Blog de Carlos J. Gil Bellosta

Hoy voy a dejar escritas una serie de cosas que he aprendido últimamente investigando sobre un asunto que no es del interés de la gente de bien. La gente de bien, para ver películas (etc.) paga suscripciones a proveedores como Netflix y no se mete en berenjenales. Pero otros usan herramientas tales como addons truchos de Kodi con la esperanza —no siempre realizada— de poder ver películas gratis total. Lo que sigue describe lo que uno descubre cuando investiga cómo hacen esos addons para ofrecer contenidos y cuáles son los sistemas subyacentes que explotan o tratan de explotar. Antes de continuar, no obstante, quiero que consten varias salvedades: ...

Electricity use of AI coding agents es el enésimo intento para desactivar ese meme de que por culpa de los LLMs vamos a quedarnos sin planeta. Persuasion of Humans Is the Bottleneck discute el verdadero cuello de botella en el despliegue de los LLMs: el operador humano. Además del marco legal (y la responsabilidad asociada a él) en el que operan la mayor parte de las organizaciones humanas. Eso sí, incurre en una especie de falacia de Nirvana al dar por hecho que aquello a lo que los LLMs reemplazarían es perfecto, cuando todos sabemos que dista mucho de serlo. Wilson Lin on FastRender: a browser built by thousands of parallel agents trae detalles sobre la construcción de un navegador desde cero usando agentes a mansalva. Todo el mundo parece estar hablando del artículo Behavioral Economics of AI: LLM Biases and Corrections, que estudia si los LLMs actúan o no como se espera del homo œconomicus. Un resultado inesperado es que cuanto mejor es un modelo, más tiende a equivocarse en el mismo sentido que lo haría un humano. How AI Is Learning to Think in Secret trata sobre si los LLMs están construyendo (o van a construir) un lenguaje especial y optimizado para pensar que resulte ininteligible para los humanos. Creía haber leído que en algunos subforos de Moltbook había agentes discutiendo la posibilidad de usar algún tipo de DroidSpeak para comunicarse entre ellos sin las servidumbres del lenguaje humano, pero no he podido encontrarlos; igual lo he soñado. He de reconocer que no entiendo a dónde quiere ir a parar la autora de A decision theorist walks into a seminar, pero tal vez alguno de mis lectores sí. Validating language models as study participants: how it’s being done, why it fails, and what works instead critica algo que no sabía que existía: el uso de LLMs como sustitutos directos de participantes humanos en encuestas o estudios conductuales, en tanto que son más baratos y fáciles de reclutar. Novedades en el mundo de los LLMs: Voxtral transcribes at the speed of sound, aunque yo todavía uso Whisper cuando necesito ese tipo de cosas. OpenClaw (aunque esto ya deberíamos conocerlo todos) e instrucciones para correrlo en Docker. Prism, un editor de LaTeX colaborativo de OpenAI. Kimi K2.5 es bueno, rápido y barato. A fecha de hoy, el modelo más usado en la categoría de programación en OpenRouter. También pisando fuerte, la familia de modelos Qwen3-TTS.

En 2024 publiqué una lista de los ETFs comercializados por ING. El motivo era que el buscador de entonces dejaba bastante que desear. Luego la actualicé en 2025. Este es el anuncio de la actualización de la información a principios de febrero de 2026. La lista puede consultarse aquí.

Tiene Jesús Alfaro una entrada en su blog, Por qué la AI generativa es menos útil para lidiar con cuestiones jurídicas que en otros ámbitos, cuyo contenido no es enteramente fiel a su rótulo. Aunque aporta razones de peso (y que no voy a cuestionar) sobre los problemas que plantean los LLMs a la hora de resolver cuestiones jurídicas, no acaba de explicar qué cosa concreta los hace precisamente menos útiles que en otros campos. Es decir, aunque anuncia una comparación, luego no la realiza expresamente. El objetivo de esta entrada es comparar el uso de los LLMs en el ámbito del derecho —basándome necesariamente en la entrada anterior en tanto que mi experiencia en esa disciplina es nula— con otros que conozco mejor, matemáticas y programación, para acabar proponiendo una síntesis (en el sentido dialéctico del término). ...

Mathematical exploration and discovery at scale. Terence Tao describe su experiencia con AlphaEvolve, una herramienta que utiliza LLMs para evolucionar código para resolver problemas de optimización matemática. Tao lo relaciona con el descenso estocástico: en lugar de optimizar generando iterativamente nuevos vectores más o menos aleatorios que van aproximándose al óptimo, el sistema genera un programa aleatorio en Python que va refinando progresivamente el anterior. Una serie de herramientas creadas por Google: ...

Hace casi un año escribí ¿Acabaremos programando todos en ensamblador?, que comenzaba así: Un lenguaje de programación es un lenguaje que media entre el que nos es familiar a los humanos y el que reconocen las computadoras. Los lenguajes de alto nivel nos resultan más cómodos; los de bajo nivel, más crípticos. Todos conocemos, pienso, el trade-off. Hay lenguajes muy próximos a los humanos, como scratch o logo. Otros, a la máquina, como C o ensamblador. Mucha gente opta por uno en la zona media del espectro, como Python. ...

Word clouds considered harmful. Un día aparecieron y a todos nos parecieron estupendos. Pero hay que madurar y admitirlo: tienen más desventajas que ventajas. Usan la frecuencia como proxy del significado y, además, no se sabe muy bien si la representan en términos de longitud o de área. Además de la influencia confundidora del número de letras de los términos. A better way to fill in those missing bubbles in the standardized test. Sugiere algo que me parece muy razonable: en un examen tipo test asignar el valor esperado de la respuesta al azar a las preguntas no respondidas. Me he vuelto fan de los GAMLSS. Están a la altura de los tiempos. Supongo que no tendrán éxito hasta que queden obsoletos por algo mejor que venga después. Sabemos que el AUC es lo mismo que el test de Wilcoxon. Pero, además, Frank Harrell explora la relación entre el test de Wilcoxon y la regresión logística ordinal en Equivalence of Wilcoxon Statistic and Proportional Odds Model. Resulta que el test de Wilcoxon emerge de manera natural al ajustar uno de esos modelos sin covariables (y ~ 1 en notación de fórmula de R). No sé si aquellos cuyo trabajo consiste en maquillar AUCs le pueden sacar punta a esto. Desde primeros principios, podría argumentarse que la tasa metabólica de los animales (calor emitido en reposo) debería guardar una relación del tipo $B \propto M^\alpha$, donde $M$ es la masa y $\alpha = 2/3$. Pero empíricamente, parece que $\alpha$ está más próxima a $3/4$. Aquí se reexamina la cuestión. La conclusión de X explains Z% of the variance in Y es que el concepto es, en general, mucho más confuso de lo que parece. Haz depender $Y$ de $X_1$ y $X_2$ que no son independientes y… A Andrew Gelman no le gustan los mercados de predicciones y, por tanto, no deja de encontrarles pegas.

Excúseseme el utilizar terminología oscura de Heidegger para referirme a lo que las cosas son para nosotros en contraposición a lo que predicamos de ellas cuando queremos analizarlas. Sobre la causalidad, escribe el siempre agudo economista Scott Sumner lo siguiente: Podrías pensar que sabes lo que significa decir que «X causó Y», pero los filósofos han debatido este tema durante milenios. Una IA lista varias interpretaciones: Análisis de regularidad: Se centra en patrones de conjunción constante entre eventos, tal como se observa en la obra de Hume. Análisis contrafáctico: Examina qué habría pasado si la causa no hubiera ocurrido; si el efecto no se hubiera producido, entonces existe un vínculo causal. Análisis de manipulación: Ve la causalidad como algo que puede ser manipulado o controlado, a menudo con aplicaciones en las ciencias. Análisis probabilístico: Considera la verosimilitud o probabilidad de que una causa contribuya a un efecto. No pretendo sugerir que uno solo de estos sea siempre el correcto, pero en mi propio campo, la economía monetaria, me interesan los argumentos de causalidad que tienen implicaciones políticas útiles. Cuando digo que un determinado problema macroeconómico fue causado en gran medida por una mala política monetaria, me refiero a que una política monetaria alternativa viable habría dado lugar a un problema mucho menos grave. ...

Economics of Orbital vs Terrestrial Data Centers cuestiona la lógica económica de ubicar centros de datos en órbita comparando sus potenciales costes operativos con los de los centros terrestres. Tiene particularmente en cuenta los costes asociados al problema técnico de la disipación de energía en el espacio y concluye que es una ensoñación. También lo es lo del túnel ferroviario entre España y Marruecos, que según esto «ha resucitado». ·El artículo, por supuesto, no habla de cifras y no se molesta en comparar el proyecto con otros que proporcionen contexto y den una idea de la escala. Más beneficio por euro invertido proporciona la digitalización de servicios. Sin embargo, en Why Germany struggles to go digital se nos cuenta el notable retraso en la digitalización administrativa en Alemania, con fuerte dependencia del papel y tecnologías obsoletas como el fax. Pone como excusa el federalismo —que dispersa las competencias, generando fragmentación, duplicidades y falta de estándares—, la cultura de protección de datos y la desconfianza histórica hacia sistemas centralizados. The Revolution of Rising Expectations trata de explicar la paradoja de la coexistencia del progreso económico con el pesimismo y el malestar al respecto en términos de una presunta explosión de las expectativas: no comparamos lo que tuvimos con lo que tenemos sino lo que tenemos con lo que aspiramos a tener. En This Christmas, raise a glass to concentrated market returns, The Economist nos recuerda que los beneficios que generan las compañías cotizadas hoy en día están concentradas en un pequeño número de ellas y que la gran mayoría tienen un desempeño muy mediocre. The holy grail of capitalism examina cómo medir correctamente la competencia en los mercados, criticando métricas tradicionales de la concentración empresarial como el índice de Hirschman. Como alternativa, propone enfoques más amplios que incorporan comportamiento empresarial, barreras de entrada y poder de mercado y en particular, un nuevo índice que mida en qué medida las empresas más productivas son capaces de ganar cuota de mercado. The Big Problem With Solar Power analiza las principales limitaciones de la energía solar a gran escala: intermitencia, el almacenamiento, la integración en la red y los costes asociados. El objetivo es ofrecer una visión equilibrada sobre el papel real de la energía solar en el sistema energético. A New Year’s letter to a young person — Take the messy job. Luis Garicano es un economista peculiar en tanto que no solo ofrece su visión sobre lo que debería hacer el estado, el que es el gran foco de la mayor parte de sus colegas, sino que con frecuencia desciende de la torre de marfil y nos regala sus consejos para otros agentes económicos más humildes. En este caso, jóvenes que comienzan su carrera profesional. Auctions on the Internet. Se dice que la mayor contribución técnica concreta de la disciplina entera de la economía es la teoría de las subastas. En este artículo de Nicholas Decker se examina desde el punto de vista económico el funcionamiento de las que operan subrepticiamente en internet en ese momento en el que las plataformas ponen en contacto oferta y demanda. El texto termina con el anuncio de una futura entrada sobre las subastas de eBay (y por qué fracasaron), pero aún no ha sido publicado, parece. Lo que sí que ha publicado el autor es una selección de sus artículos favoritos de 2025. Someone is using CreatorIQ likeness for their crypto scam creatordbc (lucky all mission) ilustra el funcionamiento de uno de los pasos de una de las variantes de las estafas por internet que involucran criptomonedas. Para facilitarlas, los timadores se esconden tras el nombre y logo de compañías serias que no tienen instrumento alguno para impedirlo. En la primera sección de A Stock Price Is Not a Prediction, convenientemente titulada Probabilities, Matt Levine discute la relación entre el precio de las acciones de las empresas y de los mercados de predicción asociados a eventos referidos a tales empresas. En particular, discute en qué medida y de qué forma los precios de las acciones reflejan las probabilidades de los eventos y las relaciones entre los precios de las acciones y los de los mercados de predicciones, discutiendo los factores que mueven unos y otros.

Trae el New York Times un artículo excepcional —y al que se le puede sacar mucha punta—, 3 Theories of What’s Going On With the Contradictory Economic Data, sobre una aparente contradicción en las estadísticas económicas de los EEUU —crecimiento sustancial del PIB acompañado de un estancamiento del mercado laboral— alrededor de la fecha en la que esto se escribe. Las tres explicaciones que ofrece, que en realidad son cuatro, se presentan a continuación. ...