OpenAI y Sur Energy anunciaron la intención de construir un centro de datos de gran escala en la Patagonia argentina, con una inversión de hasta 25.000 millones de dólares y una capacidad energética de 500 megavatios. El proyecto podría ser una oportunidad histórica para el país, aunque también enfrenta riesgos de extractivismo digital, concentración económica y dependencia tecnológica, dejando abierta la pregunta sobre la capacidad de Argentina para negociar condiciones que maximicen los beneficios nacionales.

Pasamos de diseñar inteligencia a cultivarla. Durante décadas intentamos construir sistemas que pensaran como nosotros, programando reglas explícitas para razonar, diagnosticar o jugar, hasta que descubrimos que las máquinas podían aprender sus propias reglas a partir de los datos. Este cambio —que Chris Olah describe como cultivar inteligencia artificial— representa un golpe copernicano: dejamos de ser el centro del proceso cognitivo. La inteligencia ya no se diseña, emerge. Así como la selección natural dio lugar a la inteligencia biológica sin un diseñador consciente, el aprendizaje automático produce inteligencia artificial a partir de objetivos simples, revelando formas de razonamiento que superan las nuestras y que muchas veces ni siquiera comprendemos.

El "vibe coding" —término acuñado por Andrej Karpathy— promete revolucionar la programación: crear software simplemente describiendo lo que queremos a modelos de IA como ChatGPT o Claude. Pero existe una diferencia crucial entre delegar completamente el código a la IA versus mantener análisis crítico para evaluar seguridad y mantenibilidad. Este artículo explora cuándo funciona el vibe coding versus cuándo se necesita expertise real, examina si la IA acelera o frena el aprendizaje de desarrolladores junior, y responde la pregunta crucial: ¿realmente vale la pena seguir aprendiendo a programar en la era de los modelos de lenguaje?

La educación ha evolucionado desde ser un privilegio para pocos hasta convertirse en un derecho universal. Sin embargo, la masificación escolar trajo consigo un modelo despersonalizado. Hoy, la inteligencia artificial (IA) promete revolucionar el aprendizaje al ofrecer tutorías personalizadas y accesibles, como demuestran casos como Khanmigo y programas experimentales en Nigeria, donde estudiantes avanzaron dos años en seis semanas. Aunque los beneficios son prometedores, surgen desafíos como la delegación cognitiva y la pérdida de pensamiento crítico. Este artículo explora el potencial y los riesgos de la IA en la educación, destacando la necesidad de un equilibrio entre innovación y pedagogía efectiva.