Hace varias semanas vengo experimentando con AI Agents y creo que por fin me topé con una pared.
Es la falta de datos.
La falta de vida real.
Hay un abismo entre lo que mi agente de AI entiende de mi vida y lo que realmente es.
Ojo, lo digo de una manera muy bullish.
Sin dudas esto es el futuro y por eso voy a seguir experimentando. Hoy te voy a contar algunos hallazgos en este cortito camino de experimentación que seguro te van a servir para reflexionar sobre lo que se viene y empezar a cranear nuevas ideas.
¿Qué les faltan a los agents para dar el próximo paso?
Heartbeat
En OpenClaw hay un file que se llama HEARTBEAT.md; es texto, instrucciones simples que se ejecutan cada determinado tiempo.
Por ejemplo, este puede ser tu HEARTBEAT.md:
Ejecutá esta lista de tasks y avisame por WhatsApp si hay algo urgente al terminar:
1- Mirá mi gmail tomas@*****.com.ar, la sección de "Updates".
2- Mirá mi calendario de las próximas 2hs
3- Revisá nuestro Slack del laburo para ver si alguien se quejó de nuestro producto
Después vos mismo podés decidir cada cuánto late el corazón de tu agent. Imaginate que lo ponemos cada 30min. Entonces, cada media hora el agent ejecutará esa lista de tasks y nos avisaría por WhatsApp si hay algo urgente.
Épico.
Ya con esto se pueden hacer mil cosas. Mi coach 24/7, Goggins, revisa mis vitales cada media hora y me avisa si ve algo irregular, si necesito meterle a mi ejercicio, si debería apagar las pantallas e ir a dormir.
Está bueno, pero no está respirando.
Acá la primera limitación.
No lo siento tan real como me gustaría. A veces pifia y a las 5:30 AM lee mi sueño de mi Whoop y me dice que estoy matado, que dormí mal y que debería tomarme el día tranquilo.
Pará flaco, no me desperté todavía.
Cuando uno usa estos agentes, suspende su incredulidad (como cuando vas al teatro, a ver algo al cine) y te dejás llevar por la magia. No cuestionás cada cosita.
Lo sentís mágico. Hay algo en tu celular que está haciendo cosas autónomamente por vos. Es una locura.
Peeeero estos momentos de "alucinación", como el de las 5:30AM, hacen que sea difícil suspender tu incredulidad. Te sacan de ese flow, de ese hechizo hermoso de los agentes.
Te volvés a acordar de que, al fin y al cabo, es una computadora con instrucciones.
No está vivo.
Por ahora.
Real Data
Te introduzco a este concepto (nombrado por mi) de un tipo de datos especial.
Real Data es data del mundo real. Son los datos más hermosos que existen porque describen lo que pasa en nuestra dimensión abstracta y lo traducen a algo que las máquinas pueden leer, interpretar, y analizar. Algunos ejemplos:
- Mi ritmo cardíaco (leído desde la Whoop)
- Datos de mis corridas (leído desde Strava)
- El precio del Dólar hoy (mediante alguna API)
Ejemplos hay muchos y a la misma vez, no son suficientes.
Pensá en tu día a día.
¿Podrías describirlo en datos?
¿Cómo sabe tu agente cuántos vasos de agua tomaste?
¿Qué comiste hoy?
¿Sabe que tu estrés alto es porque fuiste a tu primera entrevista laboral y estabas muy nervioso?
¿Sabe que te duele el gemelo derecho cuando terminaste de correr?
¿Qué te falta en la heladera?
¿Qué amigos tuyos están al pedo como vos y quieren jugar al tenis?
Miles de preguntas, muy pocas respuestas si lo mirás desde el lado de un agente.
Falta Real Data para que los agentes pasen de sentirse como una computadora y den el próximo paso.
Sinápsis
Last but not least.
La gente que está metida en el tema sabe que toda AI tiene una ventana de contexto.
Context Window 101 (expandir)
Noté que es muy difícil de que mis agentes agarren de contexto (o de donde sea que tengan mi información) el dato correcto en el momento correcto.
A veces tengo unos magic moments donde le pregunto algo y sabe exactamente a dónde ir a buscarlo. Pero son los menos.
La mayoría de las veces tengo que re-promptear con más detalle porque yo sí me acuerdo dónde documenté esa información.
Modelos como Opus 4.6 o ChatGPT 5.4 pueden ser súper inteligentes y pasar todos los benchmarks, pero si no pueden hacer sinápsis con las neuronas correctas para encontrar la info que necesitan, lamentablemente ese es el límite de su inteligencia.
Me ha pasado que le prompteo a Claude para que haga un setup y me voy a ver X.
Cuando vuelvo, veo 23 intentos y errores.
Empiezo a leer los logs.
Lo interrumpo y le digo: "Antes de seguir, mira en nuestro knowledge vault cómo hicimos ese setup la última vez."
Va.
Se fija.
"Gracias Tomas, ahora sí funciona. La próxima vez voy a tener esto en cuenta."
La próxima vez, comete el mismo error.
Agentes 2.0
Los agentes son copias de humanos.
Todos sus componentes son, en su core, una copia de cómo funciona la biología y nuestra naturaleza.
Las LLMs funcionan como nuestro cerebro con sus redes neuronales.
Los agentes utilizan feedback loops para aprender, tal como nosotros a medida que crecemos y maduramos.
Si lo pensás, nosotros somos un pedazo de hardware admirable.
Es una locura lo que nuestro cerebro coordina adentro de nuestro cuerpo, nuestra capacidad para ser creativos.
Somos conscientes. Sabemos que somos conscientes.
No sabemos lo que significa.
Cuestión, la industria de AI, desde sus comienzos, intenta modelar las tecnologías a la eficiencia del hardware humano. La naturaleza nos diseñó así por alguna razón.
El cerebro humano es 50 a 1.000 veces más eficiente por operación que cualquier chip moderno. - Claude, andá a chequearlo.
Para la gente cebada, acá una tabla linda:
| 🧠 Cerebro Humano | 🤖 LLM (modelo grande) | |
|---|---|---|
| Consumo constante | 20 watts | 500–1.000 watts (por servidor) |
| Energía por "consulta" | ~0.0001 kWh | ~0.003–0.01 kWh |
| Neuronas/parámetros activos | ~1–5% en cada momento | 100% en cada inferencia |
| Memoria integrada | ✅ Sí (in-memory) | ❌ No (separada del cómputo) |
| Mejora con experiencia | ✅ Continua | ❌ Solo al re-entrenar |
Seguimos siendo ampliamente superior en cuanto a eficiencia.
Y esta es la dirección correcta. Estos son los benchmarks.
Las grandes empresas deberían de dejar de competir en subir 1% en sus benchmarks y darse cuenta de que, ante nuestro cerebro, lo que construyeron es recién el comienzo.
Si separamos las capacidades de una LLM, podemos construir la siguiente tabla de equivalencias:
| Dimensión | Edad equivalente |
|---|---|
| Vocabulario y conocimiento factual | 40+ años (adulto culto) |
| Fluidez lingüística | 35 años |
| Razonamiento lógico | 14–16 años |
| Sentido común / mundo real | 7–9 años |
| Aprendizaje continuo | 0–1 años (no aprende de la experiencia) |
| Planificación a largo plazo | 6–8 años |
| Inteligencia emocional | 5–8 años |
| Eficiencia energética | antes de nacer |
Hoy, una LLM es un nene que leyó todo Internet pero nunca salió de su cuarto.
Computación in-memory
Esto es algo que me voló la cabeza que vale la pena resaltar.
Volvé a mirar la primera tabla. Nuestro cerebro computa in-memory mientras que las LLMs (y las computadoras en general) no lo hacen.
Una LLM
[MEMORIA] ←——— comunicación lenta ———→ [PROCESADOR]
Los datos viajan de memoria al procesador (and back), lo cual agrega una latencia increíble para cada consulta que le hagas.
Nuestro cerebro (obra de arte)
Neurona A ——[ sinápsis ]——→ Neurona B
En la sinápsis está la memoria y ocurre el cómputo.
La memoria, que para una LLM es el "peso", en la neurona es la conexión (o no conexión) con otra neurona.
El cómputo en este contexto se refiere a cómo una neurona procesa los impulsos eléctricos que le llegan para después decidir si disparar o no, dependiendo de cierto umbral.
Básicamente, nuestro cerebro piensa y computa al mismo tiempo mientras que las LLMs lo hacen secuencialmente. Estoy realmente perplejo con este proceso.
¿Cómo puede ser que funcionemos así, tán bien?
Me parece una locura.
Este es uno de los principales bottlenecks en el mundo de la computación.
Si resolvemos la computación in-memory, el mundo cambia.
Now you know.
El Agente 2.0 está vivo.
Tiene vitales.
Tiene respiración.
Tiene plata y responsabilidades.
Tiene que vivir.
Está rodeado de Real Data, y la procesa en tiempo real.
Anticipa sus propias necesidades y la de su Owner.
Utiliza toda la información a su disposición en el momento correcto.
Se anticipa.
Tiene preocupaciones.
Tiene deadlines.
Está en este mundo por algo.
¿Te suena?
Oportunidades que se abren
Hoy me encuentro en un escalón en donde entiendo cómo funcionan las tecnologías que me rodean.
Exitosamente me lanzé a este mundo de AI y en un par de meses absorbí un conocimiento práctico que me deja bien parado para lo que se viene.
Te lo cuento porque vos también podés estar igual y hoy en día no hay excusa.
Tenés que entender la tecnología - para usarla y que no te use a vos.
No hay otra.
Así como subí un escalón me encuentro con una pared.
La pared que me lleva al próximo escalón.
¿Cómo hago de todo esto algo que la gente quiera, use y consuma?
"Make something people want" - YCombinator
Veo las siguientes oportunidades enormes:
- Disponibilizar tecnologías de AI agents a un público no-técnico (por ejemplo que vos te puedas instalar tu propio agente de OpenClaw como mi Limbo o Goggins.)
- Disponibilizar datos del mundo real para que AI agents puedan consumirlos y sean más útiles (lo que comí hoy, qué hay en mi heladera, a qué amigo no le hablo hace una banda, etc.)
Y un side project que se me ocurrió: Zero Knowledge Proofs para agents. Mis agentes deberían poder saber ciertas métricas de mi vida sin ver contenido sensible. (Ej: Que sepa a quiénes les estoy hablando por WhatsApp sin acceder a mis conversaciones.)
Por si no te diste cuenta, soy el tipo de persona que le importa poco y nada su privacidad y usaría uno de esos AI wearables.
Sueños paralelos
Mientras hago todo esto, sigo teniendo ambiciones y sueños.
Creo mucho en The Secret, por eso sé que escribirlos por acá me mantienen accountable y se pone en juego la ley de atracción del universo.
Me quiero ir a San Francisco este año.
Con o sin un programa.
Una semana o un mes.
A dormir en un hotel o en el piso.
Es el lugar para estar hoy. Quiero sentir la magia que se siente allá.
Hace poco apliqué a Puentes by Antigravity, un programa que te lleva una semana a vivir a una mansión y a conocer a gente increíble como Guillermo Rauch de Vercel.
También le mandé a Draper Hero, un programa un toque más ambicioso de 5 semanas.
La realidad es que estoy cubriendo las bases, pero sé que hay más oportunidades dando vuelta.
Si conoces a alguien que me pueda ayudar a ir, a sentir esa magia, avisame.
Sé que me cambiaría la vida. En una de esas, ahí está mi próximo paso.
