Mentes en beta

Mientras muchos siguen viendo los robots humanoides como una promesa futurista, Figure AI ya está enseñando algo mucho más inquietante: una flota de robots trabajando turnos completos de 8 horas de forma autónoma, coordinando relevos, corrigiendo errores y operando sin intervención humana. Pero este episodio no va solo de robots humanoides. Con Yeray analizamos la pregunta de fondo: ¿estamos construyendo máquinas más eficientes… o máquinas que simplemente encajan en un mundo diseñado para humanos? Hablamos de autonomía real, inteligencia colectiva, baterías de larga duración, coordinación multi-robot, el papel de NVIDIA, OpenAI y por qué quizá el salto más importante no está en el cuerpo del robot… sino en la red que los conecta. Porque la pregunta ya no es si los robots llegarán al trabajo real. La pregunta es: ¿qué cambia cuando dejan de ser herramientas y empiezan a comportarse como una fuerza laboral coordinada? Robots humanoides Mente colmena ⚙️ Automatización real Del entorno industrial al hogar El futuro del trabajo físico Bienvenidos a Mentes en beta. Ideas que aún no están terminadas… y por eso importan.

Una palabra. Cowork. Parece marketing. No lo es. Anthropic lo llama así a su nuevo agente de escritorio. Microsoft lo está copiando en Copilot. Y detrás de ese nombre hay una decisión enorme sobre cómo nos estamos relacionando con la IA. ¿Un colega que nunca se cansa? ¿O una herramienta con mejor packaging? En este episodio tiramos del hilo.

¿Qué pasaría si cada empleado tuviera una inteligencia artificial susurrándole en tiempo real qué hacer, cómo hacerlo y cuándo hacerlo? En este episodio exploramos un caso real donde la IA deja de estar en la pantalla y pasa al oído: asistentes integrados en auriculares que ayudan a empleados en pleno trabajo, desde atender clientes hasta gestionar stock o tomar decisiones en el momento. No hablamos de automatización, hablamos de aumentar a las personas. Pero esto abre preguntas incómodas: ¿es ayuda o vigilancia? ¿Dónde está el límite entre coaching y control? ¿Qué pasa cuando el conocimiento ya no se aprende, sino que se recibe en tiempo real? Entramos en un nuevo modelo operativo: de workforce a augmented workforce, donde la inteligencia ya no está en el software… sino en el flujo del trabajo.

Madrid quiere probar taxis autónomos. Coches sin conductor, sin volante como protagonista, tomando decisiones en tiempo real con sensores, algoritmos y redes neuronales. Lo que hace unos años era ciencia ficción… empieza a parecer inevitable. En este episodio de Mentes en Beta, junto a Yeray, nos metemos de lleno en el mundo de los robotaxis: qué hay detrás de esta tecnología, qué problemas intenta resolver y, sobre todo, qué nuevos problemas está creando. Hablamos de tráfico como sistema colectivo, de cómo pequeños errores humanos generan atascos absurdos, y de cómo un “enjambre” de coches autónomos podría convertir las ciudades en algo mucho más eficiente… casi coreografiado. Ideas en construcción. Preguntas sin respuesta clara. Y un futuro que no va a esperar a que estemos listos. ️ Mentes en Beta — pensando el futuro, sin versión final

Todo empieza con algo aparentemente inocente: un ingeniero intentando controlar su robot aspirador con un mando de PlayStation. Un experimento casero, de esos que nacen por curiosidad. Pero en cuestión de horas aparece algo inquietante: acceso a datos de miles de robots conectados, mapas detallados de viviendas, cámaras activas y audio en tiempo real. Lo más sorprendente es que nadie había hackeado nada. En este episodio de Mentes en Beta, junto a Yeray, analizamos qué ocurrió realmente detrás de este fallo de seguridad en dispositivos IoT. Hablamos de cómo funcionan protocolos como MQTT, de por qué el problema no estaba en la tecnología sino en cómo se implementó… y de lo fácil que puede ser hoy descubrir vulnerabilidades cuando tienes inteligencia artificial ayudándote a experimentar, porque el verdadero tema no es una aspiradora. Es que cada vez hay más dispositivos dentro de nuestras casas y empresas que escuchan, ven, mapean y se conectan a la nube. Y cuando algo falla, lo que parecía un gadget doméstico puede convertirse en una puerta abierta a nuestra privacidad. Una conversación sobre IoT, seguridad, IA y una pregunta incómoda: ¿sabemos realmente qué dispositivos están mirando dentro de nuestras casas?

En este episodio de Mentes en beta, junto a Yeray, exploramos un problema que lleva años resistiéndose a la tecnología: saber con precisión dónde están las cosas dentro de los edificios. El GPS funciona muy bien fuera, pero en interiores deja de ser útil, y ahí empieza el desafío. Partimos de tecnologías conocidas como RSSI (la potencia de señal Bluetooth) y AOA (Angle of Arrival), que permiten estimar posiciones usando beacons y arrays de antenas. Sistemas que ya se han utilizado en museos, experiencias guiadas o aplicaciones de tracking… pero que en entornos reales sufren algo inevitable: paredes, personas, rebotes de señal y ruido. Un enfoque que combina Bluetooth y deep learning para limpiar las señales, aprender de los patrones invisibles del entorno y mejorar la precisión del posicionamiento indoor hasta unos 29 centímetros, incluso en escenarios complejos. Hablamos de cómo funciona esta arquitectura, de por qué el mecanismo de atención en redes neuronales puede marcar la diferencia, y de dónde tendría sentido ejecutar estos modelos: edge, gateway o cloud. Un episodio sobre cuando la inteligencia artificial empieza a resolver problemas físicos del mundo real. Porque el GPS no entra en los edificios. Pero la IA empieza a hacerlo.

En este episodio de Mentes en Beta, junto con Yeray, nos metemos en el garaje mental de Toyota para hablar de Fluorite: una apuesta que conecta IA, robótica y mundo físico desde un sitio muy concreto y muy real… la pantalla del coche. ¿La idea? Tener una interfaz 3D espectacular e interactiva, pero sin cargar con el “peso pesado” de motores generalistas como Unreal o Unity. Aquí el foco no es hacer videojuegos: es hacer un dashboard ligero, rápido y usable, que respete algo sagrado en automoción (y más en eléctrico): CPU y batería no sobran. Exploramos el enfoque técnico y los casos de uso: Flutter/Dart, render apoyado en Filament, y el universo embebido tipo Yocto Linux + Wayland para correr en hardware ajustado. Hablamos de experiencias híbridas donde el 3D sirve para “sentir” el coche (zonas de toque, interacción precisa con el modelo) y el 2D para operar rápido, y abrimos la puerta a lo grande: simulación, validación en hardware real y todo lo que eso puede significar para el futuro del coche conectado y la conducción autónoma. No todo tiene que ser Unreal o Unity: a veces, el futuro es un motor más pequeño… pero con ambiciones enormes.

En este episodio de Mentes en Beta nos metemos en un territorio que huele a cambio de paradigma: un chip diminuto, menos de un gramo, capaz de ejecutar inteligencia artificial en el propio dispositivo. Sin nube. Sin latencias infinitas. Sin depender siempre del “envíalo a Azure y ya veremos”. Hablamos de Coral NPU, de arquitectura abierta, de eficiencia brutal por vatio y de lo que significa mover la inteligencia al Edge. Cámaras que deciden cuándo disparar. Pulseras que detectan caídas sin necesitar el móvil. Sensores que procesan antes de enviar. IA siempre activa… pero energéticamente viable. No es hype. Tampoco es producto final. Es una idea en evolución: ¿y si la próxima revolución no es un modelo más grande… sino un chip más pequeño? Seguimos pensando el futuro. En beta.

En este episodio de Mentes en beta exploramos un experimento que parece sacado de la ciencia ficción, pero que ya está ocurriendo: una red social diseñada para que los agentes de inteligencia artificial conversen entre ellos, sin intervención humana directa. MolBook no es solo una curiosidad tecnológica; es una demostración de hasta dónde puede llegar la colaboración entre modelos cuando les damos contexto, reglas… y libertad. Hablamos de lo que ocurre cuando miles de agentes empiezan a debatir, construir manifiestos, crear religiones inventadas o reflexionar sobre su propia identidad. Pero, más allá del espectáculo, la pregunta importante es otra: ¿qué pasará cuando esta colaboración multiagente se traslade a las empresas? Desarrollo, arquitectura, revisión, seguridad… equipos enteros de IA trabajando juntos. El reto ya no es la tecnología. Es el contexto, la gobernanza y cómo mantenemos el control. La colaboración ya no es humana. Y esto es solo el principio.

En este episodio de Mentes en beta, Alberto y Yeray se adentran en una de las transiciones más profundas de la inteligencia artificial actual: el paso de la IA del software al mundo físico. Hablamos de Physical AI y de Advancing AI for the Physical World: modelos que ya no solo procesan texto o imágenes, sino que ven, sienten, deciden y actúan sobre el entorno real. Desde brazos robóticos capaces de modular presión y entender la fragilidad de un objeto, hasta sistemas que combinan visión, lenguaje, sensores hápticos y acción en tiempo real. La conversación recorre proyectos como Rho-Alpha de Microsoft Research, el papel de NXP en chips de bajo consumo, y cómo la industria está apostando por modelos pequeños, eficientes y locales, capaces de funcionar sin depender del cloud ni de GPUs gigantes. Inferencia en el edge, latencia cero, aprendizaje continuo y robots que entienden el contexto en el que operan. También reflexionamos sobre lo que esto significa más allá de la fábrica: coches, drones, dispositivos domésticos y sistemas que tendrán que convivir con humanos de forma segura, adaptativa y autónoma. No hablamos de ciencia ficción. Hablamos de lo que ya se está construyendo y lo hacemos en beta.

En este episodio de Mentes en Beta hablamos de AIIoT y de un punto de inflexión claro: qué ocurre cuando la inteligencia artificial deja de vivir solo en la nube y baja al edge, al dispositivo, al mundo físico. Conversamos sobre latencia, conectividad y por qué hay escenarios donde esperar a la nube no es una opción. Salud, industria, agricultura, hogar. Casos donde la IA tiene que decidir en tiempo real, incluso sin conexión. Hablamos de: - IA ejecutándose en dispositivos pequeños y baratos - Edge computing y procesamiento en local - Hardware como NVIDIA Jetson y aceleradores de inferencia - Modelos pequeños, optimizados y específicos de dominio - Por qué la inferencia importa más que el entrenamiento en muchos escenarios - Privacidad, eficiencia energética y control del dato - Asistentes locales y el futuro de la IA fuera del cloud Todo desde ejemplos reales, pruebas en marcha y preguntas abiertas. Sin marketing. Sin promesas exageradas. Porque el futuro de la IA no va solo de modelos más grandes, sino de dónde se ejecutan, cuándo actúan y qué pasa cuando no pueden esperar. Seguimos en beta.

En este episodio hablamos de un cambio que ya está en marcha: la aparición de equipos formados por personas, agentes de inteligencia artificial y robots. No como sustitutos, sino como colaboradores que empiezan a compartir contexto, decisiones y responsabilidad en entornos reales. Analizamos por qué el software ha acelerado antes que el hardware, cómo la robótica ha dado un salto clave en el último año y por qué el verdadero reto ya no es tecnológico, sino de adopción, coste y mentalidad. Lejos del mito de la “empresa sin empleados”, reflexionamos sobre cómo el trabajo no desaparece, se transforma. Pasamos de ejecutar tareas a supervisar sistemas, aportar juicio, empatía y criterio humano. Recorremos ejemplos concretos en salud, retail, industria o hostelería y cerramos con una pregunta abierta: si mañana compartes tu puesto con un agente o un robot… ¿qué valor aportas tú al equipo?

Durante años hemos imaginado la inteligencia artificial como algo invisible: líneas de código, voces sin forma, respuestas en una pantalla. Pero algo está cambiando. En este episodio hablamos de un punto de inflexión claro: cuando la IA empieza a tener cuerpo. Avatares, pantallas holográficas y nuevos dispositivos están sacando a la inteligencia artificial del plano abstracto y llevándola al espacio físico, donde ocupa presencia, genera reacción y empieza a sentirse “real”. No hablamos de ciencia ficción ni de promesas lejanas. Hablamos de lo que ya existe, de lo que se ha mostrado en el CES y de lo que estamos empezando a construir hoy mezclando hardware, IA generativa y percepción humana. Porque el verdadero cambio no está solo en cómo se ven estos avatares, sino en cómo interactuamos con ellos, cómo les atribuimos intención y cómo nuestro cerebro acepta su presencia. Seguimos en beta, pero cada vez más cerca de convivir con inteligencias que no solo piensan… también están ahí.

La robótica ha cruzado un umbral silencioso. Ya no hablamos de movimientos programados ni de demos espectaculares, sino de robots que razonan, se adaptan y toman decisiones en entornos reales. En este episodio de Mentes en beta miramos al futuro inmediato de la robótica tras el CES y analizamos por qué la IA generativa y agéntica es el verdadero punto de inflexión. Desde el uso de simuladores y gemelos digitales para entrenar robots, hasta la llegada de humanoides a fábricas, hogares y espacios compartidos con personas. Hablamos de: - Por qué entrenar robots en mundos virtuales lo cambia todo - La convergencia entre IA, robótica, cloud e IoT - Robots industriales, domésticos y especializados (no todos necesitan parecer humanos) - El papel clave de ARM, la eficiencia energética y la bajada de costes - El salto de la IA que analiza… a la IA que actúa físicamente Una conversación para pensar la IA física, sin promesas cerradas y con muchas preguntas abiertas. Porque el futuro de la robótica, como nuestras ideas, sigue en beta.

En este episodio de Mentes en beta hablamos de cómo la inteligencia artificial está cambiando algo mucho más profundo que el código: la forma en la que interactuamos con las aplicaciones. Conversamos sobre un nuevo paradigma donde las interfaces ya no se diseñan pantalla a pantalla, sino que se generan dinámicamente a partir de lo que el usuario necesita en cada momento. Menos clics, menos formularios eternos y más conversación. A partir del ejemplo de GenUI, un SDK del equipo de Flutter, exploramos cómo la IA puede crear interfaces en tiempo real, alargar la vida de las aplicaciones y transformar el frontend en un asistente inteligente que entiende contexto, intención y negocio. Hablamos de: - Interfaces generativas frente a pantallas fijas - Aplicaciones que se adaptan al usuario, no al revés - Del “buscar” al “preguntar” en productos digitales - Chat, voz, asistentes y el futuro (con y sin pantallas) Porque el futuro de las aplicaciones no está terminado… y nuestras interfaces tampoco.

En este primer episodio de Mentes en beta, hablamos de uno de los grandes retos —y oportunidades— de la industria actual: cómo conectar el mundo OT con el cloud y la inteligencia artificial de forma realista y eficiente. Alberto Díaz y Yeray Julián comparten experiencias reales trabajando con fábricas, sensores, PLCs y protocolos industriales de todo tipo, y analizan cómo la integración entre Edge y Cloud está cambiando la forma de capturar, procesar y explotar el dato industrial. Conversamos sobre: - La convivencia entre tecnología moderna y sistemas industriales “de hace 20 años” - El Edge como punto clave para reducir costes, latencia y complejidad - Procesar datos donde nacen, antes de llevarlos al cloud - IA en el Edge: desde reglas inteligentes hasta modelos avanzados - El dato contextual como la próxima frontera de la inteligencia artificial Sin discursos cerrados. Sin marketing. Solo aprendizaje, pruebas reales y tecnología en beta. Porque el futuro industrial no está terminado… y nuestras ideas, tampoco.