Blogs, canales y podcasts de IA que vale la pena seguir
El campo se mueve más rápido que los libros, así que una parte del aprendizaje es sostener un flujo de fuentes decentes. Acá están las que aguantan el paso del tiempo: blogs técnicos con criterio, canales que explican en serio y podcasts con invitados que efectivamente construyen cosas.
La advertencia importa más que la lista: con dos newsletters y tres blogs alcanza. Seguir todo es una forma elegante de no aprender nada, porque el consumo de novedades da una sensación de progreso que no se corresponde con ningún aprendizaje. Elegí pocas fuentes, leelas bien y dedicá el resto del tiempo a escribir código.
36 blogs, canales, newsletters y podcasts seleccionados
Ordenados con los imprescindibles primero y agrupados por tipo. Los marcados con ★ son los que recomendaría alguien que ya recorrió el camino; los que dicen «gratis» no cuestan nada.
📺 Canal
Matemática visual. Las series de redes neuronales, álgebra lineal y cálculo son la base de todo.
Poco volumen, calidad máxima. Cada video suyo vale un curso entero.
Implementa papers completos desde cero en PyTorch, línea por línea: LLaMA, Stable Diffusion, DPO, Mamba, entrenamiento distribuido. Increíblemente subestimado.
Explicaciones de papers con criterio crítico. Te enseña a leer papers, no solo a entenderlos.
Análisis sobrio de lanzamientos y benchmarks, sin hype ni catastrofismo. Raro y valioso.
Neurociencia computacional e IA con animaciones excelentes. Buen puente entre cerebros y redes.
Entrevistas técnicas largas y exigentes con investigadores de primer nivel. Debate real, no promoción.
Cursos universitarios completos y gratuitos: CS229, CS224n, CS25, CS336, 6.S191.
Estadística y ML explicados con una paciencia infinita y canciones ridículas. Funciona.
Resúmenes cortos y entusiastas, fuertes en gráficos y simulación. Bueno para descubrir, no para profundizar.
Videos de calidad cinematográfica sobre backpropagation, redes neuronales y su historia.
🎙️ Podcast
Las mejores entrevistas largas del sector. Sus episodios con Sutton, Hassabis, Amodei, Sutskever y Karpathy son documentos históricos.
El podcast del 'AI Engineer': práctico, técnico y muy conectado con quienes construyen productos reales.
Entrevistas técnicas y profundas con investigadores de alineamiento. Nada de divulgación superficial.
Conversaciones muy largas con figuras centrales del campo. Variable en profundidad técnica, fuerte en contexto histórico.
Entrevistas frecuentes con fundadores e investigadores, con foco en aplicaciones y estrategia.
Más de 700 episodios con investigadores. Archivo enorme y bien indexado por tema.
✍️ Blog/Post
Análisis mensual de papers y arquitecturas con implementaciones propias. El equilibrio perfecto entre profundidad y claridad.
'The Illustrated Transformer', 'Illustrated GPT-2', 'Illustrated Stable Diffusion'. Si algo no se entiende, probablemente Jay ya lo dibujó.
Cada post es prácticamente un survey: difusión, agentes, alucinaciones, hacking de recompensas, razonamiento. La mejor escritura técnica larga del campo.
El mejor cronista del día a día de los LLMs aplicados: cada modelo nuevo, cada truco, cada vulnerabilidad (prompt injection). Publica casi a diario.
Pocos posts, todos memorables: 'Software 2.0', 'A Recipe for Training Neural Networks', 'The Unreasonable Effectiveness of RNNs'.
Interpretabilidad, alineamiento y también ingeniería aplicada de agentes. transformer-circuits.pub es su publicación técnica.
Sistemas de ML e ingeniería de IA en producción, desde la experiencia real. Autora de 'AI Engineering' (2025).
Repasos de papers extensos y bien estructurados, con contexto histórico.
AlphaFold, AlphaGeometry, Gemini, world models. Ciencia de frontera bien comunicada.
Ensayos larguísimos y densos sobre escala, IA y estadística. 'The Scaling Hypothesis' es historia del pensamiento del campo.
Probablemente la fuente con mejor relación señal/ruido para técnicas aplicadas y modelos abiertos.
El mejor escritor sobre el uso práctico y organizacional de la IA. Menos técnico, muy útil para pensar el impacto real.
System cards y reportes técnicos. Aunque publican menos detalle que antes, las system cards siguen siendo informativas.
Panoramas de NLP, modelos multilingües y tendencias de investigación.
📬 Newsletter
Resumen diario de Discords, Reddit y X, generado con IA y revisado. Si querés no perderte nada, es esto.
Papers relevantes con comentario político-estratégico y una ficción corta al final. Perspectiva única sobre hacia dónde va todo.
Semanal, equilibrada, con la carta de Andrew Ng al inicio. La mejor opción si querés una sola newsletter.
Post-training, modelos abiertos y política de IA desde dentro de un laboratorio. Análisis de altísimo nivel.
Resúmenes diarios cortos. Útiles para mantenerte al día sin invertir tiempo.
Preguntas frecuentes sobre blogs, canales y podcasts
¿Cómo me mantengo actualizado en IA sin volverme loco?
Eligiendo dos o tres fuentes de síntesis en vez de seguir el flujo diario. Una newsletter semanal y un par de blogs técnicos cubren lo que importa; lo demás es ruido que se resuelve solo. Reservá la mayor parte del tiempo para practicar, no para leer novedades.
¿Cuáles son los mejores canales de YouTube para aprender IA?
3Blue1Brown para intuición matemática visual, Andrej Karpathy para construir desde cero, y Yannic Kilcher para lectura de papers. Los tres tienen subtítulos automáticos en español y son el punto de partida más citado por gente que efectivamente aprendió.