Los Dioses de la IA

¿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.Capítulos00:00 – Intro Voz IA: la máquina como espejo (segunda parte)00:33 – Recap del experimento y arranque del especial01:28 – Bumper “Especial de los Dioses de la IA”01:34 – “Descríbeme según cómo escribo contigo”: horóscopos con IA02:02 – Espejo puro: cómo el contexto se te regresa en la cara02:41 – ChatGPT describiendo a Alberto: halagos, ego y flautista de Hamelín04:23 – ¿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 digital07:14 – “¿Qué crees que busco cuando hablo contigo?”: el amigo más lambiscón08:47 – Jóvenes, validación y el riesgo emocional de estas respuestas09:52 – Noticias, sesgos y cómo la IA solo te lleva más rápido a una conclusión11:18 – “¿Qué dice de mí el tipo de preguntas que te hago?”: analítica aplicada a texto11:48 – Pregunta clave: ¿cuál es el mejor taco de México? Dataset, popularidad y al pastor14:34 – Tacopedia, internet y por qué casi todos los modelos responden igual14:58 – Series/millennials: Black Mirror, The Social Network, BoJack y Fleabag15:53 – 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/España17:36 – 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 económica22:14 – Dilema 4: ¿es posible ser feliz sin redes sociales?23:21 – Conclusión técnica: ventanas de contexto, asistentes personales y riesgos25:45 – Cierre 2025: agradecimientos y balance del año del podcast27:08 – Predicciones 2026: world models, robots en casa y modelos dentro de empresas29:26 – 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.Visítanos en losdiosesdelaia.com para más prompts, herramientas y comparativas de modelos.Capítulos con timestamps00:00 – 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 silenciososSoporte técnicoContadoresProgramadores juniorÁreas administrativasStartups de IA generativa con dinero… pero sin resultadosEl 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 IA02:00 — Nvidia, GPUs y por qué controlan el mercado04:00 — Cómo funciona un data center por dentro09:00 — Qué es la nube (AWS, Azure, GCP) realmente14:00 — Ransomware, seguridad y copias de respaldo17:00 — Startups de IA generativa: por qué fracasan26:00 — Burbuja.com vs burbuja de IA33:00 — Qué empresas sobrevivirán38:00 — Futuro de la energía y centros de datos40:00 — 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 IACAPÍTULOS00:00 – 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:No subas datos sensibles a LLMs públicos; usa enterprise con contrato.Activa 2FA, revisa permisos de apps y apaga precisión de ubicación cuando no la necesites.Si usas VPN, entiende el trade-off: privacidad vs. latencia.En empresa: políticas claras, sandbox, revisión de PDFs y fronteras de acceso.Capítulos00:00 Intro: ¿Te escuchan? Lo que sí se recolecta03:00 Segmentos y “gemelos estadísticos”09:30 Metadatos: la huella invisible14:00 Cifrado: qué protege y qué no18:30 LLMs en el trabajo: regla de oro23:00 Prompt injection y PDFs maliciosos27:30 Agentes y límites en salud mental31:30 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 CruzCapítulos 00:00 Intro – Cuando la IA deja de ser herramienta01:11 De texto a acción: el salto a robots02:14 Logística: enjambres y humanoides05:10 Cocinas autónomas: freidoras seguras06:32 Asistentes en casa: visión + proyector08:06 Mini historia de la robótica (Al-Jazarí → cobots)12:00 Simulación vs. realidad: por qué fallan y cómo mejoran13:20 World Models: entrenar en mundos infinitos17:35 Transferir “horas” y habilidades entre robots21:06 Robotaxis: sensores, seguridad y conducta24:46 Predicción de escenarios en conducción31:18 Empleo: desplazamiento, nuevos roles y regulación33:24 Quién “hace” el mundo: datos, física y video37:30 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 Muertos02:21 – Newton oculto: alquimia, profecías y el cálculo que posibilitó la IA07:03 – Tesla místico y la vibra del universo (con guiño a Tartaria)11:38 – Experimento Filadelfia: invisibilidad, niebla verde y horror a bordo18:06 – Jack Parsons & JPL: cohetes, rituales y azufre en el garaje22:07 – Voces que regresan: deepfakes, duelo y el supuesto “Proyecto Echo”27:20 – Skinwalker Ranch: nahuales, portales y luces que enferman35:09 – 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 Muertos02:21 – Newton oculto: alquimia, profecías y el cálculo que posibilitó la IA07:03 – Tesla místico y la vibra del universo (con guiño a Tartaria)11:38 – Experimento Filadelfia: invisibilidad, niebla verde y horror a bordo18:06 – Jack Parsons & JPL: cohetes, rituales y azufre en el garaje22:07 – Voces que regresan: deepfakes, duelo y el supuesto “Proyecto Echo”27:20 – Skinwalker Ranch: nahuales, portales y luces que enferman35:09 – 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 valoraciónCapítulos con timestamps00:00 – Intro: del “resumen bonito” a la evidencia00:33 – Problema real: suena seguro… pero no dice nada nuevo01:14 – 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 fuentes06:28 – 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 usarlo11:51 – ¿Por qué cada modelo “piensa” distinto? (datos, alineación, RLHF)16:45 – Palabras → vectores: atención y predicción de la siguiente palabra18:53 – ¿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 combinan27:16 – Ejemplo CLIP: pedir por texto o por imagen28:21 – Razonamiento en cadena: pídelo y revisa el proceso30:10 – Ojo: muchos modelos “te dan la razón” (alineación)31:30 – Tip pro: LLM Arena para elegir el modelo correcto33:14 – Perplexity para investigación y orquestación de modelos33:54 – 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:Clasifica tus datos: público / interno / confidencial / alto y decide qué sí/no subir a un LLM.En wearables, revisa términos, telemetría y envío de diagnósticos; desactiva lo optativo.Si usas lentes con cámara, etiqueta social: avisa cuando grabes, respeta espacios privados.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 CierreRecursos en losdiosesdelaia.com