HR is lonely. It doesn’t have to be.

The best HR advice comes from those in the trenches. That’s what this is: real-world HR insights delivered in a newsletter from Hebba Youssef, a Chief People Officer who’s been there. Practical, real strategies with a dash of humor. Because HR shouldn’t be thankless—and you shouldn’t be alone in it.

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En el mundo de la inteligencia artificial, cambiar de opinión rara vez pasa desapercibido. Esta vez, la sorpresa vino de François Chollet —uno de los críticos más conocidos de la AGI— quien ha reducido su pronóstico de llegada de 10 a solo 5 años.

Y no, no se trata de modelos más grandes o con más parámetros, sino de algo mucho más ambicioso: máquinas capaces de aprender sobre la marcha, como lo haría un humano, y de compartir ese conocimiento en una red global de “inteligencia colectiva”.

La nueva mirada de François Chollet a la AGI

En una reciente entrevista con el escritor y podcaster Dwarkesh Patel, Chollet (exingeniero de Google) explicó que su optimismo proviene de avances en lo que él llama “inteligencia fluida”: la capacidad de resolver problemas totalmente nuevos sin depender de patrones memorizados. Esto marca un quiebre con la visión anterior, donde los modelos parecían “internos perpetuos en su primer día”, brillantes en teoría pero incapaces de aprender de la experiencia.

Su nueva propuesta se basa en ARC-AGI-3, un benchmark que pone a prueba la eficiencia de adquisición de habilidades. El reto consiste en introducir a la IA en videojuegos simples, sin instrucciones, para que descubra las reglas y objetivos por sí misma, a través de prueba y error. Lo interesante es que:

• Son tareas fáciles para humanos (menos de un minuto para comprender), pero extremadamente difíciles para la IA actual.

• Obligan a planificar, explorar y actuar en entornos desconocidos.

• Simulan el aprendizaje práctico en tiempo real.

Más allá del reto, la verdadera apuesta de Chollet es una “GitHub para la Inteligencia”, donde cada habilidad aprendida por una IA se descomponga en partes reutilizables y se comparta en una biblioteca global. Así, cualquier otro agente podría adquirir ese conocimiento al instante, acelerando el progreso de forma exponencial. Esto, según él, sería un paso crítico hacia el momento en que la IA supere nuestras capacidades humanas.

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Conclusión

De los cambios paradigmáticos en AGI hasta nuevas herramientas que automatizan tareas o llevan tus contenidos a otro nivel: el mundo de la IA no se detiene. Lo mejor de todo es que puedes probar, adaptar y usar estas tecnologías hoy mismo — sin complicaciones técnicas.

Si algo está claro esta semana es que aprovechar estas innovaciones no es una opción del futuro, es una ventaja competitiva que puedes obtener ahora.