Hermanos Bilbao: Compañías que nos encantan

Venezuela nos va a dar cátedra | Parte 2

Hermanos Bilbao — Mon, 25 May 2026 22:11:10 GMT

Durante más de dos décadas, Venemergencia ha construido infraestructura de salud en Venezuela. La mayor parte de ese tiempo, el país atravesaba una de las contracciones económicas más profundas que ha vivido una nación fuera de guerra. En 2025 facturó US$30.5 millones, atendió 630,000 casos con un NPS del 95%, registró 2.1 millones de beneficiarios acti…

Antarka: la biotecnológica uruguaya hecha en la Antártida

Hermanos Bilbao — Fri, 22 May 2026 15:32:50 GMT

Antarka está revolucionando el cuidado de la piel enfocado en la longevidad mediante el desarrollo de una molécula proveniente de microorganismos extremófilos capaces de reparar el ADN dañado por la luz solar.
Su molécula patentada es la primera enzima de su tamaño demostrada clínicamente capaz de penetrar la piel humana intacta y llegar al núcleo celular sin necesidad de encapsulación
Al cerrar la brecha entre la biología de ambientes extremos y la ciencia molecular aplicada, Antarka ha creado una tecnología que repara el 100% del daño del ADN inducido por los rayos UV, un resultado que se consideraba imposible para la cosmética tópica

La disciplina del 0,4%: las apuestas de Sequoia Capital en Latinoamérica

Hermanos Bilbao — Fri, 01 May 2026 16:22:49 GMT

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 un…

Optiks: finanzas para compañías de alta montaña

Hermanos Bilbao — Tue, 14 Apr 2026 14:15:02 GMT

Juan Pablo Donoso, fundador de Optiks, dice que las finanzas de una empresa son como los zapatos que uno lleva para subir el Everest:

Si son buenos, no te acuerdas de ellos en toda la expedición, porque hacen exactamente lo que tienen que hacer y dejan la mente libre para lo que importa. Pero si son malos y llegas hasta la mitad de la montaña con los pies destrozados, te acuerdas de ese zapato el resto de tu vida.

Cuando era adolescente, la familia de Juan Pablo vivió una situación económicamente difícil. Así empezó a preguntarse cómo funcionaba el juego de las finanzas, qué era lo que tenía que hacer para convertirse en alguien financieramente viable, y cómo hacían algunos para construir compañías del tamaño de las de Elon Musk, mientras otros trabajaban igual de duro y nunca llegaban a ningún lado.

Esa pregunta lo llevó a trabajar en banca de inversión con empresas que facturaban entre US$50 millones y US$300 millones al año en banca de inversión, y más tarde a entrar a Rappi en pleno hipercrecimiento, donde bajo la dirección del CFO Óscar Herrera entendió cómo funcionan las finanzas de una compañía que crece desordenadamente y necesita consolidar su estructura mientras sigue corriendo.

En Rappi, Donoso hacía el trabajo de back office que le permitía a Simón Borrero y al equipo directivo llegar sólidos ante los inversionistas: consolidar la información financiera, conectar la historia del pitch con los datos y sostener los términos de una ronda con números que aguantaran escrutinio. Conectar los datos financieros con la narrativa, convencer inversionistas.

La diferencia entre una corporación grande y una scale-up es de tamaño y sofisticación: los grupos corporativos saben exactamente cómo crear y proteger valor, y ese conocimiento raramente llega a los founders que están entre los US$3 millones y los US$60 millones en ventas. Optiks existe para cerrar esa brecha.

Creación de valor y fundraising

Optiks trabaja en dos frentes principales. El primero es estrategia de creación de valor para scale-ups que ya tienen tracción y necesitan entender si lo que están construyendo vale algo, es decir, si sus movimientos incrementan el valor de la empresa o simplemente generan ingresos sin construir nada duradero. El segundo es levantamiento de capital: acompañar a compañías en rondas de Serie A y Serie B a estructurar su narrativa financiera y comunicarla de manera que los términos reflejen el valor real de la empresa.

Por ejemplo, Optiks acompañó a una compañía tecnológica que estaba evaluando sus opciones y recibió una primera oferta de compra por US$4 millones. Después de analizar tres caminos posibles, que incluían escenarios con mayor involucramiento financiero del founder y expansión geográfica con capital externo, llegaron a negociar la venta escindiendo activos por más de US$10 millones.

La diferencia entre aceptar la primera oferta y entender el valor real de la compañía fue de 2.5 veces. En otro caso, una ronda que estaba a punto de cerrarse con una valoración de US$18 millones subió a US$25 millones después de que Donoso revisó los números y encontró que la compañía estaba subvalorada. Casi un 40% más por el mismo negocio, con la misma tracción, con los mismos fundadores.

Un producto sofisticado para compañías sofisticadas

El cliente de Donoso es una scale-up que ya tiene tracción, que crece entre 20% y 50% anual como mínimo, y que factura más de US$3 millones al año. Por debajo de ese umbral, la complejidad financiera no justifica el nivel de sofisticación que Optiks ofrece. Por encima, es donde los errores empiezan a costar caro.

La firma opera principalmente en Colombia, México y Estados Unidos, con un portafolio que incluye compañías de tecnología con hardware, marketplaces, hoteles y restaurantes y que incluye a Bacu, a BIA, a Yuno, a Cobre, a Tul y a muchas otras compañías en etapa de hipercrecimiento.

Algunos de sus clientes top crecen por encima de 15 veces año contra año. Pero más que la industria, lo que define al cliente ideal es el perfil del founder: alguien que quiera crecer y que esté dispuesto a tomar decisiones incómodas para lograrlo.

La trampa del objeto brillante

Uno de los errores más comunes que Donoso ve en founders que llegan a su puerta es lo que Ben Horowitz describió en The Hard Things About Hard Things: buscar una bala de plata externa antes de entender los números propios. El nuevo producto que va a salvar la compañía, la nueva ronda que va a resolver todos los problemas, la herramienta que va a ordenar el caos.

El problema del huevo y la gallina que describe es muy reconocible para cualquiera compañías en etapa de crecimiento:

“No crezco porque no tengo la plata. No tengo la plata porque los inversionistas me piden que crezca. No puedo crecer porque no tengo la plata.”

El círculo se cierra sobre sí mismo porque el founder nunca para a entender cuáles son sus números reales, qué costos puede cortar, qué productos son rentables y cuáles no, qué geografía tiene los márgenes mejores. Conocer esos números es lo que rompe el círculo. Es la diferencia entre correr mucho y avanzar en la dirección correcta.

Piernas, gasolina y números

Donoso creció yendo en bicicleta al colegio: 16 kilómetros de ida y 16 de vuelta, desde la 110 con séptima hasta la 222 con autopista en Bogotá, todos los días, para que la familia no tuviera que pagar el bus. Eso le dio las piernas con las que después compitió en carreras en Colombia, México y Estados Unidos, llegando a estar entre los 20 primeros en varias de ellas.

Para Donoso, la bicicleta es como las finanzas: el que gana no es el primero que ataca la subida, sino el que sabe con exactitud cuánta gasolina tiene en las piernas y cuándo puede apretarla sin reventar. En las carreras que ganó, su ventaja fue la consistencia y saber cuándo le quedaba reserva para el ataque final. El que sale primero en la subida muchas veces explota antes de llegar arriba. Aplicado a los negocios: los founders que entienden sus números saben cuándo pueden invertir agresivamente y cuándo necesitan conservar caja. Los que no los entienden atacan en los momentos equivocados y se quedan sin energía cuando más la necesitan.

Lo que la IA todavía no puede conciliar

El problema principal de las herramientas de tecnología aplicadas en finanzas es la falta de institucionalización: un agente que concilia datos funciona bien mientras está la persona que lo construyó, pero cuando esa persona se va o se enferma, nadie sabe cómo opera ni cómo verificar si está dando resultados correctos. Las finanzas necesitan trazabilidad y corroboración constante, y eso todavía requiere personas que entiendan el proceso de principio a fin.

El segundo problema es que la información de muchas compañías latinoamericanas no está lista para ser procesada por IA: hay datos inconsistentes, sistemas que no se comunican entre sí, conciliaciones que nunca se hicieron. La inteligencia artificial puede hacer muchas cosas, pero no puede mejorar datos que están mal desde el origen.

Claude todavía no está como para que yo le entregue la validación de datos y que la data esté listopara tomar decisiones. Ya cuando la data está lista usted le puede poner cosas a la IA y toma decisiones interesantes. Me puede ayudar como temas muy puntuales y muy chiquitos, pero no digamos que como que si le pongo Open Claw y un agente grandísimo y que me organice todos los temas. No, está todavía lejos, pero creo que va por buen camino.

Su propio stack incluye Claude para trabajo analítico, Gamma para presentaciones, NotebookLLM para documentos y n8n para automatizar flujos de comunicación. Herramientas concretas para tareas concretas, sin delegar todavía lo que requiere criterio financiero.

Optiks tiene hoy 14 personas y opera en tres países. En 10 años, Donoso quiere que sea algo parecido a lo que Cristiane Correa describió en Dream Big sobre los brasileños de 3G Capital que terminaron comprando la cervecera más grande de los Estados Unidos: un equipo que genera efectos de red entre sus clientes y socios, con múltiples productos y servicios, vendiendo más de US$1,000 millones. Una zapatería que llega hasta la cima.

Conoce más sobre Optiks

El software se convirtió en comida congelada

Hermanos Bilbao — Wed, 25 Mar 2026 22:58:02 GMT

Hace unas semanas, Patrick Collison, CEO de Stripe, comparó el software tradicional con comida congelada: alguien lo preparó hace meses, lo empaquetó, lo distribuyó masivamente y vos lo calentás en el microondas esperando que se parezca a lo que realmente necesitás. La analogía captura algo que muchos venimos sintiendo pero que todavía cuesta articular:…

200,000 neuronas humanas aprendieron a jugar DOOM

Hermanos Bilbao — Mon, 09 Mar 2026 12:18:35 GMT

En febrero de 2026, una empresa australiana llamada Cortical Labs publicó un video donde 200,000 neuronas humanas cultivadas sobre un chip de silicio aprenden a jugar DOOM, el videojuego de 19931. Las neuronas reciben señales eléctricas que les indican qué está pasando en la pantalla, y responden con impulsos que el sistema interpreta como movimientos, giros y disparos. Cuando aciertan un tiro, reciben una señal de refuerzo. Cuando fallan, la señal cambia. Y las neuronas se adaptan.

McKinsey aumentó un tercio de su fuerza de ventas mediante agentes de inteligencia artificial

Hermanos Bilbao — Thu, 05 Mar 2026 20:41:07 GMT

Bob Sternfels lleva 32 años en McKinsey y no sabe cuántos colaboradores tiene la firma, porque la cifra se actualiza mes a mes. En enero de este año, sentado frente a Adi Ignatius de Harvard Business Review, soltó la cifra más reveladora que ha dado un líder de consultoría en la última década:

“My latest answer to you would be 60,000, but it’s 40,000 humans and 20,000 agents”1

Lo de Block es solo la punta del iceberg

Hermanos Bilbao — Mon, 02 Mar 2026 15:46:36 GMT

Block, la empresa detrás de Square, Cash App y Afterpay, anunció en febrero de 2026 que iba a reducir su plantilla casi a la mitad: de más de 10,000 personas a algo menos de 6,000, más de 4,000 despidos de un solo golpe. Dorsey publicó el memo completo en X y dejó claro que la compañía no estaba en crisis; habló de un negocio sólido, con ingresos crecie…

¿Cuánto vale tu mejor empleado?

Hermanos Bilbao — Mon, 23 Feb 2026 15:31:35 GMT

Reed Hastings, fundador de Netflix, lo dijo hace 20 años con una claridad que todavía incomoda:

“Tuve que elegir entre contratar 10 o 25 ingenieros promedio, o contratar a una rock-star y pagarle significativamente más. Con los años entendí que el mejor programador no aporta 10 veces el valor. Aporta algo más cercano a 100 veces.”
— Reed Hastings, cofundador de Netflix

La mayoría de las empresas en Latinoamérica todavía no ha procesado esa idea. Pagamos en bandas salariales. Evaluamos en campanas de Gauss. Distribuimos los ajustes de mérito en pools igualitarios. Y después nos preguntamos por qué el talento que más necesitamos acepta un contrato remoto con una empresa gringa que sí sabe alinear incentivos.

Según McKinsey, en roles de alta complejidad —ingeniería, producto, ventas enterprise, liderazgo— el top performer es 400 a 800% más productivo que el promedio. En algunos casos la brecha es tan grande que no puede cuantificarse. El 5% de los roles crea el 95% del valor en una organización1.

Si eso es verdad —y los datos sugieren que lo es— la pregunta no es si deberías diferenciar la compensación de tu talento top. La pregunta es cómo hacerlo sin destruir la cultura en el proceso.

En las últimas semanas, tres empresas muy distintas dominaron la conversación global sobre este tema: Meta anunció un rediseño radical de su sistema de performance y bonos. ElevenLabs expuso públicamente su modelo de cuotas de ventas de 20x. Netflix sigue siendo el caso de estudio más citado sobre compensación diferenciada. En 30X llevamos meses estudiando estos tres modelos — y todavía no hemos decidido cuál adoptar. Lo que sí tenemos claro es el análisis.

Modelo 1. Meta eliminó las zonas grises

En enero de 2026, Meta anunció el reemplazo de su antiguo sistema de evaluación (Performance Summary Cycle, 7 categorías) por uno nuevo llamado Checkpoint. Desde mi perspectiva, lo que hay debajo es una apuesta filosófica sobre cómo distribuir la recompensa.

Compañías que nos encantan: Uber y el mindset de hypergrowth

Hermanos Bilbao — Sun, 11 Jan 2026 22:09:04 GMT

Considero que la diferencia abismal entre las compañías que crecen en serio y las que se estancan es que las primeras eliminan creencias limitantes.

Algunos ejemplos concretos de creencias limitantes:

No puedo expandir a mercados donde no tengo regulación aprobada.
No puedo competir contra jugadores globales
Mi mercado es demasiado pequeño

La mayoría de las…

La remontada milagrosa de Peloton: por qué soy fan #1 de la marca

Hermanos Bilbao — Sun, 28 Dec 2025 16:56:17 GMT

Todos los santos días, con disciplina monacal, tengo una rutina que comienza a las 6:00 am. Una clase de 45 minutos en Peloton. Arranco y mi pantalla me lanza una alerta: mi output está 8% por debajo del promedio de la semana. Ese numerito basta para saber que dormí peor o que la sesión de ayer se me quedó pegada en las piernas.