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Investigando la investigación
“Investigando la Investigación” es un podcast que abre la caja negra de lo que significa investigar. Parte de la ciencia, pero se adentra también en humanidades, arte, filosofía y poesía, e incluso en lo cotidiano, donde habitan preguntas y aprendizajes. Va más allá de lo académico o industrial, explorando la curiosidad en todas sus formas. Con un tono espontáneo y conversacional, entre entrevistas y reflexiones en vivo, muestra que investigar es una forma de mirar, aprender y conectar con el mundo, desde el laboratorio hasta la vida común.
- 400 - 407. Nikos Apostolopoulos: What farmers need to learn for the bioeconomy
What farmers need to learn for the bioeconomy: the process behind a four-country study of digital and entrepreneurial skills in agriculture, with Nikos Apostolopoulos. Four countries, four languages, four education systems, and one question: how do you compare them?
More than half of the people who work in the European bioeconomy work in agriculture. So what do farmers, agronomists, consultants and policy makers need to learn to be part of that change? A team from Greece, Italy, Portugal and Sweden asked them, using two European Commission frameworks as a common language: DigComp for digital skills and EntreComp for entrepreneurial skills.
I talk with Nikolaos (Nikos) Apostolopoulos, Associate Professor in European Policies in Sustainability, Development and Entrepreneurship at the University of the Peloponnese, where he directs the Laboratory of European Sustainable Development Policies. He is one of the authors of the study, published in 2025 in the journal Agriculture. This episode is not only about the results, but about what the paper does not show.
In this episode:
Why DigComp and EntreComp were a tool, not the object of study, and why they work together.The "hybrid" competence profile: the same person reads data from a sensor and sees value in agricultural waste.What did not go to plan: an unbalanced sample, only three Swedish farmers, and the sentence the team decided not to write.How to coordinate a European project: clear ownership of tasks, common tools and trust in local partners.The core dilemma of any multi-country study: how much do you standardize, and how much do you adapt?From the paper: 71% of respondents had no bioeconomy course in their latest qualification, and only one in three was willing to pay for that training.Advice for starters: do not spend five years writing another list of competencies. Study which skills matter for whom, how they combine in real decisions, and who trains the trainers.Recorded asynchronously: Nikos recorded his answers in Greece, and I recorded my questions separately.
Guest:
Nikos Apostolopoulos, University of the Peloponnese
Email: anikos@uop.gr
Profile: https://www.uop.gr/en/staff-memberen/anikosRead the paper (open access): Digital and Entrepreneurial Competencies for the Bioeconomy: Perceptions and Training Needs of Agricultural Professionals in Greece, Italy, Portugal, and Sweden (Agriculture, 2025): https://doi.org/10.3390/agriculture15101106
Chapters:
00:00 Intro: why this matters beyond agriculture
04:41 Before the paper: choosing DigComp and EntreComp
14:30 The hybrid competence profile
16:18 What did not go to plan: an unbalanced sample
23:47 Coordinating a project across four countries
32:49 Standardize or adapt: the core dilemma
37:32 Advice for starters: not another list of skills
44:44 Skill combinations and training the trainers
48:12 Outro: four ideas to take awayMore: https://horacio-ps.com/en/principal-english
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Álgebra lineal y geometría analítica: dos caras de la misma moneda, con Pablo Sabatinelli. Por qué la universidad enseña por separado dos saberes que nacieron siendo la misma cosa. Casi veinte años dando clase a futuros ingenieros y una pregunta prohibida: ¿y si el problema no fueran los estudiantes, sino cómo enseñamos?
Pablo da una materia anual con la geometría en un cuatrimestre y el álgebra en el otro, y ve cada año lo mismo: estudiantes que aprobaron las rectas y meses después no las reconocen escritas como sistema de ecuaciones, porque "ahora toca álgebra". De ahí nació su investigación sobre la escisión entre dos saberes que Descartes unió en el siglo XVII: un fenómeno que ocurre en universidades de todo el mundo y que casi nadie estudia.
Hablo con Pablo Sabatinelli, profesor de matemática en la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario (Argentina), formado como investigador en educación matemática en la UNICEN, donde trabaja con Viviana Llanos y María Rita Otero (NIECYT-CONICET) dentro de la teoría antropológica de lo didáctico de Yves Chevallard. Ha revisado 168 investigaciones internacionales sobre la enseñanza de estas materias y los planes de estudio de las ingenierías argentinas desde 1810 hasta hoy.
Recorremos, entre otras cosas:
La frase que atraviesa el episodio: los programas de estudio están llenos de respuestas a preguntas que nadie se hace.Descartes y las dos caras de la misma moneda: cada ecuación es una curva, y estudiarlas por separado empobrece a las dos.Doscientos años de planes de estudio: ingenieros militares, la primera promoción de la UBA y por qué la regla de Cramer se está jubilando.De 168 investigaciones en el mundo, solo 36 miran la separación; la moda es el software y la inteligencia artificial.El médico que prueba fármacos inventados con sus hijos: lo que NO es investigar en educación.Hardy, Rey Pastor y la mirada por encima del hombro a quien investiga la enseñanza.No existe la receta infalible: qué cambió Pablo en su propia aula y de quién conviene desconfiar.Grabado en diferido: Pablo grabó sus respuestas desde Rosario y yo las mías desde España (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitado:
Pablo Sabatinelli
Correo: pablos@fceia.unr.edu.ar
Web: https://www.fceia.unr.edu.ar/~pablos/
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9686-3780
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Pablo-SabatinelliPara profundizar:
Álgebra Lineal y Geometría Analítica en la formación de ingenieros en Argentina desde 1810 a la actualidad (análisis macrodidáctico): https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/237743
Álgebra Lineal y Geometría Analítica en carreras de Ingeniería: reporte de investigaciones (Ikastorratza, 2021): https://www.ehu.eus/ikastorratza/26_alea/2.pdf
La división entre geometría analítica y álgebra lineal en la enseñanza universitaria: ¿problema epistemológico o didáctico?: https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/201769Capítulos:
00:00 Intro: la asignatura que parecía dos
02:39 Quién es Pablo: veinte años enseñando a ingenieros y la teoría de Chevallard
15:20 De profesor a investigador: cómo se empieza de verdad
21:03 Qué se pierde al separar álgebra y geometría (y qué pinta Descartes)
29:45 Doscientos años de planes de estudio: de los ingenieros militares a hoy
38:55 Qué investiga la comunidad: software, IA y una pregunta que casi nadie mira
44:12 La pregunta incómoda: ¿os toman en serio?
53:52 El primer paso: observar (y por qué no todo profesor debe investigar)
60:51 En su propia aula: no existe la receta infalible
65:07 Outro: las cinco ideas del episodioComunidad: https://horacio-ps.com/comunidad
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Ecuaciones diferenciales, Borges y los problemas matemáticos que tardan veinte años en resolverse, con Pablo Amster. La historia empieza con un estudiante que casi no pisaba la facultad porque las horas se le iban en la música, y que dejó para el final la asignatura que menos le gustaba. De esa puerta abierta a regañadientes salió toda una vida de investigación.
Hablo con Pablo Amster, matemático del Departamento de Matemática de la Universidad de Buenos Aires e investigador del CONICET, autor de varios libros de divulgación. Llegué a él por un artículo que conecta las condiciones de Landesman-Lazer con el teorema fundamental del álgebra, y acabamos hablando de llaves: de los problemas que llevan años cerrados esperando a que alguien encuentre la manera de abrirlos.
Recorremos, entre otras cosas:
De la música a las ecuaciones diferenciales: la profesora que le enseñó que ser matemático era un oficio.Qué es una ecuación en resonancia, explicado con «3x = 5», y qué pintan ahí las raíces de un polinomio.Problemas sitiados (van a caer) y problemas incógnitos (no sabes a qué te enfrentas).El quimiostato con retardo: la llave topológica de un problema abierto quince años, con Gonzalo Robledo (Chile).«No solo de éxitos vive el matemático»: meses convencido de un resultado que era falso.Borges, Pessoa y su libro Fragmentos de un discurso matemático; el paper que casi se llama «Another Brick in the Gronwall».¿Quedarse o irse? Investigar matemática en la Argentina de hoy.Grabado de forma asíncrona por notas de voz de WhatsApp, Pablo desde Buenos Aires y yo desde España (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitado:
Pablo Amster — Universidad de Buenos Aires y CONICET.
Su página: https://web.dm.uba.ar/index.php/institucional/integrantes/profesores?view=teacher&id=234:amster-pablo
Sus textos breves, en Medium: https://amster-pablo.medium.com/
Instagram: https://www.instagram.com/pabloamster1/Para profundizar:
Amster — On Landesman-Lazer conditions and the fundamental theorem of algebraAmster — Fragmentos de un discurso matemático (libro)Capítulos:
00:00 Intro: la puerta que nadie quería abrir
02:32 Quién es Pablo Amster: de la música a las ecuaciones diferenciales
06:44 El problema que le engancha: ecuaciones con retardo
09:17 Landesman-Lazer y el teorema fundamental del álgebra, en llano
15:39 Problemas sitiados y problemas incógnitos
17:34 El quimiostato: la llave de un problema abierto quince años
22:31 La otra cara: meses convencido de un resultado falso
23:58 Escribir matemática para no matemáticos
25:49 Borges, Pessoa y «Another Brick in the Gronwall»
29:39 ¿Quedarse o irse? Investigar en la Argentina de hoy
32:11 Outro: las cinco llaves del episodioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidad
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Tue, 08 Sep 2026 - 35min - 397 - 404. Detrás del teletrabajo docente: las puertas que se cierran antes del paper, con Marcela Cobos
Teletrabajo docente y salud: qué hay detrás de un estudio sobre las condiciones de trabajo de profesores universitarios que dan clase desde casa, con Marcela Cobos Rodríguez. Dos años preparando una investigación, un cuestionario validado, una universidad que dice que sí y que un día dice que no.
Marcela quiso medir qué pasa con las condiciones de trabajo y de salud cuando el aula se traslada a casa; no en la emergencia de la pandemia, sino en el teletrabajo como forma de contrato ya establecida. Antes de tener un solo dato tuvo que atravesar meses de portazos institucionales: "más cartas de rechazo en el correo que artículos en la biblioteca".
Hablo con Marcela Cobos Rodríguez, terapeuta ocupacional y magíster en Salud y Seguridad en el Trabajo por la Universidad Nacional de Colombia, hoy prevencionista de riesgos laborales en Bogotá (Trabajo Digno). Su artículo, publicado en 2026 en Archivos de Prevención de Riesgos Laborales, describe las condiciones de trabajo y la percepción de salud de 59 docentes universitarios en modalidad virtual de dos instituciones colombianas.
Recorremos, entre otras cosas:
Educación virtual y teletrabajo no son lo mismo, y en el hueco entre ambos estaba la pregunta de investigación.Una institución que se echa atrás por "procedimientos legales" y muchas que leen un estudio sobre sus docentes como si fuera una inspección.Por qué se exigieron seis meses de antigüedad: sin tiempo de exposición no hay efecto que medir.Trabajo prescrito y trabajo real, doble presencia y un trabajo de campo con entrevistas a las diez de la noche.Los números del paper: 71 % sin silla ergonómica, 66 % sin acabar dentro de la jornada, 87 % con dolor de cuello, hombros o espalda.Consejos para los primeros cinco años: conocer el proceso de trabajo, escuchar a los trabajadores, pasar de lo descriptivo a lo analítico y devolver el conocimiento a quien lo generó.La habilidad que no aparece en el currículo: mandar el décimo correo de seguimiento sin perder la esperanza.Grabado en diferido: Marcela grabó sus respuestas desde Bogotá y yo las mías desde Murcia (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitada:
Marcela Cobos Rodríguez
Correo: marcela@marcelacobos.com
LinkedIn: www.linkedin.com/in/marcelacobosPara profundizar: Condiciones de trabajo en teletrabajo y percepción de condiciones de salud en docentes universitarios que laboran en educación en modalidad virtual en dos instituciones colombianas (Arch Prev Riesgos Labor, 2026): https://doi.org/10.12961/aprl.2026.29.01.07
Capítulos:
00:00 Intro: las puertas que se cierran antes del paper
02:30 Quién es Marcela: de la terapia ocupacional a la salud laboral
03:38 Antes del paper: educación virtual no es teletrabajo
10:03 Portazos: buscar dos instituciones que abran la puerta
13:52 Lo que no salió: seis meses de exposición y un estudio que no es de pandemia
18:31 El día a día: doble presencia y entrevistas a las diez de la noche
24:53 Para quien empieza: construir una línea en cinco años
31:15 La habilidad que no aparece en el currículo
33:08 Outro: las cuatro ideas del episodioComunidad: https://horacio-ps.com/comunidad
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Si te ha resultado útil, dale like, suscríbete o compártelo.Mon, 31 Aug 2026 - 36min - 396 - 403. Buscar a un desaparecido es un problema de información, con Miguel Ángel Morales
Personas desaparecidas en México e identificación forense: por qué encontrar a alguien es también un problema de información, con Miguel Ángel Morales Hernández. Un cuerpo sin nombre sobre una mesa forense. A unos kilómetros, una familia que lleva años buscándolo y tiene todo lo necesario para reconocerlo. Los dos lados tienen la información. Pero no se encuentran.
Entre 2000 y 2024 se han reportado en México más de 101.000 personas desaparecidas: 66 trenes del metro llenos, uno cada cuatro meses durante 24 años. Y más de 70.000 cuerpos sin identificar: otros 46 trenes. Miguel lo cuenta así, y luego explica por qué la solución no es (solo) más tecnología.
Hablo con Miguel Ángel Morales Hernández, doctor en Ingeniería de Sistemas por el Instituto Politécnico Nacional, especialista en genética forense y perito en la Fiscalía del Estado de México. Investiga los sistemas de identificación humana y cómo llevar la evidencia científica a las políticas públicas.
Hoy, además, esta problemática atraviesa personalmente a Miguel. Su tía, María Bárbara Hernández Mancera, falleció en su domicilio en la Ciudad de México y, pese a existir elementos para identificarla, fue inhumada en una fosa común como cadáver de identidad desconocida. Miguel y su familia buscan ahora su exhumación digna y justicia por las irregularidades del caso.
Recorremos, entre otras cosas:
Qué es la crisis forense, qué es un cadáver de identidad desconocida y cómo se cruzan los datos ante mortem y post mortem.El trabajo de campo: grupos focales con peritos de las fiscalías y del INCIFO, más de cien encuestas a familiares y sesiones con los colectivos Una Luz en el Camino y Mariposas en Búsqueda de Justicia.La identificación como un sistema de cuatro piezas: la cadena se rompe en las intersecciones entre instituciones, no por falta de tecnología.Seis especialistas operando las bases genéticas para más de 30 millones de habitantes.La conclusión incómoda de un ingeniero: sin coordinación, acreditación y marcos legales, más tecnología solo reproduce las ineficiencias.Investigar con genetistas, fiscales y madres buscadoras en la misma mesa, y cómo se cuida quien lo hace.Grabado en diferido por notas de voz de WhatsApp (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitado:
Miguel Ángel Morales Hernández
Correo: miguelangelmoraleshernandez29@outlook.com
LinkedIn: www.linkedin.com/in/miguel-ángel-morales-hernández-0507b5139
YouTube: www.youtube.com/@MiguelAngel-zs6sw
Instagram: miguel_angel_mh29Para profundizar: Identifying the unidentified: Scientific advances and institutional challenges in Mexico's forensic identification system (2026): https://doi.org/10.1016/j.jflm.2026.103128
Capítulos:
00:00 Intro: un cuerpo sin nombre y una familia que lo busca
02:41 Quién es Miguel: del laboratorio forense a los sistemas
06:16 La crisis forense en llano: 66 trenes de metro
10:41 El trabajo de campo y la historia de doña Bárbara
14:33 Cuatro piezas: dónde se rompe la cadena
18:43 Seis especialistas para 30 millones
22:16 La conclusión incómoda: no es la tecnología
26:40 El oficio: fiscales y madres buscadoras
30:35 Cierre de Miguel: hacer el bien, hace bien
35:01 Outro: las cinco ideas del episodioComunidad: https://horacio-ps.com/comunidad
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Fri, 28 Aug 2026 - 38min - 395 - 402. Lo que ningún ordenador podrá resolver jamás, con Rodrigo Torres
Máquinas de Turing, problemas indecidibles y estructuras de datos compactas: las dos vidas de un investigador, con Rodrigo Torres Avilés. ¿Hay preguntas que un ordenador no va a poder responder jamás, aunque le dieras todo el tiempo del universo?
Pues sí, y se puede demostrar. Rodrigo Torres se dedica a eso. Y en su otra vida investigadora dirige a estudiantes comprimiendo datos, con proyectos y plazos. Dos líneas a dos relojes distintos: la teórica da un resultado cada dos años, la aplicada dos al año, y una acaba subvencionando a la otra.
Hablo con Rodrigo Torres Avilés, profesor de Sistemas de Información en la Universidad del Bío-Bío (Concepción, Chile). Ingeniero informático que hizo el doctorado en Ingeniería Matemática porque el de informática «estaba en pañales», y que lleva más de una década publicando a distancia con Anahí Gajardo y Nicolas Ollinger.
Recorremos, entre otras cosas:
Qué es una máquina de Turing (Hilbert, 1936) y por qué todo ordenador vive dentro de ese modelo.Qué significa que un problema sea indecidible: no es cuestión de esperar más ni de un ordenador más grande. Y por qué importa en la era de la IA.Mirar la máquina no por lo que computa sino por cómo se comporta si la dejas correr para siempre.La máquina SMART (2017): «a mí no se me ocurrió; mi trabajo fue demostrar de lo que era capaz».Compactar no es comprimir: consultar los datos sin descomprimirlos. El caso de Pinterest: de veinte servidores a uno o dos.Cuando una demostración lleva meses sin salir: «no sabes si es por tu incapacidad o porque no se puede».Ciencia teórica desde una universidad pública del sur de Chile, y un truco para leer gratis casi cualquier artículo.Grabado de forma asíncrona por notas de voz de WhatsApp, Rodrigo desde Concepción y yo desde España (el formato lo explico en el episodio 205).
Invitado:
Rodrigo Torres Avilés — Universidad del Bío-Bío; director del Magíster en Ciencias de la Computación. Su trabajo, en DBLP y Google Scholar.Para profundizar:
Cassaigne, Ollinger y Torres-Avilés — A small minimal aperiodic reversible Turing machine (la máquina SMART), JCSS 2017Estructuras de datos compactas: k²-tree y familiaLa película «The Imitation Game», sobre Alan TuringCapítulos:
00:00 Intro: ¿hay preguntas que un ordenador no responderá jamás?
02:39 Quién es Rodrigo Torres: de la informática a la matemática y vuelta
06:39 Qué es una máquina de Turing, en llano
09:50 Lo indecidible: los límites de cualquier ordenador
13:43 La máquina SMART: «a mí no se me ocurrió»
17:28 La otra vida: compactar datos sin descomprimirlos
21:38 Dos líneas, dos relojes: una subvenciona a la otra
23:58 El oficio: cuando una demostración no sale en meses
28:36 Cierre de Rodrigo: ciencia teórica desde el sur de Chile
33:58 Outro: las cinco ideas del episodioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidad
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Sun, 16 Aug 2026 - 37min - 394 - 401. Contar la vida, no el horror: investigar la desaparición en México con Lucía Leonor
Desaparición de personas en México: arte y memoria para contar la vida, no el horror, con Lucía Leonor González Enríquez. ¿Puede una receta de cocina buscar a una persona? ¿Puede una carta encontrar a alguien que ya no está?
En México hay más de 135.000 personas desaparecidas y la ONU ha llamado a esto «el paradigma del crimen perfecto». Pero este no es un episodio sobre el horror: es un episodio sobre cómo se le planta cara al olvido contando la vida. Los colectivos de búsqueda no cuentan cómo desapareció una persona, sino quién era: qué música escuchaba, qué cocinaba, qué soñaba.
Para entenderlo hablo con Lucía Leonor González Enríquez, investigadora posdoctoral en el CITRU (Centro Nacional de Investigación, Documentación e Información Teatral Rodolfo Usigli), en la línea «Cuerpos, fronteras y violencias». Viene del teatro y de la historia del arte, y acabó investigando la memoria de las personas desaparecidas desde dentro, como solidaria del colectivo Familiares en Búsqueda María Herrera.
Recorremos, entre otras cosas:
Qué significa que haya más de 135.000 personas desaparecidas y cómo funciona la anestesia social del «en algo andarían».El teatro en Tamaulipas en pleno estado de emergencia: compañías que iban puerta a puerta con teatrinos a contar historias a los niños.Las contranarrativas en búsqueda de vida: por qué contar la vida, y no el horror, es más eficaz contra el olvido.El Recetario para la Memoria y Memoria de un corazón ausente: recetas y cartas manuscritas como objetos que hacen memoria.Ayotzinapa y el antimonumento +43: un monumento que aspira a ser retirado el día que haya justicia, y la crítica al #TodosSomosAyotzinapa.Cómo se investiga esto desde dentro: horizontalidad, afectos y rigor, sin romantizar a las buscadoras.Nota: este episodio se grabó de forma asíncrona por notas de voz de WhatsApp, ella desde Ciudad de México y yo desde Murcia (te explico el formato en el episodio 205).
Invitada:
Lucía Leonor González Enríquez — investigadora posdoctoral en el CITRU (línea «Cuerpos, fronteras y violencias») y docente en la UNAM. En redes: Facebook (Lucia Leonor Enríquez), X (@LuleGoen), Instagram (@lucyleonor), y su obra en Academia.edu y ORCID.Para profundizar:
Recetario para la Memoria — Zahara Gómez Lucini con Las Rastreadoras del Fuerte (y el Cancionero para la memoria, playlists con las canciones favoritas de las personas buscadas)Memoria de un corazón ausente. Cartas en búsqueda — proyecto de Jorge VerásteguiColectivo Familiares en Búsqueda María HerreraPilar Calveiro (memoria y poder) y Paul Slovic (el «entumecimiento psicofísico»)Capítulos:
00:00 Intro: la receta y la carta
02:23 Quién es Lucía Leonor: del teatro a investigar la desaparición
05:17 El contexto: 135.000 desaparecidos y el «crimen perfecto»
11:00 Teatro en Tamaulipas: crear en pleno estado de emergencia
16:02 Contranarrativas en búsqueda de vida: contar la vida, no el horror
20:24 El Recetario para la Memoria y las cartas de un corazón ausente
26:56 Ayotzinapa, el antimonumento +43 y la solidaridad que sirve
34:07 Investigar desde dentro: método, afectos y rigor
37:48 Cierre de Lucía: consejos y dónde encontrar su trabajo
43:08 Outro: las cinco ideas del episodioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidad
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Tue, 04 Aug 2026 - 46min - 393 - 400. Investigar a los que investigan: historia de la ciencia con Leo Corry
Historia de la ciencia: cómo nacen, se discuten y se olvidan las ideas, con Leo Corry. ¿Por qué la forma de hacer ciencia ha cambiado tanto en solo un siglo?
Pensamos en la ciencia mirando siempre hacia adelante: laboratorios, datos, experimentos. ¿Pero quién mira hacia atrás? ¿Quién estudia cómo nacieron las ideas que hoy damos por obvias, cómo se discutieron y cómo casi se pierden? De eso vive un historiador de la ciencia.
Para responder hablo con Leo Corry, historiador de la ciencia en la Universidad de Tel Aviv. Empezó como matemático en Venezuela y acabó dedicando su carrera a contar la historia de cómo se construye el conocimiento.
Recorremos, entre otras cosas:
Cómo ha cambiado la forma de hacer ciencia: de la Big Science tras la Segunda Guerra Mundial al Internet, los datos masivos y la inteligencia artificial.Las matemáticas como caso aparte: por qué la autoría individual sigue pesando tanto.¿Puede un ordenador ser coautor de un artículo? El provocador caso de Doron Zilberger.Cómo trabaja un historiador de la ciencia: fuentes, archivos y el caso de David Hilbert.El gran pecado del oficio: el anacronismo, juzgar el pasado con la vara del presente.El papel de la mujer en la ciencia, las humanidades digitales y por qué la investigación deja de ser solitaria.Y una idea de fondo: la ciencia no avanza sola. Las ideas no se mueven por sí mismas; alguien las crea, las discute, las distribuye… y a veces las olvida.
Una conversación pausada y para todos los públicos sobre metaciencia, historia y filosofía de la ciencia, con Hilbert, Kuhn, Heisenberg, von Neumann y la Gotinga de los años 20 de fondo.
Nota: este episodio se grabó a principios de 2023, de forma asíncrona en nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp (te explico cómo en el episodio 205).
Invitado:
Leo Corry — Profesor de Historia de la Ciencia, Universidad de Tel Aviv (ex-decano de la Facultad de Humanidades). Web: busca «Leo Corry» en Google; ahí están sus ocho libros y sus artículos.Para profundizar:
Obra de Leo Corry:
Modern Algebra and the Rise of Mathematical StructuresDavid Hilbert and the Axiomatization of Physics (1898–1918)A Brief History of NumbersMencionado en el episodio:
Thomas Kuhn — La estructura de las revoluciones científicas«Culturomics»: análisis cuantitativo de millones de libros digitalizados (Michel et al., Science, 2011)El matemático Doron Zilberger y su «coautor» computacionalCapítulos:
00:00 Avance (mejores momentos)
01:30 Intro
01:54 El tema de hoy: la historia de la ciencia
02:22 Quién es Leo Corry
03:58 De matemático en Venezuela a historiador en Tel Aviv
07:39 ¿Ha cambiado la forma de hacer ciencia?
09:57 Big Science, Internet y la ciencia de datos
12:31 El papel de la mujer en la ciencia
15:27 Matemáticas: individualismo y machine learning
22:36 ¿Un ordenador como coautor? El caso Zilberger
24:39 Un día de trabajo: ante todo, un historiador
29:24 Las fuentes, los archivos y el caso Hilbert
45:11 El pecado del historiador: el anacronismo
47:45 Hilbert y la física del siglo XX
50:19 Metainvestigación: investigar a los investigadores
55:19 Humanidades digitales: por qué hace falta equipo
62:39 Cierre: las ideas clave del episodioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidad
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Sun, 28 Jun 2026 - 1h 05min - 392 - 399. Filosofía de la ciencia, las tres grietas del conocimiento. Con Alfredo Marcos y María de Paz
Filosofía de la ciencia en serio: las tres grietas del conocimiento, con dos filósofos de la ciencia. ¿Por qué funciona la ciencia si no es del todo segura?
En 1610 Galileo apuntó su telescopio al cielo y no actualizó el mapa heredado: lo rompió. Mucha gente prefirió no mirar. Este episodio usa ese gesto como metáfora: las preguntas de la filosofía de la ciencia son las grietas de nuestro mapa del mundo.
Recorremos tres grietas del método científico:
La inducción no garantiza el futuro: David Hume y el pavo de Bertrand Russell.Los hechos no se ordenan solos: Henri Poincaré ("una pila de piedras no es una casa").El observador altera lo observado: Werner Heisenberg.Y la gran pregunta: si el mapa tiene grietas, ¿por qué funciona la ciencia?
Para responder entrevisto a dos filósofos de la ciencia: Alfredo Marcos (catedrático en la Universidad de Valladolid) y María de Paz (Universidad de Sevilla). Les hago las mismas tres preguntas —qué estudia la filosofía de la ciencia, cuándo nace como disciplina y tres libros para empezar— y luego exploramos zonas poco tratadas: los sesgos de género y el eurocentrismo en la ciencia, los científicos que también filosofaron (Newton, Poincaré, Heisenberg) y el sociólogo Robert Merton con su "etos" de la ciencia (las normas CUDOS).
Una introducción rigurosa y para todos los públicos a la metaciencia y la epistemología, con Kuhn, Popper, Feyerabend, Duhem y Hacking de fondo.
Invitados:
Alfredo Marcos — Catedrático de Filosofía de la Ciencia, Universidad de Valladolid. Contacto: amarcos@uva.es
María de Paz — Filósofa de la ciencia, Universidad de Sevilla. Contacto: mdepaz3@us.esPara empezar a leer (recomendaciones de los invitados):
Thomas Kuhn — La estructura de las revoluciones científicas
Karl Popper — Conjeturas y refutaciones
Paul Feyerabend — Contra el método
Pierre Duhem — La teoría física
Ian Hacking — Representar e intervenir
Henri Poincaré — Ciencia e hipótesis
Antonio Diéguez — La ciencia en cuestiónCapítulos:
00:00 Avance (mejores momentos)
01:11 Intro
01:35 Hoy: filosofía de la ciencia
02:09 Galileo y el telescopio: romper el mapa
04:49 Grieta 1: la inducción (Hume y el pavo de Russell)
07:20 Grieta 2: los hechos no se ordenan solos (Poincaré)
08:07 Grieta 3: el observador altera lo observado (Heisenberg)
09:04 Si el mapa tiene grietas, ¿por qué funciona?
09:44 Entrevista: Alfredo Marcos y María de Paz
10:06 ¿Qué estudia la filosofía de la ciencia?
15:49 ¿Cuándo nace la disciplina?
24:00 Tres libros para empezar
31:54 Zonas por explorar: sesgos de género y eurocentrismo
36:34 Científicos que filosofaron (Newton, Poincaré, Heisenberg)
41:15 Merton y el "etos" de la ciencia (CUDOS)
46:18 Cierre: seguir mirando por el telescopioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidad
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Thu, 18 Jun 2026 - 48min - 391 - 398. ¿Quién paga por tu investigación?
Transferencia de tecnología: cómo vender tu investigación sin rebajar la ciencia. La pregunta que el laboratorio no sabe responder.
Dos tiendas de ropa casi idénticas en los años 70. Mismas telas, mismos precios, mismos escaparates. Una se convirtió en una de las mayores empresas del mundo —Zara— y la otra desapareció sin que nadie recuerde su nombre.
La diferencia no estaba en la tela: una entendió que la clienta no compraba una prenda, compraba novedad. La otra no.Esa misma frase —el cliente no compra lo que tú crees que vendes— es el muro contra el que se estrella casi toda la investigación que intenta salir del laboratorio y llegar al mundo.
En este episodio de Investigando la investigación hablamos de transferencia de tecnología y de cómo vender tu investigación, del laboratorio al mercado, sin traicionar tu ciencia.
El investigador está entrenado en un solo instrumento, el de la verdad: ¿es correcto?, ¿es reproducible?, ¿resiste la crítica? Es un instrumento maravilloso, pero no sabe responder a la pregunta del mercado: ¿por qué iba alguien a pagar por esto? Como los sabios que se negaron a mirar por el telescopio de Galileo, muchos investigadores se niegan a mirar por un segundo telescopio: el que no apunta al cielo, sino al cliente.
Las 4 cosas que casi todo investigador no ve:
• Observa la vida del cliente, no le preguntes — la etnografía de diseño y el caso Lego: los niños no buscaban lo fácil, buscaban dominar una destreza.
• Di qué haces tú que no hace nadie — el ejercicio del "momento de la verdad": si me quitas esto y esto, soy uno más en el montón.
• Traduce tu tecnología a algo que el cliente puntúe — el AVE no vende velocidad, vende certeza y reducción de riesgo (Renfe te devuelve el dinero si el tren llega tarde).
• Evita las frases que te matan — "técnicamente damos los mismos resultados que los demás".
Con casos reales del laboratorio al mercado: Oryzon (del paper al Nasdaq) y Avelino Corma, ciencia de élite con más de 200 patentes usadas por Repsol, Cepsa o ExxonMobil.
La conclusión: no hay que elegir entre hacer ciencia de verdad y venderla. Se pueden hacer las dos cosas a la vez.
Una idea de partida sobre valorización de la investigación, propuesta de valor y emprendimiento científico para cualquier investigador que quiera que su ciencia llegue a la gente.
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Wed, 10 Jun 2026 - 21min - 390 - 397. Del experimento único al bucle infinito, la revolución que nadie ve venir en la ciencia
Hay muchísimas formas de hacer investigación, pero la mayoría solo conocemos una: la del laboratorio académico clásico. Es el agua en la que nadamos sin darnos cuenta de que es agua.
Una sola pregunta desmonta el sistema entero: ¿cuándo y cómo entran los datos en tu proyecto? Esa decisión condiciona quién manda, cuándo termina el proyecto y qué cuenta como éxito.
En este episodio recorro una línea con 10 modelos ordenados por cuándo entra el dato, desde el dato congelado hasta el dato que pide un algoritmo.
- Laboratorio académico clásico: el dato entra una vez y se congela.Bell Labs: "correa larga, valla estrecha". Dato continuo dentro de una empresa.Institutos independientes (Arc Institute, etc.): financiación a varios años, poca presión por publicar.Ciencia ciudadana: el público recoge datos de forma distribuida y constante.Big Science (CERN, Hubble): datos en chorro permanente, papers con miles de autores.FRO: 15 a 30 personas, 5 años, dinero filantrópico, sin obligación de publicar.DARPA: un Program Manager con poder real marca hitos. Así nació Internet.DeSci: financiación y propiedad intelectual en blockchain entre holders de tokens.Self-Driving Lab: bucle DMTA. El dato entra a demanda; cada vuelta decide el siguiente experimento.Radial: rediseñar el proceso científico como ingeniería, en ciclos, a nivel de sistema.
El laboratorio autónomo es el extremo más radical: no tiene final, sigue optimizando mientras lo dejes encendido. Eso es justo lo que el sistema científico actual no sabe gestionar.
Lo más profundo: ¿quién decide qué dato pedir? En el modelo clásico, el investigador. En Big Science, un comité. En DARPA, el Program Manager. En DeSci, una comunidad. En el laboratorio autónomo, un algoritmo. No estamos automatizando el pipeteo: estamos delegando la autoría intelectual del siguiente paso.
La razón por la que casi ninguno nace en la academia es sencilla: la academia solo sabe puntuar papers. No es un problema de calidad, es un problema de contabilidad del mérito.
¿Tu problema pide un bucle? Porque si lo estás forzando dentro del molde del paper, estás remando contra tu propio problema.
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Enlaces y referencias
Tony Blair Institute, "A New Model for Science": https://institute.global/insights/tech-and-digitalisation/new-model-scienceFuture Blind (Max Olson), "The new wave of science and research models": https://futureblind.com/p/the-new-wave-of-science-and-research-modelsConstruction Physics (Brian Potter), "The Influence of Bell Labs": https://www.construction-physics.com/p/the-influence-of-bell-labsArc Institute, "The Arc Model": https://arcinstitute.org/modelFranzoni y Sauermann (2014), Research Policy 43(1), pp. 1-20: https://ideas.repec.org/r/eee/respol/v43y2014i1p1-20.htmlBritannica, "Big Science": https://www.britannica.com/science/Big-Science-scienceFederation of American Scientists, "FROs: A New Model": https://fas.org/publication/focused-research-organizations-a-new-model-for-scientific-research/Ethereum.org, "Decentralized science (DeSci)": https://ethereum.org/desci/Tom et al. (2024), Chemical Reviews 124(16), pp. 9633-9732: https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.chemrev.4c00055Autonomous Chemical Experiments, Acc. Chem. Res. (2022): https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9454899/Astera, "Announcing Radial": https://astera.org/announcing-radial/Seemay Chou, "Scientific Publishing: Enough is Enough": https://astera.org/scientific-publishing-enough-is-enough/STAT News sobre Radial: https://www.statnews.com/2026/03/11/radial-ai-science-astera-nonprofit/Nature, "Inside the self-driving lab revolution": https://www.nature.com/articles/d41586-026-00974-2Nature, "Will self-driving robot labs replace biologists?": https://www.nature.com/articles/d41586-026-00453-8Sat, 30 May 2026 - 31min - 389 - 396. Trabajar en paralelo con agentes de IA: una nueva forma de pensar la productividad
En este episodio comparto una idea original que llevo desarrollando estos últimos días: el Agentic Throughput Index, o ATI. La propuesta nace de una observación muy simple sobre cómo ha cambiado mi forma de trabajar desde que utilizo agentes de inteligencia artificial de manera habitual. Durante años, el cuello de botella de mi investigación estaba en la ejecución técnica: programar, analizar datos, redactar borradores o implementar ideas. Pero con los agentes de IA, gran parte de esa ejecución ya puede delegarse. Eso desplaza el problema a otro lugar: definir correctamente los proyectos, encuadrarlos bien, priorizar y dar feedback útil.
A partir de ahí planteo una pregunta que creo que cada vez será más importante: ¿cómo medimos realmente la productividad en un entorno donde múltiples agentes trabajan en paralelo? Porque el modelo clásico de productividad, basado en horas de trabajo directo o tareas completadas manualmente, empieza a quedarse corto. Lo relevante ya no es solo cuánto hago yo con mis propias manos, sino cuántos flujos autónomos soy capaz de coordinar y supervisar de forma eficiente.
En el episodio explico cómo aprovecho el tiempo de ejecución de los agentes para solapar proyectos en paralelo. Cuando una tarea está bien definida y es delegable, la lanzo a un agente en background y paso inmediatamente a otro proyecto mientras el primero sigue ejecutándose. Después vuelvo periódicamente para validar resultados, corregir desviaciones o desbloquear decisiones. La idea central es sencilla: no dejar tiempos muertos entre ejecuciones y utilizar los agentes como capas paralelas de trabajo.
También hablo de los riesgos de esta aproximación. Porque lanzar muchos agentes a la vez puede convertirse fácilmente en una métrica de vanidad: mucho movimiento, muchos outputs y poca integración real. Por eso propongo que el ATI tenga dos dimensiones. Por un lado, el throughput, es decir, cuántos flujos autónomos ejecuto en paralelo. Por otro, el Agentic Success Rate, que mide cuántos de esos flujos producen resultados realmente útiles y verificables. Sin esa segunda dimensión, el sistema se convierte en puro ruido.
Además, diferencio distintos tipos de sesiones agénticas —exploración, ejecución, mantenimiento, validación o análisis— porque no todas deben evaluarse igual. Una sesión exploratoria que no genera un entregable final puede seguir siendo extremadamente valiosa si produce aprendizaje o nuevas direcciones de trabajo.
En el fondo, este episodio es una reflexión sobre un cambio conceptual más grande: estoy empezando a pensar la productividad no como trabajo directo, sino como gestión de enjambres cognitivos. Como la capacidad de coordinar múltiples procesos inteligentes al mismo tiempo. No sé si el término Agentic Throughput Index terminará utilizándose o no, pero me interesa lanzar la idea, ponerla sobre la mesa y abrir la discusión.
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Fri, 22 May 2026 - 24min - 388 - 395. Conciencia artificial y qualia, con Santiago Sánchez Migallón
Hoy conversamos con Santiago Sánchez Migallón, profesor de filosofía especializado en mente e inteligencia artificial y autor del blog La máquina de Von Neumann. La conversación gira en torno a una de las preguntas más discutidas actualmente: si sistemas como ChatGPT realmente entienden lo que dicen o simplemente producen respuestas coherentes mediante procesos estadísticos.
Uno de los ejes principales es la diferencia entre inteligencia, comprensión y conciencia. Santiago explica cómo los grandes modelos del lenguaje funcionan a partir de predicciones estadísticas sobre palabras y tokens, lo que ha llevado a compararlos con “loros estocásticos”. Sin embargo, también reconoce que sus capacidades actuales obligan a replantear qué entendemos exactamente por inteligencia y hasta qué punto ciertos comportamientos pueden considerarse comprensión.
Gran parte del episodio se centra en el llamado grounding problem o problema del anclaje del significado. A través de ejemplos clásicos de la filosofía de la mente y del lenguaje, se discute cómo los seres humanos asociamos palabras con experiencias reales del mundo, mientras que las máquinas operan únicamente sobre símbolos y representaciones matemáticas. Esto lleva a debatir si una IA puede comprender realmente conceptos como “perro”, “dolor” o “color rojo” sin tener experiencia directa de ellos.
También se aborda el problema de la conciencia y los límites actuales tanto de la filosofía como de las neurociencias para explicarla. Santiago diferencia claramente entre simular emociones y experimentarlas realmente, introduciendo conceptos como los qualia y la experiencia subjetiva. Desde esta perspectiva, sostiene que las máquinas actuales no poseen emociones, sensaciones ni conciencia fenomenológica, aunque puedan generar discursos convincentes sobre ellas.
Otro tema importante es la relación entre filosofía y ciencia. Frente a enfoques más alejados del empirismo, Santiago defiende una filosofía estrechamente conectada con las ciencias cognitivas, la neurociencia y la inteligencia artificial. La conversación explora cómo la filosofía puede aportar marcos conceptuales, experimentos mentales y análisis críticos, mientras que la ciencia proporciona los datos empíricos necesarios para avanzar en estos problemas.
Además, hablamos sobre divulgación, escritura y lectura en la era digital. Santiago reflexiona sobre la evolución de los blogs, la pérdida de hábitos de lectura profunda y la importancia de escribir como herramienta para pensar. También comenta cómo la inteligencia artificial está obligando a replantear conceptos tradicionales como identidad, relaciones humanas, creatividad o incluso qué significa ser humano.
En la parte final, repasamos su trayectoria personal, su interés temprano por la informática y cómo terminó combinando filosofía, inteligencia artificial y ciencias cognitivas. También hablamos sobre docencia, educación y los retos de enseñar filosofía en una época marcada por la inmediatez tecnológica y la fragmentación de la atención.
Como cierre, se subraya la necesidad de mantener espacios de reflexión pausada y crítica en medio del actual entusiasmo tecnológico. Comprender qué son realmente estas tecnologías y cuáles son sus límites requiere no solo avances técnicos, sino también reflexión filosófica y diálogo interdisciplinar.
Para más info sobre Santiago: https://about.me/santiagosanchezmigallon
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Sun, 17 May 2026 - 51min - 387 - 394. Por qué tu productividad te agota
En este episodio hablo de una paradoja que llevo años viendo tanto en mí como en otros investigadores: cuanto mejor funciona tu sistema de productividad, más fácil es terminar sintiéndote desbordado otra vez. Aprendes GTD, Zettelkasten, time blocking o cualquier otro método, y durante un tiempo la sensación es buenísima. Capturas mejor las ideas, organizas mejor la información y consigues procesar más cosas. El problema aparece cuando esa nueva capacidad se convierte en permiso para asumir todavía más proyectos, más lecturas, más tareas y más compromisos. El sistema que parecía diseñado para darte claridad termina convirtiéndose en un contenedor de acumulación.
En el episodio reflexiono sobre cómo este fenómeno se ha vuelto mucho más visible en los últimos años. Autores como Andy Matuschak o Cal Newport llevan tiempo señalando que muchos sistemas de productividad y PKM terminan derivando hacia una acumulación infinita de información. El problema no suele ser falta de herramientas, sino precisamente lo contrario: que el sistema facilita guardar demasiado y cuestionar demasiado poco.
Una de las ideas centrales del episodio es que la salida no pasa por encontrar un sistema mejor, sino por aprender a eliminar. Y eliminar de verdad. No archivar indefinidamente ni mover tareas a listas de “algún día”. Borrar. El problema es que psicológicamente eso cuesta muchísimo porque cada nota, cada bookmark y cada tarea representa una hipótesis sobre el futuro: “quizás algún día esto me sirva”. Renunciar a esa posibilidad genera resistencia aunque, en la práctica, la mayoría de esas cosas nunca vuelvan a ser útiles.
También explico cómo replanteo la revisión semanal de GTD. En lugar de empezar revisando tareas y proyectos, intento comenzar revisando objetivos. Primero releo cuáles son las dos o tres direcciones reales en las que quiero avanzar y, solo después, vuelvo a mirar las listas. Ese pequeño cambio transforma completamente la revisión porque la pregunta deja de ser “¿podría servirme?” y pasa a ser “¿esto está alineado con lo que quiero conseguir?”. Y cuando la respuesta es no, el elemento se elimina en lugar de seguir aplazándolo indefinidamente.
Otra parte importante del episodio es la “prueba del enlace”, una técnica que utilizo especialmente en Obsidian para decidir qué notas merece la pena conservar. Cuando tengo dudas sobre una nota, intento conectarla con otras ideas ya existentes en mi sistema. Si aparecen conexiones naturales, significa que la idea forma parte de algo que realmente estoy pensando y desarrollando. Si no consigo encontrar conexiones reales, normalmente eso indica que la nota era ruido o una idea capturada por inercia.
En el fondo, el episodio termina siendo una reflexión sobre la relación con nuestro yo futuro. Capturar y guardar constantemente implica asumir que esa persona futura tendrá más tiempo, más energía o más capacidad para procesarlo todo. Y la realidad es que probablemente tendrá exactamente las mismas limitaciones que tenemos hoy. Por eso la pregunta importante no es “¿podría esto serme útil?”, sino “¿quiero que mi yo futuro tenga que ocuparse de esto?”.
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Sun, 10 May 2026 - 18min - 386 - 393. Entre la química, la filosofía y el futuro de la ciencia, con Guillermo Restrepo
Hoy conversamos con Guillermo Restrepo, investigador en el Instituto Max Planck de matemáticas en las ciencias, cuyo trabajo combina química, matemáticas, historia y filosofía de la ciencia. La conversación gira en torno a entender la química no solo como una práctica experimental, sino como una forma de conocimiento que plantea preguntas conceptuales, sociales y éticas.
Uno de los ejes principales es la filosofía de la química, entendida como una rama de la filosofía de la ciencia que analiza qué hace única a la química y cómo se relaciona con otras ciencias como la física o la biología. Frente al enfoque habitual del químico, centrado en sintetizar sustancias, esta perspectiva introduce cuestiones más amplias, como el impacto social de los materiales, las implicaciones éticas de la investigación o la naturaleza de conceptos como sustancia o reacción. También se discute si la química puede reducirse a la física o si posee una autonomía conceptual propia.
Se aborda por qué estas preguntas no suelen formar parte del día a día científico. Restrepo señala que la historia de la química, especialmente desde el siglo XIX, ha estado marcada por una fuerte presión por producir resultadossustancias, lo que ha orientado la formación hacia objetivos prácticos. Esto, junto con la creación de comunidades académicas separadas, ha generado una distancia entre científicos y filósofos.
Otro tema clave es la tensión entre especialización e interdisciplinariedad. Aunque la especialización ha permitido grandes avances, también ha fragmentado el conocimiento. Se plantea la necesidad de enfoques más integradores que permitan conectar disciplinas y recuperar una visión más global de la ciencia.
Una parte relevante del episodio se centra en el trabajo de Restrepo sobre la tabla periódica. A partir de datos empíricos y herramientas matemáticas, propone entenderla como una estructura basada en relaciones de semejanza y de orden entre elementos. Este enfoque permite interpretarla como una estructura matemática, similar a una red, y conecta con intuiciones ya presentes en el trabajo de Mendeleev.
También se discuten estudios históricos que muestran una paradoja: el conocimiento químico crece de forma exponencial, pero su diversidad disminuye. La investigación se concentra en unos pocos elementos, lo que refleja sesgos tanto científicos como sociales. Este problema se extiende a la inteligencia artificial, que tiende a reproducir esos mismos patrones si se entrena con datos poco diversos.
En la parte final, se explora su trayectoria personal y su forma de investigar, basada en la curiosidad y en conectar ideas de distintas disciplinas. Muchas de sus ideas surgen fuera de la química, al interactuar con otras áreas o contextos.
Como cierre, se subraya la importancia de la divulgación. Generar conocimiento no es suficiente si no se comunica de forma comprensible. El valor de la ciencia depende también de su capacidad para ser compartida.
Para más información sobre su trabajo, puedes consultar su web https://sites.google.com/site/guillermorestrepo/Home y su perfil en Google Scholar https://scholar.google.com/citations?user=b4CW5CEAAAAJ&hl=en, o contactarle en restrepo@mis.mpg.de.
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Sun, 26 Apr 2026 - 1h 05min - 385 - 392. Escribir cuesta menos si sabes cómo
Investigar está en todo, pero transformar ideas en contenido no siempre es un proceso directo. En este episodio abordo un problema muy común: el bloqueo a la hora de escribir o crear, esa sensación de quedarte frente a la página en blanco sin saber cómo empezar o cómo avanzar.
La causa principal de este bloqueo no suele ser técnica, sino conceptual: no tener las ideas claras. Podemos tener habilidades de escritura o experiencia, pero si no sabemos exactamente qué queremos decir, es muy difícil construir algo sólido.
A esto se suma un segundo factor frecuente: la sensación de desbordamiento ante proyectos grandes. Incluso cuando las ideas están más o menos definidas, el tamaño del contenido (como un artículo científico o un informe extenso) puede generar fricción y dificultar el arranque.
A partir de aquí, planteo dos formas extremas de abordar este problema. La primera es el enfoque “a las bravas”: empezar a escribir sin planificación previa, volcando todo lo que se tenga en mente y confiando en que la estructura aparecerá a través de iteraciones sucesivas de corrección, recorte y mejora.
Este enfoque funciona especialmente bien en contenidos cortos o familiares, donde ya existe una estructura implícita (como en el caso de un email). Sin embargo, en contenidos más complejos puede resultar ineficiente, ya que obliga a reconstruir varias veces el texto hasta encontrar una forma coherente.
En el extremo opuesto está el enfoque basado en estructura. Aquí no se empieza a escribir hasta tener clara una escaleta simple con los puntos clave que se quieren tratar. Esa estructura actúa como un mapa que guía todo el proceso posterior.
La clave es mantener esa estructura lo más compacta posible al principio, evitando convertirla en texto. A partir de ahí, el trabajo consiste en desarrollar cada parte de forma progresiva, lo que reduce la fricción y permite avanzar con mayor control.
Este enfoque es especialmente útil en contenidos largos o técnicos, como artículos científicos o libros, donde es necesario organizar muchas ideas. En estos casos, la estructura puede refinarse por niveles, descomponiendo cada sección en subapartados cada vez más específicos.
Sin embargo, no todos los contextos requieren este nivel de planificación. En contenidos más abiertos o creativos, la estructura puede no existir al inicio y emerger durante el propio proceso de creación mediante iteración.
En la práctica, muchas veces se utiliza un enfoque intermedio. Este episodio es un ejemplo: partiendo de una estructura mental básica (plantear el problema, analizarlo y proponer soluciones), el contenido se ha desarrollado de forma progresiva sin un guion detallado escrito previamente.
Este enfoque híbrido combina dirección inicial con flexibilidad durante la ejecución, aunque también tiene limitaciones, como el riesgo de olvidar ideas o perder precisión si no hay revisión posterior.
En definitiva, el bloqueo frente a la página en blanco no es tanto un problema de escritura como de claridad y de enfoque. Definir qué se quiere decir y decidir cómo estructurarlo son los dos pasos clave para poder avanzar en cualquier tipo de contenido.
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Sat, 18 Apr 2026 - 17min - 384 - 391. Cómo encontrar partners que impulsen tu investigación fuera de la academia
Si eres investigador y piensas que “vender” tu investigación no va contigo, este episodio es para ti. Porque hay algo que conviene asumir: si quieres que tu investigación avance más allá del laboratorio, vas a necesitar conectar con empresas. No es solo una cuestión económica, es una cuestión de impacto.
Una estrategia habitual para encontrar partners es el contacto directo, empresa a empresa. Funciona, pero tiene un problema claro: no es escalable. Requiere tiempo, esfuerzo y entrar en dinámicas de ventas y negociación que muchos investigadores no dominan o directamente evitan.
En este episodio planteo una alternativa mucho más eficiente: los eventos de partnering. Son espacios diseñados para conectar investigadores, empresas e inversores en pocos días, concentrando múltiples reuniones con organizaciones que ya tienen predisposición a colaborar.
Comparto mi experiencia reciente en BioEurope Spring 2026 (Lisboa), un evento internacional con más de 1.500 participantes. El funcionamiento es sencillo: accedes a una plataforma de matching, filtras perfiles según tus intereses y solicitas reuniones. Si hay interés mutuo, se agenda automáticamente un encuentro de 30 minutos durante el evento.
En nuestro caso, acudimos con un objetivo claro: encontrar partners para avanzar un proyecto en oncología hacia ensayos clínicos, una fase donde la colaboración con empresa es imprescindible. A partir de ahí, identificamos compañías relevantes, enviamos mensajes muy concisos explicando qué hacemos y qué buscamos, y cerramos reuniones.
Aquí hay una clave importante: la claridad. Tanto en los mensajes como en las reuniones, necesitas un pitch muy directo (2–3 minutos) donde se entienda rápidamente qué ofreces y qué necesitas. No es el lugar para presentaciones largas ni exceso de detalle técnico.
Durante las reuniones pueden surgir oportunidades inesperadas, pero también es fácil perder tiempo si no se va preparado. Es fundamental revisar previamente la empresa, entender su actividad y evitar compartir información confidencial sin acuerdos previos. Si hay interés real, los siguientes pasos (como NDAs) deben moverse rápido.
También es importante gestionar bien la parte económica: si estás explorando servicios, intenta obtener al menos un rango de precios durante la reunión. Y si te ofrecen algo, pide siempre validación: casos reales, resultados o evidencia.
Además de las reuniones, estos eventos ofrecen otras oportunidades: stands de empresas donde interactuar sin cita previa y presentaciones donde startups explican su tecnología y buscan inversión, mostrando claramente cómo conectan ciencia y negocio.
En definitiva, los eventos de partnering son una herramienta muy potente para cualquier investigador que quiera llevar su trabajo más lejos, permitiendo acceder de forma mucho más eficiente a partners que de otra manera serían difíciles de alcanzar.
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Thu, 02 Apr 2026 - 30min - 383 - 390. ¿Qué nos enseñan la creación musical y la improvisación sobre cómo surgen las ideas?
En este episodio retomo una idea que llevaba tiempo rondándome: hasta qué punto los procesos de investigación, creación y composición musical comparten una misma lógica de fondo. No tanto a nivel superficial, sino en cómo se generan, organizan y conectan las ideas. A partir de mi experiencia reciente volviendo a Ableton Live, un software de producción musical que permite crear, editar y combinar sonidos mediante loops y pistas, utilizo la creación musical como un laboratorio para observar estos procesos en acción.
El punto de partida es el modo sesión de Ableton, que permite trabajar de forma no lineal, combinando elementos en tiempo real. Esto introduce una improvisación que no es completamente libre, pero tampoco está encorsetada. El problema aparece cuando queremos que esa exploración tenga sentido: demasiadas opciones pueden bloquear el avance. Para evitarlo, propongo un método iterativo basado en reducir la complejidad, empezar con pocos elementos, explorar combinaciones, seleccionar las que funcionan y dejar reposar el material antes de tomar decisiones.
A partir de esas combinaciones surgen bloques principales que luego se ordenan en el tiempo. La estructura no se define al inicio, sino que emerge después. El siguiente paso es trabajar las transiciones entre esos bloques, que son las que realmente dan coherencia al conjunto. Una vez construido ese esqueleto, se añaden nuevas capas y se refina el resultado en ciclos sucesivos, con cuidado de no caer en el perfeccionismo infinito.
Este proceso conecta directamente con la escritura y, en general, con la generación de ideas. También con metodologías como Zettelkasten, donde pequeñas unidades se combinan para formar estructuras más complejas. La idea de fondo es clara: crear no es tanto partir de cero como diseñar un sistema que facilite conexiones interesantes dentro de un marco con ciertas restricciones.
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Thu, 26 Mar 2026 - 27min - 382 - 389. Hazte amigo del revisor 2 para mejorar tu investigación
En este episodio parto de una idea bastante simple: la investigación no está aislada de nada, ni de la imaginación ni de los personajes ficticios. De hecho, muchas veces pensamos mejor cuando somos capaces de ponerle “caras” a procesos mentales que en realidad son abstractos. Por eso empiezo con algo muy reconocible, ese ángel y ese demonio que aparecían en los dibujos cuando había que tomar una decisión. No es tanto por lo psicológico, sino por lo práctico: ya desde pequeños hemos aprendido a representar conflictos internos con figuras.
A partir de ahí doy un paso más y entro en el síndrome del impostor, que en el fondo es otra versión de esas voces, pero más sofisticada y bastante más incómoda. Aquí ya no hay equilibrio entre dos opciones, sino una voz dominante que nos hace dudar continuamente de nosotros mismos. Y lo interesante es que esta voz no hay que invocarla, aparece sola. Todos la conocemos y, aunque en algunos contextos sabemos gestionarla mejor que en otros, suele ser más un freno que una ayuda.
Y entonces introduzco el tercer “personaje”, que es el núcleo del episodio: el famoso Revisor 2. Algo que empieza como meme pero que en realidad refleja muy bien una experiencia común en investigación. Ese revisor que te cuestiona todo, que encuentra problemas donde no los habías visto y que, en el peor de los casos, te complica bastante la vida. Pero precisamente por eso, porque es incómodo, puede ser útil si sabemos cómo integrarlo.
La idea que propongo es bastante directa: ¿por qué no traer ese Revisor 2 a nuestro propio proceso de trabajo? Es decir, cuando estamos escribiendo, diseñando un experimento o desarrollando una idea, parar un momento e invitar a esa voz crítica. No como algo destructivo, sino como una herramienta para detectar huecos, errores o supuestos que estamos dando por buenos sin cuestionarlos. Es una forma de introducir crítica antes de que venga de fuera.
Ahora bien, esto no es gratis. Igual que un revisor externo puede pasarse de la raya, nuestro Revisor 2 interno también puede hacerlo. Puede hacernos perder tiempo, sobredimensionar problemas o incluso desviarnos de lo que realmente queríamos hacer. Por eso la clave no es solo invocarlo, sino aprender a responderle. Filtrar, aceptar lo que aporta valor y descartar lo que no tiene sentido.
Y aquí hay un punto que me parece importante: visualizarlo ayuda. Ponerle forma, nombre o incluso asociarlo a alguien concreto hace que ese proceso sea más manejable. Deja de ser una autocrítica difusa y pasa a ser casi un diálogo. Y eso, en la práctica, facilita mucho integrarlo en el día a día de la investigación.
En el fondo, el mensaje es bastante sencillo: todos tenemos ya voces internas, algunas más útiles que otras. El síndrome del impostor no lo elegimos, pero el Revisor 2 sí podemos decidir cuándo y cómo utilizarlo. Y si se usa bien, puede convertirse en una herramienta bastante potente para mejorar cómo pensamos y cómo investigamos.
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Episodios relacionados: 379, 374, 372, 370
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Wed, 18 Mar 2026 - 12min - 381 - 388. Lo que la bioquímica sabe del aceite de oliva virgen que los titulares de nutrición no cuentan, con Jesús de la Osada
¿Qué sabemos realmente, a nivel molecular, sobre el efecto del aceite de oliva en la salud cardiovascular?
Jesús de la Osada lleva más de treinta años investigando las bases moleculares de la aterosclerosis y el papel de los componentes de la dieta mediterránea en la salud cardiovascular. En este episodio repasa cómo se construye conocimiento riguroso en un área donde la divulgación de baja calidad abunda, y qué significa eso en términos de lo que podemos afirmar con fundamento sobre el aceite de oliva virgen extra.
La investigación del grupo arrancó cuando los estudios disponibles medían únicamente colesterol total, un marcador tan poco específico que el aceite de oliva resultó neutro y quedó décadas fuera del foco. Con la llegada de modelos animales que reproducen aterosclerosis en semanas y el avance de la química analítica, el panorama cambió. El aceite de oliva virgen extra contiene cerca de 400 compuestos identificados. El candidato inicial, el ácido oleico por ser el componente mayoritario, fue descartado experimentalmente. El compuesto que concentra hoy el trabajo del grupo es el escualeno: el más abundante, el más estable durante el almacenamiento y el que se absorbe y acumula en órganos. Es además un intermediario universal en la biosíntesis de esteroles, lo que explica su presencia en organismos tan distintos como el olivo o el tiburón, y su coincidencia en las dos poblaciones con menor mortalidad cardiovascular históricamente documentada: la mediterránea y la japonesa.
Estudiarlo de forma aislada presenta un problema importante: fuera de su matriz natural, el escualeno se oxida con facilidad. La solución que el grupo ha desarrollado en colaboración con el Instituto de Nanomateriales de Aragón es la encapsulación en nanopartículas que aíslan el compuesto y replican la protección que ejerce el propio aceite. En paralelo, trabajan con un aceite de oliva virgen enriquecido en escualeno y un compuesto fenólico, desarrollado junto a una empresa chipriota, cuyos resultados preliminares son prometedores.
Dedicamos parte de la conversación a la diferencia entre evidencia in vitro y evidencia clínica, y por qué esa distinción es relevante para evaluar las afirmaciones que rodean a suplementos y nutracéuticos. El marco regulatorio para uso alimentario no exige demostrar eficacia, solo ausencia de toxicidad. Eso permite construir argumentos sobre mecanismos reales sin evidencia de que funcionen en humanos a las dosis habituales. No es necesariamente fraudulento, pero el salto entre ambas cosas rara vez se explicita.
Hablamos también del estado actual del diagnóstico cardiovascular. Más allá del colesterol total y la distinción LDL/HDL, hay marcadores con mayor valor predictivo que no se usan de rutina: la Lp(a), el tamaño de las partículas de LDL, o la cuantificación de ApoB-100, que refleja el número de partículas en circulación independientemente del colesterol que transportan. La razón por la que estos marcadores no se incorporan de forma sistemática no es científica sino económica. Lo mismo ocurre con la farmacogenómica aplicada a estatinas: sabemos que los citocromos P450 implicados en su metabolismo tienen variantes con distinta actividad, pero la caracterización de cada paciente antes de prescribir sigue siendo la excepción, no la norma.
Página Web del grupo: https://osada.unizar.es
Nuevos aceites: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mnfr.70223
Escualeno: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/mnfr.201800136
Aceite de oliva virgen: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mnfr.201100668
Nuevos modelos para estudio de aterosclerosis: https://www.imrpress.com/journal/FBL/11/1/10.2741/1852
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Wed, 11 Mar 2026 - 1h 04min - 380 - 387. Cuando una proteína "huérfana" encuentra a su familia. Con Sebastián Brauchi
En este episodio hablo con Sebastián Brauchi, investigador de la Facultad de Medicina de la Universidad Austral de Chile en Valdivia, sobre un trabajo que me llamó la atención desde el primer momento: la reclasificación de GPR89, una proteína que lleva décadas mirándosenos a la cara sin que supiéramos realmente quién era. Una proteína presente en plantas, animales y hongos, conservada durante más de mil millones de años, y cuya verdadera función quizás nunca habíamos interpretado correctamente. A veces no se trata de descubrir algo completamente nuevo, sino de mirar con otras herramientas algo que siempre ha estado ahí.
GPR89 llevaba el nombre de receptor de proteína G casi por defecto, asignado en los tiempos del Proyecto Genoma Humano a proteínas de función desconocida. Lo que Sebastián y su equipo proponen, a través de análisis evolutivo comparado y herramientas de inteligencia artificial, es que en realidad estaríamos ante un transportador facilitativo con hermanas de familia que nadie ha descrito de forma rigurosa. La hipótesis se construye rastreando la proteína en distintos organismos, analizando qué partes de la secuencia se han mantenido intactas a lo largo del tiempo y cuáles han cambiado, y comparando estructuras predichas con millones de proteínas conocidas. Fue Luca Robertson, el doctorando que lleva el peso experimental del trabajo, quien descubrió durante ese rastreo bioinformático que GPR89 no es una rareza aislada sino que pertenece a una subfamilia entera de transportadores sin estudiar. Una proteína huérfana que, de repente, tiene apellidos y familia numerosa.
Hablamos también de cómo funciona un laboratorio en el sur de Chile con recursos limitados —fabricando piezas de microscopio, escribiendo código propio, montando infraestructura de supercomputación desde cero— y de la filosofía que hay detrás: construir una operación lo más autocontenida posible para poder hacerse las preguntas que a uno le dan la gana sin depender de otros para lo básico. Una forma de trabajar que tiene tanto de pragmatismo como de vocación. Y terminamos con una de las ideas más honestas que se pueden decir en este oficio: que la pregunta del momento ya no es tanto cómo resolver los problemas sino qué vale la pena preguntarse. Ese juicio, esa capacidad de orientar la curiosidad, es lo que la automatización no va a reemplazar fácilmente, y lo que hay que cultivar en los estudiantes antes que cualquier otra cosa.
Sobre Sebastián Brauchi
Bioquímico de formación, con doctorado bajo la supervisión de Ramón Latorre y postdoctorado en Harvard con David Clapham. Dirige su laboratorio en la Universidad Austral de Chile desde 2008. También es director de departamento, escalador de roca y, según él mismo, alguien que prefiere los cerros a los campus.
Enlaces
Artículo comentado en el episodio: https://www.csbj.org/article/S2001-0370(25)00471-4/fulltextPublicaciones de Sebastián: https://www.researchgate.net/profile/Sebastian-BrauchiContacto: sbrauchi@uach.clSi el episodio te ha resultado interesante, puedes apoyarlo dándole a like, suscribiéndote o compartiéndolo en tu plataforma habitual (Spotify, Apple Podcasts, iVoox, YouTube, etc.). Eso ayuda a que este podcast siga creciendo y llegue a más personas.
Thu, 05 Mar 2026 - 53min - 379 - 386. Más allá del código: cómo la IA redefine la ingeniería del software, con Jordi Cabot
Hoy conversamos con Jordi Cabot, investigador en ingeniería del software en el Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) y profesor afiliado en la Universidad de Luxemburgo. Su trabajo se centra en cómo desarrollar better software faster: crear software más rápido y con menos errores mediante modelado, desarrollo dirigido por modelos e inteligencia artificial.
Partimos de una pregunta central: ¿está la inteligencia artificial transformando radicalmente la ingeniería del software? Jordi defiende que el desarrollo de software es una ingeniería, no un arte. Igual que en la construcción de un edificio, primero se definen requisitos, luego se diseñan modelos y solo después se construye el sistema. El problema no es escribir código, sino asegurar que el software haga exactamente lo que el usuario necesita.
Hablamos del desarrollo dirigido por modelos, donde el sistema se describe mediante modelos de datos, comportamiento e interfaz. A partir de ellos puede generarse automáticamente gran parte del código, dejando los aspectos más específicos para programación manual. Este enfoque, que hoy se comercializa como low-code, no es nuevo, pero está cobrando fuerza en el contexto actual.
Analizamos también el llamado vibe coding, es decir, generar aplicaciones directamente en lenguaje natural con ayuda de modelos de lenguaje. Frente a esta aproximación, Jordi propone usar la IA para generar modelos (los “planos”) y no directamente el código final, lo que permite validar la estructura antes de construir el sistema y reducir errores ocultos.
Abordamos la idea recurrente de que la IA hará desaparecer a los programadores. Según Jordi, cada revolución tecnológica ha generado ese temor, pero la realidad es que cuanto más fácil es crear software, más software se produce y mayor es la necesidad de profesionales capaces de entender, validar y diseñar sistemas complejos.
También discutimos el concepto de software responsable: sistemas energéticamente sostenibles, sin sesgos, accesibles y adaptables a distintos perfiles de usuario. La IA puede facilitar esa personalización, pero también introduce riesgos que deben gestionarse con criterio.
Finalmente, hablamos de su libro Research Rants y de los retos actuales del sistema científico: la presión por publicar, la competitividad extrema y el impacto creciente de la IA en la escritura y evaluación de artículos. Una conversación sobre software, inteligencia artificial y el futuro de la investigación.
Enlaces:
· Web de Jordi Cabot: https://jordicabot.com
· Plataforma BESSER (low-code open source): https://besser-pearl.org/
· Libro Research Rants: https://research-rants.com/ y https://lowcode-book.com/
· Grupo en LIST: https://www.list.lu
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Thu, 26 Feb 2026 - 56min - 378 - 385. Cómo enfrentarnos a las evaluaciones de grants asistidas por IA
¿Te imaginas obtener un 94% o un 95% en una convocatoria Marie Curie y aun así quedarte fuera porque el corte está en el 96%? Eso es lo que ha ocurrido recientemente. Un umbral que hace unos años rondaba el 90–91% ahora se sitúa en cifras que rozan la perfección. Y no es un caso aislado: está pasando en proyectos europeos, ERC y otras convocatorias. El sistema se ha vuelto mucho más competitivo y la pregunta ya no es solo cómo escribir una buena propuesta, sino qué está cambiando para que necesitemos prácticamente la excelencia absoluta para entrar.
Una de las causas más evidentes es el uso masivo de inteligencia artificial por parte de los solicitantes. Investigadores con buenas ideas y buen currículum, pero menos tiempo o habilidad de redacción, ahora pueden generar propuestas sólidas con apoyo de estas herramientas. Resultado: más solicitudes y, en promedio, mejor presentadas. Si aumenta el número de propuestas competitivas, el corte necesariamente sube.
Pero el cambio también está en la evaluación. Cada vez hay más indicios de que se utilizan modelos de lenguaje para realizar un primer filtrado: cargar las bases, cargar la propuesta y pedir una evaluación por criterios. Después, el evaluador humano revisa las mejor puntuadas. Podemos debatir si es adecuado o no, pero lo prudente es asumir que puede estar ocurriendo y prepararse para ello.
Eso implica actuar en dos niveles. Primero, competir mejor: leer en profundidad las bases, entender exactamente qué se evalúa y formular el proyecto con el lenguaje y las palabras clave que activan la máxima puntuación. No basta con tener buenas ideas; deben estar expresadas como espera la convocatoria. Segundo, simular el filtro algorítmico: evaluar nuestra propuesta con distintos modelos, varias veces, identificar patrones de debilidad y corregirlos de forma iterativa. No infinitamente, pero sí lo suficiente para eliminar puntos ciegos.
Después llega la fase humana. Ahí importa la coherencia global, la claridad y la credibilidad científica. En ese punto es clave obtener feedback de supervisores, colegas con experiencia o incluso consultores especializados. Porque aunque la IA pueda filtrar, la decisión final sigue dependiendo de personas.
Y una última idea estratégica: no apostar todo a una única convocatoria. Diversificar, buscar programas nicho menos masificados y reducir la densidad competitiva puede ser tan importante como optimizar el texto. La carrera investigadora implica aplicar de forma constante. Si el sistema cambia, nuestra manera de prepararnos también debe cambiar.
Puedes contactarme a horacio@horacio-ps.com si quieres hablar más en detalle de todos estos procesos y recibir asistencia.
Thu, 19 Feb 2026 - 24min - 377 - 384. Investigación aplicada al agua y como sobrevivir a la maratón investigadora junto a Adrián López-Ballesteros
Hoy hablamos de modelización hidrológica, pero también, y quizá sobre todo, de lo que significa investigar en España hoy.
Adrián López-Ballesteros nos explica cómo se construye un modelo hidrológico, qué significa realmente eso de “gemelo digital”, cómo se calibra, por qué lo difícil no es montarlo sino hacerlo funcionar y cómo se utilizan estos modelos para responder preguntas del tipo “¿qué pasaría si…?”. Desde cambios en cultivos hasta escenarios de lluvias extremas, pasando por gestión de recursos hídricos e impacto ambiental.
Entramos en dos casos muy concretos:
A) Por un lado, el Mar Menor: qué está ocurriendo a nivel de cuenca, por qué la eutrofización no es un problema aislado sino sistémico y qué muestran los modelos cuando se evalúan distintas medidas de actuación. Una idea clave: las soluciones aisladas tienen efecto limitado; las combinaciones generan efectos sinérgicos mucho más relevantes. Ciencia aplicada que intenta dialogar con la administración y evaluar si las medidas que se están implementando realmente funcionan.
B) Por otro lado, la DANA de Valencia (2024). Aquí la conversación se vuelve especialmente interesante: modelos hidrológicos e hidráulicos validados con “sensores sociales”, es decir, datos geolocalizados extraídos de redes sociales para contrastar hasta dónde llegó el agua y en qué momento. Ciencia frente a bulos. Modelización frente a ruido. Y una reflexión sobre cómo la frontera entre ingeniería e informática, la llamada hidroinformática, puede abrir nuevas vías de investigación y desarrollo de herramientas útiles para otros investigadores.
Hablamos también de herramientas abiertas, de Google Earth Engine, de reducir la curva de aprendizaje de modelos complejos como SWAT y de qué significa “éxito” en investigación. Para Adrián, ser útil. Desarrollar herramientas que otros puedan usar. Cerrar el ciclo entre investigación, publicación y divulgación.
Y, finalmente, entramos en la parte menos técnica pero más estructural: la carrera investigadora como maratón, o incluso como 90K. Becas predoctorales, Juan de la Cierva, Marie Curie, Ramón y Cajal. Competencia creciente. Inteligencia artificial y redacción de propuestas. Métricas, perfiles R1–R4, sesgo del superviviente, estabilidad, familia y decisiones personales.
Una conversación honesta sobre incertidumbre, vocación, presión y equilibrio. Sobre cuándo seguir, por qué seguir y hacia dónde orientar la energía. Porque investigar no es solo publicar: es sostener en el tiempo una forma de estar en el mundo.
Enlaces mencionados en el episodio:
- Publicaciones de Adrián sobre Mar Menor y DANA: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2025.105966 (DANA); https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.125033 (Mar Menor 1); https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160144 (Mar Menor 2); https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127150 (Mar Menor 3)
- Canal de YouTube de Adrián López-Ballesteros (@AdrLBallesteros): https://www.youtube.com/@AdrLBallesteros, https://youtube.com/playlist?list=PLc5YYSH07rwBuwL3ykA_m4CCsUJzi-VC6&si=BDtGt8OWNia3fPCH (📢Divulgación Científica🌍)
- Documento “La carrera investigadora en España en una mirada”: https://www.fecyt.es/publicaciones/researcher-career-path-spain-glance
- Recursos sobre perfiles R1–R4: https://www.upv.es/entidades/vinv/2025/10/03/descriptores-de-perfil-investigador-r1-r4/
Mon, 16 Feb 2026 - 52min - 376 - 383. Inteligencia artificial y comportamiento social: una mirada desde los sistemas multi-agente, con Carles Sierra
Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza.
Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales.
Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional.
La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación.
Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China.
En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación.
Recursos mencionados
- Hanabi (juego cooperativo): https://boardgamegeek.com/boardgame/98778/hanabi
- Teoría del equilibrio de Nash: https://en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium
- Congreso IJCAI: https://ijcai.org/
- Congreso AAMAS: https://aamas.org/
- Proyecto ADA (China): red de satélites con LLMs embebidos
Para contactar a Carles Sierra:
- Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): https://www.iiia.csic.es/~sierra/
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Sat, 07 Feb 2026 - 50min - 375 - 382. Investigación exploratoria: del cribado químico a la creación sonora
En este episodio de _Investigando la Investigación_ reflexiono sobre una forma de investigar que no siempre parte de una pregunta clara ni de una metodología cerrada: la investigación exploratoria. Una investigación que surge al hacer, al probar y al interactuar con sistemas que nos devuelven feedback, incluso cuando no sabemos exactamente qué estamos buscando.
Parto del propio recorrido del podcast, que comenzó centrado en investigación académica en informática y que, con el tiempo, se ha ido abriendo a otras ciencias, a las humanidades, al arte y, en general, a cualquier contexto donde exista un proceso investigador. Tras cerca de 380 episodios, el objetivo sigue siendo el mismo: documentar y explorar cómo se investiga, dentro y fuera de los marcos académicos reglados.
Para concretar esta idea, comparo dos contextos muy distintos. Por un lado, la investigación que hacemos en mi grupo de investigación, basada en el screening computacional de miles o millones de compuestos químicos para identificar posibles candidatos con utilidad farmacológica u otras aplicaciones. Se trata de un proceso altamente metodológico, algorítmico y con métricas objetivas bien definidas. Por otro lado, mi exploración personal en la creación sonora y musical, utilizando herramientas de producción digital desde una posición no profesional y completamente autodidacta.
A partir de esta comparación, una de las conclusiones centrales del episodio es que la ausencia de una pregunta de investigación clara al inicio no invalida el proceso investigador. En los contextos exploratorios, la pregunta, la metodología y los criterios de evaluación pueden emerger progresivamente, a medida que el investigador interactúa con el sistema que está explorando. Además, el hecho de trabajar con respuestas subjetivas, como ocurre en la investigación sonora, no convierte la investigación en algo arbitrario: esas respuestas forman parte del propio objeto de estudio y proporcionan un feedback relevante.
En este sentido, la diferencia entre una investigación más objetiva y una exploratoria no es la existencia o no de rigor, sino el tipo de señal que se obtiene. En el cribado de compuestos químicos, la molécula no responde al investigador; en la exploración sonora, el sonido sí lo hace, generando sensaciones que informan el proceso. En ambos casos, sin embargo, existe un proceso sistemático de acumulación de experiencia, reflexión y generación de conocimiento.
De esta exploración musical surgen también conclusiones metodológicas concretas. Por ejemplo, he identificado flujos de trabajo que para mí resultan más eficientes, como trabajar con un número reducido de pistas o instrumentos. También he observado la importancia del caos y la aleatoriedad frente a enfoques completamente deterministas, tanto en la preparación del sistema como en la ejecución. Estas decisiones, aunque personales, forman parte del resultado de la investigación y pueden ser compartidas y discutidas.
Este episodio sirve además como punto de partida de una nueva línea dentro del podcast, centrada en procesos de investigación exploratoria, especialmente en contextos donde la pregunta y la metodología se definen a posteriori. En próximos episodios entraré en ejemplos más concretos y compartiré material sonoro como apoyo, entendiendo ese resultado final casi como material suplementario, mientras que el foco principal sigue siendo el proceso investigador.
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Wed, 04 Feb 2026 - 16min - 374 - 381. De escribir código a orquestar agentes: así está cambiando la programación con IA
En este episodio de Investigando la Investigación me adentro en un terreno más técnico de lo habitual para hablar de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la programación y, sobre todo, del cambio de paradigma que estamos viviendo en la forma de desarrollar software. Empiezo recordando cómo usábamos —y muchos seguimos usando— modelos como ChatGPT para programar: pedir fragmentos de código, copiarlos en un editor, ejecutarlos, detectar errores y volver a iterar en un proceso manual y relativamente lento. Ese enfoque sigue siendo útil, pero empieza a quedarse corto frente a lo que está apareciendo ahora.
En los últimos meses han surgido muchas herramientas que introducen la llamada programación basada en agentes. Ya no hablamos solo de generar código, sino de sistemas que analizan una petición, la descomponen en tareas, orquestan agentes que trabajan en paralelo y deciden cómo implementar una solución completa. Menciono brevemente algunas de estas herramientas, pero el foco del episodio se centra en Cursor, que a día de hoy me parece una de las opciones más completas. Cursor es, en esencia, un fork de Visual Studio Code que integra este enfoque y permite trabajar con proyectos reales, con múltiples ficheros, relaciones complejas y ejecución directa del código generado.
Uno de los puntos clave del episodio es entender los distintos modos de trabajo de Cursor. Por un lado está el modo pregunta, pensado para discutir ideas y requisitos sin generar código. Luego está el modo plan, donde el sistema traduce esas ideas en un plan detallado de implementación que conviene revisar con calma y nunca aceptar a la primera. A partir de ahí entramos en el modo agente o de construcción, donde la herramienta despliega uno o varios agentes que implementan el plan, a menudo en paralelo. Finalmente, el modo depuración introduce un enfoque muy interesante basado en la generación y comprobación sistemática de hipótesis para localizar errores, de una forma mucho más transparente que los métodos anteriores.
También hablo de aspectos prácticos importantes, como la posibilidad de elegir distintos modelos de lenguaje según la tarea, la necesidad de controlar bien los permisos que damos a los agentes y la importancia crítica del versionado del código para poder volver atrás cuando una iteración rompe algo que antes funcionaba. Dedico además parte del episodio a explicar las limitaciones del contexto y la memoria de estos sistemas y cómo gestionar sesiones largas para evitar errores sutiles.
Para cerrar, planteo una reflexión más general: el rol del programador está cambiando hacia uno más cercano al de gestor de proyectos. Cada vez menos escribimos código línea a línea y cada vez más diseñamos planes, supervisamos agentes y validamos resultados. En este nuevo escenario, el trabajo realmente crítico pasa a ser el diseño de buenos planes y, sobre todo, de tests sólidos y fiables, que se convierten en el verdadero contrato del sistema. Todo apunta a que este cambio no ha hecho más que empezar.
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PD: Episodios relacionados: 234, 240, 309, 340, 341, 378
Sun, 01 Feb 2026 - 45min - 373 - 380. Cuando no posponer crea un agujero negro mental
En este episodio parto de algo que, a primera vista, parece no tener nada que ver con la investigación que hago en mi grupo de investigación ni con el día a día de cualquiera de nosotros: los agujeros negros. Uso el límite de Chandrasekhar como excusa conceptual para hablar de otra cosa muy distinta. Igual que una estrella colapsa cuando supera cierta masa crítica, las personas colapsamos cuando superamos nuestro propio límite de tareas simultáneas. No importa que las tareas sean fáciles o cortas: a partir de cierto número aparece una fricción cognitiva enorme que lo vuelve todo inmanejable.
La idea clave es sencilla y bastante poco glamurosa: no podemos tenerlo todo delante a la vez. La mayoría tenemos listas interminables de cosas por hacer, pero casi nunca es necesario —ni realista— ejecutarlas todas hoy. Mi propuesta es volver de forma deliberada a una cota inferior de ese “límite de Chandrasekhar” personal: quedarnos solo con tres, cinco tareas como máximo en el corto plazo, las únicas que realmente vamos a ejecutar. El resto no se eliminan, simplemente desaparecen de nuestra vista para no consumir energía mental. No es procrastinar, es organizar la ejecución.
Donde esto se vuelve especialmente delicado es en el correo electrónico. El email mezcla tareas, información, seguimientos y ruido, todo sin estructura clara. Aquí cuento cómo uso la opción de posponer correos, por ejemplo en Gmail, pero con cabeza: no mandar todo a la misma fecha futura, sino distribuirlos según urgencia y prioridad. Algunos volverán en días, otros en semanas, otros quizá en un mes. Y, de vez en cuando, revisar esa lista de correos pospuestos para asegurarse de que nada se descontrola. La idea, en el fondo, es siempre la misma: evitar que nuestro sistema mental colapse por exceso de masa.
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Wed, 28 Jan 2026 - 15min - 372 - 379. Cómo remontar rechazos
En la investigación no todo es generar ideas o redactar manuscritos. También hay un momento inevitable en el que otras personas evalúan aquello en lo que hemos invertido mucho tiempo y esfuerzo. En el caso de los artículos científicos, este proceso suele permitir réplica y nuevas oportunidades. Sin embargo, en las convocatorias de financiación la situación es distinta, ya que muchas veces no existe la posibilidad de volver a presentarse.
Cuando una convocatoria es única o no se repite, un rechazo puede tener un impacto mucho mayor. Este episodio no se centra en el rechazo en sí, sino en las opciones reales que existen para afrontarlo de forma crítica. Una de ellas es la alegación, un mecanismo que, aunque suene legal o ajeno al ámbito investigador, puede ser legítimo y necesario en determinadas circunstancias.
La alegación solo tiene sentido cuando existe un informe de evaluación detallado y unas bases de convocatoria claras. Antes de iniciar este proceso, es imprescindible un ejercicio de honestidad personal. No todas las evaluaciones negativas son injustas, y alegar solo es recomendable cuando existen errores objetivos, omisiones claras o contradicciones con las propias normas de la convocatoria.
Entre los errores más habituales que pueden justificar una alegación se encuentran la supuesta falta de documentación que sí fue entregada o críticas a aspectos que no eran exigidos. En estos casos, el proceso pasa por analizar el informe con calma, identificar los puntos problemáticos y redactar un documento formal, respetuoso y constructivo, dirigido a la entidad financiadora.
La alegación debe centrarse exclusivamente en hechos verificables y argumentos sólidos, evitando opiniones personales o valoraciones subjetivas. Herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar el lenguaje o el tono final del documento, pero el contenido y el razonamiento deben partir siempre de la persona solicitante.
Más allá del resultado, el proceso de alegación tiene un valor formativo importante. Obliga a comprender mejor cómo funcionan los sistemas de evaluación y ayuda a desarrollar una mirada crítica que será útil tanto para futuras solicitudes como para el día en que uno mismo esté al otro lado, evaluando propuestas de otras personas.
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Thu, 22 Jan 2026 - 22min - 371 - 378. Los cambios de paradigma en programación
En este episodio de Investigando la Investigación quería reflexionar, desde una perspectiva muy personal, sobre cómo ha ido cambiando la programación a lo largo del tiempo y sobre el punto en el que creo que nos encontramos ahora. Todo parte de una historia que escuché sobre cómo uno de mis directores de tesis programaba alrededor de 1975, cuando el código se escribía en papel, se pasaba a tarjetas perforadas y se enviaba a un ordenador central para su compilación. Un proceso lento, extremadamente frágil y lleno de fricción, en el que cualquier error implicaba rehacer gran parte del trabajo.
Con la llegada de los ordenadores personales en los años ochenta, este modelo desapareció y programar pasó a ser algo que podía hacerse de manera local. Aun así, durante muchos años siguió siendo un proceso muy laborioso, especialmente por la falta de acceso a documentación y manuales. En mi caso, aprendí a programar con lo que encontraba en revistas y mucha prueba y error, hasta que Internet cambió por completo el panorama. Empezaron a surgir comunidades, foros y, más tarde, plataformas como Stack Overflow, que aceleraron enormemente el aprendizaje y la resolución de problemas, aunque el paradigma seguía siendo escribir y depurar código línea a línea.
El siguiente gran salto llegó en torno a 2023 con la aparición de herramientas como ChatGPT, que empezaron a actuar como asistentes de programación capaces de generar código y ayudar a depurarlo. Pero el verdadero cambio de paradigma, en mi opinión, está ocurriendo ahora, entre finales de 2024 y 2025, con las herramientas basadas en agentes. Ya no se trata solo de generar fragmentos de código, sino de sistemas capaces de descomponer proyectos complejos, ejecutar tareas en paralelo y acelerar enormemente el desarrollo, tanto para personas con pocos conocimientos técnicos como para programadores con experiencia.
Todo esto está transformando el rol del programador, que cada vez se parece más al de un ingeniero o gestor de proyectos: alguien que sabe estructurar problemas, guiar herramientas complejas, detectar errores y validar resultados, más que escribir código de forma manual todo el tiempo. En este contexto, también creo que es clave mantenerse informado a través de redes técnicas como Twitter o LinkedIn, donde el ritmo de innovación es mucho más visible que en otros formatos.
A partir de estas ideas, comento también algunos proyectos en los que estoy trabajando, tanto herramientas personales como una plataforma pública llamada Explore Labs, orientada a ofrecer utilidades prácticas para procesos de investigación, como el análisis y la pre-revisión de artículos científicos.
Puedes acceder a la plataforma en: https://explore-labs.com
Thu, 08 Jan 2026 - 24min - 370 - 377. Poda de ideas
El problema no es generar muchas ideas; de hecho, generar muchas ideas suele ser una ventaja. El problema aparece cuando esas ideas se acumulan sin un criterio claro y terminan diluyendo el foco original. Generar cantidad no implica generar calidad, ni mucho menos avanzar. Cuando las ideas se multiplican sin control, se vuelve difícil identificar qué es realmente importante y qué simplemente añade ruido.
Desde hace varios años utilizo Obsidian como sistema de gestión de notas, algo que he comentado en detalle en episodios anteriores del podcast. En particular, uso mucho las notas diarias: cada día aparece una nota en blanco en la que vuelco cualquier idea que se me ocurre, sobre cualquier tema, en el momento en que aparece. Más adelante reviso ese material y, si una idea lo merece, la convierto en una nota independiente donde empiezo a desarrollarla con más calma.
El problema surge cuando, a partir de una idea inicial —el tronco—, empiezo a añadir demasiadas subideas. Llega un punto en el que el documento crece tanto que pierdo la visión global. Me cuesta distinguir qué partes son esenciales y cuáles son accesorias y, cuando vuelvo tiempo después a esa nota, me encuentro con un desorden que genera fricción. Esa fricción acaba provocando procrastinación y hace que no vuelva a ideas que, en el fondo, pueden ser muy valiosas.
Aquí es donde entra el concepto de poda. Igual que en jardinería se cortan ramas para fortalecer el tronco, con las ideas ocurre algo muy parecido. Sin poda aparece la parálisis por análisis o la sobrecarga creativa: confundimos tener muchas ideas con avanzar, cuando en realidad estamos bloqueándonos.
La clave, al menos en mi experiencia, es tener una estrategia de poda definida. No basta con pensar que ya se revisará más adelante; si no hay criterios claros, la poda no se hace. Algunos de los criterios que utilizo son si una subidea refuerza o no la idea principal, si es práctica o simplemente interesante pero poco accionable, o si se aleja demasiado del objetivo inicial. Estos criterios no son universales: dependen mucho del tipo de proyecto y de cómo trabaja cada persona.
No es lo mismo, por ejemplo, un proyecto científico, donde todo debe girar alrededor de un eje muy concreto, que un proyecto creativo o artístico, donde la dispersión puede ser parte del proceso. En cualquier caso, lo importante es que esos filtros existan y estén definidos, mejor aún si están por escrito para poder revisarlos de vez en cuando.
Esta lógica de poda no solo aplica a las ideas, sino también al ruido informativo al que estamos expuestos constantemente. Vivimos rodeados de estímulos digitales y, sin filtros propios, es fácil perder dirección. En este contexto, recomiendo el libro Digital Minimalism, de Cal Newport, que aborda precisamente cómo proteger la atención y reducir el ruido en entornos tecnológicos saturados.
Para cerrar el episodio, comento una novedad: estoy desarrollando una aplicación web orientada a apoyar distintos procesos de investigación mediante herramientas de inteligencia artificial. La aplicación está en fase de pruebas, pero ya permite, por ejemplo, convertir un artículo científico en PDF en un episodio de podcast o simular un proceso de revisión por pares a partir de un borrador. Se puede acceder en explore-labs.com y, por ahora, es gratuita. Iré comentando su evolución en futuros episodios del podcast.
Fri, 02 Jan 2026 - 16min - 369 - 376. 3I/ATLAS: un visitante interestelar bajo la lupa científica
Hoy hablamos del cometa 3I/ATLAS, un visitante interestelar que ha atravesado el Sistema Solar y que, durante unas semanas, ha concentrado tanto observaciones científicas intensas como una notable atención mediática. Para ello conversamos con Fernando Moreno, investigador del Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC), especializado en polvo cometario y polarimetría, y con Fernando Ortuño, astrónomo con perfil divulgativo y de observación. La conversación sirve para poner orden entre lo que realmente sabemos, lo que todavía está por entender y cómo se construye conocimiento científico cuando solo es posible observar e interpretar, no experimentar directamente.
Partimos de lo básico: qué es un cometa y cómo se comporta al acercarse al Sol. Los cometas son agregados de hielo y polvo que, al sublimar, generan coma y colas. En el Sistema Solar se distinguen grandes familias asociadas al cinturón de Kuiper y a la nube de Oort. Los cometas interestelares, como 3I/ATLAS, se formaron alrededor de otras estrellas y llegan hasta nosotros tras largos viajes por la galaxia. Desde 2017 solo se han detectado tres objetos de este tipo, lo que hace que cada uno sea especialmente valioso.
Una parte central del episodio se dedica a explicar por qué muchas de las supuestas “anomalías” de 3I/ATLAS no son tan extrañas. Estructuras como la anticola o cambios en el aspecto del cometa se explican en gran medida por efectos geométricos ligados a la posición del observador. También se discute el papel de la polarimetría, que en este caso apunta a propiedades particulares del polvo, como la posible presencia de partículas grandes de hielo de agua, mezclado con algún componente absorbente, siempre dentro de interpretaciones basadas en modelos y con incertidumbres claras.
La conversación aborda además el contraste entre ciencia y sensacionalismo. Frente a interpretaciones exóticas, se insiste en aplicar criterios de parsimonia: si un objeto se comporta como un cometa, la explicación más razonable es que lo sea. Finalmente, se destaca el papel de la astronomía amateur y de las colaboraciones pro-am, así como el futuro inmediato del campo, con la llegada de nuevos surveys y telescopios que permitirán detectar más objetos interestelares y pasar de casos aislados a una estadística significativa.
Contacto de los invitados
Fernando Moreno
Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC)
Email: fernando@iaa.esFernando Ortuño
Web y redes: https://linktr.ee/FerOrtuno
Email: ferortgue@gmail.comSi quieres conversar sobre este tema con otros investigadores, contrastar opiniones o preguntar más, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en Discord, disponible en https://horacio-ps.com/comunidad.
Si este episodio te ha parecido útil o interesante, te agradecería mucho que le des cinco estrellas, un like o te suscribas al canal donde lo estés escuchando. Ayuda muchísimo a que el contenido llegue a más personas.
Tue, 23 Dec 2025 - 1h 19min - 368 - 375. Investigar desde el sonido: arte, ruido y procesos de creación sonora
Hoy nos acercamos al ruido y al sonido no como fondo, sino como auténticas materias de investigación. Conversamos con Susana López (Susana Dron), artista e investigadora sonora con una amplia trayectoria en la creación de paisajes sonoros, texturas prolongadas y experiencias de escucha que cuestionan la idea clásica de música.
Susana nos invita a repensar qué entendemos por ruido: un concepto abierto, ligado al contexto y a la escucha, que en su práctica se convierte en un espacio de libertad y de exploración más que en una molestia. En su investigación, el sonido —agua, motores, viento, ciudad o cuerpo— es materia prima que transforma digitalmente con herramientas como SuperCollider o Reaper, no para responder preguntas concretas, sino para descubrir hasta dónde puede llegar un sonido y qué nuevas formas puede adoptar.
Hablamos también de su trabajo en directo, basado en estructuras flexibles y cercanas a partituras gráficas, donde conviven drones y espacios amplios de improvisación. Cada performance es distinta, moldeada por el contexto y por quienes escuchan y crean.
Otro eje importante es la colaboración con científicos, biólogos y universidades, trabajando con sonidos procedentes del micelio, de bacterias como E. coli o de objetos como un piano dañado por una inundación. Estas experiencias híbridas entre arte, ciencia y tecnología cuestionan las fronteras entre disciplinas.
Reflexionamos además sobre el arte, la relación con el mercado, la edición sonora y los límites de su investigación, siendo el tiempo el más importante. También aparece una mirada crítica a los sistemas de financiación y residencias, con dinámicas muy similares al mundo académico.
Finalmente, abordamos el papel de las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial, que Susana ve como herramientas aliadas si se utilizan como instrumentos al servicio de quien crea.
Un episodio para afinar la escucha, repensar el ruido y entender el sonido como una forma fértil de investigación.
Enlaces y contacto
https://susannalopez.com/
https://susanloop.bandcamp.com/album/materia-vibrante
https://es.wikipedia.org/wiki/Susana_L%C3%B3pez_(artista)
susann@susannalopez.com
Links comentados en la entrevista:
Discografía
https://susannalopez.com/publicaciones/
Composiciones piano destruido en Paiporta
https://audiotalaia.bandcamp.com/album/corda-fang-samplers
Sonificación micelio + música
https://muiminasounds.bandcamp.com/album/the-mycelial-network
Convocatorias para residencias de arte y sonido:
ON THE MOVE
https://on-the-move.org/news/access-artistic-residency-focus-music-and-sound-2025-26-france-portugal-czech-republic
Stockholm
https://elektronmusikstudion.se/en/our-studios/ems-artist-in-residence-program/
Sweden
https://schhh.se/artist-residency/
París (IRCAM)
https://musiquecontemporaine.org/aides-concours-appels/ircam-arrop-2024-2025
Madrid (Matadero)
https://www.mataderomadrid.org/convocatorias/residencia-para-un-proyecto-de-musica-electronica-experimental-2
Madrid (La casa encendida)
https://www.lacasaencendida.es/convocatorias/artistas-en-residencia-2025/artistas-en-residencia-2025
Asturias (Laboral)
https://laboralcentrodearte.org/es/convocatorias/ii-convocatoria-de-residencias-artisticas-2025/
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Wed, 17 Dec 2025 - 40min - 367 - 374. Implicación progresiva
En este episodio quería compartir una idea muy práctica sobre el autoaprendizaje. Hay montones de teorías sobre cómo aprendemos, pero a mí me interesa lo que hacemos cuando aprendemos por nuestra cuenta y cómo hacerlo mejor sin complicarnos. Me pasa a menudo que, cuando un tema me interesa, empiezo por lo básico: pregunto a ChatGPT, escucho algún podcast, leo resúmenes… y enseguida siento que “ya lo entiendo”. Esa es la primera fase: documentarme y absorber información. Es necesaria, claro, pero también es tramposa, porque la sensación de entender aparece mucho antes de entender de verdad.
Para explicarlo uso un ejemplo simple: imagina que me pongo con la historia de Mesopotamia, que la desconozco. Al principio no tendría sentido meterme en un paper complejo; lo lógico es empezar suave, tener un mapa general y luego ir profundizando. Pero el problema es que puedo quedarme ahí, acumulando datos, creyendo que sé… hasta que alguien me dice “vale, explícamelo”. Y entonces me bloqueo. No porque sea incapaz, sino porque no he practicado sacar ese conocimiento fuera de mi cabeza.
Ahí entra la segunda fase, la que para mí cambia todo: volcar lo que creo que sé. Escribir un post, grabar un audio, hacer un vídeo, explicárselo a alguien, incluso dejarlo en un documento privado. Da igual el formato y da igual si es público. Lo importante es que la información salga y quede reflejada fuera. Cuando hago eso, aparece la realidad: las lagunas. Me doy cuenta de que no recuerdo fechas, no tengo claro el orden de los hechos, o me faltan piezas clave. Y justo por eso el volcado es tan potente: me muestra qué sé de verdad y qué era solo una ilusión. Después vuelvo a documentarme, pero ya con puntería, para tapar esos huecos concretos.
Y todavía hay un tercer nivel que lo multiplica: compartir ese volcado con otras personas y recibir feedback. Cuando otros te corrigen, te matizan o te hacen preguntas, no solo mejoras la explicación, sino que entiendes mucho mejor el tema. Además, el simple hecho de intentar comunicarlo bien para que otros lo entiendan ya te obliga a afinar tu propio conocimiento.
De hecho, este episodio es un ejemplo del ciclo: yo me documenté un poco, lo volqué aquí en el podcast, y la cuadratura del círculo se cierra si ahora recibo tu feedback. Así que, si te apetece, vente a la comunidad en Discord y seguimos la conversación en horacio-ps.com/comunidad. Y si este episodio te ha aportado algo, te agradecería un montón que te suscribas o le dejes un like/valoración en la plataforma donde lo escuches, porque eso ayuda a que el podcast llegue a más gente. ¡Hasta la próxima!
Sat, 29 Nov 2025 - 13min - 366 - 373. Lo que decimos cuando investigamos: relato, lenguaje y sentido
En este episodio especial de Investigando la Investigación, cruzamos micrófonos con Gabriel, de Tercer Patio Podcast (Argentina), y con Daniela y Selim (Chile), de Ciencia en Otras Palabras, para conversar sobre un tema que atraviesa toda práctica investigadora: cómo el lenguaje influye en la forma en que entendemos y construimos la verdad científica.
La conversación parte de una pregunta central: ¿cuándo nos dimos cuenta de que el lenguaje importa más de lo que parece en la investigación y en su comunicación? A partir de ahí, la charla avanza como un recorrido por distintas disciplinas (desde la biología marina y la evolución de roedores, hasta la antropología y la historia) explorando cómo cada campo utiliza palabras, metáforas y narrativas para interpretar aquello que estudia.
Hablamos de cómo ciertos términos pueden abrir hipótesis nuevas y de cómo otros, por su carga conceptual, pueden cerrarlas sin que nos demos cuenta. También surgió la tensión constante entre la precisión técnica y la claridad, y cómo equilibrar ambas sin sacrificar rigor ni humanidad. La conversación derivó en cuestiones como el papel del inglés en la ciencia, la dificultad de traducir conceptos complejos a públicos diversos o la importancia de reconocer la incertidumbre como parte de la práctica científica. Reflexionamos además sobre cómo la narrativa (el orden en que contamos, los énfasis que elegimos, lo que dejamos dentro y fuera del encuadre) acaba moldeando la propia idea de verdad científica.
Hacia el final, compartimos algunas recomendaciones para quienes comienzan a divulgar: probar el lenguaje con personas cercanas, cuidar la estructura narrativa, observar cómo cambia la recepción según la audiencia y, sobre todo, disfrutar el proceso de contar lo que investigamos.
Participan:
- Orlando Gabriel Morales, creador de Tercer Patio Podcast, investigador en CONICET Argentina — https://tercerpatiopodcast.com/
- Daniela y Selim — Ciencia en Otras Palabras — https://csotraspalabras.transistor.fm/
- Horacio Pérez — (servidor)
Un episodio lleno de matices, donde la ciencia se mira a sí misma y recuerda que, además de descubrir, también necesita contarse.
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Tue, 25 Nov 2025 - 1h 28min - 365 - 372. ¿En quién confío cuando pregunto algo… y no sé de dónde sale la respuesta?
En este episodio reflexionamos sobre una pregunta que, aunque parece sencilla, abre un abanico enorme de matices: cuando le pregunto algo a alguien —o a un sistema— y me da una respuesta, ¿cómo sé si esa respuesta es fiable, si está basada en datos sólidos o si simplemente no lo está? Validar cualquier información implica trabajo: contrastar, revisar fuentes, consultar enciclopedias, documentos o expertos reales. Pero la cosa se complica cuando ese “alguien” no es una persona, sino un sistema de inteligencia artificial, concretamente un modelo de lenguaje como los que todos usamos hoy en día: ChatGPT, Gemini, Claude, etc.
La gran cuestión es: ¿cómo fiarnos de las respuestas de un modelo cuyo entrenamiento no conocemos y cuyos datos tampoco vemos? En algunos casos podemos hacer pequeñas pruebas. Si le pregunto cuánto son 2+2, no busco la respuesta, porque ya la sé; busco comprobar si responde bien a lo básico. Si falla ahí, es difícil confiar en lo que haga después. Pero cuando las preguntas se vuelven más complejas, abiertas o subjetivas, el control desaparece. ¿Cómo comprobar entonces? ¿Cuántas preguntas de test deberían hacerse antes de usar el modelo para algo importante: una, diez, cien, mil? La respuesta depende del riesgo, de la importancia de lo que vayamos a hacer con esas respuestas y de los recursos que tengamos para evaluarlo.
Por eso, en entornos de alta responsabilidad —como la clínica— un modelo debería pasar un testeo profundo y exhaustivo. De ahí que existan benchmarks con miles de ejemplos para evaluar modelos de lenguaje. Pero cuando no hay benchmark, ni tiempo, ni capacidad para testear a fondo, ¿qué opciones quedan? Una estrategia común es la aproximación por consenso: hacer la misma pregunta a varios modelos y comparar. Si todos coinciden, aumenta la confianza. Pero esto tampoco es infalible: cuatro sistemas entrenados con datos similares pueden equivocarse igual, del mismo modo que cuatro personas desinformadas pueden dar la misma respuesta incorrecta.
En resumen, no existe una solución perfecta. Lo que sí existe es la necesidad de ser conscientes de la incertidumbre, del contexto en el que usamos las respuestas, del nivel de seguridad que necesitamos y de los métodos disponibles para aumentar, aunque sea un poco, la robustez de lo que obtenemos: pruebas previas, consenso entre modelos, contraste con fuentes externas.
Y aquí viene la reflexión meta: te he dado ideas, ejemplos y caminos posibles, pero también deberías analizar críticamente este episodio igual que analizarías cualquier respuesta de un modelo de lenguaje. Si quieres conversar sobre este tema con más gente, contrastar opiniones o preguntar más, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp, disponible en https://horacio-ps.com/comunidad.
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Thu, 20 Nov 2025 - 12min - 364 - 371. Pasión por el Norte: Mariano González Campo, traductor de lenguas nórdicas.
Hoy converso con Mariano González Campo, filósofo, filólogo, antropólogo social y traductor especializado en literatura nórdica medieval y moderna. Hablamos de cómo llegó al mundo nórdico casi por accidente, pasando de Filosofía y la antropología a las lenguas germánicas, y de cómo un viejo manual de islandés, una serie finlandesa sobre el Kalevala y un puñado de cartas a Islandia en tiempos sin Internet fueron moldeando una vocación. Una beca en Reikiavik le permitió estudiar filología islandesa y comprobar de primera mano métodos de enseñanza de idiomas mucho más vivos que el enfoque memorístico habitual en España.
La conversación se centra en la traducción como forma de investigación: traducir sagas y textos medievales no es sustituir palabras, sino enfrentarse a una cultura entera comprimida en el lenguaje. Esto implica documentarse a fondo, manejar glosarios especializados, debatir con otros expertos y tomar decisiones sobre términos y realidades que no tienen equivalente directo en castellano. Mariano explica por qué intenta respetar el tono y la sintaxis medievales pensando en la oralidad, y cómo ve las herramientas automáticas y la inteligencia artificial como apoyos puntuales, útiles para textos funcionales, pero todavía lejos de capturar el estilo, el ritmo y el “alma” de una obra literaria. Para quienes se planteen seguir un camino similar en humanidades o traducción, su mensaje es claro: vocación por encima de las salidas, disposición a viajar y mucho trabajo paciente a largo plazo.
Blog de Mariano González Campo:
El Cuaderno del Feroés – https://cuadernoferoes.blogspot.com/
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Fri, 14 Nov 2025 - 57min - 363 - 370. Cuando es más importante la pregunta que la respuesta
Hoy me dejo llevar por una reflexión completamente improvisada sobre cómo me relaciono hoy con el conocimiento y con la investigación. Parto de la idea clásica del método científico —plantear un problema, elegir unas herramientas y tratar de encontrar una respuesta— y me pregunto si de verdad siempre funciono así cuando investigo, o cuando simplemente intento comprender algo que me inquieta. Aprovecho para recorrer el camino que hemos vivido desde los inicios de internet, cuando descubrimos Wikipedia y los grandes buscadores y parecía que habíamos conquistado el territorio del conocimiento, hasta este presente en el que herramientas como ChatGPT nos devuelven respuestas largas, ya procesadas, que muchas veces ni siquiera leo con calma porque acabo pidiendo versiones más cortas, más resumidas, más “para ya”. Hablo de esa sensación de vivir en la “sociedad del TikTok”, donde todo tiene que durar poco, rendir mucho y exigirnos el mínimo esfuerzo posible, y de cómo eso va erosionando nuestra capacidad de atención y de profundizar.
A partir de ahí comparto una intuición muy personal: tengo la impresión de que, aunque sea de forma minoritaria, está empezando a darse un pequeño giro hacia lo humano. En mi entorno veo personas, y yo me incluyo, que sienten saturación tecnológica y que desean “destecnificarse” un poco, recuperar la sensación de que el proceso de conocer no depende tanto de las herramientas como de nuestra propia manera de mirar, de preguntar, de dudar. Sigo creyendo en la utilidad de la tecnología, por supuesto, pero la imagino ocupando un lugar más acotado dentro del proceso, no como el centro absoluto. Cito a Byung-Chul Han y La sociedad del cansancio para pensar esta mezcla de productividad, cansancio y autoexigencia en la que estamos metidos, y trazo un paralelismo con el nacimiento de la filosofía en la Grecia clásica: así como entonces se pasó de una confianza absoluta en los dioses a empezar a hacerse preguntas desde lo humano, ahora quizá estamos pasando, muy tímidamente, de una fe ciega en la tecnología a recuperar cierto humanismo en nuestra forma de entender el conocimiento. Termino reivindicando algo muy sencillo: el mero hecho de hacerse preguntas ya tiene un valor enorme, aunque no llegue a ninguna respuesta espectacular. Solo estar ahí, detenerme un momento, cuestionar lo que tengo delante y no vivir todo el rato en la rueda del hámster de la productividad, para mí ya justifica este episodio y muchas de las reflexiones que comparto en él.
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Tue, 11 Nov 2025 - 13min - 362 - 369. Cuando la cosmética financia la ciencia: Endor Technologies y su apuesta contra el cáncer
Hoy conversamos con Joaquín Querol, físico, ingeniero y fundador de Endor Technologies, una empresa biotecnológica de Barcelona que ha logrado algo excepcional: financiar investigación médica independiente a través de la cosmética. Desde su creación en 2007, Endor ha mantenido una misión poco común en el ecosistema científico y empresarial actual: sostener su investigación sin depender de inversores externos, combinando rigor científico, autonomía económica y visión a largo plazo.
Querol relata cómo, a partir de una base en nanotecnología y una trayectoria personal marcada por la curiosidad interdisciplinar, logró construir una empresa que une tres líneas de trabajo: una línea cosmética de alta tecnología, una investigación para aliviar la mucositis en pacientes oncológicos y un ambicioso programa para ensayar una teoría innovadora sobre el crecimiento tumoral. Esta última parte del proyecto busca demostrar que el cáncer puede abordarse desde una perspectiva distinta, no destruyendo células tumorales sino “asediando” el tumor para impedir su expansión.
La conversación recorre también los años más difíciles de Endor Technologies: más de una década de incertidumbre, préstamos y riesgo financiero antes de alcanzar la estabilidad. El punto de inflexión llegó en 2020, cuando un cambio en su estrategia digital, provocado por un simple anuncio en Facebook, transformó el rumbo de la empresa. Ese momento marcó el inicio de una etapa de crecimiento sostenido que permitió retomar la investigación en oncología con fondos propios y sin comprometer su independencia científica.
A lo largo del episodio, Joaquín reflexiona sobre el equilibrio entre ciencia y negocio, la importancia de la perseverancia y la necesidad de pensar en horizontes de décadas, no de trimestres. Su historia pone en cuestión los modelos de financiación basados en capital riesgo y plantea una alternativa basada en autonomía, coherencia y propósito.
En definitiva, este episodio ofrece una mirada única sobre lo que significa investigar desde la independencia, innovar sin renunciar al rigor y sostener una empresa científica que avanza al margen de las lógicas de corto plazo. Es una conversación sobre ciencia, emprendimiento y convicción, y sobre la posibilidad real de construir conocimiento con libertad.
Datos de contacto:
Web: www.endortechnologies.com
Instagram: @endortechnologies y @endorpodcast
YouTube: @endortechnologies
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Thu, 06 Nov 2025 - 47min - 361 - 368. Masterminds
En este episodio reflexiono sobre un aspecto esencial pero poco tratado de la vida investigadora: la necesidad de apoyo humano. Hoy, con Internet y la inteligencia artificial, podemos encontrar casi cualquier información al instante, pero cuando lo que necesitamos es comprensión o perspectiva, esas herramientas ya no bastan. Por eso hablo de los grupos de apoyo o grupos de mastermind, espacios donde investigadores con inquietudes similares comparten sus retos, escuchan a otros y encuentran nuevas formas de avanzar. Suelen reunirse en pequeños grupos durante una hora, cada persona expone su situación y recibe comentarios y sugerencias de los demás, generando con el tiempo un clima de confianza y crecimiento mutuo. Explico distintas formas de unirse o crear uno, desde plataformas online hasta grupos informales nacidos en congresos o contactos personales. Creo firmemente que este tipo de encuentros pueden enriquecer tanto la carrera como la parte más humana de quienes investigamos, porque la investigación no se construye solo con datos, sino también con conversaciones sinceras entre personas. Si quieres seguir comentando sobre este tema, puedes unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp a través de:
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Mon, 03 Nov 2025 - 10min - 360 - 367. El enemigo invisible: cómo una molécula bacteriana cambió nuestra visión del riesgo cardiovascular
Durante años, hemos pensado que el colesterol era el principal culpable de la aterosclerosis. Pero ¿y si no fuera así? ¿Y si hubiera actores ocultos, moléculas invisibles producidas por nuestras propias bacterias intestinales, que tuvieran un papel clave en la salud cardiovascular?
En este episodio de Investigando la Investigación hablamos con Annalaura Mastrangelo e Iñaki Robles-Vera del CNIC, quienes han liderado un estudio pionero que identifica al propionato de imidazol, un metabolito producido por la microbiota, como un factor causal en la formación de placas de ateroma. Lo más sorprendente: su efecto ocurre activando a una via independiente sin alterar los niveles de colesterol.
A lo largo de la conversación, exploramos cómo surgió este hallazgo, cómo lo validaron en modelos animales y en cohortes humanas, y qué implicaciones tiene para el diagnóstico temprano y el desarrollo de nuevas terapias. Nos cuentan también cómo identificaron el receptor celular implicado (el receptor imidazólico tipo 1), cómo probaron fármacos bloqueantes en ratones y cómo estos resultados abren la puerta a terapias combinadas con estatinas, diagnósticos más personalizados e incluso a la creación de una futura spin-off.
Más allá del descubrimiento, hablamos de ciencia real: de lo que supone dedicar ocho años a una investigación, de los momentos en los que casi se pierde todo, del trabajo colaborativo y de la vocación que sostiene a quienes investigan en silencio durante años… hasta que el mundo se da cuenta.
Enlaces y contacto:
Artículo científico principal: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09263-w
Annalaura Mastrangelo
Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC)
Correo electrónico: amastrangelo@cnic.es
Iñaki Robles-Vera (CNIC)
Correo electrónico: inaki.robles@cnic.es
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Wed, 15 Oct 2025 - 45min - 359 - 366. ¿Es crear un podcast una forma de investigar? El entrevistador como investigador
En este episodio de Investigando la Investigación me planteo una pregunta poco habitual: ¿puede considerarse la creación de un podcast como una forma de investigación en sí misma? La respuesta, para mí, es claramente sí. Al preparar y grabar cada episodio, no solo se exploran temas o trabajos de los invitados, sino que también se investiga el propio proceso de conversación, descubrimiento y creación. En este sentido, el entrevistador deja de ser un mero facilitador de preguntas para convertirse en un investigador que explora en tiempo real junto con el entrevistado.
A lo largo del episodio reflexiono sobre varios elementos clave. En primer lugar, la escucha activa, que no es solo estar atento, sino también detectar los pequeños destellos inesperados que pueden abrir caminos nuevos e interesantes en la charla. Esos momentos imprevistos muchas veces se convierten en el corazón del episodio. También hablo de la improvisación planificada, una forma de preparar algunos temas de antemano pero sin encorsetarlos en un guion rígido, lo que permite que la conversación fluya con naturalidad y se convierta en una auténtica exploración compartida.
Además, destaco la importancia de que el entrevistador también aporte algo más allá de las preguntas: experiencias personales, opiniones, datos complementarios que enriquecen el relato. Esto evita que el episodio se convierta en un simple ping pong de preguntas y respuestas y ayuda a construir una narrativa más redonda. Finalmente, subrayo la necesidad de aportar un toque humano: no solo hablar de resultados, fórmulas o datos técnicos, sino también de vivencias y emociones que forman parte del proceso de investigar y crear. Estos elementos personales, tanto del entrevistado como del entrevistador, generan cercanía y permiten que el oyente se lleve mucho más: no solo conocimiento sobre un tema, sino también reflexiones inesperadas, ideas aplicables a otros contextos y un vistazo a la parte más humana de quienes investigan.
En definitiva, este episodio es una invitación a mirar el propio podcast como un laboratorio de investigación en directo, donde cada conversación es una oportunidad de descubrir algo nuevo y donde el valor está tanto en los contenidos como en la forma en que se construyen juntos.
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Sat, 04 Oct 2025 - 14min - 358 - 365. Investigar lo humano. Narrativas, sonidos y conexiones inesperadas con Marcus H.
Hoy hablamos con Marcus H. (El Extraordinario, La Fucking Condición Humana, La historia es ayer), periodista de formación y cofundador de Yorokobu junto a Mar Abad, con varios Premios Ondas a sus espaldas. Partimos de una idea sencilla y, a la vez, ambiciosa: también se investiga lo humano. Cuando no hay métricas, hay método narrativo, contraste de fuentes, comparaciones y paradojas; cuando no hay tablas, hay rigor en la mirada y verdad en el relato. Marcus explica cómo su equipo apuesta por “poco y bueno”: tiempos de reposo para cocinar ideas, guiones destilados a partir de entrevistas largas y un diseño de sonido que convierte cada episodio en una experiencia inmersiva.
Hablamos del salto desde Yorokobu a El Extraordinario y de por qué eligieron la calidad como seña de identidad. Su proceso arranca a menudo con una palabra semilla (eco, ruido, diplomacia, etc) y una hipótesis que se contrasta con documentación mixta: libros, entrevistas en profundidad (con Alfredo González Ruibal, por ejemplo) y YouTube como “antropología del siglo XXI”. A partir de ahí, Marcus busca conexiones raras pero ciertas y estructura relatos con twist final que reencuadra el tema: de comparar la puerta de una discoteca exclusiva con el control de acceso a Berghain y, de ahí, a las ciudades amuralladas medievales; o de un nómada digital a los últimos nómadas del desierto a través de diarios de viaje.
La capa sonora es parte del guion: bibliotecas de audio, música original y sesiones en estudio con Javi Álvarez (o intercambios con Andreu) donde la grabación inspira ideas en tiempo real. El resultado son audio-ensayos que combinan sensibilidad, estructura y pensamiento sin renunciar a la emoción. En el frente profesional, comentamos su trabajo de branded content bien entendido (Bloom con Suiza Turismo; Simulacro con Canarias y Julio Rojas), donde la colaboración con marcas abre posibilidades creativas sin perder el criterio editorial.
También tratamos la IA como herramienta: voces sintéticas puntuales o ayudas para música cuando tiene sentido dramático, sí; sustitución del factor humano, no. El audio sigue siendo, para Marcus, un medio privilegiado por su inmersión imaginativa: te acompaña sin exigir pantalla y te permite construir imágenes propias. Cerramos con la cocina interna del equipo, la gestión de tiempos (evitar que la presión mate la creatividad), y la creatividad como músculo entrenable: alternar tareas, dejar reposar, fregar platos o jugar al ping-pong para que la mente encuentre soluciones.
Si te interesa la investigación de los procesos creativos, el periodismo narrativo y la producción sonora de alta costura, este episodio es para ti. Encontrarás menciones a capítulos como Eco, Ruido, Música en hospitales, Nómadas vs. nómadas digitales, Balneario Manager u Objetos perdidos.
Enlaces y dirección de contecto: https://elextraordinario.com/quienes-somos/
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Mon, 29 Sep 2025 - 1h 00min - 357 - 364. La delgada frontera de la comunicación digital en equipo
En este episodio quiero reflexionar sobre algo muy presente en nuestro día a día: las herramientas de comunicación online y su papel en el trabajo en grupo, especialmente cuando colaboramos en remoto.
Empiezo contando la curiosa historia de Slack, que nació como un proyecto paralelo en una compañía de videojuegos y terminó convirtiéndose en una de las plataformas más utilizadas en entornos profesionales. A partir de ahí, repaso la evolución de estas herramientas, desde los primeros chats como MIRC, pasando por Discord, hasta llegar a las más integradas en la actualidad como Microsoft Teams o Google Chat.
Mi objetivo no es hacer una lista de funciones, sino detenerme en cómo las usamos. Porque la inmediatez que ofrecen puede ser tanto una ventaja como un problema: lo que podría resolverse con un email bien escrito o una llamada rápida muchas veces se convierte en una avalancha de mensajes innecesarios.
Comparto también mi punto de vista sobre la importancia de establecer acuerdos dentro del equipo: decidir juntos cómo y cuándo se van a usar estas herramientas, fijar horarios razonables y respetar los momentos de descanso. En mi experiencia, más allá de la herramienta en sí, lo que marca la diferencia es la claridad y el consenso en su uso.
Espero que este episodio te ayude a pensar en cómo gestionas tus canales de comunicación en grupo, y que te aporte ideas para usarlos de forma más consciente y productiva.
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Thu, 25 Sep 2025 - 09min - 356 - 363. Descubrimiento científico basado en laboratorios autónomos y agentes
En este episodio hablamos de dos revoluciones que están transformando la forma de hacer ciencia: los agentes de inteligencia artificial y los laboratorios autónomos. Empezamos explicando qué son los agentes, cómo funcionan y en qué se diferencian del uso clásico de un chat como ChatGPT. A través de la metáfora de Matrix y los múltiples agentes Smith, vemos cómo estas piezas de software permiten dividir una tarea compleja en muchas partes pequeñas, que luego son orquestadas para dar un resultado mucho más completo y rápido.
A continuación repasamos los grandes paradigmas que ha seguido la ciencia a lo largo de la historia: la ciencia empírica basada en la observación, la ciencia matemática de Newton y las leyes físicas, la ciencia computacional de mediados del siglo XX, el paradigma del Big Data y el Machine Learning en los años 2000, y finalmente el paradigma emergente de los laboratorios autónomos. Estos últimos automatizan todo el ciclo de hipótesis, testeo, análisis y conclusiones, de manera que el papel del humano empieza a ser más de supervisión que de ejecución directa.
Después conectamos ambos conceptos. La verdadera revolución está en la intersección: no solo robots o algoritmos aislados, sino laboratorios autónomos que integran múltiples agentes de inteligencia artificial trabajando juntos para generar hipótesis, realizar experimentos y procesar información. Uno de los ejemplos más llamativos viene de un reciente paper de Google, que demuestra cómo estos sistemas no solo reproducen resultados conocidos, sino que también son capaces de proponer ideas nuevas que a muchos humanos ni se nos ocurrirían.
El episodio termina con una reflexión: el futuro de la ciencia será cada vez más autónomo y orquestado por agentes. Estos cambios no llegarán de golpe, sino de manera gradual, casi imperceptible, como cuando un niño crece y solo quienes lo ven de año en año notan realmente la diferencia. Por eso la invitación final es clara: estés en el campo que estés, merece la pena investigar cómo los agentes y los laboratorios autónomos ya están entrando en tu área.
Paper google: https://arxiv.org/abs/2502.18864
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Thu, 18 Sep 2025 - 22min - 355 - 362. Del aula a los fundamentos de la física: JMMO cuestiona una idea de Einstein tras 120 años
Hoy nos preguntamos: ¿y si la lectura clásica de un problema termodinámico, atribuida a Einstein, no fuera correcta?. Conversamos con José María Martín-Olalla (Universidad de Sevilla) sobre su trabajo más reciente, donde argumenta que el llamado “tercer principio” —el teorema de Nernst— se deduce en realidad del segundo principio. Con un lenguaje claro y apoyándose en ideas de medición (cómo definimos el “cero” y la “unidad” de temperatura) y en el termómetro de Carnot como herramienta conceptual, el invitado defiende que, como indicaba Nernst, el cero absoluto es inaccesible sin necesidad de postular un principio independiente.
La conversación recorre el trasfondo histórico de la discusión (Congresos Solvay, la influencia de Einstein, la confusión entre entropía en T→0 y la anulación de calores específicos) y aterriza en implicaciones prácticas para la docencia: unificar y simplificar la enseñanza de la termodinámica a bajas temperaturas, separando con nitidez el problema de la entropía del de los calores específicos. También hablamos de perseverancia investigadora, de cómo la docencia puede detonar “chispas” conceptuales y de por qué algunas ideas obvias en retrospectiva tardan décadas en cristalizar.
Si quieres leer la publicación original, aquí tienes el artículo completo:
https://link.springer.com/article/10.1140/epjp/s13360-025-06503-w
Para saber más del invitado:
Web personal: https://personal.us.es/olalla/
Email: olalla@us.es
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Sat, 13 Sep 2025 - 1h 02min - 354 - 361. Improvisar, resumir y escalar
Este episodio está hecho de varios micropodcasts: pequeñas cápsulas breves, independientes y sin conexión necesaria entre sí. Cada una funciona como un fragmento autónomo, una chispa de reflexión que aparece y desaparece sin aviso.
No hay un patrón fijo ni una promesa de continuidad. Estos micropodcasts surgen de manera un tanto aleatoria, cuando la idea pide ser dicha de forma rápida y directa.
En este episodio:
🎙️ Improvisación planificada: cómo usar el podcast para descubrir ideas sobre la marcha.
📄 Herramientas de resumen: de un libro de 100 páginas a cinco niveles de comprensión.
🚀 Investigación y apalancamiento: qué tiene que ver Paul Graham, las startups y los procesos científicos reconfigurables.
Como oyente, te invito a tomarlos como piezas dispersas de un mosaico en movimiento: puedes escucharlos seguidos, detenerte en uno solo, o volver a ellos cuando quieras. Lo interesante no es su orden, sino el modo en que resuenan contigo.
Investígalo a tu manera.
👉 O con otros investigadores en: https://horacio-ps.com/comunidad
Mon, 08 Sep 2025 - 22min - 353 - 360. Modo ZenThu, 04 Sep 2025 - 09min
- 352 - 359. Micropodcasts
Este episodio está hecho de varios micropodcasts: pequeñas cápsulas breves, independientes y sin conexión necesaria entre sí. Cada una funciona como un fragmento autónomo, una chispa de reflexión que aparece y desaparece sin aviso.
No hay un patrón fijo ni una promesa de continuidad. Estos micropodcasts surgen de manera un tanto aleatoria, cuando la idea pide ser dicha de forma rápida y directa.
Como oyente, te invito a tomarlos como piezas dispersas de un mosaico en movimiento: puedes escucharlos seguidos, detenerte en uno solo, o volver a ellos cuando quieras. Lo interesante no es su orden, sino el modo en que resuenan contigo.
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Sun, 31 Aug 2025 - 11min - 351 - 358. Investigando el paralelismo en la vida cotidiana
En este episodio reflexiono sobre algo que me pasa a menudo: hacer las cosas de una manera que para mí es obvia y natural, pero darme cuenta con el tiempo, al observar a otros, de que esa forma de hacerlo es mucho más eficiente de lo que pensaba. A partir de ahí, hablo de una idea que me parece muy útil: el trabajo en paralelo.
Es un episodio empírico, basado en la experiencia, en cosas que he observado en mi día a día y que seguramente tú también has vivido. La idea principal es que, aunque no podamos hacer cien cosas al mismo tiempo como lo haría un ordenador, sí hay una forma de organizarse que se acerca a ese ideal y que puede ayudarnos a ahorrar muchísimo tiempo.
Pongo varios ejemplos, desde cómo funcionan los teléfonos móviles hasta cómo estudiamos varias asignaturas en un curso académico. Y sobre todo, insisto en algo que creo que se olvida a menudo: muchas tareas no son completamente ejecutables de principio a fin, sino que tienen partes de espera. Si sabemos detectar esas partes y lanzarlas cuanto antes, podemos avanzar en paralelo con otras tareas mientras tanto, ganando en eficiencia sin agobiarnos.
También comento que este episodio está grabado totalmente improvisado, sin escaleta, con la aplicación Segment Pod (https://horacio-ps.com/software/), que me permite grabar sobre la marcha de forma fluida. Y si te interesa que profundice más en temas relacionados con productividad, organización de tareas, prioridades o cuellos de botella, solo tienes que decírmelo.
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Nos escuchamos en el próximo.
Fri, 11 Jul 2025 - 27min - 350 - 357. Hermenegildo García y los MXenes: ciencia en el filo de lo posible
En este episodio hablamos con Hermenegildo García, investigador del Instituto de Tecnología Química (UPV-CSIC), líder del grupo HG energy, especialista en catálisis y materiales emergentes, y uno de los pocos científicos españoles que ha logrado una prestigiosa ERC Advanced Grant.
Conversamos sobre su trayectoria investigadora, desde sus inicios en la ciencia hasta sus trabajos más recientes con los MXenes, una familia de materiales ultrafinos que están captando la atención de la comunidad científica por su enorme potencial… y sus enormes desafíos.
¿Qué son los MXenes? ¿Por qué podrían cambiar la forma en que hacemos catálisis? ¿Y cómo se llega a liderar un proyecto europeo que te permite investigar en esa frontera del conocimiento? Hermenegildo nos cuenta todo eso, pero también comparte algo más personal: su forma de pensar la investigación, la importancia de la intuición, cómo se combina riesgo y método, y por qué sigue emocionándose con un nuevo experimento, incluso después de décadas de trabajo en el laboratorio.
Si te interesa la ciencia como proceso creativo y como aventura de largo recorrido, este episodio te ofrece una visión privilegiada desde dentro.
Temas tratados:
– Qué es la catálisis y por qué está en casi todo lo que usamos
– Qué son los MXenes y por qué entusiasman tanto a la comunidad científica
– Cómo se plantea y se gana una ERC Advanced Grant
– La dificultad (y el valor) de investigar en materiales inestables
– Reflexiones sobre el oficio de investigar: intuición, errores, persistencia y descubrimiento
Enlaces mencionados:
– HG energy: https://hg-energy.eu/
– Instituto de Tecnología Química (ITQ): https://itq.upv.es
– Nota de prensa sobre el proyecto ERC DISCOVERY: https://www.upv.es/noticias-upv/noticia-14798-erc-advanced-g-en.html
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En este episodio grabado en directo durante el Iberian Plant Biology 2025, exploramos cómo la inteligencia artificial está transformando la investigación en biología vegetal. La mesa redonda “Artificial Intelligence: Role in Plant Biology” reúne tres perspectivas complementarias para entender cómo la IA puede ayudar a mejorar cultivos, descubrir nuevas moléculas bioactivas y diseñar herramientas más accesibles para el sector agrícola.
👩🔬 Participantes:
Alfonso Ureña – Catedrático de informática en la Universidad de Jaén, especialista en procesamiento del lenguaje natural.
María José Aranzana – Investigadora del CRAG y del IRTA, experta en genética vegetal y mejora de frutales.
Horacio Pérez-Sánchez – Investigador en la UCAM, especializado en inteligencia artificial aplicada al descubrimiento de compuestos bioactivos a partir de plantas.
🎯 Temas clave:
¿Qué modelos de IA son realmente útiles para la biología vegetal?
Herramientas generativas para predicción fenotípica: el caso Genodrawing.
¿Cómo evitar sesgos y cajas negras en los sistemas actuales?
Aplicaciones prácticas en agricultura: desde manzanas hasta moléculas antienvejecimiento.
Democratización del acceso: ¿puede la IA beneficiar también a pequeños agricultores?
Retos éticos, propiedad de los datos y la necesidad de pensamiento crítico.
🧠 Además:
Reflexionamos sobre el papel de la IA en países en desarrollo.
Debatimos si la IA solo acelera lo que ya sabíamos… o si puede ayudarnos a generar conocimiento nuevo.
🎤 Moderado por María Reguera Blázquez, investigadora Ramón y Cajal en la Universidad Autónoma de Madrid, experta en estrés abiótico en plantas y calidad nutricional de semillas.
🔗 Más información en www.iberianplantbiology2025.org
📩 Contacto y feedback: horacio@horacio-ps.com
📢 Síguenos para más conversaciones sobre ciencia, IA y biología 🌱🤖Thu, 03 Jul 2025 - 1h 40min - 348 - 355. ¿Qué es lo más importante a la hora de comercializar la investigación?
En este episodio reflexiono sobre algo que cada vez más investigadores nos planteamos: ¿cómo llevar al mercado una idea o resultado científico sin dejar de ser lo que somos? A raíz de un artículo que encontré en PLOS ONE (https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1002712) y de mi propia experiencia en transferencia tecnológica, comparto algunos puntos clave sobre lo que implica comercializar la investigación.
De por qué comercializar ciencia no es tan diferente de vender zapatos… pero con matices importantes.
De los dos caminos que pueden encontrarse: desde la ciencia al mercado, o desde un problema del mercado hacia una solución científica.
De por qué crear una empresa no es obligatorio para transferir conocimiento (aunque a veces ayuda).
De los distintos grados de implicación: desde ceder derechos a implicarse a fondo en el desarrollo de un producto.
De las tensiones entre los mundos de la academia y la empresa, y la necesidad de construir puentes (legales, humanos y estratégicos).
Lo que mueve la ciencia no es lo que mueve los negocios.
La curiosidad intelectual y el beneficio económico tienen lógicas distintas. Si no lo tienes claro desde el principio, te puedes frustrar mucho.No hay un único camino hacia la comercialización.
Cada caso es un mundo: licencias, spin-offs, acuerdos con empresas, servicios desde el grupo de investigación... Lo importante es conocer bien el terreno en el que te mueves.No basta con saber quién firmó el paper.
La propiedad intelectual es clave. ¿Quién es el dueño real de esa idea? ¿Quién tiene derecho a explotarla? ¿Se ha firmado algo sin leer la letra pequeña?Cuidado con las colaboraciones industria-academia.
A veces se firman acuerdos que impiden publicar, justo lo que más le interesa al investigador. No firmes nada sin entender las consecuencias.Decide desde el principio hasta dónde quieres llegar.
¿Quieres olvidarte tras la primera publicación? ¿O participar activamente en la llegada al mercado? Ambas son opciones válidas, pero mejor aclararlo antes.Del laboratorio al mercado hay un largo desarrollo.
La investigación básica no basta. Hay que pensar en escalado, legislación, distribución, viabilidad económica... y eso no lo hace cualquiera.El mercado puede no existir (todavía).
Muchas veces, una gran idea no cuaja hasta que cambian las condiciones técnicas, sociales o culturales. Lo importante es saber esperar o adaptarse.Si nunca te has planteado la posibilidad de comercializar tu investigación, quizá este episodio te abra la mente.
Y si ya lo has intentado pero no ha funcionado, quizás sea hora de cambiar la perspectiva: mirar el mercado primero, y luego investigar.
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Sun, 29 Jun 2025 - 25min - 347 - 354. Ángel García Rodríguez: investigar en filosofía desde la mente y el lenguaje
¿Qué significa realmente entender a otra persona? ¿Hasta qué punto nuestras emociones se ven, se expresan o se esconden? ¿Y cómo podemos investigar algo tan escurridizo como la mente sin caer ni en tecnicismos vacíos ni en intuiciones vagas?
En este episodio hablamos con Ángel María García Rodríguez, profesor de filosofía en la Universidad de Murcia, que lleva años investigando cuestiones relacionadas con la mente, el lenguaje, la expresión y la autoconciencia. No desde un enfoque exclusivamente académico ni encerrado en referencias eruditas, sino desde una actitud filosófica que busca seguir haciendo preguntas vivas, relevantes y en diálogo constante con quienes lo rodean.
Lo interesante de esta conversación no es solo lo que se dice sobre la mente o sobre Wittgenstein, sino cómo Ángel plantea su forma de investigar. Hablamos de cómo una idea filosófica se prueba en el aula como si fuera un pequeño laboratorio mental, de por qué el lenguaje no solo describe lo que sentimos, sino que lo muestra. También de cómo se publica hoy en día en filosofía, de los criterios para evaluar un argumento, y de cómo se trabajan los experimentos mentales como herramientas propias de esta disciplina.
Además, abordamos ejemplos concretos: qué son los avowals (expresiones como “me duele” o “te quiero”), por qué se parecen más a un gesto que a una información, y qué implicaciones tienen para entender la mente como algo que no está escondido en el interior, sino que se manifiesta. También hablamos de animales, de si piensan o no, y de cómo podemos aplicar el enfoque expresivista a esa pregunta.
Una conversación para quienes se preguntan cómo se investiga en filosofía, qué tipo de problemas quedan abiertos y qué puede aportar esta disciplina en el mundo actual. Si alguna vez te ha parecido que en filosofía todo estaba ya pensado, o que la mente era un misterio reservado a los neurocientíficos, este episodio te va a desmontar algunas ideas y a abrir otras nuevas.
Enlaces y referencias
Libros recientes de Ángel:
The Expressive Self (2024): https://portalinvestigacion.um.es/documentos/67cea0426e765f0ccc69de21
El pensamiento de los animales (2023): https://portalinvestigacion.um.es/documentos/66674327f44d1159d56c31ec
Página web: https://portalinvestigacion.um.es/investigadores/331555/detalle
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https://horacio-ps.com/newsletterSun, 22 Jun 2025 - 1h 06min - 346 - 353. De hipótesis a pitch: transferencia a contrarreloj de un fármaco PRIME-Oxentia, entre estrategia, patente y mercado
Después de varios programas dedicados a casos reales de transferencia tecnológica, este nuevo episodio profundiza en un ejemplo especialmente didáctico: el proceso que lleva una combinación farmacológica contra el cáncer de mama desde la fase preclínica hasta la antesala de los ensayos en humanos. La conversación revisa las decisiones estratégicas que han guiado el proyecto durante cuatro años: protección de la propiedad intelectual, búsqueda de financiación específica, validación de mercado y formación intensiva en modelos de negocio. Todo ello con el fin de mostrar, paso a paso, cómo la investigación académica puede transformarse en una solución con impacto social y viabilidad comercial.
IDEAS CLAVE
• El éxito en transferencia se mide en adopción y pacientes beneficiados, no en número de artículos publicados.
• La patente debe estar cerrada antes de convocar a socios farmacéuticos; sin exclusividad, difícilmente invertirán en ensayos clínicos.
• Herramientas como Business Model Canvas y la metodología Lean Startup permiten validar hipótesis de mercado con rapidez y bajo coste.
• El pitch de tres minutos y cuatro diapositivas obliga a sintetizar la propuesta y captar la atención de inversores.
• Equipos equilibrados —científico, transferencia, negocio— incrementan la probabilidad de éxito del proyecto.RECURSOS Y ENLACES MENCIONADOS
Lista oficial de proyectos PRIME 1-2024
https://www.fnp.org.pl/assets/FENG-PRIME.02.06_Lista-projektów-wybranych-do-dofinasnowania-ENG.pdfPrograma PRIME de la Foundation for Polish Science
https://www.fnp.org.pl/en/prime-program/Oxentia — formación y mentores
https://www.oxentia.com/Patente “Combinación terapéutica para cáncer de mama”
Guía Business Model Canvas
https://www.strategyzer.com/canvas/business-model-canvasEQUIPO DEL PROYECTO
Mateusz Tomczyk – Scientific Leader, Silesian University of Technology
Małgorzata Soja – Technology Transfer Lead, CITT @ SUT
Horacio Pérez – Business Leader y presentador del podcastAGRADECIMIENTOS
Agradecemos a la Fundación Séneca (Región de Murcia) y a la Foundation for Polish Science el respaldo financiero, y al equipo de Oxentia la formación recibida.Además:
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https://horacio-ps.com/newsletterWed, 18 Jun 2025 - 31min - 345 - 352. Inhibición de la fascina para evitar la metástasis colorrectal
Extracto de la entrevista que nos han hecho hoy en el programa "A golpe de bit en RNE3":
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7340400273451880448/
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7340351859225694209/
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https://horacio-ps.com/newsletterMon, 16 Jun 2025 - 23min - 344 - 351. Linus Spatz: del laboratorio al mundo, cómo crear una biotech de impacto desde Latinoamérica
¿Cómo se construye una empresa biotecnológica de impacto global desde Argentina? ¿Qué pasa con las enfermedades que no interesan al mercado? ¿Y cómo se hace investigación puntera con recursos limitados?
En este episodio hablamos con Linus Spatz, cofundador de Inmunova, una startup argentina nacida de la investigación básica que ha desarrollado un tratamiento innovador para el síndrome urémico hemolítico, una enfermedad pediátrica grave y desatendida.
Conversamos sobre:
Las dificultades (y fortalezas) de hacer ciencia desde Latinoamérica. Cómo se convierte una idea académica en una empresa con ensayos clínicos en Europa. Qué tipo de alianzas, modelos de negocio y estrategias hacen falta para llegar a fase 3 clínica desde el sur del mundo.Temas destacados
El recorrido personal de Linus desde la biología básica hasta la biotecnología aplicada. El nacimiento de Inmunova y su evolución como startup más que como spin-off. Cómo se desarrolló la plataforma de presentación de antígenos que dio origen al tratamiento. La historia del desarrollo de un suero inmunológico contra el COVID-19 en plena pandemia. La complejidad y los desafíos regulatorios de los ensayos clínicos en enfermedades raras. El papel clave de los inversores con conocimiento científico (como el Grupo Insud). Reflexiones sobre el ecosistema emprendedor actual comparado con el de principios de los 2000.Frases clave
“Quería quedarme en Argentina, criar a mis hijos aquí y aportar desde la ciencia.” “Hay que tener resiliencia: no todas las historias felices lo son desde el principio.” “Las patentes no son solo protección, también son seguridad para los inversores.” “Hoy hay un ecosistema emprendedor mucho más preparado en Latinoamérica.”
“Hacer ciencia también es dudar de uno mismo cada día.”Recomendaciones del invitado
El cisne negro y Antifrágil, de Nassim Taleb Engañados por el azar, también de Taleb Armas, gérmenes y acero, de Jared Diamond Obras de Daniel Kahneman sobre psicología y economía Libros de Yuval Noah HarariEnlaces y recursos
🔬 Inmunova: https://www.inmunova.com/ 📄 Publicaciones del equipo en PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Spatz+L+Inmunova 🏛️ Fundación Instituto Leloir: https://leloir.org.ar/ 💊 Grupo Insud: https://www.grupoinsud.com/ 👤 LinkedIn de Linus Spatz: https://www.linkedin.com/in/linus-spatz-5a657026/Dos cosas para terminar
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https://horacio-ps.com/newsletterMon, 02 Jun 2025 - 54min - 343 - 350. Redefinirte hasta ser el mejor en lo que haces, Naval Ravikant
En este episodio comparto una reflexión a partir de una frase que me marcó profundamente mientras leía "El almanaque de Naval Ravikant". No era un libro que me atrajera especialmente al principio, pero cinco años después de haberlo visto por primera vez, volví a él por casualidad tras escucharlo mencionado en un podcast. Esta vez lo leí con calma y me atrapó por completo.
La frase que me hizo detenerme y pensar fue:
“Redefinirte hasta ser el mejor en lo que haces.”
A lo largo del episodio exploro qué puede significar esa idea. No se trata de fama, ni de competir con todo el mundo, sino de encontrar un encaje óptimo entre lo que eres, lo que sabes hacer y el valor que puedes aportar. Redefinirse no implica empezar desde cero, sino ajustar el enfoque, cambiar el marco mental, afinar lo que ya haces para convertirlo en algo realmente tuyo.
Comparto también ejemplos reales que ilustran este proceso:
- Una bioquímica que se convierte en divulgadora científica infantil.
- Un músico que combina programación y composición para crear música en videojuegos.
- Investigadores y figuras públicas como Francis Crick, Linus Pauling, Francis Mojica o Rosalía, que fueron capaces de cambiar de rumbo varias veces y redefinirse sin dejar de ser ellos mismos.
Reflexiono además sobre cómo detectar si estamos en un momento de redefinición y qué señales pueden indicarlo: el estancamiento, la pérdida de interés, la repetición automática. Hablo de herramientas como el journaling, el feedback o simplemente detenernos a sentir si lo que estamos haciendo todavía tiene sentido para nosotros.
También toco un tema que hemos tratado muchas veces en este podcast: cómo nuestras fortalezas únicas pueden marcar el camino, incluso cuando llevamos años en otra dirección. Porque a veces no se trata de aprender más, sino de reconocer lo que ya somos y afinarlo.
Y como apunte final, aprovecho para comentar un cambio que quiero hacer en la intro del podcast, gracias a los comentarios que me habéis hecho llegar desde la comunidad de investigadores. Estoy trabajando en una nueva introducción musical, y si te apetece colaborar, eres bienvenido. Estoy reaprendiendo a usar Ableton Live, así que cualquier ayuda creativa será más que bienvenida.
Por cierto, si te ha gustado el episodio, te agradecería muchísimo que lo valoraras con cinco estrellas en Spotify, iTunes o iVoox. Eso ayuda mucho a que el podcast llegue a más personas.
Nos escuchamos en el próximo episodio.
Sobre Naval Ravikant: https://nav.al/
Más info y acceso a la comunidad: horacio.ps/comunidad
Wed, 21 May 2025 - 24min - 342 - 349. Ángel Lucio y el desafío de Tetraneuron, una terapia génica para revertir el Alzheimer
Hoy hablamos con Ángel Lucio Pereira, CEO de Tetraneuron, una startup biotecnológica española que está desarrollando una terapia génica pionera para el tratamiento del Alzheimer. Tetraneuron nace como una spin-off del Instituto Cajal (CSIC) y propone un enfoque radicalmente distinto a lo que se ha intentado en las últimas décadas para abordar esta enfermedad.
Ángel nos cuenta su trayectoria internacional en empresas como Sanofi, Takeda o Johnson & Johnson, y cómo terminó liderando un proyecto tan disruptivo como Tetraneuron. A lo largo de la conversación, exploramos el origen de la empresa y el descubrimiento del gen maestro E2F4, implicado en la reactivación patológica del ciclo celular en neuronas adultas, lo que podría estar en el origen del proceso neurodegenerativo.
Comentamos también por qué decidieron mantener un perfil bajo durante años mientras avanzaban en la validación científica del proyecto, y cómo han preparado el salto hacia la fase clínica con el apoyo de capital privado, ayudas públicas y colaboraciones estratégicas con expertos de alto nivel. La figura clave y padre ciéntifico de la teoría es el Dr. José María Frade, CSO de Tetraneuron e investigador en el Instituto Cajal (CSIC) y de los neurólogos Dr. Prof Álvaro Pascual-Leone, profesor en Harvard Medical School y Dr. Teodoro Del Ser Quijano que actualmente forma parte del consejo científico asesor de la empresa.
Ángel explica en detalle cómo funciona su aproximación terapéutica basada en terapia génica, qué barreras técnicas y regulatorias han debido superar, y cuál es el potencial real de esta tecnología para revertir déficits cognitivos en pacientes con Alzheimer en fases moderadas o avanzadas. También reflexionamos sobre el panorama del emprendimiento biotecnológico en España, las dificultades para levantar financiación en este ámbito y la necesidad de construir proyectos con alcance global desde el principio.
Si te interesa el cruce entre ciencia básica, transferencia tecnológica, negocio biotecnológico y salud global, este episodio te resultará especialmente revelador.
Enlaces de interés:
- Perfil de Ángel Lucio Pereira en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/angel-lucio-3a00211a/
- Perfil de Jose María Frade en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jos%C3%A9-mar%C3%ADa-frade-9aa2a547/
- Perfil de Tetraneuron en LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/tetraneuron
- Sitio web de Tetraneuron: https://tetraneuron.com/en/
Sun, 11 May 2025 - 45min - 341 - 348. Nuevos modelos de colaboración en investigación
¿Es posible acelerar la investigación sin caer en los cuellos de botella tradicionales? ¿Cómo podemos imaginar modelos alternativos al grupo de investigación académico clásico?
En este episodio reflexiono sobre formas no convencionales de colaboración científica, desde grandes consorcios internacionales hasta enfoques radicalmente abiertos y descentralizados.
Contenidos principales del episodio
El modelo clásico de grupo académico autónomo y sus limitaciones.
Colaboraciones entre varios grupos de investigación nacionales e internacionales.
El caso Moonshot COVID como ejemplo de iniciativa abierta con participación de múltiples actores:
https://postera.ai/moonshot-covid-19Problemas comunes: propiedad intelectual, falta de recursos, diferencias culturales, coordinación.
Ciencia descentralizada y DAOs: cómo blockchain podría redistribuir propiedad intelectual e incentivos:
https://es.wikipedia.org/wiki/Cadena_de_bloquesEjemplos exitosos de colaboración abierta:
Linux: https://es.wikipedia.org/wiki/Linux
Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia
El modelo CERN y los papers con miles de autores en física de partículas:
https://home.cern/Tres cosas para terminar
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https://horacio-ps.com/newsletterActualmente estoy impartiendo un curso gratuito sobre herramientas de inteligencia artificial para potenciar la investigación. Ya hemos hecho tres clases y pronto comenzamos la cuarta, centrada en cómo encontrar referencias útiles y aplicar herramientas en un caso real. Puedes unirte directamente desde aquí:
https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3Este episodio fue grabado en el coche, con reducción de ruido posterior. Si notas que la voz suena algo mecánica, ya sabes por qué. Aun así, espero que el contenido haya despertado tu curiosidad y te plantees nuevas preguntas sobre cómo colaborar mejor en ciencia.
Nos escuchamos en el próximo episodio.
Fri, 25 Apr 2025 - 21min - 340 - 347. Improvisación en el podcasting
Espero que te haya gustado este episodio. Y si quieres discutirlo con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:
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Tue, 22 Apr 2025 - 13min - 339 - 346. Herramientas IA en investigación (III)
Curso "Investigar con IA: pensar mejor, llegar más lejos"
Aprende a pensar mejor, decidir con más datos, y convertir la inteligencia artificial en tu aliada diaria para investigar, escribir o simplemente entender el mundo con más claridad
¿Quieres escribir mejor, investigar más rápido y tomar decisiones con más claridad usando inteligencia artificial?
Este curso gratuito te enseña a aplicar herramientas de IA en distintas fases de cualquier proceso de investigación: desde la redacción de artículos, informes o tesis, hasta la preparación de propuestas, el análisis de información o la búsqueda de nuevas ideas.
A lo largo de ocho sesiones prácticas, aprenderás a:
Encontrar información valiosa de forma rápida y precisa
Sintetizar lecturas complejas en ideas claras y accionables
Redactar textos sólidos y bien estructurados con ayuda de la IA
Detectar oportunidades, conexiones y temas relevantes
Evaluar y revisar tu trabajo con mayor rigor y confianza
Cada clase combina teoría, práctica guiada en directo y resolución de dudas. Tendrás acceso a las grabaciones, materiales complementarios, ejercicios aplicables a tu propio proyecto, y una comunidad donde compartir avances y resolver preguntas.
Tanto si eres investigador, estudiante, profesional autodidacta o simplemente una persona curiosa que quiere aprender a usar la inteligencia artificial para pensar mejor, este curso es para ti.
Aquí puedes acceder al curso.:
https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3
Sat, 19 Apr 2025 - 1h 22min - 338 - 345. Herramientas IA en investigación (II)
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Wed, 16 Apr 2025 - 1h 31min - 337 - 344. Motivación por la expresión en podcasting
El título de este episodio está claro que no llama mucho la atención, pero no es realmente necesario.
La atención está quizás sobrevalorada, y además existe únicamente desde la perspectiva del receptor.
Pero desde el emisor, las cosas cambian, y quizás te preguntes cómo puede ser el realizar un ensayo improvisado en el formato podcast.
Obviamente los dos lados deben de estar conectados, pero uno siempre se debe permitir el ser fiel a su motivación.
Sería genial si este episodio corto te inspira a crear tu propio podcast
Tue, 15 Apr 2025 - 12min - 336 - 343. Fernando Ortuño y las auroras boreales: ciencia y divulgación desde la estratosfera
Hoy hablamos con Fernando Ortuño, divulgador científico, explorador de la estratósfera, productor de documentales y una de esas personas que logran que la ciencia suene cercana, emocionante y viva. También participa en la conversación Juan Carlos Martínez Alcázar, con quien exploramos temas en la frontera entre la ciencia, la divulgación y la gestión de proyectos.
Durante la charla abordamos, entre otros temas:
- Cómo se vive una misión científica desde dentro, como la campaña Sunrise II en colaboración con la NASA, cuyo objetivo era observar el Sol desde la estratósfera. Fernando nos cuenta cómo se estabiliza un telescopio suspendido por un globo a más de 35 kilómetros de altura, qué desafíos técnicos y logísticos tuvo esa campaña, y cómo entró en contacto con este proyecto a través de la divulgación, no de la vía académica tradicional.
- Hablamos también del Proyecto Daedalus, una iniciativa que llevó experimentos científicos a la estratósfera desde un instituto, y cómo un grupo joven y multidisciplinar fue capaz de integrarse en colaboraciones de alto nivel científico. Aquí exploramos el papel del project management como herramienta clave para sacar adelante misiones complejas sin estructura formal.
- Fernando comparte su experiencia en la producción de documentales científicos grabados desde la estratósfera, como "Into the Aurora", y reflexiona sobre el poder de la narrativa visual para transmitir ciencia desde la emoción y la belleza.
- Además, discutimos la importancia de combinar conocimientos técnicos con habilidades organizativas, y cómo su perfil atípico —formado en ciencias del trabajo pero con vocación científica desde la infancia— le ha permitido liderar proyectos complejos, desde la jaula de Faraday que salvó un instrumento hasta la resolución de problemas en tiempo real.
- También hablamos del cambio radical que ha experimentado la divulgación científica en la última década: del blog y la radio al algoritmo y el vídeo corto. Discutimos cómo plataformas como TikTok o Instagram pueden ser puertas de entrada a la vocación científica, pero también qué retos plantean en términos de profundidad, atención y comunicación real.
En la parte final, repasamos el trabajo de la Asociación de Divulgación Científica de la Región de Murcia (ADCMurcia), de la que Fernando ha sido presidente durante varios años. Hablamos de cómo se organizan eventos, qué formatos funcionan hoy en día, y cómo ha cambiado la forma en que el público se entera —o no— de las actividades presenciales.
Un episodio que se mueve entre la atmósfera y el espacio, entre la técnica y la emoción, entre el conocimiento científico y la necesidad de contarlo.
Más información sobre Fernando Ortuño en su perfil público:
Más sobre la Asociación de Divulgación Científica de Murcia:
Espero que te haya gustado este episodio. Y si quieres discutirlo con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:
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Thu, 03 Apr 2025 - 1h 35min - 335 - 342. De la astrobiología al traje de astronauta: ciencia y exploración con Angélica Anglés
Hoy tengo el privilegio de conversar con la Dra. Angélica Anglés, una de las voces más fascinantes en el mundo de la astrobiología y la exploración planetaria. Su trayectoria es impresionante: desde sus estudios en ingeniería y ciencia planetaria, pasando por tres másteres y un doctorado en Hong Kong, hasta liderar investigaciones en ambientes extremos como el Tíbet, Islandia y Nueva Zelanda. Hablamos de cómo, desde muy pequeña, se obsesionó con la pregunta "¿estamos solos en el universo?" y de cómo esa curiosidad la ha llevado a investigar entornos que podrían parecerse a Marte.
Nos cuenta en detalle sus experiencias en expediciones científicas a lugares aislados y extremos, y cómo analiza bacterias que sobreviven en condiciones casi imposibles. Exploramos también su faceta como astronauta análoga, con misiones tan intensas como una simulación en Escocia donde pasó varios días sin dormir, cargando un maniquí enfermo por terrenos salvajes, todo para estudiar la resistencia y la colaboración humana en condiciones extremas.
También hablamos del papel de la Iceland Space Agency, sus proyectos con el Space Exploration Institute de Macao, y su reciente paso por la Agencia Espacial Europea. Además, charlamos sobre financiación científica, colaboración internacional y los retos personales y profesionales de llevar a cabo este tipo de investigaciones.
Si alguna vez te has preguntado cómo se busca vida en Marte, qué se puede aprender de los desiertos más duros de la Tierra o qué implica preparar una misión simulada como astronauta, este episodio te va a fascinar.
Podéis contactarla y encontrar más información sobre ella en su web: angelicaangles.com y en su Instagram angelica_angles
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Mon, 31 Mar 2025 - 58min - 334 - 341. Reescribir, corregir, crear: ¿qué papel juega la IA en nuestra autoría?
En este episodio he querido reflexionar sobre algo que muchos de nosotros, quienes trabajamos en la elaboración de artículos científicos, conocemos bien: la sección de metodología. Tradicionalmente, esa parte del artículo recoge con todo detalle cómo se ha llevado a cabo una investigación, desde los materiales utilizados hasta los pasos seguidos para obtener los resultados. Es una parte clave para asegurar la reproducibilidad del trabajo y para dar transparencia al proceso científico.
Pero me pregunto, en esta nueva etapa en la que la inteligencia artificial generativa empieza a formar parte habitual de nuestro flujo de trabajo, ¿qué hacemos con esa parte metodológica? ¿La estamos adaptando? ¿Deberíamos reflejar también cómo usamos herramientas como ChatGPT, por ejemplo, para reescribir, corregir o sintetizar partes del texto? Cada vez más revistas científicas están pidiendo que se incluyan los prompts o interacciones con estas herramientas, del mismo modo que en informática llevamos años compartiendo código fuente o datasets.
El problema es que, en muchos casos, estas interacciones con inteligencia artificial no están organizadas ni documentadas. Son usos esporádicos, a veces dispersos, que no siempre quedan registrados. Esto puede suponer una carga de trabajo adicional si queremos luego reconstruir ese proceso para compartirlo. Pero también es una invitación a repensar cómo trabajamos y organizamos nuestra creatividad apoyada por IA.
Me parece interesante imaginar un futuro próximo en el que existan sistemas automáticos que supervisen y documenten el uso que hacemos de estas herramientas. Algo así como un registro continuo de los pasos que seguimos, para que luego podamos explicar de forma precisa cómo se ha generado un determinado texto. Sería algo similar a lo que ya ocurre cuando se deposita el código en un repositorio junto con el artículo.
Aun así, no podemos perder de vista lo esencial. Por ahora, seguimos siendo nosotros quienes decidimos qué queremos decir, qué camino tomar, cuál es la idea de fondo. Las herramientas nos ayudan a articularlo, a darle forma, a corregirlo o embellecerlo, pero la chispa inicial sigue viniendo de nosotros. Por eso me parece importante distinguir bien entre lo que la IA ha contribuido a generar y lo que hemos aportado como humanos.
Puse como ejemplo un caso muy cotidiano: escribir un texto a mano en una libreta, en soledad, sin conexión digital. Después, llevar ese texto al ordenador mediante escaneo, reconocimiento de caracteres, corrección ortográfica, e incluso aplicar alguna herramienta que nos sugiera mejoras o nos ayude a reescribir. En ese proceso se mezclan muchas capas, y documentarlas todas puede ser complejo, pero también enriquecedor.
Al final, creo que vale la pena preguntarse cuánto del proceso queremos hacer visible y qué valor tiene esa visibilidad. Más allá de la transparencia científica, hay también una dimensión estética. Hay autores que no se centran solo en la obra terminada, sino que encuentran belleza en mostrar cómo se ha llegado hasta ella. Y creo que esto abre puertas muy sugerentes, tanto en el ámbito del arte como en el de la divulgación.
Por cierto, este episodio lo he grabado directamente desde el móvil, sin micrófono externo, así que es posible que notéis algo de ruido. Pero me pareció coherente dejarlo así, como una muestra más del proceso tal cual es, sin retoques. Si os apetece seguir conversando sobre este tema, podéis uniros a nuestra comunidad en WhatsApp a través de la web:
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PD: estas notas del programa las he creado a través de la transcripción del audio del episodio y mediante el uso de ChatGPT y 3 interacciones con prompts y ediciones menores.
PD2: https://x.com/horacio_ps/status/1904421075435356549
Tue, 25 Mar 2025 - 11min - 333 - 340. El futuro del vibe coding y la programación con IA generativa
En este episodio hablo de algo que hacía tiempo que no tocaba en el podcast: la programación. En concreto, comento cómo me he reencontrado con el código gracias a las nuevas herramientas de inteligencia artificial generativa, que permiten crear aplicaciones complejas a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.
Comparto mi experiencia reciente utilizando Lovable, una de estas plataformas, para generar aplicaciones web completas sin apenas escribir código. Cuento cómo construí dos apps: una para transcribir audios y generar esquemas a partir de ellos, y otra para generar exámenes tipo test a partir de capturas de libros, pensada para mis hijos. Explico los puntos fuertes y también las muchas limitaciones que he encontrado, sobre todo cuando se trata de hacer algo más allá de lo muy básico.
Además, desarrollo una idea más teórica: la posibilidad de combinar programación evolutiva con modelos de lenguaje para automatizar la generación de software de manera no interactiva, como si fueran versiones de código que van evolucionando a través de filtros y evaluaciones automáticas.
Termino hablando del curso gratuito que tengo activo sobre herramientas de inteligencia artificial para investigación, que ya ha comenzado pero al que todavía te puedes apuntar si te interesa, tienes el enlace en las notas del programa del episodio anterior.
Si te apetece probar alguna de las aplicaciones que he mencionado, puedes escribirme y te paso el enlace.
Además, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp:
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donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Me encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.
Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.
Fri, 21 Mar 2025 - 27min - 332 - 339. Herramientas IA en investigación (I)Tue, 18 Mar 2025 - 1h 23min
- 331 - 338. Aprender enseñandoThu, 06 Mar 2025 - 10min
- 330 - 337. ¿Son realmente útiles las herramientas de IA en investigación?
Hoy exploramos un tema que cada vez genera más debate en la academia y la investigación: ¿Las herramientas de inteligencia artificial han alcanzado un punto en el que realmente aportan valor o seguimos en una fase experimental?
Para abordar esta cuestión, contamos con la participación de varios expertos que han estado probando diferentes herramientas de IA en sus áreas de trabajo. Nos acompañan Rosario Gámez Sánchez, bibliotecaria de Universidad Privada y asesora en procesos de acreditación y publicación, quien se centra en "Necesidades de investigadores en herramientas IA". Javier González Iglesias, cirujano ortopédico y traumatólogo deportivo, doctor en Medicina, que presenta "Estrategias de formación en IA", entre muchos otros temas. Alejandro S. Ghersin, del CONICET-ITBA, aporta su experiencia en el uso de IA en investigación. Archibaldo Bravo comparte su visión sobre la automatización en la investigación, mientras que Eva Sayba reflexiona sobre la accesibilidad y ética de la IA en el ámbito académico.
Durante la conversación exploramos ejemplos concretos en los que la IA ha facilitado tareas repetitivas o tediosas en la investigación, así como casos en los que aún no está a la altura de las expectativas y sigue generando errores o resultados poco confiables. También discutimos el impacto en la escritura académica, cuestionándonos si la IA realmente ayuda a mejorar la claridad de los textos o simplemente introduce más ruido. Además, abordamos cuestiones epistemológicas y cómo cambia la forma en que pensamos la investigación cuando dependemos de herramientas que automatizan ciertos procesos.
Al final del episodio, reflexionamos sobre hacia dónde nos dirigimos. ¿Estamos ante un cambio de paradigma en la investigación o simplemente ante una moda pasajera? ¿Cómo podemos aprovechar la IA sin caer en sus trampas?
Como siempre, espero vuestros comentarios y experiencias con estas herramientas. ¿Las habéis utilizado en vuestra investigación? ¿Os han facilitado la vida o añadido más problemas?
Si os ha gustado el episodio, no olvidéis compartirlo y dejar vuestra opinión en la plataforma donde lo escucháis.
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Wed, 19 Feb 2025 - 1h 48min - 329 - 336. El Impacto de la IA y la computación cuántica en la investigación biomédica
Este episodio ha sido grabado por IAcademia (https://www.iacademia.es/). En esta entrevista que me ha hecho Eva Pérez, comparto una conversación sobre el impacto de la inteligencia artificial y la bioinformática en la investigación y la atención sanitaria.
Hablamos sobre cómo estas tecnologías disruptivas están revolucionando la forma en que predecimos fenómenos biológicos y analizamos datos médicos para mejorar los tratamientos y optimizar la toma de decisiones.
Uno de los temas centrales ha sido la capacidad de la inteligencia artificial para predecir fenómenos biológicos y analizar datos sanitarios. Explico cómo la bioinformática y la supercomputación permiten desarrollar modelos que ayudan a predecir la evolución de enfermedades, diseñar nuevos fármacos y mejorar la gestión hospitalaria. También profundizo en un proyecto innovador que busca predecir la probabilidad de recaídas en pacientes atendidos en urgencias, una herramienta que puede transformar la eficiencia del sistema sanitario.
Otro punto clave de la conversación ha sido la importancia de la investigación interdisciplinaria. La colaboración entre profesionales de distintas áreas es esencial para abordar los desafíos actuales en biomedicina. Además, exploramos el potencial de la computación cuántica en la investigación de salud y los retos que plantea la implementación de modelos de inteligencia artificial explicables y regulados dentro del sector.
Entre los proyectos mencionados en este episodio destacan el modelo de IA explicable para predecir recaídas en urgencias (episodio 331 del podcast), el proyecto europeo sobre cáncer colorrectal que utiliza inteligencia artificial para mejorar tratamientos (https://www.revert-project.eu/) y la herramienta OBE-DB (https://bio-hpc.ucam.edu/obe-db/), diseñada para evaluar el potencial terapéutico de compuestos en el tratamiento de la obesidad.
Si te ha interesado, y quieres comentar sobre el episodio, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp:
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Mon, 17 Feb 2025 - 1h 02min - 328 - 335. Del papel a la IA: cómo ha cambiado la forma en que buscamos y leemos papers
Hoy te hablo de cómo han cambiado las herramientas para seguir la literatura en investigación. Pero no solo seguirla, sino también procesarla. Y antes de entrar en detalle, te cuento una historia de viejos (porque a veces toca).
En 2001, cuando quería leer un artículo científico, tenía que ir a la hemeroteca, buscar el journal en papel, localizar el volumen correcto, sacar varios tomos en un carrito y fotocopiarlos. Ahora, con un móvil, lo tenemos todo en segundos. Pero esa evolución no solo ha sido cuestión de acceso: ha cambiado la forma en que decidimos qué leer y cómo procesamos lo que leemos.
De 2004 a 2023, Google Scholar, Web of Science y Scopus dominaron la búsqueda de artículos. La gran revolución llegó con la inteligencia artificial generativa, y aquí entra en escena SciSpace.
¿Qué hace esta herramienta? Tres cosas clave:
- Búsqueda semántica, mucho más potente que los buscadores clásicos. No se limita a palabras clave exactas, sino que entiende el significado detrás de la consulta.Resúmenes automáticos de cada paper, destacando lo esencial en segundos.Interacción con los papers, permitiéndote hacer preguntas sobre ellos y recibir respuestas en lenguaje natural.
El impacto de esto no es solo práctico, sino también filosófico. ¿Estamos investigando mejor o solo produciendo más ruido? Antes profundizábamos en unos pocos artículos; ahora acumulamos cientos en Zotero sin leerlos. ¿Nos ayuda este mar de información o nos ahoga?
Reflexiono sobre estas preguntas en el episodio. Y si quieres discutirlo conmigo y con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:
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Que tengas un buen día, y recuerda: si estas herramientas te ahorran tiempo, úsalo bien. Sal a dar un paseo.
Thu, 13 Feb 2025 - 22min - 327 - 334. Usa el algoritmo de las redes para aprender de manera más eficiente
Hoy comparto un método de aprendizaje inspirado en los algoritmos de redes sociales. La idea es aprovechar cómo estas plataformas detectan lo que nos interesa y aplicarlo al estudio de cualquier materia. Combinando este enfoque con la repetición espaciada y las autoevaluaciones tipo test, se puede optimizar el proceso de aprendizaje de manera eficiente y personalizada.
Primero, los algoritmos de redes sociales identifican lo que nos gusta y nos lo muestran con más frecuencia. En el aprendizaje, esto significa reconocer qué partes de un contenido dominamos y cuáles necesitan más repaso. Luego, la repetición espaciada permite ajustar la frecuencia de revisión según la dificultad que presenta cada concepto. Finalmente, las autoevaluaciones tipo test refuerzan la retención y ayudan a detectar puntos débiles.
Para poner esto en práctica con herramientas de inteligencia artificial, basta con estructurar un sistema que presente fragmentos de contenido de forma aleatoria, los explique de manera sencilla y genere preguntas para evaluar la comprensión. Si las respuestas son correctas, ese contenido aparece menos veces; si hay errores, se repite con mayor frecuencia y reformulado de distintas maneras.
Este método se puede aplicar con cualquier tema y herramienta de IA, como ChatGPT, cargando PDFs o utilizando información accesible en internet. Lo ideal es experimentar con los prompts hasta encontrar la mejor manera de automatizar el proceso y guardar un prompt maestro para reutilizarlo fácilmente en futuras sesiones.
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Tue, 04 Feb 2025 - 15min - 326 - 333. Cómo Google está resolviendo los mayores retos de la computación cuántica
Hoy exploraremos un tema que está marcando un antes y un después en la tecnología: la computación cuántica y el reciente avance de Google con su procesador Willow y publicado en Nature:
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y
https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/
La computación cuántica es una tecnología que promete revolucionar nuestra forma de resolver problemas complejos. A diferencia de las computadoras clásicas, que trabajan con bits que solo pueden ser 0 o 1, las computadoras cuánticas utilizan qubits, que gracias a la superposición pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo. Esto, junto con el entrelazamiento cuántico, permite procesar información de manera exponencialmente más eficiente. Sin embargo, hasta ahora, uno de los mayores retos ha sido la fragilidad de los qubits y la corrección de errores.
Aquí es donde entra Willow, el nuevo procesador cuántico de Google, que ha logrado un avance histórico: superar el umbral crítico en la corrección de errores. Utilizando códigos de superficie con distancias 5 y 7, han reducido la tasa de error a un impresionante 0,143%. Además, han mejorado la memoria cuántica, logrando que los qubits lógicos tengan una duración de vida 2.4 veces mayor que los qubits físicos. Esto significa que estamos más cerca de construir sistemas cuánticos estables y fiables, un paso crucial hacia aplicaciones prácticas.
Otro logro clave ha sido la implementación de un sistema de decodificación en tiempo real, capaz de corregir errores en tan solo 63 microsegundos. Este avance es fundamental para que los algoritmos cuánticos puedan ejecutarse de manera continua y eficiente. Aunque todavía hay retos, como la mitigación de errores raros, estos avances representan un cambio de paradigma en la computación cuántica.
Este progreso no solo redefine los límites de lo posible, sino que también abre la puerta a aplicaciones revolucionarias en áreas como la salud, la criptografía y la inteligencia artificial. Sin embargo, aún queda mucho por hacer para escalar estos sistemas y llevarlos al mundo real.
Episodios relacionados: 155, 187, 266
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Mon, 13 Jan 2025 - 41min - 325 - 332. Todo está conectado, la ciencia de Albert-László Barabasi
En este episodio exploramos las ideas más fascinantes de Linked: The New Science of Networks, el libro de Albert-László Barabási. Descubrimos cómo las redes están presentes en todos los aspectos de nuestra vida y cómo entenderlas puede cambiar nuestra perspectiva sobre el mundo. Desde Internet hasta las redes sociales, pasando por la biología y las telecomunicaciones, todo está conectado.
Hablamos primero de qué son las redes, cómo se componen de nodos y enlaces, y cómo se manifiestan en ejemplos cotidianos como Internet, las redes sociales y los sistemas metabólicos. Después, profundizamos en las redes de escala libre, aquellas donde algunos nodos (los hubs) concentran la mayoría de las conexiones. Entendemos por qué surgen estas redes, gracias a factores como el crecimiento continuo y el crecimiento preferencial, y exploramos ejemplos prácticos que van desde la tecnología hasta la biología.
También analizamos las propiedades de estas redes, como su resiliencia ante fallos aleatorios y su vulnerabilidad a ataques dirigidos, y cómo estos aspectos determinan su comportamiento. Nos adentramos en cómo la información, las ideas y las enfermedades se propagan a través de las redes y cómo los clusters y comunidades dentro de estas estructuras afectan la dinámica de la difusión.
El episodio incluye aplicaciones prácticas en tecnología, como la optimización de Internet y las redes eléctricas, y en biología y medicina, donde el análisis de redes metabólicas y la identificación de nodos clave son esenciales para la investigación y las terapias dirigidas. También reflexionamos sobre cómo las empresas utilizan el análisis de redes para mejorar estrategias de marketing y el desarrollo de productos.
Cerramos con una reflexión sobre el impacto del libro y cómo su visión de las redes puede ayudarnos a entender mejor nuestras propias conexiones. Si quieres profundizar más, te recomendamos leer el libro Linked: The New Science of Networks, disponible en numerosas plataformas. Explora el fascinante mundo de las redes y cómo moldean nuestra vida diaria en la página oficial de Albert-László Barabási: www.barabasilab.com.
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Mon, 23 Dec 2024 - 40min - 324 - 331. Innovación en urgencias, predicción de recaídas mediante aprendizaje automático interpretable
En este episodio de "Concienciados", comparto junto a Juan José Hernández Morante, investigador de la UCAM, los detalles de una investigación que busca transformar la gestión sanitaria a través de la inteligencia artificial. Hablamos sobre un sistema predictivo que hemos desarrollado en la UCAM y que permite anticipar, con un 95% de precisión, la probabilidad de que un paciente dado de alta en urgencias vuelva a ingresar en un plazo de 30 días.
La motivación del proyecto surge de un problema recurrente en los servicios sanitarios: los reingresos hospitalarios. Saber quién tiene más probabilidades de volver a urgencias nos permite intervenir de manera más eficiente, optimizando recursos y mejorando la atención al paciente. Para desarrollar esta herramienta, partimos de los datos clínicos del Hospital Virgen de la Arrixaca, que nos proporcionaron una base sólida con más de 20.000 registros. A partir de ahí, aplicamos metodologías avanzadas de "machine learning", desarrollando modelos que no solo predicen resultados, sino que además explican por qué. Esto es clave, ya que permite entender las variables que más influyen en las recaídas y cuestionar paradigmas que, hasta ahora, se daban por sentados.
Por ejemplo, uno de los hallazgos más llamativos es que una estancia hospitalaria prolongada, lejos de ser beneficiosa, aumenta las probabilidades de reingreso. Este dato rompe con la idea tradicional de que "más tiempo en el hospital" equivale a "mejor recuperación". Además, encontramos diferencias demográficas interesantes: los hombres tienen más probabilidades de recaída que las mujeres, y ciertos códigos postales muestran patrones significativos que podrían relacionarse con factores sociales o económicos.
Durante la conversación, insistimos en que estas herramientas no son magia. La inteligencia artificial no hace milagros, pero puede aportar mucho valor si se aplican correctamente. Por eso, uno de los grandes retos es que los profesionales de la salud conozcan y confíen en estas tecnologías. La rápida evolución de la IA y la cantidad de datos que se generan en los hospitales requieren un esfuerzo conjunto para que estas herramientas se integren de forma efectiva en el sistema sanitario.
El objetivo final de este proyecto no es solo reducir los reingresos hospitalarios, sino también mejorar la calidad de vida de los pacientes. Menos tiempo en el hospital significa más tiempo en casa, donde el paciente puede recuperarse mejor con un seguimiento adecuado. En el futuro, esperamos aplicar esta misma metodología a otros contextos dentro del ámbito de la salud, explorando nuevas bases de datos y extendiendo el impacto de esta tecnología.
Este episodio es una producción de iradio UCAM, con la colaboración de la Unidad de Cultura Científica e Innovación y el Vicerrectorado de Investigación de la UCAM. Agradecemos a todos los que han hecho posible este trabajo y, especialmente, a quienes nos escuchan y comparten nuestro interés por la investigación y la tecnología aplicada a la salud.
Aquí la publicacion relacionada:
https://www.mdpi.com/2504-4990/6/3/80
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Mon, 16 Dec 2024 - 13min - 323 - 330. Neurofeedback, cómo transformar el aprendizaje y prevenir el deterioro cognitivo, con Thalia Fernández
Hoy tengo el placer de conversar con la Dra. Thalia Fernández, una destacada investigadora en neurociencia aplicada y experta en neurofeedback. Durante nuestra charla, exploramos cómo esta técnica puede entrenar el cerebro para mejorar su funcionamiento, prevenir problemas antes de que aparezcan y tratar diversas afecciones, desde déficits de aprendizaje en niños hasta el deterioro cognitivo en adultos mayores.
El neurofeedback, como explica la Dra. Fernández, es un procedimiento basado en la retroalimentación inmediata de la actividad eléctrica del cerebro. Mediante estímulos sencillos, como un sonido o una luz, es posible reforzar ciertos patrones cerebrales y modificar otros para lograr mejoras significativas en el bienestar cognitivo. Esta técnica no sólo se centra en una región del cerebro, sino que puede generar una reorganización general del sistema nervioso, lo que abre un abanico de posibilidades terapéuticas.
Hablamos sobre su aplicación en niños con trastornos de aprendizaje, donde el neurofeedback ayuda a superar barreras que impiden el desarrollo cognitivo y académico. La Dra. Fernández describe cómo esta técnica es capaz de "quitar el seguro" que bloquea el aprendizaje, permitiendo que el cerebro fluya de manera más eficiente. Además, discutimos su uso preventivo en adultos mayores, un grupo en el que el objetivo es intervenir antes de que surjan problemas de deterioro cognitivo, potenciando capacidades que incluso se mantienen años después del tratamiento.
Un punto fascinante de la conversación fue la explicación de cómo la plasticidad del cerebro en los niños hace que pequeñas modificaciones tengan un impacto enorme. En contraste, el neurofeedback en adultos mayores tiene un enfoque preventivo más sutil pero igualmente valioso. También abordamos los desafíos de implementar esta técnica en entornos clínicos, desde los costos hasta la necesidad de experiencia técnica para su correcta aplicación.
Si quieres saber más sobre cómo el neurofeedback está transformando nuestra comprensión del cerebro y sus aplicaciones prácticas, este episodio te ofrecerá una visión profunda y accesible. Además, si deseas conectar con la Dra. Thalia Fernández o explorar su trabajo, aquí puedes encontrar más información sobre su investigación y contactarla:
https://psicologia.posgrado.unam.mx/thalia-fernandez-harmony-2/
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Sat, 30 Nov 2024 - 1h 21min - 322 - 329. Los obeliscos, un nuevo misterio en el microbioma humano, con Marcos de la Peña
Hoy exploramos un descubrimiento fascinante publicado en la prestigiosa revista Cell: los obeliscos, unas diminutas moléculas de ARN circular que desafían lo que sabemos sobre la vida microscópica. Estas moléculas, halladas en el microbioma humano, abren un mundo de preguntas sobre su función, su impacto en la microbiota y su posible relación con enfermedades humanas.
Para guiarnos en este viaje, contamos con Marcos de la Peña, investigador especializado en ARN, que nos explica cómo se encontraron los obeliscos, qué los hace únicos y por qué son tan relevantes para entender la frontera entre lo vivo y lo no vivo. A lo largo de la conversación, descubrimos cómo los análisis bioinformáticos, herramientas clave en la investigación actual, permitieron identificar estas estructuras únicas y cómo este descubrimiento abre la puerta a una nueva era en el estudio del microbioma y de las bacterias que lo habitan.
También discutimos los retos y oportunidades que enfrenta la ciencia, desde las limitaciones en la financiación hasta la presión por competir en el ámbito internacional. Marcos reflexiona sobre la importancia de la colaboración interdisciplinaria y el enorme potencial de lo que aún queda por descubrir en nuestras propias bacterias y en su interacción con el cuerpo humano. Este hallazgo no solo amplía nuestra comprensión de la microbiota, sino que también plantea cuestiones fundamentales sobre el origen de la vida y la evolución de los agentes biológicos más pequeños.
Finalmente, miramos hacia el futuro y las posibles aplicaciones de este descubrimiento en áreas como la salud, la biotecnología y la investigación de enfermedades. Los obeliscos nos obligan a replantearnos lo que sabemos sobre la biología y nos invitan a explorar la inmensidad de lo desconocido, desde las entrañas del microbioma hasta los límites de lo que definimos como vida.
Enlaces:
Noticia relacionada: https://www.csic.es/es/actualidad-del-csic/descubren-una-nueva-entidad-biologica-que-habita-en-el-cuerpo-humanoContactar a Marcos de la Peña: https://www.csic.es/es/investigación/investigadoresmarcos-de-la-pena-del-riveroAdemás, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp:
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donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.
Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.
P.D.1: Parte de la música de la intro es de AudioCoffee: https://www.audiocoffee.net/
P.D.2: Episodios relacionados, 320, 328.
Sat, 23 Nov 2024 - 51min - 321 - 328. Cómo la microbiota moldea nuestra salud, con Rosa del Campo
Hoy nos adentramos en el fascinante mundo de la microbiota de la mano de Rosa del Campo, microbióloga de referencia y líder de investigaciones en el Hospital Ramón y Cajal, así como en el Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria en Madrid. Durante la conversación, exploramos qué es realmente la microbiota y cómo su estudio ha cobrado relevancia en los últimos años, gracias a los avances en secuenciación masiva que han permitido descubrir la enorme diversidad de microorganismos que habitan en nuestro cuerpo.
Rosa nos explica cómo la microbiota no solo influye en nuestra salud intestinal, sino que también juega un papel fundamental en enfermedades como la obesidad, el cáncer, las infecciones recurrentes y diversas condiciones inflamatorias. Hablamos sobre cómo la dieta y el estilo de vida impactan en la diversidad y el equilibrio de nuestra microbiota, lo que a su vez puede influir en nuestra respuesta a ciertos tratamientos médicos.
A lo largo del episodio, abordamos los retos que enfrentan los investigadores en este campo, especialmente en la detección de microorganismos que no pueden cultivarse y en la falta de estándares para definir lo que sería una microbiota "normal". También discutimos los desafíos en la aplicación clínica de estos descubrimientos, pues aunque se ha avanzado mucho en investigación, todavía no se ha integrado de manera rutinaria en los hospitales.
Un tema especialmente interesante fue el trasplante fecal, una técnica que ha mostrado ser efectiva para tratar infecciones recurrentes por *Clostridioides difficile*. Rosa detalla cómo se seleccionan los donantes y los estrictos controles que se deben seguir para asegurar la seguridad del procedimiento. Además, discutimos las aplicaciones potenciales de esta técnica en otras enfermedades, aunque todavía falta evidencia sólida para su uso en casos como la obesidad, el autismo o enfermedades neurodegenerativas.
También tocamos la relación entre la microbiota y enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer, donde investigaciones recientes sugieren que ciertos desequilibrios microbianos podrían tener un papel en el desarrollo de estas condiciones. Sin embargo, Rosa es cautelosa y destaca que aún queda mucho por entender antes de que estos hallazgos puedan traducirse en tratamientos efectivos.
Finalmente, hablamos sobre el papel de la gran industria farmacéutica en este campo y cómo, tras un entusiasmo inicial, muchas grandes empresas han perdido interés al no encontrar aplicaciones clínicas claras que generen un retorno significativo. Sin embargo, la investigación continúa en otros frentes, especialmente en el ámbito académico y en pequeñas empresas que apuestan por el desarrollo de probióticos y otras terapias basadas en la microbiota.
Si tienes preguntas o quieres profundizar en alguno de estos temas puedes contactar a Rosa a traves de rosacampo@yahoo.com
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P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Audiobinger/single/a-mothers-prayer/
P.D.2: Episodios relacionados, 320.
Wed, 13 Nov 2024 - 1h 02min - 320 - 327. Ciencia de noche y ciencia de día, improvisación teatral en la investigación
Hoy exploramos un enfoque poco conocido pero fascinante dentro del mundo de la literatura científica. Si piensas que todos los artículos de investigación siguen el formato clásico de introducción, métodos, resultados y conclusiones, este episodio te sorprenderá. Hablamos sobre un tipo de artículo menos conocido que reflexiona de forma creativa sobre los procesos de investigación.
Acompáñanos a descubrir qué son la ciencia de noche y la ciencia de día, dos conceptos que abogan por una forma más creativa e improvisada de generar ideas científicas, contrastada con la rigurosa metodología experimental que todos conocemos. Conversamos sobre cómo el uso de técnicas de improvisación teatral y el método del "sí, y..." pueden ayudarnos a generar nuevas hipótesis de investigación.
Además, te compartimos detalles sobre un artículo que descubrí gracias a Twitter
https://x.com/ItaiYanai/status/1850031592959332738
https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02575-w
y que me llevó a reflexionar sobre cómo podemos hacer la ciencia más accesible y comprensible, sin renunciar a la profundidad del análisis:
A partir de ese trabajo, hablamos sobre la diversidad en los tipos de artículos científicos y cómo expanden nuestra comprensión de la investigación, el concepto de Night Science versus Day Science y cómo cada uno contribuye al proceso científico. También abordamos la técnica del "sí, y..." para generar hipótesis innovadoras y cómo el lenguaje accesible puede hacer la ciencia más inclusiva y atractiva.
Finalmente, reflexionamos sobre el uso de espacios en revistas científicas para hablar sobre metaciencia, mostrando cómo incluso publicaciones especializadas pueden abrirse a nuevas ideas. Si te ha gustado este episodio, te animamos a compartirlo en tus redes sociales o con alguien que creas que puede estar interesado. No olvides suscribirte para no perderte futuros episodios en los que seguiremos explorando nuevas formas de entender la investigación.
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P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Ketsa/silent-rising-souls/love-you/
P.D.2: Episodios relacionados 112 y 230.
Sat, 09 Nov 2024 - 17min - 319 - 326. Traducción y memoria. La reivindicación de la identidad ocultada en la investigación de Alba Rodríguez Saavedra
Hoy profundizamos en la traducción cultural y el rescate de voces históricas junto a Alba Rodríguez Saavedra (https://paratraduccion.com/doctorado/alba-rodriguez-saavedra/), traductora e investigadora. Alba nos cuenta cómo utiliza la traducción para reinterpretar y preservar figuras marginalizadas, especialmente aquellas en la memoria cultural y tradiciones populares. Con una mirada personal y académica, Alba conecta su trabajo en la Universidad de Vigo, donde estudia a personajes femeninos como la Moura en Galicia y la Kajyaj en Irlanda, con su deseo de rescatar y dar voz a las historias de mujeres que han sido olvidadas o subestimadas. Además, Alba investiga la obra de Ruth Matilda Anderson, primera traductora de Rosalía de Castro al inglés, quien en su tiempo desafió la imagen estereotipada de Rosalía, ofreciendo una perspectiva feminista y socialmente comprometida.
Durante la conversación, otros investigadores suman perspectivas sobre el impacto de la traducción como medio de reinterpretación cultural y sobre la importancia de la tradición oral en la transmisión de historias y saberes. Compartiendo experiencias personales, los participantes revelan cómo los relatos transmitidos en sus propias familias influyen en sus investigaciones, especialmente en aquellos aspectos de la cultura popular y femenina que han sido menospreciados. A través de este enfoque, el episodio destaca cómo el compromiso personal y el rigor académico pueden entrelazarse para rescatar lo que quedó al margen de las narrativas dominantes.
Los retos de la investigación académica son otro eje de este episodio. Se aborda la precariedad laboral, la dificultad para financiar proyectos y el impacto de la sobreproducción académica en la calidad de la investigación. Alba y los participantes discuten cómo, a pesar de estas dificultades, el interés por visibilizar historias culturales olvidadas sigue siendo una motivación potente. También reflexionan sobre la importancia de crear puentes entre la academia y la sociedad, destacando iniciativas como el “Pint of Science” y formatos accesibles como los podcasts, que permiten que el conocimiento académico llegue a un público más amplio.
En el cierre, Alba recapacita sobre el papel fundamental de la divulgación para democratizar el conocimiento y cómo la traducción permite redescubrir realidades históricas que de otro modo permanecerían ocultas. Nos recuerda que investigar y traducir no son solo actos de transmisión, sino formas de compromiso con la memoria y el futuro, y que la traducción puede servir como puente para conectar voces y culturas, enriquecer nuestra comprensión de la historia y, en última instancia, promover una sociedad más inclusiva.
Podéis contactar a Alba a través de albarodriguez@uvigo.gal
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P.D.: Música, Sonata No. 22 in F Major, Op. 54 - I. In tempo dun Menuetto de
Daniel Veesey (https://freemusicarchive.org/music/Daniel_Veesey/Beethovens_Sonata_No_22_in_F_Major/Sonata_No_22_in_F_Major_Op_54_-_I_In_tempo_dun_Menuetto/).
Tue, 05 Nov 2024 - 1h 44min - 318 - 325. Haz que tus ideas calen mediante la técnica de los impactos consecutivos
En este episodio comparto la técnica de los impactos consecutivos, una forma de transmitir ideas complejas para que lleguen mejor a la audiencia. La idea central es simple: en vez de exponer una idea solo una vez, repetimos su esencia a lo largo del tiempo, de distintas maneras, permitiendo que, después de varios impactos, el mensaje realmente cale en quien escucha o lee. Este concepto proviene del marketing, donde se ha demostrado que tras un número de impactos —unos ocho, en promedio— una persona pasa de ser inconsciente de una idea a tenerla en mente.
Durante el episodio, explico cómo aplicar esta técnica en charlas, exposiciones y textos escritos. En una presentación, por ejemplo, podemos repetir la idea clave cada cierto tiempo, integrándola en la historia que desarrollamos, y variando su presentación para mantener el interés. En el caso de los libros, el autor puede organizar los capítulos para reforzar constantemente la idea principal, asegurándose de que, aunque el lector no retenga todos los detalles, se lleve el núcleo del mensaje.
También comparto mi opinión sobre el riesgo de sobreexplotar esta técnica, algo que sucede en algunos libros que terminan repitiendo en exceso la misma idea hasta agotar al lector. Para evitarlo, sugiero emplear repeticiones dosificadas y variar las formas de presentar la idea para mantener el interés y claridad.
Finalmente, hablo sobre cómo aprovechar modelos de lenguaje y resúmenes de libros para captar las ideas clave en menos tiempo, recomendando este enfoque cuando buscamos eficiencia. Termino el episodio invitándote a aplicar esta técnica en tus propias presentaciones o proyectos y te animo a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para seguir compartiendo ideas aquí:
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Thu, 31 Oct 2024 - 23min - 317 - 324. Yesid Ospitia: recomendaciones musicales basadas en emociones e IA
En este episodio, tuve el placer de entrevistar a Yesid Ospitia, un investigador que está trabajando en sistemas de recomendación musical. Hablamos sobre los problemas actuales que enfrentan las principales plataformas de streaming, donde las recomendaciones musicales tienden a priorizar la popularidad en lugar de centrarse en las características musicales reales, algo que termina afectando negativamente a los artistas emergentes. Yesid nos explicó cómo su investigación busca justamente resolver este problema mediante el uso de inteligencia artificial y estrategias basadas en el contenido, clasificando las canciones según sus características como el ritmo, el timbre y, lo más innovador, la emoción que estas transmiten.
En el transcurso de la conversación, Yesid compartió cómo su modelo de recomendación se enfoca en agrupar canciones por similitud emocional, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Uno de los aspectos más interesantes es cómo este modelo tiene en cuenta la estructura de la canción, lo que permite que las recomendaciones sean más precisas y estén alineadas con las emociones que el oyente percibe en diferentes partes de la pieza musical.
Hablamos también sobre los desafíos que su investigación enfrenta, como el proceso manual de etiquetado emocional de las canciones y la falta de datasets representativos de géneros menos conocidos. Sin embargo, Yesid está convencido de que la solución a estos problemas pasa por seguir mejorando los sistemas de inteligencia artificial y generar datasets más diversos.
Otra parte importante de nuestra conversación giró en torno al sesgo en la industria musical, donde los algoritmos favorecen a los artistas más populares, dejando a los emergentes con menos oportunidades de ser descubiertos. Yesid destacó que su investigación propone un cambio en este paradigma, sugiriendo que las recomendaciones se basen más en la similitud entre las canciones y no tanto en la cantidad de reproducciones o la fama de los artistas.
Mirando hacia el futuro, Yesid cree que la inteligencia artificial seguirá jugando un papel fundamental en la música, pero que el verdadero desafío está en cómo la industria puede adaptarse para ser más inclusiva y justa con los artistas emergentes. Fue muy inspirador escuchar cómo combina su pasión por la música con la tecnología en su trabajo.
Si te interesa saber más sobre Yesid Ospitia y su investigación, puedes visitar su página web en yospitiam.co.
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Tue, 22 Oct 2024 - 53min - 316 - 323. Bloqueo creativo e improvisación
Hoy comparto mi experiencia sobre un momento que, tarde o temprano, todos los creadores de contenido enfrentan: la sensación de que las ideas se acaban. Si has estado creando un podcast, o cualquier otro tipo de contenido, probablemente te has encontrado en una situación en la que sientes que ya no tienes la misma inspiración o cantidad de ideas frescas que al principio. En mi caso, como creador de un podcast donde parcialmente se trata la improvisación, sé bien lo que es lidiar con esta aparente escasez de contenido.
Hablo sobre cómo la improvisación, aunque parece libre y sin planificación, también tiene sus retos. No siempre es fácil, y a veces resulta complicado encontrar esa chispa inicial que haga fluir las ideas de manera natural. Sin embargo, con el tiempo he aprendido algunas estrategias que me han ayudado a superar estos bloqueos creativos.
Primero, comparto la técnica de "el movimiento se demuestra andando", que consiste en empezar a grabar sin ningún plan específico y dejar que las ideas surjan conforme hablas. También menciono la técnica de "utilizar semillas", donde me expongo a una variedad de estímulos en un corto periodo de tiempo para encontrar inspiración. Luego hablo sobre el consumo prolongado de contenido, una técnica más lenta pero efectiva, que implica profundizar en un tema durante un tiempo prolongado hasta que empiezan a surgir nuevas ideas. Finalmente, menciono cómo la edición y mejora de las grabaciones pueden ayudar a pulir el contenido improvisado.
Estas son solo algunas de las técnicas que me han servido a lo largo de mi trayectoria como podcaster, y espero que puedan serte útiles si te encuentras en una situación similar.
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Fri, 18 Oct 2024 - 26min - 315 - 322. Falsabilidad
En este episodio, quiero hablarte de algo que a menudo pasa desapercibido en el mundo de la investigación científica: la relevancia de los resultados negativos. Si estás inmerso en la academia, probablemente te hayas dado cuenta de que cada vez se publican más artículos. Sin embargo, esta gran cantidad de publicaciones no siempre implica un avance real en el conocimiento. De hecho, la ciencia actual está muy orientada hacia la publicación de resultados positivos, aquellos que confirman teorías ya establecidas, y se presta poca atención a los resultados negativos, que son igualmente importantes.
Uno de los problemas es el sesgo hacia los resultados positivos. El sistema científico actual favorece que se publiquen estudios que validan teorías existentes, lo que puede generar la falsa impresión de que estamos continuamente avanzando. Sin embargo, los resultados negativos juegan un papel crucial para el progreso de la ciencia. ¿Por qué? Porque estos resultados nos obligan a cuestionar nuestras teorías y a replantear las bases sobre las que se construyen.
Aquí es donde entra en juego la falsabilidad, un concepto introducido por Karl Popper. En pocas palabras, una teoría es científica si puede ser refutada mediante experimentación. Esto significa que no basta con que una teoría sea confirmada una y otra vez; lo verdaderamente importante es que podamos ponerla a prueba en situaciones extremas y comprobar si puede fallar. Sin esta posibilidad de refutación, una teoría no es realmente científica. Un ejemplo clásico es el de la astrología, cuyas predicciones no pueden ser falsificadas de manera clara, en contraposición a teorías científicas como el comportamiento del hielo al calentarse, que se pueden comprobar y refutar bajo condiciones controladas.
A lo largo de la historia de la ciencia, algunos de los avances más importantes han surgido cuando se han falsificado teorías. Un ejemplo claro es el paso del electromagnetismo clásico a la teoría cuántica a principios del siglo XX, que se produjo cuando las teorías existentes no pudieron explicar ciertos fenómenos, como la radiación del cuerpo negro. Este tipo de situaciones nos muestran que, para que la ciencia progrese, no solo debemos buscar validar nuestras teorías, sino que también es esencial diseñar experimentos que pongan a prueba sus límites y, en algunos casos, las refuten.
Por tanto, el mensaje que quiero dejarte hoy es que los "resultados negativos" son esenciales para el avance de la ciencia. Nos obligan a reconsiderar, ajustar y mejorar nuestras teorías, lo que, en última instancia, nos permite generar un conocimiento más robusto y preciso. Así que, si estás en el ámbito de la investigación, te invito a que no busques solo la confirmación de tus ideas, sino que también explores situaciones en las que podrían fallar.
Si quieres profundizar en estos temas, te recomiendo el libro de Alan Chalmers, "What is this thing called science?", que introduce de manera accesible los fundamentos del método científico.
Finalmente, te invito a reflexionar sobre este episodio y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace:
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Tue, 15 Oct 2024 - 19min - 314 - 321. Estudiando el pasado para entender el presente: una conversación sobre paleoecología y ciencia con Encarni Montoya
Hoy tengo el placer de conversar con Encarni Montoya (https://mauritiastories.wordpress.com/acerca-de/), científica titular en el Instituto de Geociencias de Barcelona (CSIC). A lo largo de la charla, exploramos su trayectoria profesional, desde sus estudios iniciales en biología hasta su especialización en paleoecología, un campo fascinante que nos permite entender cómo los ecosistemas han cambiado a lo largo de miles de años.
La paleoecología, como explica Encarni, no solo trata de desenterrar restos antiguos, sino que nos ayuda a comprender las interacciones entre los seres vivos, los seres humanos y el clima a través del tiempo. A partir del análisis de sedimentos, microfósiles y ADN antiguo, los científicos pueden descifrar patrones ambientales del pasado que son cruciales para predecir el futuro de los ecosistemas en un contexto de cambio climático. Esta ciencia tiene implicaciones directas en la conservación y en la forma en que entendemos la biodiversidad actual.
Además de profundizar en los aspectos técnicos de su trabajo, Encarni nos brinda una perspectiva única sobre los retos de la carrera investigadora. Desde su experiencia al conseguir una plaza de "Lecturer" en la Universidad de Liverpool hasta su retorno a España con una posición en el CSIC, reflexionamos sobre los procesos burocráticos, las diferencias entre los sistemas de investigación de ambos países, y las dificultades que los investigadores enfrentan para estabilizarse en su carrera.
Este episodio destaca la relevancia de la investigación científica no solo desde un punto de vista académico, sino también como una herramienta para abordar los grandes desafíos del mundo moderno. La paleoecología, aunque suene lejana, está directamente vinculada a temas actuales como el cambio climático, la gestión de recursos naturales y la preservación de la biodiversidad. Por otro lado, la conversación sobre la carrera investigadora arroja luz sobre la realidad que muchos científicos enfrentan, especialmente en países como España, donde los procesos de estabilización pueden ser largos y complicados.
Si te interesa la ciencia, el cambio climático o simplemente quieres saber más sobre los retos y las recompensas de una carrera investigadora, ¡este episodio no te lo puedes perder!
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Tue, 08 Oct 2024 - 56min - 313 - 320. Rompiendo barreras en la comprensión del trastorno del espectro autista, con Agustín Ernesto Martínez González
Hoy hablo con el Dr.Agustín Ernesto Martínez González (https://cvnet.cpd.ua.es/curriculum-breve/es/martinez-gonzalez-agustin-ernesto/40134), profesor titular en el Departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica de la Universidad de Alicante y un referente en el estudio de los trastornos del espectro autista (TEA). Agustín ha creado una aplicación móvil, COREAT (https://web.ua.es/es/ginta/coreat-app.html), que ayuda a evaluar la severidad del comportamiento repetitivo en las personas con TEA, además de liderar el grupo de investigación Ginta y ser editor de la revista DCN, Revista de Discapacidad Clínica y Neurociencias.
En nuestra conversación, Agustín comparte cómo su carrera tomó un enfoque significativo hacia el autismo a través de un caso severo que lo impactó profundamente al principio de su trayectoria. Exploramos su enfoque actual en la interrelación entre el comportamiento repetitivo y las condiciones sensoriales en individuos con TEA. Además, se describe cómo las alteraciones en la microbiota intestinal pueden influir significativamente en el comportamiento, sumergiéndonos en la compleja relación entre el intestino y el cerebro y cómo ciertas bacterias, como el bifidobacterium, podrían tener un papel crucial en los síntomas de TEA.
Agustín detalla el funcionamiento de su aplicación, que no solo ayuda a identificar la severidad de los comportamientos en TEA, sino que también aporta datos importantes para entender mejor estos trastornos. También discutimos las complicaciones en la interpretación de los datos de la microbiota debido a la variabilidad y especificidad entre individuos, lo que subraya los desafíos de crear tratamientos efectivos basados en la evidencia.
Además, abordamos los temas éticos y las limitaciones en el uso de probióticos y la urgente necesidad de realizar ensayos clínicos más rigurosos para validar tratamientos que se basen en ajustes de la microbiota. La discusión revela cómo la falta de estudios controlados y el aprovechamiento comercial pueden afectar la dirección de las investigaciones y las prácticas médicas, sugiriendo un camino hacia un enfoque más ético y científicamente sólido en la investigación y tratamiento de los TEA.
Este episodio ofrece una visión integral de los avances en el estudio del autismo y la psicología evolutiva, destacando la importancia de un enfoque multidisciplinario y éticamente informado en la ciencia contemporánea.
Thu, 03 Oct 2024 - 1h 01min - 312 - 319. La ciencia no depende solo de nuestros sentidos
En este episodio, he querido comenzar la nueva temporada del podcast con un tema que considero crucial, pero que rara vez recibe la atención que merece en el ámbito científico: la filosofía de la ciencia. A lo largo de varios episodios, planeo explorar cuestiones fundamentales sobre cómo hacemos ciencia, qué significa realmente el método científico y por qué es importante reflexionar sobre los principios que guían nuestra labor como investigadores.
Este enfoque me ha llevado a leer "What is this thing called science?" de Alan Chalmers, un libro que considero esencial para cualquier persona que quiera profundizar en los fundamentos del método científico. Chalmers hace una revisión crítica y accesible sobre los aspectos que damos por sentados en la ciencia, y he decidido traer algunas de esas ideas al podcast para reflexionarlas y compartirlas con la audiencia.
En este episodio, he discutido dos problemas clave del método científico que Chalmers aborda en su libro:
1. La confianza excesiva en los sentidos humanos: Uno de los primeros retos en la historia de la ciencia fue la dependencia de los sentidos para obtener conocimiento. Aunque hoy en día nos parece obvio que necesitamos instrumentación para medir y observar fenómenos de manera más precisa, al principio, la ciencia confiaba en lo que nuestros sentidos – principalmente la vista – podían captar. Esta confianza en los sentidos resultó problemática cuando diferentes observadores tenían percepciones distintas sobre un mismo fenómeno. El avance vino cuando científicos como Galileo Galilei empezaron a desarrollar instrumentos, como el telescopio, para eliminar el sesgo de la percepción humana y obtener datos más objetivos. Este proceso fue crucial para que la ciencia evolucionara, pero nos recuerda lo limitado que puede ser confiar únicamente en nuestros sentidos.
2. La interpretación subjetiva de los datos: Aunque hoy en día contamos con tecnología que nos permite recopilar datos de manera más precisa, el siguiente desafío viene cuando los científicos interpretan esos datos. Cada investigador tiene una formación, un bagaje personal y una serie de conocimientos previos que influyen en cómo perciben e interpretan la información. Esto significa que, incluso cuando dos científicos analizan el mismo conjunto de datos, pueden llegar a conclusiones diferentes debido a sus propios sesgos cognitivos o metodológicos. Chalmers señala que este sesgo en la interpretación es uno de los problemas más persistentes en la ciencia moderna, y no tiene una solución fácil.
Este episodio es solo el comienzo de una serie de reflexiones sobre la filosofía de la ciencia. Mi objetivo no es solo revisar estos problemas, sino abrir un espacio para cuestionar los fundamentos sobre los cuales se asienta nuestra práctica científica. A medida que avancemos en la temporada, iré profundizando en estos temas y compartiendo más ideas sobre cómo podríamos mejorar el método científico, no solo desde el punto de vista técnico, sino también desde una perspectiva filosófica. ¡Espero que lo disfrutes!
Enlaces relacionados:
https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Chalmers
https://www.goodreads.com/book/show/137314.What_Is_This_Thing_Called_Science_
Podcast-grafía (o episodios relacionados donde puedes profundizar): 212, 232, 257, 298
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Tue, 24 Sep 2024 - 18min - 311 - 318. Aprovecha al máximo lo que lees con Readwise
Dime si te suena esta situación: tienes una biblioteca enorme llena de libros con sus notas y subrayados importantes, pero están desperdigados en varios sistemas como Kindle y Apple Books. Cada vez que necesitas encontrar un subrayado específico, te pierdes entre todas las aplicaciones y no sabes dónde encontrarlo. Y peor aún, no sabes cómo aprovechar todas esas notas. ¿Cómo se puede resolver este problema?
Si te interesa saberlo, quédate al episodio de hoy, donde te voy a hablar de una aplicación que te permite resolverlo de manera eficiente: Readwise.
Readwise es una aplicación de suscripción, con diferentes niveles de precios, empezando desde unos 7 euros al mes. Vale la pena invertir en algo que realmente funciona. Seguro que pagas más por Netflix o por otras cosas, y esto te puede ayudar mucho en tus investigaciones.
¿En qué consiste realmente Readwise? Si consumes muchos libros en formato electrónico y te gusta subrayar ideas y tomar notas, Readwise es para ti. Lo primero que haces es abrir una cuenta y sincronizarla con Apple Books, Kindle, etc. Es un proceso sencillo, y una vez hecho, se sincronizarán automáticamente todos tus subrayados y notas, organizándolos en un solo lugar.
Una de las grandes ventajas de Readwise es la consolidación de subrayados de diversas fuentes. Esto te permite buscar notas con palabras clave de manera rápida y eficiente, algo que en Kindle o Apple Books puede ser muy engorroso.
Otra opción poderosa es la revisión espaciada. Esta técnica de memorización te ayuda a retener mejor la información revisando tus subrayados a intervalos óptimos. Si recuerdas bien un subrayado, el sistema te propondrá repasarlo en un tiempo más largo; si no, te sugerirá repasarlo pronto. Este sistema inteligente se centra en las cosas que te cuesta más retener.
Readwise también se integra con Obsidian, un sistema de gestión del conocimiento personal del que hemos hablado mucho en este podcast. Esta integración te permite enlazar subrayados y notas de libros con tu contenido en Obsidian, facilitando el descubrimiento de relaciones inesperadas entre tus notas y conocimientos previos. Esto potencia la creación de nuevas ideas y contenidos.
Además, Readwise facilita la lectura de múltiples libros al mismo tiempo, centralizando todos los subrayados y notas para que puedas repasar y comparar conceptos de diferentes libros de manera sencilla. Esto es ideal para el aprendizaje continuo y autodirigido, permitiéndote recordar y aplicar mejor lo que lees.
En resumen, Readwise es extremadamente útil para gestionar tus subrayados y notas, y su integración con Obsidian amplifica su utilidad, permitiéndote organizar y conectar profundamente tus conocimientos. Te recomiendo encarecidamente que la pruebes.
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Thu, 27 Jun 2024 - 09min - 310 - 317. Cómo investigar a partir de otras investigaciones
Hoy abordamos el fascinante mundo del meta-análisis y las revisiones sistemáticas, dos herramientas cruciales en la investigación científica moderna. Estas metodologías permiten sintetizar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples estudios, proporcionando una visión más completa y robusta sobre un tema específico.
Comenzamos explicando qué es una revisión sistemática. A diferencia de una revisión narrativa tradicional, una revisión sistemática sigue un protocolo riguroso y predefinido para identificar, evaluar y sintetizar todas las investigaciones relevantes sobre una pregunta específica. Este enfoque minimiza el sesgo y aumenta la reproducibilidad de los resultados, convirtiéndolo en una herramienta esencial para la toma de decisiones basadas en evidencia.
Luego, profundizamos en el concepto de meta-análisis, que es una técnica estadística utilizada dentro de las revisiones sistemáticas para combinar los resultados de estudios independientes. Un meta-análisis no solo resume los hallazgos de múltiples estudios, sino que también puede identificar patrones, fuentes de discrepancia y otros factores que influyen en los resultados. Esto proporciona una estimación más precisa del efecto de interés y puede revelar tendencias que no serían evidentes en estudios individuales.
Discutimos también los pasos clave para llevar a cabo una revisión sistemática y un meta-análisis. Esto incluye la formulación de una pregunta de investigación clara, la definición de criterios de inclusión y exclusión, la búsqueda exhaustiva de literatura, la evaluación de la calidad de los estudios incluidos y la síntesis de los datos. Cada uno de estos pasos es fundamental para garantizar la validez y la fiabilidad de los resultados.
Terminamos discutiendo las aplicaciones y la importancia de las revisiones sistemáticas y los meta-análisis en diversas disciplinas. Estas metodologías no solo ayudan a consolidar el conocimiento existente, sino que también identifican áreas donde se necesita más investigación, orientando así futuras investigaciones.
Episodios relacionados: 212 y 267
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Wed, 19 Jun 2024 - 16min - 309 - 316. Rompe las limitaciones de tu grupo de investigación mediante freelancers
Hoy abordo un problema común que muchos grupos de investigación enfrentan: la necesidad de desarrollar partes muy concretas de un proyecto para las cuales no tienen personal especializado. Por ejemplo, un grupo de investigación en inteligencia artificial puede haber desarrollado un algoritmo avanzado, pero carecen de la experiencia necesaria para crear una interfaz web a través de la cual el público pueda interactuar con dicho algoritmo.
Una solución eficiente y económica para este problema es contratar freelancers. Esto es especialmente útil cuando el presupuesto del proyecto es limitado y no se puede justificar la contratación de personal a largo plazo. Para encontrar freelancers adecuados, recomiendo dos plataformas principales: Fiverr y Freelancer.
En Fiverr, el proceso consiste en buscar freelancers con habilidades específicas, como diseño web o manejo de tecnologías como Angular y CSS. Es importante filtrar a los candidatos por precio, experiencia, idioma y zona horaria para encontrar a los más adecuados. Una vez seleccionados algunos candidatos, se les puede contactar y evaluar su comprensión del proyecto. Sugiero comenzar con tareas pequeñas para evaluar su desempeño antes de asignarles partes más grandes del proyecto.
Por otro lado, en Freelancer, el proceso es ligeramente diferente. Aquí se postea el proyecto con sus características y presupuesto, y se reciben propuestas de múltiples freelancers. Para filtrar a los candidatos, recomiendo utilizar un test tipo examen con preguntas específicas sobre el proyecto. Esto ayuda a identificar a los freelancers más competentes y comprometidos.
Además, es crucial asegurar la confidencialidad del proyecto mediante un contrato y clarificar si el freelancer será coautor de cualquier artículo científico resultante del proyecto. También sugiero realizar tareas pequeñas con varios freelancers en paralelo para identificar al mejor candidato de manera más rápida y eficiente.
Para aquellos interesados en profundizar más en el mundo del freelancing, menciono que en episodios anteriores del podcast he tratado este tema en detalle como en los episodios 254 y 204.
Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace:
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Tue, 18 Jun 2024 - 14min - 308 - 315. De la entropía a la eficiencia de la información en grupos de investigación
Hoy abordamos un problema común en muchos grupos de investigación: la organización de la información.
Uno de los problemas más frecuentes es la pérdida de tiempo buscando información. Muchas veces, la información está desorganizada, con documentos y datos dispersos en diferentes lugares. Esto no solo dificulta el acceso a la información, sino que también genera problemas de colaboración entre los miembros del grupo. Además, es común encontrar que los protocolos y documentos clave no se actualizan regularmente, lo que puede llevar a la utilización de información desactualizada o incorrecta. Otro problema es la duplicidad de información, donde diferentes versiones de un mismo documento pueden coexistir, generando confusión. Finalmente, cuando los miembros del grupo se van, se corre el riesgo de perder información valiosa que solo ellos conocían.
Estos problemas tienen un impacto significativo en la eficiencia del grupo de investigación. Los nuevos miembros pueden tener dificultades para ponerse al día, y la realización de tareas y experimentos se vuelve ineficiente. Además, el riesgo de utilizar información desactualizada o incorrecta puede comprometer la calidad de la investigación.
Una solución efectiva para estos problemas es la implementación de una wiki. Una wiki es una herramienta colaborativa online que permite la creación y edición de documentos de manera sencilla y organizada. Entre las ventajas de una wiki se encuentran la centralización de la información, la facilidad para buscar y acceder a datos, la colaboración en tiempo real, el historial de versiones para rastrear cambios y la posibilidad de comunicación y discusión en torno a los documentos.
Para crear una wiki, existen varias herramientas recomendadas. Notion es una opción fácil de usar, aunque de pago. Google Suite es gratuita y conocida, aunque puede requerir más trabajo para enlazar documentos. Microsoft Office Online es similar a Google Suite, pero requiere una licencia. MediaWiki es una herramienta potente y open source, pero requiere conocimientos técnicos para su instalación. Finalmente, Obsidian es una opción avanzada, pero más compleja de implementar.
Esperamos que este episodio te haya sido útil y te invitamos a seguir explorando maneras de mejorar la organización de la información en tu grupo de investigación.
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Sat, 15 Jun 2024 - 22min - 307 - 314. Optimizar tu energía de manera inteligente
Hoy exploramos la optimización de nuestra energía y hablamos de la técnica Pomodoro, para mejorar la productividad y mantener la concentración. Descubre cómo implementar esta técnica en tu rutina diaria y adapta sus principios a tus necesidades específicas.
La técnica Pomodoro fue creada por Francesco Cirillo en los años 80 y se basa en trabajar en intervalos de 25 minutos, conocidos como pomodoros, seguidos de breves descansos. Para ponerla en práctica, configura un temporizador para 25 minutos de trabajo ininterrumpido y toma un descanso de 5 minutos después de cada pomodoro. Después de completar cuatro pomodoros, toma un descanso más largo de 15-30 minutos.
Entre los beneficios de la técnica Pomodoro se encuentran la mejora de la concentración y la productividad, la reducción de la fatiga mental y una mayor conciencia del tiempo, lo que facilita una mejor gestión de tareas. La técnica es flexible y puede adaptarse a diferentes tipos de tareas y proyectos, ajustando la duración de los pomodoros y descansos según las necesidades personales.
Para maximizar la efectividad de la técnica Pomodoro, es importante eliminar distracciones durante los pomodoros, planificar las tareas antes de comenzar y evaluar y ajustar la técnica según los resultados obtenidos. La técnica Pomodoro es una herramienta poderosa para mejorar la gestión del tiempo y aumentar la productividad. Al implementarla, puedes trabajar de manera más eficiente y mantener un equilibrio saludable entre trabajo y descanso.
Recursos adicionales recomendados incluyen el libro "The Pomodoro Technique" por Francesco Cirillo y aplicaciones como Focus Booster, Pomodone y Tomato Timer.
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Tue, 11 Jun 2024 - 12min - 306 - 313. Gestión personal del conocimiento mediante IA
En este episodio, nos enfocamos en herramientas de inteligencia artificial para la gestión del conocimiento personal (PKM). A diferencia de episodios anteriores, donde se abordaron generalidades de estas herramientas, hoy nos centraremos en un software específico: Obsidian, y en cómo se puede utilizar para gestionar eficientemente nuestro PKM.
La gestión del conocimiento personal (PKM) se refiere a cómo organizamos y gestionamos la gran cantidad de información que generamos en nuestra vida diaria, ya sea digital o no. Tradicionalmente, esta información se ha almacenado en documentos organizados en jerarquías de carpetas en nuestros sistemas operativos. Sin embargo, esta forma de organización puede ser ineficiente y dificultar la búsqueda de información específica.
Obsidian se presenta como una solución a estos problemas. Esta herramienta, rápida, customizable y gratuita, permite crear estructuras de organización en forma de red en lugar de jerarquías tradicionales. Esto facilita la conexión entre ideas y notas, permitiendo una gestión más eficiente del conocimiento personal.
Además, introducimos el plugin Smart Connections para Obsidian, que utiliza inteligencia artificial para mejorar drásticamente la eficiencia en la gestión del conocimiento. Smart Connections busca notas relacionadas semánticamente, identifica conexiones relevantes entre notas y permite etiquetar y visualizar mapas de conexiones. Esta herramienta se instala fácilmente y se conecta a motores de inteligencia artificial, como la API de OpenAI, para realizar búsquedas avanzadas y encontrar información similar en nuestro sistema de notas, incluso si no recordamos las palabras exactas utilizadas.
La implementación de Smart Connections requiere crear una cuenta en OpenAI y obtener una API key. Aunque esta parte es un poco técnica, el proceso está bien explicado en los enlaces proporcionados en las notas del programa. Una vez configurado, Smart Connections permite descubrir conexiones inesperadas entre notas y facilita una interacción dinámica con nuestras notas, similar a un chat con un asistente inteligente.
En resumen, herramientas como Obsidian y Smart Connections pueden transformar la gestión del conocimiento personal, facilitando la organización y el acceso a la información de manera creativa y eficiente. Se recomienda probar estas herramientas y unirse a la comunidad de investigadores en WhatsApp para discutir y compartir experiencias. La gestión eficiente del conocimiento personal es crucial, y estas herramientas ofrecen una solución potente y accesible para mejorar este proceso.
Plugin Smart connections: https://github.com/brianpetro/obsidian-smart-connections
Episodios previos relacionados:
- PKM y Zettelkasten: https://open.spotify.com/episode/71cEII3QmhZ02NTdjSXtOj?si=193a911148314b0e
- El libro sobre el método Zettelkasten: episodios 125 al 127, el primero en: https://open.spotify.com/episode/522CMrpI9cELMj0pKy6478?si=656021f214134ca4
- Otros: 95, 99, 121, 124, 133, 145
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Wed, 05 Jun 2024 - 21min - 305 - 312. Afina tu experiencia en investigación con Academia Stack Exchange
Hoy hablamos sobre la gran utilidad que tienen plataformas como Academia Stack Exchange para los investigadores. Estas nos permiten tanto hacer preguntas sobre temas de investigación que nos interesen o preocupen, como también responder las dudas que plantean otros colegas. Al participar, ganamos puntos y reputación dentro de la comunidad.
Responder preguntas de otros, aunque no seamos expertos en la materia, tiene varios beneficios. En primer lugar, desarrolla nuestras capacidades analíticas. Además, leer las respuestas de otros usuarios puede generar nuevas ideas y perspectivas que quizás no habíamos contemplado. Por otra parte, el ejercicio de escribir nuestras propias respuestas mejora nuestra capacidad de verbalizar y comunicar de forma efectiva.
Otro gran beneficio de participar en estos foros es la oportunidad de hacer networking. Podemos conectar con otros investigadores con intereses similares, e incluso si una pregunta genera una discusión interesante, se puede proponer continuar la conversación en otro formato como una llamada o colaboración.
Incluso si no nos sentimos capaces de dar la mejor respuesta, el simple hecho de intentarlo nos proporcionará un valioso feedback. Por eso te animo a participar al menos una vez por semana, ya sea planteando tus propias dudas o respondiendo a las de otros. Esta práctica puede tener un efecto muy positivo y multiplicador en tu carrera como investigador.
Enlaces y recursos mencionados:
Academia Stack Exchange: https://academia.stackexchange.com/ Otras plataformas (menos recomendadas para temas académicos): ResearchGate, Reddit, Twitter, LinkedInFinalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace:
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Tue, 04 Jun 2024 - 13min - 304 - 311. Red Inflama (II): Victoriano Mulero: Nuevas Perspectivas en la Investigación del Inflamasoma y la Piroptosis
Hoy hablamos sobre sobre otro de los miembros de la red de investigación en inflamasoma y piroptosis en enfermedades crónicas y cáncer (https://www.um.es/redinflama/index.html), financiada por la Agencia Estatal de Investigación. Esta red agrupa varios grupos de investigación en España, centrados en el estudio y tratamiento de diversas enfermedades relacionadas con el inflamasoma. Nuestro invitado es Victoriano Mulero, catedrático de la Universidad de Murcia y un referente en el campo.
Victor compartió que su interés en la biología comenzó en el instituto gracias a un profesor inspirador. Estudió biología, hizo su tesis doctoral en inmunología de peces y ha trabajado en diversos modelos animales, incluyendo el ratón y el pez cebra. Los peces son clave para entender la evolución del sistema inmunitario. Victor estudió la respuesta inmunitaria en peces, que tienen sistemas inmunitarios similares a los de los mamíferos.
El pez cebra es un modelo emergente en la investigación de enfermedades humanas debido a su transparencia y similitudes genéticas con los humanos. Es particularmente útil para estudios de hematopoyesis y cáncer. El inflamasoma es un complejo de proteínas que detecta alteraciones en las células y activa una respuesta inflamatoria. Se estudia su papel en diversas enfermedades, incluyendo diabetes, enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas y cáncer.
Victor y su equipo descubrieron que el inflamasoma NLRP1 está implicado en la formación de células sanguíneas. Esto les llevó a centrarse en este inflamasoma, menos estudiado que el NLRP3. Además de enfermedades inflamatorias crónicas, el inflamasoma está relacionado con patologías como la psoriasis y algunas enfermedades raras. Se estudian modelos en pez cebra para desarrollar terapias.
Su investigación también busca reposicionar fármacos ya aprobados para nuevas enfermedades, especialmente enfermedades raras. Se puede solicitar el uso compasivo para acelerar la disponibilidad de tratamientos para pacientes sin opciones terapéuticas. Por último, Victor aconseja a los estudiantes seguir su pasión por la investigación y formarse bien. Anima a los jóvenes interesados en la biología y la investigación a dedicarse a lo que les gusta.
Podéis contactar a Victor aquí: vmulero@um.es y obtener más información sobre su grupo en:
https://www.um.es/nisoft/victor1.htm
https://www.ciberer.es/grupos/grupo-de-investigacion?id=26146
y
https://inycan.imib.es/grupoinvestigacion/index.jsf.
Agradecemos al estudio de iradio de la UCAM (https://iradio.ucam.edu/) por permitirnos grabar este episodio y a Francisco Ruiz (https://www.linkedin.com/in/franru/), responsable de la Unidad de Cultura Científica e Innovación en UCAM por su inestimable ayuda en la grabación.
Fri, 24 May 2024 - 33min - 303 - 310. Diálogos sobre psicoterapia: de la investigación conductual a las psicoterapias contextuales, con Luis Valero
Hoy hemos tenido una conversación profunda y reveladora con el Dr. Luis Valero, un catedrático de la Universidad de Málaga con más de tres décadas de experiencia en el campo de la psicología. Durante la entrevista, Valero comparte su viaje personal y profesional, comenzando desde sus días de formación en la Universidad de Granada hasta su actual puesto en Málaga, donde ha sido testigo de la evolución de la facultad de psicología desde sus inicios.
A medida que la charla se desarrolla, el Dr. Valero desglosa las complejidades de las modernas técnicas terapéuticas que ha adoptado, particularmente la psicoterapia analítica funcional y la terapia de aceptación y compromiso. Explica cómo estas terapias de tercera generación difieren radicalmente de los enfoques más tradicionales por su enfoque en el análisis conductual y el manejo de los pensamientos como comportamientos observables y modificables. Estas metodologías, nos cuenta, no solo buscan tratar los síntomas, sino transformar la relación del individuo con sus pensamientos y emociones para mejorar su calidad de vida.
El Dr. Valero también reflexiona sobre los desafíos de entender y enseñar psicoterapia, admitiendo que incluso para un educado en ciencias como él, los conceptos pueden ser inicialmente difíciles de asimilar. Destaca la importancia de clarificar estos conceptos para los estudiantes y la audiencia general, permitiéndoles comprender mejor y aplicar estas técnicas en sus vidas.
Además, la conversación se adentra en la investigación en psicología. Valero critica la presión por publicar que domina la academia, argumentando que la verdadera medida del éxito debería ser cómo la investigación beneficia y se aplica en la práctica clínica. Discutimos además cómo la investigación y la práctica clínica pueden informarse mutuamente, mejorando tanto la teoría como el tratamiento psicológico.
Terminamos el episodio con una llamada a los futuros psicólogos a considerar tanto la investigación como la práctica clínica en sus carreras, subrayando la necesidad de un enfoque más integrado que beneficie tanto a los pacientes como al campo de la psicología en general.
Podéis encontrar más información sobre Luis y cómo contactarlo y sus publicaciones en:
https://www.researchgate.net/profile/Luis-Valero-4
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Fri, 17 May 2024 - 55min - 302 - 309. Habla con la IA para aprender y generar contenidoTue, 14 May 2024 - 09min
- 301 - 308. Multiplica tus conexiones antes de un congreso
Hoy exploramos cómo maximizar reuniones efectivas en eventos, como congresos académicos o eventos de negocios. A menudo, la gente acude a estos eventos y se deja llevar por el azar para encontrar contactos, lo cual puede ser interesante, pero existe una estrategia más eficiente.
Basándonos en experiencias previas, antes del evento —un mes o dos semanas antes—, es crucial revisar el programa del congreso. Si está bien organizado y se incluye una lista de los principales asistentes o ponentes, puedes identificar a quienes podrían tener intereses o necesidades complementarias a las tuyas.
Define claramente tus objetivos para el congreso. Si buscas colaborar, identifica qué quieres lograr específicamente. Supongamos que tu grupo domina una técnica y necesitas a alguien con una habilidad complementaria. Revisa el programa, selecciona posibles colaboradores y organiza tus hallazgos en una lista, como un Excel.
Contacta a estos individuos por email, LinkedIn, o incluso a través de plataformas como ResearchGate si encuentras sus artículos. Lo ideal es hacerlo con suficiente antelación, felicitándoles por su trabajo y expresando tu interés en reunirte durante el congreso.
Si obtienes respuesta, perfecto; si no, intenta otros métodos como LinkedIn. No seas demasiado insistente; si después de varios intentos no responden, continúa con otros contactos.
Una vez establecido el primer contacto, es crucial avanzar la conversación, explicando más detalladamente qué buscas en la colaboración. Hoy en día, opciones como vídeos cortos o audios pueden ser muy efectivos, especialmente si puedes enviarlos por WhatsApp. Esto añade un toque personal al hacer que escuchen tu voz en lugar de solo leer un texto.
Para congresos grandes, considera enviar un formulario con preguntas claves a quienes han mostrado interés, para precisar cómo podrían colaborar contigo. Esto puede ayudarte a organizar la información eficientemente y preparar mejor para las reuniones.
Podrías considerar otras opciones como videollamadas previas con grupos interesados, aunque muchas veces te sugerirán esperar al congreso. A pesar de esto, prepara estrategias para afianzar colaboraciones durante el evento.
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Fri, 10 May 2024 - 09min
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