Zero Interest Rate Phenomenom y un gran momento para early-stage

Pocas cosas son mas simples de entender que el ZIRP que vivimos hasta 2021; con tasas de interés en cero el mercado no le preocupa el ROI ahora o en una década con lo que un fondo de inversión puede apostar a largo plazo y en ideas estúpidas.... ¿cuando levantaron plata esos fondos que admirás?

Fast-Forward a hoy: con tasas de 5.5% pongo plata en bonos y en una década tengo 170% de retorno ¿que fondo me da ese retorno? (*) entonces a un VC no puedo darle plata para que haga pelotudeces y entonces los inversores de riesgo se vuelven mas conservadores porque les cuesta levantar un fondo.

¿Cual es la segunda derivada de esto? los fondos grandes que invirtieron en valuaciones ridiculas (eg: A16z) llamaron la atención de los PE players (eg: Coatue, Tiger, etc.) y juntos generaron una generación de startups que van a parir para que sus siguientes rondas no sean un downround y hay una fricción gigantesca para invertir si no tienen runway.

¿A que viene esto? a que es un gran momento para invertir en early stage o inversiones ángel... el mercado se limpió:

  • muchos de los fondos que necesitaban desplegar su capital en growth hoy no van a molestar en early stage porque necesitan cuidar sus números,
  • muchos emprendedores que lograron salir en 2020/21/22 tienen ganas de hacer cosas y tienen capital para invertir en otros,
  • Ai está recién arrancando y el valle de la desilusión va a borrar wrappers y startups sin diferenciación.

Soy más que optimista de este momento, creo que el ecosistema emprendedor debería enfocarse en construir porque el capital va a seguirlos, en vez de seguir ellos al capital (x) como pasó un tiempito nomás.

notas:

(*) y eso es solo para mantener mi poder de compra porque con 5.5% técnicamente voy a perder un 42% de valor.

(x) si los fondos y las asociaciones regionales no empiezan a hablar en serio del tema del ZIRP van a seguir mirando boludeces en vez de dar un debate interesante aunque privado.

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¿Hay una burbuja de la Inteligencia Artificial? No.

Estamos en un momento interesante de la Inteligencia Artificial, todos los días hay titulares que dicen “La burbuja de la IA está llegando a un punto de inflexión” o "La Revolución de la Inteligencia Artificial pierde fuerza" y muestran críticas interesantes, pero dejan de lado noticias clave como el desarme de Character.AI o Inflection.AI o, aún más interesantes como el momento de NVIDIA en la bolsa.

“Now you’re looking for the secret, but you won’t find it, because of course you’re not really looking. You don’t really want to know. You want to be fooled.”
― Christopher Priest, The Prestige

Creo, honestamente, que hay una conjunción de 3 temas: (a) Falta de conocimiento real sobre IA al punto que no separan entre LLMs/GenAI e Inteligencia artificial como campo; (b) Un pico de expectativas sobredimensionadas especialmente por varios inversores y (c) Una necesidad de maravillarse sin preguntar realmente que hay atrás de todo esto para luego descartarlo y pasar al siguiente "fad".

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Google, otra vez, condenado por practicas monopólicas

Google sufrió una nueva condena de parte de un juez federal de los Estados Unidos por usar su posición dominante de forma anti-competitiva: esta vez, por su acuerdo con Apple para ser el buscador de iOS por USD20bn anuales y está pasando lo que es, para mí, uno de los juicios más interesantes actualmente.

google monopolio anticompetitivo

Antes de analizar el tema, creo que es importante entender estos 3 puntos porque son la base de las leyes anti-monopolio de USA:

  • Un monopolio NO es inherentemente malo.
  • Un monopolio es malo si está lastimando al consumidor.
  • Un monopolio es malo si protege su posición dominante de forma injusta o ilegal.

Y es por eso que la investigación contra Google no busca determinar si tiene posición dominante de mercado sino que sólo se analizó y se determinó que Google tiene esa posición dominante pero que la protege de forma ilegal y frena la competencia y lastima a los consumidores -y acá el consumidor puede ser un usuario del buscador o un anunciante.

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Inversión en AI: de casos de uso a ROI

¿Estamos realmente viendo el impacto de AI que tanto se promete? Comienzan a aparecer indicios de que la gente está cansada de leer cosas genéricas sobre casos de uso de AI, o quizás sólo yo estoy cansado de leer templates que no muestran diferenciación con datos o impacto concreto:

“Leveraging non-specialized Large Language Models (LLMs) to streamline general information discovery, gathering, and organization workflows that would have taken a lot more time to complete without it.”

Bloomberg GPT o Inteligencia artificial en la terminal de bloomberg

Creo que podriamos mejorar mucho el entendimiento de la promesa de la inteligencia artificial generativa; el ritmo de inversión que estamos viendo necesita ejemplos concretos y directos como el siguiente:

“Alaska Airlines ha estado utilizando inteligencia artificial desde 2021 para ayudar a optimizar las rutas de vuelo por eficiencia. El sistema... analiza el clima, cierres de espacio aéreo y planes de vuelo de la FAA dos horas antes de cada vuelo para sugerir las mejores rutas. La AI procesa volúmenes de datos que sobrepasarían las capacidades humanas y, en menos de dos años, contribuyó a reducir los tiempos de vuelo en el 25% de los vuelos de Alaska, ahorrando un total de 41,000 minutos y aproximadamente medio billón de galones de combustible.

AI in Airlines at NYC by Julie Weed
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AI: de LLMs y SLMs; eficiencia y ubicuidad

Con la demo de ChatGPT ya quedó claro que los LLM (modelos de lenguaje grandes) tienen nuestra atecion por sus capacidades en el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, su tamaño y los recursos que requieren limitan su acceso y por eso es que es dificil ver nuevos jugadores en ese mercado y ahí es donde hay un espacio súper interesante para explorar los SLMs o modelos de lenguaje pequeños como alternativa.

¿Qué son los Modelos de Lenguaje Pequeños?

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Seven Rings: lessons learned from seven years at Microsoft


LinkedIn me recuerda que hace 7 años dejé Wayra para entrar en Microsoft. En ese momento mi visión optimista era durar 4 años y volver a emprender, pero con apenas días en Microsoft me di cuenta de que estaba más perdido que nadie y que estaba entrando en una empresa con una escala lejos de lo que imaginaba.

Microsoft learnings
7 years.. not in tibet

Asi que pensando en estos 7 años, se me ocurrió escribir algunas de las cosas más interesantes y enfocarme en todo lo bueno que fui descubriendo

1. Impermanence and Empathy: More Than Just Buzzwords
Si hay una palabra que está de moda es empatía; todos hablan de empatía, todos dicen que son empáticos y similares, pero pocas veces vi un CEO que me haga entender y trabajar para sentirme cómodo con la impermanencia. Esto es lo más importante que me llevo de Microsoft:

“If you could understand impermanence deeply, you would develop more equanimity. You would not get too excited about either the ups or downs of life. And only then would you be ready to develop that deeper sense of empathy and compassion for everything around you.”

Satya Nadella

2. Speak Up: The Microphone Is Mightier Than the Sword
Esto es más general que particular, pero la capacidad que me da esta empresa de poder decir mis ideas y preocupaciones, es realmente increíble: ahí aprendí, gracias a Diego Bekerman, que podía hacer dos cosas:

  • Levantar la mano y decir "hey me equivoqué!" y buscar resolver el problema en vez de buscar el culpable.
  • Hablar y decir "estoy en desacuerdo" me obliga a proponer una alternativa, que va a ser escuchada y demostrar que puedo comprometerme aún estando en desacuerdo.

3. Scale: From Garage Band to Symphony Orchestra
Si pasás del mundo emprendedor al corporativo lo primero que vas a pensar es la escala y el alcance de tu trabajo, pero si entrás en Microsoft te vas a dar cuenta el verdadero sentido de escala: es pasar de Garage Band a una Sinfónica.
Complejo y con cacofonías, pero maravilloso.

4. The Power of Playbooks: Navigating the Corporate Playfield
Uno de los consejos que nunca me cansé de darle a startups es "build repeatable, sustainable, and scalable business...". Lo que aprendí en Microsoft es que el enfoque de crear playbooks (frameworks estructurados de trabajo) es la ÚNICA solución para crear impacto en una organización con esta escala. Nota: hay situaciones que merecen un caso particular, pero el valor/recompensa de los playbooks es innegable.

5. Constant Learning: School Never Ends
El growth mindset es algo que Microsoft te fuerza a aprender constantemente; la amplitud y profundidad de recursos que me dan es increíble, pero el edge está en el tiempo que te dan para que lo hagas. Y encima, en el mundo de AI, esto cambia más rápido que un camaleón on meth.

6. Execution Engine: Turning Ideas into Reality
"Being relentless not ruthless'. Es la mejor forma de entender como una empresa de esta escala y con esta cultura se anima a re-crearse (piensen en Soft, Cloud, AI) y las decisiones que hay que tomar constantemente. Sentirse cómodo con el caos, el churn y la sensación de generar impacto mientras no paramos es ser un motor de ejecución.

7. Innovation at the Margins: The Art of Peripheral Vision
Recientemente tuve que trabajar en un proyecto con aceleradoras y fondos, y en otro momento hubiese dicho "ya conozco este mercado": la realidad es que con todos los puntos anteriores termino buscando más allá de lo obvio, buscando la innovación que puede aparecer en el margen de un mercado o de una región; algo que es periférico me ayuda a veces a entender algún patrón o simplemente descubrir algo que no conocía.

Conclusión:
Es interesante que recién al escribir esto me di cuenta de que cada uno de las acciones que describo (playbooks, margin innovation, etc.) se despliegan de la cultura que describo en los puntos 1 y 2.

Tal vez lo más interesante que aprendí en estos años es que la cultura puede cambiar una empresa aún del tamaño y del éxito de Microsoft; como dirían por ahí uno se suma a un equipo por la empresa pero se va por el manager.


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Salud mental y auto-control

Debe haber pocas más simples y más complicadas que tener control de uno mismo; en la lógica es algo súper simple :"control de los impulsos y reacciones propias". Esto implica que hay una toma de decisión consciente analizando beneficios y consecuencias de cada acción que tomamos.

depresion emprendedores

Esto implica algo simple, que es que el auto-control es un proceso que puede salir bien pero tiene algunas potenciales fallas/trampas, que como todo hoy en día está "preso" de muchos mitos que lo simplifican y que, más allá de sus ventajas, al ser un proceso implica que si perdés ese auto-control podés aprender de ese momento y mejorar sin quedar atado a un mal momento.

El auto-control es un proceso

El cínico diría "controlarse es fácil ¿por qué perderías el auto-control?". Pero la realidad es más compleja, porque el auto-control implica trabajo y necesitás entender algunos mitos del mismo:

  • "El autocontrol es innato": mentira, es como un músculo que se fortalece con la práctica.
  • "La fuerza de voluntad es ilimitada": creer que la fuerza de voluntad es inagotable ignora la realidad del agotamiento por decisiones a las que cualquier persona está expuesta constantemente, sin descanso, y sin dedicarle tiempo a tu salud mental el auto-control puede agotarse.
  • "Es resistir tentacion": esto es una sobresimplificación y deja de lado el entender las emociones, pensar a largo plazo, mantener hábitos positivos y, sobre todo, que esto es un proceso constante.

Las trampas del auto-control

Al mirarlo bien, entendés que el auto-control es como un músculo que tenés que ejercitar y que, como todo, implica un trabajo constante; de hecho hay 3 problemas de los que nadie habla, especialmente en el mundo emprendedor, donde parece que nadie se anima a hablar de salud mental, y que son consecuencia directa de buscar el auto-control pero sin una estrategia.

  • La dependencia excesiva puede conducir al estrés: ejercitar constantemente el autocontrol puede ser mentalmente agotador, y eso conduce al stress y agotamiento, una paradoja porque es lo que estás buscando evitar.
  • Puede reducir el disfrute: un auto-control estricto puede limitar la capacidad de disfrutar de momentos espontáneos o de darse pequeños placeres.
  • Efecto Rebote: constantemente analizar tus actos y suprimir los deseos puede llevar a un fuerte efecto rebote, donde el autocontrol se rompe y terminas dándote permiso para todo o explotás y tenés UN momento donde generás una situación inexplicable.

Las 3 ventajas del auto-control

Hay mil libros, estudios y artículos para leer sobre el autocontrol. Y aunque en general el auto-control se piensa como una forma de no caer en provocaciones la realidad es que hay 3 cosas que podés sacar si lo ejercés bien:

  • Mejor toma de decisiones: si sos capaz de reflexionar, vas a valorar beneficios y ventajas a largo plazo, sobre tentaciones a corto plazo.
  • Conseguir objetivos personales y profesionales: si tus decisiones toman en cuenta los beneficios a largo plazo, la consecución de objetivos se hace más simple (compounding!) y eso va a bajar tus niveles de estrés.
  • Mejora en relaciones: esto me parece clave a mí; si sos capaz de entender y manejar las emociones, el auto-control generará interacciones más saludables y empáticas con los demás.

“Remember, it is not enough to be hit or insulted to be harmed, you must believe that you are being harmed. If someone succeeds in provoking you, realize that your mind is complicit in the provocation. Which is why it is essential that we not respond impulsively to impressions; take a moment before reacting, and you will find it easier to maintain control.”

 Epictetus, The Art of Living: The Classical Manual on Virtue, Happiness and Effectiveness

Aprendé, perdoná, planificá

Nadie es perfecto: si perdiste el control tenés que entender que ya pasó y que no podes resolverlo, pero podés enfocarte en entender y mejorar. Quizás la mejor técnica es dividir en 3 partes el "post-explosión":

  • Reconocer y aprender: reconocé el desliz como una oportunidad de aprendizaje, no como un fracaso, para entender los desencadenantes y mejorar las estrategias.
  • Perdónate a vos mismo: practicá la autocompasión para evitar el diálogo interno negativo y la culpa, entendiendo que las recaídas son parte del proceso.
  • Planificar para futuras tentaciones: elaborá estrategias sobre cómo manejar situaciones similares de manera diferente en el futuro, reforzando tus mecanismos de autocontrol.

“Wise men are not pacifists; they are merely less likely to jump up and retaliate against their antagonizers. They know that needless antagonizers are virtually already insecure enough.”

Criss Jami, Killosophy
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Daniel Kahneman (1924-2024)

Ayer murió Daniel Kahneman, Premio Nobel en Economía por su trabajo en Prospect Theory para toma de decisiones, conocido por muchos por su trabajo en, claro, toma de decisiones y economía conductual, y autor de "Think Fast Think Slow". Yo lo recuerdo como una de las pocas veces que me lamenté por haber descubierto tarde a un autor y el valor de su obra.

Hay dos libros claves para entender su valor; por un lado "Prospect Theory", que nos permite entender cómo tomamos decisiones bajo incertidumbre sin ser racionales siempre. Y en "Think Fast Think Slow" nos deja entender, en términos simples, que hay dos sistemas en permanente lucha en nuestro cerebro, uno automático y otro deliberado... lo que nos hace vivir con sesgos.

"Teoría del Prospecto" (Prospect Theory)

Hoy puede parecer intuitivo pensar que no siempre se toman decisiones racionales, pero en 1979, cuando se publica Propsect Theory, gran parte del mercado asumía que las personas tomaban decisiones racionales basadas en la maximización de la utilidad esperada.

Kahneman y Tversky (su socio de siempre) demostraron que hay valoraciones que influyen en la toma de decisiones y que, sobre todo, las personas valoran las ganancias y pérdidas de manera diferente, lo que significa que son más sensibles a las pérdidas que a las ganancias de magnitud equivalente, un fenómeno conocido como aversión a la pérdida. Un concepto clave en nuestra economía.

Lo otro que demostraron es que cuando uno toma decisiones (en cambios de riqueza) estas se toman con un punto de referencia diferente en cada caso; esto implica que el mismo resultado se percibe de formas diferentes dependiendo de ese punto de referencia y, por lo tanto, hay decisiones que serían consideradas irracionales desde la teoría tradicional.

Esto último ayuda a entender que hay un "framing" para entender la "curva de valor" que nos hace tomar decisiones financieras.

Les recomiendo leer el paper completo de ellos en JSTOR, vale la pena.

"Pensar Rápido, Pensar Despacio" (Thinking Fast, Thinking Slow)

Tal vez lo más conocido de Daniel Kahneman y Amos Tversky, porque siempre escribieron juntos, es el libro "Thinking Fast, Thinking Slow" (link en inglés que está gratis en Kindle Unlimited y en español que a veces está gratis) y la idea súper resumida de distinguir dos modos de pensamiento:

  • "Sistema 1". El Sistema 1 opera de manera automática y rápida, con poco o ningún esfuerzo y sin sentido de control voluntario, mientras que
  • "Sistema 2" implica deliberación, razonamiento y requiere actividades mentales más esforzadas.

Sobre esa base se explica cómo las personas toman decisiones, los sesgos que afectan nuestro pensamiento y las implicaciones para la economía, la política y las vidas personales. El famoso conflicto que tenemos entre intuición y razonamiento; y cómo esto nos lleva a errores y juicios erróneos que, luego, cuando lo pensamos, no entendemos cómo nos equivocamos.

Y de ahí a entender por qué es tan difícil predecir qué nos hará felices, cómo enfrentamos la toma de riesgos y nuestra aversión a la pérdida; tal vez lo mejor es que el libro tiene ejemplos súper simples de cómo cambiar nuestra perspectiva y tomar mejores decisiones

La felicidad y la satisfacción

People don't want to be happy the way I've defined the term – what I experience here and now. In my view, it's much more important for them to be satisfied, to experience life satisfaction, from the perspective of 'What I remember,' of the story they tell about their lives"

Daniel Kahneman en Haaretz

Esto que dijo Kahneman en una entrevista en el Haaretz es realmente una de las mejores muestras del valor de su obra: cómo estamos a veces sesgados por la "narrativa" que nos creamos y cómo nos ve el mundo, más que por el verdadero valor de lo que sucede.

De verdad, deberían leer más a Kahneman y tomar mejores decisiones porque esto impacta cada uno de nuestros mundos.

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US vs TikTok es US vs China

El 13 de Marzo de 2024 el Congreso de los Estados Unidos pasó la resolución H.R. 752 dándole a Bytedance la orden de vender TikTok o serán bloqueados en Estados Unidos. Ahora está a disposición del Senado, y Joe Biden la firmará y será ley. Mientras que muchos imaginan que esto es simplemente para mantener el predominio de las redes sociales de USA a nivel mundial, la realidad es más compleja: seguridad nacional, privacidad, intereses económicos y la rivalidad geopolítica.

El CEO de TikTok diciendo que es una empresa independiente... no se por donde empezar :)

¿Por qué contra TikTok?

  1. Preocupaciones de seguridad nacional: esto es el tema clave. Funcionarios estadounidenses temen que la empresa matriz de TikTok, ByteDance y que tiene su sede en China, podría ser obligada por las leyes chinas a entregar datos de usuarios estadounidenses. Esta preocupación surge de la Ley de Inteligencia Nacional de China que requiere que las compañías cooperen con el trabajo de inteligencia estatal. Solo imaginen la profundidad que el espionaje o la desinformación pueden alcanzar si el gobierno recibe absolutamente todo.
  2. Privacidad de datos y seguridad del usuario: relacionado con la seguridad nacional están las preocupaciones sobre la privacidad de datos y la seguridad de los usuarios, particularmente niños y adolescentes que forman una parte significativa de la base de usuarios de TikTok. Hay temores sobre cómo la aplicación recopila datos y el potencial para que estos datos sean mal manejados o utilizados para vigilancia y propaganda.
  3. Tensiones geopolíticas: el tema de TikTok también se ve a través del prisma de la rivalidad geopolítica más amplia entre EE.UU. y China. Las acciones del gobierno de EE.UU. contra TikTok son parte de un contexto más grande de tensiones crecientes entre las dos superpotencias, que abarcan disputas comerciales, competencia tecnológica y modelos de gobernanza diferentes.
  4. Intereses económicos y competencia: y aunque diga que esto no es central, también, es claro que hay un trasfondo de proteccionismo económico en los esfuerzos por limitar la influencia de TikTok. Con el enorme éxito global de TikTok, representa un competidor formidable para las plataformas de redes sociales de EE.UU.

¿Hay precedentes de empresas forzadas a vender o ser prohibidas?

El caso de US vs TikTok no es aislado: recuerden el caso de Huawei y su infraestructura de telecomunicaciones. Sus equipos fueron prohibidos o restringidos, no sólo en Estados Unidos, sino en Australia, Reino Unido y parte del Commonwealth.

De nuevo el focos es la seguridad nacional y las tensiones geopolíticas (QUE NO VAN A DEJAR DE ESCALAR A PUNTOS INCREÍBLES COMO LAS GRÚAS DE LA INFRAESTRUCTURA DE PUERTOS), mucho más claras en un proveedor de infraestructura; en términos simples: todas y cada una de las comunicaciones de varios Estados pasaban por un caño que tenía lazos con el Gobierno de China. ¿Necesito explicarlo mejor?

Quizás nos hemos olvidado pero en 2020 el presidente Trump, en otro de sus fracasos políticos, trató de forzar la venta de TikTok a algún gigante de USA.

Pero para ser justos, y para entender el contexto de esto, hay que recordar que el gobierno chino bloqueó el acceso a Meta (en ese momento Facebook) y a Twitter, entre otros, desde 2009 por cómo se dieron a conocer la protestas de Urumqi y, desde ese momento, hubo un apoyo coordinado del CCP para bloquear redes sociales y generar mercados con pocos competidores y controlados por ellos.

En un mundo paralelo los Politicos Chinos dicen que hay que luchar por los derechos al "free-speech" mientras bloquean todo lo que es de occidente.

Splinternet: un futuro fragmentado que no conocemos

El término "Splinternet" es un neologismo para una Internet dividida (split Internet), un futuro en el que Internet estará dividida a lo largo de líneas nacionales o regionales, con diferentes reglas y regulaciones gobernando el espacio digital en diferentes partes del mundo.

Cualquier persona que haya viajado a China conoce lo diferente que es la experiencia al navegar Internet, al utilizar servicios o hasta para hacer pagos; y así como uno admira técnicamente (y a nivel inversiones) el concepto de las super-apps donde uno tiene su vida; el lado B de esto es que hay un switch donde el gobierno conoce literalmente todo de vos y puede desconectarte en un click.

Pero volvamos a lo estratégico: las prohibiciones chinas en las redes sociales occidentales como las acciones contra TikTok en EEUU contribuyen a la fragmentación de Internet global y esto va a generar desafíos que son increíbles:

  • Empresas, teniendo que adaptarse a frameworks legales diferentes en cada mercado; el caos que la GDPR causó pero multiplicado por 10 con los costos asociados a tener diferentes presencias físicas y hasta teniendo que recortar accesos porque, como ejemplo, la GDPR puede tener conflicto con el CCP en términos de privacidad.
  • Usuarios, y vuelvo al ejemplo de usar Internet/apps/infraestructura en China vs Occidente, pero además esto puede crear una balcanización donde los países fuera de los 3 dominantes vivan una brecha digital aún peor.. y con sus datos personales como moneda de cambio.

En definitiva, la controversia sobre TikTok en EE.UU. es un paso más en una batalla que no muchos están prestando atención, es una controversia multifacética, con tensiones geopolíticas más amplias con China, y el resultado de esta controversia tendrá implicaciones significativas para la política tecnológica internacional, las relaciones entre EE.UU. y China, y la economía digital global.

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Monzo, nueva ronda de inversión y volver a las raíces

Esta semana, Monzo, con sede en Londres, logró una de las mayores rondas de financiación en algún tiempo para fintechs, una Serie I de $435 millones con una valuación post de $5.000 millones, subiendo desde $4.500 millones en 2021 aunque en los dos últimos años las inversiones en fintech cayeron mas de un 50% y en banking startups un 72%.

Investment to banking startups has evaporated, with funding falling 72% in 2023 — the biggest YoY decrease across fintech sectors. Payments startups saw funding decline just 30% YoY — the least of any fintech sector — though the annual funding total was propped up by 2 massive rounds to Stripe ($6.5B) and Metropolis ($1B). Payments remains the most well-funded fintech sector by a wide margin.

CB Insights Fintech 2023
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Elon Musk vs OpenAI

Hace unos días Elon Musk demandó a OpenAI para que rompan sus alianzas comerciales. Hoy OpenAI respondió con datos mostrando que Elon Musk los demanda porque "logramos avanzar en la misión de OpenAI sin su ayuda". Honestamente no iba a hablar de la demanda de Musk porque es la continuación de su lobby personal por destruirla.

No sólo la "demanda" no tiene sentido porque no había un contrato sino que es un diatriba sobre cómo se aprovecharon de él, pero esto es simplemente una pelea de egos porque Musk no acepta que no se la regalaron.

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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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Reddit y su IPO, un web2.0 memento

La IPO de Reddit ya es oficial y, con la publicación de su S1 en la SEC, si logra una IPO exitosa va a ser uno de los últimos íconos de la web2.0 que logren un exit importante... ademas de hacer más rico a Sam Altman, pero eso depende de algunos desafíos que los veo complicados.

Asumo muchos de ustedes saben que creo en el valor de las comunidades online y he seguido a Reddit por largo tiempo y, de hecho, sigo teniendo las mismas dudas de siempre frente a sus desafíos:

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Open AI Sora crear videos con Inteligencia Artificial y prompts

Prompt: Photorealistic closeup video of two pirate ships battling each other as they sail inside a cup of coffee.

Este video fue creado por Open AI usando Sora, su último modelo, que puede crear videos usando prompts de texto pero, también, crear videos usando videos como base para crear variaciones en estilo, cinematografía y cualquier otra variable que puedas elegir o crear simplemente describiendo el cambio que querés.

We explore large-scale training of generative models on video data. Specifically, we train text-conditional diffusion models jointly on videos and images of variable durations, resolutions and aspect ratios. We leverage a transformer architecture that operates on spacetime patches of video and image latent codes. Our largest model, Sora, is capable of generating a minute of high fidelity video. Our results suggest that scaling video generation models is a promising path towards building general purpose simulators of the physical world.

Research: Video generation models as world simulators
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Generative AI Wars

Llegó el momento donde para "defender sus obras" algunos investigadores de la Universidad de Chicago desarrollaron Nightshade una herramienta ofensiva que aunque busca "para combatir el uso no autorizado de imágenes en el entrenamiento de modelos generativos" lo que hace es "envenenar" imagenes para destruir los modelos entrenados con ellas. Nightshade es el modo ofensivo de Glaze que era realmente defensivo.

Here is the image depicting the dramatic and intense war between two factions of generative AI models. One side represents advanced AI models working on self-improvement, and the other shows rogue AIs attempting to disrupt their processes. The scene captures the essence of a digital battlefield.

Para entender cómo funciona Nightshade, es importante comprender el concepto de envenenamiento de modelos. En el ámbito de machine learning, los modelos aprenden y evolucionan basados en los datos que reciben. Si estos datos están comprometidos o alterados de una manera específica, pueden llevar a que el modelo desarrolle comportamientos inesperados o patrones indeseables. Nightshade aprovecha esta vulnerabilidad transformando cualquier imagen estándar en una muestra de datos "envenenada". Estas imágenes alteradas, cuando se usan en el entrenamiento de modelos generativos, hacen que los modelos aprendan patrones y comportamientos incorrectos.

Nightshade is computed as a multi-objective optimization that minimizes visible changes to the original image. While human eyes see a shaded image that is largely unchanged from the original, the AI model sees a dramatically different composition in the image.

What Is Nightshade?
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Netflix gana otro round y se acerca a ganar la guerra

Hace unos meses aparecieron en Netflix dos joyas de la corona de HBO: "Band of Brothers" y "The Pacific", tambien aparecieron “Insecure” “Ballers” y la genial “Six Feet Under” ... y aunque hay notas del NYT hablando de las licencias de Warner, me enfoco en HBO porque siempre fueron celosos guardianes de sus tanques.

Como una muestra más del fin de la era de la tasas de interés a cero, hoy todos los servicios de streaming de los estudios de Hollywood están licenciando nuevamente su contenido a Netflix, parecen haberse dado cuenta de dos cosas simples:

  • Licenciar contenido al lider mundial en audiencia, Netflix, les genera cientos de millones de dólares en Ingresos
  • Distribuir ese contenido en servicios propios (aka: HBO Max, Disney +, etc,) genera costos que HOY no pueden afrontar

Y aunque esto es una pelea a largo plazo, donde va a haber espacio para todos, creo que el éxito de Netflix hoy es responsabilidad absoluta de las empresas de cable, HBO, Disney, Warner, etc.etc tuvieron 15 años de tasas bajas y mercados apoyando inversiones para crecer a toda costa y no fueron capaces de hacer ni una app coherente... eso se paga y hoy lo unico que funciona bien es Netflix.

Me gusta cada tanto usar la frase el contenido es el rey pero la distribución es la reina, los alfiles y un caballo, porque Netflix se hizo de la posición que se hizo gracias a sus canales de distribución: más eficientes, inteligentes y globales que nadie pero hoy… esa ventaja estructural desapareció y enfrentan problemas que frustran a algunos de sus usuarios.

Netflix es HBO (publicado en 2016)

Pero asi y todo, hace apenas un año Netflix decidió aumentar sus precios (costando unas 3 veces más que su competencia) decidió lanzar una suscripción más barata con publicidad incluída y pese a un pequeño tropiezo en 2022 volvió a crecer:

este aumento era esperable porque es parte de un cambio mucho más amplio de su estrategia, donde van a tener que empezar a generar ingresos de otras maneras -Netflix con Anuncios o Netflix Hogares- pero honestamente creo que su principal problema es competencia en contenido y ver como su ventaja estructural va desapareciendo a medida que los grandes mejoran sus apps y servicios.

Netflix en tiempos de guerra (publicado en 2022)

¿que pasó? 19 meses y la competencia no logró mejorar sus Apps, tuvo idas y vueltas que incluyeron hasta cambio de marca o fusiones de servicios... mientras Netflix siguió enfocada en su core business.

Y acá estamos, con HBO concediendo sus joyas para generar ingresos en un momento donde las acciones de la empresa no pueden competir con el mercado de tasas altas y parece haberse rendido.. aunque eso será cuando veamos a Los Sopranos en Netflix y en ese momento diré que Netflix ganó la guerra y no sólo una batalla.

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Epic Games le gana a Google y su monopolio de Android

Hace más de 3 años, Epic Games le iniciaba juicios por practicas monopólicas que lastimaban al mercado a Apple y a Google al mismo tiempo, una batalla que nadie se habia animado: hoy Google perdio los 3 puntos clave:

  • Google tiene poder monopólico en la distribución de Apps en Android y sus métodos de pago.
  • Google realizó prácticas anticompetitivas en ambos mercados; distribución y cobro.
  • Google lastimó a Epic Games y su distribución de Fortnite usando Google Play Billing como arma y prohibiendo a fabricantes que puedan pre-cargar el juego.

¿Cuales son las medidas por las cuales se va a castigar a Google y "nivelar" el mercado? eso se va a saber en Enero y, es de destacar, que Epic nunca pidió indemnizaciones sino que los developers puedan distribuir y crear sus propias App Stores... lo que Google bloqueó con acuerdos secretos con los fabricantes de teléfonos Android.

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OpenAI despide a Sam Altman que (NO) se une a Microsoft con todo su equipo

Qué fin de semana increíble para Sam Altman, Satya Nadella, OpenAI y Microsoft; desde un despido a traición el viernes a última hora seguido de renuncias en masa, hasta una oferta grupal para liderar el nuevo Microsoft Advanced AI Research Teamupdate: que resultó ser una palanca para negociar la vuelta de Sam a OpenAI

Fue todo tan rápido que hubo mil especulaciones pero es bastante simple de entender, enfocandose en el origen de OpenAI, su estructura societaria y los bandos que se fueron formando naturalmente. Tengan en cuenta este gráfico:

  1. Un Board enfrentado con el concepto de empresa: la clave de lo que vimos arranca con un board of directors pensado para una ONG/non-profit (OpenAI LLC), enfrentado con la realidad de una empresa (OpenAI Global LLC) que tuvo el lanzamiento más exitoso en la historia de Internet (ChatGPT) y que NECESITA ser for-profit para escalar su tecnología, por el nivel de gastos que el desarrollo de modelos implica y el costo de infraestructura que conlleva su crecimiento.
    • Extraoficialmente, desde 2019 a hoy, se necesitaron mas de USD2.500 millones de infraestructura.
    • Los compensation packs para algunos de los nuevos investigadores es de USD5 millones a USD10 millones.
  2. Falta de alineamiento: aunque la forma de comunicar fue todo lo que está mal, lo interesante es que al Board no le afecta porque ellos controlan a OpenAI Inc, que parece un departamento académico desconectado del for-profit y por eso lo hicieron de forma amateur; creo que no habían calculado que a minutos del despido casi todos los investigadores senior (el talento puro y duro) iban a comenzar a renunciar en masa.
  3. Inversiones masivas para que OpenAI (o MSAI) escale: si OpenAI LLC no necesita funding, la realidad es que escalar modelos o la infraestructura de Inteligencia Artificial necesita unos recursos casi imposibles de encontrar; sumados a que si tuvieras el capital tendrías que crear organizaciones enteras desde cero.
  4. Enter Satya: mientras el mercado estaba en pánico, Satya Nadella, con el apalancamiento de los 10+ billions invertidos, trató de mediar y que Sam Altman "vuelva" a OpenAI, pero mostrando al mismo tiempo opciones para que OpenAI pueda enfocarse en Artificial General Inteligence y el equipo focalizado en productos pueda impactar al mundo desde una plataforma plug&play... como Microsoft :)
  5. $MSFT: Microsoft tiene una licencia perpetua para todo el IP de OpenAI y ahora además tiene el talento para explotarlo (¡gracias Ben Thompson por el reminder!)
    (Ejemplo: ~50bn de investment esperado en AI por año fiscal).

Y esto, más allá de estar feliz de tener a Sam Altman en Microsoft y reafirmar que Nadella se merece una estampita, es una realidad: en cada adquisición que hizo Satya Nadella los fundadores siguieron haciendo crecer sus ideas, identidades y productos, hoy interconectados.

Si Open AI era una "compañia accidental" ahora los objetivos están claros y veremos como se acelera todo.

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Apple volviéndose IBM

Hay un viejo dicho que dice que nadie fue despedido por comprar IBM, porque era la única apuesta segura: los blindaba de las repercusiones si algo había salido mal ya que presumiblemente tenían la reputación y Apple era, ese momento, la innovación y el disruptor; sin embargo el tiempo pasa para todos y hoy…

En una era donde los dispositivos se convierten en integrales para la era de la inteligencia artificial; vemos al mercado aplaudir cosas que son intrigantes:

I would argue that the improved autocorrect in iOS 17 is a major feature — in my use it’s clearly an improvement, and autocorrect is a feature used every day, in almost every app, by almost every iOS user. It’s one of the most used and most important features in the entire OS. I’d also argue that Apple has done some terrific work with AI features in Photos. The search feature in Photos works really well.

Gruber en "Apple AI"
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Superalignment: o cómo alinear la IA con humanos

El concepto de "superalignment" en inteligencia artificial (IA) es bastante simple a primera vista: la "superalineación" se refiere a la idea de alinear sistemas de inteligencia artificial general (IAG) con los valores y objetivos humanos en un grado excepcionalmente alto.

Superalineación o Superalignment... o terminamos mal

Esto implica asegurar que los sistemas de IAG no solo entiendan y sigan instrucciones explícitas que le son dadas, sino que también tengan una comprensión profunda y matizada de los valores humanos, y puedan actuar de maneras que sean beneficiosas para la humanidad, incluso cuando eso no sea un objetivo explícitamente especificado.

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