Bitcoin como moneda: el precio no es un argumento

Cuando el precio sube, los defensores dicen que el mercado les da la razón. Cuando baja, dicen que es una oportunidad de compra. Es decir, el precio sirve como prueba solo en una dirección.

El problema es que el precio de un activo dice cuánto está dispuesta a pagar la gente por él hoy. No dice si cumple la función que promete. Un cuadro puede valer millones y no servir para pagar el pan. Por eso que bitcoin suba no demuestra que funcione como moneda. Solo demuestra que hay compradores.

Bitcoin como moneda: lo que dicen los hechos

Hay un clasicazo de estas fechas que repito cada año: no has comprado ningún regalo de Navidad con bitcoin. Ni nada, en general. Da igual el año en que lo leas.

El caso más ambicioso fue El Salvador, que en 2021 lo convirtió en moneda de curso legal. A principios de 2025, para cerrar un préstamo de 1.400 millones de dólares con el FMI, el país reformó la ley y la aceptación de bitcoin pasó a ser voluntaria. Según una encuesta de la Universidad Centroamericana citada por AFP, alrededor del 92% de los salvadoreños no lo usó en 2024. Si el experimento de bitcoin como moneda no funcionó donde tenía todo el apoyo institucional, cuesta imaginar dónde lo hará.

Bitcoin como moneda o como activo especulativo

Para ser justo, la mayoría de sus defensores ya no hablan de pagar cafés. Ahora es “oro digital”, reserva de valor. Me parece una evolución del relato más honesta, aunque también más reveladora. Primero iba a sustituir al dinero. Después, al oro. El objetivo se mueve, pero el precio sigue siendo el único argumento.

Algo parecido pasa con otros fenómenos de moda. Los mercados de predicción, por ejemplo, son apuestas con mejor marketing, como comenté en esta nota. Y la IA, por muchos motivos, todavía tiene que demostrar que su modelo económico es sostenible. En todos los casos, el entusiasmo se mide en precio y no en uso.

La objeción: el precio refleja adopción

El contraargumento es que un precio creciente refleja adopción. Hay ETF, fondos, empresas y hasta gobiernos que lo compran. ¿No es eso una forma de éxito?

Lo es, como activo financiero. Pero esa adopción es de inversión, no de uso. Se compra para venderlo más caro, no para gastarlo. Y un dinero que nadie quiere gastar porque espera que valga más mañana tiene un problema de diseño, y bitcoin como moneda lo sufre. En cambio, como objeto de especulación funciona perfectamente. Conviene llamarlo por su nombre.

Qué implica para tu dinero

No es asesoramiento financiero, pero sí una pregunta útil: ¿por qué quieres tenerlo? Si es especulación, adelante, con la parte del patrimonio que puedas perder sin que te cambie la vida. Si es porque crees que será el dinero del futuro, mira los datos de uso, no el gráfico de precio.

Escribí sobre todo esto con más calma en La verdad incómoda de Bitcoin. Y sobre por qué la riqueza real suele ser la que no se ve, en la riqueza que no se ve.

Lo que el precio no dice

El precio es una opinión colectiva sobre el futuro, no un veredicto sobre el presente. Puede acertar o equivocarse durante mucho tiempo.

Quizá la mejor prueba de que bitcoin no es una moneda es que sus defensores nunca preguntan qué has comprado con él. Solo preguntan a cuánto lo compraste.

Este artículo es una reflexión personal y no constituye asesoramiento financiero.

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Branding y performance: dos preguntas distintas

Cuando trabajas en branding, la pregunta es qué quieres que la gente sienta y recuerde. Cuando trabajas en performance, la pregunta es qué tiene que pasar para que alguien compre hoy. Las dos son legítimas. Pero no se responden con las mismas herramientas, ni con los mismos plazos, ni en el mismo lugar.

Por un lado, el deseo viaja bien. Una idea de marca potente funciona en muchos países porque apela a cosas que compartimos: estatus, pertenencia, seguridad, placer. En cambio, la conversión depende de detalles muy locales. El precio en la moneda correcta, el método de pago habitual, el plazo de entrega, el marketplace donde la gente compra de verdad, el idioma de las reseñas.

Por qué lo global no convierte

Por ejemplo, una campaña global puede generar muchísimo interés y vender poco. No porque la idea sea mala, sino porque el último metro es local. Además, si el usuario llega a una ficha de producto sin la información que espera, o a un checkout que no le inspira confianza, el deseo se evapora.

En eCommerce esto se ve con claridad. La misma marca puede tener un posicionamiento global y, aun así, necesitar una ejecución distinta en cada mercado: otro surtido, otros formatos, otras promociones y otros canales. Por eso existe la palabra glocalización, aunque suene a jerga de consultor.

Por qué lo local no construye marca

Sin embargo, el error contrario es igual de frecuente. Cuando todo se optimiza para la conversión inmediata, la marca se convierte en una sucesión de descuentos, banners y urgencias. Funciona a corto plazo. Pero, con el tiempo, cada venta cuesta más, porque nadie recuerda por qué debería elegirte a ti y no al siguiente resultado.

La performance sin marca es alquilar atención cada día. El branding sin performance es construir una catedral sin puertas. Por tanto, hacen falta las dos cosas.

Los claims vacíos: cuando se mezclan branding y performance

Hay un síntoma muy claro de que se han mezclado los planos: los claims vacíos. “El modelo más potente hasta la fecha”. “Nueva versión más mejorada”. “Pago 100% seguro”. Por mucho que se repitan, no significan nada.

En realidad, son frases que intentan hacer branding y performance a la vez y no hacen ninguna de las dos. No crean deseo, porque no dicen nada memorable. Y tampoco ayudan a convertir, porque no responden a ninguna duda concreta del cliente. Con marketing podemos decir “hemos mejorado” sin explicar respecto a qué, y a nadie le importará. Precisamente por eso no sirven.

La objeción: todo es performance ahora

Hay quien defiende que la separación ya no tiene sentido. Las plataformas miden todo, los formatos se mezclan y una buena pieza de vídeo puede crear marca y vender a la vez. En parte es verdad: los límites son más difusos que hace diez años.

Aun así, que una pieza pueda hacer las dos cosas no significa que las dos cosas sean iguales. Lo que medimos con facilidad, el clic y la venta, tiende a comerse lo que medimos mal, el recuerdo y la preferencia. Por eso, si solo financias lo que se mide bien, acabas sin marca. Lo expliqué con más detalle en optimizamos para el algoritmo y lo llamamos usuario.

Cómo equilibrar branding y performance

• Define lo global y lo local por separado. Qué promesa es igual en todas partes y qué se adapta en cada mercado.
• Mide cada cosa con su vara. No pidas a una campaña de marca un ROAS de campaña de conversión, ni al revés.
• Cuida el último metro. Ficha de producto, precio, pago y entrega deciden más ventas que cualquier eslogan.
• Elimina los claims que no aguantan un “¿respecto a qué?”.

Si trabajas con publicidad digital, en la Essential Ads Guide repaso los fundamentos. Y si quieres revisar cómo encaja todo esto en tu negocio, en consultoría explico cómo trabajo.

Deseo global, decisión local

En definitiva, todo el mundo puede desear lo mismo. Pero nadie compra en abstracto. Compramos en un lugar concreto, con un móvil concreto y una duda concreta.

Quizá la pregunta no es si invertir en marca o en conversión. Es si sabes en qué momento del recorrido estás hablando con tu cliente.

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IA y empleo: cuatro relatos a la vez

Si junto lo que leo en un mes, me salen varias narrativas que no encajan entre sí:

• La IA va a reemplazar todos los trabajos, o solo algunos como desarrollo, consultoría y traducción.
• Ha aumentado la productividad, así que producimos el doble o, mejor aún, tenemos más tiempo libre.
• Los perfiles junior lo tienen cada vez peor, o se han convertido en “junior+” capaces de hacer el trabajo de un sénior.
• Quien sufre es el sénior, porque un junior+ hace su trabajo por mucho menos dinero.

Quizá todas son ciertas, solo que unas ocurren ahora y otras ocurrirán en un futuro sin fecha. O quizá la respuesta honesta es que no lo sabemos y usamos una narrativa u otra según convenga.

Lo que dicen los datos, por ahora

Los datos disponibles, de momento, no cuentan una historia tan dramática como los titulares. En 2025, un análisis del Budget Lab de Yale concluyó que el mercado laboral estadounidense no había sufrido una disrupción apreciable en los 33 meses posteriores al lanzamiento de ChatGPT.

Sin embargo, el efecto no es cero para todos. Un estudio del Stanford Digital Economy Lab, basado en datos de nóminas de ADP, encontró una caída relativa del 13% en el empleo de trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA. En cambio, el empleo de los perfiles más experimentados en esos mismos puestos se mantuvo estable o creció.

Es decir, el impacto agregado es pequeño, pero hay un grupo concreto que ya lo nota: quien intenta entrar. Eso encaja mal con el relato de “nadie va a perder su trabajo” y también con el de “todos lo vamos a perder”.

La IA aumenta la productividad… del valor de la acción

Hay una lectura más cínica que me parece necesario decir en voz alta. Para muchas empresas, la IA aumenta sobre todo la productividad del valor de la acción.

Te permite justificar despidos, reducir costes y anunciar eficiencias, aunque probablemente no estén relacionadas directamente con el uso de la IA. Con un poco de suerte, sube la cotización y llega el aplauso de los inversores. Y si dentro de unos meses necesitas volver a contratar, lo harás más barato, en un mercado laboral un poco más precario. Todo fantástico.

No digo que siempre sea así. Digo que “lo hemos hecho por la IA” es una explicación cómoda, porque suena a inevitable y nadie pide demasiados detalles.

La objeción: la relación entre IA y empleo tarda en verse

El contraargumento serio es que las grandes tecnologías tardan años en notarse en las estadísticas. La electricidad o internet no cambiaron el empleo de un trimestre para otro. Por eso, que hoy no veamos una disrupción masiva no garantiza que no vaya a llegar.

Me parece razonable. Aun así, la prudencia funciona en las dos direcciones. Si no sabemos cuándo ni cómo llegará el impacto, tampoco deberíamos tomar decisiones drásticas como si ya hubiera llegado. Recuerdo las predicciones de AGI para 2027, y lo rápido que algunos pasaron a hablar de “superinteligencia” para rebajar expectativas. Los plazos cambian. La urgencia, curiosamente, no.

Qué hacer mientras tanto con la IA y el empleo

Si la incertidumbre es real, la mejor estrategia no es apostar por un relato. Es prepararse para varios:

• Para quien empieza: el riesgo está en las tareas de entrada. Conviene aprender pronto lo que la IA no hace bien: criterio, contexto y relación con clientes.
• Para quien ya tiene experiencia: el valor está en saber qué preguntar y cómo revisar, no en ejecutar más rápido.
• Para las empresas: antes de recortar, medir. Si la IA no ha cambiado de verdad un proceso, despedir no es eficiencia; es contabilidad.

Hablé de estos temas en una sesión en la Universidad de Barcelona sobre el impacto de la IA en el trabajo. Y sobre lo que la IA hace y no hace, escribí que automatizar no es inventar.

La narrativa como herramienta

Quizá lo más revelador del debate no es lo que dice sobre la IA, sino lo que dice sobre nosotros. Elegimos el relato que justifica lo que ya queríamos hacer: invertir, recortar, contratar o esperar.

La pregunta incómoda no es qué hará la IA con el empleo. Es quién se beneficia de que creamos que ya lo sabemos.

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Propiedad digital: comprar acceso disfrazado de compra

Hemos normalizado pagar por acceso y llamarlo propiedad digital. El botón dice “comprar”, pero lo que adquieres es una licencia. Es decir, un permiso revocable para usar algo mientras el vendedor quiera y pueda ofrecértelo.

La diferencia parece teórica hasta que deja de serlo. En 2024, Ubisoft apagó los servidores de The Crew y el juego dejó de funcionar también para quienes lo habían pagado. La reacción acabó en una iniciativa ciudadana europea, “Stop Destroying Videogames”, que entregó 1.294.188 firmas verificadas a la Comisión. No es una queja de nicho. Es mucha gente descubriendo que su propiedad digital no era tal.

Pagar para recuperar lo que ya tenías

Con tantos anuncios y tantas funciones básicas capadas, me cuesta entender cómo se puede usar YouTube sin un bloqueador de anuncios, sin descargar los vídeos o sin un navegador que filtre la publicidad. También existe YouTube Premium, claro. Pero, en el fondo, es pagar para volver a tener el YouTube de hace años.

Es una paradoja circular que se repite en muchos productos digitales. Primero pagas por un producto lleno de funciones que no pediste. Después pagas otra vez para librarte de ellas. Por eso cada vez más gente percibe las suscripciones como un peaje y no como un servicio. Lo comenté hace tiempo en la distopía de los modelos de suscripción.

Tenerlo todo y no disfrutar casi nada

Lo curioso es que pagamos por el acceso a miles de películas, libros y canciones sin poseer ninguno. Y luego solo disfrutamos una fracción mínima de todo ese catálogo.

La abundancia de acceso cambia nuestra relación con las cosas. Lo que tienes en una estantería te pertenece y te recuerda que existe. En cambio, lo que vive en un catálogo infinito compite con todo lo demás y casi nunca gana. Acumulamos derechos de uso como antes acumulábamos objetos, y con el mismo resultado.

La objeción: el acceso es más barato que la propiedad digital

Hay que reconocer las ventajas. Por el precio de un par de discos al mes tienes casi toda la música grabada. No ocupas espacio, no se raya nada y lo llevas siempre encima. Para la mayoría de usos, el acceso es mejor negocio que la propiedad.

No lo discuto. Sin embargo, el problema no es elegir acceso en lugar de propiedad digital. El problema es no saber que lo estás eligiendo. Si sabes que alquilas, decides con información. Si crees que compras, te llevas una sorpresa el día que el catálogo cambia, el servicio cierra o la licencia expira. Además, cuando todo es alquiler, la empresa puede subir el precio cuando quiera, porque ya no puedes quedarte con lo que tenías.

Qué significa la propiedad digital para un negocio

Desde el lado de las empresas, el modelo de acceso es irresistible. Ingresos recurrentes, control total del producto y datos de uso constantes. Lo entiendo perfectamente. Aun así, creo que la confianza tiene un límite. Cada vez que un cliente descubre que no era dueño de algo, la relación se resiente.

Las empresas que ofrezcan propiedad digital real, con descargas sin restricciones o formatos abiertos, tendrán un argumento diferencial. Por eso me parece importante que los libros de esta web se vendan como EPUB descargable. Un tema parecido, el de ser dueño o solo tener acceso, aparece también en la tokenización de activos.

Lo que de verdad tenemos

Quizá la pregunta útil no es cuánto contenido tienes disponible. Es cuánto seguirías teniendo si mañana cancelaras todas tus suscripciones.

La respuesta, para muchos, es inquietante. Hemos pasado de tener pocas cosas a no tener casi ninguna, aunque nunca hayamos tenido tantas a mano.

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Escribir con IA: ¿estilo o contenido?

Hay una pregunta que me hago cada vez que leo un post que huele a máquina. Cuando alguien se ayuda de la IA, ¿le ayuda con el estilo o con el contenido?

Si le ayuda con el estilo, el resultado suele ser previsible. Frases redondas, ganchos de manual, listas de tres puntos y una pregunta final para generar comentarios. Es decir, un texto correcto que podría haber firmado cualquiera.

Si le ayuda con el contenido, el problema es otro. Quizá no tenía nada original que decir y la herramienta ha rellenado el hueco. En ese caso, la IA no ha mejorado la escritura. Simplemente ha ocultado que no había nada que escribir.

Lo que le pasa a tu voz cuando dejas de usarla

Espero que algunos no hablen en persona como escriben en sus posts después de pasarlos por IA. Porque la voz, como cualquier músculo, se atrofia cuando no se usa.

Escribir es una forma de pensar. Cuando delegas la escritura, también delegas una parte del pensamiento: elegir una palabra y no otra, decidir qué sobra, encontrar el ejemplo que solo tú conoces. Por eso la voz se vuelve cada vez más genérica y plana. Y, por cierto, en persona todavía no podemos poner una conversación a 1,5x ni marcarla como contenido basura.

No es una exageración de nostálgico. En diciembre de 2025, Merriam-Webster eligió “slop” como palabra del año. La definió como contenido digital de baja calidad producido normalmente en cantidad mediante inteligencia artificial. Cuando un diccionario necesita una palabra para algo, es que ese algo ya está en todas partes.

Escalar o hacer spam

Cada vez veo más intercambiables las palabras “escalabilidad” y “spam”. Antes se buscaba primero la relevancia y después la eficiencia. Ahora producir cuesta casi nada, así que primero producimos y luego, si eso, pensamos en el valor.

En redes profesionales se nota especialmente. Hubo un tiempo en que LinkedIn era una red para uso profesional, sin selfies ni contenido reciclado. Hoy es, en parte, una mezcla de entretenimiento y autopromoción. Ya escribí sobre ello en trabajar para ti o para LinkedIn. La IA no ha creado ese problema, pero lo ha acelerado.

La objeción: escribir con IA también democratiza

Sería injusto no reconocer lo bueno. Escribir con IA ayuda a quien escribe en un idioma que no es el suyo, a quien tiene dislexia o a quien simplemente se bloquea delante de la página en blanco. Para muchas personas es una herramienta de acceso, no de pereza.

Estoy de acuerdo. Sin embargo, la diferencia está en el orden. Primero tienes algo que decir y después usas la herramienta para decirlo mejor. Si inviertes el orden, la herramienta decide qué dices. Y entonces la voz deja de ser tuya, aunque el texto lleve tu nombre.

Por qué escribo como escribo

Escribo para mí y para la gente que me conoce. No por alcance, no por engagement y no para vender nada. Intento publicar solo lo que merece la pena decir, sin tendencias que seguir ni algoritmos a los que convencer. También escribo porque, viendo cierto contenido, tengo la sensación de que algunos, o su IA, no se han parado ni quince segundos a pensar antes de publicar.

Esto implica algo incómodo: rendir cuentas. Si lo que escribo es mío, también lo son los errores. En cambio, un texto generado no tiene autor del que pedir explicaciones. Por eso me parece importante que la IA ayude a escribir, pero no que escriba por nosotros.

De hecho, construí OnlyFirst, una extensión de Chrome para LinkedIn, por una frustración parecida con lo que aparece en el feed. Y sobre lo que la IA hace bien y lo que no, escribí hace poco que automatizar no es inventar.

Cómo escribir con IA sin perder la voz

• Escribe tú el primer borrador. Aunque sea malo. Ahí está la idea.
• Usa la IA para revisar, no para generar. Pídele que te señale lo confuso, no que lo reescriba entero.
• Borra lo que suene a plantilla. Si una frase podría estar en mil posts, sobra en el tuyo.
• Lee en voz alta. Si no lo dirías así en una conversación, no lo publiques así.

Una voz que no se puede generar

La paradoja es evidente. Cuanto más fácil es producir texto, más valor tiene el que no se puede producir en serie. Las opiniones con nombre, las dudas sinceras y los ejemplos que solo vienen de la experiencia.

Quizá la pregunta no es si usas IA para escribir. La pregunta es si, después de usarla, alguien podría reconocerte sin leer la firma.

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Que necesitemos especificar “comprensión” junto a “lectura” no es un detalle técnico. Es un síntoma.

Comprensión lectora: una expresión que delata

No soy el primero al que le chirría. Neil Postman lo señaló en 1985, en Amusing Ourselves to Death. Según él, evaluar la “comprensión” de un lector, como algo distinto de lo que el lector esté haciendo, habría parecido absurdo en 1790, en 1830 o en 1860. “¿Qué otra cosa era leer sino comprender?”, se preguntaba.

Postman escribía sobre la televisión. En concreto, sobre cómo una cultura de la imagen y el entretenimiento iba desplazando a la cultura de la palabra escrita. Su intuición era que el lenguaje sobre la lectura había cambiado porque la lectura misma había cambiado. Por tanto, si hablamos de comprensión lectora es porque aceptamos que existe otra lectura, una que no comprende. Y que es lo bastante común como para tener que distinguirla.

Lo que dicen los datos de comprensión lectora

No es solo una cuestión de palabras. El 8 de septiembre de 2026 se publicaron los resultados de PISA 2025. España obtuvo 451 puntos en lectura, 23 menos que en 2022, por debajo de la media de la OCDE. Según esa misma información, el 68% de los alumnos españoles alcanza al menos el nivel 2 de lectura, frente al 69% de la OCDE. Además, solo un 2% llega a los niveles más altos, frente al 6%.

Los datos admiten muchas lecturas (sí, comprensivas). No seré yo quien atribuya la caída de la comprensión lectora a una sola causa. Sin embargo, es difícil no relacionarla con algo que vemos a diario: leemos más fragmentos que nunca y menos textos completos que nunca.

Escucha activa, 1,5x y fast-forward

Me atrevería a decir que lo mismo pasa con la “escucha activa”. Otra redundancia que se ha vuelto necesaria. Escuchar siempre fue activo; lo pasivo era oír.

Hoy escuchamos podcasts a 1,5x, vemos vídeos saltando hacia delante y leemos resúmenes en lugar de libros. A mí, sinceramente, me da igual la velocidad o el formato. Incluso que estés pensando en las musarañas, siempre que entiendas lo que escuchas. Si no, ¿para qué?

El problema no es la velocidad. Es confundir el consumo de un contenido con su comprensión. Haber “visto” una charla no es lo mismo que poder explicar su argumento. Haber “leído” un resumen no es lo mismo que haber pensado sobre un libro.

La objeción: comprender tiene niveles

Siendo justo con el término, tiene una lógica. Los especialistas distinguen entre descodificar un texto, es decir, convertir letras en palabras, y comprenderlo. Y la comprensión lectora tiene niveles: literal, inferencial, crítico. Para diagnosticar dónde se atasca un alumno, esa distinción es útil. Hay niños que leen en voz alta sin errores y no saben decirte de qué iba el texto.

Lo acepto. Pero precisamente por eso me parece un síntoma. Si hay que separar con tanto cuidado descodificar de comprender, es que lo primero ya no garantiza lo segundo. Lo que antes se daba por hecho, que quien sabía leer entendía lo que leía, ahora hay que medirlo, entrenarlo y ponerle nombre.

Leer para entender, no para haber leído

Hay otra idea de Postman que me gusta mucho: la palabra escrita perdura y la hablada desaparece. Por eso la escritura exige más de quien escribe y de quien lee. Un texto se puede releer, contrastar, refutar. Obliga a seguir un argumento de principio a fin.

Esa es la capacidad que está en juego, y no solo en los colegios. Su ausencia se nota en los emails que nadie lee hasta el final y en documentos que se resumen con IA antes de abrirlos. También en reuniones donde se responde a lo que uno creía que el otro iba a decir. Comprender exige tiempo y atención, que son exactamente los dos recursos que menos estamos dispuestos a dar.

La IA añade una capa nueva a la discusión. Si una herramienta puede resumirte cualquier texto, ¿para qué aprender a leerlo entero? Hablé de algo parecido en para qué estudiar si una IA puede hacerlo por ti. Mi respuesta sigue siendo la misma. El resumen te dice qué pone, pero no te enseña a pensar sobre lo que pone. Y lo segundo es lo único que no puedes delegar.

Lo que esto pide de la educación

Doy clase desde 2016 en universidades y escuelas de negocio. Cada vez tengo más claro que el valor de la formación no está en acumular contenidos que cualquiera encuentra en segundos. Está en entrenar las capacidades para usarlos: leer un texto difícil, seguir un argumento, detectar lo que falta. Sobre cómo entiendo la docencia, hay más en mi página de teaching & speaking. Y si te interesa recordar lo que lees, en El poder del palacio de la memoria hablo de técnicas para hacerlo.

Comprensión lectora: una palabra de más

Quizá dentro de unos años nos parezca normal hablar de comprensión lectora, igual que hoy hablamos de “escucha activa” o de “pensamiento crítico”. Como si hubiera otro tipo de pensamiento que mereciera ese nombre.

Cada vez que una palabra necesita un adjetivo para recuperar su significado original, conviene preguntarse qué hemos perdido por el camino.

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Al emprender hoy, lo decisivo no es el mejor producto ni el modelo de negocio más elegante. Es la distribución.

Emprender: la idea nunca valió mucho

Cualquiera que haya escuchado pitches o evaluado proyectos lo sabe. Las ideas se parecen muchísimo entre sí. La misma necesidad la detectan cientos de personas a la vez. Por eso, la diferencia entre quien la convierte en negocio y quien no rara vez está en la originalidad.

Así que tiene poco sentido proteger una idea como si fuera un tesoro o pedir un acuerdo de confidencialidad antes de contarla. Una idea sin ejecución es una conversación de bar. Con ejecución, empieza a ser algo. Y con clientes, por fin, es un negocio.

Ahora construir tampoco

Durante mucho tiempo, la ejecución técnica sí era una barrera para emprender. Construir una aplicación, una tienda online o una herramienta exigía un equipo, meses de trabajo y bastante dinero. Esa barrera protegía a quien conseguía superarla.

Esa protección se está evaporando. Hoy un perfil no técnico puede montar un prototipo funcional en una tarde conversando con una IA. Escribí sobre ese cambio en la era de desarrollar con IA. El código deja de ser el cuello de botella, y el valor se desplaza hacia saber qué construir y por qué.

La consecuencia para quien quiere emprender es directa. Si cualquiera puede construir tu producto en poco tiempo, el producto deja de ser la ventaja. Habrá diez versiones parecidas de lo que lances. Además, algunas saldrán antes que la tuya.

Lo que sí importa: clientes

Cuando la idea es abundante y construir es barato, lo escaso es la atención del cliente. Y lo escaso es lo que tiene valor.

Los datos sobre por qué fracasan las startups apuntan en la misma dirección. En el conocido análisis de CB Insights sobre 101 startups fallidas, el motivo más citado era la falta de necesidad de mercado. Aparecía en el 42% de los casos, por delante de quedarse sin dinero. Es decir: productos que funcionaban, construidos para clientes que no estaban ahí.

Peter Thiel dedica un capítulo entero de Zero to One a la distribución. Su argumento es que ingenieros y fundadores tienden a subestimarla porque les parece menos noble que construir. La realidad es que un producto mediocre con una gran distribución suele ganar a un gran producto sin ella.

Lo que deberíamos enseñar a quien quiere emprender

La cultura de las startups ha idealizado la parte de construir. Los relatos de éxito empiezan en un garaje y terminan con un producto brillante. En cambio, la parte de conseguir clientes uno a uno, con llamadas, campañas, acuerdos y muchos “no”, aparece poco. Es menos épica.

Creo que eso es lo que más se debería enseñar. No solo cómo construir algo, que está bien y sigue siendo necesario, sino cómo conseguir clientes o cómo levantar capital para invertirlo en marketing. Por ejemplo, cómo se calcula lo que cuesta adquirir un cliente y lo que deja a lo largo del tiempo. También cómo se elige un canal, o cómo se negocia con un marketplace o un distribuidor. Es menos glamuroso que hablar de producto, y bastante más decisivo.

La objeción: el producto sí importa

Sería absurdo decir que el producto da igual. Un mal producto con buena distribución consigue clientes una vez, pero no los retiene. La recompra, la recomendación y la reputación dependen de que lo que vendes cumpla lo que promete. A largo plazo, el producto acaba pasando factura o dando dividendos.

Mi argumento es otro: el producto es condición necesaria, pero ya no es diferencial. Antes, tener un buen producto te ponía por delante de la mayoría. Ahora te pone en la salida, junto a todos los demás que también pueden construirlo. La carrera empieza después.

Lo que cambia al emprender con IA

Si esto es cierto, hay varias consecuencias prácticas:

• Validar la demanda antes que el producto. Con la IA puedes construir rápido, pero eso también significa que puedes construir rápido algo que nadie quiere.
• Diseñar la distribución desde el primer día. Saber por qué canal llegará el primer cliente, cuánto costará y si el negocio lo aguanta.
• Tratar la audiencia como un activo. Una lista de clientes, una comunidad o una relación con un canal es mucho más difícil de copiar que un producto.
• Desconfiar de la ventaja técnica. Si tu ventaja es algo que una IA puede replicar en semanas, no es una ventaja; es una ventana.

Si estás en ese punto, en la página de consultoría explico cómo trabajo, y en la de docencia los programas en los que enseño marketing y eCommerce.

Del garaje al mercado

Nos contaron que emprender empezaba con una gran idea. Después aprendimos que empezaba con la ejecución. Ahora que la IA ha abaratado la ejecución, toca aceptar algo menos romántico: empieza y termina en el cliente.

Si construir ya no es difícil, la pregunta que de verdad importa es otra: ¿quién te va a comprar, y por qué a ti?

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Es una idea sencilla, pero cambia bastante la forma de pensar sobre el dinero, sobre el éxito y sobre a quién intentamos parecernos.

Lo que se ve es gasto

Morgan Housel lo explica muy bien en The Psychology of Money: la riqueza está oculta. Es el ingreso que no se ha gastado. Es la opción, todavía no ejercida, de comprar algo más adelante. Su valor está precisamente en lo que te permite hacer: flexibilidad, margen, capacidad de elegir.

El problema es que esa riqueza no se puede enseñar. Nadie ve tu cuenta de inversión ni el coche que decidiste no comprar. Lo único visible es el consumo. Por eso juzgamos la situación financiera de los demás, y a veces la nuestra, por lo que gastan.

Hay otra observación de Housel que me parece todavía más útil: la gente quiere riqueza para que los demás la admiren, pero los demás rara vez admiran al rico. Lo usan como referencia de lo que ellos mismos quieren tener. Por ejemplo, cuando ves a alguien en un coche de lujo no piensas “qué persona tan interesante”. Piensas en cómo te verían a ti si lo condujeras. El gasto para impresionar casi nunca impresiona a quien pretendemos.

La inflación de estilo de vida, enemiga de la libertad financiera

Así que, si la riqueza es lo que no gastas, la principal amenaza no es ganar poco. Es que los gastos crezcan al ritmo de los ingresos. Ganas más, te mudas a un piso mejor, cambias de coche, subes un escalón en todo. Después de unos años ganas el doble y ahorras lo mismo, o menos.

La libertad financiera se consigue abriendo una distancia entre lo que produces y lo que consumes. Esa distancia puede abrirse por arriba, ganando más, o por abajo, necesitando menos. La segunda vía tiene mala prensa porque no luce. Sin embargo, es la única que depende por completo de ti.

Además, hay una consecuencia que a menudo se olvida: cuanto menos necesitas, menos depende tu plan de que todo salga bien. Cuanto más necesitas que se cumplan elementos concretos de un plan, más frágil es tu libertad financiera.

El billete no sabe de dónde viene

Hace tiempo escribí una frase en LinkedIn que sigo suscribiendo: el capital es el capital, y la numeración de los billetes es la misma para todos.

Lo que quería decir es que un euro es un euro, venga de donde venga. Pero no nos comportamos así. Richard Thaler, Nobel de Economía en 2017, llamó contabilidad mental a nuestra tendencia a meter el dinero en cajones distintos según su origen. El dinero “extra” de una paga o de una devolución de Hacienda parece menos serio que el del sueldo. Por eso lo gastamos con más alegría.

Esa ilusión es cara. El mismo dinero no se puede gastar dos veces. El euro que te llegó “de regalo” vale exactamente lo mismo que el que te costó un mes de trabajo. Tratar todo el capital igual, sin cajones, es una de las decisiones financieras más aburridas y más rentables que existen.

Ahorrar sin un motivo: el margen de la libertad financiera

Otra idea de Housel que me parece contraintuitiva: no necesitas una razón concreta para ahorrar. Solemos ahorrar para algo: una casa, unas vacaciones, la jubilación. Pero la razón más importante para tener un colchón es la que no puedes prever.

Benjamin Graham lo formuló con el concepto de margen de seguridad: dejar espacio para el error de forma que no dependas de acertar el pronóstico. En finanzas personales, significa vivir por debajo de tus posibilidades. No por ascetismo, sino porque el futuro siempre trae algo que no estaba en la hoja de cálculo.

Eso sí, el ahorro solo es beneficioso si puedes hacerlo sin vivir en tensión. Un plan que te amarga la vida no dura, y un plan que no dura no sirve.

La objeción: “solo se vive una vez”

La crítica obvia es que todo esto suena a vivir para el futuro y olvidarse del presente. En efecto, acumular dinero que nunca gastas también es una forma de desperdiciar la vida. Tiene razón, y conviene decirlo: el dinero solo importa si te ayuda a vivir una vida que te guste.

Pero la alternativa no es elegir entre presente y futuro. Una frase de mis notas lo resume bien: vive para hoy, prepárate para mañana. El gasto que de verdad disfrutas no es el problema. El problema es el gasto que haces para que otros lo vean, por inercia o porque “te lo puedes permitir”. Puedes permitirte cualquier cosa, pero no todo.

Lo que cambia cuando buscas libertad financiera

Si aceptas que la riqueza es invisible, dejas de compararte con lo que ves. El vecino del coche nuevo puede estar mucho peor que tú. La persona que no aparenta nada puede tener una libertad que tú no tienes.

También cambia la pregunta sobre el éxito. Ya no es cuánto ganas, sino cuánto margen tienes. Es decir, cuántos meses podrías vivir sin ingresos y cuántas decisiones puedes tomar sin que el dinero las tome por ti. Eso es la libertad financiera. Tengo apuntada una frase de una de mis lecturas que lo resume: estar controlado por el dinero es una forma oculta de deuda.

Si quieres empezar a poner números a esa distancia entre lo que ganas y lo que gastas, la calculadora de interés compuesto enseña muy bien lo que hace el tiempo con el dinero que no se toca. Y si buscas una base más completa, escribí Finanzas Personales para Todos y Aprende a Invertir precisamente para eso.

La riqueza que nadie ve

Vivimos rodeados de señales de riqueza que son, en realidad, señales de gasto. Y aprendemos a desear lo que se ve porque lo otro, por definición, no se puede enseñar.

Quizá por eso la riqueza más valiosa es también la más silenciosa. Es la del que no necesita demostrar nada a nadie y, precisamente por eso, puede decidir qué hacer con su tiempo.

Este artículo es una reflexión personal y no constituye asesoramiento financiero.

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No digo que esas métricas no sirvan. Digo que hemos dejado de distinguir entre lo que le gusta al sistema que distribuye el contenido y lo que le sirve a quien lo recibe. Y no es lo mismo.

Métricas de marketing que miden a la máquina

Piensa en lo que se celebra en un informe típico de métricas de marketing: el alcance subió, el CTR mejoró, el coste por clic bajó, el post tuvo más interacciones que el anterior. Todas son señales que un algoritmo devuelve sobre cómo ha reaccionado a lo que le diste. Son feedback de la máquina.

En cambio, hay métricas que sí hablan del usuario: la tasa de conversión, la frecuencia de compra, la repetición, la satisfacción. Pero las tratamos casi como métricas “a pesar de”. Si convierten, genial, aunque el camino para llegar ahí haya sido incómodo, intrusivo o directamente molesto.

Por eso la diferencia importa: cada métrica que eliges como objetivo acaba moldeando lo que haces. Si el objetivo es el alcance, harás contenido que el algoritmo empuja. Si el objetivo es que el cliente vuelva, harás otra cosa.

La web, más rápida que nunca y más incómoda que nunca

Hay una contradicción que me parece el mejor ejemplo de todo esto. Tenemos móviles cada vez más potentes y conexiones cada vez más rápidas. Sin embargo, cada vez da más pereza navegar por la web.

Por un lado, hay equipos obsesionados con reducir unos milisegundos el tiempo de carga porque afecta al SEO. Por otro, esas mismas webs se llenan de scripts, banners, pop-ups y vídeos que arrancan solos. Y de avisos de cookies que tapan media pantalla. Optimizamos la velocidad porque la mide Google y empeoramos la experiencia porque no la mide nadie. El usuario queda el último.

No es casualidad que tanta gente navegue con un bloqueador de anuncios. Yo no entiendo cómo se puede usar determinadas plataformas sin uno. El adblocker es, en el fondo, una crítica de los usuarios al marketing que hemos construido. Ya lo comenté en una nota sobre la hipocresía del marketing online y los adblockers, y la situación no ha mejorado.

Cuando la medida se convierte en el objetivo

El economista Charles Goodhart describió en los años setenta un fenómeno conocido hoy como ley de Goodhart. La antropóloga Marilyn Strathern lo resumió después de forma memorable: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida.

Es exactamente lo que pasa con muchas métricas de marketing. El alcance era una forma aproximada de saber si un mensaje llegaba a la gente. En cuanto se convirtió en el objetivo, aparecieron los trucos para inflarlo: los hooks calcados, los “comenta SÍ y te lo envío”, los carruseles que nadie lee hasta el final. Las métricas suben y el mensaje empeora.

Un indicador es siempre una simplificación de una realidad más compleja. Por eso es más fácil manipular el indicador que mejorar la realidad que representa. Y si tu equipo cobra por el indicador, ya sabes qué va a pasar.

Escalar o hacer spam

Cada vez veo más intercambiables las palabras “escalabilidad” y “spam”. Antes se buscaba primero la relevancia y después la eficiencia. Ahora la IA ha reducido a casi cero el coste de producir contenido. Por tanto, el orden se ha invertido: primero producimos y luego, si eso, nos preocupamos de si aporta algo.

Además, cuando producir cuesta tan poco, la tentación es publicar más para que el algoritmo tenga más con lo que trabajar. Más variantes de anuncio, más posts, más páginas generadas para el SEO, más emails. El algoritmo lo agradece durante un tiempo. El usuario, no tanto.

La objeción: sin algoritmo no hay alcance

La respuesta lógica es que no hay alternativa. Si no juegas con las reglas del algoritmo, no te ve nadie, y un mensaje excelente que no ve nadie tampoco sirve para mucho. Es verdad, y no tiene sentido hacerse el purista: la distribución es parte del trabajo.

Aun así, hay una diferencia entre usar el algoritmo como canal y tratarlo como si fuera el cliente. El algoritmo decide quién ve tu mensaje. El cliente decide si vuelve. Si confundes los dos, puedes tener números espectaculares y un negocio que no mejora.

Qué métricas de marketing mirar, entonces

Mi respuesta es poco sofisticada: métricas correctas, con la frecuencia correcta. Y fuera los dashboards complejos y el tiempo real cuando no aplica. Muchas veces solo sirven para tener la sensación de control sobre una caja negra, con variables que no conocemos y aún más que no controlamos.

Unas preguntas que ayudan a separar lo importante de lo accesorio:

• ¿Esta métrica describe lo que hace una persona o lo que hace una plataforma?
• Si esta métrica mejora y nada más cambia, ¿el negocio está mejor?
• ¿Qué tendríamos que hacer para inflarla sin aportar nada? Si la respuesta es fácil, no debería ser el objetivo.
• ¿Con qué frecuencia necesitamos mirarla para tomar una decisión distinta?

Si trabajas con publicidad digital, en la Essential Ads Guide recojo los fundamentos que sigo considerando útiles más allá de cada cambio de plataforma. Del mismo modo, sobre cómo el SEO se está volviendo una caja negra, escribí aquí.

Métricas de marketing: para quién trabajamos

Cada plataforma te devuelve una nota sobre tu trabajo, en forma de métricas de marketing. Es tentador vivir de esa nota, porque es inmediata, precisa y fácil de presentar en una reunión. La nota del cliente llega más tarde, es más difusa y a veces no llega nunca: simplemente no vuelve.

Quizá la pregunta no es cómo gustar más al algoritmo. Es cuánto tiempo puede sobrevivir un negocio que ha aprendido a gustarle a una máquina mejor que a sus clientes.

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Una regla probabilística sigue siendo una regla

Para empezar, un modelo de lenguaje no “piensa” una respuesta. Calcula cuál es la continuación más probable de un texto a partir de todo lo que ha visto antes. Que esa probabilidad se calcule con miles de millones de parámetros no cambia el ejercicio. El modelo devuelve una versión plausible de lo que ya existe.

Por eso la IA es tan buena resumiendo, traduciendo, reformulando, clasificando o escribiendo el típico email que nadie quiere escribir. Son tareas donde la respuesta correcta se parece mucho a respuestas anteriores. Y por eso mismo es tan mala sorprendiendo de verdad: la sorpresa, por definición, es lo improbable. Ahí está el nudo de la relación entre IA y creatividad.

De mis notas de lectura de The Eye of the Master (Verso, 2023), el ensayo de Matteo Pasquinelli sobre la historia social de la IA, me quedo con una distinción muy útil. El juego de la IA se sigue jugando en el terreno de la automatización, que consiste en seguir una regla. No en el de la autonomía, que consiste en romperla. Cada vez que alguien inventa una regla nueva, una vieja puede quedar anulada. Y cada vez que alguien rompe una regla, aparece una anomalía que implica otra forma de ver el mundo. Eso es lo que hacemos los humanos cuando creamos algo que importa.

Lo que Ada Lovelace ya sabía

La discusión no es nueva. En 1843, Ada Lovelace anotó un artículo sobre la máquina analítica de Charles Babbage. Escribió que la máquina “no tiene pretensión alguna de originar nada”: puede hacer lo que sepamos ordenarle. Ciento ochenta años después, la orden ya no se da con tarjetas perforadas sino con un prompt. Además, la máquina puede combinar lo aprendido de formas que no habíamos previsto. Pero la pregunta de fondo sigue en pie: ¿origina o recombina?

Hay otra idea en el mismo libro que suele quedar fuera de los titulares. La inteligencia que la IA extrae, codifica y empaqueta procede del conocimiento y del trabajo colectivo. Textos, imágenes, código, conversaciones. La máquina no inventó el lenguaje que usa; lo aprendió de nosotros. Y eso tiene consecuencias sobre quién se lleva el mérito.

La objeción: IA y creatividad sí van juntas

El contraargumento más serio es que la IA sí ha sorprendido a expertos. El ejemplo clásico es el movimiento 37 de AlphaGo en su segunda partida contra Lee Sedol, en 2016. Los comentaristas lo consideraron un error, y resultó brillante. También es verdad que los modelos actuales producen combinaciones que nadie había escrito antes.

Lo acepto, aunque con un matiz. AlphaGo sorprendió dentro de un juego con reglas fijas que otros habían definido y con un objetivo cerrado: ganar. Es la mejor demostración posible de lo que la automatización puede hacer, no de que haya autonomía. Nadie esperaba que AlphaGo decidiera que el Go era aburrido y propusiera otro juego. Ese gesto, el de cambiar el tablero, sigue siendo nuestro.

Por qué quizá es justo lo que necesitamos

Dicho esto, no quiero caer en el romanticismo. La mayor parte del trabajo que hacemos no es arte. Es producción: informes, fichas de producto, respuestas a clientes, presentaciones que se parecen a la anterior. En ese terreno, una herramienta que sigue reglas con muchísima eficacia es una gran noticia.

La IA es perfecta para el trabajo que ya era repetitivo antes de que llegara. Por tanto, el riesgo no es que automatice eso. Lo preocupante es que, por inercia, acabemos tratando todo lo demás como si también fuera producción.

IA y creatividad: el valor no está solo en la obra

Hay algo que me parece muy revelador. Una pieza musical, una fotografía o una ilustración puede inspirarte cuando sabes que la ha creado una persona. Te recuerda lo que somos capaces de hacer. Y exactamente la misma pieza, creada por una IA, puede dejarte con la sensación contraria: para qué hacemos nada los humanos.

En otras palabras, el valor de una obra no está únicamente en su valor intrínseco, sino en lo que nos mueve a hacer. Una máquina que sigue reglas puede producir el objeto. Lo que no puede producir, al menos de momento, es el gesto de alguien que decidió romper una regla porque tenía algo que decir.

Hablé de una parte de este debate en una nota sobre si la IA es realmente creativa o solo imita. Hoy lo formularía de otra manera: la pregunta no es si imita, sino a quién le estamos pidiendo que invente.

Tratar a la IA como lo que es

La consecuencia práctica es sencilla y poco espectacular: tratar a la IA como lo que es, un software. Un software muy potente, imperfecto y útil. No es tu plantilla de trabajadores (perdón, “agentes”), ni tu oráculo, ni un dios.

En los proyectos alrededor de la IA hay una tendencia curiosa. Cuando sale bien, el mérito es de la IA. Cuando sale mal, te disculpas tú por sus errores. Es una asimetría que conviene corregir pronto. Si la herramienta sigue reglas, la responsabilidad de elegir esas reglas, de revisar el resultado y de decidir cuándo romperlas sigue siendo humana.

Por eso, cuando construí el Marketing Assistant, lo planteé como lo que es: un experimento con un problema acotado, no un sustituto del criterio de nadie. Si te interesa ese terreno, en la página de recursos están las herramientas y guías que he ido construyendo.

IA y creatividad: lo que queda fuera del tablero

La IA va a seguir mejorando en todo lo que consiste en seguir reglas, y eso va a cambiar muchísimos trabajos. Sin embargo, cuanto mejor sea siguiendo reglas, más valor tendrá lo único que no puede hacer: decidir que las reglas están mal. Esa es, para mí, la verdadera frontera entre IA y creatividad.

Quizá la pregunta interesante no es qué puede hacer la IA. Es cuántas reglas estamos dispuestos a dejar de cuestionar porque una máquina ya las sigue por nosotros.

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