Hay una amarga ironía en que millones de personas acudan a TikTok buscando consuelo emocional. La plataforma que ha contribuido como ninguna a otra a crear una generación con déficit de atención ahora nos vende el antídoto: vídeos de reencuentros familiares y actos de bondad con música melancólica de fondo.

Lo llaman ‘hopecore‘ y es la última gran tendencia en redes. Como todo buen producto cultural de masas, tiene una fórmula simple, pero eficaz: grabas un momento emotivo, le añades una canción de las del último día del campamento de verano, y dejas que el algoritmo haga su magia. Así es el nuevo género de contenido viral.

Lo interesante del hopecore no es su éxito, sino lo que dice sobre nosotros como sociedad digital. Al igual que los talent shows prometen que cualquiera puede ser una estrella, el hopecore nos promete que la felicidad está al alcance de un scroll.

Es la industrialización de la esperanza en su forma más pura.

La mecánica es siempre la misma: el vídeo empieza con alguna imagen de la toxicidad de Internet (política, odio, conspiraciones) y luego, tras una cortinilla de estrella o equivalente, nos transporta a un mundo más amable. Como si cambiar de pestaña fuese suficiente para escapar de la distopía digital que hemos construido.

Y funciona. Los vídeos etiquetados con #hopecore acumulan miles de millones de visualizaciones. Han superado a su predecesor, #corecore, que se regodeaba en la miseria existencial. Tras años de cinismo digital, el pendulazo ya está aquí.

Lo que ninguno de esos vídeo menciona es que la necesidad misma de su existencia es un síntoma del problema que pretenden solucionar. Si necesitamos dosis diarias de esperanza empaquetada por un algoritmo, a ser posible mientras cagamos o justo antes de dormir, quizás deberíamos preguntarnos qué dice eso sobre el estado actual de nuestras redes.

Por supuesto, el mercado ya ha detectado esta oportunidad. Influencers y marcas están colonizando el hashtag con contenido que no tiene nada que ver con el espíritu original del movimiento, pero con algo hay que alcanzar los KPIs. Hasta Navidul se ha subido al carro. La industrialización de la esperanza está en marcha y TikTok se frota las manos con cada nuevo vídeo lacrimógeno de un reencuentro familiar.

La pregunta es si esta tendencia supone un cambio real en la cultura online o solo es otro mecanismo de escape temporal. Después de todo, la industria cultural es experta en vender consuelo empaquetado. Y nosotros somos expertos en comprarlo. Que se lo pregunten al que gasta medio sueldo en décimos del Gordo cada Navidad mientras comparte vídeos sobre la felicidad de las pequeñas cosas.

El hopecore es la última iteración de esa vieja promesa: hay un mundo mejor al alcance de un click. No es tan diferente a principios de la década pasada, cuando nos encantaba ver vídeos de redención en talent shows: un galés con la boca como un piano se presentaba ante un jurado escéptico, el público contenía risitas burlonas, y de repente una voz prodigiosa inundaba el auditorio provocando lágrimas y ovaciones. La catarsis colectiva era perfecta entonces, como lo es ahora: el algoritmo sabe que no hay nada que nos guste más que ver cómo los prejuicios se desmoronan en dos minutos.

Lo triste es que cada vez necesitamos más dosis de optimismo digital para mantener la realidad a raya. Como cualquier droga dura, la esperanza también genera tolerancia.

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Imagen destacada | Xataka con Mockuuups Studio

El mercado laboral no ha terminado de salir de la tormenta provocada por la implantación generalizada del teletrabajo y los posteriores movimientos de las empresas para hacer que sus empleados vuelvan a las oficinas, cuando ya debe afrontar un nuevo reto.

Un estudio realizado en Estados Unidos por la National Society of Hight School Scholars (NSHSS) ha revelado los primeros signos de hartazgo de la Generación Z con las dinámicas laborales del sector tecnológico. Los datos apuntan a que, ante un futuro marcado por la llegada de la IA, los jóvenes prefieren estudiar carreras relacionadas con el ámbito sanitario o asistencial, dejando a un lado las carreras de informática o determinadas ingenierías.

Un sector en riesgo. Prominentes voces al frente de grandes compañías, como NVIDIA o AWS, han asegurado en distintas ocasiones que la IA hará innecesario que los ingenieros sepan programar. Se espera que los perfiles tecnológicos sean los más sensibles al impacto de la automatización a medida que las empresas comiencen a implementar la IA, lo cual arroja una mala expectativa de futuro para el sector.

Además, la inestabilidad laboral, con centenares de miles de despidos anuales en las grandes compañías, y su alta rotación, resta atractivo para una generación Z que busca estabilidad económica para su futuro, tal y como revelaba la encuesta de la consultora What’s The Big Data.

La generación Z prioriza la estabilidad laboral. Según datos recogidos por Networks Trends sobre una muestra de más de 10.000 estudiantes de EEUU, el 76% de los jóvenes de la generación Z que se están graduando en las universidades priorizan una carrera laboral estable, por encima de la ubicación de la empresa (75%), su reputación (72%) e incluso la posibilidad de obtener un salario elevado (71%).

El 50% de los encuestados asegura estar muy preocupados porque, tras años de estudio de una carrera que les gusta, la incorporación a un ambiente laboral tóxico les lleve a sufrir burnout o tengan problemas para desarrollar su carrera. Con ese temor en mente, muchos de los estudiantes han rebajado su interés por las grandes tecnológicas, que ya no ofrecen los entornos laborales idílicos de hace años.

Las grandes tecnológicas ya no son preferencia. Según el estudio de HSHSS, los estudiantes recién graduados están priorizando trabajar en empresas del sector sanitario o asistencial, en lugar de en las grandes tecnológicas que llevaban años liderando los listados de mejores lugares para trabajar.

Según estos datos, Google ha pasado de ser la cuarta empresa en la que los estudiantes querrían trabajar en 2022, a ocupar el séptimo puesto en la lista en 2024. Justo por detrás encontramos a Amazon y Apple, que también han caído varios puestos. Empresas como SpaceX han caído del noveno puesto al vigesimosegundo.

La tendencia también llega a España. Aunque a un ritmo más lento, el cambio de tendencia en la elección de carreras, las ramas del ámbito de la salud y servicios sociales han registrado un incremento significativo entre 2018 y 2024, tal y como se refleja en el estudio ‘Empleabilidad de los jóvenes en España de 2024’ elaborado por la Fundación CYD.

Las carreras de Informática e Ingenierías continúan teniendo un peso muy importante en la elección de los alumnos, pero las carreras de medicina y enfermería ha registrado un repunte muy destacado, pese a que el informe destaca que es uno de los sectores con mayor temporalidad.

España envejece: se necesitan sanitarios. El envejecimiento demográfico en España es uno de los motivos por los que este sector sanitario ha crecido un 4% en el último año y afronta un proceso de relevo generacional ya que, según datos de Randstad, el 40% de los empleados de este sector tiene más de 45 años.

Es decir, a diferencia del tecnológico que tiende a la especialización y la automatización, el sector sanitario tiende a necesitar más personal y con una baja exposición al impacto de la IA.

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Imagen | Unsplash (Sigmund, Akram Huseyn)

Mistral AI es la joya tecnológica francesa. La startup de IA se ha convertido en prácticamente la única representante europea que compite con las grandes empresas y las startups tecnológicas en EEUU o China. Lo hace además con un foco absoluto en la eficiencia, que es justo lo que ahora tanto se valora de DeepSeek. Sin embargo, su futuro es complejo.

Una startup europea prometedora. Cuando hablamos de ella por primera vez en 2023 sorprendía que sin tener producto alguno logró recaudar 105 millones de euros de inversión. Pronto, eso sí, comenzarían a aparecer los frutos de tal apuesta, lo que además generó que la firma levantase más rondas de financiación.

Eficiencia por bandera. Una de las características definitorias de Mistral AI fue que su trabajo estaba siempre orientado a hacer más con menos. A buscar la eficiencia. La startup, a sabiendas de no poder competir con las Bigt Tech en recursos, siempre ha buscado crear modelos más compactos pero con un gran rendimiento. Lo logró con Large 2 123B, que era tres veces más pequeños que Llama 3.1 405B pero igualaba a superaba a ese modelo y a otros como Claude 3.5 o GPT-4o en algunas métricas.

Vuelven a la carga con Small 3 24B. La startup acaba de anunciar la disponibilidad de Small 3 24B, su nuevo modelo “pequeño”. En realidad no lo es tanto: se suelen calificar de modelos pequeños aquellos con tamaño entre 1B y 14. Sin embargo, ciertamente es un LLM interesante por una cosa: compite de tú a tú con Llama 3.3 70B –lo último de Meta, casi tres veces más grande–, y lo hace además con una latencia (tiempo que tarda en aparecer cada token) mucho menor.

El rendimiento es fantástico. La latencia, si hacemos caso de las pruebas internas de Mistral, fantástica.

Contesta tres veces más rápido que el modelo de Meta. Su rendimiento es comparable a GPT-4o mini, y supera también con mucho en latencia a Qwen-2.5 32B, que es algo mejor en algunos benchmarks. Este modelo, eso sí,  acaba de tener sucesor con Qwen2.5-Max.

Open Source, y datos europeos. Otra de las ventajas de la IA de Mistral es que es una IA Open Source –“Open Weights”, más bien– , como Llama, DeepSeek o Qwen. A diferencia de ellos, Mistral es una startup que plantea la gobernanza de datos en la UE, algo que puede ser inertesante para agencias gubernamentales y empresas europeas. Ya se ha visto cómo hay suspicacias sobre dónde acaban los datos de nuestros chats con DeepSeek –Italia está investigando al respecto–, y esta es una opción sin duda llamativa.

Usos interesantes. Los desarrolladores de Mistral explican que su modelo es perfecto para asistentes conversacionales, porque en ellos precisamente importa que respondan rápidos. Además destacan la capacidad de personalizar/pulir el modelo para que se especialice en ciertas tareas como consejo legal, diagnóstico médico o soporte técnico. El modelo está disponible en plataformas como Hugging Face, pero también se puede ejecutar en local en veriones cuantizadas si tienes al menos una 4090 o por ejemplo un Macbook con 32 GB de memoria. De momento no parece estar disponible en Le Chat, el servicio web que nos ha confesado estar basado de momento en Mistral Large 2.1.

Modelo de razonamiento a la vista. Pero mientras sus competidores se lanzan de cabeza a la carrera por los modelos de razonamiento, Mistral se ha quedado algo rezagada en este ámbito. En un mensaje en X sí aclaran que Small 3 no hace uso de datos sintéticos “lo que lo convierte en una base estupenda para cualquier cosa en razonamiento”. En su anuncio oficial van más allá y señalan que “entre otras muchas cosas, en las próximas semanas se esperan modelos Mistral grandes y pequeños con mayor capacidad de razonamiento”.

DeepSeek adelantando por la derecha. La startup china de moda se ha convertido en la estrella del momento con sus modelos, y sobre todo con su modelo de razonamiento, DeepSeek R1. Lo ha logrado además usando la misma arma que Mistral: la eficiencia. El éxito de DeepSeek valida la estrategia de Mistral, desde luego, pero la pregunta es si Mistral logrará seguir compitiendo o se verá arrollada por las startups chinas y de EEUU si ellas también adoptan parcial o totalmente ese mismo enfoque.

La cuota de mercado de Mistral es modesta, pero corre el peligro de reducirse con la fuerte competencia de empresas de EEUU y China. Fuente: FT.

Dudas sobre el futuro. En medios como Financial Times se habla de la preocupación por el futuro de Mistral y de las startups de IA europeas. No hay ninguna otra que trabaje en LLM –la alemana Aleph Alpha abandonó esa carrera en septiembre de 2024–, y eso compromete el futuro de los esfuerzos europeos por competir y no depender totalmente de los modelos de China y EEUU por muy Open Source que puedan ser. En España proyectos como ALIA son un primer paso interesante, pero de momento están muy lejos de los LLM y modelos mencionados.

Limbo operativo. Este diario económico también apunta a que con una valoración de 6.000 millones de euros Mistral está en una especie de limbo. Ha levantado demasiado dinero para desaparecer gradualmente, pero no lo suficiente para competir con las megaempresas de EEUU, por ejemplo.

¿Acquihire en el horizonte? Sean Maher, de la consultora Entext, cree que mistral puede seguir los pasos de Inflection AI, que fue adquirida por Microsoft –Mustafa Suleyman, actual máximo responsable de IA en Redmond, fue su cofundador–. Así pues, una potencial adquisición de sus recursos y sobre todo de su talento (lo que se suele denominar ‘acquihire’) no está descartada.

Imagen | Mistral AI