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
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.
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.es
Fernando Ortuño
Web y redes: https://linktr.ee/FerOrtuno
Email: ferortgue@gmail.com
Si 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.
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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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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!
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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