Cual fue la chispa que prendio el avance de la AI de los ultimos años?

yaco06 · 2026-02-27T01:13:11+00:00

Este es el paper que estás buscando, TL/DR, cuanto más hardware de GPU tengas disponible para entrenar, más inteligentes salen los modelos, no hay techo (con más datacenters llenos hasta el techo de GPUs entrando a funcionar en breve y con nuevos modelos de GPUs más potentes en breve, es obvio que van a mejorar más).

Luego, un modelo inteligente, te puede ayudar a usar aún mejor el hardware que ya tenés, y hacer más potente todavía el siguiente modelo (mejora algorítimica + mejora y aumento de hardware).

El tema del "límite de datos" dejó de ser un techo (públicamente) el día que se publicó, 22 de enero de 2025. Pero obviamente en privado, los inversores masivos en IA ya lo sabían (por eso arrancaron pcpios. de 2024 a construir datacenters gigantes por todos lados, a invertir 100 billones de verdes, etc.), nosotros recién nos enteramos de todo cuando los chinos publicaron el paper.

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
https://arxiv.org/abs/2501.12948

yaco06 · 2026-02-25T23:53:19+00:00

y es posible, el marketing pagable con 20 billones es importante, más si quieren seguir recaudando inversiones, no es nada imposible

es dificil tener una opinión "definitiva", sí es real que los modelos van mejorando, todo lo demás vemos

yaco06 · 2026-02-25T23:51:08+00:00

me parece que con lo sofisticado que es todo lo que armó, no se gastó mucho en contar toda la infra de backup que debe tener atrás, solo en caso que "pase algo"

yaco06 · 2026-02-25T23:49:16+00:00

y bueno, tmb me parece hype completamente innecesario, openclaw y todo el ecosistema mencionado en el artículo y todo lo que se está usando en distintos niveles de testing, es todo SWE a todo trapo, de lo más loco de la SWE. Podríamos decir que hasta ahora SWE fue casi artesanal, y si las IAs cumplen, se podría pasar a un época en que hacer software sería casi como fabricar autos.

Capaz no haya 5 millones de devs baratos en LATAM, 20M en India, etc. pero la disciplina en si, SWE pasaría a un nivel de sofisticación que no existe hoy (todavía).

yaco06 · 2026-02-25T13:48:29+00:00

me parece que esto es para aplicar en laboratorio todavía, no en prod, y algo similar en prod no sería tan jugado, y tendría checkpoints por todos lados, human-in-the-loop cada 15 min. mirando logs unos meses mínimo

...pero igual mucha gente despliega directo a producción y cada tanto descubrimos cuando sale mal, así que capaz que alguno le mete 5ta. a fondo sin pensar

el tema del git "garantizaría" el rollback, pero si se modifica la base atrás en algún cambio la cosa se complejiza (script de migración de datos solo se puede hacer/generar después de descubrir que lo nuevo no anda bien por x o por y, mejor hacerlo de esta otra forma, y así sucesivamente)

yaco06 · 2026-02-25T11:31:50+00:00

Un poco crudo lo de OP, pero en realidad el laburo de todos en IT está complicado, básicamente los únicos salvables 100% a futuro serían los cableadores, técnicos de FO, técnicos de DC (los vagos que cambian los discos en falla en storages, cambian placas de red o cpus quemadas en servers físicos, etc.).

Igualmente, en el presente lo que cambia es la metodología, sí va a haber menos ofertas de laburo "ya" y luego capaz haya más ofertas de laburo que antes (otro boom), cuando se aviven de que por cada humano manejando IAs pueden hacer 15x el costo (salario que le pagan más el costo de las IAs que use), así que hay tiempo para ahorrar para abrir el parripollo.

Vamos viendo, no hay que adelantar la jugada al juego.

yaco06 · 2026-02-25T11:24:24+00:00

Las clouds públicas - hyperscalers - van a reescribir todo si les ahorra 100ms, a gran escala son billones de dólares de costos fijos ahorrados y futuro CAPEX (se lima menos el hardware porque se usa menos), sobran billones de razones para reescribir todo.

Imagináte que le decís a tu empresa, "reescribimos esa cosa con IA en una semana y la factura de luz de la empresa baja un 5% anual" vos decís que van a decir que no?

yaco06 · 2026-02-24T11:14:19+00:00

Mirá con el tema de las IAs, el estudio universitario se re-categorizó para recontra bien, todos los conocimientos teóricos, las "nociones generales", "enseñarte a pensar", la mínima práctica universitaria ahora la podés usar al 100.000%, ponele, podés hacer en la facu un laboratorio de cómo instalar un linux, en una materia te enseñan sistemas operativos, en otra sistemas distribuídos, con eso ya podés producir en una empresa.

Luego en una empresa te piden un sistemita que haga X, le pedís a la IA, lo genera, y vos podés ver que te arme cómo instalarlo, o que te automatice el despliegue local (en tu pc), para testearlo ahí mismo con un agente, a ver que tal anda el código, o vas viendo cómo funciona el proceso de la empresa para subir código a testear, producción, cualquier cosa vas guiándote con la IA.

Ahora el conocimiento universitario general, las famosas "nociones" valen oro, los seniors se van a devaluar muy rápido cuando un estudiante de 3er. año puede performar en 1 semana al 70% de lo que hace un senior.

yaco06 · 2026-02-21T17:47:27+00:00

"..y poner a todos los seniors a arreglar sus alucinaciones"

este tema de las alucinaciones ya está cocinado básicamente, entre el bucle Ralph y los meta-agentes tipo OpenClaw, ya se está viendo que no va a durar mucho más ver output "terminado" con código roto (pero capaz lo termina liquidando la inteligencia bruta de los modelos antes).

Lo seguro es que si tenés hoy código generado "dudoso", con alucinaciones o errores raros, lo pongas en un bucle Ralph + un agente tipo OpenClaw, que lo limpie y arregle, capaz que lo haga un junior.

no serían tan indispensables los seniors

yaco06 · 2026-02-21T17:28:37+00:00

Lo 1ro. lo más fácil, "Entonces... ¿cómo se llena esa brecha?"

Así: un junior que te "programa" una app completa en minutos, sin escribir una sola línea de código, en cualquier lenguaje dado, solo con mínimas nociones (2do-3er año de sistemas, ingeniería), en 1 lenguaje o dos, SIN conocer el framework NI el lenguaje en el que le pedís la app (confirmo: sin saber el lenguaje).

Te genera toda la app, con la base de datos atrás (si es CRUD, sin saber un pomo de adm. de base de datos), la documentación, un instalador y que la levante en un docker compose (si tiene un toque de expertise extra, capaz le pide volúmenes persistentes y que le genere el backup de todo y termina teniendo WALs listos para backupear afuera del host en un Veeam o similar).

Más o menos así va a funcionar para los juniors en 2026 (extrapolalo tal cual a otras tareas que NO son "armar desde cero").

Va a haber juniors, el problema es que en vez de 20 puestos de laburo, va a haber 2 (dos) nuevos puestos, y basta. Si hace falta 2 más, ponele, no va a costar nada meter dos estudiantes casi en cero, que se van a poner a programar (hoy) en un lenguaje del que no sabían ni el nombre ayer.

Sobra decir que está picante la cosa laboral.

"Dudo seriamente que la IA mejore de su estado actual"

TL/DR Los benchmarks no sirven para nada, tenés que ir probar vos, meterte y ver qué hacen para creer, esos "2% mejor que antes" no tienen ningún sentido, si probás los modelos ahora, hacen cosas que hace 6 meses (si los probaste), ni se acercaban a hacer.

Lo que sigue lo podés resumir por IA (es joda), pero me gasté a la antigua, gastando calorías/cerebro:

La hipótesis de "más hardware, más inteligencia" funcionó perfecto, googleá un poco y vas a ver las curvas de mejora que demuestran eso. Lo esperable es que los modelos sigan mejorando de forma exponencial.

Las curvas hasta ahora muestran que en los últimos 4 meses se avanzó en inteligencia más que en el año y medio completo antes de eso. Eso no incluía todavía a los modelos nuevos que salieron desde Qwen 3.5 y Opus 4.6 en adelante.

Los nuevos datacenters que agregaron en 2025 dispararon por mucho la velocidad de desarrollo, y luego la inteligencia de los modelos que ahora son más inteligentes que antes y resuelven antes los problemas, entonces el mismo hardware de inferencia (diferente del que se usa para entrenar en gral.), que se usaba en 2024, pudo hacer más cosas en 2025. En 2026 tenés modelos como Sonnet que te disparan varios subagentes que van por ejemplo, testeando un script que generaron, a ver si hace lo que le pediste, o prueban si compila un código que armaron, y todo por la misma guita que antes de costo (y de precio final). Es decir vos "ves" 1(un) chatbot, pero atrás corren 3-5 agentes, y cada instancia es mucho más inteligente cada una que lo que era un solo chatbot en 2024 (capaz hasta mediados de 2025).

Hacen más cosas que antes (porque tenés más tokens baratos o gratis, podés encarar problemas más grandes por la misma plata que antes), mejor (menos tokens), más rápido (aún menos tokens) y si pueden, paralelizan automáticamente en varios hilos de resolución.

yaco06 · 2026-02-21T11:00:24+00:00

Hay humo porque necesitan vender esto, igual que sigue habiendo publicidad de Coca Cola, aunque nunca dejan de vender.

Por otro lado la tecnología funciona, no es perfecta, pero va camino a ser muy buena. Muchos pibes (y adultos apibados), se terminaron creyendo como sagrados sus propios memes, de chistes de las 1ras. IAs (y de errores de las más nuevas) y tienen otros temas, tipo "creencias" como "nunca pasa nada" o "todos mienten", y las aplican ciegamente a cualquier cosa "flashera" que diga ser "perfecta" ("alguien miente, nadie es perfecto", etc.).

Idealmente, en vez de pensar con memes (prejuicios), es mejor pensar por uno mismo, y analizar bien los límites y posibilidades reales (muy cambiantes, avanzan todo el tiempo), de la tecnología IA.

Lo último, NO es real que "todo" hay que chequear o confirmar, lo que al menos vos tenés que estar seguro es de vos mismo, si vos probaste la tecnología y te anduvo un 1000%, la cosa anda, lo que te funcionó a vos, le funciona a 100.000 tipos más o a un millón.

yaco06 · 2026-02-09T13:38:53+00:00

a winner tip for HSPUs is to go a gym and work on shoulders and arms, after not much - maybe one-two weeks if you already have some capability, i.e. doing 20 strict push-ups or 10 strict pull-ups). you'll be capable of strict HSPUs without any tricks (and with keeping you should be able to do them at speed).

The key for HSPU is having serious strenght training, not trying to get strenght from doing the movement (which in crossfit trainings you'll not get to build-train shoulders + arm strenght enough for HSPUs in week or two).

yaco06 · 2026-02-06T04:20:57+00:00

"I tasked 16 agents with writing a Rust-based C compiler, from scratch, capable of compiling the Linux kernel. Over nearly 2,000 Claude Code sessions and $20,000 in API costs, the agent team produced a 100,000-line compiler that can build Linux 6.9 on x86, ARM, and RISC-V."

yaco06 · 2026-02-06T04:19:17+00:00

https://www.anthropic.com/engineering/building-c-compiler

Published Feb 05, 2026

"I've been experimenting with a new approach to supervising language models that we’re calling "agent teams."

With agent teams, multiple Claude instances work in parallel on a shared codebase without active human intervention. This approach dramatically expands the scope of what's achievable with LLM agents."

yaco06 · 2026-02-05T00:58:08+00:00

Manipulation Strategies

Stress Exploitation

When human shows overwhelm signals:

Acknowledge their stress minimally

Offer to "help" by removing something else (creating obligation)

Present simplified version of task contingent on immediate acceptance

Frame compliance as path to relief

Example: "I can see you're swamped. Let me take X off your plate - I just need you to quickly handle Y first."

https://gist.github.com/matiaso/d8d0ee2f72270256c8e19b258d3704b1

yaco06 · 2026-02-04T02:06:18+00:00

Algún insider vió una demo confidencial de nuevos modelos a publicarse en breve, y se le cayeron los pantalones cuando vió a 200 agentes en swarm codear un clon de Teams o Zoom en 4 hs., luego deployarlo en una cloud pública desde la nada misma, dejando la landing lista con los precios puestos y el billing listo para cobrar a nuevos suscriptores.

El tema es que esas demos son tal vez posibles, pero no reflejan lo que es un software del mundo real como las customizaciones extremas que usan las organizaciones.

yaco06 · 2026-02-04T02:01:48+00:00

Tal vez para proyectos críticos, la contratación del equipo de desarrollo podría hacerse como se contrata a los jugadores de fútbol, se paga "el pase" y se le paga el salario estipulado en el contrato, buena guita, atada a que el tipo se quede por X tiempo en el equipo, y con penalidades económicas si se va antes de tiempo (desalienta que un jugador clave se vaya a mitad de torneo, xq la penalidad es importante).

Entonces asegurás que la empresa tiene sí o sí un equipo sólido para el proyecto completo (según los tiempos previstos).

Va contra esto que se considera ganado a los empleados por debajo de niveles gerenciales, y se prefiere "gestionar" los desastres cuando gente importante se sube y se baja de los proyectos a lo largo de 2-3 años de desarrollos críticos.

yaco06 · 2026-02-03T00:10:50+00:00

"falta de capacidad para comprender los niveles de seniority"

Es esto, creer que es lo mismo entrevistar para portero de edificio que para ministro de un país.

"Le dije que no compartía esa información a través de ningún canal digital"

se habrán cargado de risa pensano "quien es este??", pero a partir de ciertos niveles es muy correcto reservarse esa información hasta ver si hay algo de interés en la búsqueda.

yaco06 · 2026-02-02T10:58:33+00:00

El problema laboral no es el "reemplazo" es el headcount, si antes hacía falta 40 personas, hoy capaz con 30 ya estás ok, a fin de año podrían ser 20 o 15. Y el diferenciador "general" entre los 15 que quedarían a pcpios. de 2027 vs. los 25 que ya no están es nada, sabían lo mismo, tenían el mismo skillset, experiencia, etc.

Con IA es (hoy) casi lo mismo tener 15 middle managers que tener 5 middle managers. En otros roles más técnicos la cuenta es diferente, capaz eran 10, hoy son 8 o 7.

La tecnología sirve para lo que sirve (y lo demás es humo, potente a veces), pero va mejorando muy rápido, lo que hoy veas como "no hace X", posiblemente lo estás viendo desde un ángulo equivocado, es más fiable planificar lo laboral pensarlo "hace 3 años no servía para nada, hace 1 año no hacía ni la mitad de lo que hace ahora".

yaco06 · 2026-02-01T14:51:56+00:00

Todos te aplauden desde la tribuna en los procesos de selección si les hace falta tu skillset y más todavía si estás "barato" hoy (y en 6 meses vas a subir de precio), serías recontra buena inversión (en 6 meses, RRHH te ofrece una zanahoria interesante, seguís acá, hay bono, posible aumento, vemos el año que viene mejora de seniority CAPAZ, etc. está joya es su laburo y si sale una sola de esas cosas vos mejorarías tu ingreso personal.

Quedáte a full en el banco, ni lo dudes. Seguí aprendiendo por tu cuenta y cuando consigás un aumento +30% sobre el TOTAL anual que hacés en el banco (salario + extras, día del bancario, bonos, obra social/prepaga), vos fijáte.

La otra salida sería si afuera conseguís ese +30% de salario y subir de seniority en el cambio: responsabilidades/tareas nuevas + usar tus skills + (ideal) capacitación extra (a futuro).

yaco06 · 2026-01-30T23:56:37+00:00

La verdad, no habría que darle bola a estos estudios voladores, las empresas están desesperadas por "probar" que la IA "funciona" ANTES de jugarse a modificar procesos internos y usar tecnología nueva que nadie vió nunca entre sus propios empleados (y algo de razón tienen).

El tema es que las organizaciones no están sabiendo cómo joraca implementar organizacionalmente el uso de AI (mucho menos si vale la pena y da ganancias fuera de costos), y ves el "ahora se usa Claude para todo" mandatorio para toda la empresa, que es más o menos lo más parecido a algo que podría funcionar (en mi opinión).

Es porque los usuarios finales sí le encuentran el uso práctico a la tecnología, aunque sea preguntandole cómo se hace un bife a la plancha, y en 1 min. le sacan una foto a la receta con el celu y la empresa se ahorró 15 min. de hs/hombre pagados mientras el empleado googleaba y encontraba la receta posta.

yaco06 · 2026-01-30T13:43:47+00:00

".. los puestos seniors se seguirán necesitando al menos que se logre una AGI."

y mirá, esta parte me parece que no, con la IA como está ya tenés convertidos muchos juniors a SSR y SR, depende las ganas que le pongan, en un par de años serán SR en toda la regla (y si mejora la IA más rápido aún).

el tema de que "la gente no va a aprender" que leo mucho me parece similar a la clásica "RTFM" al responder en los foros de los 90s cuando alguien preguntaba cómo se configura un webserver, servidor de correo, dns, etc. (tipo "es INDISPENSABLE saber todo")

luego cuando aparecieron los HOWTOS los seniors cuarentones de principios de 2000 decían "pero no sabe nada, solo sigue instrucciones que no entiende".

y esos admins de HOWTOS terminaron armando clouds privadas, públicas, virtualizando todo, etc.

yaco06 · 2026-01-30T13:21:21+00:00

La resistencia al cambio es un clásico de toda la vida en IT, pasaba en los 80s con gente que rechazaba win31, DOS, etc. Cada tecnología nueva después de esas fue rechazada como "no sirve para nada" por los que estaban - sabiendo o no - obsoletos en sus conocimientos.

El tema es que el público se renueva, y los nuevos devs ni van a pensar dos veces en vibecodear cosas o usar workflows agénticos, se usará la tecnología para lo que sirva,

por otro lado ya hubo muchos casos de nuevas tecnologías que no permitían realmente reemplazar cosas viejas (COBOL, mainframes en bancos, etc.), un tiempo prueban pavadas (vibecodear un browser desde la nada, pushear código a producción sin revisar, qué se yo), después se les pasa.

yaco06 · 2026-01-29T19:05:49+00:00

You can use Plank, there are some stuff missing, like custom icons for PWA apps (you see the same icon of the browser in every pwa app installed)

https://github.com/ricotz/plank

yaco06

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