La Dopamina de Un Mundo Feliz

Muchos de los que estamos en tecnología y leemos ciencia ficción imaginamos que 1984 era lo que representaba el peligro de una sociedad conectada, una sociedad controlada por un Gran Hermano: nos enfocamos tanto en eso que nunca vimos a la “economía de la atención” y la “cultura de la dopamina” llevarnos a la utopía de Un mundo feliz.

En Un mundo feliz el control de masas se da a través del placer y la manipulación genética; más allá del espacio de las castas condicionadas para aceptar su lugar a todos se les mantiene satisfechos mediante el consumo de una droga llamada “soma“.

El “soma” les permite escapar de cualquier tipo de disconformidad o dolor; la felicidad superficial y la estabilidad social se logran a costa de la libertad individual y el pensamiento crítico… literalmente el efecto del endless scroll en nuestro cerebro.

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El peso geopolítico de Elon Musk

Todo el mundo habla de Elon Musk por la compra de Twitter y cada una de las decisiones que tomó con esa red social, pero no estoy seguro que se entienda el alcance real de sus empresas y sin entrar en el detalle de su fortuna calculada en $271.000 millones de dólares

Creo que deberian pensar por un momento lo que significa su poder mirando, aunque sea por arriba, lo que hacen sus empresas, en serio Twitter es sólo el conector, al proveer infraestructura eléctrica a los que compiten contra Tesla, infraestructura espacial a al menos 40 gobiernos del mundo y conectividad de Internet en zonas donde no hay otros jugadores.

Y luego entender que no estamos hablando de muchas empresas con este poder… es una persona la que las maneja.

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Texas le paga a una minera de bitcoin para que deje de operar en ola de calor

Riot Platforms, una empresa que mina bitcoin en Texas, hizo más dinero en 2022 con pagos del estado para que dejen de consumir energía que con el minado de bitcoin… y lo muestran como una evolucion de su modelo.

  • Riot’s latest credits consist of $24.2 million from energy sold back to the ERCOT grid and $7.4 million in demand response credits. Totalling: $31.6 million dollars
  • The company mined 333 bitcoin in August, worth about $8.9 million dollars as of the end of the month.

Por algo de contexto, ERCOT (el consejo de confiabilidad energética de Texas) tiene un programa donde le paga a grandes consumidores de energía si hay una ola de calor como en estos meses… esto se explica porque la red energética de Texas está desconectada de la red federal y no tiene interconexión para casos de emergencia.

bitcoin minin impacto ambiental

Con lo que cualquier gran consumidor de energía recibe créditos del estado para dejar de operar; pero no hay constancia de alguien que haya generado 3 veces mas ganancias por dejar de operar que por trabajar.

De hecho, esto podria ser un nuevo modelo de negocio.. “páguenme o les voy a usar toda su energía” ;)

OpenAI y las oportunidades inevitables

Esta semana el uso de inteligencia artificial en el cine es parte del reclamo en la huelga de los escritores, también el uso de inteligencia artificial en la creación de las animaciones en Secret Invasion desató quejas y amenazas de más huelgas…

Esta misma semana Carlos Banon, un arquitecto multi-premiado, decidió crear un curso para “expandir conceptos arquitectónicos con comandos de Midjourney y desarrollar skills de control de geometría, materiales y creación de atmósferas usando stable Difussion y ControlNet

It was the best of times, it was the worst of times, it was the age of wisdom, it was the age of foolishness, it was the epoch of belief, it was the epoch of incredulity, it was the season of light, it was the season of darkness, it was the spring of hope, it was the winter of despair.

Charles Dickens, A Tale of Two Cities

Esta misma semana salió un estudio donde se muestra que el 92% de los developers de software usan Copilot y “Over 80% of developers believe that AI-powered coding tools can enhance team collaboration, improve code quality, speed project completion and improve incident resolution

Mientras una industria abraza una tecnología como un copiloto que la ayuda a mejorar sus capacidades creativas (evitando lo repetitivo) y otra industria trata de buscar el espacio donde se puede mejorar (la idea de crear atmósferas en arquitectura usando motores OSS!) hay otras que tratan de frenar el uso de la tecnología y frenar a los que la están usando.

El cambio es inevitable… pero estas herramientas son un copiloto y amplían tu capacidad creativa y de protototipadp liberando espacio repetitivo y solitario.

El efecto o amnesia Gell-Mann

Michael Crichton escribió algunos de los libros de ciencia ficción más conocidos que hay dando vueltas, desde Westworld hasta Andromeda Strain y Jurassic Park, sin embargo una de sus creaciones menos conocidas es la creación del término “amnesia de Gell-Mann” para explicar nuestra falta de pensamiento crítico.

“A grandes rasgos, el efecto de la amnesia de Gell-Mann se describe de la siguiente manera. Abres el periódico y te encuentras con un artículo sobre algún tema que conoces bien. En el caso de Murray, la física. En el mío, el mundo del espectáculo. Lees el artículo y te das cuenta de que el periodista no tiene absolutamente ninguna comprensión de los hechos o los problemas. A menudo, el artículo está tan equivocado que presenta la historia al revés, invirtiendo la causa y el efecto. Yo los llamo ‘historias de ‘las calles mojadas causan la lluvia’. El periódico está lleno de ellas.

En cualquier caso, lees con exasperación o diversión los múltiples errores en una historia, y luego pasas a la página de asuntos nacionales o internacionales, y lees como si el resto del periódico fuera de alguna manera más preciso sobre Palestina que la tontería que acabas de leer. Pasas la página y olvidas lo que sabes”.

Michael Crichton (1942-2008)

Una gran forma de reconocer el valor del pensamiento crítico y el escepticismo; si siendo exigentes cuando leemos información sobre un tema que dominamos y encontramos errores o falsedades, debemos ejercitar el pensamiento critico cuando leemos algo fuera de nuestro campo de conocimiento… o corremos el riesgo de seguir a los que saben comunicar en vez de los que saben de un tema.

Artifact y el clickbait. Un gran uso de ChatGPT

Si hay una tendencia en los medios digitales que es terrible es el uso de titulos que sólo buscan generar clicks poniendo “preguntas” o explicando cosas a medias…

Un ejemplo básico esta en esta imagen, dice algo interesante, promete una explicación del tema en la nota; raramente eso se cumple y las notas son una basura que se pueden reemplazar con una solo palabra.

Y la realidad es que nadie logra resolver este tema; Techmeme logró algo editando los títulos de algunos links pero es difícil escalar cuando hay medios que se destacan por escupir notas solo pensadas para SEO y lograr clicks (afortunadamente algunos van a desaparecer).

Por eso el acercamiento de Artifact me parece realmente genial (en la imagen hay un ejemplo) y en este link esta la explicación exacta pero básicamente usan una combinación de “wisdom of crowds” y la función de sumarización de ChatGPT.

  • Los usuarios marcan un titulo/nota como “clickbait”
  • El algoritmo evalúa si hay suficientes votos en contra
  • Le pide a la API de OpenAI que se comporte como editor, haga un sumario del link y edite un titulo de menos de 15 palabras.
  • Profit :P

Hay algunos detalles más, como marcar los títulos editados con una estrella para saber que hay AI atrás y ver si hay que refinar, pero me parecio un caso de uso brillante por lo simple y como usa una tecnología en algo que sabe hacer exactamente y sumar valor al startup (una comunidad contenta genera engagement) sin enamorarse de la tecnología per-se.

Los casos de uso de AI van a seguir apareciendo y compitiendo constamentemente :)

Matar al mejor socio

Mi postura sobre SVB es super clara, hice un post sobre el tema que es publico, pero estaría bueno leer otro punto de vista al simplificado que está dando vueltas por las redes sociales; por un lado Michael Moritz, partner de Sequoia en el Financial Times, y por otro Hemant Teja, CEO y MD de General Catalyst.

Pero antes que nada quiero dejar en claro 3 puntos que nadie puede negar y que haciendo el post mortem parecen no ser importantes:

  • El valor del SVB en el nacimiento del ecosistema de startups y VCs es innegable. Cuando las empresas tecnológicas nacen y son “una idea liderada por dos emprendedores” los bancos tradicionales no le prestan atención… y cuando estás armando tu primer vehículo de inversión ¿quién estaba ahí dándote servicios?
  • El manejo de riesgo fue terrible, aun con la excusa que los depósitos se triplicaron en la pandemia, diversificar mal fue estúpido y eso se paga; encima el CEO solo generó desconfianza con un timming terrible y una comunicación terriblemente mala.
  • La cámara de eco de nuestro mercado fue destructiva y mostró POCO profesionalismo. De 3 fondos que arrancaron la corrida, las redes sociales empujaron una corrida de 42.000 millones de dólares en menos de 2 días, 3 veces más que la segunda corrida bancaria de la historia y aún así todos los pedidos fueron honrados.

Ecosistema implica una interconexión

In a perverse way, SVB has paid a price for its loyalty. Much will be said about the reasons for its demise, but few will dwell on what made it special for those of us in Silicon Valley. SVB stayed close to its roots and its customers. When it collapsed almost all of its 40,000 customers were technology companies — a drop in the bucket for the big banks.

Michael Moritz – Sequoia en el FT

“What should have been sophisticated, systems-level thinking quickly gave way to the most basic human instinct to act in one’s own self-interest, not out of malice or greed, but to ensure survival.” … “But the losses SVB reported should not have been fatal. The value-generating parts of the business remained intact, as did the deep relationships and trust SVB enjoyed with nearly every actor in our industry.”

The counternarrative—that those investors who panicked first were fulfilling a fiduciary duty—is incomplete. We were all shocked at the speed with which the events of last week unfolded. But causing a bank run at the most important institution in your sector can hardly be considered an act of fiduciary duty. While your own company may be able to recover most or all of its cash, what happens if the resulting collapse wipes out your customer base? Or your venture debt provider?

Hemant Taneja – CEO General catalyst @ The Information

Creo que esas notas dicen bastante claro que hay algo que se perdió en el momento donde algunos dejaron de “ayudar a emprendedores a crecer!” para crear FUD (Fear, Uncertainty and Doubt) en redes sociales. De nuevo, el management hizo una peor que otra, pero no estoy seguro de que el banco fuera a colapsar.

La industria se debe un gran debate, que afortunadamente se está dando pero a puertas cerradas, sobre cómo se manejan rumores en épocas de redes sociales y mentalidad de rebaño.

Si decimos que de los errores se aprende…. tenemos una gran oportunidad como ecosistema, aunque hayamos matado a uno de los mejores socios del ecosistema.

Brazil autoriza los pagos en Whatsapp

Brasil está haciendo casi todo bien en el mercado de fintech y payments, ahora el Banco Central acaba de darle la autorizacion formal a Meta para que Whatsapp Payments se lance en Brasil y pueda convertirse en un medio de pagos a PyMEs y, asumo, P2P.

¿Que es lo que tiene de bueno esto? la ubicuidad de Whatsapp es global, con lo que atando tu cuenta de banco a tu cuenta de Whatsapp tenes capilaridad que no creo que tenga ni siquiera Mercadopago… y todo incluido (hasta las tiendas de los negocios que van desde restaurantes hasta retail) integrado en una sola app.

Los pagos se hacen entre cuentas de banco, Facebook Pagamentos es la plataforma autorizada por el Banco Central de Brazil y la procesadora es Cielo.

OpenAI, ChatGPT y la era hibrida de copilotos.

El experimento del Juez Juan Manuel Padilla Garcia, de Colombia, es de los mas interesantes que he visto con OpenAI en el mundo real, cuando el Juzgado 1º Laboral del Circuito de Cartagena, usó ChatGPT para dictar sentencia y lo fundamentó en el documento… usandolo como copiloto.

“…extender los argumentos de la decisión adoptada, conforme al uso de inteligencia artificial (IA). Por consiguiente, se procedió a incluir apartes del problema jurídico planteado en la presente sentencia y se ingresó en el aplicativo https://chat.openai.com/chat” … “El propósito de incluir estos textos producto de la IA no es en manera alguna reemplazar la decisión del Juez. Lo que realmente buscamos es optimizar los tiempos empleados en redacción de sentencias, previa corroboración de la información suministrada por IA”

Fundamentos: Juez Juan Manuel Padilla Garcia, P5 y 7

En el link está el documento completo del juez pero la base es simple de entender; estos modelos (LLM y Transformers) son herramientas que necesitan corroboración de un humano para darle sentido a su respuesta.

inteligencia artificial Maschinenmensch

La base de todo es simple: la respuesta que uno ve en ChatGPT o cualquier otro modelo, se genera por un modelo estadístico que decide que palabra (o símbolo) va luego de otra, sin entrar en valoración del sentido de lo que esta entregando.

Eso es lo que genera mucha confusión alrededor de estos transformers: Sus respuestas hacen sentido, son rápidas y son asertivas pero no están orientadas a certeza sino a modelos estadísticos.

Por eso me gusta el concepto de “copilotos” como una herramienta que ayudan al piloto con datos y background que uno puede tomar para mejorar el producto final… el segundo punto que hay que entender que pocas veces esto es un one-off; hay valor en refinar prompts, en follow ups, en buscar hacks y así dandole verdadero valor al concepto conversacional.

Por eso Stack Overflow se prohibe copiar respuestas de ChatGPT sin verificacion y errores en sus respuestas matemáticas y por eso hay gente horrorizada de verlos sin entender las limitaciones que estos modelos tienen y no terminan de entender que estamos en una era hibrida de IA

Explainability and comprehensibility of AI are important requirements for intelligent systems deployed in real-world domains. Users want and frequently need to understand how decisions impacting them are made. Similarly it is important to understand how an intelligent system functions for safety and security reasons. In this paper, we describe two complementary impossibility results (Unexplainability and Incomprehensibility), essentially showing that advanced AIs would not be able to accurately explain some of their decisions and for the decisions they could explain people would not understand some of those explanations.

Roman V. Yampolskiy – Unexplainability and Incomprehensibility of AI

Twitter y su eterno fracaso

Si hay algo que reconocerle a Elon Musk es que su personaje parece nacido para Twitter como plataforma, crear un persona con amor/odio para lograr fans en vez de audiencia y eso apalanca su imagen y negocios… solo por eso no termino de entender si la compra de Twitter por $44bn es una estupidez o no,

Pero esto muestra algo que está sucediendo en Twitter hace tiempo, se va el equipo fundador, cambian las políticas de uso de sus APIs en base a intereses comerciales, pierden miembros de su “Board of Directors” y los empleados suben a niveles de soberbia donde amenazan a usuarios de la red

Agosto 6, 2012La censura de Twitter y su necesidad de anunciantes

Twitter siempre estuvo buscando un modelo de negocio y cambio de administraciones constantemente porque nunca logro reconciliar dos cosas: crecer en usuarios y ser rentable. Súmenle a esto que su propia incapacidad de tener principios hizo que todos lo acusen de censura o woke-mafia o ahora “alt-right-heaven”

We started with a simple idea: share what you’re doing, 140 characters at a time. People took that idea and strengthened it by using @names to have public conversations, #hashtags to organize movements, and Retweets to spread news around the world. Twitter represents a service shaped by the people, for the people.

Octubre 3, 2013 – Twitter y su NO definición de principio en la IPO

Esto muestra que lo mejor que hizo el board de Twitter en muchos años fue forzar al bocón de Elon Musk a cumplir su oferta de comprar Twitter pagando $54.20 por cada acción que costaba… $35

Entonces pongamos claro algo, Twitter nunca iba a salir de su catch-22: “¿como logro rentabilidad en una plaza pública?” y pongamos otra cosa clara hacer una oferta de compra conociendo las reglas de la SEC y luego pensar que podías escaparte… no fue inteligente.

Enter Elnoverse

Es asi como Elon Musk y su aura de gran emprendedor se encontro comprando una empresa deficitaria como $TWTR apalancado en prestamos que generan intereses de $1bn al año… y tuvo que bajar costos y aumentar ingresos.

Primer paso: bajar los costos fanáticamente; Despidos masivos, Abandono de contratos y recortar gastos de infraestructura.

Sounds great… pero no.

Los despidos los hicieron sin analizar equipos y tuvieron hasta problemas de seguridad asociados; los contratos los abandonaron sin pagar (oficinas sin pagar, demoran o evitan pagos a los despedidos, etc.) y los gastos de infraestructura los bajaron… literalmente apagando servicios y viendo que funcionaba y que no.

Que Twitter siguiese funcionando en los primeros 45 dias es porque el equipo de ingeniería (al que el nuevo CEO dijo, literalmente, que eran malos y que podían chuparsela) creo un sistema resiliente.

Segundo paso: ampliar las fuentes de ingresos y aumentar el valor a anunciantes pasar a un modelo de suscripción (Twitter Blue) y ¿cambiar? el modelo de ads… sounds great pero: la cantidad de errores no forzados que están cometiendo es increíble y solo genera mas presión financiera sobre la empresa.

Hasta ahi los primeros pasos lógicos de una adquisición, con los que uno puede estar de acuerdo o no… pero, repito, están cometiendo errores no forzados y el principal es no pensar en los partners que crearon el ecosistema

Resultaría interesante es ver como Twitter se focaliza en ser una nueva plataforma de comunicación en serio y trabajar como si fuera una pieza de infraestructura que con el tiempo termine pensando en su esquema de servicios

Diciembre 21, 2009 – ¿Es twitter rentable?

Desprecio por los Partners: Cuando uno lee que “la publicidad en Twitter cayó un 42% en un trimestre y los anunciantes siguen reduciendo sus presupuestos para la plataforma” no puede dejar de pensar en todos los errores no forzados que está haciendo el “nuevo dueño”

  • Sacaron los equipos de CSAM (el que evita los nodos de pornografia infantil) porque no generaban revenue… dejando a marcas expuestas a aparecer cerca de ese contenido.
  • Despidieron a los equipos que manejaban las cuentas de anunciantes… dejando a cuentas que manejan decenas de millones sin un contacto con el cual trabajar en Twitter.
  • Cortaron el acceso a las APIs de twitter sin aviso, rompiendo no solo a los 3rd party clientes (como Twitterific o Tweetbot) que era su objetivo sino que durante horas servicios ajenos a eso estuvieron caídos y sin comunicación… aun siendo clientes pagos.

Prometieron ser una plaza publica porque la nueva administración es “absolutista de la libertad de expresión”… hasta que aparecieron parodias del nuevo dueño y decidieron que hay limites para esa libertad o prohibieron explícitamente links a Mastodon (el que aparece como rival a la vista) pero lo levantaron cuando amigos de la casa como Paul Graham caían en esa prohibición.

Es difícil manejar una red social y peor aún debe ser estar manejando una contra tu propia voluntad por bocón; pero esto no cambia el destino de algo como Twitter que es simplemente el megáfono de nuestros “shower-thoughts”, simple, rápido y con un efecto de red increible… y desde 2007 sigo pensando que esto podria haber sido la mejor plataforma distribuida como endpoint de RSS y punto.

Que oportunidad perdida viendo su eterno fracaso.

Podcast: Hablando con Jaime Novoa de Kfund

Me aburre escucharme y quizas por eso no me encuentro comodo en un podcast pero hablar de Madrid, la competencia con Miami, del momento de algunos fondos, de algunas personas a las que admiro y hasta de Telefonica.. me pareció interesante.

Sobre todo con Jaime Novoa de KFund uno de los 3 fondos que mas me gustan en España… Jaime es mas interesante que “someone at a fund” porque comunica demasiado bien y siempre logra noticias.

Sigo sosteniendo que Espana tiene mucho que ofrecer si mira con ganas, y de igual a igual, a Latinoamerica… Detalle, El Chiringuito y Salvame son placeres culposos… lo admito publicamente por primera vez.

Putting my money where my mouth is…

Todo el mundo habla de startups…, emprendedores e inversiones pero me vino a mi cabeza… ¿cuantos productos de startups usamos? Esta lista no es exhaustiva pero son todos los que me solucionaron algo realmente:

  • Es increíble que el startup con mayor presencia en mi vida sea NotCo de Matías Muchnik. Los productos están en mi casa y hasta en stock
  • A nivel transaccional uso Belo de M. Beuadroit de forma ridícula; hasta esta en MercadoPago como opción por la cantidad de tarjetas virtuales y uso de cripto… aunque Lemon de Marcelo Cavazzol y Borja Martel fueron mi testbed para mi on-ramp cripto
  • Me quede pensando que hay dos plataformas que uso cuando las necesito; Workana de Tomas O’Farrell me resolvió temas de diseño e implementación de varios proyectos que tenía en la cabeza pero que no podía hacer yo solo 🙌🏻
  • Uso 123Seguro… para lo menos sexi del mundo que es asegurar cosas, pero lo bueno es que los hermanos Ferrari hicieron un gran producto para recomendar.
  • Pese a mis idas y vueltas no puedo dejar de mencionar Cabify de Juan de Antonio… y creo que es lo ÚNICO que uso creado en España.
  • El delivery es lo único que uso diariamente (no por elección, sino por acuerdo corporativo) con PedidosYa… antes usaba Rappi pero únicamente porque “Turbo” tenía un hub a 2 cuadras de mi casa y la entrega promedio era de 8 minutos. Comodidad mata servicio.
  • Y mención especial a CollectedNotes de Alejandro Crosa… que fue lo ÚNICO que estuvo cerca de desplazar a mi WordPress.

En 2023 voy a usar más cosas seguramente; por un lado porque no entiendo que haya tan poco share-of-wallet de emprendedores en mi vida cotidiana… pero por otro lado porque estamos aumentando la velocidad de inversión ángel y eso implica que quiero poner mi dinero donde está mi boca. Joder, esto suena mejor en inglés

Timeo Danaos et dona ferentes… temanle a una ronda estructurada

2022 y 2023 son años donde el tsunami de capital barato y fondos que tenían tasas de retorno monstruosas en papel parecen haber terminado; estos últimos 5 años fueron una anomalía y es simple: con tasas altas algunos fondos se secan y levantar capital vuelve a ser el trabajo que fue siempre pero aprovechando el momento aparecen los que te dicen “no es necesario discutir ahora la valuación” (FT)

Y como emprendedor aparece una decision difícil: “Estoy quemando mas que lo que genero ¿acepto una ronda a menor valor que la anterior? ¿acepto una ronda con términos “estructurados”? ¿busco ser rentable a toda cosa?” no hay un consejo universal pero mi postura termina siendo casi siempre la misma que este titulo: una Ronda estructurada… es solo una ultima opción.

Los mismos que te convencían de levantar rondas a valuaciones altísimas, son los que hoy te ofrecen capital fresco “manteniendo la valoración sin discutirla en este momento

Mi razonamiento es bastante simple; enfocarse 100% en ser rentable es difícil e implica tomar decisiones duras pero tiene ¿que proyectos cortas? ¿que equipos son impactados? ¿que base de clientes/usuarios perderás? ¿como los compensas? y encima no todos pueden hacerlo… porque al enfocarte en el hoy, a veces tenes que matar parte de la vision que tenias para tu startup; pero si sale bien te deja en una posición envidiable.

Por otro lado, un downround, o levantar una ronda de inversion a un valor menor que la anterior, que tiene downsides muy claros (ej: sostener tu valuación convierte tu equity en ventaja competitiva para M&A o atracción de talento) no es es una sentencia de muerte y si pensáis en el largo plazo no importa realmente, solo estás difiriendo un poco el liquidity event que todos buscan.

De hecho estos son algunos casos de éxito (y también de survivorship bias :P):

  • Flipkart, down round a 1.6b en 2016… hoy respaldada por $WMT cerrando ronda a 40bn
  • Wealthfront, dowround a 500m en 2018… ronda en Sept/22 a 1.4bn
  • Facebook, down round a 10bn en 2019… hoy $META vale 333bn
  • Doordash, down round a 700m en 2016.. hoy $DASh 19.5bn
  • Square, fue down-exit… su IPO fue al 50% del valor de su ultima ronda.. hoy $SQ esta 20x arriba

¿Porque una ronda estructurada la creo una opción de ultima instancia? Porque en general el único objetivo del que levanta capital es sostener la valuación, mientras el objetivo del inversor que te trae una ronda estructurada no es tener ganancias financieras gracias al éxito del startup sino gracias a ventajas ganadas en cláusulas “escondidas”.

The Procession of the Trojan Horse into Troy

Si el ROFO te parece complicado aprende el significado de ratchet, liquidity preference, veto a ofertas de M&A, el Dividendo con Pago en Especies, cláusulas basadas en series… el problema es que cada nuevo inversor, en cada nueva ronda, va a entender que alguien tiene a perpetuidad ventaja sobre el retorno de tu startup (*).

Pero no todo es negativo ¿quienes están hoy en un gran momento? los que levantaron capital de forma medianamente coherente, sin aceptar los cheques con 48horas de due diligence, sin dejarse guiar por el FOMO de inversores con necesidad de desplegar billions… o los que, con sacrificio, lograron ser cash-flow positive y pueden extender esa estructura en el tiempo sin necesidad de seguir enterrándose gracias a malos inversores :)

Data will set you free… o como mejorar

Es muy difícil, siendo autoexigente y a veces injusto con uno mismo, convivir con un mundo donde medimos todo, lo comparamos todo, lo programamos todo… la única manera de no deprimirte es entender que medir y como un dashboard necesita siempre un doble click, los datos los tenés ahi y depende como los mires vas a pensar que sos un fracaso o entenderás donde mejoraste y donde tenéis áreas de mejora.

reporte anual 2021 vs 2022 en Strava (link)

El mejor ejemplo fue mi año en Strava; comparando 2022 con 2021 mi primer reacciones fue pensar “que pelotudo, hice 41km menos que el año pasado… no puedo haber estropeado asi el año!” y eso me quedó dando vueltas en mi cabeza un par de días aunque era un error mirarlo así.

Es impossible que una sola métrica te defina el triunfo o fracaso, a lo sumo mostrará un KPI pero nunca el progreso total de tu trabajo (cualquiera sea el que estés midiendo) por ejemplo en el screenshot superior se ve que hice 2% menos KM que en 2021 pero aumenté la elevación un 57% con menos esfuerzo (medido en zonas cardiacas) y en 4% menos tiempo… esto implica un mejor estado aeróbico y aun estando un mes fuera de “pistas” por el robo que sufrí en Abril.

Y de nuevo, vuelvo al tema de los datos ¿explica UN incidente la caída en kilómetros totales? depende… es una justificación fácil de aceptar pero la realidad es que justifica un bajón momentáneo pero de ahi salieron dos tendencias que solo pude analizar viendo datos:

  • Hubo más de un mes donde no hice nada (mas alla de una salida en Mayo en una bicicleta alquilada en Miami llamada “Lolita” ¿?) y eso me hizo perder estado físico que recién recuperé en Agosto… gran fallo, dejar que un incidente me deprima y casi defina el año.
  • Mejor entrenamiento desde Julio en Adelante. Asi como dejé que el robo me joda casi dos meses de motivación; tome ese tiempo para entender como mejorar de una forma mas inteligente: entrenamientos en zona 2, intercambio de dias de ciclismo y trote y hasta mejor alimentación.

¿que es interesante de esto? que esta en uno poder analizar datos y encontrar la motivación para seguir mejorando sabiendo que es imposible hacer todo perfectamente de acuerdo a lo establecido, pero lo importante es entender como se puede mejorar y como aprender de los golpes…

Los datos los tenemos y es sólo cuestión de sentarse y analizarlos en su integridad para ver donde están las áreas de mejora antes que el autoflagelamiento sin sentido ;)

Kite: Anatomia de un cierre

Me parece super interesante este post de Adam Smith, fundador de Kite, explicando las razones de su cierre desde un punto de vista de mercado, producto, gente.

…”We failed to deliver our vision of AI-assisted programming because we were 10+ years too early to market, i.e. the tech is not ready yet” … “We failed to build a business because our product did not monetize, and it took too long to figure that out” … “Then we explored pivoting the business…But after seven years of intense work and early-stage-startup stress, our team was too tired to pursue that pivot”

Esto es el resumen mas duro, pero lo bueno del post y ojalá mas startups que fracasan analizaran las causas de su caída, porque esto les daría un buen frameworks para entender el alcance real de un proyecto y entender que mercados parecen atacables pero lo son solo si tenes la espalda de un gigante:

Our diagnosis is that individual developers do not pay for tools. Their manager might, but engineering managers only want to pay for discrete new capabilities, i.e. making their developers 18% faster when writing code did not resonate strongly enough.

Cuando encima estas en un mercado (AI Tools) donde tu equipo de trabajo cuesta mas que en cualquier otro nicho… vale la pena leer en serio ese post de Adam y aplauso por compartirlo

TikTok y las reglas de guerra

En Code 2022 todos parecen quejarse de TikTok, que si es una maquina de propaganda China, que sin preocuparse por nada hacen que la gente pierda horas scrolling sin pensar, que si roba los datos de los usuarios… pero al final del dia el problema de las quejas es que TikTok cambió las reglas de guerra que todos querían usar en Silicon Valley: la escala de inversion de BiteDance es monstruosa y la unica respuesta honesta es del CEO de Snap:

“TikTok got this great lead early on by really aggressively expanding, spending a huge amount of money to do that, so that people can train the algorithm and ultimately end up with a much more personalized feed that’s harder to get on a new service”

Evan Spiegel, CEo Snap

¿Porque la respuesta honesta viene de Evan Spiegel? porque si sos Meta o si sos Google no podes decir que parte del quid-pro-quo era que los usuarios entrenaran a tus algoritmos y que hoy no estas invirtiendo, o quizas si, en entrenar a tus algoritmos como una empresa china. Porque entonces al plantear este dilema viene la realidad: con tanta escala estas frenando a la competencia

“No startup could afford to invest billions and billions and billions of dollars in user acquisition like that around the world,”

Evan Spiegel,

Es super interesante leer esto, porque Snap es una de las pocas empresas que le dijo NO a una adquisición por parte de Facebook y fue, literalmente, copiada en Instagram con sus Stories aunque pocos lo recuerden y conoce lo difícil que es competir contra “billions and billions and billions” de inversion.

Pero luego de leer como Evan Spiegel ve la competencia de TikTok… me pregunto si las quejas de Meta, Google y Apple sobre TikTok no son simplemente porque no pueden devolver el golpe como lo devolvieron frente a los startups que surgían y eran apenas una molestia en su camino.

¿Me gusta TikTok? Ni un poco, es una perdida de tiempo constante que me recuerda a los fumaderos de opio y estoy seguro usa datos personales de los usuarios para entender audiencias y entrenar algoritmos… pero ¿cual es la diferencia con el que permitió Cambridge Analytics?

Snap: otra reestructuración en el mercado

Otra tecnológica que tiene que reestructurarse para enfrentar el mercado complicado, o pre-recesion, que parece avecinarse; esta vez Snap (-86% en un año) mata proyectos y despide al 20% de su plantilla para lograr 500m en ahorros anuales.

Es interesante ver que aunque todos están mirando cuantos empleados se recortan (20% de su planta de 6.000) lo que me llama la atención es como están matando los proyectos no-core de su negocio y que buscaban probar nuevas ideas o hacia donde iba el mercado:

  • Shows Originales: los que generaban contenido para “Discover” y que eran un centro de costo pero servia para analizar si había retención frente a la competencia.
  • In-Apps: los hooks que le permitían a terceros crear juegos y apps que se corrian en Snapchat.
  • Adquisiciones: Zenly (la app de geolocacion de amigos) y Voisey (la de musica para videos) que usaban para diferenciarse.
  • Hardware: asi como tenían los Spectacles habían lanzado Pixi el minidron que era una cámara que te seguía y te permitía publicar con otro formato (me gusto siempre esta idea de experimentación).

Si uno mira con atención, van a ver que Snap se enfoca en el crecimiento de su core (la comunidad) y mirando revenues (los unit economics que vivo predicando) en un memo más tradicional de lo que parece.

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Los Neobancos necesitan evolucionar

Es super interesante que el funding para neobancos sigue cayendo y por primera vez en años no se llegó ni a 2bn de inversiones en un trimestre; con lo que el modelo de los neobancos enfocados 100% en un crecimiento a toda costa porque los inversores apostaban a disrupcion tiene que, finalmente, enfocarse en los unit economics ya que menos del 5% son rentables (PDF)

TL;DR Al final del dia con la pandemia se aceleraron dos tendencias previsibles; los neobancos ganaron audiencia y los bancos tradicionales aceleraron su estrategia de bancos digitales y en un contexto de menos inversión la ventaja es de los tradicionales porque: tienen ingresos, no dependen de fondos de inversion, su capilaridad es gigantesca y, al fin del dia, el flujos de ingresos con altos márgenes de beneficio es de los tradicionales.

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