Hay una diferencia enorme entre alguien que te explica lo que la IA puede hacer y alguien que te enseña su pantalla mientras la usa. El primero te deja con una lista de posibilidades. El segundo te deja viendo cómo escribe, cuándo borra, en qué momento se rinde y abre otra ventana.
Andrej Karpathy grabó más de dos horas seguidas haciendo exactamente eso, sin recortes bonitos: cómo usa los modelos en su día normal. No es una charla inspiracional, es una demostración. Y sigue siendo, con diferencia, el material más útil que hay para alguien que ya usa IA y sospecha que la está usando a la mitad.
Esta es la lista corta de lo que sí vale la pena ver, qué robarle a cada pieza, en qué orden según dónde estés, y el prompt que convierte dos horas de video en tres experimentos sobre tu trabajo real. Sin esa última parte, ver es entretenimiento.
El criterio para elegir qué ver
Solo hay uno: que se vea la pantalla. Si el video es una persona hablando a cámara sobre tendencias, no importa qué tan bien hable. Lo que se aprende de la IA se aprende viendo el trabajo intermedio: el prompt que no funcionó, la corrección, el momento en que decide que ya no vale la pena insistir.
Ese criterio elimina como el 90% del contenido de IA que existe, y es lo mejor que le puede pasar a tu tiempo.
La lista
1. "How I use LLMs" — Andrej Karpathy
Más de dos horas de uso cotidiano: chats, búsqueda con herramientas, investigación profunda, código, voz, imágenes. Está hecho para público general, así que no necesitas saber nada técnico.
Qué robarle: el hábito de saber en qué modo está el modelo. La mitad de los malos resultados que veo en empresas son de gente pidiéndole a un chat sin herramientas algo que requería buscar en internet. Después de este video dejas de cometer ese error.
2. "Deep Dive into LLMs like ChatGPT" — Andrej Karpathy
El de cómo está hecho el modelo por dentro: entrenamiento, datos, por qué alucina, por qué a veces es tonto en cosas fáciles. Es largo y es el único de la lista que es teoría.
Qué robarle: la intuición de por qué falla. Cuando entiendes de dónde viene una alucinación dejas de tratarla como un misterio y empiezas a diseñar contra ella.
3. La charla de Karpathy sobre el software que cambia otra vez
Su argumento de que programar en lenguaje natural es una capa nueva de software, no un truco. Corta comparada con las otras dos.
Qué robarle: el marco para decidir qué construir. Te da vocabulario para distinguir entre automatizar una tarea y rediseñar un proceso, que es la decisión que más dinero cuesta equivocar.
4. Lo que publica Anthropic sobre construir agentes
Su material de ingeniería sobre cuándo un flujo fijo le gana a un agente, y cómo se estructura uno que sí funciona. Está en su blog de ingeniería y en su canal, y es de las pocas fuentes donde quien escribe también construye el modelo.
Qué robarle: la distinción entre workflow y agente. La mayoría de los proyectos que fracasan eligieron agente cuando el problema pedía un flujo fijo de cuatro pasos.
5. Cómo usan Claude Code adentro de Anthropic
Los relatos por equipo —legal, finanzas, diseño, soporte— de cómo lo usan de verdad, no cómo se vende. Es el material que más se parece a lo que vas a tener que hacer tú en tu empresa.
Qué robarle: que las áreas no técnicas son las que más ganan. Y el patrón repetido: alguien escribe el proceso en un archivo, el resto del equipo lo usa sin saber cómo se hizo.
6. Cualquier grabación de alguien construyendo algo real, de principio a fin
No importa el nombre. Importa que sea una sesión completa con los errores adentro. Un video de dos horas construyendo algo que sí funciona al final enseña más que veinte de "10 prompts que te van a volar la cabeza".
Qué robarle: el ritmo. Cuánto tarda de verdad, cuántas veces hay que corregir, cuándo se para a leer en vez de seguir pidiendo.
El orden según dónde estés
- Si apenas empiezas: el 1, completo, con tu computadora abierta y haciendo lo mismo que él en paralelo. Nada más. No pases al 2 hasta que lleves una semana usando lo que viste.
- Si ya lo usas diario pero solo para escribir: el 4 y el 5, en ese orden. Son los que te sacan del chat y te meten a los procesos.
- Si ya automatizaste algo y quieres entender por qué se rompe: el 2. Es el único que responde el "por qué" en lugar del "cómo".
- Si estás decidiendo qué construir en tu empresa: el 3 y el 4. Juntos son la conversación que deberías tener antes de aprobar presupuesto.
- El 6, siempre. Uno al mes, de fondo, mientras comes.
El paso que todo mundo se salta: ver con las manos. Estos videos no se ven como una serie. Se ven con la herramienta abierta y pausando cada vez que el otro hace algo que tú no haces. Ver dos horas seguidas y tomar notas bonitas produce exactamente cero cambio en tu forma de trabajar. Media hora pausando y probando produce tres hábitos nuevos.
El prompt que convierte verlo en práctica
Este es el paso que falta. Al terminar cada pieza, pégale esto a Claude junto con tus notas o el transcript.
Acabo de ver este material sobre uso de IA. Te paso mis notas al final.
MI TRABAJO REAL
Puesto y área:
Las 5 tareas donde se me va la mayor parte de la semana:
Herramientas que uso todos los días:
Lo que ya delego a la IA hoy:
Lo que intenté delegar y no funcionó, y por qué creo que no funcionó:
Datos o sistemas a los que tengo acceso:
Lo que tengo prohibido tocar o compartir:
QUÉ QUIERO DE TI
1. De todo lo que vi, dime las 3 cosas que aplican a MI trabajo y
descarta el resto por nombre, con una línea de por qué no aplica.
2. Para cada una de las 3, escribe un experimento que pueda correr
esta semana: qué hago exactamente, sobre qué tarea real mía,
cuánto tiempo me va a tomar, y cómo sé al final si funcionó.
3. Dime cuál de mis 5 tareas de arriba NO conviene tocar todavía
y por qué. Quiero saber dónde no meterme.
4. Escríbeme el primer prompt del experimento 1, completo y listo
para pegar, con mi contexto ya adentro.
REGLAS
- No me digas "podrías usar IA para X". Dime qué tecleo, sobre qué
archivo, y qué debería salir.
- Si algo de lo que vi no se puede hacer con las herramientas que
ya tengo, dilo en lugar de adaptarlo a medias.
- Nada de listas de beneficios.
MIS NOTAS DEL MATERIAL:
[pega aquí]El error de todos
Coleccionar. La gente guarda la lista, la comparte, y la deja en marcadores durante meses. Ver los seis no te vuelve bueno con IA; correr el prompt de arriba tres veces, sí.
Elige uno. Míralo con la herramienta abierta. Corre el prompt. Haz el experimento 1 antes del viernes. Cuando eso sea rutina, el segundo video se ve solo, y si quieres convertirlo en un hábito con estructura, sigue con tu loop de aprendizaje con IA.