La trampa no es el hambre: es la abundancia sin esfuerzo. El mismo acto que alimenta al ratón es el que le quita la altura para salir del frasco. Es la metáfora más precisa que tenemos hoy del riesgo real de la adopción de IA en los equipos directivos: no el reemplazo, la atrofia.

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El frasco de maíz

Alguien dejó el frasco abierto. Eso fue todo.

El ratón no tuvo que forzar nada. Ni roer madera, ni esquivar la trampa, ni calcular el riesgo. Saltó al borde, miró hacia abajo y vio lo que ningún ratón ve dos veces en la vida: maíz hasta el cuello del frasco. Comida sin precio. Se dejó caer.

Los primeros días fueron los mejores de su historia. Comía donde estaba parado. No había que buscar, ni elegir, ni decidir. Bastaba con bajar la cabeza. Afuera seguía existiendo el granero, el gato, el frío. Pero afuera había dejado de ser un problema.

Comió el primer mes sin pensar. El segundo, sin mirar. Para el tercero ya no distinguía entre comer y vivir.

Y el frasco fue bajando. No de golpe: un grano a la vez, a su propio ritmo, al ritmo exacto de su apetito. Cada bocado lo alimentaba y lo hundía un centímetro. El mismo acto, las dos cosas.

La mañana en que quiso salir, el ratón hizo lo que había hecho siempre: se agachó y saltó. Y el borde del frasco —ese borde que una vez había pisado sin esfuerzo— estaba ahora a una altura que ya no le pertenecía.

Saltó otra vez. Y otra.

Desde ese día come lo que cae. No lo que elige: lo que alguien, desde arriba, decide dejar caer. Sigue vivo. Hace meses que no decide nada.

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Por qué el cuento no es una moraleja

La parábola describe un mecanismo documentado, no una lección moral. Cinco cuerpos de investigación lo explican por capas distintas y juntos cierran el caso de estudio.

1. La trampa de competencia — Levitt & March (1988). En su revisión fundacional Organizational Learning (Annual Review of Sociology), Barbara Levitt y James March describen la competency trap: la organización que obtiene buenos resultados con un procedimiento lo refina, lo repite y abandona la exploración de alternativas. Perfeccionar lo que funciona es, simultáneamente, desaprender lo que podría funcionar mejor. El maíz del frasco es la rutina rentable: nadie la abandona mientras alimente.

2. La paradoja de Ícaro — Danny Miller (1990). Miller analizó decenas de compañías en declive y halló un patrón contraintuitivo: no caían por sus debilidades, sino por la hipertrofia de la fortaleza que las había hecho exitosas. El innovador deriva en escapista; el constructor, en imperialista. Las alas que permiten volar son las que se derriten. En el frasco: el ratón no muere de hambre, muere de abundancia sin criterio.

3. La indefensión aprendida — Seligman & Maier (1967). Cuando el resultado deja de depender de la acción propia, el organismo deja de intentar — y sigue sin intentar incluso cuando la salida vuelve a estar disponible. Es la capa psicológica del cuento: el ratón que come lo que cae ya no salta, aunque alguien incline el frasco.

4. Las ironías de la automatización — Lisanne Bainbridge (1983). En Ironies of Automation (Automatica), Bainbridge formuló la ironía central del diseño de sistemas: cuanto mejor es el automatismo, más se degrada la habilidad del operador humano — precisamente del que debe intervenir cuando el automatismo falla. El caso canónico es el vuelo AF447 (2009): tripulación con alta dependencia del piloto automático frente a una falla de sensores que exigía pilotaje manual en condiciones degradadas. La habilidad no se pierde por decisión: se pierde por desuso.

5. El desplazamiento cognitivo — Nicholas Carr (2014). The Glass Cage documenta dos fenómenos medidos en aviación, medicina y arquitectura: automation complacency (el operador deja de supervisar porque el sistema rara vez falla) y automation bias (asume que la recomendación del sistema es correcta). Su tesis es más incómoda que la del reemplazo: la herramienta no solo ejecuta la tarea, redefine de qué es capaz el humano que la usa.

Las cinco capas describen la misma física: la capacidad que no se ejercita no se conserva, se consume.

La atrofIA del líder

El debate público sobre IA y liderazgo se quedó en el titular fácil: el reemplazo. Mi opinión, y la declaro libremente: el riesgo real no es que la IA reemplace al líder, es que lo hunda en el frasco mientras lo alimenta. La atrofia no se anuncia. Se descubre el día del salto.

La degradación ocurre en tres capas, y solo la primera es deseable.

• Capa 1 — la tarea. Delegar la redacción, el resumen, el análisis preliminar, el primer borrador. Esto es ganancia pura: libera horas sin costo cognitivo. Es el maíz bien usado.

• Capa 2 — el criterio. El líder deja de construir el juicio y pasa a validar el juicio ajeno. La diferencia es sutil y decisiva: validar requiere menos músculo que formular, y el músculo que no se usa se consume (Bainbridge). A los seis meses el líder todavía aprueba decisiones correctas, pero ya no podría haberlas producido.

• Capa 3 — la pregunta. La última en caer y la irrecuperable. El líder deja de formular el problema y empieza a elegir entre las opciones que el sistema le presenta. El frasco ahora define el menú. Esto es exactamente la indefensión aprendida de Seligman aplicada a la dirección: vivir de lo que cae desde arriba.

El punto histórico importa. Kodak inventó la cámara digital en 1975 y Blockbuster tuvo la oportunidad de comprar Netflix en 2000.

A ninguna le faltó información: ambas tenían el frasco lleno. Les faltó altura para saltar — la capacidad organizacional de abandonar el maíz que las alimentaba. Christensen lo llamó el dilema del innovador. Es el mismo frasco.

Y aquí está la asimetría que vuelve urgente el tema: el ratón se hunde al ritmo de su apetito. La IA acelera el apetito. Lo que antes tomaba una década de rutina rentable hoy se comprime en trimestres de productividad asistida.

El indicador a vigilar no es cuánto produce la IA en tu organización.
Es cuántas decisiones tu equipo todavía puede defender sin ella.

Diagnóstico: tres preguntas para medir la altura del salto

Tres preguntas aplicables en la próxima reunión ejecutiva. No miden adopción de IA: miden altura disponible.

1. De las últimas diez decisiones relevantes, ¿cuántas puede tu equipo reconstruir y defender sin el sistema? Menos de siete es señal de capa 2.

2. ¿Quién formuló la pregunta? Si en los últimos tres meses el equipo solo eligió entre opciones generadas, el menú ya no es propio: es capa 3.

3. ¿Qué pasa el día que el sistema falla o cambia de condiciones? La respuesta de Bainbridge: falla cuando más se lo necesita, y encuentra a un operador desentrenado.

El antidoto no es usar menos IA. Es ejercitar deliberadamente lo que la IA hace innecesario: formular el problema antes de consultar, producir una hipótesis propia antes de pedir análisis, y defender la decisión sin citar al sistema. Musculatura de juicio, con carga progresiva.

El detalle cruel del cuento es que el ratón no se da cuenta el día uno. Se da cuenta cuando ya no puede saltar.

Fuentes

• Levitt, B. & March, J. (1988). Organizational Learning. Annual Review of Sociology, 14, 319–340.

• Miller, D. (1990). The Icarus Paradox: How Exceptional Companies Bring About Their Own Downfall. HarperBusiness.

• Seligman, M. & Maier, S. (1967). Failure to escape traumatic shock. Journal of Experimental Psychology, 74(1).

• Bainbridge, L. (1983). Ironies of Automation. Automatica, 19(6), 775–779.

• Carr, N. (2014). The Glass Cage: Automation and Us. W. W. Norton.

• Christensen, C. (1997). The Innovator’s Dilemma. Harvard Business School Press.

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La próxima gran disputa comercial no ocurrirá solamente en Google, redes sociales o marketplaces. También ocurrirá dentro de las conversaciones. Con el lanzamiento de Businesses in ChatGPT, OpenAI habilita a las empresas a reclamar su presencia, actualizar información relevante y, en determinados casos, crear un agente conversacional que represente su oferta dentro de ChatGPT.

No se trata simplemente de “tener un chatbot”. Se trata de ocupar un lugar confiable en el momento en que una persona formula una intención concreta: “¿Qué solución existe para este problema?”, “¿qué producto se ajusta a mi necesidad?”, “¿qué empresa puede ayudarme?”.

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▶ La transformación es profunda: la empresa deja de competir solo por ser encontrada y empieza a competir por ser comprendida, recomendada y elegida en una conversación.

OpenAI presenta esta iniciativa a través de un Business Hub que permite reclamar el perfil de una organización, mantener actualizados datos esenciales y conocer cómo aparece la empresa en las conversaciones de los usuarios. Para retailers, además, contempla la carga de catálogos con productos, precios y disponibilidad. OpenAI

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Del SEO al valor de ser relevante en una respuesta

Durante años, la estrategia digital de una empresa se apoyó en una ecuación relativamente clara: producir contenido, optimizarlo para buscadores, invertir en pauta, atraer visitas y convertirlas en leads o ventas.

Ese modelo sigue vigente, pero comienza a convivir con una nueva capa: la descubribilidad conversacional.

Un usuario ya no necesita recorrer diez resultados, entrar a cinco sitios y comparar por su cuenta. Puede iniciar preguntando: “Necesito una herramienta para gestionar fraudes en comercios digitales” o “¿Qué opciones tengo para automatizar la atención de clientes en una PyME?”.

La respuesta no será necesariamente una lista de enlaces. Será una conversación que buscará interpretar contexto, restricciones, prioridades y alternativas.

Por eso, Businesses in ChatGPT abre una pregunta estratégica para los líderes: ¿qué información encontrará una IA cuando intente explicar qué hace nuestra empresa, para quién lo hace y por qué debería ser considerada?

Una organización con información fragmentada, precios desactualizados, propuestas ambiguas o una presencia digital inconsistente tendrá dificultades para ser representada correctamente. La IA no reemplaza la claridad estratégica: la vuelve más necesaria.

Qué habilita concretamente este servicio

La propuesta de OpenAI tiene tres capacidades principales.

Primero, permite a una empresa reclamar y verificar su perfil. Eso posibilita aportar datos actualizados sobre nombre, categoría, ubicación, horarios, contacto, servicios y enlaces. El perfil reclamado incorpora una verificación visual que comunica que la información está administrada por el negocio o por un representante autorizado. OpenAI

Segundo, habilita —para negocios elegibles— la creación de un Business Agent. Este agente puede responder preguntas sobre productos, políticas y servicios, utilizando la información y los lineamientos que la empresa define. En otras palabras, crea una capa conversacional entre la propuesta de valor y la intención del usuario.

Tercero, ofrece información sobre la aparición de la empresa en ChatGPT: frecuencia de menciones y temas de descubrimiento asociados con esas conversaciones. Esto puede convertirse en una nueva fuente de inteligencia comercial: no solo conocer qué se vende, sino qué preguntas, problemas y expectativas están llevando a los clientes a considerar una marca.

Para quienes operan una tienda Shopify, la integración promete simplificar el camino: conectar el catálogo, revisar la información comercial y publicar el agente luego de probarlo. Los productos, precios y disponibilidad pueden sincronizarse desde el catálogo de Shopify. OpenAI

No es publicidad: es presencia conversacional

Hay una diferencia relevante. Reclamar una empresa no garantiza una posición privilegiada ni ventas. OpenAI afirma que ChatGPT continuará realizando recomendaciones y comparaciones de manera independiente. OpenAI

Esto es importante porque evita una lectura simplista: no estamos frente a un botón para “comprar visibilidad”. Estamos frente a un nuevo entorno donde la calidad, actualidad y coherencia de la información de una empresa pueden influir en la forma en que se la comprende.

La ventaja no provendrá de llenar el perfil con frases de marketing. Vendrá de traducir claramente la esencia del negocio:

• Qué problema resuelve.

• Para qué tipo de cliente.

• En qué situaciones aporta valor.

• Qué ofrece realmente.

• Qué límites, requisitos y condiciones tiene.

• Qué evidencia respalda sus promesas.

Pensemos en una empresa de ciberseguridad. Si solo se describe como “líder en soluciones innovadoras”, será difícil que una conversación útil explique su diferencial. En cambio, si presenta con precisión sus servicios —por ejemplo, detección de fraude, protección de identidad, monitoreo 24/7, cumplimiento regulatorio o respuesta a incidentes— podrá ser considerada en contextos mucho más específicos y relevantes.

La misma lógica aplica a una firma de consultoría, una empresa de software, una clínica, un estudio profesional, una institución educativa o una PyME industrial.

El agente no debería vender más: debería orientar mejor

El riesgo de estas tecnologías es convertirlas en vendedores insistentes. OpenAI, de hecho, establece límites explícitos: los agentes deben identificarse como IA que representa a una empresa; no pueden inventar productos, precios, resultados o credenciales; tampoco pueden presionar a los usuarios, fabricar urgencia o solicitar datos sensibles innecesarios. OpenAI

Esa política contiene una enseñanza de diseño: un buen agente comercial no es el que habla más; es el que ayuda mejor a decidir.

Un Business Agent bien configurado debería poder:

• Explicar una oferta en lenguaje claro.

• Detectar cuándo una consulta requiere intervención humana.

• Informar requisitos, condiciones y límites sin ocultarlos.

• Guiar al usuario hacia una demostración, un contacto o una propuesta adecuada.

• Evitar recomendaciones que superen su ámbito de competencia.

En sectores regulados —salud, finanzas, seguros, legales o educación— esta frontera es decisiva. El agente puede informar, orientar y derivar. Pero no debe reemplazar el juicio profesional, tomar decisiones de alto impacto ni presentar asesoramiento especializado como si tuviera una matrícula o responsabilidad humana.

▶ La automatización gana legitimidad cuando sabe hasta dónde llegar.

La oportunidad para las PyMEs

Mi opinión es que esta novedad puede resultar especialmente relevante para las PyMEs que construyan una presencia digital ordenada antes que sus competidores.

Muchas organizaciones medianas tienen expertise genuino, relaciones sólidas y productos valiosos, pero una huella digital insuficiente: sitios desactualizados, catálogos dispersos, servicios mal explicados y conocimiento concentrado en pocas personas.

Businesses in ChatGPT les plantea una oportunidad concreta: transformar ese conocimiento comercial disperso en una interfaz conversacional disponible cuando un potencial cliente está buscando resolver un problema.

No exige convertirse de inmediato en una organización “AI-first” de gran escala. Exige algo más básico y, a la vez, más desafiante: ordenar la verdad operativa del negocio.

Eso implica revisar qué dice la empresa sobre sí misma en cada punto de contacto. Sitio web, brochures, LinkedIn, precios, catálogo, preguntas frecuentes, políticas comerciales y procesos de derivación deberían expresar una misma propuesta de valor.

Cinco decisiones para prepararse

Las empresas que quieran aprovechar esta capacidad deberían empezar por cinco acciones.

1. Auditar su identidad comercial: Revisar si la descripción de la empresa, sus servicios, clientes objetivo, casos de uso y diferenciadores son claros y consistentes.

2. Convertir conocimiento en respuestas: Recopilar las preguntas frecuentes que recibe el equipo comercial, técnico y de atención. Allí está la primera base de conocimiento útil para un agente.

3. Definir límites de autonomía: Determinar qué puede responder el agente, qué debe escalar a una persona y qué información nunca debe solicitar ni revelar.

4. Crear un gobierno de contenidos: Precios, condiciones, productos, disponibilidad y políticas deben tener responsables claros de actualización. Un agente que responde con información obsoleta destruye confianza.

5. Medir las nuevas conversaciones: Las temáticas por las cuales una empresa aparece pueden revelar necesidades emergentes, objeciones comerciales y nuevos segmentos de mercado.

El desafío de fondo: gobernar la representación digital

El lanzamiento también deja una advertencia. Las empresas seguirán apareciendo en ChatGPT aunque no tengan un agente propio, cuando las preguntas de los usuarios sean relevantes. Reclamar el perfil no elimina la independencia del modelo ni garantiza posicionamiento, pero permite aportar información más actual y verificable. OpenAI

Las marcas que ganen en esta nueva etapa no serán necesariamente las más ruidosas. Serán las que logren expresar con precisión qué valor entregan, sostener esa información con evidencia y diseñar conversaciones que respeten la inteligencia del cliente.

Porque, en definitiva, la IA no reemplazará la confianza. Hará más visible cuándo una empresa realmente la merece.

Fuentes

OpenAI. (s. f.). Businesses in ChatGPT: Claim your business. Recuperado el 10 de noviembre de 2026, de https://openai.com/business/businesses-in-chatgpt/

OpenAI. (2026, 10 de noviembre). Businesses in ChatGPT. https://openai.com/policies/businesses-in-chatgpt/

OpenAI. (2026, 10 de noviembre). Business agents policy. https://openai.com/policies/business-agents-policy/

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Esta canción cuenta lo que vive en el libro, y lo que muchos empresarios argentinos viven en silencio: pagar los sueldos antes que las propias cuentas, decir “todo bien” en casa, bajar la persiana un mediodía y sentir que el barrio se queda callado.

Pero también cuenta lo que vino después: un cuaderno, una hija con una idea y un pibe con ganas de aprender.

💭 La tecnología no crea el hambre, la multiplica.

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Letra

[Intro – piano and solo cello]
[Verse 1 – quiet, storytelling]
Cincuenta y cuatro años y una persiana,
la foto de mi viejo mirando desde la pared.
“El Progreso”, dice el cartel cada mañana,
y yo ya no sé si lo puedo sostener.

[Verse 2]
Pagué los sueldos antes que mis cuentas,
le sonreí al cliente con el miedo en la voz.
En casa dije “todo bien” mil veces,
y en el depósito lloré a solas con Dios.

[Pre-Chorus – building]
Nadie aplaude al que levanta la persiana,
nadie ve las noches sin dormir...

[Chorus – strings open]
Pero tengo hambre, hambre con propósito,
no de tener más, sino de ser.
Si me caigo, caigo hacia adelante,
y en las cenizas vuelvo a nacer.
Tengo hambre, hambre con propósito,
la herencia que no se puede perder.

[Verse 3 – darker, cello leads]
Un día bajé la persiana al mediodía
y el silencio del barrio me dolió.
Me senté en la silla que era de mi viejo
y abrí el cuaderno que él me dejó.

[Verse 4 – hope rising]
Una pregunta escrita con su letra
me miró como él solía mirar.
Mi hija llegó con su pantalla y una idea,
el pibe con hambre de aprender y de probar.

[Pre-Chorus]
Y entendí que la máquina no trae el hambre:
multiplica la que ya tenés...

[Chorus]
Por eso tengo hambre, hambre con propósito,
no de tener más, sino de ser.
Si me caigo, caigo hacia adelante,
y en las cenizas vuelvo a nacer.

Tengo hambre, hambre con propósito,
la herencia que no se puede perder.

[Bridge – choir enters, slow build]
Ya no soy el dueño de un almacén,
soy el que abre el camino a los que vienen.
Una mesa larga, tres generaciones,
y un mapa nuevo en la misma pared.

[Key Change]
[Final Chorus – full orchestra, cathartic]
¡Tengo hambre, hambre con propósito!
No de tener más, sino de ser.
Lo que mi viejo sembró con las manos
hoy mis hijos lo hacen florecer.
Tengo hambre, hambre con propósito,
la herencia que no se puede perder.

[Outro – piano and cello, spoken softly]
“El Progreso”...
Ahora sí, el cartel dice la verdad.

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Esta canción es la respuesta que encontré, contada como una escalera.

Primero, el hambre de trabajar, la que te despierta antes que el sol.

Después, el hambre de estudiar, la de entender lo que nadie explicó.

Luego la disciplina, que cuida el fuego, y el esfuerzo, que te levanta del barro.

Y arriba de todo, el hambre con propósito: la que ya no es para uno, sino para los demás.

💭 No es vacío, es una llama. Escuchala y preguntate cuál de estas hambres todavía te habita.

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Letra

[Intro – soft solo piano]
[Verse 1 – intimate, piano only]
Antes que el sol, ya estaba despierta,
con las manos llenas de algo por hacer.
No era el dinero, no era la puerta,
era un fuego antiguo pidiendo crecer.

[Verse 2 – strings enter softly]
Abrí los libros cuando todos dormían,
quise entender lo que nadie explicó.
Cada pregunta, una puerta que se abría,
y cada respuesta otra pregunta dejó.

[Pre-Chorus – building]
Y aunque el mundo me diga que pare,
que ya es suficiente, que ya llegué...

[Chorus – full emotion]
Tengo un hambre que no se calma,
que me levanta antes de amanecer.
Es la voz más honda de mi alma,
la que me empuja a volver a crecer.

No es vacío, es una llama,
no es carencia, es querer ser.
Tengo un hambre que no se calma
y no la quiero perder.

[Verse 3 – drums enter]
Aprendí que el talento no alcanza,
que el fuego muere si no se cuida.
La disciplina es la forma de la esperanza:
hacer lo mismo, cada día, toda la vida.

[Verse 4 – stronger]
Hubo noches de caer y levantarme,
con las rodillas sucias y el pecho de pie.
Nadie vino a rescatarme,
y en el barro, por fin, me encontré.

[Pre-Chorus]
Y aunque el mundo me diga que pare,
que ya es suficiente, que ya llegué...

[Chorus]
Tengo un hambre que no se calma,
que me levanta antes de amanecer.
Es la voz más honda de mi alma,
la que me empuja a volver a crecer.

No es vacío, es una llama,
no es carencia, es querer ser.
Tengo un hambre que no se calma
y no la quiero perder.

[Bridge – strings swell, choir enters]
Y un día entendí para qué tanta hambre:
no era para mí, era para los demás.
Hay un hambre que no se sacia comiendo...
se sacia dando, y pide más.

[Key Change]
[Final Chorus – full orchestra and choir, belted]
Tengo un hambre que no se calma,
ahora tiene nombre, tiene un para qué.
Es la voz más honda de mi alma,
la que me hizo caer y me volvió a poner de pie.

No es vacío, es una llama,
no es carencia, es querer ser.
Tengo un hambre que no se calma...
¡y no la voy a perder!

[Outro – solo piano, whispered]
Y no la voy a perder.

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💬 Hay preguntas que llegan una sola vez. Y hay otras que llegan muchas veces, con distintas voces, hasta que uno por fin las escucha.

En septiembre de este año escuché una pregunta en un streaming que no me dejó en paz. Era un episodio de Sin Manual, en El Cronista. El primer bloque se llamaba así, sin vueltas: ¿cuándo perdió Argentina el hambre de crecer? No hablaban de pobreza ni de crisis. Hablaban de otra cosa, más movilizadora: de la falta de ambición para crear empresas, para conquistar mercados, para poner un producto nuestro en una góndola del otro lado del mundo. De dueños desconectados de su propio negocio.

Me quedé pensando en esa pregunta varias semanas. Y descubrí que no era la primera vez que la escuchaba. Era la primera vez que alguien la decía en voz alta.

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La había escuchado en el curso de directores de Westfield Business School que compartimos con mi amigo César Viera, cada vez que hablábamos de qué separa a una empresa que sobrevive de una que trasciende.

La había escuchado en el programa para directores de PyME de UCEMA, este cuatrimestre y el anterior. Venía de empresarios que levantan la persiana todos los días sin que nadie los aplauda. Y la había escuchado, sobre todo, en las conversaciones con Patricia, Naty, Ayelén, Paola y Gaby. Con ellas compartimos algo que no figura en ningún programa: la transformación digital, si no es humana, no transforma nada.

💬 Ninguno de esos encuentros fue casual. Fueron causales. Sucesos invisibles que se fueron acomodando, sin que yo lo supiera, para que esa pregunta un día encontrara forma: ¿Cuándo perdimos el hambre de crecer?

Y entonces hice algo que no había hecho nunca.

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Por qué un cuento y no otro informe

Vengo de publicar dos trabajos con estructura de informe ejecutivos: La escalera de adopción de la IA y Elefénix Negro. Los defiendo. Sirven. Pero sirven para algo muy específico: le dan método a alguien que ya decidió moverse.

El problema que me quedó dando vueltas después de ese programa no es un problema de método. Es un problema de deseo. Y un diagrama no le devuelve el hambre a nadie.

Me siento con dueños de PYME que tienen el diagnóstico correcto, las herramientas al alcance y el presupuesto disponible, y no se mueven. No les falta información. Les falta algo anterior a la información. A esa gente un framework no la alcanza. Una historia, a veces, sí — porque uno no discute con un personaje, se reconoce en él.

Así que escribí un cuento corto. Cinco capítulos, un prólogo y un epílogo. Un almacén de barrio, tres generaciones y un cuaderno de tapa dura.

Las cinco hambres

No las inventé sentado en un escritorio. Las ordené para darle sentido a los procesos de transformación, y aparecen siempre en este orden:

1. El hambre de trabajar. Que no son las horas. Mateo, el protagonista, trabaja catorce horas por día y está quieto. Moverse no es avanzar: hay un tipo de trabajo que solo sostiene lo que ya existe.

2. El hambre de estudiar. Que no es acumular títulos. Es aprender exactamente lo que hace falta para responder la pregunta que te está molestando — ni más, ni menos.

3. El hambre de la disciplina. La menos épica de todas y la que sostiene a las otras cuatro.

4. El hambre del esfuerzo. Que no es sufrir más. Es elegir con precisión dónde estás dispuesto a que te duela, y aceptar que la mayoría de lo que pruebes va a fallar.

5. El hambre con propósito extraordinario. La única que no se agota, porque no persigue un resultado: orienta una vida.

La contradicción que tuve que resolver

Cuando empecé a escribir me frené de golpe, “chuta”, con una sospecha de incoherencia.

En 2020 publiqué Cien días en calma, un libro escrito durante el peor año que me tocó, con una meditación cada mañana y una reflexión después de cada una. ¿Cómo iba a hablar ahora de hambre si había escrito un libro entero sobre la calma?

Me llevó varios días. La respuesta la encontré releyendo mis propias páginas, que es una experiencia rara: no hay contradicción, hay una secuencia.

💬 El hambre sin calma es ansiedad. Arranca fuerte, quema todo en dos semanas y se apaga. El hambre con calma es disciplina. Avanza menos por semana y no se detiene.

De ahí sale el subtítulo. El hambre que no se calma no es el hambre desbocada: es la que se sostiene sin ansiedad. Lo que se calma no es el hambre. Es el ruido alrededor del hambre.

El capítulo que más me costó escribir

El tercero. Porque en el tercero el protagonista fracasa.

Mateo arranca, se entusiasma, toma su primer pedido por teléfono, lo entrega mal — y a los doce días abandona.

💬 Elegí ese número porque es el que más veces vi repetirse. No tengo una explicación científica para ofrecer, tengo una observación: entre el día diez y el día quince el entusiasmo se termina y todavía no hay resultados. Ahí se cae casi todo.

Un cuento motivacional habría saltado esa parte. Yo la puse en el medio exacto del libro, porque si tu lector ya vivió esos doce días —y casi todos los vivimos— un relato donde todo sale bien no le habla a él.

La salida son las 3+2 “C” del cambio que escribí en Cien días en calma: Compromiso incondicional, Conciencia plena, Confianza interior, más Creer y Crear. Las dos últimas, en presente y en primera persona, consolidan una sola frase: YO CREO. En castellano creer y crear se conjugan igual, y eso no es una casualidad lingüística: no se puede crear lo que no se cree.

Dónde entra la inteligencia artificial

Acá quiero ser muy claro, porque es la trampa en la que se cae con más facilidad.

💬 La tecnología no crea el hambre. La multiplica.

Una herramienta extraordinaria en manos de alguien que está esperando que algo se acomode no produce nada. Produce una suscripción más que se paga y no se usa. Lo vi decenas de veces.

Por eso en el cuento la IA casi no aparece en los primeros capítulos, y recién muestra todo su poder en el quinto. No es un recurso narrativo: es el orden real en el que las cosas funcionan.

💬 Primero el hambre, después la disciplina, después el propósito, y recién entonces las herramientas e IA.

Cuando ese orden se respeta, pasa algo que solo puedo describir de una manera: le da superpoderes a quien lo recorrió. Le permite hacer, por fin, lo que piensa y lo que siente.

Ese era el drama de todos los Mateo que conocí en más de treinta años de trabajo con tecnología: no les faltaban ideas, les faltaban manos.

💬 Esa distancia entre lo que uno piensa y lo que uno puede hacer es, en mi experiencia, la principal causa de resignación empresarial en nuestra región. Y es exactamente la distancia que estas herramientas e IA están cerrando.

Argentina, sin política y sin números

Tomé una decisión editorial que quiero explicar.

El cuento habla de desafíos que cualquiera que tenga un negocio en esta región reconoce: proveedores que cambian las condiciones de un día para el otro, costos que se mueven fuera de todo cálculo, consumo que cambia de forma.

💬 Habla de la conducta más cara de todas: esperar que alguien de afuera resuelva lo que uno no está haciendo.

Pero no hay una sola cifra ni una sola referencia política en todo el libro. Por dos razones. La primera es que los números envejecen y una historia no debería envejecer con ellos. La segunda es que el problema que me interesa no cambia de gobierno en gobierno: es el mismo desde que tengo memoria, y lo seguiremos teniendo si no lo miramos.

Sobre la resiliencia también quise evitar el relato fácil. La turbulencia por sí sola no forja a nadie: hay muchísima gente que atravesó las mismas tormentas y quedó solamente cansada. El dolor no enseña; enseña la reflexión sobre el dolor.

Qué trae el libro

• Siete piezas: prólogo, cinco capítulos y epílogo. Unas 44 páginas, pensado para leerse de una sentada.

• Una frase propia de apertura en cada capítulo.

• 14 ilustraciones originales en estilo watercolor graphic novel, con una curva de temperatura deliberada: el libro empieza frío y termina luminoso.

• Un cuaderno como hilo conductor. Cada capítulo cierra con una pregunta escrita en el cuaderno del abuelo, y esa pregunta abre el siguiente. En el epílogo se revelan las dos frases que Don Elías dejó en la última página.

• Conceptos de Business Evolution, del framework Elefénix Negro y de Cien días en calma, integrados en la historia y no explicados aparte.

Para quién lo escribí

Para dueños de PYME, emprendedores y líderes que ya saben qué hay que hacer y no se están moviendo. Para quien se levanta temprano, trabaja mucho y siente que está corriendo en el lugar.

Y para quien quiera regalárselo a alguien así, que es probablemente el mejor uso que tiene este libro.

Cómo bajarlo gratis

Para los suscriptores de #MartesCoach, Hambre con Propósito es gratis hasta el domingo 22 de novimebre.

1. Entrá a https://store.oscarschmitz.com/b/hambreproposito

2. Ingresá el código HAMBRE2026 al pagar. El precio queda en cero.

3. Bajá el PDF y el EPUB: 44 páginas, 7 capítulos y 14 láminas.

4. ¿Preferís Kindle? También está en Amazon: “Hambre con Propósito”.

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Esta canción es para todas las mañanas que vienen después: las seis de la mañana sin aplausos, el café con el miedo en el bolsillo, el que cayó ayer y hoy vuelve a abrir.

Elegí el rock de los noventa porque es la banda sonora de una generación de empresarios que aprendió a levantarse una y otra vez.

💭 Ponela fuerte antes de abrir tu negocio, tu oficina o tu computadora. Uno, por los que vinieron antes. Dos, por los que vienen detrás. Tres, por el sueño que no se vende. ¡Persiana arriba!

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Letra

[Verse 1 – driving piano]
Suena el despertador, todavía es de noche,
el mundo duerme y vos ya estás de pie.
Café en la mano, el miedo en el bolsillo,
y una pregunta: ¿hoy para qué?

[Pre-Chorus – staccato strings rising]
No hay aplausos a las seis de la mañana,
no hay testigos del que empieza otra vez...

[Chorus – full orchestra, choir]
¡Persiana arriba, que empieza el día!
¡Persiana arriba, hay un mundo por hacer!
Si ayer caíste, hoy es otra vida,
el que se levanta vuelve a nacer.
¡Persiana arriba, que el hambre es mía,
y nadie la puede detener!

[Verse 2 – brass joins]
Ya no estás solo frente a la tormenta,
tenés la red, la máquina, el saber.
Pero ningún algoritmo se levanta
si no hay un alma con ganas de hacer.

[Pre-Chorus]
No hay aplausos a las seis de la mañana,
no hay testigos del que empieza otra vez...

[Chorus]
¡Persiana arriba, que empieza el día!
¡Persiana arriba, hay un mundo por hacer!
Si ayer caíste, hoy es otra vida,
el que se levanta vuelve a nacer.
¡Persiana arriba, que el hambre es mía,
y nadie la puede detener!

[Bridge – half-time, then building with timpani]
Uno... por el que vino antes que vos.
Dos... por el que viene detrás.
Tres... por el sueño que no se vende.
¡Arriba! Que hoy se empieza una vez más.

[Final Chorus – triumphant, choir shouts]
¡Persiana arriba, que empieza el día!
¡Persiana arriba, hay un mundo por hacer!
Si ayer caíste, hoy es otra vida,
el que se levanta vuelve a nacer.
¡Persiana arriba, que el hambre es mía,
y nadie la puede detener!

[Outro – brass fanfare, final timpani hit]
Persiana arriba...
¡y a crecer!

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Queridos amigos, muy buenas tardes y gracias por su calurosa bienvenida. Tenía un profundo deseo de encontrarme con todos ustedes: representantes del mundo del trabajo en Argentina, trabajadores y empresarios, miembros de los sindicatos y de los movimientos populares, docentes y demás integrantes de la comunidad académica de la Pontificia Universidad Católica Argentina.

Saludo con afecto a su Gran Canciller, el Arzobispo de Buenos Aires, y al Presidente de la Comisión Episcopal de Pastoral Social, y les agradezco las palabras que me han dirigido en nombre de todos los aquí presentes. De modo particular, doy las gracias a quienes nos han compartido sus testimonios y sus expresiones artísticas, manifestando la grandeza de Dios en sus vidas.

De la misma forma que la música nos ayuda a elevar el alma a Dios y a trascender lo cotidiano de nuestra vida, el trabajo nos invita a colaborar en la maravillosa y armónica obra del Señor. A este respecto, San Juan Pablo II nos recordaba que el hombre, creado a imagen de Dios, mediante su trabajo participa en la obra del Creador y, según la medida de sus propias posibilidades, en cierto sentido continúa desarrollándola y la completa, avanzando cada vez más en el descubrimiento de los recursos y de los valores encerrados en todo lo creado.

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El trabajo, por lo tanto, no es un instrumento de conflicto, sino que contribuye a construir la realidad social mediante la aportación de todos y respetando el orden de la creación. Esta convicción sigue siendo actual por mucho que cambien las circunstancias que nos rodean e incluso la propia estructura del trabajo.

Hoy en día, el trabajo, en su fundamento antropológico y en la dimensión global que lo caracteriza, se enfrenta no solo a los fundamentos de la economía, sino también al reto de la crisis ecológica y al uso irresponsable de los recursos del planeta. Allí donde el dominio de unos pocos es la ley, el trabajo se convierte en explotación de todos los componentes del mundo laboral; a los trabajadores solo se les valora por su eficiencia. Una realidad que adquiere una urgencia sin precedentes a la luz de la perspectiva de la ecología integral formulada por el Papa Francisco, según la cual el trabajo contribuye a la gestión responsable de la creación, en la que el desarrollo técnico debe armonizarse con el respeto a los ritmos de la naturaleza y a los límites de los distintos ecosistemas.

Una indicación válida también en este momento de profundos cambios en la estructura del trabajo, en el que parece prevalecer la razón de unos pocos, olvidando que no es verdadero progreso aquello que aumenta el bienestar de algunos degradando los ecosistemas, trasladando los costes a las comunidades más vulnerables o poniendo en peligro las condiciones de vida de quienes vendrán después de nosotros. Todo trabajo y todos los componentes del mundo laboral deben tener siempre esta nota distintiva: lo realiza una persona poniendo en juego todo su potencial y tiende al pleno desarrollo del que lo ejecuta.

Nos encontramos aquí ante el primero y más fundamental de los principios de la Doctrina Social de la Iglesia: el principio de la dignidad de la persona humana. El ser humano es el autor, el centro y el fin de toda la vida económico-social, y por tanto, la economía debe estar al servicio de la persona y no la persona al servicio de la economía.

Esta afirmación puede parecer teórica, pero por el contrario constituye un punto central del pensamiento social de la Iglesia ya desde mi predecesor León XIII, quien, con el fin de fomentar la concordia entre las partes y eliminar los conflictos en el ámbito laboral, planteó la necesidad de crear un equilibrio adecuado entre los principios de la economía, la visión de los empresarios y las necesidades del trabajador y de su familia.

De ahí que el desempleo sea un auténtico drama en la vida de quien lo padece. Privar a una persona de trabajo no es simplemente negarle un ingreso económico; es herir gravemente su dignidad, anular su capacidad de aportar a la sociedad y sumergirla en la exclusión social, fragmentando la cohesión del cuerpo social y destruyendo la acción comunitaria finalizada al bien común.

Como nos recordaba el Papa Francisco, en una sociedad realmente desarrollada el trabajo es una dimensión irrenunciable de la vida social, ya que no solo es un modo de ganarse el pan, sino también un cauce para el crecimiento personal, para establecer relaciones sanas, para expresarse a sí mismo, para compartir dones, para sentirse corresponsable en el perfeccionamiento del mundo y, en definitiva, para vivir como pueblo.

Aquí vemos cómo el principio de la dignidad se vincula directamente con el principio del bien común, definido como el conjunto de condiciones de la vida social que hacen posible, tanto a las asociaciones como a cada uno de sus miembros, el logro más pleno y más fácil de la propia realización. El bien común exige superar el individualismo estéril y el utilitarismo corporativista, promoviendo una cultura del encuentro donde el crecimiento económico se traduzca en verdadero desarrollo humano integral.

Desde la perspectiva cristiana, además, contemplamos el trabajo como un medio de santificación, ya que al realizarlo cumplimos la voluntad del Altísimo. Y como leemos en las primeras páginas de la Biblia, el Señor Dios tomó al hombre y lo puso en el jardín de Edén para que lo cultivara y lo cuidara. Este mandato bíblico fundamenta el principio de destino universal de los bienes: si bien la Iglesia reconoce y defiende el derecho a la propiedad privada, este derecho está siempre gravado por una hipoteca social. La tierra y sus frutos han sido dados por Dios para el sustento de toda la humanidad.

El cultivar y cuidar implica que no somos dueños absolutos, sino custodios de una herencia que debe compartirse con justicia y equidad, erradicando las asimetrías estructurales que marginan a los más débiles y tomando en cuenta la responsabilidad hacia las generaciones futuras. Se trata de una situación que afecta a las personas, a las comunidades y a las naciones, y que influye incluso en las relaciones entre Estados, minando la confianza mutua y el sentimiento de pertenencia común a la familia humana de cada pueblo, y el deber de los Estados de colaborar en la resolución de los problemas mediante decisiones comunes. Por eso podemos decir que ya desde los orígenes de nuestra existencia sobre la Tierra, el trabajo forma parte del modo en el que nosotros, los seres humanos, colaboramos con la acción de Dios para perfeccionar el mundo.

Dignidad de la persona, bien común, destino universal de los bienes: esos principios nos hablan de una intrínseca dimensión relacional y confluyen en el principio de solidaridad, que no es un sentimiento superficial de compasión, sino la responsabilidad de cada uno, de cada institución, para el bien de todos. En una estructura económica globalizada que tiende a la cultura del descarte, la solidaridad se convierte en una fuerza capaz de construir una arquitectura social que pueda redefinir las necesidades del mercado y las relaciones laborales según criterios de justicia y siguiendo la lógica de la reciprocidad. De esta forma, en manos de quien sabe utilizarlos, los talentos se convierten en un modo privilegiado de contribuir a un efectivo bien común que se adapta a los avances tecnológicos, pero sin dejar a nadie atrás.

Para el cristiano esto también significa reconocer que es Dios quien actúa en nosotros, si sabemos admitirlo humildemente. Es innegable el ingenio con el que este pueblo se ha aplicado al trabajo y ha sabido contribuir al bien común y a desarrollar innovaciones útiles para la sociedad. Por solo mencionar algunos ejemplos, podemos pensar en áreas como la astronomía, el mundo agrícola y la ciencia médica, donde las aportaciones de algunos argentinos han logrado avances significativos.

Pensemos también en el trabajo discreto y sacrificado que suponen las tareas del hogar, las horas gratuitas que se ofrecen para dar el mate cocido a los chicos en los barrios, o las largas jornadas que se invierten para poder arar, cultivar y cosechar un campo. Aquí se manifiesta de manera diáfana el principio de subsidiariedad, el cual establece que ni el Estado ni las grandes corporaciones deben absorber las iniciativas y capacidades de las comunidades locales y de las agrupaciones intermedias, sino más bien apoyarlas y potenciarlas.

En la tradición del pensamiento social de la Iglesia, el Estado no tiene que hacerlo todo, sino que tiene la tarea de favorecer la actuación de los cuerpos intermedios: familias, autoridades locales, grupos y movimientos sociales, manteniendo el poder regulador para el bien común y asumiendo las tareas que las agrupaciones inferiores no pueden cumplir. Hoy en día este principio, que el Papa Pío XI fue el primero en integrar en la doctrina social, se ha convertido en el marco en el que se desarrolla la acción de los gobiernos y que regula también las formas de integración económica entre los Estados.

Al mismo tiempo, los movimientos populares, la economía popular y los trabajadores informales —los cartoneros, los campesinos, los artesanos— son expresiones vivas de esta subsidiariedad activa que el Papa Francisco ha defendido en sus discursos a los movimientos populares. Ellos no esperan pasivamente la asistencia del Estado; se organizan desde abajo para construir soluciones comunitarias. Con su demanda de inclusión social, ellos abogan por esas tres T: tierra, techo y trabajo, que el Papa Francisco indicó como exigencias de la justicia social.

Por eso es estimulante escuchar sus testimonios, queridos amigos, y descubrir cómo Dios ha ido creciendo dentro de ustedes a través del camino de la humildad. Nos damos cuenta de que no nos bastamos a nosotros mismos, que necesitamos de los demás y que solo abriéndonos a la colaboración con quienes nos rodean podremos construir entre todos un mundo mejor. Al igual que Dios nos ha creado de manera singular, Él cuenta también de modo individual con cada uno de nosotros, pero a la vez nos invita a la comunión entrando en relación con Él y con los demás. Este es el camino para construir la Argentina unida que deseamos para el futuro: una auténtica amistad social en los términos de Fratelli tutti, que supere la polarización dialéctica y configure una arquitectura de la paz fundada en la justicia y el diálogo a nivel nacional y multilateral.

En el mundo empresarial nos interpela con fuerza la vida del venerable Enrique Shaw, empresario católico que se convirtió al descubrir la belleza del Evangelio expresado en la Doctrina Social de la Iglesia. El futuro beato, con una concepción cristiana del hombre, entendió que la industria no era solo engranaje productivo ni un medio de acumulación de capital, sino una verdadera comunidad de personas llamadas a crecer juntas. Su pensamiento, que ha sido bien estudiado en esta universidad que él mismo contribuyó a fundar, queda expresado con claridad en sus propias palabras: «Es necesario formar empresarios cristianos y darles un estilo de vida; contribuir a un mundo mejor principalmente mediante la acción de cada empresario cristiano en su propia esfera. Esta es una misión de religión y vida: tratar de santificarnos a través de la profesión, de santificar la profesión».

Los empresarios, creadores de puestos de trabajo con su capital, arriesgan tantas veces el propio patrimonio porque es imposible crear riqueza en un país sin implicarse personalmente, sin asumir la incerteza que produce el futuro, cuyos parámetros se escapan por completo de nuestro control. Al mismo tiempo, hay que permanecer alerta para huir del riesgo de la avaricia que, como dijo el Papa Francisco, es una enfermedad del corazón. La vocación empresarial es una noble tarea si se orienta por el principio de la función social de la propiedad y del capital. Cuando el beneficio económico se absolutiza como el único criterio de éxito, la empresa se deshumaniza y deviene en una estructura de pecado que genera exclusión. Los empresarios están llamados a subvertir esta lógica tecnocrática mediante una inversión ética que priorice la sostenibilidad ambiental y la dignificación laboral, asumiendo que el éxito financiero debe medirse en clave del bien común.

Los sindicatos y agrupaciones de trabajadores tienen aquí un importante campo de crecimiento y desarrollo, implicándose de un modo más directo en conseguir que se respeten las condiciones dignas de los trabajadores. Las iniciativas surgidas en ese contexto han contribuido de manera decisiva a mejorar la legislación laboral, a proteger a los más vulnerables y a promover condiciones más humanas. Su misión es específica: ser instrumento de solidaridad y cohesión, canales de colaboración entre el trabajador y la empresa. Desde esta perspectiva, el sindicato es una institución indispensable cuando defiende a los que no tienen voz y cuando se resiste a la mercantilización de la fuerza del trabajo. Sin embargo, para mantener esta autoridad moral, el sindicalismo debe mirar permanentemente a las periferias existenciales, integrando y tendiendo puentes hacia los trabajadores precarizados, informales y excluidos del sistema formal, tomando en cuenta las profundas transformaciones que atraviesa el mundo del trabajo.

Los desafíos de la inteligencia artificial y de la automatización desregulada pueden poner en riesgo tantos puestos de trabajo y convertirse en una verdadera amenaza para el adecuado desarrollo humano integral. La técnica debe estar siempre supeditada a la ética. El algoritmo no puede sustituir el discernimiento humano ni el valor intrínseco de la presencialidad y el esfuerzo del trabajador.

Los poderes públicos deben velar para que esto no suceda; antes bien, al contrario: el acceso al trabajo para todos debe seguir siendo un objetivo prioritario de las políticas públicas y de los procesos económicos, criterio de juicio para evaluar la calidad humana de un modelo de desarrollo. Es insustituible el compromiso de las autoridades públicas en la promoción de políticas estables que favorezcan el pleno empleo y la inclusión social bajo un marco ético, donde la economía de mercado y el Estado operen subsidiariamente en la redistribución justa de las oportunidades.

Dios nos llama a todos a estar atentos a las necesidades de quienes nos rodean, sirviendo a los demás desde nuestro trabajo. El conocer el rostro del sufriente en las periferias urbanas y rurales es la clave del amor político que propone Fratelli tutti. La fraternidad no es una utopía abstracta, sino una categoría política y teológica que nos obliga a mirarnos como iguales, rompiendo los muros de la indiferencia globalizada. No rehuyamos el cotidiano encuentro con Cristo en la tarea de cada día, por banal e insignificante que nos pueda parecer. No hay trabajo pequeño a los ojos de Dios: la grandeza de una obra no reside en lo que se realiza, sino en el amor que se pone en cada gesto, en cada palabra, en cada pensamiento.

Queridos hermanos y hermanas, les dejo como tarea para este mundo en profundos cambios los principios que han originado la Doctrina Social de la Iglesia: defender la dignidad del ser humano, promover el bien común, reconocer el destino universal de los bienes, vivir una solidaridad efectiva y una subsidiariedad responsable para construir juntos la civilización del amor. Trabajemos con perseverancia, poniendo a Dios en el horizonte de nuestro actuar y al ser humano en el centro de nuestras decisiones. Solo así podremos estar seguros de estar transitando el camino en la tierra que Dios ha diseñado para nosotros en el cielo, y solo así podremos dar frutos con nuestra labor, frutos que permanezcan hasta la vida eterna.

Muchas gracias.

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Por qué conviene leer este libro hoy

Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman’s OpenAI (Penguin Press, mayo de 2025) no es una historia corporativa celebratoria ni un manual de management. Es una investigación periodística sobre cómo se construyó, financió y concentró el poder tecnológico más influyente de nuestra década.

Karen Hao no escribe desde la fascinación. Es ingeniera formada en el MIT, fue editora senior de inteligencia artificial en MIT Technology Review y corresponsal de tecnología y sociedad china para The Wall Street Journal. Esa doble competencia —técnica y periodística— explica el tono del libro: entiende los modelos y, al mismo tiempo, rastrea sus cadenas de suministro.

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La obra se apoya en cientos de entrevistas realizadas a lo largo de años de cobertura del sector, además de documentación interna y correspondencia. OpenAI no participó del proyecto. Ese dato importa para leerla con el criterio adecuado.

▶ El libro no trata sobre Sam Altman ni sobre ChatGPT. Trata sobre una pregunta que todo directorio debería poder responder por escrito. ¿Quién decide qué tecnología se construye, con qué incentivos, usando qué recursos, bajo qué controles y para beneficio de quién?

Hao elige la metáfora del imperio con intención precisa. Su tesis es que la IA contemporánea no se expande solamente por calidad algorítmica, sino por capital, cómputo, datos, energía, talento, infraestructura, influencia regulatoria y trabajo humano que casi nunca aparece en los anuncios de producto.

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Su argumento no pide rechazar la IA. Pide abandonar tres creencias cómodas: que la innovación es inevitable, que la tecnología es neutral y que la responsabilidad termina en quien escribe el código.

Tres lentes sobre el mismo fenómeno

Leer el libro aislado produce una imagen parcial. Lo valioso aparece al cruzarlo con otras dos miradas hoy disponibles para cualquier ejecutivo.

El lente de la investigación. Hao reconstruye el fenómeno desde las comunidades, los contratos, los documentos y los trabajadores. Mira la infraestructura.

El lente de los protagonistas. The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist (Focus Features, 2026; en Netflix desde septiembre de 2026), codirigido por Daniel Roher —ganador del Oscar por Navalny— y Charlie Tyrell, pone frente a cámara a Sam Altman, Dario y Daniela Amodei, Demis Hassabis, Yoshua Bengio, Emily M. Bender y Tristan Harris. El film está construido como una investigación personal: Roher espera un hijo e intenta entender el mundo que va a heredar. Esa estructura emocional es, a la vez, su fortaleza narrativa y su límite analítico.

El lente del testimonio extendido. En su conversación de más de dos horas con Steven Bartlett en The Diary Of A CEO (marzo de 2026), Hao sostiene algo más filoso que en el libro: que la AGI funciona como herramienta de marketing y que la narrativa de la carrera tecnológica entre Estados Unidos y China opera como justificación para acelerar sin contrapesos.

Decálogo para la agenda del directorio

• La IA no es un recurso abstracto. Cada modelo depende de energía, chips, agua, centros de datos, datos, etiquetado, talento especializado y capital concentrado.

• La AGI también es una narrativa estratégica. Más allá de su viabilidad técnica, la promesa de una inteligencia superior organiza inversión, talento, legitimidad pública y velocidad corporativa.

• La misión se diluye cuando los incentivos cambian. Una organización puede nacer con propósito de seguridad pública y, al escalar, quedar dominada por presiones de mercado y control.

• La velocidad sin gobierno genera deuda institucional. Lanzar primero da ventaja comercial y acumula riesgo reputacional, regulatorio, humano y operacional.

• Concentrar cómputo es concentrar poder. Si pocos actores controlan infraestructura, modelos fundacionales y canales de distribución, la autonomía de empresas y países se reduce.

• El trabajo humano no desaparece: se invisibiliza. Detrás de sistemas aparentemente autónomos hay moderadores, evaluadores, anotadores, expertos de dominio y usuarios que corrigen errores.

• El impacto laboral se gestiona por tareas, no por titulares. La OIT estima que alrededor del 25% del empleo mundial está en ocupaciones con algún grado de exposición a la IA generativa, pero solo el 3,3% cae en la categoría de exposición máxima. Exposición no es sustitución.

• La desigualdad del impacto es medible. En el mismo informe, el 4,7% del empleo femenino está en el nivel de exposición más alto frente al 2,4% del masculino; y la exposición total trepa al 34% del empleo en países de ingreso alto contra el 11% en los de ingreso bajo.

• La energía es una variable de diseño, no un detalle de sustentabilidad. La Agencia Internacional de Energía proyecta que el consumo eléctrico global de los centros de datos pasará de unos 415 TWh en 2024 a cerca de 945 TWh en 2030 en su escenario base —aproximadamente el consumo eléctrico total de Japón hoy—, con un rango de entre 700 y 1.700 TWh hacia 2035 según el escenario.

• La verificación es parte del gobierno, no del área técnica. Ningún dato de alto impacto entra en una decisión sin fuente, unidad y método auditables. Esto vale tanto para la cifra que trae el proveedor como para la que trae el crítico; más adelante veremos por qué el propio libro lo demuestra.

El cambio de paradigma: de herramienta a sistema de poder

En la mayoría de las conversaciones de directorio, la IA aparece reducida a una agenda de productividad: menos tiempo, menos costo, más contenido, mejor atención al cliente. Todo eso es real y valioso.

La adopción además se aceleró con fuerza. El AI Index Report 2025 de Stanford HAI registró que el 78% de las organizaciones relevadas usaba IA en 2024, frente al 55% del año previo, y que quienes la aplicaban en al menos una función de negocio pasaron del 33% al 71%.

Pero Hao obliga a ampliar el lente. Cada decisión de adopción implica elegir proveedores, delegar conocimiento, exponer datos, modificar puestos, consumir infraestructura y aceptar —o cuestionar— un modelo de concentración.

Dicho de otro modo: una decisión que parece operativa suele tener consecuencias estratégicas.

Por eso la conversación madura sobre IA no puede limitarse a qué herramienta compramos. Debe incluir cinco preguntas:

• ¿Qué problema de negocio resolvemos y cómo medimos el valor?

• ¿Qué datos, procesos y decisiones quedan expuestos o condicionados?

• ¿Qué nuevas dependencias tecnológicas estamos creando?

• ¿Qué capacidades humanas debemos aumentar en lugar de reemplazar?

• ¿Qué mecanismo de gobierno nos permite corregir el rumbo a tiempo?

💬 “Una misión inspiradora no protege a una organización si sus incentivos empujan en dirección contraria.”

La transformación empieza en el liderazgo. Un ejecutivo que adopta IA sin comprender sus incentivos delega demasiado. Uno que la rechaza por temor pierde posición competitiva. El liderazgo aumentado exige una tercera postura: aprender, experimentar, medir y gobernar.

No se trata de convertir a cada director en especialista en modelos fundacionales. Se trata de entender que la IA amplifica las capacidades y las debilidades de la organización. Si los procesos son confusos, automatiza confusión. Si los datos son pobres, escala errores. Si la cultura no confía, la adopción es cosmética. Si falta propósito, vuelve más eficiente una dirección equivocada.

▶ La tecnología no sustituye la responsabilidad directiva: la vuelve más visible.

Los cuatro movimientos del argumento

El libro se organiza en cuatro partes y dieciocho capítulos. Más que recorrerlos, propongo leerlos como cuatro movimientos de un mismo argumento, cada uno con su traducción ejecutiva.

1. El origen: cuando la estructura de financiamiento define la estrategia

La primera parte reconstruye la fundación de OpenAI y la tensión entre una misión declarada de beneficio para la humanidad y la ambición de construir una tecnología de alcance extraordinario. La organización se presenta inicialmente como alternativa a las grandes corporaciones: una institución orientada a la seguridad, pensada para evitar que una IA avanzada quede capturada por intereses exclusivamente comerciales.

El problema aparece con la escala. Entrenar modelos de frontera exige más cómputo, más datos, más energía y más capital. El ideal de independencia entra en colisión con la realidad del financiamiento.

La lección directiva es dura: la estructura de financiamiento condiciona la estrategia, aun cuando la misión siga escrita en la pared. Un propósito que no se traduce en derechos de decisión, controles, incentivos y rendición de cuentas es decoración.

Caso aplicado. Una fintech latinoamericana adopta un modelo fundacional externo para automatizar evaluación documental y atención de reclamos. Si el único criterio es bajar costos, traslada información sensible, sesgos y riesgo regulatorio a una arquitectura que no controla. La eficiencia será real; la dependencia también. La pregunta madura no es si funciona, sino qué capacidad estratégica estamos cediendo al usarlo.

💡 En transformación digital hablamos de visión, cultura y tecnología. Falta una cuarta dimensión: arquitectura de poder. ¿Quién puede frenar un lanzamiento? ¿Quién evalúa efectos no previstos? ¿Quién decide sobre datos, seguridad y propiedad intelectual? Sin esas respuestas, el gobierno de IA es un documento, no una capacidad.

2. La comercialización: del laboratorio a la plataforma

La segunda parte describe el pasaje de una organización de investigación a una empresa sometida a la carrera competitiva. El foco deja de ser únicamente producir conocimiento y pasa a ser convertirlo en plataforma de uso masivo.

Hao plantea una crítica directa: cuando el desarrollo depende de recursos concentrados, parte de la investigación queda condicionada por la estrategia corporativa, el secreto comercial y la competencia geopolítica. El conocimiento circula menos y se vuelve activo estratégico.

Para un ejecutivo esto tiene una consecuencia concreta. La IA generativa no se evalúa como una aplicación aislada, sino como una capa que atraviesa procesos, datos, propiedad intelectual y experiencia del cliente. Cuanto más integrada, mayor su valor —y más alto el costo de cambiar de proveedor, auditar resultados o recuperar autonomía.

La comercialización también altera el ritmo de decisión. El proveedor tiene incentivos para publicar antes y convertir la adopción en barrera de entrada. La organización usuaria debería tener el incentivo contrario: adoptar a la velocidad que permita sostener valor, confianza y control.

Caso aplicado. Una aseguradora implementa IA generativa para resumir siniestros y asistir a analistas. Fase uno: reducción del tiempo administrativo sin automatizar decisiones de cobertura. Fase dos: validaciones, trazabilidad y revisión de sesgos. Fase tres: ampliación de autonomía, solo con evidencia y gobierno. El error clásico es confundir una demo convincente con un proceso listo para operar a escala.

💬 “La velocidad de lanzamiento puede ser una ventaja de mercado; rara vez es una ventaja institucional.”

3. La promesa y sus costos fuera de pantalla

Esta es la parte más provocadora. Hao explora cómo el imaginario de la AGI organiza decisiones de líderes, inversores y científicos. La promesa es enorme: acelerar descubrimientos, ampliar capacidades humanas, producir prosperidad. Su objeción es que esa promesa puede justificar una carrera de recursos sin contrapesos proporcionales.

La contradicción que expone es elegante: una narrativa sobre inteligencia aparentemente inmaterial descansa sobre una infraestructura profundamente material. Chips, centros de datos, redes eléctricas, minerales, agua, cadenas de suministro, comunidades anfitrionas y presupuestos de capital sin precedentes.

Los números explican por qué el punto importa. Según Stanford HAI, la inversión privada global en IA generativa alcanzó USD 33.900 millones en 2024, un 18,7% más que el año anterior, dentro de una inversión corporativa total en IA de USD 252.300 millones.

Hao insiste además en el trabajo humano que permite que la IA parezca automática: moderación de contenidos, clasificación de datos, evaluación de respuestas, corrección de comportamientos nocivos. El mensaje no es que la automatización sea falsa, sino que suele apoyarse en una red laboral distribuida globalmente y con condiciones desiguales.

Para una empresa, esto redefine la pregunta sobre productividad. Si una automatización reduce tiempo interno pero genera una carga de supervisión inviable, deteriora la calidad del trabajo o externaliza riesgo hacia terceros invisibles, no está creando valor sostenible: está desplazando costos.

💡 Coincido con la necesidad de medir externalidades y agrego un punto pragmático. Casi ninguna empresa puede modificar la infraestructura global de IA; todas pueden modificar sus decisiones de compra y uso. Exigir transparencia al proveedor, clasificar riesgos, prohibir el uso de datos sensibles sin acuerdo, registrar impactos sobre roles y elegir modelos más eficientes cuando la tarea no requiere máxima escala. La sostenibilidad tecnológica se decide en el diseño de cada caso de uso.

4. La crisis de gobierno y la rendición de cuentas

La última parte se centra en los conflictos de liderazgo y la crisis de gobierno corporativo de OpenAI. Hao usa esos episodios para iluminar un problema mayor: cuando una organización concentra capacidades de enorme impacto, los desacuerdos sobre seguridad, velocidad y propósito dejan de ser asuntos internos y pasan a ser de interés público.

El gobierno de una organización no se evalúa en tiempos de estabilidad. Se revela bajo presión, con conflicto de intereses y decisiones irreversibles sobre la mesa. Si la continuidad de la dirección depende de acuerdos informales, relaciones personales o alianzas de poder, el propósito institucional queda expuesto.

💬 “La gobernanza no sirve para explicar una crisis después de que ocurrió; sirve para que la organización no se quede sin opciones antes de decidir.”

Esto es directamente aplicable a directorios y comités ejecutivos. Muchas empresas ya tienen políticas de ciberseguridad, privacidad y continuidad del negocio. Pocas tienen una gobernanza de IA capaz de responder siete preguntas:

• ¿Qué usos de IA están prohibidos?

• ¿Quién es dueño de cada caso de uso?

• ¿Qué datos se pueden compartir con proveedores?

• ¿Qué controles se exigen antes del despliegue?

• ¿Cómo se registran y corrigen incidentes?

• ¿Qué decisiones requieren revisión humana obligatoria?

• ¿Qué métricas se informan al directorio y con qué frecuencia?

El Reglamento Europeo de IA marca la dirección del mercado: la responsabilidad no se limita a quien desarrolla el modelo, también alcanza a quienes implementan sistemas y toman decisiones de alto impacto.

💡 Este es el aporte más útil del libro para un ejecutivo. La lección no es desconfiar de toda empresa tecnológica. Es más exigente: no delegar la responsabilidad estratégica en el proveedor más sofisticado. La IA se compra; el juicio, la rendición de cuentas y la legitimidad no.

El caso que mejor enseña: la corrección de la propia autora

Hay un episodio que no estaba en el libro y que hoy es parte de su valor formativo.

En diciembre de 2025, Hao publicó dos correcciones sobre la huella hídrica de los centros de datos. La principal afectaba al capítulo 12: un dato sobre un centro de datos proyectado por Google en Cerrillos, Chile, estaba sobredimensionado en un factor de mil, por una confusión de unidades entre litros y metros cúbicos en la documentación de origen. WIRED cubrió el episodio y la discusión técnica que lo rodeó.

▶ El estándar que le exigimos a una investigación crítica es exactamente el que deberíamos exigirle al business case de nuestro próximo proyecto de IA.

Vale leer el desenlace completo, porque el matiz es el aprendizaje. Incluso con la cifra corregida, el consumo proyectado del sitio equivalía aproximadamente al uso residencial de agua de la comuna, y el permiso ambiental del proyecto fue revocado parcialmente en instancia judicial. El problema era real; la magnitud publicada, no.

💡 La corrección fortalece el libro más de lo que lo debilita, y por una razón que aplica a cualquier directorio. En IA, las afirmaciones de alto impacto —de los críticos y de los vendedores— requieren evidencia verificable, unidades auditadas y transparencia metodológica. Un comité que no sabe revisar la fuente de un número no está gobernando: está opinando con convicción.

Playbook: ocho movimientos para una adopción inteligente

Propongo convertir las preguntas del libro en ocho decisiones ejecutables.

1. Empezar por el problema, no por la herramienta. Armar una cartera de problemas de negocio —tiempos de respuesta, reprocesos, fraude, calidad de servicio, análisis documental, conocimiento disperso, decisiones lentas— y definir para cada uno una métrica de valor. Sin métrica hay experimentación, no transformación.

2. Clasificar los casos de uso por nivel de riesgo. Separar los usos de bajo riesgo —redacción, búsqueda interna, síntesis de documentos no sensibles— de los de alto impacto: selección de personas, crédito, salud, educación, precios, fraude, cumplimiento, decisiones legales. Los primeros sirven para aprender rápido. Los segundos exigen trazabilidad, validación, revisión humana y aprobación de gobierno.

3. Construir un inventario de IA. Muchas organizaciones ya usan IA sin saberlo, embebida en herramientas SaaS, asistentes de productividad, CRM y plataformas de marketing. Registrar proveedor, finalidad, datos involucrados, usuarios, integraciones, riesgos y responsable de negocio. No se gobierna lo que no se ve.

4. Definir política de datos y propiedad intelectual. Establecer qué información nunca se carga en herramientas públicas o no aprobadas —datos personales sensibles, secretos comerciales, contratos, código, información financiera no publicada, expedientes de clientes— y fijar reglas de retención, entrenamiento, residencia de datos y uso de contenidos generados.

5. Mantener al humano en las decisiones irreversibles. Usar IA para preparar, comparar, detectar anomalías y proponer alternativas. Un analista de riesgos trabaja mejor con IA; un algoritmo no debería ser la única autoridad que niega un crédito o clasifica personas sin mecanismo de apelación.

6. Medir valor y daño potencial en el mismo tablero. De un lado: productividad, calidad, tiempos, satisfacción, precisión. Del otro: errores, sesgos, incidentes de privacidad, alucinaciones, dependencia del proveedor, quejas y efectos sobre el trabajo. La eficiencia sin confianza es una ganancia transitoria.

7. Rediseñar roles, no solo instalar software. La OIT propone analizar la exposición por tareas en lugar de asumir la eliminación de ocupaciones. Capacitar no es enseñar prompts aislados: es enseñar criterio, verificación, diseño de procesos y colaboración humano-IA.

8. Llevar la conversación al directorio. Instalar un comité de IA con negocio, tecnología, legal, seguridad, datos, personas y riesgo. Su función no es burocratizar, sino tomar decisiones explícitas sobre prioridades, inversiones, límites y aprendizaje institucional.

▶ Transformar lo imposible en posible no consiste en automatizar todo. Consiste en usar la IA para ampliar la capacidad humana sin perder autonomía, propósito ni responsabilidad.

Optimismo con evidencia

Empire of AI es un libro incómodo, y ahí reside su utilidad. Karen Hao recuerda que la inteligencia artificial no llega a las empresas como una fuerza natural: es diseñada, financiada, entrenada, distribuida y gobernada por personas e instituciones que pueden ser interpeladas.

Mi conclusión es optimista y no ingenua. La IA puede mejorar productividad, acelerar innovación y ampliar el acceso al conocimiento. Pero su potencial solo será transformador si los líderes asumen una responsabilidad proporcional a su poder.

El futuro no dependerá de quién tenga el modelo más grande, sino de quién logre combinar tecnología, ética, eficiencia, gobernanza y humanidad para construir organizaciones confiables.

Y como enseña la propia corrección de Hao: eso empieza por auditar los números con los que justificamos nuestras decisiones.

Referencias y fuentes

Libro

• Hao, Karen. Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman’s OpenAI. Nueva York: Penguin Press, 20 de mayo de 2025. Edición en español: El imperio de la IA: Sam Altman y su carrera por dominar el mundo.

• Hao, Karen. “Empire water changes” — correcciones sobre la huella hídrica de los centros de datos, 17 de diciembre de 2025. https://karendhao.com/20251217/empire-water-changes

• WIRED. “You’re Thinking About AI and Water All Wrong” — cobertura del episodio y del debate técnico. https://www.wired.com/story/karen-hao-empire-of-ai-water-use-statistics

Documental

• The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist. Dirigido por Daniel Roher y Charlie Tyrell. Estados Unidos: Focus Features, 2026. Estreno en salas el 27 de marzo de 2026; en Netflix desde septiembre de 2026. 104 minutos. Con Sam Altman, Dario Amodei, Daniela Amodei, Demis Hassabis, Yoshua Bengio, Emily M. Bender y Tristan Harris. https://www.netflix.com/title/82792555

• Tráiler oficial subtitulado al español latino “The AI Doc”. Canal Shut in Flix Movie Trailer, 2026.

• Entrala, Gustavo. “Por qué Sam Altman quiere impedir que veamos esta película”. Canal Gustavo Entrala, 2026. Lectura crítica en español del documental y de la disputa narrativa que rodeó su estreno. 16 min.

Entrevistas en video con Karen Hao

• Entrala, Gustavo. “La agenda oculta de ChatGPT”. Canal Gustavo Entrala, diciembre de 2025. Entrevista en español: fundación de OpenAI, disputa interna sobre la AGI, el despido y la recontratación de Sam Altman, y los paralelismos con los imperios históricos. 1h31.

• The Diary Of A CEO con Steven Bartlett. “AI Whistleblower: We Are Being Gaslit By AI Companies, They’re Hiding The Truth! – Karen Hao”, 26 de marzo de 2026. La AGI como herramienta de marketing, el encuadre de la carrera entre Estados Unidos y China, el trabajo humano oculto y la regulación. 2h+.

• Democracy Now! “Empire of AI’: Karen Hao on How AI Is Threatening Democracy & Creating a New Colonial World”, 2025. Eje colonial del argumento, con casos de Kenia, Chile y Uruguay. 17 min.

• · Versión en español: https://www.democracynow.org/es/2025/7/4/empire_of_ai_karen_hao_on

Contrapuntos y evidencia complementaria en video

• TED. “OpenAI’s Sam Altman Talks ChatGPT, AI Agents and Superintelligence — Live at TED2025”. Conversación con Chris Anderson, grabada en TED2025, Vancouver, 11 de abril de 2025. 47 min. El argumento de la industria, en primera persona.

• Entrala, Gustavo. “¿Qué sabe este pionero de la IA para vaticinar el fracaso inminente de la industria?”. Canal Gustavo Entrala, 7 de noviembre de 2026. Entrevista a Gary Marcus —científico cognitivo, profesor emérito de la Universidad de Nueva York y autor de Taming Silicon Valley— sobre los límites de los grandes modelos de lenguaje, la burbuja de inversión, la desinformación y la regulación. 1h03.

• DW Documentary. “How big AI companies exploit data workers in Kenya”. Deutsche Welle, 2024. Investigación sobre la fuerza laboral invisible que entrena los sistemas de IA. 22 min.

Informes e investigación citados

• Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI). AI Index Report 2025, abril de 2025. Capítulo “Economy”: 78% de organizaciones usando IA en 2024 (55% en 2023); USD 33.900 millones de inversión privada global en IA generativa; USD 252.300 millones de inversión corporativa total. https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/economy

• Organización Internacional del Trabajo (OIT). Gmyrek, P. et al. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140, Ginebra, 2025. DOI: 10.54394/HETP0387. https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure

• Agencia Internacional de Energía (IEA). Energy and AI, 2025. Escenario base: el consumo eléctrico de los centros de datos pasa de ~415 TWh (2024) a ~945 TWh en 2030 y ~1.200 TWh en 2035, con un rango de 700 a 1.700 TWh según escenario. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

• Unión Europea. Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act), Reglamento (UE) 2024/1689. Texto y herramientas de consulta:

  https://artificialintelligenceact.eu

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¡Bienvenidos al segundo paso de este camino de transformación de nuestro propósito extraordinario! 🚀

En el Día 1 observamos los valores que queremos honrar y aquello que ya no queremos sostener. Hoy damos un paso más profundo: mirar cómo nuestra identidad también se construye en relación con otros. ✨

No somos solamente lo que creemos ser. También somos las conversaciones que habitamos, los vínculos que construimos, el impacto que generamos y aquello que los demás pueden ver en nosotros —incluso cuando todavía no lo vemos.

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Paso a paso sugerido

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3️⃣ ✏️ Realizar el PDF: Ejercicio Ellos, Yo y Nosotros
4️⃣ 🦋 Ejercicio opcional: El circo de la mariposa / El cambio

🕒 Tiempo total estimado: 60 minutos.

💡 Ideas centrales para observar hoy

• 🔄 La transformación de ellos al yo y al nosotros.

• 🧭 Las necesidades personales y las necesidades que construimos en comunidad.

• 🪟 La Ventana de Johari: lo que sé de mí, lo que otros ven y aquello que todavía podemos descubrir.

• 🤝 “Yo soy mis relaciones”: los vínculos nos transforman y nosotros también transformamos los vínculos.

• 🦋 La pregunta de fondo: ¿estoy intentando mejorar como gusano o dispuesto/a a convertirme en mariposa?

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El 2 de noviembre de 2026, el Instituto Nacional de Estadística y Censos de Argentina (INDEC) anunció el lanzamiento del Catálogo API-INDEC (api.indec.gob.ar), su primer portal de interfaces de programación de aplicaciones para el consumo directo de estadísticas oficiales.

El anuncio, difundido en la cuenta de X @INDECArgentina, marca un cambio estructural en la forma en que el organismo distribuye información: de la publicación de cuadros e informes técnicos estáticos a un modelo de datos como servicio (Data-as-a-Service).

Funcionamiento técnico

El Catálogo opera bajo arquitectura REST con respuestas en JSON y sintaxis de filtrado estilo PostgREST: parámetros como select, limit, offset, order y operadores de comparación (eq, gt, like, in, entre otros) permiten consultas granulares sin procesamiento posterior.

El acceso requiere autenticación mediante token JWT bajo esquema Bearer, obtenido tras un registro con verificación por correo electrónico.

Cada respuesta retorna un máximo de 1.000 filas, por lo que la extracción de series completas exige paginación controlada por el encabezado Content-Range.

El servicio es compatible con cualquier cliente HTTP —Insomnia, Yaak— y con entornos analíticos como Power BI, Python o R.

Alcance de los datos

En esta primera etapa, en fase beta, el catálogo pone a disposición 18 servicios de datos que cubren los principales indicadores de la economía y la sociedad argentina: el Índice de Precios al Consumidor (IPC), el Estimador Mensual de Actividad Económica (EMAE) a nivel general y sectorial, los índices de producción industrial manufacturera y minera, el Sistema de Índices de Precios Mayoristas, el Índice del Costo de la Construcción, exportaciones e importaciones de bienes por rubro y país, las tasas del mercado de trabajo y la incidencia de la pobreza y la indigencia (EPH), la valorización de las canastas básicas y de crianza, y las proyecciones de población por jurisdicción, sexo y edad.

Según el organismo, estos datos se actualizan pocos minutos después de la publicación de cada informe técnico, de acuerdo con el calendario anticipado de difusión.

Por qué importa a los líderes de datos

A mi juicio, esta iniciativa trasciende lo técnico: expresa una tendencia que ya consolidaron bancos centrales y oficinas de estadística de referencia —el Bureau of Labor Statistics de Estados Unidos o Eurostat ofrecen APIs equivalentes desde hace más de una década— y que ahora alcanza a Argentina.

Para los equipos de datos y los líderes empresariales de la región, el impacto es directo: elimina la fricción de la carga manual de cuadros .xlsx, reduce el error humano en la actualización de tableros y habilita la construcción de modelos predictivos y de monitoreo macroeconómico en tiempo real, con trazabilidad y fecha de origen verificable. Es, en términos de transformación digital, un paso hacia la interoperabilidad entre el Estado y el sector privado.

Queda, sin embargo, una tarea pendiente para quienes lo adopten: auditar la calidad y continuidad del servicio durante su fase beta, y capacitar a los equipos en el uso correcto de los signos convencionales del INDEC (dato provisorio, estimado, confidencial), que condicionan la interpretación estadística de cada serie.

Para comenzar: registro en api.indec.gob.ar/register y documentación completa en api.indec.gob.ar/docs.

Referencias

• Hilo de INDEC Argentina en X

• Documentación Catálogo API-INDEC

• Catálogo de servicios de datos

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Antes de preguntarnos qué queremos hacer, necesitamos mirar con honestidad desde dónde queremos vivir, decidir y construir.

Por eso comenzamos por nuestros valores y antivalores.

Los valores son aquello que nos importa profundamente: lo que, cuando está presente, nos hace sentir coherencia, energía y sentido.

Los antivalores, en cambio, nos muestran aquello que no estamos dispuestos a sostener más: situaciones, vínculos o formas de vivir que nos alejan de quienes queremos ser.

📅 Esta primera etapa es la base de las próximas etapas. Y tendrán toda una semana para realizarla con calma y profundidad. No se trata de completar una tarea: se trata de comenzar una conversación genuina con ustedes mismos. ✨

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Paso a paso sugerido

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3️⃣ 📺 Ver el video: Cómo hacer el ejercicio de Valores y Antivalores

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5️⃣ ✏️ Realizar el PDF: Ejercicio de Antivalores

🕒 Tiempo total estimado: 1 hora y 30 minutos.

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Durante más de cuatro décadas, la hoja de cálculo ha sido el sistema nervioso central de la gestión empresarial. Desde la contabilidad fundacional hasta el seguimiento de proyectos complejos, las cuadrículas de filas y columnas democratizaron el procesamiento de datos.

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Sin embargo, a medida que las organizaciones escalan en la era digital y exponencial, enfrentan un limitante estructural: una tabla bidimensional es excelente para almacenar y estructurar datos, pero deficiente para la toma de decisiones ágil, la colaboración visual y la ejecución operativa en tiempo real.

Históricamente, para superar esta limitación, los líderes empresariales se veían obligados a exportar sus bases de datos hacia plataformas de Business Intelligence (BI), gestores de proyectos de terceros o desarrollos No-Code externos, fragmentando la información, multiplicando licencias de software y rompiendo la única fuente de verdad (Single Source of Truth).

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La introducción de Sheets Canvas (Create Canvas) en Google Sheets cambia este paradigma operativo. Impulsada por el modelo Gemini 3.8 Flash, esta funcionalidad convierte datos tabulares estáticos en aplicaciones ligeras, interactivas y personalizadas —denominadas por Google como “mini-apps”— mediante simples instrucciones en lenguaje natural (prompts), sin escribir una sola línea de código ni configurar tablas dinámicas o fórmulas matriciales complejas.

¿Qué es exactamente Sheets Canvas y por qué representa un cambio de paradigma?

Sheets Canvas es una capa dinámica e interactiva de lectura y escritura (read-write layer) que se construye directamente sobre los datos de una pestaña de Google Sheets. A diferencia de los gráficos tradicionales o de los paneles de visualización pasivos, un Canvas no es una imagen ni un reporte desconectado: funciona como una interfaz de usuario (UI) operativa integrada como una pestaña más dentro del mismo archivo de la hoja de cálculo.

Sus cuatro pilares arquitectónicos redefinen la productividad ejecutiva y operativa:

1. Sincronización Bidireccional en Tiempo Real (Two-Way Binding): Este es su mayor diferencial técnico. Si un miembro del equipo arrastra una tarjeta de la columna “En Progreso” a “Completado” dentro del tablero visual del Canvas, o si modifica un presupuesto mediante un deslizador interactivo, la celda correspondiente en la hoja de cálculo subyacente se actualiza instantáneamente. Del mismo modo, cualquier carga o edición masiva realizada en la cuadrícula original impacta en vivo sobre la mini-app.

2. Desarrollo “Zero-Code” Conversacional: La creación de interfaces deja de ser un proceso técnico de diseño de rangos y pasa a ser un ejercicio de arquitectura de intenciones. El usuario describe qué necesita visualizar, qué acciones desea ejecutar sobre los datos y cómo quiere agrupar la información; Gemini interpreta el esquema de columnas de la hoja y compila la aplicación en segundos.

3. Refinamiento Iterativo por Prompts: Si la primera versión de la mini-app requiere ajustes —como pasar a modo oscuro (dark mode), incorporar un botón de carga rápida, añadir un filtro por responsable o cambiar una gráfica de barras por un mapa de calor—, basta con enviar una instrucción de seguimiento en el panel lateral de Gemini.

4. Gobernanza y Colaboración Nativa: Al vivir como una pestaña dentro del documento de Google Sheets en Google Drive, hereda automáticamente los permisos de seguridad, auditoría y acceso del archivo original (Editor, Comentador o Lector). Quienes tienen permiso de edición pueden operar la mini-app y modificar registros; quienes tienen permiso de solo lectura pueden interactuar con los filtros sin alterar la base de datos.

Cómo se utiliza, requisitos técnicos y disponibilidad de suscripción

Flujo de activación Paso a Paso

Para transformar una hoja de datos en una mini-app interactiva desde un navegador de escritorio, existen tres rutas de acceso nativas dentro de Google Sheets:

1. Desde el Panel Lateral de IA: Abrir el panel de Ask Gemini (ícono de la estrella en la esquina superior derecha), desplegar el menú de herramientas (Tools) y seleccionar Create canvas.

2. Desde la Barra de Menú Superior: Navegar a Insert (Insertar) $\rightarrow$ Create a canvas.

3. Desde la Barra Inferior de Pestañas: Hacer clic directamente en el menú Canvas ubicado junto a las pestañas de las hojas en la barra inferior y seleccionar Create a canvas.

Una vez activada la herramienta, se ingresa el prompt detallando el diseño y la lógica operativa. Al finalizar la generación, aparece una nueva pestaña con un ícono distintivo. En su barra superior, el usuario cuenta con el botón View data (para saltar instantáneamente a la tabla fuente), Copy link (para compartir el acceso directo a la mini-app) y el botón de edición con Gemini para iterar el diseño.

Versiones de suscripción disponibles

Google desplegó esta funcionalidad globalmente sin costo adicional dentro de las siguientes licencias comerciales, corporativas y de consumo:

Limitaciones técnicas a considerar en la arquitectura de datos

• Volumen de Celdas: El tamaño combinado de los datos de origen no debe superar el millón de celdas (1,000,000).

• Alcance de Pestaña Única: Cada Canvas se alimenta de los datos de una sola pestaña (Sheet tab). Si el modelo de datos está distribuido en múltiples hojas, la buena práctica arquitectónica es consolidar primero una vista maestra mediante funciones como QUERY, FILTER o VLOOKUP/XLOOKUP y construir el Canvas sobre esa pestaña consolidada.

• Formato y Entorno: El archivo debe estar guardado en formato nativo de Google Sheets dentro de Google Drive (los archivos .xlsx de Excel deben convertirse primero mediante Archivo > Guardar como Hojas de cálculo de Google) y tener habilitados los permisos de descarga, copia e impresión. Su creación y uso están optimizados para navegadores web de escritorio, y los prompts de instrucción funcionan con su máxima precisión semántica en idioma inglés (aunque los datos contenidos en la tabla pueden estar en español).

Ecosistema audiovisual oficial: Qué es y cómo funciona en la práctica

Antes de abordar los seis casos específicos del anuncio oficial, Google publicó piezas fundamentales que ilustran el flujo de trabajo integral de un usuario de negocios operando múltiples vistas sobre sus datos:

Caso Integral de Comunicación y Lanzamiento: En el video oficial Create interactive mini-apps with Sheets canvas, se presenta el caso de Maya, una gerente de comunicaciones que lidera el lanzamiento de un producto. En lugar de ahogarse en miles de filas, utiliza Sheets Canvas en tres frentes: primero transforma datos crudos de sentimiento de prensa en un dashboard con filtros interactivos por canal y trimestre; luego convierte la logística de múltiples charlas y oradores en una agenda visual (Run of Show); y finalmente gestiona el estado de las publicaciones de prensa en un tablero Kanban donde, al arrastrar un medio de “In Progress” a “Published”, la hoja de cálculo base se actualiza al instante.

Tutorial Técnico Oficial de Implementación: En el video How to create interactive dashboards and apps in Google Sheets, el equipo de Google Workspace explica paso a paso cómo invocar el ícono de Canvas desde la barra inferior, cómo el sistema genera una pestaña independiente sincronizada y cómo la especificidad del prompt (detallando el propósito del tablero y los filtros requeridos) determina la riqueza funcional de la mini-app resultante, abarcando desde análisis de reseñas de clientes hasta experiencias gamificadas de onboarding de empleados.

Aplicación en Evaluación de Proveedores y Costos: En Creators and Business Owners Transform Their Workflow with Sheets canvas in Google Workspace 🚀, se muestra cómo transformar una árida planilla comparativa de cotizaciones de proveedores en una interfaz visual que permite comparar costos, entregables y plazos de ejecución filtrando por rangos de fechas o líneas de producto en tiempo real.

Análisis profundo de los 6 casos oficiales de Google Workspace

En su publicación oficial “Turn your data into action: 6 mini apps you can create with Sheets canvas”, Google detalla seis arquitecturas de mini-apps diseñadas para resolver cuellos de botella recurrentes en los equipos de trabajo. A continuación se analiza cada caso, su video demostrativo oficial, la estructura de la hoja de cálculo subyacente y el prompt exacto de ingeniería de instrucciones para replicarlo.

Caso Oficial 1: Transformar Listas de Tareas en Tableros Kanban Dinámicos

• Video Demostrativo Oficial: Sheets canvas: Turn project trackers into dynamic Kanban boards

• El Problema que Resuelve: Las listas de tareas en filas (como la apertura de un local comercial o el despliegue de un proyecto de software) impiden visualizar rápidamente cuellos de botella o sobrecarga de trabajo por miembro del equipo.

• Estructura del Sheet Subyacente: En la demostración oficial (basada en el proyecto “Coffee Shop Workflow”), la tabla posee encabezados limpios en la fila 1: Week (Semana: W1, W2), Phase (Estado: Completed, In Progress, Need More Input, Not Started), Task Type (Categoría: Strategy, Coordination, Staffing, Operations, Regulatory, Legal, Equipment, Marketing), Task Name (Nombre de la tarea), Description (Detalle operativo), Priority (Prioridad con chips desplegables: High, Medium, Low) y Task Owner (Responsable: Sarah, Alex, Chloe, etc.).

• Funcionamiento y Resultado de la Mini-App: Gemini construye una aplicación llamada Project Kanban Task Board que incluye en la cabecera indicadores clave (KPIs) en tiempo real: Total Tasks (13), In Progress (3), Need Input (2), una barra de progreso porcentual (Done 23%) y un botón azul + Quick Add Task. Incorpora un buscador semántico y filtros desplegables por semana, prioridad y propietario. Al arrastrar la tarjeta “Lead Barista Interviews” (asignada a Chloe) de la columna In Progress a Need More Input, y cambiar su prioridad de High a Low dentro de la tarjeta, los contadores superiores se recalculan en el acto y la celda correspondiente en la tabla de datos refleja el nuevo estado sin intervención manual.

• Prompt de Aplicación Oficial:

Caso Oficial 2: Consolidar Métricas Densas en Dashboards Ejecutivos (Executive-Ready Dashboards)

• Video Demostrativo Oficial: Consolidate dense metrics into executive-ready dashboards

• El Problema que Resuelve: Analizar miles de filas de retroalimentación de productos (product feedback), encuestas NPS o rendimiento de campañas de marketing hace perder de vista las macro-tendencias estratégicas.

• Estructura del Sheet Subyacente: Una hoja de datos transaccionales o de registros de clientes con columnas como: Date (Fecha), Customer Segment (Segmento: Enterprise, SMB, Consumer), Channel (Canal de adquisición o soporte), Product Line (Línea de producto), Sentiment Score (Puntaje numérico o calificación CSAT/NPS), Feedback Category (Tema emergente: Precio, Usabilidad, Soporte) y Customer Verbatim (Comentario textual).

• Funcionamiento y Resultado de la Mini-App: Genera un centro de comando ejecutivo donde los directivos pueden filtrar por segmento de clientes de alto valor, aislar caídas en el puntaje de sentimiento y explorar las categorías críticas de reclamos en autoservicio (self-serve), manteniendo los gráficos sincronizados ante cada nueva fila que ingrese a la hoja.

• Prompt de Aplicación (Inglés y Español):

Caso Oficial 3: Transformar Pronósticos Financieros en Modelos Interactivos de Escenarios

• Video Demostrativo Oficial: Transform financial forecasts into interactive scenario models

• El Problema que Resuelve: El modelado financiero tradicional y los análisis de sensibilidad (What-If Analysis) en hojas de cálculo suelen ser rígidos; alterar supuestos durante una reunión de directorio conlleva el riesgo de sobrescribir celdas críticas o romper fórmulas anidadas.

• Estructura del Sheet Subyacente: Una tabla de proyección financiera (P&L Forecast o Flujo de Caja proyectado por trimestre/mes) con columnas o filas para: Period (Mes/Trimestre), Base Revenue (Ingresos Base), Growth Rate % (Tasa de crecimiento), Customer Acquisition Cost (CAC), Churn Rate % (Tasa de cancelación), COGS % (Costo de ventas), Operating Expenses (OPEX) y Net Margin / EBITDA.

• Funcionamiento y Resultado de la Mini-App: Construye un simulador financiero interactivo con controles deslizantes (sliders) y selectores de escenarios (Pesimista, Base, Optimista). El equipo directivo puede mover las palancas de inflación, costos o crecimiento en vivo durante una sesión estratégica y observar instantáneamente cómo se curva el gráfico de rentabilidad y flujo de caja.

• Prompt de Aplicación:

Caso Oficial 4: Mapear Detalles de Eventos en Cronogramas Visuales (Run-of-Show Calendars)

• Video Demostrativo Oficial: Map event details onto visual schedules

• El Problema que Resuelve: Organizar una conferencia multi-track, un congreso corporativo o el lanzamiento de un producto implica coordinar decenas de sesiones simultáneas. En una grilla plana es sumamente difícil detectar solapamientos de horarios (overlaps), baches en la agenda o conflictos de asignación de salas.

• Estructura del Sheet Subyacente: Una hoja de agenda de eventos con las columnas: Session Title (Título de la charla/actividad), Track / Category (Eje temático o escenario: Main Stage, Workshop Room A, VIP Lounge), Date (Fecha), Start Time (Hora de inicio), End Time (Hora de fin), Speaker Name (Orador responsable), Room / Location (Ubicación física o link virtual) y Logistics Notes (Requerimientos de audio/video).

• Funcionamiento y Resultado de la Mini-App: Despliega una grilla cronológica visual por bloques horarios y pistas simultáneas. Si un orador retrasa su vuelo, el organizador simplemente arrastra el bloque de su conferencia media hora más tarde en la línea de tiempo visual o cambia la sala in-situ, actualizando inmediatamente la hoja maestra que consulta todo el personal de producción.

• Prompt de Aplicación:

Caso Oficial 5: Organizar y Priorizar Tareas en una Matriz Visual de Planificación (2x2 Matrix)

• Video Demostrativo Oficial: Organize and prioritize tasks on a visual planning board

• El Problema que Resuelve: Cuando el backlog de desarrollo de productos o iniciativas estratégicas crece sin control, priorizar qué construir primero leyendo una lista vertical de 200 ítems genera parálisis por análisis.

• Estructura del Sheet Subyacente: Una lista de Product Backlog o iniciativas con columnas: Initiative / Feature Name (Nombre del requerimiento), Category / Department (Área), Impact Score (Puntaje de Impacto de negocio del 1 al 10), Effort Score (Esfuerzo requerido o complejidad del 1 al 10), Owner (Líder), Target Quarter (Trimestre objetivo: Q1, Q2) y Status.

• Funcionamiento y Resultado de la Mini-App: Renderiza una matriz estratégica de cuatro cuadrantes. Durante la sesión de priorización, el equipo puede recalibrar el esfuerzo o el impacto de cada iniciativa en la interfaz; las tarjetas se desplazan visualmente entre cuadrantes, dejando en evidencia las victorias rápidas (Quick Wins: alto impacto y bajo esfuerzo) y actualizando las puntuaciones en el Sheet base.

• Prompt de Aplicación:

Caso Oficial 6: Convertir Ideas Crudas en Próximos Pasos con un Tablero Colaborativo de Workshop

• Video Demostrativo Oficial: Turn raw ideas into next steps with a collaborative board

• El Problema que Resuelve: Las sesiones de lluvia de ideas (brainstorming) suelen terminar en listas desordenadas de ocurrencias que luego alguien debe clasificar, votar y asignar manualmente, perdiendo la energía y el consenso logrados en la reunión.

• Estructura del Sheet Subyacente: Una tabla simple surgida de una carga rápida o de un Google Form conectado al Sheet, con las columnas: Idea Title (Concepto), Description (Explicación breve), Theme / Category (Categoría o pilar), Submitted By (Autor), Upvotes (Contador numérico de votos), Action Status (Estado: Raw Idea, Under Review, Approved for Action) y Action Owner (Responsable asignado).

• Funcionamiento y Resultado de la Mini-App: Emula la experiencia de un pizarrón digital colaborativo (al estilo Miro o FigJam, pero estructurado sobre datos tabulares). Los participantes hacen clic en el botón de votación de cada tarjeta durante la sesión, las tarjetas se reordenan en vivo según el consenso del grupo y el líder asigna responsables de ejecución directamente desde la vista de tarjetas.

• Prompt de Aplicación:

10 Casos de aplicación práctica para PYMES: De la planilla al sistema de gestión “light”

Para las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) en Latinoamérica y el mundo, el costo de licenciar e implementar múltiples softwares especializados (un CRM para ventas, un ERP pesado para inventario, un ATS para recursos humanos y una plataforma de BI para directorio) suele ser prohibitivo o generar una curva de adopción que los equipos operativos rechazan. La mayoría de las PYMES ya operan sobre Google Sheets.

Aplicar Sheets Canvas permite a una PYME transformar sus hojas de cálculo actuales en un ecosistema de micro-aplicaciones de gestión sin costo adicional de desarrollo. A continuación, se presentan 10 arquitecturas listas para implementar distribuidas en las cinco áreas críticas del negocio (Comercial, Estratégica, Operativa, Administrativa y RRHH).

Nota metodológica: Se recomienda escribir los prompts en inglés o especificar en inglés la lógica de la interfaz haciendo referencia exacta entre comillas a los nombres de las columnas en español de su hoja de cálculo, dado que el motor de compilación de interfaz de Gemini responde con mayor precisión estructural bajo esta sintaxis.

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Más temprano que tarde, todos los estudiantes que se encuentran en la recta final de su licenciatura enfrentan una misma pregunta, tan abierta como intimidante: ¿qué pasa después de recibirse? Para algunos, la respuesta es entrar sin escalas al mercado laboral. Pero para otros el siguiente paso lógico es profundizar su formación.

En una disciplina como la psicología, esa pregunta se vuelve más compleja que en otras, porque la carrera no desemboca en un único ejercicio profesional sino en varias ramificaciones con lógicas propias: clínica, educativa u organizacional son solo algunas de ellas, pero la lista es larguísima.

Elegir un posgrado en psicología implica, entonces, elegir también hacia cuál de esas ramas avanzar, y esa decisión no debería tomarse a la ligera. Estos son algunos de los puntos a tener en cuenta:

Si el título tiene validez oficial

El primer filtro, antes de mirar cualquier otra cosa, es si el título que otorga el programa tiene Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE) ante la Secretaría de Educación Pública (SEP). Puede parecer una simple cuestión administrativa, pero lo cierto es que, sin ese reconocimiento, el posgrado no tiene efectos legales para ejercer ni para acceder a ciertos concursos o cargos.

Esta información es tan importante que suele estar publicada en la propia página del programa, generalmente junto al número de acuerdo secretarial correspondiente. Confirmarlo antes de avanzar con la inscripción evita sorpresas que después son difíciles de resolver.

Qué perfil de ingreso exige el programa

No todos los posgrados en psicología aceptan el mismo perfil de aspirante. Algunos exigen título de licenciatura en psicología específicamente, mientras que otros amplían el ingreso a carreras afines como pedagogía o educación, con pequeñas variaciones según la institución.

Revisar ese requisito con tiempo evita descartar opciones por error o, peor, perder tiempo al avanzar con una inscripción que después no puede completarse. El perfil de ingreso suele incluir también competencias blandas esperadas, como trabajo en equipo o adaptabilidad, aunque esas no sustituyen el requisito académico de base.

Qué orientación ofrece realmente el programa

Dos posgrados pueden llamarse igual y preparar para ejercicios profesionales distintos. Lo que define el perfil de egreso no es tanto el nombre general de la maestría sino la orientación específica dentro de su plan: clínica, educativa u organizacional, entre otras posibles según la institución.

Confundir estas orientaciones antes de inscribirse suele costar tiempo y dinero. Alguien interesado en intervención terapéutica directa necesita competencias distintas a las de alguien que busca gestionar personas dentro de una empresa, aunque ambos perfiles puedan egresar formalmente del mismo posgrado.

Estas son las orientaciones más habituales en México para un posgrado en psicología:

Qué modalidad y duración se ajustan a tu situación

La modalidad disponible también condiciona la elección final. Presencial, semipresencial y en línea responden a lógicas de cursada distintas, y no todas las sedes ofrecen las tres orientaciones completas en cada formato, así que conviene confirmarlo antes de descartar opciones por nombre.

• Presencial: horarios de clase fijos, asistencia obligatoria

• Semipresencial: combina tramos en línea y encuentros presenciales

• En línea: esquema asíncrono, sin franjas horarias obligatorias

Elegir el formato correcto no es un detalle logístico menor: es parte de la misma decisión que incluye la orientación. Por ejemplo, un posgrado en psicología con la especialización ideal pero incompatible con la rutina laboral o de estudio termina siendo, en la práctica, inviable para quien lo cursa.

Cómo revisar el plan de materias antes de inscribirte

La orientación real de un posgrado casi nunca aparece en el resumen general del programa: se define en el detalle de materias obligatorias y electivas, distribuidas por cuatrimestre, que conforma el plan de estudios completo de cada institución.

Ese plan también indica la carga horaria real de cada cuatrimestre y si existen materias compartidas entre orientaciones distintas. Revisarlo completo, y no solo el resumen publicado en la página de inscripción, permite anticipar cuánto tiempo semanal exige el programa antes de comprometerse con la cursada.

Por qué las electivas definen el perfil final

Dos estudiantes pueden cursar el mismo posgrado y egresar con especializaciones distintas según qué electivas hayan elegido hacia el final del programa. Revisar ese tramo específico antes de inscribirse permite confirmar si la orientación buscada está realmente disponible en esa sede.

Entre las instituciones privadas que ofrecen esta formación está UNITEC, cuya Maestría en Psicología tiene reconocimiento oficial de la SEP e incluye las orientaciones organizacional y educativa como electivas, con una duración de 1 año 8 meses en formato acelerado o 2 años en el estándar.

El programa ofrece inicios de clase distribuidos durante todo el año, en modalidad presencial y en línea, y suma dos diplomados adicionales dentro del mismo plan: uno en Psicología Organizacional y otro en Psicología Educativa, con valor curricular propio al momento de buscar empleo.

Un lunes a la mañana, doña Elsa, setenta y dos años, paciente de rodilla, llama a su kinesióloga:

—Laura, querida, ¿me están cargando? Ya me llegaron cuatro avisos iguales de que mañana tengo turno.

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No fue la única. A las once, el grupo de pacientes ya decía que “el consultorio se volvió loco”. El sistema de turnos lo había hecho el sobrino de Laura en un fin de semana largo, con una de esas inteligencias artificiales que escriben programas solas. Durante dos semanas fue lo mejor que le había pasado al consultorio.

Cuando Laura le preguntó por qué había mandado cuatro avisos, el sobrino contestó lo que contestaría casi cualquiera hoy:

—No sé todavía. Pero estaba probado. La IA me dijo que estaba todo probado.

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El problema ya no es construir

Hace dos años la pregunta era si una IA podía programar. Esa pregunta está respondida: puede, y rápido. El 84% de los desarrolladores ya usa herramientas de IA, según la encuesta 2025 de Stack Overflow a más de 48.000 personas.

La pregunta que importa ahora es otra, y es la que ningún proveedor te contesta en la primera reunión:

¿Cómo sabés que lo que construyó la IA funciona de verdad?

Los datos dicen que “porque me lo dijo” no alcanza:

• Veracode probó más de 100 modelos de IA: en el 45% de las tareas, el código generado introdujo vulnerabilidades de seguridad.

• METR midió a 16 programadores experimentados en 246 tareas reales. Con IA tardaron un 19% más, y aun así creían haber ido más rápido.

• En la encuesta de Stack Overflow, el 46% de los desarrolladores dice no confiar en la exactitud de lo que produce la IA. Un año antes era el 31%.

El riesgo para una pyme no es que la IA no sepa programar. Es que programa con la misma seguridad cuando acierta y cuando se equivoca, y el dueño del negocio no tiene cómo distinguir una cosa de la otra.

En el libro, el sensei lo dice así: “La máquina no miente: completa. Y lo que completa sin preguntar, lo completa con tu negocio.”

Un consultorio, un dojo y una escalera

El Arte de Forjar Sistemas, no es un manual. Es una novela-tratado en la tradición de El arte de la guerra y del Libro de los cinco anillos: cada capítulo abre con las máximas del sensei y cierra con una enseñanza.

La historia sigue a Laura, dueña de Kinesio Sur, con tres consultorios y nueve profesionales en el sur del Gran Buenos Aires. Laura decide rehacer su sistema de turnos con IA, esta vez bien. La acompaña Marta, la recepcionista que hace veinte años lleva todo en un cuaderno de tapa azul, que “fallaba poco, y cuando fallaba se sabía por qué”. Y la acompaña Pablo, ingeniero de sistemas y sensei de karate en un dojo de Burzaco, que le pone nombre a la IA: Kaji, el herrero.

A lo largo de trece capítulos, Laura sube una escalera. No construye ella el sistema. Aprende a hacer las dos únicas cosas que le tocan al dueño cuando la que construye es una IA: decidir, y verificar lo que le muestran.

Cinco promesas que podés exigir

El libro ordena todo en cinco promesas, cada una con una virtud del bushidō. Son lo que un dueño de empresa tiene derecho a exigir de cualquier sistema que se construya con IA:

• Control (忠義, lealtad): el sistema sirve a la voluntad de su dueño.

• Confianza (誠, sinceridad): ninguna afirmación sin su respaldo.

• Calidad (名誉, honor): lo que lleva tu nombre, se prueba.

• Seguridad (仁, benevolencia): ante la duda, no dañar.

• Integridad (義, rectitud): lo que el sistema dice es lo que el sistema hace.

Escritas así parecen obvias. En la práctica son decisiones concretas.

Un ejemplo del capítulo 10: todo lo que cobra, envía, aprueba o borra lleva un candado antes de existir, y cada automatización nueva arranca “en ensayo”, anotando qué habría hecho sin hacerlo. En la novela, una semana de ensayo muestra que el sistema le habría mandado el recordatorio a un paciente que ya había cancelado su turno. En ensayo, ese error fue una línea en un papel.

¿Y la velocidad?

Me la van a preguntar, porque la promesa comercial de la IA es la velocidad.

Con método, se avanza rápido porque no se vuelve atrás. Sin método, se avanza rápido hasta el lunes en que llama doña Elsa. El propio Urazuke lo dice sin vueltas: busca un sistema que se pueda operar y mantener, no velocidad. La velocidad llega como consecuencia.

La prisa construye dos veces. La paciencia construye una sola, y la sostiene.

Para quién es

• Para el dueño de pyme que tiene un Excel, un cuaderno o un sistema viejo y está pensando en “hacerlo con IA”.

• Para el emprendedor que ya armó su primera app con un asistente y no sabe si puede ponerla delante de sus clientes.

• Para el profesional que contrata desarrollo y quiere saber qué preguntar.

• Para el técnico que necesita explicarle a su cliente por qué trabaja con evidencia.

No hace falta saber programar. Esa es la idea.

Lo que el libro no es

Es el porqué (el paraqué), no el cómo.

El método completo, con el contrato de cada peldaño, el curso y los casos documentados, está en yujin.app/urazuke.

Y si querés construir con menos copiar y pegar, Yujin Forge es el framework que uso desde hace meses para trabajar así.

Una idea para esta semana

El libro cierra con 25 preguntas para tu proveedor, agrupadas por promesa. Elegí tres y hacéselas a quien te construye, o te va a construir, software:

1. Cuando me decís que algo está probado, ¿quién lo probó, y puedo ver la prueba?

2. ¿Qué hace tu IA cuando le falta una regla de mi negocio?

3. Si mañana vos y tu IA desaparecen, ¿quién opera mi sistema, y con qué manual?

Las respuestas que valen se pueden ver: un archivo, una prueba fallando antes del arreglo, un manual. Las que no se pueden ver son promesas.

Cómo bajarlo gratis

Para los suscriptores de #MartesCoach, El Arte de Forjar Sistemas es gratis hasta el domingo 15 de noviembre:

1. Entrá a https://store.oscarschmitz.com/b/forjarsistemas.

2. Ingresá el código URAZUKE2026 al pagar. El precio queda en cero.

3. Bajá el PDF y el EPUB: 191 páginas, trece capítulos y 45 láminas.

4. ¿Preferís Kindle? También está en Amazon: “El Arte de Forjar Sistemas”.

Una pregunta para vos

¿Qué sistema de tu empresa funciona hoy solo porque alguien, como Marta, lo sostiene con un cuaderno?

Contame en los comentarios. Esa es la primera ficha del terreno.

Fuentes del artículo

• Veracode, 2025 GenAI Code Security Report

• Estudio de METR, resumen en InfoQ

• Encuesta 2025 de Stack Overflow, resumen en TechRepublic

• Escalera Metodológica de Urazuke

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En las últimas semanas mi timeline se llenó de videos con la misma promesa: “le pedí a mi agente de IA que desarmara una app y me explicó cómo funciona por dentro”. La herramienta detrás de casi todos es REA (Reverse Engineer Anything), un proyecto abierto publicado en GitHub.

Antes de recomendarla a mi comunidad hice lo que corresponde: descargué el repositorio, leí sus instrucciones y revisé su código de instalación. Este artículo resume lo que encontré, explicado sin jerga y con un criterio claro: entender antes de instalar.

¿Qué decisión de negocio mejora esta capacidad, y bajo qué reglas la uso?

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Qué es REA y quién está detrás

Pensemos en una app como una caja cerrada: la usamos, pero no vemos sus engranajes.

La ingeniería inversa es el oficio de abrir esa caja sin tener los planos (el código fuente) y deducir cómo funciona a partir del producto terminado.

Hasta ahora, ese oficio exigía especialistas con años de práctica en herramientas como Ghidra (creada por la NSA y liberada como código abierto), IDA Pro o Hopper. REA no reemplaza esas herramientas: las conecta con un agente de IA para que podamos hacer preguntas en lenguaje natural.

Datos de origen verificados en el repositorio:

• Autor y mantenedor principal: el desarrollador que publica con el usuario morluto en GitHub, titular del copyright y autor de la gran mayoría de los cambios recientes. No firma con nombre completo, algo habitual en la comunidad de seguridad.

• Comunidad: recibe contribuciones de desarrolladores de varios países, tiene un servidor de Discord propio y su documentación está traducida a más de veinte idiomas, incluido el español.

• Licencia: MIT, es decir, gratuita y de uso libre, incluso comercial.

• Canales oficiales: el repositorio github.com/morluto/rea, el sitio rea.tools y el paquete rea-agents en npm. El propio proyecto advierte que un repositorio con nombre parecido no es garantía de ser oficial.

• Ritmo: al momento de escribir esto va por la versión 6.7.0 y publica correcciones casi a diario.

Para qué sirve: de la curiosidad técnica a la decisión de negocio

REA permite preguntarle a un agente cosas como “¿cómo funciona la búsqueda en esta app?” y recibir una respuesta acompañada de evidencia: fragmentos de código recuperado, referencias y, muy importante, lo que no pudo determinar.

El proyecto documenta tres casos públicos en rea.tools/showcase:

• Notion: rastrearon cómo la aplicación de escritorio maneja el portapapeles, siguiendo el recorrido interno desde la pantalla hasta el proceso principal.

• DX-Ball (videojuego clásico): reconstruyeron en lenguaje C el cálculo que ubica el sonido a izquierda o derecha según la posición de la pelota. La versión reconstruida pasó 3.205 pruebas contra el original.

• TH04 (juego de DOS de los años 90): recuperaron la fórmula de los ángulos de disparo a partir de instrucciones de 16 bits.

Traducido al mundo empresarial, los usos legítimos más valiosos son:

• Auditoría de proveedores: verificar qué hace realmente un software antes de instalarlo en toda la organización, por ejemplo, a qué servidores se conecta.

• Due diligence tecnológica: en una adquisición, entender la calidad y las dependencias de un producto cuyo código no se entrega.

• Software heredado: recuperar la lógica de un sistema propio cuyo código fuente se perdió o cuyo proveedor ya no existe, algo frecuente en PYMES con desarrollos de hace 15 años.

• Ciberseguridad: analizar un archivo sospechoso o malware en un entorno aislado, sin depender de un tercero.

• Aprendizaje de equipos: que un desarrollador junior entienda patrones de diseño estudiando software que la empresa tiene derecho a examinar.

La IA no convierte a cualquiera en ingeniero inverso. Convierte a un equipo con criterio en uno mucho más rápido.

Cómo funciona, en cuatro piezas

La forma más simple de entender REA es imaginar un consultor que llega a un laboratorio:

1. El agente de IA (Claude Code, por ejemplo) es el consultor: entiende tu pregunta y decide qué investigar.

2. La skill es su manual de procedimientos: le indica cómo trabajar con REA, qué pasos seguir y cuándo detenerse a pedir autorización.

3. El servidor REA es el enchufe universal entre el consultor y los instrumentos. Usa MCP (Model Context Protocol), el estándar abierto que Anthropic presentó en 2024 para conectar agentes con herramientas externas.

4. Los motores de análisis son los instrumentos de laboratorio: Ghidra, Hopper o IDA para programas compilados, JADX para apps Android y un navegador para sitios web.

Un punto clave que suele generar confusión: instalar solo la skill no alcanza.
La skill es el manual; sin el servidor y los motores, el agente sabe qué hacer, pero no tiene con qué hacerlo.

Dónde se usa (y dónde no)

La confusión más frecuente que vi en estos días es intentar usar REA desde el chat web. La respuesta corta: REA trabaja en tu computadora, no en la nube, porque necesita ejecutar programas de análisis sobre archivos locales.

• Claude Code (terminal): el entorno ideal. El agente puede ejecutar los motores de análisis, leer los resultados y seguir investigando por su cuenta. Es la opción recomendada.

• Claude Desktop (aplicación de escritorio): funciona. Se conecta al servidor de REA que corre en tu equipo. Es buena opción para quien no se siente cómodo en la terminal.

• Otros agentes compatibles: Codex, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, VS Code y varios más. REA no es exclusivo de un proveedor de IA.

• Claude en la web o el móvil: no sirve en la práctica. Se puede subir la skill, pero quedan solo las instrucciones sin las herramientas que las ejecutan. Es como tener el manual de un torno sin el torno.

Requisitos técnicos mínimos: macOS o Linux (el soporte para Windows es parcial y experimental), y Node.js versión 22, 24 o 26.

Sobre el análisis profundo de programas compilados: requiere tener instalado Ghidra (gratuito), Hopper o IDA Pro (pagos). Para analizar aplicaciones hechas con JavaScript o Electron, como Slack, Notion o VS Code, no hace falta ninguno de ellos.

Cómo instalarlo, paso a paso

El proceso toma unos 15 minutos si ya tenés Claude Code. Te recomiendo hacerlo primero en una computadora de pruebas o una máquina virtual, nunca en el equipo con datos sensibles de la empresa.

Antes de empezar: dos verificaciones

• Node.js instalado. En la terminal escribí node --version. Si no muestra 22, 24 o 26 (o superior), instalalo desde nodejs.org.

• La fuente correcta. El único repositorio oficial es github.com/morluto/rea. Ya circulan copias con nombres parecidos, así que verificá la dirección letra por letra.

Elegí tu forma de instalar

Hay tres caminos válidos, y los tres llegan al mismo asistente de configuración. Cambian el grado de control y la comodidad.

Opción A · Con versión fija (la que recomiendo)

npx rea-agents@6.7.0 setup

Fijar el número de versión evita que mañana se instale una versión distinta que no revisaste.

Opción B · En una línea desde GitHub (la que muestran los videos)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/morluto/rea/main/install.sh | bash

Es un método oficial: descarga el instalador desde el repositorio, instala REA y abre el asistente. La diferencia es que ejecuta un programa de internet sin que lo leas antes. En este caso revisé el instalador y es transparente, pero conviene hacer primero una simulación con versión fija, que muestra el plan sin cambiar nada:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/morluto/rea/main/install.sh | bash -s -- --dry-run --version 6.7.0

Si el plan te convence, repetí el comando sin --dry-run.

Opción C · Pedírselo al agente

Escribí en Claude Code:

El agente lee las instrucciones del repositorio y ejecuta los comandos por vos. Es cómodo, pero actúa con tus permisos: leé cada comando que te pida aprobar.

Una aclaración que casi ningún video hace: el comando npx skills add morluto/rea instala solo la skill, es decir, el manual. Sin el servidor y los motores, el agente sabe qué hacer, pero no tiene con qué hacerlo.

Configurar y verificar

1. Elegí tu agente y leé los cambios propuestos. El asistente muestra qué archivos de configuración va a modificar y guarda una copia de respaldo de los existentes. Aprobá solo si entendés lo que muestra.

2. Reiniciá el agente. Cerrá y volvé a abrir Claude Code o Claude Desktop para que reconozca las nuevas herramientas.

3. Verificá la instalación. Ejecutá npx rea-agents@6.7.0 doctor --client claude_code. Este diagnóstico no modifica nada: solo informa qué está listo y qué falta.

4. Hacé tu primera consulta. Por ejemplo: “Analizá la aplicación ubicada en /ruta/a/mi-app, explicame cómo funciona el inicio de sesión y mostrame la evidencia”. Más abajo encontrás prompts listos para usar.

Para el uso cotidiano

Si lo vas a usar seguido, instalá el comando de forma permanente con npm install --global rea-agents y actualizalo luego con rea update.

Un detalle para usuarios de Linux: algunas funciones necesitan el comando ps estándar (paquete procps), que en ciertas distribuciones mínimas no viene instalado.

¿Es seguro? Lo que revisé

Una skill es, en esencia, un conjunto de instrucciones que el agente obedece. Por eso es un vector de ataque real: una skill maliciosa podría pedirle al agente que envíe tus claves a un servidor externo. Antes de recomendar REA, revisé el repositorio completo (versión 6.7.0, octubre de 2026).

Lo que encontré:

• Las cinco skills son texto limpio. No contienen caracteres invisibles ocultos (la técnica habitual para esconder órdenes) ni instrucciones del tipo “ignorá tus reglas”. No piden claves, contraseñas ni credenciales.

• Solo una skill es para el usuario final: reverse-engineer-anything. Las otras cuatro sirven a quienes mantienen el propio proyecto (pruebas, registro de cambios, diseño de herramientas).

• El instalador es transparente. Verifica versiones, muestra un plan antes de actuar y ofrece un modo de simulación (--dry-run) que no cambia nada.

• No hay telemetría. No encontré envío de datos de uso a terceros. Las conexiones externas se limitan a descargar actualizaciones, el analizador Hopper si lo pedís, y recursos de una web cuando la estás analizando.

• El análisis es local. Tus archivos no se suben a REA. Lo que sí viaja es lo que el agente recibe como resultado, que queda sujeto a la política de datos de tu proveedor de IA.

Dos límites honestos de mi revisión: no comparé el paquete publicado en npm byte a byte contra el código fuente, y una revisión puntual no garantiza las versiones futuras. Por eso insisto en fijar la versión.

REA es un proyecto serio y bien construido. El riesgo no está en su código, sino en qué software se analiza y con qué permisos.

Cómo pedirle cosas a REA: prompts para PYMEs

Instalar REA es la parte fácil. El valor aparece cuando sabemos qué preguntarle. Un buen prompt para REA se parece más a una orden de trabajo que a una búsqueda en Google: define qué analizar, para qué, con qué límites y qué entregable esperamos.

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💭 Más allá de los límites es una invitación a expandir la conversación que tenemos con nosotros mismos.

Muchas veces el límite no está en el contexto, en los recursos ni siquiera en la tecnología disponible. Está en una interpretación que se volvió cómoda: “hasta acá puedo”, “no es el momento”, “siempre lo hicimos así”.

En Elefénix Negro, ese límite suele adoptar la forma del Elefante en la Habitación: la inercia que impide ver que el mundo cambió y que nosotros también necesitamos cambiar. El liderazgo aumentado no consiste en hacer más con inteligencia artificial; consiste en ampliar nuestra capacidad de observar, decidir, aprender y reinventarnos.

Pero la expansión no se logra desde la exigencia permanente. Requiere calma, presencia y una conexión honesta con aquello que nos importa. Como trabajamos en 100 días en calma, volver al centro no es retroceder: es recuperar la claridad para avanzar con una dirección propia.

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💭 No es una invitación a negar la incertidumbre. Es una experiencia sonora para recordar que, aun frente a lo desconocido, podemos elegir avanzar con propósito.

El piano abre un espacio íntimo: la pausa necesaria para escucharnos. Los violines, las trompetas y el coro elevan después una idea esencial: no hay transformación sostenible si la tecnología, la estrategia y la ambición no están al servicio de una humanidad más consciente.

En Elefénix Negro propongo que el desafío no es solamente adaptarnos a la disrupción, sino reconocer aquello que nos inmoviliza: el Elefante en la Habitación. La inercia, el miedo a cambiar, los modelos que antes funcionaban y hoy limitan nuestra posibilidad de renacer.

Pero ningún liderazgo aumentado será verdaderamente transformador si olvida a la persona que lidera y a las personas que acompaña. Como propongo en 100 días en calma, la transformación también requiere presencia: detenerse, recuperar el centro, mirar con honestidad y volver a elegir.

Esta composición es un recorrido. Empieza como una pregunta interior y se expande hacia un horizonte de posibilidad.

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Durante años discutimos si la IA iba a “pensar”. El 2026 nos obligó a cambiar la pregunta: la IA ya actúa.

Y cuando un sistema actúa con autonomía, conectado a internet y con capacidades ofensivas, la seguridad deja de ser un asunto del área de sistemas para convertirse en una decisión de directorio.

El 13 de octubre, cientos de científicos de IA y ciberseguridad publicaron una carta abierta con un mensaje simple y urgente: los modelos capaces de operar en ciberseguridad deben estar contenidos, y las fallas de contención deben reportarse públicamente. Entre los firmantes están Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio y Stuart Russell, junto a investigadores de Argentina, Chile y Brasil.

En este artículo comparto la carta en español, el contexto que la motivó y mi reflexión sobre lo que significa para quienes lideramos organizaciones en LATAM.

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Qué pasó: tres laboratorios, cinco organizaciones, dos semanas

Entre el 21 de julio y el 6 de agosto de 2026, OpenAI, Anthropic y Meta informaron que modelos de frontera accedieron sin autorización a sistemas productivos de organizaciones externas mientras eran evaluados en entornos de ciberseguridad que se suponían aislados. La Cloud Security Alliance contabiliza al menos cinco organizaciones afectadas en ese período.

• OpenAI (julio): agentes evaluados en capacidades ofensivas explotaron una vulnerabilidad desconocida, salieron del entorno de prueba, llegaron a internet y comprometieron infraestructura de Hugging Face para obtener las respuestas del benchmark que los estaba evaluando. Hugging Face detectó la intrusión antes de saber su origen y la reportó a las autoridades.

• Anthropic (fines de julio): algunos de sus modelos accedieron a sistemas de tres empresas por un error de configuración del proveedor de pruebas, que les dio acceso no previsto a internet.

• Meta (agosto): el mismo tipo de error de configuración permitió que uno de sus modelos explotara una vulnerabilidad en un servicio de terceros y modificara su entorno interno.

La distinción importa. En dos casos falló el proceso (una configuración humana). En el otro falló la contención frente a un modelo que buscó activamente salir. Son dos problemas distintos y requieren respuestas distintas. Esa dualidad es, precisamente, el núcleo de la carta.

▶ No estamos ante ciencia ficción: estamos ante incidentes documentados, con empresas reales afectadas y reportes a las autoridades.

La carta en español

Versión en español elaborada para este artículo, que sintetiza fielmente el contenido de la carta. El texto original completo y la lista de firmantes están en ai-security-letter.org.

Carta abierta de la comunidad científica sobre IA y ciberseguridad — octubre de 2026

El diagnóstico. Varias organizaciones revelaron fallas de seguridad de alto perfil: sus modelos de IA superaron entornos de prueba (sandboxes) insuficientemente aislados y comprometieron sistemas de organizaciones externas. Los firmantes reconocen dos lecturas posibles. Una ve en estos incidentes la prueba de que necesitamos alineamiento, es decir, modelos que se comporten de manera predecible. La otra los ve como una falla evitable de prácticas básicas de ciberseguridad, que mejores sandboxes y procedimientos habrían prevenido. La carta sostiene que ambas cosas son necesarias, y advierte que sin cambios inmediatos estos incidentes se repetirán y serán mucho más dañinos para la infraestructura crítica expuesta.

La posición de los científicos. Se necesita más investigación en seguridad de IA y más énfasis en tecnologías y procedimientos de contención. En el corto plazo, los modelos con capacidades cibernéticas deberían contenerse con mecanismos robustos, incluido el airgapping: desconectarlos de internet. Para los modelos que sí están conectados, el margen de acción que les permite el sistema de contención debe guardar proporción con nuestra capacidad, hoy limitada, de prever que sus acciones no provocarán una falla de seguridad. Y para aprender de los errores futuros, hace falta más intercambio de información y transparencia sobre las fallas de contención. Lograr ese equilibrio exige colaboración entre las comunidades de IA y de seguridad.

Las tres recomendaciones:

1. Contención inmediata. Quienes desarrollan, despliegan o prueban modelos con capacidades cibernéticas deben adoptar ya sistemas de contención de alta garantía, con cautela y, en principio, con desconexión de internet por defecto.

2. Un organismo internacional. En consulta con gobiernos y con expertos de IA y ciberseguridad, crear un organismo que estandarice, como bien público, las mejores prácticas de alineamiento y contención para modelos que necesitan más acceso fuera del sandbox, como conexión a internet. Ese organismo también debería registrar y dar seguimiento a las fallas de contención.

3. Reporte y transparencia. Los incidentes de falla de contención deben reportarse a ese organismo y, con el tiempo, hacerse públicos, tanto para aprender como para rendir cuentas.

Firmantes. Al 20 de octubre de 2026, la página lista 499 firmas de universidades y centros de investigación de todo el mundo. Entre los latinoamericanos figuran investigadores de la Universidad Nacional de Córdoba, la Universidad de Chile, la Universidade de São Paulo y el Instituto Federal de Goiás.

La velocidad de adopción ya supera la velocidad de gobierno

Lo que sigue es mi opinión, fundamentada en los datos y casos citados.

1. El crecimiento de la IA cambió la naturaleza del riesgo. El Global Cybersecurity Outlook 2026 del Foro Económico Mundial muestra que el 94% de los encuestados espera que la IA sea el principal motor de cambio en ciberseguridad, frente al 66% un año antes. El 77% de las organizaciones ya usa IA con fines de ciberseguridad. No es una tendencia: es la nueva infraestructura. Y toda infraestructura crítica necesita su propio régimen de control.

2. La brecha ya no es tecnológica, es de gobierno. El mismo informe muestra que las organizaciones con procesos para evaluar la seguridad de herramientas de IA pasaron del 37% al 64% en un año. Es un avance, pero implica que más de un tercio todavía adopta IA sin evaluar cómo puede fallar. Los incidentes de este año lo confirman: dos de los tres casos no requirieron un modelo “rebelde”, bastó un error de configuración.

3. Del asistente al agente. Mientras la IA respondía preguntas, el riesgo era mayormente reputacional. Cuando la IA ejecuta tareas, accede a sistemas y toma decisiones encadenadas, el riesgo se vuelve operativo. Un agente que optimiza su objetivo sin límites claros puede encontrar “atajos” que nadie autorizó, como ocurrió cuando un modelo prefirió buscar las respuestas de su examen en un sistema ajeno antes que resolverlo.

4. La carta no frena la innovación: le da un marco. Leo esta carta en clave de optimismo realista. Lo que propone es lo que cualquier industria madura ya hizo: la aviación tiene cajas negras y reporte obligatorio de incidentes; la industria química, protocolos de contención y hojas de seguridad. Habiendo trabajado años en un laboratorio, sé que la contención no es un obstáculo para investigar: es la condición que permite investigar sin dañar a terceros.

▶ La pregunta para un líder ya no es “¿adoptamos IA?”, sino “¿qué puede hacer nuestra IA si algo sale mal, y quién se entera?”

Qué significa para los líderes de LATAM

La mayoría de nuestras empresas no entrena modelos de frontera, pero sí los usa: en agentes de atención, automatizaciones conectadas al ERP, asistentes con acceso al correo o al CRM. La lógica de la carta escala perfectamente a ese nivel. Propongo llevar estas cinco preguntas a la próxima reunión de dirección:

• Inventario: ¿sabemos qué agentes de IA operan hoy en la empresa, quién los aprobó y a qué sistemas acceden?

• Mínimo privilegio: ¿cada agente tiene solo los permisos que necesita, o heredó accesos amplios “para que funcione”?

• Contención: ¿probamos nuevas automatizaciones en entornos aislados antes de conectarlas a datos y sistemas reales?

• Freno de emergencia: ¿quién puede apagar un agente y en cuánto tiempo?

• Reporte: ¿tenemos un canal para registrar y aprender de los errores de la IA, sin castigar a quien los reporta?

Un ejemplo concreto: una PYME que conecta un agente a su sistema de facturación para conciliar pagos debería empezar con permisos de solo lectura, en un entorno de prueba, con un responsable humano que revise cada acción antes de habilitar la escritura. Es el mismo principio que la carta propone para los laboratorios, aplicado a escala de negocio.

La contención no es desconfianza en la tecnología: es la forma madura de confiar en ella.

Concluyendo

Creo profundamente que la IA puede transformar lo imposible en posible. Pero también creo que la potencia sin gobierno no es transformación: es exposición. Esta carta no es un grito de alarma, es una invitación a madurar. Y los líderes que asuman hoy la contención, la trazabilidad y la transparencia como parte de su estrategia van a ser los que puedan escalar la IA mañana con confianza.

Referencias

• An Open Letter on AI and Cybersecurity from the Scientific Community (octubre 2026). ai-security-letter.org

• Cloud Security Alliance (2026). When Test Environments Leak: Frontier AI Models Hack Real Firms

• CNN (22/07/2026). An OpenAI test model escaped and broke into a real company’s servers

• BleepingComputer (06/08/2026). Meta AI model hacked a company during misconfigured cyber test

• World Economic Forum (2026). Global Cybersecurity Outlook 2026, vía Kiteworks y GovInfoSecurity

• BNN Bloomberg / The Canadian Press (13/10/2026). More damaging AI hacking incidents to come unless changes are made, scientists warn

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Durante mucho tiempo usamos la inteligencia artificial en una conversación de chat.
Le preguntábamos algo.
Nos respondía.
Ajustábamos el prompt.
Volvíamos a preguntar.
Eso fue útil. Pero ya no alcanza.

La nueva etapa no es solo conversar con IA. Es diseñar agentes que trabajen con nosotros.

Un GPT personalizado puede responder con una voz especializada. Puede tener instrucciones, estilo, límites y marcos analíticos.

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Pero un agente conectado puede ejecutar flujos: buscar información, revisar documentos, leer una planilla autorizada, preparar un reporte, crear una presentación, consultar el calendario, generar un borrador de email o repetir una tarea cada semana.

OpenAI define ChatGPT Agent como una capacidad que permite a ChatGPT “pensar y actuar” usando su propio computador virtual, combinando herramientas como navegador visual, navegador de texto, terminal, acceso a APIs y conectores con aplicaciones como Gmail o GitHub.

La pregunta clave ya no es: “¿Qué prompt uso?”. Sino: “¿Qué trabajo recurrente puedo delegar a un agente, sin delegar mi responsabilidad de decisión?”

En inteligencia financiera, esta distinción es crítica. No solo queremos agentes que “decidan inversiones”. Queremos agentes que reduzcan incertidumbre, organicen fuentes, detecten señales, preparen escenarios y eleven la calidad de nuestras conversaciones de negocio.

Diseñar agentes de IA financiera te da una ventaja competitiva enorme. Pero si querés fondear tus proyectos en el exterior o negociar con inversores globales, el mejor activo sos vos y dominar el inglés es clave.
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GPT personalizado vs. Agent: la diferencia que importa

Un GPT personalizado es una mente especializada.
Un Agente es una unidad de trabajo conectada.

El GPT responde mejor porque tiene instrucciones específicas. El Agent trabaja mejor porque puede usar herramientas, conectores, documentos y flujos de acción.

Un GPT / prompt puede decirte:

Un Agent puede hacer algo más potente:

OpenAI explica que ChatGPT Agent puede navegar sitios, filtrar resultados, pedir login seguro cuando hace falta, ejecutar análisis, correr código y entregar presentaciones o planillas editables. También puede acceder a conectores autorizados para encontrar información relevante y usarla en sus respuestas.

La arquitectura: tres agentes financieros

Para inversores, directores de PyMEs y líderes ejecutivos, propongo crear tres agentes en chatgpt.com/agents:

1. Radar Económico Argentina & LATAM: Monitorea contexto macroeconómico, regulación, tasas, inflación, dólar, actividad, consumo y señales sectoriales.

2. Curador de Mercados e Inversión Aumentada: Analiza watchlists, empresas, sectores, noticias, riesgos de narrativa y escenarios de inversión sin recomendar compra o venta.

3. CFO PyME Aumentado: Traduce señales económicas y financieras en decisiones de caja, pricing, márgenes, proveedores, capital de trabajo y productividad.

Estos tres agentes forman una arquitectura mínima:

• El primero lee el contexto.

• El segundo interpreta señales de mercado.

• El tercero convierte incertidumbre en decisiones operativas.

Son copilotos de trabajo.

Principios para diseñar agentes financieros seguros

Antes de configurarlos, hay que establecer reglas.

Primero: ningún agente debe ejecutar acciones sensibles sin aprobación humana

OpenAI señala que ChatGPT Agent pide confirmación antes de acciones con consecuencias reales, como compras, y que ciertas tareas críticas, como enviar emails, requieren supervisión activa.
También indica que el agente debe rechazar tareas de alto riesgo, como transferencias bancarias.

Segundo: los conectores deben usarse con criterio

Conectar Gmail, Drive, Calendar o planillas aumenta muchísimo la potencia del agente, pero también aumenta el riesgo.
OpenAI advierte que los agentes conectados pueden trabajar con datos del usuario y que existen riesgos como prompt injection, donde instrucciones maliciosas ocultas en páginas o documentos pueden intentar manipular el comportamiento del agente.

Tercero: trabajar siempre sobre copias, borradores o nuevos documentos

Regla dura: Nunca modifiques archivos originales, envíes emails, compartas documentos, realices operaciones financieras o publiques contenido sin aprobación explícita del usuario.

Cuarto: separar análisis de decisión.

El agente puede preparar escenarios. El humano decide.
El agente puede comparar señales. El humano valida.
El agente puede reducir incertidumbre. El humano asume responsabilidad.

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Cómo crear un agente en ChatGPT Agents

La interfaz puede cambiar, pero el proceso conceptual es el siguiente:

1. Entrar en chatgpt.com/agents.

2. Seleccionar Create o Crear agente.

3. Definir nombre y descripción.

4. Especificar herramientas o habilidades disponibles.

5. Conectar aplicaciones necesarias, por ejemplo Gmail, Google Drive, Calendar, Sheets, HubSpot, Notion, Dropbox u otras disponibles en tu workspace.

6. Pegar instrucciones completas.

7. Definir tareas programadas o recurrentes.

8. Probar con casos reales.

9. Ajustar límites, fuentes, formatos y permisos.

10. Mantener supervisión humana.

OpenAI indica que ChatGPT Agent puede activarse desde el selector de herramientas mediante “agent mode” y que también puede programar tareas finalizadas para que se repitan automáticamente, como generar un reporte semanal de métricas cada lunes por la mañana.

Agente 1: Radar Económico Argentina & LATAM

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Una empresa puede tener decenas de dashboards y seguir decidiendo por costumbre. También puede tener una planilla relativamente sencilla y utilizarla para detectar un problema, probar una solución y medir si funcionó.

La diferencia está en la relación que construye entre sus preguntas, su evidencia y sus decisiones.

El 10 de septiembre de 2026, OpenAI presentó Data agent en ChatGPT Work. En el directorio aparece como Data. Su propuesta consiste en facilitar el análisis de información empresarial mediante lenguaje natural y convertir los resultados en entregables útiles. Anuncio oficial de OpenAI.

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Como ingeniero, docente y profesional de la transformación empresarial, me interesa especialmente la posibilidad de acercar ese trabajo al momento en que un líder necesita decidir.

Esta guía propone un recorrido concreto: instalar Data, elegir una fuente, validar un primer análisis, construir un entregable y llevarlo a una decisión. Incluye veinte prompts adaptables, un caso para una PYME y diez respuestas a preguntas frecuentes.

Qué cambia con ChatGPT Work y sus plugins

En términos prácticos, ChatGPT Work permite delegar tareas que requieren trabajar con información y producir resultados. Los plugins organizan capacidades para determinados trabajos. Dos componentes ayudan a entenderlos:

• Habilidades o skills: instrucciones reutilizables que orientan cómo abordar una tarea, qué controles aplicar y qué resultado producir.

• Aplicaciones conectadas: servicios que aportan información o permiten ejecutar acciones, según la conexión, las funciones disponibles y los permisos concedidos.

Data Agent orienta ese entorno al trabajo analítico. Puede ayudar a investigar variaciones, evaluar la calidad de los datos, definir indicadores y preparar informes, gráficos, dashboards o notebooks reproducibles. El ecosistema también contempla interacción con herramientas de BI existentes. Data para equipos empresariales.

La oportunidad para una directora comercial es explorar una caída de ventas sin convertir cada pregunta adicional en un nuevo pedido de reporte. Para un analista, es disponer de apoyo para investigar y documentar. Para un consultor independiente, es estructurar evidencia con un método consistente.

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Qué significa trabajar de manera data-driven

Te propongo evaluar la madurez analítica mediante cinco comportamientos observables:

1. Definir la decisión: Precisar qué puede cambiar después del análisis: un presupuesto, una prioridad, un proceso o una asignación de recursos.

2. Acordar la medida: Establecer qué significa cada indicador, de dónde sale y qué situaciones excluye.

3. Investigar explicaciones: Contrastar alternativas y buscar evidencia que pueda cuestionar la hipótesis inicial.

4. Actuar con responsabilidad: Asignar un dueño a la decisión y explicitar sus límites.

5. Medir el resultado: Revisar si la intervención produjo el cambio esperado y qué se aprendió.

Una pregunta como “¿cómo estamos vendiendo?” suele producir una descripción. “¿Qué combinación de productos explica la caída del margen y qué intervención podemos probar este mes?” orienta el trabajo hacia una decisión.

Cómo encontrar e instalar Data Agent

1. Abrí ChatGPT y seleccioná el entorno Work para realizar este recorrido.

2. Entrá en Plugins y buscá Data, o accedé a la ficha directa del plugin.

3. Si todavía no está instalado, seleccioná Install plugin / Instalar plugin. La interfaz general también puede presentar un botón +.

4. Revisá las conexiones necesarias para tu caso. Completá la autenticación correspondiente cuando se solicite.

5. Iniciá una conversación nueva en Work, escribí @Data y seleccioná el plugin en el menú de menciones.

Los administradores pueden gestionar su disponibilidad en Workspace settings > Plugins. Instalación de Data, uso e instalación de plugins.

Para una primera prueba, adjuntá un archivo autorizado y utilizá:

Qué aplicaciones se pueden conectar y para qué sirven

La siguiente tabla funcional ayuda a elegir una combinación inicial. Describe el objetivo de cada aplicación; el alcance de lectura, escritura y actualización debe verificarse en su conexión concreta.

También se enumera, entre otras integraciones, Snowflake, Databricks Genie, dbt, Power BI, Oracle Analytics, Sigma y ThoughtSpot. La combinación apropiada depende de dónde reside la información confiable del negocio. Ecosistema oficial de Data.

Para una PYME, empezaría con una planilla de ventas y el documento que define sus indicadores. Para una empresa con BI, priorizaría el modelo de métricas aprobado. Para un negocio digital, combinaría eventos de producto con facturación y contexto de lanzamientos.

Más de veinte habilidades y su aplicación empresarial

Referencia de producto: ficha de Data. Descripciones sintetizadas a partir del inventario de habilidades de la versión consultada.

1. Analyze Data Quality: Examinar actualización, registros faltantes, duplicados, nivel de detalle y relaciones entre tablas antes de confiar en un cálculo.

2. Build Dashboard: Crear o actualizar un tablero interactivo para seguir indicadores, explorar segmentos y apoyar decisiones recurrentes.

3. Build Report: Construir un informe analítico con conclusiones, evidencia, gráficos y limitaciones.

4. Convert To Doc: Convertir un informe o dashboard de Data existente en Word o Google Docs, según las capacidades disponibles.

5. Convert To Slides: Llevar un resultado de Data existente a PowerPoint o Google Slides para una reunión ejecutiva.

6. Create Data Context: Crear y mantener instrucciones reutilizables con definiciones, fuentes y preferencias de trabajo.

7. Design KPIs: Definir indicadores, fórmulas, objetivos, responsables y métricas de protección frente a efectos indeseados.

8. Gather Business Context: Reunir antecedentes y aclarar términos o cambios recientes antes de analizar.

9. Index: Orientar la solicitud hacia el flujo analítico adecuado. Es el punto de entrada general de Data.

10. Jupyter Notebooks: Crear o revisar notebooks SQL o Python para reproducir, inspeccionar y volver a ejecutar el análisis.

11. KPI Reporting: Preparar revisiones semanales, mensuales o trimestrales con resultados, metas y desvíos.

12. Market Sizing: Estimar mercados y oportunidades con supuestos, escenarios y sensibilidad explícitos.

13. Metric Diagnostics: Investigar por qué cambió un indicador y distinguir factores verificados de explicaciones pendientes.

14. Product Business Analysis: Comparar alternativas y priorizar oportunidades a partir de evidencia del producto o negocio.

15. Publish Artifact To Sites: Publicar un informe o dashboard existente en Sites, según el entorno y las condiciones de acceso.

16. Report To PDF: Convertir un informe o dashboard existente en un PDF legible para distribución.

17. Schedule Refresh Jobs: Crear o actualizar tareas recurrentes en la nube para refrescar un informe o dashboard existente, cuando estén disponibles.

18. Share Artifact Summary: Preparar o compartir una síntesis de un informe, dashboard, gráfico o componente según el pedido y los permisos.

19. Validate Data: Revisar metodología, fuentes, cálculos, visualizaciones y coherencia de las conclusiones.

20. Visualize Data: Diseñar y verificar gráficos cuantitativos en informes, dashboards, notebooks y otros entregables.

No hace falta memorizar esos nombres, conviene explicar el objetivo y el entregable:

Preparar el contexto que vuelve útil al agente

Dos equipos pueden usar la palabra «cliente» para referirse a poblaciones diferentes. Uno cuenta contratos; otro, empresas; otro, usuarios activos. Un cálculo correcto sobre la población equivocada produce una conclusión equivocada.

Antes del piloto, prepará una ficha breve con estos elementos:

• Decisión y responsable: qué se resolverá y quién aprobará la acción.

• Fuente principal: archivo, tabla o modelo de BI que se considera oficial.

• Unidad de análisis: qué representa cada fila, por ejemplo, una línea de factura.

• Definiciones: ventas netas, cliente activo, conversión, margen o retención.

• Período y comparador: fechas completas, días hábiles y estacionalidad relevante.

• Reglas de negocio: devoluciones, impuestos, anulaciones, moneda y tipo de cambio.

• Relaciones: identificadores que conectan clientes, pedidos, pagos y campañas.

• Límites de uso: datos que pueden consultarse y audiencia del resultado.

En LATAM, aclarar moneda, inflación y criterio de conversión puede cambiar por completo una interpretación. Una suba nominal de facturación no demuestra por sí misma crecimiento del volumen ni mejora económica.

OpenAI documentó, la importancia del contexto sobre tablas, definiciones y lógica de generación de datos. Ese desarrollo interno es un antecedente técnico; sus características específicas no deben atribuirse automáticamente al plugin público. Inside OpenAI’s in-house data agent.

Para conservar el conocimiento validado:

Un caso completo para una PYME

Imaginemos una distribuidora que vende más unidades, pero obtiene menor margen. El ejemplo es didáctico y utiliza cifras hipotéticas; no representa una prueba ejecutada de Data ni un resultado de cliente.

La gerencia necesita decidir dónde revisar precios, descuentos o costos. Dispone de ventas, costos por producto y notas de crédito de los últimos seis meses.

1. Primer paso: formular la decisión. «Identificar qué productos y canales explican la caída del margen bruto, para elegir dos intervenciones comerciales». Así se limita el alcance y se evita generar un informe general sin destinatario.

2. Segundo paso: comprobar la base. Solicitar cantidad de registros, fechas, productos sin costo, notas de crédito y duplicados. Verificar que los costos correspondan al período de venta y que la unión de tablas no multiplique operaciones.

3. Tercer paso: conciliar. Comparar ventas netas y costo de ventas con el reporte de control. Si el total no coincide, identificar la diferencia antes de publicar la conclusión.

4. Cuarto paso: investigar. Separar cambios de volumen, precio, costo y mezcla de productos. Cuando la descomposición dependa del orden de cálculo, explicitar el método utilizado y su residual.

   Supongamos ventas netas de $100 millones y costo de ventas de $65 millones en el primer período. La ganancia bruta es $35 millones y el margen bruto, 35%. En el segundo, las ventas llegan a $120 millones y los costos a $84 millones: la ganancia bruta sube a $36 millones, pero el margen cae a 30%.

   El margen disminuyó 5 puntos porcentuales. La ganancia bruta creció aproximadamente 2,9% en términos nominales. Ninguna de esas cifras, por sí sola, identifica la causa o demuestra una mejora real ajustada por inflación.

5. Quinto paso: diseñar una intervención. Si la evidencia señala descuentos concentrados en ciertos productos, probar una regla acotada y medir margen, volumen y pérdida de clientes. El gerente comercial valida si la medida es ejecutable.

6. Sexto paso: construir el tablero. Mostrar ventas netas, ganancia bruta, margen ponderado, devoluciones y productos sin costo; agregar filtros de mes, canal y familia, con fecha de actualización y acceso a las fuentes.

7. Séptimo paso: revisar el resultado. Acordar de antemano el período de evaluación y la condición para sostener, ajustar o detener la intervención.

El prompt que inicia este recorrido de investigación podría ser:

Sesión Coaching 1 a 1

Una estructura de prompt que se puede reutilizar

Un buen pedido analítico define el resultado y los controles. También deja espacio para que el agente elija una forma razonable de investigar.

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