#267 Construyendo máquinas creativas
por Gonçalo Perdigão
Esto es Suma Positiva: tecnología, startups, venture capital, modelos mentales, rendimiento y longevidad.
Las mejores herramientas para prosperar y no perderte lo esencial en la era de la inteligencia artificial.
Una newsletter semanal y la comunidad privada Health & Wealth donde estas ideas se comparten y se ponen en práctica, en buena compañía.
Desde que el pasado diciembre Creative Destruction Lab —la prestigiosa organización sin ánimo de lucro orientada a acelerar startups de deeptech— abrió su sede en San Sebastián en colaboración con IESE, colaboro con ellos como mentor en el track de Inteligencia Artificial.
Fue en ese contexto donde conocí a Gonçalo Perdigão, un emprendedor portugués con una empresa que desafiaba casi todas las intuiciones habituales: con un único empleado (él mismo), estaba facturando en poco tiempo más que muchas compañías con equipos mucho más grandes y años de recorrido.
Lo que para muchos mentores era una herejía —algo que contravenía las reglas no escritas de cómo se construyen compañías—, para mí era profundamente interesante. Era la primera vez que veía in the wild ese animal mitológico del que tanto se habla en posts y artículos: la empresa basada en IA de un sólo empleado.
Me fascinó tanto como para, además de pedirle que me dejara mentorizarle (para aprender yo de él, obviamente), invitarle a contar su historia en Suma Positiva.
Y eso es justo lo que os traigo hoy.
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Construyendo máquinas creativas
por Gonçalo Perdigão
No tenía previsto construir una empresa en torno a la IA.
Llegué ahí siguiendo problemas que no admitían respuestas simples.
Empecé en ingeniería.
En el Instituto Superior Técnico estudié Ingeniería Eléctrica y de Computadores. También di clases de matemáticas allí, lo que fue una de mis primeras lecciones reales sobre claridad. Enseñar exige una especie de honestidad: si no puedes explicar algo, probablemente aún no lo entiendes lo suficientemente bien.
Más tarde, cursé un posgrado en Finanzas en la Universidade Nova de Lisboa. En aquel momento, no me pareció un cambio de dirección. Me pareció añadir otra lente. La ingeniería me enseñó cómo funcionan los sistemas. Las finanzas me enseñaron cómo las decisiones viajan a través de organizaciones, mercados e incentivos. Mirando atrás, esa combinación moldeó gran parte de lo que vino después.
Al principio, tuve la oportunidad de colaborar en proyectos de investigación y desarrollo con instituciones como la Agencia Espacial Europea y la Universidad de Cambridge. Esa experiencia dejó huella en mí. Me mostró el valor del rigor, pero también la distancia que puede existir entre la posibilidad técnica y la adopción en el mundo real. Una solución puede ser brillante y aun así no llegar a ninguna parte si se presenta en el formato equivocado, en el momento equivocado o sin un camino claro hacia su uso. Esa tensión se quedó conmigo.
Durante veinte años, he trabajado en telecomunicaciones, entretenimiento, fintech y retail, a menudo en puestos de liderazgo centrados en estrategia, productos digitales y tecnología. Eran industrias muy diferentes, pero las mismas preguntas de fondo seguían apareciendo. ¿Cómo conviertes la complejidad en algo útil? ¿Cómo pasas de la idea a la ejecución sin perder impulso? ¿Cómo construyes productos que la gente no solo admire, sino que realmente use?
La vida corporativa me dio escala, disciplina y exposición a grandes sistemas. También me dio una visión de cerca de lo difícil que puede ser el cambio, incluso cuando todo el mundo está de acuerdo en que es necesario. Las grandes organizaciones están llenas de personas inteligentes, pero la inteligencia por sí sola no elimina la fricción. Las prioridades compiten entre sí. Los sistemas heredados se resisten. Los equipos se ocupan defendiendo el ayer mientras intentan inventar el mañana.
En paralelo, durante unos quince años, estuve involucrado en la creación y el lanzamiento de start-ups. Algunas fueron innovadoras. Algunas fueron disruptivas. Algunas dieron lugar a patentes. Algunas fracasaron. Algunas llegaron a exits. No digo esto a la ligera, ni con romanticismo. El fracaso rara vez es cinematográfico cuando lo estás viviendo. Es sobre todo incertidumbre, responsabilidad y la sensación incómoda de haber aprendido algo a un coste muy alto.
Aun así, no eliminaría esos años de mi camino. Las start-ups me enseñaron lo que los entornos corporativos a menudo no pueden: que la velocidad importa, que la convicción nunca es suficiente por sí sola y que la realidad es el mejor editor de la estrategia. También me enseñaron humildad. Cuando construyes suficientes cosas, dejas de creer demasiado en las narrativas pulcras. El progreso rara vez es lineal. El timing importa más de lo que a la gente le gusta admitir. Y la línea entre el buen juicio y la buena suerte suele ser más fina de lo que parece a posteriori.
Hoy trabajo como emprendedor, apoyando a empresas de distintos sectores con estrategia digital, nuevos mercados, productos y servicios. Gran parte de ese trabajo gira ahora en torno a la IA Generativa.
La escritura se ha convertido en una parte importante de mi forma de trabajar. No como una actividad secundaria, sino como una manera de pensar en público. Escribir obliga a sintetizar. Hace visibles las intuiciones vagas. Me ayuda a comprobar si una idea es lo bastante robusta como para viajar más allá de una sala de reuniones o una presentación de diapositivas. Con el tiempo, también me acercó a una conversación más amplia sobre tecnología, creatividad y cómo se adaptan las personas cuando las herramientas a su alrededor cambian rápidamente.
Los últimos cinco años unieron todos estos hilos. Lancé Algorithm G no porque quisiera crear otra boutique de consultoría ni otra marca de IA. Lo lancé porque veía un hueco entre lo que muchas organizaciones necesitaban y lo que el mercado ofrecía. Por un lado, había entusiasmo con la IA. Por otro, había mucho ruido, ciclos de venta largos, grandes presupuestos y soluciones que parecían demasiado pesadas para los problemas que decían resolver. Muchas empresas no necesitaban un teatro. Necesitaban tracción.
Ahí es donde nuestro producto GAIA empezó a tomar forma. GAIA nació del trabajo práctico, no de un artículo teórico. Creció a partir de la exposición repetida al mismo reto: las organizaciones querían usar la IA de una manera concreta, asequible y útil, pero a menudo carecían de la estructura técnica interna, el tiempo o la confianza para empezar bien. Lo que necesitaban no era una promesa futurista. Necesitaban un camino funcional del problema a la aplicación.
Así que nos centramos en construir algo más sencillo y más disciplinado. En la práctica, eso significó crear sistemas de IA que pudieran ayudar con tareas reales: responder correos electrónicos, preparar propuestas, elaborar presupuestos, revisar contenidos, apoyar el pensamiento de producto, contribuir al diseño y al desarrollo técnico, y ayudar a los equipos a moverse más rápido sin pretender que el juicio humano se hubiera vuelto irrelevante.
También significó diseñar una forma de trabajar que pudiera combinar la experiencia humana con una capa creciente de agentes especializados realizando trabajo diario en segundo plano. Esa parte ha sido una de las experiencias más interesantes de mi carrera. No estoy construyendo esto según la imagen clásica de start-up con un gran equipo interno sentado en la misma sala. Lo que está emergiendo se parece más a una empresa en red: socios, freelancers, especialistas en verticales concretas y un sistema de coordinación que depende tanto de la confianza y la claridad como de los contratos o la jerarquía.
Junto a esa red humana, decenas de agentes apoyan ahora las operaciones diarias. Algunos son pequeños. Otros son más sofisticados. Juntos, forman una capa operativa que nos permite trabajar de maneras que habrían sido difíciles de imaginar hace unos pocos años. En ciertos momentos, eso se extiende incluso a recursos de computación avanzada como MareNostrum 5. El resultado no es una empresa de ciencia ficción. Es una empresa aprendiendo, en tiempo real, cómo pueden funcionar realmente las nuevas formas de trabajo.
Lo interesante no es que estos agentes existan. Muchas herramientas hoy prometen automatización. Lo interesante es cómo empiezan a comportarse cuando forman parte de un sistema en lugar de ser utilidades aisladas. Cada agente tiene un conjunto relativamente reducido de responsabilidades. Uno ayuda a estructurar la información entrante. Otro redacta respuestas. Otro revisa números, da formato a documentos o revisa textos. Otros asisten en el pensamiento de producto, la exploración de código o la investigación. Individualmente, son modestos. Pero cuando operan juntos, empiezan a parecerse a un pequeño tejido operativo que sostiene silenciosamente el flujo diario de trabajo.
Esto cambia menos de lo que la gente imagina, pero también cambia más de lo que imagina. Las decisiones siguen siendo humanas. El juicio sigue siendo humano. Lo que cambia es el ritmo de ejecución. Tareas que antes requerían cambios de contexto, repetición o una preparación extensa pueden avanzar más rápido, dejando más espacio para pensar, discutir y refinar.
También requiere una disciplina diferente. Cuando una empresa trabaja con agentes, la claridad se vuelve esencial. Las instrucciones necesitan ser precisas. Los procesos necesitan ser visibles. Las suposiciones necesitan cuestionarse con más frecuencia. En ese sentido, los agentes no eliminan la complejidad. La exponen. Y esa exposición obliga a la organización a ser más estructurada respecto a cómo ocurre realmente el trabajo.
Ese proceso también dio origen a Building Creative Machines. Lo que empezó como una observación se convirtió gradualmente en una publicación, después en un proyecto editorial más amplio y, finalmente, en un libro. La razón era sencilla: sentía que había espacio para una conversación más realista sobre la IA Generativa. No una basada en el miedo, ni una basada en el hype, sino una basada en la práctica, la creatividad, la experimentación y el pensamiento crítico.
Como director editorial de Building Creative Machines y, más tarde, como coautor del libro con el mismo nombre, he intentado explorar ese terreno intermedio. El espacio donde la tecnología no es ni magia ni amenaza. El espacio donde las herramientas importan por lo que permiten hacer de manera diferente a las personas y organizaciones, y por las preguntas que nos obligan a hacernos sobre el trabajo, la creatividad y el juicio.
En muchos sentidos, la publicación y la empresa se alimentan mutuamente. El trabajo editorial afila las preguntas. El trabajo de producto pone a prueba las respuestas. Uno me ayuda a mantener la honestidad intelectual. El otro me mantiene cerca de la realidad.
Si hay un tema que recorre mi trayectoria, probablemente sea este: he pasado gran parte de mi carrera moviéndome entre sistemas e historias. Ingeniería, finanzas, investigación, liderazgo corporativo, start-ups, consultoría, escritura, construcción de producto: a primera vista, pueden parecer capítulos separados. Para mí, se sienten conectados. Todos implican entender cómo funcionan las cosas, dónde fallan y cómo podrían rediseñarse para servir mejor a las personas.
No veo la IA como un sustituto de ese trabajo. La veo como una nueva capa. Todavía estamos en una fase temprana de comprensión de lo que estas herramientas significarán dentro de las organizaciones reales. Pero estoy convencido de una cosa: la mayor ventaja no vendrá de sonar más futurista. Vendrá de construir sistemas útiles con disciplina y la humildad suficiente para seguir aprendiendo mientras el suelo aún se mueve.
Ese es el viaje en el que estoy ahora con Algorithm G, con GAIA y con Building Creative Machines. No una historia terminada. Solo el siguiente capítulo.
Gracias por leer Suma Positiva.
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Gracias, Samuel, por compartir mi historia y por tu mentoría constante en el Creative Destruction Lab. Ha sido un privilegio aprender contigo