• Amazon y la oportunidad perdida en AI: el dilema del innovador

    Amazon y la oportunidad perdida en AI: el dilema del innovador

    ¿Cómo la empresa de cloud más grande del mundo, la referencia técnica para developers durante más de una década, quedó tercera en la carrera por infraestructura de AI? ¿Al punto de tener que invertir en OpenAI a valores 15 veces superiores que Microsoft, sin ninguna de sus ventajas contractuales? ¿Por qué hasta Google, que tiene todo el stack de AI completo de forma propietaria, invirtió más y mejor en Anthropic que Amazon? ¿Dónde perdió el rumbo AWS?

    Esas preguntas que tenía en la cabeza me quedaron dando vueltas después de leer que Amazon anunciaba una inversión de hasta $50B en OpenAI a un precio altisimo y sin una sola ventaja competitiva. La respuesta no es simple pero tampoco es un misterio y lo importante es el contexto de como Microsoft y Google los dejaron atrás

    MIcrosoft y el su “Peaje Estructural”: Una Cobertura Perfecta

    Para entender el tamaño del problema de Amazon, primero hay que entender qué construyó Microsoft entre 2019 y 2026. Satya Nadella no solo invirtió en OpenAI como una startup prometedora; construyó una posición estructural e inexpugnable en toda la economía de la AI.

    Sam Altman y Satya Nadella...
    Sam Altman y Satya Nadella…
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  • Murder by policy: guerra abierta contra Anthropic

    Murder by policy: guerra abierta contra Anthropic

    Cuando publiqué el post anterior sobre Anthropic y el Departamento de Guerra, el daño parecía mayormente simbólico. Una amenaza sin base legal sólida, una señal política agresiva, pero todavía reversible. Diez días después, la situación cambió y no solo hay perdidas millonarias reales sino… inversores y hasta competidores que empiezan a asustarse.

    A eso sumenle demandas judiciales, declaraciones bajo juramento con números concretos, y un detalle clave: los competidores directos de Anthropic (OpenAI y Google DeepMind) presentaron un amicus brief en la corte apoyando a la empresa que compite contra ellos todos los días.

    Los números bajo juramento

    El CFO de Anthropic, Krishna Rao, declaró ante la corte federal del Distrito Norte de California el 9 de marzo. Bajo pena de perjurio.

    “Si los clientes adoptan una lectura estrecha de la designación (solo afecta contratos directos con el Pentágono), hay cientos de millones de dólares en revenue 2026 en riesgo. Si adoptan la lectura amplia (que hacer cualquier negocio con Anthropic te expone como contratista federal), el impacto podría reducir el revenue total de la empresa en múltiples miles de millones de dólares en 2026.

    ¿Porque es importante el contexto? Anthropic generó $5 mil millones en ventas totales desde que empezó a comercializar en 2023. Gastó más de $10 mil millones en entrenar y servir modelos. Y necesitó levantar más de $60 mil millones en capital externo para operar (porque en frontier AI ninguna empresa puede autofinanciarse todavía, por más revenue que genere).

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  • Los Agentes de AI no siempre defienden tus intereses. Alineacion y oportunidades.

    Los Agentes de AI no siempre defienden tus intereses. Alineacion y oportunidades.

    Pedís baterías, Alexa compra Amazon Basics. No Energizer, la marca que compraste los últimos 10 años en Amazon y cuya historia la plataforma tiene disponible 100%. El sistema sabe lo que preferís, sólo elige ignorarlo porque hay un incentivo económico más fuerte que tu preferencia.

    Eso no es un bug, es diseño. Y lo que viene con los agentes de IA es exactamente el mismo playbook, pero con un poder de ejecución que Alexa no podía ni imaginar.

    El problema no es la tecnología. Es el modelo de negocio.

    Los agentes de IA van a manejar cada vez más decisiones que hoy todavía hacés vos: Reservas de hotel, compras recurrentes, renovación de suscripciones, seguros, gestión de cuentas de servicios y mucho más. El ejemplo de Alexa es de hace años. Lo que se viene es lo mismo con mil veces más poder de ejecución.

    Anthropic, OpenAI y Google no te dicen explícitamente para quién trabajan los agentes cuando hay un conflicto de interés. Y ese conflicto existe desde el momento en que hay un modelo de negocio atrás. [Les recomiendo leer lo que es el Superalineamiento]

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  • La discusión sobre Tokenizacion de activos RWA acaba de cambiar

    La discusión sobre Tokenizacion de activos RWA acaba de cambiar

    La Fed acaba de eliminar el último obstáculo para la adopción institucional de RWA. Se terminó el debate sobre si los activos tokenizados son “demasiado riesgosos” para el balance de un banco. La Reserva Federal (junto con la OCC y la FDIC) acaba de publicar un FAQ clarificador sobre el tratamiento de capital para Tokenized Securities.

    Como alguien que lleva más de 10 años navegando el ecosistema de Real World Assets (RWA), les digo: este es el “momento de claridad” que el mercado institucional estaba esperando.

    ¿Qué significa esto en la práctica?

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  • US contra Anthropic: Murder By Policy

    US contra Anthropic: Murder By Policy

    La semana pasada el Departamento de Guerra de Estados Unidos (antes conocido como Departamento de Defensa, rebautizado por la administración Trump) designó a Anthropic como “riesgo de cadena de suministro para la seguridad nacional”. El mismo rótulo que se le pone a Huawei y el mismo que se reserva históricamente para empresas controladas por adversarios extranjeros.

    Anthropic es una empresa americana. Fue la primera empresa de frontier AI en desplegar modelos en las redes clasificadas del gobierno americano, la primera en hacerlo en los Laboratorios Nacionales, la primera en ofrecer modelos customizados para clientes de seguridad nacional. Tenía un contrato de $200 millones con el Pentágono firmado en julio de 2025. Acaba de participar en un contrato de $100 millones para enjambres de drones manejados con voz en conflictos armados del DoD. Y antes de todo esto, cortó varios cientos de millones de dólares en revenue para no vender a firmas vinculadas al Partido Comunista Chino —incluyendo algunas designadas por el propio Departamento de Guerra como Compañías Militares Chinas.

    Si buscás la lógica, es dificil de encontrar.

    Lo que sí puedo explicar es por qué esto importa, por qué no es tan simple como “Anthropic tiene razón y el gobierno está loco”, y por qué la reacción de OpenAI merece más atención de la que está recibiendo.

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  • Prometheus: Jeff Bezos y su conglomerado de IA en el mundo real

    Prometheus: Jeff Bezos y su conglomerado de IA en el mundo real

    Hay una parte del story de Proyecto Prometheus que no está circulando en la prensa general, y que cambia completamente cómo hay que leer la apuesta de Bezos, no es un “AI Lab” o una empresa de Inteligencia Artificial más realmente.

    Prometheus es un AI lab con $6.2B de funding, enfocado en “physical AI” para manufactura, aerospace, y chips. Eso es lo que cubrió todo el mundo en noviembre. Prometheus también está levantando un holding company separado (con decenas de miles de millones adicionales) para adquirir las empresas industriales que su propia tecnología va a disrumpir.

    Para entenderlo simple; con una mano están construyendo la tecnología que va a destruir un sector más allá de los LLMs, mientras arman el fondo para comprar ese sector mientras está barato; una estrategia de consolidación industrial con AI como weapon of choice.

    Un modelo que ya existe, pero a escala minúscula

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  • El mundo físico: qué viene después de los LLMs

    El mundo físico: qué viene después de los LLMs

    Hay una pregunta que los LLMs no pueden responder: ¿qué pasa si soltás una taza?

    No en el sentido de “escribir un texto sobre física newtoniana”. En el sentido real: simular internamente qué va a ocurrir, planificar cómo atraparla, anticipar la trayectoria. Eso que vos hacés sin pensar, los modelos de lenguaje no lo tienen. Predicen tokens. No simulan causalidad.

    Y esa brecha — entre predecir texto y entender el mundo físico — es donde está la siguiente gran apuesta del campo.

    Lo que los LLMs no tienen

    Cuando vas a agarrar algo, tu cerebro no corre ecuaciones. Tiene un modelo implícito del mundo: sabe que los objetos caen, que el agua fluye, que una silla aguanta tu peso sin que tengas que calcularlo cada vez. Es física intuitiva, incorporada, automática.

    Los LLMs no tienen nada de eso. Son extraordinariamente buenos prediciendo la siguiente palabra dado un contexto, y esa capacidad escaló mucho más de lo que nadie esperaba. Pero no tienen un modelo interno de cómo funciona el mundo físico. Pueden describir física perfectamente. No pueden hacer física.

    Esta limitación no importaba demasiado cuando el uso principal era generación de texto. Importa muchísimo si querés sistemas que interactúen con el mundo real: robots, diseño de ingeniería, simulación industrial.

    Ahí es donde entra la siguiente oleada.

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  • Construir código no es construir un negocio; y ese error borró millones del mercado de SaaS

    Construir código no es construir un negocio; y ese error borró millones del mercado de SaaS

    El reporte de Citrini Research que salió la semana pasada movió mercados. Adobe cayó, Salesforce cayó, DoorDash cayó. Los titulares declararon el fin del SaaS. Y todo basado en… un thought experiment escrito desde la perspectiva hipotética de junio de 2028 donde el desempleo llegó a 10,2% y el S&P cayó 38% desde sus máximos.

    Seamos honestos sobre lo que es esto: un escenario de ciencia ficción con formato de macro memo. Citrini lo aclara en el preface (es un “thought exercise, not a prediction”), pero el mercado leyó los titulares y vendió. Conviene preguntarse si eso fue accidental.

    Hoy, la gente de Citadel Securities respondió con datos reales. Y la diferencia entre los dos documentos es la diferencia entre un escenario que suena coherente y un análisis que es coherente.

    El problema de confundir tecnología con adopción

    El argumento central de Citrini es que la IA va a destruir el empleo white-collar tan rápido que el consumo colapsa, lo cual destruye la economía, lo cual genera una crisis sistémica que hace que el S&P caiga 38%. Todo en dos años.

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  • It’s time to build agents. Pero no donde todos miran.

    It’s time to build agents. Pero no donde todos miran.

    El nuevo estudio de Anthropic sobre uso de agentes en el mundo real tiene un número que domina la conversación: 49,7% de toda la actividad agentica está en software engineering. Casi la mitad. Y la reacción natural es “claro, tiene sentido” (los developers adoptaron Claude Code primero, entienden las herramientas, las usan más). Todo lógico hasta ahí. 

    Excepto que es un caso clásico de survivorship bias. Ves los dominios que sobrevivieron a la fricción de adopción temprana y concluís que ahí está el mercado. Pero los números chicos (finanzas con 3%, salud con 1%, legal con 0,9%) no son evidencia de poco interés, sino la evidencia de alta fricción en mercados que todavía no explotaron. El mejor ejemplo: salud pasó de 3% a ser uno de los sectores de mayor crecimiento en adopción de AI en solo dos años (Menlo Ventures, 2025).

    Repito: Estamos mirando el gráfico antes de que explote.

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  • Freelancers e IA, el mismo modelo de negocio

    Freelancers e IA, el mismo modelo de negocio

    Ya que hablamos de trabajo “desplazado por la IA”: los datos sobre el estado del freelancing muestran que son, efectivamente, el sector más golpeado. Y tiene sentido por razones estructurales que un paper reciente hace muy explícitas.

    Payrolls to Prompts: Firm-Level Evidence on the Substitution of Labor for AI (Ryan Stevens, enero 2026) es posiblemente la primera medición directa a nivel micro de que la IA generativa se está usando como sustituto parcial del trabajo humano.

    La metodología es sólida: usan datos de gasto real de empresas (no job postings, sino pagos efectivos) de una plataforma de gestión de gastos de EE.UU. Siguieron el gasto trimestral desde Q3 2021 hasta Q3 2025 en marketplaces de trabajo online como Upwork y Fiverr, y en los principales proveedores de IA. El evento de corte que usan para medir causalidad es el lanzamiento de ChatGPT en octubre 2022 — lo cual les permite construir un modelo difference-in-differences y no quedarse en correlación.

    El resultado central: una caída de $1 en gasto en trabajo online se asocia con aproximadamente $0,03 de gasto adicional en IA. Lo que implica ahorros de costos de un orden de magnitud, no mejoras marginales.

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  • El impacto real de la IA en el empleo: lo que muestran los datos

    El impacto real de la IA en el empleo: lo que muestran los datos

    Desde que apareció ChatGPT que la idea del impacto de la inteligencia artificial en el trabajo es un péndulo que va desde “vamos a convertirnos en máquinas ultraproductivas con un copiloto” hasta “no necesitaremos más programadores (o abogados, o insertá acá tu profesión)” y muy pocas voces coherentes en el medio. Este estudio es interesante porque analiza con datos qué impacto se está viendo en el mercado laboral y muestra algunas conclusiones que van más allá del hype y el pánico.

    El paper “Canaries in the Coal Mine” de Stanford usa datos administrativos de ADP (la empresa de nóminas más grande de EEUU) para trackear qué está pasando realmente con el empleo desde que ChatGPT explotó a fines de 2022. La muestra es enorme: millones de trabajadores cada mes, con información hasta septiembre 2025.

    Los cuatro hallazgos clave

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  • Anthropic levantó $30.000 millones y tiene perfecto sentido

    Anthropic levantó $30.000 millones y tiene perfecto sentido

    Anthropic anunció que levantó $30.000 millones en su Serie G, duplicando su valuación a $380.000 millones en apenas cinco meses y muchos dudan de la logica de esta ronda. La ronda fue liderada por GIC y Coatue, con co-liderazgo de D. E. Shaw Ventures, Dragoneer, Founders Fund, ICONIQ, y MGX. La lista de inversores lee como un directorio de quién es quién en capital global: Accel, Blackstone, Fidelity, Goldman Sachs, JPMorgan, Sequoia, y varios fondos soberanos.

    Y mirá, ya sé lo que estás pensando. “$380.000 millones de valuación para una empresa que hace tres años facturaba cero. Es una locura. Estamos en plena burbuja”. Excepto que no: NO ESTAMOS EN UNA BURBUJA.

    Esta ronda tiene toda la lógica del mundo si entendés la dinámica real de la carrera de IA. Y el hecho de que suene excesiva es precisamente el punto.

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  • Software as a Service a Software as a Solution

    Software as a Service a Software as a Solution

    Durante años, el software fue un peaje. Pagabas por acceso, por asientos, por features. La propuesta era simple: “Te damos la herramienta, vos hacés el trabajo”. Pero cuando los agentes de IA pueden hacer el trabajo por vos, esa ecuación se invierte completamente.

    Si el SaaS tradicional era un peaje por usar herramientas, el Agentic AI es un contrato de resultados. Y esa inversión cambia todo: pricing, distribución, riesgo. Lo interesante es que la mayoría de las empresas están discutiendo los primeros dos mientras ignoran el tercero, que es donde se va a definir quién gana.

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  • SOR vs SOA: donde la IA le saca valor a los SaaS

    SOR vs SOA: donde la IA le saca valor a los SaaS

    El jueves pasado, cuando OpenAI anunció Frontier, volvió la discusión de “La Muerte del SaaS” cuando vieron que Salesforce caia y ServiceNow se destruía, el sector entero de SaaS empresarial entró en pánico. Los analistas corrieron a declarar que “OpenAI va a comerse a los incumbentes” y que “el modelo de per-seat licensing está muerto”. Y acá hay dos cosas interesantes, la reacción está basada en un malentendido fundamental sobre qué es Frontier y sobre todo si los SOR (System of Record) enterprise van a morir o simplemente ¿como va a cambiar el valor que generan? ¿como van a cuidar su MOAT?

    Para ponerlo claro, OpenAI no está construyendo un CRM o un ERP, está construyendo una capa de orquestación que se conecta a Salesforce, SAP, Workday. El diagrama que OpenAI mostró es explícito: “Your systems of record” están en la base, Frontier vive arriba.

    La amenaza real no es que OpenAI reemplace a Salesforce—es que se convierta en la interfaz principal, relegando a Salesforce a “motor de base de datos glorificado”. Eso asusta, pero no es lo mismo que obsolescencia. El mercado escuchò “AI agents que pueden hacer workflows end-to-end” y proyectó “la muerte del software”, cuando la realidad es mucho más matizada: habrá un cambio de dónde vive el valor en el stack.

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  • El Software no está muerto y la IA no matará al SaaS

    El Software no está muerto y la IA no matará al SaaS

    El martes pasado, Adobe cayó 7,31%, Salesforce 6,85%, y Thomson Reuters se desplomó 15,83%. Los analistas corrieron a declarar que “la IA va a reemplazar al software” y que “las empresas de SaaS están condenadas”. Es el tipo de narrativa que suena profunda en un titular pero que se desmorona cuando la pensás dos minutos.

    Buen titulo… deberia haberlo pensado antes ;)

    Porque acá hay una confusión fundamental sobre qué es el software y para qué sirve.

    El software no es el enemigo de la IA. El software es la herramienta que hace que los datos sean útiles. Es lo que transforma información en decisiones, contexto en acción. Y esa necesidad no desaparece porque tengamos modelos de lenguaje más potentes. Si acaso, se vuelve más crítica.

    La pregunta mal formulada

    “¿Va a desaparecer el software?” es como preguntar “¿van a desaparecer las herramientas?” cuando inventamos mejores materiales. La pregunta asume que el software es una cosa específica que puede ser reemplazada, cuando en realidad es la forma en que estructuramos soluciones a problemas.

    Lo que está pasando es mucho más interesante y matizado que eso.

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  • Dark Patterns e Incentivos mal alineados.

    Dark Patterns e Incentivos mal alineados.

    Inclui 1 link externo en un post en Linkedin; su alcance fue literalmente el peor en 6 meses. Esto es un dark pattern claro de LinkedIn por incentivos mal alineados.

    Un dark pattern en una app es una decisión de diseño hecha a propósito para empujar al usuario a hacer algo que no haría si tuviera toda la información clara: suscribirse sin darse cuenta, aceptar cargos, compartir más datos de los que quiere o no poder cancelar fácilmente. No es un bug ni un error de UX, sino una manipulación sutil que aprovecha la atención limitada del usuario usando textos confusos, botones engañosos o fricción selectiva (fácil entrar, difícil salir). En resumen: parece una ayuda, pero trabaja en contra del interés del usuario.

    Y es super interesante porque la repregunta seria ¿seguro esto es un dark pattern? si, claro: “al mantener al usuario en tu conversacion, estas en un espacio seguro donde todas la relaciones laborales se forjan” cuando en realidad lo que están haciendo es empujar dos metricas claves en el bono de los ejecutivos de la empresa:

    • Time Spent by User
    • Pageviews per user per session
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  • OpenAI y el “adiós” al romance sin anuncios: ¿nuevo paradigma como Meta o necesidad finaciera?

    OpenAI y el “adiós” al romance sin anuncios: ¿nuevo paradigma como Meta o necesidad finaciera?

    No era un misterio, solo hacía falta saber como lo presentaban; pero OpenAI finalmente abrió el juego a la publicidad y, aunque lo venden como una forma de “expandir el acceso”, los que seguimos la industria sabemos que hay mucho más debajo de la alfombra.

    Anuncos en ChatGPT

    Pasamos de un Sam Altman que juraba que ChatGPT no tendría anuncios a una realidad donde Google les está respirando en la nuca. La diferencia es que Google ya tiene el “manual del usuario” de la publicidad online escrito en su ADN, pero además es el dueño de la infraestructura publicitaria global y esa presión se siente como una pinza, con una mano Gemini no para de ganar usuarios al ser el dueño de Chrome, Android y el buscador monopólico… con la otra, Alphabet tiene las relaciones, el conocimiento y una infraestructura de publicidad que, repito, nadie tiene.

    The Financial Times reported that in 2025 OpenAI operated at a loss of around $8bn (£5.98bn) in the first six months of the year, and that only 5% of ChatGPT’s 800 million users are paid subscribers.

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  • De rondas monstruosas y expectativas

    De rondas monstruosas y expectativas

    Brex se vende en 5bn y muchos opinan que es “disappointing”… todos ganaron plata pero las expectativas eran tan altas que les pegaron aun con ese exit…

    Recomiendo este post de SaaStr sobre hubristic fundraising. Está contado desde el caso Brex, y el paralelismo que hace es con el mercado de AI donde vemos noticias constantes de rondas de cientos de millones aún sin producto, pero vale la pena para cualquier founder, incluso si no está en AI.

    La lectura clave no es “levantar mucho está mal”. Es entender el trade-off real cuando levantás rondas enormes a valoraciones que ya te dejan muy poco margen de error.

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  • Auditando lo que sabe tu LLM de vos

    Auditando lo que sabe tu LLM de vos

    Hablando con amigos, sale el tema de que la barrera de salida de un LLM a otro es alta por “todo lo que sabe de mi ChatGPT frente a Gemini” (o el que sea)… honestamente no creo que sea un problema pero a cualquier LLM podes pedirle que te diga, no solo lo que sabe de vos sino lo que puede inferir… un prompt y listo, aca abajo copio el que estuve usando/modificando/creando/etc usando los mismos LLMs que critico siempre 🤣

    Tres aclaraciones:

    • No se siquiera si es necesario hacerlo pero esta version es una que saque pidiendole que sea “estilo auditoria forense para detectar contradicciones”
    • En ChatGPT funciona mejor que en Gemini, quizas porque ChatGPT es el que uso desde antes que sea publico por mi laburo con MS4Startups
    • Seguro en JSON se puede hacer mas automatizable…

    De cualquier manera es super util para saber que sabe tu LLM de vos.

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  • Harari más Allá del Nihilismo

    Harari más Allá del Nihilismo

    Tuve la suerte de interactuar con Yuval Noah Harari en PuntaTech durante varios dias, y en su momento, lo critiqué demasiado irónicamente. Reconozco hoy que mi crítica fue simplona mientras que la Sergio Fogel fue realmente buena, pero especialmente al leer el lúcido contrapunto que David Deutsch presenta en “The Beginning of Infinity”. Me obliga a reexaminar a Harari, no para desestimarlo por completo, sino para entender dónde sus brillantes hipótesis, a mi juicio, se tornan en una sobresimplificación determinista que coquetea peligrosamente con el nihilismo.

    Harari, en obras como Sapiens, ha articulado cómo las “órdenes imaginadas” —ficciones colectivas como naciones o dinero— nos permitieron cooperar a gran escala, un motor clave para nuestra dominación planetaria. Sin embargo, su insistencia en que el libre albedrío es un “mito” y que somos esencialmente “animales hackeables“, moldeados por algoritmos bioquímicos y condicionamientos ambientales, tiende a reducir la experiencia humana a una serie de respuestas predeterminadas. Su perspectiva, que postula el significado y los derechos como meras “ficciones compartidas”, si bien provocadora, puede dejar un sabor a una complacencia casi nihilista sobre el valor intrínseco de la existencia humana.

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