Lo que creo sobre los próximos 10 años.

Durante 40 años la restricción de todas las empresas fue la misma: nunca había suficientes personas capaces de convertir una intención en software que funcionara. Esa restricción fijó el precio de los ingenieros, la duración de los roadmaps y la forma de industrias enteras. Ya no existe. Cualquier cosa que se pueda especificar con claridad la puede generar ahora un modelo en minutos, probarla otro modelo y desplegarla un tercero. En las empresas que dirijo, la mayoría de los primeros borradores de código, textos, análisis y respuestas de soporte ya los escriben máquinas y los revisan personas, y no al revés.

La conclusión obvia, que necesitaremos menos software, es falsa. La economía tiene un nombre para lo que ocurre de verdad: la paradoja de Jevons. Cuando las máquinas de vapor se hicieron más eficientes, Gran Bretaña quemó más carbón, no menos, porque el carbón empezó a compensar para usos que antes a nadie le había merecido la pena. Hunde el coste de una herramienta y el mundo no acaba con menos herramientas. Acaba con órdenes de magnitud más, la mayoría pequeñas, la mayoría hechas para una persona o un equipo, muchas de ellas desechadas al cabo de una semana. Marc Andreessen escribió en 2011 que el software se estaba comiendo el mundo. Ahora se está comiendo a sí mismo, y crece.

Lo que se vuelve escaso es todo lo que rodea al código. Elegir el problema correcto. Conocer al cliente lo bastante bien para especificar qué significa hacerlo bien. La distribución, porque un producto que nadie encuentra es un producto que no existe. El criterio, porque cuando todo el mundo puede construir cualquier cosa, la diferencia está en lo que decides no construir. Y la disciplina de parar, porque una capacidad infinita de producir es también una capacidad infinita de producir lo equivocado más rápido. El fundador de esta década no es el que sabe construir. Todo el mundo sabe construir. Es el que sabe elegir.

Cuando construir es gratis, elegir es todo el trabajo.

Dirijo empresas de SaaS, así que cada semana me preguntan si el SaaS ha muerto. La respuesta honesta es que un tercio sí, y es el tercio que la mayoría ha estado construyendo. El software se divide ahora en tres tipos. El duradero guarda un estado que importa, se comparte en toda una organización y se ha endurecido con una década de casos límite: el libro mayor, la ficha del cliente, el sistema de pagos, el repositorio de código. Nadie regenera un libro mayor en tiempo de ejecución, y nadie debería hacerlo. Ese tipo se convierte en infraestructura, y la infraestructura gana valor cuantas más cosas funcionan encima de ella.

El tipo efímero es nuevo: software creado en el momento en que se necesita, para una persona, para una tarea, y descartado después. Una vista, una transformación, un informe, un flujo de trabajo que existe lo que dura un proyecto. Si el software es infinito, la mayor parte será efímera, porque la mayor parte de lo que la gente necesita del software es específico, inmediato e irrepetible. Aquí es donde la curva de costes cae más deprisa y donde los incumbentes son más débiles, porque no hay un producto que lanzar, solo una capacidad que mantener.

El tercer tipo es el que muere: el flujo de trabajo estático y predefinido. La aplicación que decidió de antemano cuáles debían ser tus pasos y te vendió una licencia por usuario para seguirlos. Cualquier producto que no deje a quien lo usa remodelar el propio software compite ahora contra una versión de sí mismo que el usuario puede reescribir al momento. Eso es la muerte de un modelo de negocio, no del software. Para un fundador de SaaS la implicación es precisa: sé el dueño del registro, de la relación y de la integración, haz que el cliente pueda editar cada flujo de trabajo en lenguaje natural, y deja de cobrar alquiler por la distancia entre lo que la gente necesita y lo que tú construiste por casualidad.

• Infraestructura: sistemas de registro, pagos, identidad, control de versiones. Sigue construyéndolos; se acumulan.
• Efímero: generado por tarea y por persona, y desechado después. Construye la capacidad, no el producto.
• Flujos de trabajo predefinidos: la aplicación por licencia de usuario que decide tus pasos por ti. No montes una en 2026.

Durante cuatro décadas la gente tradujo sus intenciones a aplicaciones: elegir una app, aprender su interfaz, encontrar el menú correcto, seguir un flujo que otro había imaginado, copiar el resultado en la siguiente app. Era necesario cuando el software tenía que diseñarse antes de que nadie pudiera usarlo. Ya no lo es. Un modelo entiende la intención directamente y puede mostrar la tabla, el formulario, la comparativa o la cifra exacta que la persona ha pedido, en el momento en que la pide, y desecharla después. La interfaz estática se muere. La interfaz, no: siempre necesitaremos ver el trabajo antes de confiar en él.

A la web le pasa lo mismo. Más de la mitad del tráfico de la mayoría de los sitios web ya procede de máquinas, y la parte que más crece no son los rastreadores de los buscadores, sino los agentes que leen en nombre de una persona. Un sitio web deja de ser algo que mira un humano y se convierte en un trozo de contexto que el asistente de alguien lee y vuelve a presentar en el formato que le conviene a su dueño. Por eso todas las empresas que dirijo publican un resumen legible por máquinas de lo que son y lo que venden, por eso este sitio tiene un llms.txt, y por eso me importa tanto que me citen los motores de IA como posicionar en Google. La optimización para buscadores se está convirtiendo en optimización para motores generativos. El folleto se está convirtiendo en un endpoint.

Llévalo lo bastante lejos y un perfil, una landing o la web de una empresa se convierten en algo a lo que preguntas, no en algo que visitas. Lo que sobrevive a esa transición es la sustancia: qué has construido, qué has decidido y por qué, qué estás dispuesto a responder. Al agente de nadie le va a impresionar una imagen de portada. Le va a impresionar un registro claro, honesto y estructurado. Ese es el estándar que le exijo a este sitio, y el que exigiré a los sitios de mis empresas.

Una landing que visitas se convierte en un nodo al que preguntas.

La frontera de la IA es una cinta de correr, y todos estamos encima. La capacidad que este año cuesta una fortuna el año siguiente es de pesos abiertos y casi gratis. El precio de un nivel dado de inteligencia lleva cayendo aproximadamente un orden de magnitud al año desde 2022, y los mejores modelos de pesos abiertos van meses por detrás de los mejores cerrados, no años. Sam Altman viene diciendo desde 2024 que la inteligencia va camino de ser demasiado barata para medirla, y las facturas que pago le dan la razón: lo que a mis empresas les costaba dinero de verdad en 2023 es un error de redondeo en 2026.

Eso no hace que los laboratorios de frontera sean irrelevantes. Los cientos de miles de millones que levantan compran cómputo, distribución, confianza de las grandes empresas, investigación en seguridad y unos meses de ventaja. Son negocios reales. Pero ninguno de ellos es un foso para la empresa que simplemente usa el modelo, y apostar una empresa al acceso privilegiado al modelo de un proveedor es apostar contra la tendencia más clara del sector. En mis empresas tratamos el modelo como infraestructura reemplazable: cada sistema está construido para que el modelo que hay detrás se pueda cambiar en una tarde.

¿Adónde va entonces la ventaja duradera? A las capas que el modelo no puede descargar. El contexto propio: tus fichas de clientes, tus decisiones y por qué las tomaste, tus casos límite, tus dos años de conversaciones con un cliente. La distribución: la confianza que te abre la puerta. Los datos que solo existen porque tú has operado el negocio. Un modelo general lo sabe todo sobre el mundo y nada sobre tu empresa. La empresa que le da de comer su propia memoria, con seguridad y de forma sistemática, consigue un sistema que nadie más puede comprar. El modelo se entrena. La ventaja se cultiva.

Nadie acumula ventaja en unos pesos que cualquiera puede descargar. La ventaja vive en la capa que ha estado prestando atención.

Todas las empresas que conozco están eligiendo ahora entre dos posturas. Una es esperar a que la tecnología se asiente, elegir un proveedor y desplegarla cuando el panorama esté claro. La otra es empezar a recablear cómo funciona la empresa ya, proceso a proceso, aceptando que las herramientas cambiarán bajo tus pies. La primera postura parece prudente. Es la más arriesgada de las dos, porque la tecnología no se va a asentar en ningún plazo útil, y cada trimestre que pasas esperando es un trimestre en el que un competidor ha aprendido algo que tú no.

La ley de Amara dice que sobreestimamos una tecnología a corto plazo y la subestimamos a largo plazo. Las dos mitades son ciertas para la IA ahora mismo, y las dos apuntan en la misma dirección: no apuestes la empresa a la demo de este trimestre, y no des por hecho que esta década se parecerá a la anterior. Lo que funciona, en mi experiencia, es una regla de 30 días. Elige un proceso con un responsable claro y un número asociado: tickets de soporte, conciliación de facturas, primeros borradores de propuestas, revisión de código. Ponle un modelo durante 30 días. Mide. Conserva lo que ha funcionado, elimina lo que no, y elige el siguiente. Repítelo cada mes durante 3 años y tienes otra empresa.

El cambio organizativo importa más que el técnico. Alguien del equipo tiene que ser responsable de la IA en cada proceso, con nombre y apellidos y con una métrica. Ni un comité ni un laboratorio de innovación: quien es dueño del resultado es dueño de su automatización. Las empresas que hacen esto se están volviendo, sin hacer ruido, entre un 30 y un 50 por ciento más productivas por persona mientras sus competidores redactan documentos de estrategia. Esa brecha no se va a cerrar, porque la velocidad de adopción se acumula y los documentos de estrategia no.

• Un proceso, un responsable, un número, 30 días.
• Mide antes y después. Conserva lo que mueve el número.
• El modelo cambiará. El hábito de recablear es el activo.

Dario Amodei describe la IA que viene como un país de genios en un centro de datos: millones de instancias, cada una tan capaz como un buen profesional, trabajando sin parar y coordinándose entre sí. Creas o no la versión más fuerte de eso, la versión débil ya está en producción. En mis empresas, los agentes entran en las herramientas que usamos, ejecutan tareas de varios pasos de principio a fin, corren en segundo plano y le entregan a una persona un resultado terminado para que lo apruebe. El trabajo de esa persona se ha comprimido de hacer a dirigir y revisar. Esa es la forma que tendrá la mayor parte del trabajo del conocimiento en 2030.

La fundadora de esta década, por tanto, hace algo distinto del fundador de la anterior. Diseña la máquina: qué agentes, con qué accesos, bajo qué principios, medidos cómo. Fija las restricciones, porque a un agente que puede hacer cualquier cosa hay que decirle con claridad lo que nunca debe hacer. Y se reserva las pocas decisiones que deben seguir siendo humanas: a quién contratar, qué prometer a un cliente, cuándo decir no, para qué existe la empresa. Todo lo demás es candidato a delegarse en software, y la lista de excepciones se acorta cada año.

La confianza es la restricción, y la confianza se construye viendo el trabajo. Dile a una persona que se han cambiado 12 archivos y solo podrá creerte. Enséñale el diff y podrá comprobarlo. Así que durante la mayor parte de esta transición la interfaz no es opcional, la evaluación no es opcional y la gobernanza no es opcional. Las barreras de seguridad, las evaluaciones y los registros de auditoría no son teatro de cumplimiento normativo. Son la forma en que una empresa se gana el derecho a entregar más de sí misma a las máquinas. Las empresas que desarrollen ese músculo pronto delegarán más, más rápido y con seguridad. Las que se lo salten se quedarán atascadas en la demo o se quemarán.

Diseña la máquina. Fija sus principios. Quédate con las decisiones que las máquinas no deberían tomar.

Satya Nadella dijo hace una década que toda empresa se convertiría en una empresa de software. Ocurrió, sin ruido, y nadie llama empresa de software a su firma de logística. Lo mismo está pasando otra vez, un nivel más arriba. Toda empresa se está convirtiendo en una empresa de IA en el único sentido que importa: su margen, su velocidad y su calidad dependen ahora de cuánto de su trabajo pasa por modelos. Las empresas que no construyan esa capacidad la comprarán, a un proveedor o a un competidor, al precio que fije el proveedor.

En la práctica esto es poco dramático. En las empresas que dirijo, la IA aparece en el margen, no en la presentación. El soporte se resuelve más rápido y con menos personas. El contenido se redacta en todos los idiomas en los que vendemos. Un análisis que antes le llevaba una semana a un analista lleva una tarde. El código lo revisa un modelo antes de que lo vea una persona. Nada de esto es un pitch. Todo es operaciones, y la suma es una empresa capaz de atender a clientes en +20 países con un equipo que hace 10 años habría sido demasiado pequeño para un solo país.

El error que hay que evitar es tratar la IA como una función que se atornilla al producto o una diapositiva que se añade a la presentación para inversores. El valor está dentro, en los procesos, y solo aparece cuando alguien se hace responsable de él. Jensen Huang llama a los nuevos centros de datos fábricas de IA. Yo diría que toda empresa se está convirtiendo en una: entra información en bruto, salen decisiones y servicios, y la calidad de la fábrica es la calidad de la empresa.

La IA va en el margen, no en el pitch.

Durante un siglo, escalar exigía plantilla. Para atender a más clientes contratabas a más gente, y contratar a más gente significaba más gestión, más procesos, más edificios y decisiones más lentas. Ese vínculo se está rompiendo. Una persona con el sistema adecuado puede dirigir hoy lo que antes ocupaba una planta entera de oficinas: ventas, soporte, operaciones, finanzas y producto, la mayor parte ejecutado por agentes y revisado por la persona. Sam Altman ha dicho que una empresa de mil millones de dólares dirigida por una sola persona es ya algo plausible, y creo que acierta en la dirección y se queda corto en la cifra.

Esta es la convicción que hay detrás de mi Monalisa, el proyecto en el que espero trabajar el resto de mi vida: Aurum VOS, un sistema operativo de ventures diseñado para lanzar, dirigir y retirar pequeñas empresas de software más rápido de lo que pueden hacerlo las personas, con el objetivo de +100 empresas con 1 M€ de ingresos anuales recurrentes cada una, la mayoría dirigidas por una sola persona. No una empresa gigante, sino una cartera de empresas pequeñas, rentables y enfocadas que comparten una plataforma, una fábrica de empresas y un conjunto de agentes gobernados. Es mi laboratorio para todas las demás tesis de este documento, y es público, para que cualquiera pueda comprobar si los números se mueven.

Que lo pequeño gane a lo grande no es romanticismo. Las empresas pequeñas no tienen coste de coordinación, así que se mueven a la velocidad del criterio de una persona. Pueden atender nichos que una gran empresa no se puede permitir ni mirar, y hay miles de esos nichos en cada país de Europa. Son un orden de magnitud más rentables por persona, y más resilientes porque ninguna de ellas es demasiado grande para caer. La corporación fue una tecnología para coordinar personas. Cuando la coordinación la hace el software, la corporación se encoge hasta el tamaño de sus decisiones. Espera muchas más empresas, mucho más pequeñas, mucho más rentables y mucho más personales.

• +100 empresas, no una gigante.
• 1 M€ de ARR cada una, rentables desde el principio.
• Una persona y un sistema, donde antes había un departamento.

Todas las empresas que dirijo son negocios de suscripción, y eso no es un accidente del sector en el que me ha tocado estar. Los ingresos predecibles compran lo único que un fundador no puede comprar de ninguna otra forma: el derecho a pensar a largo plazo. Una empresa que sabe lo que va a ingresar el próximo trimestre puede invertir en las cosas que dan fruto en tres años. Una empresa que empieza cada mes desde cero no puede, digan lo que digan sus fundadores en las entrevistas.

Los ingresos recurrentes también imponen una honestidad que las ventas puntuales nunca imponen. Una suscripción la renueva un cliente que podía irse y decidió no hacerlo. El churn es la verdad sobre tu producto, y te llega cada mes. La retención neta de ingresos te dice si los clientes que ya tienes creen que vales más este año que el anterior. El coste de adquisición de clientes y el payback te dicen si el crecimiento es real o prestado. Esos números no son finanzas. Son los instrumentos con los que vuela un piloto, y un CEO que no sabe leerlos vuela a ciegas.

En un mundo donde el software es abundante, la suscripción cambia de significado. Ya no puedes cobrar alquiler por el acceso a una herramienta que cualquiera podría generar. Puedes cobrar por el registro que guardas, la relación que mantienes, la integración de la que eres dueño, el resultado que garantizas y la confianza que te has ganado. Los ingresos recurrentes sobreviven. Aquello a lo que van ligados sube en la pila, y las empresas que lo entiendan pronto serán las que sigan cobrándolos en 2036.

El churn es la verdad sobre tu producto, entregada cada mes.

Cuando el contenido es infinito y producirlo es gratis, el bien escaso no es el contenido. Es la valoración que alguien hace de él: este es real, este está mal y aquí es donde falla, de las cuarenta cosas de esta semana esta es la que importa. Las valoraciones siguen siendo escasas porque nacen de haber estado allí. Un modelo puede resumir mil artículos sobre cómo escalar una empresa en +20 países. No puede decirte cuál de los mil lo ha escrito alguien que de verdad lo ha hecho, a menos que se lo diga alguien que lo ha hecho.

Por eso escribo en público, en LinkedIn, en este sitio, en este manifiesto. No porque el mundo necesite más contenido, sino porque un registro de lo que creías, con fechas, es lo único que permite a cualquiera, incluido tú, comprobar si tu criterio se sostiene. Con suficientes años eso se convierte en un marcador: de quién se sostuvieron las apuestas, de quién no, y sobre qué temas. Ninguna plataforma ha construido ese marcador, porque las plataformas ordenan por atención, y hacer ruido y tener razón divergen demasiado a menudo. Lo construirán los agentes, en silencio, para las personas para las que trabajan. Yo quiero estar en el lado bueno.

Para un individuo esto cambia en qué invertir. No en saber cosas, que ahora es gratis, sino en haber decidido cosas y haber vivido con las consecuencias. El gusto, el criterio, la capacidad de especificar qué significa hacerlo bien, el valor de equivocarse por escrito: esas son las habilidades duraderas. El ingeniero que acabó dirigiendo empresas es, al final, una persona que ha tomado muchas decisiones con consecuencias reales y ha tomado notas. Ese es el activo. El resto se puede delegar.

El contenido es gratis. El criterio, no. Tener razón por escrito es la nueva reputación.

La visión estándar es que Europa perdió la última ola de plataformas y perderá esta. Yo dirijo empresas que venden en +20 países desde Barcelona y lo veo de otra manera. Europa es un continente de 450 millones de personas relativamente ricas, dividido en 27 mercados, 24 lenguas, decenas de regímenes regulatorios y miles de verticales que a ninguna empresa americana o china le compensará nunca atender como se debe. Cada uno de esos huecos es una empresa que todavía no existe. La fragmentación, que era una maldición cuando el software era caro, se convierte en ventaja cuando el software es barato, porque el coste de atender una lengua más, un régimen fiscal más o un método de pago más se ha desplomado.

Con la regulación pasa lo mismo. El Reglamento europeo de IA (AI Act), el RGPD y el resto suelen describirse como frenos. En mis empresas son inputs, igual que las divisas y las lenguas son inputs: diseñas para ellos desde el primer día y se convierten en un foso frente a quien no lo hizo. Una empresa que puede demostrar dónde viven sus datos, cómo se gobiernan sus modelos y quién responde de cada decisión automatizada tiene un activo que todo cliente europeo quiere y que la mayoría de los proveedores globales no pueden ofrecer. El cumplimiento hecho pronto es una funcionalidad del producto. El cumplimiento hecho tarde es una demanda.

Y Europa tiene algo que los otros dos bloques todavía están montando: talento excelente e infravalorado, ciudades en las que la gente quiere vivir de verdad, y una generación de fundadores que ya no sienten que tengan que mudarse a California para construir algo que importe. Barcelona es mi ejemplo: ingenieros, capital, universidades, un puerto y un clima, y alquileres que todavía permiten que una empresa pequeña sea rentable. La próxima década del software no es una oportunidad de Silicon Valley a la que Europa podría subirse tarde. Es una oportunidad europea, porque la forma del nuevo software, pequeño, específico, multilingüe y conforme a la normativa, encaja con la forma de Europa.

• 27 mercados y 24 lenguas: miles de nichos mal atendidos.
• La regulación como input desde el primer día, y por tanto como foso.
• Talento excelente e infravalorado que ya no necesita marcharse.

Todo lo anterior podría leerse como una advertencia, y la mayoría de los comentarios sobre IA se escriben así. Yo lo leo al revés. Estamos al principio de la mayor expansión de la capacidad humana desde la electricidad, y quienes más se beneficiarán no son los que tienen los mayores presupuestos, sino los que se mueven primero y aprenden más rápido. El algoritmo de ingeniería de Elon Musk empieza cuestionando cada requisito y termina acelerando lo que sobrevive; la mayoría de las empresas nunca pasan del primer paso porque nunca cuestionan el requisito de que así es como siempre lo hemos hecho. El requisito ha desaparecido. Acelera.

Jeff Bezos aconseja construir sobre las cosas que no cambian: los clientes siempre querrán precios más bajos, entregas más rápidas y más opciones. Añade a esa lista: las personas siempre querrán que las entiendan, que las ayude alguien que ha pasado por ello, y poder confiar en la máquina a la que entregan su trabajo. Todo lo que hay en este manifiesto es una apuesta por esas constantes. El software, los modelos y las interfaces cambiarán cada año. La demanda de criterio, de confianza y de empresas que cumplen de verdad, no.

Así que esto es lo que voy a hacer con los próximos 10 años. Construir: seguir dirigiendo mis empresas como el laboratorio donde estas ideas o sobreviven al contacto con los ingresos o se tiran, y seguir trabajando en mi Monalisa hasta que haya +100 pequeñas empresas funcionando sobre ella. Invertir: apoyar a fundadores en Europa que construyen negocios de SaaS y de IA como lo haría yo, con capital y con tiempo. Enseñar: escribir lo que aprendo, en dos idiomas y en palabras sencillas, para que las personas de mi entorno que no son ingenieros puedan tomar buenas decisiones sobre tecnología sin tener que convertirse en uno. Si estás leyendo esto, eres el público de la tercera. Escríbeme.

La mejor década para construir una empresa es la que acaba de empezar. Muévete primero. Aprende más rápido. Toma notas.