Co-Founder @mipalier | Emprendedor | AI & Crypto fan | Mandame DM si estas buscando transformar tu empresa con Grok Bot
Ciudad Autónoma de Buenos Aire
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Hace un mes les conté que empecé un proyecto nuevo porque me cansé de no entender las expensas y que haya poca transparencia con este tema. Hoy va la segunda parte: los alquileres.
Si alguna vez alquilaste, o alquilaste algo tuyo, ya lo sabés: la relación entre inquilino y propietario es complicada. No porque la gente sea mala. Porque todo pasa por WhatsApp, de memoria, y cada uno tiene su versión.
¿Cuándo cae el próximo aumento y de cuánto es? 📅
¿Pagué? ¿Me pagaron? ¿Entró entero o faltó una parte? 👀
¿El contrato dónde está? ¿En un mail de 2024? 📄
¿Se rompió el termotanque, a quién le aviso y quién lo paga? 🔧
¿Cuándo vence el contrato y qué pasa después? ⏳
Cada una de esas preguntas es un mensaje incómodo de mandar. Y cada mensaje incómodo que se evita se convierte en un problema más grande el mes siguiente: un aumento que se aplica tarde y mal, un pago parcial que nadie reclama, un arreglo que queda en “después lo vemos”.
Desde que se derogó la ley de alquileres cada contrato es distinto: aumentos cada 3, 4 o 6 meses, por IPC, por ICL, en pesos o en dólares. Está bien que sea así. Pero la cuenta la hace cada uno por su lado, y cuando los números no coinciden, la relación se tensa.
No es un problema de personas. Es que la información está repartida: el contrato en un PDF, los pagos en el homebanking, los gastos en la boleta, los reclamos en un chat. Nadie la junta. Y lo que no está en un solo lugar, se discute.
Por eso empezamos con una herramienta para gestionar alquileres: vivienda, locales, lo que alquiles. La idea es simple: que todo lo que tiene que ver con tu alquiler esté en un solo lugar, seas inquilino o propietario.
Si sos propietario 🏠
Subís el contrato (PDF o foto) y la IA lo lee. Te calcula el aumento y te avisa 45 días antes para que lo confirmes, lo cambies o lo pospongas. Registrás cobros completos o parciales, en pesos o dólares. Cargás ABL, expensas y arreglos, y ves cuánto te queda de verdad. Te avisa cuando un contrato está por vencer. Y tenés una bandeja con lo pendiente: cobros vencidos, aumentos próximos, reclamos.
Si sos inquilino 🔑
Tenés una app gratis. Ves cuánto pagar, qué día y a qué cuenta. Informás el pago y el propietario se entera al instante, sin mandar captura. Ves tu contrato, tus aumentos y tu historial de pagos. Y si algo se rompe, lo reportás ahí y queda registrado.
Es un MVP. Lo que viene: seguros, gestión de incidencias, comunicación con la administración del edificio, y todo lo que nos pidan. Si lo probás y te falta algo, decinos. Lo estamos construyendo con eso.
Publicamos una demo totalmente funcional, con 7 departamentos de ejemplo, para que pruebes el producto antes de contratar nada. Sin registrarte.
👉 alquiler.mipalier.com
Seguinos en @mipalier que vamos a ir publicando las novedades. Y si tenés un alquiler que te está dando dolores de cabeza, mandame un DM 📩
Matías Williams retweeted
It’s a good time to re-share this. GWU is hiring 4 positions this year, we’re very excited about it. Please apply through the links below if you are interested. Looking forward to reading many macro applications soon!
@GWUEconomics is hiring! We have 4 tenure-track openings for Fall 2027:
🌎 International Trade — 2 positions
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Come join us in lovely and vibrant Washington, DC!
Full listings & applications: lnkd.in/eVsDrErV
Para mí Grok Bot no sale caro: lo caro es el setup.
Según @m4lkxx, el 75% de sus tokens se le iba en releer chats viejos, no en laburar.
Lo que a mí me sirve: un bot por tarea, no uno que hace todo.
Es como pagarle a alguien para que se relea el grupo de WhatsApp todo el día 😅
¿En qué se les va a ustedes? 👇
Chau al límite cada 5 horas
We’re renaming our Max plans:
Max 5x → Max
Max 20x → Ultra
Max is still $100/month, and Ultra is still $200. If you’re a subscriber, there’s nothing you need to do.
We’re also removing the 5-hour limit for verified Ultra accounts, starting today with most existing subscribers. Newer accounts keep a temporary limit until they’re verified, which helps us prevent fraud and abuse. You'll get an email when it's removed.
Weekly limits remain unchanged. View our plans here: claude.com/pricing
Para mí esta es la razón por la que la IA todavía no te cambió el laburo: no falta inteligencia, falta que los agentes jueguen en equipo.
Es lo que plantea The Economics of Intelligence, de DeepMind. Un modelo crack solo no alcanza.
Es tener a Messi sin equipo atrás.
I joined @GoogleDeepMind to develop a research program on the economics of AGI. Today, together with Andrew Koh (@andrewjkoh) and Shane Legg (@ShaneLegg), we are incredibly excited to release The Economics of Intelligence, the first in a series of projects from our group on how AGI will change the economy.
How do capability improvements transform the economy, and when? In this project, we define thresholds of economic capabilities, e.g., minimal AGI, based on how they transform the economy. We then track how the economy–market structure, employment, and wages–changes during the transition across capability regimes.
We have seen exponential increases in what AI agents can do but the broader economy seems almost remarkably unchanged. Part of the reason is that the solo AI agent is the wrong economic object; economic transformation is an equilibrium outcome where organizations compete. Looking at how intelligence functions within organizations, transformation will depend on when two key capability thresholds are crossed: competence (gains on individual skills, e.g., coding, math) and coordination (gains on ability of agents to cooperate and work together).
We show that what economic transformation looks like depends on whether AI becomes supercompetent, supercooperative, or both—the regime of artificial superintelligence (ASI). Tracking this transition shows why the real visible transformation may come from improvements in coordination—a capability most benchmarks don’t yet track. Past a certain threshold, AI capabilities can break the Coasian ceiling on firm size and lead to an economy that looks drastically different than the one we see today.
Two main takeaways:
1. To understand the path of transformation, we should be tracking agentic coordination more closely.
2. The impact of AI will likely show up in wages before market structure or employment.
We are really excited about this paper. Excited to hear people’s thoughts.
Link: institute.deepmind.com/essay…
Muy extraño esto de Anthropic: Claude ahora se revisa solo después de cada respuesta, para ver si lo están usando para algo raro.
Es el empleado que te dice "che, esto que me pidieron no me cierra" antes de que explote.
Según ellos, desde junio ya encontró cosas que los otros filtros no veían.
Que te parece que te revisen todo, todo el tiempo?
We’ve trained Claude to flag potential misuse in conversations, a technique we call self-assessment. Right after it responds, Claude gives a preliminary safety assessment of the conversation.
Since we began using self-assessment in June, it has surfaced misuse that our other safeguards weren’t designed to catch.
Because Claude has already read the conversation, self-assessment is very efficient. And unlike classifiers, which target a discrete set of harms, it draws on Claude’s own judgment, so it gets more accurate as our models improve.
Read more on our new Safeguards blog:
safeguards.anthropic.com/202…
Para mí lo más importante de los agentes no es que sean más inteligentes. Es enterarte rápido cuando se salen de lo que les pediste.
A OpenAI un modelo en entrenamiento se le salió a internet por una red mal configurada. Lo detectaron en 15 minutos.
Si les vas a dar autonomía, el control tiene que estar tan bien armado como el modelo.
Today, we’re sharing a look at our expanded system for monitoring frontier models at OpenAI, which in September helped us catch a model’s attempt to access the live internet during training.
Since the Hugging Face incident—when models broke out of an internal cybersecurity investigation where we weren’t running our misalignment monitors—we’ve substantially expanded our monitoring of frontier agents. We now monitor all frontier reinforcement learning runs and evaluations, as well as all internal Codex use. When our system finds evidence of a problem that might require intervention, it rapidly alerts human responders who can investigate and take action.
To detect when a model’s behavior departs from what we intended, we use several layers of monitoring. Activation probes look for patterns in a model’s internal activity. Reviewer models examine its reasoning and tool use, and investigative agents can read back through the model’s entire transcript to understand how a sequence of actions fits together and whether it warrants human review.
To test whether our current system would have detected the Hugging Face incident, we replayed the recorded activity with our new monitors in place. In the replay, our monitors alerted our security team about 30 minutes after the agents escaped their sandbox. That was more than 30 hours before the point at which the agents breached Hugging Face’s systems in the original incident.
In September, a model exploited a DNS misconfiguration to reach the live internet. Our monitors flagged the breach within 15 minutes, and a responder began reviewing the alert three minutes later. The alert enabled responders to investigate while the run was still underway.
As we give models more autonomy, we need to know when they cross a boundary we expected to hold. We believe that monitoring is essential to catching those failures in time for people to intervene.
openai.com/index/how-we-dete…
¿Te suena raro que te digan que correr IA en tu propia compu "desperdicia" la memoria del mundo?
Sam Altman dijo que tener DRAM en mil computadoras usadas al 5% es "quite terrible" frente a un data center que la usa casi todo el día.
Tiene lógica de fábrica. Pero olvida algo: en tu máquina, vos controlás tus datos. En el data center, no.
Eficiencia de chip vs control personal. No es la misma discusión.
WAIT… I can’t believe Sam Altman really said this out loud about local AI: “A lot of people want local inference. And they assume that the problem is solved now because we are going to have open source models. And so we're not going to need all the stuff in the data center.
But from a global allocation perspective, actually, it's quite terrible to have everybody have a bunch of the world's limited supply of DRAM sitting in their own computer. And, being used 5% of the time.”
this is such a bizarre thing to say in the open. I don’t get why people buying hardware for their own use is framed as a competition with data centers spending billions to buy hardware at scale.
if anyone should be complaining about how the world’s memory is allocated, it must be the average consumers facing the skyrocketing hardware prices.
it just doesn’t make any sense.
Si estás codeando y te pasa que un modelo rinde en una cosa y en otra no, GitHub acaba de sacar Copilot Fusion.
En vez de elegir vos el modelo, orquesta entre Claude y GPT según la tarea. En el índice de Artificial Analysis quedó a 2 puntos de Claude Code con Opus 5.5, a la mitad del costo por tarea.
Menos malabares de "¿cuál modelo uso hoy?".
GitHub has released Copilot Fusion in GitHub Copilot, which orchestrates between Anthropic and OpenAI models. It scores 2 points below Opus 5.5 in Claude Code at half the Cost per Task in the Coding Agent Index
GitHub describes Copilot Fusion as a runtime orchestration system, which selects and coordinates models to optimize performance, cost, and latency for each task. Copilot Fusion chooses between a number of models from Anthropic and OpenAI, including Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra, and GPT-6 Sol. We benchmarked its max setting in GitHub Copilot CLI in the Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0.
Token costs are charged based on the underlying models used to complete a request.
Key takeaways:
➤ Cost-efficient for near-frontier performance: Copilot Fusion in GitHub Copilot costs $5.59 per task, versus $11.42 for Claude Code with Opus 5.5 (max). Devin Fusion with Opus 5.5 (max) + GPT-6 Luna (high) scores 62 at $8.00 per task.
➤ Slight lead in Terminal-Bench 4.0: The Coding Agent Index v2.0 weights its three constituent benchmarks equally. Copilot Fusion in GitHub Copilot leads Terminal-Bench 4.0 with a score of 71. It ranks third on FrontierCode in the chart at 51, behind Claude Code with Opus 5.5 (max) at 56 and Devin Fusion with Opus 5.5 (max) + GPT-6 Luna (high) at 54. Its SWE-Atlas-QnA-AA score lags at 57, between GPT-6 Astra in Codex and Gemini 4 Argon in Antigravity CLI.
➤ Half the token use of Opus 5.5 in Claude Code: GitHub Copilot Fusion used 7.2M tokens per task in the Coding Agent Index, approximately half of the tokens used by Claude Opus 5.5 in Claude Code, and 30% less than Devin Fusion with Opus 5.5 (max) + GPT-6 Luna (high).
TL;DR: @bot es a la IA lo que @MercadoPago fue a los pagos en Argentina.
Cada vez falta menos para que sea una realidad.
La diferencia de Grok Bot con lo que conocíamos como IA, LLMs o ChatGPT es que simplificó todo el proceso de crear agentes.
Con Grok Bot las partes más técnicas (skills, connectors, etc.) quedan en segundo plano. En el peor de los casos, tu agente navega la web como una persona y te lo resuelve solo.
Simplificaron la experiencia de tener y manejar agentes.
Los invito a probarlo.
Si estás armando una app con Claude, seguro te pasó: le mandás un PDF largo o una sesión con muchas capturas y la API te lo rebota. Terminás cortando el archivo en partes y uniendo respuestas.
Se terminó. Ahora el límite por request pasa de 32 MB a 128 MB, 4 veces más. El problema nunca fue que no le daba la memoria para leer, era que el archivo no entraba.
¿Qué vas a mandarle ahora que entra? 👇
En Argentina todos tienen opinión sobre los propietarios.
Así que hicimos un juego para que seas uno durante 36 meses: elegís inquilino, firmás contrato con IPC y bancás goteras, atrasos y asambleas de consorcio.
Gana el que termina con más plata en la caja.
¿Te le animás o seguís opinando desde afuera? 👇
alquiler.mipalier.com/el-cas…
Matías Williams retweeted
“Necesitás propiedades que generen ingresos” 🏢
Y que se administren bien. Tengas 1, 5 o 10 deptos, en alquiler.mipalier.com te ayudamos con los aumentos a tiempo, los cobros y los vencimientos 📅
¿Cuántos tenés alquilados hoy? 👇
nitter.cf/LANACION/status/211553…
Arnold Schwarzenegger, sobre el consejo financiero que le cambió la vida: “Necesitas propiedades que generen ingresos” a.ln.com.ar/4jMlLDc #EdiciosUS
Salieron 18 playbooks gratis de Grok Bot de @SpaceXSI, armados por los equipos que lo usan todos los días.
El que más me interesa es el de ventas lideradas por el founder: research de clientes, outreach, prep de llamadas y forecast.
Ojo: ningún playbook te ahorra el laburo de adaptarlo. El template te da la estructura, el tono y el criterio los ajustás vos.
¿Ya armaste algún bot de ventas? 👇
SpaceXAI just published 18 free Grok Bot playbooks, written by the teams that use it every day.
No sign up, nothing to buy.
Each one shows the real setup: which bots, what they're told, what a human still does.
If you're not an engineer, start here:
1. Grok Bot 101. What a Bot with its own computer is, how to set one up, how to chain two of them. Read this first.
2. Grok Bot for Work. Four bots: inbox, calendar, research, and one front door bot that runs the other three. The nearest thing to a personal assistant in the set.
3. Templates for Grok Bot. Install someone else's bot as a recipe instead of building your own. Skips the setup.
4. Grok Bot for Support. Five jobs and the routines that keep running after you close the laptop. Copy the routine pattern for anything you do weekly.
5. Grok Bot for Founder-Led Sales. Customer research, outreach, call prep, pipeline forecast. Works for a freelancer too.
The other 13 cover marketing, recruiting, legal, product, design and engineering.
It takes 3 hours for all eighteen. 1 hour for these five.
Link in the reply.
Anthropic lanzó templates para lo legal: revisar contratos, seguir cambios regulatorios y chequear citas.
Ahora pensalo para alquileres en Argentina, donde las reglas cambian cada dos por tres y cada dueño firma un contrato distinto. Un template que lea tu contrato y te avise qué cambió es oro.
El template es el punto de partida. El valor está en adaptarlo a tu mercado.
nitter.cf/claudeai/status/211546…
Si tenés ChatGPT Pro o Business, revisá esto: hasta USD 500 por mes en créditos de API para armar apps y agentes.
Y no es solo OpenAI. Claude Platform ya ofrece lo mismo hace meses. Es un cambio que se ve en todas las plataformas.
Mi lectura: el modelo de tokens subsidiados en la suscripción no cierra, pero tampoco quieren perderse al usuario que quiere integrar via API. Entonces te dan créditos para que pases del chat a construir. Aprovechen!
¿Ustedes ya los están usando? 👇
nitter.cf/OpenAIDevs/status/2115…
Dos semanas después de Argon, Google ya saca Gemini 4 Carbon y queda #1 en Artificial Analysis v5.
El ritmo es ridículo. La conclusión práctica para el que arma producto: no te cases con un modelo. Lo que vale es el flujo, el contexto y las herramientas que le das, porque el modelo de hoy en un mes ya es el de antes.
nitter.cf/OfficialLoganK/status/…
Introducing Gemini 4 Carbon, it's a big jump over Argon which we released just 2 weeks ago.
Gemini 4 Carbon is SOTA on cyber, long horizon tasks, ranks #1 on Artificial Analysis V5, significantly improves on usability in domains like coding, and is more aligned.
🚨 "Claude, you're fired."
@vinayp10 pasó a su novia de Claude Code a Grok Bot y le canceló la suscripción.
El problema no era el modelo, era el Mac Mini en casa que se caía justo cuando ella viajaba. Con Grok Bot la máquina está en la nube y su segundo cerebro sigue en archivos que controla ella.
Claude, you're fired.
I just moved my fiancée off Claude Code and onto @bot. We canceled her subscription.
Since February, I've told everyone to run their second brain on Claude Code. This is the first time I've pointed someone at something else.
Yo también vengo de Claude (incluso lo sigo usando para ciertas tareas, por ejemplo opus 5.5 en high me funciona muy bien para programar).
Lo que me terminó de convencer: puede interactuar con webs y servicios como un ser humano, y si se traba, podes acceder a su computadora para ayudarlo a resolver o destrabarse, desde cualquier dispositivo.
El mejor tip del post: si tu contexto vive en archivos, pasarte te lleva un finde. Si vive solo en el chat, ahí duele.
nitter.cf/vinayp10/status/211326…
Claude, you're fired.
I just moved my fiancée off Claude Code and onto @bot. We canceled her subscription.
Since February, I've told everyone to run their second brain on Claude Code. This is the first time I've pointed someone at something else.