u/Pleasant-Spread-677

hice esta herramienta open source para ver qué modelos de machine learning lleva una app móvil adentro con fines de investigación y auditoría xd. Le das un APK o un IPA y encuentra los modelos embebidos (TensorFlow Lite, Core ML, ONNX, PyTorch Mobile, GGUF y otros), aunque estén renombrados o metidos dentro de librerías nativas, decodifica su arquitectura, operadores, dimensiones de entrada y salida, parámetros y cuantización, y a partir de eso infiere qué hace cada modelo: detección de caras, clasificación de imágenes, reconocimiento de voz, etc. También identifica qué runtimes de ML usa la app y cuándo los modelos se descargan en runtime o van cifrados. https://github.com/ctj01/modelinspect

Hasta ahora, los programadores e ingenieros de software somos los únicos superusuarios masivos de la IA: la usamos de forma intensiva todos los días, con herramientas como GitHub Copilot, Cursor o Claude integradas de lleno a nuestro flujo de trabajo. La pregunta es: ¿logrará alguna otra profesión usar y monetizar la IA con esa misma frecuencia y profundidad?

1. Por qué la programación fue el caso de éxito perfecto

• Entorno estructurado: el código tiene sintaxis estricta y reglas lógicas claras; un error se detecta al compilar o al ejecutar los tests.
• Bajo coste de corregir alucinaciones: un desarrollador revisa una sugerencia en segundos y la descarta o la edita sin fricción.
• Integración natural: los programadores ya pasaban todo el día en un editor de texto, así que insertar un asistente no alteró su rutina.

2. La cautela en el resto de profesiones

• En derecho, finanzas, medicina, consultoría o administración pública, la adopción es fragmentada y tímida.
• El margen de error es mínimo: un dato inventado puede terminar en una demanda, una pérdida financiera o una violación de secreto profesional.
• Verificar manualmente una tarea analítica o una redacción compleja suele tomar casi el mismo tiempo que hacerla desde cero.

3. El dilema económico

• El mercado global de programadores (unos 25 a 30 millones de personas) es un gran nicho, pero no justifica por sí solo la inversión en GPU. Solo OpenAI proyecta quemar más de 60 mil millones de dólares en 2027, con compromisos de cómputo por más de 600 mil millones hasta 2030.
• Si la IA se queda como herramienta indispensable solo para desarrolladores y como asistente esporádico para el resto, el retorno de esa inversión no alcanzará las expectativas del mercado.

Las empresas que apostaron su futuro a la IA necesitan con urgencia que otros profesionales de cuello blanco la adopten al ritmo y la profundidad de los programadores, y que eso ocurra antes de que la presión por rentabilizar servidores y centros de datos empiece a pasar factura. Si no sucede, el escenario más probable no es un colapso sino el fin del cómputo subsidiado. hoy pagamos por los tokens menos de lo que cuesta producirlos, y cuando esa brecha se cierre las tarifas van a reflejar el costo real. Ahí el filtro será simple, se queda quien extrae mucho valor por dólar, y sale quien la usaba como asistente ocasional.

https://preview.redd.it/yd6vlfwqxuhh1.png?width=3120&format=png&auto=webp&s=fbee9bc2e0c909c2b49247caf1f9c2cec454b22a

espero que alguno que tambien quiera pivotear a quant le sea de ayuda

https://preview.redd.it/fx4cb41jwuhh1.png?width=3120&format=png&auto=webp&s=76acbcccba6d1a69c53db399c611b8de6731b692

Como los que me siguen ya saben, aquí avisé del bull run del crudo(el cual va seguir) y del de las bolsas antes de que se dispararan. Vengo a poner la siguiente sobre la mesa, y esta va a incomodar a más de uno.

El USD/COP está en mínimos de más de 6 años. Cae un 12% en el año, todo el mundo lo da por muerto y los indicadores en todos los marcos marcan "venta fuerte". Justo por eso me interesa: cuando el consenso es tan unánime y el precio está tan estirado a la baja, el terreno para un giro está servido.

Mi lectura es que la caída ya descontó lo que tenía que descontar y estamos cerca del suelo. Espero que el rebote arranque en las próximas semanas y que para el cierre de 2026 lo veamos otra vez cerca de los 4.000.

Estoy construyendo un gestor de portafolios para participaciones fraccionadas. Me interesa feedback recibir feedback para mejorarlo.

https://pm.openbeta.finance
Usuario: viewer@openbeta.finance
Clave: OpenBeta-Demo-2026

Hace unas 2 semanas hice una entrevista tenica en epam y la pase pero me dijeron que tenian que buscarme cliente antes de contratarme, alguno de ustedes ha paso por un proceso con ellos para saber que esperar