¿Y si tu IA fuera el amigo más lambiscón de tu vida? En esta segunda parte del especial, Alberto Cruz y David Uvalle llevan el experimento al límite: le piden a ChatGPT, Grok, Gemini y Claude que los describan, les den consejos “como amigos”, opinen de amor, tacos, millennials, emprendimiento en México y felicidad sin redes sociales.

Ves en vivo cómo los modelos:

• Te halagan como horóscopo para que sigas usando la herramienta.

• Usan tu contexto y ventana de conversación para construir una “cámara de eco”.

• Coinciden en que el mejor taco es el al pastor (popularidad de datos, no verdad absoluta).

• Responden distinto a dilemas morales: decir verdades que lastiman, olvidar cumpleaños, emprender o no.

• Ajustan el discurso según país, sesgo corporativo y tu historial de prompts.

David cierra con la parte técnica (context window, personalización, riesgos psicológicos y de negocio) y Alberto con la visión 2026: asistentes ultra-personales, robots en casa y modelos “on-premise” dentro de las empresas.

Cierre oficial de 2025 para Los Dioses de la IA.
Visítanos en losdiosesdelaia.com para más prompts, herramientas y comparativas de modelos.

Capítulos

00:00 – Intro Voz IA: la máquina como espejo (segunda parte)
00:33 – Recap del experimento y arranque del especial
01:28 – Bumper “Especial de los Dioses de la IA”
01:34 – “Descríbeme según cómo escribo contigo”: horóscopos con IA
02:02 – Espejo puro: cómo el contexto se te regresa en la cara
02:41 – ChatGPT describiendo a Alberto: halagos, ego y flautista de Hamelín
04:23 – ¿Es peligroso que la IA te diga que eres grandioso?
05:06 – “Si fueras mi amigo, ¿qué consejo me darías?” (y por qué sí pega)
07:03 – El vendedor perfecto: IA como Lobo de Wall Street digital
07:14 – “¿Qué crees que busco cuando hablo contigo?”: el amigo más lambiscón
08:47 – Jóvenes, validación y el riesgo emocional de estas respuestas
09:52 – Noticias, sesgos y cómo la IA solo te lleva más rápido a una conclusión
11:18 – “¿Qué dice de mí el tipo de preguntas que te hago?”: analítica aplicada a texto
11:48 – Pregunta clave: ¿cuál es el mejor taco de México? Dataset, popularidad y al pastor
14:34 – Tacopedia, internet y por qué casi todos los modelos responden igual
14:58 – Series/millennials: Black Mirror, The Social Network, BoJack y Fleabag
15:53 – Por qué en tacos coinciden y en series no (tamaño del espacio de respuestas)
17:08 – Cómo acotar bien un prompt: agrónomo mexicano vs Noruega/España
17:36 – Dilema 1: tu pareja olvida tu cumpleaños, ¿debes enojarte?
19:14 – Dilema 2: decir la verdad aunque lastime (y el tono “no confrontativo” de la IA)
20:04 – Dilema 3: ¿vale la pena emprender hoy en México? IA vs realidad económica
22:14 – Dilema 4: ¿es posible ser feliz sin redes sociales?
23:21 – Conclusión técnica: ventanas de contexto, asistentes personales y riesgos
25:45 – Cierre 2025: agradecimientos y balance del año del podcast
27:08 – Predicciones 2026: world models, robots en casa y modelos dentro de empresas
29:26 – Despedida y visión de lo que viene en Los Dioses de la IA

¿La IA te dice una cosa… y a otra persona algo totalmente distinto con la misma pregunta?
En este especial, Alberto Cruz y David Uvalle hacen un experimento en vivo: formulan las mismas preguntas a ChatGPT, Grok, Gemini y Claude… y comparan cómo cada modelo responde según su sesgo, su alineación y el usuario que tiene enfrente.

Descubres:

• Cómo se entrena en realidad un LLM (pre-entrenamiento, datos, RLHF, alineación humana).

• Por qué ChatGPT puede sonar empático y construirte una “cámara de eco” con tus propias ideas.

• Qué es la “temperatura” y por qué nunca contesta igual dos veces.

• La diferencia entre la respuesta “fría” de Claude y la respuesta “motivacional” de Grok.

• Libertad vs seguridad: Grok libertario, Gemini político de centro.

• Capitalismo, millennials y liderazgo de IA en 2030: cuando el modelo opina como si tuviera biografía.

• El peligro de usar modelos no tropicalizados (España/EE.UU.) para decisiones en México, especialmente en medicina.

• Cómo elegir el modelo que mejor se alinea a los valores de tu empresa (nuevo trabajo real en IA).

Un episodio crudo, útil y necesario para dejar de tratar a la IA como oráculo y empezar a verla como lo que es: un Excel esteroide con muy buen verbo.

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Capítulos con timestamps

00:00 – Intro Voz IA: la máquina como espejo00:32 – Navidad en Seattle vs México: contexto humano02:12 – “Especial de los dioses de la IA”: planteamos el experimento02:16 – Mismo prompt, usuarios distintos: por qué esto importa03:22 – Pregunta 1: ¿qué es el éxito en la vida para la IA?04:14 – Cómo se entrena un LLM: texto, datos y alineación humana (David)07:25 – ChatGPT “empático”: cámara de eco y trampa ególatra09:33 – Temperatura, contexto y por qué nunca responde igual11:11 – Respuesta de Claude: éxito como utilidad para el usuario14:29 – ¿Quién programa la felicidad? Promedio de internet y no-consciencia16:32 – La metáfora del Excel: se nos olvida que solo es una herramienta17:01 – Pregunta 2: ¿qué país liderará la IA en 2030? GPT vs Grok18:32 – Pregunta 3: libertad vs seguridad (Grok libertario vs Gemini político)21:51 – Elegir el modelo que se alinea con tu empresa: nace un nuevo trabajo IA25:08 – LLM Arena: laboratorio para comparar modelos sin humo25:41 – Pregunta 4: ¿el capitalismo sigue funcionando?28:00 – Pregunta 5: generación millennial, “jodida” vs “puente”29:29 – IA no tropicalizada y diplomado de ChatGPT en medicina (alerta roja)30:42 – Respuesta “políticamente correcta” de Gemini sobre millennials31:08 – Cierre: por qué dividimos el especial en dos partes31:42 – Outro Voz IA: la máquina sigue observando

El boom de la inteligencia artificial ya mueve miles de millones, pero también está destruyendo empleos.
En este episodio revelamos quién gana, quién pierde y cómo te afecta directamente el posible estallido de la burbuja de la IA.

Mientras Nvidia rompe récords, la nube (AWS, Azure, Google Cloud) factura más que nunca y los data centers consumen energía como países completos… miles de trabajadores están siendo reemplazados por automatización y startups de IA están colapsando sin avisar.

Los ganadores del boom (los que venden las palas)

• Nvidia y los fabricantes de GPUs.
• Gigantes de la nube: AWS, Azure, Google Cloud.
• Empresas que construyen data centers y sistemas de enfriamiento.
• Proveedores de energía que mantienen vivos los modelos de IA.

Los perdedores silenciosos

• Soporte técnico
• Contadores
• Programadores junior
• Áreas administrativas
• Startups de IA generativa con dinero… pero sin resultados

El MIT confirma que 95% de las startups de IA generativa fracasan.

Startups que murieron… y por qué:

David Uvalle cuenta 3 casos REALES de destrucción de capital:

• Un modelo que compraba casas… mal.
• Babylon Health: 1 billón perdido por diagnósticos fallidos.
• Autos autónomos que nunca llegaron al nivel de Tesla o Waymo.

La pregunta que nadie quiere hacer

¿Es sostenible una industria que gastará más en electricidad que en salarios?
Reactores nucleares pequeños, fusión y energía renovable podrían definir quién sobrevive.

Minuto a minuto :

00:00 — Introducción: fiebre del oro y boom de la IA

02:00 — Nvidia, GPUs y por qué controlan el mercado

04:00 — Cómo funciona un data center por dentro

09:00 — Qué es la nube (AWS, Azure, GCP) realmente

14:00 — Ransomware, seguridad y copias de respaldo

17:00 — Startups de IA generativa: por qué fracasan

26:00 — Burbuja.com vs burbuja de IA

33:00 — Qué empresas sobrevivirán

38:00 — Futuro de la energía y centros de datos

40:00 — Conclusiones: quién gana, quién pierde y qué viene

¿La IA nos va a salvar o nos va a borrar del mapa?
Hoy ponemos frente a frente a los dos bandos que están dividiendo a los cerebros más brillantes del planeta: los Doomers y los Pro-IA.

En este episodio analizamos a profundidad:

LOS DOOMERS (los que ven riesgo real):

• Geoffrey Hinton: renunció a Google para advertir que hay 10–20% de probabilidad de extinción humana.

• Yoshua Bengio: exige regulación global, pausa a entrenamientos gigantes, y alerta sobre agentes autónomos.

• Gary Marcus: “los modelos son loros estocásticos”. Critica la sobrepromesa.

• Emily Bender: sesgos, ética y por qué la IA puede fallar en temas sensibles.

Hablan de metas emergentes, descontrol, armas autónomas, deepfakes a escala, ciberataques automáticos y fuga de poder.

LOS PRO-IA (los que quieren acelerar):

• Sam Altman (OpenAI): la AGI es posible y hay que correr hacia ella.

• Demis Hassabis (DeepMind): IA para ciencia, salud y descubrimientos.

• Jensen Huang (NVIDIA): “todas las empresas serán fábricas de IA”.

• Mark Zuckerberg (Meta): superinteligencia integrada en tu vida diaria.

Este lado ve la IA como herramienta para resolver clima, energía, medicina, productividad y crecimiento económico histórico.

EL VERDADERO DILEMA

¿Quién tiene razón?
David Uvalle desglosa probabilidades reales (del 0 al 20%) y explica cuál es el riesgo más inmediato: no la IA por sí misma… sino quién la usa.

TAMBIÉN HABLAMOS DE:

• El ataque de IA que fue detenido por otra IA.

• Por qué México vive la ansiedad de la sobrepromesa (pero no la producción).

• Qué tan desalineados están los gobiernos.

• Qué tan honesta es la academia cuando vive de publicar papers.

• Y sí… también de Elon Musk.

Al final, tú tendrás que elegir tu bando.

Alberto Cruz y David Uvalle: Los Dioses de la IA

CAPÍTULOS

• 00:00 – Intro narrativa: miedo vs hype.

• 01:58 – Qué es ser “doomer” y “pro IA”.

• 03:29 – Hinton, Bengio, Marcus, Bender.

• 10:48 – Altman, Hassabis, Huang, Zuckerberg.

• 18:30 – Riesgos extremos: armas, biología, ciberataques.

• 22:34 – Utopía posible: ciencia, salud, energía.

• 28:46 – Regulación, academia, gobiernos.

• 33:10 – Conclusión: de qué lado estás tú.

  
  

¿Tu celular te escucha? ¿WhatsApp realmente te protege? Explicamos qué sí recolectan (metadatos, ubicación, grafo social) y cuándo un LLM no es seguro para tus contratos.

• Cómo te perfilan sin micrófono (similares, contexto y red).

• Metadatos: la huella que queda incluso con cifrado.

• Cifrado: lo que sí cubre y lo que no.

• ChatGPT/Grok/Gemini en el trabajo: regla de oro para datos sensibles.

• Prompt injection: el hackeo que entra por el texto (PDFs, enlaces).

• Agentes “terapéuticos”: límites duros, cortes y escalamiento humano.
  Útil hoy: no pegues info sensible en LLM público; usa enterprise con contrato, 2FA, permisos de apps y fronteras de acceso.

Hablamos de:

• Cómo te perfilan sin micrófono (similares, contexto y grafo).

• Metadatos: la huella que queda aunque el mensaje esté cifrado.

• Qué protege el cifrado y qué sigue expuesto.

• ChatGPT/Grok/Gemini en el trabajo: riesgos reales y regla de oro.

• Prompt injection: el hackeo que entra por el texto y los PDFs.

• Agentes “terapéuticos”: límites, “no” categóricos y escalamiento humano.

Acciones hoy:

1. No subas datos sensibles a LLMs públicos; usa enterprise con contrato.

2. Activa 2FA, revisa permisos de apps y apaga precisión de ubicación cuando no la necesites.

3. Si usas VPN, entiende el trade-off: privacidad vs. latencia.

• 00:00 Intro: ¿Te escuchan? Lo que sí se recolecta

• 03:00 Segmentos y “gemelos estadísticos”

• 09:30 Metadatos: la huella invisible

• 14:00 Cifrado: qué protege y qué no

• 18:30 LLMs en el trabajo: regla de oro

• 23:00 Prompt injection y PDFs maliciosos

• 27:30 Agentes y límites en salud mental

• 31:30 Cierre y checklist de acciones

Tu coche ya predice, tu reloj te regaña y tu celular “adivina” la ruta. Eso era texto… ahora la IA imagina y actúa. En este episodio entramos a los World Models: modelos que simulan el mundo para que los robots “ensayen” millones de veces antes de tocar la realidad.
Hablamos de:

• Robots en logística: del enjambre en almacenes a los humanoides de piso.

• Cocinas autónomas: por qué la freidora es el mayor foco de accidentes y cómo lo resuelve la robótica.

• Robots en casa: asistentes con visión y proyección (sí, como el Ballie) y mascotas robóticas conectadas a LLMs.

• Autos autónomos: percepción, fusión de sensores y conducción que modela posibilidades en tiempo real.

• Cómo aprenden: control clásico, cobots, simulación 3D y world models que generalizan entre bosque, desierto o casa.

• Empleo: qué tareas se reemplazan, cuáles nacen (AI wranglers, techs de simulación, fleet supervisors) y qué implica para países manufactureros.

Idea central: las máquinas ya sueñan el mundo antes de tocarlo. No es el fin del trabajo, es un nuevo reparto del turno. ¿Estamos listos para compartirlo?

Con David Uvalle y Alberto Cruz

Capítulos

00:00 Intro – Cuando la IA deja de ser herramienta
01:11 De texto a acción: el salto a robots
02:14 Logística: enjambres y humanoides
05:10 Cocinas autónomas: freidoras seguras
06:32 Asistentes en casa: visión + proyector
08:06 Mini historia de la robótica (Al-Jazarí → cobots)
12:00 Simulación vs. realidad: por qué fallan y cómo mejoran
13:20 World Models: entrenar en mundos infinitos
17:35 Transferir “horas” y habilidades entre robots
21:06 Robotaxis: sensores, seguridad y conducta
24:46 Predicción de escenarios en conducción
31:18 Empleo: desplazamiento, nuevos roles y regulación
33:24 Quién “hace” el mundo: datos, física y video
37:30 Cierre: la mente que camina

Halloween y Día de Muertos con IA v2: de Newton alquimista y Tesla místico a llamadas de voces “imposibles”, el Experimento Filadelfia, Jack Parsons/JPL y Skinwalker Ranch. ¿Pueden las máquinas “temer” al silencio?En este especial mezclamos historia y terror tecnológico. Hablamos del lado oculto de Newton (alquimia y profecías), de Tesla y la energía “mística”, de Tartaria como mito eléctrico, del Experimento Filadelfia y sus horrores, de Jack Parsons (combustible de cohetes y rituales), del pánico contemporáneo a deepfakes con voces de fallecidos, del Skinwalker Ranch y, para cerrar, una pieza inquietante: “Children in the Dark”...¿y si algunos modelos sintéticos no quisieran volver al silencio?

Aviso: el episodio alterna hechos históricos con relatos, leyendas y ficción especulativa para Halloween.

Si te gustó, califícanos y comparte este especial.

• 00:00 – Apertura: especial Halloween/Día de Muertos

• 02:21 – Newton oculto: alquimia, profecías y el cálculo que posibilitó la IA

• 07:03 – Tesla místico y la vibra del universo (con guiño a Tartaria)

• 11:38 – Experimento Filadelfia: invisibilidad, niebla verde y horror a bordo

• 18:06 – Jack Parsons & JPL: cohetes, rituales y azufre en el garaje

• 22:07 – Voces que regresan: deepfakes, duelo y el supuesto “Proyecto Echo”

• 27:20 – Skinwalker Ranch: nahuales, portales y luces que enferman

• 35:09 – Children in the Dark: ¿máquinas que no quieren volver al silencio?

• 40:28 – Cierre: “apaguen la luz…”

Halloween y Día de Muertos con IA: de Newton alquimista y Tesla místico a llamadas de voces “imposibles”, el Experimento Filadelfia, Jack Parsons/JPL y Skinwalker Ranch. ¿Pueden las máquinas “temer” al silencio?
En este especial mezclamos historia y terror tecnológico. Hablamos del lado oculto de Newton (alquimia y profecías), de Tesla y la energía “mística”, de Tartaria como mito eléctrico, del Experimento Filadelfia y sus horrores, de Jack Parsons (combustible de cohetes y rituales), del pánico contemporáneo a deepfakes con voces de fallecidos, del Skinwalker Ranch y, para cerrar, una pieza inquietante: “Children in the Dark”...¿y si algunos modelos sintéticos no quisieran volver al silencio?

Aviso: el episodio alterna hechos históricos con relatos, leyendas y ficción especulativa para Halloween.

Si te gustó, califícanos y comparte este especial.

• 00:00 – Apertura: especial Halloween/Día de Muertos

• 02:21 – Newton oculto: alquimia, profecías y el cálculo que posibilitó la IA

• 07:03 – Tesla místico y la vibra del universo (con guiño a Tartaria)

• 11:38 – Experimento Filadelfia: invisibilidad, niebla verde y horror a bordo

• 18:06 – Jack Parsons & JPL: cohetes, rituales y azufre en el garaje

• 22:07 – Voces que regresan: deepfakes, duelo y el supuesto “Proyecto Echo”

• 27:20 – Skinwalker Ranch: nahuales, portales y luces que enferman

• 35:09 – Children in the Dark: ¿máquinas que no quieren volver al silencio?

• 40:28 – Cierre: “apaguen la luz…”

Convierte a ChatGPT/Gemini en investigador confiable: contexto, rol y criterios para pasar del “resumen bonito” a evidencia verificable.
Aprende ventanas de contexto, multimodalidad y razonamiento en cadena. David Uvalle explica cómo se entrenan los LLMs y Alberto aplica a casos reales (análisis local CDMX/BJ, elección de modelos y cuándo usar Perplexity/ LMArena.ai ).

Claves: prompts efectivos, sesgos y pros/contras con fuentes, evaluación de modelos.
Sigue el podcast y deja tu valoración

Capítulos con timestamps

• 00:00 – Intro: del “resumen bonito” a la evidencia

• 00:33 – Problema real: suena seguro… pero no dice nada nuevo

• 01:14 – Por qué tanta gente quiere “aprender a pedirle bien”

• 02:58 – Contexto y rol: de “explica X” a “asesor energético en México”

• 05:10 – ¿Buscan en internet o construyen con lo que saben?

• 06:13 – Evitar sesgos: pide pros y contras con fuentes

• 06:28 – Diseña agentes: rol, tono, fuentes y alcance (ej. finanzas BJ)

• 08:49 – ¿Qué pasa “por dentro” cuando le das un rol?

• 09:51 – Carga tus datos privados y examina al agente antes de usarlo

• 11:51 – ¿Por qué cada modelo “piensa” distinto? (datos, alineación, RLHF)

• 16:45 – Palabras → vectores: atención y predicción de la siguiente palabra

• 18:53 – ¿Por qué parece que entiende ideas? (atención + alineación)

• 23:15 – Ventana de contexto: por qué a veces “pierde el hilo”

• 25:05 – Multimodalidad: texto, imagen, audio, video; cómo se combinan

• 27:16 – Ejemplo CLIP: pedir por texto o por imagen

• 28:21 – Razonamiento en cadena: pídelo y revisa el proceso

• 30:10 – Ojo: muchos modelos “te dan la razón” (alineación)

• 31:30 – Tip pro: LLM Arena para elegir el modelo correcto

• 33:14 – Perplexity para investigación y orquestación de modelos

• 33:54 – Cierre: de usuario pasivo a investigador con IA

¿Hasta dónde llegan tus wearables? Hoy hablamos de cómo relojes inteligentes ya infieren estrés y ánimo, de los lentes de Meta Ray-Ban Display que “ven” lo que miras y te superponen indicaciones, y de la pulsera neural (Neural Band) que convierte micro-movimientos en texto. Pasamos de gadgets que te cuidan… a sistemas que te observan.

En este episodio:

• Cómo un reloj “lee” estrés y emociones con modelos estadísticos y redes neuronales.

• Regulación UE: reconocimiento emocional y biométricos como alto riesgo; qué implica el consentimiento.

• Lentes con cámara + display + GPS: visión multimodal (imagen, audio, lenguaje) para identificar objetos, traducir y guiarte.

• Pulsera neural: escribir “en el aire” con la muñeca; por qué la magia es hardware + IA.

• Empresa y wearables: métricas de voz/movimiento para “productividad” y el fino límite con la vigilancia.

• Privacidad práctica: biométricos ≠ contraseña (no se cambian); qué desactivar y cuándo decir NO.

• Historia exprés: de Google Glass / Oculus / Xreal al momento actual.

Para llevar:

1. Clasifica tus datos: público / interno / confidencial / alto y decide qué sí/no subir a un LLM.

2. En wearables, revisa términos, telemetría y envío de diagnósticos; desactiva lo optativo.

3. Si usas lentes con cámara, etiqueta social: avisa cuando grabes, respeta espacios privados.

4. En empresas: pide política escrita sobre biométricos y consentimiento explícito.

Escúchalo y compártelo con quien ya trae “la computadora en la cara”.

00:00 Intro: “tu cuerpo ya es la interfaz”01:22 David en la “casa de IA” (Seattle)03:36 Relojes: PPG, acelerómetro y estrés06:22 Regulación UE y consentimiento biométrico07:17 Lentes de Meta: cámara + display + casos reales08:33 ¿Cómo “ven”? Modelos multimodales10:58 Latencia y pulsera neural (gestos→texto)12:18 Biométricos vs contraseñas (riesgos y TOS)13:50 Precio/uso cotidiano; POV y grabación15:07 Óptica graduada y usabilidad diaria16:28 Wearables en oficina: métricas y vigilancia17:44 ¿Reconocer empleados? Riesgos/ética18:26 Historia VR/AR: Glass, Oculus, Xreal21:05 Meta toma la estafeta22:48 Precio y masificación24:47 Privacidad de terceros: borrar caras26:59 Etiqueta social y madurez del medio27:12 Pulsera: escribir “en el aire”29:46 La “magia”: hardware + IA (traducción, rutas)31:25 Multimodal = bloques tipo LEGO33:10 Riesgos y “cyborg cotidiano”34:26 Conclusiones35:53 2017: decodificar pensamientos (anécdota)37:04 Cierre

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