Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el
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BIM se encuentra con la inteligencia artificial.
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro
desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y
construcción.
¡Empezamos!
Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio
de BIMPRAXIS.
Hoy os traemos cómo tener un equipo entero
de programadores gratis y sin límites gracias a
CloudCode y Oyama.
Que suena a título de película de ciencia
ficción, pero es muy real.
A ver, vamos a desgranar esto, porque la
misión de nuestro análisis a fondo de hoy
es precisamente esa.
Vamos a diseccionar un material súper exhaustivo, un
vídeo que se titula Chau Antigravity.
CloudCode ahora es gratuito y sin límites.
Exacto, y lo que demuestra este material es
cómo convertirlo en un material gratis y sin
límites.
Combinar herramientas actuales para ejecutar una inteligencia artificial
brutal en tu propio equipo.
Pero además, de forma gratuita, ilimitada y en
local.
Porque claro, el escenario que plantea es fascinante.
Imagina que cierras la tapa del portátil por
la noche y dejas a un equipo de
ingenieros informáticos trabajando dentro de tu disco duro.
Limpiando archivos, programando, analizando datos… Totalmente.
Y por la mañana abres la pantalla y
el trabajo está perfecto y no hay factura.
¿Qué es CloudCode?
Para entenderlo… Para entender la magnitud de esto,
tenemos que dar un poco de contexto.
Sí, porque el panorama de las sillas que
programan ha cambiado mucho últimamente.
Hasta hace nada, herramientas como Google Antigravity eran
los reyes indiscutibles.
Pero claro, funcionan en la nube.
Ese es el problema.
Los costes de computación son gigantescos, así que
empezaron a meter tijera.
Redujeron drásticamente los límites de uso.
O sea que para proyectos medialmente serios, te
quedabas a medias.
Efectivamente.
Te cortaban el grifo.
Y por otro lado, teníamos a CloudCode, de
Anthropic.
Una capacidad de razonamiento espectacular.
Pero, lógicamente, detrás de un muro de pago.
Tenías que pasar por caja.
Claro.
Pues lo verdaderamente disruptivo del material que analizamos
hoy es que te enseña a saltarte esa
barrera.
Te muestra cómo desbloquear todo el potencial de
CloudCode usando una plataforma llamada Oyama.
Y ojo, esto es importante.
Este análisis no va solo dirigido a informáticos
o ingenieros de sistemas.
¿Qué va?
Esto es para cualquiera que quiera multiplicar su
productividad por 10.
Pero bueno, para entender cómo funciona este equipo
de programadores, hay que hablar de la llave
maestra, Oyama.
Que es el motor de toda esta revolución,
¿eh?
Exacto.
¿Qué es exactamente Oyama y cómo logra saltarse
las restricciones comerciales?
Pues a nivel técnico, es un motor de
ejecución.
Lo curioso es que nació en 2023 como
un proyecto de código abierto con una financiación
inicial de apenas 100 .000 dólares.
¡Ostras!
¡Ostras!
¡Ya, es una locura!
Pues con esa inyección minúscula se han convertido
en el líder absoluto.
Básicamente, Oyama te permite instalar los cerebros de
estas inteligencias artificiales en tu propia máquina.
Es decir, en lugar de conectarte a un
servidor externo y pagar por cada petición.
Exacto, te lo traes a casa.
Y ojo, que ya cuentan con más de
40 .000 integraciones.
El proceso que detalla la fuente es súper
sencillo.
Instala a Oyama, que tiene aplicación móvil.
Tiene aplicación para Mac, Windows o Linux.
Vale, hasta ahí fácil.
Luego abres la terminal, metes un comando específico
y ¡bum!
Lanzas Cloud Code a través de Oyama.
A ver, frena un momento, porque aquí a
mí me salta una alarma.
Hablamos de meter una IA súper avanzada en
la terminal de mi ordenador.
Ya.
Una IA que sabe programar, que puede tocar
archivos… A mí me da un poco de
vértigo darle acceso libre a mi disco duro,
¿sabes?
Es una duda súper lógica.
De hecho, el material hace mucho hincapié en
la seguridad.
En programación, esto se llama aislamiento de entorno.
O sandboxing, ¿no?
Eso es.
El truco que explican es fascinante por lo
simple que es.
Antes de arrancar la IA, usas el comando
CD en la terminal.
El de Change Directory para cambiar de carpeta.
Exactamente.
Le dices a la terminal, oye, entra solo
en la carpeta de descargas.
Y una vez ahí, lanzas a la IA.
Ah, claro.
Entonces, para la IA, su universo entero es
esa carpeta.
Tal cual.
No puede leer nada fuera de ahí.
Es como… A ver, si te sirve esta
analogía.
Es como si contratas a un experto para
que te organice unos papeles.
Vale.
Pero en lugar de darle las llaves de
todo el edificio de oficinas, lo metes en
una sala, cierras la puerta con llave y
le dices, oye, tú solo trabajas con lo
que hay en esta mesa.
Es la metáfora perfecta.
El resto del edificio, donde tienes tus contraseñas
y datos confidenciales, simplemente no existe para él.
Vale, me dejas más tranquilo.
Así que tenemos la IA instalada y encerrada
en su habitación.
¿Qué es lo primero que le podemos pedir?
Pues el material nos muestra un primer caso
de uso buenísimo.
Crear un agente especializado, como si contrataras a
un analista de datos inmobiliario.
Uy, eso suena a hoja de cálculo infinita.
Literal.
Pero fíjate en un detalle técnico antes.
Para no trabajar a ciegas en la terminal
de Oyama, abrieron el panel visual de Google
Antigravity.
Espera, espera.
¿Pero no habíamos dicho que Antigravity tenía límites
muy restrictivos?
Ah, ahí está la trampa.
Usaron Antigravity sólo como la carcasa visual, como
el editor de texto para ver los archivos.
O sea, un caballo de Troya en toda
regla.
Claro.
La interfaz es de Antigravity, pero el motor
que está procesando y sudando la gota gorda
por debajo, eso llama Concloz Coded.
Así no gastas cuota.
Qué astutos.
Vale, ¿y entonces le pasaron los datos?
No.
Sí, le pasaron un Excel bruto enorme sobre
el mercado inmobiliario en España.
Hablamos de 50 provincias.
Las dos ciudades autónomas.
Comunidades enteras.
Madre mía.
Con precios por metro cuadrado.
Renta per cápita.
Fechas de venta.
Todo mezclado.
Y le dijeron a la IA, oye, analízame
esto y créame un panel visual para tomar
decisiones rápidas.
¿Y qué hizo el agente?
Pues se autoconfiguró.
Se puso él solito el nombre de Data
Dashboard Analyzer y programó una aplicación completa desde
cero.
La llamaron Habitat 2026.
¿Pero una aplicación funcional?
Totalmente.
Un panel MHTML.
Modo oscuro.
Súper elegante.
Con gráficos interactivos.
Si tú pulsabas en una región, los gráficos
de rentabilidad se recalculaban al instante.
Te sacaba un top 15 por precios.
Distribución geográfica.
De todo.
A ver, está muy bien hacer un gráfico
chulo.
Pero, siendo crítico, hacer un gráfico a partir
de un Excel lo haces con cualquier programa
de freemática hoy en día.
¿Dónde está el valor real aquí?
Pues lo fascinante aquí no es el gráfico
final.
El valor real es que has convertido horas
de limpiar celdas y perearte con tablas dinámicas
en una orden de 5 segundos.
Claro.
Le quitas toda la fricción al proceso.
Eso es.
No has dibujado un gráfico.
Has creado un agente analista reutilizable.
Mañana le subes un Excel de ventas de
tu empresa y te monta otro panel estratégico.
Pasas de usar una herramienta a gestionar a
un empleado, literalmente.
Efectivamente.
A este empleado.
Funciona de maravilla.
Pero, si apago el ordenador, el agente se
apaga.
Pierdes todo.
Exacto.
¿Cómo solucionamos esto para no tener que dejar
el portátil encendido de por vida?
Pues el vídeo entra ahí en la externalización
en la nube.
Concretamente, en usar un VPS.
Un servidor privado virtual.
Vale.
Alquilar un ordenador que está siempre encendido en
otro lado.
Eso es.
El proceso es instalar Oyama en ese servidor
usando herramientas como Docker.
De hecho, la fuente, de manera súper objetiva,
mencionaba cómo hacerlo en plataformas como Hostinger.
Típico patrocinio de creadores de contenido tecnológico, ¿no?
Claro.
Hasta daban el cupón Alejandr para tener descuento.
Pero más allá de la anécdota, lo técnico
importante es Docker.
Que entiendo que es lo que gestiona todo
esto.
Sí.
Docker encapsula tu IA para que funcione siempre
igual.
Al ponerla en ese servidor privado, logras automatización
24 -7.
O sea, paso de tener un empleado a
tiempo parcial, que solo curra si tengo la
pantalla abierta, a tener un vigilante nocturno incansable.
Exactamente.
Un trabajador que no duerme.
Vale.
Tenemos análisis de datos ininterrumpido.
Pero eso es lógica pura.
¿Qué pasa con las tareas creativas?
Porque el material también habla de diseño web,
¿verdad?
Sí.
El segundo caso de uso.
Y aquí la cosa se pone muy interesante
porque integran la IA en programación con IA
de generación de imágenes.
Cuidado.
El experimento era mejorar la web de McDonald's.
Poca broma.
Empezaron usando una plataforma llamada Nanobanana 2 a
través de Flow.
Nanobanana.
Vaya nombres le ponen a las cosas.
Ya te digo.
Lo bueno es que te da 150 créditos
a coste cero para generar imágenes gratis.
Una mal.
Le pidieron a la IA que generara los
ingredientes de una hamburguesa, pero separados y flotando
en el aire.
O sea, el pan por un lado, la
lechuga por otro, la carne...
Eso es.
Le sacó cuatro imágenes al instante, eligieron la
mejor y la pasaron por otro modelo.
Uno llamado Vext 3 .1 Fast, que costaba
un par de créditos.
¿Y qué hacía ese modelo?
Convertía la imagen estática en un vídeo.
Calculaba la gravedad y hacía que los ingredientes
cayeran y montaran la hamburguesa mágicamente.
Generó un archivo llamado burger .mp4.
Vale.
Tenemos un vídeo muy chulo.
Pero eso no es una web.
Ahí entra Cloud Code otra vez.
Le dieron a Cloud el vídeo de la
hamburguesa y un archivo de habilidades llamado scrollweb
.md.
Un archivo de habilidades.
Sí, unas instrucciones de comportamiento.
Le dijeron, «Móntame la web de la McDonald's
Signature y el resultado es para verlo».
Cuéntame.
Tú entrabas a la web, hacías scroll hacia
abajo con la rueda del ratón y la
página no bajaba.
¿Entonces qué hacía?
Tu ratón controlaba el vídeo.
Según hacías scroll, los ingredientes iban cayendo y
montándose en la pantalla sincronizados con tu mano.
¡Ostras!
Y mientras se montaba, iban revelando las diferentes
hamburguesas con sus precios en plan 8x90, 9
,50, 8 ,50...
Es que esto me parece una pasada.
La IA no solo está escribiendo código HTML
aburrido.
¿Qué va?
Está orquestando la física visual.
Está leyendo el evento de la rueda de
mi ratón, calculando el fotograma exacto del vídeo
que me tiene que mostrar y sincronizándolo todo.
Es lo que los programadores llaman efecto parallax.
Y hacerlo bien a mano requiere meses de
ajustes.
Y aquí lo hace un agente gratis en
cinco minutos.
Democratiza el diseño web de alto nivel de
una forma brutal.
Totalmente.
Pero fíjate que una web, por muy bonita
que sea, vive dentro del navegador de Internet.
Es un entorno muy acotado.
Vale.
El tercer caso de uso va mucho más
allá.
Se plantearon ¿y si hacemos que la IA
cree un programa que interactúe directamente con las
tripas de nuestro disco duro?
Uy, uy, uy.
Volvemos al peligro.
Pues sí.
Para hacer esto, ampliaron las habilidades de Cloud
Code.
Le copiaron repositorios de algo llamado su marketplace.
Como añadirle plugins, digamos.
Exacto.
Plugins para leer PDFs, para tocar el frontend
y para leer el sistema de archivos.
Y el objetivo era crear Clean Navi.
¿Y eso qué es?
Una aplicación local, parecida al mítico CC Cleaner,
para liberar espacio en el ordenador.
Vale.
Un limpiador.
¿Y qué tal funcionó la prueba real?
Pues la app escanea una carpeta.
Y la propia IA encontró un archivo de
vídeo súper antiguo que pesaba más de 8
gigas.
De esos que te dejan sin espacio y
no sabes ni qué los tienes.
Claro.
También identificó archivos duplicados y archivos temporales que
llevaban más de seis meses ahí muertos del
asco.
Y entiendo que los borró.
Bueno.
Documentan cómo borraron un archivo de prueba.
Una miniatura llamada confi .jpg.
Confirmaron y el archivo desapareció físicamente del sistema.
A ver.
Aquí tengo que levantar una bandera roja amistosa.
Dime.
Aquí es donde la cosa se pone seria
de verdad.
Le estamos dando permiso a una IA a
un código generado hace un minuto para que
borre cosas permanentemente de nuestro disco duro.
Ya.
Da miedo.
Es que se equivoca en una línea y
te borra las fotos de las vacaciones o
la contabilidad del año pasado.
Por eso es vital lo que llaman la
supervisión humana.
Claro.
El factor humano.
Carísimas a software de terceros.
Desde luego.
Pero siempre tiene que haber un botón de
confirmar.
De hecho, el material menciona que este nivel
de autonomía sistémica ya se enseña en programas.
Programas intensivos de IA generativa de ocho semanas.
Ostras, formación reglada.
Sí, programas que te ofrecen titulación universitaria, con
videollamadas para grupos pequeños.
Te enseñan a crear estos agendas sin liar
la parda.
Es que no es un juego.
Pero claro, hasta ahora todo este proceso usaba
modelos en la nube a través de Oyama.
Modelos gratuitos como el GLM5 o el Minimax
2 .5.
Pero que, aunque son gratis, siguen teniendo el
cordón umbilical con el servidor de la empresa.
Tienen límites de regeneración cada dos horas.
O topes semanales.
Exacto.
¿La verdadera falta de límites de la que
presume el vídeo requiere correr el modelo literalmente
dentro de la placa base de tu ordenador?
Y ese es el salto definitivo.
La transición a modelos locales de código abierto.
Cortar el cable del todo.
Sí.
En la fuente hablan de usar modelos como
QEN 3 .5.
Pero al hacer esto te chocas de bruces
con un reto de hardware insalvable.
La memoria RAM.
Efectivamente.
Los modelos de lenguaje se dividen por billones
de parámetros.
El más pequeñito, de 0 ,8 billones de
parámetros, te exige al menos un giga de
RAM libre.
Vale.
Eso lo asume cualquier ordenador viejo hoy en
día.
Sí.
Pero si quieres los modelos potentes, los que
de verdad razonan y no fallan programando, te
pueden exigir más de 80 gigas de RAM.
¿80 gigas?
Eso es una barbaridad.
Por hacer una analogía automovilística.
Es como intentar meter un motor V8 de
80 gigas en un coche utilitario que solo
tiene un giga de chasis.
Lo revientas, claro.
El hardware personal es ahora mismo el único
cuello de botella real de todo esto.
Y se vio perfectamente en la prueba final
que hicieron.
Corrieron un modelo local de 2 billones de
parámetros, pequeñito, y les respondían un par de
segundos.
Fluidez total.
Y luego probaron con uno más grande.
Cargaron uno más pesado, de 9 billones, le
pidieron que hablara sobre una langosta.
¿Sobre una langosta?
Sí, un texto cualquiera.
Pues tardó casi un minuto en empezar a
hablar.
Claro, el ordenador estaba ahogado.
Literal.
Porque el sistema tenía muchas pestañas abiertas, estaban
grabando la pantalla a la vez, no había
RAM para tanta fiesta.
Es que el silicio tiene sus límites.
Pero bueno, la fuente mencionaba un truco bastante
apañado para esto, ¿no?
Sí, súper útil.
Dicen que si no sabes qué modelo soporta
tu ordenador, le preguntes a ChatGPT.
Ah, qué bueno.
Usar la IA para instalar otra IA.
Tal cual.
Le dices, oye, tengo este procesador, esta RAM
y esta tarjeta gráfica.
¿Qué modelo me bajó?
Y te dice el tamaño exacto para que
no te explote el ordenador.
Pues me parece una solución súper elegante.
Y la verdad, después de ver todo este
recorrido, me quedo un poco loco.
Es para estarlo.
Fíjate, te dejo una última reflexión que se
extrae de todo esto.
A ver.
Si hoy en día cualquier persona con un
ordenador decente puede tener gratis a un equipo
entero de programación capaz de analizar datos a
lo bestia, montar webs interactivas y programarte software
de limpieza de bajo nivel, ¿qué va a
pasar en un par de años con el
valor de la programación básica?
Uf, es una pregunta dura.
Es que a lo mejor la figura del
picateclas desaparece.
¿Nos convertiremos todos simplemente en directores de orquesta
en lugar de obreros del código?
Es una reflexión muy potente para dejar flotando.
Porque desde luego, la batuta ahora mismo la
tenemos nosotros, pero la partitura la tocan ellos.
Totalmente.
Bueno, pues nos quedamos con eso.
Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os
informamos de que las voces que hoy en
día han sido generadas por la IA de
Notebook LM y que dirigiendo el podcast se
encuentra Julio Pablo Vázquez, un humano que te
envía saludos.
En caso de error, probablemente sean errores humanos.
Nos escuchamos.
Y hasta aquí el episodio de hoy.
Muchas gracias por tu atención.
Esto es BIM Praxis.
Nos escuchamos en el próximo episodio.