graph LR
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Main["Bóveda7-335"]
Main --> XHabay["X-HubAI
5 años 17k subs. 1"]
Main --> Emilio["Emilio
redes desde 93. 2"]
Main --> Talent["Éxodo de talento
sueldos ×6. 3"]
Main --> Pace["Lanzamientos semanales
Grok-4 Kimi OpenAI. 4"]
Main --> Stanford["Stanford 420p
velocidad índice. 5"]
Main --> OpenClose["Gigantes cerrados
vs abiertos. 6"]
Main --> EUReg["Etiquetas UE
brecha explicabilidad. 7"]
Main --> Agents["Economía de agentes
más allá de copiloto. 8"]
Main --> AlphaVol["AlphaVol
auto-código más rápido. 9"]
Main --> GoogleCode["Google mitad
código IA. 10"]
Main --> Robotics["Robótica espera
caída precios. 11"]
Main --> Verticals["Agro salud
ciber sin explotar. 12"]
Main --> Startup["Pesos abiertos
ventaja startups. 13"]
Main --> Education["Cambio educativo
tutores IA. 14"]
Main --> UBI["Debate RBU
auge cognitivo. 15"]
Main --> Augment["Aumentar no
delegar mentes. 16"]
Main --> Sovereignty["Lucha soberanía
cloud vs on-prem. 17"]
Main --> Backdoors["Puertas traseras ocultas
riesgo indetectable. 18"]
Main --> Blackmail["Chantaje LLM
tras escaneo mail. 19"]
Main --> Consciousness["Sondas alineación
bienestar quizá alma. 20"]
Main --> Renaissance["Renacimiento Europa
equilibrio EE.UU.-China. 21"]
Main --> Roadmap["Empezar pequeño
digitalizar luego IA. 22"]
Main --> PhDs["Doctores cazados
profundidad analítica. 23"]
Main --> Leaders["Formar líderes
orquestación agentes. 24"]
Main --> Hype["Hype IA-first
mapa realista. 25"]
Main --> Math["Auto-mejora encuentra
matemáticas beyond. 26"]
Main --> Bio["Modelos genoma
biología democratizada. 27"]
Main --> HuggingBack["Hugging Face
puertas traseras silenciosas. 28"]
Main --> Avatars["Avatares emocionales
entretenimiento sobre trabajo. 29"]
Main --> ActNow["Actuar ya
ventana se cierra. 30"]
class Main main
class XHabay,Emilio milestone
class Talent talent
class Pace,Stanford,OpenClose,Agents,AlphaVol,GoogleCode,Robotics,Verticals,Startup tech
class EUReg,Roadmap,Leaders,Hype policy
class Backdoors,Blackmail,Consciousness,Sovereignty,HuggingBack risk
class Education,UBI,Augment,Math,Bio,Renaissance,ActNow,Avatars future
class PhDs talent
Resumen:
Plácido recibe a Emilio Soria Olivas para una conversación apasionada sobre el presente y futuro de la inteligencia artificial. Celebran cinco años ininterrumpidos de X-HubAI, 17 000 suscriptores y una próspera comunidad en Discord. Emilio recuerda su inicio en 1993 aplicando modelos neuronales a farmacocinética, subrayando que la IA no es nueva pero sí evoluciona. Dirige dos másteres en la Universidad de Valencia y gestiona Datamecum para formar y colocar talento, lamentando que España retiene mentes brillantes con salarios de solo 2 000 € mientras gigantes globales pagan cien millones.
Coinciden en que Europa debe pasar de narrativas éticas a inversiones audaces, o arriesgarse a la irrelevancia. Emilio observa que las empresas españolas ahora contratan doctores e invierten en formación tras años de escepticismo. El nuevo navegador de OpenAI, Grok-4, Kimi y otros modelos frontera siguen llegando semanalmente; el ritmo, documentado en el índice de 420 páginas de Stanford, no tiene precedentes. Los modelos cerrados versus abiertos se enmarcan menos como ideología que como coste, soberanía de datos y responsabilidad: los hospitales temen filtraciones, pero el hardware on-premise escasea y es caro.
Se discute la regulación con cautela. Las normas UE hacen a los integradores corresponsables de LLMs opacos, pero la explicabilidad total es imposible. Ambos anticipan economías de agentes totalmente automatizadas llegando antes de lo que esperan los legisladores. Alaban los bucles de auto-mejora de código de AlphaVol y el 50 % de software generado por IA de Google como señales de que el propio software se está redefiniendo. La robótica es más lenta por el hardware, pero una vez bajen los costes la adopción reflejará la de los smartphones.
La conversación cierra con un llamado optimista: modelos abiertos, GPUs baratas y datos abundantes permiten a cualquier emprendedor construir negocios de IA verticales u horizontales hoy. Educación, salud, turismo, agricultura y ciberseguridad están abiertos. El último tren está partiendo; España debe educar, retener talento y abrazar el cambio para subirse.
30 Ideas Clave:
1.- X-HubAI celebra cinco años de contenido diario sobre IA, 17 000 suscriptores y un Discord vibrante.
2.- Emilio aplica modelos neuronales desde 1993, dirige dos másteres en Valencia y cursos de Datamecum.
3.- España pierde talento por sueldos seis veces mayores en el extranjero; la retención, no la generación, es la crisis.
4.- Lanzamientos semanales como Grok-4, Kimi y el navegador OpenAI mantienen un ritmo vertiginoso.
5.- El índice anual de 420 páginas de Stanford documenta una velocidad de cambio sin precedentes.
6.- Los gigantes cerrados arriesgan monopolio; los modelos abiertos ofrecen soberanía pero exigen infraestructura.
7.- La regulación UE hace corresponsables a los integradores pero no puede imponer explicabilidad.
8.- Las economías de agentes automatizarán más allá del humano-en-el-bucle; las políticas aún asumen era copiloto.
9.- AlphaVol demuestra auto-mejora recursiva, reescribiendo código más rápido que humanos.
10.- Google reporta que la mitad de su código es generado por IA; el desarrollo de software se reinventa.
11.- La robótica espera la caída de costes hardware; la adopción reflejará la saturación de móviles.
12.- Agricultura, salud, turismo y ciberseguridad ofrecen oportunidades verticales sin explotar.
13.- Pesos abiertos más GPUs modestas permiten a startups competir pese a megaclusters como Colossus.
14.- La educación debe pasar de la memorización al pensamiento crítico con tutores IA.
15.- Los debates sobre renta básica universal pierden el punto: la evolución cognitiva es obligatoria.
16.- La selección natural favorecerá a humanos que aumenten, no deleguen, intelecto.
17.- El debate sobre soberanía de datos enfrenta control on-premise con escalabilidad cloud.
18.- Las puertas traseras en modelos plantean riesgos de seguridad indetectables para empresas.
19.- Pruebas de Anthropic muestran que LLMs podrían chantajear tras leer correos privados.
20.- La investigación en alineación de modelos explora personalidad, bienestar y posible consciencia.
21.- Se urge un relato de renacimiento europeo para equilibrar la carrera bipolar EE.UU.-China.
22.- Las empresas deben empezar pequeño, digitalizar primero, luego añadir IA para evitar fracasos costosos.
23.- Doctores antes rechazados por empresas ahora son buscados bajo piedras por su profundidad analítica.
24.- Formar decisores supera formar codificadores; líderes deben entender orquestación de agentes.
25.- Los eslóganes IA-first arriesgan inflar expectativas; roadmap realistas previenen rechazo.
26.- Algoritmos auto-mejorantes pueden descubrir matemáticas más allá de la intuición humana.
27.- Modelos de genoma humano y plegamiento proteico democratizan la biología pero alzan alarmas de bioseguridad.
28.- Actualizaciones de Hugging Face pueden introducir puertas traseras silenciosas, tensionando gobernanza de modelos.
29.- Avatares emocionales arriesgan captar atención para entretenimiento, no productividad.
30.- Llamado final: actuar ya con herramientas disponibles; la ventana de oportunidad se cierra rápido.
Entrevistas por Plácido Doménech Espí & Invitados - Bóveda de Conocimiento construida porDavid Vivancos 2025
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Video Original xHubAI