El ex CEO de Google, Eric Schmidt, sobre la estrategia de datos detrás de las próximas cien empresas de mil millones de dólares: Explica que evalúa las ideas de startups observando las trayectorias de crecimiento a 5 años y preguntándose si hay una estrategia más escalable disponible. Toma a un fundador que está construyendo una aplicación que quiere cobrar $10. El desafío de @ericschmidt: "¿Por qué no regalarla y vender a los usuarios en su lugar?" Pero la verdadera idea es su marco para predecir qué empresas dominarán, y todo se reduce a los datos. "Hace 5 años, dije públicamente que el futuro serán aplicaciones que están en smartphones que utilizan Google Maps, GPS y hacen algo útil. Ahora, lo que debería haber dicho era Uber." Entonces, ¿qué cree que definirá la próxima ola de empresas masivas? Sistemas construidos sobre Android e iOS, redes rápidas y aprendizaje automático potente, con una ventaja crucial en datos: "Van a usar a la multitud para aprender algo." Ilustra con este ejemplo: Pagar a dermatólogos $1 cada uno para categorizar muestras de piel. Alimentar eso en un sistema de aprendizaje automático. Luego vender el servicio de diagnóstico de vuelta a ellos, porque un sistema entrenado con miles de expertos superará a cualquier individuo. Schmidt resume la estrategia de datos ganadora: "Crowdsources información, la aprende y luego la vende. [Esto] es, en mi opinión, un candidato altamente probable para las próximas corporaciones de cien mil millones de dólares." El plan: Agregar datos de expertos a gran escala → entrenar sistemas de ML con esos datos → vender insights superiores de vuelta al mercado. Así es como se construirán la próxima generación de empresas dominantes.

Todo el mundo habla de OpenAI, NVIDIA y Google. Pero todos ellos dependen de una empresa de la que la gente nunca ha oído hablar: que tiene un monopolio del 100% sobre las máquinas que hacen posible los chips de IA. Así es como la tecnología EUV de ASML impulsa silenciosamente toda la industria de la IA:

Jonathan Ross, fundador y CEO de la empresa de chips de IA Groq, ofrece una visión contraria: la IA no destruirá empleos, creará una escasez de mano de obra. Él describe tres cosas que sucederán debido a la IA: Primero, una enorme presión deflacionaria. "Esta taza de café va a costar menos. Tu vivienda va a costar menos. Todo va a costar menos." Explica que esto sucederá gracias a que los robots cultivarán café de manera más eficiente y a una mejor gestión de la cadena de suministro, lo que significa que las personas necesitarán menos dinero. En segundo lugar, las personas optarán por salir de la economía. "Van a trabajar menos horas. Van a trabajar menos días a la semana, y van a trabajar menos años. Se van a jubilar antes porque podrán mantener su estilo de vida trabajando menos." En tercer lugar, surgirán trabajos e industrias completamente nuevos. Jonathan señala la historia como evidencia: "Piensa en hace 100 años. El 98% de la fuerza laboral en los Estados Unidos estaba en la agricultura. Cuando pudimos reducir eso al 2%, encontramos cosas para que ese otro 98% de la población hiciera." Continúa: "Los trabajos que existirán dentro de 100 años, ni siquiera podemos contemplarlos." Los desarrolladores de software no existían hace un siglo. En otro siglo, tampoco existirán, "porque todos estarán programando por vibraciones." Lo mismo se aplica a los influencers, una carrera que habría sido impensable hace 100 años pero que ahora gana millones a las personas. Su conclusión: la presión deflacionaria, las salidas de la fuerza laboral y las nuevas industrias que aún no podemos imaginar se combinarán para crear un resultado... "No vamos a tener suficientes personas."