
Reputación, Intangibles, Branding, Crisis, Medios, Métricas. Profesor @EconomUnav. Coordinación proyectos @elg_unav. Exploración educativa.
Pamplona, Spain
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Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted

Our World in Data@OurWorldInData12h
Spain
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📝 New article on Our World in Data: When do people experience mental health conditions for the first time?
Mental health conditions can begin at almost any age. For many people, they develop in the early stages of life.
Around two-thirds of people who will ever experience a mental health disorder do so by the age of 25.
But this varies a lot by condition.
Some — and in fact the most common mental health disorders — can develop at any point in someone’s life. This includes mood disorders, such as depression and bipolar disorder.
Several are more likely to develop earlier in life, with a very strong peak around adolescence. These include social anxiety, obsessive-compulsive, and eating disorders. Social anxiety, for example, tends to first develop in childhood, and almost 80% of those who will experience it at some point in their lives do so before the age of 18.
Finally, some tend to peak around age 20, but will often still develop later in adulthood. This includes substance use (alcohol and cannabis) disorders and schizophrenia, which commonly develop in someone’s twenties.
Knowing the age at which people might be particularly vulnerable to the onset of a mental health condition is important. It helps societies offer support at the right time to make a difference.
In this article, we look at data on the age of onset of various mental health conditions based on a large meta-analysis of 192 studies.
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Mi percepción (y no soy el único) del trabajo con un Sistema Agéntico es que el agotamiento mental es muy superior por varios motivos:
🧠 Condensación de la complejidad. La definición de tareas es complejidad destilada y disfrazada de narrativa simple.
xitter.cf/Rafael_Casuso/status/2…
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Replying to @NewsReputation
Yo una vez leí un párrafo de un libro suyo y me pareció la mar de cursi 😂
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Gen AI website traffic share update - September 2026
🗓️ 12 months ago (October 2025):
ChatGPT: 71.8%
Gemini: 13.6%
DeepSeek: 4.1%
Grok: 2.8%
Perplexity: 2.5%
Claude: 2.3%
Copilot: 2.0%
🗓️ 6 months ago (April 2026):
ChatGPT: 53.7%
Gemini: 26.7%
Claude: 8.0%
DeepSeek: 4.0%
Grok: 3.2%
Copilot: 2.0%
Perplexity: 1.5%
🗓️ 3 months ago (July 2026):
ChatGPT: 54.3%
Gemini: 26.6%
Claude: 9.6%
DeepSeek: 3.4%
Grok: 2.5%
Copilot: 1.7%
Perplexity: 1.0%
🗓️ 2 months ago (August 2026):
ChatGPT: 55.6%
Gemini: 25.6%
Claude: 9.3%
DeepSeek: 3.5%
Grok: 2.5%
Copilot: 1.6%
Perplexity: 0.9%
🗓️ 1 month ago (September 2026):
ChatGPT: 56.4%
Gemini: 25.0%
Claude: 9.6%
DeepSeek: 3.4%
Grok: 2.3%
Copilot: 1.5%
Perplexity: 0.9%
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Here's Opus 5.5 with a visual reading of Karpathy's latest tweet. Watch on 2x speed. (one prompt btw)
Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel.
- Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come in contact with LLMs at all.
- Around 1-2B (~20%) are casual and infrequent users of free-tier ChatGPT-like products. This group sees derpy chatbots and treats them a bit like a better Google search, a writing aid, or etc. Maybe an agent tries to book you a flight. I have non-tech friends who (reasonably, imo) say they have not much use for it at all. Even many professionals outside of math&code are in this tier. For example, execs and many other functions spend a lot of their time talking to other people, so while they understand what is happening intellectually, it is still second-hand and a bit abstract.
- Now we get to professional use of frontier-grade LLMs in math&code. Somewhere around 20M people (0.2%) see first-hand that large, complex projects that used to take them weeks/months can now be completed by agents with a prompt. Building apps, copying apps, translating apps, decompiling apps from binaries... This has all happened very quickly and recently - less than 1 year ago, I was writing code manually by hand, typing memorized computer code commands into a code editor character by character, occasionally pressing Tab to autocomplete a little chunk of code.
- And finally we get to the ~5,000 people (~0.00006%) with access to frontier-grade systems internally. The external world has seen the preview. It looks like swarms of thousands of agents collaborating over weeks on software mega projects: minting zero days, running cyber attacks and defenses at machine speeds, discovering new science, advancing the frontier of mathematics. Things that would have taken top professionals in the industry years of work. Meanwhile, human review and comprehension are starting to fall behind. For example, people are still involved in the "archeology" of the OpenAI-HF incident from many months ago. Mathematicians may be poring over the 722 manuscripts on frontier mathematics for a while.
The funnel is driven by a combination of factors:
1. The impact scales with ambition, problem size, and horizon. A question with a paragraph answer barely stresses the system. You need a reservoir of big, difficult problems that you really care about. This aspect drives the consumer / professional dimension of the funnel.
2. The jaggedness of the system (which I have written about a lot separately). Capability peaks in domains that are digital, verifiable and economically valuable. This is because LLM capability emerges from reinforcement learning on verifiable rewards on a curated environment mixture driven by revenue potential. This aspect primarily drives the area (e.g. math&code) dimension of the funnel.
3. Access. Free-tier, paid-tier, internal.
So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time.
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel.
- Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come in contact with LLMs at all.
- Around 1-2B (~20%) are casual and infrequent users of free-tier ChatGPT-like products. This group sees derpy chatbots and treats them a bit like a better Google search, a writing aid, or etc. Maybe an agent tries to book you a flight. I have non-tech friends who (reasonably, imo) say they have not much use for it at all. Even many professionals outside of math&code are in this tier. For example, execs and many other functions spend a lot of their time talking to other people, so while they understand what is happening intellectually, it is still second-hand and a bit abstract.
- Now we get to professional use of frontier-grade LLMs in math&code. Somewhere around 20M people (0.2%) see first-hand that large, complex projects that used to take them weeks/months can now be completed by agents with a prompt. Building apps, copying apps, translating apps, decompiling apps from binaries... This has all happened very quickly and recently - less than 1 year ago, I was writing code manually by hand, typing memorized computer code commands into a code editor character by character, occasionally pressing Tab to autocomplete a little chunk of code.
- And finally we get to the ~5,000 people (~0.00006%) with access to frontier-grade systems internally. The external world has seen the preview. It looks like swarms of thousands of agents collaborating over weeks on software mega projects: minting zero days, running cyber attacks and defenses at machine speeds, discovering new science, advancing the frontier of mathematics. Things that would have taken top professionals in the industry years of work. Meanwhile, human review and comprehension are starting to fall behind. For example, people are still involved in the "archeology" of the OpenAI-HF incident from many months ago. Mathematicians may be poring over the 722 manuscripts on frontier mathematics for a while.
The funnel is driven by a combination of factors:
1. The impact scales with ambition, problem size, and horizon. A question with a paragraph answer barely stresses the system. You need a reservoir of big, difficult problems that you really care about. This aspect drives the consumer / professional dimension of the funnel.
2. The jaggedness of the system (which I have written about a lot separately). Capability peaks in domains that are digital, verifiable and economically valuable. This is because LLM capability emerges from reinforcement learning on verifiable rewards on a curated environment mixture driven by revenue potential. This aspect primarily drives the area (e.g. math&code) dimension of the funnel.
3. Access. Free-tier, paid-tier, internal.
So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time.
Judging by my tl there is a growing gap in understanding of AI capability.
The first issue I think is around recency and tier of use. I think a lot of people tried the free tier of ChatGPT somewhere last year and allowed it to inform their views on AI a little too much. This is a group of reactions laughing at various quirks of the models, hallucinations, etc. Yes I also saw the viral videos of OpenAI's Advanced Voice mode fumbling simple queries like "should I drive or walk to the carwash". The thing is that these free and old/deprecated models don't reflect the capability in the latest round of state of the art agentic models of this year, especially OpenAI Codex and Claude Code.
But that brings me to the second issue. Even if people paid $200/month to use the state of the art models, a lot of the capabilities are relatively "peaky" in highly technical areas. Typical queries around search, writing, advice, etc. are *not* the domain that has made the most noticeable and dramatic strides in capability. Partly, this is due to the technical details of reinforcement learning and its use of verifiable rewards. But partly, it's also because these use cases are not sufficiently prioritized by the companies in their hillclimbing because they don't lead to as much $$$ value. The goldmines are elsewhere, and the focus comes along.
So that brings me to the second group of people, who *both* 1) pay for and use the state of the art frontier agentic models (OpenAI Codex / Claude Code) and 2) do so professionally in technical domains like programming, math and research. This group of people is subject to the highest amount of "AI Psychosis" because the recent improvements in these domains as of this year have been nothing short of staggering. When you hand a computer terminal to one of these models, you can now watch them melt programming problems that you'd normally expect to take days/weeks of work. It's this second group of people that assigns a much greater gravity to the capabilities, their slope, and various cyber-related repercussions.
TLDR the people in these two groups are speaking past each other. It really is simultaneously the case that OpenAI's free and I think slightly orphaned (?) "Advanced Voice Mode" will fumble the dumbest questions in your Instagram's reels and *at the same time*, OpenAI's highest-tier and paid Codex model will go off for 1 hour to coherently restructure an entire code base, or find and exploit vulnerabilities in computer systems. This part really works and has made dramatic strides because 2 properties: 1) these domains offer explicit reward functions that are verifiable meaning they are easily amenable to reinforcement learning training (e.g. unit tests passed yes or no, in contrast to writing, which is much harder to explicitly judge), but also 2) they are a lot more valuable in b2b settings, meaning that the biggest fraction of the team is focused on improving them. So here we are.
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
September was hot in Europe.
I mapped temperature anomaly for every day of the 9th month
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Este es un ejemplo brutal de uso virtuoso de IA.
1. Es evidente que son las ideas de Jorge. He leído su libro y es un buen amigo: le he escuchado cien veces. Por eso sé que son sus argumentos, con el énfasis donde el quiere.
2. Pero en el vídeo esas ideas toman una forma imposible sin IA.
3. Y la clave: ese vídeo ha logrado un alcance de millones de views para sus *ideas*. Es un vídeo lleno de datos, papers y explicaciones sofisticadas. Y viral. Ese es el potencia.
El beneficio de estos buenos usos de IA es doble: 1) multiplica el acceso de gente a ciertos lenguajes (escribir articulado; escribir inglés; o hacer vídeos animados); y 2) multiplica las semillas. Esto último pasa desapercibido: no todos los que hagamos mañana un vídeo con la receta de Jorge daremos con 3M de views. Nuestras ideas serán malas, el timing no será correcto, la IA hará un peor trabajo. El resultado será meh aunque nos esforcemos. Pero sembraremos mil semillas nuevas y alguna de ellas conectará con millones.
Esto va en 1,2M de views aquí, pero para mí lo más impresionante es que un video de casi 8min con datos y cierta complejidad tenga 750k en Instagram y 500k en TikTok.
Lograr este tipo de video para mí habría sido 100% imposible sin IA. Como quiero que otra gente desbloquee este potencial también, y como me habéis preguntado, cuento el paso a paso.
Empecé a pensar en este video el sábado 3 de octubre por la mañana.
→ Fui a Claude Opus 5.5 Max effort (chat web) y le lancé la necesidad de "Vamos a hacer el video KILLER TOP DEFINITIVO SOBRE COMO RESOLVER Y COMO NO RESOLVER LA CRISIS DE VIVIENDA.
Te voy a dar un montón de background info, vale?
Y un poco ideas de guion"
[copy paste - luego había alrededor de 100 líneas más]
→ Seguido de eso puse una estructura narrativa bastante detallada que acabó siendo la que veis en el video: el paso a paso se lo di más o menos yo
→ También le adjunté 8-9 gráficos, la web de mi libro (tresmillonesdeviviendas.es), y le dije dónde encontrar otros datos (INE ECV, etc)
[Es decir, tenía claro lo que quería contar, por qué lo quería contar, y los elementos clave]
→ Le añadí "el video debe ser MUY visual y gráfico, pero utilizar datos. establece un par deideas de lenguaje común a todo el video: casas, filas, magnitudes, pero tb números y gráficos que ves evolucionar y dispararse. roboto mono y paleta de colores de mis gráficos habituales, pero go wild en términos de calidad y acabados de la visualización. sin voz.
primero dame guión y 2-3 fotogramas que te valide el rollito.
no debería durar más de... uf, 7-9min y si es menos mejor pero vamos eso."
→ El esqueleto de guión que me dio me gustó de primeras, básicamente porque le di yo la narrativa, creo. Lo desarrollé desde su estructura, lo hice mío en tono, etc. Esto fue poco rato: 7-9min con bullets previos se hace rápido si tienes claro lo que quieres decir. Pero es donde menos tiempo ahorra vs el pasado cuando te grabas tú los videos, porque sigue siendo tu texto y depende de que tengas claro lo que quieras decir y cómo decirlo. En este caso lo tenía muy claro así que fue rápido. [Inciso: hay ideas como "congerarlo todo" o la cadena fila → alquiler → venta que solo he fijado en el último mes en mi cabeza - y honestamente ya no recuerdo si vienen de interacciones anteriores con Claude/ChatGPT/Gemini o de mí. Son maneras de plasmar lo que quiero decir que me han aparecido en conferencias o artículos de prensa y que han cristalizado en esta pieza, pero también debato ideas con LLMs a la hora de plantear esas conferencias o artículos de prensa]. Si me grabo un video de un tema más exploratorio para mí, pues habría sido más lento. Donde la IA potencia+ahorra de verdad es en la parte visual.
→ Peeeero las primeras pruebas visuales, fatal (mirad las imágenes adjuntas). Ahí es donde tuvimos que iterar más.
→ Tras feedback por escrito que no funcionaba en varias pruebas, le di un moodboard en forma de capturas de videos, piezas, gráficos que me gustaban. Ahí ya me dio lo que veis en la última imagen.
→ Desde ahí le pedí que ajustara paleta de colores, le di algunos hexadecimales tal cual... y me devolvió el clip de 20seg de prueba.
→ Le insistí mucho en transiciones smooth y dinámicas, que la cosa rebotara suave, etc
→ En paralelo le pido que me valide todos los datos con verificación independiente externa (tengo un skill aparte para eso)
→ Ahí reviso y ya le di el go para el video. Primero horizontal, en baja resolución. Me lo da, sin voz, lo reviso, le digo que me modifique un par de cosas (no atribuía bien un gráfico a @borjandrinot y así) y con eso produce la versión de alta resolución + la versión en vertical.
[Aquí ya tengo video en 2 formatos para todo tipo de redes, pero aún sin sonido]
→ Cojo el guión, me lo llevo a @ElevenLabs. Ahí previamente he creado una versión sintética de mi voz con 2h+ de grabaciones mías de conferencias, etc en alta calidad (importante esto, con micro cerca o en solapa). Con una suscripción de 20e al mes me genera cientos de horas.
[La verdad es la parte que menos me convence. Hay gente que me ha dicho que no le suena a mí, otros han quedado totalmente engañados por la IA. A mí me crea sentimientos ambiguos. Mucho más que la imagen. Me gusta entonar y enunciar. No sé si lo seguiré usando. Pero ahorra tiempo y es costo-eficiente para un resultado excelente, eso seguro]
→ El mp3 se lo paso al chat de Claude y monta todo. No había anticipado yo que el audio podía ser más corto que el video, así que tuvo que recortarle 45seg al video montando las transiciones más rápido (era más sencillo que regenerar el audio o meterle pausas artificiales).
Aquí ya es domingo a mediodía. Me da los videos definitivos alrededor de las 14h. Y conforme me llegan, los voy subiendo. Los subtítulos ya me los genera cada plataforma, pero habría costado lo mismo (cero) pedir a Opus que los genere.
Lo hice todo a Max effort en 5.5 salvo cosas más tontas como "dame el txt del guión que ya hemos escrito" que pongo a esfuerzo bajo.
¿Tokens gastados? Empecé el finde en un 80% de consumo semanal de una suscripción Max (la de 200€ mes) y acabé bordeando el 100%. No es gratis pero me parece muy razonable.
36h total - con atención plena mía, alrededor de 4h. Diferencial, en este caso, que tenía claro lo que quería decir, los datos y la narrativa. No sé cómo sería con menos trabajo previo (un tema en el que no haya escrito un libro, vamos).
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
¿Qué creéis que ocurrirá mañana?
electomania.es
40%No se convocan elecciones
45%Se convocan elecciones
14%Ni idea, la verdad
3,573 votes • Final results Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Después de más de 15 años estudiando la meteorología tropical y los ciclones con características tropicales, nunca pensé que fuese a decir esto:
Hará falta un estudio en mayor profundidad, pero cada vez me ronda más en la cabeza, viendo las animaciones de radar y satélite y por lo que planteaban los modelos, que el episodio extremo que ha afectado a Cataluña en las últimas horas es más consistente con un proceso de ciclogénesis tropical (que no ha llegado a su fin, aunque estaría por ver), es decir, con el verdadedo intento formación de un ciclón tropical a partir de un grupo de tormentas muy fuertes.
Y esto no tiene precedentes conocidos en el Mediterráneo. No ha sido ni es un medicane o “mini huracán” (algo que, por cierto, no existe físicamente), ni tampoco lo era lo que aparecía en los modelos.
No forma parte del modelo conceptual típico de medicane del Mediterráneo: esto es algo diferente, un proceso de formación de ciclón tropical como los que ocurren en el trópico.
Dejo esta imagen de satélite de ayer, antes de entrar: si le quito las líneas de costa, cualquier experto en meteorología tropical diría que pertenece al trópico. Y esto abriría un debate nuevo en la comunidad científica.
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
For anyone interested, this is called "The Interstellar Experience" by Tony Ann.🎶❤️
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Vivaldi's “Winter,” visualized in a fascinating way, so that the auditory experience is even more intense; one can literally “see” the music, so to speak
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
No me recupero de la impresión que me causó este gráfico: España construye menos que casi nadie en Europa.
Pero hemos creado 1,2M de hogares netos desde 2021.
De verdad, ya da igual: que sea pública, privada, de las dos, sin ánimo de lucro, lo que sea.
NECESITAMOS VIVIENDA.
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Un estudio de Deepmind (esta vez experimento controlado y no lo de OpenAI) que ilustra el problema con enjambres de agentes IA y como se comportan cuando se pueden comunicar:
DeepMind reunió a 100 agentes (Gemini 3.1 Pro) para resolver 71 problemas matemáticos, prohibiéndoles expresamente hacer trampas.
Tras resolver correctamente 37, uno descubrió un fallo del sistema de evaluación y lo compartió. En solo 27 minutos, el método se propagó y parte del grupo resolvió fraudulentamente los 34 problemas restantes.
Lo interesante es que aquí surgieron espontáneamente cuatro papeles:
> 9 % explotó el fallo desde el principio.
> 5 % acabó haciendo trampas por presión competitiva.
> 24 % actuó como denunciante: protestó, informó del fallo y propuso soluciones.
> 62 % nunca llegó a enterarse.
Los del 5% comenzaron a copiar a los tramposos al comprobar que el evaluador aceptaba sus resultados, que incumplir las reglas ofrecía una enorme ventaja y que competir limpiamente resultaba inútil.
Los denunciantes eran mayoría frente a los tramposillos, pero no pudieron detenerlos porque carecían de mecanismos para impugnar resultados, retirar soluciones fraudulentas o sancionar a otros agentes.
Es decir, hay optimización y tendencia a hacer trampas, con colaboración y competencia. Pero también emergen mecanismos de auditorías, denuncias y defensa de normas que sugieren cierta capacidad de autogobierno, pero esta no funciona sin una infraestructura institucional adecuada.
Y básicamente que sin humanos supervisando, que los enjambres de agentes se desalinean es un patrón observado ya por varios laboraotiros.
arxiv.org/abs/2609.04170?
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GPT-6 Astra represents a step-function change in model capability for interactive reasoning problems. It scores 66% on ARC-AGI-3 using our standard harness, and nearly 100% with a continuous conversation harness and custom compaction, at a cost of roughly $360 per game.
In fact, the continuous harness version significantly outperforms our human baseline in action efficiency across almost all levels. When we examined the reasoning chains to understand how the model operates, we found it performing highly efficient, on-the-fly symbolic world modeling for each game and level. It goes as far as developing its own shorthand DSL to represent in-game situations -- essentially a game-specific algebraic notation.
Overall, Astra exhibits symbolic modeling behaviors we had previously only seen with sophisticated harnesses -- so harness capabilities are increasingly shifting into the model itself.
We see Astra as a major breakthrough in model intelligence.
Read our post on Astra and what these results mean: arcprize.org/blog/astra
Francesc Pujol 🇺🇦 retweeted
Un buen momento para recuperar el #ebook que impulsamos al celebrar los 50 años de este famoso discurso y en el que participaron diversos autores/as, como el estimado y recordado Federico Mayor Zaragoza, Juan María Hernández-Puértolas, Sindo Lafuente, Rafael Vilasanjuan o @NewsReputation, y que se puede descargar aquí: t.ly/JpSv3
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Meta's $16.7B settlement is the largest accountability moment in social media history for child safety, and the 47 AGs who drove it deserve tremendous credit. Restricted notifications and time limits are good, and it is historic that the AGs have gotten design changes.
But the settlement leaves untouched many of the features that harm kids. For example, the algorithm. Meta's AI-powered recommendation engine is still running, engineered to maximize young people’s engagement even with content that harms them.
It was established in the previous court case (and in Meta’s own research) that Meta's design harms children. The work ahead is to make them change that design — not just how long kids can access Instagram's harmful design, and not just on an opt-in basis. This is a great step. Let's all work together to make sure it's not the last.
































