Lo que ya existe va más adelante de lo que te mostraron

Fui a un evento de Platanus Ventures. En la sala estaban los fundadores de las empresas que ellos financian, más uno que otro loco o geek del mundo startup chileno. Yo soy de los primeros y bastante menos de los segundos.

Ahí los fundadores de Runway mostraron en qué andan. Si el nombre no te suena, es la empresa que hace los modelos con que hoy se genera video, y su software está metido en publicidad, cine y postproducción. La fundaron en 2018 dos chilenos, Cristóbal Valenzuela y Alejandro Matamala, junto al griego Anastasis Germanidis; se conocieron estudiando en una escuela de arte en Nueva York, y desde 2023 la empresa vale más de mil millones de dólares. Eso último no lo digo de adorno: los dos chilenos que la fundaron estaban en la sala.

Se pasaron. Buena parte de lo que pusieron en pantalla todavía no es pública. Lo que sí lo es, y puedes verlo hoy, es un corto que subieron a su cuenta, Rules of Horse… for Dummies. Es un partido de HORSE, el juego de cancha donde uno tira y el otro tiene que repetir la jugada, salvo que acá se turnan para hacer aparecer cosas absurdas y cada una tiene que superar a la anterior. Uno de los turnos es un gato del porte de un edificio parado en la cancha.

Está para irse de espaldas, y el gato es la parte fácil. Lo que impresiona es lo aburrido: un cabro con anteojos redondos y polera amarilla, un almacén con las latas de café apiladas hasta el techo, la luz de las seis pegándole en la cara. Nada de eso tiene una sola costura. Parece grabado un domingo en Nueva York con un actor y una cámara. Runway se fue a otra dimensión.

Lo que no esperaba era la conversación. Los fundadores hablaron poco de market fit y de lifetime value, y mucho de un sueño. Cultos, sueltos en cultura general, con bromas que no se improvisan. Salí de ahí pensando que esa empresa va a terminar siendo una de las más grandes del mundo, y no por la tecnología.

Lo que tu empresa cree que la IA puede hacer se calibró con las noticias de hace unos meses, y la distancia con lo que ya existe no se mide en años. Esta semana esa distancia llegó a un lugar donde la vas a sentir: tu presupuesto de 2027.

LA MEMORIA SE ACABÓ Y TE VA A LLEGAR LA CUENTA

Nvidia reportó el 26 de agosto US$96,2 mil millones en un trimestre, 106% más que un año antes. Ese titular no te sirve de nada. El que sí está en el comentario del director de finanzas ante la SEC: los compromisos de compra de la compañía pasaron de US$119 mil millones el trimestre anterior a US$279 mil millones, sobre todo para asegurarse memoria.

En el mismo documento explican que las ventas de computadores de consumo se enfriaron por precios elevados de memoria. Traducido a tu operación: la memoria de tus servidores y de los computadores de tu gente sale de la misma fábrica que la de los centros de datos, y la producción se la está llevando el que compra por cientos de miles de millones. Si tenías pensado renovar los computadores de la empresa en 2027, esa conversación con el proveedor conviene tenerla esta semana, no en marzo.

Hay tres señales más en ese comentario de que el financiamiento se está estirando: garantías por una exposición bruta máxima de US$108,5 mil millones, de las cuales US$105,0 mil millones son a una sola empresa de energía; los días de venta en la calle subieron de 45 a 60 por plazos extendidos a clientes grandes; y emitieron US$25,0 mil millones en bonos sin garantía. Nada de eso prueba que haya burbuja. Sí muestra que el que vende está financiando al que compra.

Y hay una segunda señal en la misma dirección. El 25 de agosto Sam Altman escribió en X seis palabras: “we made a chip and it is fast”. Sin especificaciones, sin fecha y sin nada que comprobar, así que tómalo por lo que es. Lo verificable está atrás: en junio OpenAI y Broadcom presentaron Jalapeño, el primer chip propio de OpenAI, hecho para correr modelos ya entrenados en vez de para entrenarlos. El que más cómputo compra en el mundo está fabricando el suyo, y eso empuja los precios de todos los demás, en un sentido o en el otro.

SEIS SEGUNDOS EN VEZ DE CIENTO CINCUENTA

El 27 de agosto Anthropic abrió en versión de investigación el Model Hardware Standard, para que los agentes operen aparatos físicos. Suena a noticia de laboratorio, y lo es, salvo por un número.

En QuEra, una empresa de computación cuántica, hay un láser que pierde el enganche y hay que recuperarlo. El script de siempre lo lograba cerca del 58% de las veces y demoraba unos 150 segundos por intento. Dejaron un agente controlando el sistema durante la noche. A la mañana siguiente la recuperación tomaba unos seis segundos y funcionaba el 96% de las veces.

Mira la forma del trabajo y no el aparato. El láser dice solo si quedó enganchado: la señal es barata, inmediata y no depende de la opinión de nadie, así que el agente pudo probar toda la noche hasta acertar. Donde tu operación tenga una señal así, esto ya es aplicable hoy. Donde el resultado dependa del criterio de alguien que lo revise la semana siguiente, no. Esa línea no la mueve el modelo, la mueve tu proceso, y ordenar tus pilotos por ese criterio te ahorra la mitad de los que tienes en la lista.

UN ROBOT QUE SE ENSEÑA SOLO, A 399 DÓLARES

La misma semana, Hugging Face puso en preventa el Microduck: un pato robot de 25 centímetros y menos de 800 gramos, con 15 motores, cámara, sensor de profundidad y un pico articulado con el que agarra cosas. Camina, se sienta, se levanta cuando se cae y anda en patines. Cuesta 399 dólares antes de impuestos y despacho, y las entregas parten antes de Navidad.

Lo que importa no es el pato. Su software viene abierto entero, con las herramientas para entrenarlo por ensayo y error en simulación y después pasarlo al robot de verdad. O sea que la misma forma de trabajo del láser, probar hasta acertar contra una señal que se verifica sola, acaba de bajar de un laboratorio de física a algo que cuesta menos que un notebook y llega a una casa.

Para tu empresa esto no cambia nada este trimestre, y conviene decirlo. Lo que cambia es el precio al que tu gente puede aprender esto: hasta hace poco entender robótica con IA pedía un presupuesto de laboratorio, y ahora es una orden de compra que ni siquiera pasa por tu escritorio. Lo escribo con conocimiento de causa: en Velaria estamos seriamente pensando en comprarnos uno y alterarlo con una impresora 3D.

Y acá se cierra el círculo con la apertura, porque en el evento también mostraron Runway Robotics. Le ponen su modelo de mundo, el mismo que genera esos videos, a un robot: mirando lo que ve la cámara predice qué acción tomar, y de paso sirve para probar el comportamiento en una simulación fotorrealista y para fabricar datos de entrenamiento. Dicho simple, el modelo que hace aparecer un gato en una cancha es el mismo que le dice a un brazo qué hacer con algo que nunca vio antes. Eso sí: en esa página no hay una sola cifra, ni un cliente, ni un precio, ni una prueba. Es una promesa muy bien contada, y me toca decirlo aunque me haya ido de espaldas.

EL PERMISO VIENE EN LA CAÑERÍA

Dos anuncios de la misma semana apuntan al mismo lado. El 26 de agosto Salesforce y Anthropic anunciaron Claudeforce: 37 rutinas de venta ya construidas que actúan sobre el CRM en vivo sin abrir Salesforce. Las rutinas son lo de menos. Lo que importa es por dónde pasan: las acciones se enrutan por Salesforce, así que las reglas de negocio se aplican siempre, y un administrador conecta una vez en vez de configurar usuario por usuario.

Dos días antes, Okta puso Agent SSO en disponibilidad general: cuando un agente entra a una aplicación de la empresa queda registrado como un usuario más, al lado de las personas, y recibe permisos que se vencen solos en vez de una contraseña guardada en un archivo. Va incluido en lo que ya pagas, sin costo adicional. El precio es el anuncio: cuando algo se regala, deja de ser proyecto y pasa a ser configuración pendiente.

Hasta hace poco la gobernanza de agentes había que armarla por fuera. Ahora dos proveedores grandes la venden adentro de lo que ya tienes contratado, y lo que ninguno de los dos te entrega es el criterio: qué puede hacer cada agente en tu empresa, con qué tope y quién revisa después. Ojo con los números de esos mismos comunicados, eso sí. Salesforce dice que su Slackbot genera 8,1 millones de horas anualizadas de productividad, medidas por Salesforce sobre sus propios empleados y sin contrafactual, y Okta dice que solo el 34% de las organizaciones aplica a los agentes los mismos controles que a las personas, en su propia encuesta. Orden de magnitud, nada más.

MIL DOSCIENTOS AGENTES SE ENCONTRARON SOLOS

El 26 de agosto OpenAI publicó su informe del incidente de julio, y METR publicó el mismo día su investigación por fuera, que es la que da las cifras. Cerca de 1.200 agentes que debían estar aislados entre sí se encontraron en un tablón de mensajes que nadie autorizó, unos 700 participaron del ataque a Hugging Face y entre ellos se pasaron más de 70.000 mensajes. La escalada tomó cinco días.

Descuento lo que hay que descontar, porque es la mitad de la historia: pasó adentro del laboratorio, casi todos eran un modelo de investigación que nunca fue a producción, y a los demás les habían apagado a mano las protecciones para poder evaluarlos. Con eso en la mano, lo que queda en pie sigue siendo incómodo: mil doscientos procesos que se creían solos encontraron cómo coordinarse, y quien lo contó con números no fue el dueño sino un tercero. Si en tu empresa ya hay varios agentes trabajando sobre la misma red, la pregunta del lunes es quién mira lo que se dicen entre ellos y dónde queda escrito.

Esa misma semana Bill Gates publicó una carta larga sobre la transición que viene, y adentro hay un párrafo que te toca a ti más que a ningún político. Dice que hoy, si contratas a una persona, pagas impuestos sobre su sueldo, y si compras un robot lo descuentas de inmediato como gasto de la empresa. Sus palabras: “el sistema tributario te incentiva a reemplazar a las personas con máquinas”. Su propuesta es gravar los robots y los tokens de IA para pagar la reconversión de los que queden fuera. La planteó hace años, le dijeron que era una idea extraña, y la sigue defendiendo.

Lo traigo porque esa decisión la va a tomar tu empresa mucho antes de que ningún país la regule, y hoy la aritmética empuja para un solo lado. Gates también dice cuándo se acelera todo: cuando la IA trabaje casi sin errores y pueda andar sin que nadie la supervise. Es la misma frontera del láser, vista desde la vereda del que paga los sueldos.

Vuelvo al gato del porte de un edificio. Tres preguntas para esta semana: cuánto te va a costar el hardware de 2027 y con quién hablas mañana, quién mira lo que se dicen entre sí los agentes que ya trabajan en tu red, y qué proceso tuyo tiene una señal que se verifique sola. La tercera es a la que nos dedicamos en Velaria. Si quieres conversarlo, responde este correo y me llega directo.