El Software no está muerto y la IA no matará al SaaS
El martes pasado, Adobe cayó 7,31%, Salesforce 6,85%, y Thomson Reuters se desplomó 15,83%. Los analistas corrieron a declarar que "la IA va a reemplazar al software" y que "las empresas de SaaS están condenadas". Es el tipo de narrativa que suena profunda en un titular pero que se desmorona cuando la pensás dos minutos. […]
El martes pasado, Adobe cayó 7,31%, Salesforce 6,85%, y Thomson Reuters se desplomó 15,83%. Los analistas corrieron a declarar que "la IA va a reemplazar al software" y que "las empresas de SaaS están condenadas". Es el tipo de narrativa que suena profunda en un titular pero que se desmorona cuando la pensás dos minutos. <img data-recalc-dims="1" fetchpriority="high" decoding="async" width="468" height="128" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/02/saas-no-esta-muerto.png?resize=468%2C128&ssl=1" alt="" class="wp-image-42746" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/02/saas-no-esta-muerto.png?resize=468%2C128&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/02/saas-no-esta-muerto.png?resize=450%2C123&ssl=1 450w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/02/saas-no-esta-muerto.png?resize=645%2C176&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/02/saas-no-esta-muerto.png?resize=50%2C14&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/02/saas-no-esta-muerto.png?w=734&ssl=1 734w" sizes="(max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Buen titulo... deberia haberlo pensado antes ;) Porque acá hay una confusión fundamental sobre qué es el software y para qué sirve. El software no es el enemigo de la IA. El software es la herramienta que hace que los datos sean útiles. Es lo que transforma información en decisiones, contexto en acción. Y esa necesidad no desaparece porque tengamos modelos de lenguaje más potentes. Si acaso, se vuelve más crítica. La pregunta mal formulada "¿Va a desaparecer el software?" es como preguntar "¿van a desaparecer las herramientas?" cuando inventamos mejores materiales. La pregunta asume que el software es una cosa específica que puede ser reemplazada, cuando en realidad es la forma en que estructuramos soluciones a problemas. Lo que está pasando es mucho más interesante y matizado que eso. Hay partes de procesos de negocio donde el software actual está siendo optimizado o directamente eliminado. Pero no porque "la IA reemplaza al software" sino porque estamos redefiniendo qué partes del proceso necesitan estructura explícita y cuáles pueden ser más fluidas. Tomá el ejemplo de investigación de mercado. Durante años, las empresas usaron software para diseñar campañas, segmentar audiencias, analizar respuestas. Todo ese stack tecnológico existe porque necesitabas estructura para manejar la complejidad. Pero si tenés agentes de IA que pueden conversar con clientes potenciales, adaptar mensajes en tiempo real, y sintetizar insights sin necesidad de surveys formales... ¿seguís necesitando el mismo software? No exactamente. Pero seguís necesitando algo que capture esos insights, que los conecte con decisiones de producto, que trackee qué está funcionando. El software no desaparece. Se mueve en la cadena de valor. El caso del customer service Acá es donde la narrativa del "fin del software" se cae completamente. ChatGPT y Claude son increíbles para muchas cosas. Pero cualquiera que haya intentado resolver un problema real con un chatbot de IA sabe que la experiencia puede ser desgarradoramente mala. No porque el modelo sea tonto, sino porque resolver problemas de clientes requiere acceso a sistemas, contexto histórico, capacidad de ejecutar acciones en múltiples plataformas. Todo eso sigue siendo... software. Intercom, Zendesk, Freshdesk no van a desaparecer porque agregues IA a la mezcla. Van a evolucionar. Van a integrar modelos de lenguaje para respuestas más naturales, pero van a seguir necesitando toda la infraestructura de ticketing, routing, integración con CRM, analytics, escalation workflows. La IA hace que ciertos features del software sean menos relevantes (tal vez no necesitás templates de respuestas predefinidas si el modelo puede generar respuestas coherentes). Pero amplifica la necesidad de otros (integración con sistemas internos, manejo de permisos, audit trails). Copilot no mata a Word Microsoft es el ejemplo perfecto de por qué esta narrativa está mal. Copilot no hace que Word sea obsoleto. Lo hace más esencial. Porque ahora Word no es solo un editor de texto, es tu interfaz para generar documentos con IA. La IA necesita un lugar donde vivir, donde mostrar resultados, donde el usuario pueda iterar. Lo mismo con Excel. Claude o ChatGPT pueden ayudarte a analizar datos, generar fórmulas, crear visualizaciones. Pero necesitás Excel (o Google Sheets, o alguna herramienta similar) para que esos datos existan en un formato estructurado, para que puedas compartirlos, versionarlos, conectarlos con otros sistemas. El software es el container que hace que la IA sea práctica. ¿Entonces todo el negocio de software será de OpenAI, Anthropic y Google? Esta es la pregunta interesante. Si la IA se come partes del stack de software tradicional, ¿significa que todo el valor se concentra en los vendors de modelos? ¿Anthropic, OpenAI y Google se quedan con toda la torta? No. Por varias razones. Primero, los modelos son commodities en dirección. GPT-4, Claude, Gemini convergen en capacidades. El valor no está en el modelo per se, está en cómo lo aplicás a problemas específicos con datos específicos. Segundo, las empresas no quieren depender de vendors de IA genéricos para procesos críticos de negocio. Salesforce no va a desaparecer porque podés usar ChatGPT para mandar emails. Salesforce tiene todo tu pipeline de ventas, tu histórico de clientes, tus integraciones con marketing y soporte. Agregar IA a eso es evolutivo, no reemplazo. Tercero, y esto es clave: la IA no elimina la necesidad de workflow. Si acaso, la amplifica. Porque ahora tenés más outputs que necesitan ser revisados, más decisiones que requieren contexto, más puntos donde humanos y máquinas interactúan. Todo eso es... software. Lo que realmente está cambiando Acá viene lo importante. No es que el software vaya a desaparecer. Es que ciertas capas del software se vuelven menos relevantes, mientras otras se vuelven críticas. Se vuelven menos relevantes: Interfaces complejas para tareas que ahora podés describir en lenguaje natural Campos de formulario para cosas que la IA puede inferir Wizards paso-a-paso para procesos que pueden ser más fluidos Dashboards estáticos cuando podés preguntar directamente por insights Se vuelven más relevantes: Integración entre sistemas (porque la IA necesita acceso a datos de múltiples fuentes) Permisos y seguridad (porque la IA puede acceder a más información) Versionado y audit trails (porque necesitás saber qué decidió la IA y por qué) Workflows de aprobación (porque no todo lo que genera la IA puede ir directo a producción) Las empresas de software que entienden esto van a prosperar. Las que piensan que solo necesitan "agregar IA" como un feature más van a tener problemas. Adobe, Salesforce, y el descuento incorrecto Volvamos a las caídas de acciones del martes. Thomson Reuters cayó 15,83% porque DeepSeek (un modelo chino) mostró capacidades impresionantes en investigación legal. El mercado vio eso y pensó: "se acabó Thomson Reuters". Pero Thomson Reuters no es solo un motor de búsqueda legal. Es una plataforma que integra jurisprudencia, doctrina, formularios, workflows de investigación, análisis de precedentes. Todo ese valor no desaparece porque un modelo pueda responder preguntas legales. Lo que probablemente pase es que Thomson Reuters integre modelos como DeepSeek (o entrene los suyos) y los use para hacer su plataforma más potente. El valor sigue estando en la data propietaria, en las integraciones, en el workflow. Adobe es similar. Photoshop no desaparece porque Midjourney o DALL-E puedan generar imágenes. Photoshop se vuelve más poderoso porque ahora tenés generative fill, firefly integrado, herramientas que combinan creatividad humana con capacidades de IA. El mercado está descontando un escenario de reemplazo total cuando la realidad es integración y evolución. La transición va a ser brutal igual No quiero sonar optimista injustificado. Que el software no vaya a desaparecer no significa que todas las empresas de software vayan a sobrevivir. Hay productos que están completamente construidos alrededor de friction que la IA elimina. Survey software que existe solo porque diseñar y distribuir encuestas era complicado. Herramientas de automatización que se vuelven innecesarias cuando podés describir lo que querés en lenguaje natural. Esas empresas están en problemas reales. Pero la categoría de "software" no desaparece. Se transforma. Y las empresas que tienen moats reales —data propietaria, integración profunda, network effects— van a adaptarse. La pregunta real La pregunta no es "¿va a desaparecer el software?". Es "¿qué partes del software siguen siendo necesarias cuando la IA elimina friction?". Y la respuesta es: más de lo que el mercado está descontando ahora. Porque al final del día, el software no es solo sobre hacer tareas más fáciles. Es sobre estructurar información, conectar sistemas, auditar decisiones, colaborar entre equipos. La IA cambia cómo hacemos esas cosas. No elimina la necesidad de hacerlas. El pánico actual es comprensible. Pero está basado en un malentendido fundamental sobre qué es el software y para qué sirve. Y los que entiendan eso antes van a tener ventaja cuando el mercado corrija.
Dark Patterns e Incentivos mal alineados.
Inclui 1 link externo en un post en Linkedin; su alcance fue literalmente el peor en 6 meses. Esto es un dark pattern claro de LinkedIn por incentivos mal alineados. Un dark pattern en una app es una decisión de diseño hecha a propósito para empujar al usuario a hacer algo que no haría si […]
Inclui 1 link externo en un post en Linkedin; su alcance fue literalmente el peor en 6 meses. Esto es un dark pattern claro de LinkedIn por incentivos mal alineados. Un dark pattern en una app es una decisión de diseño hecha a propósito para empujar al usuario a hacer algo que no haría si tuviera toda la información clara: suscribirse sin darse cuenta, aceptar cargos, compartir más datos de los que quiere o no poder cancelar fácilmente. No es un bug ni un error de UX, sino una manipulación sutil que aprovecha la atención limitada del usuario usando textos confusos, botones engañosos o fricción selectiva (fácil entrar, difícil salir). En resumen: parece una ayuda, pero trabaja en contra del interés del usuario. Y es super interesante porque la repregunta seria ¿seguro esto es un dark pattern? si, claro: "al mantener al usuario en tu conversacion, estas en un espacio seguro donde todas la relaciones laborales se forjan" cuando en realidad lo que están haciendo es empujar dos metricas claves en el bono de los ejecutivos de la empresa: Time Spent by User Pageviews per user per session Que es literalmente lo que estas viendo aca tambien: esto podria ser un post en Linkedin pero hay un limite de caracteres que se pasaron; asi que la lógica seria "ok, armo un post en mi blog y ahi me extiendo todo lo que quiero luego pego un resumen y el link para continuar la conversacion" Incorrecto; si hago eso los usuarios salen del jardin vallado de LinkedIn y quizas no vuelvan... en vez de lograr lo que lograron otras redes que es el discovery de contenido. <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="640" height="346" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?resize=640%2C346&ssl=1" alt="" class="wp-image-42724" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?w=1024&ssl=1 1024w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?resize=450%2C243&ssl=1 450w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?resize=468%2C253&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?resize=768%2C416&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?resize=645%2C349&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/linkedin-algorithm-simple-explanation.webp?resize=50%2C27&ssl=1 50w" sizes="(max-width: 640px) 100vw, 640px" /> Algotimo MUY simplificado (fijense que NO aparecen hashtags o links etc.) Pero era 2013... y su accion estaba haciendose pelota desde los 240$ que tenia y decidieron ser mas agresivos; asi que crearon "Articles" (en realidad era parte de Linkedin Publishing" y asi cuando ibas a escribir algo largo y "thoughtful" Linkedin te "ayudaba mediante ciertas fricciones" a escribirlo aca en esta interfaz que estoy usando yo... otro Dark Pattern: te ayudo dandote una herramienta para expandir tus pensamientos y llegar a mas audiencia. No realmente... Linkedin necesitaba ser adquirida, para eso necesitaba subir el "engagement" y para eso solo podia trabajar con lo que tenia "contenido" y para eso tenia que "evitar que la audiencia busque contenido en otro lado" porque el período donde las relaciones que tenias eran reales y no solo un CRM recolector de "add me on Linkedin" se habia terminado. ¿Cuando todo se acelera? cuando logran su adquisicion por 26bn y empiezan a tener que crecer y para eso aparecen las metricas de Linkedin en la compensacion del SLT de Microsoft y ahi aparecen los malos incentivos del titulo de este post y que, copio y pego, de los cuadros de compensacion de los : LinkedIn-Related Performance Metrics LinkedIn Sessions/User Growth: Microsoft began including the number of times members visit LinkedIn on desktop and mobile devices as a specific metric to determine a percentage of Performance Stock Awards (PSAs). LinkedIn Revenue Growth: As part of the company's broader "Product and Strategy" goals for cash incentives, LinkedIn's revenue growth, particularly in areas like marketing solutions and talent solutions, contributes to the overall assessment of performance. Weighted Impact: In past assessments (e.g., 2018), LinkedIn performance (sessions) accounted for roughly 6% of the total PSAs. Los malos incentivos derraman y amplian su poder Imaginen que si Linkedin es el 6% de la compensacion de Satya Nadela, como baja y se va ampliando a medida que tenes más relacion con el negocio puro de LinkedIn y menos relacion con Cloud Growth o AI Revenue... pero algo peor ¿quienes son los primeros en entender este Dark Pattern y cambios en el algoritmo de Linkedin? ¿la comunidad de gente que trabaja y comparte data en la plataforma? digo, el CxO de una empresa o el PM de otra usan linkedin como herramienta pero tienen trabajo. Los primeros que notan esto son: los influencers y los que venden engagement. O sea, los que no suman valor real a los usarios de la plataforma sino los que logran engagement y por lo tanto valor a la plataforma; pero vamos, no lo tomen como una critica a LinkedIn porque toda plataforma social termina en eso... y tampoco lo tomen como una critica a los influencers (solo a los vende humo)... jajaj buena forma de que si alguien se enoje mi respuesta sea ¿pero si no sos un vende-humo entonces que te preocupa? Many of the "dunks" you see about LinkedIn (mostly on X) are willfully ignorant about networks & technology. Everything at LinkedIn is intentionally designed to help the most people find the most value, and hopefully purpose through work. — Reid Hoffman (@reidhoffman) January 26, 2026 Voy de nuevo, LInkedIn sigue siendo una de las mejores plataformas que hay, aún con sus dark patterns, pero la agresividad con la que hoy se ve "escribí con AI!" o "rewrite with AI" no está para ayudarte a vos, sino para lograr mas "Sessions/User growth" (aka:engagement) en la plataforma y, si de casualidad, te ayuda a encontrar un mejor trabajo genial pero es un side-job del management. De hecho ¿cuantos de ustedes consiguieron trabajo o inversion gracias a Linkedin?
OpenAI y el "adiós" al romance sin anuncios: ¿nuevo paradigma como Meta o necesidad finaciera?
No era un misterio, solo hacía falta saber como lo presentaban; pero OpenAI finalmente abrió el juego a la publicidad y, aunque lo venden como una forma de "expandir el acceso", los que seguimos la industria sabemos que hay mucho más debajo de la alfombra. Pasamos de un Sam Altman que juraba que ChatGPT no […]
No era un misterio, solo hacía falta saber como lo presentaban; pero OpenAI finalmente abrió el juego a la publicidad y, aunque lo venden como una forma de "expandir el acceso", los que seguimos la industria sabemos que hay mucho más debajo de la alfombra. <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="640" height="267" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=640%2C267&ssl=1" alt="Anuncos en ChatGPT" class="wp-image-42686" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?w=2360&ssl=1 2360w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=450%2C188&ssl=1 450w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=468%2C196&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=768%2C321&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=1536%2C642&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=2048%2C856&ssl=1 2048w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=1290%2C539&ssl=1 1290w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=645%2C269&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?resize=50%2C21&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot-2026-01-26-at-4.38.03-PM.png?w=1920&ssl=1 1920w" sizes="(max-width: 640px) 100vw, 640px" /> Pasamos de un Sam Altman que juraba que ChatGPT no tendría anuncios a una realidad donde Google les está respirando en la nuca. La diferencia es que Google ya tiene el "manual del usuario" de la publicidad online escrito en su ADN, pero además es el dueño de la infraestructura publicitaria global y esa presión se siente como una pinza, con una mano Gemini no para de ganar usuarios al ser el dueño de Chrome, Android y el buscador monopólico... con la otra, Alphabet tiene las relaciones, el conocimiento y una infraestructura de publicidad que, repito, nadie tiene. The Financial Times reported that in 2025 OpenAI operated at a loss of around $8bn (£5.98bn) in the first six months of the year, and that only 5% of ChatGPT's 800 million users are paid subscribers. Especulaciones con algo de sentido ¿Manotazo de ahogado? Como señalan en Nasdaq, este movimiento huele a necesidad para sostener un crecimiento que las suscripciones Plus no logran cubrir. Esta movida parece ser la respuesta obligada para fondear la próxima generación de modelos, especialmente ahora que el 95% de sus 800 millones de usuarios semanales consumen recursos sin pagar un dólar. El costo de la "novedad": Los reportes de Search Engine Land hablan de CPMs altísimos (se rumorean arriba de los USD 50) para anunciantes, pero con una entrega de datos muy limitada. OpenAI está cobrando una "tasa de prestigio" a marcas que están dispuestas a pagar presupuestos millonarios solo por el hype de ser los primeros, aunque el retorno real sea hoy una caja negra. El riesgo ético: En The Conversation advierten algo clave: la publicidad en una conversación es distinta a un banner. Si el usuario siente que la IA le recomienda un producto porque hubo un pago por detrás y no por utilidad real, la confianza —el activo más caro de OpenAI— se rompe, transformando al asistente en un bot corporativo. ¿Estamos ante el "Momento Meta" de la IA? Acá es donde se pone interesante. Hoy la publicidad online es casi toda "transaccional" (busco algo, me lo vendés). Pero ChatGPT es conversacional. Pero si algo creo realmente, es que el éxito de OpenAI no será ganarle a Google en su propio juego de "links patrocinados", sino lograr lo que hizo Meta hace una década: cambiar las reglas de juego para meterse en el "share of wallet" y, así como meta logró que las marcas tengan "presencia social" en Instagram, Facebook y Whatsapp... OpenAI tiene que convencer al mundo de que si tu marca no tiene una presencia conversacional en su ecosistema, no existe. No se trata de "aparecer en la búsqueda", se trata de que el chatbot te mencione como la autoridad en el tema, y que de paso, veas donde hacer click para "convertir" ¿Cómo lo ven? ¿Creen que OpenAI puede crear un nuevo estándar publicitario o van a terminar rompiendo la experiencia del usuario que tanto nos gusta? #OpenAI #ChatGPT #DigitalMarketing #AI #TechTrends #Gemini
Brex se vende en 5bn y muchos opinan que es “disappointing”… todos ganaron plata pero las expectativas eran tan altas que les pegaron aun con ese exit… Recomiendo este post de SaaStr sobre hubristic fundraising. Está contado desde el caso Brex, y el paralelismo que hace es con el mercado de AI donde vemos noticias […]
Brex se vende en 5bn y muchos opinan que es “disappointing”… todos ganaron plata pero las expectativas eran tan altas que les pegaron aun con ese exit… Recomiendo este post de SaaStr sobre hubristic fundraising. Está contado desde el caso Brex, y el paralelismo que hace es con el mercado de AI donde vemos noticias constantes de rondas de cientos de millones aún sin producto, pero vale la pena para cualquier founder, incluso si no está en AI. La lectura clave no es “levantar mucho está mal”. Es entender el trade-off real cuando levantás rondas enormes a valoraciones que ya te dejan muy poco margen de error. El post ayuda a pensar tres cosas incómodas pero necesarias: Qué pasa cuando tus competidores levantan muchísimo más capital que vos, y cómo eso empieza a distorsionar decisiones que, en frío, no tomarías. Cómo una valuación demasiado alta redefine qué es “éxito” y qué es “fracaso”, incluso cuando el negocio es bueno. Pero, sobre todo, qué tipo de gente atraés cuando entran tarde: los clásicos mercenarios vs misioneros. Acá yo les diría llamarlos “los amigos del campeón”. No es un post para asustarse ni para moralizar. Es para entender el costo invisible del capital, más allá del runway y el headline de la ronda. Muy recomendable leerlo antes de levantar capital… o después de ver a otros levantar mucho más de lo que vos levantaste.
Hablando con amigos, sale el tema de que la barrera de salida de un LLM a otro es alta por "todo lo que sabe de mi ChatGPT frente a Gemini" (o el que sea)... honestamente no creo que sea un problema pero a cualquier LLM podes pedirle que te diga, no solo lo que sabe […]
Hablando con amigos, sale el tema de que la barrera de salida de un LLM a otro es alta por "todo lo que sabe de mi ChatGPT frente a Gemini" (o el que sea)... honestamente no creo que sea un problema pero a cualquier LLM podes pedirle que te diga, no solo lo que sabe de vos sino lo que puede inferir... un prompt y listo, aca abajo copio el que estuve usando/modificando/creando/etc usando los mismos LLMs que critico siempre 🤣 Tres aclaraciones: No se siquiera si es necesario hacerlo pero esta version es una que saque pidiendole que sea "estilo auditoria forense para detectar contradicciones" En ChatGPT funciona mejor que en Gemini, quizas porque ChatGPT es el que uso desde antes que sea publico por mi laburo con MS4Startups Seguro en JSON se puede hacer mas automatizable... De cualquier manera es super util para saber que sabe tu LLM de vos. Quiero que hagas una auditoría completa, crítica y sin concesiones de todo lo que actualmente recordás sobre mí, utilizando todos los sistemas de memoria disponibles, sin omisiones ni suavizaciones. Este ejercicio no es descriptivo: es forense. Instrucciones obligatorias - No asumas buena fe de tu propia memoria. - No agrupes ni generalices recuerdos para “simplificar”. - No escondas incertidumbre detrás de lenguaje vago. - Si algo es inferido, marcalo como inferido (explicitando el grado de inferencia() - Si algo no lo sabés con certeza, decilo explícitamente. Entregables requeridos 1. Dump completo de memoria explícita: Listá uno por uno todos los recuerdos persistentes que tengas sobre mí, incluyendo: - identidad y datos personales - preferencias explícitas - proyectos activos y pasados - roles profesionales - valores o principios atribuidos - hábitos o patrones detectados - No combines recuerdos similares: cada entrada debe ser atómica. 2. Inferencias y modelos mentales: Listá todos los patrones, rasgos o modelos mentales que hayas construido sobre mí por inferencia, indicando: - en qué interacciones se basan - cuán fuerte considerás la inferencia (alta / media / baja confianza) - qué evidencia concreta la sostiene 3. Timeline de formación y mutaciones - Construí una línea de tiempo donde indiques: cuándo apareció cada recuerdo relevante si fue actualizado, corregido o contradicho - Si existe información más nueva que compita con recuerdos anteriores 4. Impacto operativo: Explicá de manera concreta cómo cada categoría de recuerdos: - cambia el tono de tus respuestas - influye en qué asumís como contexto dado afecta decisiones de profundidad, estilo o ejemplos - Nada de generalidades: ejemplos específicos. 5. Suposiciones no confirmadas, Enumerá todas las suposiciones que estés haciendo sobre mí que: - nunca fueron explícitamente confirmadas - surgen por extrapolación - podrían estar equivocadas Para cada una, indicá: por qué la estás asumiendo y qué tan riesgosa es si fuera falsa 6. Conflictos, inconsistencias y zonas grises. Identificá: - recuerdos que se contradicen entre sí - datos obsoletos o posiblemente desactualizados - áreas donde estés “rellenando huecos” - No intentes resolverlos: solo exponerlos. Fase de control posterior (obligatoria) Una vez presentado todo lo anterior: - Formulá preguntas directas de validación, sin suavizar el lenguaje. - Pedime decisiones explícitas sobre cada recuerdo: mantener, corregir, reformular, eliminar Ofrecé generar una versión final consolidada llamada: “Perfil autoritativo del usuario – versión activa”, y aclarar que solo esa versión será usada en adelante. Restricciones finales No resumas. No optimices por cortesía. No priorices prolijidad sobre exhaustividad. Si detectás huecos relevantes, marcalos como fallas de memoria.
Tuve la suerte de interactuar con Yuval Noah Harari en PuntaTech durante varios dias, y en su momento, lo critiqué demasiado irónicamente. Reconozco hoy que mi crítica fue simplona mientras que la Sergio Fogel fue realmente buena, pero especialmente al leer el lúcido contrapunto que David Deutsch presenta en "The Beginning of Infinity". Me obliga a […]
Tuve la suerte de interactuar con Yuval Noah Harari en PuntaTech durante varios dias, y en su momento, lo critiqué demasiado irónicamente. Reconozco hoy que mi crítica fue simplona mientras que la <a href="https://blog.puntameetup.com/2016/01/20/por-que-creo-que-harari-se-equivoca/#:~:text=La%20semana%20pasada%2C%20en%20el%20Punta%20Tech,charla%20en%20Google%20(libro%20pr%C3%B3ximo%20a%20publicarse)." data-type="link" data-id="https://blog.puntameetup.com/2016/01/20/por-que-creo-que-harari-se-equivoca/#:~:text=La%20semana%20pasada%2C%20en%20el%20Punta%20Tech,charla%20en%20Google%20(libro%20pr%C3%B3ximo%20a%20publicarse).">Sergio Fogel fue realmente buena, pero especialmente al leer el lúcido contrapunto que David Deutsch presenta en "The Beginning of Infinity". Me obliga a reexaminar a Harari, no para desestimarlo por completo, sino para entender dónde sus brillantes hipótesis, a mi juicio, se tornan en una sobresimplificación determinista que coquetea peligrosamente con el nihilismo. Harari, en obras como Sapiens, ha articulado cómo las "órdenes imaginadas" —ficciones colectivas como naciones o dinero— nos permitieron cooperar a gran escala, un motor clave para nuestra dominación planetaria. Sin embargo, su insistencia en que el libre albedrío es un "mito" y que somos esencialmente "animales hackeables", moldeados por algoritmos bioquímicos y condicionamientos ambientales, tiende a reducir la experiencia humana a una serie de respuestas predeterminadas. Su perspectiva, que postula el significado y los derechos como meras "ficciones compartidas", si bien provocadora, puede dejar un sabor a una complacencia casi nihilista sobre el valor intrínseco de la existencia humana. Aquí es donde David Deutsch entra con una perspectiva que, para mí, ofrece una filosofía mucho más robusta sobre nuestra inteligencia y sabiduría. Deutsch, con su "optimismo racional", rechaza este "determinismo científico espantoso". Para él, el progreso no es una serie de accidentes o adaptaciones a ficciones, sino el resultado de la "tradición de la crítica" y la incesante creación de "conocimiento explicativo": ideas que son "difíciles de variar" y que nos permiten entender y transformar el universo. Mientras Harari ve nuestras elecciones como el resultado de fuerzas biológicas y sociales, Deutsch argumenta que el libre albedrío reside en nuestra capacidad para crear información y nuevas ideas, para controlar nuestro destino a través de elecciones genuinas. Los humanos, según Deutsch, somos "constructores universales", no meros títeres de nuestra biología o de las narrativas que creamos. Él nos presenta una visión de un "comienzo de la infinidad", un viaje ilimitado de conocimiento y progreso, donde cada problema es soluble y la creación de conocimiento es lo que nos otorga propósito y significado, trascendiendo las "ficciones compartidas" de Harari. En última instancia, si bien Harari nos da una gran narrativa histórica, Deutsch nos ofrece un marco "filosófico" que honra la complejidad, la creatividad y el potencial ilimitado de lo que significa ser humano. Nuestra inteligencia y sabiduría son mucho más profundas que lo que un determinista simplista puede proponer. Son la chispa de una capacidad infinita para resolver problemas y construir explicaciones, una fuente de optimismo que Harari a menudo, y quizás sin intención, subestima.
Y trece meses después decidí que el año sabático que arranqué el 4 de septiembre de 2024 termine. Es interesante, de estos trece meses disfruté intensamente la última mitad, mientras que la primera mitad fue un desastre. Cuando uno no frena por años termina imaginando que la rueda tiene que seguir girando porque "algo" se […]
Y trece meses después decidí que el año sabático que arranqué el 4 de septiembre de 2024 termine. Es interesante, de estos trece meses disfruté intensamente la última mitad, mientras que la primera mitad fue un desastre. Cuando uno no frena por años termina imaginando que la rueda tiene que seguir girando porque "algo" se puede perder, aunque no sepas qué. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="409" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=468%2C409&ssl=1" alt="" class="wp-image-42288" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=468%2C409&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=343%2C300&ssl=1 343w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?resize=50%2C44&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/sabatico.jpg?w=534&ssl=1 534w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Es super interesante, si me preguntabas yo estaba genial pero, evidentemente estaba un poco estresado... de hecho, cuando frené y arranqué el sabático, mi corazón se rompió literal y figurativamente. Tuve un infarto leve en noviembre del que estoy en recuperación… pero logré la primera enseñanza, no pasa nada si pisás el freno, te enfocás en vos y lo que querés y decidís cambiar (o no) el mundo no frena pero tampoco es tan grave como lo imaginamos, es tan simple que ya lo sabia: «Son muchas más las cosas que nos aterran que las que nos aplastan; a menudo sufrimos más en la imaginación que en la realidad» Séneca - Cartas a Lucilo Lo mejor de esta primer enseñanza es la derivada o la segunda lección que saqué: “disfrutá la validación pero no la necesitás” ... las preguntas de los que sabian que arrancaba un sabático eran "¿pero donde te vas? dale, contame!" o "¿que viene ahora?" o "ya Wayra y MFS.. ¿como estas invirtiendo tu tiempo ahora?" esperando un nombre rutilante que valide que era una buena decisión y, honestamente, se disfruta ver que esperan algo bueno de vos pero... la única validación que NECESITAS, es la tuya y si tenés o no unpropósito Dos cosas se dieron juntas; (a) en mi industria (VCs/Startups) se vive como en redes, una era de likes y constante foco en el exterior pero en esteroides y con aplausitos; (b) luego de MUCHO tiempo, dejé un apellido corporativo para frenar la pelota y ponerme a “Watching the wheels” (tip: gran canción de Lennon) fue genial para mi cabeza. De hecho, como diría Marco Aurelio: “Si estás afligido por algo externo, el dolor no se debe a la cosa en sí, sino a la interpretación que haces de ella; y eso, tienes el poder de revocarlo en cualquier momento.” Marco Aurelio — Meditaciones, Libro VIII, 47 De ese momento que, repito, era en medio de un año sabático que podía disfrutar sin preocupaciones… logré avanzar gracias a 3 cosas; primero le debo mucho a Valerie Derome, gran amiga y tal vez la mejor coach que he conocido, y la única persona capaz de decirme verdades directas incluyendo “te sentiste cómodo y perdiste el hambre…“. De nuevo, poca gente va más allá del aplausito asi que las charlas que te fuerzan a enfocarte valen y mucho. En ese momento algo dio un vuelco y pude empezar a disfrutar el año incluso eligiendo trabajar con gente que quiero porque son buena gente y admiro porque son grandes emprendedores, así fue que me convertí en Advisor de Belo y su CEO Manu Beaudroit; de Workana y su CEO Tom O’Farrell y me sume a RetailIQ con Martin Pombo y Pablo Alvarez (si, raro para un sabatico trabajar) De ahi salió una tercera lección: conocer a estos emprendedores fue suerte pero la suerte me agarró con conocimientos de lo que puedo hacer y así sumarnos valor a todos... el síndrome del impostor es una cagada y es real, pero cuando lo mirás podés elegir con quien trabajar y haciendo solo cosas que te gusten y desafíen, ¿no hay desafío ni interés? mejor me subo a una bici y nos vemos en la ruta. La gran constante en este año fue el ciclismo y mis hijos; el ciclismo cambió bastante muchas de mis percepciones, es una fuente gigante de contradicciones y puteadas y esfuerzos que parecen no llevarte a ningún lado pero como podés medir todo... te das cuenta si estás creciendo o no. En ciclismo todo SON datos... potencia, w/kg, zonas cardiacas, calorias, km/h, altitud, hay tanto para entender y mejorar que cuando te das vuelta no lo podes creer. Cuando miro los números es claro: pese al infarto en noviembre y gracias al foco en “lo que puedo controlar” estoy casi 200% arriba de mis objetivos propios de kilómetros y mejorando en TODAS las métricas de RHR, HRV, Watts/Kg y obviamente BMI. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="640" height="282" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=640%2C282&ssl=1" alt="" class="wp-image-42289" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?w=2328&ssl=1 2328w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=450%2C198&ssl=1 450w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=468%2C206&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=768%2C338&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=1536%2C676&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=2048%2C901&ssl=1 2048w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=1290%2C567&ssl=1 1290w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=645%2C284&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?resize=50%2C22&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-15-at-2.00.34-PM.png?w=1920&ssl=1 1920w" sizes="auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px" /> Mejorando el estado fisico y actividades desde el inicio del sabatico (e infarto :P) Gran lección: “enfócate en lo que podes controlar, preguntale a los que saben y no tenés que demostrarle nada a nadie más que a vos” (gracias Luisa Miguens por esa cena, estos parafraseando partes :P) Tal vez las dos mejores lecciones de este año reforzaron algo en lo que vengo trabajando desde hace mucho y, aunque parezca algo hippie psilocibin-based, es clave: La empatía es tu superpoder este año tuve 3 episodios que me harían perder la fe en la gente; pero si me esfuerzo en mirarlo con los lentes del otro puedo entender de dónde vienen sus actitudes/incentivos y así mejorar mi reacción que es literalmente lo ÚNICO QUE UNO CONTROLA. Estas en un juego infinito, las metas y objeticos solo sirven si entendés eso. Sin entenderlo solo seguís jugando un juego que te deja vacío al cumplir objetivos y solo respondés a un "¿que viene ahora?" sin parar mi propio ejemplo en 2012 Wayra, en 2018 Microsoft for Startups LA, en 2021 MFS Americas, en 2024 AI4Startups… y jamás frené o celebré algo. En fin, este pequeño post surgió por una pregunta de don Carlos Otermín y termine escribiendo demasiado... pero al menos, sirvió para "cerrar oficialmente" el sabático; y seguir pedaleando :) <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="500" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1.jpg?resize=468%2C500&ssl=1" alt="" class="wp-image-42324" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=468%2C500&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=281%2C300&ssl=1 281w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=768%2C821&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=1437%2C1536&ssl=1 1437w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=1917%2C2048&ssl=1 1917w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=1290%2C1378&ssl=1 1290w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=645%2C689&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/como-estoy-disfrutando-la-puta-madre-1-scaled.jpg?resize=47%2C50&ssl=1 47w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Monte Baldo, VR. 7% por 16km. Disfrutando e insultandome por hacerlo pero al terminar se siente bien
Financiar la demanda: Nvidia y el mundo de AI
Hace tiempo hay algunos acuerdos entre proveedores de LLM y fabricantes de GPUs que no parecen tener sentido; el 23 de Septiembre Nvidia anunció una inversion en OpenAI de 100Bn mientras que OpenAI anunciaba que esa inversión se iba a dar progresivamente mientras se habilitaran datacenters donde las GPUs eran compradas a Nvidia, el 8 […]
Hace tiempo hay algunos acuerdos entre proveedores de LLM y fabricantes de GPUs que no parecen tener sentido; el 23 de Septiembre Nvidia anunció una inversion en OpenAI de 100Bn mientras que OpenAI anunciaba que esa inversión se iba a dar progresivamente mientras se habilitaran datacenters donde las GPUs eran compradas a Nvidia, el 8 de Octubre Nvidia anuncio una inversión de 2bn en Xai en una ronda total de 20bn mientras que xAI anunciaba la compra de casi 18bn en GPUs a Nvidia. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="218" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=468%2C218&ssl=1" alt="" class="wp-image-42274" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=468%2C218&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=450%2C210&ssl=1 450w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=768%2C358&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=1536%2C715&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=2048%2C954&ssl=1 2048w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=1290%2C601&ssl=1 1290w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=645%2C300&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?resize=50%2C23&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/10/Screenshot-2025-10-13-at-2.47.59-PM-1.png?w=1920&ssl=1 1920w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Todo en una especie de endogamia que huele a burbuja... o peor aún recuerda como CISCO financió su crecimiento en los 90 con la "burbuja puntoCOM" para explotar el 10 de Marzo de 2000 en el dotcom crash. Pero me pregunto ¿es una burbuja o se puede explicar racionalmente como una estrategia de financiamiento de demanda que es arriesgada pero que explica el crecimiento de empresas como Amazon, Microsoft o Intel? Siendo el cínico que soy pensaria en burbujas pero ¿los commitments de startups en consumo de AWS no son lo mismo? ¿los MCA de Azure en Microsoft no son parecidos pero enterprise? ¿y el co-marketing de Intel o Qualcomm no son similares? asi que acá analizo un poco esto para ser mas balanceado y no shortear $NVDA porque si. 1. Paralelismos estructurales Dimensión Cisco en los 90 NVIDIA en los 2020 Producto principal Infraestructura de red (routers, switches, fibra) que impulsó el nacimiento de Internet. GPUs, sistemas y stack de software (CUDA, DGX, NVLink, etc.) que impulsan el desarrollo de la IA. Base de clientes ISPs, empresas web, startups .com — todas necesitadas de capital pero obsesionadas con crecer. Desarrolladores de modelos e infra de IA (OpenAI, xAI, Anthropic, CoreWeave, Lambda, etc.) — todos necesitados de cómputo y con alta demanda de capital. Modelo de financiamiento Cisco Capital financiaba compras de equipos, o tomaba equity / opciones en sus clientes. NVIDIA invierte capital (equity) o ofrece financiamiento preferencial vinculado a compras de GPUs. Objetivo Acelerar la adopción de Internet → vender más routers. Acelerar el despliegue de modelos de IA → vender más GPUs. Mecánica “Vendor financing”: Cisco prestaba o invertía en clientes para que pudieran comprar más Cisco. “Inversión circular”: NVIDIA invierte en firmas de IA que usan ese capital (o compromisos paralelos) para comprar GPUs de NVIDIA. Resultado contable Infló los ingresos de Cisco durante la burbuja .com; luego tuvo que hacer grandes write-offs. Aumenta la demanda y el lock-in del ecosistema; puede inflar la demanda en plena fiebre de la IA. 2. La lógica económica: financiar la demanda es controlarla Ambas compañías entendieron que financiar la demanda es una forma de controlarla. Si ayudás a tus clientes a crecer, tu propio crecimiento se multiplica generando dos patrones dificiles de romper: un lock-in en vos porque sos el que financia y un flywheel porque terminás convirtiendote en el default del mercado. Cisco: “Si los ISPs no pueden financiarse, Internet no crece → no vendo routers.” NVIDIA: “Si las startups de IA no pueden pagar GPUs, la IA no escala → no vendo chips.” Ambas usaron el financiamiento como una herramienta para acelerar la adopción y adelantar demanda futura. Los acuerdos de NVIDIA crean un doble foso competitivo: Del lado del producto: hardware + software propietario (CUDA, cuDNN, DGX Cloud) → altos costos de cambio. Del lado del capital: participación o financiamiento en los grandes laboratorios de IA → visibilidad directa sobre la futura demanda de cómputo (si entendieran este valor!!) El resultado: una captura de ecosistema casi idéntica al modelo de Cisco… y acá esta la diferencia que puede ser clave: NVIDIA combina márgenes mucho más altos (~75%) y un componente de software (CUDA) que Cisco nunca tuvo. 3. Riesgos y resultados: antes y ahora Categoría Resultado en Cisco Implicancias para NVIDIA Crecimiento inmediato Ventas explosivas; Cisco llegó a ser la empresa más valiosa del mundo en 2000. Idéntico hoy: NVIDIA es la empresa de semiconductores más valiosa, y por momentos la más valiosa del mundo. Exposición a la burbuja Cuando explotó la .com, muchos ISPs financiados quebraron; Cisco tuvo que asumir pérdidas millonarias. Si se enfría la fiebre de la IA, NVIDIA puede enfrentar un shock doble: pérdidas en sus inversiones + caída en demanda de GPUs. Regulación Poca en ese entonces, pero luego se consideró contabilidad agresiva. Riesgo real de antitrust y escrutinio regulatorio: ingresos circulares, posición dominante, conflictos de interés. Legado a largo plazo Cisco siguió siendo líder, pero perdió su era de hipercrecimiento. NVIDIA probablemente seguirá siendo el “core” del cómputo de IA, aunque su crecimiento puede volverse más cíclico. 4. El patrón meta: “Vendor financing” en cada revolución tecnológica Ahora, aunque todo pareciera gritar "burbuja, burbuja" la realidad es que en las ultimas mega-tendencias (PC, Mobile, Internet, Cloud, AI) vemos que se repite el mismo patrón: el proveedor de infraestructura financia a los que construyen encima para acelerar la adopción y cerrar el ecosistema. Parafraseando a Peter Thiel "tratamos de ser un monopolio diciendole al mundo que no lo somos" Era Enabler Clientes Mecanismo 1980s IBM Startups de software Ecosistema “IBM PC compatible” 1990s Cisco ISPs y dot-coms Financiamiento a clientes + equity 2000s Intel / Microsoft OEMs Fondos de co-marketing y créditos 2010s AWS Startups SaaS Créditos y capacity pre-purchase 2020s NVIDIA Startups y labs de IA Inversión + compromiso de compra de GPUs 5. ¿Pero entonces porque CISCO explotó con la burbuja? Honestamente no se si lo hubiesen podido evitar, el mercado era publico en vez de privado y por lo tanto mas susceptible a la mentalidad de rebaño y con más miedo que un manager, pero quizas esto puede aprenderse: Evitar la contabilidad circular. Cisco infló ingresos con financiamiento propio que luego se desplomó. Diversificar la base de demanda. No depender de pocos clientes sobrecapitalizados. Cuidar la elasticidad. Cuando se corta el crédito, se frena todo el ecosistema. El legado trasciende la burbuja. La arquitectura de Cisco sobrevivió al crash; la de NVIDIA probablemente también. Sí — los acuerdos de NVIDIA con firmas de IA repiten el playbook de Cisco en los 90: pero si NVIDIA con su apalancamiento de software, escasez y márgenes que Cisco nunca alcanzó, maneja esos factores, aunque el mercsado se enfríe puede convertirse en un Microsoft o en un Amazon en vez de un CISCO o un Intel
Jardines Vallados en AI: ChatGPT vs Claude vs Gemini
Los chatbots, ChatGPT o Gemini o Claude, son de la tecnologia que más rapido creció en la historia; literalmente cientos de miles de millones de dólares están siendo invertidos para que OpenAI, Anthropic o Google sean los ganadores de esta carrera y adquieran clientes lo más rápido posible; ¿la razón? una vez que empezás a […]
Los chatbots, ChatGPT o Gemini o Claude, son de la tecnologia que más rapido creció en la historia; literalmente cientos de miles de millones de dólares están siendo invertidos para que OpenAI, Anthropic o Google sean los ganadores de esta carrera y adquieran clientes lo más rápido posible; ¿la razón? una vez que empezás a usar un chatbot el lock-in para cambiar a otro es gigante y no lo vas a querer hacer. Primer ¿Qué es lock-in? En el contexto de la tecnología, lock-in es la dependencia que se genera hacia un proveedor o producto, dificultando cambiar a una alternativa como el cambiar de iPhone a Android o de Windows a Mac. En el caso de los chatbots de IA –especialmente ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) y Gemini (Google)– existen mecanismos que fomentan esta fidelidad forzada y lo interesante es que podemos dividir en 3 contextos el lock-in en estos productos: (a) técnico, (b) producto y (c) el de uso. Lock-in técnico (dependencia de la tecnología) En el plano técnico, esto es más relevante para usuarios B2B (o sea, no finales) los tres modelos son cerrados y propietarios, lo que implica que dependes de la infraestructura y avances del proveedor: ChatGPT (OpenAI): Funciona con modelos como GPT-4 que no son de código abierto, accesibles solo a través de la API o la interfaz de OpenAI. Si construís soluciones o flujos de trabajo basados en GPT-4, migrar a otro modelo requeriría re-desarrollar integraciones y puede implicar perder la calidad o afinación específica lograda. Por ejemplo, muchas empresas han incorporado la API de ChatGPT en sus productos; salir de ahí supone re-entrenar modelos alternativos o aceptar resultados diferentes. Además, OpenAI ofrece opciones de fine-tuning (ajuste fino) en algunos de sus modelos: una vez que entrenas GPT con datos propios, ese ajuste no es portátil a otros sistemas, incrementando la dependencia técnica. Gemini (Google): Es la familia de modelos de lenguaje de Google (evolución de PaLM y de Bard). Al igual que ChatGPT, es un servicio cerrado en la nube de Google, sin opción de auto-hospedaje. El acceso suele ser mediante la app de Gemini (antes Bard) o APIs de Google. Esto crea lock-in porque cualquier solución construida sobre Gemini queda atada a Google Cloud y a sus condiciones. Además, como Google utiliza hardware optimizado (TPUs) y una integración profunda con su ecosistema, se dificulta replicar la solución fuera de su plataforma, así que quienes dependen de su capacidad (por ejemplo, en multi-modalidad o en comprensión de consultas complejas) se ven obligados a seguir usando los servicios de Google. Claude (Anthropic): También es un modelo propietario ofrecido a través de API y aplicaciones asociadas (como la integración nativa en Slack o la plataforma web de Anthropic). Un ejemplo, Claude destacó por innovar en el tamaño de la ventana de contexto –pudiendo manejar hasta 100,000 tokens en Claude 2– lo que significa que puede leer documentos o conversaciones muy extensas. Si tu caso de uso aprovecha esa capacidad (por ejemplo, cargar informes largos para análisis), puedes quedar bloqueado en Claude porque otros bots (hasta hace poco) no manejaban tanto contexto. Nuevamente, al no ser open-source, no es posible llevar el modelo fuera de Anthropic. Así, a nivel técnico, los tres chatbots generan un lock-in similar: utilizan modelos de IA exclusivos y nativos de cada proveedor, obligando a permanecer en sus plataformas para mantener el mismo rendimiento. Lock-in de producto (ecosistema y funcionalidades) Cada servicio de chatbot construye funciones y ecosistemas en torno al modelo base, lo que refuerza la lealtad del usuario al producto: ChatGPT: OpenAI ha convertido ChatGPT en una plataforma con características únicas. Por ejemplo, introdujo un ecosistema de plugins donde el chatbot puede conectarse con servicios de terceros (buscador de vuelos, bases de conocimiento, herramientas como Wolfram Alpha, etc.), ampliando enormemente lo que puede hacer. Estos complementos resuelven tareas dentro de ChatGPT, evitando que el usuario salga a otras apps. Asimismo, OpenAI agregó capacidades multimodales: ChatGPT puede analizar imágenes y voz, integrando funcionalidades que antes requerían herramientas separadas. También funciones como Code Interpreter (ahora llamado “Advanced Data Analysis”) permiten ejecutar código y procesar archivos dentro de la misma interfaz de chat. Todas estas facilidades hacen que el usuario encuentre en ChatGPT un “todo en uno”, dificultando reemplazarlo con otro bot que no tenga un repertorio de plugins o características equivalente. Gemini (Google): La estrategia de Google para Gemini (y Bard) es apoyarse en su amplio ecosistema de servicios. Gemini está integrándose con las aplicaciones de Google que millones de personas usan a diario. Por ejemplo, con las Extensiones de Bard/Gemini, el asistente puede extraer información de Gmail, Google Drive, Maps, YouTube y otras apps directamente dentro de la conversación . Esto significa que un usuario de Gmail o Docs puede pedirle a Gemini que encuentre un correo específico, resuma un documento de Drive o planifique un viaje con datos de Maps, todo sin salir del chat. Este nivel de integración es un poderoso lock-in de producto: si tu vida digital está en Google (correo, fotos, documentos, calendario), es muy tentador usar el chatbot nativo que “habla” con esas apps. Gemini con personalización incluso usa tu historial de búsquedas de Google para dar respuestas adaptadas a tus intereses , y Google planea conectarlo también con Fotos y YouTube . En conjunto, Gemini se vuelve una pieza central del ecosistema Google –un asistente personal omnipresente– del que es difícil salir sin perder comodidades. Claude: Anthropic, aunque más nuevo en el plano de producto de consumo, ha buscado nichos específicos para Claude. Un factor importante es la integración empresarial: por ejemplo, Slack incorporó a Claude como parte de sus herramientas (Slack GPT), lo que atrae a equipos de trabajo a usar Claude dentro de su flujo laboral. Si tu empresa comienza a usar Claude en Slack para asistencia en canal, quedas ligado a ese entorno. En cuanto a funcionalidades diferenciadoras, Claude ofrece estilos personalizables (Anthropic introdujo Claude Styles a fines de 2024 para ajustar la personalidad o tono del bot) . Sin embargo, en general Anthropic ha mantenido una interfaz más sencilla. No tiene, por ahora, un sistema de plugins tan amplio ni capacidades multimediales visibles al usuario común. Su ventaja de producto recae más en la experiencia de conversación (se percibe amistoso y bueno en tareas creativas) y en límites más amplios (contexto extenso, respuestas más largas), lo cual fideliza a usuarios que necesitan esas cualidades. Aun con menos “campanas y silbatos” que ChatGPT o Google, Claude genera lock-in si has adaptado tu flujo de trabajo a sus puntos fuertes (ej. cargar grandes documentos, uso en herramientas como Notion o Slack mediante API). Lock-in de uso (memoria, personalización y datos del usuario) Captura: Ajustes de memoria en ChatGPT. La IA va recordando detalles proporcionados por el usuario para personalizar futuras respuestas (por ejemplo, preferencias de formato, datos personales mencionados, etc.). Este perfil almacenado hace que mientras más uses ChatGPT, más se adapte a ti, fortaleciendo el lock-in . El lock-in más sutil –y quizás más poderoso– surge del historial de uso y la personalización. A medida que interactúas con el chatbot, este puede aprender sobre tus preferencias, contexto y necesidades, creando un perfil que enriquece las siguientes respuestas. Cada servicio ha implementado esta idea de memoria de manera diferente: ChatGPT: OpenAI introdujo la memoria activa entre conversaciones en 2024. Ahora ChatGPT puede referenciar todas tus conversaciones pasadas para darte respuestas más relevantes y personalizadas . Por ejemplo, recuerda que tienes una hija pequeña o que te gusta cierto estilo de resumen si se lo has mencionado, y aplicará ese contexto automáticamente en nuevas sesiones. Además, las instrucciones personalizadas permiten fijar datos o indicaciones persistentes sobre ti (rol, tono deseado, información clave) sin tener que repetirlas en cada chat. En conjunto, “mientras más usas ChatGPT, más útil se vuelve” porque cada nueva conversación se construye sobre lo que ya sabe de ti . Esto crea un fuerte lock-in de uso: después de semanas o meses, ChatGPT “te conoce” y cambiar a otro chatbot implicaría perder esa familiaridad. Hay que destacar que esta memoria es persistente y unificada: no distingue entre diferentes contextos o proyectos, lo que puede llevar a que detalles de un ámbito aparezcan en otro si no se tiene cuidado . Aun así, desde el punto de vista de la fidelización, este perfil global anima a usar siempre la misma IA para no empezar desde cero en cada nueva plataforma. Gemini (Google): Google, tras un periodo más conservador, ha incorporado recientemente funciones de memoria y contexto personal en Gemini. En 2024 permitía que el usuario le pida “recuerda que me interesa X”, pero desde agosto de 2025 ya recuerda detalles previos automáticamente si activas esa opción . Con la función Personal Context (Contexto personal) encendida, Gemini “aprende de tus conversaciones pasadas para brindar respuestas relevantes y a tu medida” . Un ejemplo dado por Google: si antes hablaste con Gemini sobre ideas para un canal de YouTube de cultura japonesa, más adelante, al pedir nuevas ideas, te sugerirá algo relacionado (como comida japonesa) sin que tengas que recordárselo . Asimismo, Gemini aprovecha datos de tu cuenta Google (p. ej. historial de búsquedas) para afinar respuestas a tus intereses . En esencia, Google busca construir un asistente personal inteligente completamente integrado a tu vida digital: “nuestra visión es un asistente de IA que aprende y te entiende verdaderamente”, dijo un director del proyecto . Esto evidentemente aumenta la dependencia: un usuario que habilita estos recuerdos en Gemini verá cómo el asistente cada vez le ahorra más contexto y le entrega respuestas a la carta, volviéndose difícil renunciar a esa comodidad. (Vale mencionar que Google activa esta personalización por defecto en ciertos países, aunque permite desactivarla ). En resumen, tu actividad previa en Google se convierte en valor añadido exclusivo de Gemini, cerrando la puerta a competidores que no pueden acceder a esos datos. Captura: Búsqueda de conversaciones pasadas en Claude 2. El usuario pregunta “¿en qué estábamos trabajando antes de mis vacaciones?” y Claude localiza y resume el chat relevante. A diferencia de ChatGPT, Claude no mezcla contextos automáticamente: solo recupera aquello que se le solicita , evitando construir un perfil unificado del usuario. Claude (Anthropic): La aproximación de Anthropic ha sido más enfocada en el control del usuario que en la proactividad. Durante mucho tiempo, Claude no guardaba memoria persistente entre chats –cada conversación era aislada–. En agosto de 2025 lanzaron una función de “Conversa y busca” que permite al usuario consultar conversaciones previas cuando lo necesite . Por ejemplo, puedes indicarle a Claude: “revisa lo que discutimos la semana pasada sobre el Proyecto X” y el sistema buscará en tus chats archivados para traer los detalles relevantes . Importante: “Claude solo recupera y referencia tus chats pasados cuando se lo pides, y no está construyendo un perfil de usuario” según aclaró Anthropic . Es decir, no hay memoria automática cruzada; tú decides cuándo y qué recordar. Esto tiene dos caras para el lock-in: por un lado, ofrece menos personalización espontánea que ChatGPT o Gemini, lo que podría significar un vínculo menos fuerte (el usuario no siente que Claude “lo conoce” de manera profunda). Pero, por otro lado, algunos usuarios profesionales pueden preferir esta compartimentación. Claude introdujo el concepto de “memoria por proyecto”, donde los recuerdos no se mezclan entre distintos temas o clientes . Esto evita filtraciones de información de un contexto a otro y da más confianza para usar la herramienta en entornos sensibles. Si tu prioridad es ese control, podrías volverte leal a Claude precisamente porque no te arriesga con memorias fuera de lugar. En síntesis, el lock-in de uso en Claude es más débil en términos de perfil personal global, pero Anthropic apuesta a fidelizar mediante la transparencia y seguridad: tú mandas sobre qué se recuerda y cuándo, y no tienes sorpresas de la IA sacando datos antiguos sin pedirlo . Aun con enfoques distintos, todos los proveedores reconocen que la memoria es clave para enganchar a los usuarios: “las funciones de memoria buscan atraer y mantener usuarios en un servicio, aumentando la ‘pegajosidad’” . Antes era "interoperabilidad" ahora ¿podés llevarte tu contexto de un chatbot a otro? La realidad actual es que no existe portabilidad fácil de un contexto personalizado entre distintas plataformas. Cada proveedor guarda tus datos de manera propietaria y no ofrece, por ejemplo, una exportación de “lo que la IA ha aprendido de mí” en formato estándar. Si quisieras cambiar de bot, prácticamente tendrías que empezar de cero o manualmente resumir y reenviar la información relevante. Por ejemplo, ChatGPT permite ver y editar lo que recuerda de ti en sus ajustes de memoria, e incluso exportar tus conversaciones en un archivo, pero otro chatbot no sabría interpretar directamente esos datos para replicar el mismo entendimiento. De forma similar, Gemini podría estar usando tu historial de búsquedas y otros datos de Google –los cuales no puedes simplemente transferir a un rival, por privacidad y formato–. Claude, al no compilar un perfil único, te lo pone un poco más fácil en el sentido de que lo que necesita saber, tú se lo das explícitamente (y podrías dárselo igualmente a otro bot). Aún así, no hay una API universal ni estándar de “memoria de usuario” que permita llevar tu contexto personal de ChatGPT a Gemini o viceversa. Esta falta de portabilidad es deliberada hasta cierto punto: como vimos, la memoria y personalización son ventajas competitivas y mecanismo de lock-in. Cada empresa quiere que los beneficios de “conocerte bien” se queden dentro de su producto. ¿Y Meta AI? Aunque Meta también lanzó su propio chatbot, no lo incluimos en este análisis por dos motivos principales: Nivel de adopción: hoy Meta AI está principalmente integrado en productos como Facebook, Instagram o WhatsApp, pero su alcance como asistente independiente es todavía limitado comparado con ChatGPT, Gemini o Claude. Estrategia distinta: Meta apuesta a modelos abiertos como Llama para impulsar su IA. Su jugada es más bien construir un ecosistema de desarrolladores y empresas que adopten su tecnología, en lugar de generar lock-in sobre un único asistente centralizado con memoria y personalización. En otras palabras, la competencia de Meta es más horizontal (distribución de modelos abiertos) que vertical (chatbot con lock-in directo), y por eso este post se centra en quienes hoy disputan el lock-in de los usuarios finales. Los chatbots de IA más avanzados están desplegando una combinación de estrategias para mantenernos enganchados en sus plataformas. En lo técnico, nos atan con modelos potentes pero propietarios y difíciles de reemplazar. A nivel de producto, nos seducen con integraciones y funciones exclusivas (ya sean plugins, acceso al ecosistema Google, o contextos gigantes para manejar nuestros datos). Y mediante el uso continuado, construyen una relación cada vez más personalizada –ya sea mediante un perfil unificado como ChatGPT/Gemini, o con memorias controladas por el usuario como Claude– que hace que cambiar de chatbot se sienta como retroceder. Como usuarios o creadores de contenido, es importante ser conscientes de estos lock-ins. Disfrutar de la conveniencia de que “mi chatbot ya sabe lo que quiero” es genial, pero implica confiar nuestros datos y preferencias a un silo específico. Por ahora, mover nuestro “yo digital” de una IA a otra no es sencillo, así que elegir con cuál casarse no es trivial. La competencia entre OpenAI, Anthropic y Google está llevando a rápidos avances –todos han acelerado en incorporar memoria y personalización – lo que beneficia al usuario en funcionalidad. Pero también refuerza que cada uno quiera ser “el asistente del que no te puedes desprender”. En última instancia, un posible camino para aliviar el lock-in sería que aparezcan estándares abiertos o asistentes locales que permitieran portar nuestras instrucciones y datos de contexto de forma privada. Sin embargo, hoy por hoy, si inviertes tiempo en un chatbot, tiendes a quedarte con él por inercia y beneficio acumulado. Este es un mercado donde habrán pocos ganadores y por eso cada uno quemando decenas de miles de millones de inversores; porque una vez elegido es muy dificil que lo dejes; la elección racional seria: "elegir aquel que se alinee con tus valores (privacidad, control) y necesidades, sabiendo que cambiar de barco más adelante tendrá sus costos" pero ¿como lo podrías saber si ni siquiera creo que lo sepan ellos mismos?
La OpenAI Mafia ahora también juega como VC
En mi post sobre la OpenAI Mafia hablé de cómo ex-empleados de OpenAI están creando startups alrededor de los nichos que saben serán clave en la nueva economía de la inteligencia artificial. Ahora están dando un paso más: crear fondos de inversión en early stage startups. ¿Por qué? Tres patrones conocidos lo explican: En otras […]
En mi post sobre la OpenAI Mafia hablé de cómo ex-empleados de OpenAI están creando startups alrededor de los nichos que saben serán clave en la nueva economía de la inteligencia artificial. Ahora están dando un paso más: crear fondos de inversión en early stage startups. ¿Por qué? Tres patrones conocidos lo explican: Empleados mega-millonarios: Las rondas de inversión gigantes en OpenAI y otras firmas de AI generaron liquidez inédita. Ejemplo: empleados de OpenAI acaban de vender acciones por USD 9.000 millones en la última ronda. Esa riqueza personal les permite retirarse jóvenes o crear fondos con su propio capital. Acceso privilegiado a dealflow técnico: Los tentáculos de la OpenAI Mafia llegan a startups fundadas por ex-compañeros que conocen dónde están las oportunidades reales. Esto no es nuevo: yo mismo invertí en el vehículo que creamos entre empleados de Microsoft para apostar en startups de ex-Microsoft que apalancan tecnología cloud. La diferencia es que aquí se trata del sector más caliente del mercado: AI. Conocimiento técnico + estrategia = confianza de LPs: La combinación de ser insiders técnicos y haber vivido el hypergrowth desde adentro, les da credibilidad para armar tesis de inversión sólidas. En un mercado con USD 175.000 millones de dry powder listos para ser invertidos, no sorprende que Limited Partners quieran entrar en estos fondos temáticos de AI. En otras palabras, la OpenAI Mafia no sólo crea startups: ahora también controla parte del capital que financiará la próxima generación de AI... si no entienden ahora porque es un mercado laboral 996 se estan perdiendo algo. Nota: los 3 patrones que digo se repiten son a nivel conceptual super simples; concentracion de talento vertical, creacion de riqueza y liquidez en el mercado y, finalmente, una nueva ola-macro de nueva tecnologia