El ex CEO de Google, Eric Schmidt, habla sobre la estrategia de datos detrás de las próximas empresas de cien mil millones de dólares: Explica que evalúa las ideas de startups analizando las trayectorias de crecimiento a 5 años y preguntando si existe una estrategia más escalable disponible. Toma como ejemplo a un fundador que está creando una app por la que quiere cobrar 10 dólares. @ericschmidt reto: "¿Por qué no regalarlo gratis y vender más 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 serían aplicaciones en smartphones que usen Google Maps, GPS y hagan algo útil. Ahora, lo que debería haber dicho era Uber." ¿Qué cree que definirá la próxima ola de grandes empresas? Sistemas construidos sobre Android e iOS, redes rápidas y potente aprendizaje automático, con una ventaja crucial en los datos: "Van a usar a la multitud para aprender algo." Él ilustra con este ejemplo: Paga 1 dólar a cada dermatólogo para categorizar muestras de piel. Introduce eso en un sistema de aprendizaje automático. Luego vende el servicio de diagnóstico de vuelta, porque un sistema entrenado con miles de expertos superará a cualquier individuo. Schmidt resume la estrategia ganadora de datos: "Buscas información por crowdcrowding, la aprendes y luego la vendes. [Esto] es, en mi opinión, un candidato muy probable para las próximas corporaciones de cien mil millones de dólares." El plan: Agregar datos expertos a gran escala → entrenar sistemas de aprendizaje automático con esos datos → vender conocimientos superiores de vuelta al mercado. Así es como se construirá la próxima generación de empresas dominantes.

Todo el mundo habla de OpenAI, NVIDIA y Google. Pero todos dependen de una empresa que la gente nunca conoce: que tiene un monopolio del 100% sobre las máquinas que hacen posibles los chips de IA. Así es como la tecnología EUV de ASML impulsa discretamente 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, sino que generará una escasez de mano de obra. Describe tres cosas que sucederán debido a la IA: Primero, una presión deflacionaria masiva. "Esta taza de café va a costar menos. Tu vivienda va a costar menos. Todo va a costar menos." Explica que esto ocurrirá gracias a robots que cultivan café de forma más eficiente y una mejor gestión de la cadena de suministro, lo que significa que la gente necesitará menos dinero. Segundo, la gente optará por no participar en la economía. "Van a trabajar menos horas. Van a trabajar menos días a la semana y van a trabajar menos años. Se jubilarán antes porque podrán mantener su estilo de vida trabajando menos." Tercero, surgirán empleos e industrias completamente nuevos. Jonathan señala la historia como prueba: "Piensa en hace 100 años. El 98% de la fuerza laboral en Estados Unidos trabajaba en la agricultura. Cuando pudimos reducir eso al 2%, encontramos cosas para que el otro 98% de la población lo hiciera." Continúa: "Los trabajos que van a existir dentro de 100 años, ni siquiera podemos contemplarlos." Los desarrolladores de software no existían hace un siglo. En otro siglo, tampoco existirán, "porque todo el mundo va a programar vibraciones." Lo mismo ocurre con los influencers, una carrera que hace 100 años habría sido impensable pero que ahora genera millones a la gente. Su conclusión: presión deflacionaria, exclusión de la fuerza laboral y nuevas industrias que aún no podemos imaginar que se combinen para crear un único resultado... "No vamos a tener suficiente gente."