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 video 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

Esto es realmente increible, porque muestra que entre todo lo que se deja de lado al pensar “un modelo de texto a video” incluye el editar videos creando variaciones del modelo base, crear universos simulados y sobre todo que escalar creación de videos tiene mil derivadas que pueden cambiar varias industrias.

Sora y pensamientos sueltos sobre la creación de video en escala

(1:Personalización a escala) Lo primero que me viene a la cabeza es como esta herramienta facilita la personalización de videos como ha sucedido con la personalización de textos en Internet; el ejemplo básico: pasar del “Bienvenido a mi sitio” a “Hola Mariano!”

At the start of the year, every single one of the roughly 100,000 people working for advertising giant Publicis received a video message from the chief executive thanking them personally, by name and in their first language, for their hard work.

How AI is transforming the business of advertising (Financial Times)

Y eso fue un experimento que llevó tiempo pero que hoy, sin acceso a SORA, ya fue implementado en la India por Cadbury que contrató a la estrella de Bollywood Shah Rukh Khan para crear un modelo con AI donde cualquier dueño de un kiosko cliente de Cadbury escribía el nombre de su tienda y la estrella aparecía en un video diciendo nombre de la tienda y dirección con los productos a comprar… puede parecer mas o menos sofisticado pero esto no se podía hacer.

Ahora con Sora usás el video como base (modelo original de Shah Ruck Khan) y el texto editado por los usuarios con las direcciones y nombres para que se cree la variación… literalmente: cero hora de estudio.

(2:Creacion de mundos a escala) en el paper de SORA hay algo que me llama la atención y pocos están mencionando, al usar video y variaciones y “transiciones” los creadores de mundos virtuales tendrían herramientas nuevas donde escalar:

  • Call of Duty: podrían dejar modelos creando mundos infinitos sin necesidad de tener que codear mas que las reglas.
  • Asphalt: el usuario podría simplemente poner el nombre de su ciudad y ver como se recrea ese mundo pero en forma de circuito callejero.
  • Alien Dark Descent: podrias dejar al modelo crear los mundos… infinitas veces.

Antes de la critica, estas son ideas sueltas apenas mirando los papers, pero debe haber escenarios donde esto ya se está probando… especialmente en el mercado creativo.

Prompt: The camera rotates around a large stack of vintage televisions all showing different programs — 1950s sci-fi movies, horror movies, news, static, a 1970s sitcom, etc, set inside a large New York museum gallery.more

SORA y la sorpresa de sus resultados…

Pero hay algo que me encanta de todos los modelos de SORA en OpenAI y es como incluso sus investigadores van sorprendiendose de los resultados que se están generando.

Por un lado es super interesante que se haya creado un estilo cinematográfico bastante claro donde hay cambios de tomas, mucho movimiento en slow-motion y donde todavía hay errores comunes que se van a ir resolviendo.

Prompt: A close up view of a glass sphere that has a zen garden within it. There is a small dwarf in the sphere who is raking the zen garden and creating patterns in the sand.

Por otro lado, que el modelo se haya hecho público dándole acceso primero a “red teamers” o sea equipos que buscan vulnerabilidades o simplemente entender debilidades que rompan las barreras de seguridad (especialmente en cuanto usar caras de personas para hacer deepfakes o ser usado en CSAM o en creación de contenido político en año de elecciones en USA) muestra que hay cosas que todavia hay que aprender de estos modelos donde las “cajas negras” son una realidad.

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.

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.

google monopolio anticompetitivo

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.

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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Google: el monopolio más difícil de romper

El juicio por practicas anticompetitivas de US vs Google sigue adelante y, realmente, es estratégico porque de resultar culpable se va a redefinir el concepto de monopolio anticompetitivo. … Hoy declaro Satya Nadella y es super interesante analizarlo.

El juicio por prácticas anticompetitivas de US vs Google sigue adelante y, realmente, es estratégico porque de resultar culpable se va a redefinir el concepto de monopolio anticompetitivo.

Alphabet Google Monopoly

Ayer Satya Nadella, el CEO de Microsoft, dio su testimonio y hay una frase que resuena en mi cabeza porque resume porque Google es el monopolio más dificil de romper.

“The distribution advantage Google has today doesn’t go away,” “In fact, if anything, I worry a lot that—even in spite of my enthusiasm that there is a new angle with AI—this vicious cycle that I’m trapped in could even become even more vicious because the defaults get reinforced.”

Satya Nadella
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Los lanzamientos de Apple: un mundo feliz que recuerda a 1984

Volvi a ver el Apple WWDC23 para entender como funciona la mejor máquina de comunicación de tecnología y vuelvo a pensar en el cambio de era de Steve Jobs a Tim Cook para explicar como podes ser efectivo, envidiado por el mercado pero tan repetitivo y sin conexión que me genera una disonancia cognitiva.

That’s because what Apple is doing is exactly what A.I. is so good at. They’re writing a script based on the show before. And the one before that. And the one before that. They’re stuck in a loop where a parade of presenters describe new products, minus any emotional connection.

Ken Segall: 2023 iPhone event: Was that real or A.I.?

Esta frase me resuena en la cabeza, está escrita por Ken Segall quien fue el cerebro de publicidad de Steve Jobs para Apple y sintetiza mucho de lo que siento; los lanzamientos de Apple logran su objetivo: paralizan al mundo y logran una presencia en prensa que nadie parece poder generar (al menos de forma positiva).

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Instacart IPO: ¿vuelven los exits?

Hoy Instacart comenzó a cotizar en el NASDAQ:CART con un valor de mercado de $10.000 millones y creo que todos los que están en el mercado de inversiones o emprendimiento deberían mirar esta empresa porque puede ser un gran barómetro del mercado.

Instacart IPO y sus numeros

Instacart IPO y la montaña rusa de crecer en COVID

Para los que siguen imaginando que llegar a cotizar es fácil, me gustaría que entiendan el timeline de esta empresa; fue fundada en 2012 …

  • En 2017 Amazon compró a WholeFoods que era el mejor cliente y le cortaron el contrato de delivery… muchos imaginaron que iban a morir pero;
  • en 2018 consiguieron que muchos retailers que compiten con Amazon los comiencen a utilizar y asi “el enemigo de mi enemigo es mi amigo” lo dejo listo para
  • Salir a bolsa en 2019… y cuando todo estaba listo, apareció COVID y de golpe su negocio explotó al punto de lograr levantar en un solo año más del doble de lo que esperaban levantar al salir a bolsa
  • Era Marzo de 2021 y aparecieron Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, D1 Capital Partners valorando la empresa en $39.000 millones y todos festejaban, pero terminó COVID y tuvieron que cortar todo porque el negocio cambió

Sin embargo Apoorva Mehta, su CEO, logró convertir a Instacart en una empresa rentable, preparar un IPO y ser el primero de la “era de los unicornios” en salir al mercado y asi convertirse en una prueba de como el mercado valora realmente a los que levantaron con cotizaciones de zero interest rate phenomenon.

Hoy el pop fue de 40% y durante el dia se estabilizó en -10% veremos en un mes como el mercado analiza esto y si vuelven los exits realmente y no los papelitos de colores :)

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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Estados Unidos contra Google: nuevo monopolio

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.

google monopolio

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.
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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” ;)

¿Porque cada dia se publica menos en redes sociales?

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:

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San Francisco está muerto, larga vida a San Francisco

Desde la pandemia todos hablaban de la muerte de San Francisco, el boom de la inteligencia artificial muestra (con datos) que San Francisco esta más vivo que nunca.. y eso me genera algunas ideas

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

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

Twitter is Dead, Threads is Dead, Facebook also and so on…

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

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.

Threads Twitter Instagram y el valor del efecto de red

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

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