El artículo más reciente del corpus. Publicado en el newsletter Avances en IA de LinkedIn, a partir de un vídeo de Xavier Mitjana sobre avances en velocidad y eficiencia.

Abre preguntando si estamos por fin ante un “Jarvis” real. Lo que se ve en IA no es solo que razone mejor: es que empieza a responder casi sin latencia. Y cuando la latencia se acerca a cero cambia todo — interfaz, productividad y hasta el tipo de herramientas que se pueden construir. La idea que le deja el análisis: estamos pasando de la ciencia ficción a asistentes que podrán crear, planificar y ejecutar en tiempo real, incluso en nuestros propios dispositivos.

Tres fuerzas aceleran la transición.

1. El cerebro en local

Cada vez se depende menos de la nube. Modelos recientes con enfoques como MoE demuestran que se puede tener muchísima capacidad con una fracción de parámetros activos, acercando rendimiento serio a hardware doméstico.

Resultado: más privacidad, menos coste y respuestas mucho más rápidas.

2. Generación no lineal: difusión aplicada al texto

La difusión para texto no es un concepto nuevo —Google ya había enseñado el camino—, pero lo relevante ahora es verla en implementaciones que prometen generar “en bloque” en lugar de token a token. Propuestas como Mercury (Inception Labs) apuntan a un futuro donde un ensayo, una instrucción compleja o incluso una base de código salgan en muy pocas iteraciones.

Menos espera, más flujo.

3. LLM “en silicio”

Aquí es donde el tablero se rompe. Startups como Taalas plantean algo radical: que el modelo sea parte del ordenador, no solo software sobre GPU. En sus demos hablan de órdenes de magnitud en rendimiento y eficiencia —tokens/segundo y consumo— difíciles de imaginar con el stack tradicional.

Si esto escala, la “IA instantánea” deja de ser marketing.

Conclusión

La pregunta ya no es si la IA podrá ayudarnos. La pregunta es: ¿qué seremos capaces de construir cuando crear herramientas sea instantáneo y la latencia desaparezca?

La respuesta del autor: cuando el tiempo de respuesta deja de ser una limitación, se empiezan a diseñar nuevos productos, no solo features. Cierra preguntando al lector qué caso de uso le parece más transformador en un mundo con IA en tiempo real.

Dónde se integra

Es la fuente única de velocidad y latencia, y la condición material del enjambre en de vibe coding a swarm coding. En la síntesis explica por qué el margen de supervisión se estrecha en vez de ensancharse: acelerar al agente no acelera al revisor.

Citations

• La IA está a punto de volverse instantánea — 2 de marzo de 2026
• Xavier Mitjana, análisis sobre avances en velocidad y eficiencia (fuente externa citada por el artículo)