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AI StrategyDemis Hassabis resolvió el plegamiento de proteínas en cuatro años. Pero la verdadera historia es la espera de veinte años antes de que comenzara. Así es como piensa sobre el tiempo, los nodos raíz y la planificación dinámica.
AI StrategyDescubre cómo la economía del Constructor está transformando los roles y por qué 'Pagar por Resultados' es la clave para prosperar en la era de la IA.
AI StrategyLa represión de la inmigración en Japón señala un cambio en la economía de IA, donde el talento de élite se convierte en la nueva prioridad sobre la mano de obra en volumen.
AI StrategyLa carrera armamentista de la ingeniería de prompts ha terminado. Para modelos de vanguardia como Fable 5, Claude y Codex, el enfoque ganador es el marco CROCC: Contexto, Solicitud, Formato de Salida, Restricciones, Punto de Control. James Huang explica por qué los prompts más cortos, al estilo de misión, superan a las plantillas de 800 palabras.
AI StrategyLa IA redefinió el umbral donde los humanos se vuelven valiosos. Usando el concepto físico del nivel de Fermi, James Huang argumenta que el esfuerzo humano por debajo de un cierto umbral de capacidad tiene un valor marginal negativo en comparación con la IA. Solo cuando humano + IA supera a la IA sola, el valor se vuelve exponencial.
AI StrategyLa IA no es internet; tiene un costo marginal creciente, no cero. James Huang explica por qué los ganadores tratarán a los trabajadores digitales como carne de cañón desechable, realizando experimentos paralelos con lógica de cartera. La matemática geopolítica es brutal: el silicio está drenando carbono, y la ventana de depredación está abierta pero es finita.
AI StrategyLa grabación filtrada de Accenture reveló que PDF-a-PPT es su mayor quemador de tokens. Esta es la Ley de Goodhart en acción: cuando el consumo de tokens se convierte en un KPI, los empleados optimizan para quemar tokens. James Huang explica por qué medir el uso de IA en lugar de los resultados crea incentivos perversos—y qué hacer en su lugar.
AI StrategyProfundiza en el concepto de deuda de entendimiento en la codificación de IA, donde el código limpio puede llevar a desalineaciones catastróficas y sistemas frágiles. Descubre estrategias para combatir este problema.