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  • Elon Musk confirma FSD en Europa el 20 de marzo y producción europea de Cybercab y Optimusmarzo 13, 2026
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  • Bernie Sanders y la predicción más polémica sobre la IAmarzo 13, 2026
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  • Kevin Weil (OpenAI): “La AGI no se medirá en chats, sino en materiales, medicina y fusión»marzo 13, 2026
    ⬇️⬇️⬇️ 📒 Descarga GRATIS mi libro: El Hostión que Viene → https://gpts.es/libro/ 📚 ¿Prefieres papel? Cómpralo aquí → https://amzn.to/4kPD4l8 🧑‍💼 Crea tu avatar en 2 min (HeyGen) → https://www.heygen.com/?sid=rewardful&via=javi 🗣️ Pon una voz que suene real (ElevenLabs) → https://try.elevenlabs.io/iabro 🚗 ¿Vas a comprar un Tesla? Entre 500 y 1.000 € de descuento → https://ts.la/franciscoj15588 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Kevin Weil y la nueva carrera por acelerar la ciencia con IA En esta entrevista, Kevin Weil (VP de Ciencia en OpenAI, con pasado en Twitter, Facebook e Instagram) explica por qué la IA está entrando en una fase donde no solo ayuda a escribir o programar, sino que empieza a empujar la frontera del conocimiento humano. Su tesis: si los modelos pueden aportar descubrimientos, el impacto real de la AGI no será “un chat mejor”, sino nuevos materiales, medicina personalizada, superconductividad o incluso fusión, adelantando “la ciencia de 2050” a 2030. Carrera y decisiones que le llevaron a OpenAI Weil cuenta que gran parte de su trayectoria vino de conexiones y timing: su esposa le abrió el mundo startup, lo conectó con oportunidades como Twitter y más tarde con Instagram. Con Sam Altman mantuvo conversaciones recurrentes y recuerda cómo, ya en 2020, Altman anticipaba que la IA afectaría antes a trabajos “de oficina” y a la programación. Cuando apareció el rol en OpenAI, lo vio como la oportunidad más interesante posible. IA resolviendo problemas “de frontera” De la incredulidad al salto de capacidades Describe un patrón típico: algo pasa de “imposible para la IA” a “funciona mal a veces” y, pocos meses después, a ser fiable. Sitúa a la ciencia de frontera justo en esa fase intermedia actual, con señales claras de progreso. Matemáticas como primer campo “cerrado” Explica que áreas como matemáticas, física y teoría de la computación son terreno ideal porque permiten bucles cerrados (todo ocurre “en silicio”). Menciona ejemplos recientes donde modelos han resuelto problemas abiertos, no porque los humanos no pudieran en absoluto, sino porque aún no lo habían logrado. El “cambio de mundo” y la creatividad masiva Para él, lo más disruptivo es que millones de personas con ideas ahora pueden ejecutarlas sin ser expertas. Pone el ejemplo de tareas municipales o proyectos que antes requerían presupuesto y especialistas, y hoy podrían salir de un prompt. También describe su rutina con agentes: delegar trabajo en paralelo mientras estás en reuniones o incluso dejar tareas corriendo durante la noche. Robotic labs y el futuro de la investigación Razonamiento de largo horizonte Una pieza clave será enseñar a los modelos a mantenerse enfocados no minutos, sino días o semanas, para resolver problemas más complejos. Bucles RL con validación en el mundo real Para medicina o materiales no basta con simulación: hace falta experimentar. Su visión combina simulación + diseño de experimentos + ejecución en laboratorios robóticos escalables 24/7, con resultados que vuelven al modelo para iterar. Esto, además, libera a investigadores humanos de tareas repetitivas. Lecciones de producto: escala, UX y decisiones difíciles Habla de decisiones polémicas como rankear el feed de Twitter (pasar de orden cronológico a relevancia), y de retos nuevos como diseñar la experiencia de modelos que tardan en responder: no mostrar el razonamiento completo por riesgos de copia, pero sí dar “pistas” periódicas, como haría un humano al pensar. Consejos para founders construyendo con IA Recomienda no depender de un único “prompt gigante”. En muchos casos funciona mejor un enfoque orquestado: un modelo planifica y coordina, y otros modelos más baratos o especializados ejecutan partes. También destaca que la era actual favorece a perfiles con alta agencia, curiosidad y aprendizaje rápido: si tienes una idea, ya no hay excusa para no probarla. Por qué la IA está siendo B2B-first (y qué viene en consumo) Argumenta que el B2B despega primero porque ahí está el trabajo económicamente valioso y porque los modelos cuestan dinero, así que tener clientes que paguen acelera. Aun así, cree que el espacio consumidor explotará conforme los agentes integren herramientas y apps en una sola interfaz, permitiendo negocios que quizá ni necesiten web o app propia.
  • Elon Musk: Optimus 3 está en camino, singularidad y la auto-mejora de la IAmarzo 13, 2026
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  • Alex Wissner-Gross: Estamos a un paso de curar miles de enfermedades y nadie está preparadomarzo 13, 2026
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