No puedes enseñarle a un pez a caminar.

Acabo de salir de una llamada con un fundador que pensó que estaba atrasado. No lo estaban. Estaban exactamente donde tenían que estar: en medio de problemas que obligan al tipo de aprendizaje que no se puede comprar, solo ganar. Todos los fundadores se sienten atrasados en algún momento. Detrás de los competidores que miran más allá. Detrás de los inversores que hacen preguntas imposibles. Detrás de compañeros que parecen tenerlo todo resuelto. Pero la verdad es que estar atrasado generalmente significa que finalmente estás golpeando la realidad. Ese es el verdadero plan de estudios de las startups. No aprendes a fijar precios leyendo una publicación de blog. Aprendes cuando un cliente dice: "Eso es demasiado caro" y cuelga. No aprendes a contratar escuchando un podcast. Aprendes cuando la primera persona que contrataste resulta ser la persona que no encaja y tienes que dejarla ir. No aprendes a liderar citando libros. Aprendes cuando tu equipo te mira en un momento de duda y espera a que decidas. Nada de esto se siente bien. Se siente como quedarse atrás. Pero esos son los representantes. Esa es la matrícula. Los fundadores que lo logran sobreviven más tiempo en la arena de los problemas. Cada conversación difícil, cada trato perdido, cada momento de "deberíamos estar más lejos" es parte del progreso real. Si eres fundador y te sientes atrasado, recuerda: no llegas tarde. Estás aprendiendo de la única manera que importa.

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ChatGPT nos obliga a admitir que la inteligencia sin juicio es solo mimetismo.

Cuando llegó ChatGPT, abrió la definición de inteligencia. Durante décadas, la inteligencia significaba resolver problemas difíciles o almacenar conocimiento. Pruebas de coeficiente intelectual, SAT, ajedrez. Pero ChatGPT muestra algo diferente: la inteligencia como interacción. No lo sabe en el sentido humano. Genera respuestas bajo demanda. Y, sin embargo, la experiencia se siente inteligente porque es receptiva, contextual y útil en el momento. Ese es el cambio. La inteligencia ya no se trata de lo que se almacena, se trata de lo que se puede sacar a la luz cuando sea necesario. La capacidad de sintetizar miles de millones de ejemplos y ofrecer algo coherente, al instante. Es fácil llamar a esto "falso". Pero mira más de cerca. La mayor parte de lo que etiquetamos como inteligencia humana, como escribir un artículo, responder una pregunta o incluso dar consejos, es rendimiento. Se juzga por la producción, no por el misterio de cómo lo produjo el cerebro. ChatGPT acaba de exponer ese hecho. El peligro es aferrarse a tarjetas de puntuación obsoletas. Si definimos la inteligencia solo como memoria o toma de exámenes, las máquinas ya "ganan". Pero si lo definimos como juicio, gusto y valores (la capacidad humana de elegir lo que importa), entonces ChatGPT no está reemplazando a los humanos. Nos recuerda lo que realmente es la inteligencia.

Pequeño ejemplo divertido de cómo Google es mucho mejor que ChatGPT para consultas informativas Les pregunté a ambos: "¿De qué restaurante trataba el ensayo de John McPhee 'Brigade de Cuisine'? Google me lo dijo de inmediato. OpenAI me mintió repetidamente. Cuando lo llamé mentiroso, finalmente me lo dijo

Los agentes se ven mágicos en una demostración. colapsan en la producción. La razón es simple: no pueden recordar, no pueden conectarse a tierra y no pueden adaptarse cuando el flujo de trabajo se desvía. La gente está lanzando todo al problema: blocs de notas, troncos de árboles, gráficos de conocimiento atornillados. la mayor parte es cinta adhesiva. Pero ahora está claro: la memoria y el contexto son el foso. Los gráficos de conocimiento no son nuevos. Comenzaron a fines de los noventa, se generalizaron cuando Google marcó la suya propia en 2012 y desde entonces han impulsado silenciosamente la búsqueda, los anuncios, el comercio electrónico y la detección de fraudes. Fuera de las grandes tecnológicas, nunca se abrieron paso dado que eran demasiado caros de construir, demasiado difíciles de mantener frescos, demasiado dependientes de los especialistas. Ahora la ecuación ha cambiado. Los modelos de lenguaje pueden extraer entidades, mapear relaciones y mantener gráficos actualizados en tiempo real. De repente, los gráficos son menos generales académicos y más una base práctica. Pero los gráficos no reemplazan la búsqueda en las incrustaciones. lo complementan. Lo que funciona en producción es la recuperación híbrida: -Amplia recuperación a través de vectores: "muéstrame cosas como esta" -razonamiento preciso a través de gráficos: "muéstrame exactamente cómo se conectan estas cosas" -fusionado por el agente para ofrecer amplitud y profundidad Lo que estamos viendo en vivo: -Los agentes sin memoria persistente se producen después de seis semanas. Los usuarios no volverán a entrenar todas las mañanas. -A los compradores no les importan las indicaciones inteligentes. Se preocupan por la confianza: la capacidad de evaluar, revertir, auditar y hacer cumplir los permisos antes de que un agente realice una acción. Lo que está funcionando: híbridos verticales. Un agente financiero basado en cuentas, políticas y permisos. un agente de atención médica basado en códigos médicos, medicamentos y reglas de cumplimiento. La memoria, el contexto y la confianza no son características. son infraestructura.

Los titanes tecnológicos de hoy trabajan en los cementerios de ayer

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