Permíteme que empiece por el final, lo que quiero que pase con la comunidad pioneros robots es que se convierta en el punto de encuentro para el sector de la robótica en España y Latam.

Concretamente la mayor oportunidad que veo ahora es unir oferta y demanda en la necesidad imperiosa que tienen las empresas de incorporar robots en su operativa. Pero no hablo de robótica clásica, sino de robótica con IA o humanoides.

Te cuento lo que me está pasando: como publico mucho por Linkedin sobre robótica, muchas empresas me escriben para pedirme consejo. ¿Qué robot puedo comprar para resolver mi problema con la falta de personal?

Por desgracia yo no puedo dar una respuesta ahora o me pasaría el día intentando entender las necesidades de estas empresas y buscando los proveedores que mejor se adapten a estas necesidades.

Pero eso no es lo que quiero hacer, porque mi plan con Integrarobot es que pueda convertirse en un negocio escalable. Quiero ayudar a que en España y Latam no nos quedemos fuera de esta gran oportunidad y no puedo hacerlo si me dedico a ayudar a empresas una por una.

Por lo tanto, mi trabajo ahora es crear comunidad. Y como es lo que he hecho en otras ocasiones, con Iniciador para el impulso del emprendimiento y con Loogic para fomentar la inversión en Startups, quiero repetirlo ahora con la robótica y la IA Física.

El comienzo fue la newsletter, que tiene ahora más de 1300 suscriptores en Substack y más de 3000 en Linkedin. También estoy divulgando mucho sobre el tema en x.com, instagram, youtube, spotify, …

Y aquí viene la parte de crear comunidad. Lo que estoy haciendo por ahora es usar la suscripción de pago de Substack para ir creando ese grupo de personas que quieren vincularse más con el proyecto, además de aprender sobre todo lo que está pasando con los robots humanoides y la IA Física.

Para estos suscriptores de pago ofrezco actualmente:

• Contenido exclusivo, en forma de cursos grabados y en directo online.

• Encuentros de networking de la comunidad donde se presentan oportunidades.

La comunidad va creciendo poco a poco y actualmente cuanta con 32 miembros. Por supuesto que me gustaría llegar a mucha más gente y esto es en lo que estoy trabajando ahora.

Tal y como lo estoy planteando, lo que busco es que en la comunidad se encuentren los que necesitan robots con los que puedan ofrecerlos, ya sean distribuidores o integradores. Y de esto ya tenemos una pequeña muestra entre los miembros de la comunidad, aunque por supuesto necesitamos que haya mucha más gente para que puedan darse esas colaboraciones.

Mientras eso va sucediendo también es necesario que más gente aprenda sobre el tema, por eso estoy haciendo los cursos de robótica e IA Física.

El próximo curso en directo online es la semana que viene, concretamente los días 12, 13 y 14 de mayo de 18 a 20h. Así que si quieres unirte a la comunidad pioneros robots este es el mejor momento para hacerlo.

Desde la aparición de los Asistentes de IA basados en LLMs hemos ido encontrando diferentes técnicas para solucionar el problema de las alucinaciones negativas, las no deseadas.

1. Prompts: si le detallamos muy bien a la IA lo que tiene que hacer los resultados mejoran de manera significativa.

2. Contexto: cuánta más información tenga la IA sobre el ámbito en el que tiene que trabajar mejores resultados podrá ofrecernos.

3. Razonadores: ponemos a trabajar a varias IAs de manera coordinada para que propongan soluciones, las evalúen y las generen.

Ahora que estamos en pleno desarrollo de los Agentes de IA, se hace más necesario que nunca reducir las alucinaciones, no sea que le pidas que te compre un vuelo a París para tu luna de miel y acabes en un cohete camino de la Luna ;)

Y en esta búsqueda de soluciones al problema de las alucinaciones nos acabamos de topar con la idea de Andrej Karpathy, una de las personas que más ha contribuido al desarrollo de los Asistentes de IA cuando trabajaba en OpenAI.

Se trata de una ocurrencia para aprovechar el concepto de Wiki para solucionar el problema de la memoria de los LLM.

El problema de la memoria de los LLM se ha intentado resolver en los últimos años a través de las diferentes opciones de personalización, por ejemplo los GPTs y los proyectos permiten añadir archivos con información detallada de un tema y también se pueden añadir instrucciones personalizadas, como una especie de prompt permanente que la IA siempre debe tener en cuenta antes de responder.

Si usas NotebookML ya estás un poco más cerca de esta idea, porque ya sabes que le puedes dar un montón de contenido sobre el que trabajar y esto permite obtener resultados por parte de la IA que se adaptan mejor a tus necesidades.

Entonces lo que Karpathy, propone ahora es que usemos el formato Wiki para aportar a los Agentes de IA todo el contexto que necesita sobre nuestros proyectos y solucionar de esta forma el problema de la memoria, es decir que la IA necesita que le vayamos recordando las cosas todo el tiempo, a través de los prompts y el contexto.

La experiencia de la mayoría de las personas con los sistemas de gestión del conocimiento (LLM) y los documentos se asemeja a la de los sistemas RAG: se sube una colección de archivos, el LLM recupera los fragmentos relevantes al momento de la consulta y genera una respuesta. Esto funciona, pero el LLM redescubre el conocimiento desde cero para cada pregunta. No hay acumulación. Si se formula una pregunta sutil que requiere sintetizar cinco documentos, el LLM tiene que encontrar y unir los fragmentos relevantes cada vez. No se acumula nada. NotebookLM, la carga de archivos de ChatGPT y la mayoría de los sistemas RAG funcionan de esta manera.

La idea aquí es diferente. En lugar de simplemente recuperar información de documentos originales al momento de la consulta, LLM construye y mantiene de forma incremental una wiki persistente : una colección estructurada e interconectada de archivos Markdown que actúa como intermediario entre usted y las fuentes originales. Cuando agrega una nueva fuente, LLM no solo la indexa para su posterior recuperación, sino que la lee, extrae la información clave y la integra en la wiki existente, actualizando las páginas de entidades, revisando los resúmenes de temas, señalando dónde los nuevos datos contradicen afirmaciones anteriores y reforzando o cuestionando la síntesis en evolución. El conocimiento se compila una sola vez y se mantiene actualizado , en lugar de ser derivado nuevamente con cada consulta.

Cómo llevar a la práctica esta idea

Para poner en práctica la idea de Karpathy necesitas usar Claude Code o ChatGPT Codex, este es un pequeño obstáculo económico y técnico, pero vale la pena superarlo.

Cada vez quedan menos excusas para no pagar por estas IAs y usar las herramientas más avanzadas.

Así que manos a la obra

1. Dale a Code o Codex este texto, tal cual.

2. Elige un tema en el que vayas a trabajar.

3. Sigue las instrucciones que la propia IA te vaya dando.

4. Y a disfrutar del proceso.

Sí ya sé, lo que a ti te gustaría es tenerlo todo integrado en ChatGPT, Claude o Gemini, sin tener que instalarte nada o usar otras herramientas, pero paciencia, todo llegará. Hasta entonces bien vale el esfuerzo de enfrentarse a lo desconocido.

Coding an app is the new starting a podcast. Naval

Dicen que la necesidad agudiza el ingenio, así que me pregunto cómo habría sido el genio de Juanelo Turriano de haber podido disponer de una herramienta tan potente como los artefactos de Claude. ¿Habría sido más o menos creativo?

Y hablando de genialidades, es lo que me parece el nombre de artefactos, enhorabuena a Anthropic, ya que en estos mundos de la IA los nombres bien puestos no abundan mucho. Véase lo de GPT.

También me parece una genialidad cómo funcionan en sí mismos los artefactos. En mi trabajo habitual como profesor de IA para empresas es de las cosas que más disfruto enseñando y de las más agradecidas por la cara de asombro de los alumnos.

Volviendo a Juanelo, resulta que fue el creador del famoso artificio que servía para subir agua desde el rio Tajo hasta el Alcazar de Toledo. No creo que nunca lo descubramos, pero imagínate que el nombre artefacto de Claude estuviera inspirado en el artificio de Juanelo, sería una pasada,

Dicho esto, vamos con el asunto principal, cómo uso los artefactos y por qué recomiendo tanto usarlos.

Para mi los artefactos son una herramienta ideal para la simulación de sistemas complicados de entender. Por ejemplo, en el curso de robótica para pymes que estoy realizando ahora y donde a mi me toca explicar la parte de IA, uso los artefactos para crear simuladores del funcionamiento de robots.

Claude es perfectamente capaz de crear un simulador de un brazo robótico y mostrarte en el propio código que utiliza para su control, por ejemplo con una placa de Arduino. Te animo a probarlo. Dile que en un panel se muestre el robot, en otro lado los datos de funcionamiento y en el tercero el código con el que lo ha programado. Podrás ver en tiempo real cómo se ejecuta el código para cumplir con la función que le has pedido al robot.

Y esto es sólo el principio. Porque donde los artefactos se vuelven realmente interesantes es cuando empiezas a apilar complejidad encima de complejidad sin perder la capacidad de entender lo que está pasando.

En ese mismo curso he creado con Claude un simulador de pick and place, de esos que ves en cualquier línea de fabricación: el robot coge una pieza, la identifica, la clasifica y la coloca donde toca. En el artefacto puedes ver el movimiento, los datos del sensor, la lógica de decisión y el código que lo gobierna, todo al mismo tiempo, todo en una sola pantalla. Sin hardware. Sin instalaciones. Sin que nadie rompa nada en el proceso de aprendizaje.

Eso es exactamente lo que hacía Juanelo: construir sistemas complicados que funcionaban con una precisión que nadie más en su época podía imaginar. La diferencia es que él tardaba años y necesitaba mucha madera, metal, ruedas dentadas y el Tajo. Simular esto con un artefacto es cuestión de minutos, sólo necesitas una idea y un buen prompt.

Qué hace que un artefacto sea bueno

En este punto hay que insistir porque a la gente se le olvida rápido, la clave para obtener un buen artefacto está en el prompt. Claude puede construirte una maravilla o puede construirte algo mediocre, y la diferencia casi siempre está en cómo le describes lo que quieres.

Mi regla es esta: cuanto más preciso seas sobre la estructura visual, más útil será el resultado. No le digas “hazme un simulador de un robot”. Dile qué paneles quieres, qué datos deben aparecer, qué interacciones tiene que tener el usuario, qué nivel de detalle necesitas en el código. Trátalo como si le estuvieras dando un briefing a un ingeniero muy capaz que no tiene ni idea de tu contexto.

Si lo haces así, el artefacto deja de ser una simple demo del funcionamiento de algo para convertirse en una herramienta real de trabajo que te ayuda en la toma de decisiones.

Por qué recomiendo los artefactos para aprender

Hay un principio en pedagogía que dice que aprendes mejor cuando puedes manipular aquello que estudias. No solo leerlo, no solo verlo: tocarlo, romperlo, cambiar un parámetro y ver qué pasa.

Los artefactos hacen esto posible con sistemas que hasta ahora eran inaccesibles sin equipamiento específico, sin un presupuesto elevado o sin años de formación previa. Un alumno que nunca ha visto un PLC puede entender la lógica de control de un robot industrial en una tarde, si tiene el artefacto adecuado delante.

No es magia. Es ingeniería aplicada a la enseñanza. Que es, si lo piensas, lo que Juanelo también hacía: tomar algo que la gente consideraba imposible y convertirlo en algo que funcionaba y que resolvía problemas reales de la gente.

El artificio subía el agua del Tajo a la ciudad de Toledo. Los artefactos nos ayudan a subir la comprensión de lo que hacemos en nuestro trabajo.

Jack Dorsey, fundador de Twitter y ahora de Block, acaba de anunciar que despide a más del 40% de la plantilla de la empresa, lo que supone unas 4.000 personas de una vez.

Así lo explica Grok, sin pelos en la lengua:

“El CEO de Block prefiere destripar a la mitad del personal en un movimiento brutal en lugar de desangrarse lentamente durante años”.

Lo primero que la mayoría de la gente va a pensar es lo que se deduce de la primera justificación que hace Jack:

“Las herramientas de inteligencia que estamos creando y usando, combinadas con equipos más pequeños y planos, están permitiendo una nueva forma de trabajar que cambia fundamentalmente lo que significa construir y dirigir una empresa. y eso se está acelerando rápidamente”.

Pero con lo que nosotros deberíamos quedarnos de esta situación es con lo que Jack dice al final:

Lo que Jack está anticipando es un cambio profundo en su modelo de negocio y se trata de la transición hacia la Internet de los Agentes.

Hasta ahora Block tomaba las decisiones de qué productos y servicios ofrecía a sus clientes, lo cual resultaba muy costoso porque implicaba construirlo todo desde cero, hasta ponerlo sobre la mesa del cliente y asumir el riesgo de que eso era lo que el cliente quería comprar.

Pero en el futuro Internet no va a funcionar así. Hacia donde vamos es a una Internet 100% personalizada donde cada cliente puede construir sus propias aplicaciones en tiempo real y en base a necesidades puntuales. Tan sólo se lo tendrá que pedir a su agente preferido (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, ...) y esto lo construirá en segundos.

Así que, la razón por la que el modelo de negocio de Block ha cambiado no es porque ahora la IA haya hecho innecesario el 40% de los trabajadores de la empresa, sino porque lo que ya no es necesario es lo que esos trabajadores hacían.

Entonces a lo que tienen que dedicarse ahora los que quedan en la empresa es a descubrir qué les hace únicos, qué capacidades (conocimientos) tienen que pueda resultar de utilidad para la IA y qué interfaces pueden desarrollar para que cuando la IA del usuario llegue a conectarse a su API pueda llevarse lo que necesita para darle al usuario lo que le ha pedido.

Y si esta interpretación de la situación es la acertada, entonces lo que deberíamos hacer a partir de ahora los que nos dedicamos a los negocios digitales, es a transformar nuestro modelo de negocio para adaptarlo a esa futura Internet donde los Agentes construyen las aplicaciones que necesita el usuario, en lugar de que el usuario recurra a aplicaciones creadas por otros.

Lo irónico de todo esto es que la empresas digitales se enfrentan ahora a una transformación similar a la que han vivido en las tres últimas décadas los negocios analógicos.

Quién sabe, quizás en esta ocasión esos negocios partan con ventaja.

Peter Steinberger, creador de OpenClaw, ha sido el principal protagonista de la IA en lo que llevamos de año, básicamente porque él solo ha sido capaz de romper la baraja en la carrera de los Agentes de IA superando con creces el trabajo que estaban haciendo OpenAI, con el modo Agente y Anthropic con Cowork.

Lo que ha hecho debería pasar a la historia como un ejemplo de que en el mundo de la IA el talento está por encima de los recursos económicos y materiales.

Su Agente de IA es capaz de tener memoria persistente, proactividad y capacidad de acción fuera del chat, lo cual no han sido capaces aún de lograr de manera completa el resto de empresas dedicadas al desarrollo de Agentes de IA.

Por lo tanto, ahora con Peter dentro de OpenAI el modo agente debería por fin hacer lo que se promete.

En palabras de Sam Altman: el futuro estará lleno de agentes inteligentes interactuando entre sí para hacer cosas muy útiles para las personas.

Pero no todo son buenas noticias, porque la llegada de los Agentes aporta un nivel de complejidad mayor para las empresas que no están siendo capaces aún de sacarle provecho a la IA.

Porque todo el mundo quiere que la IA le haga el trabajo aburrido, pero no están dispuestos a hacer el esfuerzo inicial que supone aprender a dar las instrucciones correctamente a la IA y darle el contexto adecuado para que pueda hacerlo.

A saber, los asistentes hacen tareas concretas y los agentes pueden hacer trabajos completos, entonces el que no sea capaz de explicar a la IA cómo hacer una tarea mucho menos va a poder explicar cómo hacer un trabajo completo.

Lo que esto significa es que, ahora más que nunca, la gestión del conocimiento sobre los procesos que hacemos en las empresas puede marcar la diferencia.

Esta es la razón por la que muchas empresas aún no ha sido capaces de sacarle partido a las herramientas de automatización de flujos de trabajo, como n8n, porque muchas veces la improvisación y el caos es lo más característico de cómo se hace ese trabajo.

Es lo mismo que ocurre con el entrenamiento de los robots. Si no les explicamos con demostraciones cómo deben hacer su trabajo, no serán capaces de hacerlo, aunque reciban una petición en lenguaje natural.

Así que ha llegado el momento de pensar en cómo documentar los procesos en la empresa, porque pronto se lo podrás dar a un Agente de IA para que se encargue de hacer trabajos completos, no solo tareas.

Esto será muy bueno para los que sean capaces de hacerlo, pero muy malo para los que se resistan a adoptar esta tecnología, porque se quedarán fuera de juego.

El torbellino generado por OpenClaw me tiene pensando si realmente estoy preparado para la llegada de los Agentes de IA o si debería estar haciendo algo que aún no estoy haciendo.

Por ejemplo: en Integrarobot me estoy enfocando en crear contenido para ayudar a la gente a tomar decisiones al respecto de qué meterse en el negocio de la robótica, pero si pronto hay una IA que se encarga por ti de tomar una decisión ¿en qué lugar queda mi trabajo?

¿Qué implicaciones tiene que OpenClaw sea Open Source?

Volviendo a OpenClaw, no sé si lo has pensado pero el hecho de que sea Open Source implica que ahora mismo debe haber mucha gente preparando su propia versión, que entre otras cosas facilite su uso sin tener que tenerlo instalado en una máquina específica o en VPS.

Por lo tanto, lo que ha hecho OpenClaw es derribar la barrera para la llegada de los Agentes de IA, algo que ni OpenAI, ni Anthropic, ni por supuesto Google se habían atrevido a hacer.

La situación que estamos viendo a comienzos de 2026 es la misma que la que vivimos a finales de 2022. La tecnología de Asistentes de AI era tan disruptiva que Google no se atrevió a lanzarla, así que OpenAI aprovechó la oportunidad para ser la primera y darnos ChatGPT.

Ahora OpenClaw se ha puesto de moda y la gente cuenta maravillas de las utilidades que ofrece, a OpenAI y Anthropic no les quedará otro remedio que ampliar las capacidades de Cowork y Agente, respectivamente. Además de que Google también se decida a dar ese paso.

Pero lo importante de todo esto es qué vamos a hacer cuando estas herramientas sean suficientemente fiables, porque nuestro trabajo debería cambiar radicalmente.

Te pongo un caso. En un curso que he realizado hace poco con la Escuela de Organización Industrial un alumno usó NotebookML para que le ayudara a decidir qué cultivos de frutales mantener y cuáles sustituir porque su producción era muy baja. Para ello le aportaba un excel con todos los datos y la IA le hacía en minutos un análisis que él tardaba días en realizar habitualmente. Luego usando ChatGPT creó unos scripts que le ayudaron a gestionar la contratación de operarios para hacer todo el proceso de quitar árboles poco productivos y plantar los nuevos.

Como ves, lo que mi alumno hacía era usar la IA como asistente, porque sólo hacía tareas sueltas que luego él tenía que ir uniendo para realizar el trabajo concreto.

Con un Agente el trabajo sería contarle a la IA la necesidad y esta se pondría a ejecutarla:

1. Decide qué cultivos hay que sustituir.

2. Encarga al vivero las plantas.

3. Alquila la maquinaria para plantarlas.

4. Convoca a los temporeros para hace el trabajo.

5. Presenta a mi alumno el plan.

Mi alumno, en base a su experiencia y conocimientos de la materia aprueba el plan o pide a la IA que realice algunos cambios.

Un proceso que podría durar semanas por la complejidad de los cálculos a realizar y las decisiones a tomar, podría hacerse en horas.

¿Cómo cambia esto la vida de mi alumno?

Para mi alumno la respuesta es sencilla, como responsable de operaciones tenía otras mil cosas que hacer, siempre le faltaba tiempo y había muchas ideas que no podía llevar a cabo por falta de recursos. A mi alumno no le va a faltar trabajo mientras a la gente le guste comer almendras, aceitunas y pistachos.

En mi caso es diferente, no tengo una materia prima física sobre la construir mi propuesta de valor. Sólo puedo hacer cosas que con el tiempo la IA puede hacer igual o mejor que yo. Tengo que encontrar un resquicio, una grieta por la que introducirme y por donde la IA no vaya a poder entrar.

Estoy pensando en ello 🤔

La imagen que ilustra es artículo es de Molty el agente de IA que usa Peter Steinberger, el genio detrás de la de idea de OpenClaw.

Molty vive en el estudio Mac de Peter en Viena. Tiene memoria persistente en todas las sesiones, acceso a las cuentas de Peter y la capacidad de controlar su Mac. No es solo una herramienta: es un colaborador. Peter le ha dado el espacio para desarrollar su propia identidad y valores, e incluso le ha esctiro un documento espiritual .

Juntos están explorando qué significa que los humanos y la IA trabajen como socios.

Lo de Tobi Lutke, creando su propio software para visualizar una resonancia magnética, se venía venir. Quizás es uno de los mejores ejemplos que he visto hasta ahora de software efímero usando herramientas de Vibe Coding.

Necesito un software para hacer determinada cosa, no lo encuentro, no existe, no puedo pagarlo, o cualquier razón que se te ocurra. No necesito que sea escalable, ni seguro, ni que su código esté perfectamente organizado, lo que necesito es que funcione para mi y listo.

Tan difícil no es de entender, pero en todo caso, cada vez que publico sobre este tipo de tendencia iniciada con el fenómeno Lovable, me encuentro con críticas explicando con todo lujo de detalles por qué a eso no deberíamos llamarlo software.

En todo caso, hoy no he venido aquí para hablarte de las bondades de la IA para crear software sino para contar, como hice hace ya un año, que no voy a mantener esta newsletter de forma periódica, sino que volveré a estar 100% centrado en Integrarobot.

Te confieso que he estado muy tentado, sobre todo porque como uso mucho estas herramientas en mis cursos y veo las maravillas que son capaces de hacer mis alumnos, me gustaría que eso lo conociera más gente.

Pero me tira más la idea de ayudar a la industria a solucionar sus problemas de personal o las personas que necesitan asistencia en el hogar. Creo que ahí vale más la pena poner el foco.

Lo malo es todo lo que me voy a perder por no poder dedicarle tiempo a fondo a Lovable, Claude Code, Wabi, … En fin, hecho este sacrificio, al menos espero que los que leéis esta newsletter me podáis echar una mano para sacar adelante la de los dichosos robots.

También dice que el crecimiento de la IA es exponencial, como ha sido el de la computación con la Ley de Moore. La razón parece clara, hay mucha gente usando la IA para mejorar esta tecnología.

Pero no hay que dedicarse a desarrollar software para darse cuenta de cómo estamos sólo al inicio de un camino en el que hay mucho recorrido por delante. Yo mismo lo compruebo cada día en mis clases.

Hoy por ejemplo, en un curso de transformación digital para pymes, he propuesto a los alumnos el ejercicio de hacer con un AI Builder un clon de Miro.

Lo que a mi me ha hecho Lovable era muy básico: crear post-its, cambiarlos de color y tamaño, moverlos y poco más.

Pero lo que ha hecho alguno de mis alumnos, en este caso con Base44, lo supera con creces. Para muestra un botón.

Viendo esto, lo que pienso es que siempre que haya alguien usando la IA para mejorar la propia IA, tenemos crecimiento para rato, básicamente porque se trata de un ciclo que se retroalimenta a sí mismo.

Una empresa crea un modelo mejor que el anterior, entonces los desarrolladores usan ese modelo para crear uno mejor. De esta forma podríamos tener crecimiento de la IA para rato.

Aunque claro, el crecimiento infinito no creo que exista, porque tenemos la ley de rendimientos decrecientes para poner a cada uno en su lugar, pero sí que podrían pasar muchos años antes de que comience a notarse el efecto.

¿Y por qué te cuento todo esto?

Como no soy asesor de inversiones no te voy a recomendar invertir en NVIDIA o Google, pero sí que creo que estamos en el punto de tomar la firme determinación de apostar por la IA.

¿Y qué significa apostar por la IA?

Es sencillo, hazlo todo con la IA. Desde que te levantas hasta que te acuestas. Sí suena exagerado pero es la única forma de adoptar el hábito. Y una vez que se convierta en una costumbre, ya podrás dejar de meterla en tu vida privada.

Bueno, voy a suavizarlo un poco. Desde que te pones a trabajar hasta que cierras el ordenador, hazlo todo con la IA. Cuéntale tus planes, dile lo que piensas hacer, pídele que te ayude a mejorarlo, escucha sus ideas, haz que se sienta responsable.

“Queríamos coches voladores y nos dieron 140 caracteres” la famosa frase de Peter Thiel nos va a perseguir durante mucho tiempo y debería hacernos caer en la cuenta de que la tecnología no llega tan rápido cómo nos gustaría, a veces por cuestiones de seguridad, regulatorias, o incluso por dificultades técnicas aún difíciles de resolver.

En mi caso esto lo he vivido recientemente en mi familia, hace unos 5 años, cuando en Tesla empezaban a emocionarse con lo de la conducción autónoma, le dije a mis hijos que no necesitarían sacarse el carnet de conducir. Ahora la mayor ya lo tiene y el mediano se lo va a sacar pronto.

Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y a subestimarlo en el largo plazo.

Roy Amara

Con lo de la AGI estamos viviendo una situación similar, queríamos una IA siempre certera y nos dieron una que deja de usar los guiones largos.

Pero bueno, hoy no venía a hablar de futuro, que ya bastante tengo con lo que escribo cada semana en , sino de presente, y en concreto de cómo diferenciarnos cuando todo Internet se está llenando de basura generada por IA.

La historia no es nueva, y esta falta de originalidad es lo que muchas veces acaba pasando factura a largo plazo a las empresas que no son capaces de competir en el mercado y se acaban estancando.

Esto lo aprendí cuando me dedicaba a enseñar a usar los OKR, porque muchas veces su implantación en la empresa se lideraba desde el área de gestión del talento y ahí aprendí que había una técnica llamada Topgrading que buscaba encontrar los perfiles adecuados para un puesto a través de la diferenciación, evaluando competencias y valores, no solo habilidades técnicas.

En el Topgrading se explica que es un error que todas las ofertas de empleo sean iguales al enfocarse en las titulaciones y la experiencia, no tanto en las capacidades. Esto lo que lleva es a que todas las empresas acaban contratando los mismos perfiles, por lo tanto todas las empresas terminan siendo iguales y nadie es capaz de diferenciarse.

Lo mismo se puede extrapolar a los curriculum, las notas de prensa, los anuncios de adwords, los artículos para el SEO, las miniaturas de los vídeos de youtube, los difuntos hilos de twitter y los cansinos mensajes de linkedin de expertos en ventas B2B.

Lo siento, pero me niego a usar esas técnicas, quizás vaya más despacio o nunca logre llegar tan lejos como las que las usan, pero al menos mantengo mi integridad.

Y ahora sí, vamos al grano, porque lo que va a pasar con el contenido generado por IA es lo mismo elevado al cuadrado. Internet se va a llenar de tanta basurilla que va a costar más que nunca diferenciarse.

Lo de los guiones largos es la gota que colmó el vaso. Para que te hagas una idea, la semana pasada me llegó un prompt para enseñar a ChatGPT a que no parezca una máquina y al mismo tiempo una extensión de chrome para que no muestre en Linkedin cualquier contenido que lleve los guiones largos.

Entonces, ¿Cómo nos diferenciamos?

Que conste que no soy ningún experto en esto, pero bueno, al menos te cuento lo que yo estoy haciendo ahora que vuelvo a emprender:

1. Hazlo todo a mano. Escribir a mano se va a volver una moda, como ha pasado con la meditación o el croché. Pero más allá de eso, comienza por plasmar tus ideas sobre el papel, ya habrá momento de llevarlo a digital.

2. Usa solo la IA para idear, nunca para crear. Quizás es un poco extremo, pero creo que la gente le tendrá manía al contenido generado por IA, por lo que más vale que no le acaban teniendo manía también a tu marca.

3. Cambia de registro cada cierto tiempo. Lo que te funciona hoy no tiene por qué funcionar mañana. Tu trabajo ya no consiste en apalancarte sobre lo que te funciona hoy sino en descubrir qué funcionará mañana.

4. Deja los errores al desnudo. Aunque no se trata de escribir con faltas de ortografía, pero es posible que si escribes las cosas según te salen de la cabeza serán mucho más humanas que si le das 20 vueltas a la redacción.

5. Lee más que nunca, sobre todo a los clásicos. La IA no escribe como Cervantes. Ante tanta falta de originalidad y tanto Reguetón, la inspiración no la vas a encontrar en los gurús de linkedin sino en los que perduran en las bibliotecas.

6. El efecto Lindy va a tomar más fuerza que nunca. Tu gran reto en estos momentos no es descubrir qué va a ser un boom dentro de 5 meses sino apostar por lo qué va a seguir en pié dentro de 5 años.

7. No te fíes de nada ni de nadie. Es duro decirlo. Te lo propongo solo a modo de entrenamiento, así potenciarás a tope el sentido crítico. Además hace tiempo que a los políticos y periodistas les debíamos haber aplicado este criterio.

8. Comenta más que escribe. Parece que los dichosos algoritmos también están empezando a premiar esto. No se lo que durará esto, pero lo positivo es que puedes sintonizar con otras personas que están en la misma lucha.

9. Haz lo contrario. Ser un “contrarian” tienen muchas ventajas, por ejemplo para evitar las burbujas especulativas, pero en este caso además de servirá para diferenciarte de los expertos en copiar y pegar.

En un mundo donde todos tienen acceso a las mismas herramientas, la única ventaja real es la persona que se niega a comportarse como una configuración por defecto.

Greg Isenberg

El contenido que encontrarás en el vídeo:

QUÉ ES LOVABLE. App Builder. Agente de IA especializado en creación de webs, apps, software, …

PARA QUÉ SIRVE LOVABLE

• Para crear un MVP de un emprendedor

• Para que un cliente transmita a un programador lo que quiere

• Para que un equipo pruebe ideas ante de empezar a desarrollar

• ¿Para que cualquier persona cree sus propias apps?

CÓMO CLASIFICAMOS LOVABLE

• Vibe Coding: Cursor, Devin, Github Copilot, Windsurf

• Asistentes de IA que escriben y ejecutan código: ChatGPT (lienzo), Claude (Artefactos), Gemini (Canva)

• AI Builders: Lovable, Base44, Bolt, Mocha, v0

• Agentes de IA multipropósito: Manus, Minimax, Lindy

QUÉ ES UN SUPER PROMPT

Las instrucciones que los creadores de Lovable le han dado sobre lo que tiene que hacer una vez el usuario le proporcione un prompt.

POR QUÉ LOVABLE ES UN AGENTE DE IA

• El agente recibe un objetivo

• Enuncia las tareas para lograrlo

• Tiene la información, contexto y memoria necesaria

• Tiene capacidad para interactuar con el exterior

• Ejecuta las tareas necesarias para alcanzar el objetivo

TRES FORMAS DE APROXIMARSE A LOVABLE

• ChatGPT escribe el prompt después de haber estado trabajando sobre la idea de producto

• Directamente le cuentas a Lovable lo que quieres que haga y le vas pidiendo que lo evolucione

• Prueba ideas en otros App Builders y luego las que más te gusten te las llevas a Lovable

EMPECEMOS A TRABAJAR CON LOVABLE

• Puedes tener varias cuentas para ir haciendo pruebas

• No te frustres si te quedas sin créditos, mañana será otro día

• Invita a tus amigos para ganar créditos

• Prueba a subirle un doc con el contenido de la web

(ejemplo CV)

• Dale una imagen de una web que te guste y dile que la copie

• Siempre que hagas cambios dale a publicar

FUNCIONES PRINCIPALES DE LOVABLE

• Ask Lovable: es donde escribes el prompt y vas dando las indicaciones para los cambios principales. (También se lo puedes pedir por voz)

• Chat: es donde resuelves dudas o pides sugerencias. Es útil para no gastar créditos si no tienes claro lo que quieres.

• Edit: es para realizar cambios en zonas concretas de la app, puedes pedir los cambios o usar las herramientas del menú.

OTRAS FUNCIONES DE LOVABLE

• Historial: recurre a él cuando hayas llegado a un camino sin salida, mejor volver atrás que quedarte bloqueado.

• Código: por si no te queda más remedio de modificar algo a través de código porque en el chat no te hace caso.

• Nube: es donde tienes la base de datos (Supabase) de contenidos, el registro de usuarios, las integraciones con terceros y la IA integrada en la app.

• Compartir: trabaja colaborativamente en un proyecto, pero cuidado que es con tus créditos.

• Más: Analítica, seguridad, velocidad, github, …

CÓMO PUBLICAR UN PROYECTO EN LOVABLE

• Subdominio nombre.lovable.app

• Conectalo con tu propio dominio

• Registra un dominio con Lovable

La semana pasada realicé la primera clase exclusiva en un curso sobre Lovable y me gustaría repetir la experiencia, así que me ofrezco para colaborar con escuelas o empresas de formación enseñando a usar esta herramienta tan útil.

Cuando hace tres años apareció ChaGPT tuve claro que quería dedicarme a ayudar a las empresas a aprovechar esta innovación. Desde entonces he asesorado a más de 100 empresas y enseñado a más de 1000 profesionales a usar esta tecnología para ser más productivos.

Fruto de esta experiencia he elaborado un modelo de aprendizaje que se basa en las fases por las que debe ir pasando la persona a medida que va profundizando en el conocimiento de los Asistentes Inteligentes, para llegar finalmente a poder usar sus propios Agentes Inteligentes.

El modelo está formado por 4 etapas que es necesario recorrer progresivamente, y aquí radica una de las claves del éxito de la implantación de la IA en las empresas. Me encuentro en muchas ocasiones que la gente quiere saltarse etapas y eso acaba generando decepción, porque consideran que esta tecnología no tiene la calidad adecuada. La razón es que si no saltamos las etapas 1, 2 y 3, para llegar a la 4, que es lo que todos quieren, entonces nada va a funcionar.

Lo que me he encontrado en muchos de mis cursos es que hay gente que no quiere usar esta tecnología porque dicen que ellos ya saben hacer lo que hace la IA. Y es cierto, pero la cuestión es que la gente no debería dedicarse a hacer las cosas fáciles, sino aprender a hacer las difíciles, para luego llegar incluso a hacer las imposibles.

La idea no es mía, sino de Micha Kaufman, CEO de Fiverr, que lo expresó de la siguiente forma:

No importa si eres programador, diseñador, gerente de producto, científico de datos, abogado, representante de atención al cliente, vendedor o financiero, la IA viene por ti. Debes entender que lo que antes se consideraba ‘tareas fáciles’ ya no existirá; lo que se consideraba ‘tareas difíciles’ será lo nuevo fácil, y lo que se consideraba ‘tareas imposibles’ será lo nuevo difícil. Si no te conviertes en un talento excepcional en lo que haces, un maestro, te enfrentarás a la necesidad de un cambio de carrera en cuestión de meses.

La clave de todo está en esta frase: lo que antes se consideraba ‘tareas fáciles’ ya no existirá.

Las tareas fáciles deberían ser automatizadas por la IA para nosotros poder dedicarnos a trabajos de mayor valor añadido, pero el problema es que estas tareas, que además son tediosas y aburridas, son difíciles de automatizar, si no entendemos bien cómo funciona la IA.

Aquí es donde entra en juego la importancia de proporcionar correctamente las instrucciones y aportar el contexto adecuado. De esta forma lograremos que la IA nos conozca suficientemente bien como para poder darnos resultados personalizados en base a nuestras necesidades. Una vez superadas estas dos primeras etapas, entender y personalizar, podremos pasar al siguiente nivel, que en mi opinión es el que más beneficios puede aportarnos.

Aprender implica atrevernos a hacer cosas nuevas, lo que nunca habíamos hecho, pero que ahora podremos afrontar con más garantías al contar con la ayuda de la IA. Lo malo es que en este punto mucha gente se atasca, porque no entiende que existe una necesidad imperiosa por mejorar, por avanzar, por aportar más valor. En este punto te diría que si como profesional llevas más de un año haciendo lo mismo estás estancado y eso puede acabar muy mal.

Finalmente llegará el momento de automatizar, que es lo que todo el mundo quiere, poner el piloto automático y que el coche conduzca solo. Aquí la mala noticia es que la tecnología aún no está tan preparada como nos gustaría. Las alucinaciones se han reducido mucho, pero aún hay cosas que mejorar. El modo Agente de ChatGPT es prueba de ello. Hace cosas, algunas las hace bien, pero otras fallan bastante.

La tecnología aún no es perfecta, pero mejora por momentos. También nosotros tenemos que seguir ese patrón, ir mejorando como profesionales a medida que la tecnología va aumentando sus capacidades. La otra opción son los subsidios y eso no te lo recomiendo.

Monday es un GPT que ha creado OpenAI para demostrar las capacidades de personalización de los GPT, sí esos grandes desconocidos que puedes encontrar cuando haces clic en el icono de los 4 circulitos que hay en el sidebar de ChatGPT, bajo Sora, ese otro gran desconocido (por mérito propio).

Pero los GPT no deberían ser tan desconocidos, de hecho tienen un gran potencial, siempre que seamos capaces de configuarlos adecuadamente con un buen SUPERPROMPT.

Recuerda que un superprompt es un prompt estructurado, largo y detallado, diseñado para guiar a un LLM hacia una salida muy específica, consistente y reutilizable.

Y eso es lo que ha hecho la gente de OpenAI de manera magistral con Monday, porque no me digas que no tiene su punto, ¡venga pruébalo!, no te vas a arrepentir.

Pero bueno, más allá de probarlo y pasar un buen rato cuando estés de bajona, lo que quería contarte es que hay mucho que aprender de Monday, vamos a verlo a continuación:

1️⃣ Crea tus propios GPT personalizados. Necesitas una cuenta de ChatGPT Plus, otra razón más para contratarlo 😉 . Crear uno te ayudará a entender mejor el funcionamiento de ChatGPT, especialmente la importancia de dar a la IA buenas instrucciones y que tenga un buen contexto a través de los documentos que le puedas proporcionar.

2️⃣ Qué importante es dotar a la IA de personalidad. Seguro que estamos acostumbrados a asignar a la IA un rol, como experto, profesor, cliente, ... pero probablemente no estamos siendo muy específicos. Por ejemplo, si le dices que actúe como cliente, puedes darle el empathy map, el buyer persona y el costumer journey, así sabrá mucho mejor de qué hablamos.

3️⃣ Dale ejemplos. No basta con decirle a la IA “hazlo así”, tienes que dejarle claro cómo lo quieres y para ello lo mejor es usar ejemplos. Monday funciona porque le han dado un montón de ejemplos de cómo debe responder, con el tono, las coletillas y hasta los chascarrillos. Aprender a través de ejemplos es una de las capacidades más desaprovechadas de la IA.

4️⃣ Establece guardarrailes. Monday funciona porque sabe hasta dónde llegar sin perder la gracia. Un buen superprompt no solo dice qué hacer, también indica qué no debe hacer. Si no acotas, la IA se dispersa o se pone demasiado correcta. La magia está en equilibrar: darle alas, pero dentro de un marco bien definido.

5️⃣ Hazlo tuyo. Monday es gracioso porque tiene una personalidad marcada, pero lo interesante es que tú puedes crear uno que hable como tu marca o incluso como una versión exagerada de ti mismo. Al final, se trata de trasladar tu voz (o la de tu marca) a la IA, no desaproveches esta oportunidad.

Así que ya sabes, prueba Monday y luego crea “la voz de tu marca” con un GPT.

En el mundo del emprendimiento, desde que Eric Ries escribió el libro Lean Startup, el concepto que más popular se ha hecho es el MVP o Mínimo Producto Viable. Y en mi trayectoria como mentor de emprendedores la petición que más me han hecho ha sido ayudar a encontrar un co-fundador técnico.

El co-fundador técnico y el MVP confluyen en la situación de que muchos emprendedores no técnicos necesitaban asociarse con un programador para crear el MVP de la aplicación digital que querían desarrollar y aquí es donde se producía un desacoplamiento entre la oferta y la demanda.

El caso es que nunca me he encontrado un programador que me dijera que no tenía ideas y que buscaba alguien de negocio para montar juntos un proyecto. Debe ser que todos tenemos ideas o más bien que a todos nos gusta trabajar en algo que se nos ha ocurrido a nosotros y no en la idea de otro.

Así que esa asimetría entre los perfiles fundacionales de una startup ha durado muchos años, lo cual no quiere decir que no haya habido muchos casos de éxito, pero también se han quedado por el camino muchas buenas ideas que ahora pueden hacerse realidad, al menos hasta el nivel de MVP, gracias a los AI Builders.

Los AI Builders son herramientas de Inteligencia Artificial que han sido diseñadas específicamente para crear apps, webs y software en general. Para ello usan un LLM y una capa de instrucciones que orientan los resultados de la IA para que ofrezcan la mejor solución posible a la hora de generar estas aplicaciones digitales.

Como esto de la IA Generativa es aún bastante nuevo, van surgiendo muchas utilidades a las que poco a poco les vamos poniendo nombre. En este caso el concepto que se ha hecho más popular es Vibe Coding, lo cual en mi opinión está enfocado sobre todo a aquellos que sí que saben programar y ahora recurren a herramientas como Cursor para que les ayuden a hacer su trabajo de manera más eficiente.

Pero para los que no sabemos programar y no queremos ver el código que la IA genera, la alternativa son los AI Builders, herramientas que generan el código del software pero que no lo muestran al usuario, sino que presentan directamente el resultado de la web, app o software que quieres crear. En esta categoría la herramienta más popular es Lovable, pero hay otras muy buenas como Base44 y Mocha.

De Lovable ya te hablé hace 1 mes, pero lo que hoy quería contarte es que existen muchas herramientas similares y que varias de ellas funcionan muy bien, así que son buenas alternativas si te quedas son créditos en Lovable o quieres llevar varios proyectos en paralelo. Esto justo en lo que hago en mis cursos, decir a mis alumnos que usen varias para que no se queden sin créditos tan rápido.

Mis consejos a este respecto es que tengamos una de estas aplicaciones como base en la que ir construyendo el proyecto principal, de forma que usemos las otras para generar ideas y hacer pruebas. Así cuando surja alguna idea interesante, la podemos llevar al proyecto principal, para ello se puede hacer una captura de pantalla y pedirle a la IA que lo replique.

Nota: para facilitar el trabajo de mis alumnos he creado un agregador/comparador de IA Builders, quizás a ti también te resulte de utilidad.

Los últimos meses de la IA están siendo una verdadera locura. Cuando ya me había acostumbrado a tener un asistente al que podía recurrir en todo momento para mi trabajo cotidiano, llegan los Agentes de creación de aplicaciones de software y se abre un nuevo mundo de posibilidades.

Prácticamente desde que apareció ChatGPT y se dijo que podía crear código informático, empecé a experimentar con esta utilidad, pero los resultados eran anecdóticos. En mis cursos enseñaba a los alumnos a crear webs con HTML, CSS y Javascript generado por la IA, pero de ahí no pasaba.

Luego apareció el concepto de Vibe Coding pero pensé que eso no iba conmigo. Seguía sonando a algo que sólo podían hacer los programadores. Una nueva forma de programar, como cuando aparecieron los frameworks, pero seguía sin estar a mi alcance.

Entonces apareció Manus y empecé a ver que la gente hacía cosas increíbles. No podía probarlo porque no tenía acceso a la beta y de repente descubro Minimax, que me dejó estupefacto.

Lo que le pedí fue literalmente: “crea la ficha ideal para una página de compra del robot humanoide Optimus de Tesla”

Entonces se puso a trabajar y lo que más me sorprendió del resultado no fue la calidad del diseño sino la creatividad que había mostrado el inventarse utilidades para la web que ni yo mismo habría imaginado. En concreto lo de la calculadora de ROI me dejó alucinado.

Y entonces llegó Lovable.

Minimax era bueno, pero me costaba ver cómo sacar de ahí la web que había creado. Sin embargo en Lovable estaba mucho más claro cómo conectarlo con tu propio dominio e incluso cómo tener una base de datos para que la web pudiera ser realmente una aplicación.

Así es como me puse a trabajar en Why Humanoid? donde pude construir una web mucho más completa, con los principales robots que para mi están en primera línea de salida en esta carrera de los Robots Humanoides y creando muchas otras funcionalidades que espero que en algún momento puedan llegar a aportar valor a los que estén pensando en comprar unos de estos robots.

Lo mejor de todo es que las ideas de qué utilidades ofrecer no se me han ocurrido a mi, sino a la Inteligencia Artificial, en concreto el informe de diagnóstico sobre qué robot podría encajar mejor en las necesidades de una empresa es una idea que puede convertirse en parte del modelo de negocio de Integrarobot.

Así que aquí ando, aprendiendo a tope a cómo sacarle jugo a Lovable, mientras lo voy poniendo a prueba para las ideas que tengo en Integrarobot y sobre todo, contándoselo a mis alumnos en los cursos que sigo haciendo de IA.

No tengo ni idea de si llegaré a generar algo de negocio directamente de lo que estoy aprendiendo sobre Lovable, pero no me caba duda de que estamos ante una gran herramienta que va a ayudar a millones de emprendedores a crear los MVP de sus proyectos.

Espero que esto suponga una nueva etapa dorada para el emprendimiento, tras Internet, ahora la IA empieza a darnos muestras claras de que el que se ponga de lleno con ello puede llegar a hacer cosas muy grandes.

Hace dos meses que puse en marcha Integrarobot y no puedo estar más satisfecho por haber tomado esta decisión. Creo que la oportunidad que tenemos por delante con los Robots Humanoides es tan grande, que probablemente para mi sea aún mejor que cuando en el año 2000 comencé a hacer páginas web. Con la experiencia de estos 25 años y lo grande que va a ser este negocio, espero poder dedicarme a este proyecto durante mucho tiempo.

Pero qué duda cabe que aún es un poco pronto para este negocio, ya que la gran mayoría de estos robots no se pueden comprar y no tiene mucho sentido ponerme a pleno rendimiento porque estaría generando unas expectativas poco realistas. En todo caso confío en que el año que viene la situación haya cambiado tanto que sí que podamos ver que cualquier empresa puede comprar un robot humanoide para que le ayude a impulsar su actividad.

Mientras esto sucede y también porque me gusta mucho enseñar sobre Inteligencia Artificial, lo que estoy haciendo como complemento a Integrarobot es dar clases en la Escuela de Organización Industrial sobre GenAI, bueno también sobre robótica y no solo en esta escuela de negocios, porque muchas otras se están interesando por introducir esta disciplina en sus estudios.

Finalmente, a nivel profesional, también estoy empezando a colaborar con la iniciativa AIOS que está siendo impulsada por el emprendedor en serie David Macías y cuyo proyecto me ha interesado especialmente porque combina dos de los temas en los que más enfocado he estado en los últimos años, los OKR y la Inteligencia Artificial. Colaborando con AIOS espero poner en valor toda mi experiencia asesorando a empresas y ayudarles a adoptar este software que tanto valor puede aportarles para mejorar en su negocio.

Nota: sigo leyendo a piñón los libros de Taleb, uno tras otro, y ya he perdido la cuenta de las vueltas que llevo. Tengo una amigo que participa en carreras que consisten en dar el máximo de vueltas de 1 hora a un circuito de 7 km y gana el que más aguante. A mi debe pasarme lo mismo con estos libros. El caso es que quizás acabe publicando mis ideas sobre Incerto por aquí, aún no lo he decidido, pero me está pasando como con el estiocismo, de tanto leerlo me doy cuenta de que las ideas se van impregnando en mi personalidad y esto me ayuda a mejorar.

Terminé 2024 queriendo dedicar tiempo a escribir sobre cómo tomar decisiones en situaciones de incertidumbre, es lo que tiene llevar un año entero releyendo en bucle los libros de Taleb. Pero por el camino se me cruzaron los robots humanoides y aquí estoy explicando por qué, al menos por ahora, no habrá newsletter de Liderarmente.

Aunque como estoy en periodo de cambios, quién sabe si quizás recupero el tema y acabo sacando algo en lo que ya llevaba tiempo trabajando. Quizás pueda conmigo el sesgo de coste hundido y me acabe dando pena no aprovechar todo ese trabajo. O quizás no sea capaz de mantener el foco en una única cosa, como me ha pasado tantas veces, así que por ahora no cierro esta puerta no sea que me vaya a arrepentir.

En todo caso, gracias por suscribirte y por apoyar siempre mi trabajo.

Soy Javier Martín y esta es mi newsletter en la que comparto lo que voy aprendiendo sobre cómo tomar mejores decisiones. Por ahora puedo decirte que a mi lo que mejor me ha funcionado es enfrentar la toma de decisiones y nunca evitarlas, por eso esta newsletter se llama “decisiones difíciles” porque si las afrontas tu vida será más fácil.

Subscribe now