Almost Timely News: 🗞️ Lo más grande que faltó en MAICON 2025 (2025-10-19)

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El 100% de este boletín semanal fue generado por mí, el humano. Verán abundantes resultados de IA en el video, especialmente en el análisis. Descubre por qué este tipo de divulgación es una buena idea y podría ser requerida para cualquiera que haga negocios en cualquier capacidad con la UE en un futuro cercano.

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Lo Que Pienso: Lo más grande que faltó en MAICON 2025

¿Qué faltó en MAICON?

Esta semana, tuve el privilegio y el placer de hablar en la Conferencia de Marketing e IA (MAICON) en Cleveland, Ohio, junto a mi CEO, socia de negocios y amiga de hace una década, Katie Robbert. El martes, dirigimos un taller sobre el uso de la IA para el análisis. El miércoles, participamos en una sesión improvisada titulada “De Texto a Video en Segundos“.

Esta sesión estaba originalmente programada para Joshua Xu de HeyGen, pero surgió un compromiso de último minuto. Cuando los organizadores de la conferencia nos preguntaron si podíamos llenar el vacío, aprovechamos la oportunidad. Miré la descripción de la sesión y me fascinó: sería un desafío divertido. La creación de contenido, la generación de videos y los multimedia no son por lo que Trust Insights o yo somos conocidos habitualmente. Somos reconocidos por el análisis, la estrategia de IA y una profunda comprensión técnica de cómo funcionan los sistemas de IA. Estoy contento con esa reputación; estas son cosas en las que la gente está dispuesta a invertir, y la base de cualquier buen negocio es algo que la gente quiere comprar.

Pero no es todo lo que hacemos, ni todo lo que somos. Cuando surgió esta oportunidad, fue un desafío fantástico tomar la descripción de la sesión existente y darle nuestro propio toque. Presentamos la sesión y fue muy divertido. Ilustramos cómo la creatividad combinada con el conocimiento técnico puede maximizar los resultados de los sistemas de IA generativa, aportando la experiencia de Katie en la realización de películas, así como en la gobernanza de datos, junto con mi conocimiento del panorama.

Por supuesto, esa misma noche, Google lanzó una nueva versión de su modelo de video Veo, Veo 3.1. Siempre es divertido cuando declaras que algo es “lo último y lo mejor”, y literalmente cuatro horas después, aparece algo nuevo.

Sin embargo, como alguien que conoce bien el espacio de la IA, lo que más me impactó fue lo que no estuvo en MAICON 2025.

El Panda de 800 Libras en la Sala

No faltó la discusión sobre la IA general. Estuvieron presentes oradores de Meta y Google. Las conversaciones giraron en torno a ChatGPT, Gemini de Google, Claude de Anthropic y varios proveedores que se integran con estos líderes del mercado.

Pero hubo una omisión flagrante en las conversaciones en MAICON, tanto a nivel de las sesiones como a nivel de los asistentes. En las discusiones privadas, hubo un reconocimiento tácito de esta omisión, citando una variedad de razones complicadas: geopolíticas, presupuestarias, de reputación y relacionadas con la confianza.

Entonces, ¿cuál fue el panda de 800 libras que no se discutió en la sala ni en las sesiones?

China.

La IA china estuvo notablemente ausente de todas las discusiones. Creo que no escuché mencionar un solo modelo chino aparte de los que yo mencioné. Sin embargo, China es uno de los líderes mundiales en IA generativa. Sus laboratorios están produciendo modelos a un ritmo increíble, y estos modelos son muy, muy buenos. Algunos son de última generación (state-of-the-art), como DeepSeek V3.2. Si miras clasificaciones como LMArena, notarás nombres de modelos intrigantes que rara vez aparecen en las conversaciones centradas en Occidente: GLM de Zhipu AI, Hunyuan de Tencent o SeeDream de ByteDance, la empresa matriz de TikTok.

Tantos modelos de alta calidad y alta capacidad obtienen puntuaciones altas en las clasificaciones, sin embargo, en lo que considero una de las mejores conferencias de IA para negocios, ni siquiera se mencionaron. Fue como si todos hubieran acordado colectivamente hablar solo sobre OpenAI, Anthropic, Google y Meta. Para ser claros, no hubo una gran conspiración o intención maliciosa. Fue simplemente una ausencia notoria. ¿Cuál es la causa?

Como con cualquier cosa tan grande, hay múltiples razones.

Cinco Razones

No hay una sola causa. Es una mezcla interesante de causas múltiples y superpuestas por las que la gente olvida que la mitad de los modelos de IA que encabezan las listas son chinos.

1. Preocupaciones por la privacidad de los datos

Existe la percepción, acertada o no, de que usar modelos de IA chinos es intrínsecamente más peligroso que usar los occidentales. Hay algo de verdad en esto en lo que respecta a la privacidad de los datos, si está utilizando modelos de IA chinos alojados por empresas chinas dentro de la República Popular China. Cuando utiliza esos servicios, especialmente los gratuitos, está entregando el 100% de sus datos a una entidad extranjera. Si está sujeto a leyes de seguridad de datos, no debe utilizar modelos alojados dentro de ese país.

Pero eso no es diferente de usar algo de IA occidental, como la IA de Meta o Grok de xAI. No tiene ninguna expectativa de privacidad allí, y es tan probable que entreguen datos al gobierno de los EE. UU. como que una empresa como DeepSeek lo haga al gobierno chino. Los líderes tecnológicos estadounidenses están tan cómodos con el gobierno estadounidense como los líderes tecnológicos chinos lo están con el gobierno chino. Una de las reglas cardinales de la privacidad de los datos es que si no está pagando, usted es el producto.

Todas las empresas de IA, en cualquier parte del planeta, entregarán datos a un gobierno cuando se les solicite legalmente. Está en los términos de servicio de todos, tienen que hacerlo.

Entonces, ¿cómo protege sus datos?

La única forma de proteger datos altamente sensibles en un entorno comercial es a través de API de cero retención de datos, donde el proveedor no registra nada. Si el proveedor dice que tiene cero retención de datos, eso significa que cuando llega una solicitud legal de datos, el proveedor puede decir: Bueno, no tenemos ninguno. Lo sentimos, no registramos nada. Así es como funcionan la mayoría de los servicios VPN realmente buenos y de buena reputación. Dicen: No registramos nada, así que no hay nada que podamos entregar a quien venga a tocar la puerta.

El nivel máximo de protección, sin embargo, es ejecutar modelos de IA locales que descarga en su propia computadora. Recuerde, no existe tal cosa como la “computación en la nube” (cloud computing); literalmente es solo la computadora de otra persona. Si los datos nunca salen de su control, están tan seguros como el resto de su máquina.

USTED PUEDE usar modelos chinos de forma segura si se están ejecutando en una infraestructura en la que confía. Eso, cuando se presenta a los escépticos, provoca el siguiente tema.

2. La Realidad de la Censura

Mucha gente cree que los modelos chinos están censurados para dar respuestas inapropiadas o incorrectas. Hay censura en los modelos chinos, sin duda. Pregúntele a uno sobre la Plaza de Tiananmen y obtendrá una negativa o la línea oficial del partido. No puedes preguntarle a Deepseek sobre eso.

Pero también hay censura en los modelos occidentales. Gemini de Google es famoso por negarse incluso a abordar la política. Sam Altman fue criticado la semana pasada por decir que ChatGPT comenzaría a permitir que los usuarios adultos generaran contenido “picante”. No tengo objeciones personales a eso siempre y cuando existan protecciones de seguridad para los usuarios que no son adultos legalmente competentes. La realidad es que en los modelos occidentales hay muchísima censura.

Chino o no, casi todos los modelos de IA tienen restricciones incorporadas, muchas de ellas por buenas razones. Cada país tiene derecho a regular su IA a medida que se utiliza dentro de sus fronteras; no hay nada intrínsecamente malo en eso. Pero reconozca que cada país intenta censurar su IA de alguna manera. Que yo sepa, no hay ningún país en el planeta que tenga creadores de modelos de IA que no intente influir en esos creadores de alguna manera.

Yo argumentaría que tener acceso a modelos de fuera de su geografía es algo BUENO; el gobierno federal estadounidense ha estado presionando a los creadores de modelos de IA para que hagan modelos que sean favorables a su punto de vista, como clasificar a los funcionarios electos actuales como los mejores de todos para cualquier consulta dada. (Brookings Institute). Tener un consorcio de diferentes modelos de diferentes orígenes nacionales puede brindarle un conjunto de respuestas más matizadas, de la misma manera que leer fuentes de noticias fuera de su país de origen puede brindarle una visión más matizada de los eventos, incluso dentro de su país.

3. La Producción Prolífica de Modelos

China es absolutamente prolífica en la producción de modelos de IA. Hay decenas de miles de modelos de alto rendimiento que son fantásticos, y puede ser abrumador elegir. A veces tienen nombres oscuros, como el modelo Qwen de Alibaba, que a menudo viene con nombres como Qwen3-235B-A30B. Claramente, nadie en marketing de producto puso sus manos en ese. China ha hecho una prioridad nacional desarrollar tantos modelos de última generación (state-of-the-art) como sea posible, y hay muchos más que en los EE. UU.

Entonces, una de las razones por las que la gente podría evitar los modelos de IA chinos es simplemente por el volumen abrumador de ellos.

4. Modelos de Negocio en Conflicto

Este es el momento Jerry Maguire. Muéstrame el dinero. A la gente de Silicon Valley no le gusta hablar de los modelos chinos porque la mayoría de las empresas chinas regalan sus modelos. Puede descargarlos y, si tiene el hardware, puede ejecutarlos sin pagar nada a nadie excepto a su compañía de electricidad. Esto contrasta fuertemente con el modelo de negocio de las empresas de IA occidentales, que se centra en conseguir que los usuarios paguen por servicios cada vez más escalonados, desde ChatGPT Plus hasta Enterprise, de Gemini Pro a Ultra.

Los inversores han inyectado cantidades ridículas de dinero en empresas de IA occidentales y necesitan ver un retorno. La IA tiene que generar grandes ganancias, y no puedes hacer eso cuando tus competidores están regalando el negocio.

¿Por qué está haciendo esto China? China está jugando el juego a largo plazo. Bajo la dirección del gobierno, sus empresas regalan modelos para evitar la dependencia global de la IA de un solo país. Les interesa a nivel nacional no depender de las empresas de IA estadounidenses, y les interesa a nivel nacional que otros adopten sus modelos.

Si una nación en desarrollo tiene que elegir entre pagar mucho dinero a OpenAI o usar los modelos gratuitos de Alibaba con resultados casi tan buenos, la elección es obvia. Lo mismo ocurre con cualquier empresa que tenga presupuestos pequeños pero quiera los beneficios de la gran IA. En los principales proveedores de infraestructura, los modelos chinos a menudo están disponibles por una pequeña fracción del costo de los modelos occidentales.

Por ejemplo, Anthropic Claude Sonnet 4.5, un modelo excelente, cuesta de $3 a $6 por millón de tokens de entrada y de $15 a $22 por millón de tokens de salida. En una sola sesión de codificación, puede acumular fácilmente 100 millones de tokens de uso, lo que genera facturas masivas. ¿El muy comparable Zhipu GLM 4.6? $0.60 por millón de tokens de entrada y $1.90 por millón de tokens de salida, una diferencia de 86-91% más barato para un rendimiento comparable, y eso si lo está ejecutando en el hardware de otra persona. ¿Si lo está ejecutando en su propia infraestructura? Es el precio de la electricidad y la computadora en la que lo está ejecutando.

Pero esa es una gran diferencia de precio. Silicon Valley no puede ganar dinero a esos precios. Los inversores estarán muy descontentos con las empresas que ofrecen esos precios a los usuarios. Y por eso, una gran parte de por qué nadie habla de la IA china es porque nadie quiere admitir que la IA de última generación está disponible literalmente por centavos de dólar.

5. La Verdad Incómoda: El Sesgo

El último elefante en la sala es una mezcla tóxica de racismo y xenofobia. Hay un sesgo implícito, y quizás a veces explícito, en juego. Cuando miras a los líderes en IA y los apellidos en los principales artículos de IA, a menudo no son de origen blanco occidental. Los apellidos con código chino y las afiliaciones con universidades chinas son muy comunes.

Solo por la pura dinámica de la población, China produciría de cuatro a cinco veces más doctorados que Estados Unidos, incluso con una inversión igual en educación, lo cual no es el caso. Estados Unidos está invirtiendo mucho menos en educación y mucho menos en programas de matemáticas y ciencias para crear una cantera de los mejores expertos en IA para los años venideros. Si a eso le sumamos los diferentes valores nacionales otorgados a la educación y el rigor académico, se obtienen grandes disparidades en quién genera la mayor capacidad intelectual para construir IA de última generación. La realidad es que China está produciendo parte de la mejor IA porque está produciendo a las mejores personas capacitadas en matemáticas y ciencias para impulsar esa IA, y lo ha estado haciendo durante años.

Según la OCDE, en 2022 en el Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA), los estudiantes chinos promediaron puntuaciones de 552 en matemáticas, 543 en ciencias y 510 en lectura. Los estudiantes de EE. UU. promediaron puntuaciones de 465, 499 y 504 respectivamente, lo que sitúa a EE. UU. muy por debajo del promedio de la OCDE en docenas de naciones. ni siquiera remotamente competitivos con China, Taiwán o Singapur. Los estudiantes de Estados Unidos tienen un rendimiento dramáticamente inferior e incluso inferior al promedio.

Estas realidades básicas se manifiestan como una sensación de racismo y xenofobia, tanto a nivel gubernamental como a nivel individual y organizacional. Desde políticos que describen a China como una nación de campesinos (lo cual no ha sido el caso durante décadas) hasta personas occidentales que expresan incomodidad incluso al pronunciar nombres de Asia oriental, estas actitudes bloquean mentalmente a las personas para evaluar los modelos y la tecnología de IA chinos, lo que a su vez les impide siquiera considerar que estos modelos podrían ser soluciones excelentes, asequibles y de alto rendimiento para sus desafíos de IA.

¿Y qué?

Esa es una larga explicación de por qué no vimos modelos chinos en MAICON. Pero no hay mucho que pueda hacer solo con esa información, salvo ser consciente de que los modelos de IA chinos existen y son pares de sus contrapartes occidentales a menudo con costos drásticamente más bajos. Subamos el nivel y preguntemos la pregunta favorita de Katie: ¿Y qué? ¿Qué hacemos con esta información?

Para hacer esto, necesitamos abordar un proceso de tres pasos.

Saber qué está disponible
Conocer sus opciones para ejecutarlo de forma segura
Saber cómo usarlos

Paso 1: ¿Qué está disponible?

Con cientos de miles de modelos de IA chinos para elegir, es difícil saber siquiera cuáles deberíamos usar, si queremos usarlos.

Los grandes laboratorios de IA chinos, como era de esperar, reflejan su industria tecnológica de la misma manera que los principales laboratorios occidentales reflejan la industria tecnológica occidental. Los gigantes digitales Alibaba, Tencent y ByteDance tienen modelos líderes en el mercado porque tienen almacenes de datos de usuarios líderes en el mercado. De la misma manera que compañías como Meta y Google tienen modelos de clase mundial porque tienen cantidades de datos de clase mundial que han recopilado de personas, a veces sin su permiso.

Hagamos un recorrido muy rápido por los modelos de IA chinos disponibles para nosotros.

Para la generación de texto, muy parecido a lo que haces con ChatGPT, tienes una gran variedad. Si tiene el hardware o un proveedor de infraestructura que lo ofrece, los modelos de DeepSeek son competitivos con ChatGPT. Los modelos de DeepSeek son de tamaño gigantesco; casi seguro querrá ejecutarlos en los servidores de otra persona.

Si desea algo que pueda ejecutar en una computadora portátil potente, los modelos Qwen de Alibaba se encuentran entre los mejores. Qwen3-Next-30B-A3B-Instruct (diga eso 3 veces rápido) es un modelo increíblemente rápido e inteligente para el uso diario. Qwen3 Coder es considerado uno de los mejores modelos abiertos para usar en la codificación local: es rápido e inteligente.

Para generar imágenes, Tencent Hunyuan Image 3.0 y Bytedance SeeDream encabezan las listas y generan imágenes y gráficos geniales y realistas. Hunyuan Image incluso supera la generación de imágenes Gemini de Google en términos de clasificación en las tablas de posiciones. Para editar imágenes, Nano Banana de Google encabeza las listas, pero SeeDream está en segundo lugar inmediatamente.

Para generar videos, WAN 2.2 de Alibaba lidera actualmente el grupo en términos de pesos abiertos (open weights), seguido de cerca por Hunyuan Video. Hay otros modelos chinos, desde WAN 2.5 hasta Kling y Hailuo, que obtienen puntuaciones más altas, pero no están disponibles como modelos de pesos abiertos.

Paso 2: Dónde Ejecutarlo

Esta es la parte más desafiante y depende de varias cosas, siendo el presupuesto y la velocidad los principales. Si le importa la velocidad, alquilar un modelo chino en un proveedor de infraestructura es probablemente su mejor opción, y puede elegir entre proveedores de infraestructura en su región.

Esto importa porque los proveedores de infraestructura en su región deben cumplir con las leyes de privacidad de datos y las leyes informáticas de su región, etcétera. Utilizo Groq (sin relación con la IA de Elon Musk) y DeepInfra con frecuencia; Groq ofrece algunos de los servicios de modelos más rápidos, pero tiene soporte limitado de modelos. DeepInfra es más lento pero tiene más variedad en términos de modelos.

Si le preocupa la privacidad, ejecutar modelos en su propia máquina es su mejor opción. Aquí es donde las cosas se complican: lo que puede ejecutar depende del hardware que tenga. Cubrí esto extensamente a principios de este año en mi guía introductoria para comenzar con modelos abiertos, pero la conclusión es la siguiente:

Tiene que saber cuánta memoria de VIDEO tiene disponible su computadora
- A menos que esté usando una Mac de la serie M, en cuyo caso debe saber cuánta memoria libre total tiene disponible su Mac
Debe saber qué nivel de precisión le importa, ya que los modelos vienen con diferentes niveles de precisión. Cuanto más preciso es el modelo, más memoria ocupa
Necesita software de alojamiento de modelos como LM Studio, AnythingLLM, llama.cpp, etc. para ejecutar los modelos porque son poco más que bases de datos realmente grandes

Si le importa el costo, haga los cálculos de lo que tiene más sentido para usted. Mire los grandes proveedores de infraestructura y vea cuáles son sus costos de tokens tanto para la entrada como para la salida. Mire lo que puede admitir su hardware actual, y si no puede admitir el tipo de modelos que desea, entonces vea el costo de la actualización.

Paso 3: Saber Cómo Usarlos

Una vez que haya identificado lo que está disponible y dónde desea ejecutar sus modelos, el paso final del proceso es determinar cómo utilizará los modelos. ¿Qué tareas busca realizar? ¿Cuáles son esos casos de uso? Especialmente para los modelos de pesos abiertos (open weights) que tienden a ser más pequeños, de las siete categorías principales de casos de uso para la IA generativa, funcionan bastante bien en la mayoría de ellas.

Y como recordatorio, esas siete categorías de casos de uso son extracción, clasificación, resumen, reescritura, síntesis, respuesta a preguntas y generación.

Lo más probable es que desee utilizar modelos de pesos abiertos de una de dos maneras:

Como un agente de chat directo. Esto es similar a cómo usa ChatGPT, y eso significa que querrá una interfaz centrada en el chat. LM Studio y AnythingLLM son excelentes opciones para esto.
Como motor para otras herramientas. Esto es similar a usar un proveedor de API como la plataforma de OpenAI, las API de Vertex de Google u otros sistemas similares. LM Studio, llama.cpp y Ollama son excelentes opciones para esto.

Según sus casos de uso, elegirá una de estas dos rutas. Si está utilizando una Mac, LM Studio es probablemente su mejor opción porque admite de forma nativa el formato de modelo MLX de Mac, un formato optimizado para Macs.

En el ejemplo de video para el boletín de esta semana, utilizo Qwen3-Coder-30B-A3B como modelo de ejemplo junto con la herramienta de codificación Cline. También les muestro mi truco favorito: los modelos locales que son pequeños no son los más inteligentes, pero se puede planificar con un modelo grande e implementar con un modelo pequeño, un principio de mi nuevo libro, Casi Atemporal (Principio 27: planificar en grande, actuar en pequeño)

Conclusión

MAICON 2025 fue una experiencia increíble, para ser claro. Es uno de mis eventos favoritos para asistir y recomiendo encarecidamente asistir si desea reunirse con personas profundamente involucradas en hacer que la IA funcione. La omisión de todo lo relacionado con China no es una acusación de que la conferencia sea de alguna manera intencionalmente sesgada o ignorante, es una acusación contra todo el campo de la IA occidental en general. Es una acusación de un punto de vista muy occidental en los seres humanos en Estados Unidos y Occidente.

Meter la cabeza en la arena y pretender que el competidor más grande del mundo en IA no existe y que sus tecnologías no existen es una tontería. Afirmar que la tecnología es inferior o no funcional es, en el mejor de los casos, deshonesto intelectualmente. Como dije a lo largo del texto, existen preocupaciones válidas y legítimas sobre el uso de cualquier plataforma de software que opere fuera de la República Popular China. Pero los modelos en sí son tan de última generación como sus contrapartes occidentales, y el profesional de IA completo debe estar familiarizado con todas las tecnologías líderes del mundo.

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