La conversación sobre ética en inteligencia artificial ha cambiado radicalmente.

Hace apenas unos años discutíamos sobre sesgos, privacidad o discriminación algorítmica. Pero mientras debatíamos sobre fairness y datasets… la IA empezó a hacer algo mucho más importante: actuar.

En este episodio de Código Abierto, Álex, Mónica e Ignacio exploran cómo la ética de la IA ha dejado de ser un debate filosófico para convertirse en un problema operativo, organizativo y de infraestructura.

Porque los modelos ya no solo responden preguntas.

Ahora:

• ejecutan tareas,
• coordinan agentes,
• priorizan decisiones,
• escriben código,
• automatizan workflows,
• y empiezan a ocupar capas reales de poder dentro de empresas y gobiernos.

Hablamos del choque entre AI Ethics y AI Safety, de agentes autónomos, de alineamiento, de governance, de dependencia de APIs privadas y de una pregunta cada vez más incómoda:

¿Estamos delegando demasiado rápido en sistemas que ni entendemos del todo… ni controlamos realmente?

A lo largo del episodio analizamos trabajos como:

• Mind the Gap!
• AI Agents and Hard Choices
• AI Integrity
• International AI Safety Report

Y conectamos todo ello con el momento actual de OpenAI, Anthropic, Claude Code, los workflows multiagente y el nuevo reparto de poder que está emergiendo alrededor del cómputo, las GPUs y la infraestructura.

Porque quizá el problema nunca fue que las máquinas se parecieran demasiado a nosotros.

Quizá el problema es que nosotros estamos empezando a delegar criterio, contexto y responsabilidad demasiado deprisa.

La IA no necesita conciencia para cambiar la civilización.

Solo necesita suficiente autonomía.

En este episodio de Código Abierto hablamos de una idea que puede cambiar por completo cómo entendemos la inteligencia artificial… y quizá también cómo entendemos las empresas.

Porque tal vez el futuro de la IA no sean agentes individuales cada vez más inteligentes.

Tal vez el futuro sean organizaciones enteras de agentes trabajando como compañías digitales.

A raíz del paper From Skills to Talent: Organising Heterogeneous Agents as a Real-World Company, exploramos un nuevo paradigma donde los agentes ya no son simples herramientas conectadas con prompts y workflows improvisados, sino empleados digitales con roles, memoria, herramientas, especialización y capacidad de coordinación.

• CEO.
• RRHH.
• Managers.
• Desarrolladores.
• QA.
• Investigadores.

Todo sintético.

Y todo organizado como una empresa real.

También conectamos estas ideas con GDPVal de OpenAI y la transición que empieza a vivir la industria: dejar de medir la IA por benchmarks académicos y empezar a medirla por su capacidad de generar trabajo económico real.

Durante la conversación hablamos de:

• por qué los sistemas multiagente actuales escalan mal,
• qué significa pasar de “skills” a “talents”,
• marketplaces de agentes especializados,
• startups de una sola persona dirigidas por cientos de agentes,
• memoria organizativa y aprendizaje colectivo,
• por qué el verdadero moat quizá ya no sea el modelo,
• y cómo la IA podría transformar la propia estructura de las empresas.

Porque quizá el próximo gran salto de la inteligencia artificial no sea crear una mente artificial.

Sino construir sociedades artificiales.

Una conversación sobre organización, coordinación, productividad… y sobre el extraño momento histórico en el que las máquinas empiezan a parecerse menos a herramientas y más a compañías.

Hay algo que no está cuadrando en la inteligencia artificial.

Cada vez es más potente…
pero cada vez parece más difícil usarla de forma continua, predecible y fiable.

En este episodio analizamos la polémica reciente en torno a Claude:

• Límites de uso que se agotan antes de lo esperado
• Cambios en cómo se consumen tokens, especialmente en horas punta
• Problemas con Claude Code y su impacto en desarrolladores
• Y la retirada de esta funcionalidad del plan Pro

Lo que sobre el papel son ajustes técnicos… en la práctica están generando una pregunta mucho más profunda:

👉 ¿Se puede construir sobre algo que no entiendes del todo?

A partir de ahí, ampliamos el foco.

Porque esto no va solo de Claude.

Va de algo más estructural:

• El coste real de operar modelos de IA
• La tensión entre crecimiento, experiencia de usuario y sostenibilidad
• Y la posibilidad de que esta carrera ya no se esté jugando en inteligencia… sino en infraestructura

También ponemos sobre la mesa el contraste entre Anthropic y OpenAI, y el papel —más silencioso pero igual de relevante— de Google en esta partida.

Y, por supuesto, hablamos del hype alrededor de Mythos:

Qué promete, qué sabemos… y cuánto hay de narrativa frente a producto real.

Un episodio sobre límites.

Pero no solo de tokens.

Sino de expectativas, de modelos de negocio… y de hasta dónde puede llegar realmente la IA que estamos construyendo.

En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson toman como punto de partida el informe de IBM The Enterprise in 2030 para plantear una pregunta de fondo: ¿están las empresas rediseñando su futuro con IA o simplemente maquillando sus problemas con una nueva capa tecnológica?

La conversación gira alrededor de una idea incómoda pero cada vez más visible: la IA ya no va solo de eficiencia. Va de replantear cómo compite una empresa, cómo decide, cómo se organiza y cómo convierte productividad en crecimiento real.

A lo largo del episodio hablamos de empresas “AI-first” por diseño, del peso que siguen teniendo los legados tecnológicos, de la distancia entre el hype y la estrategia, y de por qué muchas organizaciones siguen sin resolver problemas básicos de datos, procesos y coordinación entre negocio y tecnología.

También entramos en algunos de los grandes debates del momento: si de verdad la ventaja estará en construir modelos propios o en combinar bien los existentes con datos y contexto propios, qué papel jugarán los agentes y la orquestación, cómo cambia el trabajo del profesional tecnológico, y por qué el pensamiento crítico, el criterio y la capacidad de cuestionar importan más que nunca.

Y, por supuesto, cerramos con una mirada al siguiente salto que apunta IBM: la computación cuántica. Porque bastante tenemos aún con entender esta ola… como para ignorar la siguiente.

Un episodio sobre IA, estrategia, legado, velocidad, talento y ese reto que cada vez parece más evidente: no basta con usar IA; hay que saber para qué, cómo y con qué impacto real en el negocio.

En este episodio de Código Abierto, Álex, Ignacio y Mónica analizan el momento que vive Anthropic y se hacen una pregunta cada vez más difícil de esquivar: ¿está OpenAI perdiendo el ritmo frente a sus rivales?

La conversación arranca con una sensación compartida: la IA ha dejado de ser solo una carrera de demos, hype y benchmarks para convertirse en algo bastante más serio. Ahora pesan más los costes, la seguridad, el control, la integración real con herramientas de trabajo y, sobre todo, la capacidad de convertir la promesa en producto útil.

Hablamos del giro de Anthropic en los últimos meses: su foco en productividad, Cowork, MCP, conectores, contexto largo y una estrategia que parece mucho más orientada al puesto de trabajo que al espectáculo. También entramos en el debate alrededor de Claude Mythos y Project Glasswing, y en si la decisión de no lanzar ciertos modelos por motivos de seguridad es un acto de responsabilidad, una jugada estratégica… o las dos cosas a la vez.

Además, ponemos sobre la mesa el papel de Google, la posición privilegiada de Microsoft/OpenAI en la empresa, el miedo a perder el control con los agentes, la posible concentración de poder en torno a unos pocos jugadores y la gran duda de fondo: si esto sigue siendo una carrera… o si cada uno está jugando ya a un juego distinto.

Un episodio sobre modelos, sí. Pero también sobre estrategia, mercado, poder y el futuro del trabajo.

En este episodio de Código Abierto, Álex y Diego se sientan a conversar, a partir de una charla de John Hernández con Pep Martorell, sobre una idea que cada vez pesa más: la inteligencia artificial ya no es solo una herramienta de productividad, sino una tecnología que está empezando a redibujar la empresa, el empleo y hasta el modelo de sociedad.

Hablamos de la democratización del conocimiento, de cómo la IA está elevando el suelo de capacidades para millones de personas, pero también de los nuevos riesgos que eso trae consigo: shadow AI, fuga de información, falta de gobierno, velocidad sin control y organizaciones que aún no han entendido que esto no va solo de tecnología, sino de cultura, estrategia y liderazgo.

También exploramos el salto de los copilotos a los agentes, el papel de la confianza y la responsabilidad jurídica en un mundo cada vez más automatizado, y qué puede pasar cuando las herramientas no solo nos ayudan a trabajar mejor, sino que empiezan a ejecutar, decidir y generar conocimiento por sí mismas.

Un episodio para pensar despacio sobre un cambio que ya va demasiado rápido.

En este episodio de Código Abierto nos metemos de lleno en una pregunta que cada vez incomoda más: ¿la inteligencia artificial viene a cargarse las humanidades… o a obligarnos a repensarlas?

A partir del caso de una universidad china que ha sustituido algunas carreras tradicionales por nuevos programas vinculados a la IA, Álex y Mónica abren un debate mucho más amplio: qué papel debería tener hoy la universidad, si debe responder al mercado, formar ciudadanos críticos o intentar hacer ambas cosas a la vez.

Hablamos de filosofía, latín, periodismo, ingeniería, empleabilidad, pensamiento crítico, creatividad y perfiles híbridos. También de una tensión que lleva años ahí, pero que la IA ha vuelto imposible de ignorar: la diferencia entre automatizar tareas y sustituir disciplinas.

Porque quizá el problema no sea que la IA escriba, traduzca o resuma. Quizá el problema real sea otro: si estamos formando personas capaces de pensar por sí mismas o solo de repetir lo que ya existe.

Una conversación sobre educación, tecnología y futuro. Pero también sobre criterio, curiosidad y el tipo de profesionales —y de sociedad— que queremos construir.

Durante años, las telcos han construido la infraestructura sobre la que se ha levantado Internet. Han puesto la red, la fibra, las antenas, los sistemas y el CAPEX. Pero mientras ellas mantenían la autopista, otros se quedaban con el peaje.

En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson Rodríguez Mavarez reflexionan sobre una de las grandes preguntas estratégicas del sector: ¿pueden las telcos dejar de ser un simple “tubo” y convertirse en plataformas de valor en la era de la inteligencia artificial?

Hablamos de por qué las telecos llevan décadas sentadas sobre una auténtica gallina de los huevos de oro —sus datos, su capilaridad, su proximidad al cliente y al mundo físico— y, sin embargo, no han sabido monetizar ese activo como sí lo han hecho otros actores del mercado.

A partir de su experiencia en Telefónica y en el mundo cloud, Álex y Nelson repasan temas como:

• la paradoja histórica de las telcos frente a los OTT y los hyperscalers

• el uso de la IA para operar mejor la red y reducir costes

• el papel del Edge Computing como posible cambio de juego

• la oportunidad de IoT, la soberanía del dato y la seguridad

• el gran reto organizativo y estratégico del sector

• y el riesgo de que, una vez más, las telcos pongan la infraestructura… y otros capturen el valor

Una conversación sobre redes, datos, plataformas, inteligencia artificial y futuro. Pero, sobre todo, sobre una pregunta de fondo: si las telcos ya tienen la gallina, ¿serán capaces por fin de vender los huevos?

En los últimos días ha circulado por internet un curioso documento: “The 2028 Global Intelligence Crisis”, un informe ficticio escrito como si estuviéramos en el año 2028, donde se describe una posible crisis económica provocada por… el éxito de la inteligencia artificial.

La premisa es provocadora:

si la IA aumenta radicalmente la productividad, automatiza gran parte del trabajo intelectual y reduce la necesidad de trabajadores cualificados, ¿podría romperse el ciclo económico tradicional basado en salarios, consumo y crecimiento?

En este episodio de Código Abierto, Álex conversa con Ignacio Gavilán y Diego para analizar esta idea desde distintos ángulos:

• Por qué este informe ha generado tanto debate en la comunidad tecnológica

• La hipótesis del “Ghost GDP”: producción que existe en las estadísticas pero no circula en la economía real

• La posible espiral entre automatización, empleo white-collar y consumo

• Si realmente estamos ante una disrupción distinta a otras revoluciones tecnológicas

• El impacto de la IA en el software, el SaaS y los modelos de negocio

• Y qué señales tempranas podrían indicarnos si este escenario empieza a materializarse

Entre economía, tecnología y alguna que otra digresión inevitable, el episodio plantea una pregunta de fondo:

¿Estamos ante una simple transformación tecnológica… o ante un cambio más profundo en cómo funciona la economía?

Un episodio para pensar el futuro con calma, espíritu crítico y —como siempre— un poco de ironía.

¿Puede un modelo como Claude poner en cuestión una de las grandes fortalezas históricas de IBM?

En este episodio de Código Abierto, Álex y Nelson analizan el revuelo generado por la capacidad de Claude para trabajar con COBOL y la reacción del mercado ante la posibilidad de que el software legacy deje de ser una caja negra.

Hablamos de qué es COBOL, por qué sigue vivo sesenta años después, cómo los mainframes han sostenido durante décadas el core de bancos, aseguradoras, utilities y administraciones públicas, y qué cambia cuando la IA empieza a documentar, reinterpretar y optimizar esos sistemas.

La conversación va mucho más allá del titular.

Exploramos el verdadero moat de IBM, el papel de las consultoras que han vivido del mantenimiento del legacy, la diferencia entre traducir sintaxis y entender lógica de negocio, y por qué el mayor riesgo para los incumbentes quizá no sea que la IA llegue… sino no reaccionar a tiempo.

Un episodio sobre tecnología, sí.

Pero también sobre poder, regulación, vendor lock-in, modernización y el futuro de los sistemas críticos.