Cuando las máquinas conquistaron Wall Street
Diario de Innovación #240
Imagínate que estás en Wall Street…
Pero no escuchas los gritos de los corredores de bolsa. No ves papeles volando.
Solo oyes el zumbido de servidores.
Y en lugar de trajes grises, hay matemáticos en sudaderas.
Bienvenido al futuro… que en realidad empezó hace décadas.
Era 2008.
El mundo financiero se desmoronaba.
Pero un fondo, Medallion, ganaba dinero como si jugara con las reglas de otro juego.
El hombre detrás de este milagro era Jim Simons.
Matemático, criptógrafo y profesor de universidad.
Alguien que no venía de Wall Street, un verdadero outsider… y precisamente por eso lo entendió mejor que nadie las dinámicas del mercado ocultas para el resto.
Simons no buscaba predecir el mercado.
Buscaba patrones.
Pequeñas anomalías, micro-segundos, movimientos invisibles al ojo humano.
Mientras los bancos se hundían, su equipo de físicos y programadores descifraba el caos financiero con ecuaciones.
Y lo hacía tan bien que su fondo, Medallion, acabó generando rentabilidades que rozaban lo absurdo.
Habían construido una máquina que aprendía a ganar.
Como te comentaba hace unos días, ahora en vez de ecuaciones, otros han decidido usar modelos del lenguaje y apostar por criptomonedas.
Al otro lado del espejo, la otra historia
La que contó Michael Lewis en Flash Boys.
Una historia de velocidad, no de inteligencia.
De empresas que invertían millones en cables más rectos para adelantarse milisegundos a los demás.
Un nuevo súper poder había nacido: el de quien llegaba antes.
Los mercados se llenaron de algoritmos cazando oportunidades invisibles.
El capital humano se sustituyó por latencia y servidores.
Y entonces llegó el aviso.
El 6 de mayo de 2010, el Dow Jones cayó casi mil puntos en cuestión de minutos.
Nadie entendía por qué.
Hasta que lo supimos: las máquinas se habían enfrentado entre sí.
Sin intervención humana.
Sin conciencia.
Solo código.
Fue el primer “colapso algorítmico”.
Y una señal de advertencia: el mercado financiero ya no sería nunca más humano.
Lo curioso es que todo esto ocurrió mucho antes de hablar de IA generativa o los modelos razonadores.
Pero el patrón se repite: delegamos poder en sistemas que entendemos cada vez menos.
Primero fueron los mercados.
Hoy, las decisiones para la concesión de una beca o una hipoteca.
Mañana, quizá… la política.
Ambos libros son, en el fondo, dos capítulos de la misma historia: la fascinación y el miedo de una civilización que crea máquinas para pensar y luego se pregunta si no estarán pensando demasiado por su cuenta.
La innovación siempre empieza con una ventaja.
Pero si no vigilamos, termina en asimetría.
En 1980 fue el tiempo.
En 2010, la velocidad.
Hoy, el contexto.
La pregunta sigue siendo la misma: ¿quién tiene el control?
Food for thought
Quizá el verdadero riesgo no sea que las máquinas tomen el control, sino que nosotros dejemos de merecerlo.
Porque cada vez que delegamos en un algoritmo una decisión, cedemos también una parte de nuestra responsabilidad.
Y el progreso, como el dinero, siempre acaba en manos de quien se atreve a comprenderlo.
⚡️ Pulso Digital
Snap, Gemini y el ‘vibe coding’: la IA se instala en la vida diaria mientras el mercado pisa el freno.
💓 Latido del día
Snap acaba de firmar un acuerdo de 400 millones de dólares con Perplexity AI para integrar su buscador conversacional directamente en Snapchat a partir de 2026. El anuncio disparó la acción más de un 18 % en un día y reposiciona a la compañía, que venía rezagada frente a TikTok e Instagram, como uno de los primeros grandes entornos sociales donde la búsqueda se parecerá más a chatear con un asistente que a teclear en un cuadro de texto.
Pero el movimiento va mucho más allá de Snap: señala un cambio de época. Hasta ahora, la IA generativa se vivía como “feature” dentro de productos existentes; este acuerdo la convierte en puerta de entrada al descubrimiento. Lo relevante no es solo que Perplexity gane distribución masiva, sino que un actor social de primera línea delega en un tercero el núcleo de la experiencia de búsqueda, en abierto desafío al monopolio mental de Google sobre esa función.
Si la apuesta funciona, veremos un patrón replicado: plataformas con audiencia pero sin músculo de IA firmando alianzas con modelos especializados para quedarse con más tiempo de usuario, más señal de intención y, por tanto, más negocio publicitario. Y, en paralelo, un mercado que ya muestra fatiga de la narrativa IA empezará a exigir lo que Snap promete hoy: menos promesa abstracta, más producto que la gente use cada día.
🌍 El eco del mercado
💡 Apple se “alquila” IA a Google para rescatar a Siri: Apple está ultimando un acuerdo para pagar unos 1.000 millones de dólares al año por usar el modelo Gemini de Google —1,2 billones de parámetros— como cerebro provisional de un Siri renovado. La empresa que siempre presumió de hacerlo todo en casa admite, de facto, que en la carrera de IA va por detrás.
💡 Jensen Huang avisa: China va ganando la carrera de la IA… por la energía: El CEO de Nvidia sostiene que los subsidios eléctricos de Pekín y la marejada regulatoria en EE. UU. inclinan la balanza del cómputo hacia China: “es mucho más fácil acceder a energía allí”, señala. La carrera por la IA empieza a parecerse peligrosamente a una carrera por megavatios baratos.
💡 SAP advierte que las empresas deben gobernar sus datos o la IA será imprecisa y costosa: la “revolución de la IA” comienza a chocar contra la realidad de la calidad de los datos.
💡 “Vibe coding” es elegida la palabra del año: programar sin ver el código: el Collins Dictionary elige “vibe coding”—describir lo que quieres y dejar que la IA escriba el código—como concepto de 2025. La propia lengua reconoce que la interfaz del software ya no es el teclado, sino la conversación.
🌱 Latido incipiente
Mientras los focos miran a modelos gigantes y acuerdos millonarios, ByteDance—la matriz de TikTok—ha iniciado una ofensiva silenciosa: está fichando expertos en “embodied intelligence” para desarrollar humanoides desde su división de nube, Volcano Engine, con sueldos de hasta 120.000 yuanes al mes.
Es un cambio de fase: las grandes plataformas sociales, nacidas para optimizar feeds de vídeo, empiezan a invertir en robots que ocuparán fábricas, almacenes y espacios físicos. Hoy es una línea de ofertas de empleo; mañana puede ser la prueba de que la próxima revolución de la IA no vivirá en la pantalla, sino caminando por nuestro lado.
💭 Pulso Final
Entre diccionarios que consagran el “vibe coding”, redes sociales que se convierten en buscadores conversacionales y mercados que ya dudan de las grandes promesas, la IA deja de ser magia y se convierte en negociación constante entre expectativas, energía y resultados.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Si te interesa entender cómo empezó esta revolución silenciosa, dos lecturas imprescindibles:
“El Hombre que Descifró el Mercado”, de Gregory Zuckerman.
“Flash Boys”, de Michael Lewis.
Ambos cuentan la historia de cómo el dinero dejó de moverse por intuición… y empezó a moverse por código.