David Heinemeier Hansson (DHH), creador de Ruby on Rails, terminó su keynote de Rails World 2026 defendiendo una idea tan sencilla como poderosa:
P(bloom) > P(doom).
La probabilidad de que la inteligencia artificial nos permita florecer es mayor que la de que nos conduzca al desastre.
¿Tiene razón?
No lo sabemos.
Y, curiosamente, creo que tampoco necesitamos saberlo.
Porque el optimismo tecnológico no debería ser una predicción sobre el futuro. Debería ser una estrategia para afrontarlo.
Por supuesto que existen riesgos. La IA puede destruir empleos, concentrar poder, amplificar desigualdades y generar dependencias que todavía no comprendemos.
Ignorarlos sería ingenuo.
Pero convertir esos riesgos en una excusa para permanecer inmóviles sería igualmente peligroso.
Durante estos días hemos hablado de desaprender aquello que nos hizo buenos. De abandonar tareas que las máquinas pueden ejecutar mejor. De un software que podemos generar en lugar de comprar. De cómo el criterio, la creatividad y el buen gusto adquieren valor cuando producir se vuelve extraordinariamente barato.
Y todas esas transformaciones comparten algo.
Nos obligan a elegir entre proteger lo que conocemos o explorar lo que todavía no existe.
Yo prefiero lo segundo.
No porque crea que todo saldrá bien.
Sino porque experimentar nos permite aprender, equivocarnos, corregir y participar en las decisiones que terminarán definiendo nuestro futuro.
Porque cuando una tecnología reduce las barreras para crear, también amplía las posibilidades de quienes antes no podían hacerlo.
Un estudiante puede construir su primera aplicación.
Un investigador puede explorar hipótesis que antes estaban fuera de su alcance.
Un emprendedor puede convertir una idea en realidad sin disponer de grandes recursos.
Y cualquiera de nosotros puede recuperar tiempo para dedicárselo a aquello que verdaderamente importa.
Nada de esto está garantizado.
Pero precisamente por eso merece la pena intentarlo.
El futuro no se espera. Se construye.
El pesimismo puede ayudarnos a identificar los peligros. Necesitamos esa mirada crítica.
Pero el optimismo nos proporciona algo igualmente importante: motivos para actuar.
Y quizá esa sea la gran lección de esta pequeña serie.
No aferrarnos a lo que sabemos hacer.
No confundir experiencia con inmovilismo.
No competir con las máquinas en aquello que hacen mejor.
Y, sobre todo, no renunciar a nuestra capacidad de imaginar algo diferente.
Porque el optimismo no consiste en esperar que alguien construya un futuro mejor.
Consiste en decidir que queremos formar parte de quienes lo construyen.
El futuro no está escrito.
Y esa es, precisamente, la mejor noticia.
🌍 El Eco del Mercado
🛡️ OpenAI restringe el acceso a un modelo con capacidad crítica para atacar software. GPT‑6 Cyber puede localizar vulnerabilidades, desarrollar exploits y proponer correcciones, capacidades que OpenAI clasifica como de riesgo crítico. Su lanzamiento limitado a clientes verificados refleja una nueva tensión: las mejores herramientas defensivas son también armas ofensivas cuando cambian de manos.
🔁 La IA casi duplica el ritmo al que Anthropic mejora sus modelos. Un análisis independiente de METR estima que las capacidades evaluadas de Anthropic progresan 1,9 veces más deprisa que antes de octubre de 2025. La aceleración no procede principalmente de añadir computación, sino de utilizar IA para programar, experimentar y contribuir al desarrollo de la siguiente generación.
📉 El desplome tecnológico amenaza la salida a bolsa de Anthropic. Algunos inversores dudan de que la compañía pueda iniciar la próxima semana la presentación de su OPV y consideran excesiva la valoración de 1,5 billones de dólares planteada recientemente. La aceleración técnica ya no protege a los laboratorios frente a las preguntas sobre rentabilidad y precio.
🏦 OpenAI cree que podría estar preparada para cotizar en 2027. Greg Brockman asegura que el negocio empresarial se ha duplicado y ya aporta la mayoría de los ingresos de la compañía. Estar preparada no significa haber iniciado una OPV, pero confirma que OpenAI intenta dejar de ser percibida como una empresa dependiente del consumo de ChatGPT.
💰 Thinking Machines tantea una ronda de 5.000 millones de dólares. El laboratorio fundado por Mira Murati se aproxima a una captación liderada por Accel con una valoración previa de 40.000 millones, según Business Insider. Mientras el mercado público cuestiona el precio de Anthropic, el capital privado mantiene su apuesta por laboratorios que todavía deben convertir talento e investigación en productos defendibles.
🇨🇳 Seiscientos mil chips de Nvidia esperan el permiso de Pekín en Hong Kong. Las unidades H200 no pueden entrar a gran escala en China pese a la demanda de sus tecnológicas, mientras el Gobierno impulsa procesadores nacionales. El acceso chino a los chips estadounidenses ya no depende únicamente de lo que Washington permita exportar, sino también de lo que Pekín quiera importar.
🧩 Alphabet compra una participación de 548 millones en Qualcomm. La inversión respalda la transición de Qualcomm desde los teléfonos hacia los centros de datos, donde espera generar 15.000 millones de dólares anuales en 2029. Google diseña sus propios procesadores, pero también necesita cultivar alternativas externas que reduzcan la dependencia del ecosistema de Nvidia.
⚡ Meta admite que no explicó el coste local de sus centros de datos. La presidenta de la compañía reconoce que los resultados electorales dificultarán nuevos proyectos y que la industria comunicó mal sus beneficios. El problema ya no se resuelve prometiendo todo lo que hará la IA: las tecnológicas deben explicar quién pagará la electricidad, el agua y las infraestructuras que necesita.
🔐 Palo Alto podría pagar 500 millones por proteger las identidades de los agentes. La compañía negocia adquirir Clutch Security, especializada en controlar el acceso de agentes y otras identidades no humanas a sistemas corporativos. La posible valoración, unas cincuenta veces sus ingresos recurrentes, muestra que gestionar permisos y credenciales será una pieza central de la seguridad agéntica.
🤖 Serve quiere convertirse en la capa de infraestructura de la robótica. Physical AI Services ofrecerá a otros fabricantes la conectividad, gestión de datos y experiencia acumulada con sus robots de reparto. Serve intenta repetir la jugada de Amazon con AWS: transformar una infraestructura creada para operar su propio negocio en una plataforma sobre la que puedan construir los demás.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
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. Tres libros para quienes prefieren construir el futuro a temerlo. Si algo he querido transmitir con esta miniserie es que el optimismo tecnológico no consiste en negar los problemas, sino en creer que podemos hacer algo para resolverlos.
Abundancia: El futuro es mejor de lo que piensas, de Peter H. Diamandis y Steven Kotler. Una invitación a descubrir cómo las tecnologías exponenciales pueden ayudarnos a superar problemas que durante siglos parecían irresolubles.
El optimista racional, de Matt Ridley. Un recorrido por la historia del progreso humano que nos recuerda que la innovación, la colaboración y el intercambio de ideas han sido motores extraordinarios de prosperidad.
Imaginable, de Jane McGonigal. Porque no basta con creer que el futuro puede ser mejor. También necesitamos aprender a imaginarlo, prepararnos para él y tomar decisiones que contribuyan a construirlo.
PD2. ¿Y si el futuro de la inteligencia artificial estuviera encima de tu escritorio?Durante años hemos imaginado el futuro de la IA dentro de enormes centros de datos, con miles de GPUs y consumos eléctricos descomunales. Pero ¿y si una parte de ese futuro terminase funcionando en nuestra propia casa? El Apple Mac Studio con chip M5 Max es una pequeña ventana a esa posibilidad.
Totalmente de acuerdo, gracias a dios, en general en IT no se opera a corazón abierto. Así que las consecuencias no suelen ser tan insalvables o irreversibles, Como ves mi respuesta también es tecno-optimista. ;)
El optimismo como estrategia me convence más cuando se dice quién paga los errores del experimento. Un estudiante que se equivoca con su primera aplicación aprende; un equipo que se equivoca con datos de clientes puede no tener segunda oportunidad. Creo que la frontera entre lo que se prueba libremente y lo que se prueba con red forma parte de la estrategia, no es un freno.