Avedillo @awedillo

Having lost sight of our objectives, we redoubled our efforts.

👋 Hola, Ministerio de Transformación Digital, @mintradigital: 👋 Hola, Secretaría de Estado, @SEtelecoGob: Autofirma es un componente esencial de la Administración Electrónica española. Millones lo utilizamos para relacionarnos con la Administración. No por placer, sino porque es ✨requisito✨. ----8<----8<----8<----8<----8<----8<---- El paquete de Autofirma que distribuís para Mac no cumple las garantías de seguridad modernas (notarización), así que el sistema dice que es malware que puede dañar el sistema y rechaza instalarla. 😃🔫 ----8<----8<----8<----8<----8<----8<---- 🤦 Para instalarla hay que —ojo al dato— desactivar las políticas de ciberseguridad del sistema operativo. 🤦 ¡Hola, @INCIBE! Hacéis campañas fabulosas para concienciar a la ciudadanía de los riesgos de ciberseguridad, pero luego nos enjaretáis —el Estado— marrones como este. ¿Podéis hacer algo, por favor? Respetado ministro @oscarlopeztwit: Respetada secretaria de Estado @mariagv: — Si hacéis software, cumplid los estándares modernos de empaquetado y distribución de software. — Si no podéis notarizar Autofirma, modernizad la arquitectura del programa para que se pueda. — Si no podéis modernizar Autofirma, necesitamos un Ministerio para la Transformación del Ministerio de la Transformación Digital. Esto es lo que ve un usuario al intentar instalar Autofirma en un Mac:

@SEDIAgob @redpuntoes @mariagv amañoles que diría @Recuenco

De los cerca de 1.439 fondos de capital riesgo registrados en España (FCR, FCRE, FICC, FESE), 607 tienen folleto informativo en la CNMV. Más de 44.000 páginas. Las he procesado todos con un LLM mediante una estrategia compleja, extrayendo 67 variables por fondo, aunque el enfoque no es determinista. He mitigado esto con validaciones cruzadas, reglas de coherencia y verificación manual de muestras, pero el margen de error inherente existe y debe tenerse en cuenta al interpretar los resultados. Aún con todo y con alguna que otra limitación estructural inevitable que no desarrollaré ahora, los datos muestran tasas de detección del 95% en fees de gestión, 92% en carried interest y 91% en duración... Es, hasta donde sabemos, la primera radiografía completa del capital privado español basada en los datos reales de los documentos originales. Paso a comentar algunos resultados🔽

"Vivimos tiempos oscuros, en los que los peores han perdido el miedo y los mejores, la esperanza". - Hanna Arendt.

@ignacio_arriaga No crees que iremos a un mundo de SaaS “metamórfico” donde dada la facilidad de codificación se adapten las funcionalidades del producto a cada cliente sobre una base común? (Un híbrido entre el producto y el hecho a medida)

@eduardomanchon 100% en el clavo cuando comprador y usuario son distintos

La IA está transformando los modelos de negocio, especialmente en despachos de abogados.. Es un antes y un después para muchas carreras. #InteligenciaArtificial #TransformacionDigital #FuturoLaboral

✅ Diez minutos al teléfono con soporte técnico ✅ Molestar a una diputada ⏳Enviar escrito por el Registro Electrónico Con la IA, me lleva dos minutos redactar y enviar un escrito formal de solicitud. Y ellos tienen obligación legal de investigarlo, redactarlo y darle respuesta. Ahora mi coste de reclamar tiende a cero. El suyo, no. Esta es la táctica con la Administración: cuando algo no funciona, exponerlo en redes y consumirles la mayor cantidad de recursos posibles. Hasta que el sistema mejore o reviente, lo que suceda primero. Es absurdo, pero no encuentro otro camino para que las cosas cambien. Es lo que cantaba Kortatu: «aunque esté todo perdido siempre queda molestar».

Jaime Gómez-Obregón @JaimeObregon

5 months ago

👋 ¡Hola, Diputación Foral de @Bizkaia! Me obligáis a presentaros el modelo 600¹. Me dais 30 días. Estoy en Santander, así que necesito hacerlo en línea. Ofrecéis un programa que se llama BILA.² Cuando lo descargo en mi Mac, no funciona. Escribo a vuestro soporte informático.

78 276 965 173K 40

Peter Steinberger just proved his own point in real time. He built PSPDFKit in Austria, bootstrapped it for 13 years, exited to Insight Partners, then created OpenClaw, which became the fastest-growing GitHub project in history. Two days ago, he joined OpenAI and left Vienna for San Francisco. The Draghi Report quantified this exact dynamic last year: zero EU companies founded in the last 50 years have reached €100B in market cap. The US created every single trillion-dollar company in that same window. Combined market value of US companies in the global top 100 was 2.6x Europe’s in 2015. By Q1 2025, that ratio hit 7.6x. Today it’s approaching 9x. There are only 13 EU-founded companies under 50 years old worth more than $10B. Their combined market cap is $400B. The comparable US cohort is worth $30 trillion. That’s a 70x gap. And the gap is self-reinforcing. Europe’s labor regulations don’t just slow companies down. They change which companies get built. When you can’t scale a team fast, pivot hard, or compensate for intensity, you select for industries where that doesn’t matter: luxury goods, pharma, industrials. LVMH, Hermès, Novartis, Siemens. Safe bets, slow compounders. The entire EU has 18 companies in the global top 100. The US has 62. The tell is what Steinberger did with the choice. He had every reason to build OpenClaw into a standalone company in Europe. Investors would have funded it. Instead he looked at the regulatory environment, the cultural friction he describes in this thread, and picked the fastest path to impact: leave. Every founder doing this math reaches the same conclusion. And each one who leaves makes the math worse for the next one.

Peter Steinberger 🦞 @steipete

5 months ago

@sabinedoering In der USA sind die meisten Menschen enthusiastisch. In Europa werde ich beschimpft, Leute schreien REGULIERUNG und VERANTWORTUNG. Und wenn ich wirklich hier eine Firma baue dann kann ich mich mit Themen wie Investitionsschutzgesetz, Mitarbeiterbeteiligung und lähmenden

536 1K 11K 2.3M 1K

Caso hipotético (o no): una empresa se constituye en marzo de 2019. Cero empleados, cero web, cero historial. A los seis meses se lleva un contrato público de 400K€ como único licitador. A los tres meses se disuelve. Plot twist: su administrador es el mismo que el de otras dos sociedades que licitan al mismo organismo. Misma dirección fiscal las tres. Hasta ahora no había forma automatizada de detectarlo cruzando fuentes públicas. Me he descargado ∼64.000 pdf (2001-2026) del BORME para cruzar el Registro Mercantil con la contratación pública española. El objetivo es construir un grafo real de relaciones societarias y detectar patrones que hoy pasan desapercibidos. Detectar empresas vinculadas dependía de heurísticas: fuzzy matching por nombre similar o NIFs consecutivos. Pasamos de "estas dos empresas se llaman parecido" a "estas dos empresas comparten administrador y se constituyeron con tres días de diferencia". Os subiré el scraper y el parser cuando los tenga afinados.

x.com/i/article/2023…

Para escribir cada semana leo mucho y recopilo ideas. He decidido juntarlas en un formato especial, con decenas de ideas y cientos de referencias que me han molado. Ha sido un currazo (RTs welcome) y creo que resume bien la época fascinante que vivimos. drive.google.com/file/d/13kZZIH…

The purpose of knowledge is action.

AI turns knowledge work into building blocks, like food delivery for MrBeast. Value shifts to those who innovate with these blocks. How will you create something fundamentally new? #AI #Innovation

Announcing AA-Omniscience, our new benchmark for knowledge and hallucination across >40 topics, where all but three models are more likely to hallucinate than give a correct answer Embedded knowledge in language models is important for many real world use cases. Without knowledge, models make incorrect assumptions and are limited in their ability to operate in real world contexts. Tools like web search can support but models need to know what to search for (e.g. models should not search for ‘Multi Client Persistence’ for an MCP query when it clearly refers to ‘Model Context Protocol’). Hallucination of factual information is a barrier to being able to rely on models and has been perpetuated by every major evaluation dataset. Grading correct answers with no penalty for incorrect answers creates an incentive for models (and the labs training them) to attempt every question. This problem is clearest when it comes to knowledge: factual information should never be made up, while in other contexts attempts that might not work are useful (e.g. coding new features). Omniscience Index is the the key metric we report for AA-Omniscience, and it punishes hallucinations by deducting points where models have guessed over admitting they do not know the answer. AA-Omniscience shows that all but three models are more likely to hallucinate than provide a correct answer when given a difficult question. AA-Omniscience will complement the Artificial Analysis Intelligence Index to incorporate measurement of knowledge and probability of hallucination. Details below, and more charts in the thread. AA-Omniscience details: - 🔢6,000 questions across 42 topics within 6 domains (’Business’, ‘Humanities & Social Sciences’, ‘Health’, ‘Law’, ‘Software Engineering’, and ‘Science, Engineering & Mathematics’) - 🔍 89 sub-topics including Python data libraries, Public Policy, Taxation, and more, giving a sharper view of where models excel and where they fall short across nuanced domains - 🔄 Incorrect answers are penalized in our Knowledge Reliability Index metrics to punish hallucinations - 📊3 Metrics: Accuracy (% correct), Hallucination rate (% incorrect of incorrect/abstentions), Omniscience Index (+1 for correct, -1 for incorrect where answered, 0 for abstentions where the model did not try to answer) - 🤗 Open source test dataset: We’re open sourcing 600 questions (10%) to support labs develop factual and reliable models. Topic distribution and model performance follows the full set (@huggingface link below) - 📃 Paper: See below for a link to the research paper Key findings: - 🥇 Claude 4.1 Opus takes first place in Omniscience Index, followed by last week’s GPT-5.1 and Grok 4: Even the best frontier models score only slightly above 0, meaning they produce correct answers on the difficult questions that make up AA-Omniscience only marginally more often than incorrect ones. @AnthropicAI’s leadership is driven by low hallucination rate, whereas OpenAI and xAI’s positions are primarily driven by higher accuracy (percentage correct). - 🥇 xAI’s Grok 4 takes first place in Omniscience Accuracy (our simple ‘percentage correct’ metric), followed by GPT-5 and Gemini 2.5 Pro: @xai's win may be enabled by scaling total parameters and pre-training compute: @elonmusk revealed last week that Grok 4 has 3 trillion total parameters, which may be larger than GPT-5 and other proprietary models - 🥇 Claude sweeps the hallucination leaderboard: Anthropic takes the top three spots for lowest hallucination rate, with Claude 4.5 Haiku leading at 28%, over three times lower than GPT-5 (high) and Gemini 2.5 Pro. Claude 4.5 Sonnet and Claude 4.1 Opus follow in second and third at 48% - 💭 High knowledge does not guarantee low hallucination: Hallucination rate measures how often a model guesses when it lacks the required knowledge. Models with the highest accuracy, including the GPT-5 models and Gemini 2.5 Pro, do not lead the Omniscience Index due to their tendency to guess over abstaining. Anthropic models tend to manage uncertainty better, with Claude 4.5 Haiku achieving the lowest hallucination rate at 26%, ahead of 4.5 Sonnet and 4.1 Opus (48%) - 📊 Models vary by domain: Models differ in their performance across the six domains of AA-Omniscience - no model dominates across all. While Anthropic’s Claude 4.1 Opus leads in Law, Software Engineering, and Humanities & Social Sciences, GPT-5.1 from @OpenAI achieves the highest reliability on Business questions, and xAI’s Grok 4 performs best in Health and in Science, Engineering & Mathematics. Model choice should align with the the use case rather than choosing the overall leader - 📈 Larger models score higher on accuracy, but not always reliability: Larger models tend to have higher levels of embedded knowledge, with Kimi K2 Thinking and DeepSeek R1 (0528) topping accuracy charts over smaller models. This advantage does not always hold on the Omniscience Index. For example, Llama 3.1 405B from @AIatMeta beats larger Kimi K2 variants due to having one of the lowest hallucination rates among models (51%)

❗️❗️❗️ Estoy 𝗵𝗮𝗿𝘁𝗼 de que cada vez que hablo del sindiós de la atención a la ciudadanía en la Administración pública salte —bienintencionado— un funcionario y me diga resignado: —Es que tenemos una falta de personal tremenda. 📣 ¡𝗡𝗼! ¡No, no, no y mil veces no! ¡Contratar aún más personal solo lo pondrá peor! (Ley de Brooks) La solución pasa porque los canales digitales funcionen mejor. Dejadme explicarlo: La atención a la ciudadanía es multicanal, pero no todos los canales tienen el mismo coste para la Administración, ni suponen el mismo esfuerzo para el ciudadano. De menor a mayor coste/esfuerzo: 1️⃣ Sitio web o sede electrónica 2️⃣ Correo electrónico 3️⃣ Redes sociales 4️⃣ Teléfono 5️⃣ Presencial Véase esta lista de canales como un embudo («funnel»): cada usuario que no consiga resolver su solicitud en un nivel, saltará al de abajo. En otras palabras: si los canales digitales asíncronos (1️⃣, 2️⃣, 3️⃣) funcionan bien, los canales síncronos (4️⃣, 5️⃣) recibirán menos solicitudes. ¿Y qué está pasando ahora en muchos sitios? Que el teléfono y la atención personal con cita previa están congestionados. ¿Porque hay poco personal? ¡No! Porque los canales digitales no funcionan. 😱 ¡Hola, Ayuntamiento! Como ciudadano, estoy harto de tener que llamar por teléfono (4️⃣) o personarme (5️⃣) porque el sitio web (1️⃣) no resuelve mi consulta, nadie responde a mis correos (2️⃣) y no hay atención por redes sociales (3️⃣). ¿Veis, entonces, qué es lo que está pasando? Que nos desplazamos hacia abajo en el embudo, colapsando los canales síncronos, que son justamente los más costosos para la Administración y los que más esfuerzo requieren para el administrado. ¡Cada canal tiene su superpoder y no son intercambiables! Por ejemplo, el sitio web o la sede electrónica es el único canal de autoservicio. Es, además, un canal elástico: un pico de consultas no supone un pico de consumo de recursos de atención. Los demás canales, en cambio, son inelásticos: el coste es proporcional a la demanda. Por eso el sitio web o sede electrónica deben ser el canal preferente, y lo he puesto arriba del embudo. Los canales síncronos requieren una persona dedicada atendiendo la consulta al otro lado del mostrador o del teléfono. Cada vez que llamo a un organismo público y consigo hablar con alguien, 𝐞𝐬𝐭𝐨𝐲 𝐦𝐨𝐧𝐨𝐩𝐨𝐥𝐢𝐳𝐚𝐧𝐝𝐨 𝐮𝐧 𝐫𝐞𝐜𝐮𝐫𝐬𝐨 𝐝𝐞𝐥 𝐄𝐬𝐭𝐚𝐝𝐨 que no puede ser usado por nadie más. ¡Por eso lo pongo abajo del embudo! Porque debería de ser el último recurso. Porque es síncrono, inelástico y caro. Otro argumento que suelo escuchar: —Ya, pero es que a mi abuela que tiene 157 años y vive en Vega de Villafufre no la puedes obligar a hacer un trámite digital ni a enviar un correo electrónico. Pero vamos a ver… ¡atender eficazmente los canales digitales descongestiona automáticamente los presenciales! A tu abuela la atenderán mejor en el centro de salud si los que sí empleamos los canales digitales no tenemos que llamar o acudir y hacer cola. Por favor, difundid esto. Es de puro sentido común y me siento estúpido teniendo que escribir algo tan evidente. Pero, por lo que sea, parece que 𝐡𝐚𝐲 𝐪𝐮𝐞 𝐝𝐞𝐜𝐢𝐫𝐥𝐨 𝐦𝐚́𝐬. 📣

INTELIGENCIA ARTIFICIAL y mis sensaciones a día de hoy Desde que comenzó a hincharse este hype, tuve conversaciones similares con decisores influidos por él (y no con gente que lleva décadas trabajando en ello y sabe lo que hay),...

Juan Luis Hortelano @jlhortelano

a year ago

Creo que nadie somos de verdad conscientes de lo que se avecina por el impacto de la IA. Hablando hoy con un VC alemán comentaba que en consultoría se ha pasado de contratar 100k juniors al año a 30k. Eso son 70k personas que tienen que buscar otro trabajo.

34 45 190 59K 39

📣 Señor ministro: El Boletín Oficial del Registro Mercantil no tiene un buscador de actos inscritos. ⁉️ ¿Se imagina un boletín oficial sin buscador? ⁉️ ¿Se imagina no poder buscar en el BOE? ❗️ ¡Es lo que está pasando con el BORME! Hay millones de actos inscritos de sociedades mercantiles, pero no se puede hacer búsquedas porque ustedes no han puesto un buscador. Un simple buscador. El Registro Mercantil depende de su ministerio. De usted.

Félix Bolaños @felixbolanosg

a year ago

El plan de medidas contra la corrupción más potente de la historia de nuestra democracia. Vamos a trabajar sin descanso para acabar con los corruptos y los corruptores. elpais.com/espana/2025-07…

1K 432 988 164K 15