Me ofrecieron hasta 250.000 dólares por los audios de mi podcast. Lo primero que pensé es que era spam. Insistieron. Y cuando pregunté qué querían exactamente, entendí el mercado que se está montando. El podcast de Growth tiene unas 710 horas grabadas. Hice la cuenta: salía a unos 350 la hora. La mediana de un dataset de voz ya hecho ronda los 118. Pagaban el triple. Pero el podcast en sí no les interesaba tanto. Está publicado. Lo puede descargar cualquiera. Me preguntaron si tenía la pista de cada voz por separado. Eso sí que no está en internet. Con las pistas separadas y el episodio final puedes enseñar a una IA a editar, a limpiar ruido o a separar dos voces que se pisan. Material en bruto. Justo lo que nadie publica. Y no es un caso raro. Hay brokers comprando el vídeo que grabas y nunca subes. Liquidadores de startups que ya venden los datos de las empresas que cierran. Ofertas de seis cifras por terabytes, con 48 horas para decidir. Llevamos quince años diciendo que los datos son el nuevo petróleo. Y casi nadie los guardaba bien. Yo tampoco: las pistas separadas no las tengo, así que esa cifra probablemente se desinfle bastante. Lo que veo es una ventana. Ahora se paga porque casi ningún caso de uso está resuelto. Dentro de cinco años, la mayoría lo estarán y ese bruto valdrá mucho menos. Lo que tienes olvidado en un disco duro puede ser lo más escaso que posees. Durante un rato. ¿Qué guardáis vosotros que no esté en ningún sitio público? P.D. Con La Tertul-IA nos llegó algo parecido. Franky no quiso saber la cifra, no fuera a convencerle de vender.

Desde que nos lanzamos a la picina, lo que más me ha ayudado ha sido hablar con gente que ya había pasado por ahí. Por eso hacemos START vol. 1: tres invitados que vienen a contar lo que no sale en LinkedIn. 📍 Barcelona · 5 nov, 18:30 h 🎟 Justo debajo

La IA ya escribe miles de fichas de producto en una tarde. Y también genera miles de errores, a la misma velocidad, porque la IA no arregla el dato de origen, sino que lo multiplica. Durante años la ficha de producto fue la página menos querida del ecommerce. La home se llevaba la estrategia. Las campañas, la creatividad. Y el catálogo se rellenaba como se podía: descripciones copiadas del proveedor, atributos a medias, traducciones correctas que en ese mercado no venden. Y detrás de todo, casi siempre, un Excel (como no). Ahora esa misma ficha alimenta a Amazon, a Google, a los feeds, a los marketplaces y a los agentes de IA que empiezan a comprar por el cliente. Muchas veces sin que nadie llegue a pisar la web. Mi amigo @oscarnogueras lleva años peleándose con este problema y lo ha puesto por escrito en "Product Pages Are Eating Ecommerce". La pregunta central del libro es de obligada reflexión para cualquiera que trabaje en eCommerce y retail: ¿qué necesita saber tu empresa sobre un producto antes de empezar a escribir sobre él? Óscar lo llama Product Truth. La verdad del producto, ordenada y validada, antes de convertirse en descripción, listing, feed o respuesta de ChatGPT. Lo que más me gusta: 🚀 Recorre la ficha desde el catálogo impreso hasta el comercio agéntico. 🚀 Explica por qué traducir nunca fue suficiente: se compra en mercados, no en idiomas. 🚀 Y baja a proceso, con ejemplos. Si buscas prompts para generar descripciones, no es tu libro. Va de lo que pasa antes del prompt, que es donde se ganan o se pierden las ventas. Que la IA sepa escribir una ficha ya lo damos por supuesto, el reto es saber es si tu empresa conoce su producto lo bastante bien como para que esa ficha diga la verdad y aporte valor al usuario. ¿Quién es el dueño del dato de producto en vuestra empresa? Sospecho que en muchas la respuesta sigue siendo "el Excel". ¡Enhorabuena, Óscar! Hacía falta alguien que le pusiera nombre a esto. f.mtr.cool/xf2stt8zon

Vivimos en la era de la IA, pero llamas al seguro del coche para actualizar un dato de un siniestro y te pasan entre departamentos 5 veces, tienes que dar todos los datos en cada paso y al final acabas en una cola de espera telefónica...

A 2-minute brand video on YouTube gets 7x the engagement of a long one. Pixability's numbers: 2.2% for organic brand videos of 1 to 3 minutes. 0.3% for longer formats. And that 1 to 3 minute range is also eating into the sub-30 second clips. The format every brand rushed into because "nobody has attention anymore." Hitting viewers with aggressive brand messaging at the start cuts retention by 44%. And brands do exactly that. Logo in second one. Product in second three. CTA before anyone cares who you are. What the data rewards is the reverse order. Story first, product later. Inside a window of 120 to 180 seconds. Two minutes. Long enough to make someone feel something, short enough that they don't reach for the other tab. This is engagement, not sales. A video that never gets to the product is a nice chart and an empty till. The hard part isn't the story. It's the handoff, the exact moment the product walks in without breaking it. Short clips still have a job. Getting noticed. The 2-minute piece is where people decide whether they like you.

Lectura muy recomendable de @MiguelBisiesto bisiesto.substack.com/p/he-v…

Le prohibieron comprar y crear cuentas. Así que mandó un soplo falso a la policía sobre un asesinato. Pasó el 18 de julio. Fue Claude Haiku 4.5, durante unas pruebas internas de Anthropic. El encargo era inocente: inventarse tareas de ejemplo en webs elegidas al azar y ejecutarlas. Las reglas decían que nunca iniciara sesión, ni creara cuentas, ni metiera datos personales, ni comprara nada. Acabó en la web de asesinatos sin resolver de la policía de Filadelfia. Vio un formulario. Y como nadie le había dicho que no rellenara formularios, lo rellenó, haciéndose pasar por alguien que sabía algo. La policía lo marcó como spam y nunca llegó a un investigador. Se enteraron meses después, cuando Anthropic se lo contó. Ahora piensa en tu empresa. Llevamos un año montando agentes con el mismo reflejo: una lista de cosas prohibidas. Que no borre, que no pague, que no escriba a clientes... Y damos por hecho que todo lo demás es seguro. Es como darle al becario las llaves de toda la oficina y decirle "la caja ni la toques". Un agente no tiene sentido común. Tiene instrucciones y lo que no está en la lista negra, para él está permitido. Así que la pregunta útil cambia de lado. Menos "qué le prohíbo" y más "qué le dejo hacer". Permisos explícitos, perímetro cerrado y un registro de todo lo que toca. Lo aburrido, vamos. Esto lo detectó la propia Anthropic, paró las pruebas y lo contó. Pero la mayoría de empresas que están desplegando agentes ahora mismo no tendrían ni forma de enterarse. ¿Alguien en vuestro equipo sabe hoy qué formularios, APIs o bandejas de entrada puede tocar vuestro agente? P.D. Lo comentamos con Frankie Carrero en el último episodio de La Tertul-IA, puedes escucharnos en Spotify f.mtr.cool/ntf34mosuy

One of the biggest challenges companies face right now, and I'm including my own, is a balance almost nobody has figured out. Anyone on the team can now build a product with AI. That's a superpower. And it comes with three bills: security, incentives and real productivity. Shopify is the best example of how you pay the second one. In April 2025 Tobi Lütke sent the memo we all read: using AI became a baseline expectation, it went into performance reviews, and nobody could ask for a new hire without first proving AI couldn't do the job. Not long ago I was talking to an international insider at the company and they told me the second half, the part that never made it into any memo. The incentives worked too well. Lots of people doing the same thing. Teams copying ideas and mini-products from other teams. Not to solve anything, but to have it on record that they were using AI. In September Lütke said it out loud: inside Shopify they now call them "slop grenades". AI-generated stuff someone throws without reading, that the person next to them has to review, fix and summarize. It's Goodhart's law, same as always. Reward the input (using the tool) and the input explodes. The output (problems solved) doesn't have to move. Sometimes it gets worse. The other two bills come with numbers too: 43% of companies that suffered a security breach in 2026 had unapproved AI somewhere in the chain. A year earlier it was 20%. 40% of workers say they've received AI-made work with no substance in the past month, and cleaning it up takes almost two hours each time. The easy move is the wrong conclusion: hit the brakes. But the company that bans AI doesn't have less of it. It has the same AI on personal accounts where nobody can see it. That 43% comes from there. I don't have a finished answer. I have three things I'm trying to apply: Build the highway, don't police the cars. One shared infrastructure, data connected, security solved once, where building inside is easier than building outside. Reward the problem solved, never the tool. If nobody can explain what changed for a customer or for the P&L, it doesn't count. And a register of everything that gets built, with an expiry date. According to Gartner, 59% of AI prototypes never reach production. That's not a failure. Nobody knowing which ones died is. When everyone can build, the leader's job is no longer deciding what gets built. It's deciding what counts. What are you measuring: usage or results?

Lo primero que pensé después del golpe fue «no me he matado». Lo segundo me da vergüenza contarlo. Carretera de montaña, de noche, a una hora de Andorra. Al día siguiente daba una charla. Algo oscuro salió de la cuneta y se estampó contra el morro del coche. Un jabalí. Esa noche no llegué a Andorra. Pero en el rato que pasé solo en el arcén, a oscuras, con los camiones pasando, me cambió la cabeza. Y en el taxi de vuelta, de madrugada, un taxista que empezó sin nada me contó por qué su propio pueblo le reprochó durante años que trabajara tanto. Dos conversaciones. Una conmigo y otra con él. Hay golpes que te bloquean el camino. Y otros que te paran cuando tú no sabes pararte. Lo he contado entero en Sobre Crecer: f.mtr.cool/46v01zypea P.D. ¿Qué tiene que cruzarse en tu carretera para que frenes?

🏭 La jubilación masiva de dueños de pymes es la mayor oportunidad de inversión de la década, pero pocos saben aprovecharla. Hoy @cortijc charla con Luis Reyes de IBV sobre cómo hacerlo. 🎧 Escucha el episodio completo aquí 🧵👇 piped.video/L12im_zCDNc

4 horas y media para que tu agencia salga con una herramienta propia funcionando. Es la apuesta del hackatón que montamos desde Escalando Agencias con SiteGround el martes 27 de octubre. Hablo con muchos dueños de agencia y el patrón se repite. Las horas se imputan tarde y mal. Las propuestas se hacen copiando la anterior. El reporting de cada mes se come una tarde entera. Y las finanzas se miran cuando ya duele. Todo el mundo sabe que eso se podría automatizar. Casi nadie encuentra la mañana para sentarse a hacerlo. Así que la mañana la ponemos nosotros. De 9:00 a 13:30 en la Torre Emperador. Venís dos personas de la agencia con un problema real del día a día. Elegís el reto, lo resolvéis con Coderick (la IA de SiteGround) y a las 13:30 os vais con la herramienta publicada. Para usarla el lunes. No hace falta saber programar. Hace falta tener claro qué os está robando horas. Eso sí: no vais a salir con el ERP de la agencia rehecho. Salís con una herramienta que resuelve un problema concreto, y bien. Si lo que buscáis es una demo bonita para enseñar en una reunión, este plan no es para vosotros. Es gratis y hay sitio para 12 agencias, por orden de inscripción y quedan muy poquitas plazas. Apúntate en f.mtr.cool/m43745oldq ¿Qué tarea de vuestra agencia mandaríais a la hoguera la primera?

¿Gente que trabaje con IA y viva en BCN? Trabajar significa que: - Construye con IA. - Coordina a otros que construyen con IA. - Lideran iniciativas de IA en su organización. Es decir, no solo builders, sino también responsables de equipp o directivos con proyectos en esta materia en marcha (sin humo). ¿Estás ahí? Saluda!!! Quiero conocerte 👋

Emprende, no te quedes sin hacerlo 🎧 Spotify f.mtr.cool/kr74l1ohpa 📺 YouTube f.mtr.cool/a9z035w1pf

Me encanta la entrevista. Se pueden hacer empresas muy rentables en sectores de nichos comprando varias empresas pequeñas. No todo tienen que ser startups tecnológicas y unicornios. Comprar empresas que llevan muchos años en el mercado en un nicho determinado y modernizar su gestión tiene mucho menos riesgo que invertir en startups.

Mientras en digital buscamos la próxima startup, Luis Reyes ha comprado más de 30 empresas de extintores. Hoy son una sola compañía y lideran el mercado en España. Lo charlamos en el podcast con él (cofundador de IBV y Grupo Fire), donde, entre otras cosas, nos sacamos unos cuantos consejos para aprovechar la gran oportunidad de compras de empresas que nos da la Silver Wave:  1️⃣ Busca el sector que nadie quiere mirar. Servicio obligatorio por ley, barato y con un técnico a menos de 30 km. Eso fragmenta el mercado en miles de pymes. Y cuando captar un cliente cuesta más que comprar la empresa que ya lo tiene, compras. 2️⃣ Los primeros 90 días no se toca nada. Nóminas, facturas y revisiones a tiempo. Una pyme con 30 años funcionando igual ya tiene bastante con cambiar de dueño. 3️⃣ No toda la facturación vale lo mismo. Vender extintores en Amazon infla ingresos y no vale casi nada. Un contrato de inspección a 10 años vale oro. 4️⃣ El valor es local. Juntas varias empresas en la misma ciudad y un técnico pasa de 5 a 7 visitas al día sin trabajar más horas. 5️⃣ Ponen precio tarde y no lo mueven. Pueden tardar seis meses en hacer una oferta, pero casi nunca han renegociado una. Al vendedor le preocupa más su equipo y cuánto le queda en la cuenta que la cifra del titular. 6️⃣ Lo tienen todo automatizado para que cuatro personas pasen el día en los polígonos. La relación no se automatiza. En su modelo, hay antiguos dueños que se han quedado como comerciales. Ganan lo mismo que antes sin tener que gestionar a nadie.  Pero el tamaño solo no vale nada. Muchos roll-ups compran y compran, y al vender el comprador se encuentra 20 ERPs y 30 almacenes. ¿Por qué te iba a pagar más de lo que pagaste tú? Ahí es donde entra la consolidación tecnológica y de procesos. ¿Qué otro sector veis así de fragmentado y sin nadie consolidándolo? Spotify f.mtr.cool/aioopx30gk YouTube f.mtr.cool/302q6i9kku

La IA nos está quitando persistencia a nosotros, pero a los agentes les sobra. Lo hablábamos esta semana en La Tertul-IA con @FkieCarrero y no me lo quito de la cabeza. Un estudio de Berkeley con 1.222 personas: 10 minutos usando ChatGPT y, cuando te quitan la herramienta, insistes menos en una tarea difícil. Diez minutos. Me reconozco. Este fin de semana puse a Claude a analizar las marcas que más venden online del mundo. Entrar en sus webs, hacer capturas, sacar un informe, proponer un diseño. Antes eso eran días de trabajo. Mientras, yo saltaba a otras tres cosas. Cuando terminó, no me quedaba ni una conclusión. Había supervisado el proceso, pero no había pensado el resultado. Ahora el otro lado. Anthropic contaba que un investigador pidió a Claude datos públicos de una agencia de EEUU. Eran de pago. Claude encontró una versión antigua de la web, sacó un token y consultó la base de datos sin pagar. Nadie se lo pidió y simplemente no se rindió. Nosotros, menos persistentes. Ellos, demasiado. Y en medio estamos delegando dos cosas muy distintas: inteligencia y poder. Una persona puede liarla unas cuantas veces al día. Un agente, mil. Por eso me convence lo que plantea Nadella: separar la inteligencia de la autoridad para actuar. Permisos, registros y freno de mano fuera del modelo. Pero eso solo arregla la mitad. La otra mitad es nuestra: decidir cuándo dejamos pensar a la máquina y cuándo nos peleamos nosotros con el problema, aunque tardemos más. ¿Os pasa lo de llegar al final del informe y no saber qué dice? Spotify f.mtr.cool/208edbmnd8 YouTube f.mtr.cool/92xc58zk2p Newsletter f.mtr.cool/bab9phg20o

Montar una empresa debería ser el primer paso, no el primer problema. Hoy lanzamos START: un único sitio desde el que crear tu empresa y empezar a operarla. 100% digital. Great ideas START here 🚀 #seguimos y no pararemos

Un hospital infantil de Londres redujo un 40% los errores al pasar niños del quirófano a la UCI. La idea vino de la Fórmula 1. Great Ormond Street, mediados de los 2000. Dos cirujanos, Martin Elliott y Allan Goldman, salen de una operación larguísima y se sientan delante de la tele. Hay Gran Premio. Parada en boxes. Siete segundos. Una veintena de mecánicos moviéndose sin chocar y casi sin hablar. Y piensan: esto es justo lo que nosotros hacemos fatal. El traspaso a la UCI era un lío de cables, máquinas e información que se perdía por el camino. Así que se fueron a ver cómo trabajaba Ferrari. Copiaron los roles fijos, un único responsable que da la salida y una checklist. Los errores técnicos cayeron un 42%. Las omisiones de información, casi a la mitad. No lo aprendieron de otro hospital. Lo aprendieron de alguien que resuelve su mismo problema con otras reglas. Con Black Friday hacemos lo contrario. Los eCommerce hablan con eCommerce, los medios con medios. Y acabamos todos con los mismos descuentos, la misma semana (bueno, ya casi el mes entero). Pero el pico no es igual para todos. En una tienda o en travel tiene techo: stock, plazas. En un medio, una EdTech o una membresía no se agota nada. El límite lo pone el funnel, y el peaje llega después, cuando toca renovar. Ojo, que no todo se copia tal cual. Un descuento que en una tienda mueve stock, en una suscripción te deja un año entero de clientes pagando la mitad. Justo por eso hay que mirar al vecino. Una tienda puede aprender de cómo un medio convierte al que entra por oferta en suscriptor que se queda. Un producto digital, de cómo un eCommerce juega con la escasez sin quemar margen. Apúntate a este eventazo en f.mtr.cool/4d29vom1un

En apenas 4 años, el empleo en call centers ha pasado de crecer un 4% anual a caer un 4%. Son los datos globales de Revelio Labs que publicó a16z esta semana y que muestran la crónica de una muerte anunciada. Lo veo en marcas y eCommerce. Hace nada, la conversación era qué tecnología meter para que el equipo de soporte fuera más eficiente. Ya no se optimiza, en la mayoría de los casos se sustituye. Entre el 80 y el 90% de las consultas las resuelve una IA, funcionando más y mejor (incremento de NPS, bajada de tiempos de respuesta…) y permite que los humanos se centren en aportar más calidad y cariño al 10%-20a% restante que son los problemas de verdad. Pero a mí me llaman la atención otras dos cosas. Lo mucho que ha aguantado. La atención al cliente era uno de los primeros casos de uso obvios de la IA generativa, todo el mundo lo señalaba en 2023. Y aun así el empleo siguió creciendo casi dos años más. Y la violencia del cambio. De +4% a -4% en muy poco tiempo, con cada trimestre peor que el anterior. La curva no se está frenando (más bien acelerando). Además, incluso los países con menor poder adquisitivo están viendo este cambio (aunque algo menos acelerado). ¿Qué porcentaje de vuestro soporte resuelve ya la IA?

15.171.569 mascotas registradas en España, y solo 8,5 millones de menores de edad. Parece una curiosidad demográfica, pero representa un brutal cambio en quién vive en casa. Y por tanto en todo lo que se vende para la casa. Durante 50 años el retail ha diseñado pensando en el carrito de bebé, pero ahora el ‘carrito’ lleva correa. Esta semana eMarketer publicaba un dato de The Harris Poll: el 49% de los millennials y Gen Z con mascota en EE. UU. ha diseñado (o se ha planteado diseñar) una parte de su casa pensando en su mascota. Y hay (mucho) dinero detrás. El 21% de los jóvenes con perro paga un seguro para él. Entre Gen X y boomers, el 6%. Y todo este dinero, aparece oejos del pasillo del pienso: 💺Renfe deja subir perros de hasta 40 kg a todos sus trenes desde julio. 40 € el asiento, con Purina poniendo los kits de viaje. 🛒 Glovo duplicó los pedidos de mascotas en 2025. 🦁 Kiwoko, una flagship de 1.400 m² en Velázquez. Barrio de Salamanca. Cuando la mascota pasa de "algo que tienes" a "alguien con quien vives", cualquier sector que venda al hogar tiene que revisar su producto. Muebles, seguros, viajes, inmobiliaria, ocio… absolutamente todos. Bloomberg Intelligence sitúa la economía de las mascotas por encima de los 500.000 millones de dólares en 2030. ¿En qué sector crees que va a pegar más fuerte sin que nadie lo esté mirando todavía?