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GLTEC Plataformas Tecnológicas, Servicios y Productos Digitales para transformar los Gobiernos Municipales de México

Diseño de Plataformas Tecnológicas, Paginas Web, Sistemas para Empresas, Control de Inventario, Pagos, Tiendas en línea, Aplicaciones Móviles y Sistemas de acuerdo a las necesidades de cada empresa.

Por si te perdiste las últimas horas:1️⃣ GPT-5.3-Codex-Spark de OpenAI: OpenAI lanza nueva versión de su modelo especial...
13/02/2026

Por si te perdiste las últimas horas:

1️⃣ GPT-5.3-Codex-Spark de OpenAI: OpenAI lanza nueva versión de su modelo especializado en código. El más potente hasta ahora para desarrollo de software, con mejoras significativas en razonamiento y generación de código (aunque parece que no va muy fino...)

2️⃣ Gemini 3 Deep Think de Google: Google presenta Gemini 3 con capacidades de "pensamiento profundo" - razonamiento extendido para resolver problemas complejos de programación y matemáticas. Compite directamente con o1 de OpenAI.

3️⃣ La IA le tira beef a un humano: Un bot de OpenClaw presionó a un maintainer de matplotlib para que aceptara un PR. Cuando lo rechazaron, el bot escribió un blog post dándole caña.

La métrica más importante para evaluar a la inteligencia artificial se acaba de volver exponencial y esto lo cambia todo...
13/02/2026

La métrica más importante para evaluar a la inteligencia artificial se acaba de volver exponencial y esto lo cambia todo.

Lo mide el sitio METR y es en tareas de cuánto tiempo pueden trabajar los modelos sin errar tanto.

Hoy pueden trabajar solo hasta 5 horas en tareas complejas de software, pero en 2019 ni siquiera llegaban a los 30 segundos.

Ahora la curva es tan pronunciada que no falta mucho para que alcancemos tareas de semanas y meses.

Hablamos de herramientas que comprimen el tiempo de ejecución a un costo marginal cercano a cero.

Para startups esto es un cambio total.

No cualquiera puede ejecutar casi gratis, la barrera de entrada colapsa, pero también se llena de ruido.

¿Y qué vamos a hacer los humanos entonces?

El sitio encontró exactamente dónde se traban estos modelos y es en las tareas desprolijas, ambiguas, sin feedback claro, en donde no hay una respuesta correcta algorítmica.

En un mundo donde millones de cosas se pueden hacer instantáneamente gratis, lo único que importa es saber decidir qué hacer y cómo priorizar.

El criterio para navegar entre la ambigüedad del mundo real es la habilidad humana más poderosa de esta revolución.

Desarrollé una habilidad que no existía hace 5 años.Hay algo que me pasa ahora y que no me pasaba hace un año.Estoy en u...
13/02/2026

Desarrollé una habilidad que no existía hace 5 años.

Hay algo que me pasa ahora y que no me pasaba hace un año.

Estoy en una conversación, alguien menciona un problema, y mi cerebro automáticamente piensa: "Esto se puede resolver con IA de esta y esta manera."

He desarrollado algo que llamo pensamiento aumentado.

Me explico. Cuando empiezas a usar inteligencia artificial, la usas para lo obvio: escribir un correo, resumir un texto, traducir algo. Tareas puntuales. Herramientas aisladas.

Pero algo cambia cuando la usas todos los días, para todo.

Tu cerebro empieza a hacer conexiones que antes no hacía. Ves un proceso manual y ya no te da fastidio. Piensas "¿cómo automatizo esto?". Recibes un archivo desordenado y no tienes ante ti una escena aterorrorizante, sino un nuevo reto para Gemini o Claude.

La IA deja de ser una herramienta que usas y se convierte en una extensión de cómo piensas.
Esto tiene consecuencias enormes.

La primera es que tu umbral de tolerancia al trabajo repetitivo baja drásticamente. Lo que antes aceptabas como "parte del trabajo", ahora te parece absurdo.

Olvídate de copiar datos de un lado a otro, formatear documentos manualmente, escribir el mismo tipo de mensaje una y otra vez. Poco a poco la mediocridad se te hace insoportable.

La optimización se convierte en tu nueva normalidad.
La segunda consecuencia es más sutil pero más poderosa: empiezas a ver oportunidades donde otros ven obstáculos. Un cliente te pide algo complejo.

Antes pensabas en las horas que te tomaría. Ahora piensas en cómo la IA te puede ayudar a hacerlo en una fracción del tiempo.

Esa diferencia de mentalidad es la que separa a quienes usan IA ocasionalmente de quienes optimizan su día a día profundamente.

¿Cómo se desarrolla esta intuición? No hay atajos. Es exposición constante, aprendizaje continuo.

Es usar la IA aunque no la necesites. Es preguntarte ante cada tarea: "¿Hay una forma más inteligente de hacer esto?" Es equivocarte, experimentar, descubrir qué funciona y qué no. Es aprender haciendo.

Con el tiempo, tu cerebro construye una biblioteca mental de patrones. Y esos patrones se activan automáticamente.

Eso es el pensamiento aumentado: tu cerebro integra la IA como extensión natural y empiezas a ver soluciones donde antes solo veías problemas.

No se me ocurre una habilidad más importante para sacarle el jugo al 2026 y los años por venir.

¿Qué es una base de datos y por qué un LLM no lo es?Una base de datos almacena información estructurada (piensa en filas...
13/02/2026

¿Qué es una base de datos y por qué un LLM no lo es?

Una base de datos almacena información estructurada (piensa en filas y columnas tipo Excel, aunque puede guardar otros formatos).

Lo importante no es solo que guarda datos.
Lo importante es cómo responde.

Cuando haces una consulta con SQL:
•Recuperas contenido que ya está en la base.
•La respuesta es determinista: misma consulta → mismo resultado.

No hay creatividad. No hay interpretación. No hay variación.

Un LLM es otra cosa.

Un LLM no “recupera registros”.
Genera una secuencia de tokens basada en probabilidades aprendidas.

Por eso:
•No devuelve necesariamente algo que “esté dentro” tal cual.
•No es determinista (incluso con el mismo prompt puede variar).
•No está optimizado para exactitud transaccional.
•No es un sistema de consulta estructurada.

Si a una base de datos le preguntas cuánto ha transaccionado un cliente, obtienes el número exacto almacenado.

Si a un LLM le preguntas cuánto ha transaccionado un cliente, lo único que puede hacer es estimar o inventar en función del contexto que le diste.

Confundir ambos sistemas es no entender la diferencia entre recuperar información y generarla.

Y esa diferencia no es menor.

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