Bukz combina lo mejor de los dos mundos: la calidez de una comunidad y la rapidez de una compañía de base tecnológica.

Bukz fomenta una comunidad espectacular muy activa en la que hacen eventos constantemente y también le meten tecnología: uno le puede preguntar a un agente por WhatsApp que está integrado también en su página web a qué tipo de lector le apunta cada libro. Es un acierto grandísimo combinar una tecnología contemporánea tan sencilla con otra atemporal como lo es el libro.

Felicitaciones a todo el equipo por construir un lugar con tanta mística.

Vayan y compran libros que aparte las librerías son bien coquetas y dan ganas de quedarse viviendo.

Y si lo hacen, rediman el código de descuento que gestionamos con ellos.

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En el primer verano del GSB aprendió a programar, montó con un compañero una plataforma de streaming para cine independiente, y fue al despacho de su mentor, fundador de Emergence Capital. El man la miró y le preguntó qué diablos hacía construyendo una compañía para Estados Unidos siendo figura pública en América Latina.

La respuesta llegó semanas después, en Cali haciéndose las uñas. Las manicuristas estaban pegadas al celular viendo novelas chinas dobladas al español: episodios de minuto y medio, diseñados con los códigos de TikTok, que enganchaban en los primeros tres segundos. Las veían en redes sociales.

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Ahí nació Idilio TV: la primera plataforma de streaming vertical para Latinoamérica. Una compañía que hacia afuera parece una empresa de entretenimiento y por dentro es un negocio de datos, donde cada historia se testea con inteligencia artificial antes de producirse, la audiencia decide el final de cada arco narrativo, y el equipo de producción recibe data sobre quién, cómo, cuándo y en qué región antes de grabar un solo episodio.

Dos meses después del lanzamiento: 150,000 usuarios, duplicando cada 15 días, costo de adquisición de siete centavos de dólar, primer product placement vendido a Rappi, y aceptada en , la aceleradora de para compañías B2C y de entretenimiento.

El episodio completo está en nuestro canal de YouTube.

Cursor, el editor de código con inteligencia artificial fundado por cuatro estudiantes del MIT, alcanzó US$2,000 millones en ingresos anualizados en febrero de 2026 con aproximadamente 50 empleados. Eso equivale a unos US$40 millones de facturación por persona en el equipo, un número que probablemente no tiene precedente en la historia del software1.

Lovable, una plataforma sueca que permite crear aplicaciones completas a través de lenguaje natural, pasó de US$0 a US$100 millones de facturación anual en ocho meses, y para febrero de 2026 ya estaba en US$400 millones con 146 empleados: US$2.77 millones de facturación por empleado2. Gartner pronosticó ese mismo mes que para 2030 emergerá una nueva ola de unicornios con empresas que generan US$2 millones por empleado. Lovable ya lo superó.

Estos números tienen una consecuencia directa para los papás que están leyendo esto: las barreras para construir una empresa de tecnología se están desplomando en tiempo real, y la generación que más se va a beneficiar es la que hoy tiene entre 13 y 18 años.

La era del equipo de 50 personas que factura como una multinacional

Para dimensionar lo que está pasando, vale la pena mirar los números en contexto.

Cuando Rappi estaba facturando en el rango de los cientos de millones de dólares, tenía miles de empleados. Salesforce tardó años en llegar a US$1,000 millones de facturación con una organización de más de 10,000 personas. Slack tenía cerca de 2,400 empleados cuando alcanzó US$900 millones de ingresos anuales antes de la adquisición por parte de Salesforce.

Cursor llegó a esa misma cifra con un equipo que cabe en un restaurante mediano. Los cuatro fundadores (Michael Truell, Sualeh Asif, Arvid Lunnemark y Aman Sanger) empezaron a construir la empresa en 2022 mientras todavía estaban en la universidad. No tienen gerentes de producto ni capas de aprobación. Cada ingeniero habla directamente con usuarios, identifica problemas, construye soluciones y las publica, muchas veces el mismo día. Solo en marzo de 2026, el equipo de 50 personas publicó cinco lanzamientos mayores.

El caso de Lovable tiene un ángulo adicional. Anton Osika, su fundador, era un físico de partículas que antes de Lovable fue el primer empleado de Sana Labs, una startup de IA en Estocolmo. Construyó GPT Engineer, una herramienta de código abierto que se volvió viral entre desarrolladores, y se dio cuenta de que la oportunidad más grande estaba en el 99% de las personas que no saben programar. Hoy, Lovable tiene cerca de ocho millones de usuarios, más de la mitad de las empresas del Fortune 500 la usan, y genera más de 100,000 nuevos proyectos por día.

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Sam Altman y la apuesta por el unicornio de una sola persona

En septiembre de 2023, durante una entrevista con Alexis Ohanian (cofundador de Reddit), Sam Altman dijo algo que en ese momento sonó como ciencia ficción de Silicon Valley: “En mi grupito de chat con mis amigos CEOs de tecnología hay una apuesta por el primer año en que exista una empresa de una sola persona valuada en mil millones de dólares. Algo que habría sido inimaginable sin IA, y ahora va a pasar”3.

Dos años después, esa frase se ve cada vez menos como exageración. Midjourney, la plataforma de generación de imágenes con IA creada por David Holz, alcanzó una facturación estimada de US$200 millones anuales con alrededor de 11 empleados a tiempo completo en su punto máximo de eficiencia4.

Lo que esto le dice a un papá que tiene un hijo de 15 años

Cuando cofundé Rappi en 2014, levantar capital era difícil, construir tecnología era caro y necesitábamos decenas de ingenieros para escribir código que hoy una sola persona podría generar en una tarde usando herramientas como Cursor o Lovable. La barrera de entrada para crear un producto de software se medía en cientos de miles de dólares y meses de desarrollo. Hoy esa barrera se mide en horas y en un plan de suscripción de US$20 al mes.]

He visto esto de cerca trabajando con jóvenes en Makers Fellowship y en NEXT. Un joven de 16 años con acceso a estas herramientas, la mentalidad correcta y un problema real por resolver puede construir un producto funcional en semanas, ponerlo en manos de usuarios reales y empezar a iterar.

Lovable documentó un caso donde dos jóvenes suecos construyeron un producto en la plataforma y generan US$700,000 anuales con un negocio que iniciaron hace siete meses. En la misma conferencia, Osika mencionó que un chico de 11 años en Lisboa construyó un clon de Facebook para su colegio usando la herramienta5.

Un niño de 11 años tiene hoy la capacidad técnica para construir una red social funcional. La barrera técnica desapareció. Lo que queda es exposición, mentalidad y contexto.

Los fundadores de Cursor estudiaron en el MIT, pero dejaron la universidad para construir su empresa con herramientas que en ese momento apenas estaban emergiendo. Los fundadores de Lovable venían de la física y el código abierto. Los fundadores de Mercor venían del equipo de debate del colegio. Lo que tienen en común es que empezaron a construir cosas mucho antes de que alguien les diera permiso, un título o un cargo.

Esa mentalidad se puede cultivar a los 15 años con mucha más facilidad que a los 25, cuando ya hay hipotecas mentales que pagar: el miedo a fallar en público, la dependencia del salario, la inercia de una carrera profesional que ya empezó en cierta dirección. A los 15, construir algo que falle en dos semanas es una anécdota graciosa. A los 30, es una crisis.

Después de años trabajando con jóvenes en Makers Fellowship, creamos NEXT para llegar antes: jóvenes de 13 a 18 años que aprenden a construir con IA y a pensar como founders durante ocho semanas intensivas, con mentores de startups de LATAM y metodología sprint.

Las inscripciones están abiertas.

Me interesa Next para mis pollos

Si este artículo te pareció útil, pasáselo a otro papá. A veces la mejor inversión que podés hacer por tu hijo cuesta cero pesos y empieza con una conversación.

Colombia tiene 66% de adopción de IA en las empresas y solo 12% de retornos financieros medibles. Esa brecha fue el punto de partida del AI Summit Colombia, celebrado el 7 y 8 de mayo en Bogotá con compañías como Mercado Libre, AWS, Lulo Bank, Habi y Jelou AI sentadas alrededor de la misma pregunta: ¿por qué la IA llega a los servidores pero no llega a los resultados del negocio? Para Juan Carlos Uribe, NTO de Microsoft: “La IA no fracasa en los servidores. Fracasa en los boardrooms.” El 12% que sí muestra retornos tomó decisiones operativas específicas sobre cómo organizar el trabajo alrededor de la tecnología, con el mismo arsenal técnico disponible para todos los demás.

Bogotá y Colombia están tratando de demostrar que son capaces de implementar IA a escala empresarial, con casos de uso verificables, con errores que se nombran en público y con organizaciones dispuestas a compartir qué funciona y qué no. Seguros Bolívar llegó al AI Summit con casos en producción.

Escucha la conversación completa con Germán Sánchez y

Una organización de siete compañías

El Grupo Bolívar tiene siete compañías, 100,000 empleados y más de 250 aplicaciones corriendo en producción. Su nube transaccional es AWS y la capa de datos analíticos e inteligencia artificial corre en GCP, una arquitectura que refleja cómo las dos plataformas se han dividido el mercado empresarial: Amazon para escalar transacciones, Google para escalar inteligencia. Tienen activos digitales propios como Gente, una plataforma que conecta usuarios con servicios profesionales por horas. Su portfolio incluye seguros, banca y una unidad llamada Servicio Bolívar donde operan sus startups.

Para Germán Sánchez, que lidera la tecnología de la compañía, el orden de la implementación es: productividad personal primero, productividad empresarial después, dominios de negocio al final. El orden importa porque cada capa construye sobre la anterior. Saltarse la primera y pretender llegar a la tercera explica buena parte del 88% que adopta sin retornos.

El almuerzo y el código listo

Germán cuenta cómo hace poco, gracias a las mejoras incrementales de las herramientas de inteligencia artificial, tuvo que definir un caso de uso de implementación para su empresa.

El equipo se puso de acuerdo con la IA sobre los requerimientos, los validó y le dio la instrucción de construir. Germán salió a almorzar con su esposa y su hijo. Volvió dos horas después y el código estaba terminado.

“¿Dónde está mi trabajo ahora? En el pensar, no en el codificar.”

Lo que cambia con eso es el perfil del ingeniero que genera valor. Articular especificaciones precisas pasa a ser la habilidad central; ejecutar tareas mecánicas sin pensar en la capa de especificación queda desplazado. El equipo arrancó con Cursor y migró después a una herramienta de AWS: probaron, evaluaron y cambiaron. Esa velocidad de decisión sobre el stack tecnológico suele ser más predictiva del éxito que cualquier elección puntual de plataforma.

La subcarpeta que se llama Prophecy

El Grupo Bolívar tiene un agente que accede a los repositorios de código de sus activos digitales y conoce la infraestructura que corre debajo de cada aplicación. Cuando una aplicación genera una excepción, sea de infraestructura, de plataforma o de lógica de negocio, el agente lee los logs, se conecta a Datadog para el monitoreo, correlaciona los eventos y deposita su análisis en una subcarpeta del repositorio que se llama prophecy. El desarrollador llega al código y encuentra ahí un archivo Markdown con el diagnóstico de causalidad. Por ahora, con ese análisis el equipo humano resuelve el problema. La dirección es que la misma IA genere el pull request: que detecte el error, escriba la corrección y la deje lista para pasar a producción.

El primer valor del agente es cartográfico: mapea errores que antes eran invisibles, y la velocidad de resolución llega después. Una compañía de salud con la que trabajo redujo su tiempo de corrección de bugs de dos semanas a cuatro horas con un sistema similar. En el Grupo Bolívar, el agente está en la etapa de revelar el mapa.

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El desacuerdo sobre los datos

Según Germán: el valor profundo de la organización está en lo que las personas hacen en su día a día, y para eso tienen un modelo de observabilidad que va desde la infraestructura hasta las transacciones de negocio, todo volcado a un lago de datos post-analítico con tres nubes interoperando.

Yo me remito a lo que he visto en Coinbase y otras compañías que están adoptando una apuesta agentic-first: alimentar un LLM propio con toda la data conversacional, de forma que el modelo empiece a detectar cuándo hay equipos desalineados y le avise al CEO que vaya a hablar con esa gente.

Estamos construyendo algo similar con , nuestra IA que conecta conversaciones de ventas a través de WhatsApp, Telegram, mail y Slack. En un ciclo B2B de cinco meses, cuando Cora tiene acceso a toda la data de las interacciones previas con un cliente, puede acortar ese ciclo a dos o tres meses.

Alfabetizarse o quedarse por fuera

Para mí ser letrado en inteligencia artificial es la condición de base, igual que saber leer y escribir. Que levante la mano quien no sabe leer: nadie en ninguna sala. Eso es lo mismo que va a pasar con la IA en los próximos años.

Según Ben Horowitz, la humanidad lleva siglos creando más tecnología y consistentemente la gente trabaja más horas, no menos. Va a haber una transición dolorosa para muchas personas. Pero quien no se alfabetiza va a quedar en la misma posición que quedó quien no aprendió a leer en el siglo XIX.

Lo que estoy viendo en el Grupo Bolívar es un intento serio de hacer esa transición de manera sistemática. En seguros de movilidad, la IA analiza imágenes del siniestro, sugiere si conviene usar la cobertura de pequeños accesorios y procesa el pago sin intervención humana hasta cierto monto. Aprueban consultas médicas con IA para reducir tiempos de autorización. Procesan facturas de prestadores de salud en múltiples formatos que antes llegaban en papel. Revisan requerimientos del ente regulador con IA y generan borradores de respuesta, con un humano que aprueba antes de enviar.

Son pasos deliberados en un sector donde el costo de un error se mide en salud y en vida. Si alguien llega a urgencias con su hijo y el sistema de autorización queda en espera, eso tiene una escala diferente a una tarjeta de crédito rechazada. El hecho de que estén tomando esos riesgos calculados, aprendiendo en cada decisión y ampliando el monto que el agente puede aprobar solo, es exactamente el tipo de práctica que Colombia necesita documentar si quiere ser algo más que un mercado de adopción temprana.

Bogotá en ese mapa

La ambición detrás del AI Summit es demostrar que Bogotá y Colombia tienen la capacidad de implementar IA a escala empresarial, en sectores regulados, con casos de uso auditables y errores que se nombran en público. El 12% que muestra retornos en Colombia tomó decisiones antes de saber si iban a funcionar, midió los resultados y ajustó.

Eliuth Triana, referente de NVIDIA para América Latina, planteó en el mismo evento una capa que las discusiones sobre adopción empresarial suelen saltarse: la energía. La unidad básica de la economía de IA es el token, y para producir tokens hacen falta megawatts. La industria global ya está midiendo cuántos gigawatts necesita para escalar; América Latina, con su energía renovable abundante, tiene la opción de ser generadora de esa infraestructura y no solo consumidora de los tokens que producen otros.

La pregunta que planteó Triana es de política industrial y de infraestructura energética: cómo convertir la energía disponible en la región en capacidad de cómputo local, para que las startups y empresas latinoamericanas puedan acceder a tokens sin depender de fábricas de IA en Estados Unidos o Asia.

Hay proyectos que cambian la geografía del capital en un continente, y este viernes me siento con la persona que estuvo detrás de uno de ellos. Mi invitada al Club del Conocimiento es María José Echeverri, cofundadora de Colombia Tech Week y chief of staff de Mavity.

Llevo años observando cómo el venture capital latinoamericano gravita hacia México y Brasil. En 2024 Colombia apareció en la conversación con la primera edición de Colombia Tech Week: 11,000 participantes, gente de 20 países y más de 150 eventos paralelos repartidos entre Bogotá, Cali y Barranquilla.

El número que más me llama la atención es otro. En una sola semana, Majo y su equipo reunieron a más de 160 fondos de inversión que en conjunto administran US$30,000 millones en activos. La edición de 2025 se proyecta con más de 200 eventos paralelos entre Bogotá y Medellín del 18 al 30 de agosto.

Construir algo así desde cero, sin un presupuesto corporativo detrás, exige una capacidad de coordinación que pocas veces se ve. Quiero entender cómo lo armó: la operación, las decisiones de timing, lo que aprendió en el camino.

Este viernes me siento con ella en vivo. No te lo pierdas. Viernes 15 de mayo, 4pm Colombia.

Link del Zoom aquí 👇

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Emprendedora desde 2010, ex socia de 500 Startups, fundadora de Mahway: una holding company con operaciones en EE.UU. y Brasil que incuba compañías.

Su crítica al VC tradicional

El VC convencional no está alineado con los fundadores: presiona por resultados binarios y extremos, y en fondos grandes el incentivo real termina siendo el management fee, no el retorno. La mayoría de ángeles inversionistas son aficionados, no allocators con experiencia significativa.

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Cada viernes traigo al Club del conocimiento a un crack que está construyendo algo que vale la pena entender. Esta semana: Andrea Barrica, fundadora y CEO de O.school, socia en Mahway y co-fundadora de inDinero.

Andrea ha construido en tres frentes que pocos fundadores recorren juntos. Co-fundó inDinero, una de las soluciones financieras más usadas por startups en crecimiento en Estados Unidos. Después fue venture partner en 500 Startups, donde invirtió en compañías de distintos países. Y desde 2017 lleva O.school, una plataforma de educación en sexualidad y bienestar que escaló en una categoría que casi ningún fondo se atrevía a financiar.

Su libro Sextech Revolution: The Future of Sexual Wellness lo publicó Lioncrest. Forbes la incluye entre las pocas mujeres que han levantado capital de riesgo en sextech, y Fast Company la metió en su Queer 50 en mayo de 2020.

Lo que vale la pena entender de Andrea es cómo se construye una compañía cuando el sector entero asume que tu mercado no existe. La conversación del viernes se va a centrar ahí: cómo levantar dinero, contratar y escalar cuando los inversionistas, los socios y muchas veces los clientes empiezan diciendo que no.

Este viernes me siento con ella en vivo. No te lo pierdas. Viernes 8 de mayo, 4pm Colombia.

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Paso a paso

Redime el beneficio

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Esperamos que lo disfrutes,

AB.

Un socio de una firma mediana abre Word el lunes por la mañana. El documento es un contrato de arrendamiento comercial que llegó el viernes como redline. Lo revisa con control de cambios activado, acepta algunas marcas, rechaza otras, agrega dos comentarios en el margen y lo devuelve como .docx. Ha hecho eso mismo miles de veces. El flujo no ha cambiado en diez años.

Harvey, en ese escritorio, no existe. Puede existir en otro piso del mismo edificio, en la firma de 200 abogados que sí tiene presupuesto para licencias de US$1,200 por abogado al mes. O puede que exista ahí también, como una pestaña en el navegador que el socio abre antes de redactar la cláusula de penalidades. Pero la conversación real, el redline, el archivo que va al cliente: eso sucede en Word. Siempre sucedió en Word.

La semana pasada, Microsoft metió un agente legal directamente dentro de ese Word mediante una herramienta llamada Legal Agent. Anthropic también abrió su suite de herramientas para la industria legal.

La capa de conexión de Anthropic y Claude

El 12 de mayo de 2026, Anthropic lanzó más de 20 conectores MCP que vinculan a Claude con los sistemas donde el trabajo legal ocurre fuera del momento de redacción: iManage, NetDocuments, Relativity, Everlaw, Thomson Reuters, Ironclad, Docusign, Datasite. Doce complementos de área de práctica cubren desde litigio hasta gobierno de IA corporativo.

La apuesta de Anthropic descansa en la conexión entre sistemas. Claude trabaja dentro de Word, Outlook, Excel y PowerPoint con contexto compartido entre las cuatro aplicaciones, de manera que un redline terminado en Word no necesita reexplicarse cuando el mismo abogado redacta la nota de cobertura en Outlook o construye la lista de cierre en Excel. La historia de la firma que vive en iManage llega al momento de escritura en Word; lo que se negoció en el contrato llega al correo que sale al cliente. El contexto no se pierde en el cambio de superficie.

Harvey figura en esa lista de conectores. La compañía con valoración de US$11,000 millones opera ahora también como conector dentro del ecosistema de Anthropic: su inteligencia legal corre desde adentro de Claude para quien así lo configure. Thomson Reuters reconstruyó CoCounsel, su plataforma de investigación respaldada por Westlaw y Practical Law, sobre el SDK de agentes de Claude. Los abogados que consultan jurisprudencia a través de CoCounsel usan Claude por debajo sin que esa decisión haya requerido ningún proceso de compra adicional.

¿Cómo implementar IA como abogado?

Cuál es la tesis de Harvey

Harvey tiene US$190M en ingresos anuales recurrentes, según el reporte de diciembre de TechCrunch. Tiene 100,000 abogados distribuidos en 1,300 organizaciones, incluyendo la mayoría de las firmas del AmLaw 100. Tiene una valoración de US$11,000 millones de su ronda de marzo, que es la apuesta más cara del mercado en que una herramienta de IA especializada puede sobrevivir como superficie independiente.

La tesis central que sostiene esa valoración es que el trabajo legal es suficientemente especializado como para justificar su propia plataforma: que los abogados adoptan una herramienta nueva si esa herramienta entiende jurisdicción, cita jurisprudencia correctamente, conoce los patrones de litigio de M&A y se integra con iManage y NetDocuments. Que la profundidad técnica construye un foso que las plataformas horizontales no pueden cruzar.

Desde 30X, donde seguimos de cerca la penetración de IA en sectores con baja tolerancia al error, ese argumento siempre tuvo una condición implícita: era válido mientras Microsoft no decidiera entrar. La industria eligió tratar esa condición como improbable, como un escenario demasiado obvio para merecer el centro de la conversación. Mientras tanto, millones de abogados en el mundo siguen abriendo Word todos los días.

Talento sin distribución

Robin AI es una startup inglesa de legal AI. Sabe cómo hacer que la IA funcione para abogados: cómo leer contratos, cómo identificar cláusulas de riesgo, cómo generar redlines que los abogados realmente aceptan. En octubre de 2025 despidió parte de su equipo cuando el crecimiento no cumplió expectativas, vendió su rama de servicios a Scissero en diciembre y no consiguió levantar una nueva ronda. En enero de 2026, Microsoft contrató a su equipo técnico, unas 18 personas entre ingenieros y gestores de producto, en lo que Artificial Lawyer describió como un acqui-hire, que construirían el Word Legal Agent.

El .docx como infraestructura

El contrato que el socio redactó el lunes llegó al cliente como .docx. El cliente lo revisó en Word. Los comentarios del cliente volvieron como .docx. La contrapropuesta del abogado rival se redactó en Word. El acuerdo final que firmaron ambas partes nació como .docx y se archivó en SharePoint.

Esa cadena es la infraestructura del trabajo legal cotidiano. Quien vive dentro del .docx tiene acceso al momento donde el trabajo sucede, antes de que salga hacia los sistemas de gestión documental, antes de que llegue al expediente. Microsoft construyó su agente legal con ingenieros especializados en contratos y jurisprudencia y lo metió directamente en ese momento.

La suscripción de Copilot que las firmas de abogados ya pagan es US$30 por asiento al mes, dentro del Microsoft 365 que usan para el correo, Teams y SharePoint. El agente llega como actualización de lo que ya existe, sin proceso de adquisición separado, sin segunda cuenta, sin migración de datos. La diferencia de precio con Harvey es de alrededor de 40 veces.

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Distribución como cerradura propia

La distribución era la restricción. Siempre fue la restricción. Desde mi perspectiva, los abogados no cambian de herramientas con facilidad, y esa resistencia al cambio, que la industria de legal AI citaba como barrera de adopción para sus propios competidores, es exactamente lo que convierte a Word en una posición inalcanzable para cualquier otro.

Si los abogados no cambian de herramientas y su herramienta ya tiene un agente legal adentro, la conversación sobre adopción no tiene que ocurrir.

Harvey conserva un foso real para el segmento superior. Los litigios complejos de M&A, los casos con miles de documentos de discovery, las integraciones específicas con iManage que mantienen décadas de historial de una firma, la preparación de audiencias con análisis de jurisprudencia por jurisdicción: ese es el territorio donde un botón dentro de Word no reemplaza lo que Harvey construyó. Los socios que facturan US$1,500 por hora necesitan esa profundidad y tienen presupuesto para pagarla.

El supuesto que sostenía US$11,000 millones

Una valoración de esa magnitud para una herramienta de software especializado descansa en que el distribuidor de facto del segmento, en este caso Microsoft, o no puede entrar con suficiente sofisticación o no quiere. Durante un tiempo ese supuesto tuvo respaldo empírico: los intentos previos de Microsoft en segmentos especializados con herramientas genéricas habían tenido adopción limitada entre profesionales de alta exigencia técnica.

Pero Microsoft contrató a los ingenieros de Robin AI, que sabían exactamente qué hace que la IA funcione para abogados. Construyó algo suficientemente bueno para la mayoría del trabajo legal cotidiano. Y lo distribuyó dentro de la herramienta que ese mercado ya usa todos los días.

Si te interesa conocer cómo, al igual que Microsoft, los gobiernos y las instituciones públicas están aprovechando ventajas estructurales construidas durante décadas para obtener mejoras reales frente a sus desafíos operativos, te recomendamos EstadoX: conectamos gobierno, tecnología y sector privado para demostrar que sí es posible transformar el Estado con resultados concretos para la ciudadanía.

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Me interesa IA para abogados

Jorge Rausch llegó a Londres “con 25 años, colombiano, gordito y judío”, a lo que él mismo describe como una de las ciudades más racistas del mundo. Consiguió trabajo en Le Manoir aux Quat’Saisons, uno de los mejores restaurantes del mundo, con un sueldo de 400 libras mensuales del que pagaba casi el 80% solo en taxi para llegar a las 4 de la mañana.

Un día le dijo al chef que no aguantaba más. El chef le respondió:

Se quedó cuatro años, ganó el premio al mejor empleado del año, y concluyó que ese entrenamiento fue 10 veces más duro que el ejército israelí.

30 años después, Rausch tiene 20 temporadas de MasterChef, más de 2.000 capítulos grabados (tres años calendario de set), restaurantes en franquicia, masterclasses online vendidas a miles de personas, y una descripción de sí mismo que no encaja con la imagen que proyecta en pantalla:

“Yo soy la persona menos talentosa que hay. Todo lo mío es a punta de trabajo.”

En este episodio cuenta cómo la pandemia lo dejó en cama con 300 empleados sin trabajo, deudas y arriendos encima, y cómo al tercer día decidió levantarse, llamar a su chef Jacob y armar cajas de recetas con ingredientes pesados para vender por Rappi.

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De esas cajas salió la plata para reabrir Criterion. Las charlas y masterclasses por Zoom que vinieron después fueron los meses en que más plata hizo en su vida.

También cuenta cómo fundó Criterion en 2002 apostando por una cocina que en Colombia nadie entendía todavía, qué lo llevó a cerrarla 20 años después, y la teoría de los “destellos de gracia” con la que explica todo lo que le ha pasado.

El episodio completo está en nuestro canal de YouTube.

En 2013, David Vélez trabajaba en Sequoia Capital como explorador de oportunidades en América Latina. Su trabajo consistía en identificar las empresas en las que el fondo debería invertir. Lo que hizo fue convencer a sus jefes de que la empresa en la que debían invertir era la suya: una tarjeta de crédito sin anualidad, sin oficinas, controlada desde una aplicación móvil en Brasil, donde cinco bancos controlaban el 85% de los activos del sistema financiero y cobraban algunas de las tasas de interés más altas del mundo.

Fue, en retrospectiva, la jugada más inteligente posible: el hombre que mejor conocía los criterios de inversión de Sequoia también era el más calificado para saber si Nubank los cumplía. Sequoia co-lideró la ronda semilla de US$2 millones junto a Kaszek Ventures. Ocho años después, esa apuesta valía 83x lo invertido, cuando Nubank salió a bolsa en diciembre de 2021, recaudó US$2,600 millones y alcanzó una capitalización de mercado inicial de más de US$41,000 millones.

En 54 años de existencia, Sequoia ha hecho más de 3,000 inversiones globales. En América Latina, ha hecho 13, incluyendo dos vía su programa Scout. Eso equivale a 0.4% del portafolio histórico de un fondo que gestiona US$56,300 millones y cuya lista de participadas incluye Apple, Google, WhatsApp y Airbnb. Si esas inversiones fueran los 42 kilómetros de un maratón, las latinoamericanas entrarían en los primeros 180 metros. Esa selectividad tiene historia: la firma dudó de la región durante años por la escasez de ingenieros con trayectoria comprobada y la tendencia de los emprendedores locales a replicar modelos de Silicon Valley sin adaptarlos a las fricciones específicas del mercado latinoamericano. El caso Nubank cambió esa percepción sin cambiar la metodología.

Antes de ese hito, en septiembre de 2017, la agencia de viajes argentina Despegar había completado la primera salida exitosa del portafolio latinoamericano de Sequoia al cotizar en el NYSE, recaudando US$332 millones con una capitalización inicial de aproximadamente US$1,800 millones. Despegar nació en 1999, sobrevivió dos décadas de turbulencia regional y fue una de las primeras demostraciones de que una empresa de internet latinoamericana podía construir escala panregional y liquidar en el mercado más profundo del mundo.

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Uno podría identificar cómo en esas 13 inversiones hay tres apuestas distintas. La primera, entre 2011 y 2016, apostó por infraestructura de consumo masivo: Scanntech en Uruguay (datos transaccionales para supermercados independientes y marcas de consumo masivo, la más temprana del portafolio y la que menos titulares generó, operando desde los años 90 cuando Sequoia entró en 2011), Nubank y Rappi.

La segunda ola, entre 2018 y 2021, giró hacia software empresarial e infraestructura financiera: Rever en México (SaaS de mejora continua utilizado por Grupo Bimbo y Philip Morris en plantas de manufactura), Pomelo en Argentina (emisión de tarjetas vía API para cualquier empresa que quiera lanzar productos financieros sin construir la plomería desde cero), Fintual en Chile (plataforma de inversión que creció 90% por referencias virales, sin presupuesto de marketing) y Draftea en México (Daily Fantasy Sports).

La tercera ola, desde 2022, es la más agresiva en términos de tesis: Avra (modelos de crédito para pequeñas y medianas empresas con análisis de datos no estructurados), Mottu (alquiler y financiamiento de motocicletas para repartidores independientes en Brasil), Stay (plan de pensiones corporativo que multiplicó 11 veces su base de clientes durante 2024) y Enter, cofundada por Mateus Costa-Ribeiro, el abogado brasileño que a los 18 años se convirtió en el más joven en litigar ante la Corte Suprema de su país antes de pasar por Harvard Law y el MBA de Stanford, y cuya empresa construye agentes de IA para procesar litigios corporativos masivos en un mercado con 80 millones de demandas judiciales activas. ARQ (antes DólarApp) cerró esta ola en marzo de 2026 con una ronda de US$70 millones co-liderada con Founders Fund para expandir su infraestructura de pagos transfronterizos sobre stablecoins.

La lógica de esa tercera ola es defensiva: los modelos de consumo masivo en moneda local sufren destrucción de valor en dólares cada vez que el real o el peso colapsan, mientras que ARQ (ingresos en USDC) y Enter (cobro por demanda procesada, independiente del ciclo macroeconómico) se aíslan de esa volatilidad estructural.

El portafolio activo tiene 11 empresas en capital privado y ninguna ha salido a bolsa desde Nubank en 2021. La parálisis de salidas obedece a dos factores: las bolsas latinoamericanas no tienen la profundidad institucional para recibir compañías de software de alto crecimiento y el ciclo de tasas de interés en Estados Unidos entre 2022 y 2025 comprimió los múltiplos de valoración globalmente. Con las tasas bajando en 2026, hay una ventana real de liquidez para las empresas más maduras en los próximos 18 meses.

Lo que Vélez demostró en 2013 sigue siendo la tesis de fondo: en esta región, el fundador correcto atacando la fricción correcta en una ambición de escala continental puede generar un retorno de 83x para el fondo más exigente del mundo. Para los fondos que buscan la próxima apuesta de ese calibre, identificar ese fundador antes de que sea obvio sigue siendo el trabajo.

Los fundadores en los que Sequoia invierte desde early-stage tienen algo en común: la tracción, los números y la solidez financiera ya están conectados a una narrativa antes de que empiece la reunión. En 30X construimos Fundraising School para founders early-stage listos para que quieren llegar a esa conversación con ese mismo nivel de claridad y ambición y podamos construir juntos las compañías que nos merecemos.

Me interesa Fundraising School

Blitzscaling, de Reid Hoffman y Chris Yeh, es uno de los libros que más recomiendo. Lo cito con frecuencia dentro de 30X y aparece de manera recurrente en mis conversaciones con fundadores cuando me preguntan cómo deciden los gigantes cuándo levantar pie del freno y cuándo pisar a fondo. Este mes lo leemos en Knowledge Club.

Hoffman fue cofundador de Lin…

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En diciembre de 2025, Anthropic montó un mercado de clasificados para sus empleados en San Francisco. Un agente de IA entrevistó a cada empleado, quienes registraron qué querían vender, a qué precio mínimo, qué estaban dispuestos a comprar y cuánto pagarían. Con esa información, los agentes recibieron US$100 de presupuesto cada uno y accedieron a un can…

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Esta semana traje al Knowledge Club a José Páez Rojas, fundador y CEO de IndiGO Tech, una de las plataformas de salud digital más grandes de Colombia. IndiGO opera el sistema sobre el que trabajan aproximadamente 25,000 profesionales de la salud, 1.2 millones de pacientes y cerca del 16% de las camas hospitalarias del país. Cerraron 2025 con US$10 millo…

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Cada viernes traigo al Club del Conocimiento a un crack que está construyendo algo que vale la pena entender. Esta semana: José Páez Rojas, fundador y CEO de IndiGO Tech.

IndiGO es un ecosistema integrado para hospitales: historia clínica electrónica, ERP, análisis de datos y genómica sobre una misma plataforma. Solo en el primer trimestre de 2026, sumaron más de 1,400 camas hospitalarias nuevas a su operación en la nube.

Es tecnología de nicho construida para un sector con restricciones que hacen casi cualquier otro mercado parecer sencillo: regulación estricta, datos sensibles, márgenes ajustados y usuarios que no pueden permitirse que el sistema falle.

Este viernes me siento con él en vivo. Viernes 25 de abril, 4pm Colombia.

Link del Zoom aquí 👇

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Hay una métrica que monitoreo de forma rigurosa en 30X: porcentaje de cierre automático. Es el porcentaje de ventas que se completan sin que un humano intervenga en el proceso de cierre. Hoy estamos en 15%, que suena bajo hasta que alguien de mi equipo me dijo que su proyección personal para el futuro era 90%. La mía es diferente: 90% me parece conserva…

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En noviembre de 2022, los médicos de Sid Sijbrandij, fundador de GitLab, compañía listada en bolsa con una capitalización de mercado de US$3,68 mil millones, encontraron un tumor de seis centímetros creciendo desde su quinta vértebra torácica1. Osteosarcoma, un cáncer de hueso agresivo que rara vez aparece en adultos de 45 años. En 2023 le extirparon la vértebra afectada y le construyeron una estructura de titanio para reemplazarla, le aplicaron radiación estereotáctica, ciclos de quimioterapia intensiva, terapia de protones y cuatro transfusiones de sangre.

También accedió a un ensayo experimental de Shasqi, una compañía con la que compartió el batch de YC en 2015, que requirió aprobación especial de la FDA. En 2024, el cáncer volvió. Su oncólogo le dijo que agotaron el estándar de cuidado. No había ensayos clínicos disponibles para su caso2. No había siguiente paso dentro del sistema.

Sijbrandij es el cofundador de GitLab, una compañía que construyó con la lógica de que cualquier problema complejo se puede descomponer en partes manejables si uno trabaja desde primeros principios con el equipo correcto. Aplicó exactamente esa lógica al diagnóstico.

Dejó el cargo de CEO para concentrar su tiempo en lo que empezó a llamar “founder mode” contra el cáncer.

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Durante años, en Rappi lidiamos con problemas de suplantación de identidad y otras formas de fraude. Con más de 65,000 personas registrándose como rappitenderos o aliados en Rappi mensualmente, las tasas de fraude y suplantación de identidad durante el proceso de vinculación a los servicios de Rappi alcanzaron hasta un 60% mensual1.

Así, validar quién en…

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Cuando pienso en crianza en pleno 2026, identifico padres que toman decisiones sobre la inteligencia artificial sin marco conceptual. Es como si conversar con los hijos sobre IA fuera el nuevo tabú, el nuevo hablar sobre la sexualidad, porque ahora la inteligencia artificial es un acompañante que, como Claude, ejecuta tareas en paralelo a la par de vos,…

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tiene 25 años, ocho gran daneses, una rutina que arranca a las cuatro y media de la mañana y una convicción que la mayoría de los emprendedores tardan décadas en construir: sabe que va a impactar la economía de Latinoamérica de una forma importante. Cómo, todavía lo está resolviendo. Que va a pasar, para ella es un hecho.

Valentina es la CEO de Lab10 , …

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