Abundan los proyectos a medio hacer…
Y la gente que apenas entiende la programación se entusiasma…

 

Nos dieron la instrucción interna de desarrollar usando solo vibe coding, así que probé aplicar varias cosas, pero al hacerlo me di cuenta de que tener excelentes habilidades de desarrollo no garantiza necesariamente una alta calidad..
Más bien, parece que la clave está en la capacidad de revisar y entender el código que genera la IA. Supongo que es una ironía que, mientras mejores se vuelven las herramientas, más importante se vuelve esa “capacidad de leer y juzgar”.

 
  • En la era de la IA, se plantea que el ARR podría dejar de ser una métrica común realmente confiable
  • La métrica representativa de la industria tecnológica ha ido cambiando según la época
    • Era social: DAU/MAU
    • Era SaaS: ARR/MRR
    • Era de la IA: se cuestiona que incluso el ARR tradicional pueda distorsionar la realidad
  • El punto de partida del artículo es la discrepancia en las cifras de Anthropic
    • En febrero de 2026 destacó un ARR de 14 mil millones de dólares
    • Un mes después, en un documento presentado ante el tribunal, indicó que “los ingresos acumulados desde su fundación superan los 5 mil millones de dólares”
    • Es la misma empresa, en momentos parecidos, pero el significado de las cifras es muy distinto
    • El autor interpreta esto como “una señal de que en la era de la IA el ARR ya no describe bien el estado real del negocio”
  • Hay 3 razones por las que el ARR se tambalea en la IA
    1. Se rompe la premisa de SaaS de que el costo marginal es casi 0
      • En IA, cada llamada de inferencia genera costos reales de GPU o nube
      • Cuanto más se usa, más crecen también los costos
    2. La diferencia de costo por cliente es muy grande
      • Aunque paguen la misma tarifa, algunos clientes son de bajo costo y otros de alto costo
      • Si solo miras el ARR, ambos parecen el mismo “buen ingreso”, pero la rentabilidad real es muy distinta
    3. La estabilidad del ingreso recurrente es más débil
      • Frente a SaaS, el costo de cambio es menor y es más fácil migrar a otro modelo o servicio
      • Lo “recurrente” en sí es menos sólido que antes
  • Por eso, el ARR de las empresas de IA puede mostrar “crecimiento”, pero no necesariamente refleja bien la rentabilidad, la sostenibilidad o la calidad del negocio
    • Se plantea que tiene una estructura parecida a la de cuando DAU/MAU mostraba el interés de los usuarios, pero no la salud del negocio
  • También se considera que los casos de Anthropic y OpenAI muestran este problema
    • Hay diferencias entre el ARR anunciado y los ingresos acumulados reales, los resultados semestrales y la velocidad de consumo de caja
    • Es decir, si una cifra “anualizada” se interpreta como si significara lo mismo que el desempeño anual real, puede generar malentendidos
  • Métricas candidatas de nueva generación para la era de la IA que propone el autor
    1. Productividad por dólar gastado (Productivity per Dollar Spent)
      • No se trata solo de ARR / número de empleados
      • Hay que mirar algo como ARR / (costos laborales + costos de IA) para ver la eficiencia real
    2. Valor del primer año (First Year Value)
      • En lugar de asumir un futuro lejano como con el LTV
      • La idea es ver si el cliente obtuvo suficiente valor en los primeros 12 meses como para renovar
    3. Métricas centradas en unit economics, como la utilidad bruta por token
      • Más que cuánto se procesó
      • importa más cuánto margen quedó al procesarlo
  • Mensaje central
    • En la era de la IA, más que el tamaño de los ingresos, hay que mirar la estructura de utilidad bruta, la rentabilidad por cliente y el valor que queda en el primer año
    • La idea es leer la estructura de las cifras, no solo su tamaño
  • También hay un problema práctico
    • Para ver bien estas métricas de tercera generación
    • deben estar conectados los sistemas de facturación, costos de infraestructura y finanzas
    • pero la mayoría de las empresas de IA todavía no tiene ese nivel de infraestructura de medición

Resumen en una línea
En los negocios de IA ya es difícil explicarlo todo con un solo ARR como en SaaS, y en adelante serán más importantes las métricas que muestren no solo “cuánto vendiste”, sino “cuánto margen dejaste” y “qué tan sostenible es”.

 

Así que de verdad hay que reiniciar antes de los 49 días.

En realidad, nunca se debería comparar el tiempo absoluto con <...

if ((int32_t)(tmp - current_tcp_now) < 0) {
os_atomic_cmpxchg(&tcp_now, tmp, current_tcp_now, ...);
}
Se tendría que hacer así, viendo la diferencia entre los dos valores... pero los humanos siempre terminamos cometiendo los mismos errores.

 

Parece que varios SaaS van a desaparecer.

 

Si de verdad está a ese nivel, seguro también encontraría rapidísimo vulnerabilidades de seguridad en un binario desensamblado.

 

Como miembro de una de las fundaciones mencionadas, al observar este proceso sentí un profundo escepticismo. De cara al público se promovía la idea de una "IA ética", pero internamente esta decisión se tomó de arriba hacia abajo sin ningún consenso de la comunidad.

A medida que se avivaban los conflictos geopolíticos, aunque llevaba mucho tiempo sin participar activamente, sentí que debía decir algo y abrí un hilo de discusión sobre ética, pero no hubo más que evasivas burocráticas. Esta iniciativa no protege los valores del código abierto; fue el caso de una alianza cerrada de grandes capitales que le compró a una fundación de código abierto la marca registrada Responsible AI.

 

Está bien, pero mi iPad no lo aguanta jajaja

 

¿Cómo se atreven a robar las cosas que Anthropic les robó a los programadores humanos??
-Elon Musk

 

Bueno, de la IA se entiende, pero ¿el equipo de investigación de India ni siquiera lo leyó?

 

Qué texto tan bueno, y qué gran autor....

 

Dicen que entre los fans, los más fans son los gringos...

 

Viendo cosas así, capaz que en 2038 de verdad se arma un caos.

 

Después del clean room, ahora viene la tensión legal. Está bueno porque es cool.

 

El artículo es realmente bueno.