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Al mirar hacia atrás en la era de los escritorios y de Internet, podemos ver que la dinámica financiera siguió un patrón específico en el que las estructuras económicas iniciales eventualmente se revirtieron. Al final, las organizaciones situadas más cerca de los consumidores cotidianos fueron las que capturaron los márgenes de beneficio más altos.

Podemos esperar que la Inteligencia Artificial siga exactamente esta misma trayectoria. En lugar de preguntarnos si este cambio económico volverá a ocurrir, la única incertidumbre real es qué tan pronto sucederá.

Si alguna vez te encuentras iniciando una declaración con la frase, "Hay una cosa que vale la pena decir antes...", normalmente es mejor pausar justo ahí. Por favor, omite los comentarios adicionales y concéntrate únicamente en completar con éxito el trabajo que tienes entre manos.

Aunque las clases de historia a menudo resaltan las tendencias de desregulación de las décadas de 1980 y 1990, la realidad es que los marcos regulatorios nunca se agilizaron realmente durante esa época. En cambio, el volumen de restricciones siguió expandiéndose sin ninguna interrupción real.

En última instancia, las regulaciones complejas atienden a un solo segmento demográfico: los líderes del mercado establecidos. Estos incumbentes son quienes, de hecho, dictan las pautas, ya sea haciéndolo directamente o apoyándose en sus representantes elegidos.

Cuando un mercado opera con menos restricciones, naturalmente invita a una mayor competencia, que de forma constante pone en cuestión esas fuerzas arraigadas. A medida que se desvanece el predominio de los jugadores establecidos, la economía experimenta una circulación mucho más rápida y vibrante tanto de ingresos como de riqueza.

Sin embargo, mientras nuestros sistemas regulatorios sigan volviéndose cada vez más enrevesados, quienes ya están en la cima seguirán cosechando las recompensas. Seguirán obteniendo ganancias sin necesidad de demostrar una habilidad genuina ni poner un esfuerzo real, lo cual, en última instancia, parece una manera altamente ilógica de operar.

Si alguna vez te has preguntado cómo se utiliza el dinero que pagas a Anthropic, quizá te parezcan bastante interesantes sus iniciativas más recientes. Con suerte, apoyas su visión. Según la información de Will, de Politico, las batallas políticas en torno a la inteligencia artificial ahora se están extendiendo fuertemente a las elecciones de mitad de mandato. Curiosamente, Anthropic, que es una de las organizaciones más destacadas de la industria, está destinando millones para alertar a los votantes sobre la tecnología exacta a la que ayuda a desarrollar.

La organización Public First Action, que recibe respaldo financiero de Anthropic, ha lanzado su primer gran esfuerzo para la elección general. Han invertido en una nueva compra de difusión de 2,5 millones de dólares, diseñada para apoyar a la senadora republicana Ashley Moody en todo Florida.

A pesar de estar financiado por una empresa de inteligencia artificial, este nuevo anuncio televisivo comienza con una seria advertencia. Afirma que la inteligencia artificial está transformando nuestras vidas, avanzando más rápido de lo que cualquiera puede controlar, y que va a por nuestros empleos. El comercial destaca los peligros de las voces clonadas y los rostros robados, junto con advertencias directas de inventores de inteligencia artificial. Luego pasa a elogiar a la senadora Ashley Moody por impulsar legislación que se enfoca en los deepfakes. El artículo de origen también invita a los lectores a ver el anuncio.

Este comercial reciente es una pieza clave de la campaña política más amplia de Anthropic. La compañía está dedicando millones a abogar por regulaciones de inteligencia artificial más estrictas. Con estas acciones, Anthropic busca contrarrestar a los grupos políticos rivales que cuentan con el apoyo de inversionistas y líderes de OpenAI, quienes a su vez abogan por un enfoque regulatorio mucho más ligero.

Imagina a una criatura extraterrestre que llega a la Tierra con una fascinante petición. Supongamos que te pidiera ver un solo gráfico que represente la fuerza motriz fundamental detrás de cada logro del pasado y del futuro de nuestra especie.

¿Exactamente qué elegirías presentarles?

Personalmente, compartiría el gráfico que se muestra a continuación. Tengo la firme creencia de que la humanidad eventualmente resolverá todos los desafíos a los que nos enfrentamos, siempre y cuando mantengamos el progreso que se muestra en esta gráfica.

Las matemáticas para crear frente a comprar software ahora favorecen firmemente crear

Durante toda la ola SaaS, adquirir software existente siempre fue la opción más asequible y rápida en comparación con desarrollar desde cero lo que necesitabas. Sin embargo, hoy en día, el proceso de compra sigue volviéndose cada vez más enrevesado.

Este proceso es complejo por razones bien entendidas. Se requieren partes interesadas separadas para realizar la revisión de seguridad, negociar los términos y aprobar el riesgo. Gartner señala que el grupo de compra para la adquisición de software empresarial complejo ahora involucra de 6 a 10 personas. Como resultado de estas dinámicas de equipo, el 77% de los compradores describe su compra más reciente como muy compleja o difícil.

Gracias a la IA, la parte de desarrollo de esa ecuación ha cambiado materialmente. El argumento más antiguo a favor de comprar tecnología era que ofrecía una ruta más rápida, pero esto ya no es cierto. Una evaluación típica de compra requiere rutinariamente dos o tres trimestres solo para superar la fase de adquisición. Dentro de esa misma ventana de tiempo, el flujo de trabajo personalizado que deseas ahora puede especificarse, desarrollarse, probarse y ya estar en funcionamiento en producción.

Creamos Software Factory para permitir que las grandes empresas aprovechen la economía deflacionaria de la IA. Al utilizar esta tecnología, estamos haciendo que la decisión de crear frente a comprar sea mucho más competitiva de lo que ha sido históricamente.

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La fase posterior al lanzamiento de una plataforma de software en realidad representa entre el 50 y el 80% del costo total de su vida útil. De manera interesante, el modelo de servicios tradicional está estructurado para finalizar justo cuando comienza este período, tan costoso.

En cuanto se libera un proyecto, los integradores de sistemas típicos reasignan a sus equipos de entrega a clientes completamente nuevos. Esta práctica garantiza que los creadores originales detrás de su diseño central queden totalmente fuera de la imagen mucho antes de que sea necesario el soporte continuo y de que comiencen los años más costosos. Tendrías que preguntarte quién estará para ayudarte tres años después, cuando cambien las regulaciones de cumplimiento o cuando el flujo de trabajo fundamental de tu sistema quede obsoleto.

Al romper con este ciclo habitual, 8090 mantiene plena responsabilidad por tu código de producción mucho más allá de la fecha inicial de puesta en marcha. Nos aseguramos de que tu software se mantenga actualizado de forma constante y perfectamente adaptado al panorama cambiante de tu negocio.

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Estamos dando un paso adelante increíblemente positivo para la industria. A medida que los costos financieros de distintos modelos se van alineando gradualmente, la progresión natural implicará un cambio hacia planos y arneses de control independientes de terceros. Algunos ejemplos notables que lideran esta iniciativa incluyen 8090 Software Factory, Palantir y Nous' Hermes.

De cara al futuro, en los próximos 36 meses, es altamente probable que cada empresa exija acceso a un arnés de un tercero, acompañado de la flexibilidad para utilizar cualquier modelo de forma casi intercambiable. Este cambio ocurrirá a medida que las organizaciones se vuelvan plenamente conscientes de las vulnerabilidades relacionadas con la filtración de datos y propiedad intelectual (IP). Al final, las empresas necesitan mantener una soberanía absoluta sobre su juicio codificado, lo que hace que este enfoque adaptable sea esencial.

Anualmente, Gallup evalúa la distribución de los empleados bajo gerentes individuales dentro de la fuerza laboral estadounidense. Durante la década en que ha estado supervisando este indicador, la proporción recientemente experimentó su cambio más rápido, al pasar de 11 a 12 informes directos en apenas un año. El catalizador de esta tendencia es un argumento conocido durante las conversaciones de reestructuración corporativa. Las organizaciones eliminan de manera constante los puestos de mandos intermedios y asignan el personal restante entre un grupo más reducido de líderes existentes.

Según la investigación de Gallup, el compromiso de los empleados alcanza su nivel óptimo cuando un gerente supervisa a un equipo de ocho o nueve personas. Con este tamaño, el supervisor conserva la capacidad de monitorear con precisión los proyectos en curso y ofrecer comentarios constructivos y auténticos. Sin embargo, una vez que el número de informes directos supera los quince, el compromiso disminuye drásticamente.

Hoy, el problema crucial ya no es solo el volumen de personas asignadas a un cargo específico de gestión en el organigrama. En cambio, el enfoque debe desplazarse hacia la comprensión de qué proporción de la semana de un empleado se dedica a tareas que exigen un juicio humano complejo, en lugar de labores rutinarias que simplemente mantienen el funcionamiento del negocio.

Las empresas que actualmente están ganando una ventaja competitiva han logrado eliminar por completo las tareas repetitivas de los horarios de su fuerza laboral humana. Al hacerlo, se aseguran de que los profesionales que permanecen en el equipo dediquen su tiempo a las relaciones con los clientes, a conversaciones matizadas que requieren un toque humano y a la innovación estratégica que, en última instancia, impulsa el éxito en el mercado.

Formas en que podemos ayudar a su organización

Acercándonos a la Singularidad de la Inteligencia Artificial

La teoría predominante sobre este fenómeno se desarrolla mediante una secuencia distintiva de acontecimientos. Primero, la humanidad logra con éxito desarrollar una Inteligencia General Artificial. Segundo, este nuevo sistema creado alcanza el dominio en el campo de la investigación en inteligencia artificial. Tercero, el sistema aprovecha su experiencia para diseñar una versión aún más capaz de sí mismo. Cuarto, esa iteración actualizada continúa construyendo un sucesor notablemente superior. Quinto, este bucle de retroalimentación sigue acelerándose a una velocidad sin precedentes.

Al revisar los logros más recientes y las funcionalidades técnicas que han surgido de múltiples instalaciones de investigación durante las últimas semanas, se hace bastante evidente que ya estamos ubicados de forma segura dentro de este ciclo continuo.

Podemos esperar que los próximos 18 meses sean absolutamente extraordinarios. A partir de este punto, el mecanismo de la mejora recursiva de sí mismo está preparado para impulsar las capacidades tecnológicas a una velocidad vertiginosa. Como resultado directo de esta rápida evolución, los costos marginales asociados con operar todos estos modelos eventualmente bajarán a aproximadamente ~$0.

En un lado positivo, podemos sentirnos reconfortados al saber que todo nuestro gasto de tokens se dirige hacia una causa verdaderamente valiosa.

Elon tenía absolutamente razón en su visión inicial de una IA estadounidense accesible. Liberar Grok como un proyecto de código abierto podría representar un jaque mate estratégico para él. El razonamiento aquí es bastante convincente. Al convertir Grok en código abierto, los márgenes de beneficio se ven forzados naturalmente a salir de la capa del modelo base. En cambio, se redistribuyen hacia abajo en componentes de infraestructura como chips y CSPs, además de redistribuirse hacia arriba en el sector de aplicaciones. Teniendo en cuenta que él ya controla una enorme construcción de centros de datos, dispone de una IA de inferencia de próxima generación y es dueño de Cursor, que funciona como la aplicación más utilizada, este movimiento argumentablemente le reportaría un margen mayor. Siguiendo esta lógica, la idea de eventualmente reubicar esos centros de datos en el espacio se vuelve una estrategia aún más práctica.

Me estoy preparando para entrar como codirigente de @SquawkCNBC ahora mismo. Puedes ver el programa durante la franja horaria de 7-9am ET. ¡Estoy absolutamente emocionado de poner todo en marcha!

Si has estado siguiendo la conversación en curso sobre los sistemas estadounidenses de código cerrado frente a los modelos de pesos abiertos chinos, tenemos algunos datos preliminares emocionantes para compartir contigo.

Recientemente realizamos un piloto inicial centrado en actualizar una aplicación de PHP a Next.js. Los resultados mostraron que combinar el Software Factory de 8090 con Opus 4.8 fue 1.5 veces más rápido y, al mismo tiempo, 1.4 veces más barato que depender solo de Opus 4.8.

También probamos nuestro Software Factory junto con el modelo GLM 5.2, más asequible. Esta combinación arrojó una impresionante reducción de 16.4x en los gastos, aunque funcionó 3 veces más lento que usar Opus 4.8 por sí solo.

En esta etapa, estos resultados son únicamente indicativos, con un tamaño de muestra de n=1 por brazo. Para nuestros próximos pasos, planeamos ejecutar estos ensayos nuevamente con controles adecuados. Utilizaremos entre 10 y 15 tareas de modernización de legado relevantes para compradores que actualmente se están diseñando junto con nuestros equipos de Ventas y GTM.

Pronto tendremos más actualizaciones. Mientras tanto, estos datos plantean una pregunta bastante importante sobre la estrategia financiera. Dado el enorme ahorro de costos de las opciones de pesos abiertos, ¿por qué alguna empresa pública estadounidense seguiría consumiendo el capital de los accionistas en modelos de código cerrado costosos?

Para explorar esto, nuestras próximas pruebas se centrarán en evaluar modelos de código abierto estadounidenses, específicamente mirando a Nvidia.

David Hammons es actualmente el artista más importante del mundo. Al empujar los límites, su trabajo logra explorar simultáneamente pasados históricos y predecir eventos futuros, un equilibrio difícil que todos los mejores creadores buscan dominar. A sus 82 años, sigue con fuerza y se mantiene como una fuerza altamente activa en la comunidad creativa.

Cualquiera que aprecie el arte y esté en NYC entre el 1 de mayo y el 13 de junio debería hacer un punto de visitar White Cube. La galería está organizando una exposición fenomenal que repasa su increíble carrera. Estoy especialmente emocionado por este evento porque recientemente tuve la oportunidad de prestar a la galería una pieza de su arte que eventualmente me permitió comprar.

La historia detrás de la adquisición de esa obra se remonta a 2014, cuando pasé una mañana inolvidable con David dentro de su estudio en Brooklyn. Fue durante esta visita que compartió un profundo secreto conmigo. Después de que le pedí tomar una fotografía juntos, él rechazó. Luego me indicó que me agachara junto a él. Mirándome directamente a los ojos, explicó que rechaza las solicitudes de fotos de todos, aconsejándome en su lugar almacenar el recuerdo usando mi corazón y no mi cámara.

Ese consejo ha permanecido conmigo desde entonces. Al guardar el dispositivo, todavía puedo recordar claramente la atmósfera de su estudio, la inmensa profundidad de su creatividad y la manera generosa en que me trató junto a todos los demás. Su método realmente funcionó. Al mirar hacia atrás, sus palabras parecían algo ligeras en ese momento, pero hoy tienen un gran peso cuando la presencia genuina se ha vuelto tan rara. Actualmente vivimos en una era dominada por la toma de selfies y la escenificación de tomas artificiales para las redes sociales, haciendo que su lección atemporal sea más relevante que nunca.

Estamos viendo informes de ganancias sobresalientes de los Mags en este momento. Curiosamente, el índice de igual ponderación está superando sustancialmente al índice ponderado hoy, un desarrollo fascinante que definitivamente nos da algo en qué pensar.

Me complace compartir que mi Carta Anual 2025 ha sido publicada oficialmente y está lista para que la leas en https://t.co/vjvpDz6exF

Dentro de esta edición, exploro una amplia variedad de temas. La discusión comienza con un resumen de los rendimientos antes de pasar a conversaciones más profundas sobre inteligencia artificial. Específicamente, examino la teoría de que si la IA destruye el valor terminal, el futuro esencialmente no tendrá valor hasta que ese momento realmente llegue. También exploro cuáles serán las consecuencias globales para todos si EE. UU. y China mantienen la propiedad exclusiva sobre la IA de frontera.

La carta destaca además cómo el cuello de botella más definitivo que enfrenta la inteligencia artificial es completamente físico. Junto a esto, analizo cómo desmantelar a las grandes tecnológicas mediante la ruptura de monopolios podría ser completamente incompatible con el objetivo de ganar la carrera en IA. Otras secciones cubren la creciente tendencia de utilizar el doomerismo como una estrategia para recaudar fondos, así como un análisis de cómo los mercados financieros están cambiando sus estructuras de precios alejándose de los modelos tradicionales de P/E y moviéndose en su lugar hacia el flujo de caja libre actual.

Hay muchos más temas cubiertos a lo largo del documento, y espero que encuentres estos insights valiosos.

El panorama estratégico que rodea la inteligencia artificial está experimentando un cambio fundamental. Si bien poseer un modelo fundacional de primer nivel sigue siendo crucial, el verdadero cuello de botella se está convirtiendo cada vez más en bienes raíces físicos que ya poseen aprobaciones de zonificación y suministros de energía adecuados. Siempre que puedas combinar ese tipo de propiedad con acceso inmediato a silicio, has asegurado una ventaja imbatible.

En este momento, mantener estos recursos específicos proporciona un poder de negociación extraordinario. Ese apalancamiento solo va a fortalecerse a medida que las comunidades locales sigan rechazando nuevas propuestas de centros de datos. Elon recientemente ilustró este punto exacto a través de Cursor.

Mirando hacia adelante, uno solo puede imaginar la escala de los acuerdos que OpenAI y Anthropic necesitarán negociar en los próximos años. De hecho, la reciente asociación entre Amazon y Anthropic fue solo un pequeño adelanto de lo que está por venir. Para los inversores astutos sentados al otro lado de la mesa de negociación con los activos físicos adecuados en mano, las oportunidades que se avecinan son excepcionalmente prometedoras.

El auge de la inteligencia artificial está transformando fundamentalmente cómo operan las organizaciones, reduciendo efectivamente los negocios a tres componentes esenciales.

Primero, existe el Conocimiento Experto, que es la comprensión especializada, a nivel industrial, de exactamente lo que necesita lograrse. Segundo, está el Conocimiento Tribal. Esto se refiere a las sutilezas informales y raramente documentadas de un negocio que explican por qué algunas empresas logran resultados mucho mejores que sus competidores realizando el mismo trabajo exacto. La tercera pieza del rompecabezas es el Hardware y el Software, sirviendo como el tejido conectivo que permite a las personas fusionar este conocimiento experto y tribal para lograr que las cosas se hagan.

Cuando una empresa logra documentar a fondo sus conocimientos expertos y tribales, abre la puerta a rediseñar completamente sus operaciones diarias. En lugar de quitar empleos a las personas, este proceso en realidad impulsa un crecimiento más rápido y una mayor creación de empleo. A medida que las tareas centrales se vuelven perfectamente claras, la organización requiere un número cada vez mayor de individuos que intervengan y apliquen un juicio humano crítico.

Esta filosofía exacta es la fuerza impulsora detrás de nuestra creación de Software Factory, una solución de la que muchas grandes empresas establecidas dependen hoy en día.