• Construye una marca personal antes de que sea muy tarde

    Craig Jamieson escribe sobre la importancia de tener una marca personal:

    Solía tener una regla. Si me sorprendía quejándome demasiado a menudo del lugar donde trabajaba, probablemente era hora de seguir adelante. Esa mentalidad me ayudó a evitar el resentimiento. Me ayudó a actuar antes de quemarme. Pero estamos viviendo en uno de los mercados más difíciles que he visto en años. No le deseo desempleo a nadie, y alejarse no siempre es posible.

    Aun así, demasiadas personas están sentadas frustradas y no hacen nada para cambiar su situación. No tomar medidas para mejorar las cosas en el trabajo. No hacer el arduo trabajo de aparecer públicamente y construir una presencia. No hacer mucho de nada, excepto quejarse.

    Cuando estás en una situación difícil, tienes de dos: o sufres agachando la cabeza, aceptando el status quo, y frustrándote cada día más; o sufres haciendo lo necesario para cambiar las cosas.

    No es fácil, ni justo. Pero es lo que toca. Comienza por identificar tus opciones:

    Algunos problemas de trabajo se pueden resolver. Se necesitan conversaciones difíciles, claridad y coraje. Si el equipo está roto, si el liderazgo está fuera, si el rol ha cambiado, tienes que hablar. Sugerir cambios. Redefina su valor. Establece límites. Nada de esto es fácil, pero es posible.

    Si la situación no mejora, todavía tienes opciones. Empieza a poner energía en cómo te presentas fuera del trabajo. Comience a construir el tipo de presencia que le dé influencia cuando llegue la próxima oportunidad.

    Eso significa actualizar tu sitio web. Actualizando tu LinkedIn. Poniendo tu trabajo ahí fuera. Reescribiendo tu biografía para que refleje dónde estás ahora, no dónde estabas hace cinco años. No necesitas convertirte en una máquina de contenido. Solo necesitas ser visible y consistente.

    Y ejecutar con consistencia y dedicación antes de que creas que lo vas a necesitar:

    Si quieres cambiar tu situación, no puedes esperar hasta que te obliguen a actuar. Ahí es cuando la gente entra en pánico. Ahí es cuando se apresuran a actualizar un currículum o escribir una publicación después de seis meses de silencio. Nunca es efectivo.

    Por más que me gustaría que escribir en este blog fuera suficiente para pagar las cuentas, y a pesar de que me leen miles de personas todas las semanas en mi newsletter, la realidad es que el mayor uso que le he dado a mi marca personal es la de conectarme con potenciales empleadores.

  • John Maynard Keynes tenía razón: sí es posible trabajar nada más 15 horas a la semana

    oof:

    John Maynard Keynes tenía razón al 100%, y lo que predijo sucedió. Hoy en día es posible trabajar solo 15 horas a la semana y ganarse la vida. Por ejemplo, si ganas 100 $ por hora, 15 horas a la semana te harán aproximadamente 6000 $ al mes, que es un salario bastante bueno para los estándares del mundo occidental. En realidad, hay un gran número de personas que siguen este camino y yo soy uno de ellos. Por supuesto que seguimos siendo una minoría, pero ese es el problema del resto.

    […]

    Hay prácticamente millones de personas que son lo suficientemente ricas como para permitirse trabajar solo unas pocas horas al día, pero no lo hacen. En realidad, parece (con algunas excepciones) que cuanto más rica es la persona, más trabaja. ¿Por qué? ¡Se supone que es al revés! Cuando eres rico, puedes permitirte tomártelo con calma y relajarte, pero aún así la gente solo hace la vida más difícil en la búsqueda de la aceptación, el reconocimiento y la valoración.

  • Tenemos que luchar por ser ineficientes — es decir, por ser humanos

    Continuando con el tema de la semana (que sin querer queriendo) fue “cuidado con buscar ser 100% eficiente”, Matt Duffy publica “Eficiencia sin moralidad es tiranía”, primero reconociendo que llegamos a este punto porque lo necesitábamos:

    La tecnocracia —la adopción de una lógica social donde la experiencia técnica dicta las decisiones, impulsando la eficiencia, la optimización y la reducción de realidades complejas a resultados mensurables— surgió porque la necesitábamos. A medida que las sociedades escalaban, necesitábamos coordinación, optimización y reducción de desperdicios. Los líderes técnicos cobraron relevancia; «aprender a programar» se convirtió en la abreviatura de toda una cosmovisión que valoraba la habilidad técnica por encima de las actividades más superficiales en las artes y las humanidades. «Seguir la ciencia» se convirtió en una apelación a la autoridad, en lugar de un verdadero llamado al rigor científico.

    Pero si, en la búsqueda interminable de mayor eficiencia, dejamos de lado la moralidad (preguntarnos si deberíamos hacer algo antes de simplemente hacerlo porque se puede), las cosas se pueden poner (ya se pusieron) feas: 

    En ausencia de un orden moral compartido, la tecnocracia lo sustituye por uno económico frío. Clasifica a las personas en categorías productivas e improductivas. Ni siquiera nuestras mejores redes de seguridad pueden deshacer esta clasificación, porque la tecnocracia no castiga, sino que olvida. No le importa quién eres, solo lo que produces.

    Esta clasificación implacable, esta reducción de individuos complejos a meros agregados de datos, no solo describe la realidad, sino que la moldea activamente, convirtiéndose en un combustible principal para el corrosivo identitarismo negativo que desgarra nuestro tejido social. Cuando los sistemas dominantes de trabajo, gobierno e interacción solo reconocen afiliaciones grupales o grupos estadísticos, las personas aprenden que el camino para ser vistos, para obtener influencia o recursos, reside únicamente en enfatizar la identidad grupal. Esto incentiva la formación de tribus definidas tanto por a quién se oponen como por a quién apoyan, exigiendo que los individuos eleven ferozmente la relevancia de su grupo, a menudo en detrimento de todos los demás. La identidad deja de ser una cuestión de pertenencia orgánica para convertirse en una postura estratégica, a menudo adversaria, que nos impone un sistema ciego a la persona.

    Un peligro latente es que comencemos a buscar respuestas sobre nuestra identidad en el mismo sistema de que nos reduce a estadísticas:

    No temo simples disrupciones en nuestras vidas, como que la IA ocupe puestos de trabajo. Habrá más trabajos por hacer. Temo que reemplace nuestras identidades y nuestro juicio. Será la última autoridad a la que recurriremos al integrarnos plenamente con la máquina.

    En How Economics Explains the World, Andrew Leigh menciona un punto importante y relacionado con el movimiento de los Luditas (que he mencionado antes): con la automatización de la industria textil, en realidad la tasa de empleo subió 10% de 1811 a 1821. Probablemente vayamos a ver algo similar en los siguientes años.

    No se trata de pánico. La IA puede ser una herramienta humana fundamental, o puede reemplazarnos por completo. Si continuamos por el camino de la primacía tecnocrática, la IA se convierte en nuestra sucesora natural. No porque nos esclavice, sino porque nos supera en un sistema optimizado para una producción limpia y eficiente. Un mundo que ve a los humanos como insumos ineficientes es un mundo que eventualmente dejará de necesitarlos y, en el mejor de los casos, simplemente los tolerará.

    Matt argumenta que el antídoto es hacer las cosas más a conciencia — es decir, ser ineficientes:

    La única respuesta viable es establecer un nuevo orden predominante que supere la eficiencia. Debemos acordar un marco moral que guíe nuestras decisiones económicas y sociales. Esto no significa revivir dogmas excluyentes ni imponer la uniformidad. Significa recuperar la seriedad moral, algo arraigado en la comprensión de que los humanos son imperfectos y que el proyecto de vivir bien se basa en el fracaso continuo, el perdón y el crecimiento. Si esto suena a tradición, no es casualidad. Los ciclos de fracaso y crecimiento son ciclos ineficientes; trazan un camino sinuoso y desordenado entre dos puntos. Por eso la tecnocracia odia el proceso humano.

    Hoy más que nunca, tenemos que luchar por preservar lo que nos mantiene humanos. La eficiencia pura es un camino insostenible.

  • ¿POR QUÉ NO HAY EMPLEOS, CHINGADAMADRE?

    Perspectivas de alguien que trabaja en la industria de entretenimiento y acaba de egresar de la universidad, en Substack:

    Hay muchos de estos “certificados” y bootcamps que se han convertido en una industria en sí misma, enseñando a la gente lo que se les debe permitir, esperar e incluso animar a aprender en el trabajo. Muchos de los certificados y bootcamps de la industria del entretenimiento enseñan cosas como el manejo de una cámara, los fundamentos de la dirección, la cinematografía y la edición de video. Quizás me equivoque, y me encantaría, pero ¿no es esta clase de cosas básicas la que te dan un poco de margen y puedes pasar las primeras dos o tres semanas de un trabajo aprendiendo? Parece que ahora todos los trabajos esperan que seas un experto y estés perfectamente capacitado, solo para pagarte $23 por hora.

    No importa qué estudies, tu carrera no está garantizada.

  • La definición de “Agente” que más me ha ayudado a entender qué es y cómo utilizarlo

    David Crawshaw, co-fundador de Tailscale, está escribiendo una serie de blog posts explicando cómo usa LLMs para programar. El último se trata de cómo usa Agentes, y tiene esta introducción:

    Vale la pena comenzar con una definición de la palabra “agente” en el contexto de los LLM. El auge de la IA ha estado utilizando este término tan genérico durante más tiempo del que los agentes han sido realmente constructos útiles. Como resultado, hay que investigar un poco de marketing engañoso y misticismo general para encontrarle algún valor. Para alguien con formación en ingeniería, ahora existe una definición sencilla: un agente consta de 9 líneas de código. Es decir, un agente es un for loop que contiene una llamada LLM. El LLM puede ejecutar comandos y ver su resultado sin intervención humana.

    En iOS, Node.js, Java, y muchos otros ambientes de programación, te vas a encontrar el concepto de run loop — literalmente un bucle que está constantemente alimentando a tu programa con eventos para que puedas reaccionar a ellos.

    No necesitas saber del run loop de iOS para poder hacer una aplicación básica. Pero sí te conviene entender cómo funciona, y sus limitantes, para sacarle más provecho a los recursos que tienes.

    No lo había pensado de esa manera. Un agente es un for loop con llamadas a un LLM. Brillante. 🤯

  • Teclear es la parte fácil

    Preetam Jinka publica en su blog cómo usar LLMs le ha permitido regresar a escribir más seguido:

    Escribir son realmente dos cosas diferentes. Primero, está el trabajo de averiguar lo que quieres decir. Tienes un concepto, piensas en los puntos principales y descubres cómo hacer que todo fluya. Esto lleva tiempo. En segundo lugar, tienes que poner las palabras en la página, que en su mayoría es solo escribir.

    Lo mismo que con programar. Teclear es la parte fácil. 

  • Cómo tener deuda limita tu margen de error

    El último episodio de su podcast, Morgan Housel habla sobre la importancia de tener margen de errores, pero desde el punto de vista de las finanzar personales — particularmente, la deuda:

    Creo que la deuda puede ser algo maravilloso y desempeña un papel fundamental en la sociedad, además de que puede ser utilizada responsablemente por personas, empresas y gobiernos. No estoy en contra de la deuda en absoluto, pero como todo lo bueno, puede llevarse demasiado lejos y es muy fácil ignorarla y no comprender los peligros ni las desventajas de lo que se está utilizando. Y, por supuesto, esa es la larga historia milenaria de la deuda.

    Tener deuda es el margen de error que no tienes para soportar cambios importantes en tu vida:

    Así es como me gusta pensar en la deuda. Imagina una línea larga y ondulada. Casi parece un gráfico de volatilidad, con subidas y bajadas, subidas y bajadas, subidas y bajadas en momentos aleatorios.

    Quizás sea como un electrocardiograma. Imaginemos eso como la volatilidad de tu vida. No solo en la bolsa o la economía, sino en tu vida.

    Puede ser, sí, recesiones, pero también guerras, divorcios, enfermedades, mudanzas, inundaciones, cambios de opinión. Esa es la volatilidad de tu vida. Ahora bien, si no tienes deudas, si estás libre de deudas, entonces la cantidad de eventos volátiles que puedes soportar a lo largo de tu vida tiene un rango.

    Así que piensa en ese gráfico de acciones, en el gráfico de líneas onduladas. Imagina que hay como un canal. Hay una línea por encima y otra por debajo del gráfico, y todo lo que está dentro de ese canal lo puedes soportar, puedes sobrevivir.

    Y cómo tener deuda limita tus opciones:

    A medida que aumenta la deuda, se reduce el rango de posibilidades que se pueden afrontar en la vida. Ahora, piensen en lo que acabo de decir. No mencioné la tasa de interés, ni el costo de la deuda, ni el costo del capital, ni nada que se pueda aprender en una clase de finanzas.

    A medida que aumenta la deuda, se reduce el rango de posibilidades que se pueden afrontar en la vida. Creo que esa es la forma más práctica de considerar la deuda. Es muy simple, pero muy diferente de cómo se suele considerar, que es simplemente una herramienta para impulsar la demanda y apalancar los activos, donde la única desventaja es la tasa de interés.

    Me gusta este mindset de considerar el margen de error.

  • Un sistema que es 100 % eficiente es un sistema endeble

    Me encontré un artículo de hace casi 5 años que habla sobre la importancia (sí, importancia) de que los sistemas sean ineficientes:

    Durante décadas, hemos valorado la eficiencia en nuestra economía. Nos esforzamos por ello. Lo recompensamos. En tiempos normales, eso es algo bueno. Correr solo en los márgenes es eficiente. Una única cadena de suministro global justo a tiempo es eficiente. La consolidación es eficiente. Y todo eso es rentable. La ineficiencia, por otro lado, es un desperdicio. El inventario adicional es ineficiente. La sobrecapacidad es ineficiente. Usar muchos proveedores pequeños es ineficiente. La ineficiencia no es rentable.

    Pero la ineficiencia es seguridad esencial, como nos está enseñando la pandemia de COVID-19. Todo el exceso de capacidad que se ha exprimido de nuestro sistema de salud; ahora desearíamos tenerlo. Toda la redundancia en nuestra producción de alimentos que se ha consolidado; nosotros también queremos eso. Necesitamos nuestras viejas cadenas de suministro locales, no las únicas globales que son tan frágiles en esta crisis. Y queremos que nuestros restaurantes y negocios locales sobrevivan, no solo las cadenas nacionales.

    El tipo de ineficiencia ideal depende del sistema:

    No quiero decir simplemente que tengamos que hacer que nuestra producción de alimentos, o sistema de salud, o cadenas de suministro sean descuidadas y derrochadoras. Necesitamos cierto tipo de ineficiencia, y depende del sistema en cuestión. A veces necesitamos redundancia. A veces necesitamos diversidad. A veces necesitamos exceso de capacidad.

    Me quedo con esta pregunta: en mi vida, ¿qué aspectos que considero ineficientes y quiero eliminar, realmente me están funcionando como ancho de banda extra ante imprevistos?

  • OpenAI quiere armar a los universitarios con ChatGPT lo antes posible

    El New York Times publicó un artículo sobre el uso de ChatGPT (y otros chatbots) en las universidades, y cómo OpenAI, Google, y Anthropic están compitiendo por ver quién es el que termina ganando ese mercado:

    La competencia es tan intensa que Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, y Elon Musk, fundador de la empresa rival xAI, publicaron anuncios opuestos en redes sociales esta primavera ofreciendo servicios premium gratuitos de IA para estudiantes universitarios durante la época de exámenes. Google subió la apuesta y anunció acceso gratuito a su servicio premium de chatbot para estudiantes “hasta los exámenes finales de 2026”.

    Y hablan sobre los posibles efectos de que los estudiantes tengan acceso a estas herramientas: 

    El esfuerzo de OpenAI por dotar de IA la educación universitaria equivale a un experimento nacional con millones de estudiantes. El uso de estos chatbots en las escuelas es tan reciente que aún no se han determinado sus posibles beneficios educativos a largo plazo ni sus posibles efectos secundarios.

    Algunos estudios preliminares han descubierto que externalizar tareas como la investigación y la redacción a chatbots puede mermar habilidades como el pensamiento crítico. Algunos críticos argumentan que las universidades que apuestan por los chatbots están pasando por alto problemas como los riesgos sociales, la explotación laboral por parte de la IA y los costes ambientales.

    Mientras algunas universidades opinan que usar ChatGPT es “hacer trampa”, OpenAI tiene una VP de Educación, Leah Belski, que es la encargada de los esfuerzos por meterse en el ecosistema educativo, que incluyen darles a algunas universidades a crear sus propias versiones de ChatGPT con los materiales de curso y controles para los profesores:

    La primavera pasada, OpenAI presentó ChatGPT Edu, su primer producto para universidades, que ofrece acceso a la inteligencia artificial más avanzada de la compañía. Los clientes de pago, como las universidades, también obtienen mayor privacidad: OpenAI afirma que no utiliza la información que estudiantes, profesores y administradores introducen en ChatGPT Edu para entrenar a su IA.

    A OpenAI (y todos los demás) le urge meterse en al vida educativa de las nuevas generaciones; y no debería de sorprendernos el por qué. La misma Leah Belski explica el razonamiento: 

    De la misma manera que muchos estudiantes de hoy convierten sus cuentas de Gmail proporcionadas por la escuela en cuentas personales al graduarse, la Sra. Belsky imagina que los estudiantes graduados llevarán sus chatbots de IA a sus lugares de trabajo y los usarán de por vida.

    “Sería su puerta de entrada al aprendizaje y, posteriormente, a su vida profesional”, afirmó la Sra. Belsky.

    Digo, no debería ser sorpresa; OpenAI no deja de ser una empresa privada que tiene que generar dinero, y si yo hubiera inventado una tecnología tan fundamental, también buscaría crear una base de usuarios leal, comenzando con lo más cercano posible a una etapa formativa.

    La diferencia es que Gmail no tiene el potencial de hacerte un huevón intelectual (bueno, también depende de a qué newsletters te suscribas).

  • Mis amigos escépticos de la IA están locos

    Thomas Ptacek publica en su blog un artículo con respuestas a algunos de los argumentos que programadores veteranos usan para evitar usar IA en su trabajo:

    Algunas de las personas más inteligentes que conozco comparten la profunda convicción de que la IA es una moda pasajera: la siguiente ola de la fiebre de los NFT. Me he mostrado reacio a contradecirlos, porque, bueno, son más inteligentes que yo. Pero sus argumentos son poco serios y vale la pena confrontarlos. Personas con un talento extraordinario están haciendo un trabajo que los LLM ya hacen mejor, por puro despecho.

    Todo el post está lleno de frases tuiteables. Por ejemplo, para el argumento de “pero no tienes idea de qué es el código que usa un LLM”:

    ¿Eres un youtuber que disfruta programando? ¿No sabes leer código? Si es así: buen punto. Si no, ¿qué demonios te pasa?

    Siempre has sido responsable del código que subes a main. Lo eras hace cinco años. Y lo serás mañana, uses o no un LLM.

    Hace meses hablé sobre este punto en Saber programar ya no te garantiza un empleo (ni te hace especial):

    Aprender a programar es cada vez más fácil. Tanto por la abundancia de materiales educativos, como por la realidad de que cada vez es menos necesario profundizar en las bases de la disciplina1. 

    Y no digas que no. ¿Cuándo fue la última vez que preferiste escribir tu propio algoritmo de sorting en vez de hacer npm install?

    Thomas continúa, ahora sobre la calidad del código que producen los LLMs:

    ¿Puedes conseguir un becario con $20 al mes? Porque eso es lo que cuesta Cursor.ai.

    Parte de ser un desarrollador sénior consiste en hacer que los programadores menos hábiles sean productivos, ya sean físicos o algebraicos. Usar bien los agentes es tanto una habilidad como un proyecto de ingeniería en sí mismo, de indicaciones, índices y (sobre todo) herramientas. Los LLM solo producen código deficiente si se les permite.

    Y sobre el arte de la programación:

    ¿Te gusta la ebanistería japonesa fina? ¿Todas las herramientas manuales y la carpintería sashimono? A mí también. Hazlo en tu tiempo libre.

    Construir una mesa me daría mucha satisfacción. Y, si esa mesa es un banco de trabajo o una mesa de parrilla, claro que la construyo. Pero si necesito, digamos, ¿una mesa? ¿Para que la gente se siente? ¿En mi oficina? Me compro una mesa, maldita sea.

    Los desarrolladores de software profesionales nos dedicamos a resolver problemas prácticos con código. En nuestro trabajo diario no somos artesanos. Steve Jobs se equivocó: a nadie le importa si las pistas de la placa lógica están bien diseñadas. Si algo que construimos perdura, no será porque el código base sea hermoso.

    :chef-kiss:

  • Todo mundo está “haciendo trampa” en las universidades, gracias a ChatGPT

    Estoy leyendo en Intelligencer un artículo titulado “Todo mundo está haciendo trampa en las universidades”, y aunque todavía no termino de leerlo, quería publicar esto antes de que se me olvide. 

    Si todo mundo está “haciendo trampa” por usar una herramienta que está ampliamente disponible , ¿no será que más bien se está poniendo en evidencia que la forma en que las universidades miden el conocimiento es (y siempre fue) la incorrecta? 

    ChatGPT no es tan diferente de una calculadora: ambas te ayudan a llegar a una respuesta más rápido. Pero donde la calculadora nada más te ayuda un paso a la vez, ChatGPT te resuelve todo de un jalón.

    Por muchísimo tiempo, la educación se ha basado en medir qué tan buenos somos memorizando cosas. No es sorpresa que cuando llega una herramienta que hace redundante la necesidad de memorizar datos, el sistema se rompe.

    Cuando entré a la universidad en 2011 (unos meses después de que Apple presentara el iPad), el plan de estudios que me correspondía era de 2008 (cuando nació el App Store). Obviamente sé que no es razonable esperar que una universidad diseñe un plan de estudios en unos meses, pero se mamaron: mi plan de estudios no era muy diferente al que mi mamá había llevado ahí mismo en los 80s, ¿qué esperanzas de que pudiera aprender algo que me acercara a mi meta de hacer una carrera en desarrollo móvil? Ese fue mi último semestre en la escuela. 

    Históricamente, muchas universidades no han tenido los incentivos —o necesidad— de actualizar sus planes de estudio para reflejar la realidad social a la que están mandando a sus graduados. Chance estamos viendo esta necesidad aparecer en tiempo real.

  • Apple está usando Swift en la nube con un framework open-source

    En Swift.org:

    Swift se utiliza ampliamente en producción para desarrollar servicios en la nube en Apple, con resultados increíbles. El año pasado, el servicio de Monitoreo de Contraseñas se reescribió en Swift, gestionando miles de millones de solicitudes diarias desde dispositivos de todo el mundo. En comparación con el servicio Java anterior, el backend actualizado ofrece un aumento del 40 % en el rendimiento, además de mejoras en la escalabilidad, la seguridad y la disponibilidad.

    Hace mucho que no programo profesionalmente, pero últimamente me he cachado fantaseando sobre crear una que otra aplicación —o servicio— con un componente web. Cuando intenté hacer cosas en web, Elixir y Phoenix fue lo que más me hizo clic, pero hace rato que no los toco. Creo que si decidiera hacer algo, buscaría usar Swift y Vapor

  • Los universitarios de élite que no saben leer libros

    Hablando de educación, este artículo del año pasado en The Atlantic puede estar hablando de otra cara del mismo problema. Rose Horowitch:

    Lit Hum suele exigir a los estudiantes que lean un libro, a veces muy largo y denso, en tan solo una o dos semanas. Pero la estudiante le contó a Dames que, en su escuela secundaria pública, nunca le habían pedido que leyera un libro completo. Le habían asignado fragmentos, poesía y artículos periodísticos, pero ni un solo libro de principio a fin.

    Durante mi época de estudiante constantemente escuchaba a los adultos a mi alrededor comentar sobre “lo fácil” que mi generación la tenía en la escuela. Continúa:

    En 1979, Martha Maxwell, influyente académica en alfabetización, escribió: «Cada generación, en algún momento, descubre que los estudiantes no pueden leer tan bien como quisieran o como esperan los profesores». Dames, quien estudia la historia de la novela, reconoció la persistencia de la queja. «Una parte de mí siempre se siente tentada a ser muy escéptica ante la idea de que esto sea algo nuevo», dijo.

    Por una parte, quiero insertar aquí el meme de old man yells at cloudPor otra parte, no quiero caer en cisnismo y dejarme llevar por la corriente de que por supuesto que así evolucionan las cosas sin cuestionarme si realmente es allá a donde deberíamos de ir.

    En un mundo obsesionado por la constante extracción de eficiencia, ¿dónde está el punto donde el esfuerzo deja de dar resultados favorables? 

  • Acabo de descubrir este excelente artículo de Kyla Scanlon, donde ofrece una perspectiva que no había encontrado antes sobre el impacto que tienen las tecnologías que ofrecen remover la fricción de nuestras vidas diarias. 

    Este pasaje en particular sobre cómo se manifiestan estos efectos en los sistemas de educación es chef-kiss:

    La señal económica (el diploma) sigue circulando como si el trabajo subyacente ya se hubiera realizado. Pero el trabajo no existe. Simplemente hemos trasladado la fricción fuera de la pantalla, la hemos externalizado a un chatbot y hemos dejado que el sistema finja que nada ha cambiado. Así que, en este momento, estamos acreditando la fluidez con herramientas que piensan por ti.

    Y sí, hacer trampa siempre ha existido. Pero esto no es trampa tradicional. Es una descarga cognitiva estructural, aprobada por la plataforma y financiada por inversores.

    Y para que quede claro, esto no es culpa de los estudiantes: en una economía donde el ganador se lo lleva todo, debe ser extraordinariamente difícil resistirse al atractivo de algo como una máquina de tareas con IA. Pero surgen preguntas como: si la IA puede hacer el trabajo por ti, ¿qué estamos midiendo exactamente? ¿Qué haces con el tiempo libre… ver TikTok? (la respuesta parece ser sí). ¿Y qué ocurre en el mercado laboral cuando un título de cuatro años no indica nada sobre lo que una persona realmente puede hacer?

    Date los 10 minutos que te va a tomar leerlo. Aquí puedes ver todos los highlights que hice.

  • Cofundadora de Y Combinator da su consejo a los recién graduados: encuentra gente interesante

    Jessica Livingston, cofundadora de Y Combinator, en su discurso a los graduados de Bucknell University, habla sobre la importancia de las personas con las que trabajas para alinear tu carrera:

    ¿Cómo buscar entre miles de opciones? Siendo sincero, no se puede. Hay que usar algún truco para reducir las opciones. Mi truco favorito es la gente. Habla con la gente. Conoce gente nueva. Encuentra a la gente que te parezca interesante y pregúntales en qué están trabajando. Y si trabajas en un lugar donde no te gusta la gente, márchate.

    Sobre la tolerancia a los fallos : 

    Lo que me lleva a mi último punto sobre tener planes ambiciosos: tienes que ser inmune al rechazo. Al principio, la gente te va a descartar. Si eso es suficiente para detenerte, estás condenado al fracaso. Así que tienes que aprender a ignorarlo. Y es más difícil de lo que parece: la presión social es muy poderosa. Pero todo el que emprende cosas ambiciosas tiene que aprender a resistirla.

    Si tienes planes ambiciosos, mucha gente se mostrará escéptica. Parecerás que te estás excediendo, excepto quizás a tus padres. E incluso ellos suelen ser demasiado conservadores. Además, la mayoría de las ideas ambiciosas parecen erróneas al principio. Si una nueva idea fuera obviamente buena, alguien más ya la habría puesto en práctica.

    Y de nuevo, tienes que buscar a las personas correctas:

    No puedes dejarte llevar sin rumbo. Hay muchísimas opciones, y tienes que descubrir activamente cuál es la mejor para ti. Y la mejor manera de hacerlo es a través de la gente. Encuentra gente interesante.