Noticias del Autor: mariano

Escribo menos de lo que me gustaria, pero prometo que no voy a ahogarte en mails y que cada post tendrá algo de cerebro para agradecer que te hayas suscripto :)

O reenviale esto a alguien, porque siempre me olvido de publicar como suscribirse :)

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.

Hoy comienza uno de los juicios más interesantes para seguir, US vs Google es un juicio sobre las prácticas monopólicas de Google al pagarle a fabricantes para ser el buscador por defecto en sus productos... compitiendo así de forma ilegal. Pero lo clave de este juicio es que puede romper dos pilares del concepto de monopolio: (a) es un producto gratuito para el cliente y (b) cambiar el concepto de plataforma.

Para seguir este juicio, que puede cambiar el mercado de internet, hay que tener en cuenta dos conceptos clave:

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

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.

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" ;)

Super interesante nota de Insider sobre el agotamiento del usuario promedio en redes sociales y como cambió el uso de las mismas; de redes sociales donde uno publicaba a medios sociales donde uno consume en vez de publicar como estándar y donde el circulo con el que compartis es mas chico.

Si seguis la lógica de la nota hay 3 tendencias claras que son lo importante de esto:

Desde la pandemia, uno no se cansa de ver análisis diciendo que ya pasó la era dorada de San Francisco y la Bay Area para el talento tecnológico, que San Francisco no tenia futuro y que el talento estaba en todas partes... pero el AI Boom nos demuestra que no es así y que el ecosistema de Bay Area y San Francisco están mas vivos que nunca.

Hay datos que son realmente interesantes y todos de diferentes fuentes agregadas, analizando datos de LinkedIn: "Over the last 12 months, San Francisco has seen the second-biggest worker population gain of any area in the United States" y la encuesta anual de CBRE muestra que esos datos son consistentes con salarios y contrataciones y hasta las quejas contra la inteligencia artificial nacen en Bay Area ;)

Pero el datos que nos interesa para analizar el ecosistema tecnológico es bastante simple ¿donde se junta el talento? ¿donde se crean las compañias que se convierten en lideres? y sobre todo ¿donde hay inversión? porque eso es la vara que se usa para definir ecosistemas y empresas con el war-chest financiero para crecer rápido.

¿donde esta el talento y los nodos de Inteligencia Artificial?

• Tomemos el AI Top 50 de Forbes (con sus fallas o no) es un estudio con una gran metodología y consistente con el estado actual del mercado y literalmente el 70% del mercado global está en California...
• Eso es consistente con la publicación de papers y estudios relacionados a Inteligencia Artificial desde 2001 donde mas del 25% se publicó desde Bay Area
• A su vez; Bay Area tienen más búsquedas de empleados para trabajar en Inteligencia Artificial que los 14 ecosistemas siguientes en el ranking de Brookings
• Aunque es cierto que el mundo de la inteligencia artificial generativa (o LLMs) es demasiado nuevo para tener datos históricos, es una buena señal para entender donde se crean los hubs de mercado y los nodos de talento que luego van a generar los futuros unicornios.

el futuro ya está aquí, pero desigualmente distribuido

Esta es una de esas frases que William Gibson dijo y pareció predecir el futuro de la concentración de ecosistemas y cada día parece más relevante; los recursos necesarios para desarrollar nuevas tecnologías (especialmente cuando arrancan los ciclos de tecnología) son monstruosos y es ahí donde el valor de los ecosistemas es clave.

Las explosiones cámbricas

Internet + ARPA; mobile apps + el mundo de la nube; Inteligencia Artificial + Attention is all you need + OpenAI ... son 3 momentos que definieron y definirán décadas de negocios y de tecnología y podemos, medio en broma, definirlos como explosiones cámbricas.

Y tal vez San Francisco estaba muerta cuando no existía una explosión cámbrica que necesitaba la concentración de talento, de capital y de infraestructura... mientras que otros ecosistemas son buenos cuando el capital de riesgo es menos averso al riesgo, los modelos de negocios están medianamente establecidos y el conocimiento esta más distribuido igualitariamente.

Estando basado en Argentina pero analizando la cantidad de datos sobre startups que construyen en la nube y orientados en AI creo que hay una oportunidad gigantesca para crear algo aprovechando el talento existente porque la infra existe y es solo cuestión de tiempo que los lideres se establezcan quizás a nivel global

Pocas cosas deben ser mas repetidas que decir que Twitter está muerto, Threads está muriendo y Facebook esta terminado; sin embargo Twitter se mantiene vivo para muchas comunidades, Threads tiene apenas dos semanas de vida y Facebook tiene más de 3.000 millones de usuarios activos... ¿pero no estaban todos muertos?

A riesgo de ser repetitivo les recomiendo que lean que está haciendo bien Instagram en Threads y el valor de la red de Twitter que no puede ser apagada tan facil, pero..

Pasan los años y sigo recomendando que lean a Amy Jo Kim y algunos clásicos para entender conceptualmente una comunidad vs una red pero sobre para ver porque es casi imposible competir con Twitter donde uno ya tiene su red armada, su contenido curado y la velocidad de información que nadie puede darte… ¿o cuando hay una noticia relámpago vas a buscar un diario?

Threads, Twitter y el valor del efecto de red

Quizás sea interesante aclarar que, cada una de las notas que dan estas alarmas tienen una vision sesgada (eg: nadie tiene los datos reales, solo agregados) que las estrategias pueden diverger (eg: Threads no se desplegó en ningún mercado europeo y Twitter es privada) y que, finalmente, los títulos alarmistas venden.

Estamos en un momento de los medios y sobre todo de las redes sociales, donde nuestro pensamiento crítico debería ser obligatorio antes de leer noticias y por ejemplo al leer que "el engagement en Threads está cayendo semana a semana" me preguntaría ¿cuantas semanas hay de datos para realmente medir? y sobre todo ¿es algo esperable por la estrategia de la empresa? este thread del Head de Instagram de hace una semana es claro:

Post by @mosseri

View on Threads

Y tal vez lo mas interesante que podemos preguntarnos ¿que significa estar muerto? Twitter perdió el 50% de sus ingresos pero sigue siendo una fuente real de noticias, Facebook tienen 3000 millones (3bn) de usuarios activos y Threads a dos semanas de lanzarse sigue generando comunidad y engagement... aún sin lanzar Europa y aún en una semana donde recién se están lanzando funciones.

Y acá algunos títulos interesantes

• Threads Is Already Losing Its Allure for Users, Adding Urgency for New Features ¿alguien clama por cambios a una semana del lanzamiento?
• Twitter is dying. Policing women's bodies is keeping it alive. ¿Alguien lo entendió?
• Facebook SWOT Analysis 2023: Here's Why FB Is Dying!
• The Age of Social Media Is Ending ¿? esta es una de mis preferidas... porque habla de que FB perdio mucho valor y esta muriendo (desde es momento hasta ahora se duplicó el valor :P)

Entonces ¿que es estar muerto? ¿que al tipear el dominio no aparezca nada? ¿que sea irrelevante? ¿que la marca sea usada para cualquier cosa? Honestamente cada uno puede elegir su definición pero los dejo con uno de los consejos que no me canso de repetir desde 1999 :)

Honestamente si Twitter sobrevive o no, me da lo mismo; la única manera que uno tenga una presencia online independiente es tener tu propio blog…

en "Mastodon, el hijo bastardo de Twitter y Reddit"

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.

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.

En un par de dias Facebook lanza Instagram Threads una apuesta para una red social para compartir mensajes y texto; mientras Twitter parece hacer todo mal pero ningún competidor logra lastimarlo realmente por dos razones simples: efecto de red y nombre.

Miremos rápido las alternativas a Twitter que se vieron en este año; Mastodon es genial pero es un dolor de cabeza; BlueSky la creacion de Jack Dorsey da vueltas porque no pueden poner su infra en orden; Spill no arrancó y Reddit... tiene tantas batallas internas que dan vergüenza... y como tienen que crear la masa crítica para lograr efecto de red, el usuario promedio se aburre y vuelve a Twitter.

Enter Instagram Threads

Desde que llegó a Twitter Elon Musk hizo casi todo mal pero logró algo interesante que fue romper algunos mitos y uno de esos fue que la gente encuentra valor en tener cuentas verificadas y pagaría por eso.

Es cierto, en Twitter se hizo mal y se convirtió en un badge of shame pero en Meta se hizo realmente bien y cada vez más gente tiene un badge porque hay una propuesta de valor atras.

Pensalo en “identidad verificada” o “soporte prioritario” o “protección de cuenta” o cualquier otro pilar… pero hay algo de esto que representa un gancho para que los usuarios paguen y, consecuentemente, sean más civilizados 🤣

Meta lo enmarcó en un concepto de “como usuario que quiere usar nuestra plataforma las preocupaciones son X,Y,Z (eg: seguridad, verificación, soporte) y esto te sirve en todos los productos” mientras que Twitter lo enmarcó en una guerra cultural hasta forzando el checkmark en gente que no lo quería.

Las comunidades no son fáciles, especialmente a escala, pero la confianza es su pilar… y la narrativa de Meta fue súper clara y directa; y ahora tiene una nueva fuente de ingresos sin confrontación o daño a la marca.

El resúmen: Paul McCartney utilizó AI en un demo de John Lennon para poder aislar su voz, limpiarla, editarla y poder editar un tema que nunca habían grabado y se lanzará como "El último tema"... pero no es la primera vez que se edita la voz de Lennon luego de muerto. Free as a Bird y real Love se editaron limpiando grabaciones de Lennon 15 años luego de su muerte.

Y esto, es más interesante de lo que parece porque abre la puerta a nuevos experimentos, mezclas y hasta juegos como el dueto que se usó en su ultimo tour... porque al fin del día no esta claro donde estará el límite del "gemelo digital" de un artista por más que se cuente con la autorización de sus administradores y, del otro lado del espectro, significa que hay nuevas herramientas para crear mezclas deep-fakes que nunca existieron,

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 :)

Si algo distinguió a Bloomberg del resto de los proveedores de información financiera fue que siempre estuvo al frente del uso de nueva tecnología; ahora su terminal suma un modelo como ChatGPT pero entrenado y orientado puramente a finanzas.

Con las ventajas de estos modelos para dominios especificos de conocimiento, Bloomberg tiene un leverage competitivo gigantesco: entrenaron a BloombergGPT como un modelo financiero con su dataset propietario de 363.000 millones de tokens de documentos financieros en inglés, y lo aumentaron luego con un dataset similar en tamaño pero público; por eso los benchmarks de NLP dan números gigantescos.

Los tokens son las unidades básicas de texto o código que un LLM AI utiliza para procesar y generar lenguaje. Los tokens pueden ser caracteres, palabras, subpalabras u otros segmentos de texto o código, dependiendo del método o esquema de tokenización elegido.

LLM AI Tokens en Microsoft Learn.

Ahora, con este poder de fuego mejorando las herramientas para escanear noticias, datos, análisis de sentimiento y aplicardo en el sentido general de las preguntas que se pueden generar con lenguaje natural... le abre a Bloomberg un mercado gigante con casos de uso que no termino de imaginar.

Y esto es un gran paso para entender el peso de estos modelos en dominios de conocimiento específico. Qué mejor que finanzas para verlos claramente donde los resultados son blanco o negro, positivo o negativo.

Ayer se conoció una carta abierta con mas de mil firmas pidiendo que se abra un período de "freno" al desarrollo y entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (LLM) superiores a GPT-4 por seis meses porque "no se entienden los alcances de esta tecnología". Los medios corrieron a publicarlo en medio de advertencias sobre el poder de la Inteligencia Artificial General; en Linkedin varios gurús hablaron de un apocalipsis mientras otros pedimos calma.

Hoy se descubrió que la carta estaba financiada por Elon Musk, que en las "mil firmas de científicos e investigadores" había muchas falsificadas y que otros tampoco estaban de acuerdo con el texto final.

Primero lo importante: ¿tiene sentido pedir que se frene el avance de los LLM?

Realmente no tiene sentido, arrancando por el hecho de que un modelo de linguistico grande (LLM) está muy lejos de ser una inteligencia artificial general capaz de sustituir y dominar a los humanos; de hecho incluso los firmantes de esa carta lo reconocen con lo que de movida no tiene sentido el pedido.

Segundo, ¿están pidiendo que "el Estado establezca una moratoria de seis meses"? ¿Qué aplicabilidad real tiene el pedido de algo a escala mundial cuando ni siquiera se pueden regular conceptos básicos como la exportación de tecnología a "estados rebeldes"?

Pero más allá de eso los "threat actors" que descubrieron en esto una nueva herramienta para sus intereses ¿van a frenar porque lo piden académicos? Si era así de simple, deberían pedir que se dejen de cometer crímenes :)

¿Porque Elon financió esta carta?

En 2016 cuando se funda Open AI, Elon Musk estaba en el grupo fundador y se comprometió a poner 1.000 millones, pero en 2018 se imaginó que el podía hacer mejor trabajo que el equipo liderado por Sam Altam entonces quiso tomar control de la iniciativa.

Le dijeron que no (porque no podia manejar Tesla, Space X y encima OpenAI) y se enojó y retiró la plata que se había comprometido a poner en el proyecto. Hoy, casi 5 años después, se arrepiente y decide crear un nuevo startup que compita con OpenAI pero necesita tiempo para alcanzarlos. ^{[Link a Semafor]}

Y esta usando Twitter para avanzar su agenda; ahí reside el valor de la apuesta que hizo por la red social.

Pero mas allá de todo, este incidente es clave para entender que estamos en un momento de cambio y que hay muchos intereses tratando de frenar el avance de una herramienta que ya está activa y evolucionando.

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.

La crisis del Silicon Valley Bank me trajo recuerdos a un Ministro de economía argentino quejándose del mercado -"Les hablé con el corazón y me respondieron con el bolsillo"- porque un componente importante de esta crisis se dio por temas de percepción y timming sumadas a una de las peores diversificaciones a nivel negocio que vi:

SVB customers were pulling deposits out of the bank as the prolific venture capital fund Founders Fund advised its startup companies to withdraw funds from SVB. This deposit outflow is forcing the bank to sell bonds worth $21bn at a combined post-tax loss of $1.8bn forcing SVB Financial to announce a public offering of common stock worth $1.25bn and $500mn of depository shares.

Esto disparó una serie de comunicaciones por parte del CEO que, en otro momento, podría generar un debate sobre que sus comunicaciones hicieron un cocktail explosivo:

• El CEO decidió vender varios millones de dólares que tenia en acciones del banco.
• Decidieron reforzar su balance sheet con 2.5bn luego de la venta de MBS a pérdida.
• Comunicaron esto el mismo dia que Silvergate, otro banco, tenía que cerrar operaciones por sus problemas de balance-sheet (misma lógica)
• Y comenzaron algunas declaraciones del CEO: “We have ample liquidity to support our clients, with ONE exception” y “If everybody is telling each other that SVB is in trouble, that will be a challenge.”

Honestamente creo que la suma de mala estrategia de negocio sumada a un muy mal timming y estrategia de salida, crearon lo que llevó al banco preferido del ecosistema de startups y fondos de inversión a ser intervenido por la FDIC porque no lograron interés de compradores que, en este punto, esperan que todo se rompa para pagar menos.

¿Cómo sigue esto? El procedimiento tradicional de la FDIC:

"All insured SVB depositors will have access to their insured deposits no later than Monday morning" ... "It would pay uninsured depositors an advance dividend within the next week." ... "Uninsured depositors will get a receivership certificate for the remaining amount" ... "as it sells off SVB’s assets, future payments may be made to uninsured depositors" ... "the FDIC will now look for a buyer to take over SVB" ... "If one can't be found, the bank will likely be pieced out over the coming weeks. Stockholders in the bank will be wiped out."

Ahora ¿quién va a pagar por este outlook? Acá les dejo el PDF con el update oficial del banco.

Me gustaría resaltar dos detalles de la nota del Financial Times sobre cómo los fondos de inversión están siendo cautos con las inversiones en el mercado de Inteligencia Artificial:

AI’s potential has drawn in the likes of Sarah Guo who, a year ago, led investment into the crypto sector for venture capital firm Greylock, having also been an angel investor into cryptocurrency exchange FTX. FTX has since collapsed into bankruptcy, but Guo has raised more than $100mn to invest into artificial intelligence with her new fund Conviction.

Link

Cuando uno maneja fondos o alocaciones de cientos de millones veo increiblemente dificil saltar de un mercado que necesita tanto domain knowledge, como cripto/web3, saltar a manejar cientos de millones en algo como inteligencia artificial donde se necesita mucho conocimiento para separar paja del trigo.

Aunque ambos mercados comparten el hype del conocimiento superficial:

One investor said that, because of the huge amount of capital and computing resources required, recent leaps in generative AI were comparable to landing on the moon: a massively impressive technical achievement, only replicable by those with nation-state level wealth.

Link

Cuando una tecnología arranca masivamente (no entremos en detalles de investigación y papers) es obvio que es un momento donde no hay economías de escala y que los modelos de negocio no son claros; encontrar donde existen esos modelos de negocio y donde esas economías de escala pueden aparecer es lo que distingue a los grandes inversores de los mediocres.

Cuando la duda sobre las inversiones en inteligencia artificial se den por las valuaciones es que no se termina de entender como es el stack de esta tecnología y cómo se dividen: plataformas, modelos y aplicaciones.

Es bastante simple de entender: plataformas cloud para AI son las 3 tradicionales con la entrada de startups como Coreweave, los modelos de IA son abiertos como Stable Diffusion o cerrados como GPT-3 y pueden correr en hubs como Hugging Face para finalmente ver aplicaciones de IA como Github Copilot o Midjourney que es el "front end" :)

En definitiva: hay muchos fondos que apuestan a AI y eso es porque tienen conocimiento como para entender el mercado y encima están completamente alejados del miedo que el Financial Times parece estar viendo en el mercado.

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.

Pocos libros son mas utiles para un startup que esta teniendo tracción que Startup Boards: A Field Guide to Building and Leading an Effective Board of Directors de Brad Feld y Mahendra Ramsinghani.

A veces se olvida que un board basicamente ademas de ayudar, guiar, opinar al CEO tiene la responsabilidad de proveer "accountability" y supervision ... y las reuniones de ese directorio tienen que ser super claras, con estructura y agenda para que nadie pierda el tiempo.

• ejemplo: sin agenda ni pre-reads se hacen preguntas que solo hacen perder tiempo; que haya agenda e información clara ayuda a entender quien le dedica tiempo realmente y quien no suma valor.

No solo eso, sino que entender como se compone y estructura un board ayuda a hacerlo efectivo sin que haya desbalances de poder (la cantidad de discusiones que he visto por esto) especialmente en situaciones donde el apoyo del board es clave: en 2021 era como discutir valuaciones astronomicas, en 2023 y 2024 podemos asumir discusiones menos amigables como M&A y firesales o como querer poner mas plata si estas creciendo sin parar ;)

When building a board, the path of least resistance is to start with what you have (Founders) and add the people who are included with your financing (Investor Directors). But having seen the impact of independent domain experts, I’m blown away that bringing some onboard as soon as possible isn’t a matter of top priority for founders.  

Will Gibs de Octopus Ventures

Una parte que me parece super interesante es como crear un "perfil" de board y especialmente como elegir los directores independientes (la falta de claridad al momento de "reclutarlos" mata muchas grandes sociedades), especialmente por sus redes, influencia en el ecosistema pero también teniendo en contra potenciales conflictos de interés o incluso compensación.

En definitiva, es un gran recurso para emprendendores... y en Amazon sale U$S18 para descargar en Kindle, una ganga ;)