Porque le va tan bien a Alphabet y META: anunciantes y de quien es el problema

Llevamos años señalando más que denunciando el oligopolio en que se ha convertido el mercado publicitario en Internet, un mercado que solo en los US alcanzó los 300.000 m US$ el pasado 2025 

Al respecto y no hace tanto, cuando comenzó esta etapa IA-orientada o AI-First, algunos empezaron a ver un punto de fuga, no se si de disrupción, en la utilización de modelos de IA que abaratasen e hicieran mucho más sencillo anunciarse (algo que ya hacia la publicidad programatica) y crear anuncios

Bueno, quiza sea un poco prematuro para señalar una tendencia pero lo cierto es que a los lideres de la publicidad digital no es que les vaya peor con la IA como supuesta competidora es que les va mejor que nunca. Alphabet acaba de anunciar que este primer trimestre ha ingresado (revenues) +109.000 m US$ y META +56.000 m US$ (un 33% más que el año pasado!) 

¿Eso significa que las plataformas de IA no son competidoras (serias) de momento?, en parte si, porque tampoco es un mercado sobre el que se hayan desplegado al 100% (la suscripcion de momento es mejor), pero sobre todo quiere decir algo nada inesperado: 

que la IA es una herramienta que puede pertenecer al menos inicialmente a un grupo de empresas (léase OpenAI) pero su rentabilidad económica depende de quien le saca más valor al emplearla, por eso tanto Alphabet como META estan siendo early adopters de como integrar IA para escalar su ya de por si engrasado negocio publicitario 

Que la IA iba a "democratizar" el acceso a muchos anunciantes pequeños (y no tan) era uno de esos pronosticos ya descontados, pero que esto se tradujera en algo real es algo que hasta ahora no habiamos visto

La integración de IA en las plataformas publicitarias de Alphabet y META ha significado un paso más alla de la publicidad programatica (machine based buying) ya que no solo permite crear sus propios anuncios, seleccionar el tipo de audiencia (entiendo que con mayor precisión) y medir los resultados (+ conversiones o no?) 

En esencia, la IA esta ofreciendo a los anunciantes un matching más ajustado a quien realmente les comprarian (buyer persona), ya que los modelos LLM son mejores que los humanos a la hora de asimilar cantidades ingentes de datos de personas, perfiles y mercados, lo que se esta traduciendo en anuncios que no son mejores que los actuales pero que si impactan más al que los ve, que sin rodeos es lo que le importa al anunciante 

Con todo, yo señalaria que el factor de los factores en esta integración de la IA en la publicidad es que ha simplificado los procesos, automatizando partes que antes o las hacia un humano o seguian procesos demasiado rigidos que demandaban información que muchas veces no se poseia del todo (como por ejemplo el target) 

Hoy por hoy una empresa que quiera anunciarse en estas plataformas ni siquiera tiene que teclear a que segmento quiere dirigir el anuncio, ya que la IA le recomienda quien es el potencial comprador de sus productos, entiendo que mejor que lo hace el propio anunciante 

Nótese que la IA sigue la misma direccion que vimos en las interfaces de las PC desde los años 80´s, cada vez más sencillo para el usuario y cada vez más complejo para el sistema tecnologico que lo respalda y que el usuario no ve (o no le importa) 

En esta foto fija de apenas 4 años el mercado esta premiando a los colosos tech que poseen productos, herramientas e  infraestructura propias y un alcance (casi) global y aunque en teoria la IA llega todos esta por ver si esta etapa no va a seguir perpetuando la concentración del mercado (winners take almost all) 

Pantallas en clase: el (sensato) debate de la marcha atras

Hay entusiasmo ( y justificado) con todo el ruido y la furia que ha desatado la IA en (casi) todo el mundo y en (casi) todos los ámbitos pero hay algo en lo que (casi) todos estamos de acuerdo, el modelo educativo no ha funcionado antes y no funciona ahora 

Es irracional y probablemente peligroso iniciar el debate de si IA si o no en clase, sin tener resuelto si la introducción de pantallas en clase (léase computers) ha sido beneficioso o perjudicial para los chavales en edades tempranas 

Como no soy integrista de nada y ademas llevo mas de 3 décadas en este asunto de enseñar hay factores que me resultan comprensibles en esta nueva tendencia de deja el portatil (notebook) en la mochila al menos en algunas clases

Veamos algunos casos poco sospechosos de alineación ideológica , el distrito escolar de Los Angeles (California!), que atiende a medio millon de estudiantes, ha decidido poner freno a las pantallas en todos los niveles escolares y con total prohibición en los de Primer Grado (niños entre 6 y 7 años) , y esto a 400 millas de Silicon Valley! 

Suecia, pais paradigma para muchos, ha decidido tambien pararse a pensar si los chavales no aprenden mejor con el lapiz y el papel y empezar a moderar el modelo que adoptaron a principios de este siglo de (casi) todo en pantalla 

Los nuevos vientos suecos vienen tras la caida en sus resultados en pruebas como PISA donde Suecia no esta mal, pero ya no esta en el top de hace unos años, que como sabemos se ha escorado hacia Asia y un poco hacia el Este de Europa que mantuvieron sistemas educativos no se si solidos pero si coherentes con el esfuerzo del alumno 

El caso sueco es muy significativo por que Suecia ha sido pionero en casi todo, y lleva más de 20 años reales perseverando en la apuesta por las pantallas en las aulas.....finalmente la Comunidad de Madrid en España cuyo sistema educativo acoge a más de 1 millon de alumnos, decidió que este curso 2025-26 limitaria el uso de pantallas en infantil y primaria y en secundaria (la high school en US) serán los propios centros los que decidan 

¿Punto en común? el replanteamiento de si el digital first deberia ser cuestionado de algun modo, aun reconociendo la realidad rotunda de un mercado-sociedad tecno-orientado (con resultados dispares claro!) 

¿Y ahora que? es moderno volver al libro de papel etc? . Lo que si sabemos es que enterrar un modelo de aprendizaje antes de estar seguros que el que lo reemplaza funciona mejor, fue algo precipitado fruto del entusiasmo tecnologico de los primeros años Internet (mid 90´s) y con razones de peso como el negocio cautivo sobre los libros de texto

Es evidente que sacar las pantallas (término que no me gusta nada!) de las aulas del todo es imposible y que no hay nadie que defienda aprender como hace 40 años , ahora bien si parece sensato (la visión sueca) sentar las bases de como aprender en edades tempranas antes de lanzarse al goloso fluido de unos dispositivos conectados a todo que generan esos efectos colaterales que llamamos distracciones (situate con 10 años y piensa que grado de atracción te causaria un slop de clips de TikTok frente a una clase de cualquier materia) 

Las innovaciones (casi) nunca son lineales mas bien son como ruedas dentadas con marcha atras incluida, y aunque en cualquier sector esto se puede corregir con salidas y entradas de nuevos players,  en la educación estas caidas y subidas pueden dejar tocado a generaciones enteras sin base para entender y asimilar a lo que acceden ....

Del paradigma Internet al paradigma IA: producción a coste cero

El impacto de Internet ha sido demasiado grande y profundo y creeme que todavia lo estamos evaluando (no necesariamente valorando) pero hay algo que si sabemos con certeza del antiguo mercado de los medios: 

Internet abarató la distribución, dejando con vida pero fuera de juego a medios como la TV o las ex-discograficas por citar solo dos, lo que se tradujo en que cualquier chaval podia y puede subir cualquier video a un medio como YouTube y alcanzar un potencial reach global 

Salto al actual IA-periodo 2022-2026 y estamos viendo en directo, pero no a camara lenta, que lo que antes era barato ahora es lo más caro y vicerversa: es decir la producción-creación de contenidos (el palabro que encapsula todos los formatos) con IA es ahora lo más barato (tendiendo peligrosamente al coste cero) y la distribución, entendida ahora como no solo llegar (reach) sino que alguien te preste (algo de) atención es lo más dificil y costoso 

Pero, como los analistas de mercado y los papers sesudos sobre la industria del ocio y el marketing son mucho más lentos (basicamente son reactivos) que los propios actores de la industria, aparecen ofertas que se adaptan rapidamente al cambio de paradigma

Una de estas es el clipping esa estrategia de marketing que consiste en trocear contenidos más largos (basicamente videos) para obtener esos 2 segundos de atención/fijación que hace que te pares cuando haces scrolling, en una definición más que brillante de Fujiwara uno de los nuevos winners de este mercado nicho de los clippers 

Trocear contenido en algo más temporalmente digerible (aka corto) no es novedoso ni innovador (nótese el matiz) pero si lo es tener la intuición de cuales son los segundos valiosos desde el punto de vista de la atención, saber donde publicarlo (en que redes), ser el primero en hacerlo antes de la inundación de cortos todos iguales, y pulverizar los costes del CPM practicamente a centavos 

Esto último es lo que ha dejado literalmente perplejo a algunos medios sociales acostumbrados a tarifas de hasta 30 dolares por cada mil visualizaciones, que se tienen que enfrentar ahora a clippers (los que publican los clips) que te logran un millon de visualizaciones por 100 dolares

Oh god!  ya me parecia a mi que el marketing digital llevaba demasiado tiempo anclado en esa cadena de valor de los medios sociales como agregadores (Thompson) con modelo de plataforma y un CPM más barato que los medios antes llamados convencionales, pero sin apenas margen para nuevos competidores (de hecho hemos vivido en duopoluio mucho tiempo) 

Como siempre la disrupción , tal como la entendia su inventor Christensen, surge inadvertidamente en la parte inferior del mercado: chavales con un portatil (notebook), un servidor en Discord, y una legión distribuida en paises como Filipinas, la India o Serbia que pasandose horas delante de una pantalla captan quien mueve la atención en que medios y publican clips de contenidos que les dan las marcas en Google Drive y aceptan de buena gana pagos periodicos en stable coin como tether (esto es la nube y lo demas...no se) con unos gastos fijos practicamente inexistentes (no headcount) 

Pero la reflexión más importante sobre la IA en este nuevo mercado es que en efecto, los modelos de IA te pueden generar centenares de clips a coste cero, pero....estos modelos (de momento) no saben donde aplicar la tijera, cuales son los segundos que nos conmueven y ahi es donde esta la aportación humana y el bien escaso (so the money) 

Generadores de Personas: ¿el nuevo test de mercado?

Cuando te dispones a lanzar un nuevo producto al mercado los test previos para evaluar el grado de aceptación o rechazo son paso obligado, con el peaje asociado de tiempos más o menos extensos antes del lanzamiento comercial y sobre todo, la ausencia de diversidad de perfiles de consumidores, en un mercado que se parece más a un crisol que a un conjunto homogeno

Por eso, no fue nada extraño que muchas empresas y labs empezaran a emplear modelos LLM para hacer estas simulaciones, no obstante, el problema fue y es que estos modelos (probabilisticos pero casi mágicos en sus limitaciones) hasta ahora nunca han logrado reproducir el abanico diverso de los tipos humanos, donde al aparecer los outlayers no son normalidad estadistica pero casi

Y digo hasta ahora porque un equipo de investigadores de DeepMind ha presentado un nuevo metodo para generar poblaciones sinteticas con un mayor grado de diversidad y en contextos mucho más amplios que hasta ahora

No es un secreto para (casi) nadie que para personalizar más las respuestas de un modelo basta con añadir un perfil concreto al prompt (soy vegetariano o profesor de literatura) y éste aproxima mucho la respuesta, siempre con la limitacion de que ofrece respuestas promedio dentro de este rango de personalidades, es decir no esta mal pero no cubre los matices de muchas micro-personalidades dentro incluso de una categoria 

La propuesta ahora para superar esta limitación es volver a programar el modelo con hasta 25 preguntas generadas por un algoritmo sobre personalidad hasta que los resultados muestren un rango espeficifico de opiniones y actitudes, lo que por supuesto incluye factores tan importantes en algunas investigaciones como el grado de acuerdo o desacuerdo (lease aceptación o rechazo) 

Aparentamente y según los autores de esta investigación estos generadores de personas (el nombre es de por si es retador) aceleran las pruebas de sistemas y productos y son más hábiles a la hora de detectar desviaciones aka outliers

Claro y como era de esperar los propios investogadores advierten que esto se puede utilizar con fines maliciosos para desarrollar bots que impacten más al target o incluso crear campañas de desinformación mucho más granulares que las actuales, por eso recomiendan que estas personalidades sinteticas sean complementadas con participación humana 

Como veis en apenas 4 años de IA para muchos hemos logrado atinar bastante bien en el promedio humano (lo que no deja de ser grato para la mayoria) y ahora el siguiente paso es incluir los extremos y sus matices intermedios para que los modelos se parezcan mucho más a como realmente somos, o sea un paso más sensato y menos marketinero hacia la AGI 

El nuevo marketing IA y la clave Mondelez

Aun reconociendo que el comercio con agentes IA no es todavia una alternativa rentable para los grandes (y pequeños) minoristas, como hemos visto con el caso de Instantcheckout, lo cierto e innegable es que estos intuyen y temen que una parte importante de las visitas a sus webs no seran humanas sino de bots controlados por agentes IA

Esto es al menos lo que le han translado a Mondelez sus socios del retail, con pronosticos como que el 30% de su tráfico web sera de agentes IA en los proximos 2 años!, lo que desde luego no deja de ser una predicción pero como dice la propia Mondelez si ingresas 3500 millones US$ en ecomm no es un dato que puedas olvidar 

Aparentemente la primera respuesta-solución es la enésima transformaciòn del marketing (antes llamado digital) o sea un cambio de las tácticas SEO a las GEO,  que a falta de una definición concreta de momento y tal como reconoce la propia Mondelez consiste en tener una forma efectiva de medir los mismos KPI´s que teniamos en la no finalizada etapa web : visibilidad de tu marca, sentimiento y las citaciones que tienes 

Pero la reflexión más lucida que he leido hasta ahora sobre este nuevo marketing es la cuestión clave que plantea este coloso del CPG : 

tenemos que asegurarnos que podemos transladar lo que las personas piensan de nuestras marcas y cuando lo hacen a lo que la IA piensa cuando estos nos buscan

¿Pensamiento IA? pues no tenenos constancia más alla de su procesamiento de atención probabilistico y algunas tecnicas de búsqueda muy especificas de estos modelos como el Query Fan Out que por ejemplo usa Gemini

¿Entonces al final esto es que nuestra percepción de una marca sea un dato de entrenamiento para los modelos de IA? Es complejo ¿no?

La importancia de 1 millón de empleos tech : fecundación e incentivos

La dependencia tecnológica que tenemos en Europa de potencias como US y crecientemente de China se parece mucho al avejentamiento de la población, se tardan décadas en revertir un proceso asi 

Siempre he creido que la ventaja fundamental de los US frente a Europa es de tipo social-cultural, esto es que la cultura del riesgo esta más asentada en todos los estratos sociales de los US que en Europa, y con esto quiero decir que hay una cierta y extendida creencia en las virtudes del riesgo y una mayoria que aceptan como normal las (altas) recompensas a quien se la juega 

Pero sin duda hay otro factor igual de determinante: la magnitud de las empresas innovadoras del sector tecnologico que inevitablemente enseñan un saber hacer tan valioso a sus empleados que estos tienen la intuición de que fundando su propio negocio les va a a ir mejor que siendo asalariado de una tech importante 

Fijaos, solo sumando el empleo de Apple, Alphabet, Tesla, Microsoft, IBM y Meta tenemos más de 1 millon de empleados con un directo o indirecto acceso a un saber hacer y a una metodologia que porcentualmente aumenta las posibilidades de emprender 

Conard señalaba hace unos meses que mientras Europa habia creado 14 empresas con un valor superior a los 10.000 millones (billions) en los ultimos 50 años, los US por su parte fueron capaces de alumbrar más de 250 compañias cuyo valor supera los 30 billones (trillions) en el mismo periodo (esto es más que todo el PIB de la UE) 

La innovación en IA y su integración en empresas y centros de investigación, puede y podria añadir algo de leapfrogging a Europa, pero hasta que se creen empresas tan grandes con ese efecto multiplicador del talento que se mueve (el matiz es importante) tardaremos décadas 

La paradoja es que en el siglo XIX Europa enseñó al mundo su modelo de Revolución Industrial y fuimos capaces de crear enormes corporaciones verticales con una miriada de pymes (SME) que actuaban de proveedores o directamente llevaban las innovaciones a zonas de la periferia 

Bauer Media (et al) y los despidos : la IA desvela el valor no lo re-crea

La IA se estan convirtiendo en el chivo expiatorio (scapegotat) de casi todos los males en un variopinto ramillete de sectores, entre los cuales claro está el de las publicaciones (antes llamado prensa y revistas) 

No soy el unico ni el primero que señala este fenomeno tan actual, que me recuerda demasiado a los primeros años de Internet sobre browsers de mediados de los 90´s , cuando la viabilidad financiera de los medios impresos fue puesta en cuestiòn principalmente por unos nuevos usuarios que reclamaban algo tan contradictorio como acceso gratis, privacidad y limitada participación publicitaria, mientras el mismo contenido se seguia vendiendo en los kioskos ..

A estas pequeñas alturas del dia despues de ChatGPT el problema es que muchos medios (ahora digitales o digitalizados) no encuentran lectores o visitas porque los chatbots de las empresas de IA , les ofrecen un resumen que a la luz de los datos parece que es más que suficiente para ellos 

Fijaos sino en este último caso del coloso editorial alemán Bauer Media (+150 años en el negocio!) que anuncia que va despedir, amablemente, al 30% de su plantilla que actualmente asciende a 16.000 personas, debido principalmente (pero no unicamente) a que la gente ha dejado de visitar sus websites y leen lo que necesitan o querian en una plataforma de IA 

Veamos esto con algo de perspectiva: nadie en el mundo (nobody in the world) cambia un articulo que le aporta valor (incluido el puro entretenimiento) por un resumen más o menos extenso que elabora un modelo LLM que ademas necesita un prompt algo elaborado del usuario (o sea, un esfuerzo) 

¿Que esta haciendo la IA? pues NO esta robando lectores a nadie, lo que hace es señalar a las editoriales el valor real de lo que venden, ya que si la gente que antes les leia ahora les basta una pastilla procesada estadisticamente (lo más probable), entonces bro el problema es que lo que vendias no tenia mucho valor o ese valor se puede minimizar en una escala reducida (que paradoja los modelos de difusión latente operan igual!) 

¿No estabamos de acuerdo que la atención era el nuevo recurso escaso y por tanto deseable (me encanta como lo cuenta Thompson) y la IA actual no significa más canales, más oferta y más fragmentación ? 

Los factores de analisis estan todos ahi, y de momento las herramientas que teniamos para Internet nos valen de sobra para esta potencial disrupcion de la IA...

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?