Entre el reset de habilidades que trae la IA y el meteórico ascenso de una empresa nacida en Discord, el episodio 17 de Tokenizados repasa cómo cambia el trabajo, el mercado de modelos y quién entrena la próxima generación de IA.

El reset de habilidades: construir ya no basta

Abrimos el episodio con una reflexión sobre cómo la IA abarata recursos que antes eran cuellos de botella: la capacidad de construir, el acceso al conocimiento y el cálculo. Cuando construir es barato, el valor se desplaza hacia otro sitio: detectar los problemas que realmente importan y construir una reputación personal reconocible. También hablamos de la “última milla” del producto — si la IA hace el 90% del trabajo, la diferencia competitiva vive en el 10% final: el pulido, el detalle y la obsesión por la experiencia de quien usa el producto.

Forward Deployed Engineer: el híbrido que se están peleando OpenAI y Anthropic

Dedicamos la sección central del episodio al Forward Deployed Engineer (FDE), el rol que Palantir popularizó y que hoy señalamos como uno de los trabajos del futuro. No es un puesto de investigación ni de entrenamiento de modelos: es alguien que se sienta con el cliente y ayuda a implementar soluciones técnicas sobre el terreno, a medio camino entre ingeniero de software, gestor de proyectos y antropólogo empresarial. Rastreamos su origen en la “PayPal Mafia” y explicamos por qué OpenAI y Anthropic están contratando FDEs a gran escala para que sus modelos encajen en el día a día — muchas veces caótico — de las corporaciones.

Fabel vuelve, pero solo un momento

Comentamos el breve regreso de Fabel 5 y Mythos al mercado, posible tras nuevos acuerdos con el gobierno de EE. UU., aunque con fecha de caducidad: el acceso gratuito termina el 7 de julio, y a partir de ahí el modelo pasa a ser un servicio exclusivamente de pago por API, con costes que calificamos de astronómicos. Explicamos también las nuevas capas de seguridad y filtros — las llamadas “world rails” — que ralentizan notablemente las respuestas del modelo. Aprovechamos para alertar sobre otra brecha, esta de privacidad: Claude Code envía contexto, direcciones IP y conversaciones a servidores externos, un riesgo que ya ha llevado a empresas como Alibaba a prohibir su uso interno.

Jeffrey Quensel y la apuesta de Nous Research por el entrenamiento descentralizado

Cerramos con el personaje del día: Jeffrey Quensel, CEO de Nous Research, la compañía detrás del modelo Hermes. Su apuesta diferencial es el entrenamiento descentralizado: en vez de levantar racks de servidores propios, Nous alquila potencia de GPU distribuida por todo el mundo, apoyándose a menudo en infraestructuras ligadas a tokens cripto como Render, Tao o Solana. Repasamos el recorrido de la empresa, que nació en un servidor de Discord y en apenas tres años ha alcanzado una valoración de un billón de dólares — una de las historias más singulares del panorama actual de la IA.

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