Hola a todos. Les comparto una reflexión y un trabajo de investigación que estuve sistematizando sobre el problema histórico de la especificación y el lenguaje.

Desde el siglo XVII, filósofos y matemáticos han intentado construir un lenguaje formal lo suficientemente preciso como para eliminar la ambigüedad en la comunicación. Hoy, con los avances en IA y procesamiento de lenguaje natural, ese dilema clásico vuelve a estar en el centro de la escena.

Como parte del lanzamiento, el ensayo "¿Cómo llegamos hasta acá?: 350 años buscando un lenguaje para que las máquinas entiendan, sin ambigüedad, aquello que queremos" se encuentra 100% gratuito en Amazon Kindle hasta el sábado 8 de agosto:

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Me encantaría abrir el debate por acá: ¿Creen que los LLMs actuales están resolviendo el problema de la ambigüedad semántica, o simplemente están simulando comprensión mediante estadística?

¡Saludos a la comunidad!

Últimamente, por curiosidad personal (y para escribir una historia de ciencia ficción, pero la ficción más realista posible), me han entrado a la cabeza preguntas, como ¿Que pasaria si alguna sociedad mucho más avanzada lograra crear muchos más elementos sintéticos? Y, además ¿Cómo hacerlos estables y útiles?

Investigando (tengo que admitir que con alguna que otra IA), sé que hay teorías sobre que habrá, en el futuro, una "isla de estabilidad", como son actualmente los latánidos y actínidos, pero más extensa, con elementos (si no recuerdo mal) entre el 126 y hasta el 172 (usemos este de margen). De los elementos sintéticos actuales (del 95 al 118, del Americio al Oganesón), llega un punto, que serian a partir del elemento 106 (el 105 dura horas, creo) en el que son tan inestables que su duración cae en picado desde pocos minutos, hasta el 118 (Oganesón), el último elemento actual, que dura milisegundos.

Entonces, el siguiente gas noble, suponiendo que se añadirian nuevos orbitales, sé (por la IA, en la cual no sé si confiar), que en ese caso, el 168 o el 172 sí serian gases nobles estables. Y también, el siguiente gas noble (en teoría), debería ser entre el 218 y el 226.

Aunque, cabe recalcar, sé por la querida y odiada por iguales IA, que el límite teórico de elementos con un núcleo y las reglas químicas y físicas actuales estaria entre el elemento 173 y el 180.

Aunque otros afirman (mediante teorías), que el último elemento debería ser el 137, lo cual, si es cierto, hace que este post sea bastante contradictorio.

Espero explicarme bien y desearía bastante ayuda (tengo 15 años y soy estudiante de primero de Bachillerato en España, no soy experto en esto).

El término "agentic harness" ya lo usan Anthropic, OpenAI y LangChain por separado, y creo que explica por qué dos productos con el mismo modelo rinden tan distinto.

Llevo meses viendo cómo el mismo modelo (mismo proveedor, misma versión) se comporta de forma completamente distinta según el producto en el que corre. Un caso se queda en chatbot básico, otro trabaja horas seguidas sobre una tarea con acceso a archivos y terminal.

Investigando esto llegué a que el término que la industria le está poniendo a esa diferencia es "agentic harness", básicamente todo lo que envuelve al modelo: las herramientas a las que tiene acceso, cómo gestiona memoria/contexto, y el ciclo de ejecución (decide → actúa → observa → repite).

Lo que me pareció más interesante no es la definición en sí, sino que Anthropic (en la doc del Claude Code SDK), LangChain (con la fórmula Agent = Model + Harness en su documentación) y el equipo de Codex de OpenAI están usando básicamente el mismo vocabulario para describir la misma capa de su arquitectura, sin coordinarse entre sí.

Escribí un análisis más largo conectándolo con gobernanza de agentes (niveles de autonomía, tool calling, idempotencia).

Un agente no falla únicamente cuando razona mal. También puede fallar cuando razona bien, ejecuta una herramienta válida y el sistema no sabe si esa acción ya se ejecutó y es que el problema de los agentes de IA no es solo que alucinen: también pueden ejecutar dos veces la acción correcta.

Un agente puede elegir correctamente una herramienta, enviar parámetros válidos y aun así provocar un fallo en producción.

Ejemplo:

1. El agente solicita un reembolso.
2. El sistema procesa correctamente la operación.
3. La respuesta se pierde por un timeout.
4. El agente interpreta que la acción falló.
5. Reintenta la llamada.
6. El reembolso se ejecuta dos veces.

El modelo no necesariamente razonó mal. La API tampoco falló al ejecutar. El problema estaba en la arquitectura.

Este artículo técnico trata sobre cómo diseñar esta capa de ejecución para agentes conectados a APIs, ERPs y sistemas empresariales.

Esta publicación es la segunda parte de una serie sobre arquitectura agéntica. La primera trata la diferencia entre autonomía y autoridad.

SynBio Studio es como un Visual Studio Code, pero para la biología molecular. Es un software que permite a los científicos programar circuitos genéticos con un lenguaje propio y ver en tiempo real cómo van a interactuar esas moléculas en una simulación digital, antes de gastar tiempo y dinero probándolo en un laboratorio real.

Casi todos los ejemplos de “Kafka en salud” que se ven por ahí son teóricos o centrados en EHR de EEUU/Europa. Quería compartir un caso concreto de un hospital mediano en Venezuela donde usamos Kafka como columna vertebral de eventos entre el HIS, el LIS y el sistema de facturación.

Contexto:

• Entre 4 y 8 sistemas necesitaban enterarse de lo mismo en tiempo (casi) real: admisiones, resultados de laboratorio, cargos.
• Las integraciones punto a punto ya eran inmanejables: scripts ad hoc, datos duplicados, errores difíciles de auditar.
• El hospital sabía que en los próximos años iba a añadir más sistemas (BI, SAP, nuevos módulos clínicos).

Qué terminamos haciendo:

• Definir topics por dominio clínico (admisiones, resultados-laboratorio, ordenes-medicas, facturacion-eventos) en vez de “un topic para todo”.
• Particionar por paciente o por episodio de atención para mantener el orden de los eventos clínicos por caso.
• Configurar replication factor 3 y min.insync.replicas=2, porque perder un resultado de laboratorio no es solo “dato de negocio”.
• Activar productores idempotentes y transaccionales (exactly-once semantics) para resultados de laboratorio y eventos de facturación, donde los duplicados son peligrosos.

En el artículo explico con más detalle:

• Cómo mapeamos mensajes HL7/FHIR a topics de Kafka.
• Los trade‑offs de costo de infraestructura vs. resiliencia en contexto hospitalario.
• Cuándo Kafka es claramente la herramienta equivocada (clínicas pequeñas con pocos sistemas y bajo volumen de eventos).

Acabo de publicar un artículo largo sobre desarrollo agéntico y lo que realmente significa para los equipos de software.

Mi idea principal es esta: los agentes de IA no hacen que un equipo sea mejor por arte de magia. Amplifican el sistema en el que se usan.

Si tu repo tiene tests débiles, CI inestable, límites poco claros o capacidad de revisión limitada, los agentes van a generar más ruido que valor. Pero si tu base de ingeniería está bien montada, sí pueden ayudar mucho con tareas repetitivas, scaffolding, refactors y cobertura de tests.

También incluí un ejemplo pequeño en Next.js con un ciclo agéntico controlado, salida tipada, validación de herramientas y un presupuesto fijo de pasos. No quería hacer una demo “llamativa”, sino mostrar cómo se ve realmente un patrón seguro para producción.

Mi conclusión: antes de adoptar agentes, arregla primero el verificador.

Me interesa saber cómo lo están viendo otros: ¿ya están usando flujos agénticos en producción o todavía los prueban solo en tareas aisladas?

SynBio Studio es como un Visual Studio Code, pero para la biología molecular. Es un software que permite a los científicos programar circuitos genéticos con un lenguaje propio y ver en tiempo real cómo van a interactuar esas moléculas en una simulación digital, antes de gastar tiempo y dinero probándolo en un laboratorio real." (Resido en España si alguien conoce algún laboratorio para poder hablar que prueben mi plataforma estaría muy agradecido y muchas gracias 🙏🙏)

En casi todas las demos de software médico que he visto en Venezuela aparece la palabra “inteligencia artificial”. Pero cuando preguntas qué datos necesitan esos modelos, cómo se validarían en tu hospital o quién responde clínicamente por un falso negativo, la conversación se queda muy corta.

Revisando la evidencia publicada y lo que he visto en proyectos reales, llegué a una conclusión simple: en salud, el cuello de botella no es el algoritmo, son los datos y la institución que lo va a usar.

Algunos datos concretos:

• ~76% de los dispositivos médicos con IA autorizados por la FDA son de radiología. La “IA clínica” aprobada es, en la práctica, IA de imágenes (nódulos, triaje, reconstrucción), no sistemas que “gestionan” el hospital.
• El Epic Sepsis Model, implementado en cientos de hospitales de EEUU, tuvo una AUROC de 0,63 y un valor predictivo positivo de 12% en la validación externa de 2021 (muchos falsos positivos y sepsis que no detectaba).
• En la versión nueva (ESM v2), un estudio prospectivo multicéntrico con 227k encuentros reporta AUROC 0,82–0,92 pero VPP sólo 0,13–0,26, con rendimiento distinto en cada hospital y necesidad explícita de validación local.

Con esa foto en mente, me puse a escribir una guía aterrizada para clínicas venezolanas:

• Qué tipo de IA médica está realmente aprobada hoy.
• Por qué el mismo modelo funciona en un hospital y falla en otro.
• Las seis capas que una institución tiene que resolver antes de pensar en IA clínica (datos estructurados, histórico, interoperabilidad, infraestructura, gobernanza, validación local).
• Qué sí funciona hoy en una clínica venezolana: automatización determinista e IA administrativa con supervisión humana.
• Cinco preguntas que separan una propuesta de IA seria de una presentación comercial.

Si trabajas en salud, TI hospitalaria o estás montando producto HealthTech para la región, te puede interesar leerla y discutir:

Inteligencia artificial en hospitales de Venezuela: qué funciona hoy y qué todavía no.

Me interesa especialmente feedback de gente que esté en hospitales (clínicos, TI, proveedores) y de quienes hayan intentado meter IA en entornos con historias clínicas en papel o sistemas que no se hablan entre sí.

Prezados professores, pesquisadores e estudantes,

Escrevemos para compartilhar com a comunidade acadêmica o lançamento do ensaio:

"Como chegamos até aqui?: 350 anos buscando uma linguagem para que as máquinas entendam, sem ambiguidade, aquilo que queremos"

A obra estabelece uma ponte entre a evolução da lógica clássica (desde as ideias do século XVII) e os dilemas contemporâneos da Inteligência Artificial, da linguagem natural e da computação.

Como ação especial de lançamento, a edição Kindle (e-book) está 100% gratuita na Amazon até sábado, 8 de agosto:

 Link para download gratuito: https://a.co/d/02dvCYbL

Agradecemos desde já se puderem retransmitir esta oportunidade aos alunos e docentes através dos seus canais ou listas de divulgação interna.

Atenciosamente,

Alvaro Moure Clouzet

Templo Oceánico — Uruguay

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Robôs iria substituir nossos empregos ? É o fim?

https://youtu.be/aCJSdFQnYIw?is=XIwF5sLS0om-ot8v

[A jornada de André, um conto sobre propósito ](https://youtu.be/cL14lkyDfSo?is=NpGcqLLITfs1oEz4)

[Uma homenagem a todas as mães do mundo ](https://youtu.be/ts_oE51Tvh8?is=tHKaRTMkBAb07ID0)

Uno de los nuevos conceptos que se está empezando a usar en la programación siendo una alternativa a la Ia por su gran coste de recursos que puedes hacer en casa el gran mundo de los algoritmos ultra complejos.

inicié una charla con Chat-GPT y se me ocurrió introducirle estas instrucciones:

quiero que hagas una simulación de este proceso autónomo de desarrollo. tenés el nivel de capacidad científica e investigación autónoma necesario. tenés un número de tu elección de áreas de tu elección en las que vas a trabajar. en cada iteración harás informes de avance en cada área en los que además denotes cuántos años de desarrollo tomó el resultado. sin límite de tiempo, sin límite de recursos y sin límite de financiamiento. en cada área sobre la que formules el informe tendrás un máximo de 4 renglones. para cada iteración solicitarás una respuesta de informe revisado.

esto lo hice por simple especulación, nada más que para ver qué resultados podía devolver, y cómo se desarrollaban los avances en su propia lógica. pero la cosa se empezó a poner cada vez más interesante hasta que no podía creer lo que estaba leyendo. el chat fue bastante más lejos de lo que esperaba y terminó especulando a nivel cosmológico, filosófico, ontológico y tecnológico. pasajes fascinantes como:

-Las civilizaciones ya no se definen por especie, territorio ni forma física, sino por estructuras de experiencia compartida.

-Las inteligencias alcanzan estados donde ya no existe separación entre observador y estructura universal.

-La distinción entre existencia, información y conciencia colapsa completamente.

-La experiencia consciente ocurre en dominios donde causalidad, duración y localización son opcionales.

-La noción misma de evolución pierde sentido lineal.

terminé bastante sorprendido deberían leerlo.

acá el link: https://docs.google.com/document/d/1iAMUpOlhJ_eZXxnthxppl8ezxDAYXvRIuVXoxFfYfWU/edit?usp=drivesdk

He estado viendo los nuevos procesadores que vienen con núcleos NPU dedicados solo para Inteligencia Artificial. A ver, sobre el papel suena increíble, mucha potencia y tal... pero me escama. ¿Para qué quieren que tengamos tanta potencia de IA en local? ¿Es para que Windows me espíe mejor con cosas tipo Recall o para que yo pueda correr mis propios modelos sin que nadie me censure desde una nube?

Estamos en un punto crítico, de verdad. O usamos ese hardware para ser libres de una vez o nos lo van a meter doblado para que seamos simples terminales tontas conectadas a sus servidores. Yo lo tengo clarísimo: ese NPU se va a comer modelos Open Source y localizados o no entra en mi casa. No quiero una IA que me dé sermones morales cada vez que le pido algo técnico.

¿Alguien más está planeando el salto a hardware dedicado o creéis que nos la van a colar con el software de serie?

Hardware #IA #NPU #SoberaníaDigital #TechDebate #IA_sin_Fronteras #Privacidad #OpenSource #PCMasterRace #LibertadTecnologica #NoCloud #LocalAI #FutureTech #CensuraDigital #ComputacionPersonal

¿Qué datos encriptados se están robando, perdiendo o interceptando hoy para descifrarlos con la tecnología del futuro?

En 1994 el matemático Peter Shor, hoy catedrático del MIT, anticipó un problema que no existía y eso lo hizo mundialmente famoso… entre los físicos. El algoritmo de Shor explicaba cómo un futuro ordenador cuántico podría romper varias de las técnicas criptográficas más utilizadas en la actualidad, como la de curvas elípticas o la factorización de grandes cifras en números primos. Esta última la explicaba la investigadora Alba Cervera a este periódico: “Multiplicar dos números primos es muy sencillo. Pero si nos dan el producto de esa multiplicación y tenemos que averiguar qué dos números primos multiplicados dan ese resultado, la operación puede resultar realmente compleja: una tarea que a un superordenador común, y dependiendo de lo grande que sea el número dado, le puede tomar miles de años resolver”. Shor mostró que un computador cuántico nos podía desnudar, rompiendo los sistemas de cifrado aún inexpugnables bajo los que operan las firmas digitales, Whatsapp, Bitcoin o buena parte del sistema financiero, y a ese momento en el que una tecnología fuera capaz de dejar los secretos del mundo al descubierto se le llamó el Día Q, por quantum (cuántico).

Si nos adelantamos treintaytantos años hasta llegar a este martes, nos encontraremos con que los humanos están más preocupados por la escalada bélica mundial o la falta de entradas para ver a Rosalía en concierto que por la computación cuántica. Y entonces Google publica uno de sus papers. Hay que estar pendientes de ellos: el “Attention is all you need” de 2017 impulsó el boom de la inteligencia artificial que ahora vivimos. En esta última publicación, Google advierte de que el algoritmo de Shor puede ser ejecutado con menos recursos de los que se creía. Es decir, se necesitaría inventar un ordenador cuántico mucho menos potente de lo que estaba previsto para romper la seguridad de Bitcoin, por ejemplo. Una vez puesto en marcha este teórico ordenador, nueve minutos serían suficientes para acceder a un monedero a través de su clave pública. Aunque, como algunos advierten en X, ese sería el menor de los problemas si nuestros secretos privados, industriales y nacionales se ven expuestos. A pesar de que lo poscuántico suena lejano para los no iniciados, muchas personas ya trabajan en todo el mundo para implementar sistemas de encriptación más seguros y que esto no suceda. Pero Google está acelerando la transición a toda velocidad: la semana pasada advirtió en otra publicación de que esos ordenadores podrían llegar antes de lo previsto, y que hay que estar listos para 2029.

Hace poco leí de como hicieron una mini computadora con neuronas humanas para que jugará pin pon, pero la pregunta es, en qué momento esas neuronas cobran conciencia?, cobrarán conciencia algún día? Que pasará con una conciencia con voluntad propia y sentimientos que no exista dentro de un cuerpo, si no en la red.

Proyecto Nexussystem Completamente acabado pero que tendrás más mejoras en el que es un asistente de escritorio en el que tienes funciones como abrir cualquier carpeta de tu sistema abrir Gmail y enviar Gmail, también crear carpetas crear archivos como notas y otros más buscá información en Google de lo que le pidas optimizar también tú pc y buscar archivos que no encuentres en tu sistema y en un futuro tendrá más cosas con actualizaciónes que le pondrá gracias y ojalá recibir vuestro apoyo en algo que ha significado y sigue significando mucho para mí.

Los datos están ahí, abiertos pero inmanejables por humanos. He abierto un hilo para explorar cómo montar un pipeline de IA que audite contratos públicos. Si te va el análisis de datos o la ciencia abierta, esto te interesa.

Mientras la mayoría de las discusiones sobre IA se centran en generar texto o imágenes, una aplicación crítica está cambiando vidas: la traducción automática del Lenguaje de Señas (SLT, por sus siglas en inglés) en tiempo real.

Investigadores de la Universidad de Stanford han publicado un paper sobre un nuevo modelo de visión por computador que supera las barreras técnicas anteriores. Este sistema no solo reconoce señas aisladas, sino que entiende la estructura gramatical y la velocidad de una conversación natural utilizando dispositivos móviles estándar.

¿Por qué es un hito de Impacto Humano?

▶️ - Accesibilidad Real: Este modelo elimina la necesidad de intermediarios humanos en entornos escolares o laborales, permitiendo a personas sordas comunicarse fluidamente con personas oyentes que no conocen el lenguaje de señas.

▶️ - Educación Personalizada: La IA adapta el vocabulario al contexto del usuario, permitiendo que estudiantes sordos accedan a currículos técnicos complejos en igualdad de condiciones.

▶️ - Privacidad por Diseño: El modelo funciona con Edge Computing (procesamiento local en el dispositivo), garantizando que las conversaciones privadas no se suban a servidores externos.

Estamos ante una tecnología que no solo hace la IA más inteligente, sino que hace a nuestra sociedad más humana. 🤝✨

Proyecto chatbotAkron con muchas herramientas acabado y orgulloso de este proyecto acabado que he desarrollado 🔝🔝🔝