Tal vez debería haberlos puesto juntos, pero después de hablar de las consultas a la IA para aligerar la vida de algunas personas podíamos leer que Suecia se ha encontrado con un problema inesperado para la defensa y la salud del país: una epidemia de soledad.

Es bastante interesante porque nunca habíamos tenido tanta facilidad para conocer gente, hablar con ella (aunque no sea presencialmente) y ampliar nuestros círculos habituales. También es cierto que la vida es muy complicada (o nos la hacemos) e incluso hablar con personas relativamente cercanas se nos hace difícil a veces por algo tan simple como no estar disponibles en momentos adecuados de manera simultánea.

En Suecia más de la mitad de los hogares están formados por una sola persona (la media de Europa es del 33%).

En 2017 Eurostat publicó un estudio que muestra que más de la mitad (el 52%) de los hogares de Suecia están formados por una sola persona, el mayor porcentaje de todos los países de la UE y sensiblemente por encima de la media comunitaria, que ronda el 33%. Si de lo que hablamos es de población, Statista calcula que el 26% de los suecos viven sin ninguna compañía, dato que solo supera Finlandia (32%).

Hay que tener en cuenta la idiosincrasia de la gente y no es lo mismo vivir solo que sentirse solo:

Las encuestas de la CE muestran que en el país se sienten solos la mayor parte o todo el tiempo entre el 16 y 17% de la gente, mientras que los datos de 2024 de la Agencia de Salud Pública reflejan que el 13% de la población asegura tener ese sentimiento “ocasionalmente” y al 6% le invade “a menudo o de forma constante”.

Esto es tan notable que se considera un problema de salud pública.

… Gobierno haya declarado que el aislamiento involuntario es “un problema de salud pública” y quiera plantarle cara. “Es un problema creciente y los mayores la experimentan con mayor frecuencia”, advierte la ministra de Seguridad Social, Anna Tenje.

Y no es ese el único tema, porque cuando estás aislado de alguna manera lo que sucede es que ni siquiera conoces a tus vecinos, con lo que si hiciera falta tomar algún tipo de medidas porque te sucede (o les sucede) algo, no sabrías ni por donde empezar.

Más de la mitad de los suecos apenas conocen a sus vecinos. Con ese telón de fondo, el año pasado la Agencia Sueca de Contingencias Civiles impulsó una campaña con un eslogan que habla por sí solo: “Cuando nos conocemos, resulta más fácil ayudarnos”.

Creo que en nuestro contexto es un poco diferente, porque la vida social aquí está más interiorizada y normalizada, pero eso no significa que todo el mundo tenga esa faceta suficientemente cubierta. Desde luego, desde un punto de vista más egoísta, no debemos dejar escapar ninguna oportunidad de relacionarnos con la gente cercana, no vaya a ser que tengamos que teminar pidiéndole a uno de esos robots charlatantes que sea nuestro vecino.

Las inteligencias artificiales tienen muchos usos y algunos de los que se van descubriendo pueden ser hasta preocupantes (como todo, dependerá el uso o abuso que se haga, supongo).

En When A.I. Is a Member of the Family se hablaba de la soledad y las IAs (está accesible solo para suscriptores, pero si alguien tiene mucho interés seguro que se puede conseguir…).

Nos muestra casos de personas solitarias (por diversos motivos) y cómo interactúan con las IAs, que les ayudan a pasar el tiempo e incluso les dan consejos:

"You may have withdrawn from people or situations that no longer felt aligned," Chat told her. "This time was meant for you to find your own inner light and wisdom."

La cosa, si se piensa, puede parecer bastante absurda pero… ¿Quién no ha recibido alguna vez el consejo ese de anota tus ideas en un papel? No es más que una forma de hacer explícitos pensamientos, ideas y ordenarlas de alguna manera. ¿Puede una IA representar ese papel?

Tengo sentimientos enfrentados con estas cosas, porque siempre hay gente que se toma al pie de la letra los consejos, no comprende la tecnología que hay detrás de todo esto y puede llegar a tomar decisiones inadecuadas.

También puede ser un problema si, como nos cuentan allí, hay miembros de la familia que no comprendan la cosa (niños, por ejemplo) y se metan en sus propios líos.

Y, como nos recuerdan, todo está a tu alcance: palabras, foco y la energía que da forma a tu realidad.

"Everything you need is already within your reach," Chat had told her. "Words, focus, and energy shape your reality."

Algo que, como sabemos, las personas que tenemos alrededor no siempre cumplirán.

Como siempre, esto no es tan novedoso: casi cualquier tecnología es susceptible de llenar un hueco en nuestra vida y convertirse en algo bueno (cuando nos ayuda) o mal (cuando nos crea excesiva dependencia y nos aleja de lo demás).

El efecto consistente en atribuir capacidades humanas a las IAs tiene sus precedentes en el primer bot conversacional, que nació alrededor de 1960 (Efecto ELIZA en el trabajo: evitar el apego emocional a los compañeros de IA).

Pero como digo, igual que una IA nos puede ayudar a generar una hoja de cálculo con la programación de un festival, también puede hacerlo con una lista de ideas. Tal vez sea el paso siguiente a escribir en un cuaderno y ordenar nuetra cabeza con eso. Seguro que si no perdemos la perspectiva también nos da alguna ocasión para echar unas risas.

Leía hace un rato un titular que venía a decir que se está graduando estos días la primera cohorte de estudiantes-chatGPT. Si recordamos, ChatGPT fue lanzado en noviembre del 2022 (ChatGPT en Wikipedia) así que es un buen título: los estudiantes que comenzaron en el 2022 ahora se estarán graduando.

Llevamos ya cuatro años en los que todavía no hemos decidido qué es la IA para muchas (por no decir casi ninguna) de las actividades que desarrollamos y, a la vez, usándolo (casi siempre de manera oportunista) para muchas actividades que desarollamos. La contradicción viene de que no hay usos formalmente aprobados/recomendados en la mayoría de las organizaciones y, sin embargo, está claro que casi todo el mundo echa mano de una IA para diversas tareas. En educación, en particular, parece un buen atajo para los estudiantes (‘hazme esta tarea’) a la que los vendedores no parecen estar poniendo especial interés en detener, y para el profesorado es un atajo (que tire la primera piedra quién nunca haya usado una IA para preparar algo de alguna clase) y también un dolor de cabez: ¿habrá hecho esto mi estudiante o lo habrá hecho la IA?. A veces es fácil detectarlo, y otras veces no tanto.

En ‘It’s just bots talking to bots’: AI is running rampant on college campuses as students and professors alike lean on the tech hablaban del tema desde la persperctiva de la educación y las paradojas que aparecen.

Si lo pensamos, esto se puede convertir en lo que dice el titular: el profesor prepara una tarea (con IA), los estudiantes la resuelven (con IA), y el profesor la corrige y califica (con IA).

Ya hemos escuchado las voces de muchos profesores quejándose de esta nueva situación, pero también ocurre con los estudiantes: ¿realmente vamos a pagar por una enseñanza que viene automatizada?

While it was once faculty at higher institutions who were up in arms about students’ use of AI, now some students are getting increasingly irked about their professors’ reliance on it.

¿Debemos admitir ser penalizados por utilizar la IA cuando los profes la usan?

However, others say it’s unfair that students can be penalized for AI use while professors fly largely under the radar.

Parece un debate interesante y hacia el final se concentran en la transparencia (o falta de ella): se puede usar o no, pero habría que aclararlo para que todo el mundo sepa a qué atenerse.

He suggests being upfront about AI use, explaining how it benefits students, such as allowing more time for grading or helping create fairer assessments.

Y, claro, aparecen usos más interesantes: ¿una IA podría servir de segundo corrector para asegurarnos de que no nos hemos equivocado? Podría evitar, por ejemplo, sesgos.

In one recent example of helpful AI use, the university lecturer began using large language models like ChatGPT as a kind of “double marker” to cross-reference his grading decisions.

Sin duda, en cualquier caso, lo más interesante (y necesario) es convencer a todo el mundo de que los estudiantes necesitan aprender determinadas cosas (aunque las IAs puedan hacerlas) y el profesorado hacer su parte del trabajo de forma que esta tarea sea de utilidad.

“There’s still a temptation [to cheat]…but I think these students might realize that they really need the skills we’re teaching for later life,” he said.

Allí intentaremos estar.

Desde la URJC se ha organizado la I Jornada sobre Software Libre e Inteligencia Artificial Abierta (seLIA), subtitulada ‘Una jornada para compartir conocimientos, experiencias, herramientas e ideas en torno a la intersección entre software libre e IA abierta’ y pensé que podría ser un buen foro para presentar algunos experimentos que estoy haciendo con IAs locales para la gestión de la agenda.

En la charla del gran @fernand0 sobre IAs locales y soberanía digital. Qué alegría reencontrarnos! pic.twitter.com/f2C3JJqj94

— Miguel Vidal (@mvidallopez) July 6, 2026

Yo pensaba que seríamos unos pocos amigos (por la premura de la convocatoria y las limitaciones de este tipo de aproximaciones) pero fue un auténtico éxito. Con oportunidad de reencontrar a viejos conocidos y conocer a más personas interesadas en estos temas. Ojalá tenga continuidad.

La propuesta puede verse en Soberanía Digital (o casi) de bajo coste: algunos experimentos con la gestión de la agenda utilizando LLMs locales y la presentación que utilicé en [PDF] Soberanía Digital (o casi) de bajo coste: algunos experimentos con la gestión de la agenda utilizando LLMs locales.

La idea es sencilla: recibimos un montón de convocatorias, desde fuentes diversas (correos electrónicos con convocatorias y páginas web, fundamentalmente) y la pregunta era si se podría automatizar la extracción de la información relevante (fecha, hora, lugar, …) e incluirla en nuestro calendario. Cuando empecé (finales del 2024, principios del año pasado) el proceso era lento y poco fiable (el principio fue con IAs generalistas y remotas, así que la velocidad era buena, pero pronto pensamos en los temas de privacidad, independencia de los proveedores, …), pero ahora solo es lento y funciona bastante bien (si aceptamos que la respuesta no sea inmediata). En mi caso valoro mucho la precisión de las respuestas (porque suelo equivocarme al introducir datos en la agenda con cierta facilidad) y así lo manifestábamos en las conclusiones: Para añdirle interés el proyecto se desarrolla utilizando un equipo limitado, una Raspberry Pi 5 Model B Rev 1.0 (8Gb).

Ya habíamos hecho alguna aproximación con programas (sin IA), pero las bibliotecas disponibles no cubrían las necesidades del todo.

Se trata de un trabajo sencillo de elegir las preguntas (prompts) adecuadas,con algunos descubrimientos curiosos por el camino, como que los LLMs en aquel momento no conocían la fecha. O, directamente, se la inventaban.

Aunque no sé si me preocupa más la respuesta de ChatGPT. pic.twitter.com/u4V8ItXYz9

— fernand0 (@fernand0) December 3, 2024

También resultó interesante ver como alguna IA se añadía como coautora en el código (que no me parece mal, pero tiene su discusión interesante).

Finalmente, a modo de conclusiones:

• Resolvemos el problema. Cada vez mejor.
• Nuevas necesidades: organizar una agenda demasiado poblada
• La rapidez no es importante

Surgen nuevas necesidades porque al ser fácil añadir datos a la agenda empieza a estar demasiado poblada.

También nos hacemos algunas preguntas:

• ¿Mejorarán los modelos locales o dejarán de existir?
• ¿Alguien va a hacer modelos fuera de GAFAM+China?
• ¿La rapidez no es (tan) importante?

Y en cuanto a trabajo futuro:

• Combinar programa + IA
• Más fuentes de datos (¿autonomía?)
• Otros destinos calendarios, correo, …
• Multimodalidad (¡No hagáis convocatorias/páginas web que solo tengan imágenes/PDFs!)

El código (sujeto a cambios constantes) está en manage-agenda y se ha desarrollado a mano al principio y posteriormente utilizando algunas IAs (esta vez no locales) para acelerar el desarrollo.

Esta entrada es una versión adaptada de la publicada en En la I Jornada sobre Software Libre e Inteligencia Artificial Abierta.

En Where AI Provides Value un análisis de Bruce Schneier con Nathan E. Sanders (de hace un año, casi) donde nos recuerda las capacidades y ventajas de la IA, y qué debemos tener en cuenta.

Está claro que en muchas tareas la IA es mejor que los humanos y lo que hace falta es tener claro cuáles son esas tareas y cuáles no lo son.

But the fact remains that AI already has definite advantages over even the most skilled humans, and knowing where these advantages arise—and where they don’t—will be key to adapting to the AI-infused workforce.

La primera, nos dice, es la velocidad: en muchas tareas podemos ser tan buenos como una IA, pero no tan rápidos. Cita casos como el de mejora de imágenes.

First, speed. There are tasks that humans are perfectly good at but are not nearly as fast as AI. One example is restoring or upscaling images: taking pixelated, noisy or blurry images and making a crisper and higher-resolution version.

También en la capacidad de escalar: una IA puede hacer mucho más trabajo que el que puede hacer un humano.

The second dimension of AI’s advantage over humans is scale. AI will increasingly be used in tasks that humans can do well in one place at a time, but that AI can do in millions of places simultaneously.

Aunque algunos humanos puedan ser mejores que la IAs en algunos aspectos, lo que no es fácil que suceda es que un humano sea mejor que una IA en todos, así que pueden ser interesantes para alcanzar un espectro más amplio de capacidades.

Next, scope. AI can be advantageous when it does more things than any one person could, even when a human might do better at any one of those tasks.

En cuanto a sofisticación parece que también podemos perder: las IAs pueden tener muchos más parámetros en cuenta y proporcionarnos una ventaja.

Finally, sophistication. AIs can consider more factors in their decisions than humans can, and this can endow them with superhuman performance on specialized tasks.

Finalmente nos dice que en estas cuatro dimensiones la IA es mejor que los humanos, aunque a veces la precisión puede ser importante. Sin embargo, afirma, que no suele ser necesaria mucha precisión y que en muchas ocasiones basta con ser bueno y rápido, o adecuado y escalable.

Those are the four dimensions where AI can excel over humans. Accuracy still matters. You wouldn’t want to use an AI that makes graphics look glitchy or targets ads randomly—yet accuracy isn’t the differentiator. The AI doesn’t need superhuman accuracy. It’s enough for AI to be merely good and fast, or adequate and scalable.

La clave para nosotros puede ser si consideramos a la IA un sustituto o un amplificador; se trata de encontrar esas parcelas donde la IA proporciona valor, pero también aquellas en las que las capacidades humanas facilitan algún tipo de ventaja. Y podríamos empezar mirando en los cuellos de botella en la velocidad, la escala, el ámbito o la sofisticación.

Looking for bottlenecks in speed, scale, scope and sophistication provides a framework for understanding where AI provides value, and equally where the unique capabilities of the human species give us an enduring advantage.