Original ·2042375271492252109· santi @santtiagom_Hay una brecha grande en cómo la gente percibe la IA hoy.
Si probaste versiones viejas o gratis (como ChatGPT free), es normal que te hayas quedado con la idea de que se equivoca y alucina.
El problema es que esa ya no es la realidad actual.
Incluso usando modelos pagos, muchas mejoras no se notan en lo típico: escribir, buscar info o dar consejos.
Ahí el progreso es más lento.
Donde realmente pegó un salto es en áreas técnicas: programación, research, matemática.
Por eso, los que usan herramientas como Claude Code o Codex ven algo completamente distinto.
Le das acceso a una terminal y puede: resolver problemas que antes llevaban días, refactorizar código entero y encontrar bugs complejos.
Según Andrej, esto pasa por 2 cosas:
1) En áreas técnicas es fácil saber si la respuesta es correcta o no (por ejemplo, un test pasa o falla) -> Eso permite entrenar mejor a los modelos.
2) Es donde más valor generan. Resolver código o bugs tiene impacto directo en negocio (B2B). -> Por eso las empresas enfocan ahí la mayoría de los avances.
Hoy convivimos con dos realidades al mismo tiempo:
- modelos que fallan en cosas simples
- modelos que ya hacen trabajo técnico de muy alto nivel
Si solo estás expuesto a una de esas dos, la percepción cambia por completo. Por eso parece que estamos hablando de dos etapas de la IA distintas.
RT @santtiagom_: Hay una brecha grande en cómo la gente percibe la IA hoy.
Si probaste versiones viejas o gratis (como ChatGPT free), es n…