r/InteligenciArtificial

¿Y si la IA termina creando una nueva clase social definida por acceso a modelos más avanzados? Hoy casi todo el mundo puede usar IA, pero no todo el mundo tiene acceso al mismo nivel de inteligencia artificial. A medida que los modelos se vuelven más potentes, caros y computacionalmente intensivos, parece posible que una minoría, empresas, élites técnicas o personas con dinero, tenga acceso a sistemas radicalmente superiores al resto. No sería simplemente “tener IA”, sino tener acceso a modelos capaces de investigar mejor, aprender más rápido, automatizar negocios completos y multiplicar productividad intelectual a niveles absurdos. Históricamente, internet democratizó información. Pero la IA podría concentrar capacidad cognitiva.

Entendamos que grandes tecnlogias siempre han tenido grandes detractores ya paso con

La electricidad
El automovil
Las calculadoras

y todo tipo de tencologia disruptiva

Tengo 21 años y desde hace varios años me interesa mucho encontrar alguna forma de generar ingresos por mi cuenta. Nunca he concretado algo grande todavía, pero sí he pasado mucho tiempo investigando distintas opciones: bolsa, ecommerce, IA, marketing digital, reventa, etc. Siempre termino entrando en ese ciclo de aprender, entusiasmarme y después no saber realmente cuál vale la pena o cuál tiene futuro de verdad.

Últimamente me ha llamado mucho la atención el tema de la IA y cómo algunas personas la están usando para generar ingresos, automatizar cosas o crear servicios. Pero al mismo tiempo siento que en internet hay demasiado humo y demasiada gente vendiendo cursos o prometiendo dinero fácil.

Por eso quería preguntar acá, especialmente a gente que realmente esté ganando dinero con IA o haya probado distintos caminos:
¿qué recomendarían aprender o intentar hoy en día siendo joven y partiendo prácticamente desde cero?

No busco hacerme millonario en 2 meses ni cosas así, más que nada quiero entender qué habilidades realmente valen la pena desarrollar y qué modelos de negocio son realistas actualmente.

Cualquier experiencia o consejo sincero se agradece.

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La imagen es solo para que no me ignoren

Yo hace 2 semanas vengo subiendo videos de musica cristiana a una le fue bien teniendo 2.7k y las otras tmb con 300 a 200 vistas pero de la nada esta semana le cuesta agarrar las 40 que debo hacer debe variar o que porque incluso intente con miniaturas nuevas.

Hay una palabra que aparece constantemente en las conversaciones sobre IA y el mundo físico: intención.

Decimos cosas como "la IA entendió mi intención" o "quiero que el sistema infiera el contexto". Pero cuando te sentas a construir algo real, una casa inteligente, un edificio automatizado, una fábrica, descubrís rápido que la mayoría de los protocolos no tienen el concepto de intención, tienen comandos. Y esa diferencia, que parece pequeña, es arquitectónica y cambia todo.

El modelo de comandos

Todos los protocolos de domótica que existen hoy fueron diseñados alrededor de un supuesto: un humano decide qué hacer, una app traduce esa decisión en una instrucción específica, y el dispositivo la ejecuta.

Humano → App → Comando → Dispositivo
lock.unlock()
light.set_brightness(80)
thermostat.set_temperature(21)

Funciona perfecto cuando el humano está en el loop. El problema empieza cuando lo sacás.

Lo que un agente de IA realmente produce

Cuando un sistema de IA observa el mundo, una cámara detectando una caída, un sensor registrando temperatura anormal, un modelo infiriendo que no hay nadie en casa, no produce un comando, produce una comprensión de una situación*: "Hay una emergencia"* "La persona que vive acá llegó a casa" "Algo está mal con la heladera".

Estos no son comandos, son descripciones semánticas del estado del mundo.

Para traducir esto a comandos de dispositivos, alguien tiene que escribir esa traducción manualmente, de antemano, para cada situación posible, para cada combinación de dispositivos. Si te olvidás un caso, el sistema no hace nada. Agregás un dispositivo nuevo y reescribís las reglas.

Este es el problema de la traducción. Y solo se hace visible cuando intentás agregar IA a un sistema físico.

Una intención semántica: un contrato diferente

Una intención semántica es una expresión estructurada de un objetivo, qué necesita lograrse, sin especificar cómo lograrlo.

Comparación:

json

// Comando (protocolos actuales)
{
  "device": "lock-frontdoor-01",
  "command": "unlock",
  "duration": 300
}

// Intención semántica
{
  "intent": "ensure_safety",
  "urgency": "emergency",
  "context": {
    "trigger": "fall_detected",
    "location": "dormitorio"
  }
}

El comando dice: desbloqueá esta cerradura específica por 5 minutos. La intención dice: hay una emergencia de seguridad en el dormitorio.

La diferencia no es solo sintáctica, es sobre quién tiene el conocimiento.

En el modelo de comandos, el conocimiento de qué dispositivos activar y cómo vive en la app, o en el motor de reglas, o en el código que alguien escribió el año pasado. Ese conocimiento es estático. No se adapta a nuevos dispositivos ni a nuevos escenarios.

En el modelo de intenciones, ese conocimiento vive en los propios dispositivos, en lo que declaran que pueden hacer. El sistema arma la respuesta en tiempo de ejecución, basándose en lo que está disponible.

Por qué esto importa más allá del hogar

El problema de la traducción no es exclusivo de la domótica. Aparece en cualquier lugar donde un sistema de IA necesite coordinar dispositivos físicos en respuesta a eventos del mundo real.

Una línea de fábrica detecta una anomalía en un componente crítico. La IA sabe que algo está mal. Con protocolos de comandos, un ingeniero tuvo que anticipar ese escenario exacto de antemano y escribir la respuesta. Si no lo hizo, el sistema no hace nada. Con un modelo de intenciones, cada dispositivo declara sus capacidades y el sistema coordina una respuesta adecuada, sin reglas pre-escritas para ese caso específico.

La misma lógica aplica a edificios inteligentes, hoteles, cualquier entorno donde la IA necesite actuar sobre el mundo físico.

El cambio más profundo

En el modelo de comandos, la IA es un control remoto. Conoce la secuencia exacta de botones a presionar. Se rompe cuando cambia un dispositivo, cuando aparece uno nuevo, o cuando no se anticipó un escenario.

En el modelo de intenciones, la IA es un coordinador. Expresa qué necesita pasar. Los dispositivos resuelven su rol. El sistema es resiliente al cambio porque el conocimiento está distribuido.

Esta no es una diferencia pequeña. Es la diferencia entre construir un sistema que funciona hoy y uno que puede crecer.

Escribo esto porque luego de dos años utilizando IA, encuentro en Claude algo distinto a las demás compañías como OpenAI, Google, etc. No necesariamente la inteligencia del modelo, ni el precio, ni nada por el estilo.

Me refiero a la interacción cotidiana en flujos de trabajo, ayuda en tareas puntuales, charlas de estudio y demás. La forma de responder, contextualizar y ultilizar el nosé de Claude me resultan particulares y diferentes en la forma de responder con respecto a otras IAs del mercado.

Es una cuestión subjetiva de experiencia, y no una afirmación porque no dispongo de datos concretos.

¿Que opinan?

Hola, buenas noches. Estoy pensando en volver al mundo de la informática, pero no sé qué debería aprender ni por dónde empezar. Me gustaría que estuviera relacionado con la IA, ya que creo que es lo que me ofrecerá más oportunidades laborales en unos meses. ¿Alguien tiene algún consejo sobre qué podría estudiar o qué herramientas podría aprender a usar? He visto herramientas como Power BI, n8n, Claude... ¡Muchas gracias de antemano! PD: estudia un grado superior de DAM y la programacion pura no me llama mucho, entonces no se si hay areas donde no se toque mucho

Ayuda necesito algún promt o IA que enserio sea exacta para hacer índices, ya llevo mucho tiempo sentado en la computadora y son 161 paginas de Word dónde tengo que organizar índices de contenido, tablas, figuras y anexos, no trabaje con titulos automatizados de Word solo escribiendo y ya, alguien sabe cuál promt o IA usar?

Hola a todos!

Hace un tiempo me preguntaba si era posible emular en alguna medida el sistema neuronal humano para uso de IA, al menos en la forma en que almacena y recupera información.

Nuestro cerebro no almacena información como si fuese un archivo o en un sitio o estructura particular, por el contrario, la información conceptual, sensorial, etc está distribuida, pero conectada por relaciones de significado, emotividad y otros factores complejos. Cuando pensamos en una pizza (Por ejemplo) no solo recordamos "que es una pizza" podemos a su vez traer el recuerdo de sabores, personas con las que hemos compartido, imágenes, etc. Ósea, un recuerdo no es una sola entidad de información, es un conjunto relacionado que construye un significado.

¿Pero como llevar eso a la practica? ¿como podríamos almacenar el conocimiento de un proyecto de software, por ejemplo, a fin de que sea extremadamente eficiente buscar información para entregarle a los LLM?

Y para resolver esto, he creado a modo de POC, el sistema GLIA.

La idea central:

• Los nodos no almacenan contenido: Son punteros puros. Su significado emerge de sus conexiones con otros nodos.
• Propagación de energía: Cuando preguntas algo, GLIA no busca texto — propaga energía por un grafo ponderado y te devuelve el subgrafo que "se encendió".
• Evolución del grafo: Las conexiones se fortalecen cada vez que se usan (aprendizaje Hebbiano) y se debilitan si dejan de usarse (decaimiento temporal). El grafo está vivo y evoluciona con el proyecto.

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Lo que devuelve no es texto — es estructura

Un mapa cognitivo con los conceptos activados, cómo se conectan entre sí, cuántas veces se usó cada conexión, y dónde buscar si necesitas más detalle. El agente recibe un mapa de navegación, no un bloque de texto para descifrar.

¿Cómo funciona? Spreading Activation

El mecanismo de recuperación de GLIA se llama Spreading Activation (Activación por Propagación), un concepto de la ciencia cognitiva de los años 70 (Collins & Loftus, 1975) que describe cómo el cerebro recupera información.

Funciona así:

1. Estímulo: El usuario pregunta "¿por qué se caen las sesiones?"

2. Resolución: GLIA encuentra el nodo más cercano: session_bug

3. Propagación: La energía (1.0) se propaga por las aristas ponderadas:

   • session_bug → token_refresh (energía × 0.95 × decay = 0.57)
   • token_refresh → auth_jwt (0.57 × 0.92 × decay = 0.31)
   • session_bug → ms_vs_seconds_bug (energía × 0.95 × decay = 0.57)

4. Resultado: Un "subgrafo" "se enciende" — los conceptos activados y sus relaciones forman el contexto reconstruido.

¿Qué lo diferencia de RAG?

• RAG responde: "¿Qué texto se parece a mi pregunta?"
• GLIA responde: "¿Qué conceptos están asociados a mi pregunta y cómo se relacionan entre sí?"

Primeros resultados y ahorro de tokens con Gemini (Pruebas iniciales)

Contexto:

• Proyecto: Proyecto de automatización de pruebas con Python, Behave y Haka-Playwirght -engine

• IA Utilizada: Gemini (CLI)

• Paso a Paso

  1. ejecutar "glia init" en el proyecto
  2. ejecutar "glia scan" (esto crea el conocimiento inicial de todo el proyecto no consume tokens en absoluto)
  3. configurar el MCP local de glia en gemini cli
  4. se pidió a Gemini CLI que ejecutara y generara telemetría para la consulta: "usando la herramienta glia recall dime ¿Cómo creo una prueba desktop?"
  5. se pidió a Gemini CLI que "Sin utilizar glia recall dime ¿Cómo genero una prueba web?"

  *Se utilizaron tipos de prueba diferentes para evitar que reusará el conocimiento ya obtenido.

Aquí el resultado del análisis de Gemini.

Aquí tienes los resultados de la prueba comparativa solicitada:

  1. Prueba con glia_recall: "Cómo hacer una prueba de desktop"

   * Herramienta usada: mcp_glia_glia_recall
   * Resultado: GLIA activó conceptos relacionados con la configuración (BASE_URL, BROWSER, TEST_EMAIL) y me dirigió directamente a un archivo fuente
     clave: docs\guias\GUIA_INSTALACION_NotebookLM.txt. También identificó que la arquitectura de pruebas de escritorio en este framework suele
     involucrar configuraciones en el archivo .env.
   * Eficiencia de Tokens: Muy Alta. La respuesta de GLIA es una síntesis estructurada (mapa cognitivo) que ocupa poco espacio en el contexto pero
     proporciona rutas exactas y variables necesarias.


  2. Prueba sin GLIA (Búsqueda Manual): "Cómo hacer una prueba de web"

   * Herramienta usada: grep_search
   * Resultado: Se obtuvieron 56 coincidencias en múltiples archivos .feature. Aunque encontré ejemplos útiles como
     docs\ejemplos\demo_completo_hakalab.feature, tuve que procesar una lista larga de líneas de código para filtrar cuál era la información
     relevante.
   * Eficiencia de Tokens: Baja/Media. El comando grep_search devolvió una gran cantidad de texto (todas las líneas que contenían la palabra "web"),
     lo que aumenta significativamente el tamaño del historial de la sesión y consume más tokens de entrada para el modelo en los siguientes turnos.

Nótese como en este primer análisis Gemini reconoce que glia lo guió directamente a los contenidos y sus relaciones relevantes.

>A nivel de gastos, según el análisis interno de Gemini, el consumo pasa de entre 1.500 a 3.000 tokens utilizando solo Gemini a 300 a 500 tokens utilizando GLIA

Siguientes pasos

Podemos considerar esto como una primer acercamiento conceptual que debe ser puesta a prueba de forma exhaustiva con diferentes modelos y proyectos, Por lo que ahora es:

• Testear
• Corregir
• Refinar el modelo
• e iterar.

Pueden darle un vistazo al proyecto en su etapa mas verde (o aportar) en:

https://github.com/FelipeFariasAlfaro/glia

Hola devs, actualmente quiero empezar a generar ingresos extras, y quería saber si alguno ha tenido experiencia subiendo contenido generado con IA a redes sociales. Si puede ser buena idea? Puede llegar a monetizar? Por ejemplo siento que esos videos de las frutas han dejado buena liga a los creadores de contenido, pero la idea no es copiar ese contenido sino crear uno nuevo. Que me recomiendan?

Me gustaría saber si hay alguna forma de ganar dinero con IA

https://www.youtube.com/live/luU57hMhkak?si=\_fOmXcb5DWYfDGn-

Que opinan? Labura 7 días seguidos y ya equivale a la jornada mensual de un humano, por más que pueda valer 50k (había uno de 30 pero supongo que este es más pro), a grandes rasgos se paga solo en menos de un año. La cosa es, con ese robot remplazas 4 humanos que quedan sin laburo. A donde va a parar esa gente?

Quiero empezar a aprender de electronica y robotica...

Perse, necesito materiales que me faciliten todo.

En el pasado no habia dinero, asi que no podia.

Ahora, pienso, que lo que quiero hacer, mientras aprendo, son herramientas que sirvan para eso... Me explico?

Para resumir y ser mas claro, quiero poner un canal donde todas las piezas que necesite, las vaye armando, explicando "que afecta que" y las medidas de seguridad...

Ejemplo, hacer un osciloscopio: los materiales, la tarjeta de video, porque habria que reducir el voltaje hasta X cantidad... Y los materiales reutilizables (como hacer para saber lo que necesitas, o lo que esta de buena calidad, y que afecta al cambiar cada material... Eso ultimo es por el uso de piezas recicladas, obviamente no todas son iguales, para lograr lo que quieres, requieres las especificaciones exactas, hay formas de conseguirlo... Aunque lo logico es que la gente prefiere comprar piezas.. es mas rapido seguir un manual... )

Pero hay algo extra que quiero hacer para esto, es... la logica de como "se ve" la electronica...

Ejemplo, si yo quito un condensador, la electricidad se cambiara de una forma muy especifica, no?

De manera que cualquier cambio, la gente pueda predecirlo solo mirando las piezas

(Aunque posteriormente quiero hacer algo que sea tipo escala para que todos puedan poner metodos de aprendizaje diferente, para comprobar una teoria que tengo de que "todos requieren metodos diferentes de aprendizaje, porque su "cerebro" lo observa diferente la fisica) Osea, no me estoy solo quedando en mi "logica" que quede claro... Xd

Entonces, es: aprendizaje.. reciclar piezas... Fabricar componentes y aparatos...seguridad... Aprendizaje especifico... Disponibilidad (la parte dificil, que siempre hay una parte dificil xd es que, puedes hacer esto porque es electronica, pero no puedes fabricar carcasas sin impresoras 3D xD aun estoy ingeniandomelas para ver como se soluciona ese detalle)

Dicho eso, que opinan? Es necesario? O innecesario para el mundo moderno?

Posdt: tambien requerire una IA, pero aun nose como hacer una IA que mire lo que otras personas hacen y aprenda en tiempo real,... o no es nesecario del todo que aprenda... Creo que puedo tener una IA que tenga el conocimiento basico, y esa IA con lo que vea, si ve cosas importantes y diferentes, entrene una segunda IA, y luego esa segunda IA cuando este lista, haga lo mismo con una tercera IA xd pero nose, prefiero el aprendizaje continuo, aunque se que cualquier celular o computadora se va a convertir en coladera con una IA asi xdddddd

Dicho eso, que opinan?

(Posdt: soy habil en muchas cosas, pero malo en redaccion xD dejo una version de todo este texto que modifico chatgpt con mejor redaccion en los comentarios... Aunque chatgpt se come ideas y conceptos.. pero por si acaso dicen que "no se entiende" xd)