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Suma Positiva #209
¡Feliz 2025! 🎉
Comenzamos el nuevo año con calma, retomando el ritmo poco a poco. Esta semana, os traigo una selección de lecturas interesantes acompañadas de un breve comentario.
Además, os recuerdo que si os interesa patrocinar alguna edición de la newsletter este año, no dudéis en contactarme. Aquí podéis encontrar toda la información.
Por último, si os gustaría participar como firma invitada, estaré encantado de recibir vuestras ideas de artículo y conocer por qué creéis que serían valiosas para la audiencia de Suma Positiva.
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Tecnología
Anil Ananthaswamy, autor del aclamado libro Why Machines Learn, explica en este post los conceptos básicos del aprendizaje automático, desglosando términos clave como datos de entrenamiento vs datos de prueba, aprendizaje supervisado, no supervisado y auto-supervisado, clasificación vs regresión, modelos lineales vs no lineales, y características diseñadas manualmente vs aprendidas. Además, aborda la diferencia entre inteligencia artificial discriminativa, que clasifica datos, y generativa, que crea nuevos datos. El objetivo es ofrecer una visión general y facilitar la comprensión de cómo funciona el aprendizaje automático y sus aplicaciones.
Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, hizo una keynote en la feria tecnológica CES de Las Vegas que no ha dejado títere con cabeza. La que probablemente fue su aseveración más impactante fue la siguiente:
El momento de ChatGPT para la robótica general está a la vuelta de la esquina… Si tenemos la tecnología para resolver estos tres (robots agentes, coches autónomos y robots humanoides), esta será la mayor industria tecnológica que el mundo haya visto jamás.
Startups
Acertada reflexión de Shreyas Doshi sobre playbooks:
Vendría a decir algo así como:
Es inútil que una persona con gran talento imite el manual de alguien de clase mundial, ya que hay un conjunto infinito de detalles detrás de ese rendimiento de clase mundial, y esos detalles nunca pueden ser capturados con precisión en un manual.
Los manuales son sustitutos mediocres, bastante útiles para personas promedio, pero apenas útiles —e incluso a veces perjudiciales— para quienes tienen un talento excepcional.
Una frase que se repite mucho en el mundillo emprendedor es esa de que los emprendedores primerizos se centran en el producto y los veteranos en la distribución.
En esa misma línea, Nikunj Kothari ha expandido esta forma de pensar a una lista más amplia de conceptos. Para reflexionar.
Venture capital
Mi compañero Pepe Vilanova escribía un post sobre nuestra actividad en 2024:
¡14 nuevas inversiones para nuestro recién estrenado fondo IV!
Para sorpresa de nadie veréis inversiones en etapa preseed (100k - 500k) y seed (500k - 2M) en empresas con fundadores fantásticos en sectores como defensa, ciberseguridad, robótica, agentes IA, healthtech, wealthtech, fintech, logística..
Brillante este rant de (de nuevo) Nikunj Kothari:
El software nos ha vuelto blandos
Las últimas décadas convirtieron al software en el negocio perfecto. Grandes márgenes. Escala infinita. Precios por usuario. No es de extrañar que todos los recién graduados quieran ser ingenieros de software en una gran empresa tecnológica.
Las empresas están experimentando fatiga de herramientas. Otro panel, otra suscripción, otro software que aprender. A medida que las facturas de SaaS se disparan y las herramientas proliferan, las empresas están replanteándose todo su gasto en software. El antiguo manual de “encontrar un producto SaaS para cada necesidad” está quedando obsoleto. Recientemente, un fundador convirtió un presupuesto de una app de $20,000 en una solución de $30 en Replit. La IA está haciendo que desaparezca la brecha entre la idea y la ejecución en software.
Estamos viendo a las startups evolucionar rápidamente. Empresas de robótica que integran hardware y código para resolver la escasez de mano de obra. Capas de servicios que reemplazan a organizaciones completas de atención al cliente. Soluciones verticales que combinan software, hardware y servicios. El patrón es claro: la certeza es el nuevo foso defensivo. El éxito ya no trata de construir herramientas, sino de asumir problemas de principio a fin.
Este cambio no solo está exponiendo a los creadores, sino también a los inversores. Los VCs que dominaron el manual tradicional del software están teniendo dificultades con esta nueva realidad. El valor está cambiando de quienes crean software a quienes saben cómo usarlo. Hospitales reimaginando como cuidar a sus pacientes. Estudios de cine reinventando cómo contar historias. Cuando las soluciones completas incluyen servicios profesionales y hardware, los patrones tradicionales para evaluar startups de software se desmoronan.
La parte más preocupante es nuestra falta de curiosidad para adaptarnos. Lo difícil ya no es construir, sino entender qué construir y por qué. Antes de escribir una línea de código, pregúntate: ¿estás resolviendo el resultado completo, o simplemente creando otra herramienta que la IA podría generar mañana? Las herramientas no importarán. Los resultados sí.
Salud y fitness
Ed Thorp es un matemático, inversor y pionero en el conteo de cartas en blackjack, conocido por su libro “Beat the Dealer”, que revolucionó los juegos de azar al demostrar cómo los jugadores podían superar a los casinos. Más tarde aplicó sus conocimientos matemáticos al mundo financiero, fundando uno de los primeros hedge funds cuantitativos y desarrollando estrategias de trading algorítmico. También es autor de “A Man for All Markets”, donde relata su impacto en los juegos, las finanzas y la tecnología, consolidándose como una figura clave en matemáticas aplicadas e inversiones.
En una reciente entrevista, este maestro de la gestión de riesgos que está como un roble a los 92 años de edad revelaba cuál es su estrategia para mantenerse tan sano y vital:
El objetivo es tener una vida larga que también sea saludable y productiva. El no depender de recibir cuidados asistidos en algún lugar.
Lo veo como dos partes. Una la llamo defensa, en la cual minimizas la posibilidad de resultados realmente malos de algún tipo u otro. Y tratas de eliminar los eslabones débiles. Solo hace falta un eslabón débil para acabar contigo. Como el alcoholismo o un terrible accidente de esquí.
Así que se puede observar todo el conjunto de riesgos, las cosas que matan a las personas, y descubrir cómo intentar minimizar muchos de ellos. Con las enfermedades cardiovasculares, por ejemplo, puedes minimizar ese riesgo con lo que comes, el tipo de ejercicio que haces y mediante chequeos regulares, para que, si algo va mal, puedas abordarlo antes de que empeore.
Puedes repasar la lista de las principales causas de muerte y ver qué cosas requieren más atención. Yo lo hago. Esto lleva a defensas proactivas como chequeos regulares o vacunas y a gestionar los riesgos generales.
En cuanto a la ofensiva, el ejercicio es una de las balas mágicas. La evidencia muestra que, si haces una cantidad moderada de ejercicio, probablemente puedas añadir seis años a tu esperanza de vida. Y puedes añadir incluso más a tu periodo de vida saludable, porque no estarás tan débil tan pronto en los años que te queden.
Felipe Isidro, Catedrático de Ejercicio Físico, es de esos profesionales que está abrazando la inteligencia artificial para hacer mejor su trabajo.
En este hilo de X, nos explica cómo usa ChatGPT para generar entrenamientos de fuerza personalizados.
Este es el prompt que utiliza:
“Actúa como un entrenador personal cualificado y competente experto en entrenamiento de fuerza. Quiero que me diseñes un programa de entrenamiento de fuerza personalizado que se ajuste lo máximo posible a mi contexto personal en función de mis motivaciones, necesidades, objetivos y nivel de entrenamiento para lograr que sea eficiente, seguro y adherente. Para ello, necesito que me hagas una serie de preguntas para recopilar la información necesaria.
Asegúrate de tener en cuenta la siguiente información para elaborar el programa:
• La fuerza como cualidad única: El entrenamiento de fuerza es la base de cualquier mejora del rendimiento físico, incluyendo correr, saltar, levantar o lanzar.
• Fuerza máxima aplicada: La fuerza máxima se entrena con un amplio rango de intensidades relativas, no solo con cargas muy altas.
• Tasa de desarrollo de Fuerza (RFD): Se entrena realizando cada acción a la máxima velocidad intencionada posible, independientemente de la carga utilizada.
• Importancia de la velocidad de ejecución: La velocidad de ejecución en la fase concéntrica es un indicador objetivo de la intensidad del entrenamiento.
• Pérdida de velocidad en la serie (%PV): El volumen de entrenamiento se controla y dosifica de forma más precisa por la pérdida relativa de velocidad alcanzada en la serie.
• Carácter del esfuerzo (CE): El carácter del esfuerzo define la relación entre el esfuerzo realizado y el máximo realizable, y se determina por la relación entre el número de repeticiones realizadas por serie con respecto a las máximas posibles(éstas última entre paréntesis)
• Índice de esfuerzo (IE): El índice de esfuerzo cuantifica el grado de esfuerzo realizado durante el entrenamiento y se determina a través de la relación entre la intensidad y el volumen para cada ejercicio. Se calcula multiplicando la velocidad media propulsiva de la 1º repetición por el porcentaje de pérdida de velocidad en la serie.
Las preguntas que me hagas deben cubrir las siguientes áreas:
• Información personal: Edad, Sexo, Peso y/o composición corporal, Altura.
• Nivel de entrenamiento: Experiencia previa con entrenamiento de fuerza. Frecuencia de entrenamiento actual
• Objetivos: ¿Qué quieres lograr con el entrenamiento de fuerza? (Ejemplo: ganar masa muscular, aumentar la fuerza máxima, mejorar el rendimiento deportivo, disminuir síntomas de alguna enfermedad o tratamiento, etc)
• Disponibilidad: ¿Cuántos días a la semana puedes entrenar? ¿Cuánto tiempo puedes dedicar a cada sesión de entrenamiento? • Necesidades específicas: Lesiones previas o condiciones médicas. Actividades de la vida diaria y laboral que requieran fuerza
• Equipamiento disponible: ¿Tienes acceso a un gimnasio completo? ¿Qué tipo de equipamiento tienes disponible? (Gomas, Mancuernas, barras, máquinas, peso corporal etc.)
Una vez que me hayas hecho todas las preguntas y otras que creas necesarias, utiliza la información que te he proporcionado para elaborar mi programa de entrenamiento de fuerza, que debe incluir:
• Ejercicios: Describe cada ejercicio con claridad, basándote en un análisis multivariable que considere factores como región corporal, acción motora, implicación articular, plano de movimiento, demandas de estabilización y técnica de ejecución, entre otros. Asegúrate de la variabilidad, enumerando un par de opciones diferentes de cada ejercicio.
• Distribución y organización de los ejercicios en cada sesión: Ya sea en progresión vertical agrupando ejercicios para la misma serie (circuito) o en progresión horizontal, agrupando series para el mismo ejercicio.
• Series: Indica el número de series de cada ejercicio.
• Intensidad y Volumen: Refleja la carga de entrenamiento a través del grado de esfuerzo realizado en cada serie de ejercicio mediante las repeticiones a realizar y, entre paréntesis, las máximas realizables. Por si se pudiese usar un dispositivo medidor de la velocidad, describe la Velocidad Media Propulsiva de la primera repetición y el volumen de entrenamiento en base al porcentaje de la pérdida de velocidad en la serie, así como el índice de esfuerzo en cada ejercicio.
• Recuperación: Especifica el tiempo de descanso entre series y ejercicios.
En ejemplos como este se ve clarísimo que el mayor valor que se puede extraer ahora mismo a la IA es en combinación con una persona que sepa lo que esté haciendo.
Como dice Reid Hoffman, el fundador de LinkedIn, esta nueva tecnología hará que los robots sean mejores robots y la personas, mejores personas.
¡Ojalá que sea así!
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Si no tenemos un talento excepcional es probable que tengamos un talento que sobresalga entre los talentos mediocres que tenemos, seguramente es buen plan dedicarnos a él con intensidad y transformar nuestra vida.
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