El arte de hablar con máquinas (y ser entendido)
Diario de Innovación #244
Después de 1000 horas conversando con inteligencias artificiales, un ingeniero descubrió algo que muchos olvidamos cada día: no es la tecnología la que falla.
Es el lenguaje.
Su hallazgo lo llamó KERNEL, un marco de seis principios que cambió cómo su equipo se relaciona con la IA:
Keep it simple.
Easy to verify.
Reproducible.
Narrow scope.
Explicit constraints.
Logical structure.
Nada nuevo bajo el sol… salvo que lo aplicó a las máquinas.
Y el resultado fue sorprendente: 94 % de éxito en el primer intento, menos revisiones, menos ruido.
Pero el verdadero valor de KERNEL no está en el código.
Está en lo que enseña sobre nosotros.
🧠 Pensar mejor para pedir mejor
En Pensar con Claridad, Shane Parrish explica que la mayoría de los errores humanos no provienen de la falta de inteligencia, sino de la confusión mental.
Pensamos en exceso, pero estructuramos poco.
Y cuando trasladamos esa confusión a un modelo de IA, el resultado es literal: ruido amplificado.
La regla de oro de KERNEL, “Keep it simple”, es la misma que William Zinsser defendía en On Writing Well: “Si no sabes lo que quieres decir, la prosa te lo delatará”.
La claridad es la forma más avanzada de inteligencia.
Y paradójicamente, es la más escasa.
🕸️ Sistemas, no listas
Donella Meadows, en Pensar en Sistemas, nos recuerda que la complejidad no se combate añadiendo más variables, sino entendiendo mejor las conexiones invisibles.
Lo mismo ocurre con los prompts: cada capa de contexto mal definido es una interferencia en el sistema.
Por eso el principio “Logical structure” del marco KERNEL no es técnico, es filosófico.
Estructurar bien un prompt dotándolo de contexto, tarea, restricciones, formato es lo mismo que diseñar un sistema mental robusto.
Es pasar del ruido al patrón.
De la intuición difusa al pensamiento trazable.
🔍 El lenguaje como interfaz
Frank Luntz decía en La Palabra es Poder que “no son las palabras lo que cambia a las personas, sino las palabras correctas”.
Exactamente lo mismo ocurre con la IA: no es lo que dices, sino cómo lo formulas.
De hecho, Sensemaking de Christian Madsbjerg va un paso más allá: el sentido surge del contexto, no del dato.
Una máquina puede procesar información, pero el significado. Lo humano, lo pone quien formula la pregunta.
Por eso, cada vez que un modelo “no te entiende”, no es un fallo técnico, es una conversación sin sentido compartido.
La IA no es siempre una caja negra. Suele ser un espejo de nuestra claridad conceptual.
🧩 De notas inteligentes a pensamiento inteligente
Sönke Ahrens, en How to Take Smart Notes, propone escribir para pensar, no al revés. AMÉN.
El método Zettelkasten que describe no es muy distinto a KERNEL: divide, conecta y formula una sola idea por nota. Yo lo he intentado, pero a mí no me funciono.
En el fondo, tanto Ahrens como los ingenieros del artículo apuntan a lo mismo: la productividad real no proviene de hacer más, sino de pensar mejor.
Céntrate (Deep Work) de Cal Newport lo resume así: “la capacidad de concentrarse sin distracción en una tarea cognitivamente exigente es una habilidad que se está volviendo cada vez más rara y valiosa”.
Y quizá, entrenar a una IA sea la mejor manera de entrenar esa atención.
Porque te obliga a articular, especificar y depurar el pensamiento hasta su núcleo.
Hasta su kernel.
🤖 La conversación que nos define
Brian Christian, en The Most Human Human, se preguntaba qué nos hace realmente humanos frente a las máquinas.
Su conclusión es simple pero poderosa: la humanidad se mide por la calidad de nuestras preguntas.
Cada conversación con una IA es un acto de diseño.
De ingeniería mental.
De autoconocimiento.
Cuando le pedimos a una máquina que nos entienda, en realidad estamos ensayando una versión más clara de nosotros mismos.
Una en la que el pensamiento, el lenguaje y la acción se alinean.
Y esa, curiosamente, es la misma base de todo buen liderazgo, de toda innovación duradera, de toda vida con propósito.
🍎 Food for thought
Quizá el futuro de la inteligencia no dependa de la potencia de los modelos, sino de la claridad con la que los humanos aprendamos a formular nuestras intenciones.
Hoy más que nunca, es crucial hacernos las preguntas correctas: a nosotros mismos, a los demás e incluso a las máquinas.
KERNEL no es solo un método de prompt engineering.
Es una filosofía de pensamiento claro: decidir con precisión, comunicar con propósito y construir sentido en un mundo saturado de ruido.
Porque antes de hablar con máquinas, tenemos que aprender a escucharnos.
Perfecto. Aquí tienes la edición final del ⚡️ Pulso Digital — Diario de Innovación, elaborada a partir de tus elecciones y con enlaces a las fuentes originales.
⚡️ Pulso Digital
El cuello de botella de la AGI no es el modelo, es el metal.
💓 Latido del día
El cuello de botella para la llegada de la AGI no está ya tanto en los modelos o los datos, sino en la infraestructura física: centros de datos, megainversiones energéticas y redes de interconexión.
Mientras CoreWeave recorta sus previsiones por el retraso en un nuevo data center, la industria descubre que el verdadero límite de la IA no es algorítmico, sino térmico.
El humo de la AGI se sostiene sobre un hardware que empieza a sobrecalentarse.
🌍 El eco del mercado
💡 Intel pierde a su CTO de IA rumbo a OpenAI. Fuga de talento clave en plena carrera de aceleradores y software.
💡 Andrew Ng impulsa el “vibe coding” para perfiles no técnicos. ¿Cambia la alfabetización digital corporativa?
💡 Microsoft ya puede perseguir AGI por su cuenta. El nuevo acuerdo con OpenAI elimina antiguas restricciones; gana autonomía estratégica.
💡 SoftBank vende 5.8 mil M $ de Nvidia para financiar acuerdos con OpenAI. Rotación de capital desde chips a modelos y capas de infraestructura compartida.
💡 TSMC registra el crecimiento más lento en 18 meses (+16.9 %). ¿Burbuja de IA o simple moderación de la demanda real?
💡 Huawei lanza su “AI Supernode” (Ascend). La alternativa doméstica china a Nvidia en infraestructura crítica. Sin duda alguna, la necesidad agudiza el ingenio, nada mejora que las restricciones para innovar.
💡 UBTech firma ¥800 M en humanoides “Walker S2” para fábricas. La robótica humanoide pasa de demo a producción industrial.
💡 TikTok Shop, marca de hipercrecimiento en EE. UU. El social-commerce se masifica, con embudo y ventas integradas.
💡 Visa lanza herramientas financieras con IA para creadores (junto con Karat). ¿Estamos ante el proceso bancarización “AI-native” del creator economy?
🌱 Latido incipiente
La expansión de infraestructuras IA en mercados emergentes —como la apuesta de Huawei por hardware local— podría crear una bifurcación global en la carrera por la AGI.
Mientras Occidente compite por escalar clústeres de GPU, China construye su propia red de “supernodos” IA.
El futuro de la inteligencia no será solo quién la entrena, sino dónde se ejecuta.
💭 Pulso Final
Tal vez no se trate de quién tiene el mejor modelo, sino de quién tiene la mejor fábrica, la mejor red, el mejor montaje.
En la carrera por la AGI, el “suelo” importa tanto como el “cielo”.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Y eso es todo por hoy. Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1: Para seguir aprendiendo
“Pensar con Claridad” de Shane Parrish. Un manual sobre cómo reducir el ruido mental, identificar sesgos y pensar con precisión.
“Sensemaking” de Christian Madsbjerg. Explora cómo el contexto y el significado humano siguen siendo esenciales incluso en un mundo de datos e IA.
“How to Take Smart Notes” de Sönke Ahrens. Un clásico sobre estructurar el pensamiento y aprender a escribir para pensar, no al revés.
“Céntrate (Deep Work)” de Cal Newport. Perfecto complemento para la idea de atención enfocada y claridad cognitiva en entornos saturados.
PD2: Herramientas para pensar mejor
Remarkable 2. Tableta de escritura sin distracciones, yo la estuve usando un tiempo pero prefiero lo analógico, vamos el papel. Ideal tomar notas tipo Zettelkasten.
Moleskine Smart Writing Set. Un punto intermedio, combina escritura analógica con digitalización inmediata. Perfecto para estructurar ideas y prompts.
Keychron V6 Mechanical Keyboard. Un teclado compacto y preciso, muy apreciado por programadores y escritores. Favorece la concentración y escritura intencional.
Focus Timer Pomodoro Cube. Herramienta sencilla para entrenar esas sesiones de Deep Work.