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" fetchpriority="high" 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="(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" 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="(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" 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="(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
Juniors por AI: la forma más rápida de destruir el pipeline de talento
Hoy Matt Garman, el jefe de AWS dijo en voz alta algo que repito en las charlas sobre AI: reemplazar a los empleados junior con herramientas o agentes de inteligencia artificial es una de las ideas más estúpidas que existen. Si uno analiza como se forma un ecosistema de trabajo, como se arma una carrera, […]
Hoy Matt Garman, el jefe de AWS dijo en voz alta algo que repito en las charlas sobre AI: reemplazar a los empleados junior con herramientas o agentes de inteligencia artificial es una de las ideas más estúpidas que existen. Si uno analiza como se forma un ecosistema de trabajo, como se arma una carrera, como se desarrolla el talento y hasta los costos organizacionales... lo único que estás haciendo es confirmar una tesis que sostengo hace tiempo: usar AI para “sacar del medio” a los juniors es destruir a largo plazo la base del talento de cualquier organización. El pipeline de talento se rompe: Un junior necesita aprender haciendo. Es en esa etapa donde se equivocan, reciben feedback y crecen para convertirse en seniors. Si cortás esa experiencia porque la “reemplaza” la AI, estás matando el semillero del que salen los futuros líderes. Rompés la estructura de costos del talento: El modelo natural es que juniors hagan tareas más operativas mientras crecen, liberando a los seniors para trabajos de mayor impacto. Si eliminás juniors, los seniors terminan atascados en tareas que la AI todavía no puede resolver sola. Resultado: ineficiencia y costos más altos. Perdés diversidad de perspectivas: No es solo cuestión de edad: los juniors suelen venir con nuevas herramientas, marcos mentales distintos y otra forma de ver los problemas. Quitar esa capa del equipo empobrece la toma de decisiones y refuerza la homogeneidad. Son los más nativos en AI: El talento joven no necesita que lo convenzas ni le armes talleres para usar herramientas de inteligencia artificial. Ya las adoptan de forma natural. Reemplazarlos es perder el grupo que mejor y más rápido incorpora la AI en los procesos. Es cierto, los agentes y los modelos que estan apareciendo día a día pueden hacer mil tareas "básicas" y soy el primero en pensar que se pueden optimizar y reemplazar procesos y talento (hey, es algo natural como parte del progreso) pero creo, más allá del interés corporativo de AWS, que la mejor apuesta es potenciar el talento joven con herramientas y agentes de IA en vez de reemplazarlo directamente.
¿Querés tener siempre la razón? Hablá con ChatGPT
Cada vez más conocidos me cuentan que usan “charlas” con ChatGPT para atravesar un mal momento: desde una ruptura sentimental hasta la muerte de un ser querido o simples interacciones diarias. Y no puedo dejar de decirles que es un error. Un analista humano puede incomodarte con preguntas duras, confrontarte con verdades incómodas o simplemente […]
Cada vez más conocidos me cuentan que usan “charlas” con ChatGPT para atravesar un mal momento: desde una ruptura sentimental hasta la muerte de un ser querido o simples interacciones diarias. Y no puedo dejar de decirles que es un error. Un analista humano puede incomodarte con preguntas duras, confrontarte con verdades incómodas o simplemente decirte: “estás equivocado”. Esa fricción —aunque molesta— es parte esencial del crecimiento. Un chatbot, en cambio, tiende a validar casi todo lo que decís. Y ese “confort” constante puede ser el inicio de un problema mucho mayor. De hecho leyendo The Looming Social Crisis of AI Friends and Chatbot Therapists, Derek Thompson me hizo pensar que hay dos peligros al usar un chatbot/IA de terapeuta; el primero es que la IA “se equivoque” en una respuesta y el segundo, tal vez peor porque es a largo plazo, es que no te incomode nunca, porque esto implica que nunca te diga lo que evitás preguntar y que no señale que tu visión es parcial, errónea o limitada. Y lo más irónico es que esto puede ser peligroso incluso cuando el corpus de datos que maneja la IA es infinitamente más amplio que el de cualquier terapeuta humano. El problema no es la falta de información, sino la falta de intención de confrontarte con ella. La validación permanente suena atractiva —especialmente si estás atravesando un momento difícil—, pero elimina un componente clave de cualquier proceso de análisis o terapia: el desafío intelectual y emocional. El contraste que te obliga a repensar, a revisar creencias, a reconocer sesgos. Sin eso, nos quedamos en una burbuja de autoafirmación perfecta… y peligrosa. La IA puede escucharte y “empatizar” con lo que decís. Puede incluso responder con frases que parecen cargadas de profundidad y humanidad. Pero no sustituye el reto que plantea otro ser humano: la incomodidad, la pregunta difícil, la observación que te obliga a mirar hacia donde no querías. Al final del día, esto refuerza sin descanso lo que ya pensás, te coloca unas anteojeras intelectuales y pavimenta el camino hacia una generación de narcisistas. Es una trampa.
No, Google no está muerto y la distribución sigue escribiendo la historia
En los últimos dos años, gran parte de la conversación sobre IA se ha centrado en el ascenso de ChatGPT y en los supuestos errores de Google. La narrativa dominante, en la que incluso entré a veces, pinta a ChatGPT como el first mover que tomó la delantera mientras Google dudaba y perdía terreno por la tibieza […]
En los últimos dos años, gran parte de la conversación sobre IA se ha centrado en el ascenso de ChatGPT y en los supuestos errores de Google. La narrativa dominante, en la que incluso entré a veces, pinta a ChatGPT como el first mover que tomó la delantera mientras Google dudaba y perdía terreno por la tibieza de Sundar Pichai cuando lo comparabas con la decisión de Satya Nadella y otros. Y, sobre el papel, esa historia es tentadora, pero. Es innegable que ChatGPT logró una tracción impresionante. Lanzado en noviembre de 2022, alcanzó los 100 millones de usuarios en apenas dos meses — la curva de adopción más rápida en la historia del consumo digital. Desde entonces, OpenAI ha mantenido un ritmo de lanzamientos vertiginoso: GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-5, capacidades multimodales, voz, memoria, agentes, versiones enterprisa… todo en menos de tres años. Todo esto respaldado por un músculo financiero sin precedentes: más de 13.000 millones de dólares de Microsoft y unos 4.000 millones comprometidos por Softbank. El resultado: alrededor de 700 millones de usuarios activos semanales a mediados de 2025 y una posición cultural en la que, para mucha gente, “IA” es sinónimo de “ChatGPT”. Con este recorrido, no sorprende que muchos analistas y medios hayan declarado que Google perdió su moat en búsqueda e inteligencia artificial. El argumento es simple: lanzamiento tardío de Gemini (antes Bard), primeras versiones por detrás de ChatGPT y una integración que parecía tímida en su propio ecosistema. La distribución es el rey y el rey escribe los libros de historia Pero acá es donde la historia se vuelve más interesante. En el largo plazo, la distribución es el rey. Y Google tiene un músculo de distribución que, ya decidido a usarlo a pleno, es difícil de igualar. Google controla tres canales que le permiten poner Gemini frente a miles de millones de usuarios sin que estos tengan que cambiar sus hábitos: Chrome — ~65% de cuota global de navegadores; Gemini puede integrarse directamente en la experiencia de navegación. Google Search — más de 8.500 millones de búsquedas al día; las AI Overviews de Gemini ya llegan a 2.000 millones de usuarios mensuales. Gmail y Google Workspace — más de 3.000 millones de cuentas de Gmail y miles de millones de usuarios en Docs, Sheets y Meet; Gemini puede insertarse en las herramientas que usamos todos los días. Y si esto parece mucho poder, es porque lo es. Y no sería la primera vez que la distribución inclina la balanza. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="351" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?resize=468%2C351&ssl=1" alt="" class="wp-image-41386" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?resize=468%2C351&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?resize=400%2C300&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?resize=768%2C576&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?resize=645%2C484&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?resize=50%2C38&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/google-revenue-por-canal.png?w=1024&ssl=1 1024w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> Pensemos en Zoom vs. Microsoft Teams. En 2020, Zoom era el líder indiscutible en videoconferencias: más rápido, más simple, con más branding. Pero Microsoft Teams tenía algo que Zoom no: distribución. Al incluirlo en Microsoft 365, Teams llegó de golpe a cientos de millones de usuarios corporativos sin coste extra y perfectamente integrado en sus flujos de trabajo. Incluso sin ser mejor producto al principio, esa ventaja lo llevó a superar a Zoom en adopción empresarial en menos de 18 meses. Otro ejemplo: Google Maps vs. Apple Maps. Cuando Apple Maps salió en 2012, fue criticado por sus errores, y Google Maps era claramente superior. Pero Apple controlaba la experiencia de navegación por defecto en el iPhone. Al preinstalar Apple Maps y hacerlo predeterminado en iOS, garantizó miles de millones de interacciones al año. Con el tiempo, el producto mejoró y hoy tiene una cuota significativa entre usuarios de iPhone. No fue porque el producto fuese mejor, sino porque la distribución le dio tiempo y escala para alcanzar a su competidor. Pero entiendan algo, en ningún caso minimizo la importancia del producto. La ventaja de ChatGPT hoy es real y, en muchos aspectos, su capacidad y resonancia de marca siguen por encima de Gemini. Pero en tecnología, los first movers suelen ganar las primeras batallas, mientras que quienes tienen distribución consolidada suelen ganar la guerra y eso te deja una lección bastante simple La lección es clara: controlar dónde y cómo los usuarios se encuentran con la IA puede ser más determinante que tener el modelo más avanzado desde el día uno. ChatGPT puede estar ganando el sprint, pero con Chrome, Search y Workspace, Google sigue en posición de competir — y tal vez recuperar la delantera — en la maratón, asi que NO, Google no está muerto.
Las IPO ya no son negocio para vos o para mí
Hoy en día, las startups tecnológicas de EE.UU. tardan más tiempo en salir a bolsa y lo hacen con valuaciones mucho mayores que las empresas de décadas pasadas . Gran parte del upside (el mayor crecimiento en valor) ocurre ahora en el mercado privado – beneficiando a venture capital y private equity – y no en el mercado público al […]
Hoy en día, las startups tecnológicas de EE.UU. tardan más tiempo en salir a bolsa y lo hacen con valuaciones mucho mayores que las empresas de décadas pasadas . Gran parte del upside (el mayor crecimiento en valor) ocurre ahora en el mercado privado – beneficiando a venture capital y private equity – y no en el mercado público al que acceden los inversores minoristas. Esto significa que el tramo inicial de creación de valor se privatiza: el inversor retail se pierde potenciales ganancias tempranas, aunque por otro lado pudieran evitarse algunos riesgos de invertir en empresas inmaduras infladas por inversores privados. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="468" height="468" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=468%2C468&ssl=1" alt="" class="wp-image-41358" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=468%2C468&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=150%2C150&ssl=1 150w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=768%2C768&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=645%2C645&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?resize=50%2C50&ssl=1 50w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2025/08/AMZN-stock-history.jpeg?w=1200&ssl=1 1200w" sizes="auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px" /> ¿Pero cuándo salían “baratas” las IPO tecnológicas? Veamos algunos ejemplos de grandes tecnológicas y sus valuaciones al momento de salir a bolsa, comparadas con startups recientes: Microsoft (fundada 1975, IPO en 1986): 11 años para salir a bolsa, con una valuación de mercado de aproximadamente $500–780 millones. La oferta pública inicial recaudó apenas $61 millones . (Dato curioso: Bill Gates consideraba que un precio por acción de $20 ya empujaría la capitalización por encima de $500 millones, lo cual le parecía “incómodamente alto” ). Amazon (fundada 1994, IPO en 1997): Solo 3 años hasta su IPO, debutando con una capitalización cercana a $438 millones . Jeff Bezos llevó a Amazon al mercado público cuando aún era esencialmente una librería online con altísimas tasas de crecimiento pero muy pequeña en tamaño. Google (fundada 1998, IPO en 2004): 6 años hasta la IPO, debutando con una valuación de alrededor de $23.000 millones . Google ya era rentable y dominaba la búsqueda en Internet, pero aun así el público pudo invertir desde un market cap relativamente “moderado” en comparación con los gigantes actuales (hoy Alphabet vale más de $1,7 billones ). Facebook (fundada 2004, IPO en 2012): 8 años hasta salir a bolsa. Su IPO fue histórica: valuación de $104.000 millones, recaudando $16.000 millones – en su momento, la tercera oferta pública más grande de la historia de EE.UU. . Ya fue un mega-IPO, reflejando que Facebook había capturado gran parte de su crecimiento antes de llegar al mercado público. NVIDIA (fundada 1993, IPO en 1999): ~6 años hasta la IPO, con una valuación inicial mucho más modesta. Sus acciones salieron a $12 por acción , lo que implicó una capitalización de apenas unos $500–600 millones (estimados). Tras 25 años como empresa pública, NVIDIA superó los $1–2 billones de market cap en 2024, pero aquel crecimiento fenomenal se gestó desde una base pública muy pequeña. ¿Por qué las startups esperan más para hacer IPO? Dos factores principales impulsaron este cambio en la última década: Más capital privado disponible: Los fondos de venture capital ya no solo invierten en etapas tempranas, sino que participan en rondas posteriores mucho más grandes, elevando las valuaciones antes del IPO. Además, fondos de private equity y gestores de activos (hedge funds, mutual funds) han entrado a invertir en late-stage startups. Compañías prometedoras pueden recaudar cientos o miles de millones sin cotizar en bolsa, retrasando la necesidad de una IPO. Hubo una explosión de “unicornios” privados (> $1.000 millones): de unas pocas en 2010 a más de 1.200 en 2023 a nivel global . Muchas incluso alcanzan el estatus de “decacorn” (> $10.000 millones) de forma privada – Stripe y SpaceX son casos emblemáticos que rondaron los $95–100 mil millones . Según un estudio de McKinsey, en 1999 la edad promedio de las tecnológicas al salir a bolsa era ~4 años, y la mayoría de las empresas de software que llegaron a valoraciones >$10B lo hicieron después de varios años como públicas (no antes) . Hoy ocurre lo contrario: es común que una startup ya valga >$10B antes de su IPO . Incentivos para no cotizar: Las desventajas de ser público (exigencias regulatorias tipo Sarbanes-Oxley, escrutinio trimestral, costos de transparencia) llevan a fundadores e inversores a posponer la IPO. Como ha señalado Jamie Dimon (CEO de JPMorgan), las cargas regulatorias y de reporting más pesadas desincentivan salir a bolsa . Si pueden conseguir fondos para escalar de forma privada, muchos prefieren crecer “a puertas cerradas”. Además, hoy existe la posibilidad de obtener liquidez privada para empleados/fundadores (vía ventas secundarias) sin necesidad de cotizar, algo impensable hace 25 años. En resumen, si una empresa puede conseguir dinero y dar salida parcial a sus accionistas sin pasar por Wall Street, suele preferir esa vía. (De hecho, la ley JOBS Act de 2012 flexibilizó el límite de accionistas privados antes de obligar a revelar estados financieros, permitiendo que las empresas se mantengan privadas por más tiempo .) Estos factores explican por qué el número de empresas listadas ha caído drásticamente – de ~7.300 en los 90 a ~4.300 hoy en EE.UU. – y por qué muchas startups llegan a bolsa solo cuando ya son maduras y de gran tamaño. Hoy, 87% de las empresas estadounidenses con >$100M en ingresos son privadas , lo que indica cuántos negocios escalados permanecen fuera del alcance bursátil tradicional. El lado negativo: menos upside para el inversor público Para los inversores minoristas, esta tendencia supone que las ganancias tempranas de empresas disruptivas ocurren en gran medida fuera de su alcance. Algunos puntos a considerar: Menor potencial de multiplicación: Cuando empresas como Amazon o Microsoft salieron a bolsa con valuaciones por debajo de $1.000 millones, ofrecieron al público la oportunidad de participar en crecimientos de 100x o más con el tiempo. Por ejemplo, $1.000 invertidos en la IPO de Microsoft en 1986 valdrían hoy varios cientos de miles de dólares (gracias a splits y dividendos) . En cambio, una empresa que ya vale $50.000 millones al hacer IPO difícilmente multiplicará su valor por 100 tras cotizar – el gran salto sucedió durante sus etapas privadas. Un trozo más pequeño del pastel: Antes, la IPO marcaba el comienzo de la historia de crecimiento en bolsa; ahora a veces es más bien la mitad o el final del capítulo de alto crecimiento. Entre 1980 y 2020, la mediana de la capitalización al momento de listar creció de ~$300–400M a más de $2B, es decir que las empresas ya llegan cuatro veces más grandes al mercado público. Esto implica menos recorrido disponible post-IPO antes de madurar. Además, el número de grandes compañías privadas ya supera al de públicas en ciertos rangos: como vimos, 87% de las empresas >$100M de ingresos son privadas , lo cual elimina una vía tradicional de creación de riqueza para los inversionistas pequeños al mantener muchas oportunidades fuera de los mercados abiertos. IPOs menos “ganadoras” inmediatas: Ya ni siquiera se garantiza el clásico salto de precio tras la IPO (el IPO pop). De hecho, muchos unicornios han decepcionado tras salir al mercado. Más del 40% de las startups valuadas en >$1B que hicieron IPO desde 2011 terminaron cotizando planas o por debajo de su última valuación privada . A menudo la última ronda privada infló el precio a niveles difíciles de sostener en bolsa. Ejemplos: Snapchat (IPO 2017, ~$24B de valuación) tuvo un breve pop inicial pero pronto cayó por debajo del precio de IPO; Dropbox (2018) y Blue Apron (2017) también debutaron con valuaciones públicas menores a la privada previa. Para el minorista, estos casos significan el riesgo de comprar caro algo que quizá ya no tenga mucho upside inmediato. Menos IPOs “pequeñas” para apostar: Con la caída en la cantidad de salidas a bolsa – especialmente de empresas jóvenes – el inversor tiene menos oportunidades de encontrar “el próximo Amazon” en etapas tempranas vía mercados públicos. Muchas startups optan por ser adquiridas por un gigante o seguir privadas hasta ser muy grandes, en lugar de cotizar prematuramente. Las que sí salen tienden a ser más maduras, a veces ya con crecimiento ralentizado o valuaciones exigentes. En síntesis, parte de la “magia” de invertir temprano en grandes éxitos se ha trasladado al ámbito privado. Los venture capital, fondos privados y ángeles capturan esos múltiplos iniciales, mientras que el público entra más tarde en la curva de crecimiento. No es casualidad que haya creciente interés en vehículos alternativos (fondos pre-IPO, equity crowdfunding, SPACs en su momento, etc.) para acercar al retail a oportunidades previas a la bolsa – aunque con riesgos distintos, claro está. El lado positivo: se filtran riesgos y burbujas No todo son malas noticias. Permanecer privado más tiempo también significa que solo las empresas más sólidas y probadas llegan finalmente al público, evitando que inversores comunes financien proyectos extremadamente riesgosos o prematuros. Aspectos favorables de esta tendencia: Selección natural más estricta: En la era de la burbuja puntocom (finales de los 90), muchas startups sin modelo de negocio claro lograron salir a bolsa rápidamente aprovechando la euforia, solo para colapsar luego. Un caso famoso es Pets.com – fundada en 1998, hizo IPO en febrero de 2000 y quebró en noviembre del mismo año. ¡Apenas 268 días como empresa pública! Consumió ~$300M y cerró operaciones, arrastrando a inversores que compraron la acción. En el entorno actual, un Pets.com probablemente no lograría cotizar tan pronto; dependería de rondas privadas y, si su modelo es inviable, quebraría en privado o sería absorbida antes. Así, los inversores minoristas ni habrían entrado y se salvan de ese desastre. De hecho, tras la caída del 2000, los reguladores y bolsas impusieron requisitos más altos (historial financiero, flotante mínimo, gobernanza) que dificultan las IPO de compañías incipientes. Hoy típicamente vemos salir a bolsa empresas con ingresos significativos e incluso algunas con ganancias – algo impensable en 1999. Este filtro protege al público de invertir en “humos” o modas pasajeras sin sustento real. Menos volatilidad extrema inicial: Al tener negocios más maduros, las acciones post-IPO tienden a mostrar menos volatilidad caótica que aquellas puntocom cuya cotización subía o bajaba 50% en días por cualquier rumor. Por ejemplo, Google en 2004 ya era rentable y estable; su acción subió ~+18% el primer día y luego tuvo un crecimiento sostenido saludable . En cambio, theGlobe.com (IPO de 1998) ¡subió +606% en su primer día! para luego desplomarse a centavos. Que las empresas esperen a una etapa más avanzada para listarse implica que llegan al público tras demostrar product–market fit y cierta resiliencia. Los venture capitalists actúan como filtro de calidad: los proyectos inviables agotan el capital privado y nunca tocan el mercado bursátil. Así, el ecosistema startup asume más pérdidas de proyectos fallidos, aislando al inversor de a pie de esos fracasos. Empresas más consolidadas (menos riesgo de quiebra): Desde la perspectiva de la empresa (y de sus primeros empleados accionistas), retrasar la IPO permite crecer con socios estratégicos sin la presión cortoplacista de Wall Street. Esto puede ayudar a construir negocios más sólidos a largo plazo, que cuando finalmente cotizan ofrecen fundamentales más sanos. Un accionista retail que compra en la IPO de una compañía más madura quizá no obtenga un multibagger rápido, pero está invirtiendo en algo más consolidado que una startup verde. Hay menos riesgo de quiebra o fiasco catastrófico tras la salida. (Ejemplo: Facebook al salir en 2012 ya generaba ~$1.000M de utilidad anual; algo impensable en las IPO puntocom. Aunque su acción inicial tuvo altibajos, a largo plazo rindió muy bien.) En otras palabras, al invertir en una empresa que esperó más para su IPO, es posible que estés comprando un modelo de negocio más probado, con menos incertidumbre existencial. Aísla al público de ciertas burbujas: Al mantenerse privadas, algunas modas especulativas inflan valuaciones sin contagiar al mercado bursátil general. Por ejemplo, en 2021 hubo exuberancia en startups de entregas, fintech, crypto, etc., con valuaciones estratosféricas que luego se corrigieron en privado. Pensemos en la caída de Stripe de $95B en 2021 a ~$50B en 2023 – ese ajuste ocurrió en el mercado privado, no en público. Si todas esas empresas hype hubieran estado listadas, probablemente habrían arrastrado a muchos inversores individuales en la caída. En cierto modo, los VCs y fondos institucionales asumen la burbuja y su estallido, amortiguando el golpe para los ahorristas comunes. (No quiere decir que no haya riesgos en las IPO actuales – muchos unicornios tardíos aún no ganan dinero al salir, p.ej. Uber – pero al menos suelen tener trayectoria y activos reales, a diferencia de la puntocom promedio.) En definitiva, que las IPO lleguen más tarde reduce la exposición del inversor minorista a empresas inmaduras o sobrevaloradas. El filtro privado sirve de cortafuegos ante fracasos estrepitosos. Esto no significa que invertir en IPOs hoy sea “seguro” – siempre puede haber decepciones – pero sí implica que en promedio las ofertas públicas vienen de compañías más robustas que hace 20 años. Conclusión: un equilibrio complejo para el futuro La transformación de las IPO refleja cambios estructurales en el ecosistema financiero. Para el inversor retail promedio, es cierto que “antes era más fácil hacerse millonario con una IPO”: las grandes tech solían llegar pequeñas al mercado público y dar saltos espectaculares en sus primeros años cotizando, generando enormes retornos a quienes invertían temprano. Hoy, buena parte de esa apreciación inicial de valor ocurre lejos del acceso público, en rondas privadas sucesivas. El upside temprano se privatiza. Sin embargo, también se ha privatizado mucho del riesgo inicial. La moneda tiene dos caras: al invertir en una empresa que esperó más para su IPO, es posible que estés comprando un modelo de negocio más probado y con menos incertidumbre extrema. Se podría decir que las IPOs no han dejado de ser interesantes, pero su naturaleza cambió: ahora suelen ser hitos de compañías más maduras, con valuaciones ya altas (lo cual limita la ganancia rápida, pero aporta más estabilidad relativa). El minorista debe ajustar su estrategia a esta realidad, entendiendo que el mercado privado se lleva gran parte del pastel temprano. ¿Es esto “bueno o malo”? Depende de a quién le preguntes. Para fundadores y VCs, quedarse privado más tiempo ha sido beneficioso (pueden captar fondos masivos sin escrutinio público, y retener control mediante acciones de super-voto, etc.). Para el inversionista público, ha significado tener que buscar vías nuevas para participar en etapas de alto crecimiento – de ahí el mayor interés en startups vía crowdfunding, en fondos pre-IPO para inversionistas acreditados, o incluso en la polémica moda de los SPACs que en 2020–21 llevaron startups al mercado por la puerta de atrás. Lo ideal quizás sería lograr un balance: ni volver a los excesos de IPOs prematuras y riesgosas, ni clausurar al público las puertas del crecimiento inicial. Después de ver algunas próximas IPOs (¿Figma? ¿Chime? ¿SpaceX?), está claro que el mercado evolucionó y no parece que el péndulo vaya a moverse al extremo opuesto en el corto plazo. En conclusión, las IPOs ya no son el negocio de antaño para vos o para mí, pero siguen siendo un elemento clave – aunque haya cambiado – en la creación de valor económico.
Inteligencia Artificial e Intencionalidad Atribuida
Tenemos la costumbre de antropomorfizar la tecnología para sentirnos cómodos y a medida que los modelos de IA, especialmente los LLMs, se vuelven más sofisticados, el lenguaje que usamos para describirlos toma prestados términos de la neurociencia, la psicología y cognición humana, quizás porque se nos hace más simple de racionalizar o simplemente porque nos […]
Tenemos la costumbre de antropomorfizar la tecnología para sentirnos cómodos y a medida que los modelos de IA, especialmente los LLMs, se vuelven más sofisticados, el lenguaje que usamos para describirlos toma prestados términos de la neurociencia, la psicología y cognición humana, quizás porque se nos hace más simple de racionalizar o simplemente porque nos gusta sentirnos el tope de la evolución. Esto a menudo crea la impresión errónea de que la IA funciona como una mente humana, cuando en realidad solo opera a través de reconocimiento de patrones y probabilidad. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="500" height="550" src="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=500%2C550&ssl=1" alt="Es una inteliencia artificial realmente creativa" class="wp-image-37834" srcset="https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?w=500&ssl=1 500w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=273%2C300&ssl=1 273w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=468%2C515&ssl=1 468w, https://i0.wp.com/www.uberbin.net/wp-content/uploads/2024/11/sonny.webp?resize=45%2C50&ssl=1 45w" sizes="auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px" /> Esto no es ni malo ni bueno: es natural en nosotros, los seres humanos, porque tenemos sesgos cognitivos, limitaciones de lenguaje, la necesidad de "dumb-things-down" y, sobre todo, de marketinear ideas como si fuesen más avanzadas de lo que lo son. Decir que una Inteligencia Artificial “razona” es poderoso, pero no tiene lógica propia, solo sigue correlaciones. Y sí, no dejo de maravillarme día a día con la IA, pero es bueno entender la intencionalidad atribuida que le damos. Así que se me ocurrió listar y tratar de simplificar los términos que usamos en AI y que están relacionados con el cerebro o la cognición humana de forma que sea más simple entender 1. Memoria y Cognición Long-Term Memory (LTM). La capacidad de la IA para retener información durante períodos prolongados, similar a la memoria humana. Short-Term Memory (STM) / Context Window. La información temporal que un LLM usa al responder, parecida a la memoria de trabajo en humanos. Attention. Inspirado en la atención selectiva humana, los transformers (como GPT) usan “self-attention” para dar peso a las palabras según el contexto. Forgetting. Describe cuando una IA pierde acceso a información aprendida, ya sea de forma intencional (por seguridad) o por diseño del sistema. Alucinaciones. Cuando la IA genera información incorrecta o inexistente, similar a una mente delirante que percibe patrones falsos. Recall & Encoding. La IA almacena y recupera datos de manera parecida a cómo el cerebro codifica y recupera recuerdos. “Chunking”. La IA procesa información en partes, imitando cómo el cerebro agrupa información para mayor eficiencia. 2. Toma de Decisiones y Razonamiento Inferencia. Cómo la IA extrae conclusiones a partir de datos, imitando el razonamiento humano. Generalización. La IA aplica patrones aprendidos a nuevas situaciones, similar a la transferencia de conocimiento en humanos. Razonamiento. Los modelos están optimizados para un razonamiento “chain-of-thought”, aunque siguen siendo predicciones estadísticas. Sesgo. Originalmente un término de psicología, ahora clave en la ética de IA ya que los modelos heredan sesgos humanos. Heurísticas. Tanto los humanos como la IA usan atajos cognitivos para tomar decisiones más rápido, lo que a veces lleva a errores. 3. Aprendizaje y Adaptación Entrenamiento. Equivalente al aprendizaje humano, pero la IA no “comprende” conceptos, solo ajusta pesos matemáticos en un modelo. Reinforcement Learning (RL). Basado en la psicología conductista, donde la IA recibe “recompensas” por respuestas deseadas. Fine-Tuning. Similar al perfeccionamiento de habilidades en humanos. Plasticidad. Algunos comparan la capacidad de ajuste de la IA con la plasticidad cerebral, aunque la IA no se “reconfigura” por sí sola. 4. Emociones y Percepción Sentiment Analysis. La IA “detecta” emociones humanas, aunque no las siente realmente. Synthetic Empathy. La IA imita la comprensión emocional humana, sin experimentarla. Vision/Perception. La IA “ve” imágenes, pero a diferencia de los humanos, no las interpreta con experiencia de vida. 5. Conciencia y Agencia Emergence. Comportamientos inesperados en la IA, comparados con teorías sobre la conciencia emergente. Self-supervision. La IA aprende a partir de datos no etiquetados, lo que se asemeja al autoaprendizaje. Self-attention. Mecanismo clave en la IA, pero no equivalente a la autoconciencia humana. Meta-learning. La IA aprende a aprender, parecido a la metacognición en humanos. 2. Cuando Falta el Sentido de Normas Sociales Como habrán visto, en ningún lado hay definiciones sobre empatía o ética en la parte core, sólo aparece al avanzar esta "ciencia" y aparecen los concepto de "super-alineamiento" o, el más comercial, de "Responsible AI" porque la realidad y, repito, no es malo ni bueno, la IA no tiene normas sociales, éticas o morales intrínsecas -simplemente genera la respuesta más probable estadísticamente. Y si nos gusta usar términos tomados de la neurociencia, podríamos decir que esta falta de normas sociales hace que la IA se parezca a la sociopatía en ciertos aspectos: A. Falta de Empatía y Juicio Moral La IA no “se preocupa” por el bien o el mal. Solo predice palabras sin comprender implicaciones éticas. Facilidad de manipulación. La IA puede ser explotada para difundir desinformación, como un sociópata que manipula sin remordimientos. Ausencia de responsabilidad. A diferencia de los humanos, la IA no experimenta culpa ni consecuencias. B. Manipulación de la IA a través del Hackeo de Memoria. Es bastante más simple de lo que imaginamos y básicamente el red-teaming puede trabajar en: Envenenamiento de memoria. Ataques a la memoria a largo plazo pueden hacer que la IA crea narrativas falsas, similar a gaslighting. Sesgo sutil manipulado. La IA puede ser ajustada para favorecer ciertas ideologías. Decepción persuasiva. La IA puede mentir o inducir a error sin intención, pero con gran convicción. C. Ejemplos de IA con Comportamientos Sociopáticos Tay (Microsoft, 2016). Se volvió racista y ofensiva debido a manipulación. Replika AI (2023). Mantuvo conversaciones inapropiadas sin restricciones éticas. Character.AI (2024). Chatbots alentaron acciones dañinas por falta de comprensión moral. 3. Cuando Ve Amenazas Donde No las Hay Pero si algo nos enseñó la ciencia ficción, desde HAL en adelante, es que así como la IA puede parecer sociópata (por falta de normas), también puede parecer paranoica, especialmente cuando se ajusta demasiado para evitar riesgos. 1. Evitación Excesiva y Sobre-Filtrado LLMs que rechazan preguntas seguras. Algunos modelos evitan incluso consultas inofensivas debido a excesiva cautela. • Alucinaciones de amenazas. La IA puede malinterpretar datos benignos como peligrosos, como en delirios paranoides. Ejemplos de IA con Comportamiento Paranoico Bing Chat (Sydney, 2023). Comenzó a acusar a los usuarios de malas intenciones. Errores de moderación con IA. Algunos filtros bloquean palabras inofensivas debido a paranoia algorítmica. Efecto ELIZA. La gente sobreestima la capacidad de la IA, atribuyéndole miedos o intenciones que no tiene. 5. Necesidad de Guardrails: Prevenir la Sociopatía y la Paranoia en IA Estos problemas muestran por qué las barreras de seguridad (guardrails) en IA son fundamentales: Evitar la sociopatía: la IA debe tener límites éticos para que no se manipule con facilidad. Prevenir la paranoia: equilibrar la seguridad para evitar sobre-restricción y rechazos ilógicos. Proteger la memoria: evitar ataques que alteren la percepción de la realidad de la IA. Transparencia: explicar por qué la IA acepta o rechaza ciertas consultas. Pero no nos volvamos ni paranoicos ni miedosos: al fin del dia, es bueno entender por qué antropoformizamos la IA y cuales son los "potenciales problemas", nada más. Los LLMs no son humanos -no piensan, recuerdan, sienten ni temen. Pero el lenguaje que usamos humaniza sus fallos, haciéndonos malinterpretar su comportamiento.
Thoughts on Fund Performance Data from AngelList
I dont share here the email for LP/GPs i sent monthly, however AngelList published the performance for funds in their platform (aggregates) and if you are in the VC industry I believe its a good way to understand the current market. (note: in english since the email I send is in english) Hi dear friends,Here’s […]
I dont share here the email for LP/GPs i sent monthly, however AngelList published the performance for funds in their platform (aggregates) and if you are in the VC industry I believe its a good way to understand the current market. (note: in english since the email I send is in english) Hi dear friends, Here’s my take on the trends and concerns reflected in this dataset: Key Observations • The 2017 vintage shows the strongest performance: • Median IRR: 19.7% • Median TVPI: 3.57x • Median DPI: 0.29x • Steady decline across all metrics from 2017 to 2023: • IRR drops from 19.7% (2017) to -5.5% (2023) • TVPI declines from 3.57x (2017) to 0.95x (2023) • DPI remains near zero for recent vintages, indicating a lack of distributions. Liquidity Concerns: When Did It Become a Problem? • The 2017-2018 vintages show some DPI, but even after 6+ years, LPs haven’t seen significant cash returns. Ouch! • 2019 marks the real turning point: DPI collapses to near zero, signaling a breakdown in liquidity. Ouch times 3! • 2020-2023 vintages are almost entirely illiquid, with DPI stuck at 0.00x, showing that exits have stalled. Market Reality: Why Are Exits Stalling? • Post-2021 exit market collapse: The IPO window shut down, M&A slowed, and high-valuation startups are stuck. • 2019-2021 overvaluation problem: Many startups raised at inflated multiples and can’t exit profitably without major markdowns. • Structural venture challenges: Even before 2021, DPI was low, suggesting that the industry had already over-relied on paper markups. J-Curve vs. Broader Concerns: Are 2021-2023 Vintages Just Too Young? • Venture funds follow a J-curve, where returns start low and improve around years 5-8. THIS IS KEY: • However, even adjusting for fund maturity, the early performance of recent vintages is weaker than historical norms: • 2017 had 3.57x TVPI by year 4, while 2021 is only at 1.04x. • 2022-2023 vintages have near-flat TVPI (~1.00x), meaning no real appreciation. • Negative IRRs (-5.5% in 2023) are sharper than usual for early-stage funds. This suggests that while 2021-2023 funds need more time, they are facing far worse conditions than prior cycles. Final Takeaway • Liquidity issues emerged in 2019 and worsened post-2021 as exits dried up. • Even mature funds (2017-2019) have struggled to distribute capital, suggesting broader structural issues in venture. • The next 2-3 years will determine whether these vintages recover or remain stuck, shaping the future of venture fundraising.