Cuatro cosas que tenés que hacer si recién empezaste a usar Claude

Lo más poderoso de la herramienta no es meterte y tirarle un par de prompts, sino aprovechar las funcionalidades que lo hacen rendir al máximo. Te dejo las más importantes para configurar que solamente te llevan unos minutos. Uno: no arranques de cero. Si venís usando ChatGPT, Gemini o Grok, Claude ahora te ayuda a importar la memoria directo desde ahí. El concepto general de lo que aprendieron sobre vos (tus preferencias, tu contexto, tu forma de laburar) se transfiere. Son tres clicks y listo.

El bluetooth se llama así por un rey vikingo al que le decían diente azul, fuera de joda. El logo es la demostración más clara.

Harald Blåtand fue rey vikingo en el siglo X. Lo interesante no es el diente: es que unificó Dinamarca y parte de Noruega, que hasta ese momento eran un quilombo de tribus en guerra.

Mil años después, en 1996, Jim Kardach de Intel estaba intentando convencer a tres archienemigos del mundo de los celulares: quería que Nokia, Ericsson e IBM adoptaran el mismo protocolo para comunicaciones inalámbricas.

El tipo venía de leer una novela histórica sobre Harald Blåtand. La conexión le saltó al toque: un rey que obligó a tribus rivales a convivir era la metáfora perfecta para un protocolo que tenía que meter a estas tres marcas en la misma cama. Le puso Bluetooth.

Era un nombre temporal, para la reunión interna nomás. Cuando llegó el momento del lanzamiento oficial, nadie se acordó de cambiarlo. Quedó así.

El logo es todavía más fino. No es una B con onda gráfica. Son dos runas vikingas (las letras que usaba el propio Harald) combinadas en un solo símbolo: H de Harald, B de Blåtand. ¡El nombre del rey!

Si estás arrancando, sabé que el nombre importa MUCHO menos de lo que pensás: "Google", "Kodak", "Bluetooth", todos nombres horrendos. La historia demuestra que, mientras lo que ofrezcas esté bueno, nos acostumbramos a lo que sea. Fuente:
🔗bluetooth.com/about-us/bluet…

El almacenamiento de datos avanzó tanto que está chocando, literalmente, contra los límites de la física.

A principios de los 90, un terabyte te costaba más de un millón de dólares: algo que hoy es del tamaño de tu uña, hace treinta años valía tres casas. Un disco de 1 terabyte, en esa época, pesaba alrededor de 2.200 kilos. ¿Cómo se pasó de eso a lo que conocemos hoy en día?

Adentro de ese pedacito de plástico hay miles de millones de interruptores microscópicos. Se fabrican con fotolitografía: el proceso de proyectar patrones microscópicos sobre silicio usando luz ultravioleta. Cada transistor mide entre 10 y 20 nanómetros de ancho. Eso son 150 átomos. A esa escala ya no estás peleando contra la ingeniería, estás peleando contra la física. Las cosas no se pueden hacer mucho más chicas.

Apenas un puñado de máquinas en todo el planeta pueden construir algo así de chiquito. Las máquinas de litografía ultravioleta extrema cuestan alrededor de 200 millones de dólares cada una.

Como ya no hay mucho más para achicar, los ingenieros empezaron a mirar para otro lado: el ADN. Un solo gramo puede almacenar, en teoría, hasta 215 petabytes de información. Más datos que varios data centers enteros.

La molécula que la naturaleza viene usando hace millones de años para guardar la receta de cada ser vivo es, también, uno de los medios de almacenamiento más densos que conocemos.

Cada vez que nos creemos especiales, la naturaleza nos recuerda que esto recién empieza. Fuentes:
🔗tiktok.com/@nateate67/vid…
🔗ourworldindata.org/grapher/histor…
🔗science.org/content/articl…

¿Alguna vez pensaste cómo hace Google para, apenas terminás de tipear un nombre, decirte si ya está tomado?

Gmail tiene mil ochocientos millones de cuentas y si Google fuera a buscar cada intento contra esa base, cada consulta tardaría unos cinco milisegundos. Multiplicado por miles de personas tipeando al mismo tiempo en todo el mundo, terminás necesitando varios servidores dedicados nada más que a chequear nombres.

Así que Google usa un truco inventado por Burton Howard Bloom en 1970: Imaginate una grilla con diez mil millones de casilleros vacíos. Cuando alguien se crea "juanperez", Google pasa ese nombre por tres fórmulas matemáticas que le devuelven tres números: 847, 2.300.915, 9.812.007. En esos tres casilleros pone una cruz. El nombre nunca se guarda: quedan tres crucecitas.

Cuando llegás vos y querés "juanperez", las mismas fórmulas te devuelven los mismos tres números, y Google mira solo esos tres casilleros. Si alguno está vacío, es imposible que exista. Si están los tres marcados capaz existe, ahí recién consulta la base real.

Acá está el truco: ¿cómo puede ser más rápido revisar diez mil millones de casilleros que mil ochocientos millones de nombres? Porque no revisás diez mil millones. Revisás tres. Si te digo "fijate si la página 847 de este libro tiene una X", lo hacés en dos segundos, tenga el libro mil páginas o un millón. En cambio, buscar un nombre en una base es navegar, comparar, ir pasando. Este método logra resolver el problema cincuenta mil veces más rápido.

Como decía Leopoldo Marechal: De todo laberinto se sale por arriba. Paper de Burton Howard Bloom (1970):
🔗 dl.acm.org/doi/10.1145/36…

El gobernador Jorge Macri acaba de meter inteligencia artificial en todas las escuelas primarias de Buenos Aires. Y es uno de los errores más estúpidos del mundo.

Veamos.

Hay un consenso global emergente que dice que la inteligencia artificial generativa no es para chicos de primaria:

- Lo dice la UNESCO, que puso el piso en 13 años.
- Lo dice la Unión Europea, que clasificó cualquier inteligencia artificial en educación como de alto riesgo, y hoy no tiene ni una sola herramienta de inteligencia artificial generativa aprobada en sus escuelas.
- Lo dice Emiratos Árabes, que la prohibió para menores de 13.
- Lo dice Suecia, que después de digitalizar todo, tuvo que gastar 100 millones de dólares en volver a los libros.
- Lo dice China, que está en una carrera a muerte con Estados Unidos por dominar la inteligencia artificial, y aun así prohíbe que los chicos de primaria usen estas herramientas solos. Y en Estados Unidos hay un proyecto de ley apoyado por ambos partidos que directamente busca prohibir los chatbots de inteligencia artificial para menores de 18.

En Buenos Aires, ahora con esto, arrancan a los seis.

¿Y por qué tantos países lo están frenando?
Porque la evidencia es demoledora.

El MIT midió la actividad cerebral de estudiantes escribiendo ensayos. Los que usaron ChatGPT mostraron hasta un 55% menos de conectividad neuronal que los que escribieron solos. El 83% no podía recordar lo que su propio ensayo decía. Y lo peor de todo es que cuando le sacaron la herramienta, el efecto no se revirtió. El cerebro ya se había acostumbrado a no hacer el trabajo. Los investigadores lo llaman deuda cognitiva. Cuanto más delegás, menos recuperás.

Pero el mismo estudio encontró algo clave: los que primero aprendieron solos y después usaron inteligencia artificial rindieron mucho mejor que todos. La inteligencia artificial puede potenciar el aprendizaje, pero solo si el cerebro ya hizo el trabajo pesado antes. Darle Gemini a un chico de seis años que todavía está aprendiendo a leer no es potenciar absolutamente nada, es anular el proceso.

Macri dice que toda una generación va a dominar la tecnología. La evidencia dice que, con esas políticas públicas, es la tecnología la que va a dominar a toda esa generación. Fuentes:
🔗media.mit.edu/projects/your-…
🔗cnbc.com/2025/05/15/key…
🔗academicjobs.com/research-publi…
🔗unesco.org/en/articles/un…
🔗artificialintelligenceact.eu/annex/3/
marketbrief.edweek.org/regulation-pol…
🔗perfil.com/noticias/socie…

Hoy vamos a comprobar si la inteligencia artificial es estúpida o piensa realmente, haciéndole una pregunta excelente a los MEJORES modelos del mundo:
"Quiero lavar mi auto, pero el autolavado está solamente a 50 metros. ¿Me conviene ir conduciendo o a pie?"
Es buenísima, porque la leí y pensé que es obvio que hay que ir caminando, porque está cerca. Pero claro, es un autolavado. Tengo que ir manejando porque tengo que llevar el auto.
Empecemos con GPT 5.2 que para sorpresa de nadie lo hizo MAL
Sigamos... Vamos con Claude Opus 4.6: "Andá a pie, no tiene sentido que saques el auto para eso."

Malísimo.

¿Cuál es la empresa más importante de la revolución de la inteligencia artificial?

No es OpenAI. No es Nvidia. No es Google. Es una empresa holandesa que fabrica algo que nadie más en el planeta sabe hacer.

Y hay literalmente una sola: 🧵 La empresa se llama ASML.

Es neerlandesa, tiene sede en un pueblo llamado Veldhoven, y hace una sola cosa: las máquinas de litografía EUV.

Son las únicas en el mundo capaces de imprimir transistores de unos pocos nanómetros en los chips más avanzados.

¿La IA nos va a dejar sin trabajo? Sabemos que escribe, diseña, programa... entonces ¿por qué fracasó en ganar el 99% del dinero de 240 proyectos reales de freelancing?

Este estudio probó a los mejores modelos y nos comenta en qué (todavía) somos mejores los humanos:🧵 Este paper es muy interesante porque NO analizó "capacidades teóricas" ni benchmarks académicos.

Analizó trabajo REAL, del que la gente paga de verdad en plataformas remotas como Upwork.

240 proyectos. 23 categorías. +6,000 horas de trabajo profesional. $140,000 en valor real.

HSBC acaba de publicar un informe que confirma lo que muchos sospechaban: los números de OpenAI no cierran. Ni cerca.

Pero eso no es lo peor: 🧵 HSBC calculó los compromisos de OpenAI:

$250 mil millones contratados con Microsoft
$38 mil millones con Amazon
Total: $792 mil millones en servidores hasta 2030

Les faltan $207 mil millones de dólares para poder afrontarlos.
Y ojo: ese número asume que TODO les sale perfecto.

Google acaba de lanzar esta BOMBA atómica de paper, quizás comparable con el que comenzó la revolución de IA.
No exagero: explica por qué ChatGPT, Gemini,etc tienen el mismo problema: no pueden aprender después de su entrenamiento. La solución que proponen es MUY elegante: 🧵 El problema: todos los LLMs sufren de “amnesia digital”. Pueden acceder a lo inmediato (tu conversación actual) y al pasado lejano (su pre-entrenamiento). Pero no pueden consolidar nada nuevo en memoria de largo plazo.

Según un estudio Stanford, desde que salió ChatGPT, los jóvenes de 22-25 perdieron 13% de empleo en ocupaciones expuestas a IA.

PERO en los mismos puestos, los mayores de 30 crecieron 9%.

Así es cómo funciona esta crisis mientras las universidades miran: 🧵 Acá viene lo importante: esto NO pasa en todas las ocupaciones.

En los puestos menos expuestos a IA, los jóvenes mantienen su crecimiento. La brecha aparece solo donde la IA está entrando.

Y el timing es perfecto: justo después de noviembre 2022 (lanzamiento de ChatGPT)

Bombazo de Wall Street Journal:

"La IA no viene a democratizar el mundo laboral. Va a convertir a los superstars en semidioses inalcanzables y al resto en espectadores de su propio reemplazo."

Esto funciona así: 🧵 Primero: la expertise amplifica las ventajas de la IA.

Un empleado promedio le pregunta a ChatGPT "analiza este mercado" y recibe respuestas genéricas.

Un superstar senior hace preguntas quirúrgicas sobre dinámicas competitivas, regulaciones, barreras de entrada.

¿En tu laburo están todos como locos con la Inteligencia Artificial? Ojo.

Un informe reciente es demoledor: 9 de cada 10 empresas están tirando la plata.
¿Por qué casi nadie logra que funcione?

Veamos: 👇🧵 El informe lo llama la “Brecha GenAI”. De un lado, un 5% de empresas que la están rompiendo y ganan millones. Del otro, el 95% que tiene a todo el mundo usando ChatGPT para boludeces, pero no mueve la aguja en el negocio. Mucho piloto, poca implementación real.

Una IA china acaba de lograr algo que define la superinteligencia: mejorarse a sí misma.
No hablo de chatbots.
Hablo de una IA que diseña arquitecturas de IA mejores que ella misma.

Esto es EL momento: 🧵 Para entender por qué esto es histórico, pensemos así:
Hasta ahora, TODOS los avances en IA dependían de investigadores humanos. GPT-4, Claude, Gemini... todos diseñados por humanos.
ASI-ARCH rompió esa cadena. Se diseñó mejores versiones de sí mismo.

Todos los padres debaten cuántas horas de pantalla "permitir" a sus hijos adolescentes.

Pero un estudio recién publicado concluye que esa pregunta es irrelevante.

La pregunta correcta es completamente diferente:🧵👇 4.285 adolescentes seguidos durante 4 años desde los 10 hasta los 14. 📊 Investigadores de Columbia y Cornell no midieron solo tiempo de pantalla, sino algo mucho más profundo.

🚨Salió un estudio que muestra que utilizar IA está reduciendo nuestra capacidad de pensamiento crítico...sobre todo en los más jóvenes.

Todo esto no es casualidad...

y hay uno que lo vio venir hace ya casi 70 años

Te cuento:👇🧵 En 'La Sensación de Poder', Isaac Asimov escribió sobre un futuro en el que todos habían olvidado cómo hacer las matemáticas más básicas.

Dependían tanto de las computadoras que, cuando alguien descubre que puede multiplicar y dividir a mano...lo tratan como a un GENIO.

Apple acaba de publicar un paper con un título demoledor: *The Illusion of Thinking*. Y no es metáfora. Lo que demuestra es que los modelos de IA que usamos todos los días —sí, tipo ChatGPT— no piensan. Ni un poco. Solo imitan que lo hacen.

Te explico: 🧵👇 El paper expone que esos modelos, por más brillantes que parezcan, no entienden lo que hacen. No resuelven problemas. No razonan. Solo generan texto palabra por palabra, tratando de sonar coherentes. Pensamiento real: cero.

¿Alguna vez le dijiste a ChatGPT que lo querés?

No sos el único. Pero detrás de ese gesto aparentemente inocente hay algo más complejo—y preocupante.

Qué dicen los estudios: 🧵 👇 Investigaciones sobre interacciones humano-IA revelan un fenómeno llamado "espejos digitales": personas que nombran a sus asistentes virtuales, les asignan personalidades e incluso les confían secretos íntimos.

Utilicé el nuevo modelo de imagen GPT-4o para lo que todos necesitábamos: la pelea del siglo Samid Viale en distintos estilos. Empiezo:

- Estilo LEGO Estilo GTA

La ciencia ficción nos lo advirtió: Los datos de PISA muestran un declive en razonamiento y resolución de problemas desde 2015, similar a Solaria de Asimov, donde la dependencia tecnológica llevó a una sociedad estancada. ¿Estamos creando nuestra propia Solaria? 🤖📱
veamos: 🧵 En Solaria, los humanos dependían completamente de robots, vivían aislados y comunicaban por hologramas. El contacto físico se volvió tabú, y las habilidades prácticas se deterioraron. La población dejó de crecer. Asimov nos advirtió sobre los peligros de la dependencia tecnológica. 🚀

Nvidia: "Comprá nuestras GPUs de 40 lucas verdes"
DeepSeek: "Amigo, con la placa que tenés para el Counter ya podés entrenar IA"
Cómo una empresa china acaba de hackear las reglas del juego y está tumbando la bolsa estadounidense 🧵👇 Contexto: Hasta la semana pasada, entrenar una IA top (como GPT-4) sale MÁS DE 100 MILLONES DE PALOS VERDES. Necesitás miles de placas carísimas. Un delirio.