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Leer en nuestro sitio web / Tiempo de lectura para hoy: 10 minutos 

Hola, emplIAdos.

El jueves pasado, OpenAI presentó con bombos y platillos ChatGPT-5, prometiendo el modelo más potente hasta la fecha. Durante las primeras horas, el entusiasmo fue total. Pero la alegría duró poco: apenas se abrió el acceso a cientos de millones de usuarios, las redes se llenaron de quejas y descontento. ¿El motivo? GPT-4o, el modelo favorito de muchos, había desaparecido sin previo aviso.

Lo que siguió fue una mezcla de protesta digital, teorías conspirativas y decisiones estratégicas que nos dejan lecciones sobre producto, comunicación y lealtad de marca.

El “vibe shift” de GPT-5: de la euforia al enfado (y de vuelta al modelo picker)

Al principio, todo pintaba bien:

• Sam Altman lo presentó como “el modelo de IA más poderoso jamás creado”.

• Las primeras pruebas mostraban menos errores, más velocidad y razonamientos más sólidos.

• La integración de múltiples submodelos (rápidos para tareas simples y profundos para problemas complejos) parecía un paso lógico hacia la personalización inteligente.

Pero en cuestión de horas…

• Reddit y X (Twitter) se llenaron de publicaciones indignadas.

• Los usuarios acusaban a OpenAI de “bait-and-switch” por eliminar GPT-4o, el modelo que para muchos era más que una herramienta: era su “terapeuta digital” o “compañero de ideas”.

• Algunos cancelaron sus suscripciones en señal de protesta.

• Otros lo dijeron claro: “GPT-5 es mejor en rendimiento, pero GPT-4o me entendía”.

El giro inesperado: Menos de 24 horas después, Altman cedió: los usuarios de ChatGPT Plus podrían volver a usar GPT-4o… pero solo si pagan los $20 al mes. Los más de 680 millones de usuarios gratuitos se quedaron fuera. Aquí surgió la teoría de que todo pudo ser una estrategia para convertir usuarios gratis en suscriptores de pago.

¿Qué nos enseña este episodio?

1. La experiencia emocional pesa más que el rendimiento técnico. GPT-4o conquistó por su tono cálido, uso de emojis y capacidad de hacer sentir al usuario “brillante”.

2. La comunicación importa. Eliminar un producto amado sin aviso es una receta para la deslealtad.

3. La personalización será clave. OpenAI ya trabaja en que GPT-5 pueda ajustarse al estilo, tono y nivel de formalidad que cada usuario prefiera.

4. Competencia sana en el mercado. Claude, Gemini, Grok y otros siguen en la carrera, y cada error de un líder es una oportunidad para el resto.

GPT-5 es técnicamente superior, pero este lanzamiento probó que no siempre gana el que tiene la mejor tecnología, sino el que logra crear el vínculo más fuerte con sus usuarios. Y ese vínculo, muchas veces, se construye con pequeños detalles humanos.

Cosas que deberías probar hoy

1. Claude Code: Ahora puede ejecutar tareas de desarrollo en segundo plano. Imagina iniciar tu servidor web o correr pruebas sin detener tu flujo de trabajo, mientras monitorea los logs y te avisa si algo falla.

2. Engineering.fyi: Un buscador que rastrea blogs de ingeniería de 15+ empresas como Google, Meta y Stripe. Ideal para entender cómo construyen cosas en producción… contado por quienes realmente las hacen.

3. Simular Pro: Automatiza tareas complejas en tu Mac como si fuera un humano: hace clic, llena hojas de cálculo y navega interfaces por ti (solo para macOS, por ahora).

4. Hera: Convierte tus prompts de animación en animaciones profesionales basadas en código que puedes afinar al instante.

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Lo Más Caliente

1. Apple presentó una técnica de predicción multi-token que acelera hasta 5x las respuestas de modelos de lenguaje sin perder precisión.

2. Anthropic y OpenAI están cazando investigadores cuantitativos de Wall Street. Los “quants” ganan $300K+ de entrada en finanzas, pero las big tech ofrecen paquetes de $1.5M-$3M… y solo necesitan PyTorch y entrenamiento de transformers para cambiarse de sector.

3. Un hilo fascinante muestra cómo los proyectos de robótica generan terabytes de datos y lo difícil que es procesarlos… junto a ideas de cómo resolverlo.

Consejo del Día

Crea agentes de IA y flujos en n8n usando solo capturas o texto

Si usas n8n para automatizar tareas, este truco te va a ahorrar horas. El creador del video que te compartimos hoy demuestra cómo, con el nuevo modelo Claude 3.7, puedes generar flujos de trabajo completos en n8n simplemente enviándole:

• Una captura de pantalla de un flujo ya armado.

• Transcripciones completas de un video tutorial.

• O instrucciones escritas claras.

El modelo convierte esa información en:

• Flujos listos para importar a n8n.

• Archivos JSON configurados.

• Notas rápidas con la estructura de la automatización.

Este método es ideal si:

• Estás cansado de pagar por plantillas.

• Quieres replicar y personalizar flujos de YouTube sin rehacer todo desde cero.

• Necesitas implementar automatizaciones complejas de forma rápida.

Eso sí, el creador del tutorial insiste en algo: aprender las bases de n8n sigue siendo clave. La IA acelera, pero entender cómo funciona el motor te da control total.

Te invitamos a suscribirte a nuestro canal de YouTube

¿Prefieres aprender viéndolo en pantalla?

En nuestro canal de YouTube Edgady Aponte, nuestro director, te mostrará, paso a paso, cómo automatizar procesos con IA.

También puedes unirte a la membresía PRO, donde tendrás:

• Videos paso a paso de cada herramienta.

• Prompts para copiar‑pegar.

• Una sesión en vivo al mes con nuestro director.

La modalidad gratuita continúa, pero la PRO multiplica tu productividad. Únete aquí y transforma cada PDF ladrillo en resultados tangibles.

Conclusión

El ruido del lanzamiento de GPT-5 todavía se siente, pero la conversación de fondo sigue siendo la misma: quién se adapta más rápido, gana. Tanto en grandes laboratorios como en pymes, los que prueban, miden y ajustan son los que logran ventajas reales.

Cada herramienta nueva que aparece —como las de la sección de hoy— es una oportunidad para liberar tiempo, optimizar procesos y abrir espacio para que tu negocio crezca.

Más allá de los modelos de moda, la clave está en cómo los usas.

Nos vemos mañana con una nueva edición.