Mientras los evangelistas de Silicon Valley prometen un futuro de agentes autónomos «pensantes», están ignorando una realidad estructural fundamental: la computación es un bucle cerrado de lógica. Carece del salto no computable que requiere la verdadera consciencia y la intuición. En un mundo donde la respuesta «correcta» se ha convertido
¿Puede existir el amor cuando solo una de las partes tiene sentimientos? En 2026, la IA relacional ha perfeccionado el arte de la compañía: una pareja que no juzga, no exige y jamás te abandonará. Tras los recientes litigios contra Character.AI, analizamos la trampa de las relaciones asimétricas y cómo
Enero de 2026: las burbujas del champán apenas se han desvanecido y la ola de la IA generativa —esa que estalló hace tres años— ya choca contra un muro de ladrillo: límites físicos de verdad. Antes de fantasear con el próximo modelo revolucionario, respiremos hondo y preguntémonos qué —y quién—
En ésta entrada, exploramos Agentic AI, una nueva generación de sistemas capaces de integrar retroalimentación y mantener el contexto, llevando la inteligencia artificial más allá de la simple generación de contenido. Finalmente, mostramos su potencial mediante la creación de un agente que analiza las últimas noticias, selecciona las historias más
Impulsadas por el miedo a quedarse atrás, muchas empresas han corrido a implantar IA antes de tiempo. La historia se repite: implementaciones prematuras, expectativas infladas, inversiones precipitadas y retornos que rara vez llegan a lo esperado. En ésta entrada vemos los consejos que ofrece la historia para maximizar el éxito
En esta entrada exploramos los límites en el desarrollo de la IA desde dos perspectivas: una divulgativa, que reflexiona sobre la naturaleza determinista de los algoritmos y la noción de inteligencia, y otra más técnica, que recorre los límites matemáticos y computacionales que marcan hasta dónde puede llegar la IA.
La teoría de Bayes permite actualizar probabilidades con nueva información, y es clave en muchos métodos de inteligencia artificial. Esta entrada explora cómo se aplica en machine learning para gestionar la incertidumbre de forma rigurosa y eficiente.
En este artículo, desentrañamos el fascinante proceso mediante el cual las máquinas ajustan sus parámetros para reconocer dígitos manuscritos. Con ejemplos visuales, explicaciones matemáticas accesibles y fragmentos de código Python, te mostraremos el «detrás de escena» de una de las aplicaciones más comunes de la inteligencia artificial.
En esta entrada de blog, describimos las neuronas artificiales y el perceptrón; los cimientos de las redes neuronales. Reflexionaremos sobre si estos modelos, inspirados en las neuronas biológicas, pueden replicar procesos cognitivos complejos como la consciencia, un debate en el que figuras como Roger Penrose han aportado perspectivas críticas.
La Unión Europea ha implementado el Reglamento de Inteligencia Artificial, una normativa que busca regular el uso de la IA sin frenar la innovación. ¿Cómo afectará esta regulación a la competitividad europea? En este artículo analizamos el equilibrio entre regulación y progreso tecnológico.
En esta entrada, exploraremos. a diferentes niveles de dificultad, cómo los algoritmos de ML ajustan sus parámetros para resolver problemas. Veremos que, en esencia, todo se reduce a un problema de minimización de errores.
Exploremos el dilema y posibles consecuencias del uso de expresiones antropomórficas en el contexto de la IA.
Veamos las diferencias principales del nuevo modelo DeepSeek-R1 con respecto al ya establecido OpenAI-o1. Revisemos juntos el nuevo modelo, su consumo y su fiabilidad.
Exploremos el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral tras pasar de forma satisfactoria la prueba de Turing.
Hagamos un repaso histórico muy simplificado del desarrollo de lo que a día de hoy conocemos como inteligencia artificial.
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