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Veo circular la idea de que la IA va a romper el management tal como lo conocemos, con ejemplos de directivos con más de 200 reportes directos. Si es verdad, el mánager que se pasaba la semana haciendo reuniones de seguimiento tiene un problema serio. El que sabe contratar y tomar decisiones, bastante menos.

Los que han vibe codeado un SaaS en 48 horas van a descubrir pronto un concepto bastante interesante. La ciberseguridad. Hermano, has puesto en producción una app con 30.000 líneas de código que ni siquiera has revisado. Pero bueno, al menos el dashboard tiene unas animaciones preciosas JAJAJ.

We’ve raised a $2.5M pre-seed to fix hardware hiring. The most reliable way to know if an engineer can do the job is to watch them work. In hardware, that’s been almost impossible to do at scale. Colare runs simulation-based assessments that show how candidates actually work, in the tools they’d use on the job, before anyone books an interview. We assess across: - Mechanical (CAD, DFM, FEA) - Electrical (PCB, schematics) - Systems - Manufacturing, & more. Candidates solve problems from first principles. Hiring teams see that across their whole pool, so engineers only interview people who’ve already cleared the bar. We're already working with everyone from seed-stage startups to multi-billion-dollar aerospace manufacturers. If you’re hiring hardware engineers, let’s talk: colare.com/

Creo que algunas de las empresas más rentables de la próxima década se van a dedicar simplemente a vender seguridad a las startups creadas con IA. Hay miles de fundadores que ya pueden desarrollar aplicaciones sin entender realmente su infraestructura. Alguien se va a forrar arreglando todo ese desastre. Y sinceramente, este mercado apenas está empezando.

Lo que me mata es la diferencia entre Twitter y el mundo real. Aquí tienes a gente usando 15 agentes de IA a la vez y anunciando la muerte de los programadores cada mañana. Mientras tanto, hay ingenieros cobrando 350.000 dólares al año que acaban de descubrir Claude en 2026 JAJAJ.

Pregunta seria. ¿Preferirías contratar a un desarrollador que usa agentes de IA para escribir y revisar todo su código? ¿O a uno que escribe y revisa absolutamente todo a mano? Porque empiezo a pensar que la respuesta ya no es tan obvia como hace dos años. Sobre todo si tenemos en cuenta la velocidad de ejecución.

Conozco fundadores capaces de celebrar durante tres días porque su vídeo llegó a 100.000 visualizaciones. Les preguntas cuántos clientes nuevos consiguieron. Silencio absoluto. Bro, has entretenido gratis a 100.000 personas. Está bien, pero eso no significa que tengas un negocio jajaj.

El desarrollador pone a un agente a escribir el código, a otro a revisarlo y a un tercero a hacer las pruebas. Los tres están de acuerdo. Me tranquiliza tanto como preguntarle a tres comerciales de la misma empresa si su producto es bueno.

El tío te dice que con la IA puede lanzar un SaaS por semana. Le preguntas cuántos clientes tiene. Te enseña su próximo SaaS.

Once AI is ready for finance, the world is gonna be a different place. Strict compliance is the main reason AI hasn't fully exploded in accounting yet. But @john__glasgow and the team at @Meet_campfire are changing that with a deterministic model built specifically for finance.

Tons of AI tools help companies scale operations, CRM etc. But payments are the real constraint. That's where everything breaks. I just listened to @jbjerresanders from @uselightinc explain that. Super interesting.

Conozco fundadores que pueden pasarse 3 horas explicándote por qué su arquitectura es perfecta. Microservicios, Kubernetes, escalabilidad, toda la historia. Les preguntas cuántos clientes tienen y de repente la conversación se vuelve mucho más corta jajaj. Vende algo antes de preparar tu infraestructura para 10 millones de usuarios.

Un alumno usa ChatGPT para entender un ejercicio y lo acusan de hacer trampas. Un profesor usa ChatGPT para preparar sus clases y lo llaman innovador. ¿Soy el único al que le parece absurdo? El problema nunca fue la herramienta, sino cómo la usas.

Empiezo a pensar que los fundadores que pasan 6 meses perfeccionando su producto antes de enseñárselo a alguien simplemente tienen miedo de vender. Rediseñan la landing 14 veces, cambian el logo, añaden 3 funciones de IA. ¿Pero mandar 20 mensajes a posibles clientes? Nooo, que el producto todavía no está listo jajajaj.

Es bastante gracioso lo que está pasando con los desarrolladores. Ahora tenemos agentes de IA que escriben casi todo el código por ellos. Y aun así siguen trabajando las mismas horas, o incluso más jajaj. Porque ahora toca revisar, probar, corregir y mantener muchísimo más código. Igual hemos automatizado la parte equivocada del trabajo.

Todo el mundo habla de qué modelo es más inteligente. A mí me interesa más cuánto cuesta hacerlo funcionar. Si consigues reducir el coste de inferencia, puedes mejorar los márgenes de miles de productos de IA sin cambiar prácticamente nada de cara al usuario. Por eso me parecen interesantes proyectos como EAGLE-4.

EAGLE-4 is here. From EAGLE-1 to EAGLE-3, we’ve kept making inference faster. EAGLE-4 is our fastest yet. 961.6 tokens/s on @Alibaba_Qwen’s Qwen3.8-27B with TokenSpeed (BF16, 4× @NVIDIA B300, TP4, one request, T=0). Github: github.com/eagle-hq/EAGLE-4

watched the Viggle JST-2 village clip twice for a house that wobbles. nothing moved

the first thing i'd do in Viggle's JST-2 gallery: fly behind something and turn around. that's where video models usually lose the room

Cada semana sale un modelo nuevo que supuestamente se come a todos los demás en los benchmarks jajaja Pero si de verdad puedes ejecutar 122B de parámetros en una sola DGX y mantener ese rendimiento, el coste de desarrollar productos con IA puede cambiar bastante. Tengo curiosidad por ver cuánto cuesta realmente usarlo a gran escala.