El CEO de OpenAI, Sam Altman, elimina TikTok después de perder el control de su uso

Key Takeaways
  • Sam Altman eliminó TikTok después de perder el control sobre su uso, lo que derivó en sesiones de tres horas.
  • El uso nocturno previsto de diez minutos de Altman se convirtió en una adicción mientras investigaba los algoritmos de recomendación de TikTok.
  • OpenAI descontinuó Sora aproximadamente seis meses después de su lanzamiento en marzo.

El CEO de OpenAI, Sam Altman, eliminó TikTok de sus dispositivos después de volverse adicto a la plataforma, algo que reveló durante una reciente aparición en un podcast, informó Business Insider el 27 de mayo, hora local. Altman empezó a usar TikTok para entender mejor sus algoritmos de recomendación mientras OpenAI desarrollaba Sora, una aplicación social de video basada en IA similar a TikTok. Su uso pasó de los 10 minutos previstos antes de dormir a sesiones de hasta tres horas, lo que lo llevó a eliminar la aplicación por completo, a pesar de que inicialmente creía que podría mantener el control sobre sus hábitos de consumo.

Altman detalla la escalada del uso de TikTok: de la investigación a la adicción

Altman le dijo al podcast que “me volví adicto a TikTok para aprender” y entendió rápidamente por qué el algoritmo de recomendación de la plataforma se considera líder en la industria. Al principio pensó que mantenía el control, usando la app durante aproximadamente 10 minutos antes de dormir como herramienta de relajación. Sin embargo, el tiempo de uso aumentó gradualmente: una noche se extendió hasta una hora y, el sábado por la tarde, Altman pasó aproximadamente tres horas viendo videos de TikTok mientras estaba sentado en su sofá. Describió la experiencia como “muy agradable en el momento, como una droga”, aunque reconoció que el hábito no era saludable. Tras un periodo de recuperar el control y limitar el uso a 5-10 minutos cada noche antes de dormir, Altman finalmente decidió dejarla por completo. OpenAI descontinuó su app de Sora aproximadamente seis meses después del lanzamiento en marzo, anunciando la decisión de centrarse en las operaciones principales del negocio.

Los hedge funds asignan capital a firmas gestionadas por antiguos alumnos de Citadel

Los principales hedge funds de EE. UU. están ampliando su búsqueda de los mejores traders e ideas de inversión más allá de recursos internos y hacia gestores externos, especialmente aquellos con antecedentes en Citadel, informó Business Insider el 27 de mayo, hora local. Según datos del proveedor de datos para inversores institucionales Allwellabs, presentaciones regulatorias y fuentes del sector, al menos 12 fondos gestionados por antiguos traders de Citadel están recibiendo capital de gestores de activos. Las firmas de multi-estrategia invierten en grupos de talento externos, y la mayoría de las firmas dirigidas por alumni de Citadel, conocidas como inversores equity long-short, operan con estrategias de mercado-neutral. Millennium, Schonfeld, Balyasny y Qube han desplegado capital en fondos gestionados por personal procedente de Citadel, según el informe.

El CEO de PwC, Griggs, atribuye su avance profesional a la curiosidad y al esfuerzo extra

El CEO de PwC en EE. UU., Paul Griggs, dijo a Business Insider en una entrevista del 27 de mayo, hora local, que los principios del éxito profesional siguen siendo los mismos pese a que la IA está transformando los entornos laborales, y subrayó que “obtienes lo que pones”. Griggs, que empezó como pasante de PwC hace aproximadamente 30 años, atribuyó su ascenso al rol de CEO a la participación proactiva cuando surgían oportunidades y al aprendizaje autodirigido fuera del horario laboral. Remarcó la importancia de invertir tiempo cuando otros no están mirando, señalando que quienes mantienen la curiosidad y buscan aprendizaje adicional avanzan finalmente más. Griggs citó a un antiguo socio que trazó una línea en el centro de notas—registrando el contenido de la reunión a un lado y las preguntas que requerían más estudio o investigación al otro—mostrando cómo la búsqueda de respuestas autodirigida después de la reunión construyó una ventaja competitiva. Les dijo a nuevos empleados que las diferencias en el uso del tiempo durante el fin de semana crean brechas significativas con el paso del tiempo: una persona descansa tras salir el viernes, mientras otra revisa contenido relacionado con el trabajo, lo que hace que esta última entienda las tareas más rápido el lunes y, de forma natural, reciba más oportunidades. Griggs enfatizó que esas pequeñas diferencias repetidas llevan a una mayor responsabilidad, nuevos roles y, finalmente, una promoción. El presidente del Grupo Visa, Oliver Jenkins, invierte de forma similar tiempo semanal en aprender nuevas habilidades y da prioridad a la curiosidad en las evaluaciones de contratación.

El desarrollador de Anthropic recomienda instrucciones basadas en objetivos en lugar de comandos paso a paso

Boris Chernyi, desarrollador del agente de codificación por IA Claude Code de Anthropic, recomendó a los usuarios que proporcionen objetivos y criterios en lugar de instrucciones detalladas paso a paso cuando usen modelos avanzados de IA, informó Business Insider el 27 de mayo, hora local. Chernyi indicó que muchos usuarios subestiman las capacidades de los modelos de IA y cometen el error de emitir instrucciones secuenciales demasiado específicas como “haz esto, luego haz aquello, y sigue con certeza los pasos 1, 2, 3, 4 en ese orden”. Explicó que este enfoque no es apropiado para los modelos de IA más recientes. En cambio, presentar con claridad los objetivos de la tarea, definir las limitaciones (guardrails) y los criterios de éxito, y luego permitir que la IA determine por sí misma los métodos de trabajo, produce mejores resultados. Chernyi afirmó: “Debes describir la tarea, establecer guardrails, definir criterios de éxito y luego dejar que la IA trabaje por su cuenta. Vuelve después de un tiempo y verás resultados mejores de lo esperado”. Evaluó que los métodos de prompting del pasado podrían volverse cada vez más obsoletos a medida que el rendimiento de los modelos de IA mejora rápidamente. Chernyi señaló que probablemente queden sin descubrir decenas o cientos de capacidades adicionales útiles, ya que siguen surgiendo nuevos casos de uso durante la experimentación interna de modelos de Anthropic. Enfatizó que proporcionar objetivos y criterios adecuados mientras se concede autonomía—en lugar de controlar en exceso la IA—es el método eficaz para aprovechar los sistemas de IA más recientes.

EE. UU. reduce tasas del impuesto a la renta mientras incrementa la carga del impuesto al consumo

Muchos gobiernos estatales de EE. UU. están bajando impuestos a los que más ganan mientras suben impuestos a bienes cotidianos, yendo en la dirección contraria a las demandas de los votantes de aumentar la tributación a personas de ultra altos ingresos y a las corporaciones. De acuerdo con un análisis del Institute on Taxation and Economic Policy (ITEP) citado por Business Insider el 26 de mayo, hora local, las tasas máximas del impuesto sobre la renta han disminuido en general desde 1990, mientras que los impuestos sobre ventas y los impuestos especiales aumentaron, desplazando la carga fiscal de los altos ingresos y las corporaciones hacia los bienes de consumo. La Oficina del Censo de EE. UU. señaló que algunos estados se están moviendo hacia tasas planas del impuesto a la renta o eliminando por completo los impuestos a la renta, mientras que los impuestos a las ventas se han convertido en el componente más grande de los ingresos estatales. El analista senior de política de Tax Foundation, Avir Mandal, explicó que esta tendencia está impulsada por la competencia para atraer trabajadores desde estados con altas tasas del impuesto a la renta como California y Nueva York, y señaló que estados como Carolina del Norte aprovechan oportunidades para volverse atractivos tanto para empresas como para individuos. Mandal añadió que Mississippi y Oklahoma querían sumarse a esta tendencia después de que Carolina del Norte y Carolina del Sur lograran atraer trabajadores y negocios. Señaló que existen argumentos de que subir los impuestos a las ventas en lugar de los impuestos a la renta tiene más sentido, ya que los aumentos del impuesto a la renta pueden inducir recortes de ingresos y la volatilidad de ingresos genera incertidumbre sobre la recaudación. Sin embargo, esta estrategia también conlleva riesgos. En 2025, Luisiana revirtió recortes impositivos previos, subiendo el impuesto a las ventas del 4,45% al 5% mientras reducía el impuesto a la renta a una tasa plana del 3%, lo que resultó en déficits presupuestarios debido a la caída de la recaudación por impuestos a la renta y a las empresas.

Preguntas frecuentes

¿Por qué Sam Altman eliminó TikTok de sus dispositivos?

Altman eliminó TikTok después de perder el control sobre el tiempo que usaba la app. Al principio planeaba usar la aplicación durante aproximadamente 10 minutos antes de dormir, pero descubrió que su consumo aumentaba hasta una hora en algunas noches y aproximadamente tres horas durante tardes de fin de semana. A pesar de reconocer que el hábito era poco saludable y de intentar recuperar el control, finalmente decidió retirar la app por completo.

¿Qué tendencia de inversión siguen los principales hedge funds sobre los alumni de Citadel?

Los principales hedge funds de EE. UU., incluidos Millennium, Schonfeld, Balyasny y Qube, están asignando capital a fondos gestionados por antiguos traders de Citadel. Según datos reportados el 27 de mayo, hora local, al menos 12 fondos dirigidos por alumni de Citadel están recibiendo inversiones de gestores de activos, y la mayoría opera como inversores equity long-short usando estrategias de trading de mercado-neutral.

¿Cómo recomienda el desarrollador de Anthropic usar de forma efectiva los modelos avanzados de IA?

Boris Chernyi, desarrollador de Claude Code, aconseja a los usuarios proporcionar objetivos de la tarea, definir restricciones (guardrails) y establecer criterios de éxito, y luego permitir que la IA determine los métodos de trabajo de forma independiente en lugar de emitir instrucciones detalladas paso a paso. Dijo que este enfoque produce mejores resultados con los modelos de IA más recientes en comparación con comandos secuenciales demasiado específicos.

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