#261 ¿El fin del software? - El management como superpoder en la era de la IA - Estrategia post inteligencia - Atletas y comida basura - Modelos de Lenguage Recursivos
Bastante se ha debatido esta semana en redes sobre si la IA va a acabar con el software como modelo de negocio, con la profesión de programador o directamente con todos los trabajos intelectuales.
El debate se polariza en torno a “la IA no sirve para nada / es puro humo” y “La IA va a arrasar con todo.”
Mi opinión más sincera: Nadie lo sabe. No se puede saber. Es un sistema demasiado complejo como para reducirlo a una predicción categórica.
Lo que sí sabemos es otra cosa: estamos en medio de una transformación tecnológica profunda. Y en momentos así, la mejor estrategia no es opinar más, sino experimentar más.
También tengo claro que lo peor que se puede hacer es dejarse llevar por el miedo o la negatividad.
“El pesimista suena inteligente; el optimista gana dinero.”
Como ya hice hace un par de semanas, te recomiendo que dediques tiempo a probar y jugar con las nuevas herramientas. No solo para formarte una opinión propia, sino para prepararte para el cambio, sea cual sea. Como poco te ayudarán a eliminar las partes más tediosas de tu trabajo y a amplificar tu capacidad de crear. Si alguna vez quisiste construir algo pero la barrera técnica te frenaba, este es el momento.
Dicho esto, me da cierta pereza especular sobre escenarios extremos. Prefiero hablar de lo que sí podemos hacer hoy.
Eso es precisamente lo que intento hacer cada semana en Suma Positiva: menos ruido, más señal. Menos predicciones grandilocuentes, más marcos mentales y herramientas prácticas para navegar la complejidad tecnológica sin perder lo esencial como personas.
Y para quienes quieren ir un paso más allá, la comunidad Health & Wealth (para suscriptores de pago) es el lugar donde estas ideas se contrastan, se aterrizan y —sobre todo— se ponen en práctica junto a otras personas que también han decidido jugar el juego en modo optimista.
¿Te vienes con nosotros?
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El management como superpoder en la era de los agentes de IA
En la era de los agentes de IA, en la que estos serán capaces de producir buena parte del trabajo técnico, gestionar y delegar bien será el verdadero superpoder del trabajo intelectual.
Al menos eso es lo que dice el profesor Ethan Mollick en su último artículo.
La buena noticia es que no necesitamos volver a descubrir la rueda, sino aplicar todo lo que ya sabemos sobre gestión. Porque delegar a una IA no es tan distinto de delegar a una persona brillante, rápida y obediente… pero que interpreta todo de forma literal.
Si defines mal el objetivo, te entregará exactamente lo que pediste —aunque no sea lo que querías.
Si no le das el estándar de calidad, tendrás que iterar una y otra vez.
Si no aclaras el contexto, optimizará la métrica equivocada.
En la economía de los agentes, el ejecutor sin criterio será sustituido. El gestor con juicio y claridad se multiplicará.
Estrategia después de la inteligencia
Me ha encantado el último artículo de Joaquín Mencía y os invito a que lo leáis íntegro. Es el primero de una trilogía y ya estoy esperando ansioso el siguiente.
Durante décadas, la estrategia consistía en encontrar la respuesta correcta. Hacías la investigación, simulabas los números, sintetizabas los aprendizajes clave y llegabas a una recomendación.
Hoy, la lógica es una commodity. Una IA puede ejecutar mil simulaciones de Monte Carlo y escupir el movimiento empresarial estadísticamente óptimo en diez segundos. Pero cuando todos y cada uno de tus competidores tienen acceso a ese mismo análisis “perfecto”, la lógica pasa a ser un requisito básico. Deja de ser una ventaja competitiva.
En este nuevo entorno de paridad armamentística en términos de análisis, se gana de otra manera: no por “calcular” mejor, sino por “sentir” mejor. Por tener gusto. Por saber leer la cultura. Por intuir aquello que todavía no está en los datos y que, precisamente por eso, la IA no puede capturar.
No importa cuán sofisticados se vuelvan los modelos ni cuánto simulen lo que nosotros llamamos “juicio”. Siempre les faltará experiencia vivida. Les faltará contexto. Les faltará “calle”.
La IA puede sintetizar mil millones de datos para simular el gusto, pero carece de experiencia vivida. No tiene humanidades, ni intuición de carne y hueso, ni un contexto cultural real. Entiende los mecanismos del comportamiento humano, pero no puede alinearse orgánicamente con la cultura humana.
Y es ahí donde la estrategia se redefine.
La coherencia cultural deja de ser retórica de marca para convertirse en infraestructura estratégica. ¿Qué defendemos? ¿Qué nos importa verdaderamente? ¿A qué estamos dispuestos a renunciar? Las respuestas a esas preguntas —cuando son reales— se convierten en activos.
La ventaja ya no está en optimizar mejor, sino en elegir mejor entre alternativas aparentemente óptimas.
En un mundo lleno de caminos óptimos, la estrategia pasa a ser la capacidad de seleccionar entre ellos basándose en la alineación cultural, la asimetría temporal, la coherencia de marca y el posicionamiento a largo plazo —no en la maximización de métricas de corto plazo.
¿Remoto o presencial?
Para el fundador de Deel —una empresa que ha superado recientemente los 1.000 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales trabajando en remoto desde el primer día— esta es una falsa dicotomía.
Todas las empresas, una vez que tienen más de 10 empleados sentados en la misma sala, son organizaciones que, en la práctica, trabajan en remoto, independientemente de si obligan a sus trabajadores a ir a la oficina o no. La colaboración se produce a través de documentos, sistemas de información o videoconferencia. En este contexto, la diferencia entre estar en diferentes plantas del mismo edificio o estar a miles de kilómetros de distancia es menor de lo que solemos pensar.
En su último artículo nos deja algunos de sus aprendizajes sobre el trabajo remoto.
Te resalto un par de ellos a continuación.
Nadie produce 6 horas seguidas de trabajo creativo
La verdadera jornada de trabajo es de 9 a 11, luego un descanso. De 12 a 2, y otro descanso. De 3 a 6, y después otro más. Así es como realmente funcionamos.
En una oficina, esos descansos resultan incómodos: finges que estás siendo productivo o te sientes culpable por dejarlo un momento. En casa, en cambio, vives tu vida entre esos bloques de productividad: vas al gimnasio, te echas siesta, sales a comer, haces un recado… y vuelves más despejado.
La comunicación escrita es más clara que la hablada
Ese esfuerzo de documentar y transcribir todo, puede que ahora tenga un beneficio extra no anticipado (lo cual puede que no sea necesariamente positivo para el futuro de los empleados de este tipo de compañías):
Por qué comer (sólo) comida sana es una mala estrategia para los atletas
No, esto no es una excusa para que abras una bolsa de Doritos mientras lees este artículo.
Es mi excusa para transmitirte lo siguiente:
No hay apenas consejos de salud universales, casi todo depende del contexto.
Vivimos inundados por información.
En el peor de los casos, información de baja calidad. O sesgada deliberadamente para vendernos algo.
En el mejor, información rigurosa… pero que no es para nosotros. Porque, aunque no lo diga explícitamente, está dirigida a otra persona con otros objetivos.
Alguien cuyo objetivo es la salud no tiene que comer ni entrenar ni suplementarse como alguien cuyo objetivo es el rendimiento.
¿Me prometes que la próxima que vez que escuchees o leas algo vas a preguntarte en primer lugar a quién está dirigido ese consejo?
Michael Easter plantea algo que choca frontalmente con nuestra imagen idealizada del atleta: muchos consumen cantidades significativas de lo que consideraríamos “comida basura”.
¿Por qué?
Porque para alguien que entrena 20 horas semanales y quema entre 6.000 y 8.000 calorías al día, lo que para el resto de los mortales es un bug, para él es una feature:
Comida extremadamente densa en calorías.
Altamente palatable.
Fácil de digerir.
Y rápida de preparar.
Eso —que en una población sedentaria es una tragedia metabólica en potencia— en el contexto de un atleta de alto rendimiento es una herramienta.
Cuando tu problema no es la falta de disciplina para dejar de comer, sino la dificultad para ingerir suficientes calorías para recuperarte, rendir y no perder peso, las reglas cambian.
Modelos de Lenguaje Recursivos (RLMs)
A menudo se atribuye a Einstein la frase de que el interés compuesto es la octava maravilla del mundo. Pero quizá esta semana la recursividad esté llamando a la puerta para disputarle el título gracias a un paper publicado por un estudiante de doctorado del MIT.
Los modelos de IA actuales arrastran una doble limitación estructural. La primera es evidente: su ventana de contexto es finita. Solo pueden procesar un número determinado de tokens en cada interacción. La segunda es más sutil, pero igual de importante: incluso dentro de ese límite, su rendimiento se degrada a medida que aumenta la cantidad de información en el prompt. Cuando se les obliga a manejar demasiado texto de una sola vez, empiezan a mezclar referencias, a olvidar detalles relevantes o a responder con menor precisión. Este fenómeno —conocido como context rot— deja claro que ampliar la ventana no resuelve el problema de fondo. Más memoria no implica mejor razonamiento si todo debe mantenerse en memoria activa simultáneamente.
Aquí es donde entran los Recursive Language Models (RLMs). No son un nuevo modelo fundacional, sino una estrategia distinta de utilizar los modelos existentes en tiempo de inferencia.
La idea es sorprendentemente elegante: en lugar de forzar al modelo a “verlo todo” de golpe, el documento se guarda como una variable en un entorno externo —por ejemplo, un REPL de Python—. El modelo sabe que el texto existe, pero no lo ve directamente. Si quiere acceder a él, debe escribir código para inspeccionar fragmentos concretos, dividirlo en partes o buscar información específica.
Y ahí aparece la recursividad. El modelo puede delegar subtareas a sub-agentes que procesen secciones determinadas del documento y devuelvan únicamente el resultado relevante. De este modo, la ventana de contexto del modelo principal nunca se contamina con información innecesaria. En lugar de absorber miles de páginas, las navega. En lugar de memorizar, interactúa.
Gracias por leer Suma Positiva.
Nadie sabe lo que va a pasar. Pero sí podemos decidir cómo queremos jugar.
En Health & Wealth hemos decidido hacerlo en modo optimista.
Si quieres formar parte, te esperamos.
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Genial! La verdad es que cada uno de los temas da para newsletter, son muy buenos topics.
Esta semana vengo de evento de empresa donde por supuesto la IA ha sido un punto importante (el que más). Para nosotros ya lo ha cambiado todo, aunque estemos en proceso de encajar las piezas. Precisamente esta semana compartíamos el mensaje de hacer switch hacia una mentalidad más builder. El acompañamiento es clave.
Y justo ayer estuve en el CAR de Sant Cugat, como parte de un programa de liderazgo. Te habría molado. Tocamos psicología, nutrición, etc. En la parte de nutrición se enfocaron en los RED-S y hábitos saludables, y desmentían mitos, muy en la línea de lo que comentabas. Al final, ellos sí trabajan en mejorar rendimiento de atletas de alto nivel y olímpicos.
Vamos a tener que abrir una universidad de "calle" o al menos meterlo como una asignatura en cualquier ingeniería.