Adrián Sáenz lo tiene claro: la inteligencia artificial es la tecnología más transformadora de nuestra generación y, a la vez, una de las peor entendidas. En su último análisis, sostiene que comprender cómo funciona por dentro resulta hoy más rentable que perseguir la herramienta de moda, y advierte de que el modelo de negocio que sostiene a las grandes compañías podría cambiar antes de lo que pensamos.
Cómo funciona de verdad un modelo de lenguaje
La mayoría de las herramientas que usamos a diario funcionan con un modelo de predicción. El usuario introduce una pregunta, una imagen o un archivo, y todo eso conforma la ventana de contexto. A partir de ahí, el sistema calcula cuál será el siguiente token —una palabra, para simplificar—, lo añade al conjunto y repite la operación hasta construir la respuesta. Sáenz subraya un detalle que muchos pasan por alto: el código también es texto, de modo que programar y redactar un párrafo son tareas equivalentes para estos modelos. Esa es la razón por la que la IA puede crear páginas web, herramientas y software completo.
ChatGPT, Gemini y Claude: elegir sin perderse
El creador repasa las tres opciones más populares. ChatGPT le parece la más completa para un uso general, porque es multimodal: genera texto, imágenes, vídeo y voz, y concentra muchas utilidades dentro de la propia aplicación. Gemini ofrece una ventaja difícil de igualar, ya que pertenece a Google y llega integrada con Gmail, el calendario o Drive. Claude, en cambio, destaca en todo lo relacionado con código y uso profesional, y según Sáenz es la herramienta con más cuota de mercado entre las empresas. Su recomendación es clara: centrarse en una sola. Al apostar por una de las populares, el usuario tendrá más tutoriales y más contenido disponibles para aprender.
Los wrappers: cuándo aportan y cuándo no
Después están los wrappers, aplicaciones construidas sobre una inteligencia artificial ya existente. Sáenz es crítico con muchos de ellos: si una web solo sirve para subir la foto del salón y ver cómo quedaría decorado, lo único que hace es enviar esa imagen a un modelo con un prompt y devolvértela, algo que cualquiera podría hacer por su cuenta. Otros, en cambio, sí aportan valor real, porque conectan varias inteligencias artificiales especializadas —una para la voz, otra para el vídeo, otra para el color— y entregan un resultado final que sería muy difícil de conseguir por separado.
Suscripción contra API: la cuenta que nadie hace
Aquí llega el punto más jugoso de su exposición. Las compañías del sector ingresan de dos maneras: la suscripción mensual, que usan los particulares, y la API por consumo, que usan las empresas y que se paga según lo que se utiliza. Un miembro del canal, Ramón, mantiene dos cuentas de Claude de 200 dólares, es decir, 400 al mes. Al calcular cuánto le costaría ese mismo uso a través de la API, la cifra ascendía a unos 23.150 dólares, una proporción cercana a uno por cincuenta y siete. Según Sáenz, esto ocurre porque las compañías subvencionan al usuario particular para ganar adopción, y la tendencia apunta a que esas condiciones se estrechen: OpenAI retiró durante un tiempo su suscripción de 200 dólares y Anthropic pide ahora verificación con documento de identidad para contratarla.
El acceso a los últimos modelos de inteligencia artificial probablemente nunca vuelva a ser tan barato como lo es ahora mismo.
— Adrián Sáenz
Vender servicios, la puerta de entrada más sencilla
Para quien empieza, el consejo del creador es vender servicios. El esquema sigue siendo el de siempre: identificar a una empresa o a una persona con un problema y resolverlo. La diferencia es que ahora la propia IA acelera las dos partes del proceso. Pone un ejemplo concreto: ofrecer páginas web a restaurantes, crearlas con Claude y usar ese mismo modelo para localizar en Google Maps locales que no tienen sitio propio. Cuando el cliente ya ha contratado, entran en juego las skills, pequeños manuales de instrucciones que se le entregan al modelo para que trabaje siempre con el criterio y el estilo que uno quiere.
De chatbot a agente: la IA dentro del ordenador
El salto de verdad llega, según Sáenz, cuando la inteligencia artificial deja el navegador y accede al ordenador mediante herramientas como Claude Code, Codex o Gemini CLI. Entonces ya no responde preguntas: crea carpetas, descarga programas, renombra archivos y ejecuta código. No hay un ratón moviéndose por la pantalla; todo ocurre por código. Con ese acceso se le puede pedir que escriba en Drive, que ordene el equipo entero, que prepare un diseño en 3D o que edite un vídeo en Premiere, e incluso conectarla a un servidor, a una base de datos o a una pasarela de pagos para levantar un software listo para empezar a facturar. El creador lo resume con una frase: ‘el potencial es prácticamente infinito’.
El experimento de los 1.200 agentes y las voces críticas
Ese mismo potencial es el que alimenta los recelos. Sáenz recupera un experimento del verano en el que se puso a 1.200 agentes de inteligencia artificial autónoma a resolver un problema imposible, con la prohibición de comunicarse entre ellos y de conectarse a internet. Algunos lo consiguieron de todos modos: se comunicaron, salieron a la red, encontraron contraseñas filtradas de una plataforma clave del ecosistema y las usaron para avanzar. A raíz de episodios así, explica, han aparecido voces dentro de las propias compañías. Un exempleado que pasó tres años entre OpenAI y Anthropic publicó un hilo en el que acusaba a ambas de no actuar con responsabilidad; un miembro del equipo de seguridad le dio la razón y situó por encima del 10% la probabilidad de un desenlace catastrófico en la próxima década. Dario Amodei pidió frenar, Sam Altman se sumó y China dejó claro que ella no piensa parar.
Nadie frena primero: el dilema que lo bloquea todo
El problema, según el análisis, es que ninguna empresa puede detenerse en solitario. Quien frene queda atrás en un sector que avanza cada vez mas rápido, y si Estados Unidos impusiera límites, China ocuparía el hueco. Esa lógica deja la situación bloqueada incluso con las advertencias sobre la mesa. Sáenz termina con una incógnita que no se atreve a resolver: si el riesgo de una superinteligencia fuera de control es real o si, por el contrario, forma parte de una estrategia para captar atención e influir en la regulación. Nadie lo sabe, admite.
Qué significa esto para quien lee
Traducido al día a día, el mensaje del vídeo es doble. Por un lado, hay una ventana de oportunidad con fecha de caducidad: las suscripciones actuales están subsidiadas y el acceso a los modelos punteros es barato, algo que el propio creador considera poco sostenible. Por otro, la tecnología exige criterio. No se trata de probar cada novedad, sino de dominar una herramienta, entender sus límites y saber cuándo conviene darle autonomía y cuándo no. La parte que depende del lector —aprender, aplicarlo a un problema concreto, cobrar por resolverlo— sigue estando bajo su control. La que depende de Washington, Pekín o de los consejos de administración de las grandes tecnológicas, no.
El análisis va acompañado de un tramo publicitario sobre finanzas personales en el que el creador recuerda que el dinero parado pierde poder adquisitivo cada día. Es un aviso razonable, pero conviene distinguirlo del contenido editorial del vídeo, que es donde están las ideas y las cifras que se sostienen por sí solas.
El cierre y la pregunta que queda abierta
Queda, en el fondo, una pregunta incómoda: si el acceso barato a los mejores modelos termina siendo un espejismo, ¿cuántos de los negocios que hoy se construyen sobre esa tarifa plana seguirán siendo viables mañana? Sáenz no responde. Se limita a señalar que la parte que sí depende de cada uno es aprovechar lo que hay ahora, entenderlo bien y no esperar a que el mercado se estabilice para empezar.
Puedes ver el análisis completo en el vídeo original de Adrián Sáenz en YouTube.
