Trabajo y empleabilidad en tiempos de Inteligencia Artificial. Una reseña de "De la EGB a la IA"

'De la EGB a la IA' es un libro coral que ofrece diferentes perspectivas sobre el impacto de la tecnología digital, especialmente la inteligencia artificial, en el ámbito laboral y la empleabilidad con especial foco en las personas jóvenes. En él, cada uno de sus trece autores ofrece, en un capítulo diferenciado, un reflexión en un campo específico que constituye su ámbito de interés y/o experiencia.

El libro se encuentra prologado por Juan Zafra con un inicio titulado 'El mundo será como queramos hacerlo' y, a partir de ahí, se estructura en doce capítulos cada uno de diferente autoría y temática, tal y como sigue:

• 'Capítulo 1. Época de nuevos y mejores hombres (Félix Hernández de Rojas):' ofrece una mirada amplia, que incluye lo económico, lo cultural y lo ético, muy apoyada en datos e informes, y con toques de geoestrategia y geopolítica, acerca del impacto y los retos del mundo digital.


• 'Capítulo 2. Empleabilidad en el s. XXI (Manuel García Gil):' a través de un diálogo padre-hijo, en apariencia ligero pero muy ilustrativo, reflexionamos sobre la empleabilidad y el desarrollo de capacidades.


• 'Capítulo 3. La importancia de desarrollar una nueva mentalidad digital (Virginia Cabrera Nocito):' Una explicación de lo que es la mentalidad digital, qué habilidades y capacidades comprende y los ejes para el desarrollo de una mentalidad de crecimiento en este entorno digital.


• 'Capítulo 4. Algo más que tecnología para tu plan digital personal (Pablo Pinillos):' identificación de las habilidades que, más allá del casi inevitable conocimiento STEM, deben adornar al profesional del presente y del futuro. Unas habilidades que incluyen, entre otras muchas, la comunicación verbal, no verbal y escrita, y unas habilidades que se pueden apoyar en el teatro como forma de entrenamiento. Y también una visión casi de marca personal que aboga por la gestión de la reputación digital y el establecimiento de un plan de marketing personal.


• 'Capítulo 5. Guía para la supervivencia en el apocalipsis zombi laboral (Julio Jesús Sánchez):' Una reflexión que puede parecer jocosa pero que en realidad muestra muchas sombras para la perspectiva laboral que vienen de la mano, o como consecuencia, de la transformación digital y que la explosión de la inteligencia artificial no hace sino agravar. Se analiza ese impacto y se acaba proponiendo un recetario con ocho ingredientes para sobrevivir en ese 'apocalipsis zombi'.


• 'Capítulo 6. Tu responsabilidad en un mundo robotizado (Ignacio G.R. Gavilán):' Una cerrada apuesta por la ética y la responsabilidad, institucional y corporativa, pero sobre todo individual, y para con los demás, pero también con uno mismo, ante los desafíos éticos y sociales que plantea lo digital y, muy especialmente, la inteligencia artificial y el auge de los robots.


• 'Capítulo 7. Cómo manejar la no tan inteligente inteligencia artificial en el puesto de trabajo (Roberto García Esteban):' Parte de una cierta desmitificación de la inteligencia artificial para luego identificar sus tres principales impactos en el terreno laboral y ofrecer unas consideraciones sobre la sustitución o no del ser humano por la inteligencia artificial.


• 'Capítulo 8. IA generativa, liderazgo y nuevos modelos de colaboración (Alejandro de Fuenmayor Rossell):' Una larga e ilustrada reflexión acerca del impacto de la revolución digital y cognitiva e, incluso, de la pandemia del COVID con foco en la automatización e incluso los paradigmas de desarrollo de software, finalizando con mirada al futuro en cuanto a tendencias tecnológicas y su impacto en el trabajo y culminando en una propuesta final de un nuevo modelo de trabajo.


• 'Capítulo 9. Las plataformas de metaverso en el futuro del trabajo (José Carlos Martín Marco):' Ahora que parece que el metaverso ha perdido fuelle, aquí nos encontramos con una decidida y argumentada apuesta por los entornos de colaboración a través de avatares en entornos virtuales en 3D, una apuesta que se desarrolla siguiendo todo el desarrollo histórico de las tecnologías de comunicación, interacción y virtualización.


• 'Capítulo 10. ¿Por que te digo que la productividad no asegura la creatividad? (Javier Lorente):' la importancia, la necesidad en realidad de la creatividad y la de su desarrollo, una importancia que se argumenta comenzando por un análisis de impactos de la digitalización en materias como remotización, escalabilidad, automatización y, finalmente, productividad, para luego analizar la afectación cognitiva de trabajar incorrectamente en entornos digitalizados y eficientes, lo que lleva como consecuencia a la importancia de desarrollar la creatividad para lo que se proporcionan diez consejos prácticos.


• 'Capítulo 11. ¿Por qué estudiar desarrollo de software en la era del ChatGPT(Víctor Deutsch):' Pone foco en una actividad profesional, el desarrollo de software, cuyos ejecutores, los desarrolladores, han sido los grandes protagonistas de la revolución digital pero cuyo propio empleo puede parecer ahora amenazado por las capacidades que ofrece la inteligencia artificial. Tras un repaso histórico de esta actividad, el desarrollo de software, se defiende la necesidad y utilidad actual de estos perfiles, se identifican las nuevas habilidades que deben exhibir, se apuesta por disciplinas como DevOps o ciberseguridad, y se identifica un nuevo rol para el presente y futuro: el gestor de productos digitales.


• 'Capítulo 12. El jefe de un cíborg no tiene por qué ser un ingeniero. Humanistas en la era de la IA (Carmen Menchero de los Ríos):' Se concentra en las oportunidades de los profesionales de disciplinas humanistas en este nuevo mundo inundado de inteligencia artificial, incluyendo un repaso por perfiles como psicólogos, pedagogos, antropólogos, documentalistas, periodistas, abogados, filósofos o historiadores.

El libro se cierra con un epílogo firmado por la decimotercera autora, Mercedes Núñez, que resalta la incertidumbre actual y futura, la falta de un suelo firme en que apoyarse lo que trae consigo exigencias en materia de formación constante, colaboración o las así llamadas 'habilidades blandas'. Y culmina con una llamada a dejar espacio también a la desconexión, la conciliación y el descanso.

'De la EGB a la IA' constituye una visión multidisciplinar, rica en perspectivas y apoyada en la larga experiencia profesional y vital de sus autores, sobre lo que nos ha traído y puede traer consigo este mundo cada vez más digital, más tecnológico y con una futuro para el trabajo y el empleo sobre el que existen, seguramente, más incertidumbres que certezas.

Mundos posibles

(Fuente: Elaboración propia a partir de la solapa del libro 'De la EGB a la IA en su edición de 2025 en Caligrama).

Equipo de 'Mundos Posibles'

'Mundos posibles' es un colectivo de profesionales de larga experiencia cuyos miembros tienen en común el haber pertenecido en algún momento de sus carreras a Telefónica y, en concreto, a la unidad Telefónica Empresas de Telefónica de España y haber colaborado en el mítico blog, ya desaparecido, denominado 'A un Clic de las TIC' de esta misma unidad.

Así se presentan:

Somos un colectivo multidisciplinar con largas y diversas trayectorias profesionales. Cada uno de nosotros vive, desde hace años y en primera persona, la transición a la era digital y podría decirse que ha tenido que mudar varias veces de piel. Todos pertenecemos, o lo hemos hecho, a empresas punteras del sector tecnológico, lo que nos ha permitido contemplar con cierta antelación este nuevo mundo. Apenas se abre paso, pero su complejidad ya nos abruma. En el terreno laboral los retos son enormes. Las posibilidades también.

Por eso queremos compartir nuestro aprendizaje con los jóvenes que van a desembarcar en él próximamente, con quienes se tendrán que reinventar y con aquellos que tienen la responsabilidad de seleccionar al talento correcto. No es que conozcamos el futuro, pero sí tenemos algunas claves. Cada uno, las suyas. Pensamos que una visión poliédrica y plantearse las preguntas adecuadas es la mejor estrategia en tiempos de incertidumbre. En este libro queremos compartir nuestras lecciones aprendidas.

Los componentes de este grupo son, en orden alfabético:

• Virginia Cabrera Nocito
• Víctor Deutsch
• Alejandro de Fuenmayor Rossell
• Roberto García Esteban
• Manuel García Gil
• Ignacio G.R. Gavilán
• Félix Hernández de Rojas
• Javier Lorente
• José Carlos Martín Marco
• Carmen Menchero de los Ríos
• Mercedes Núñez Sánchez
• Julio Jesús Sánchez
• Pablo Pinillos Clemente

Puedes conocer más de 'Mundos posibles' visitando o siguiendo su su página en LinkedIn.

Vídeo de promoción

Tanto la personalidad y trayectoria como el planteamiento y contenido del libro se resumen en este vídeo de promoción lanzado por el equipo de 'Mundos posibles' .

Ficha técnica:

TITULO: De la EGB a la IA

AUTOR: Mundos posibles (varios autores)

EDITORIAL: Caligrama

AÑO: 2025 

ISBN: 979-8341634756

PAGINAS: 350

Determinismo y el gobierno de la aleatoriedad en grandes modelos de lenguaje

Hace ya casi tres meses, publiqué en este mismo blog un artículo titulado 'Sobre el determinismo y los modelos generativos'. En él razonaba sobre el eventual determinismo o no de los modelos generativos, fundamentalmente los grandes modelos de lenguaje.

Pero, por un lado, siento que me han quedado cosas por decir (incluso por pensar) y, por otro, he conocido alguna información nueva que añadir, así que voy a retomar este asunto sobre el determinismo de los modelos generativos escribiendo, al menos, dos nuevos artículos (éste es el primero) y no me extrañaría que alguno más.

Entre un problema operativo y un problema ético

En el primer artículo en titulado 'Sobre el determinismo y los modelos generativos', hablaba de una doble visión o una casi doble conclusión. Así, concluía que, si miramos a los modelos de lenguaje (casi mejor habría que decir las aplicaciones basadas en ellos), como usuarios y desde un punto de vista práctico, claramente debemos considerar que ese tipo de modelos o aplicaciones son probabilistas, no deterministas.

Es importante tenerlo claro para no llevarnos sorpresas sobre sus resultados, para ser conscientes de que debemos aplicar criterio y juicio crítico a los resultados que nos ofrecen y a adoptar precauciones si los utilizamos en el campo de la automatización, asunto del que también hablé en otra serie de posts.

Sin embargo, si entramos a un nivel 'micro', entendiendo mejor cómo funcionan en detalle, mi conclusión, la que expresé en ese primer post, es que este tipo de modelos son deterministas. Curiosamente, aunque esa conclusión la obtengo con una análisis mucho más técnico y detallado, las consecuencias no tienen tanto que ver con lo operativo como con lo ético.

Ya hace bastante tiempo argumenté también el determinismo de la inteligencia artificial, especialmente de las redes neuronales en el post  'Los algoritmos de Inteligencia Artificial sí saben explicarse' y cómo eso arrojaba una perspectiva diferente sobre la explicabilidad de la inteligencia artificial, uno de los campos donde se produce mayor debate ético.

Pero adicionalmente, el determinismo importa para el debate sobre la eventualidad de un libre albedrío, de una voluntad propia por parte de algoritmos y máquinas. E importa porque, si hablamos de algoritmos deterministas, no se me ocurre cómo pueden tener nada que se parezca a un libre albedrío o una voluntad propia. Pero si no son deterministas 'la cosa' queda más abierta.

De dónde partimos

De forma muy, muy simplificada, recordar que los grandes modelos de lenguaje funcionan, de manera iterativa, generando su salida paso a paso, podríamos decir que palabra a palabra, aunque en realidad es 'token' a 'token', y que en cada paso toman como entrada un texto que incluye, simplificando, tres cosas: 

• el 'prompt' que ha introducido el usuario
• información de contexto 
• el texto que ha generado hasta el momento como salida.

Y añadir un detalle más: aunque el resultado de final de cada iteración es un nuevo token que se añade a la salida, hay un paso anterior en que lo que realmente tenemos son un conjunto de 'tokens' posibles junto con un valor de probabilidad de ser el 'token' más adecuado. Y el algoritmo acaba eligiendo uno de esos 'tokens' posibles, como el token ganador y que finalmente se añade al texto de salida.

En mi post anterior sobre este tema argumentaba que, pese a que hablamos de probabilidad, todo el algoritmo está perfectamente definido y la aleatoriedad, en informática, se suele basar en una 'seudoaleatoriedad' en una funciones complejas con una semilla de entrada y que generan una salida que, aunque a efectos prácticos es perfectamente aleatoria, en su visión matemática interna está perfectamente determinada. 

Por todo ello, en mi post anterior afirmaba que estos algoritmos, estrictamente hablando son deterministas, aunque externamente no se manifiesten así.

El gobierno de la aleatoriedad de los grandes modelos de lenguaje y sus parámetros 

Y ya llegamos al tema a que quería dedicar este post: el gobierno de la aleatoriedad. Por 'gobierno de la aleatoriedad', un término quizá algo grandilocuente que me acabo de inventar para este artículo, me refiero, simplemente, a los parámetros que gobiernan el comportamiento de la aleatoriedad en grandes modelos de lenguaje

Se trata de unos parámetros que, como usuarios de herramientas basadas en modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini no percibimos, pero que sí que son utilizados (o pueden serlo) por desarrolladores que construyen aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

En ese sentido, se trata de unos parámetros que, aunque no son de conocimiento del público general, sí que son bastante conocidos para los perfiles más técnicos

Aunque estos parámetros están descritos en multitud de fuentes, para este post he consultado el libro 'LLMOps: Managing Large Language Models in Production' de Abi Aryan (simplemente porque recordaba que ahí hacía una buena pero concisa descripción). 

Veamos esos parámetros.

La temperatura

El parámetro más conocido, y seguramente el más importante, es el que se denomina 'temperatura' un nombre elegido dado el cierto paralelismo que guarda con la temperatura real en procesos termodinámicos de la naturaleza.

Sin entrar en la formulación matemática (que la fuente que utilizo no explica) lo que controla la temperatura es, precisamente, hasta qué punto el modelo es más o menos aleatorio, hasta qué punto, por decirlo de alguna manera es más capaz de aportar respuestas originales. Cuando presenta valores bajos, las respuestas son más conservadoras y, es lo que normalmente querríamos para un análisis técnico o científico o para una automatización. Cuando presenta valores altos el modelo es más 'atrevido', más original y es lo que querríamos, por ejemplo, para generar historias creativas o un 'storytelling'.

En teoría, si fijamos esa temperatura a cero, el modelo deja de ser probabilista para convertirse en determinista, sin aleatoriedad.

Parámetros para acotar opciones

Hay otros dos parámetros que acotan un poco las opciones finales del modelo o, si se prefiere, su diversidad ¿Qué quiere decir esto?

Como comentaba más arriba, hacia el final del proceso, el modelo ofrece varios 'tokens' candidatos con un nivel de probabilidad y elije como resultado final, uno de esos tokens candidatos.

Pues bien, existen dos parámetros que controlan el número de tokens candidatos entre los que se puede elegir al final. El parámetro denominado 'top-k' acota en 'k' los token finales candidatos. Por ejemplo, si top-k se ajusta a 5, se elegiría sólo entre los cinco tokens más probables. 

Con una filosofía parecida pero ligeramente diferente, tenemos el parámetro 'top-n' en que lo que se fija es un umbral de probabilidad acumulada, y al final se elige, el menor número de tokens, de entre los tokens de mayor probabilidad, tales que la suma de sus probabilidades supera el umbral establecido por el parámetro.

Ambos parámetros acotan el número de opciones posibles de cara a la elección final pero de forma tal que, cuanto mayor es su valor, mayor es la diversidad y la originalidad.

Parámetros para buscar la variedad

Finalmente, y quizá un poco menos conocidos, tenemos dos parámetros que actúan como penalizaciones pero que lo que buscan es fomentar la variedad. Es como cuando escribimos un texto literario y usamos sinónimos para evitar repetir constantemente la misma palabra. Aunque semántica y técnicamente, repetir constantemente la misma palabra es correcto, desde un punto de vista de discurso, queda poco elegante, poco artístico y, en casos extremos, poco natural.

Pues bien en esa línea, un primer parámetro es la penalización de frecuencia ('frequency penalty') que aplica una penalización a los tokens candidatos en función de la frecuencia con que han aparecido en el texto ya generado.

Otra estrategia parecida pero ligeramente diferente, se basa en el parámetro penalización de presencia ('presence penalty') que penaliza a los tokens que han aparecido una vez en el texto general, con independencia del número de veces que lo hayan hecho. 

Alguna 'pre-conclusión'

Estos parámetros que hemos visto, ilustran cómo se gobierna el nivel de aleatoriedad, digamos 'externa', de los modelos. Pero esa ilustración no altera mis conclusiones del post que mencionaba al principio: los modelos, aunque externamente presentan un comportamiento probabilista, internamente son, en el fondo, deterministas.

Pero la cosa no acaba aquí

Sin embargo, tras la publicación de ese primer post sobre el determinismo, han llegado a mi nuevos análisis y nuevas perspectivas que podrían poner en cuestión el determinismo. Así que se impone reflexionar sobre ello y comentar las conclusiones en algún post próximo.

Artículos de este blog relacionados

• Sobre el determinismo y los modelos generativos
• Los algoritmos de Inteligencia Artificial sí saben explicarse

Conociendo el Vibe coding y más con Addy Osmani

'Beyond Vibe coding' es un libro que, como el título sin duda expresa, nos habla del 'Vibe coding', es decir, de la generación de código software usando grandes modelos de lenguaje a los que se les aportan los requisitos y necesidades en lenguaje natural. Pero, como también el título expresa, no se queda ahí sino que, en realidad, nos habla de todo el campo de la ingeniería de software apoyada, en mayor o menor medida, en la inteligencia artificial (en esencia, en grandes modelos de lenguaje).

Se trata de un libro fundamentalmente dirigido a desarrolladores y arquitectos, pero que creo aporta valor a cualquiera implicado o familiarizado con la ingeniería de software.

El libro, de mediana, casi corta, extensión, se extructura en once capítulos agrupados en tres partes, como sigue:

• 'I. FOUNDATIONS': Aporta los conceptos fundamentales sobre 'Vibe coding' pero también sobre el uso de lenguaje natural para relacionarse con los modelos de lenguaje en forma de 'prompts'. Incluye los dos primeros capítulos:
  
  
  • '1. Introduction: What is Vibe coding?': Comienza exponiendo el origen del término 'Vibe coding' (debido a Andrej Karpathy) y hace una distinción entre el, digamos, 'puro vibe coding', en que toda la interacción para la generación de código se hace mediante lenguaje natural y lo que denomina ingeniería asistida por IA ('AI-assisted engineering') en que la IA se integra dentro de los entornos de desarrollo o IDE ('Integrated Development Environment') como un apoyo. Luego habla de la intención ('intent') como aquello que el desarrollador quiere conseguir de su software y delinea el uso de los prompts para expresarlo. Además muestra un esquema de ciclo de vida o mecánica de trabajo y añade un vistazo a las principales herramientas y los principales modelos para finalizar cantando los beneficios del uso de la IA en el desarrollo software.
  
  
  • '2. The art of the prompt: communicating effectively with AI': Un capítulo dedicado a la ingeniería de instrucciones ('prompt engineering') aplicada al desarrollo de software. Habla de características fundamentales como la claridad y especificidad y propone un trabajo iterativo. Luego describe técnicas habituales de prompting tanto básicas como más avanzadas.


• 'II: AI CODING IN PRACTICE': La parte nuclear del libro y que aborda los diferentes elementos de la ingeniería de software apoyada en IA. Esta compuesta por cinco capítulos, a saber:
  
  
  • '3. The 70% problem: AI-assisted workflows that actually work': Plantea el problema del 70% en el sentido de que esa es la proporción aproximada en que el trabajo con código es casi sencillo y que sigue patrones bien definidos, siendo por tanto objeto claro de la ayuda de la IA, mientras que el 30% restante necesita intervención humana. Tras repasar cómo los desarrolladores trabajan en la práctica con la IA, aporta unas 'reglas de oro'.
  
  
  • '4. Beyond the 70%: maximizing human contribution': Se centra en la parte de la aportación humana y lo hace distinguiendo tres niveles: ingenieros senior, ingenieros de nivel medio y desarrolladores junior.
  
  
  • '5. Understanding generated code: review, refine, own': Aborda la revisión y prueba del código generado por la IA. Nos advierte de que la IA tiende a generar un código basado en los patrones más habituales pero que no siempre resultan óptimos. Luego presenta estrategias para la depuración del código o para el denominado 'refactoring' (rediseño y construcción) para conseguir mejores características de explotación y mantenimiento. Y finaliza enfatizando la importancia de las pruebas en sus diferentes niveles: unitarias, de integración y extremo-a-extremo.
  
  
  • '6. AI-driven prototyping: tools and techniques': Se centra en el prototipado, quizá uno de los ámbitos donde mejor se puede aplicar el 'vibe coding'. Nos habla de herramientas incluyendo las que generan sólo el 'mockup' (ej. Vercel), las que generan aplicaciones completas (como Lovable o Bolt.new) o las más avanzadas que se integran en los IDEs, como Cursor, Windsurf o Cline. Y luego trata algunas mecánicas de trabajo que incluyen la iteración hasta conseguir el prototipo deseado, la forma de evolucionar un prototipo a un sistema en producción o como hacer frente a algunos desafíos en el prototipado.
  
  
  • '7. Building web applications with AI': Y finaliza esta parte dedicada al desarrollo en sí mismo con otro caso paradigmatico para el uso de 'vibe coding': las páginas web. Describe cómo trabajar tanto en el 'front-end', como en el 'back-end' (sobre todo uso de APIs), como integrar bases de datos, llegando a una integración 'full-stack'. Y no deja de aportar también sugerencias en cuanto a prueba y validación.


• 'III. TRUST AND AUTONOMY': Por un lado aborda aspectos más propios de la operación (seguridad, despliege, mantenimeinto, etc), y por otro revisa consideraciones éticas y tendencias. Incluye los cuatro capítulos finales:
  
  
  • '8. Security, maintanability, and reliability': Comienza enfocándose en los aspectos de seguridad, identificando primero algunas vulnerabilidades comunes y describiendo luego elementos de auditoría de seguridad. Luego salta a elementos de mantenibilidad aportando consejos sobre cómo conseguir esa mantenibilidad y también sugiriendo y explicando cómo hacer revisiones de código. Finaliza con consejos sobre el despliegue ('deployment`) y cómo hacerlo más confiable.
  
  
  • '9. The ethical implications of vibe coding': Se centra en tres grandes problemáticas, a saber: propiedad intelectual, sesgos y equidad y trasparencia y atribución. Como guía para un desarrollo ético aporta, además, cinco reglas de oro.
  
  
  • '10. Autonomous background coding agents': Explora una línea emergente como es el salto de la IA como asistente o generador de código pero bajo petición humana a los agentes autónomos de codificación en que, siguiendo la filosofía de los agentes, se les marcan a éstos unos objetivos de alto nivel y los agentes se encargan del resto. Tras explicar el concepto, describe las líneas básicas de cómo funcionan estos agentes y finaliza comparando su comportamiento con el de un IDE.
  
  
  • '11. Beyond code generation: the future of AI-augmented development': Un capítulo de mirada al futuro con tendencias que estructura en varios apartados: prueba y depuración, diseño y experiencia de usuario, dirección de proyectos, agentes autónomos y lenguajes de programación. Remata el capítulo y el libro destacando cinco grandes ideas sobre cómo el 'vibe coding' está transformando la industria de la ingeniería software.

'Beyond Vibe coding' me ha parecido un gran libro porque describe de manera comprensible y muy correcta todos los conceptos, porque es abarcador en el sentido de no atacar sólo el puro desarrollo sino todo el contexto de la ingeniería de software y, sobre todo, porque, pese a tratar un tema de máxima actualidad y muy propicio para el 'hype', el tratamiento es muy realista, muy sensato y se nota que basado en experiencia real.

Sin duda, lo recomiendo.

Addy Osmani

(Fuente: traducción asistida con IA de su entrada en página oficial)

Addy Osmani

Addy Osmani es un ingeniero de software irlandés que actualmente trabaja en el navegador web Google Chrome y Gemini con Google DeepMind.

Desarrollador desde hace más de 25 años, lleva más de trece años trabajando en Google, centrado en hacer que la web sea más fluida para los usuarios y los desarrolladores web. Le apasionan la ingeniería asistida por IA y las herramientas de desarrollo. Anteriormente trabajó en sitios web de empresas de la lista Fortune 500.

Addy es autor de varios libros, entre los que se incluyen 'Learning JavaScript Design Patterns', 'Leading Effective Engineering Teams', 'Stoic Mind' e 'Image Optimization'.

Ha impartido más de 175 charlas en todo el mundo. También en su blog, Substack y LeadDev.

Puedes conocer más del autor visitando su página oficial, su perfil en LinkedIn o siguiéndole en X donde se identifica como @addyosmani.

Ficha técnica:

TITULO: Beyond Vibe Coding: Leveraging Your Experience in the Age of AI-Assisted Coding

AUTOR: Addy Osmany

EDITORIAL: O'Reilly

AÑO: 2025 

ISBN: 979-8341634756

PAGINAS: 252 

Artículos de este blog relacionados

• Lo que no reluce en el 'Vibe coding': retos, limitaciones y equilibrios
• Doce reglas de oro del 'Vibe coding'
• Conociendo el 'Vibe coding'

Tres formas de equidad algorítmica

Una de las problemáticas éticas más conocidas y de las que más se habla alrededor de la inteligencia artificial es la de los sesgos algorítmicos.

En este post, que pretende ser muy breve, voy a consignar una clasificación de estos sesgos. Bueno, estrictamente hablando, no de los sesgos, sino de la equidad o de problemáticas de equidad.

Antes, algún recordatorio y  aclaración. 

Del error a la ética: sesgo y equidad

Un sesgo, dicho en general y de forma simplificada, es una desviación consistente del valor correcto. Últimamente, hablamos de sesgos a propósito de los algoritmos de inteligencia artificial, pero en realidad, la temática de sesgos ocupa las matemáticas y sobre todo la ingeniería desde hace muchos años.

Así, por ejemplo, los sesgos son importantes cuando estamos hablando de instrumentación y equipos de medición. Y este ámbito nos permite de forma muy simplificada ilustrar qué entendemos por un error consistente. 

Vamos a imaginar el caso de una báscula, una báscula casera para pesarnos. Hablamos de un error cuando esa bascula da un valor incorrecto de nuestro peso (ya sea más o menos). Y hablamos de consistente para querer decir que siempre se produce en el mismo sentido (y en muchos casos diríamos que en la misma magnitud). Así, por ejemplo, una báscula que comete errores aleatorios (algo raro, la verdad)  produce valores incorrectos pero no tiene sesgo. Sin embargo, si siempre nos añade medio Kg de más, entonces está siendo consistente: siempre añade ese medio kilo. Y eso es, precisamente, un sesgo: un error consistente.

Para eliminar este tipo de errores en instrumentación se suele recurrir a lo que se denomina la 'calibración', que en el caso sencillo de la báscula se reduce a ajustar el cero, eliminando en este caso sencillo el error y el sesgo.

En este sentido, y con esta visión ingenieril del sesgo, suelo decir en mis clases que un sesgo es un error siempre. Sin embargo, ese error técnico u operativo, no siempre es un problema ético. Se convierte en problema ético cuando ese sesgo nos hace tratar de manera diferente (lo que denominamos discriminar) a personas o colectivos, entendiendo que ese tratamiento diferencial es injusto y que perjudica a esas personas y colectivos.

Tres formas de equidad

En general no distinguimos, al menos yo no me lo he encontrado a menudo, una distinción entre tipos de equidades. Sin embargo, de manera algo inesperada, inesperada porque la fuente es un libro fundamentalmente técnico, me he encontrado en 'Azure AI Services at Scale for Cloud, Mobile, and Edge' de  Simon Bisson, Mary Branscombe, Chris Hoder y Anand Raman, una identificación y descripción breve de tres formas de equidad.

Antes de mencionarlas, avisar, dadas las dificultades terminológicas en traducción, que lo que aquí estoy denominando 'equidad' se corresponde con la palabra 'fairness' en el libro.

Advertido esto, veamos ya esas tres formas o variantes de equidad. Son las siguientes:

• Equidad de calidad de servicio ('quality of service fairness') que tiene que ver con que los resultados sean igual de correctos para todos los colectivos. Así, se mencionan las aplicaciones de reconocimiento facial que, por problemas de muestreo para el entrenamiento, tienden a dar peores resultados en personas de color y aún peor en mujeres de color.


• Equidad de asignación ('allocation fairness') que habla de que el algoritmo ofrezca las mismas oportunidades y recursos a todas las personas y colectivos, por ejemplo, tratar a todas las personas igual en una aplicación de filtrado de currícula en un procesos de selección. . Esta es, me parece, el tipo de equidad en la que solemos pensar.


• Aunque de manera menos nítida también nos habla de una equidad de representación, que busca que los colectivos estén justamente representados en profesiones, situaciones, etc (por ejemplo, cuando pensamos en quién puede ser CEO).

No me parece que esta propuesta sea una clasificación muy trabajada, ni me consta que se corresponda con una clasificación de la equidad más ampliamente admitida, pero me ha parecido interesante y no quería dejar de mencionarla.

Conclusiones

Simplemente, recordar que un sesgo es un error técnico u operativo y que se convierte en un problema ético cuando ese error conduce a tratar de manera diferente, discriminar y perjudicar, a personas o colectivos concretos. Y, dentro de esto, hemos revisado, muy brevemente, tres variantes.

Bibliografía 2025

Un año más (ya van dieciséis con éste) cierro la publicación de posts en este blog 'Blue Chip' con el listado de lecturas del año y una siempre difícil selección donde intento de nominar a las mejores obras.

Este año he alcanzado uno de los niveles más altos, puede que el más alto, en número de lecturas con, nada más y nada menos que 65 lecturas de tecnología, 'management' o ensayo en campos más o menos afines con mi actividad profesional.

A esto se unen otros 18 libros ce carácter literario, libros de ficción o libros de ensayo completamente al margen de mi actividad profesional y que leo por placer o curiosidad.

Con ello tenemos un total de 83 libros leídos en 2025 que, aunque no estoy seguro (la verdad es que no lo he comprobado), pudiera ser un récord absoluto. 

Este año las lecturas técnicas han estado muy dominadas por libros, la mayoría muy buenos, en el campo de la inteligencia artificial, fundamentalmente la inteligencia artificial generativa, pero también sobre machine learning tradicional o sobre agentes. También he leído bastante en materia de robots, y bastante también en lecturas sencillas (y la verdad que de no excesiva calidad) sobre herramientas concretas tanto del campo de la automatización, como aplicaciones basadas en inteligencia artificial.

En el campo del 'management' la verdad que la temática ha sido dispersa y acorde con necesidades o curiosidades puntuales, habiendo lecturas sobre temas tan diversos como ética, lingüística, accesibilidad, transformación digital o la realidad de las PYMEs. La verdad es que quizá el término 'management' no sea siempre del todo adecuado, puesto que ahí he incluido, para no modificar las categorías que uso habitualmente, todos los libros que tienen que ver, no sólo con la gestión empresarial propiamente dicha, sino también sobre enfoques sociales como la accesibilidad o la educación.

En ensayo aparecen temas diversos, predominando bastante la reflexión ética sobre la tecnología, pero apareciendo también la neurociencia, la comunicación y persuasión e, incluso, la teología.

Lista completa de lecturas

Y, sin más dilación, ahí va la lista de lecturas de este año, sólo con la advertencia de que los libros en materia de ensayo que no tienen relación con mi actividad profesional, se pueden encontrar en un post similar a éste en mi blog 'El cielo del gavilán', dedicado a literatura y humanidades.

Management

• Cómo cautivar a tus clientes (Jonatan Loidi y Julián 'Gaita' González)
• Superagency (Reid Hoffman y Greg Beato)
• Empresario Libre: La Guía Definitiva para la Transformación Digital y la Automatización en la Pyme (Esther Claravalls)
• La Transformación Digital de las PYMES: Estrategias y Éxitos (Cedric Yumba)
• Código fuente (Bill Gates)
• Las cinco mentiras de Silicon valley (Carlos Molina del Rio)
• The idea factory (Jon Gertner)
• The digital transformation canvas (Marc K. Peter)
• AI Management System Certification According to the ISO/IEC 42001 Standard (Sid Ahmed Benraouane)
• AI Act Compact (Peter Hense y Tea Mustac)
• Inclusive design for accesibility (Dale Cruse y Denis Boudreau)
• Dissability to possibility (S. Balaji y Pothula Sujatha)
• De la EGB a la IA (Mundos Posibles)
• The singularity is nearer (Ray Kurzweil)
• Exponential Transformation (Salim Ismail, Francisco Palao y Michelle Lapierre)

Tecnología

• The Oxford Handbook of comutational linguistics (Ruslan Mitkov (ed.))
• Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation (Jay Alammar y Maarten Grootendorst)
• Zoho One Essentials: Mastering Zoho CRM (Karen S. Fredricks)
• Prompt Engineering for Generative AI (James Phoenix y Mike Taylor)
• The Complete Hugging Face Blueprint ( James Karanja Maina)
• Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models (Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, Apolinário Passos y Jonathan Whitaker)
• Curso de prompts jurídicos con Iberley IA y ChatGPT (Equipo de Iberley IA)
• AI Engineering (Chip Huyen)
• Aplicaciones técnicas de usabilidad y accesibilidad en el entorno cliente (Xabier Ganzábal García)
• Computational Linguistics: The Science of Language and Machines (Sam Claydon)
• Humanoid Robotics and Neuroscience: Science, Engineering and Society (Gordon Cheng)
• Inteligencia Artificial para pymes (Oiane Etxebarria Tobias e Ibon Orrantia Etxebarria)
• Human-Robot Interacion. An introduction. Second edition (Christoph Bartneck et al.)
• Building Agentic AI Systems (Anjanava Biswas, Wrick Talukdar, Matthew R. Scott, Dr. Alex Acero)
• Applied Affective Computing (Leimin Tian et al.)
• Guía práctica de inteligencia artificial para docentes innovadores (Margarita Gutiérrez)
• Robotics Algorithms (Gareth Morgan Thomas)
• LLM Engineer's handbook ( Paul Iusztin y Maxime Labonne)
• People Analytics (Emilio Soria-Olivas y Hector Casado)
• ChatGPT para RRHH (Mamen Blanco)
• The MCP Handbook for Ai Agent (Evan Clarke)
• Co-Intelligence (Ethan Mollick)
• Guía del usuario de Microsoft 365 Copilot AI (Digital Wealth)
• Beyond Vibe coding (Addy Osmani)
• ARIS (Software AG): Everything Important You Need to Know! (Musab Qureshi)
• Generative AI Security (Ken Huang, Yang Wang, Ben Goertzel, Yale Li, Sean Wright y Jyoti Ponnapalli)
• AI Security Essentials ( Jason Dion y Alyson Laderman)
• Learning DevSecOps (Steve Suehring)
• Adversarial AI attacks, mitigations and defense strategies (John Sotiropoulos)
• LLMOps: Managing Large Language Models in Production (Abi Aryan)
• Mastering NotebookLM: The Ultimate A-Z Guide to AI-Driven Research and Productivity (Jimmy P. Noel)
• Prompt Engineering for LLMs (John Berryman y Albert Ziegler)
• Automatiza Como un Pro: Domina n8n, Make y Zapier y Pon Tu Negocio en Piloto Automático (Ivan Mostos)
• Automatiza tu vida con Make (Mauro Martínez Domínguez)
• Automatiza con N8N e IA (Manuel Schneider)
• Zapier fundamentals (Logan Pierce)
• Canva. Curso completo (Chema Gómez)
• Data Science on AWS (Chris Fregly y Antje Barth)

Ensayo: ciencia y humanidades

• Ethics in human-like robots (Kamil Mamak)
• Por qué deberías tener a un filósofo en tu empresa (Pilar Llácer)
• Influencia. La psicología de la persuasión (Robert B. Cialdini)
• Mentes divergentes (Jenara Nerenberg)
• Lingüística (Ángel Alonso-Cortés)
• Decidido (Robert M. Sapolsky)
• A thousand brains (Jeff Hawkins)
• Iniciación a la Teología (José Morales Marín)
• Esta es nuestra fe (Luis González Carvajal-Santabárbara)
• La ética de los robots (Mark Coeckelbergh)
• El colapso de Babel (Paolo Benanti)
• Comunicative AI (Mark Coeckelbergh y David J. Gunkel)

Ranking

En cierto sentido, este año la percepción de calidad está un poco, por decirlo de alguna manera, 'extremada', existiendo muchos libros que considero buenos o muy buenos, junto con, también, un buen puñado de libros mediocres o de escasa calidad que he leído más por razones tácticas, normalmente  para preparar clases o tutorías sobre temas y sobre todo herramientas específicas. A pesar de ello, hay tantos libros buenos en ms lecturas que, como siempre, la selección de los mejores es realmente difícil y bastante sujeta a subjetividad e incluso a la opinión del momento. 

Dado que muchos de los libros que considero mejores de los leídos este año se mueven en temáticas muy similares en torno a inteligencia artificial generativa, he intentado dar un poco de variedad al ranking priorizando algo libros en otras temáticas para evitar una suerte de monográfico.

Con ese criterio, ésta es la propuesta de mejores lecturas de 2025:

(1) Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models

Como decía más arriba, en 2025 he leído varios libros realmente buenos sobre el campo de la inteligencia artificial, en general sobre inteligencia artificial generativa, y con un factor común, la editorial (O'Reilly) que realmente destaca por la buena selección temática pero también por su calidad, siendo su sello toda una garantía. De los varios libros de esta editorial, destaco este, en parte porque realmente puede haber sido el mejor (aunque en dura competencia con alguno más que menciono en los accésits), pero también por ser muy transversal y completo, por dar una visión abarcadora del campo de la inteligencia artificial generativa, incluyendo las dos grandes arquitecturas dominantes: los transformers y los modelos de difusión, e incluyendo la multimodalidad con tareas sobre texto, imagen, vídeo y sonido. Un excelente libro, bastante técnico pero muy bien explicado, y que es una referencia casi imprescindible para comprender, desde dentro, cómo funcionan estos modelos que han revolucionado el panorama de la inteligencia artificial.

(2) Beyond Vibe coding

Sin abandonar la editorial, ni siquiera del todo la temática, inteligencia artificial generativa, he querido destacar este libro, aparte de, claro, por sus méritos, porque ataca un tema algo diferente: la generación de código software usando la inteligencia artificial, ya sea para la creación completa de aplicaciones desde un 'prompt' hasta lo que el autor denomina la ingeniería de software asistida por inteligencia artificial.  Un libro en que el autor demuestra conocer, no sólo la inteligencia artificial, sino en general la ingeniería de software, y que proporciona una visión muy interesante, pero a la vez muy realista, del trabajo con software apoyado en mayor o menor medida  por inteligencia artificial.

(3) A thousand brains

Este año he leído también más de un libro sobre neurociencia. Un poco como representación de todos ellos, pero también por su interés intrínseco, destaco este 'a thousand brains', que explica la teoría del autor acerca del funcionamiento de nuestro cerebro, un funcionamiento que, según el autor,  se apoya en los modelos de referencia (algo así como sistemas de coordenadas). Aunque no deja de ser una teoría, toda la explicación del funcionamiento del cerebro y el neocórtex es apasionante y de ella el autor, aparte de la propia teoría que explica, recorre ramificaciones que le llevan a temas como la consciencia o la forma de enfocar la inteligencia artificial.

Accésits

Por suerte, acompañando a los tres anteriores que he situado en el pódium, he leído al menos una veintena de libros de muy alta calidad e interés. Aunque me encantaría reconocer a todos ellos, no sería lógico, así que elijo un ramillete de obras que bien podrían haber ocupado esos puestos del pódium.

'Prompt Engineering for Generative AI' es un libro que se encuentra en el grupo de esos volúmenes excelentes de la editorial O'Reilly. En este caso, el tema es la ingeniería de instrucciones. Sin embargo, no se trata del típico enfoque de casos de uso y recomendaciones sencillas para usuarios de los chatbots generativos, sino que aporta los fundamentos técnicos y, además, está más orientado al empleo de la ingeniería de instrucciones, no por parte de usuarios generalistas sino por desarrolladores, cuando construyen soluciones basadas en inteligencia artificial y modelos generativos.

Con este otro, 'Hands-On Large Language Models' estoy siendo un poco injusto colocándolo entre los accésits, ya que podría muy bien haber sido el libro del año. Es de orientación y calidad muy similar al que he destacado como mejor libro del año. Si lo pongo en los accésits, y ni siquiera el primero de ellos, es por no ser repetitivo. De nuevo, se trata de un libro técnico, de muy alta calidad y si no le he dado el primer puesto es porque es un poco más enfocado (si se quiere un poco menos general) que 'Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models'. Pero se trata de un libro excelente que ha marcado mi lectura de este año porque, además, lo leí a principios del año y me gustó tanto que me impulsó a seguir buscando libros de esta editorial.

Con 'Influencia', cambiamos de tercio. Se trata de un clásico sobre las motivaciones de los humanos y el uso para la persuasión, en todos los campos, pero sobre todo comunicación comercial. Debo de ser sincero: estrictamente hablando, no es un libro que, como tal libro, como experiencia lectora, me haya gustado tanto. Creo que el autor se alarga en exceso y le falta un puntito de brillantez. Sin embargo, los conceptos que explica sobre la psicología de la persuasión, sí me parecen muy interesantes y, de hecho, me he acordado de algunos de estos principios a lo largo del año y en discursos que he hecho, por ejemplo, en mi podcast 'Divergencias'. Así que, más por el contenido, que por la forma de contarlo, me ha parecido que debía destacarlo.

Una caso especial es el de este 'Las cinco mentiras de Silicon Valley', un libro sobre emprendimiento y creación de empresas contado de forma directa, con base absoluta en la experiencia y evitando, e incluso criticando, algunos de los mitos sobre emprendimientos, unos mitos que el autor concentra en esas cinco mentiras. Y digo que es especial porque, más allá del interés intrínseco, leí este libro tras conocer directamente al autor (bueno, a través de las pantallas) por su participación como invitado en el podcast 'Código abierto' en el que colaboro.

'The idea factory' fue una de mis primeras lecturas del año 2025 (de hecho fue un regalo de Reyes). De nuevo, como he hecho en los dos anteriores, cambio completamente de temática. Este libro es una narración de la historia de los míticos 'Bell Labs' que fueran una referencia absoluta en materia de tecnología y, sobre todo, de innovación hace unas pocas décadas, una especie de filial de AT&T donde se inventó, entre otras cosas, el transistor, elemento nuclear de la microelectrónica y que proporciona la base hardware de toda la revolución digital. Un libro muy centrado en los grandes personajes que formaron parte de su plantilla y en las grandes aportaciones científicas y técnicas que de allí salieron. Un libro sobre una suerte de arqueología científico-técnica y que, en algunos momentos, me ha llenado de una extraña nostalgia, porque los 'Bell Labs' eran una referencia absoluta cuando inicié mi carrera profesional y, no en vano, fueron el modelo en que se inspiró la inolvidable 'Telefónica Investigación y Desarrollo' donde trabajé durante más de doce años.

El caso 'De la EGB a la IA'

Y, aunque no deje de ser un poco, o  un mucho, el 'arrimar el ascua a mi sardina', no puedo cerrar la revisión bibliográfica de 2025 si mencionar el último libro en que he participado como co-autor junto con una docena de compañeros (ex-compañeros en realidad) de Telefónica Empresas y del blog 'A un Clic de las TIC'. 'De la EGB a la IA' es un libro que, aunque con la tecnología como telón de fondo, en lo que se centra es, en una visión multi-perspectiva, del impacto y consecuencias que tiene esa tecnología, muy especialmente la inteligencia artificial, en el empleo, la educación, etc, con bastante foco en las consecuencias para las personas jóvenes. Mi capítulo se centra en los aspectos de ética y, sobre todo, responsabilidad, que acompañan a la aplicación de la inteligencia artificial y al auge de los robots. 

De  cara a 2026

Para este 2026 que en seguida comenzamos, la idea, al menos en los primeros meses, es continuar con los grandes temas que han marcado 2025 e incluso los años inmediatamente anteriores.

Así, preveo seguir ahondando en inteligencia artificial, tanto por profundizar en su conocimiento como por ponerme al día de avances que, sin duda, se producirán en los próximos 365 días. 

También quisiera seguir leyendo sobre neurociencia e intentando ponerla en relación con la inteligencia artificial. 

Por supuesto, quiero extender mi conocimiento en robótica, aunque en esta materia realmente hay mucho menos libro publicado. En especial, buscaré, aunque hay poca oferta, leer alguna obra que explique los robots humanoides desde el punto de vista técnico y buscando objetividad.

También continuaré leyendo libros sobre filosofía, ética, y responsabilidad, dentro del campo de la ética de la tecnología con foco en las derivadas de la inteligencia artificial y la robótica.

Pero, claro, esas son las intenciones iniciales. A lo largo del año pueden surgir temas diferentes o 'cisnes negros' en forma de temas o autores inesperados pero que me han llamado la atención o que se han 'puesto de moda' en ese 2026.

Lo que quisiera, aunque no es fácil, es continuar con un volumen de lecturas tan alto como el de este año y, seguir encontrando joyas de conocimiento y calidad. 

Dios mediante, lo revisaré en este mismo blog y en esta mismo día del año.

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Mis #TEDTalks de 2025

Y, como llevo haciendo ya desde hace doce años, uno de los últimos posts de este blog, normalmente el penúltimo, lo publico el 30 de Diciembre recogiendo y comentando brevemente las charlas TED que he escuchado este año.

Y es que si, allá por Noviembre de 2011, adopté la costumbre de, cada fin de semana, con unas pequeñas excepciones en vacaciones, escuchar un TED Talk el fin de semana, normalmente el sábado. 

Este año 2025 he escuchado, o he visualizado, 47 charlas, para alcanzar un total de, hasta la fecha, 711 charlas. 

En las charlas de este año dominan, como en el fondo tampoco es sorprendente, las que tienen que ver con inteligencia artificial. También aparecen con cierta frecuencia charlas relacionadas con neurociencia y luego un salpicón de temas diversos.

No abundan este año los personajes muy reconocidos aunque sí desfilan por mi listado personas como Sam Altman, Eric Schmidt, Lawrence Lessig o Steve Pinker. Pero, aunque siempre me interesan los grandes personajes o los grandes speakers, últimamente selecciono más atendiendo al tema de la charla que al ponente y siguiendo en buena medida las charlas que sugiere la propia TED en su página. 

Las #TEDTalks de 2025

Y, sin más, aquí va el listado de charlas de 2025:

• Simon Lancaster: The Art Of Spin
• Hiroki Koga: The sweet future of vertical farming
• Nikolaus Lang: 5 ways leaders can adapt to shifting geopolitics
• Lawrence Lessig: How AI could hack democracy
• Elle Cordova: Poetry and music that reaches across the digital void
• Jennifer Golbeck: Is AI progress stuck?
• Thomas Dohmke: Can Europe win the age of AI?
• Bill Gross: The single biggest reason why start-ups succeed
• Edo Liberty: How does long-term memory work in AI?
• Tiffany Watt Smith: The history of human emotions
• Tessa West: The problem with being "too nice" at work
• Sandrine Thuret: You can grow new brain cells. Here's how
• Rajeev Ronanki: For future AI, the prompt is you
• Iren Arslanova: Does your heartbeat shape your sense of time?
• David Su: How to pose for a photo with confidence
• Sahlinee Sharma: 4 steps to unlock your kid's math potential
• Alexander Wang: War, AI and the new global arms race
• Rosita Najmi: What's your leadership language?
• Sergiu Pasca: How we're reverse engineering the human brain in the lab
• Phebe Vayanos: AI could increase equality — if we design it right
• Conor Rusomanno: A powerful new neurotech tool for augmenting your mind
• Jordan Klepper: A comedian's take on how to save democracy
• Riccardo Loconte: What if AI could spot your lies?
• Agnieszka Pilat: An AI artist's take on tech and legacy
• Jessica Apotheker: What will happen to marketing in the age of AI?
• Bermt Bornich: Meet NEO, your robot butler in training
• Lisa Kaltenegger: Are we alone in the universe? We're close to finding out
• Pete Stravros: The secret ingredient of business success
• Sam Altman: OpenAI's Sam Altman talks ChatGPT, AI agents and superintelligence
• Sara Crawford-Bohl: How to speak up — even when you don’t want to
• Nita Farahany: Your right to mental privacy in the age of brain-sensing tech
• Daniel Suáres: The kill decision shouldn't belong to a robot
• Eugenia Kuyda: Can AI companions help heal loneliness?
• Brian Lowery : What makes us human in the age of AI? A psychologist and a technologist answe
• Eric Schmidt: The AI revolution is underhyped
• Shahram Izadi: The next computer? Your glasses
• Allado: MCDowell: Our creative relationship with AI is just beginning
• Chloé Hayden: The autism spectrum isn't what you think it is
• Megan J. McArdle: I'll probably lose my job to AI. Here's why that's OK
• Kathryn Mannix: What happens as we die?
• Mustafa Suleyman: What is an AI anyway?
• Sitoyo Lopokoiyit: A story of moral imagination and bold entrepreneurship
• Philippe Villeneuve: The inside story of Notre-Dame’s incredible reconstruction
• Amy Baxter: How to hack your brain when you're in pain
• Eric Nguyen: How AI could generate new life-forms
• Steven Pinker: How common knowledge shapes the world
• Jeff Hawkins: How brain science will change computing

Mirando hacia 2026

¿Y de cara a 2026?

Pues no creo que cambien mucho las cosas. Seguiré visitando, seguro, las charlas que tengan que ver con inteligencia artificial y robótica; seguramente continuarán apareciendo charlas sobre neurociencia o temas científicos y, cualquier otro tema, quizá sobre ética, quizá sobre geo-estrategia, quizá grandes retos de la humanidad. 

Iremos viendo.

De momento, ya tengo seleccionadas más de 20 charlas que alimentarán mi curiosidad, hasta  Mayo de 2026. Y, de ahí, en adelante. 

El 30 de Diciembre de 2026, revisamos esas nuevas TED Talks.

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El año 2025 en el podcast 'Divergencias'

Cerca de finalizar este año 2025, me ha apetecido este año ( y seguramente lo repita en años venideros) hacer un corto balance final de los contenidos y experiencias en mi podcast 'Divergencias', un balance que anticipaba ayer con a publicación del vídeo resumen de Divergencias en 2025. 

Vamos allá.

La idea tras el podcast 'Divergencias' 

'Divergencias' nació en Abril de 2024. Entonces hablaba de un 'canal' porque en mi mente un podcast era solamente sonido, y 'Divergencias' se presentaba, se presenta todavía, en dos formatos: por un lado sonido (aunque últimamente ya acompañado de vídeo) que publico en Spotify, por otro en formato vídeo que publico en YouTube y en un micrositio en mi página oficial. Luego he comprobado que se tiende a llamar 'podcast' a ambas cosas y, no sólo eso, sino que cada vez es más común que lo que se entiende por 'podcast'  no sea sólo sonido sino que incluya también el vídeo de el o los participantes. Así que, últimamente, hablo sencillamente de podcast.

El caso es que 'Divergencias' lo concebí como un medio de comunicación donde experimentar en un doble sentido. Por un lado experimentar en lo técnico y formal, variando quizá, la presentación, el aspecto o las herramientas utilizadas. Y experimentación, por otro en contenidos, tratando temas que no suelen tener cabida en mis otros medios, muy especialmente en mis blogs.

Pretendía, y pretendo, claro, aportar mis opiniones y puntos de vista. Y pretendía, y pretendo, hacerlo con opinión y criterio propios, con hondura de pensamiento, y siendo muy auténtico en mis opiniones y en la forma de expresarlas.

En ese sentido, y aunque siempre busco el rigor, la información y la experiencia, en toda mi comunicación y especialmente la profesional, me he arriesgado con temas más opinables, y temas en los que puedo tener información incompleta aunque sí la suficiente para, al menos según mi criterio, formarme una opinión sólida. 

También he arriesgado un poco tocando temas ligeramente polémicos, aunque creo 'no haberme metido nunca en ningún charco' ni haber 'pisado ningún callo', porque considero que, aunque es bueno defender la propia opinión, incluso defenderla con firmeza, es muy conveniente y saludable ser prudente en la expresión, evitar el conflicto gratuito y ser considerado y respetuoso con los demás y sus opiniones. 

Aún así he rozado temas que favorecen el conflicto, como la política, y he expresado opiniones abiertamente contrarias a algunos discursos muy populares. 

Por si tienes interés en conocerlo, te dejo tres enlaces:

• Lista de reproducción en Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOzYrxWZmeJTrRYrNmiwsa_frwhTgFLSj
• Podcast en Spotify: https://open.spotify.com/show/7DZuyM03vNbqmNzCFUb00r
• Micrositio en mi página oficial: https://ignaciogavilan.com/divergencias/

Los temas de 2025

Los temas que he tratado son muy variados y tampoco han seguido un 'roadmap' muy planificado: simplemente, voy tomando nota en mi 'backlog' editorial de los temas que se me van ocurriendo, que me parecen interesantes, de los que me apetece hablar y para los cuales 'Divergencias' me parece el canal más adecuado. 

Esos temas los voy luego atacando siguiendo casi de forma estricta una política de tipo FIFO ('First In, First Out'), o lo que es lo mismo, los voy publicando, con muy pocas excepciones, en el mismo orden en que se me ocurrieron, sin más planificación que esa. Puede parecer un esquema desordenado, y hasta cierto punto lo es, pero creo que con ello consigo, aparte de la facilidad de gestión, por un lado que ningún tema 'se pudra' en el sentido de que transcurra demasiado tiempo desde que lo concebí, hasta que lo grabo y publico (de manera que se encuentra casi literalmente 'más fresco' en mi mente),y, por otro, de forma natural introduce variedad en las temáticas, cosa que me parece adecuada para 'Divergencias', aunque no estoy seguro si mis escasos seguidores lo valoran.

El caso es que entre los temas aparecen algunos detalles (aunque pocos) de tecnología, elementos de marca personal, aspectos de comunicación, temáticas éticas, problemáticas sociales, política, etc Como se puede ver, temáticas bastante variadas y heterogéneas.

En ese aspecto, los temas, los contenidos y las opiniones, creo que he cumplido bastante con el objetivo que me propuse de innovar en contenido y en mensajes.

Seguramente, en este 2025 (y, en el fondo, también en el 2024), en lo que me he quedado bastante corto en la innovación en tecnología y de formato, pero eso es algo que no he olvidado y espero en 2026 hacer alguna experiencia diferente. 

Los episodios de 2025

Y, en fin, los episodios publicados en 2025, hasta un total de 37, son los siguientes (con enlaces al contenido en YouTube y Spotify):

• Episodio 027 - "Formas de liderazgo" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 028 - "Satisfacciones y decepciones en la docencia" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 029 - "Por una justicia más algorítmica" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 030 - "Inspiradores o loritos" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 031 - "Un camino de ida y vuelta en comunicación" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 032 - "De metodologías y perezas" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 033 - "Alucinar con la tecnología" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 034 - "Humildad intelectual" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 035 - "La sociedad como excusa" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 036 - "Sobre la empresa social" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 037 - "Tecnología y edad" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 038 - "Las preguntas están sobrevaloradas" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 039 - "Motivadores profesionales" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 040 - "Apóstoles de las 'soft skills'" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 041 - "Responsabilidad y aprendizaje" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 042 - "Responsabilidad individual" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 043 - "Donaciones" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 044 - "La edad como excusa" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 045 - "Tu propia voz" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 046 - "Peligro y control" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 047 - "La voz de los mayores" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 048 - "La percepción del tiempo" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 049 - "Tiempo para crecer" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 050 - "El fragor del debate" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 051 - "Ambidiestros. Explotación y exploración" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 052 - "'Management' y política" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 053 - "Recuperar el estado de flujo" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 054 - "Inteligencia artificial: oportunidad, vértigo y exigencia" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 055 - "Modelos" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 056 - "Machine learning par apolíticos y gobernantes" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 057 - "Comunicación e indiferencia" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 058 - "Caridad e inteligencia" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 059 - "Ideas fugaces" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 060 - ""De la EGB a la IA". El libro y la aventura" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 061 - "Capacidades de la IA frente a humanas. Los discursos equivocados" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 062 - "Una mirada ética a la eficiencia" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)
• Episodio 063 - "Conocimiento transversal" (Ver en YouTube, Escuchar en Spotify)

El video resumen

Ayer, y como decía al inicio del post, publiqué en mi canal Youtube el siguiente video que resume, de forma rápida y visual, el contenido del podcast en 2025, especialmente esos 37 episodios..

 

Valorando el 2025

Si he de valorar 2025, creo que distinguiría dos aspectos: el impacto y la experiencia.

Como impacto, como llegada al público, un público objetivo que admito que, contrariamente a lo que aconsejan las normas de marketing y comunicación, no tengo claramente definido, tengo que confesar, y lo hago sin ambages, que la llegada real de 'Divergencias' es muy, muy escasa. No he hecho estudios analíticos medianamente rigurosos pero no creo equivocarme si digo que el público fiel a 'Divergencias' puede contarse literalmente con los dedos de una mano. Y, aunque presupongo algo de publico ocasional adicional, tampoco creo que éste sea muy abundante. Bajo este aspecto, si lo que me moviese fuese fundamentalmente un retorno en forma de atención, oportunidades o incluso económico, claramente no tendría mucho sentido seguir adelante.

Sin embargo, la experiencia desde un punto de vista más personal, tanto por la oportunidad de expresar opiniones y pensamientos para los que no dispongo de otro canal adecuado, como por esa experimentación temática y formal, es positiva y valiosa. Si a eso añado que he organizado este podcast de forma que la edición y producción son muy ligeras, por lo que no me supone una dedicación ni esfuerzo excesivos, tengo buenos incentivos que me animan a continuar.

Mirando a 2026

Así que sí, para ese muy reducido núcleo de público fiel, decirles que, de momento pienso continuar con este podcast, y lo hago 'sine die' y con la casi total seguridad de que cubrirá todo 2026, y probablemente mucho más. 

En temáticas puedo 'salir por cualquier sitio' en cualquier momento, pero, a priori, creo que se mantendrá el estilo y tipología de asuntos que han ocupado 2024 y 2025. Sí espero, hacer algún experimento, al menos puntual, en lo tecnológico y en el formato.

Y me gustaría, aunque eso depende de mi sólo en una pequeña proporción, llegar a un público más amplio para lo cual, suponiendo que el problema no sea yo o las temáticas que trato, quizá debería plantearme un poco más de promoción y, quizá, cambiar el día de publicación , que actualmente realizo en Domingo, un día sin duda no óptimo para publicar.

En fin, es algo a valorar, pero, en cualquier caso, y como decía, de lo que no tengo duda es que en 2026 seguiré con este podcast 'Divergencias' y, si no lo conoces, te animaría a que hicieras la prueba de escuchar / visualizar algún episodio, a ver si hay suerte y 'te engancha'.