¿Sabes que el citizen developer es la tendencia más avanzada del hype cycle de Gartner en este 2024? ¿Y sabes que con anlak puedes crear tu app en un día? ¿Y sabes que tengo muchas ganas de contar muchas cosas? 🚀🚀🚀


Aquí te cuento un ejemplo de cómo hacer una mini-app en un una hora con anlak. Como consultor me encuentro con la necesidad constante de entender los sectores de negocios de Baleares, donde trabajo y quería identificar algunas métricas y compañías clave para entender las diversas dinámicas e industrias en un vistazo, allí donde esté, y ¿por qué no?, ser capaz de presentarlas a nuestros clientes.


 Así que nos pusimos manos a la obra y aquí nuestra receta:


1. Creamos un nuevo espacio anlak con su backend en Firebase y su BBDD propietaria, espacio de almacenamiento en Dropbox, Cloudinary, usuarios ilimitados, etc... y todo en menos de 5'!


2. Subimos una BBDD de empresas de las islas y sectores con los ingresos, beneficios y números de empleados para las empresas (esta es la inteligencia de mercado). Esto fue muy rápido porque teníamos un proveedor del servicio con esta información!


3. Descargamos una integración de nuestra "store" para generar imágenes con Midjourney para cada sector de actividad (hoteles, agencias inmobiliarias...), así la herramienta es mucho más atractiva. Esto fue instantáneo al aprovecharnos de experiencias anteriores, pero generar algo más de 450 imágenes ha llevado unas horas de que corra solo


4. Generamos una tabla con los cálculos (rentabilidad, valor de cada segmento, concentración, ...) que se guardan en nuestra base de datos en menos de 30'


5. Generamos un informe en powerpoint con lo que me gustaría ver. Aquí le dedicamos al gusto, pero optamos por un formato muy simple que llevó poco tiempo. Y cada vez que queremos podemos descargar un informe personalizado con la última información disponible y personalizada en Powerpoint. Nos habrá llevado otros 45'.


Una app en menos de un día!


 Como veis con poco esfuerzo tenemos una herramienta 100% funcional que podemos utilizar desde el móvil o el ordenador, pero lo interesante es que a medida que nuestras necesidades crecen, podemos hacer que la solución crezca con ellas, por ejemplo añadiendo nuevos campos personalizados para añadir notas de nuestras reuniones o para captar emails que utilizaremos para prospectar, ahora sí, añadiendo valor con mensajes mucho más personalizados y conociendo mucho mejor los negocios a los que nos dirigimos.


Y tú, ¿qué soluciones webs necesitas crear? ¿qué idea de app crees que podrías lanzar en unas pocas horas? ¡Cuéntanos!

Michael Lewis es más conocido por su libro Moneyball y The Big Short de los que se hicieron películas muy populares, que por Flash Boys, mi obra favorita suya. Uno de mis momentos "aha". Una lectura de una sentada, no recuerdo si fue en un viaje de trabajo o en un vuelo transoceánico pero las 200 o 300 páginas que tendría ese libro rojo volaron de una sentada.


La premisa, una carrera salvaje de los High Frequency Traders por hacerse con los puestos más cercanos a la bolsa de Nueva York y Chicago con líneas de fibra ultrarrápidas que les permitieran hacer frontrunning de las órdenes de compra y hacer vudú con el mercado de valores. Pero tu tranquilo cripto-bro, que Llados te ayudará a hacerte millonario haciendo burpees.

Tiendo a sobresimplificar el mundo porque no me da para más, y de esta forma puedo modelizarlo y tomar decisiones.

En ese momento me llevé dos ideas:


1. En el mundo de los datos hay dos elementos clave: el tráfico y la computación. El primero es mover un 0 o 1 de un sitio a otro. La computación es convertirlos en algo que tenga sentido. El tráfico es mucho más barato que la computación.

2. La diferencia está en el edge, la punta que te hace ser el mejor y te da una ventaja competitiva. Ser 1 o 2 milésimas de segundo más rápido que el resto tiene un valor incalculable. El valor marginal de los siguientes milisegundos baja de forma dramática hasta cero muy deprisa.

Cuando trabajaba en Hotelbeds, siempre decía que el tráfico no impacta mucho, el cálculo es lo que te mata. Si te piden la misma información mil veces es pesado, pero si tienes que hacer un cálculo complejo diez veces puede ser mucho más pesado.

La entrevista imprescindible de Lex Friedman a Sam Altman de marzo empieza así: "I think compute is gonna be the currency of the future. I think it'll be maybe the most precious commodity".

A veces creo que no estamos en la 4ª Revolución Industrial sino que cuando lo veamos en perspectiva, veremos que seguimos en parte de la misma tendencia que empezamos con la máquina de vapor. Convertimos energía en movimiento primero, y más recientemente en ancho de banda y computación.

Pese a que Jensen Huang de Nvidia nos contó que con su nueva generación de GPUs, entrenar un modelo como GPT-4 (GPT-MoE-1.8T) se ha reducido en un 75% en consumo energético, si has usado la API de GPT3.5 y GPT4 verás que el coste se dispara en un factor de 10x. Es el coste de la computación. Mira en cambio en tu factura de Movistar, cómo el coste por GB se ha ido reduciendo de forma dramática en los últimos años. Es el coste del tráfico.

Mientras, vemos que los modelos más potentes (el edge) son cada vez más caros, aparecen modelos como Claude Haiku o LLMs de 1bit que pueden reducir la computación necesaria para conseguir resultados de mucha calidad. Wow!

Me quedo con que seguimos 10 años después en el mismo viaje: la computación es cara, el tráfico es barato y el que tiene el edge gana.

Crecer también es divertido. Sobre crecer ya hemos hablado antes, mi experiencia es que las empresas que crecen son más divertidas. El crecimiento se puede comprar, pero como en la obra de Sydney Pollack, "They Shoot Horses, Don't They?". El precio del crecimiento es el agotamiento, o dicho de otro modo, crecer es caro.

Por eso hoy traigo otro concepto: la rentabilidad también es divertida.

Miro a mi mercado más próximo, digamos que las 25,000 empresas activas de Baleares estuvieran representadas por una fila de 4 empresarios (si, estoy simplificando mucho mucho!): el primero perdería dinero, el segundo apenas ganaría entre el 0 y el 5% de sus ventas, el tercero ganaría entre el 5 y el 15% de sus ventas y el cuarto se estaría forrando con una rentabilidad mayor al 15% de sus ingresos. Y la guinda, como siempre, "Pareto plays" y el 14% de las empresas se llevan el jackpot: 73% del beneficio total.

Al final del día la empresa es como un Lego, vas armando bloques (inversiones, equipos, ideas, tecnología...) pero al final siempre hay un resultado final, un examen ineludible que resume cómo lo has hecho. Es la rentabilidad. Ahora ya se ha cerrado el año para la mayoría de empresas y suele ser un momento oportuno para analizar qué hay detrás del número que marca el crono e ir desarrollando un plan de mejora para el siguiente año (el plan de entrenos que en estrategia llamamos presupuesto).

Mi método favorito es el value tree, buscamos los value drivers (generadores de valor) y analizamos su impacto en el resultado. De este modo podemos articular planes de acción enfocados a obtener resultados específicos en aquellos áreas que vayan a tener un mayor impacto en el beneficio y no damos palos de ciego. Cuántas veces he visto a empresas empezar la revisión por los costes de la licencia de Outlook. Esto es lo que llamamos el "Low hanging fruit", una forma reactiva en lugar de sistemática de enfocar los problemas.

Lo bonito es que identificado el problema, hay playbooks para cada parte de la tabla. Turnaround para los rezagados, optimización si te quedaste atascado en la parte baja de la tabla de rentabilidad, planes de crecimiento si la rentabilidad es alta pero la oportunidad para crecer está inexplorada. Hay un menú bastante claro según las necesidades de cada empresa, pero a la vez, formado por platos que ya están probados.

Y con este panorama en mente, me gustaría saber cómo abordas la rentabilidad y el crecimiento en tu negocio. ¿Utilizas herramientas como el value tree para optimizar el binomio crecimiento-rentabilidad? ¿O tal vez tienes otro método? Si durante esta parte del año ya tienes presupuesto, ¿estás haciendo algún tipo de fine tuning en base al resultado final del ejercicio? ¿Qué te preocupa?

Un tik tok me intriga:

¿Qué fue de Paloma Noyola?


Ahora hace 10 años que se da en un pequeño pueblo mexicano, una de esas historias que juntan dos héroes, Paloma la joven de 11 años y su profesor Sergio Juárez en una pequeña escuela pública.

Hay portadas de revistas que se una u otra forma transmiten cierta familiaridad como aquella de National Geographic con la foto de Steve McCurry de una niña afgana. Esta portada de Wired es una de esas imágenes poderosas.

Volvamos a la historia: joven de 11 años con la mejor nota en matemáticas del país, un poco obsesionada con Steve Jobs y uno de esos maestros “Capitán oh mi capitán” que se la juega para que sus alumnos tengan una oportunidad en un mundo que parece negársela.

Pasan 10 años y abandonamos el ensoñamiento de la portada azul esmeralda de Wired. Radical es la película que muestra esta historia de niños que pasan de recoger basura a obtener las mejores notas del país, gracias a cambiar el paradigma formativo. Un moonshot en toda regla!

Pero también nos da la oportunidad de plantearnos la pregunta con la que comenzábamos, ¿Qué fue de Paloma Noyola?

Por lo que leo en redes y en algún artículo, estudia derecho y esta empezando una carrera en política regional. No entró en la NASA y no ha fundado ninguna startup de IA que vaya a transformar el mundo. ¿Decepcionado?

Me quedo con una lección de qué un maestro me dió de niño: mientras el sabio señala la luna, el necio se queda mirando el dedo. Y si la historia no era Paloma, la niña prodigio, sino Sergio, el profesor valiente? Y si el éxito no era crear la próxima Apple sino simplemente formar una familia, salir de la pobreza? Y si la historia hoy no está en lo que pasó hace 10 años en un pueblo de México sino en por que los métodos como el de Khan Academy no están permeando en los sistemas educativos públicos occidentales cuando claramente son mejores “que lo que hay”?

Recientemente, James Volwes, jefe de Williams, compartió una historia aterradora sobre cómo la gestión de sus coches de Formula 1, a través de hojas de cálculo en Excel, casi los deja en la línea de salida. 🏎️💨

Imagínate manejando más de 200,000 componentes individuales en un archivo que se puede romper fácilmente. Sí, todo, desde el último tornillo hasta las alas delanteras, ¡administrado en una plataforma que a veces se nos hace bola para dividir el coste de una cena!


La falta de datos precisos sobre el costo, el tiempo de construcción, y la disponibilidad de partes cruciales significaba que el proceso de diseño y ensamblaje de coches se ralentizaba enormemente. Las decisiones críticas se basaban en información inexacta o desactualizada, lo que llevaba a retrasos y errores costosos. Priorizar qué partes construir o pedir primero se convertía en un juego de adivinanzas, donde la falta de una gestión eficaz de la información podía significar la diferencia entre ganar o perder, literalmente.

¡Imagina un equipo de Fórmula 1 optimizado hasta el último milisegundo fallar por algo tan horrible como un BUSCARV! Si le pasa lo mismo a tu negocio igual ya estás pasando noches sin dormir. 🌙✨ Pero no te preocupes, la digitalización es la solución que debería permitirte centrarte en lo que realmente importa: no morir mientras escalas.

Ahora, ¿qué pasa si te dijera que tu pequeño negocio podría estar a un simple paso de una revolución similar a la que necesitaba Williams, sin necesidad de contratar a un ejército de ingenieros o programadores? 🛠️➡️🖥️


Así que, si estás listo para dejar atrás la bandera a cuadros de Excel y acelerar hacia la línea de meta, ¡es hora de ponerte el casco y prepararte para una carrera hacia el éxito escribiendo a hello@anlak.es! 🏁🎉

Si conoces y adoras Postman como yo, Hugging Face puede interesarte. Voy a dar un rodeo, pero creo que al final lograré llegar de vuelta a una conclusión :)

Considero que tengo conocimientos competentes en Finanzas, Contabiliad, Estrategia de negocio, digitalización y otros temas que tratamos en la empresa de forma habitual, pero seamos honestos, le hago una pregunta rápida a Wolfram Alpha y hay 3 millones de especialistas en finanzas solo en USA (imagino que un número similar en Europa), 1.4 millones de auditores y contables. Por desgracia poseo una habilidad commodity.

Las commodities son buenas, son esas viejas confiables y eficientes a la hora de hacer un trabajo, pero también son vulnerables a ser sustituidas con facilidad, tienen poco margen para cargar un precio premium y quedan sujetas a la volatilidad del mercado, no siendo dueñas de su propio destino.

Cuando juntas varias commodities que no están juntas habitualmente se produce magia. Un ejemplo es el oro rosa: oro, plata y cobre. Tres commodities que en aleación son un metal sorprendente y divertido. Con las habilidades creo que pasa lo mismo. Es el caso de Palantir Technologies por ejemplo fundada por filósofos (Alex Karp y Peter Thiel, quien también tiene un título en Derecho), un matemático (Joe Lonsdale ) y dos tecnólogos (Stephen Cohen y Nathan Gettings).

Postman es un eye-opener de libro de pronto puedes empezar a interactuar de forma sistemática con un universo de APIs con posibilidades ilimitadas: quieres generar un powerpoint? hacer una gráfica y convertirla en JPG? ver el precio de cotización de una acción? enviar un email? generar un avatar?... y mi favorita, reservar una habitación de hotel? Hay una API para cada una de estas cosas? Bueno, decenas de APIs para elegir en cada caso, y Postman te abre la puerta a hacerlo sin necesidad de ser programador. Puedes ser la versión de mucho cringe del filósofo que susurraba a los backends.

Hugging Face es un patio de recreo de la IA. Una empresa valorada en $4.5BN con todo lo que necesitas para jugar a hacer Machine Learning y estas cosas. Tiene en común con Postman que es una "herramienta fundacional" de esta revolución. No se por dónde empezar:


Discovery: Investigar modelos nuevos en su base de datos en continua expansión, acceder a la documentación y benchmarks y probarlos de forma fácil y sencilla a través de su API

Desarrollo: Colabora, implementa, prepara los datos, prototipea y haz fine-tunning de los modelos

Monitoriza y aprende: Para estar siempre a la última y comprueba la eficacia de tus desarrollos utilizando los datasets que provee la plataforma

No creo que sea una herramienta para frikis y desarrolladores, sino una pieza fundamental donde gente de todas las disciplinas pueden ir a hibridar conocimiento. Como ves una completa plataforma donde descubrir, prototipar y aprender de forma continua en el constante mundo de la IA, al alcance de tu mano.

A menudo me preguntan cómo mejorar haciendo presentaciones. Un truco que creo que vale para todo: ver muchas, hacer muchas.


Aquí un recurso clave de Analyst Academy, cientos de slides de consultoras y bancos organizadas por tipología.

Y otro de Business Insider, más de mil presentaciones que sirvieron a startups para levantar fondos.

Y aquí un template genérico con el pitch deck de Sequoia, porque a veces, menos es más.

Y otra base de datos ilimitada que crece cada día, busca en google "investor relations" y tu empresa cotizada favorita. Y si eres jugón, "filetype:pptx" y el tema que te guste.

Recuerda, cada tipo de problema lleva un tipo de solución diferente.

Buena semana!

Recientemente, mientras veía el anuncio de NVIDIA sobre GROOT y su innovador universo de robots que aprenden simultáneamente en los mundos real y digital a través de "digital twins", no pude evitar reflexionar sobre cómo la ficción anticipa la realidad tecnológica y social. Me recordó a cómo "Los Simpsons" han predicho eventos futuros con una precisión asombrosa, planteando la pregunta: ¿Es "Black Mirror" el espejo profético para la generación de los centennials?

Piénsalo: desde el dilema ético y político en "The National Anthem", que resuena extrañamente con situaciones contemporáneas absurdas que capturan a figuras públicas en circunstancias grotescas, hasta la tecnológica y emotiva intrusión de "The Entire History of You", que ya no parece tan lejana con avances como Neurolink, las Vision Pro y las gafas colab de Ray-Ban y Meta.

No nos quedemos atrás con "The Waldo Moment" y su visionario comentario sobre la política y la influencia de los personajes CGI, un espejo de los influencers AI que ahora inundan nuestras redes. No estoy seguro, pero quizá Biden y Trump sean los Waldos de nuestra generación.

Avanzando a "Nosedive" nos enfrentamos a la cruda realidad de sistemas de puntuación social como el que veríamos en China, pero no de forma tan explícita como el que ya vemos en nuestros propios países. Y estábamos hablando de 2013.

"Hated in the Nation" nos lleva a reflexionar sobre las redes sociales y la censura. No podría venir más al pelo ahora que nuestro país ha entrado en el exclusivo grupo de naciones como Cuba, China y Corea del Norte donde no es posible acceder a Telegram.

La serie sigue desafiando nuestra percepción con episodios como "Hang the DJ", donde la tecnología recrea relaciones a lo Montecarlo para encontrar la pareja perfecta, un concepto no muy alejado de las dinámicas de la toma de decisiones en otros aspectos de la vida moderna como el militar, donde enormes simulaciones basadas en datos se mezclan con un toque de inteligencia artificial.

Y qué decir de "Black Museum" y la inquietante perspectiva sobre la inmortalidad digital y el sufrimiento infinito, un tema que nos obliga a cuestionar los límites de la tecnología en la vida y la muerte.

Finalmente, "Joan es horrible", de la temporada más reciente, aborda la personalización y falsificación de la realidad como herramientas de desinformación, un presagio acertado considerando los debates actuales sobre la autenticidad en la era digital. Especialmente ahora que con herramientas como Sora o ElevenLabs, capaces de generar video y voz realistas, es casi imposible distinguir ficción de realidad.

Así, "Black Mirror" se convierte en el espejo de una generación, reflejando no solo nuestras ansiedades tecnológicas sino también las sociales, políticas y éticas. ¿Es entonces "Black Mirror" el nuevo "Los Simpsons" para la era digital, capturando el zeitgeist con una precisión inquietante?

Te cuento la pregunta #2 que me hago más a menudo...

La primera por supuesto es si aportamos valor a nuestros clientes. Esa es condición necesaria no suficiente para existir para una empresa como la mía.

La siguiente es: Cuál es la capacidad de generar negocio por empleado? Esta define la capacidad para escalar. La cifra clave según el gráfico es $500,000 por empleado para las empresas del S&P500. Ojo, es verdad que son USD corrientes por lo que una disminución de esta cifra es natural, lo que no cómo compara pasar de 8 a 2 empleados por $1M de revenues con la pérdida de valor de la moneda.

Repito a menudo que debemos aspirar a producir aprox. 3x el coste de empresa que suponemos como empleados o como empresarios obtener ingresos por 3x el coste de empresa de los empleados que contratamos. Puede ser un tema controversial, pero si haces los números no es tan descarado.

Un sueldo digamos de €30,000 brutos anuales supone un coste de empresa de €40,000 al año con la seguridad social, euro arriba, euro abajo. Pero claro, nadie produce solo, suele haber una estructura detrás, unas metodologías, el equipo de administración, el comercial que ha vendido el proyecto, un local... pon que por cada euro de coste directo hay otro de coste indirecto. Si el trabajo en equipo es tan importante, no suena descabellado. Ahora los €40,000, €10,000 son para el impuesto de sociedades, y pon que hay un cierto nivel de deuda por lo que hay que pagar intereses, imprevistos, algún compañero de baja, otro que no llega a sus objetivos... le pongo otros €10,000. Te quedan €20,000 de beneficio por empleado, "on target".

Es un margen de entre el 15-20% de las ventas, que si se cumpliera sería un negocio bastante correcto. Ahora conseguirlo es otra historia.


Se que es un tema controvertido, pero ¿cómo lo veis en vuestras empresas? ¿Utilizáis estas métricas o similares? ¿Cómo lo veis a futuro? Sam Altman dijo hace unos días que veríamos pronto el primer one-man-unicorn, veo cada vez más empresas que hablan de productividades medias varios millones por empleado como algo cada vez más habitual... Me parece una oportunidad extraordinaria para las personas capaces de generar todo este valor, pero ¿qué pasará con los que no sean capaces de generarlo? Y a nivel empleado, ¿Cómo enfrentarse a esta realidad? ¿puede ser también una oportunidad para indexar el salario a la generación de valor?

Estas últimas semanas estuvimos hablando mucho de Devin AI, la empresa que quiere sustituir a los desarrolladores de software. Vamos balanceando de un lado a otro del espectro. El año pasado necesitábamos prompt engineers que era la profesión del futuro, este año nos dice Jensen Huang de Nvidia que nos hagamos biólogos. Solo se que cuando yo era pequeño había había que ser banquero, y solo veo cerrar sucursales, así que por lo que a mi respecta nadie tiene ni idea de lo que ha de venir.


Ahora bien, puestos a jugar, estamos haciendo un experimento que me apetecía compartir... lo llamo el analista automático.


Imagina que quieres tomar decisiones de negocios basados en datos. Este proceso se compone de tres elementos clave: hacer preguntas, responderlas y echarle narices y tomar decisiones. Los directores ejecutivos toman decisiones. Ese es su rol. Y sobre todo, vivir con las consecuencias de estas. Los directores de área, definen el marco en que se plantean las preguntas. Ellos son los que estructuran el problema o la oportunidad. Luego está el analista, que es quien busca los datos, extrae insights, plantea alternativas, las valora y prioriza y las articula para que la toma de decisiones sea más efectiva.


La toma de decisiones es un proceso binario, go / no go, por lo tanto relativamente sencillo de programar, sin embargo, automatizar una tarea que se acompaña de accountability plantea serios dilemas morales. Plantear las preguntas por otro lado es un ejercicio abierto de creatividad, donde todo input puede ser válido, sin embargo elegir entre los millones de posibles preguntas es un ejercicio en absoluto banal. Por eso me centro en el trabajo del analista, meticuloso, sistemático, estructurado, con un número de opciones cerrado y un flujo de trabajo consistente del que no deberías salirte. Las posibilidades de que este trabajo lo realice un robot en el futuro me parecen altas.

Estamos jugando con este concepto en anlak. Me considero un analista bastante sólido, uso bien las herramientas, me enfoco, trabajo mucho y tengo la experiencia necesaria para saber cuándo sí y cuando no seguir por un camino determinado. Aun así, a menudo me trabo con problemas complejos y creo que podría mejorar el resultado de mi trabajo. Por eso estamos explorando casos de uso de nuestro analista automático.

Un ejemplo:


Estamos analizando el mercado local inmobiliario en Mallorca. Ahora hemos definido un set competitivo, sus webs y los campos de sus propiedades para hacer un scrapping. Creamos una BBDD de propiedades y la analizamos por zona y rango de precios. Para ello utilizamos automatismos e IA para limpiar la BBDD y añadir insights. Luego pintamos los resultados automáticamente en un informe en PPT, porque es lo que hacemos los consultores, informes de Powerpoint. Actualizar el informe luego es automático en la plataforma.


Es perfecto? Todavía no. Igual nuestro robot es todavía muy humano, pero es esto una demo de lo que vendrá?