BIMPRAXIS

Julio Pablo Vazquez

0.0 (0)
TECHNOLOGY
UPDATED DAILY

Podcast oficial de BIMPRAXIS. Intersección entre Inteligencia Artificial y BIM (Building Information Modeling)

14H AGO

APIcultores vs Tractoristas del campo contextual: El futuro híbrido de las interconexiones IA

En este episodio exploramos la evolución de la conectividad digital a través de dos analogías clave: los Apicultores y los Tractoristas. Mientras el apicultor (API: Application Programming Interface) realiza un trabajo artesanal y preciso conectando aplicaciones “flor por flor” mediante reglas específicas para extraer datos, el tractorista del contexto (MCP: Model Context Protocol) maneja maquinaria pesada estandarizada que prepara todo el terreno para que la Inteligencia Artificial opere de forma autónoma y escalable. Analizaremos cómo esta tecnología permite pasar de la configuración manual de “cables” a un modelo donde la IA descubre y utiliza herramientas por sí misma, actuando como un “traductor universal” que elimina la fricción técnica. Sin embargo, la verdadera potencia reside en la hibridación de ambos mundos, ya que el tractorista necesita inevitablemente la infraestructura cuidada por el apicultor. Discutiremos por qué el MCP no elimina a la API, sino que funciona como una “cabina” inteligente que envuelve las conexiones tradicionales, permitiendo unir la robustez y previsibilidad de los datos estructurados con la flexibilidad de los agentes modernos. Descubre en qué casos te conviene subirte al tractor para automatizar tareas complejas sin perder la precisión y el control que ofrece la cosecha manual de datos.

17 min
1D AGO

La IA ya tiene un servicio diplomático para intermediar por ti ¿Qué son los MCP (Model Context Protocol)?

En este episodio exploramos el Model Context Protocol (MCP), la tecnología que actúa como el nuevo servicio diplomático de la Inteligencia Artificial. Hasta ahora, los grandes modelos de lenguaje eran genios aislados, encerrados en su propio conocimiento congelado; el MCP rompe este aislamiento proporcionando un “lenguaje seguro y estandarizado” que funciona como un traductor universal entre la IA y el mundo exterior. Veremos cómo este protocolo elimina la necesidad de crear integraciones frágiles y personalizadas para cada servicio, permitiendo que tu IA negocie directamente con tus bases de datos y aplicaciones favoritas sin barreras lingüísticas técnicas. Descubre cómo esta innovación transforma a los chatbots pasivos en agentes intermediarios capaces de actuar en tu nombre. Al igual que un cuerpo diplomático sigue normas estrictas, el MCP permite a la IA “descubrir” dinámicamente qué herramientas tiene disponibles en tiempo real y ejecutar acciones —desde gestionar tickets en Jira hasta consultar informes de ventas— operando siempre bajo rigurosos protocolos de permisos y seguridad que tú controlas. Acompáñanos para entender el futuro de una IA que no solo charla, sino que presenta sus credenciales y opera eficazmente en el ecosistema digital real.

15 min
2D AGO

Cómo ChatGPT elige la siguiente palabra

En este episodio, desmitificamos la aparente “magia” detrás de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) para entender qué sucede realmente en el milisegundo que transcurre desde que enviamos un prompt hasta que aparece el texto. Contrario a la intuición, descubrimos que el modelo no tiene una respuesta predefinida ni un plan oculto; genera el contenido una pieza a la vez, construyendo la respuesta sobre la marcha mediante un proceso puramente probabilístico y no a través de un entendimiento consciente. Analizamos cómo el sistema evalúa constantemente más de 100.000 opciones posibles para elegir el siguiente fragmento de información. Nos adentramos en la arquitectura técnica desglosando las cinco etapas críticas del proceso: desde la tokenización, que convierte palabras en secuencias numéricas, hasta los embeddings, que transforman esos números en vectores de significado capaces de entender relaciones semánticas (como la cercanía entre “Python” y “JavaScript”). Exploramos el funcionamiento del Transformer y su mecanismo de “atención”, que permite al modelo entender el contexto de una frase, y detallamos cómo parámetros como la temperatura y el sampling controlan la delgada línea entre una respuesta precisa y una incoherente. Finalmente, discutimos las implicaciones prácticas de esta mecánica para el uso profesional de la IA. Explicamos por qué ocurren las “alucinaciones” —el modelo prioriza patrones de plausibilidad sobre la verdad fáctica— y por qué los límites de contexto son una restricción computacional cuadrática inevitable y no una decisión arbitraria del software. Concluimos que comprender que la IA es un mecanismo de predicción y no una fuente de verdad es esencial para controlar mejor sus resultados en tareas técnicas y de programación.

18 min
3D AGO

Karen Hao: OpenIA funciona como un nuevo imperio colonial

Gustavo Entrala entrevista a la investigadora Karen Hao, quien expone una visión crítica sobre el ascenso de OpenAI y la industria de la inteligencia artificial. Hao sostiene la tesis de que estas compañías operan como nuevos imperios coloniales que monopolizan el conocimiento, explotan mano de obra barata en países en desarrollo y consumen recursos naturales de forma alarmante. La autora revela que dentro de estas empresas existe un fervor cuasi religioso respecto a la creación de una inteligencia superior, lo cual justifica decisiones éticas cuestionables. Además, el contenido detalla la compleja relación entre Sam Altman y Elon Musk, así como la transición de la organización hacia un modelo lucrativo. Finalmente, el texto advierte sobre los costes humanos y ambientales ocultos detrás del desarrollo tecnológico actual. Por último, Hao subraya la importancia de mantener un pensamiento crítico y la acción colectiva para evitar que estas corporaciones controlen el futuro global. Karen Hao es una reconocida periodista, ingeniera mecánica por el MIT y experta en inteligencia artificial (IA) que escribe para medios como The Atlantic, dirige la serie AI Spotlight del Pulitzer Center y ha trabajado para The Wall Street Journal y MIT Technology Review, enfocándose en el impacto social de la IA y desmitificando la tecnología para el público general, siendo considerada una de las personas más influyentes en el campo de la IA.

16 min
4D AGO

Qué es el Nested Learning que plantea Google

Un grupo de investigadores de Google Research ha presentado un artículo científico titulado “Nested Learning: The Illusion of Deep Learning”, el cual propone una arquitectura revolucionaria para superar las limitaciones actuales de la inteligencia artificial. El texto explica que los modelos vigentes, basados en Deep Learning, sufren de “amnesia anterógrada” porque sus conocimientos se congelan tras el entrenamiento y no pueden aprender en tiempo real sin corromperse. La nueva propuesta sugiere imitar el cerebro humano mediante la arquitectura “Hope”, la cual utiliza capas de aprendizaje rápido y lento para que la IA procese información nueva constantemente. Según la fuente, este avance permitiría que modelos como ChatGPT o Gemini evolucionen de ser simples “loros cibernéticos” a sistemas capaces de razonar y mejorar de forma autónoma. Si este enfoque de aprendizaje anidado tiene éxito, podría marcar el inicio de la Inteligencia Artificial General (AGI), alcanzando un nivel de capacidad intelectual similar al humano. El autor subraya que, a diferencia de otras propuestas, este estudio ya ha sido revisado por pares y aprobado por la comunidad científica internacional. #AI #IA #NestedLearning #DeepMind #GoogleResearch

20 min
5D AGO

Yann LeCun: Los límites de los LLM y la propuesta de los Modelos de Mundo de Yann LeCun

El experto Yann LeCun, galardonado con un Premio Turing y pionero del reconocimiento de imágenes, sostiene que los modelos de lenguaje actuales han alcanzado un límite insuperable porque carecen de una comprensión verdadera de la realidad física. A través de su nueva iniciativa, propone sustituir la arquitectura de los chats convencionales por sistemas denominados JEPA, los cuales aprenden mediante la observación de videos y representaciones abstractas. Estos modelos de mundo permiten que la inteligencia artificial comprenda conceptos básicos como la gravedad o la permanencia de objetos, habilidades que un niño adquiere de forma natural pero que el texto no puede transmitir. La propuesta enfatiza la investigación abierta y el desarrollo de capacidades de planificación interna en lugar de la simple predicción de palabras. En última instancia, el autor argumenta que la verdadera inteligencia general solo se logrará cuando las máquinas puedan simular y predecir consecuencias dentro del entorno físico real.

19 min
6D AGO

Demis Hassabis: De los modelos de lenguaje (LLM) a los modelos de mundo (WM)

Entrevista a Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind y premio Nobel por sus aportaciones al diseño de proteínas con IA, quien analiza el progreso actual y los desafíos futuros de la inteligencia artificial general (AGI). El texto destaca hitos científicos como AlphaFold y el desarrollo de Gemini 3, subrayando el potencial de la IA para revolucionar la ciencia de materiales, la fusión nuclear y la medicina. Hassabis explica la importancia de los modelos de mundo y la simulación para otorgar a las máquinas una comprensión física y espacial más profunda. Asimismo, aborda temas críticos como la seguridad, la necesidad de consistencia en el razonamiento y el impacto socioeconómico que podría traer una revolución tecnológica diez veces más rápida que la industrial. Finalmente, reflexiona sobre la consciencia, la naturaleza computable del universo y su misión personal de guiar esta tecnología hacia un beneficio global y responsable.

16 min
JAN 3

Ilya Sutskever: la IA será un superaprendiz

Análisis de la entrevista con Ilya Sutskever (coautor de ChatGPT y discípulo del Nobel Geoffrey Hinton), quien analiza la transición de la era del escalado masivo hacia una nueva etapa centrada en la investigación cualitativa. Sutskever sostiene que los modelos actuales carecen de la capacidad de generalización humana, por lo que propone el desarrollo de funciones de valor internas que permitan un aprendizaje más eficiente y autónomo. El experto argumenta que la superinteligencia no será un oráculo estático, sino un superaprendiz capaz de dominar cualquier tarea mediante la iteración y el aprendizaje continuo. Asimismo, destaca la importancia de una alineación ética basada en el respeto a la vida sintiente y la necesidad de un despliegue gradual para mitigar riesgos sociales. Finalmente, reflexiona sobre el gusto investigador, sugiriendo que la simplicidad conceptual y la inspiración biológica son claves para superar las limitaciones técnicas actuales del aprendizaje profundo.

18 min
JAN 2

Geoffrey Hinton: la IA Actual nos parecerá prehistórica en 5 años

En una reciente entrevista al Premio Nobel Geoffrey Hinton, el “Padrino de la Inteligencia artifical”, analiza el futuro de la inteligencia artificial y su impacto en la sociedad durante la próxima década. El experto predice avances revolucionarios en la medicina, especialmente en la precisión de diagnósticos radiológicos, y en la educación a través de tutores personalizados altamente eficaces. Hinton explica que los modelos actuales parecerán prehistóricos en cinco años, destacando que el razonamiento de las máquinas ahora se asemeja más al procesamiento biológico que a la lógica tradicional. Asimismo, aborda la evolución de la robótica, la creación de agentes autónomos y las diferencias técnicas entre el aprendizaje de las redes neuronales y el cerebro humano. El texto concluye con una visión optimista sobre cómo la IA acelerará el descubrimiento científico en áreas como las matemáticas y la biología molecular.

21 min
JAN 1

IA y BIM: Transformación Digital y Automatización en Construcción

Hoy analizamos la convergencia estratégica entre el Building Information Modeling (BIM) y la Inteligencia Artificial (IA) para transformar el sector de la construcción. Los textos detallan cómo el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural permiten automatizar tareas críticas como la verificación de normativas, la detección de interferencias y el diseño generativo. Se presentan herramientas de vanguardia, como Autodesk Forma y Finch 3D, que optimizan la viabilidad de proyectos y reducen significativamente la huella de carbono. Además, se destaca la evolución del BIM Manager hacia un rol de estratega de datos, capaz de liderar la creación de gemelos digitales inteligentes. En conjunto, los artículos demuestran que esta sinergia tecnológica no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que redefine la precisión y sostenibilidad en la arquitectura moderna.

18 min
12/31/2025

900 días para que la IA dinamite el mercado de trabajo

El texto presenta una entrevista a Emad Mostaque, fundador de Stability AI, quien advierte sobre un plazo crítico de mil días para definir el futuro de la inteligencia artificial antes de que sus efectos sean irreversibles. El autor señala que la IA superará pronto la capacidad humana en tareas cognitivas, lo que provocará un colapso del valor económico del trabajo tradicional y una transformación radical del mercado laboral. Mostaque defiende la necesidad de una IA de código abierto y soberana para evitar que corporaciones del Norte Global monopolicen el control social y la moral de estos sistemas. Asimismo, se discuten los riesgos de la vigilancia masiva, el impacto ambiental del procesamiento de datos y la posible pérdida de autonomía humana frente a algoritmos manipuladores. Finalmente, el contenido insta a la sociedad a adoptar estas herramientas de forma activa para no quedar desplazada en una era de abundancia tecnológica o caos social.

14 min

11 Episodes

Podcast oficial de BIMPRAXIS. Intersección entre Inteligencia Artificial y BIM (Building Information Modeling)

Creator

Julio Pablo Vazquez
Years Active

2K
Episodes

11
Rating

Clean
Copyright

© Julio Pablo Vazquez Lopez
Show Website

BIMPRAXIS