Ahora sí, que es ahora que estoy grabando mientras escucho la intro y demás, me está
cambiando el flow de cómo grabar, pero hey, mola y está bastante bien. Hola, buenas,
bienvenidos a otro episodio de No Tiene Nombre. Hoy vamos a hablar del bombazo que soltó
Sam Alman ayer porque, a ver, yo me había ido a Detroit a pasar un día con los amigos
de la AI Tour, hablando de mucha inteligencia artificial, de agentes y cosas por el estilo,
y no va que en el medio del evento va el amigo Sam, suelta un tuit que es una bomba y que
después llega una tormenta de nieve y que mi viajecito de tres horas fue un más de
cinco horas con el auto en la tormenta, viendo cómo la gente se estrellaba, cositas que
tienes que ver esto de vivir en el norte del mundo. Pero bueno, vamos a hablar de GPT-4,
GPT-5. Mi nombre es Bruno, Bruno Capuano y agárrate porque esto se va a poner bueno.
A ver, Sam Alman, el cerebro detrás de OpenAI. No hace falta que comentemos quién es y si alguien
tiene ganas de ver cómo se mueve este hombre, que vayalos. Creo que ha sido el año pasado cuando lo
despidieron, lo volvieron a contratar y demás. Y que bueno, fue un fin de semana súper divertido,
así que bueno, esas cosas que pasan. Y estos días estuvo, estuvo de moda porque no voy a hablar de
Elon, pero Elon hizo una oferta para comprar OpenAI. Era más de 90 billones de dólares y Sam Alman le
dijo no gracias, pero si tenés ganas te compramos Twitter, que no sirve para nada. Así que bueno,
pero ayer Sam dejó, puso un tweet que dejó a más de uno con la boca abierta. Voy a dejar solamente
el tweet como referencia, pero básicamente dejó y habló por primera vez en público de GPT-5,
GPT-4 en algo que se puede entender como si ya está aquí y a dónde vamos. Así que habla un poco
sobre el salto evolutivo que vamos a tener en los modelos y qué es lo que va a pasar. A ver,
qué significa todo esto. Bueno, si estás en una partida, por ejemplo, que estás jugando un videojuego,
GPT-4.5 sería ese plus secreto que tenés por ahí para que te arreglan los... es un parche que te
arregla los bugs y te da básicamente nuevos poderes. Es decir, va a tener mejoras en velocidad,
precisión y demás. Y va a seguir siendo un modelo como los GPT que conocemos hasta ahora. Es decir,
va a ser un modelo que lo que va a hacer es chat completion, va a completar el siguiente toque.
Recordemos que saltos de calidad ha habido brutales entre 3, 3.5, 4 y ahora llegará a 4.5. Pero no va
a ser un modelo de razonamiento o de cadena de pensamiento, change of thought. Va a ser un modelo
como los que conocemos. Pero Sam también comentó y habló sobre GPT-5. Aquí es como si hablábamos
como un DLC que expande el universo entero. ¿Por qué? Porque el GPT-5 va a incluir nuevas
funcionalidades, capacidades multimodales y quién sabe, inclusive ya capaz que en el GPT-5 si le
preguntas qué es, no tiene nombre, capaz que te diga algo al respecto. Por cierto, no se lo he
preguntado. Si alguien le hace la pregunta a ChatGPT y ChatGPT dice algo coherente del podcast,
eso significa que tengo que cambiarle el nombre porque yo no quiero estar en esa base de datos
con la que entrenan los modelos. Pero bueno, lo divertido del tweet es que por un lado te cuenta
muchas cosas, pero también te deja con la intriga porque no revela todos los detalles, no muestra
todas las cartas. Y esto es muy sabio cuando sabe jugar a partidas de, no voy a decir el nombre,
pero algunos juegos en donde no tienes que mostrar todas tus cartas porque ya empieza a dar esto
que estaba haciendo yo directamente ahora. Empieza a que la gente empiece a especular en foros, en
redes, en podcast. Sí, GPT-5, por ejemplo, y esto me parece una locura, pero no es tan locura, va a
poder aprender en tiempo real. Ojo, los que hablan de aprender en tiempo real tal vez tendrían que
entender un poco cómo funciona el proceso de entrenamiento de un modelo para darse cuenta
de que un modelo no se puede reentrenar sobre la marcha. Lo que sí puede hacer un modelo es
usar algunas tecnologías donde pueda tomar conocimiento sobre cosas por el estilo. Pero
aprender en tiempo real, reentrenar un modelo sobre la marcha requeriría un cambio en las
arquitecturas de entrenamiento y de creación de los modelos que yo creo, y esto es personal, que
no tenemos hoy. Pero, pero sí es cierto que estos modelos cada vez se van adaptando más, y por
ejemplo ya lo hablamos de cómo DeepSeek cambió un poco la arquitectura, entonces pueden ser
como más abiertos para que estén conectados de una forma más rápida a fuentes de datos y que
podamos pensar que los mismos pueden funcionar mejores en entornos creativos. Y entornos
creativos significa que los agentes, por ejemplo, pueden ser más creativos para resolver sus
objetivos, para alcanzar sus objetivos. Así que, bueno, obviamente esto también abre un