En pleno siglo XXI, mientras la fachada de la democracia se derrumba bajo el peso de una kinderpolitics de patio de parvulario sin sentido, los verdaderos beneficiarios son aquellos que han sabido adaptarse al nuevo orden: las grandes tecnológicas y los oportunistas. Bajo la sombra del Idiot-in-Chief, vemos cómo se desmantelan las barreras que protegían a los ciudadanos, dejando paso a la más tóxica colaboración entre poder y dinero.

La reciente noticia publicada por The Information y reseñada en medios como TechCrunch, GuruFocus y TechStartups acerca de los supuestos planes de OpenAI de cobrar entre los $2,000 y los 20,000 dólares mensuales por agentes de inteligencia artificial «especializados», en algunos titulares denominados «PhD-level AI agents», ha desatado una ola de dudas inevitables: ¿es esto un precio sensato para un producto de este tipo, o se han vuelto completamente locos? ¿Cómo definir la línea entre el valor

A lo largo de los últimos meses o incluso años, hemos sido testigos de una serie de acontecimientos que ponen de manifiesto la creciente obsolescencia de Google, hace tiempo un líder indiscutible de la innovación tecnológica.

Mi columna en Invertia de esta semana se titula «Adiós, Skype…» (pdf), y está inspirada por la noticia de Microsoft de poner fin al proyecto Skype, veintiún años después de su presentación original, para concentrar recursos en su producto de desarrollo interno, Teams.

El final de Skype me genera muchísima nostalgia.

La conocidísima curva de difusión de la innovación de Everett Rogers, que llevo muchísimos años utilizando en mis cursos y que teoriza cómo, a medida que los sucesivos grupos de consumidores adoptan una nueva tecnología, su cuota de mercado termina por conseguir el nivel de saturación en una secuencia que va pasando desde los primeros innovadores hasta los segmentos de la población generalmente más rezagados, parece estar experimentando algunas diferencias muy interesantes cuando la aplicamos a

Donald Trump vuelve a escandalizar al mundo, pero esta vez no con polémicas clásicas, sino con la noticia de la creación de una «reserva estratégica de criptomonedas», tras el impresentable presentación de sus propios memecoins, $TRUMP y $MELANIA, una inaceptable maniobra que, en pleno siglo XXI, utiliza la retórica de la innovación para engatusar a inversores desprevenidos y burlarse de los origenes éticos y financieros que deberían regir el ecosistema cripto.

Un interesante artículo de Azeem Azhar en Bloomberg, «AI will upend a basic assumption about how companies are organized«, me permite continuar con mi razonamiento de hace un par de días sobre el futuro de la consultoría, y extenderlo además a otro tipo de entornos.

El papel de los LLMs creados mediante la inteligencia artificial generativa ha sido, fundamentalmente, facilitar el acceso al conocimiento, del mismo modo que en su momento lo pudieron hacer los motores de búsqueda.

Cuando ves a un grupo de músicos ingleses lanzando afectadamente un álbum silencioso como protesta por el uso que creen que la inteligencia artificial hace de sus obras, te das cuenta de que es fundamental poner fin a la voracidad del copyright y de la propiedad intelectual, si no queremos que un modelo completamente anticuado, sin sentido y que jamás ha protegido a los creadores se convierta en un freno a la innovación.

Desde hace ya varios años, la movilidad autónoma ya no es un sueño futurista, sino una realidad cuya única limitación es la voluntad de las ciudades para acometer ese tipo de proyectos con los socios adecuados.

Los robotaxis están transformando la forma en que nos movemos en las ciudades, y el panorama global se divide entre pioneros audaces e iniciativas que han naufragado, generalmente por culpa de sus propios promotores.

En pleno auge de las herramientas de inteligencia artificial generativa, la consultoría se encuentra en medio de una revolución relativamente silenciosa y profundamente transformadora que podría resultar trascendental de cara a su futuro.

La consultoría tradicional se basa en un modelo intensivo en mano de obra generalmente muy cualificada, con grandes equipos dedicados a investigar, analizar datos y formular recomendaciones a medida.