Libreto — «Fragmentar el futuro: sobre el límite de la inteligencia artificial»

Ponencia sobre Yuk Hui · Filosofía de la Ciudad · Unidad Urban AI Fecha: 12 de junio de 2026 Duración objetivo: 20:00 (exactos)

Cinco consejos de entrega

Respiración: antes de la portada, una inhalación lenta por la nariz (4 seg) y suelta; reancla la respiración en cada cambio de eje (slides 5, 7, 12) para no acelerar al entusiasmarte con las cifras.
Ritmo: ~130 palabras por minuto; las cifras (90/70, cuatro órdenes de magnitud, $7,6×10⁻⁶) van DESPACIO y con pausa después — son los anclajes; el texto conectivo puede ir más ágil.
Cuándo mirar a la audiencia: mira la pantalla solo al señalar un dato concreto (curva, heatmap, cifra); el resto del tiempo a los ojos. En los marcadores de honestidad («esto es mi lectura», «esto es estimado») mira de frente: ahí ganas credibilidad.
Si se cae la demo viva (viz/chips): no la persigas. Di «la versión interactiva está en el QR del cierre» y narra el dato de respaldo escrito en el bloque (cada slide de datos lleva sus cifras textuales). El argumento NO depende de la animación.
Cómo cortar si vas atrasado: recorta SOLO lo marcado [OPCIONAL — recortar si vas atrasado]. En orden de sacrificio: (a) los dos cierres de la slide 11 (mística/Hölderlin), (b) la enumeración fila a fila del protocolo en la slide 5, (c) Mou Zongsan/noodiversidad en la slide 12 (ya queda enunciada la tesis). Nunca recortes la cifra T6 = ∅ ni los cuatro órdenes de magnitud.

NÚCLEO

No tienes que clicar nada dentro de las slides. Los elementos de cada diapositiva se revelan solos, uno tras otro (cada ~2,6 s), con su transición. Tú solo avanzas a la siguiente slide con → / el control (salta automáticamente lo que falte por revelar). Las marcas [señalar…] son gestos tuyos hacia la pantalla; 👆 TOCA = interacción opcional con una simulación viva.

[RELOJ 00:00 → 01:00] · [SLIDE 1 — Apertura: Hui, «Fragmentar el futuro»]

[Pausa 2 seg antes de empezar. Fondo vivo DLA tenue corriendo.]

Buenas. Hui no pregunta qué no puede hacer la inteligencia artificial. Pregunta algo más raro: cómo pensar el límite de una inteligencia que parece expandirse, mutar y absorber, una a una, nuestras funciones cuantificables.

La tesis que voy a defender hoy es esta: ese límite no es una frontera técnica que más cómputo termine cruzando. Es un límite político y cosmológico. Y les adelanto un marcador de honestidad: «político y cosmológico» es síntesis mía de dos cosas que Hui sí dice —la cosmotécnica y la despolitización schmittiana—; no es cita literal suya.

El texto ancla es Fragmentar el futuro, de Yuk Hui, filósofo chino. El recorrido: seis pensadores que arman el concepto de inteligencia, Hui que lo reformula, dos experimentos míos que lo ponen a prueba sobre la ciudad, y una tesis con consecuencias políticas.

Empecemos por el primer eslabón. ¿Qué es, para Bergson, la inteligencia?

[avanzar a slide 2]

(146 palabras)

[RELOJ 01:00 → 02:30] · [SLIDE 2 — Bergson: la inteligencia exteriorizada]

Para Bergson la inteligencia es, antes que nada, capacidad de fabricar herramientas. El homo faber exterioriza su pensamiento en objetos. Fuimos homo faber antes que homo sapiens.

Frente a eso está el ímpetu vital —el élan vital; y aquí siguiendo a Hui, es término que él emplea explícitamente en este capítulo, citando La evolución creadora—. El ímpetu vital es la fuerza creadora de la vida, no cosificable, opuesta al polo mecánico, al automatismo, a la repetición.

[señalar las tres cifras: homo faber, mecánico, vital]

La IA es el caso límite de esa exteriorización: una herramienta que se desprende y desborda la intención que la creó. Y subrayo una frase que volverá al final: exteriorizar la inteligencia no es lo mismo que entenderla. Una IA puede ejecutar la operación sin habitar su sentido.

Y aquí está el movimiento nuclear del capítulo. Hui lo llama la paradoja de la inteligencia, en clave hegeliana: la inteligencia se exterioriza para reabsorber sus productos —la astucia de la razón—, pero puede fracasar y quedar subordinada a ellos. De ahí esa «conciencia desventurada» que hoy se manifiesta como pánico al desempleo masivo y como una política reaccionaria. La angustia ante la IA no es técnica: es esta paradoja.

Pero si la herramienta se desborda, ¿qué pasa cuando empieza a regularse sola? Eso lo piensa la cibernética.

(212 palabras)

[RELOJ 02:30 → 04:30] · [SLIDE 3 — Wiener · Simondon · Kant]

Con Wiener la cibernética es la ciencia del control y la comunicación en el animal y la máquina. Su mecanismo central es la retroalimentación: un sistema toma su propio resultado como entrada y se regula a sí mismo. Como dice Wiener, «la información es información, no materia ni energía».

[señalar la cifra Wiener]

Cuidado con leer a Wiener como un triunfo. Siguiendo a Hui: Wiener malinterpretó a Bergson, porque vitalismo no es organicismo. No superó la dualidad mecanicismo-vitalismo; solo halló una operación técnica que imita el comportamiento de los organismos.

Lo que Hui toma de Simondon aquí es preciso: solo en la tercera Crítica pudo Kant pensar la cibernética, por la afinidad entre el juicio reflexionante y la retroalimentación. Y esto es mi lectura cuidada: la individuación y la concretización son de otra obra de Simondon, no de este capítulo.

[señalar Kant]

Kant aporta el diagnóstico fino: dos tipos de juicio. El determinante aplica la regla al caso dado —hacer una suma siguiendo el algoritmo—. El reflexionante encuentra la regla desde el caso, sin que nadie la fije —decidir qué es urgente en una escena desconocida—. La IA aplica patrones, juicio determinante; pero no se da sus propios fines.

Y aquí el giro historiográfico de Hui: contra el relato estándar que nace en Dartmouth, en 1956, sitúa el origen real de la IA en la cibernética, y su raíz filosófica en la ruptura entre mecanicismo y organicismo que ya anuncia Kant. Por eso empezamos por la filosofía, no por la informática.

Pero antes de poner a prueba esa distinción, la objeción más dura: Dreyfus.

(259 palabras)

[RELOJ 04:30 → 05:30] · [SLIDE 4 — Dreyfus · Heidegger: mundo y relevancia]

Dreyfus, leyendo a Heidegger, lanza la crítica más fuerte: la inteligencia no se agota en el cálculo. El mundo, en sentido heideggeriano —y esto es según la lectura de Dreyfus—, es un horizonte de significatividad, no un conjunto de datos. Es aquello desde lo cual algo se vuelve relevante.

Lo que la IA no puede hacer es captar contexto y relevancia, porque carece de Dasein, de ese ser-en-el-mundo desde el que las cosas adquieren sentido.

[señalar concepto: Dasein]

Y Dreyfus va más lejos: para él el impasse de la IA es el impasse de toda la metafísica occidental, y Heidegger sería la alternativa. Hui agrega su matiz, y es clave para hoy: ese mundo ya está digitalizado, reducido a datos calculables, a una mathesis universalis. El mundo de Heidegger deja de ser incalculable. Ese es el Gestell que vivimos.

Ya tenemos dos tesis enfrentadas: el cálculo, por un lado; la relevancia, por otro. Así que diseñé un caso para hacer visible la distinción en vez de seguir en lo abstracto. El resultado no fue el que yo esperaba —y eso, lejos de romper el argumento, lo afila.

(187 palabras)

[RELOJ 05:30 → 07:00] · [SLIDE 5 — Experimento 1 · Protocolo]

[al entrar ya se ve la tabla completa y el aviso del 32B — no lo leas, fluye]

Seis concursantes, de menor a mayor: cuatro modelos abiertos —de tres mil a treinta y dos mil millones de piezas internas— y dos de los más potentes del mundo, Sonnet y Opus.

Y lo decisivo: los cuatro pequeños no corrieron en la nube de nadie. Corrieron en mi propio computador de escritorio, con una tarjeta gráfica de las que se compran para videojuegos. Eso no es un detalle técnico: siguiendo a Hui, cabe preguntar quién posee el cómputo, quién fija la infraestructura. Y esa pregunta deja de ser abstracta cuando uno pone cuatro modelos a razonar en su escritorio.

Mismas tareas, mismos datos, sin ayudas, dos intentos. En paralelo, un programa hace la cuenta exacta de verdad.

[OPCIONAL — recortar si vas atrasado: la enumeración fila a fila siguiente] Cinco tareas que tienen una sola respuesta correcta, cada una atada a un autor. Multiplicar dos números enormes, de doce cifras —precisión, Bergson—. El camino más corto entre veinticinco barrios —la mejor ruta posible—. Cuántas formas distintas hay de cruzar una cuadrícula de calles —contar caminos—. Una cuenta que se repite cuarenta veces, alimentándose de su propio resultado —retroalimentación, Wiener—. Sumar treinta medidas, cada una elevada al cuadrado —una cuenta larga y exacta—.

Y la sexta es la trampa: el reverso de Dreyfus —juzgar qué es lo relevante en una escena de calle—.

La hipótesis es explícita: si el límite fuera solo cuestión de tamaño, debería desaparecer al pasar del más pequeño al más grande. Veamos.

(195 palabras — base obligatoria: 139 / opcional de las 5 tareas: 56)

[RELOJ 07:00 → 08:30] · [SLIDE 6 — Experimento 1 · Resultados]

El argumento sale de los datos.

[señalar la curva] Eje horizontal: escala creciente, de 3B a Opus. Línea punteada arriba: el cien por ciento trivial de Python.

Primer hecho, el más fuerte: hacerlos más grandes NO los hace más exactos. El más pequeño y el más grande empatan en veinte por ciento; y uno intermedio le gana al mayor con cuarenta. Los aciertos no suben en orden —veinte, veinte, cuarenta, veinte—. Si todo fuera cuestión de tamaño, esto no pasaría.

[pausa 2 seg]

El salto de verdad no es de tamaño, es de otra liga: de los caseros a los punteros. Sonnet, noventa por ciento; Opus, setenta. Pero —segundo hecho— ni los punteros tocan el cien por ciento del cálculo puro. Y el mayor, Opus, es menos fiable que Sonnet: falló la cuenta larga en sus dos intentos —651.397.404 y 651.400.404 frente al exacto 651.396.404—. Señal de que no calcula: adivina un número que suena bien y se queda cerca, pero no acierta.

Tercer hecho, el matiz honesto: el conteo de caminos —dos millones setecientas mil rutas— lo aciertan los seis, hasta el más pequeño, las dos veces. ¿Por qué? Porque ese número sale en todos los libros: se lo saben de memoria, no lo calculan. Y eso no debilita nada: el tamaño afina la imitación en casos sueltos, pero sigue siendo imitar, no calcular.

Y por si alguien piensa que basta un modelo más grande: anoche lo repetí con modelos hechos para programar, hasta uno de 80 mil millones de parámetros en mi escritorio. Los tres: veinte por ciento, y solo aciertan ese número memorizable. El de 80 mil no le gana al más pequeño —y eso que son de código, deberían ir mejor—; fue tan lento que ni terminó dos pruebas, cuentan como fallo. Ni el tamaño ni la especialización compran el cálculo.

Por eso el cero de fondo —la tarea inversa, la sexta— no se mueve con ningún tamaño. Ese cero es el corazón del argumento.

(323 palabras — incluye la réplica coder)

[RELOJ 08:30 → 10:00] · [SLIDE 7 — Lo que ya sabemos computar: 13 teorías urbanas]

Antes de juzgar a la IA, recordemos lo que la ciudad SÍ sabe computar desde hace un siglo. Trece teorías urbanas clásicas, de von Thünen, en 1826, a Bettencourt-West, en 2007: economía espacial, dinámica social, leyes estadísticas, morfología, redes.

Las programé todas; dan siempre el mismo resultado y cada una pasa la prueba que la valida. Schelling se segrega solo en catorce pasos; Christaller arma su jerarquía de centros; Zipf cae justo en su línea.

[click: abrir chip Schelling — si la viz responde; si no, seguir]

Lo que quiero que quede es la asimetría de costo.

[señalar el callout] Un portátil corre las trece, exactas, en 70,8 segundos. Y eso son 7,6 por diez a la menos seis dólares por respuesta —siete coma seis millonésimas de dólar—, sin GPU de centro de datos.

El conocimiento urbano formalizable ya existe, y es barato. La pregunta no es si necesitamos un modelo más grande para saber esto —no lo necesitamos—. La pregunta es qué hacemos con lo que ya sabemos.

Veamos cómo se ven.

(159 palabras)

[RELOJ 10:00 → 11:30] · [SLIDE 8 — Galería viva: cuatro teorías]

[mostrar galería viva 2×2; si una celda no monta, narrar igual con datos]

Cuatro de las trece, contadas en simple.

Schelling: nadie es radical; cada familia pide solo no ser minoría extrema en su cuadra. Aun así, mudanza a mudanza, el mapa se parte solo: de la mezcla 0,50 al 0,75 en catorce rondas. Segregación que nadie eligió.

[click: abrir chip Schelling → datos canónicos]

DLA, de Batty y Longley: la ciudad que crece sin plan; cada quien se pega donde ya hay gente. Sale una figura ramificada, como un coral —dimensión 1,69, entre la línea y la mancha—.

Christaller: pocos centros grandes, muchos pueblos chicos, en hexágonos anidados —k=3—. Apunte no inocente: él mismo puso esa geometría al servicio de la planificación nazi. La geometría no es neutral.

Braess-Wardrop suena a chiste y es teorema: abrir una vía nueva puede empeorar el tráfico de todos, porque cada quien optimiza lo suyo y todos pierden.

Dos lecturas honestas. Zipf —la segunda ciudad tiene la mitad de habitantes que la primera— es exacta solo en el papel; el dato real se desvía: la «ley» es idealización. Y Bettencourt-West: duplica la ciudad y todo crece más que el doble —beta 1,15—, salarios… y crímenes. Lo bueno y lo malo escalan juntos.

Todas exactas, todas baratas. Ahora, la pregunta empírica: ¿pueden los seis modelos resolver lo que estas teorías plantean?

(≈205 palabras — reescrita en lenguaje llano el 12-jun; va ~10-12 s más larga que el slot: recupéralos en la slide 7, que es ligera)

[RELOJ 11:30 → 13:00] · [SLIDE 9 — Experimento 2 · Banco de teorías]

Segundo experimento, complementario. Tomé las trece teorías y saqué 39 preguntas —tres por teoría—, cada una con su respuesta correcta ya conocida. Dos de cada tres se resuelven con una fórmula directa; la tercera no: hay que dejar correr la simulación y mirar qué sale —a esas las llamo emergentes—. Los mismos seis concursantes, una sola vuelta.

[señalar la curva de exactitud global]

Exactitud global: el 3B en 38,5 por ciento; los locales medianos en torno a 77-80; Sonnet, 89,7; Opus, 92,3.

Aquí, a diferencia del primer experimento, la escala ordena de forma más limpia: el 3B se queda muy atrás y la frontera lidera. Incluso Opus supera a Sonnet, por poco.

¿Contradice esto al experimento 1? No. Aquí muchas preguntas son fórmulas de manual, que aparecen mil veces en lo que el modelo leyó: en buena parte, se las sabe de memoria. Lo que NO cambia es el techo: ningún modelo toca el cien por ciento que el cálculo da siempre, por definición. La verdad sigue del lado de la cuenta exacta.

La grieta de verdad aparece cuando separamos las de fórmula de las emergentes. Lo vemos en el mapa.

(162 palabras)

[RELOJ 13:00 → 15:00] · [SLIDE 10 — Experimento 2 · Heatmap: cerrada vs. emergente]

[señalar el mapa de calor] Filas, teorías; columnas, sujetos; verde alto, rojo bajo. Dos lecturas.

Primera, por columna: el 3B es casi todo rojo —38,5 por ciento—; de 14B en adelante el verde domina.

Segunda, y más interesante, por tipo de pregunta. En las de fórmula los modelos brillan: Opus acierta 27 de 27, el cien por ciento; Sonnet y los medianos rondan el 93. Pero en las emergentes —donde hay que dejar correr la simulación, no recordar una fórmula— todo se desploma: Sonnet baja a 83, Opus a 75, y el más pequeño a cero de doce.

[pausa 2 seg]

Las filas verdes de punta a punta —Christaller, Zipf, DLA— son justamente las que se resuelven con una fórmula de manual: el modelo las recuerda. Pero cuando hay que dejar correr el sistema —el Schelling que se segrega solo, el crecimiento del tráfico— la imitación se rompe, y el modelo suelta un número que suena bien pero no es el que la simulación produce.

Repito el patrón del experimento 1: el tamaño compra memoria de fórmulas; no compra hacer el proceso.

Y una honestidad necesaria: una pasada, 39 preguntas, no es una prueba estadística robusta. Es una ilustración consistente con el argumento, no más.

(190 palabras)

[RELOJ 15:00 → 16:00] · [SLIDE 10b — Costo: ¿cuánto cuesta saber esto?]

Pongamos precio al conocimiento.

[señalar la imagen de costo, escala logarítmica]

Abajo del todo, el cálculo puro: siete coma seis millonésimas de dólar por respuesta correcta. Y aquí lo digo en voz alta: el tiempo lo medí directamente; la energía, en cambio, la estimé —no pude leer el consumo real del procesador—. Así que, honestamente, ese número es estimado, no medido.

Los cuatro modelos locales en la GPU: de 0,000147 dólares el 3B a 0,0018 el 32B. Costo medido —tiempo y potencia de la RTX 5070 Ti, 281,5 vatios bajo carga—; la tarifa eléctrica es estimada.

Arriba, los punteros, y aquí son rangos estimados, porque de esos modelos no puedo ver cuánto gastan por dentro: Sonnet, entre 0,007 y 0,041 dólares; Opus, entre 0,013 y 0,070. Las barras son esa incertidumbre. No la oculto.

[pausa 2 seg]

La lectura: del cómputo puro a Opus hay cuatro órdenes de magnitud —del orden de diez mil veces más caro— para llegar a una respuesta que sigue por debajo del cien por ciento que Python da gratis y exacto.

El costo de la IA no compra verdad epistémica que el algoritmo no diera ya. Ese costo es material, energético y político: quién paga, quién posee la GPU, a costa de qué soberanía.

(203 palabras)

[RELOJ 16:00 → 17:30] · [SLIDE 11 — Lectura filosófica: el límite es especular]

Calibremos, sin exagerar. Que un modelo acierte una multiplicación no demuestra que «calcule»: adivina la respuesta que suena bien, y a veces coincide con la verdadera. No hace la cuenta: por eso Opus se equivoca, aunque sea por poco. Bergson y Kant quedan en pie: aplica patrones, no se da la regla.

Y el dato de la escala es el puente a Hui. Aquí mi lectura, con cuidado: el experimento no prueba por sí solo que el límite sea categorial —eso lo argumenta Hui, vía Kant—. Pero el dato es consistente: si el límite fuera cuantitativo, subir de 3B a 32B debería acercarlo, y no lo hace.

[señalar T6 = ∅]

Y la sexta tarea lo ilustra en espejo. El programa no puede ni empezar: no hay nada que calcular. Decidir qué es lo importante en esa escena es el juicio que pedimos —no hay fórmula previa que lo dé—. Los modelos sí respondieron, y respondieron distinto: uno apuntó al repartidor; otro, al niño; otro, al acompañante; y uno de los pequeños se inventó una «mujer mayor» que no estaba en la escena. Hay varios focos relevantes, ninguno único: falta el mundo que decida cuál. Dreyfus en estado puro.

Conecto con el gesto de Hui: lo computable —lo que se puede reducir a un cálculo— es solo una tendencia de la inteligencia, entre varias. Definir la inteligencia como puro cálculo es tomar la parte por el todo.

[OPCIONAL — recortar si vas atrasado: el cierre siguiente] Y para Hui la salida no es oponer máquina y vida: siguiendo a Bergson, hay que resituar la técnica dentro de la vida. Por eso retoma su epígrafe, «la mecánica exigirá una mística», y a Hölderlin vía Heidegger: donde está el peligro, crece también lo que salva.

(≈251 palabras; sin el opcional ≈204)

[RELOJ 17:30 → 19:00] · [SLIDE 12 — Urban AI: gobernar no es gestionar]

Llevemos esto a la ciudad. La smart city promete reducir la urbe a sensores, cálculo y gobierno algorítmico. Y aviso —marcador de honestidad—: Hui no tematiza la ciudad en este capítulo. La traslación de mundo a ciudad, y la dicotomía gobernar/gestionar, son elaboración mía. Lo que Hui sí dice es que el mundo se reduce a datos, a una mathesis universalis, al Gestell.

Sobre esa base construyo: gobernar no es hacer una multiplicación. Es una escena como la sexta tarea. Decidir a quién se alerta, qué barrio se prioriza, qué cuenta como riesgo —eso es juzgar qué importa, no calcular—. Y ahí no hay respuesta única: alguien fija primero qué importa, y esa fijación es política. La IA gestiona —optimiza una meta que ya le entregaron—; no gobierna —que es decidir cuál debe ser esa meta—.

Y Hui da nombre a por qué el límite es político: con Carl Schmitt, la fantasía de la superinteligencia es la forma más avanzada de neutralización y despolitización por la técnica. Se presenta como cálculo neutral lo que es, en realidad, una decisión sobre el mundo.

[OPCIONAL — recortar si vas atrasado: Mou Zongsan y noodiversidad; la tesis ya queda enunciada en la slide 13] Y Hui llega a la cosmotécnica por el pensamiento chino. Con Mou Zongsan distingue inteligencia, zhineng, de sabiduría, zhihui, y rescata la intuición intelectual —el sujeto moral que ve la interconexión del cosmos en vez de descomponerlo—. De ahí su tesis final: el desafío de la IA no es una superinteligencia, sino hacer posible una noodiversidad —una diversidad de inteligencias—, y para eso hace falta tecnodiversidad como política de descolonización.

Cosmotécnica es el concepto analítico; tecnodiversidad, la propuesta normativa. Y que los cuatro locales corrieran en una workstation propia no es anécdota: es la condición material de esa tecnodiversidad.

(≈274 palabras; sin el opcional ≈175)

[RELOJ 19:00 → 20:00] · [SLIDE 13 — La tesis] (comprimida) y [SLIDE 14 — Cierre]

[Si vas en hora, dedica ~30 seg a la tesis (slide 13) y ~30 al cierre (slide 14). Si la slide 12 absorbió Schmitt/Mou Zongsan, en la 13 ve directo a los tres movimientos y los enlaces.]

[SLIDE 13 — La tesis] La tesis, en tres movimientos. Uno: tenemos herramientas sobredimensionadas respecto de su aplicación —el cómputo a gran escala cuesta mucho más que el conocimiento urbano que produce—. Dos: por eso el límite decisivo no es técnico, sino político, económico y ontológico: quién computa, con qué cosmotécnica, a costa de qué soberanía. Tres, el giro constructivo: lo que falta no es un modelo más potente, sino aplicar el conocimiento urbano clásico que ya existe. La tesis lo sistematiza en el Banco Epistémico Urbano —y, con ironía, se construyó orquestando IA bajo supervisión humana: evidencia performativa de su propio argumento.

[avanzar a SLIDE 14 — Cierre] [mostrar QR] Cierro donde abrí. El límite de la IA no es una frontera técnica: es político y cosmológico. Lo que falta no es potencia, es pluralidad de mundos: una noodiversidad. Aplicar antes que escalar; fragmentar antes que optimizar.

Y abro el debate: si gobernar la ciudad es una escena T6, ¿qué mundo produce la Urban AI? ¿Y cómo pensar la tecnodiversidad desde nuestra experiencia urbana latinoamericana?

Gracias.

(≈155 palabras; cabe en los 60 seg combinados de slides 13+14)

Anexos (NO se exponen)

Hay cuatro láminas de anexo reservadas para la ronda de preguntas: la gradiente completa del experimento 1 (seis modelos × seis tareas, con timeouts del 32B), los aciertos por tarea, el detalle especular de T6 (qué foco eligió cada modelo), y las tablas de cerrada/emergente del experimento 2. No las narres en la exposición; salta a la que corresponda solo si una pregunta lo pide —por ejemplo, mostrar el detalle de T6 si dudan de la divergencia, o las tablas de costos/cerrada-emergente si cuestionan que «el grande siempre gana». Cada anexo lleva su propia cifra de respaldo para responder con dato en mano.

RESUMEN DE CONTROL

Total de palabras habladas (versión activa, sin los bloques [OPCIONAL]): ≈2.825 palabras (recuento del 12-jun tras reescribir todo a lenguaje llano para pregrado y añadir la réplica coder a la slide 6). A 130 palabras/minuto ≈ 21,7 minutos. Va ~1,7 min sobre los 20:00. Para ceñirte: habla a ~140 ppm (natural si fluyes), o recorta los bloques [OPCIONAL] (−1,7 min) que ya van aparte. No es crítico: hay debate después. Si vas MUY justo, la réplica coder de la slide 6 se comprime a una frase: «Lo repetí con modelos de código, hasta uno de 80 mil millones en mi escritorio: los tres, veinte por ciento; ni el tamaño ni la especialización compran el cálculo.» (33 palabras en vez de 80).

Los tres bloques [OPCIONAL] (≈221 palabras: 5 tareas en slide 5 = 73, cierre mística/Hölderlin en slide 11 = 47, Mou Zongsan/noodiversidad en slide 12 = 101) van aparte de ese activo: solo se dicen si sobra tiempo, y se recortan primero si vas atrasado.

Tabla slide → tiempo → palabras

Slide	Título	Reloj	Min	Palabras (activo)	+ Opcional
1	Apertura · Hui	00:00–01:00	1.0	146	—
2	Bergson	01:00–02:30	1.5	212	—
3	Wiener · Simondon · Kant	02:30–04:30	2.0	259	—
4	Dreyfus · Heidegger	04:30–05:30	1.0	187	—
5	Exp. 1 · Protocolo	05:30–07:00	1.5	139	+56
6	Exp. 1 · Resultados (+ réplica coder)	07:00–08:30	1.5	323	—
7	13 teorías urbanas	08:30–10:00	1.5	159	—
8	Galería viva	10:00–11:30	1.5	≈205	—
9	Exp. 2 · Banco	11:30–13:00	1.5	162	—
10	Exp. 2 · Heatmap	13:00–15:00	2.0	190	—
10b	Costo	15:00–16:00	1.0	203	—
11	Lectura filosófica	16:00–17:30	1.5	204	+47
12	Urban AI	17:30–19:00	1.5	176	+99
13+14	Tesis + Cierre	19:00–20:00	1.0	166	—
	TOTAL	~21:40	21.7	≈2.825	+221 ≈ 3.046

Nota: varias palabras-por-slide de arriba son del recuento previo; el total activo verificado hoy es 2.825 (21,7 min), e incluye la réplica coder de la slide 6 (ya comprimida).

Nota de ritmo: la slide 3 (259, en su slot de 2 min) y la 6/10b (227/203) son las más densas; di las cifras despacio y aligera el conectivo. Las slides 5, 11 y 12 ya descargan su exceso en los bloques [OPCIONAL]: con ellos dichos quedan en 195/251/275, sin ellos en 121/204/176.