consecuencia directa de cómo funcionan: predicen palabras, no verdad. GPT-5.1 nace precisamente para atacar ese problema. No para pensar “mejor” en un sentido humano, sino para equivocarse de otra manera : con más contención, más respeto por el contexto y más claridad cuando no dispone de información ...

La nacionalización de Nexperia revela una Europa que confunde soberanía con autolesión: el gesto político sustituye a la estrategia industrial. En octubre de 2025, el gobierno neerlandés anunció una medida inédita: la intervención de Nexperia , un fabricante de semiconductores con sede en Nijmegen y propiedad del grupo chino Wingtech Technology . Amparado en la Goods Availability Act , el Estado asumió el control temporal de la empresa alegando “deficiencias graves de gobernanza” y “riesgo para la seguridad nacional”. En apariencia, fue un acto de soberanía: proteger un activo estratégico frente a la penetración china. En la práctica, fue otro episodio del espejismo occidental de control : sancionar lo que ya no se domina. Una decisión legal, pero no real La ley invocada permite intervenir empresas cuya actividad sea esencial para la seguridad económica o el suministro de bienes críticos. Fue la primera vez que se aplicó en el sector tecnológico neerlandés. Pero Nexperia no fabric...

1. El caso Deloitte: qué pasó realmente Deloitte entregó al Gobierno de Australia un informe estratégico elaborado con ayuda de inteligencia artificial. El resultado fue un escándalo que trascendió fronteras: el documento contenía referencias bibliográficas inexistentes, citas inventadas y datos sin verificación alguna. El gobierno tuvo que retirar el informe, la reputación de una de las consultoras más grandes del mundo quedó en entredicho y se abrió un debate global sobre los riesgos del uso profesional de IA generativa. Lo más revelador del caso no fue que la IA cometiera errores —eso es conocido y esperable—, sino que nadie en la cadena de producción pusiera frenos. No hubo auditoría, no hubo contraste de fuentes, no hubo segunda mirada. El fallo no fue tecnológico: fue metodológico. Y ese es precisamente el problema que este artículo aborda. 2. Por qué las IA "mienten" (y por qué es culpa nuestra) Las alucinaciones de los modelos generativos no son bugs: son característi...