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The Gold standard for AI news

AI keeps coming up at work, but you still don't get it?

That's exactly why 1M+ professionals working at Google, Meta, and OpenAI read Superhuman AI daily.

Here's what you get:

• Daily AI news that matters for your career - Filtered from 1000s of sources so you know what affects your industry.

• Step-by-step tutorials you can use immediately - Real prompts and workflows that solve actual business problems.

• New AI tools tested and reviewed - We try everything to deliver tools that drive real results.

• All in just 3 minutes a day

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Hola, emplIAdos.

Arranquemos con una joya de marketing: una persona publicó que “aplicó” para ser CEO de OpenAI y difundió una supuesta carta de rechazo… que terminó haciéndose viral y poniendo a su startup en el mapa. ¿La moraleja? En la economía de la atención, la creatividad sigue pagando.

En paralelo, Anthropic cambió su política: desde el 28 de septiembre de 2025 podrá usar tus conversaciones con Claude para entrenar sus modelos salvo que hagas opt-out (no aplica a cuentas empresariales/API). Si te preocupa la privacidad, entra a Settings → Help improve Claude y desactívalo.

La hipótesis de la “des-enshittificación”: cuando la IA sube el promedio

La idea en una frase: si la IA eleva el piso cognitivo de millones de personas, la rentabilidad de engañar cae y la de crear valor real sube. Max Levchin (Affirm) lo resumió como “un aumento del IQ promedio del (internet)”. Ethan Mollick lo llama “Mass Intelligence”: modelos potentes, baratos y ubicuos que ponen capacidad de análisis de “casi genio” al alcance de cualquiera.

El problema que venimos arrastrando: plataformas que se degradan con el tiempo —“enshittification”, término popularizado por Cory Doctorow— donde incentivos competitivos nos empujan a conductas que destruyen valor (para usuarios y, luego, para negocios). Scott Alexander bautizó la fuerza detrás de ese juego como “Moloch”: la competencia que nos hace sacrificar lo bueno para no quedarnos atrás.

La vuelta de tuerca: si tu asistente (o el de tus clientes) puede:

• Filtrar SEO-slop y mostrarte solo lo útil,

• Calcular el costo real de un Airbnb (limpieza, tasas) y detectar patrones raros en reseñas,

• Marcar contenido sintético o dudoso,
  entonces sube el costo de engañar y baja el ROI de “jugar con el sistema”. A medio plazo, la curva favorece a quien aporta valor.

Bajemos a tierra — aplica esto en tu negocio hoy:

1. Búsqueda anti-slop con tu agente

   • Pide: “Devuélveme 3 respuestas con enlaces y fecha, explica por qué cada una es fiable”.

   • Regla: 2 fuentes A (prensa/docs oficiales) + 1 fuente B (blog técnico/notas).

2. Comparador de valor real

   • Prompt: “Dame TCO (costo total) de estas 3 opciones con supuestos claros; señala ‘letras pequeñas’ y riesgos.”

   • Úsalo en pricing, herramientas SaaS, medios de pago, logística.

3. Verificación de contenidos

   • Pide al agente un check: ¿tiene Content Credentials/C2PA?, ¿indicios de IA? (marca como “probablemente sintético” si no hay procedencia).

4. Educación acelerada del equipo

   • Implementa una rutina de 10 min diarios: cada PM/analista trae un hallazgo obtenido con IA + evidencia (links/fechas).

5. Medición

   • KPIs: tiempo de decisión (↓), tasa de errores por fuente dudosa (↓), CSAT/NPS en recomendaciones (↑).

Educación como multiplicador: modelos + tutores de IA ya están cambiando la curva de aprendizaje (ver Alpha School y su modelo de “2 horas” con IA). Más allá del debate, el vector es claro: aprendizaje personalizado + detector de engaños en el bolsillo → públicos más difíciles de estafar y más capaces de crear.

El ‘pero’ crítico: todo esto depende de dos cosas:

• que la IA distinga mejor verdad de ficción, y

• que nosotros (marcas/creadores) sigamos produciendo valor genuino.
  No hace falta perfección; basta con encarecer el engaño lo suficiente como para que sea más rentable construir algo bueno.

Checklist express para tu equipo (copiar/pegar):

• Definimos fuentes confiables por categoría (finanzas, retail, travel).

• Encendimos Content Credentials en creatividades clave y pedimos verificación en campañas.

• Prompts estándar para TCO, matriz de riesgos y resumen con citas.

• Tablero semanal con % decisiones apoyadas en evidencias y tiempo ahorrado.

Cosas que deberías probar hoy

1) Xpander — backend listo para tus agentes autónomos
¿Construyes “agents” y te pierdes entre servidores, DBs y despliegues? Xpander te da memoria, herramientas (incluye MCP), orquestación y runtime administrado o autohospedado. Ideal para pasar de demo a producción en horas.

• Por qué probarlo: acelera test & deploy de agents sin pelearte con infraestructura.

• Empieza aquí: xpander.ai (docs y CLI)

2) Cloudflare Radar — vigila a los bots de IA en tu web
Revisa el tráfico de crawlers (incluidos los de IA) que tocan tu sitio y entiende tendencias de entrenamiento vs. búsqueda. Recurso útil para equipos de contenido y SEO técnico.

• Empieza aquí: Radar + reportes de Cloudflare sobre crawlers de IA.

3) Grok Code Fast 1 — copiloto de código con precio agresivo
El nuevo Grok “Code: Fast-1” se integra en editores/partners (p.ej., Cursor/Copilot) y ofrece tarifas ultra-bajas por millón de tokens de entrada/salida en periodo promocional.

• Empieza aquí: detalle técnico y precios.

4) Sara AI — asistente personal con memoria + smart home
Asistente que recuerda lo que le cuentas, reconoce caras y puede controlar luces, persianas y más. Ojo con privacidad: revísalo bien antes de conectarlo a tu casa.

• Empieza aquí: sitio oficial (features de memoria/visión).

5) Para devs (pack productividad):

• Greptile AI Review: revisa PRs con contexto de todo el repo y comentarios accionables.

• Sourcerer MCP: búsqueda semántica en tu codebase para Claude/Gemini CLI vía MCP (ahorra tokens). Repo y ficha.

• Skipper (CLI agents): da a tu agente control del navegador/escritorio (estilo “computer-use”). Demo y herramienta.

• sosumi.ai (Apple docs → Markdown + MCP): vuelve consultables las docs de Apple (Swift/SwiftUI) desde tu agente. Repo.

Bonus dealflow: Framer (websites con IA, no-code) levantó $100M; Keychain (match producto↔fabricantes) levantó $30M; lista de 33 startups IA con rondas ≥$100M este año. Úsalo para mapear vendors.

Recomendación de hoy

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Lo Más Caliente

1. Apple creó un chatbot interno (“Asa”) para retail: formación de producto y apoyo a ventas dentro de su app corporativa.

2. Anthropic alertó de mal uso de Claude: extorsión de datos a escala, suplantación para empleos tech y ransomware-as-a-service asistido por IA.

3. USSOCOM (EE. UU.) habría evaluado herramientas de IA para influencia y propaganda en tiempo real (audiencias extranjeras). Tema ético a seguir.

4. Meta discutió usar modelos de Google/OpenAI de forma temporal para potenciar Meta AI mientras madura su stack propio.

5. Protecciones para teens en Meta AI: más bloqueos sobre autolesiones, alimentación desordenada y límites en ciertos personajes.

6. xAI vs. ex-ingeniero: demanda por supuesto robo de secretos de Grok tras salida del empleado.

7. Meta ↔ Scale AI ($14B+): señales de tensión (salidas, evaluación de proveedores alternativos de datos).

Consejo del Día

Construye tu primer bot con Rasa (open-source)

Curso base (video): “¡Crea el Chatbot con IA… Rasa y Python desde cero” (YouTube). Ideal para atender FAQs y flujos guiados sin costos de plataforma.

Objetivo

En 60–90 min tendrás un bot local capaz de entender intenciones, extraer datos (nombre, email, fecha), responder con plantillas y ejecutar acciones (consultar APIs, agendar). Luego podrás conectarlo a WhatsApp/Telegram o a tu web.

Paso a paso (modo “hazlo ya”)

1. Instala Rasa 3.x

   • Requisitos: Python 3.10–3.12 y entorno virtual.

   • pip install rasa → crea proyecto con rasa init.

2. Define qué entiende tu bot (NLU)

   • Edita data/nlu.yml con intents (p. ej., saludo, precio, agendar_cita) y ejemplos de frases.

   • Extrae entities como fecha, servicio, email.

3. Diseña el dominio

   • En domain.yml añade intents, entities, slots (para guardar datos) y responses (plantillas de respuesta).

   • Tip: usa slots con influence_conversation: true para que el diálogo se adapte según lo ya capturado.

4. Orquesta el diálogo

   • Usa rules para flujos determinísticos (ej.: si falta fecha → preguntar fecha).

   • Usa stories para rutas conversacionales más largas (ej.: cotizar → confirmar → cerrar).

5. Acciones personalizadas (integraciones)

   • Crea actions.py (Python) para lógica de negocio: validar campos, consultar tu API, crear una cita en Calendly/Google Calendar, etc.

   • Lanza el servidor de acciones: rasa run actions -vv (útil para debug).

6. Entrena y prueba

   • rasa train → rasa shell para probar en consola.

   • Ajusta NLU si confunde intents (agrega ejemplos y sinónimos).

   • ¿Quieres mejor NLU? Revisa DIETClassifier y configura tu pipeline (spaCy/transformers).

7. Publica y conecta canales

   • Web/chat: rasa run --enable-api.

   • WhatsApp (Twilio): sigue un conector paso a paso (token, webhook, mapping).

   • También puedes conectar Telegram, Facebook Messenger, etc. (canales soportados en docs).

8. Buenas prácticas express

   • Fallback con umbral de confianza (redirígelo a humano si el score es bajo).

   • Validaciones en acciones para garantizar que fecha/hora tengan formato correcto.

   • Registro de conversaciones para iterar (evalúa F1 de intents, tasa de éxito por historia).

¿Te sirvió? Sube al Soy EmplIAdo PRO

• 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

Cerramos con una idea clave: la IA ya no es solo “más contenido” o “más ruido”. Si la usas bien, te vuelve más listo como organización: detecta crawlers que raspan tu web, automatiza tu pipeline de agentes sin dolor, acelera revisiones de código con contexto real y, sobre todo, te da superpoderes conversacionales con bots propios —libres, auditables y conectados a tus sistemas.

Hoy te dejamos piezas concretas: Radar para visibilidad, Xpander para pasar a producción, Grok/Greptile/Sourcerer para devs, y un tutorial práctico para que tu primer bot en Rasa quede funcionando.

Tu siguiente sprint: conectar ese bot a tu canal principal (WhatsApp o web), medir resolución sin humano y aprender de cada conversación. La “des-enshittificación” empieza cuando tu equipo usa estas herramientas para crear valor, no para perseguir trucos. A eso vinimos.

Nos vemos mañana con una nueva edición.