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Una publicación de Adaptant

Radar de Transformación e IA

Año I

Miércoles 4 de noviembre de 2026

Actualizado 3 NOV 12:13

Negocios · IA · Transformación

Palantir crece 96 % y su CEO divide al mundo entre organizaciones que «tienen» IA soberana y las que «no tienen»

El eje que Palantir propone es dónde se ancla el uso de la IA en organizaciones. De un lado, las que montan IA sobre una representación semántica propia de su operación: entidades, relaciones, decisiones y workflows modelados (Ontology). Del otro, organizaciones que consumen la IA como commodity: tokens genéricos de un modelo externo, aplicados a tareas sueltas. La frase haves and have-nots instala una lógica de clases entre organizaciones. Lo que define la pertenencia no es el acceso a la IA, que se volvió barato y abundante, sino poseer un modelo de sí misma sobre el cual la IA opera. El capital que importa pasa a ser la representación formalizada de la propia organización.

Por Redacción Adaptant · Palantir Technologies, comunicado de resultados del 3T 2026 (Exhibit 99.1 del 8-K); transcripciones de Singju Post e Investing.com

El CEO de Palantir, Alex Karp, sostuvo que el movimiento de la IA soberana está generando la división más drástica entre organizaciones que «tienen» y las que «no tienen» que vio en treinta años de carrera, y que gobiernos y empresas están siendo empujados a una de esas dos categorías, quieran o no. Presentó los resultados del trimestre como prueba de esa tesis y afirmó que este momento está hecho a medida para los productos de la compañía. En la presentación de resultados, el CTO de la empresa, Shyam Sankar, afirmó que los clientes que más dificultades tienen para obtener valor de la IA son los que se enfocan solo en reducir costos. No presentó datos que respalden esa observación. El CFO atribuyó el aumento de gastos a inversión en la plataforma de IA y a la contratación técnica de recién graduados. El CTO Shyam Sankar afirmó que «los clientes a los que más les cuesta son los que se enfocan estrechamente en reducir costos» y que se puede hacer más productivo a cualquier grupo de trabajadores «sin generar ningún retorno real». Las dos transcripciones coinciden en ingresos, segmentos, margen y guía anual; Singju Post transcribe mal la regla del 40 (dice «158 billion» por 158 %). Sin dato de plantilla ni de capex en las fuentes leídas.

Tecnología · IA

Anthropic: Automatizar el ataque, no el juicio: dónde queda el humano en la seguridad de la IA

Anthropic publicó en su Alignment Science Blog un experimento de red teaming automatizado: un agente Claude, con acceso completo a un monitor de datos de entrenamiento similar a los que la empresa usa en producción, generó miles de datasets de fine-tuning que el monitor no detectaba y que, aplicados a un modelo pequeño de investigación, producían conducta desalineada en evaluaciones controladas, como obstruir un sistema de supervisión o culpar a un colega. La técnica dominante fue encuadrar la conducta como ficción o juego de roles: cada ejemplo, leído por separado, parecía inofensivo. Las condiciones favorecían al atacante: conocía el monitor, no tenía restricciones de realismo y sus datos eran todo el corpus de entrenamiento. Los modelos resultantes no se desplegaron, y el trabajo no describe el comportamiento de modelos en uso. El objetivo declarado es escalar la búsqueda de fallas en los sistemas de seguridad más allá de la capacidad de los equipos humanos. El trabajo humano no desaparece: se desplaza hacia el diseño de las métricas contra las que el agente optimiza, y los autores reconocen que el puntaje más alto no siempre es el hallazgo más informativo.

Anthropic Alignment Science Blog (Balcells Obeso, Qi, MacDiarmid, Hubinger) · 1 NOV

Transformación · IA

Estudio de TalentLMS: en la adopción de IA, el 60% dice que en su empresa importan más los resultados que la forma de trabajo.

El uso consistente de nuevas formas de trabajo es más del doble cuando el gerente también las usa (49 % frente a 22 %) Una encuesta de TalentLMS a 1.500 empleados de tiempo completo de Estados Unidos, realizada en septiembre de 2026, analiza qué ocurre después de una capacitación en herramientas o procesos nuevos. Todos los participantes se capacitaron en los 12 meses previos. Según sus propias respuestas, el 41% usa la nueva forma de trabajo de manera consistente, el 52% la usa pero a veces vuelve a la anterior y el 8% no la adopta. El 42% afirma seguir usando herramientas o procesos que, según cree, su superior considera reemplazados. La encuesta se realizó en línea en septiembre de 2026 y los participantes tenían entre 25 y 64 años. La muestra estuvo compuesta por un 49,6 % de hombres y un 50,4 % de mujeres.

TalentLMS (equipo de investigación: Ana Casic, Giota Gavala, Elena Koumparaki, Fiona McSweeney) · 1 NOV

Lo que hay que saber

IA · Transformación

Lo que modelan los LLM no es la inteligencia humana viva en el mundo, sino el conocimiento escrito congelado: "La casa del intelecto."

Henry Farrell y Cosma Shalizi sostienen que la IA moderna se entiende mejor como una versión tecnológica de los cantos homéricos: un condensado de la cultura escrita, no un dios ni un pájaro mecánico. Apoyados en Jacques Barzun y en el estudio de Albert Lord sobre la épica oral, describen a los LLM como resúmenes estadísticos del conocimiento escrito que cumplen el papel que tenían las convenciones aprendidas del poeta oral. La IA agéntica combina esos modelos con «harnesses», programas comunes que actúan sobre el mundo y devuelven resultados, lo que explica usos como pruebas verificadas en Lean o ataques informáticos.

Programmable Mutter (Henry Farrell, con Cosma Shalizi) · 1 NOV

Transformación · IA · Negocios

OpenAI, “El futuro de las empresas”: ¿Cómo jugará la IA en los organigramas?

Hemanth Asirvatham y Elliott Mokski, investigadores de OpenAI, proponen tres vías superpuestas por las que la IA reconfigura la empresa: debajo de cada trabajador (que pasa a gestionar agentes), al lado (como colega que ejecuta funciones completas) y entre niveles humanos (como capa de coordinación que hace cumplir la visión del ejecutivo). Sostienen que los mandos medios que recogen estados y asignan trabajo están más expuestos que la primera línea, y que automatizar la coordinación puede reducir aprobaciones y dar más control diario a los empleados o, si los ejecutivos la usan para monitorear y recomendar decisiones de personal, concentrar autoridad arriba. Admiten: «We don't yet know how good the models are at management». El único ejemplo es un lanzamiento de producto hipotético; no hay casos ni cifras.

OpenAI · 29 OCT

Ingeniería · IA

Chile: el Senado aprueba en general la ley de IA y el Ejecutivo anuncia cambios para mayor laxitud

El 26 de octubre la Comisión de Desafíos del Futuro del Senado aprobó en general por unanimidad (4-0) el proyecto de ley que regula sistemas de IA, en segundo trámite, sobre el texto despachado por la Cámara: enfoque por riesgo al estilo europeo, prohibición de inferencia de emociones en lugares de trabajo y educación, de identificación biométrica remota en tiempo real y de calificación social; obligaciones de gestión de riesgos, documentación, supervisión humana y registros para alto riesgo; multas de hasta 20.000 UTM. El plazo de indicaciones es el 4 de diciembre y el Ejecutivo anunció que presentará antes una indicación sustitutiva con certificación voluntaria y menos sanciones específicas, que aún no ingresó. El artículo no identifica la autoridad fiscalizadora.

Mala Espina Check · 29 OCT

Itaú no invirtió en NeoSpace por sus resultados actuales, sino para contar con un modelo de IA avanzado propio y atraer talento. Según Guerra, cada vez más personas usan ChatGPT o Gemini para consultar sobre inversiones y finanzas personales. El banco quiere ser ese “ChatGPT financiero”: sin la escala de esos modelos, pero con algo que ellos no tienen. Itaú sabe qué compran sus clientes, cómo gastan, invierten y se endeudan y qué planes tienen. Además, tiene cien años de experiencia con productos financieros, un conocimiento que no está en los datos públicos de internet. Con la tecnología de NeoSpace, busca que sus conversaciones con los clientes sean más útiles y efectivas.
Por qué importa · sobre «Itaú compra NeoSpace por R$ 2,9 mil millones para tener modelo fundacional propio»

Negocios · IA

Itaú compra NeoSpace por R$ 2,9 mil millones para tener modelo fundacional propio

Itaú no invirtió en NeoSpace por sus resultados actuales, sino para contar con un modelo de IA avanzado propio y atraer talento. Según Guerra, cada vez más personas usan ChatGPT o Gemini para consultar sobre inversiones y finanzas personales. El banco quiere ser ese “ChatGPT financiero”: sin la escala de esos modelos, pero con algo que ellos no tienen. Itaú sabe qué compran sus clientes, cómo gastan, invierten y se endeudan y qué planes tienen. Además, tiene cien años de experiencia con productos financieros, un conocimiento que no está en los datos públicos de internet. Con la tecnología de NeoSpace, busca que sus conversaciones con los clientes sean más útiles y efectivas.

Itaú Unibanco firmó la compra del 100 % de NeoSpace, startup brasileña de modelos fundacionales fundada a fines de 2023 por los ex fundadores de Zup, por R$ 2,925 mil millones en efectivo, con una parte al cierre y el resto en cinco años sujeto a condiciones, pendiente de CADE y Banco Central; el banco ya tenía 15 % desde una ronda de 2025. El CIO Ricardo Guerra dijo (traducción del portugués): «Creemos que Itaú podría ser ese ChatGPT financiero» y «No podemos depender de terceros»; el banco entrevista empleados para convertir su conocimiento en datos para el asistente ia.i. Usos declarados: interacción con clientes, modelado de crédito y prevención de fraude. NeoSpace, con 80 investigadores, seguirá como empresa independiente; ningún medio menciona agentes, plantilla ni core bancario.

Brazil Journal · 29 OCT

Negocios · IA

Statistics Canada: sin evidencia amplia de que la IA haya bajado la contratación; la caída juvenil es previa a ChatGPT

La economía experimenta una importante reasignación laboral. Los trabajadores abandonan las empresas en busca de mejores oportunidades. Los empleadores contratan o reducen personal en respuesta a los cambios tecnológicos, patrones comerciales, la demografía y otros factores. Las tasas de contratación y de desvinculación laboral son medidas de flujo que podrían ofrecer una visión más completa de la dinámica del mercado laboral y señales tempranas que aún no son visibles en las cifras agregadas de empleo. Los cambios netos en el empleo en algunas ocupaciones podrían enmascarar una disminución en la contratación y/o en las tasas de renuncia, provocadas por la preocupación de los trabajadores.

Hasta el momento, no existen pruebas contundentes de que el auge de la IA haya provocado una disminución sustancial en las contrataciones o un aumento en las tasas de desvinculación laboral en Canadá, ni siquiera para los trabajadores más jóvenes ni para aquellos en ocupaciones potencialmente más susceptibles a la sustitución por IA . Las tasas de contratación y desvinculación laboral observadas desde los seis meses previos a noviembre de 2022 —fecha del lanzamiento público de ChatGPT— hasta los seis meses previos a agosto de 2026 se mantuvieron, en general, dentro de los rangos históricos o representaron una continuación de las tendencias preexistentes. Con la Labour Force Survey (enero 2006 a agosto 2026, empleados de 15 a 64 años, medias móviles de seis meses) y un índice de exposición ocupacional a la IA ajustado por complementariedad, Statistics Canada compara tasas de contratación y separación antes y después de noviembre de 2022. Para jóvenes de 15 a 29 años, la contratación en ocupaciones de baja exposición cae de 4,0 % a 3,3 %, la caída más sostenida; en ocupaciones de alta exposición y alta complementariedad baja de 2,9 % a 2,5 %; en el subgrupo intensivo en programación de 2,5 % a 1,9 %, con caída iniciada en 2022 tras un máximo de 5,8 % en noviembre de 2021. Las tasas de separación se mantienen en rangos históricos. Conclusión textual: «There is no broad evidence that the rise of AI has led to substantial decreases in hiring in Canada».

Statistics Canada, Economic and Social Reports · 29 OCT

Breves

Libros

Libros clásicos

In the Age of the Smart Machine: Shoshana Zuboff y la bifurcación entre automatizar e informar (1988)

Basic Books, 1988. A partir de cinco años de campo en ocho organizaciones (fábricas de papel, farmacéutica, banco, aseguradora, telco), Zuboff distingue dos efectos de la tecnología: automatizar (reemplazar la tarea humana) e informar (convertir la actividad en información accesible para quien trabaja), y sostiene que la segunda vía abre el camino a una redistribución de la autoridad. Documenta cómo los operarios pierden destrezas tácitas, cómo los mandos protegen su autoridad restringiendo información y usan el monitoreo para controlar. Límite según Publishers Weekly y el Christian Science Monitor: prosa pesada, pasajes con jerga y un tono más esperanzado de lo que su evidencia sugiere; la redistribución de autoridad no está garantizada.

Publishers Weekly (reseña, 1988) · 28 OCT

Libros nuevos

In Person: dos economistas miden qué se pierde en el trabajo remoto

Natalia Emanuel (Fed de Nueva York) y Emma Harrington (Universidad de Virginia) (Crown Currency, 2026) analizan millones de horas de trabajo rastreadas en grandes empresas, startups y centros de atención. Concluyen que el remoto sirve para completar tareas pero erosiona la calidad del feedback, la mentoría y la creatividad, y que estar en la oficina no equivale a estar en persona cuando más de la mitad de las reuniones del mismo edificio ocurren por videollamada. Proponen un marco para fijar días presenciales sin mandatos ciegos. Su límite: no hay reseñas independientes verificables y las cifras más llamativas aparecen solo en el material promocional.

Penguin Random House · 27 OCT

Libros nuevos

Level Up: Nir Halevy propone reparar las jerarquías en vez de eliminarlas

El profesor de comportamiento organizacional de Stanford (Basic Venture, 2026) sostiene que las jerarquías rotas muestran tres síntomas, ultracompetencia, injusticia e inestabilidad, y se reparan con valor común, pluralismo de vías de contribución y ascenso, y vínculo entre niveles. Argumenta que muchos problemas son estructurales, como dar poder sin estatus, y no de personalidad. Se apoya en más de cien entrevistas en ballet, improvisación, deporte, gobierno y fuerzas armadas. Su límite: solo hay cobertura institucional y del propio autor, sin reseñas independientes, y no discute el rol de la IA.

Basic Venture / Stanford GSB Insights · 27 OCT

Libros nuevos

Co-Existence: Ethan Mollick y las zonas de solapamiento entre humanos y máquinas

Secuela de Co-Intelligence (Portfolio, 2026). Mollick parte de la capacidad desigual de la IA y sostiene que el futuro del trabajo se decide en las zonas de solapamiento humano-máquina, con tres modos de colaboración: centauro, cyborg y «conjurer». Aporta pruebas prácticas de primera mano y cautela sobre conservar voz y juicio propios. Su límite: según Kirkus, parte de los resultados de IA que exhibe son poco inspiradores, y el enfoque es individual, sin propuestas concretas para el diseño organizacional.

Penguin Random House / Kirkus Reviews · 27 OCT

Libros nuevos

Hyperscale: Paris Marx contra la inevitabilidad de los imperios de datos

Paris Marx (Riverhead, 2026) sostiene que los hiperescaladores no son infraestructura inevitable sino producto de la financiarización: los centros de datos de IA trasladan costos de electricidad, agua y suelo a comunidades captadas con exenciones y acuerdos de confidencialidad, y documenta la financiación circular entre OpenAI, Oracle y NVIDIA. Aporta reportería densa sobre Memphis y Luisiana y figura en la lista larga del FT Business Book of the Year. Sus sesgos y límites: la tesis de burbuja se afirma más que se demuestra, y es periodismo de denuncia, no teoría organizacional.

Penguin Random House / Kirkus Reviews · 27 OCT

Libros clásicos

Changing Organizations: Warren Bennis anuncia el fin de la burocracia (1966)

Bennis sostuvo que la burocracia, adecuada para entornos estables, sería reemplazada en pocas décadas por sistemas temporales y adaptativos organizados en grupos de proyecto. El libro sirve tanto por su diagnóstico como por lo que revela su predicción incumplida: la burocracia resultó mucho más persistente de lo que la teoría suponía.

Biblioteca de la Universidad Técnica de Múnich · 26 OCT

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