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Cogemos un hype, lo abrimos y miramos si dentro hay algo.
Los hiperescaladores llevan meses emitiendo deuda récord en mercados que antes ni tocaban. El retorno de esa infraestructura no está probado. Y el reloj corre.
Un preprint de NVIDIA y Cambridge sobre IA que se autoevoluciona. Un porcentaje de mejora en código. Y de repente, ASI en 2028. Aquí está la cadena de distorsión, dato a dato.
Zhipu AI dice que su modelo iguala a Mythos en ciberseguridad. Ahora hay un benchmark independiente que pone números encima de la mesa. Lo que dicen esos números es más matizado —y más interesante— que el titular.
Trump pidió parar. OpenAI paró. Y al día siguiente lanzó igualmente. Aquí están los datos de lo que realmente pasó, sin la narrativa de rebeldía que nadie puede sostener.
Dos años oyendo que el truco está en la redacción del prompt. El truco está en otra parte, y si no la construyes, tu agente improvisa donde no debería.
DeepMind acaba de invertir 75 millones de dólares en el estudio más cool de Hollywood. El hype dice que el cine humano se acaba. Los datos dicen otra cosa.
Una startup de 4 años promete reducir 10 servidores a 1 procesando datos dentro de la DRAM. Los inversores han puesto $135M sobre la mesa. Los datos auditados, de momento, brillan por su ausencia.
En seis semanas, tres de los investigadores más importantes del planeta han abandonado Google. Los datos detrás de la mayor fuga de talento IA de los últimos años.
Los gurús lo venden como si fuera montar un mueble de IKEA. Los datos dicen otra cosa: más de un tercio de las sesiones de IA fallan, el 37% del tiempo de interacción es pura supervisión, y Uber quemó su presupuesto de IA de 2026 entero en cuatro meses sin entregar nada.
La IA llega a los juzgados jurando que no inventa citas. Más de 1.200 casos demuestran que esa promesa merece algo más que fe.
Enchufas tus documentos a un LLM y crees que ya está. Lo que nadie te dice es que RAG abre una superficie de ataque nueva y un infierno regulatorio que puede costarte más que el proyecto entero.
