Tito Neira conversa con Santiago Covelli, cofundador y ex-presidente de Lulo Bank (el primer banco 100% digital de Colombia) y emprendedor con casi 21 años de trayectoria. Santiago separa lo que casi nadie separa: usar IA no te hace AI-First. Hay empresas AI-enabled que le ponen tecnología a procesos de hace 20 años, empresas AI-First que rediseñan su modelo operativo, y AI-Native que nacen desde la IA. Hablan del choque de competitividad (con el mejor ejemplo posible: una empresa de empanadas), del riesgo de construir tu negocio sobre la herramienta de otro, de las IAs soberanas entrenadas con tu know-how, y de los 7 principios que un CEO debe exigirle a su estrategia de IA: repetible, consistente, componible, gobernable, verificable, mejorable y orquestada.

00:00 Intro y bienvenida

01:15 Quién es Santiago: casi 21 años emprendiendo y Lulo Bank

02:24 Transformar canales no es transformar el modelo

05:44 Lo que la IA volvió obsoleto: el eterno backlog

08:38 "¿Quién revisa 5.000 líneas de código?"

10:02 El reto de las organizaciones tradicionales

12:43 El documento de 60 páginas que nadie lee

13:39 AI-enabled, AI-First y AI-Native: la diferencia

14:57 50.000 agentes sin orquestar

16:42 Si empezara una empresa de cero hoy

18:30 Contratar: "muéstrame qué ha hecho"

21:00 Organizaciones horizontales, no silos

23:18 El riesgo de construir solo software

25:40 Tu valor diferencial no lo controlas

28:22 ¿Automatizar procesos o cuestionarlos?

29:00 La IA que concluyó: hay que rehacer la infraestructura

31:58 El choque de competitividad y las empanadas

35:24 Primeros principios: SpaceX y la empanada

38:54 ¿Dónde está la ventaja competitiva?

39:06 IAs soberanas y el business brain

44:21 El CEO: entender la IA ya no se delega

46:37 Los 7 principios de una estrategia de IA

52:59 Cierre: cacharrear

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Oz y Tito Neira proyectan en pantalla los videos virales que asustaron a una generación: Jensen Huang diciendo que ya nadie necesita programar, Zuckerberg prometiendo IA de nivel mid-level "en 2025" y Dario Amodei advirtiendo sobre la mitad de los empleos de entrada. Los pausan, analizan los incentivos detrás de cada narrativa, y los contrastan con lo que esos mismos CEOs dicen hoy y con los datos reales: ofertas senior creciendo 71%, el 37% de las contrataciones senior con IA en el título, y Anthropic pagando $570.000 al año por un software developer. Con la historia del intern que quiere dejar tech para estudiar enfermería por lo que leyó en Reddit.

00:00 Intro y saludo a Colombia

01:40 Por qué este episodio: el ruido y la ansiedad del que empieza

03:19 Tito: a los estadísticos los "reemplazan" desde 1999

05:00 El primer dato: el decline real y a quién afectó

07:17 Empresas que antes no podían contratar estos perfiles

08:24 El reporte de Stanford: los de 22-25 años

09:24 La historia del intern que se quiere ir a enfermería por Reddit

12:47 Cómo pega el ruido en Latinoamérica

15:31 VIDEO: Jensen Huang y "todos son programadores"

18:05 "¿Cómo no creerle al que hizo NVIDIA?"

20:51 Qué gana NVIDIA con esa narrativa

24:58 DeepSeek: 100 mil millones menos en un día

25:26 VIDEO: Zuckerberg con Joe Rogan

28:31 La predicción vencida: dijo 2025 y es 2026

30:14 El dato que la contradice: +71% en posiciones senior

31:02 Anthropic paga $570.000 al año por un developer

31:35 VIDEO: Dario Amodei y los empleos de entrada

34:02 Tito: la firma de abogados y por qué el junior acelera

37:38 De las tarjetas perforadas al AI: la historia de la abstracción

44:47 El giro: Amodei y la paradoja de Jevons

47:19 Altman: "probablemente no va a pasar"

48:40 El boom de hace 5 años y los "batequebrados"

50:46 Tu única opción es ser bueno

53:58 El consejo para los próximos 20 años

1:01:39 Cierre

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✩ Indeed Hiring Lab - AI and Job Postings: From Destruction to Creation? ► https://hiringlab.indeed.com/2026/07/08/ai-and-job-postings-from-destruction-to-creation/

✩ Stanford Digital Economy Lab - Canaries in the Coal Mine ► https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/11/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf

✩ Fortune - Dario Amodei y la paradoja de Jevons ► https://fortune.com/2026/05/05/dario-amodei-jevons-paradox-will-ai-wipe-out-white-collar-jobs/

✩ TIME - Sam Altman sobre el impacto en empleos ► https://time.com/article/2026/05/26/sam-altman-ai-job-losses-openAI-/

✩ Axios - La advertencia original de Dario Amodei ► https://www.axios.com/2025/05/28/ai-jobs-white-collar-unemployment-anthropic

✩ Video: Jensen Huang en el World Government Summit ► https://www.youtube.com/watch?v=1EXtvwTNAeE

Brais Moure (MoureDev), a punto de llegar al millón de suscriptores en YouTube, se sienta con Oz a desarmar el miedo de quien duda si estudiar programación hoy. Su diagnóstico incomoda: lo que llega por redes no son datos, y con la IA pasó lo mismo que con el fútbol, ahora todo el mundo opina. Hablan de por qué los fundamentos siguen siendo innegociables, la línea roja que Brais le pone a cualquiera antes de comitear código hecho con IA, qué mira Oz hoy cuando entrevista a un junior, y por qué la comunidad abre más puertas que un currículum.

00:00 Intro y bienvenida

02:01 "Con la IA pasó como con el fútbol": todos opinan

06:53 El cambio llegó más rápido de lo que nos adaptamos

09:36 Por dónde empezar: primero la ruta

11:19 Sin fundamentos, la IA te puede sepultar

13:28 Tres días perdidos por una mala decisión de arquitectura

15:56 El script de 4 horas que bajó a 15 minutos

20:47 Del experto en React al experto en fundamentos

25:40 La línea roja: si no lo sabes explicar, no lo comitees

27:05 Vibe coding: la definición que sí importa

31:09 Las soft skills ahora son hard skills

36:19 Qué buscar en un junior hoy

45:04 El agente programa, tú decides

47:33 Marca personal, comunidad y contactos

54:14 Cierre

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✩ Brais Moure (YouTube) ► https://www.youtube.com/@mouredev

✩ Brais Moure (Twitter/X) ► https://twitter.com/MoureDev

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Oz y Tito Neira ponen a la universidad en el banquillo junto a Santiago Basulto, fundador de DataWars y ex-cofundador de RMOTR (vendido a INE). Santiago argumenta que la universidad está bajo asedio desde 2010, mucho antes de la IA, y que su verdadero problema es haber apostado todo a una value prop que ya no existe: que el conocimiento es escaso. Hablan de los $1.7 billones de deuda estudiantil, por qué el modelo de evaluación está roto, por qué las universidades top adoptan IA más rápido que las pequeñas, y la pregunta que ninguno logra responder: ¿el conocimiento fundacional todavía te hace mejor profesional?

00:00 Intro y bienvenida

03:00 La universidad bajo asedio desde 2010

06:22 El paralelo con la banca: reinventarse o morir

08:02 Las value props: conocimiento, credibilidad, network

12:01 $1.7 billones de deuda y la caída de matrícula

14:26 Cuando el mercado pedía perfiles que no existían

19:12 Qué gana la universidad si adopta la IA

23:00 El modelo industrial: push vs pull de conocimiento

27:01 El problema real: cómo evaluar en la era de la IA

32:03 "No es sin IA, es con IA": el error de prohibirla

33:56 Universidades grandes vs chiquitas: el ego

39:42 De Assembler a los prompts: capas de abstracción

44:35 ¿El conocimiento fundacional te hace mejor?

49:17 Lo que la universidad realmente te deja

54:52 Cierre

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✩ Santiago Basulto (Twitter/X) ► https://twitter.com/santiagobasulto

✩ DataWars - Plataforma de práctica de Data Science ► https://datawars.io/

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✩ Coursera - Machine Learning de Andrew Ng (el MOOC que cambió todo) ► https://www.coursera.org/learn/machine-learning

✩ O'Reilly - Programming Collective Intelligence (el libro citado por Santiago) ► https://www.oreilly.com/library/view/programming-collective-intelligence/9780596529321/

✩ EducationData.org - Estadísticas de deuda estudiantil en EE.UU. ► https://educationdata.org/student-loan-debt-statistics

En este episodio, Oz conversa con Antonio Díaz Cueto —diseñador de producto y fundador de DesignShapers, la mayor comunidad hispanohablante de diseño en la era de la IA— sobre el "gran reset" del mercado de diseño. Hablan de por qué el diseñador promedio ya no tiene lugar, cómo la IA dejó de ser mala diseñando, el diseñador que ahora construye con código (Cursor, Claude Code, Figma Make), el harness engineering aplicado al diseño y qué perfil de diseñador va a desaparecer. Un mapa honesto para reposicionarte en un oficio donde las reglas se están reescribiendo.

00:00 Intro y bienvenida

03:14 La burbuja del diseño y el "gran reset"

07:40 La IA ya diseña bien: qué cambió

09:03 No apuestes contra el próximo modelo de IA

11:14 ¿Muta el rol del Product Designer?

14:02 ¿Sigue siendo Figma el rey?

16:27 Harness Engineering para diseño

20:45 El stack de Antonio: Claude, Cursor, Codex

22:44 "Si no termina en Git, no existe"

29:04 La fuente de la verdad se dispersa

32:47 El programa de mentoría en la era IA

36:12 De colaborar a dominar: producto y código

39:33 ¿Qué diseñador va a desaparecer?

42:24 Dar valor: pensar como founder

46:47 Cierre

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✩ Antonio Díaz Cueto ► https://www.linkedin.com/in/ACoAAAyT4ckBjsUeAoi8imCJ4H9y3hekVBakYRM

✩ Oswaldo Alvarez (Host) ► https://www.linkedin.com/in/ozalvarez/

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✩ Antonio Díaz Cueto (Web) ► https://diazcueto.com/

✩ Antonio Díaz Cueto (YouTube) ► https://www.youtube.com/@diazcueto

¿Tu empresa hace IA o solo lo aparenta? Tito Neira retoma la conversación con Iván Herrero Bartolomé, Chief Data Officer de Grupo Intercorp (+30 empresas) y cofundador de CDO LATAM, dos años después de su primera visita. Hablan de la trampa de los pilotos eternos, el "teatro de la innovación", por qué la prueba de concepto siempre funciona (y producción es otra historia), la receta de construir carreteras — arquitectura, observabilidad, casos de bajo riesgo con resultados reales (+15-20% ventas, +10-15 NPS) — y las 3 decisiones que un CEO debería tomar en los próximos 90 días.

00:00 Intro y regreso de Iván

01:59 De Bilbao a Intercorp

04:38 ¿Burbuja de pilotos? No: una trampa

07:26 La tecnología está madura, nosotros no

09:04 Licencias no son ventaja competitiva

11:49 El teatro de la innovación

15:24 POCs que no llegan a producción

17:48 El gap del 85% al 98%

18:46 El "AI Engineer" de dos meses

21:04 Construye carreteras primero

22:33 Arquitectura de IA y observabilidad

25:55 Casos de bajo riesgo y resultados

29:33 Del caso puntual al proceso completo

32:14 Las 3 decisiones del CEO en 90 días

38:42 Cierre

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✩ Iván Herrero Bartolomé (CDO Grupo Intercorp) ► https://www.linkedin.com/in/ivan-herrero-bartolome/

✩ Tito Neira (Conduce) ► https://www.linkedin.com/in/tipane

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América Latina no está atrasada en IA: está descoordinada. Tito Neira conversa con Michael Collemiche, presidente y fundador de CDO LATAM (comunidad de +18,000 seguidores en 16 países), sobre por qué la región tiene talento, demanda y datos, pero le falta poder de negociación. Hablan de la brecha de inversión, la nube como "el acueducto", los sesgos que pueden costar vidas y la pregunta que define todo: ¿estamos en la mesa de las discusiones o estamos en el menú?

00:00 Intro

03:06 La brecha de inversión

04:53 El talento existe pero se fuga

07:51 ¿Por qué seguimos consumiendo?

08:21 Sesgos: data del norte

10:21 La nube como acueducto

12:00 Data centers: agua y energía

14:24 Consumo masivo vs valor

17:18 Dónde sí se captura valor

20:45 Ventaja de los que ya explotaban data

23:03 El riesgo sin gobierno de IA

25:53 El rol del CDO se transforma

26:52 Sesgos críticos: salud y justicia

30:53 Transferencia tecnológica: ley de Chile

34:00 De consumidores a generadores

37:33 Pensamiento crítico y espejitos

39:25 ¿En la mesa o en el menú?

41:26 Cierre

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En este episodio Oz y Tito se sientan con Alan Buscaglia (Gentleman Programming, +120.000 subs en YouTube) para entender por qué tu agente de IA alucina — y cómo se resuelve con harness engineering. Alan lo explica sin humo: qué es un "arnés", por qué más contexto NO es mejor (mete ruido), la diferencia entre un orquestador y sus subagentes, cómo la compactación te hace perder el hilo, y por qué TDD y Spec-Driven Development volvieron a tener sentido — ahora para guiar a la IA, no a los humanos. También: su ecosistema open source Gently Eye + Engram, por qué lleva 8 meses sin escribir código a mano, y el "arnés humano" que no te deja codear hasta que entiendas qué estás pidiendo.

00:00 Intro: fútbol, mate y bienvenida a Alan

02:06 Matar las herramientas que generan burocracia

05:23 El co-founder sin contexto: por qué el prompt ya no basta

06:47 ¿Qué es Harness Engineering?

08:30 Compactación: por qué la IA "olvida" el flujo

09:53 Los arneses: estabilizar el trabajo del agente

10:35 Por qué un modelo anda distinto en cada CLI (context anxiety)

13:30 God Agent vs delegación: orquestador y subagentes

15:57 Más contexto = más ruido

17:07 Cómo pegarle un arnés a Claude Code (hooks)

19:10 El problema de la varianza (Tito)

20:43 Qué pasa por detrás: contexto y compactación

26:14 ¿La ventana de contexto va a crecer? (GPT-5.5 tiene la mitad)

27:30 Anthropic "Dreams" y el manejo de memoria

28:30 Engram: guardar solo lo que importa

33:00 TDD y Spec-Driven Development como arneses

38:01 "Hace 8 meses que no toco código"

38:47 Code review: PRs encadenadas y el límite de 400 líneas

42:09 Consejo: para algo robusto, hay que saber programar

43:34 El arnés humano: la IA que no te deja codear sin entender

45:42 Cierre

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✩ Gentleman Programming (GitHub - Gently Eye + Engram, open source) ► https://github.com/Gentleman-Programming

✩ Canal de Alan - Gentleman Programming ► https://www.youtube.com/@GentlemanProgramming

En este episodio Tito Neira conversa con Alejandro Correa Bahnsen (VP de Data & AI en GBM, PhD en Machine Learning, ex-Rappi y ex-Kavak) sobre por qué la mayoría de las empresas que "adoptan IA" no van a ver ningún resultado. Comprar la tecnología no es transformar: si no cambias tus procesos, en dos años vas a decir que "la IA no funcionó". Hablan de por qué los RAGs fallan en producción, qué son los EVALS (el tema del que nadie habla), por qué los Jupyter Notebooks son el nuevo Excel, y cómo el rol de Data/AI pasó de área de soporte a dueño de los KPIs del negocio.

00:00 Intro y quién es Alejandro Correa

02:39 Por qué los RAGs no funcionan en la práctica

05:06 Cuándo sí usar RAG vs SQL

06:45 Agentes: drag-and-drop vs agents as code

11:18 EVALS: el tema del que nadie habla

15:05 ¿Cuándo confiar en sacar la IA a producción?

17:26 ¿Vale la pena cambiar de modelo cada semana?

22:27 Los notebooks son el nuevo Excel

27:07 Por qué dejó Python por TypeScript

29:45 El rol de Data/AI: de soporte a dueño del negocio

35:01 Predicción a 2 años: comprar IA no es transformar

38:18 Cierre

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✩ Alejandro Correa Bahnsen ► https://mx.linkedin.com/in/albahnsen

✩ Tito Neira ► https://www.linkedin.com/in/titoneira/

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✩ Arize Phoenix - Plataforma open source de evals y observabilidad de LLMs ► https://phoenix.arize.com/

✩ MLOps World - Conferencia de Machine Learning Operations (Austin) ► https://mlopsworld.com/

En este episodio Oz conversa con Gina Paola Cárdenas (QA Manager, +12 años de experiencia) y Luis Contreras (Automation Lead en Capgemini, certificado ISTQB) sobre lo que realmente pasa cuando metes agentes de IA al proceso de testing. El 77.7% de los equipos de QA ya se movió a un enfoque AI-first y hay empresas donde el 85% del testing ya no es manual — pero sin criterio técnico, estrategia y gobierno, la IA acelera el caos en lugar de la productividad. Hablan de qué SÍ funciona (análisis de riesgos, self-healing, generación de datos), del peligro de la "pereza de pensar" y la falsa cobertura, de por qué los modelos alucinan entre 3% y 18% y suenan más seguros cuando se equivocan, y de cómo el rol del QA se vuelve más crítico que nunca.

00:00 Intro: 77.7% de QA ya es AI-first

02:27 ¿Qué cambió con la IA en QA?

05:42 El criterio técnico como barrera

06:28 El hype vs la realidad: ¿nos reemplaza?

09:27 Qué SÍ funciona: análisis de riesgos con IA

12:20 Self-healing: scripts que se autocorrigen

16:24 Resistencia de los equipos

18:18 Scrum ya murió (y los marcos que siguen)

20:18 El ejemplo de las velas: evolución de roles

22:37 El superpoder del economista en QA

26:20 El riesgo: pereza de pensar y falsa cobertura

30:56 Pruebas de integración con IA

33:52 IA, usabilidad y accesibilidad

36:25 Alucinaciones: 3-18% y suenan seguras

40:13 "Los de QA no son ingenieros de verdad" + el mercado de $112B

41:24 Backlog refinement con criterio crítico

43:34 Sistemas críticos: rayos X, carros, vidas

46:07 Consejos para QAs: prompt engineering e instinto probador

50:01 Cierre

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✩ Gina Paola Cárdenas ► https://www.linkedin.com/in/ginapaolacardenascortes-qamanager/

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✩ Oswaldo Alvarez (Host) ► https://www.linkedin.com/in/ozalvarez/

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En este episodio Oz conversa con Rodrigo Orellana (Founder & CEO de Futture y profesor de la Universidad Adolfo Ibáñez) y Tito Neira sobre cómo la IA generativa está redefiniendo el rol del Chief Marketing Officer. El CMO no murió: cambió de centro de gravedad. Pasó de dueño de campañas a arquitecto de sistemas de crecimiento. Hablan del fin de las agencias tácticas, por qué HubSpot cayó 53% en bolsa, el salto de SEO a GEO, y por qué la verdadera ventaja competitiva ya no es el presupuesto sino la velocidad de aprendizaje.

00:00 Intro y bienvenida a Rodrigo

01:55 ¿Cómo cambió todo con la IA generativa?

04:41 ¿Transformación o disrupción en marketing?

06:33 El futuro de las agencias de marketing

08:43 Marketing y Data: equipos que se fusionan

11:10 HubSpot -53%: el golpe a los CRM tradicionales

13:14 Del conocimiento en "T" al perfil 360

17:00 Tecnología del 2026, management del 2005

18:10 ¿Ahorro o mejor performance?

23:28 ¿Puede un developer hacer marketing?

27:15 La velocidad de aprendizaje como ventaja

28:41 El stack del marketing moderno (GEO, APIs)

31:39 Los primeros 90 días del nuevo líder de marketing

35:24 Recomendaciones por rol de marketing

38:35 Consejo para recién graduados

41:09 Cierre

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✩ Rodrigo Orellana ► https://www.linkedin.com/in/rodrigoorellana/

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✩ McKinsey - El valor de la personalización ► https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

✩ BCG - Capturing the $2T Personalization Opportunity with AI ► https://www.bcg.com/press/15october2024-capturing-the-2-trillion-personalization-opportunity-with-ai

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