May 04, 2026

#347 – Mis problemas con la IA generativa

1 hour 10 minutes

Síguenos en:

Nahuai lleva meses intentando formarse una opinión sobre la IA generativa y este es el primer intento de ordenar sus ideas.

¿Qué tal la semana?

Semana esther

Tareas varias para clientes, vulnerabilidades y malwares y una migración complicada.... vamos, lo de siempre.

Semana Nahuai

Investigando cómo implementar Apple y Google Pay en RCP

Investigando cómo sincronizar usuarios de RCP con Discord

Creando items del menú con enlace dinámico

Sustituir Cursor y Claude por Zed o OpenCode, para usar LLMs de código abierto exclusivamente.

En la medida de lo posible en local (Ollama - LM Studio)

Sino OpenCode Go o Ollama Cloud (modelos de código abierto ejecutados en la nube).

Investigando los agentes de código abierto como OpenCode y Pi (como alternativa a Claude Code).

Contenido Nahuai

Tema de la semana:

Marketing engañoso

El nombre inteligencia artificial no le hace justicia

Los LLMs son modelos de predicción

No piensan, predicen

No alucinan, cometen errores de predicción

La mentira de la AGI

Hype desmedido

Promovido por los principales actores

Concentración de poder

Controlado por las big tech

Mentalidad Silicon Valley:

Cuanto más grande mejor (LLMs vs SLMs)

Mucha información pero de calidad cuestionable

Muévete rápido y rompe cosas vs reflexión

Modelo de negocio insostenible

Uso subvencionado para ganar cuota de mercado y hacerse imprescindibles

Burbuja económica

Inversión circular entre las principales empresas

Falta de ética

Modelos creados en el robo sistemático de contenido sin pagar a los autores

Modelo extractivista no sostenible (no revierte de vuelta)

Impacto ambiental y social

Uso intensivo de electricidad y agua

Falta de transparencia

Muchas empresas han relajado o abandonado sus planes para reducir las emisiones de CO2

Construcción de centros de datos en zonas con estrés hídrico

Falta de privacidad por defecto

Todos los datos viajan a servidores externos

La mayoría usa los datos para entrenar sus modelos

Uso de datos para emplazar publicidad

Diseñados para enganchar

Chute de dopamina y pensado para engagement

Diseñado para que sea difícil saber parar/descansar

Tremendamente complacientes

Promueven el "sendentarismo cognitivo"

Ilusión de mejora de productividad

Ilusión de estar hablando con un humano (los antropomorfizamos)

Les damos roles para los que no están diseñados

No son psicólogos pero tampoco hay controles/limitaciones para que se usen como tal

Otros efectos secundarios

Excusa para despedir empleados

Reemplazo de personas para incrementar ingresos

Promueve la brecha digital

Refuerzo del individualismo

Promueve la creación de herramientas personalizadas para uso propio

Devalúa las herramientas compartidas

Incremento de la deuda tecnológica

Es imposible revisar todo el código generado

Acciones

Usar la IA generativa de forma responsable. Solo cuando es realmente necesaria y con modelos de código abierto, en local, en la medida de lo posible.

Novedades

Cal.com deja de ser de código abierto por “culpa” de la IA, aunque comparten el código de cal.diy:

https://cal.com/es/blog/cal-com-goes-closed-source-why

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By Nahuai Badiola y esther solà

May 04, 2026

#347 – Mis problemas con la IA generativa

1 hour 10 minutes

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Nahuai lleva meses intentando formarse una opinión sobre la IA generativa y este es el primer intento de ordenar sus ideas.

¿Qué tal la semana?

Semana esther

Tareas varias para clientes, vulnerabilidades y malwares y una migración complicada.... vamos, lo de siempre.

Semana Nahuai

Investigando cómo implementar Apple y Google Pay en RCP

Investigando cómo sincronizar usuarios de RCP con Discord

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Sustituir Cursor y Claude por Zed o OpenCode, para usar LLMs de código abierto exclusivamente.

En la medida de lo posible en local (Ollama - LM Studio)

Sino OpenCode Go o Ollama Cloud (modelos de código abierto ejecutados en la nube).

Investigando los agentes de código abierto como OpenCode y Pi (como alternativa a Claude Code).

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Tema de la semana:

Marketing engañoso

El nombre inteligencia artificial no le hace justicia

Los LLMs son modelos de predicción

No piensan, predicen

No alucinan, cometen errores de predicción

La mentira de la AGI

Hype desmedido

Promovido por los principales actores

Concentración de poder

Controlado por las big tech

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Cuanto más grande mejor (LLMs vs SLMs)

Mucha información pero de calidad cuestionable

Muévete rápido y rompe cosas vs reflexión

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Uso subvencionado para ganar cuota de mercado y hacerse imprescindibles

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Inversión circular entre las principales empresas

Falta de ética

Modelos creados en el robo sistemático de contenido sin pagar a los autores

Modelo extractivista no sostenible (no revierte de vuelta)

Impacto ambiental y social

Uso intensivo de electricidad y agua

Falta de transparencia

Muchas empresas han relajado o abandonado sus planes para reducir las emisiones de CO2

Construcción de centros de datos en zonas con estrés hídrico

Falta de privacidad por defecto

Todos los datos viajan a servidores externos

La mayoría usa los datos para entrenar sus modelos

Uso de datos para emplazar publicidad

Diseñados para enganchar

Chute de dopamina y pensado para engagement

Diseñado para que sea difícil saber parar/descansar

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