Economía agéntica y aprendizaje: recapitulación de Tech & Chill Puebla

Además de la intersección entre blockchain e inteligencia artificial, abordamos un tema fundamental para quienes usan modelos de lenguaje: el aprendizaje. Cuando una IA puede responder casi cualquier pregunta, ¿cómo seguimos desarrollando la capacidad de comprender, resolver problemas y pensar por cuenta propia?

Sábado 8 de agosto. Cholula, Puebla. La conversación sobre inteligencia artificial y blockchain encontró lugar en Ni Diablo Ni Santo, una cantina conocida por sus encuentros sociales y sus noches de baile. Los lunes a las siete de la tarde, el espacio también recibe a la comunidad de cholula.io para compartir ideas sobre inteligencia artificial en un formato de micrófono abierto. Hablar de tecnología entre sus mesas ya era parte de la rutina.

Esta vez nos reunimos para Tech & Chill Puebla. Llegaron estudiantes, empresarios, entusiastas y consultores, con experiencias distintas y un interés compartido: aprender, conocer a otras personas e intercambiar ideas sobre blockchain e inteligencia artificial. Esa mezcla de perfiles dio pie a una agenda que comenzaba con una pregunta cercana a todos, antes de entrar en protocolos y aplicaciones.

Aprender con IA sin dejar de pensar

Decidimos abrir con un aspecto que consideramos fundamental para adentrarse en el uso de modelos de lenguaje: cómo aprender con ellos. Tenemos herramientas capaces de explicar un concepto, resumir un libro o escribir código en segundos. Pero, después de recibir la respuesta, ¿qué sabemos hacer que antes no sabíamos?

La charla comenzó por revisar hábitos que ya teníamos antes de la IA. Releer hasta que un texto resulta familiar, subrayar sin formular preguntas o copiar un resumen puede hacernos sentir que dominamos un tema. Esa sensación se pone a prueba cuando cerramos los apuntes e intentamos explicarlo. Con un modelo de lenguaje, la misma confusión puede aparecer más rápido: una explicación convincente nos permite seguir el razonamiento sin haber aprendido todavía a construirlo.

A partir de ahí, exploramos formas de usar estas herramientas para participar más en el aprendizaje. Intentar responder antes de pedir ayuda. Recuperar una idea de memoria después de un tiempo. Explicar por qué funciona una solución y probarla en un caso diferente. Revisar un error hasta entender qué lo produjo.

Mostramos cómo un tutor de IA puede acompañar ese proceso mediante preguntas, intentos y pistas. También hablamos de trabajar con fuentes propias y conservar las referencias para comprobar una respuesta. El criterio para evaluar estas prácticas era sencillo: además de ayudarnos a terminar una tarea, ¿nos dejan mejor preparados para resolver la siguiente?

Qué hace que un agente sea un agente

Después pasamos a una distinción que sigue generando confusión: la diferencia entre un chatbot y un agente. La conversación dejó de centrarse en la calidad de una respuesta y pasó a lo que un sistema puede hacer con ella.

Para entenderlo, revisamos cómo se combinan un modelo, las herramientas a las que tiene acceso y los permisos para utilizarlas. Un agente puede ejecutar acciones, observar sus resultados y decidir el siguiente paso dentro de una tarea. Su utilidad depende tanto de esas capacidades como de los límites que establecemos al darle acceso a otros sistemas.

Blockchain e inteligencia artificial

La última parte conectó esas capacidades con la posibilidad de intercambiar valor. Si un agente necesita un servicio para continuar su trabajo, ¿cómo puede contratarlo y pagarlo? Hablamos de blockchain como infraestructura para esas operaciones y de protocolos como x402, que permiten incorporar pagos al acceso a servicios en internet.

En ese contexto, destacamos el papel de Avalanche Team1 para acercar el ecosistema de Avalanche a comunidades locales. Su apoyo a encuentros como Tech & Chill abre espacios donde quienes apenas se acercan a estas tecnologías pueden conversar con quienes ya construyen con ellas, conocer herramientas y explorar oportunidades para desarrollar sus proyectos.

Video de Avalanche Team1, patrocinador del encuentro.

La conexión más allá de las charlas

Para cerrar la reunión, compartimos pizza y aguas de sabor. Alrededor de las 7:30 de la tarde comenzó el networking, un espacio para conocernos y retomar las conversaciones que habían surgido durante las charlas. Se intercambiaron contactos, proyectos e ideas de negocio, y de esas conversaciones nacieron nuevas oportunidades.

Parte del valor de asistir a un evento presencial está en esa conexión: poder sentarse con alguien, escuchar en qué está trabajando y descubrir qué podrían hacer juntos.

Terminamos la noche entre conversaciones y despedidas, aunque algunos alargaron la velada para disfrutar de la música y el baile de Ni Diablo Ni Santo.