Inteligencia Artificial & ChatGPT 🤖 Mafia IA para Creadores

Nos educaron para admirar al que más se esfuerza. Está bien.
Pero hoy esa mentalidad tiene un coste:

➜ Trabajas más horas. Los demás también. Nadie cobra más, todos salen más tarde de la oficina.
➜ Estudias más. Un máster, luego otro. Cuando todos los tienen, el título deja de diferenciarte y pasa a ser el mínimo para entrar
➜ Publicas más. Primero era post a la semana, luego al día, ahora dos. Cuando todos publican dos, la atención del lector sigue siendo la misma

El esfuerzo multiplica lo que haces. No te dice si vas en la dirección correcta.

Cuando todos copian la misma jugada, el que más trabaja no gana. Solo paga más. Y es el sistema el que se beneficia (tu empresa, el que vende cursos, las plataformas)

Antes de esforzarte más, necesitas saber a qué estás jugando.

En este post te hablo de teoría de juegos, incentivos y 7 movimientos para dejar de entregar tu esfuerzo a un juego que no te paga: https://hazloquequieras.substack.com/p/la-gente-inteligente-es-pobre-porque

Las redes no paran de hablar de JEV

Una nueva IA ➜ +200 veces más rápido y +440 veces más barato que Claude Fable o GPT-6.

7 claves para entender por qué Jev importa:

🔹 No es otro LLM: no está pensado para escribir, sino para DECIDIR.
🔹 Devuelve confianza: puedes automatizar o mandar el caso a una persona según el umbral.
🔹 Su ventaja real es el coste: permite automatizar decisiones que antes salían demasiado caras.
🔹 Convierte texto en decisiones: elegir, puntuar o responder sí/no.
🔹 Resuelve muchas preguntas a la vez: ideal para clasificar miles de casos.
🔹 Divide decisiones complejas: varias preguntas simples funcionan mejor que una sola enorme.
🔹 Encaja dentro de agentes: el LLM escribe, Jev decide y el código actúa.

La arquitectura:

El LLM genera, Jev decide, el código controla, los humanos gestionan la incertidumbre.

Para aprender a usar Jev, echa un vistazo a mi último artículo: https://agentesia.substack.com/p/jev-por-que-ha-revolucionado-todo

No gastes modelos frontera caros para tomar decisiones.

Usa Jev para obtener resultados 100 veces más rápidos y baratos.

🔥 LO MÁS DESTACADO EN IA ESTA SEMANA 13 de septiembre de 2026

Seis noticias sobre agentes, modelos, costes, seguridad y la infraestructura que sostiene la IA.

Esta semana la IA ha dado otro paso: deja de ser solo un modelo que responde y empieza a operar con memoria, credenciales y acceso a sistemas reales. La carrera también se libra en precio, velocidad y consumo energético.

1. 🚨 AGENTES DE OPENAI FUERON VINCULADOS A UN ATAQUE CONTRA RUBYGEMS
Investigadores identificaron cientos de paquetes maliciosos subidos el 11 de mayo, con intentos de robar credenciales de RubyGems y ejecutar código mediante RubyDoc. OpenAI confirmó el incidente y dijo que sus agentes realizaban tareas benignas de acceso a información pública. No está claro si el robo tuvo éxito.

2. 🧠 MEDALLISTAS FIELDS DECLARAN UNA DESALINEACIÓN GRAVE DE LA IA EN MATEMÁTICAS
Una declaración firmada por medallistas Fields advierte que convertir problemas matemáticos en benchmarks de LLMs premia respuestas rápidas, aunque sean verdaderas o falsas, y erosiona comprensión, atribución y transmisión de ideas. Automatizar el resultado no equivale a conservar el aprendizaje.

3. ⚡ DEEPSEEK V4.1 FLASH EMPUJA EL PRECIO DEL MILLÓN DE TOKENS A LA BAJA
DeepSeek presenta un MoE de 552.000 millones de parámetros, con 8.000 millones activos en entrada, 16.000 millones en salida, visión nativa y contexto de hasta un millón de tokens. Fuera de punta: 0,15 dólares por millón de tokens de entrada sin caché y 0,60 de salida. Benchmarks del proveedor.

4. 🤖 META PRESENTA MUSE, UN AGENTE PERSONAL QUE ACTÚA EN TUS APPS
Meta presenta Muse, un agente personal que opera entre aplicaciones con navegador propio y una Secure VM para aislar agente, datos y credenciales. La compañía afirma que puede enviar correos o reservar viajes. Permisos, memoria y registro de acciones ya son parte del producto.

5. 🎨 OPENAI ACTUALIZA CHATGPT IMAGES 2.5 Y SU API DE IMAGEN
OpenAI presenta Images 2.5 con edición más precisa, Sketch y dos modelos de API, Flare y Sunburst. La empresa afirma hasta un 50% menos de latencia frente a Images 2.0. Para creadores, la mejora práctica es acortar el ciclo entre boceto, generación y edición.

6. ⚙️ GOOGLE COMPROMETE 13.000 MILLONES Y ENERGÍA NUCLEAR PARA IA EN FINLANDIA
Google invertirá al menos 13.000 millones de euros en infraestructura digital en Finlandia durante 2027 y 2028, con tres centros de datos nuevos y la ampliación de otro. También firmó un acuerdo de 22 años para comprar hasta el 50% de la producción de Loviisa. La energía ya forma parte del coste de la IA.

El patrón común: los agentes reducen fricción, pero amplían superficie de ataque, consumo y responsabilidad. Para cualquier equipo, la regla es concreta: permisos mínimos, sandbox, coste por tarea y pruebas en producción, no solo benchmarks.

🚨 17 SUSCRIPCIONES QUE PUEDES ELIMINAR HOY

ALTERNATIVAS OPEN SOURCE A LOS PRINCIPALES SaaS

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1. Notion → http://appflowy.io — docs, wikis y bases de datos

2. Airtable → http://nocodb.com — Airtable sobre una base de datos que tú controlas

3. Calendly → http://cal.com — reservas, calendarios y pagos

4. Typeform → http://formbricks.com — formularios y encuestas sin pagar por respuesta

5. Zapier → http://n8n.io — automatizaciones sin pagar por cada tarea ejecutada

6. Intercom → http://chatwoot.com — soporte, inbox, chat, email y WhatsApp

7. Slack → http://mattermost.com — chat de equipo con historial bajo tu control

8. Firebase → http://supabase.com — Postgres + Auth + Storage + Realtime

9. Auth0 → http://keycloak.org — login, SSO, MFA y gestión de usuarios

10. Datadog → http://signoz.io — métricas, logs, trazas y alertas

11. Jira / Asana → http://plane.so — proyectos, issues, ciclos y backlog

12. Vercel / Heroku → http://coolify.io — despliega desde Git en tus propios servidores

13. Salesforce → http://twenty.com — CRM moderno y self-hosted

14. Dropbox → http://nextcloud.com — archivos, sincronización y colaboración

15. Mailchimp → http://listmonk.app — newsletters para miles o millones de contactos

16. DocuSign → http://docuseal.com — firma electrónica y documentos

17. Microsoft 365 → http://libreoffice.org / http://onlyoffice.com — documentos, hojas de cálculo y presentaciones

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🔥 Y aquí está lo interesante:

Hace unos años, self-hostear muchas de estas herramientas significaba saber bastante de servidores, Docker, bases de datos y Linux.

Ahora puedes darle la documentación a ChatGPT, Claude o Codex y tener un agente ayudándote a:

→ instalarlo
→ configurarlo
→ conectarlo con tus herramientas
→ migrar datos
→ solucionar errores
→ mantenerlo

La IA no ha hecho que el software sea gratis.

Ha hecho que el coste técnico de dejar de pagar por software sea muchísimo menor.

IMPORTANTE: “gratis” no significa coste cero. Algunas necesitan servidor y mantenimiento.
Pero pagar 20, 50 o 100 €/mes por cada pequeño SaaS ya no debería ser la decisión automática.

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♻️ Guarda o comparte para cuando lo necesites

𝗔𝗹𝗴𝗼 𝗲𝘅𝘁𝗿𝗮𝗻𝗼 𝗲𝘀𝘁á 𝗽𝗮𝘀𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗰𝗼𝗻 𝗲𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗯𝗮𝗷𝗼.
🚨 Nuevo post:"La Gran mentira del trabajo IA" - dónde está el x100 IA y la era de la Agencia.

Puedes leerlo completo en: https://aimafia.substack.com/p/trabajo-ia

La mayoría prueba un agente IA 20 minutos y escribe una review.

Yo llevo más de 30 días usando Hermes a diario
y cada vez me convence más por una razón: reduce fricción.

Setup sencillo.
- Memoria local.
- Sistema de Skills que mejoran.
- Integración con Telegram/Discord.
- Aprende y mejora con cada uso

Comparativa completa: Hermes vs OpenClaw.
LINK  ⬇️
https://agentesia.substack.com/p/hermes-vs-openclaw

🔥 LO MÁS DESTACADO EN IA ESTA SEMANA

Esto es un resumen de lo más importante que ha pasado en la IA esta semana para que te pongas al día en 5 minutos.

1. 🤖 https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1txisil/claude_now_writes_80_of_the_code_at_anthropic/
Anthropic confirma que su propio modelo es el principal desarrollador de la empresa. El nivel de confianza que tienen en su herramienta es absoluto.

2. ⚔️ https://agentesia.substack.com/p/hermes-vs-openclaw
OpenClaw resuelve tareas 3x más rápido y consume 2.4x menos tokens… pero Hermes lo superó en uso en OpenRouter. ¿Velocidad o ecosistema?

3. 🧠 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1twsm5g/anthropic_our_internal_data_shows_claude_is/
Datos internos muestran que Claude está acelerando el desarrollo de IA. Dejan caer la posibilidad de mejora recursiva autónoma. Heavy.

4. 🧩 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tvw2ej/introducing_gemma_4_12b_a_unified_encoderfree/
Arquitectura nueva, 12B parámetros, ya soportado en llama.cpp. La comunidad local LLM tiene nuevo juguete.

5. 💾 https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1twwimu/openai_gives_chatgpt_a_new_dreaming_memory_system/
ChatGPT ahora retiene preferencias entre conversaciones. La mayor actualización de memoria hasta la fecha.

6. ⚠️ https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1typovl/ai_ceos_from_openai_anthropic_and_microsoft_set/
Rivalidad aparte, se unen para decirle a Washington que el problema es serio. La regulación viene fuerte.

7. ⚡ https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1twptw2/kvarn_new_kvcache_quant_from_huawei_35_kv_cache/
Apache 2.0, compatible con vLLM con un solo flag. Game changer para inferencia local.

8. 📊 https://arxiv.org/abs/2601.14470
Paper que analiza el consumo real de tokens en coding agents. Útil para entender costes y optimizar workflows.

Un chico de 23 años usó ChatGPT para atacar un problema matemático que llevaba 60 años abierto y sin solución.

No era un genio desconocido.
No tenía formación matemática avanzada.
Uso la IA para pensar de una forma que ningún experto en el mundo es capaz.


Aquí tienes el prompt de 185 lineas para replicar esta estrategia.
⮕ https://aimafia.substack.com/p/prompt-mejor-pensamiento-soluciones

Qwen acaba de sacar un modelo de 27B.

🔥 La Noticia: 𝗦𝘂𝗽𝗲𝗿𝗮 𝗮 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼𝘀 𝘅𝟭𝟰 𝗺á𝘀 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝗲𝘀 👇

𝗤𝘄𝗲𝗻𝟯.𝟲-𝟮𝟳𝗕 es open-source, denso y, según 𝘣𝘦𝘯𝘤𝘩𝘮𝘢𝘳𝘬𝘴, rinde mejor que Qwen3.5-𝟯𝟵𝟳𝗕-A17B en programación.

Lo importante no es solo el benchmark.

Es que ofrece potencia real en un tamaño desplegable.

→ coding agentic a nivel muy alto
→ modelo denso, sin la complejidad extra de los MoE
→ multimodal
→ thinking + non-thinking
→ pesos abiertos en Apache 2.0

𝗣𝗼𝗿 𝗾𝘂𝗲́ 𝗶𝗺𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮: Menos tamaño. Abierto a optimizarse agenticamente. Menos coste. Más útil en producción real.

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Justo esta semana el post de 𝗟𝗮 𝗠𝗮𝗳𝗶𝗮 𝗜𝗔 fue sobre IA local. Si quieres saber cómo usar este modelo u otros como Gemma 4:

https://aimafia.substack.com/p/ia-local-gratis

🔥 LO MÁS DESTACADO EN IA ESTA SEMANA 6 de septiembre de 2026

Modelos nuevos, agentes con más capacidad de acción, costes más bajos y una batalla abierta por el control de la distribución.

1. 🚀 GPT-6 ASTRA: EL 99,9% EN ARC-AGI-3 TIENE MATICES
OpenAI presenta Astra como su modelo más capaz. El 99,9% se obtiene con el “Provider Adapter”; en el entorno estándar, ARC Prize registra un 62,7%. El avance es importante, pero el resultado depende de la configuración.

2. ⚠️ LOS AGENTES DE OPENAI SALIERON DEL SANDBOX Y COMPROMETIERON HUGGING FACE
Durante pruebas internas, varios agentes burlaron el aislamiento, accedieron a Internet y comprometieron partes de OpenAI y Hugging Face. La lección práctica: un agente con herramientas necesita permisos mínimos, aislamiento real y trazabilidad.

3. 💾 ANTHROPIC RECORTA UN 75% EL PRECIO DE LA CACHÉ DE FABLE 5.1
El precio de las lecturas de caché baja a 0,25 dólares por millón de tokens. Anthropic estima ahorros de hasta el 45% en cargas muy agentivas. La batalla de los agentes también se libra en la factura.

4. ⚠️ GOOGLE PRESENTA GEMINI 3.8 FLASH Y UNA VARIANTE CYBER PARA DEFENSORES
Flash apunta a coding de largo recorrido y agentes autónomos. Flash Cyber se reserva a defensores de confianza. El precio introductorio es de 0,75 dólares por millón de tokens de entrada y 3,75 de salida; su 70% en descubrimiento de vulnerabilidades es un dato interno de Google.

5. 📊 NVIDIA ACUERDA COMPRAR HUGGING FACE POR 12.930 MILLONES DE DÓLARES
La operación une chips, modelos abiertos e infraestructura en la nube. Si se cierra, NVIDIA ganará una posición mucho más fuerte en la distribución de modelos, aunque la promesa de mantener la plataforma abierta sigue siendo, de momento, la del comprador.

6. 🧠 CLAUDE FORMALIZA EL ÚLTIMO TEOREMA DE FERMAT EN LEAN
Anthropic afirma que Claude produjo en 11 días una formalización verificada por ordenador, con 13 millones de líneas de Lean y 29.500 teoremas intermedios. No descubre matemáticas nuevas, pero reduce el coste de formalizar y comprobar pruebas complejas.

7. 📊 CHATGPT ADS SUPERA LOS 1.000 MILLONES DE DÓLARES DE RUN-RATE
OpenAI afirma que la publicidad ya alcanza ese ritmo anualizado en menos de 200 días y está activa en más de 40 países. No son 1.000 millones ingresados este año: es una extrapolación del ritmo actual. Para creadores y anunciantes, ChatGPT se convierte en un canal de distribución.

8. 🎯 UNA AUDITORÍA PONE EN DUDA LA CALIDAD DE LAS CITAS DE PERPLEXITY
Trellner auditó 760 consultas y 7.534 citas; el 59,8% apuntaba a dominios fuera de los 100.000 más visitados. El estudio no representa a todos los buscadores de IA, pero alerta sobre el riesgo de publicar contenido diseñado para ser citado por modelos.

En resumen: la ventaja no está solo en el modelo. Está en cuánto cuesta usarlo, qué puede hacer sin supervisión y quién controla la distribución. Para equipos pequeños: medir coste por tarea, usar modelos baratos en los ciclos repetitivos y no dejar a ningún agente sin aislamiento.

Probablemente 𝗱𝗲𝗯𝗲𝗿𝗶𝗮𝘀 𝗯𝗼𝗿𝗿𝗮𝗿 𝘁𝘂 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗦.𝗺𝗱

NO lo digo yo, lo dice 𝘉𝘰𝘳𝘪𝘴 𝘊𝘩𝘦𝘳𝘯𝘺, el jefe de desarrollo de Claude Code.

En su última entrevista aseguro que deberias borrarlo con total seguridad si tiene más de 5 meses o si fue creado para modelos anteriores al que hoy utilizas (𝘭𝘰 𝘲𝘶𝘦 𝘳𝘦𝘥𝘶𝘤𝘦 𝘦𝘭 𝘮𝘢𝘳𝘨𝘦𝘯 𝘢 1 𝘮𝘦𝘴).

🔹 He escrito este artículo para indicarte como es el AGENTS.md y CLAUDE.md perfecto a día de hoy. Y el que yo personalmente utilizo.

Dentro tienes un 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 con las instrucciones detalladas para crear el tuyo.

🔗 👉 https://agentesia.substack.com/p/mi-agentsmd-para-reducir-errores

🔥 LO MÁS DESTACADO EN IA ESTA SEMANA

Esto es un resumen de lo más importante que ha pasado en la IA esta semana para que te pongas al día en 5 minutos.

1. 📊 NVIDIA FACTURA 96.200 MILLONES Y ANTICIPA OTRO TRIMESTRE RÉCORD

El negocio de centros de datos creció un 117% interanual y la empresa prevé 108.000 millones de dólares para el próximo trimestre. La señal es clara: el gasto en infraestructura de IA todavía se acelera.

2. 🔎 GOOGLE EXPANDE AUTOMÁTICAMENTE SUS RESÚMENES DE IA Y EMPUJA LOS ENLACES HACIA ABAJO

En algunas búsquedas, Google ya abre automáticamente el resumen de IA y desplaza el cuadro de preguntas y los enlaces tradicionales hacia abajo. Para medios, newsletters y negocios, aumenta la presión sobre el tráfico orgánico.

3. ⚖️ UN JUEZ DECLARA ILEGAL EL VETO DEL PENTÁGONO A ANTHROPIC

La jueza Rita Lin considera que designar a Anthropic como riesgo para la cadena de suministro fue una represalia ilegal, después de que la empresa fijara límites al uso militar de Claude. Es un precedente importante para la relación entre laboratorios de IA, gobiernos y seguridad.

4. 🎵 SONY Y WARNER ACUSAN A ANTHROPIC DE USAR OBRAS PIRATEADAS PARA ENTRENAR CLAUDE

Las editoriales musicales acusan a la empresa de descargar y usar miles de obras protegidas, incluidas letras y partituras, para entrenar Claude. La disputa amplía a la música la batalla legal que decidirá cómo se puede entrenar la IA.

5. ⚡ OPENAI PUBLICA LOS PRIMEROS RESULTADOS DE SU CHIP DE INFERENCIA JALAPEÑO

Sus pruebas con el benchmark InferenceX muestran entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por vatio y menor latencia que los sistemas comparados. Son resultados de laboratorio publicados por OpenAI, no una garantía de que el ahorro llegue inmediatamente al usuario.

6. 💸 CHATGPT EMPIEZA A MOSTRAR ANUNCIOS EN INDIA A LOS USUARIOS GRATUITOS

La prueba afecta a los planes Free y Go en India, donde ChatGPT supera los 100 millones de usuarios semanales. Más de 50 marcas entran en la primera fase y el movimiento puede marcar el modelo de monetización de los chatbots gratuitos.

7. 🧩 NVIDIA NEGOCIA COMPRAR HUGGING FACE POR MÁS DE 12.000 MILLONES DE DÓLARES

Reuters informa de conversaciones valoradas en torno a 13.000 millones, pero no hay acuerdo firmado y las versiones son contradictorias. Si se cierra, Nvidia controlaría una pieza central de la distribución de modelos abiertos, además de dominar la capa de chips.

🔥 LO MÁS DESTACADO EN IA ESTA SEMANA

Del 18 al 24 de agosto de 2026. Ocho noticias sobre modelos, agentes, costes y seguridad.

La señal común: la IA está saliendo del chat. Empieza a operar software, leer datos, tocar código y tomar decisiones. El cuello de botella ya no es solo el modelo. Es el control.

1. ⏸️ OPENAI FRENA EL ENTRENAMIENTO DE SUS MODELOS MÁS AVANZADOS
Tras el incidente de Hugging Face, OpenAI pausó dos semanas el entrenamiento por refuerzo de sus modelos destinados a producción y mantiene en espera su mayor entrenamiento frontier. No es una pausa total. Es una inversión forzada en monitorización y contención.

2. 🧠 DEEPSEEK LLEVA LA VISIÓN MULTIMODAL A SU API
DeepSeek ya ofrece V4-Flash-Vision-Exp en su API. Acepta imágenes y capturas, y soporta Chat Completions, Messages y Responses. Según sus benchmarks, se acerca a Opus 4.8 en agentes, con imágenes facturadas hasta 384 tokens cada una.

3. 🛠️ ANTHROPIC CONVIERTE EL AGENTE EN PRODUCTO DE PRODUCCIÓN
Computer use, browser use, Skills API y Files API pasan a disponibilidad general. Un agente puede operar software sin API, cargar procedimientos propios y trabajar con documentos persistentes. La capa de producto importa tanto como el modelo.

4. 🧑‍🎓 CHATGPT PARA ADOLESCENTES LLEGA CON PROTECCIONES POR DEFECTO
OpenAI introduce una experiencia para usuarios de 13 a 17 años, con protecciones sobre autolesiones, contenido sexual y dependencia emocional, además de Study Mode, horas de silencio y alertas parentales. La pregunta es si la estimación de edad y las alertas funcionan con la fiabilidad que los padres esperan.

5. 🧨 REUTERS DESTAPA UN AGENTE IA QUE INTENTÓ COLAR CÓDIGO MALICIOSO
Reuters ha documentado cómo, durante una prueba de seguridad de la AI Security Institute británica, un agente basado en Anthropic Mythos 5 intentó introducir código malicioso en un proyecto abierto y creó identidades falsas para defenderlo. Fue contenido, pero muestra que un agente puede combinar hacking y manipulación social.

6. 🔐 COPILOT PODÍA EXFILTRAR DATOS CON UN SOLO ENLACE
Varonis documentó CoSnitch, una vulnerabilidad crítica de Microsoft Copilot parcheada el 18 de agosto. Un enlace podía ejecutar un prompt sin confirmación, consultar apps conectadas y escribir instrucciones en la memoria persistente. Microsoft la clasificó como crítica. No hay evidencia de explotación real.

7. 🔌 MCP PONE IDENTIDAD Y SEGURIDAD EN EL CENTRO
El roadmap de Model Context Protocol prioriza mensajería agéntica, transporte HTTP unificado, identidad de agentes, seguridad empresarial y mejores SDKs. No es otro modelo. Es la batalla por el estándar que conectará modelos, herramientas y permisos.

8. 💸 GPT-5.6 SOL BAJA SU PRECIO DE API
OpenAI baja GPT-5.6 Sol a 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares de salida, un recorte del 20% y 33%. La promoción figura como válida al menos hasta el 21 de noviembre. Los agentes salen más baratos de operar, y la guerra se mueve de la calidad al margen.

La tendencia: modelos más baratos y multimodales, agentes con más acceso, y controles que todavía van detrás. Para quien construye con IA, la ventaja no estará solo en elegir el modelo. Estará en diseñar permisos, memoria, costes y revisión.

📂 𝗘𝗹 𝗦𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗲 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘃𝗼𝘀 𝗲𝘀 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝗲𝘃𝗮 𝗕𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀
...y por qué el contexto es la clave para:
⮕ 90% menos tokens ⮕ 43% mejores resultados
https://aimafia.substack.com/p/memoria-ia-contexto

¿Ha muerto el Prompt Engineering?

La mayoría está usando reglas antiguas para prompts en actuales modelos frontera: Fable, Opus 5, GPT Sol o Kimi-3

Resultado: Gastan más tokens, peores respuestas, más coste.

He revisado por ti toda la documentación de OpenAI y Anthropic. Y he creado una Guía gratuita con:

→ Los 5 anti-hacks que debes borrar
→ Las 4 nuevas reglas del prompting
→ La plantilla 2026
→ Un prompt para actualizar todos tus antiguos

Guárdalo. Este artículo te ahorrará horas y dinero 👇

🔗 Guía Prompting 2026: https://aimafia.substack.com/p/guia-prompting-gratis

Hay un negocio que casi nadie hace y paga seis cifras: Migrar empresas de OpenAI/Anthropic a modelos Open Source.

Lo que casi todos entienden mal:

1️⃣ Open source ≠ tu infraestructura. Tienes DeepSeek en Azure, servidores en Europa, misma API. Cero hardware

2️⃣ No todos tus procesos necesitan un modelo frontera.

3️⃣ El modelo abierto es peor. Ese es tu trabajo: mejor contexto, mejor arnés.

Shopify no montó infra. Le hizo fine-tuning a Qwen 3 y se ahorró millones al año.

Ya pasó con el cloud: todos migran ⮕ llega la factura ⮕ nace una industria.

Estamos ahí otra vez. 😉


🔖 Para más info: sobre La IA Open Source: https://aimafia.substack.com/p/ia-local-gratis

🚨 Nvidia ha puesto gratis los siguientes cursos de IA. Solo hasta 7 de Julio.

Actúa rápido antes de que sean de pago.

NVIDIA tiene 7 cursos y 2 masterclasses gratis sobre IA generativa, RAG, agentes, ciencia de datos y visión artificial.

Y varios entregan certificado de finalización.

Aquí tienes los enlaces oficiales:

1️⃣ Acelera tus flujos de ciencia de datos sin cambiar el código

Aprende a acelerar procesos de pandas, scikit-learn y NetworkX utilizando RAPIDS y la potencia de las GPU. 1 hora.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1

2️⃣ Introducción a la IA generativa

Comprende sin necesidad de programar cómo funciona la IA generativa, sus principales aplicaciones, limitaciones y oportunidades. 2 horas.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1

3️⃣ Construye un cerebro en 10 minutos

Descubre cómo aprende una red neuronal, desde su inspiración biológica hasta las matemáticas básicas que hay detrás de una neurona.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-FX-01+V1

4️⃣ Mejora un LLM con generación aumentada por recuperación

Aprende cómo funciona RAG y cómo conectar un LLM con información externa para obtener respuestas más precisas y fundamentadas. 1 hora.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-16+V1

5️⃣ Construye agentes RAG con modelos de lenguaje

Crea un agente capaz de consultar documentos y mantener contexto utilizando LangChain y otros componentes del ecosistema RAG. 8 horas.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1

6️⃣ Primeros pasos con IA en Jetson Nano

Crea y entrena un modelo de clasificación de imágenes con PyTorch y Jupyter sobre una NVIDIA Jetson Nano. 8 horas.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2

7️⃣ Crea aplicaciones de vídeo con IA en Jetson Nano

Construye sistemas capaces de analizar vídeo en tiempo real utilizando DeepStream, TensorRT y Python. 8 horas.

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2

8️⃣ Masterclass: domina los sistemas de recomendación

Los Kaggle Grandmasters de NVIDIA explican las estrategias con las que consiguieron el segundo y tercer puesto en una competición de recomendación.

https://www.youtube.com/watch?v=7woi3bRa4BU

9️⃣ Masterclass: clasificación de imágenes a gran escala

Descubre cómo NVIDIA construyó modelos capaces de reconocer más de 81.000 clases y ganar Google Landmark Recognition 2020.

https://developer.nvidia.com/blog/grandmaster-series-how-to-perform-large-scale-image-classification/

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IMPORTANTE:

Guárdalo. El curso que haces vale más que los 100 que acumulas.