Solopreneur y agentes IA: el peligro no es el caso es el paradigma

Los agentes IA esta ya en un pico de escalada comunicativa como la nueva ola de innovaciones IA que aparentemente van a cambiar la faz y el interfaz del mundo como no conocimos hasta ahora (una forma de surfear sobre las ideas de Kurzweil) 

El argumento de venta de estos agentes IA (incluido los de código abierto) es que no hay que tutorizarles tanto como los chatbots o los asistentes que hemos visto hasta ahora, lo que significa que toman (muchas) decisiones y son capaces de encargarse y completar tareas por si mismos 

El caso es que algunos, como siempre aislados pero bien comunicados, han recogido este argumentario y lo intentan adoptar como paradigma: es decir para que diantres necesitamos empleados si un agente puede hacer digamos el 80% de las tareas y el 20% restante lo puede realizar el propio solo emprendedor (solopreneur) 

Este es el caso de Polsia una startup fundada y operada por una sola persona que mostrando y demostrando unos ingresos anuales recurrentes por suscriptores de 6m US$ en apenas 4 meses se ha convertido en ese sujeto a imitar por la tribu similar

Algunas consideraciones antes de echar las campanas al vuelo: 

Es imposible que no haya un caso de éxito en cualquier cambio de etapa, por eso que surjan empresas de uno solo que con un agente IA son capaces de ingresar y no morir en el intento esta dentro de la normalidad

Pero segundo y más temido por mi: que te vaya bien a ti solo o que haya actualmente una nano-mania por los agentes IA no me altera ni molesta en absoluto (algo asi como la personalización pasa del cliente al emprendedor)

Pero...tratar de convertir esto en tendencia y paradigma me parece que tiene mucho más peligro del que el propio Ben Cera-  fundador de Polsia- puede imaginar: 

Si como dice Cera las empresas que no esten automatizadas (por agentes IA) al 80% no podran competir-sobrevivir frente a las que si, esto desencadenaria una reacción mucho más perversa y es que ningun gobierno del mundo se va quedar de brazos cruzados ante esto y NO TE QUEPA duda que contrataran funcionarios (empleados estatales) que ahogaran en impuestos a los solopreneurs no solo exitosos (en España conocemos algo este fenomeno!) 

Sacar conclusiones a partir de estadisticamente marginales casos de estudio es otra de las enfermedades posmodernas ....

Y al final sensatez: ya esta aqui el primer (gran) film IA-asistido

Y en efecto esto era un asunto de aguantar las primeras reacciones contra la IA y luego ponerse a trabajar con la nueva herramienta para ver que y como se puede hacer eso que llamamos cine con IA 

Bitcoin: Killing Satoshi no es el primer film creado con IA, de hecho este hito esta algo disputado, pero si se puede decir que es primer film asistido con IA producido por una productora vamos a llamarla convencional como es Acme AI & FX (entre otras produjo Fast & Furious 6) 

El caso es que trabajar con IA en cine se parece de momento mucho a las rutinas de siempre con guionistas, directores de fotografia, director y actores! de hecho esta pelicula cuenta con el oscarizado Casey Affleck , si el hermano del tambien actor Ben Affleck  y fundador de Interpositive uno de las primeras y exitosas (la compro Netflix!) startups que emplea IA en cine 

El resultado de emplear IA en Bitcoin: killing Satoshi es que los costes se ha reducido manteniendo los estandares de calidad de producción al mismo nivel que las produccciones Hollywood. La estimación es que producir esta pelicula ha reducido el presupuesto un 77% , ya que aunque no reconocido por la productora el coste no pasa de 70 millones US$ cuando una pelicula de estas caracteristicas (medio indie) no suele bajar de los 300 millones

¿Y como han reducido el coste? pues optimizando recursos, lo que quiere decir que alli donde la IA lo puede hacer no se contrató a nadie y nada más. Por ejemplo, como la IA empleada (no citada pero no dificil de imaginar) puede generar los escenarios pues no se han encargado decorados ni han sido necesarios rodajes en paises distantes, todo se rodó en un solo set consistente en un almacen con paredes forradas de gris que posteriorme la IA se encarga de rellenar con imagen, o sea algo semejante a lo que lleva décadas haciendo el Chroma-Key en las TV´s

Tampoco se necesitaron técnicos en iluminacion y los actores hicieron sus actuaciones en apenas 3 semanas, lo que llevó la mayor parte del tiempo fue el proceso de posproduccion (30 semanas), lo que señala el nuevo balance del tiempo en este tipo de producciones (1 semana de rodaje por 10 de posproducción) 

A la espera de ver el resultado final, no creo que este film tenga otro mérito que ser el primero donde el sentido comun se ha impuesto en la industria y la IA se integra como herramienta para abaratar procesos eliminando roles y aportando otros (por ejemplo artistas IA) 

Tokenmaxxing, pensamiento Silicon Valley e incentivos iniciales

Siempre he pensado que el Silicon Valley vende más ideas que productos, algo que por más dinero que se ha invertido en crear hubs similares en distintas partes del mundo no se ha podido lograr 

Como en la anteriores sub-etapas que hemos visto estos últimos 30 años, cada una adopta y exporta sus propios memes que criticados o amados van conformando esas capas que al final cimentan una cierta cultura social (o sea, económica) 

Bueno, de la factoria de ideas del Silicon nos llega ahora el concepto de Tokenmaxxing, palabra ensanblada que se refiere a la cantidad de tokens que un empleado/equipo de trabajo ha empleado (quemado en la jerga tech) en un periodo de tiempo concreto 

El salto a esta cierta viralidad que alcanzan estas cosas se dio cuando un ingeniero de Meta creó un ranking de empleados en función de la cantidad de tokens que habian usado y aunque el ranking fue eliminado por razones (casi) obvias de discreccion, lo cierto es que esta micro-cultura de productividad dio el salto fuera del sector tech

Por eso y con una cierta sorpresa VISA, la multinacional de los pagos, anunciaba que sus 34.000 empleados habian utilizado +2 billones (trillion) de tokens en febrero, una consecuencia (casi) logica teniendo que en cuenta que el 89% de su plantilla usa IA para alguna tarea de su trabajo 

Antes de reducir a chorrada el tokenmaxxing vamos a analizar algunos factores en liza: 

Lo primero y más importante que hay que tener en cuenta es que las empresas y sobre todo las públicas (o sea, cotizadas en bolsa) tienen una gran presión de sus inversores por demostrar ahora que son más IA que nadie o al menos que son IA-first 

Y no es que la mayoria de los inversores seran gurus de la innovación con IA, pero si saben que hay una relación entre el uso expandido de la IA y la productividad y como comprendereis esto si son palabras mayores, porque significa menores costes y más produccion (lo que no siempre implica más ingresos) 

Lo segundo es que el tokenmaxxing se puede entender como una propuesta de gamificacion cuyo objetivo obvio es una mayor y más rapida adopción por los empleados de las herramientas IA a su disposición, o sea algo que hemos vivido en todas las etapas anteriores con el software empresarial 

Lo tercero es que una cosa es quemar tokens y otra muy distinta es hacer algo util y vendible (que palabra tan clarificadora!) con esos tokens, analisis nada original y extensamente compartido que no obstante alguno pierde momentaneamente de vista 

Y hay una cuarta lectura muy contemporenea, las empresas tienen razones para pensar que la IA es mucho más que la nueva oferta del oligopolio tech y aunque son conscientes de las velocidades de adopción y el tiempo que suele lleva la regeneración de la cultura corporativa, estan incentivando que sus empleados les digan que se puede hacer con la IA recompensandolos con incentivos (la estrategia de siempre) a aquellos destacados y de momento no penalizando a los ausentes de la IA 

Donde está el valor y que automatizamos : la clave IA

La IA es probablemente un hito socioeconomico semejante a la adopción de Internet pero hay que recordar que los hitos tienen un tiempo de despliegue y asimilación que no se corresponde con el  calendario programado de novedades y lanzamientos de las empresas ni con la voluntad de los gobiernos

La histórica consultora Gallup ha realizado una encuestra, otra más, realizada a +23.000 empleados en los US donde se concluye que aunque la adopción y el uso esporadico e individual de la IA ha aumentado hasta la mitad (50%) , lo cierto es que la manera de trabajar en las empresas apenas han variado

Claro es más facil adoptar una nueva tecnologia de manera indivisual , los early adopters de Rogers, que reimaginar por completo como se trabaja en una organización, algo que sin encuesta alguna de por medio un modelo LLM nos podia haber enseñado 

Lo que sorprende es que a pesar de lo poco realmente que han cambiado las cosas, entre los efectivamente empleados si ha cundido el miedo a ser sustituido por una IA , algo que ve muy probable el 18% de los empleados en la macro-encuesta de Gallup, y este porcentaje es aun mayor (del 23%) en empresas que han adoptado de manera oficial (politica de empresa) la IA como herramienta de trabajo (o sea, explicame porque no usas IA) 

¿Alguien se ha parado a pensar por un momento que una cosa es que una empresa automatice una tarea (insisto no un trabajo) y otra muy distinta si lo que estas automatizando es realmente lo que aporta valor añadido a esa organización ?

Y es que menudo de lo que carecemos, al menos en las grandes empresas, es de un analisis sensato de que tareas extraemos más valor (de todas extraemos algo no? pero no lo mismo), antes de adoptar no solo la IA sino cualquier tecnologia 

La cadena de valor en esta etapa IA-orientada sigue teniendo el mismo valor que siempre, pero esta vez su comprensión es obligatoria para (casi) todos, porque ahi es donde esta la clave de las expansiones de contrataciones o de las reducciones (que casi nunca son por la IA) 

La IA terminará alterando como se trabaja e incluso la aportación de valor en algunos sectores (el entretenimiento es un fuerte candidato)  pero en otros se limitará (lo que no es poco!) a señalar de donde se extrae ese valor y ahi es donde estará la verdadera revolución industrial : redimensión de sectores y especialización laboral, esto es, la misma tendencia que vivimos en el siglo XIX

Agentes de aprendizaje personalizados: DeepTutor bien, pero ¿ y el contexto?

Los agentes de IA son una parte de la busqueda de un mercado y una utilidad concreta y no solapada con lo que ya hay (y funciona), y dentro de esta ola esta claro los agentes de aprendizaje 

Hace ahora dos años que Google intuyó este nicho de mercado con NotebookLM y en enero de este año apareció un agente desarrollado por la Universidad de Honk Kong llamado DeepTutor con dos ventajas evidentes: es código abierto y funciona localmente en tu computadora 

No es un momento Deepseek pero leyendo las reseñas de este DeepTutor parece que casi, ya que permite un itinerario personalizado de estudio y aprendizaje basado en las propias fuentes que tiene el usuario, lo que pueden ser apuntes de clase, articulos en pdf, capitulos de libros y esa miscelanea de materiales (video, audio) que ahora acompaña todos los niveles de estudio

En efecto, parece que la disponibilidad gratuita y crecientemente sencilla de agentes de aprendizaje locales es un palanca para muchos de los que sin ayuda no pueden completar una asignatura o superar un examen y como dice el propio Varsavsky no se pueden permitir un profesor particular que sigue siendo la mejor opción 

Como llevo algo mas de 30 años en esta actividad social de la enseñanza , hay un factor que me parece que o no se tiene en cuenta o se analiza poco: 

la mayor parte de las clases, hablo desde la universidad, considero que son sesiones de autoayuda para motivar a unos estudiantes que hace +30 años tienen (casi) todo en su pantalla y que ahora realizan todo más facilmente (a veces a hurtadillas) con esa empaquetadora de conocimiento probabilistico que son los modelos LLM y sus chatbots diseñados para no defraudar (delusional spiral) 

Creo que estas 3 décadas algo hemos aprendido de acercar todo a todos (siempre con el casi):

ni aumentó el nivel ni aumentaron las ganas de los no motivados a aprender más. Eso si, los pre-motivados corren como cohetes y la distancia con el resto se incrementó aun más , lo que no deja de ser una de las contudentes paradojas de esta epoca: igualdad de acceso si o puede, pero igualdad de resultados y objetivos olvidate!!!!

Tengo la nada peregrina teoria de viejo profesor que las mayores facilidades actuales de parte de la tecnologia pero tambien de las instituciones educativas, lo que han hecho es dejar con menos excusas a la tribu no motivada o que busca motivaciòn como aquel que navega en el display de series en Netflix esperando que alguna le saque del sopor...

Comercio & agentes IA: ni tan rápido ni tan facil

Entiendo perfectamente porque OpenAI tiene tanta prisa por convencernos de que todo lo que no se haga con IA - o con su plataforma - simplemente se va a volver irrelevante, ya que su pirueta financiera o burn rate (literalmente quemar unos 9000 millones US$ al año) es la mayor que hemos conocido en una startup

El problema es que el mundo y sus transacciones no se inventaron en 2022 y conceptos como el valor de una marca , la confianza del cliente o el rediseño estrategico del comercio entorno a una plataforma central superinteligente que convierta a los minoristas y sus marcas en proveedores no convence y lo más importante, de momento no funciona 

Esta es la razon de que el agente de compras InstantCheckout con apenas 6 meses de vida pliega ahora velas y se reconvierta en agente de recomendación y descubrimiento, segun anunció la propia OpenAI

¿Por que no ha funcionado InstantCheckout? el tiempo. ¿Es pues otra de esas innovaciones que se lanzaron antes de tiempo? no es un si tan rotundo porque la propuesta de encontrar (discovery) y completar el proceso de compra dentro de una única plataforma (IA) tenia y tiene sentido

La cuestión es que para que esto sea una realidad transformadora tienen que darse una serie de condiciones que hasta ahora no se han producido: lo primero , que las marcas que se integraron temprano en InstantCheckout no han obtenido resultados esperados ni deseados (Walmart dice que el porcentaje de conversiones (ventas) dentro de Instant fue 3 veces menor que su Web)

¿Que hacen las personas (aka users) que buscan productos en ChatGPT? pues basicamente echar un vistazo, leer las comparaciones entre productos y luego irse a comprar fueran ya sea en la app del vendedor o en alguna de las plataformas de ecommece que todos conocemos

Soy lo suficentemente viejo como para recordar el temor incial de muchas personas a meter los datos de su tarjeta bancaria en Internet (nuevo medio) alla por los lejanos años 90 y bastantes principios de este siglo. Asi que, como veis el indice temor-confianza sigue inclinandose a favor de las marcas establecidas, que tienen una reputación cultural (que es un factor economico de primer nivel)

Lo que vemos en esta etapa es que las app de marcas dentro de ChatGPT estan funcionando como un eslabon de entrada, donde ésta conserva toda su capacidad de gestión y estrategia (que productos muestro de mi catalogo) y tiende un puente a un nuevo comercio donde la IA estará seguro presente, pero evitando saltarse etapas que sinceramente de momento (casi) nadie pide.

El cine es un negocio ¿y donde no?: India como lab de IA

No se si será un olvido voluntario o un desconocimiento general, pero he leido decenas de articulos y estudios donde se habla con ese entusiasmo que roza la exageración (hype) de la introduccion (de integración algo menos) de IA en empresas concretas y sectores, pero pocos (y buenos) relacionan la IA con la automatización de los últimos 2 siglos 

Me quedó este pensamiento despues de leer este excelente articulo de la resiliente agencia Reuters sobre el uso de IA en la producción cinematografica en India, recordemos la primera potencia en este sector con una producción anual de +2500 peliculas , o sea 5 veces mas que Hollywood! 

¿Que esta pasando?, pues algo previsible, las plataformas de streaming que se comieron los ingresos del cine de taquilla (box office) en US, tambien lo estan haciendo en la India y aunque la cantidad de espectadores sigue siendo impactante (+832 millones en 2025), la tendencia es a decrecer con perdidas de 200 millones de espectadores en 6 años! 

¿Y cual es la reacción de las productoras indias? pues dejarse de remilgos con la IA y emplearla en sustituir procesos costosos y acortar tiempos de producción para aumentar sus margenes, incluso con menos personas en las salas 

La actitud de muchas productoras de cine en India desafia la actitud firewall de Hollywood (al menos hasta ahora) y algunas de ellas como Eros Media se atreven incluso a cambiar los finales de algunas de sus films producidos anteriormente para atraer un nuevo público de esos que pagan por la butaca, algo que en los US seria imposible o poco probable ya que cualquier alteración debe contar con el beneplacito del sindicato de directores DGA

¿Se esta equivocando Hollywood? ¿es anecdotico el uso de IA en India? ..pues en ese eje se mueve la incognita, pero imagina que si en un mercado se dan restricciones y en otro no, al final la inversión ira donde mas eficiencia se logre , y eso es sentido comun y perspectiva historica 

Se puede argumentar que el cine Hollywood tiene ese código cultural universal y es cierto, pero...¿no se podrian hacer Hollywood movies en Bengaluru al igual que se hacen ahora en Canada? y claro, el epilogo: las nuevas generaciones que van al cine o lo redescubren ahora , ¿no podrian crear afinidad por avatares de IA como antes lo tenian sus padres con actores de carne y hueso?